常用数据分析方法及qc七大手法

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1、常用数据分析方法&QC手法1QC七大手法一、点检表：用于记录或查核用表单二、层别法：对数据进行分类统计三、柏拉图：重点分析图,对发生频次从最高到最低的项目进行排列而用的简单图示四、特性要因图:又称鱼骨图，造成某项不良的众多原因，以系统的方式图解，以便找出主要原因并加以控制五、直方图：把握分布的形态，调查分散和偏离的原因：六、散布图：又称散点图,展示变量之间的线性关系七、管制图:分析品质特性的发展趋势并确认品质特性是否受控23QC七大手法简介——点检表4v减少漏检、误检；v适用于经验不足的员工；5v方

2、便数据统计QC七大手法简介——层别法6QC七大手法简介——层别法根据上表按层别法分别统计出产品、机台、原料、等项目计算不良率7QC七大手法简介——层别法8QC七大手法简介——柏拉图9QC七大手法简介——柏拉图10QC七大手法简介——柏拉图v根据下表中的数据，依不良项目做柏拉图分析v某产商，一周某陶瓷产品生产状况进行分析11QC七大手法简介——柏拉图v根据不良项目按层别法进行统计，并由高至低排序，计算不良比例及累计良率（如图）12QC七大手法简介——柏拉图v制作方法如下：用鼠标左键单击此图标，弹出如下

3、对话框选择“自定义类型”选择“两轴线一柱图”，后单击下一步13QC七大手法简介——柏拉图v单击此按扭，选定数据区域，在表中选定不良项目、不良数、累计不良率，出现如下图示14QC七大手法简介——柏拉图数据区域选定后，如图所示，单击下一步15QC七大手法简介——柏拉图在工具栏中，选择相应的图标可对图表项目进行调整16QC七大手法简介——柏拉图如需在图表中显示“不良数”及“累计不良率”在“数据标示”选择“值”（如图所示）单击“确定”完成图表制作17QC七大手法简介——柏拉图在图表区中，单击鼠标右键，出现如

4、下对话框，对图表刻度、字体等进行调整，调整后如下图18QC七大手法简介——柏拉图一般对累积不良率80%左右的前几项不良进行分析，此谓8-2原则，即集中精力解决占不良率80%的项目19QC七大手法简介——特性要因图v特性要因图又称因果图或鱼骨图，就是当一个问题的特性（结果）受到一些原因的影响时，我们将这些原因予以整理，成为有相互关系的图形。v简言之就是针对造成某结果的诸多原因，以有系统的方式表达结果与原因之间的关系，并设法使用图解法找出这些原因来。20特性要因图目的：解决……..日期：年月日作者：……

5、..21特性要因图的制作方法步骤一、决定问题或品质特性特性品质特性22特性要因图的制作方法v步骤二、决定大要因物料机器人员品质特性环境方法23特性要因图的制作方法v步骤三、决定中小要因物料机器人员品质特性环境方法步骤四、决定影响问题点的主因寻找对策24特性要因图的制作方法25QC七大手法简介——直方图v直方图：v定义：又叫次数分配表.即将所收集的数据按多个相等的区间进行分配，将相应数量用柱形图进行表示，并通过数据的分布趋势找出相连的品质信息的QC手法。v根据所收集到的数据可以计算出平均值、标准差，并

6、可以测知其分配形态，订定规格界限或作规格比较。26QC七大手法简介——直方图v用途：v1、从分布的形态了解产品是否受控；v2、测知数据之真假；v3、用于制定公差或规格界限；v4、调查是否有群体混杂现象；27QC七大手法简介——直方图v制作方法：v1、数据收集：用测量工具对要分析的特性进行抽样测量，抽样应均匀，数据n应在50组以上.v2、确认产品规格：确认上公差UCL，下公差LCLv3、找出最大值（L）、最小值（S）v4、计算全距(R)：R=L-S28QC七大手法简介——直方图v制作方法：v5、决定组

7、数:组数K=1+3.32Lognn=抽样数v组数一般判定原则：v抽样数分组数v505～7v51～1006～10v101～2507～12v6、求组距：若h为非整数，则4舍5入29QC七大手法简介——直方图v制作方法：v7、求各组上组界&下组界：v组界精密度=测定值的单位/2；v下组界=最小值-组界精密度；v上组界=前一组下组界+组距v8、计算组距中心点=（上组界+下组界）/2v计算平均值、标准差v以纵轴显示每一数值之发生次数。v做次数分配表。30QC七大手法简介——直方图v常见的直方图型态31QC七大

8、手法简介——直方图v常见的直方图型态32QC七大手法简介——散布图v散布图v定义：散布图是“成对的2种数据之间关系状况的调查图”。所谓成对的两种数据，指的是从其中的1种数据可以得出性质不同的第2种数据这一情形v作用：直观地了解两种变量之间的关系。33QC七大手法简介——散布图v散布图型态34QC七大手法简介——散布图v散布图型态35QC七大手法简介——管制图v管制图：v定义：一种以实际产品品质特性与过去经验所设定之制程能力的管制界限相比较的图形表示法，通过一段时间的记