QC常用手法_直方图.ppt

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1、2009/4/8SQA:JimmyLiuQC七大手法直方图1第一章数据与图表第二章直方图第三章使用Excel制作直方图实例操作内容2第一章数据与图表31.依特性:定性数据定量数据2.依来源:市场数据制程数据检验数据3.依时间:过去数据日常数据新数据数据的分类41.搜集正确可用的数据2.避免个人主观的判断3.掌握事实的真相应用数据须注意的重点51.机器整理法(计算机软件…)2.人工整理法(卡片、笔记…)3.实例说明整理数据的方法61.发生问题而要采取改善对策前,必须有数据作为依据。2.对于数据使用目的应清楚了解。3

2、.当数据搜集完成后,应立即使用它。4.数据的整理与运用,改善前、改善后所具备的条件应一致。5.数据不可造假,否则问题将永远无法解决。整理数据的原则71.利于多种复杂现象的相互比较。2.费很少时间可得明确的概念。3.快速显现变异,作为需改善的证据。4.容易制作,大家都可使用。5.对于专门知识不足的人,亦可了解。6.图表较文字可以使阅读者印入脑海。7.利于演讲、宣传、广告、加深印象。8.可用插补法求近似值。9.可供预测用。图表之功用81.目的明确(清楚标示主题)2.数据特性掌握(固定、前后一致、正确性、适用性)3.图

3、表之整体美观(单位、大小、点线、颜色…)4.要求标准化,力求实用性5.文词简洁(图文并茂,搭配突出)6.图表履历(制作单位、人员、时间、主题…)7.数值一般取三位数以下图表制作的原则9第二章直方图10现场工作人员经常都要面对许多的数据,这些数据均来自于制程中抽验或查检所得的某项产品之品质特性。如果我们应用统计绘图的方法,将这些数据加以整理,则制程中的品质散布的情形及问题点所在及制程、能力等,均可呈现在我们的眼前;我们即可利用这些情报来掌握问题点以进行改善对策。通常在生产现场最常利用的图表即为直方图。前言11直方图

4、又称质量分布图,是一种几何形图表,它是将工序中随机抽样得到的质量数据整理后分成若干组,以组距为底边,以频数(组内数据的个数)为高度做直方块所绘制出的一系列连接起来的直方型矩形图。直方图的定义12在质量管理中,如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?作直方图是的目的是为了研究产品质量的分布状况,通过直方图可以认识产品质量分布状况,判断工序质量的好坏,预测制造质量的发展趋势,及时掌握工序质量变化规律。判断生产过程是否处在正常状态。(1)了解分配的型态(2)研究制程能力或测知制程能力(3)工程解析与管制(4

5、)测知数据之真伪(5)计划产品之不良率(6)求分配之平均值与标准差(7)藉以订定规格界限(8)与规格或标准值比较(9)调查是否混入两个以上不同群体(10)了解设计管制是否合乎制程管制因此在画出直方图后要进一步对它进行观察和分析。在正常生产条件下,如果所得到的直方图不是标准形状,或者虽是标准形状,但其分布范围不合理,就要分析其原因,采取相应措施。直方图的目的13(1)正常型说明:中间高,两边低,有集中趋势结论:左右对称分配(常态分配),显示制程在正常运转下。常见的直方图型态及原因分析14(2)锯齿形(凹凸不平型)说

6、明:高低不一,有缺齿情形,不正常分配,因测定值或换算方式有偏差,它通常是由于分组过多或测量等原因或数据搜集或作图方法不恰当。结论:稽查员对测定值是否有偏好、假数据、或量测仪器不精密。常见的直方图型态及原因分析15(3)陡壁型说明:陡壁型,通常是由于习惯性加工、返修或剔除废品后造成的。结论:数据经过全检或筛选。常见的直方图型态及原因分析16(4)离岛型说明:在右端或左端形成小岛。这种直方图通常是由于工艺条件,如人、机、料、法、环、测等条件发生突变造成的。制程业已遭到特殊原因的淆扰。结论:测定有错误,工程调节错误,或

7、不同原料。常见的直方图型态及原因分析17(5)平顶形说明:平顶形,它可能是将来自两种不同生产条件的数据混在一起造成的,此外如果生产条件发生缓慢变化,如夹具的磨损,跳线损耗增大,测试板电流变化,操作者疲劳等都可能造成这种形状。结论:不同平均值的分配混在一起,应再层别。常见的直方图型态及原因分析18(6)双峰型说明:有两个高峰出现。是由于将来自两种不同生产条件的数据混在一起整理而造成的,若用分层法将数据预先处理后,可避免出现这种形状。结论:有两种分配混合,应再做层别。常见的直方图型态及原因分析19(7)偏向型说明:偏

8、向型,通常是由于习惯性加工、返修或剔除废品后造成的。结论:应检讨是否在技术上能够接受,例磨具磨损,或设备松动。常见的直方图型态及原因分析201、测知制程能力,作为改善制程的依据自制程中所收集的数据,经整理成为次数分配表,再绘成直方图后,即可由其集中与分散的情形来看出制程的好坏。正方图的重点在于平均值(X)的所在,经修匀后的分配如为常态分配,则自弯曲点中引一横轴之平行线,可

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