1、深圳市保凌影像科技有限公司深圳市保凌影像科技有限公司 質量統計常用方法質量統計常用方法編制：楊勇勇日期：2014.10.222統計技術的定義建立在數理統計的基礎之上的，通過采用適當的方法，將需反映的問題通過圖像、圖表形象、直觀的表現出來，并進行分析和改善。統計技術與工序控制相結合合稱為統計進程控制（SPC），是重要的品質控制手段，現代品質管理系統中統計技術占有越來越重要的地位。3品質管理中統計技術的作用品質統計方法是工廠品質管理過程中經常運用的重要手法。主要是通過對各種相關資料的收集、分析和利用，以用來證實產品生產過程能力及產品對規定要求的符合性。其作用在應用于產品的設計、生產過程的控制、防止

2、不合格品的產生、品質問題的分析、查找原因、確定產品和過程的限定值，預測、驗證并測量和評定產品的質量特性。4品質管理發展的回顧：1、質量檢驗階段 作業者自行檢查 班組長負責檢查 專職的檢查員階段 2、統計品質控制階段 3、靠品質系統來保證品質階段 4、“零缺陷”品質管理階段 5統計技術在品質管理中的應用發展歷程:19世紀開始出現了批量生產。1924年貝爾實驗室修華特博士發明了SPC控制圖。第二次世界大戰中，美國將數理統計技術廣泛用于質量管理中，取得了良好的效益，并開始越來越廣泛的運用。一般認為統計技術在品質管理中的運用是從20世紀40年代開始的。1950年美國戴明博士到日本指導各企業以管制圖及抽

3、樣檢驗為主要手法，獲得巨大成功。SQC在日本被各級人員所掌握，得到廣泛運用，這是日本經濟在上世紀中葉后飛速發展的一個重要原因，也是近代管理突飛猛進的最重要的原因。品質統計技術逐步在全世界的許多國家得到應用，二十世紀八十年代傳入我國。6常用品質統計方法：層別法排列圖法因果分析圖散布圖查核表直方圖管制圖推移圖第一種方法第一種方法層別法層別法8定義： （又叫分層法、分類法、分組法）是整理數據的重要方法之一。就是把收集來的原始數據按照一定的目的和要求加以分類整理，以便進行比較分析的一種方法。9層別法實例：10分層的原則和標志：原則：是使用同層次內的數據波動幅度盡可能小，而層與層間的差別盡可能大。標志：

4、人、機、料、法、環、時間、產品別、地區、使用條件、不合格類別等。11分層法是一種十分重要的統計方法，常與其它統計方法結合起來應用，如分層直方圖法、分層排列圖法、分層散布圖法、分層因果圖法、分層檢驗表等。12第二種方法第二種方法檢查表檢查表13定義：又叫調查表、核對表、統計分析表，是用來系統地收集資料（數字與非數字），確認事實并對資料進行粗略整理和分析的圖表。14使用目的：1、用于記錄（記錄原始數據，便于報告）。2、用于調查（如用于原因分析、糾正措施有效性的調整）。3、用于日常管理（如巡檢報告、設備點檢表、績效考核記錄表等）。15檢查表實例（帶表卡尺的日常點檢記錄）：序號點檢內容點檢要求121表

5、面外表面無銹蝕，無明顯的碰壞、印痕，主尺刻度數字顯示清晰。2各部分的相互應用滑動靈活。3零位誤差測量爪間無明顯光隙，指針指向0位置。4示值誤差偏差小于0.02。16制作要點：明確收集資料的目的明確對資料的收集方法調查表的格式要確保簡單明了，內容全面17第三種方法第三種方法柏拉圖柏拉圖18柏拉圖定義：又叫排列圖，是將質量改進項目從最重要到最次要進行排列而采用的一種簡單的圖示技術。由一個橫坐標，兩個縱坐標，幾個高低順序排列的矩形和累計百分比折線組成。19柏拉圖實例：不良現象不良數量影響度累計影響度功率偏低6565%65%打火1717%82%開膠1010%92%其它88%100%20圖示：某周器件廠

