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单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,*,QC,七大手法,QC七大手法,品管部 质量分析组,授课人：汤韬,2009-8-14,1,课程内容:,第一章:统计基础知识,第二章：老七种,QC,手法的定义、作用及运用实例,2,1、,总体与个体,总体-研究对象的全体，如一批2000块基板,个体-构成总体的每个单元，如2000块基板中的每一块基板,2、,样本,-,从总体中抽取部分个体所组成的集合，如2000块基板中抽取的20块基板,样本,总体,基本统计术语,个体,3,统计数据的类型,1.计数型数据：,通常是指不用仪器即可测出的数据，可细分为：,计件数据：按件计数的数据，如不合格品数,如片阻标记不清块数；,计点数据：按缺陷点（项）计数的数据，如一块片阻产品上的缺陷数,2.计量型数据：,用各种计量仪器测出、以数值形式表现的测量结果，包括用量仪和检测装置测的零件尺寸、长度、形位误差等，例如用欧姆来表示阻值大小，用微米来表示膜厚等,4,1.,数据分布的中心位置在哪里？,2.数据分散程度如何？,3.数据分布的形状怎样？,中心位置,分,布,形狀,分散程度,统计数据的描述,5,统计特征数,统计特征数是对样本来说的，统计方法中常用的统计特征数可分为两类：,表示数据的集中位置：样本平均值、样本中位数,表示数据离散程度：样本极差、样本标准偏差,6,1.表示数据中心位置的统计量：,1）,样本均值：,X=Xi/n,2）,样本中位数：,排序后按公式计算,X=,3）,众数：数据中最常出现,常用的统计量,X=X,(n+1)/2,n,为奇数,X=X,n/2,+X,(1+n/2),/2,n,为偶数,7,2.表示数据分散程度的统计量：,1）,样本极差,R=MAX(Xi)-MIN(Xi),2）,样本标准偏差,S=(Xi-X),2,/(n-1),3）,样本方差,S,2,=(Xi-X),2,/,(,n-1,),常用的统计量,8,例:,现有数据集合:2,5,3,6,7,7,其中位数、均值、众数、极差、方差分别为多少？,解:先排序：2，3，5，6，7，7,中位数,X=（5+6）/2=5.5,均值,X=Xi/n=(2+3+5+6+7+7)=5,众数=7 6,极差,R=7-2=5,方差,S,2,=(Xi-X),2,/（n-1),=(2-5),2,+(5-5),2,+(3-5),2,+(6-5),2,+(7-5),2,+(7-5),2,6-1,=4.4,9,第一章 老七种,QC,手法简介,调查表,收集、整理资料；,分层法,从不同角度、层面发现问题；,排列图,确定主导因素；,散布图,展示变量之间的线性关系；,因果图,寻找引发结果的原因；,直方图,展示过程的分布情况；,控制图,识别波动的来源；,10,第一章,QC,七大手法简介,调查表-,收集、整理资料,作用：系统地收集资料和累积数据，确认事实并对数据进行粗略的整理和简单分析的统计图表。,使用范围分类,不合格项目调查表,缺陷位置调查表,质量分布调查表,矩阵调查表,11,（1）不合格项目调查表：主要用来调查生产现场不合格品项目频数和不合格品率，以便继而用于排列图等分析研究。,项 目,缺陷批,百分比,（%）,累计缺陷批,累计百分比（%）,G,塞网,30,60,30,60,电阻偏位,10,20,40,80,标记磨损,4,8,44,88,其它,6,12,50,100,12,（2）缺陷位置调查表：主要用来记录、统计、分析不同类型的外观质量缺陷所发生的部位和密集程度，进而从中找出规律性，为进一步调查或找出解决问题的办法提供事实依据。,缺陷集中发生的部位,13,实例运用:,面电极磨损情况的跟踪:发现每叠产品的上层部分出现磨损的情况较多,后经查证由于,两叠产品之间的泡沫隔片比产品矮,，上面的产品在搬运过程中滑动磨损。,面电极磨损位置调查表,14,（3）质量分布调查表：主要是对计量数据进行现场调查的有效工具。它是根据以往的资料，将某一质量特性项目的数据分布范围分成若干区间而制成的表格，用以记录和统计每一质量特性数据落在某一区间的频数。