工程不良分析方法

⼯程不良分析⽅法

⼯程不良分析⽅法

本培训教材对⼯程中发⽣的不良有哪些分析⽅法，⼯具及思路作⼀些介绍，作为⽣技部新⼊技术员的培训教材。

⼀、前⾔

⽣产过程中发⽣的⼯程不良，通常分类分项⽬进⾏标识区分，记录不良品数量,测量数据，并运⽤各种统计⼿法汇总

制成各种图表，使各级管理⼈员正确的把握⼯程状况，并及时分析原因，制定相应的纠正预防措施。⼯程不良原因有些

较简单，通过观察凭⼯程管理⼈员的经验即可判断原因，有些则错综复杂，有某种未知因素（或从未被认识的），或有

多种因素存在，需要运⽤各种⼯具，进⾏分析排除，调查，最终把握住真正（根本）的原因，从⽽为进⼀步制定纠正预

防措施提供依据。

⼯程不良的分析要坚持“三现”：即“现场”、“现物”、“现时”，运⽤观察⼿段进⾏分析是最基本的⽅法，要坚持对分析过程进⾏详细的记录，采⽤各种统计⼿法等各种⼯具，从基本原理出发，必要时可通过查阅相关书籍，询问相关⼈员，或相关专家，获取相关知识等各种信息，有时还需要有坚毅不拔的精神，坚持不懈，紧紧盯住，以寻求最终突破难关的作风，才能达到查明原因的⽬的。

⼯程不良的改善，过去传统的观念可能是对已发⽣的不良进⾏分析补救，类似救⽕队员，⽽实际上，如果能运⽤数据统计分析⽅法，例如：FMEA（过程控制失效模式分析），SPC（统计过程控制，运⽤控制图等统计⽅法进⾏过程控制），对过程潜在的缺陷，⼯程能⼒指数进⾏分析掌握，使我们能在问题发⽣之前，过程发⽣变化之前，就能发现它，及时采取纠正预防措施，达到⼯程控制的⽬的。

⼆、⼯程常⽤统计分析⽅法1.柏拉图（排列图）

①. 什麽是柏拉图

柏拉图，也叫排列图，或主次因素排列图。它主要是根据关键的少数，次要的多数的原理⽽作成。

②. 柏拉图是作什麽⽤的

在⼯⼚的实际作业过程中，造成品质不良的原因很多，但有⼀些因素占有的⽐率很低，⽽有⼀些因素所占的⽐率就很⾼。柏拉图就是将这些因素加以量化，对占80%以上的项⽬加以原因调查、分析，并采取适当的对

策、措施进⾏改善，以获得品质效率的提升。

③. 柏拉图是什麽样的

柏拉图有两个纵坐标，其中左⾯的纵坐标轴表⽰项⽬的数量或折合成的⾦额数，右⾯的纵坐标轴表⽰各项⽬

或⾦额的累计的百分率。图内的直⽅形分别表⽰各因素的作⽤⼤⼩；图内的折线是表⽰各因素作⽤百分率的

累计曲线，也称为巴雷特曲线。

④. 如何绘制及应⽤柏拉图

使⽤柏拉图进⾏品质分析，必须要确定不良项⽬别，按项⽬分类进⾏数据的统计与汇总，再按所得数据绘制出曲线与直⽅形图。a. 决定品质分析的期间，以确定进⾏数据的选取；

b. 将品质统计数据按项⽬别进⾏分类登记；

c. 各项⽬数据按⼤⼩顺程依次⾃左向右排列在横坐标轴上（即⼤数靠近左纵坐标轴）；

d. 以左纵坐标表⽰项⽬的数量或折合⾦额数，以右纵坐标表⽰所占累计百分率；

e. 在横坐标上绘制每个项⽬的直⽅图形；

f. 逐项累计项⽬数量所占百分率，并将累计百分率标识在柏拉图上；g. 连接百分率累计曲线，完成柏拉图。

例 ：

从作出的柏拉图中可以看出，85.46%的不良品为ACT卡住不良、焊锡不良和JITTER不良，因此，如果对上述三项

不良进⾏原因调查、分析，并采取对策，取得突破，就可以最⼤限度降低该⼯程总⼯程不良率，从⽽达到事半功倍的效果。2.特性要因图（因果分析图、鱼刺图）①. 什麽是特性要因图

