工序质量控制工具—控制图

控制图如何制作控制图，是制造业实施品质管制中不可缺少的重要工具。

它最早是由美国贝尔电话实验室的休华特在1924年首先提出的，它通过设置合理的控制界限，对引起品质异常的原因进行判定和分析，使工序处于正常、稳定的状态。

控制图是按照3 Sigma 原理来设置控制限的，它将控制限设在X±3 Sigma 的位置上。

在过程正常的情况下,大约有99。

73％的数据会落在上下限之内。

所以观察控制图的数据位置，就能了解过程情况有无变化。

工具/原料•电脑•待解决问题方法/步骤1. 1确定抽样数目，平均值—极差控制图的抽样数目通常为每组2~6个。

确定抽样次数，通常惯例是每班次20~25次数，最少20组，一般25 组较合适,但要确保样本总数不少于50个单位。

2. 2确定级差、均值及均值、级差控制界限（通过公式计算）。

3. 3制作Xbar—-R控制图.4. 4分析控制图并对异常原因进行调查及对策；继续对生产过程进行下一生产日的抽样并绘制控制图,以实现对工程质量的连续监控。

END注意事项•制作Xbar--R控制图，需要明确记录抽样数据的基本条件（机种、项目、生产线、规格标准、控制界限、抽样时间及日期、抽样频次等）,在控制图的上方可开辟“基本条件记录区”以记录上述条件;另外抽样的数据及计算出的X 和R值记录在控制图的下方区域，形成“抽样数据区”，最下方可作为“不良原因对策区",这样就可形成一份完整的Xbar ——R控制图。

二、控制图的轮廓线第3页 /(共6页）控制图是画有控制界限的一种图表。

如图5-4所示。

通过它可以看出质量变动的情况及趋势，以便找出影响质量变动的原因, 然后予以解决。

图5—4控制图我们已经知道:在正态分布的基本性质中, 质量特性数据落在[μ±3]范围内的概率为99。

73％, 落在界外的概率只有0. 27％，超过一侧的概率只有0。

135％, 这是一个小概率事件。

这个结论非常重要，控制图正是基于这个结论而产生出来的.现在把带有μ±3线的正态分布曲线旋转到一定的位置(即正态分布曲线向右旋转9,再翻转），即得到了控制图的基本形式，再去掉正态分布的概率密度曲线, 就得到了控制图的轮廓线, 其演变过程如图5-5所示。

过程质量控制常用10种工具一，矩阵图把问题及与其有对应关系的各因素按数学矩阵形式排列，并在其交点处标出三者之间关系程度，从中确定关键点。

是中、高层管理人员计划，控制的管理方法之一。

二，水平对比法利用量化的标准，寻找行业“最佳做法”，将过程和结果，效益同公认的处于领先地位的竞争者的过程，结果和效益进行比较，从而认清目标，并据此进行过程和系统化的改进。

是高层管理人员的重要管理工具。

三，平衡记分卡通过由顾客（下过程，下工序），过程管理，效益（质量）指标和学习、能力成长等四个项目组成的四维度矩阵表，将企业的目标，岗位的职能任务逐一转化为量化的指标和初始行动，从而进行全面评价和考核，避免片面性。

是企业绩效评价和考核的基本模式工具。

四，过程决策程序图为了完成某个项目业务或达到某个目标，在制定行动计划或方案设计时，预测可能出现的障碍和结果。

并相应提出各种应变计划的方法，这样在计划执行过程中遇到不利情况时，仍能按其他方案顺利进行，以达到预定的计划目标。

是中、高曾管理决策，组织领导的基本工具。

五，统筹法（网络图）把推进计划所必须的各过程和作业，按顺序，占用时间，从属关系，用网络形式表示出矢线走向，找出影响工作计划进度的关键和非主导因素，从而进行统筹，协调。

取得最佳结果。

是计划管理非常有效的控制工具，方法。

六，因果图用来揭示过程的输出，缺陷和问题，与其潜在原因的关系，表述并分析其因果关系。

是管理和作业中进行偏差纠正的重要方法。

七，排列图帕累托原则：80%的结果源于20%的原因。

比较不同的问题原因和问题类型所导致缺陷产生的频率及其生产的影响，选出最重要的改进项中的优先项目，确定关键变量或决定主要原因，进行解决。

是管理工作中找出关键点的基本数据分析方法。

八，散步图验证因果假设的一种途径，从若干成对数据中验证自变量与因变量之间是否存在相关关系。

是管理层对工作过程输出结果进行数据分析的基本工具。

九，直方图对大量计量值数据进行整理加工，找出其统计规律，即分析数据的分布形态，从而对其总体的分布特征进行推断的方法。

常用质量管理工具之控制图控制图控制图是用来对过程状态进行监控，并可度量、诊断和改进过程状态。

控制图是反映和控制质量特性值分布状态随时间而发生的变动情况的图表。

它是判断工序是否处于稳定状态、保持生产过程始终处于正常状态的有效工具。

控制图与趋势图的比较采用趋势图可以掌握不断变化着的工序状态。

为了判别工序的质量波动是正常波动还是非正常波动，在趋势图的基础上，控制图发生如下变化：①纵坐标可能是质量特性值，也可能是其统计量；②增加上、中、下三条控制线作为判断工序有无异常的标准和尺度。