,实例运用:,假如想了解某零件长度的波动情况，这种零件的长度公差要求为8.300.04,cm，,通过收集以往的数据，作出如下频数分布表：,15,频数,1,2,5,7,10,7,5,3,1,41,合计,偏差,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,下规格限,8.30,上规格限,某零件长度波动情况调查表（单位：,cm）,16,（4）矩阵调查表：是一种多因素调查表，它要求把产生问题的对应因素分别列成行和列，在其交叉点上标出调查到的各种缺陷、问题和数量。,实例运用:片阻面电极质量矩阵调查表,缺陷符号:塞网 磨损 呈网状 偏位 连线,浆料型号机号,DD1H,5421,E,C-1207A,C-4605,DHCPF76005C,AS2F2,AS2G2,17,第一章,QC,七大手法简介,分层法-从不同角度、层面发现问题,定义:按照一定的标志，将搜集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。,作用：把杂乱无章和错综复杂的数据加以归类汇总，使之能确切地反映客观事实。,分层的原则：使同一层次内的数据波动幅度尽可能小，而层与层之间的差别尽可能大。,18,分层的标志,：,人员：可按年龄、工级和性别分层,机器：可按设备类型、新旧程度、不同的生产线或工夹具类型等分层,材料：可按产地、批号、制造厂、规格、成分等分层,方法：可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法、生产速度等分层,测量：可按测量设备、测量方法、测量人员、环境条件等分层,时间：可按不同班次、日期等分层,环境：可按照明度、清洁度、湿度、温度等分层,其他：可按地区、使用条件、缺陷部位、缺陷内容等分层,19,以下为某月份面电极磨损的数据,对其进行整理分析出初步的结果.,实例运用：,表一,按操作者分层,20,表二,结论:磨损与浆料的关系不大,但与人员有关。,按浆料类型分层,21,第一章,QC,七大手法简介,排列图-,确定主导因素,定义:又叫帕累托图，它是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的一种图表。,作用：,（1）按重要顺序显示出每个质量改进项目对整个质量问题的影响；（2）识别进行质量改进的机会；,帕累托原理：关键的少数，次要的多数。,（80%的质量问题是由20%的因素引起的）,22,排列图的分类：,1、分析现象用排列图,此种排列图与以下不良结果有关：,质量：不合格、故障、顾客报怨、退货、维修等,成本：损失总数、费用等,交货期：存货短缺，交货期拖延等,安全：发生事故、出现差错等,2、分析原因用排列图,此种排列图与过程因素有关：,操作者：班次、组别、年龄、经验等,机器：机器、设备、工具、模具、仪器,原材料：制造商、工厂、批次、种类等,作业方法：作业环境、工序先后、工作安排等,23,序号,项目,缺陷批,百分比,累计缺陷批,累计百分比,A,G,塞网,30,60%,30,60%,B,电阻偏位,10,20%,40,80%,C,标记磨损,4,8%,44,88%,D,其它,6,12%,50,100%,合计,50,实例运用：,丝印工序产品缺陷统计表,=序号,A,缺陷批/合计批=30/50,=序号,A,的缺陷批+序号,B,的缺陷批=30+10,=序号,A,的百分比+序号,B,的百分比=60%+20%,24,丝印工序缺陷排列图,25,第一章,QC,七大手法简介,四、散布图-展示变量之间的线性关系,定义:是研究成对出现的两组相关数据之间相关关系的简单图示技术。,作用：通过点阵的排布，发现其中的排布规律或特征，进而确认两组相关数据之间的相关程度，并确定其预期关系。