在品质统计中，运⽤柏拉图找出主要的问题后，需要进⼀步利⽤特性要因图来分析问题产⽣的原因。―⼀项结果的产⽣，必定有其原因，应充分利⽤图解法找出其原因来。”这是⽇本品质专家⽯川馨提出来的，因此特性要因图⼜被称为⽯川图， 也叫因果分析图，简称因果图。⼜因其形状象鱼刺，也称鱼刺图。它是表⽰特性（或结果）与要因（或原因）之间 关系的图形。通过此图形的绘制来寻找影响特性（或结果）的各要因（或原因）。特性要因图之构成是先列出发⽣品质变异的项⽬（即特性），然后对造成变异的因素进⾏分析，亦可以按照⽣产 中的4M1E因素（⼈、机、物料、⽅法、环境）进⾏分析，将造成品质变异的原因⼀⼀列出。特性要因图的基本格式如下：

②. 特性要因图的制作及应⽤步骤

a. 确定产⽣的品质变异问题，将其标明在图中的主⼲前端（即图中的―特性‖处）。

b. 召集相关⼈员研讨，将可能的原因全部显⽰出来。先将第⼀层原因（即⼤枝）找出，展开形成第⼆层原

因（即中枝）；并将第⼆层原因展开，形成第三层原因（即⼩枝），依次展开，直到找出问题的源头为⽌。 c. 分析图上标出的原因，从最低层次原因中找出少量对特性有主要影响的原因（即要因），并画上标记，对它 们进⼀步收集资料进⾏试验和确认，以采取适当的对策解决问题。

例：

前⼀例中，QC⼯程师确定对ACT卡住不良、焊锡不良和JITTER不良进⾏原因调查和分析，其中对焊锡不良的原因分析如下图：

特性

⼈员

物料环境

⽅法

设备

焊锡不良

作业⽅法

经过如上图的分析，查找出的导致焊锡不良的主要原因为：　a. ⼈员⽅⾯：由于培训不⾜，造成操作⼈员操作技能不⾜，导致焊锡不良发⽣。

b. 环境⽅⾯：由于环境噪⾳⼤，光线暗，使操作⼈员注意⼒不集中，视线模糊，导致焊锡不良。

c. 设备⽅⾯：由于供电电压不稳定，致使烙铁温度不稳定，导致焊锡不良。

d. 作业⽅法⽅⾯：由于操作⼈员操作⽅法不对，焊锡时间过长，焊锡的接触点不对，导致焊锡不良。

各相关部门针对上述要因，经过检讨后，拟订如下对策加以改善：a. 对新员⼯的作业培训明确规定追加安排⼀位⽼员⼯辅导（⼀对⼀），使新员⼯尽快掌握正确的操作⽅法。

b. 改善⼯作环境，降低环境噪⾳（对噪⾳⼤的设备加隔⾳罩），增加作业现场的照明设备，使员⼯在较为

舒适的环境中⼯作。c. 由加⼯部购买新的变压器，稳定⼯作电压，恒定烙铁温度。

d. 纠正不良作业⽅法，使所有员⼯按照正确的作业⽅法去作业。

以上就是应⽤柏拉图和特性要因图来分析、解决品质问题的⼀个事例。需要补充⼀点的是，在运⽤特性要因

图时，可以针对其中的某⼀要因，再次利⽤特性要因图展开，作更细致的原因分析，则形成⼆级特性要因图。则该要因作为⼆级特性要因图的特性⽽存在，再进⼀步分析该要因的要因。3.层别法（分层法）