6、不合格現象柏拉圖651710865%82%92%100%020406080不良數量影響度累計影響度功率偏低0%20%40%60%80%100%120%不合格數累計影響度21柏拉圖應用場合：柏拉圖應用場合：品質方面：品質方面： 不良品數、損失金額，可依不良項目別、發生場所別、制程別、設備別、作業別、來料別等；成本方面：成本方面： 原材料的單價、規格商品別、品質成本：預防成本、鑒定成本、內外部損失成本等；其它：其它：銷售客源分布區域、災害（如非典）分布情況、交通事故死亡原因別、少年犯罪（年齡）率等。22柏拉圖的應用程序：1、選擇要進行質量分析的項目。2、選擇用于質量分析的度量單位，如次數、成本、比

7、率等。3、收集一定時期的數據。4、將數據按一定分類標志分類整理，每層一個項目，填入數據統計表中。5、計算各項目的累計頻次、頻率和累計頻率。6、畫坐標。7、畫直方塊。8、畫累計百分比。9、確定質量改進的最重要的原因。23柏拉圖的觀察分析：選取前幾項累加比率達80%的項目進行分析改進。24畫柏拉圖應注意的問題：1、縱坐標高度與橫坐標比以（1.5-2):1為好。2、橫坐標項目不要太多，以4-6項為原則。3、對主要因素可進一步分層。4、主要因素不能太多，最多五項，如所有因素差不多，重新確定分層原則。如件數不明確可轉為統計金額。5、次要因素太多時可合并為其它。6、收集數據時間不能太長也不能太短，一般以一

8、周以上，最長不超過二個月。7、視具體情況，首先解決主要問題。25第四種方法第四種方法特性要因圖特性要因圖26特性要因圖：定義：又叫因果分析圖、石川圖（由日本的石川馨首先提出）、樹枝圖、魚刺圖等。以結果為特性，以原因為因素，在它們之間用箭頭聯系起來，表示因果關系的圖形。特性要因圖能簡明、準確表示事物的因果關系，進而識別和發現問題、找到改進方向。是從產生問題的結果出發，首先找出影響質量問題的大原因，然后再找影響大原因質量的中原因，并進一步找影響中原因的小原因依此類推，步步深入，一直找到能直接采取措施為止。27特性要因圖的分類：1、結果分解型2、工序分解型28結果分解型：29工序分解型：磨床燒結成型

9、未輕拿輕放洗片電極缺邊掉角揀片時未保護好片裝坩鍋硬塞端片上推板時未輕拿輕放搓片員工擅自調節壓力30使用特性要因圖的步驟：1、明確提出存在問題的結果，畫主干線和魚頭。 2、明確影響質量的大原因，畫出大原因分支圖。通常5M1E，也可是依工序。3、分析、尋找影響大原因的中原因、小原因，畫分叉線。4、找關鍵因素畫圈，列入對策表。5、注明作成人、時間等。31注意事項：1、用于單一目的研究分析。2、集思廣益，一般以會議形式共同分析。3、一般采用提問的方式。4、多激勵，少指責。5、要因在未端而不在中間。6、因果層次分明，最未層次的原因應尋求至可直接采取具體措施為止。7、對要因進行論證，在分析表上進行分析。3

10、2第五種方法第五種方法直方圖33直方圖：定義：頻次直方圖的簡稱，是將數據按順序分成若干長方形排列的圖。34直方圖實例：PTC片厚度分布直方圖236810754320246810122.40-2.412.41-2.422.42-2.432.43-2.442.44-2.452.45-2.462.46-2.472.47-2.482.48-2.492.49-2.50數量（個）35直方圖的用途：1、直觀的看出產品質量特性值的分布狀態，便于掌握產品質量分布情況。2、顯示質量波動狀態，判斷工序是否穩定。3、確定改進方向。4、用以調查工序能力和設備能力。36直方圖的制作步驟：1、收集數據，總數為N。2、定組數

11、（一般數據為50-100時，將其分為6-10組，數據為100-250時，將其分為10-20組，數據為250以上時，將其分為20組左右）。3、找出最大值（L）及最小值（S），并計算全距（R），R=L-S。4、定組距（C），R/組數=組距，通常是2.5或10的倍數。5、定組界： 最小一組的下組界：Xmin-C/2； 最小一組的上組界：最小組的下組界+組距； 最小第二組的下組界：最小組的上組界6、中心點：（上組界+下組界）/27、制作次數分布表8、填上次數、規格、平均值、數據來源、日期等37直方圖的形狀分析與判斷：正常型： 中部有一高峰，兩邊低且近似對稱，這時判定工序處于穩定狀態。PTC片厚度分布直