若点子落在控制界限内，认为工序的波动是正常的波动；若点子落在控制界限外或其排列有明显缺陷，则说明工序有异常因素的影响。

控制图的构造说明：1、以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性值或其统计量为纵坐标的平面坐标系；2、三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL和下控制线LCL；3、一条质量特性值或其统计量的波动曲线。

控制图应用在实际生产过程中，坐标系及三条控制线是由质量管理人员事先经过工序能力调查及其数据的收集与计算绘制好的。

工序的操作人员按预先规定好的时间间隔抽取规定数量的样品，将样品的测定值或其统计量在控制图上打点并联接为质量波动曲线，并通过点子的位置及排列情况判断工序状态。

控制图的类型1、按用途划分(1)分析用控制图。

用间隔取样的方法获得数据。

依据收集的数据计算控制线、作出控制图，并将数据在控制图上打点，以分析工序是否处于稳定状态，若发现异常，寻找原因，采取措施，使工序处于稳定状态；若工序稳定，则进入正常工序控制。

(2)控制用控制图。

当判断工序处于稳定状态后，用于控制工序用的控制图。

操作工人按规定的取样方式获得数据，通过打点观察，控制异常因素的出现。

2、按质量特性值的类型及其统计量划分由于数据分为计量值与计数值两大类。

因此控制图分为计量值控制图和计数值控制图两大类型。

又因各种类型的控制图所选择的统计量不同，因此又可分为不同种类的控制图。

质量五大工具质量五大工具是质量管理体系中常用的工具和方法，用于确保产品或服务的质量符合标准和要求。

以下是质量五大工具的详细介绍。

1. 流程图：流程图是一种图形化的表示方法，用于描述和分析流程、系统或活动的步骤和关系。

通过绘制流程图，可以清晰地了解和表达每个步骤的输入、输出、顺序、责任和所需资源。

流程图可以帮助识别流程中的瑕疵、瓶颈和改进机会，从而提高生产效率和质量。

2. 控制图：控制图是一种统计工具，用于监测和控制过程的性能。

它通过绘制样本数据的变化趋势和统计上下限，显示过程的稳定性和可控性。

控制图可以帮助判断过程是否符合预期，是否存在特殊因素或异常状况，从而及时采取纠正措施，避免质量问题的发生。

3. 鱼骨图：鱼骨图，又称为因果图或石川图，是一种图形化的工具，用于分析和解决问题的根本原因。

它使用鱼骨状的图形，将问题分解为多个影响因素，如人员、方法、材料、机器、测量等，并逐层细化，以确定导致问题的主要原因。

鱼骨图可以帮助团队进行头脑风暴和讨论，找出问题的潜在原因，并制定改进措施。

4. 直方图：直方图是一种可视化的图表，用于显示数据的分布情况。

它将数据分组并绘制为柱状图，柱子的高度代表每个组中数据的频率或数量。

直方图可以帮助了解数据的分布形态、中心趋势和离散程度，从而评估过程的质量水平和稳定性。

直方图还可以通过对比不同数据集的分布，进行质量改进和判断。

5. 散点图：散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图形工具。

它将每个观测值绘制为坐标平面上的点，横轴表示一个变量，纵轴表示另一个变量。

通过观察和分析散点图的分布模式，可以判断变量之间是否存在相关性、趋势或异常关系。

散点图可以帮助找出影响系统或过程的主要因素，从而采取相应的改进和控制措施。

综上所述，质量五大工具是质量管理体系中的重要工具，包括流程图、控制图、鱼骨图、直方图和散点图。

这些工具可以帮助识别问题、分析原因、监测过程、改进质量，以确保产品或服务达到预期的质量要求。

引言：在现代制造和服务行业中，质量控制是确保产品和服务质量的关键要素。

为了实现高质量标准，企业需要采用各种工具和技术来监测、评估和改进其生产过程。

本文将介绍质量控制的7种工具，包括直方图、因果图、帕累托图、散点图、控制图、5W1H和环形图。

概述：质量控制工具是帮助企业识别和解决质量问题的重要工具。

它们提供了一种系统的方法来分析问题的原因并采取适当的措施来改进质量。

这些工具可以用于数据分析、流程改进和决策制定等方面。

让我们逐一了解这些工具的作用和应用场景。

正文内容：1.直方图：1.1目的：直方图是一种用来展示数据分布的图表。

它可以帮助人们快速理解数据的分布情况，识别异常值和趋势。

1.2应用场景：直方图可以应用于各种数据类型，包括质量指标、生产过程数据和顾客满意度调查等。

它可以帮助企业识别潜在的质量问题，并采取相应的措施来改进。

2.因果图：2.1目的：因果图也被称为鱼骨图或石墨图，是一种用来表示问题根本原因的图表。

它可以帮助企业去发现问题的本质原因，从而采取正确的措施来解决问题。

2.2应用场景：因果图广泛应用于分析质量问题、生产流程优化和团队管理等方面。

通过用因果图来识别问题的原因，企业可以更好地理解问题，并采取针对性的解决措施。

3.帕累托图：3.1目的：帕累托图是一种按照重要性排序的直方图。

它可以帮助企业识别最主要的问题或原因，并优先解决。

3.2应用场景：帕累托图常用于分析质量问题、故障发生和生产过程中的瓶颈。

