第一章　基础知识 一． 工具的正确使用 1.游标卡尺(数字显示、表盘显示、刻线显示) A．使用范围及规格：
不同规格的卡尺，具有不同的量程范围，常用的量程范围为0～150mm、0～200mm、0～500mm、 0～600mm等，我们根据工件的大小，选择相应的卡尺。

卡尺用于测量长度(宽度、高度)、深度、台阶、内径、外径等。

B．精确度：
a.数字显示游标卡尺精确度一般为0.01mm，简称为C(丝、条、道…)，本公司统一为丝。

1mm=100丝=1000μ b.表盘显示游标卡尺精确度一般为0.02mm。

c.刻线尺因读数困难，现已很少使用，一般精确度为0.01或0.02。

C．使用方法：
a.取出卡尺，明确精确度，查看是否在有效期限内，是否有合格标签，上述项目明确后，方可使用。

b.用外量爪测量长度(宽、高)或圆柱外径，用内量爪测量圆孔内径，槽的宽度，用深度尺测 量槽、盲孔深度，用阶梯尺测量阶梯、台阶尺寸。

c.测量时用用软布、软纸轻轻擦去测量面污物，并归零，用手推、拉动游标尺，滑动轻 快，无阻滞感，无误时方可使用。

d.用上述方法测量，一般测量3次，取平均值。

D．读数方法：
数字显示的卡尺直接读取数据，表盘显示为主尺值加表盘数据，每小格表示0.02。

E．注意事项：
a. 使用前检查准用证(标签)，使用有效期。

b. 调零，是否在零位，测量面清洁，光滑无异物、锈蚀。

c. 滑道顺畅，无异物。

d. 使用后清洁、润滑、防锈(加油)，归位保管。

e. 不可用于其它用途(如画圆等)。

f. 卡尺与包装盒一一对应，携带过程中必须放在盒内，避免摔伤、碰伤。

2.千分尺(数字显示、刻线显示) A．规格及使用范围：
外径千分尺：0～25、25～50、50～75、75～100、100～125、125～150、150～175、175～200mm，0～50mm用于测量长度、外径。

第1页 内径千分尺：5～30mm，用于测量内径、槽宽。

B．精确度：
根据使用要求，千分尺的精确度为0.01或0.001。

C．使用要求：
a.使用前，检查合格证、有效期限、精确度。

b.使用时，先清理一次测量部位，再测量基准杆长度或调零，OK时，方可使用。(内径千分尺 设计时没有零位，只需清理干净测量部位即可)。

c.将千分尺固定在测量架上，左手执被测工件(重量很轻)，右手轻轻旋转千分尺，距离1～2mm时，拧动游丝，直至游丝端发出嚓嚓响为止。此时，锁紧固定手柄，开始读数。

d.对于较重工件，将工件放置在测量台上，左手执千分卡尺，右手拧动千分尺，按上述方法进行操作。

D．读数方法：
a.主刻度+半刻度+旋转筒刻度+微刻度或估计值(刻度显示)。

b.直接读取数据(数字显示)。

E．使用注意事项：
a.使用前检查准用证、有效期、精确度。

b.使用时先调零或检查基准杆长度。

c.测量面和旋转部位清洁、润滑、无异物。

d.使用后确保测量面不接触，锁紧后放在包装盒中归位保管，避免摔伤、碰伤。

e.不得测量坚硬且表面粗糙的物品，以免磨损测量面。

f.不得直接拧紧至接触工件，而必须使用游丝，确保合适的测量力，避免产生工件或工具变 形。

3.PG规(塞规) A． 规格及使用范围：
1mm～5mm，分度值：0.01(或0.005、0.001、0.025)，共500支，用于测量孔径，范围为1-5mm。

小于1mm用于投影机或二次元，大于5mm用于内径M。

B． 精确度：无，只是测量一个范围。

C． 使用方法：
取与孔对应的塞规，垂直对准孔，在重力作用下通过为通，不能通过为止，直至相邻两支规格的塞规为止，一般要求测量的分度值为0.01。

如：3.52通 3.53止，则孔径为Φ3.52～Φ3.53。

D． 注意事项：
a.准用证与使用有效期。

b.塞规表面无异物、无生锈、必须光洁、润滑，无磨损，无弯曲。

c.取用后及时归位，且与包装物一一对应，防止生锈。

第2页 d.注意被测物的要求，有时要求PG规(塞规)自重下落为通，有时要求工件自重下落为通。

4.塞尺 A． 塞尺又称间隙规、厚薄规，用于测量平面与平面之间缝隙的大小，规格为：0.02～0.10、0.15、0.20、0.30、0.40、0.50、0.60、0.70、0.80、0.90、1.00。

