统计的品质管理-中文.pptVIP

统计的品质管理 １．品质管理的理念 ２．统计的品质管理的理念 ３．统计数据 ４．ＱＣ7种手法 ５．测定的基础 　　　 品质管理的理念 统计的品质管理的理念 （３）数据和落差 　　数据必定会有落差，所以应以此为前提下进行品质管理的展开。也就是，品质有每个每个的品质以及集团整体的品质（称为落差世界）的两种。 （４）偶然原因和异常原因 　　关于落差，有偶然原因（可放行）以及异常原因（不可放行）的两种。 ①偶然原因引起的落差 　　制定关于材料，机械，方法，人员的作业标准，并依照执行也会发生落差。这是无法彻底查明的非常小却无数原因的落差。也是被管理状态下的落差。 ②异常原因引起的落差 　因未遵守标准或标准不完善而引起的品质上的异常落差。是从技术?经济方面不可放行的。 （５）数据的分布性 　偶然原因引起的落差是有一定的分布的。 　计量值：正规分布、ｔ分布、Ｘ２分布、Ｆ分布 　计数值（不良个数）：二项分布　（缺点数）普阿松分布 统计数据 １．分布位置的表示方法 （１）平均值（　　：） 　　将测试数值全部加起除以个数得出的数值。 　　２．分布的落差表示方法 （１）偏差平方和（S　） 　将各测试值与平均值的差乘平方后全部加起的数值。 （３）标准偏差（　　或σ） 　不偏分散的平方根。偏差平方和以及不偏分散的数据都要2乘，但是与偏差作比较会不合适，所以求平方根。 ＱＣ的７种手法 １.层别 层别就是如字面意义，将数据分为几个层。将发生的问题按照机械别，作业者别，作业方法别，原材料别等把数据有共同点或有同样特征的分为几个组，使用于对问题的原因进行探讨。但是，并不应只是分层，而是应通过分层的动作取得行动的效果，必须分出有意义的层。 （２）柏拉图的使用方法 　　　　　　依照问题的原因掌握问题的重点并改善。 　　通过整理推测为提出的重点问题的原因的数据柏拉图，明确应该重点改善的原因。 　　例如，工艺不良中最大的原因是损伤，所以应作为改善项目提出。从改善前后的柏拉图评价改善效果。 　　对策实施后，将改善前后的柏拉图并排排列，可以容易的发现整体上件数以及损失金额的变化，以及项目顺序的变化。改善前后的柏拉图的竖轴的设立应相同。 ３．特性要因图 （２）注意事项 ４．检查单 （４）柱图的使用方法 ７．散点图 审定的基础 规格 下限规格 上限规格 落差过大时：将落差缩小。消除上下的规格外。 缩小落差 消除 下限（上限）规格切开时：缩小落差。如无法成功提升平均值。（降低） 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 規格 規格 上限规格切开时 上限规格切开时 提升平均 降低平均 缩小落差 缩小落差 寻求改善点　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　划出柱图结果后、寻求问题点以及改善点。以形状上说明的特征为基础，判断现在处于何等状况。 数据如有落差，应向着无规格的「左右对称型」，或有规格的理想形状开展改善活动。 掌握工艺能力 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　工艺能力是指工艺所含有的关于品质的能力，有充分的工艺能力就表示少有不良出现的状态。 有规格时的看法，理想的状态时是不容易出现不良的。但是其他情况下（除去余量过大时）容易出现不良，所以工程能力不足。 工程能力指数的数值与管理状况 Cp ＞1.67　　　　　　特级　　ppm管理、不良率100万分之1、追求高信赖性时、　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　瞄准1．67以上。一般为过剩品质 １.67≧Cp＞1.33　　A级　　足够。简略化的检查 1.33≧ Cp＞1.0　　　B级　　可以。抽样检查就可以。 1.0≧ Cp＞0.67　　　C级　　少数不良。必须在1.0以上。 0.67≧ Cp　　　　　　　D级　　绝对不行 石川　馨著　日科技連「第３版品質管理入門」 关于工程能力指数（Ｃｐ）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　相对规格判断品质的落差是大或小时，用规格的幅度Ｔ除以６倍的标准偏差（σ）得出的工程指数被广泛的使用。 现在将规格的上限值设定为USL，下限值设定为LSL计算。　　　 两侧规格时 或 单侧规格时 　　６．图（管理图） 　通过将数据变为图形，可以看出数据整体的状态，并且比较量后可以看出变化的状态。 （１）何谓管理图　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　管理图的定义就是「为了调查工艺是否在稳定的状态下，或为了保持工艺的安定状态而使用的图。划一对表示管理界限线的线，在上面点上表示品质或工