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1,了解原因与结果之间有无相关性及相关程度 如何 2,是否有离群现象 3,原因与结果相关性高时,两者之间互为替代. 4,找出造成结果的原因
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品管七大手法
2-3 散布图的制作
以横轴(X轴)表示原因,纵轴(Y轴)表示结果 步骤如下 1,收集成对数据(x1,y1),(x2,y2),…整理成数据表 2.找出X,Y的最大最小值 3,依据X,Y的最大最小值,决定适当的刻度,建立
.
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品管七大手法
1-3 点检表的制作
1,明确制作目的(标题) 2,明确点检项目 3,明确点检方法、点检对象、点检人员、点检
频率 4,简明扼要的点检方法 5,简单明了的判断标准
简单概括: 4W1H (What Why Who When How)
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10,组中点 一组中最大值与最小值的平均值
11,标准差
12,样本标准差
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品管七大手法
4-3-2 绘制
1,收集并记录数据:抽样机会均等,随机.n>50
2,找出数据中的最大值(Max)与最小值(Min)
3,求极差(R): R=Max-Min
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品管七大手法
四、直方图
4-1 直方图定义:
将所收集的测定值,特性值或结果值,分为几 个相等的区间作为横轴(X轴),并将各区间内测 定值所出现的次数累积而成的面积,用柱状排 列起来的图形.
4-2 直方图的用途:
1,了解分配状态; 2. 计算、研究制程能力; 3,过程分析与控制; 4,判断数据的真伪;
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How(方法) Why(目的) What(對象) When(時間) Who(誰)
判断标准
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品管七大手法
二、散布图
2-1 散布图的定义
把因果关系所对应的数据点绘制在坐标轴的 象限上,来表示两种因素的相关性.
2-2 散布图的用途
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品管七大手法
5,计算产品的不合格率; 6,求数据极值、平均值和标准差,用于制 定规格界限; 7,调查是否混与不同群体; 8,了解制程设计是否合乎过程控制.
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4-3 直方图的绘制
4-3-1 名词解释
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1,查检表(Check List)
2,散布图(Scatter Diagram) 3,层别法(Stratification) 4,直方图(Histogram) 5,柏拉图(Pareto Diagram) 6,特性要因图(Characteristic Diagram) 7,管制图(Control Chart)
5,组距(h) 组距(h)=极差(R)/组数
6,算术平均数(X) 数据的总和/数据总数 X= x1+x2+x3+…+xn
7,中位数 n 将数据从大到小排列,居于中间的数就是中位 数
8,各组中点简化值(u) 9,众数(M)
次数分配中出现次数最多的数值
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3-4 特性要因实例
天气(Environment) 机器(Machine) 人(Man)
温
湿
度
度
误 判
方法(Method) 材料(Material)
焊 接
电 池
内
阻
偏
高
日期﹕2003/8/18
作者﹕张三
小组成员:张三,李四,王二,赵五,孙六
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品管七大手法
一、查检表
1-1 查检表的定义
也称点检表或查核表,用作记录作业现场
或某项活动进行的状况,为统计分析和追溯 提供原始数据和第一手资料.
1-2 查检表的用途
1, 及时了解工作进展情况和机器的工作状 况,及时发现工作的问题.
2,为统计分析和追溯提供原始数据和第一 手资料.
15
20
25
完全正(负)相关
正(负)相关
230
225
0.1
220
0.08
215
210
0.06
205
0.04
200 195
0.02
190
0
185
5
10
15
20
25
30
5
15
25
35
45
无相关
曲线相关
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三、特性要因图
3-1特性要因图的定义
当一个问题的特性(结果)受到一些要因(原因) 影响时,我们把这些要因进行整理,成为相互关 系且有系统的图形
3-2 特性要因图的用途
特性要因图不止在发掘原因,还可据此整理问 题,找出问题的重点, 并依循原因找出解决问 题的方法:
1)改善分析用;
2)制定标准用
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品管七大手法
3-3 特性要因的绘制 1﹐确定特性(所调查的内容)
2﹐绘制骨架 3﹐记下各种要因(4M+1E) 4﹐依据大要因分出中要因,小要因… 5﹐圈出重要原因 6﹐注明其他项目(目的,日期,作者,参与人员}
品管七大手法
教育训练
撰写: 胡季青(Mary )
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品管七大手法
何谓品管七大手法
在QC活动中要“用数据与事实说话”, 而在QC活动中经常用统计方法来处理数 据,统计方法用于QC活动中,就是我常说 的“QC手法”常用的有七种手法,通常称
为“品管七大手法”(QC 7 TOOLS)
坐标系. 4,依据数据描点,两组数据重复时用“”表示 5,著名图名,作者,日期
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品管七大手法
2-4 散布图的判读
216
214
230
Байду номын сангаас212
225
210
220
208 206
215 210 205
204 202 200
200 195
5
10
15
20
25
30
5
10
1,次数分配 将许多复杂的数据按其差异的大小分成若干
组,在组内数值出现的次数即为分配次数. 2,相对次数
在各组出现的次数除以总次数 3,累计次数(f)
自次數分配的測定值較小的一端將其次數累計 4,极差(全距)(R)
全部数据中最大值与最小值的差
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