质量特性值属于计数值的情况 -计件值 -计点值
工序能力分析—工序能力指数的评价标准
Cp（或Cpk）值的范围 级别 工序能力指数的评价
Cp>1.67
特级 工序能力过高
1.67≥Cp>1.33
I 工序能力充分
1.33≥Cp>1 1≥Cp>0.67
Ⅱ 工序能力尚可，但当Cp接近1 时要注意
Ⅲ 工序能力不足，需要采取措施
-修订公差范围T 前提是必须保证放宽公差范围不会影响产品质量
4.4 控制图原理与方法
■正常波动（偶然因素引起，生产过程中允许） 偶然因素是指经常出现的、来自各个方面的，而每一个方面 的作用又十分微弱，可能相互削弱。简而言之，就是一群数量 多、影响小、随机出现、无须排除也无法排除的干扰因素。 如果生产过程仅受偶然因素的影响，则称生产过程处于受控 状态。
2000.09.18 全部
6月 合计 223 1746 241 1537 107 913 72 493 32 130 675 4819
排列图
●排列图又叫巴累托图，由意大利经济学家Pareto 提出，“关键的少数，次要的多数”，其原理是 80%的问题仅来源于20%的主要原因。
● Juran把Pareto原理应用于质量管理，使排列图 成为质量管理的一种主要工具。
起始点可用随机抽样方法得到 缺点：容易出现较大的偏差 当总体呈周期性变化，而抽样间隔又同这个 周期吻合时，就会得到一个偏倚很厉害的样本。
统计特征数
■中心倾向（数据的集中位置） 样本平均值 样本中位值
■数据的分散程度 样本方差 标准偏差 极差
统计特征数
样本平均值
n
X x1 x2 xn i1 xi
l 质量控制的目的在于监视过程并排除质量环所有阶段中 导致不满意结果的原因，以取得经济效益。
l质量控制应贯穿于质量形成的全过程（即质量环的所有 环节）。早期的质量控制概念主要是指对生产过程（工序） 的控制
采购过程的质量控制**
4.2 常用项目质量控制工具
统计数据及分类：
●数据及其分类 ●总体和样本 ●抽样方法 ●统计特征数
Cp≤0.67
Ⅳ 工序能力严重不足，必要时应 停工整顿
过程（工序）能力分析
Cp值过大，通常采取下列措施： ① 缩小公差范围，提高产品质量水平 ② 可以降低要求，比如改用精度较低的设备、延长刀具更换周
期等，增大σ ③ 简化质量检验工作，如全数检验改为抽样检验或减少抽样频
次等，提高效率，降低成本 Cp值过小，通常采取下列措施： ① 修订质量标准，放大公差范围（在不影响产品质量的前提下） ② 分析加工精度低的原因，采取改进措施（改进4M1E)，减小
累计频率% 50.53 80.00 90.53 94.74 97.9 100
绘制日期：××年×月 绘图者：×××
铸件不合格排列图
排列图分析
●依据“关键的少数，次要的多数”原则， 把质量问题划分为A、B、C三大类
● A类问题：80%选A法，主要质量问题 ● B类问题：80%-90% 选B法 ● C类问题 ：90-100%
连续25个点都在控制界限内 连续35个点至多1个点落在界限之外 连续100个点至多2个点落在界限之外
控制图的判断
判断异常的准则： a.点子在控制界限外或恰在控制界限上 b.控制界限内的点子排列非随机化（点 子排列没有缺陷）
只要符合其中一条，就判为异常。 b判断准则的作用？
界内点非随机排列的常见模式1
新七种工具的运用途径
序号
方法 程序
新 系统图关联图亲合图
QC 矩阵图
七种工具 矩阵分析PDPC
矢线图正交实验
1 选题
2 现状调查
3 设定目标 41 分析原因
5 确定主因
6 制定对策
7 对策实施
8 检查效果
9 巩固措施
10 遗留问题
注：1、 特别有效
有效
有时采用
2、简易图表包括：柱形图、饼分图、折线图、雷达图、箭条图
界内点非随机排列的模式5和模式6
点子集中在中心线附近
点子排列呈周期性的变化
质量改进“新七种”工具
不同群体所抽取的个体个数，常用的有两种 方法：
A、等数分配法，即对每一类都分配同样的个体数； B总、体等的比个分体配数法ni之，比即，让都每相一同类；抽得si 的/ n个i =体sk数/ nski与该类
系统抽样
等距抽样，是按照某一标志量，把总体中的个 体排序，然后按照一定间隔（时间和空间）， 抽取个体。
数据及其分类
计量值数据：凡是可以连续取值或者说可以 用测量工具具体测量出小数点以下数值的这 类数据。如长度、重量、容积…
质量特性数据
计数值数据：简而言之，即整数。不能得到 小数点以下的数据，只能得到0、1、2、3… 等以个数计算的这类数据。
—计件数据 :一批产品中的不合格件数、合格