,散布图的相关性判断方法：,对照典型图例判断法,象限判断法,相关系数判断法,26,典型的点子云形状图,Y,X,Y,X,Y,X,Y,X,0,0,0,0,散布图图例,強正相,关,弱,正相,关,強,负,相,关,弱负,相,关,27,实例运用：,温度与浆料粘度数据,序号,温度,粘度,pa.s,序号,温度,粘度,pa.s,1,16,300,16,29,190,2,25,240,17,30,170,3,17,290,18,21,250,4,18,310,19,32,165,5,26,250,20,25,240,6,19,280,21,33,180,7,20,270,22,34,170,8,21,270,23,24,250,9,22,250,24,26,270,10,23,240,25,19,290,11,24,240,26,20,290,12,25,250,27,35,150,13,26,230,28,19,300,14,27,220,29,28,180,15,28,220,30,27,270,28,29,第一章,QC,七大手法简介,因果图,-,寻找引发结果的原因,定义:又叫石川图、特性要因图、鱼刺图，是一种用于分析质量特性（结果）与可能影响质量特性的因素（原因）的一种工具,。,作用：,分析质量特性与影响质量特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施、促进问题的解决。,利用因果图分析原因时，未端因素应分析到可以直接采取措施为止。,30,溅 射 品 产 量 低,人,机,环境,材料,方法,溅射人员分工不合理,新员工操作不熟练,堆叠人员整平效率,堆叠机台卡料多,溅射产品投单量少,溅射新员工装炉速度慢,溅射人员也参与倒板,堆叠机台故障率高,堆叠人员整平手法不好,溅射桶未装满,溅射镀膜时间过长,溅射靶材过短,实例运用：,31,第一章,QC,七大手法简介,直方图-,展示过程的分布情况；,定义:用一系列宽度相等、长度不等的长方形表示数据的图（,长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方形的高度表示在给定间隔内的数据数）。,作用：,（1）显示质量波动的状态；（2）较直观地传递有关过程质量状况的信息；（3）确定质量改进的方向,。,常见的直方的形态：,32,偏向型（,多是因加工习惯造成的,）,正常型（,理想的图形）,双峰型（,多是两种不同生产,条件的数据混在一起造成的）,孤岛型（,工序异常、测量,错误或混有另一分布的数据）,33,平顶型,（,几种平均值不同的分,布混在一起或过程中某种要素缓,慢劣化,）,锯齿型（分组过多，或,测量方法和读,数有问题）,34,直方图告诉我们,数据分布的中心位置(,Average),在哪里？,数据分散程度(,Spread),如何？,数据分布的形状(,Shape),怎样？,（1）直方图符合公差要求：,T,L,T,u,T,L,T,u,（b）,直方图满足公差要求，,但不充分,（a）,直方图充分满足公差要求,35,T,L,T,u,T,L,T,u,T,L,T,u,（c）,必须采取措施，使平均值接近规范的中间值,（d）,要求采取措施，以减少变异（波动）,（e）,要同时采取,（c）,和,（d）,的措施，既要使平均接近规范的中间值，又要减少波动,（2）直方图不符合公差要求：,36,实例运用：,37,第一章,QC,七大手法简介,控制图-,展示过程的分布情况；,定义:又叫管理图，用以区分由异常原因引起的波动，或是由过程固有的随机原因引起的偶然波动的一种波动。,作用,：（1）,分析过程的稳定性，对过程存在异常因素进行预警；（2）计算过程能力指数，分析稳定的过程能力满足技术要求的程度，对过程质量进行评价。,组成：,CL-,中心线（实线）,UCL-,上控制限（虚线）,LCL,下控制限（虚线）,按时间顺序抽取的样本统计量数值的找点序列。,38,控制,图基本形式：,上控制界限,(,UCL),下控制界限(,LCL),中心线,(,CL),质量特性值,抽样时间或样本序号,3倍标准偏差,3倍标准偏差,39,类别,名称,控制图,符号,特点,适用场合,计,量,值,控,制,图,平均值极差控制图,最常用，判断工序是否正常的效果好，但计算工作量大,适用于产品批量较大的工序,平均值标准偏差控制图,判断工序是否正常的效果好，计算工作量大,适用于样本容量,n,时，产品批量大的工序,中位数极差控制图,计算简便，便效
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