1、QC七大手法培训2022-10-1统计分析法（查检表）统计分析法（查检表）层别法层别法特性要因图，又叫鱼骨图特性要因图，又叫鱼骨图散布图散布图直方图直方图柏拉图柏拉图管制图管制图2022-10-1简单的说，查检表就是备忘录，将要查看的工作项目一项项整理出来，然后定期或定时检查。分为两类：点检用查检表（确认）记录用查检表（改善）2022-10-1 PS-180 AI PS-180 AI站位站位 46 46 月不良数統計月不良数統計缺陷名称缺陷名称4 4月月5 5月月6 6月月合计合计元件脚长元件脚长9 911 11 7 7 2727飞脚飞脚7 78 8 5 5 2020漏插元件漏插元件7 74
2、4 3 3 1414丝印模糊丝印模糊7 70 0 1 1 8 8浮件浮件5 53 3 2 2 1010零件损伤零件损伤2 20 0 1 1 3 3工单号漏写工单号漏写1 10 0 0 0 1 1其它其它1 12 2 1 1 4 4合计合计39392828202087872022-10-1 IPQC IPQC 巡检表巡检表 （AIAI）记录记录项目项目8:00-8:00-10:0010:0010:00-10:00-12:0012:0013:30-13:30-15:3015:3015:30-15:30-17:3017:301.1.生产机种是否有首检生产机种是否有首检 2.2.核对作业指导书是否正确
3、核对作业指导书是否正确3.3.电脑程式下载记录是否一致电脑程式下载记录是否一致4.4.作业员是否按要求戴手套作业员是否按要求戴手套5.5.作业员是否戴静电环作业员是否戴静电环,并检测静电环并检测静电环2022-10-1层别法是将收集到的数据按一定的标志来分类整理，以便分析影响质量的原因，找到提高质量的有效方法。分层按一定标志来划分，在质量管理中，常按下述标志分层：时间：按月，日，班次分层人员：按人员的年龄，性别分层机器设备：按型号，使用年限度分层原材料：按成分，规格，批次，产地等作业方法：如工作条件，工艺方法等其它如测试手段等。2022-10-1将造成某项结果的众多原因，以系统的方式分析，也就
4、是用图形来表达结果（特性）与原因（要因）之间的关系，因其形状象骨，又叫鱼骨图。当分析原因时，依据4M1E原则。Man/Machine/Material/Method/Environment.绘制特性要因图时，按照5W1H原则。What/Why/When/Where/Who/How2022-10-1在分析原因中，可使用脑力激荡法。以会议的形式，要每个参与者开动脑筋，积极联想，畅所欲言，针对主题进行评议，找出品质问题症结。主持人发言完毕，会场上鸦雀无声，无人发言。虽然发言，但缺少建设性的意见。发言积极，离题千里。通常运用于质量问题分析会议，围绕主题，鼓励每个人参与，鼓励多想多说，重视每个人的意见。
5、2022-10-1机料法环2022-10-1研究两变量的相关关系，从而确立两变量的关系，也叫相关图。为正确分析问题作出决策提供依据。正相关/负相关/不相关/曲线相关2022-10-12022-10-1直方图就是所收集的数据用一定的范围在横轴上加以区分成几个区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的历积用柱状图画出的图形。可以了解中心值与差异的大小和情形。数据组数50-1006-10100-2507-1225010-202022-10-1IQC在测量产品时，测量数据如下：1401401421421321321451451481481321451341321401421351421481391
6、471421371401381391391361451401431411351361411411441421371441481441431311481391421421371601451471421381372022-10-1最小值：131最大值：160全距:=最大值-最小值=160-131=29组数:=1+3.23LogN=6组距:=全距/组数=29/6=5中心值:=（上组界+下组界）/2=(135.5+130.5)/2=133上组界:=最小值-测量值最小位数*0.5=131-1*0.5=130.5下组界:=上组界+组数=130.5+6=135.52022-10-1组界中心值次数累计次数13