B． 测量值是一个范围，分度为0.01。

C． 使用方法：
用尺子组合成相应的厚度值，逐一试验，直至间隙范围为0.01之内，如0.58入，0.59止。所用塞尺片一般不超过4片。(可先用较大的厚度初步试验。) D． 使用注意事项：
a.塞尺片的准用证及使用有效期。

b.防止生锈，使用后要润滑、防锈、除异物。

c.塞尺片很薄，要防止变形可损坏，操作时要仔细。(特别是0.02、0.03、0.04、0.05最易损坏。) 5.高度规 A． 规格：
0～300mm，使用于测量平面度，垂直度、一般高度。

B． 精确度：0.01mm C． 使用方法：
a.使用前检查准用证、有效期限、高度尺的上下活动是否灵活，前后左右移动是否顺畅。

b.使用时先找准基准点，确定在何处(上升或下降的值)取零位，然后移动高度尺，找准测量点进行测量。

c.测定子百分表与工件之间的夹角为5-20o以内，压力为塑胶件时为0.05，金属件时为0.2，以免变形。

D． 读数方法：
上升读外圈，下降读内圈，并相应加减百分表的显示数据。

最终结论：主刻度±百分表显示值×0.01 E． 注意事项：
a.百分表底座与平台滑动面要加油润滑，否则推动底座时有阻滞感，滑动不顺畅。

b.滑动时如果测定子与其它物件碰撞，需重新调基准和零点。

c.注意被测工件的材料，根据材料不同选用不同的压力值。

6.量块 A. 规格：用途广泛的量块一般选用83件/套，其分度值为：1.005、1.01、1.02…1.49；
0.5、1、1.5、1.6、1.7、1.8、1.9、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、5.5、6、6.5、7、7.5、8、8.5、9、9.5、10；
20、30、40…100。

B. 使用范围：
第3页 用于长度测量工具(计量器具)检定时作为基准。如卡尺、千分尺、投影仪、二次元、百分表、千分表、高度规等的检定。

C．精确度：
1μ 误差：一级：
二级：
三级：
D．使用方法：
a.根据要测量的尺寸选择合适的量块予以组合，一般组合量块不多于4块. b.将选好的量埠用手沿5o角方向向前推动，排除空气，于是量块就研合成一体。

如：将被测工具的示值与量块比较，示值与量块值之差为被测工具的偏差。偏差与给定允许偏差进行比较，从而判定工具是否合格。

91.825 1.005 ① 90.820 1.320 ② 89.500 9.500 ③ 80.000 ④ 72.325 1.005 ① ①①①①①① 71.320 1.320 ② 70.000 ③ F． 使用注意事项：
a.使用前检查量块是否有检定合格证、使用有效期等。

