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件:不同供给厂家别;作业条件:不同的温度、压力、湿度、作业场所;;产品:不同的产品别;其他:如使用不同的工艺方法生产的同种产品别。时间;不同批别、不同时间生产的产品;作业区域;不同班组、不同车间、过程区域层别;不良项目等。注意事项:实施前,首先要确定分层的目的(不合格率分析?效率提高?作业条件影响?);检查表的设计应针对怀疑的对象设计;数据性质分类应清晰、详细记载;依各类可能原因加以分层,找出真正原因;分层所得的结果应与对策相联接,并实施行动。制作流程:层别法的应用方法:5.特性要因图柏拉图(排列图)——二八原则当我们要解决问题时,总会发现产生问题的要因很多,不知从何着手,因此最好找出其影响度最大的几个要因,再按优先顺序,一一谋求改善对策,才能以有限的人力和时间,有效地解决问题。柏拉图就是这样一种供你寻找重要要因的一种统计工具。作为降低不合格的依据:想降低不合格率,先绘柏拉图看看。决定改善目标,找出问题点。确定主要因素、有影响因素和次要因素。抓主要因素解决质量问题。确认改善效果(改善前、后的比较)。注意事项:1)横轴是按项目別,依大小順序由高而低排列下來,[其他]项排在最未。2)次数少的项目太多时,可考虑将后几项归纳成[其他]项。有時,改变层别和分类的方法,也可使项目減少。3)纵轴的左侧尽量以

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金额表示,如此就降低成本、追求利润的企业而言,更具意义。通常用于表示发生不良的次数、缺点数、发生次数不良率、单位缺点数等。4)柏拉图的柱形图横轴距离相同。5)改善前后进行比较:(1)改善前后横轴项目別依然按大小順序由高到低排列。(2)前后比较基准一致,刻度应相同。(3)各项目以色別来区分更易比较。6)柏拉图中、连接横轴与纵轴对应点的线应为折线而非曲线。制作流程:因果图(特性要因图/鱼骨图)先列出品质变异的项目,然后对造成变异的4M1E因素进行分析。原因追求型对策追求型注意事项:不要指责他人的任何想法;全方位多角度各层次,数量越多越好自由奔放,毫无拘束;甚至于异想天开分析时思考方向:①替代——人员顶替/材料替换/方法替代;②过程优化BPI与重组BPR;③消减/简化/合并/调序等等。制作流程:直方图直方图是将所收集的数据分为几个相等的区间作为横轴,并将各区间的测定值所出现次数累积而成的面积,用柱子排列起来的图形。直方图可显示数据的三种特性:集中的趋势、数据的围、分布的形状。注意事项:抽取的样本数量过小,将会产生较大误差,可信度低,也就失去了统计的意义。因此,样本数不应少于50个。组数k选用不当,k偏大或偏小,都会造成对分布状态的判断有误。直方图一般适用于计量值数据,但在某些情况下也适用于计数值数据

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,这要看绘制直方图的目的而定。图形不完整,标注不齐全,直方图上应标注:公差围线、平均值的位置(点画线表示)不能与公差中心M相混淆;图的右上角标出:N、S、Cp或CPK。收集数据时,对于抽样分布必须特別注意,不可取部分样品,应全部均匀地加以随机抽样直方图的功用:评估和检查工序能力,研究过程能力或计算过程能力;侧知工序的过程能力,是过程能力的最好最直观的写照;了解质量特性分布的形状;指出采取措施的必要;检查执行纠正措施是否有效;比较设备、物料、人员及供应商;计算产品的不良率,根据不良数量可以直接计算出来;调查是否混入两种以上不同的数据;测知数据是否有假;以此制定产品的规格标准;设计合理的控制界限。制作流程:常见图形举例:正常型说明:中间高,两旁低,有集中趋势结论:左右对称分配(正态分配),显示过程运转正常。缺齿型(凸凹不平型)说明:高低不一,有缺齿情形。不正常的分配,由于测定值或换算方法有偏差,次数分配不妥当所形成。结论:检验员对测定值有偏好现象,如对5,10之数字偏好;或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽度不是倍数时,也有此情況;可能是分组过细或数据不真实。切边型(断裂型)说明:有一端被切断。结论:原因为数据经过全检,或过程本身经过全检,会出现的形状。若剔除某规格以上时,则切边在靠近右边形成。

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离岛型说明:在右端或左端形成小岛。结论:测量有错误,工序调节错误或使用不同原料所引起。一定有异常原因存在,只要去除,就可满足过程要求,生产出符合规格的产品。高原型说明:形状似高原状。结论:不同平均值的分配混在一起,应分层后再做直方图比较。双峰型说明:有两个高峰出现。结论:有两种分配相混合,例如两台机器或两家不同供应商,有差异时,会出现这种形状,因测量值不同的原因影响,应先分层后再作直方图。偏态型(偏态分配)说明:高外偏向一边,另一边低,拖长尾巴。可分偏右型、偏左型。偏右型:例如,微量成分的含有率等,不能取到某值以下的值时,所出现的形状。偏左型:例如,成分含有高纯度的含有率等,不能取到某值以上的值时,就会出现的形状。结论:尾巴拖长时,应检查是否在技术上能够接受,多由工具磨损、松动及加工习惯引起。过程性能力指数或称初始过程能力:过程性能力指数或称初始过程能力的求法:(a)双侧规格散布图为研究两个变量之间的相关性,而搜集成对两组数据,在坐标上用点来表示出两个特性值之间相关情形的图形,称之为散布图。其主要作用:知道两组数据(原因与结果)之间是否相关及其相关程度。强正相关。x增大,y也随之线性增大。x与y之间可用直线y=a+bx(b为正数)表示。此时,只要控制住x,y也随之被控制住了,图(a)就属这种情

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况。弱正相关。图(b)所示,点分布在一条直线附近,且x增大,y基本上随之线性增大,此时除了因素x外可能还有其它因素影响y。无关。图(c)所示,x和y两变量之间没有任何一种明确的趋势关系。说明两因素互不相关。此时宜再考虑其他可能影响的要因。弱负相关。图(d)所示,x增大,y基本上随之线性减小。此时除x之外,可能还有其它因素影响y。强负相关。图(e)所示,x与y之间可用直线y=a+bx(b为负数)表示。y随x的增大而减小。此时,可以通过控制x而控制y的变化。非线性相关。图(f)所示,x、y之间可用曲线方程进行拟合,根据两变量之间的曲线关系,可以利用x的控制调整实现对y的控制。散布图与相关系数r变量之间关系的密切程度,需要用一个数量指标来表示,称为相关系数,通常用r表示。不同的散布图有不同的相关系数,r满足:-1≤r≤1。因此,可根据相关系数r值来判断散布图中两个变量之间的关系。散布图制作流程:控制图作控制图的目的是为了使生产过程或工作过程处于“控制状态”.控制状态即稳定状态,指生产过程或工作过程仅受偶然因素的影响,产品质量特性的分布基本上不随时间而变化的状态.反之,则为非控制状态或异常状态.控制状态的标准可归纳为二条:第一条,控制图上点不超过控制界限;第二条,控制图上点的排列分布没有缺陷.

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擅长施工管理及辅助设计,并对施工技术、质量与安全的深入研究