7、0.5-135.513377135.5-140.51381623140.5-145.51432043145.5-150.5148649150.5-155.5153049155.5-160.5158150合计502022-10-1160155150145140135130125Upper SpecLower SpecsMean-3sMean+3sMeannkLSLUSLTargCpmCpkCPLCPUCpShort-Term Capability 030113 0 1510.003.010.000.02 ObsPPMUSL Exp Obs%USL Exp 5.279125.083156.7571
8、40.920 50.000 0.316131.000160.000 *0.630.631.200.92MINTAB2022-10-12022-10-1 正常形：说明工序处于稳定的工作状态。如图1锯齿形：可能由于測量误差或分组过多引起。如图2偏向形：属于單向公差要求或加工习惯引起。如圖3和图4弧島形：可能是发生原料混杂/操作疏忽/測量误差。如圖6双峰形：說明数据來自两个不同的总体。如圖7平頂形：表明生产过程中可能有缓慢因素的变化。如圖82022-10-1寻找主要的质量问题，以便确定质量改进的项目。根据柏拉图，首先选择严重影响质量的累积大约在80%左右的一个或几个主要问题。PS-180 SMT前十
9、項不良統計 缺陷名稱 不良數量 不良比率 累計比率锡少1538%38%锡珠821%59%漏贴821%79%偏移410%90%浮件25%95%多贴13%97%贴反13%100%TOTALTOTAL392022-10-12022-10-1研究质量数据随时间变化规律的统计方法。可发现异常和特殊原因引起的波动，及时提醒人们进行分析，调整并使它处于受控状态，预防不合格品的产生。依据“3”理论，用三条管制线来管制产品的品质特性。管制上限（UCL）=X+3 中心线（CL）=X 管制下限（LCL）=X-32022-10-1管制图分为计量值管制图和计数值管制图两种。计量值管制图：用于产品特性是可测量的，如长度，
10、重量，温度，时间等连续性数值。X-R：平均值与全距管制图 X-R：中位数与全距管制图 X-Rm：个别数与全距移动管制图 X-：平均值与标准差管制图2022-10-1计数值管制图：用于不可量化的产品特性，如不良数，缺点数等间断性数据。P-Chart：不良率管制图Pn-Chart：不良数管制图C-Chart：缺点数管制图U-Chart：单位缺点数管制图2022-10-1管制图判定的要点：点子未超出控制界限。点子的排列无缺陷。2022-10-110/1/2022252022-10-12022-10-12022-10-1层别法：就一个问题钻研查检表：易于找到资料特性要因图：从现象中找原因散布图：找出因
11、果关系直方图：就全盘观察柏拉图：选择重要问题管制图：从图表中深入探讨鱼骨追原因，查验集数据，柏拉抓重点，散布看相关，直方呈分布，管制找异常，层别作解析。2022-10-12022-10-1工序能力是指处于稳定生产状态下的工序实际加工能力,反映工序所加工产品质量特性值的波动幅度(分散状态).通常用6倍标准差来表示工序能力.工序满足产品质量 要求的能力主要表现在:产品的质量是否稳定产品的质量精度是否足够.2022-10-1准确度Ca(Capability of Accuracy)精密度Cp(Capability of Precision)工序能力指数 Cpk Ca=(实际中心值-规格中心值)/规格
12、容许值Cp=规格容许值/3规格容许值=公差/2Cpk=(1-Ca)*Cp2022-10-12022-10-1USL:公差上限LSL:公差下限u:样本平均值T:公差Cp=(USL-LSL)/3Cpk=(USL-LSL)-2(T-u)/62022-10-12022-10-1当分布范围在3时,质量特性数据发生的概率为99.73%,即产品的合格率可达99.73%,因此以3即6为标准来衡量工序能力.2022-10-1如果实际制程偏上限或下限，表示平均位置的偏差，属于固定设备，机器，原料等方面的问题。如果实际制程向规格界限外伸展，表示标准差太大，应针对变动的人员，方法等。2022-10-1ppmCp3668031.00 462001.33 52331.67 63.42.00 2022-10-1工序 FPY（First Pass Yield)QA批合格率（LAR）QA重缺陷比率客户返还不良品率2022-10-12022-10-1