b.将量块保存在规定的温度和湿度环境下，避免生锈(金属量块)。

c.粘合量块时，避免异物混入，进而损伤粘合表面。

d.使用完成后，将量块用薄的蜡纸(油纸)包装，然后放置在指定包装盒的指定位置，便于取用。

e.使用中应避免量块碰撞、堆放，避免当作塞尺直接测量间隙和槽宽，避免直接测量产品尺寸。

二．抽样检验表的使用及转换法则 1.名词介绍 A. 群体：被检查的对象，通常称为批或批量(N)。

B. 样本：从中抽取的产品。

C. 合格(良品)：满足(开发设计或契约)规定的要求。

D. 不合格(不良品)：没有满足某个规定要求。

E. 缺陷：没有满足与预期的或规定用途有关的要求，称为缺陷。

a. 轻微缺陷(C级缺陷)：不影响制品使用目的，部分规格略有偏离，不影响顾客愉悦感。

b. 重大缺陷(B级缺陷)：不能达到使用目的，主要规格严重偏离，导致顾客使用时较为不愉快或导致缩短产品寿命。

c. 致命缺陷(A级缺陷)：对产品机能有重大影响，使客户无法使用或危及生命，可能导致不安全的状况。

F．AQL：允收水准(Acceptable Quality Level):规定的过程不合格率的最大值。

第4页 G．检验水准：用于规定批量和样本大小之间的关系，常用的一般检验水准有ⅠⅡⅢ级，特殊检验 水准S1～S4共四级，特殊检验水准一般用于破坏性检查。

G． 抽样检验方式：多用一次抽样，二次抽样和多次抽样少用。

2.正常检验：
A． 设定品质判断的基准(明确检验项目及其规格，可参考基准书)。

B． 按等级划分缺陷(明确各种缺陷等级的划分、判定方法)。

C． 根据缺陷等级，决定品质允收水准。

D． 决定检验水准，通常使用Ⅱ级。

E． 选定抽样方式，通常使用一次抽样。

F． 决定检验的严格程度，一般从正常检验开始。

G． 确定检查对象(批，批量)原则上接近相同的生产条件下，在一定的时间内，生产的产品(同一种产品)作为一个检查批。

H． 根据批量，查得出样本代码。

I． 由样本代码查出样本数。

J． 查抽样方案表，明确判定批量合格与否的判定基准。

K． 抽取及检验样本。

L． 判定批量是否合格。

M． 判定后对产品的处置。(OK：收货 NG：联络、退货) 第5页 (14) (12) (10)(11) (9) (8) (13) (5)(6)(7) (1)(2)(3)(4) 重新开始加严检验 暂停检验 放宽检验 加严检验 免　　检 开始 正常检验 3.免检、放宽检验、正常检验、加严检验、停止检验的转化条件 说明：
(1)连续10批接收 (2)10批样本总不合格数小于界限数 (3)生产稳定 (4)希望放宽以节省检验费用 (5)一批被拒收 (6)生产开始不正常和停滞 (7)其它原因，认为必要时 (8)连续五批被接收 (9)累积连续五批被拒收 (10)通用标准件 (11)以往品质有良好记录 (12)定期核查发现有问题时 (13)连续2-5批中有2批拒收 (14)供方纠正措施 4.举例说明：
5000PCS钢笔，(Ⅱ)级检验水准，一次检验 检验标准 样本数量(PCS) 检查项目 AQL Ac Re 正常检验 200 外观 1.0 5 6 漏墨水 0.4 2 3 笔尖刮纸 0.25 1 2 放宽检验 80 外观 1.0 2 5 漏墨水 0.4 1 3 笔尖刮纸 0.25 0 2 加严检验 200 外观 1.0 3 4 漏墨水 0.4 1 2 315 笔尖刮纸 2.5 1 2 问题点：
A．连续10批检查结果统计如下，判定其可否放宽：
检查项目 界限数(PCS) 不良数(PCS) 可否放宽 外观 14 12 可放宽 漏墨水 4 3 可放宽 笔尖刮纸 2 3 不可放宽 B．“漏墨水”放宽，80PCS，结果2PCS不良，如何处理？ 处理方法：此批接收，下批开始正常检验。

5.附表：MIL-STD-105E抽样表(本公司自编格式)。

三．随机抽样的操作方法 第6页 随机抽样的目的是确保样品的特征能反映全体产品的品质特性，因此应确保抽样的均匀性。

1.时间分布：
如：某产品每天产量为2000PCS/8H，需抽样80PCS，可以在生产时每小时取10PCS。

2.空间分布：
设平放共N箱产品，则抽样时需抽 N+1 取整箱。

如：N=11 则3< 12 <4 取4箱。

A．取样分布 1 4 7 10 2 5 8 11 3 6 9 12 1 4 7 10 2 5 8 11 3 6 9 12 B A B．从箱号:a.1、4、7、10箱 b.2、5、8、11箱 c.3、6、9、12箱均匀取样。

　设A、B、C三层，共27箱，需取样80PCS，则 　①确定取样箱数：6箱　　②平均每层2箱A1　A6　B2　B7 C3　C9（有箱号时，可按箱号顺序）。

每箱取14PCS，设A箱两层36PCS，则A1甲1、3、6、12、15、18，A1乙2、4、8、10、12、 14、17共14PCS。

第8页 第二章　品管实用手法介绍 直方图 1.定义：
将被测对象的计量数据分组，并将分组的数据按一定的统计方法计算后作成柱状图表示数据整体的分布状况的图称为直方图。(直方图的不足：事后反映，不能事前预防，发现问题是在产品做出来之后。) 2.作图方法：
A． 收集数据(数据在100个以上最好，不足时，50-100也行，但最少30个以上)。

