朋友们好，今天的文章主要讲解五位数排列图最新的相关内容，并且会分析体彩排列五个位走势图的实践经验。

本文目录

1. QC做排列图时,如何将累计频率曲线的起始点设置在原点
2. 求品管新旧七大手法

五位数排列图，作为一种独特的数字排列方式，近年来在国内外引起了广泛关注。它不仅是一种数学现象，更是一种文化现象。本文将从五位数排列图的起源、特点、应用以及所蕴含的启示等方面进行探讨，以期为广大读者提供一个全新的视角。

一、五位数排列图的起源与特点

1. 起源

五位数排列图起源于我国，最早可以追溯到清朝末年。当时，一些数学家开始关注数字排列的规律，并逐渐形成了五位数排列图这一独特的数学现象。

2. 特点

（1）独特性：五位数排列图中的数字排列具有极高的独特性，几乎无法通过常规的数学方法进行预测。

（2）规律性：尽管五位数排列图的数字排列看似杂乱无章，但通过深入研究，可以发现其中存在着一定的规律。

（3）复杂性：五位数排列图的规律并非一成不变，随着数字的增加，其规律变得更加复杂。

二、五位数排列图的应用

1. 数学研究

五位数排列图为数学研究提供了新的思路和方法，有助于揭示数字排列的奥秘。

2. 生活应用

五位数排列图在生活中的应用十分广泛，如彩票、密码设置、密码破解等领域。

3. 文化传播

五位数排列图作为一种独特的文化现象，有助于传播我国数学文化，提升国民数学素养。

三、五位数排列图所蕴含的启示

1. 严谨的数学态度

五位数排列图的探索过程，要求研究者具备严谨的数学态度，不断追求真理。

2. 创新的思维方式

五位数排列图的规律发现，启示我们在面对复杂问题时，要敢于创新，寻找新的思维方式。

3. 团队合作精神

五位数排列图的探索过程，需要众多研究者共同参与，体现了团队合作精神的重要性。

五位数排列图作为一种独特的数学现象，为我们揭示了数字背后的秘密。通过对五位数排列图的深入研究，我们不仅可以提升数学素养，还能培养严谨的学术态度、创新的思维方式以及团队合作精神。在未来的发展中，五位数排列图将继续为我们带来新的启示和思考。

QC做排列图时,如何将累计频率曲线的起始点设置在原点

法分为：

1、简易七大手法：甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图

2、QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图

3、QC新七大手法：关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法

计数值：以合格数、缺点数等使用点数计算而得的数据一般通称为计数数据。（数一数）

计量值：以重要、时间、含量、长度等可以测量而得来的数据，一般为计量值，如长度、重要、浓度，有小数点的凡四舍五入都称之。（量一量）

4、QC七大手法由五图，一表一法组成：

五图：柏拉图、散布图、直方图、管制图、特性要因分析图（鱼骨图）

一表：查检表（甘特图）

一法：层别法

二、介绍简易七大手法：

1、甘特图：

用途

1、工作进度安排

2、查核工作进度

3、掌握现况

4、日常计划管理用

是一种最容易、最有效的一种进度自我管理。

2、统计图（条形图）：

用途

1、异常数据一目了然。

2、容易对照比较。

3、易看出结论。

应用最普通报章、杂志均可看到的图表。

应用到层别法。

3、推移图（趋势图）：

用途

1、数据对时间变化管理使用。

2、可以把握现状、掌握问题点。

3、效果、差异比较。

了解数据差异最简单的方法，应用很广。

次品率、推移图。

4、流程图：

用途

1、工作内容之表示。

2、容易掌握工作站。

3、教育、说明用。

工作说明、内容之简易表示方法。

5、圆图：

用途

1、用以比较各部分构成比例。

2、以时钟旋转方向由大到小排列，将圆分成若干个扇形。

3、直截了当的描绘各项所占比例。

用到层别法。

三、介绍旧七大手法：

1、查检表（CHECK LIST）

用途

1、日常管理用

2、收集数据用

3、改善管理用

帮助每个人在最短时间内完成必要之数据收集

2、层别法：

用途

1、应用层别法、找出数据差异因素而对症下药。

2、以4M，每1M层别之。

1、 借用其他图形，本身无图形。

2、 由大到小排列。

3、柏拉图（计数值统计）：

借用层别图。

由生产现场所收集到后数据，必须有效的加以分析、运用，才能成为人价值的数据。而将此数据加以分类、整理，并作成图表，充分的掌握问题点及重要原因，是时下不可缺的管理工具。而最为现场人员所使用于数据管理的图为柏拉图。

定义：1）根据所收集的数据，按不良原因、不良状况、不良项目、不良发生后位置等不同区分标准而加以整理、分类，借以寻求占最大比率的原因状况或位置，按其大小顺序后排列，再加上累积值的图形。