12、方圖0359128532002468101214數量（個）38偏向型 有偏左和偏右兩種，有許多由于加工習慣造成；如：磨片怕磨厚了，磨片后厚度可能經常偏厚；電極怕噴厚了，經常偏薄。PTC片厚度分布直方圖59129642102468101214數量（個）39雙峰型 出現兩個頂峰，往往由于把不同材料、不同加工者、不同操作方法、不同設備生產的兩批產品混在一起而造成的。PTC片厚度分布直方圖13943681062024681012數量（個）40鋸齒型 象鋸齒一樣不平，大多是由于分組不當或是檢測數據不準而造成，應查明原因，采取措施，重新作圖分析。012345641平頂型 沒有突出的頂峰，一般是在生產過程中

13、有緩慢變化的因素而造成的。如刀具的磨損、操作者的疲勞等。012345642孤島型 在直方圖的左邊或右邊出現孤立的長方形，一般是測量失誤或生產過程中出現異常因素造成的。如原材料一時變化、刀具嚴重磨損或混入了不同規格的產品等。0246843直方圖分布與公差限界的比較分析：理想型 直方圖的分布中心與規格中心近似重合，直方圖的分布在公差范圍內且兩邊都有有余量。PTC片厚度分布直方圖數量（個）44偏心型（偏左） 在公差范圍內，但分布中心與規格中心有較大的偏移。這種情況工序稍有變化，就可能出現不合格品。應分析原因，采取措施，使其盡量重合。024681045偏右型024681046無富余型 直方圖的分布在公

14、差范圍內，但兩邊均沒有余地。這種情況應立即采取措施，設法提高工序能力。024681047能力不足型 偏左、偏右時應查明原因，采取措施，調整分布中心近似與規格中心重合。出現兩邊均超出，說明加工精密度不夠，應提高加工精度，縮小標準差，也可從標準制訂嚴格程度來考慮。024681048能力富余型 直方圖的分布在公差范圍內，且兩邊有過在大的余地，這種情況表明雖不會出現不合格品，但很不經濟，屬過剩質量，一般可適當放寬材料、工具、設備的精度要求，或放寬檢驗頻次以降低鑒定成本。0246849第六種方法第六種方法散布圖散布圖50散布圖定義：用來表示兩個因素間關系的圖形，稱為散布圖，又叫相關圖。用途：1、用來發現

15、和確認兩組數據間的關系并確定兩組相關數據間預期的關系。2、通過確定兩組數據、兩個因素之間的相關性，有助于尋找問題的可能原因。51圖例一：（強正相關）00.20.40.60.811.21.41.600.511.552圖例二：（弱正相關）00.20.40.60.811.21.41.600.511.5253示例三（弱負相關）：00.20.40.60.811.21.400.511.5254示例四（不相關）：00.20.40.60.811.21.41.61.800.511.5255變量之間存在的關系有三種情形：1、完全相關2、相關3、不相關相關包括：強正相關、弱正相關、強負、弱負56散布圖的繪制步驟：1

16、、選定分析對象 分析對象的選定，可以是質量特性值與因素之間的關系、質量特性值與質量特性值的關系、因素與因素的關系。2、收集數據，填入數據表。 收集的數據一般在30組以內，且數據必須是對應的。3、在坐標紙上建立直角坐標系。4、描點。5、當散布圖上出現明顯偏離其它數據點的點時，應查明原因，以便決定是否刪除或校正。57散布圖可應有的場合：例：上夾的扭力與合格率、固化溫度與開膠數、PTC片電阻與溫度的關系、磨片的時間（圈數）與片厚薄的關系。58第七種方法第七種方法管制圖管制圖59管制圖 定義：又叫控制圖、管理圖，是區分過程中的異常波動和正常波動，并判斷過程是否處于控制狀態的一種工具。 控制圖與過程能力

17、分析結合在一起，稱為統計過程控制（SPC）。60控制圖的分類：1、按照用途分 分析用控制圖 控制用控制圖 控制用控制圖的控制線來自分析用控制圖，當影響過程質量波動的因素發生變化或質量水平已有明顯提高時，應及時用分析用控制圖計算出新的控制線。61按數據的性質分：1、計量型控制圖 平均值-極差控制圖書 判定工序是否正常的效果好，但計算量大。 平均值-標準差控制圖 標準差的計算比極差的計算復雜，但精度高。 中位數-極差控制圖 計算簡便，但效果差。 單值-移動極差控制圖 不常用。2、計數值控制圖 不合格品控制圖 Pn 較常用，易于理解。樣本數相等，用于控制一般的過程。 不合格品率控制圖 P 計算量大，