2003年度新进员工身高数据(cm) 164 158 159 171 160 165 161 165 168 161 169 161 165 162 162 175 170 162 170 162 162 163 164 166 164 164 164 165 164 165 164 164 164 161 164 165 163 165 171 165 164 165 163 165 166 160 168 162 168 169 168 170 168 160 159 169 168 162 168 166 161 156 169 167 167 164 166 166 168 166 162 167 167 161 172 160 163 173 166 163 161 165 164 163 172 170 161 174 170 163 171 161 162 161 167 169 163 162 160 165 N=100 L=175 S=156 B． 作成直方图数据分布表 f:在区间内数据出现的次数 W：出现次数最多的区间记为0，小数据方向依次取-1，-2…，大数据方向依次取1，2…。

Σ：数据的和的表示符号。

区间数：将数据划分到不同范围时，范围的个数。

划分方法：
a N＝100～250 7～12区间 N＜100时 1+3.33lgn取整(进一法) b N＝50～100 6～10区间 N＞250 10～20区间 N≥100时 5lgn取整(进一法) L - S 区间数 175-156 10 h:区间间距：
h＝ ＝ ＝1.9＝2 注：h最小测量单位的整数位，4舍5入。

区间起点：156-测量单位的一半。

区间划分：起点+区间间距。即：
第9页 155.5～157.5～157.5～159.5～161.5～163.5～165.5～167.5～169.5～171.5～173.5～175.5 3.数据情况 2003年度新进员工身高直方图数据表 NO. 区间 中值 数据记录 频次f W fw Σfw2 1 155.5～157.5 156.5 1 -4 -4 16 2 157.5～159.5 158.5 3 -3 -9 27 3 159.5～161.5 160.5 正正 14 -2 -28 56 4 161.5～163.5 162.5 正正正 18 -1 -18 18 5 163.5～165.5 164.5 正正正正 24 0 0 0 6 165.5～167.5 166.5 正正正 15 1 15 15 7 167.5～169.5 168.5 正正 12 2 24 48 8 169.5～171.5 170.5 正 8 3 24 72 9 171.5～173.5 172.5 3 4 12 48 10 173.5～175.5 174.5 2 5 10 50 L 175 S: 156 Σf：100 Σfw：26 Σfw2：350 SU(上限) X(平均值) SL(下限) 4.作成直方图：
174.5 164.5 160.5 162.5 158.5 156.5 168.5 166.5 172.5 170.5 1 3 14 18 24 15 12 2 3 8 10舞 5 15 25 20 n X1+…Xn 100 16488 5.常用计算数据：
A．平均值：X≈Xo+(Σfw/n)×h≈ ≈164.5+26/100×2≈ =164.88=164.9 i=1 n B. 标准差：σ1= [( X1－X)2＋( X2－X)2＋…(Xn－X) 2]/(n-1) = Σ( Xi－X)2/(n-1) (Σfw2) n σ2= h2×[(Σfw2－ )] /(n-1) = 22×(350－262/100)/99 =2× 343.24/99 =2× 3.467 =3.76 6σ：163.8～176以164.9为中心的分布。

第10页 6．直方图的几种形式。(如图看直方图，如何从直方图中看到问题) 看三个方面：
A．分布中心值所在的位置 B．分布的偏向 C．差异的程度 正态分布图(常态分布) 理想状态 偏态分布 右偏态分布(正偏态分布) 良品接近100%，没有大数据。