件数、废品件数等
1
导柱,顶柱阻 碍作业路线
3
4
马达座脱料困难
隔板抽孔脱料困难 5
固定梢设置不当
其他
设备不当
直方图
●直方图是工序质量控制的主要工具之一。 ●直方图法：通过对生产过程中产品质量
分布状况的描述和分析（对大量计量值 数据进行整理加工，分析数据分布的形 态），来判断生产过程 质量的一种常用 的方法。
直方图的形式
界内点非随机排列的常见模式 3
间断链 ●连续11个点中，至少有10个点在中心线一侧 ●连续14个点中，至少有12个点在中心线一侧 ●连续17个点中，至少有14个点在中心线一侧 ●连续20个点中，至少有16个点在中心线一侧
界内点非随机排列的常见模式4
倾向 ●点子逐渐上升或下降的状态称为倾向 ●当有连续不少于7个点的倾向时，认为异常
—计点数据 :产品上的质量缺陷数
总体和样本
总体：所研究对象的全体，称为总体（population or universe），又称为母体。
个体：组成总体的元素，称为个体（Individual or Case) 例如： 一批产品（有限总体） 一条生产线上生产出来的某零件（无限总体，只要不
停生产）
σ ③ 加强质量检验工作，如实行全数检验等 ④ 当Cp值太低时，可考虑停工检查，找出原因
提高工序能力指数的途径
Cpk
T 2 6
影响工序能力指数有三个变量：质量标准T、偏移量ε和工 序加工的质量特性值的分散程度，即标准差σ
提高工序能力指数的途径
-调整工序加工的分布中心，减少偏移量ε -提高工序能力B，减少分散程度σ 工序能力B由4M1E决定，改进工艺方法、改造更新设备、 改善现场环境、改变材料进货周期、加强人员培训等
样本：从总体中抽取出来的一部分个体的集合
抽样方法
●简单随机抽样 ●分层抽样 ●系统抽样（等距抽样）
随机抽样
按一定随机规则(一定概率分配），从总体 中抽取部分个体。
简单随机抽样
每个个体被抽取到的机会（概率）均等的随 机抽样。
分层抽样
按照总体中个体的某特征，把总体中的个体分为若干 群（类）；然后，对各个群内的个体进行简单随机抽 样。 分层抽样原则：层之间的差异大于层内个体的差异
常见的调查表有：不良项目调查表、缺陷位置调 查表等 。
调查表示例
项目 地点
日期 废品数 不良分类
欠铸 冷隔 小砂眼 粘砂 其他 合计
鑄造不良情況檢查表
铸造质量不良 质检科
收集人 XXX 日期
记录人 XXX 班次
2000年1月-6月
1月 2月 3月 4月 5月 224 258 356 353 332 240 256 283 272 245 151 165 178 168 144 75 80 90 94 82 14 18 27 23 16 704 777 934 910 819
求解工具---因果图
●作用：寻找产生主要问题的主要原因 ●因果图是一种能系统地分析并寻找产生质量问题原因的有
效方法 。
因果图示例
冲压作业效率低
作业员问题
加工困难
2 不熟悉工作图
马达座 4 3
导板加工取放困难
导板 隔板 2 寻找资料困难 模具搬运费力
1 屑料清理费时
光线不足
外壳冲剪模 托料架不当
2
标准偏差
n
(xi x)2
S i1 n 1
统计工具菜单 （一）
老七种工具 排列图 因果图 调查表 分层法 直方图 控制图 散布图
新七种工具
关联图 系统图 （树图） 亲和图 （KJ法、A型图解） PDPC法 （过程决策图法） 矩阵图 矩阵数据分析法 矢线图
“老”七种工具
■统计分析表（调查表） ■排列图（巴累托图） ■因果图（鱼刺图） ■直方图 ■控制图 ■相关图（散布图） ■分层法
QC小组使用统计工具
统计工具使用的原则：宁可不用，不可错用。 五点注意事项
该用什么工具用什么工具
使用工具后就要有所收获
能用简单的不用复杂的 工具要“使用”不要事后编 套先学后用、学会再用、学以致用
准确 有效 恰当 真实 正确
统计分析表----调研工具
系统地收集数据和累积数据，确认事实并对资料 进行粗略的整理和简单分析的统计图表。 注意几点： §用在对现状的调查，以备今后作分析； §对需调查的事件或情况，明确项目名称； §确定数据收集人、时间、场所、范围； §资料汇总统计； §必要时对人员进行培训；
n
n
n:样本大小
样本中位值 把样本数据x1,x2,…xn按大小顺序排列，排在正中间的那
个数值即中位值，记为 X~。
当n为奇数时，中位值只有一个； 当n为偶数时，中位值为正中两个数的算术平均值。
统计特征数
极差
一组数据中最大值与最小值之差。 R xmax xmin