QC七大手法培训资料(免费)(2)

案例分析：某一零件外径尺寸9组数据，其排列如图所示，X为平均值，高锋为最大组

（组中心），分析其异常状况。

五． 散布图法：

特 点：对因果因素进行分析。

实用范围：对要因及其造成的结果进行分析，找出最佳方案方案。（是鱼骨图的升级，

着重实施改善）

注意要点：X，Y坐标可以是因果关系，也可以都是因或都是果。

案例分析：横坐标表示某一添加剂的比例或分量，纵坐标是该比例或分量下的产品合格

率，根据图表所示的状况取最佳添加比例范围。

六． 管制图法：

特 点：直观反映周期质量状况及判定正常与否。

实用范围：可用于可量化（长度，重量，温度等），也可用于不可量化的数据（不良数，

缺陷数）统计。

注意要点：数据收集应有时间段或批量数据。

术语解释：上限：允许最大值；

下限：允许最小值。

案例分析：图表中横坐标表示时间段内各单位，纵坐标表示每时间单位对应的合格率，

Y0表示正产值；Y1表示允许最大值；Y2表示允许最小值，根据图表分析时

间段内质量状况。

七． 分布图法：

特 点：除能够直观反映质量状况，在直方图的基础上还能反映具体数值，进行运算。 实用范围：实用于需要进行质量运算的所有统计。

注意要点：该统计方法是在直方图的挤出上的一个升级，并融入大量高等数学，特别是

函数知识。难度较一般方法会大一些。

案例分析：图表中纵轴代表平均值， ø 为标准差，可根据函数曲线得出某一各公差点

上对应的合格率或不良件数。