左偏态分布(负偏态分布) 不纯成份接近0，小字测不到。

双峰型分布) 平均值不同的两组数据相混。

离岛型分布 特别(异常原因造成)或测量错误。

锯齿型分布 主观推测数据或设定区间间距时不是最小单位的整数倍。

高原型分布 平均值稍有差异的数批群体相混。

峭壁型分布 选别型分布，对尺寸上下规格有了限制。

管理图(管制图、控制图) 1.管理图简介：工程的明镜，用于过程控制。

管理图定义：利用统计手法设定管理界限，同时利用统计手法判定导致变异是随机原因还是异常 原因的图表。

2.管理图的种类：
A． 计量值管理图：
X－R：平均值－极差管理图 极差(全距)用于观察组的变异。

X－R：中 值－极差管理图 X代替X，方便计算。

X－RS：单 值－移动极差(原始数据管理图)。数据不分组，个别测定值原原本本用于工程管理。

B． 计数值管理图：
P：
不良率管理图－原始数据管理图 不限定样本大小，二级品率，出勤率等。

Pn：不良数管理图 样本数常要求保持一致。

C：
缺点数管理理 一定范围(时、空)内发生的缺点数。

μ：单位缺点数管理图 单位面积、体积、长度等发生的缺点数。

C．X－R(均值极差管理图)：
a.数据收集：
①收集有关重要的品质特性的数据100PCS，30～50个数据，或10组数据也可以，但尽可能在 100个以上，组数20～25组。

②用于工程解析时，应在可行的范围内取200～300个较好。

③分组：预先设定样本的抽法所收集的数据，不必事后分组。

第11页 ④X－R管理图用的数据表。

X－R管理图用的数据表 组 别 测 定 值 合计 ΣX 均值 X 全距 R X1 X2 X3 X4 X5 1 51 48 53 51 51 254 50.8 5 2 53 47 48 50 52 250 50.0 6 3 51 49 50 53 50 253 50.6 4 4 50 52 50 48 45 254 49.0 7 5 48 48 50 49 47 242 48.4 3 6 47 53 51 51 52 254 50.8 6 7 50 53 45 49 52 249 49.8 8 8 49 52 51 49 51 252 50.4 3 9 50 48 55 53 48 254 50.8 7 10 49 52 50 52 50 253 50.6 3 11 50 52 52 53 55 262 52.4 5 12 50 53 47 51 51 252 50.4 6 13 50 50 51 50 50 251 50.2 1 14 52 50 52 50 45 249 49.8 7 15 49 51 48 52 51 251 50.2 4 16 55 46 50 52 49 2581 50.4 9 17 52 52 51 51 51 257 51.4 1 18 50 49 52 54 48 251 50.6 6 19 46 51 48 49 48 242 48.4 5 20 48 54 51 49 48 250 50.0 6 b.程序：
①计算各组平均值(精确到测量值单位两位数并修正至一位数)。

②计算极差(最大值减去最小值。) ③总平均值计算(X＝ΣX/K，平均值除以组数) ④全距(极差)的平均值计算(R＝ΣR/K，精确到测量值单位以下两位并修正至一位。) ⑤管理图的管制界限(应计算至测定值单位以下两位数。) ●X管制图 中心线：CL＝X＝50.25 上 限：UCL＝X＋A2R＝50.25＋0.577×5.10＝53.21 第12页 下 限：LCL＝X－A2R＝50.25－0.577×5.10＝47.29 ●R管制图 中心线：CL＝R＝5.10 上 限：UCL＝D4R＝10.76 下 限：LCL＝D3R (无) ⑥X-R管理图用系数表 样本大小 X管理图 R管理图 n A2 D3 D4 d2 d3 2 1.880 - 3.27 1.128 0.853 3 1.023 - 2.57 1.693 0.888 4 0.729 - 2.28 2.059 0.880 5 0.577 - 2.11 2.326 0.864 6 0.483 - 2.00 2.534 0.848 7 0.419 0.076 1.92 2.704 0.833 8 0.373 0.136 1.86 2.847 0.822 9 0.337 0.184 1.82 2.970 0.808 10 0.308 0.223 1.78 3.078 0.797 ⑦管理图作成，记入必要事项：
n=5 X R 55 54 53 52 51 50 49 48 47 46 10 8 6 4 2 CL=5.10 LCL=47.29 UCL=53.21 CL=50.25 UCL=10.76 0　1　2　3　4　5　6　7　8　9　10　11　12　13　14　15　16　17　18　19　20 注：中心线画黑实线，界线画虚线 第13页 管理图应记入必要项目：管理图名、管理项目、工程名、品名、规格值、检验单、抽样方式、组的大小、管理担当。