①. 什麽是层别法

层别法也叫分层法，是指对某⼀个项⽬，按统计数据分类进⾏区别的⽅法。层别法是统计⽅法中最基础的⼯具。通常与其他⽅法如柏拉图、特性要因图等结合使⽤。

②. 层别法的作⽤

层别法的⽬的是为了把性质不同的数据和错综复杂的影响因素分析清楚，找到问题症结所在，以便对症下药，解决问题。

③. 层别法的分层原则

层别法的运⽤，⼀定要掌握分层的原则。

分层的原则是：使⼀层内数据的波动幅度尽可能⼩，⽽使各层之间的差距尽量⼤。

④. 分层的基本⽅法

分层是按⼀定的标志来划分的，在质量管理中，常按下述标志分层：1. 时间，按⽉、⽇、班次分层；

2. ⼈员，按⼈员的年龄、性别等分层；3. 机器设备，按型号、使⽤年限等分层；

4. 原材料，按成分、规格、批次、产地等；

5. 作业⽅法，如⼯作条件、⼯艺⽅法等；

6. 其他，如测试⼿段、不良类型等。

4.检查表（统计分析表）

①. 什麽是检查表，其作⽤是什麽

检查表⼜叫统计分析表。是以表格的形式将不良分类以确定其主要不良的分布，以便于分析产⽣不良的原因。其作⽤在于⽐较简单、直观地反映问题。

②. 如何制作检查表

检查表的制作⽅法如下：a. 确定项⽬、检查⼈员、检查时间等；

b. 将检查的细⽬逐条列在表上； c . 将相关的检查结果记⼊表中。

检查表制作完成后，便可进⾏初步的不良分布分析了。　

例：

某机种抽检产品共50pcs ，发现其不良分布如下：

由该检查表可分析出，良品率为72%，主要不良为倾⾓不良（10%）、焊锡不良（8%）和物镜粘接不良（6%）,查明了各不良的占有率，为下⼀步分析对策提供依据。 ④. 检查表是品质管理的最基本⽅法之⼀

检查表的形式多种多样，通常在品质管理中所⽤的表格都可视为检查表，基本上是为了便于直观的反映品质问题，属于基础品管统计⼯具之⼀。在进⾏品质问题的分析与解决的过程中，都会⽤到检查表，只是经常与其他的⽅法混合使⽤，正是由于它的这种基本特点才使得它在⼀些⼈的印象中是⽆关紧要的，但检查表确实是品质管理⽅法中最为基础的⽅法，在这⼀点上，检查表与层别法是⼀样的。5.散布图（散点图、相关图）

①. 什麽是散布图，它的作⽤是什麽

散布图，也叫散点图，或相关图。根据此图可研究两变量（x，y）的相关关系。从⽽确⽴两变量的关系，为正确分析和决策提供依据。 ②. 散布图的相关系数 r 这⾥通常只研究⼀元化线性相关关系，相关系数r 是表⽰相关关系的⼀个参数，r 有以下特性：

线性⽅程式：y = a x + ba------系数（SPAN ）b------切⽚（OFFSET ）

a . 0≤r≤1；

b . 当r = 1，x 与y 完全成线性相关。

c . 当r = 0 时，回归直线平⾏于x轴，x与y没有线性关系，亦称不相关或⽆相关。

d . 0＜r＜1，x与y之间存在⼀定线性关系。

例：下⾯是⼏种散布图。图⽰中的直线表⽰趋势线。

(a) r = 1 (b) r = 0.9 (c) r = 0

③. 散布图的利⽤和看法

散布图是⽤来研究两个变量之间的相关关系的。 当 x 增加，y 也呈现增加的趋势，则称为正相关； 当 x 增加，y 也呈现减少的趋势，则称为负相关；

当 x ⽆论增加或减少，y ⽆呈现有规律的增加或减少的趋势，则称为⽆相关；

在光头⽣产中经常⽤来分析设备之间某⼀参数之间的相关关系，通常使⽤电脑EXCEL 图表处理⼯具进⾏分析计算， 例如：QC 和QA 机之间的相关性图表分析，结果可写⼊测试软件进⾏补偿，使相关系数a 趋近1，切⽚b 趋近0，

通常要求 r ≥ 0.9。 在实际应⽤中要注意：

⑴相关关系好并不表⽰两者之间存在因果关系。

⑵不要采⽤错误模型，即如果是⾮线性⼆次⽅程等相关关系模型，则不能⽤线性⼀次⽅程模型进⾏分析。⑶要避免从偶然数据中获得，要注意选取样本的数据区间尽量的均匀，并保证⼀定数量的样本数（如QC 设 备的相关要求在20台样本以上，数据要有上/下限之内，及之外，分布较均匀）。对⼀些因偶然因素造成 的较⼤误差应再次确认。6.直⽅图（柱状图）