18、控制線不平，樣本數可不相等，用于控制關鍵過程。 缺陷數控制圖 C 較常用，易于理解。樣本數相等，用于控制一般缺陷數場合。 單位缺陷數控制圖 U 計算量大，控制線不平，樣本數可不相等，用于控制每單位缺陷數，如線路板焊接不良點數。62控制圖的應用范圍診斷：評估過程的穩定性。控制：決定某過程何時需要調整，何時需保持原有狀態。確認：確認某一過程的改進。63示例一：元件廠磨片加工一產品，其不合格品統計見下表，試畫P控制圖。組號樣本數不合格數 不合格率組號樣本數不合格數 不合格率123062.6%1424083.3%224072.9%1526083.1%326093.5%1623073.0%418063.

19、3%1724052.1%5300134.3%1828062.1%620073.5%1926072.7%725062.4%2023073.0%824041.7%2124062.5%926051.9%2225052.1%1027051.9%2324041.7%1126062.3%2420063.0%1221083.8%2524072.9%1322094.1% 合計60301672.77%某零件不合格品統計表某零件不合格品統計表64畫該畫該P控制圖的步驟：控制圖的步驟：1、收入數據，填入數據表。樣本數一般大于25，不宜大也不宜小。2、計算各樣本的不合格品率。3、計算平均不合格率。4、計算中心線和控制

20、界限。 中心線=2.77% 上控制線=平均不合格率+3*標準差=5.94% 下控制線=平均不合格率-3*標準差=-0.4%（無意義）5、畫中心線和控制界限6、描點7、標注有關事宜，如日期、制作人等。8、判斷控制圖有無異常。65圖示： UCL=5.94% CL=2.77%P控制圖0.0%1.0%2.0%3.0%4.0%5.0%123456789 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25樣本號P%66示例二：示例二：缺陷數（C）控制圖：當樣本大小固定不變時，常用來對單一過程或連續過程的某一個缺陷或多個缺陷（如磨片的厚薄片、電極的表面不良、固化工

21、序的開膠、打火等）缺陷進行控制。67下面是缺陷數（下面是缺陷數（C）控制圖的畫法：控制圖的畫法： 元件磨片工序的缺角缺陷的統計資料如下表所示（每次抽樣數均為200片），試畫缺陷數控制圖。樣本號缺陷數樣本號缺陷數141452615635163481745218564193742078521593224106235112244124253138合計115磨片缺陷數據統計表68 UCL=11.03 CL=4.6C 控制圖024681012345678910 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25樣本號C69步驟：1、收集數據，記入數據表。2、計算樣本

22、數據的均值=115/25=4.6。3、計算中心線和控制界限。 中心線CL=4.6 上控制線UCL=11.03 下控制線LCL=-1.83(無意義）4、畫控制界限和中心線。5、描點。6、標注有關事宜，如制作人、日期等。7、判斷控制圖有無異常。70P控制圖和C控制圖中用到的公式：P控制圖計算公式：控制圖計算公式：中心線：CL=pp（1-p）np（1-p）nC控制圖計算公式：控制圖計算公式：中心線：CL=C上控制界限： UCL=C+3 C下控制界限： LCL=C- 3 CUCL=p+3LCL=p-3上控制界限：下控制界限：71控制圖的繪制步驟：1、選定質量特性：選定控制的質量特性應為影響產品質量的關

23、鍵特性。能夠計量（或計數），并在技術上可以控制。2、選定控制圖種類。3、收集數據。4、計算有關參數。（如P圖計算分組不良率、總平均不良率等）5、計算控制圖中心線和上、下控制界限線。6、畫控制圖。72控制圖的判別準則：分析用控制圖的判別準則：分析用控制圖的判別準則：滿足下列條件時，可認為生產過程處于統計控制狀態：1、點子隨機地處于下列情況：連續25點在控制界限線內或連續35點只有1點不在控制界限線內或連續100點只有2點不在控制界限線內。2、控制界限內的點子的排列無下述異常現象： 鏈異常 連續鏈 連續9點或更多點在中心線同一側。 間斷鏈 指多數點在中心線一側，如：11點有10點在中心線同一 側或14點有12點在中心線同一側或17點有14點在中心線同一側或20點有16點在中心線同一側。3、趨勢 連續6點或更多點具有上升或