⑧管理图的看法：
●管理图的安定状态：
◇没有点溢出管理界限外；

◇点的排列没有出现规律性(习惯性)；

◇连续25点全部在管理界限内；

◇连续35点只有一点溢出管理界限外；

◇连续100点只有二点溢出管理界限外。

●管理图的异常状态判定：
◇点溢出管理界限外(管理外)；

◇对于中心线点连续在一边出现；

5连串：注意 6连串：开始调查 7连串：有异常原因，要采取措施。

◇中心线一边出现众多点；

连续11点中有10点以上；

连续14点中有12点以上；

连续17点中有14点以上；

连续20点中有16点以上；

◇点的趋势呈上升或下降时；

5连串：注意 6连串：开始调查 7连串：有异常原因，要采取措施。

◇点呈现周期性变动；

◇时常出现点接近管理限界时；

◇点集中于中心线附近时(可能是分组或层别不当，对分组、层别再下功夫)。

⑨管理图与工程变化的关系：
◇工程安定：X、R都没有异常，但随机变化。

◇工程平均有变化：X连串，R安定，X有时在管理外。

◇工程变异有变化：R连串甚至在管理外，X点也有大变异，甚至在管理外。

◇工程平均、工程变异都有变化：X、R都有管理外的点出现。

◇工程具有倾向性：工程变异没有变化(R安定)，工程平均逐渐变化，甚至出现管理外。

6σ(6S)与CPK(CP)的使用：
1.σ的意义：试观察两组数据，哪一组分散程度(变异程度)大。

A．5、5、5、5、10 平均值：X=6 R=5 B．4、5、6、6、9 平均值：X=6 R=5 σ1＝ Σ( X－X)2 /(n-1) ＝ [(5－6) 2＋(5－6) 2＋(5－6) 2＋(5－6) 2＋(10－6) 2]/4 ＝ 5 ＝2.236 第14页 σ2＝ (4－6) 2＋(4－6) 2＋(5－6) 2＋(5－6) 2＋(10－6) 2]/4 ＝ 3.5 ＝1.87 σ是表示数据出现在平均值周围机率的大小，表示数据的偏离程度(分散、变异程度)。

-2σ -σ X +σ 2σ X－σ～X～X＋σ 68.26% X－2σ～X＋2σ 95.44% X－3σ～X＋3σ 99.73% (正态分布图的总面积为1) S：样本标准差 按标准随机取样时，S可以反应全体σ的状况，且保持基本稳定。

σ：全体标准差 2.6σ(6S)使用：
A． 直方图：标准正态分布曲线的简化，其作用是用于确定平均值与数据分布中心是否一致，以及 分析数据变异有没有在±3S之内。

B．管理图：用于设置管理控制界限。

X UCL 3S 2S S 0 -1S -2S -3S LCL 两种失误：①3S控制线外的随机变异机率为0.27%(被误判为异常原因)。

第15页 ②控制中心线(平均值)已偏离设计中心，但抽样时没有发现超差，从而判定工程安定。

(如下图) 设计中心 平均值 2S S 0 -1S 3.CP、CPK、CPU、CPL、介绍：
A． 规格同数据分布的关系 a.理想状态CP=1～1.33 b.无余裕状态 CP=1 -3σ +3σ X 设计规格=实际规格 X -3σ +3σ -2σ +2σ 实际规格 设计规格 c.变异过大CP<1 d.余裕过多CP>1.33 -3σ +3σ -5σ +5σ 产品范围 设计规格 X 设计规格 实际规格 -3σ +3σ e.中心偏离(用CPK衡量) 设计规格 -3σ +3σ 实际规格 第16页 B． 工程能力指数CP a.CP只考虑变异，不考虑工程平均的偏移。

CP=(SU-SL)/6S b.CP的评断：
①CP≥1.33时工程能力充分，可考虑简化作业过程，以降低生产成本。

②1.0≤CP＜1.33时，具有工程能力，但不充分 ③CP＜1.0时，工程能力不足。

C． CPK：(既考虑了变异，又考虑了工程平均) CPK=(1-K)×CP=(1-K)×(SU-SL)/6S，其中K=(M-X)/[(SU-SL)/2] 简化：CPK=(SU-X)/3S (SU＞X＞M) CPK=(X-SL) /3S (SL＜X＜M) D.单侧规格时：
只有上限：CPU CP=(SU-X)/3S 只有下限：CPL CP=(X-SL)/3S E．理论不良率：(概率差)一般要用到正态分布数据表。

柏拉图、鱼刺图、层别法 柏拉图 1.柏拉图：将调查对象的现象或原因及其对应发生的频次、件数等数据进行收集，并将数据以柱状图方式及曲线方式，按多到少的顺序排列的图。

