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品管七大手法培训教材
品管七大手法培训教材
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直方图
1、概念
直方图是指：将某期间所收集的计量值数据（如：尺寸、重量、硬度……等）经分组整理成次数分配表，并以柱形予以图形化，以掌握这些数据所代表的情报。
直方图主要应用于：展示过程的分布情况。图1表示了直方图的基本形状。
次数次数 50
40
30
20
10
A
B
C
D
E
F
G
分组
2、直方图的制作步骤
A、收集数据，至少要收集50~100个数据；
B、参照下表确定组数（或用N的平方根确定）：
数据数量（N）50～
数据数量（N）
50～100
101～250
250～OVER
组数（K）
6～10
7～15
10～25
C、确定组距
、找出最大数据Xmax和最小数据X
；
min
、求全距R。R=最大数据X
－最小数据
max
（注：异常值除外）；
Xmin
X
、求组距C。C=全距R÷组数K；
、从测定单位的整数倍之数据中，找出接近的C值的适当数据作为组距。D、决定各组参数及次数分配表
、取数据最小测量单位的1/2为组界值的单位；
、第一个境界值=最小值—1/2×最小测量单位；第二个境界值=第一个境界值+组距；
第三个境界值=第二个境界值+组距；其它依此类推。
该组之上组界（较大组界值）+
该组之上组界（较大组界值）+该组这组界（较小组界值）
中心值=
2
、制作次数分配表。如下表：
表2 次数分配表
组号
组界
中心值
划记
次数
1
50.5—52.5
51.5
3
2
52.5—54.5
53.5
5
3
54.5—56.5
55.5
8
4
56.5—58.5
57.5
16
5
58.5—60.5
59.5
8
6
60.5—62.5
61.5
5
7
62.5—64.5
63.5
3
直方图2015数10次5050.5—52.552.5—54.554.5—56.556.5—58.5
直方图
20
15
数10
次
5
0
50.5—52.552.5—54.554.5—56.556.5—58.558.5—60.560.5—62.562.5—64.5
分组
图2 直方图
F、在图上标出图名，记入搜集数据的时间和其他必要的记录。总次数（频数）、统计特征值X（平均值）与S（标准偏差）是直方图上的重要数据，一定要标出。
3、直方图的作用
①、由图形可以比较容易掌握制程的全貌（如：中心趋势，离散趋势，分配形状）；
②、可了解制程的安定或异常状况；
③、与规格进行比较可判断制程能力。
4、直方图的常见分布形状
①、常态形——左右对称，中间高两边渐低，表示制程安定，数据呈常态分配。
图3 常态型直方图
②、偏态型（偏左或偏右）——制程呈偏态分配，表示由于某因素影响而向右（或向左）蔓延。
图4 偏态型（偏左）直方图
③、离岛型——制程分布中间有间断，呈离岛型，表示制程有异常。
图5 离岛型直方图
④、双峰型——制程分布有两个高峰，表示制程为两种不同分配组合，需进行层别。
图6 双峰型直方图
⑤、缺齿型——制程分布参差不齐，表示制程呈不正常分配，可能是：
——测量问题，如：测量有偏差、数字四舍五入；
——分组不恰当（如数据太少或组数太多）；
——数据有修改或伪造。
图7 缺齿型直方图
⑥、绝壁型——制程分布主要集中在左边或右边，表示制程能力不足。
图8 绝壁型直方图
5、直方图与规格比较
①、制程呈常态分配，且在规格界限内，显示制程良好，品质均匀合格。
规格
规格
图9
规格②、平均值偏低，部份产品超规格下限有不良发生，但分配正常（常态）。对策：调平均值（往右）。
规格
图10
③、平均值偏高，部份产品超规格上限有不良发生，但分配正常（常态）。对策：调平均值（往左）。
规格
规格
图11
规格④、制品虽成常态公配，但产品变异大，超出规格范围，品质不均。对策：应缩小变异或放宽规格。
规格
⑤、制程呈常态分布，品质过剩，变异太小。
图12
对策：对策：应缩小规格界线或放松品质变异，以降低成本。
规格
规格
图13
6、直方图的应用
①、报告用——将数据绘成直方图，另附上数据总数N，平均值X，标准差S让人一目了然。
②、分析用——与层别法配合使用，是分析问题的有效工具。
③、调查制造能力。
④、确认效果——可用作制程改善前后的比较。
7、直方图的定量化描述
如果画出的直方图比较典型，我们可以对照上面所说的各种典型图，很容易作出判断。但是实践活动中画出来的图形多少有些参差不齐，或者不那么典型。而且，由于日常的生产条件变化不太大，因此画出的图形较相似，往往从外形上以难以观察分析，得出结论。如果能用数据对直方图进行定量化的描述
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