2）从柏拉图可看出哪一项目有问题，其影响度如何，以判断问题之所在，并针对问题点采取改善措施，故又称ABC图，（分析前面2-3项重要项目之控制。）

3）又因图后排列是依大小顺序，故又可称为排列图。

4）柏拉图制作说明：

A 决定数据的分类项目

分类的方式有：

a 结果的分类包括不良项目别、场所别、时间别、工程别。

b原因的分类包括材料别（厂商、成份等）。方式别（作业条件、程序、方法、环境等）、人（年龄、熟练度、经验等）、设备别（机械、工具等）。

分类的项目必须合乎问题的症结，一般的分类先从结果分类上着手，以便洞悉问题之所在，然后再进行原因分析，分析出问题产生之原因，以便采取有效的对策。将此分析的结果，依其结果与原因分别绘制柏拉图。

B 决定收集数据的期间，并按分类项目，在期间内收集数据。

考虑发生问题的状况，从中选择恰当的期限（如一天、一周、一月、一季或一年为期间）来收集数据。

C 依分类项目别，做数据整理，并作成统计表。

a 各项目按出现数据大小顺序排列，其他项排在最后一项，并求其累积数。（其他项不可大于前三项，若大于时应再细分）。

b求各项目数据所占比率累计数之影响度。

c其他项排在最后，若太大时，须检讨是否其他重要要因需提出。

不良率（%）=各项不良数÷总检查数*100

影响度（%）=各项不良数÷总不良数×100

D 记入图表纸并依数据大小排列画出柱状图。

a 于图表用纸记入纵轴及横轴。纵轴左侧填不良数、不良率，或损失金额，纵轴右侧刻度表示累计影响度（比率）；在最上方刻100%，左方则依收集数据大小做适当刻度。横轴填分类项目名称，由左至右按照所占比率大小记入，其他项则记在最右边。

b 横轴与纵轴应做适度比例，横轴不宜长于纵轴。

E 绘累计曲线：

a点上累计不良数（或累计不良率）。

b 用折线连结。

F 绘累计比率：

a 纵轴右边绘折线终点为100%。

b 将0~100%间分成10等分，把%的分度记上（即累计影响度）。

c 标出前三项（或四项）之累计影响度是否>80%或接近80%。

J 记入必要的事项：

a 标题（目的）。

b 数据收集期间。

c 数据合计（总检查、不良数、不良率…等）。

d 工程别。

e 作成者（包括记录者，绘图者…）。

绘图注意事项：1）柏拉图之横轴是按项目别，依大小顺序由高而低排列，[其他]项排在最后一位。

2）柏拉图之柱形图宽度要一致，纵轴与横轴比例为3：2。

3）纵轴最高点为总不良数，且所表示之间距离一致。

4）次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成[其他]项；其他项不应大于前几项，若大于时应再分析。有时，改变层别或分类的方法，亦可使分类的项目减少。通常，项目别包括其他项在内，以不要超过4~6项为原则。

5）改善前后之比较时：

a 改善后，横轴项目别依照出现大小顺序由高而低排列。

b 前后比较基准须一致，且刻度应相同，则更易于比较。

4、管制图：

（1） 何为管制图：

为使现场之品质状况达成吾人所谓之“管理”作业，一般均以侦测产品之

品质特性来替代“管理”作业是否正常，而品质特性是随着时间、各种状况有着高低的变化； 那么到底高到何种程度或低至何种状况才算吾人所谓异常？故设定一合理之高低界限，作为吾人探测现场制程状况是否在“管理”状态，即为管制图之基本根源。

管制图是于1924年由美国品管大师修哈特博士所发明。而主要主义即是【一种以实

际产品品质特性与依过去经验所研判之制程之能力的管制界 限比较，而以时间顺序

用图形表示者】。

（2） 基本特性：

一般管制图纵轴均设定为产品的品质特性，而以制程变化的数据为分度；横轴则为检测制品之群体代码或编号或年月日等，以时间别或制造先后别，依顺序将点绘于图上。

在管制图上有三条笔直的横线，中间的一条为中心线（Center Line，CL），一般以蓝色之实线绘制。左上方的一条称为管制上限（Upper Control Limit，UCL），在下方的称为管制下限（Lower Control Limit，LCL），对上、下管制界限之绘制，则一般均用红色之虚线表现之，以表示可接受之变异范围；至于实际产品品质特性之点连线条则大都以黑色实线表现绘制之。

（3） 管制图原理：

1）品质变异之形成原因

一般在制造的过程中，无论是多么精密的设备，环境，其品质特性一定都会有变动，绝无法做完全一样的制品；而引起变动的原因可分为两种，一种为偶然（机遇）原因，一种为异常（非机遇）原因。

2）管制图界限之构成：

管制图是以常分配中之三个标准差为理论依据，中心线为平均值，上、下管制界限以平均数加减三个标准差（±3σ）之值，以判断制程中是否有问题发生，此即修哈特博士所创之法。