2.举例说明：(注塑零件) 某注塑零件外观不良状况 序号 不良项目 发生件数 不良比率 1 缩水 50 40.6% 2 色偏差 22 17.8% 3 披锋 17 13.8% 4 孔不通(盲孔) 10 8.1% 5 变形 5 4.1% 6 其它 19 15.6% 合计 123 100% 100% 84.4% 80.3% 72.2% 58.4% 40.6% 50 40 30 20 10 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 缩水 色 差 披 锋 盲 孔 变 形 其 它 第17页 3.特征：
A． 可以发现缺陷项目的大小及其影响程度；

B． 可以清楚各个项目的比率，从而找出改进方向；

C． 通常对前2-3项作为改善对策的研究对象；

D． 作图简单、方便、一目了然，谁都可以判断。

4.若各个项目比例都差不多，则以不良造成的损失金额来分类，从而得出重点控制项目。

5.作用：用于以下项目的统计分析：
A． 品质上：不良件数、不合格率、特采件数、市场投诉数、返品件数等。

B． 效率上：作业必要时间、设备运转、停止时间分析、故障时间分析。

C． 士气上：出勤率、改善参与率、出席率、提案件数。

D． 采购上：进货不良率、进货金额、厂家等。

鱼刺图 1.概念：把问题的结果与产生的原因之间的联系进行总结整理后，用鱼骨图的形式体现的图表，称为鱼刺图，又称为特性要因图、树图、石川图。

2.目的：筛选出要因及对策方案，归纳整理各种意见，提高工程内管理及改善水平，决定分析、解决问题的优先顺序。

3.种类：A.原因追求型(罗列发生问题的原因的特性要因图)。

B.对策追求型(明确解决对策的特性)。

4.4M特性要因分析法：(4M1E)出现问题时考虑以下几个方面：
A． 人(Man) 如：人员的熟悉程度、情绪、依标准作业的程度、人员的变更等。

B． 机器、设备(Machinery) 如：新/旧设备、电压/电流设定、气压的变化、机器的精度等。

C． 物料(Material) 如：材质、公差、特性、外观等。

D． 工作方法(Method) 如：作业流程、工艺条件的设置等。

E．环境(Environment) 小骨 如：湿度、温度、照明、灰尘、振动、噪声等。

要因 5.鱼刺图的作成方法：
要因 中骨 特性(尽可能表述具体) 背骨 60o-80o 要因 要因 注意点：a.要因应依重要度由大到小的顺序圈出并标明数字。

b.要因线60o-80o比较容易看清楚。

第18页 c.记入产品名、工程名、作成部门、参加者、作成日期。

6.实例：
某公司原来生产普通摄像机，现开始生产数码摄像机，数码机对生产环境(无灰尘)要求很高，在对策前，先找到如图所示的原因(数据来源于实际统计)。

组 件 内 的 灰 尘 异 物 密封贴的保护纸 各类纸张 工程内检查表 纸皮屑5% 零件塑胶化时粘附 零件清扫不彻底 毛丝纤维5% 质量 清洁用棉棒 材料 手套 防静手套 手指剪破处 清洁用透镜纸 打螺丝时 不良机修理时 安装方法 防尘玻璃安装时 安装顺序 外壳、外盖 注塑零件 叠放在一起 零件本身粘附着塑胶屑 塑胶屑 塑胶屑53% 组装时，螺丝打滑牙 涶液 头皮屑 固体 不纯酒精残迹 液体 其它20% CCD基座 层别法 1.概念：按一定的原则将群体的数据分成几个具体的子集合的方法称为层别法，也叫分类法。

2.分类原则：根据观测到的数据来源的条件、因素的不同而可能导致结果上的差异，通过层别后找到真正的相关因素。

A． 根据人的不同而分类。(由不同的人在相同条件下做成的产品。) B． 根据机械、设备、模具的不同而分类。

C． 根据不同的作业方法(工顺、控制条件等)来分类。

D． 根据材料不同来分类，不同种材料做成的相同产品。

E． 根据时间段分类。

F． 根据位置、场所来分类。

3.层别法的使用：
确保是对相同条件下的产品数据特性，进行统计分析。

第19页 例：①不同的操作人员②在不同的日期③按不同的条件，④使用同类型的2台不同机器设备生产了⑤不同材质的同一产品。那么条件每改变一次，得到生产群体可能都不一致。因此，当产品出现异常需要调查时，需要明确生产的条件，层别不同条件的产品。