通过帕累托图，企业可以快速识别并解决最主要的问题，从而提高整体效率和质量水平。

4.散点图：4.1目的：散点图是一种用来表示两个变量之间关系的图表。

它可以帮助企业理解两个变量之间的相互作用规律，从而优化生产过程或服务提供。

4.2应用场景：散点图广泛用于分析质量指标和生产参数之间的关系。

通过散点图，企业可以找到最佳的操作条件，以实现最佳的质量和绩效结果。

5.控制图：5.1目的：控制图是一种用来监控过程稳定性和变异的工具。

控制图控制图就是对生产过程的关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。

根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否处于控制状态。

它是统计质量管理的一种重要手段和工具。

英文control chart定义控制图又称为管制图。

第一张控制图诞生于1924年5月16日，由美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart)博士在首先提出管制图使用後，管制图就一直成控制图为科学管理的一个重要工具，特别方面成了一个不可或缺的管理工具。

它是一种有控制界限的图，用来区分引起的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的资讯，从而判断生产过於受控状态。

控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用来控制生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处於稳定受控状；再一类的控制图，主要用於发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

作用在生产过程中，产品质量由于受随机因素和系统因素的影响而产生变差；前者由大量微小的偶然因素叠加而成，后者则是由可辨识的、作用明显的原因所引起，经采取适当措施可以发现和排除。

当一生产过程仅受随机因素的影响，从而产品的质量特征的平均值和变差都基本保持稳定时,称之为处于控制状态。

此时,产品的质量特征是服从确定概率分布的随机变量，它的分布(或其中的未知参数)可依据较长时期在稳定状态下取得的观测数据用统计方法进行估计。

分布确定以后，质量特征的数学模型随之确定。

为检验其后的生产过程是否也处于控制状态，就需要检验上述质量特征是否符合这种数学模型。

为此，每隔一定时间，在生产线上抽取一个大小固定的样本，计算其质量特征，若其数值符合这种数学模型，就认为生产过程正常，否则，就认为生产中出现某种系统性变化，或者说过程失去控制。

这时，就需要考虑采取包括停产检查在内的各种措施，以期查明原因并将其排除，以恢复正常生产，不使失控状态延续而发展下去。

通常应用最广的控制图是W.A.休哈特在1925年提出的，一般称之为休哈特控制图。

控制图控制图（Control Chart ）又称管理图、休哈特图，是一种将显著性统计原理应用于控制生产过程的图形方法。

控制图是区分过程中正常波动和一场波动，并判断过程是否处于控制状态的一种工具。

正常波动是由普通原因（偶然因素、随机因素）造成的，这些因素在生产过程中大量存在，对产品质量经常发生影响，但它造成的质量波动往往比较小，在生产过程中是允许存在的，如材料成分的微小变化、设备的轻微震动、刃具的正常磨损、夹具的弹性变型等；一场波动是由特殊原因（异常因素、系统因素造成的。

这些因素在生产过程中并不大量存在，对产品质量也不经常发生影响，一旦存在，它对产品质量的影响就比较显著，如机器设备带病运转，操作者违章操作等。

控制图的控制界限就是用来区分正常波动和异常波动的。

1、控制图的基本结构1）以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性值或其统计量为纵坐标； 2）三条具有统计意义的控制线：上控制线UCL 、中心线CL 、下控制线LCL ； 3）一条质量特性值或其统计量的波动曲线。

2、控制图原理的解释 第一种解释：“点出界就判异”小概率事件原理：小概率事件实际上不发生，若发生即判异常。

控制图就是统计假设检验的图上作业法。

第二种解释：“抓异因，弃偶因”控制限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限。

休哈特控制图的实质就是区分偶然因素与异常因素的。

UCLLCL样本统计量数值x 或R14 15 16 17 18按用途分类1）分析用控制图——用于质量和过程分析，研究工序或设备状态；或者确定某一“未知的”工序是否处于控制状态；2）控制用控制图——用于实际的生产质量控制，可及时的发现生产异常情况；或者确定某一“已知的”工序是否处于控制状态。

4、R X -图的绘制1）确定控制对象（统计量）一般应选择技术上最重要的、能以数字表示的、容易测定并对过程易采取措施的、大家理解并同意的关键质量特性进行控制。

2）选择控制图对于计量数据而言，R X -控制图是最常用最基本的。