散布图 1.概念：将两种不同特性的数据分别定为横坐标和纵坐标，反映这两组特性的相关性的图，就是散布图。在鱼刺图中，罗列了可能的原因事项，但它们到底是否具有或在多大程度上具有因果关系，最常用的图表为散布图。

2.目的：验证两组不同特性的数据之间是否具有相关性，进而利用一组特性的数据推测另一组通常不容易测量的特性数据。

3.相关性状况：
A． 正相关：X轴特性值变大时，Y轴特性值相应变大。

B． 负相关：X轴特性值变大时，Y轴特性值相应变小。

C． 无线性相关(不相关)：X轴特性值变化时，Y轴看不出变化趋势。

4.散布图的制作方法：
A． 收集数据30-100组以上，最少要30组，以免误判。将要因一方做X轴，另一方做Y轴， 找好X和Y值的最大、最小值。

B． 选定X轴、Y轴的刻度与长度，便于标点及读数值。通过改定刻度和间距，尽可能使用呈 45o分布。

C． 标记数据并记入必要事项，样本数据个数n、X、Y轴特性及单位、制作者、数据收集者。

举例：身高、体重 序号 X轴 Y轴 序号 X轴 Y轴 序号 X轴 Y轴 序号 X轴 Y轴 1 160 55 11 168 54 21 167 69 31 174 65 2 162 53 12 167 60 22 155 52 32 157 53 3 157 50 13 178 73 23 157 59 33 164 55 4 165 58 14 172 70 24 163 60 34 158 50 5 163 57 15 172 69 25 175 80 35 157 52 6 163 55 16 167 68 26 170 70 36 156 61 7 163 60 17 158 54 27 172 73 37 164 63 8 171 62 18 174 74 28 168 54 38 168 71 9 172 64 19 165 70 29 165 55 39 170 69 10 159 53 20 163 57 30 162 54 40 167 65 Y 178-155=23 80-50=30 ☉表两点重合，☉表三点重合。

高 度 cm n=40 175 170 165 160 155 n1=15 n2=2 n3=15 n4=3 五个点在线上。

50 55 60 65 70 75 80 重量(kg) 第20页 X n1+n3=15+15=30 n2+n4=2+3=5 40 11 13 判断：
根据检定符号表 NO. 0.01 0.05 NO. 0.01 0.05 NO. 0.01 0.05 NO. 0.01 0.05 8 0 0 31 7 9 54 17 19 77 26 29 9 0 1 32 8 9 55 17 19 78 27 29 10 0 1 33 8 10 56 17 20 79 27 30 11 0 1 34 9 10 57 18 20 80 28 30 12 1 2 35 9 11 58 18 21 81 28 31 13 1 2 36 9 11 59 19 21 82 28 31 14 1 2 37 10 12 60 19 21 83 29 32 15 2 3 38 10 12 61 20 22 84 29 32 16 2 3 39 11 12 62 20 22 85 30 32 17 2 4 40 11 13 63 20 23 86 30 33 18 3 4 41 11 13 64 21 23 87 31 33 19 3 4 42 12 14 65 21 24 88 31 34 20 3 5 43 12 14 66 22 24 89 31 34 21 4 5 44 13 15 67 22 25 90 32 35 22 4 5 45 13 15 68 22 25 23 4 6 46 13 15 69 23 25 24 5 6 47 14 16 70 23 26 25 5 7 48 14 16 71 24 26 26 6 7 49 15 17 72 24 27 27 6 7 50 15 17 73 25 27 28 6 8 51 15 18 74 25 28 29 7 8 52 16 18 75 25 28 30 7 9 53 16 18 76 26 28 D．相关系数表α表 n+：n- α 相关性 60：40 0.31 无相关性 65：35 0.49 70：30 0.59 75：25 0.74 有相关 80：20 0.81 85：15 0.89 90：10 0.85 95：5 1 本例中，30：5=86：14 α=0.89，有相关性。

E．期待率：α2：反映X特性的变化对Y特性的影响力，故称为期待率。

α=0.7以下时，α2≈0.5，即使充分管理好X，也无法管理好Y，此，认为α＞70%时，才有相关性。

第21页 例子中，α2=0.892=0.792，即对于体重，79.2%要期待于身高的增加。