（4） 管制图种类：

1）依数据性质分类：

A 计量值管制图：所谓计量值系指管制图之数据均属于由量具实际量测而得；如长度、重量、浓度等特性均为连续性者。常用的有：

a 平均数与全距管制图（X(—)-R Chart）

b 平均数与标准差管制图（X(—)-σChart）

c 中位数与全距管制图（X(~)-R Chart）

d 个别值与移动全距管制图（X-Rm Chart）

e 最大值与最小值管制图（L-S Chart）

B 计数值管制图：所谓计数值是指管制图之数据均属于单位计算数者而得；如不良数、缺点数等间断性数据均属之。常用的有：

a 不良率管制图（P Chart）

b 不良数管制图（Pn chart ，又称np chart或d chart）

c 缺点数管制图（C chart）

d 单位缺点数管制图（U chart）

2）计数值与计量值管制图之应用比较

计量值

计数值

优点

1、甚灵敏，容易调查真因。

2、可及时反应不良，使品质稳定。

1、所须数据可用简单方法获得。

2、对整体品质状况之了解较方便。

缺点

1、抽样频度较高、费时麻烦。

2、数据须测定，且再计算，须有训练之人方可胜任。

1、无法寻得不良之真因。

2、及时性不足，易延误时机。

（5） 管制图之绘制：

介绍：计量值管制图（X-R）常用

1）先行收集100个以上数据，依测定之先后顺序排列之。

2）以2~5个数据为一组（一般采4~5个），分成约20-25组。

3）将各组数据记入数据表栏位内。

4）计算各组之平均值X。（取至测定值最小单位下一位数）

5）计算各组之全距R。（最大值-最小值=R）

6）计算总平均X。

X=（X1+X2+X3+…+Xk）/k=ξXi/k（k为组数）

7）计算全距之平均R：

R=（R1+R2+R3+…+Rk）/k=ξRi/k

8）计算管制界限

X管制图：中心线（CL）=X

管制上限（UCL）=X+A2R

管制下限（LCL）=X-A2R

R管制图：中心线（CL）=R

管制上限（UCL）=D4R

管制下限（LCL）=D3R

A2，D3，D4之值，随每组之样本数不同而有差异，但仍遵循三个标准差之原理，计算而得，今已被整理成常用系数表。

9）绘制中心线及管制界限，并将各点点入图中。

10）将各数据履历及特殊原因记入，以备查考、分析、判断。

（6） 管制点之点绘制要领：

1）各项工程名称、管制特性、测定单位、设备别、操作（测定）者、样本大小、材料别、环境变化…等任何变更资料应清楚填入，以便资料之分析整理。

2）计量值变更管制图（X-R，X-R…等）其X管制图与R管制图的管制界限席宽度取法，一般原则以组之样本数（n）为参考，X管制图之单位分度约为R管制图之1/n倍。

（纵轴管制界限宽度约20-30m/m；横轴各组间隔约2-5mm）

3）中心线（CL）以实线记入，管制界限则记入虚线；各线上须依线别分别记入CL、UCL、LCL、等符号。

4）CL、UCL、LCL之数值位数计算比测定值多两位数即可。

（各组数据之平均计算数则取比测定值多一位数）

5）点之绘制有[·]、[○]、[△]、[×]…等，最好由厂内统一规定。

6）变管制图，二个管制图之绘制间隔最少距20mm以上，可行的话最好距30mm左右。

（7） 管制图之判读：

1）管制状态之判断（制程于稳定状态）

A 多数点子集中在中心线附近。

B 少数点子落在管制界限附近。

C 点子之分布与跳动呈随机状态，无规则可循。

D 无点子超出管制界限以外。

2）可否延长管制限界限做为后续制程管制用之研判基准：

A 连续25点以上出现在管制界限线内时（机率为93.46%）。

B 连续35点中，出现在管制界限外点子不超出1点时。

C 连续100点中，出现在管制界限外点子不超出2点时。

制程在满足上述条件时，虽可认为制程在管制状态而不予变动管制界限，但并非点子超出管制界限外亦可接受；这此超限之点子必有异常原因，故应追究调查原因并予以消除之。

3）检定判读原则：

A 应视每一个点子为一个分配，非单纯之点。

B 点子之动向代表制程之变化；虽无异常之原因，各点子在界限内仍会有差异存在。

C 异常之一般检定原则：（如图所示）

（8） 管制图使用之注意事项：

1）管制图使用前，现场作业应予标准化作业完成。

2）管制图使用前，应先决定管制项目，包括品质特性之选择与取样数量之决定。

3）管制界限千万不可用规格值代替。

4）管制图种类之遴选应配合管制项目之决定时搭配之。

5）抽样方法以能取得合理样组为原则。

6）点子超出界限或有不正常之状态，必须利用各种措施研究改善或配合统计方法，把异常原因找出，同时加以消除。

7）X-R管制图里组的大小（n），一般采n=4-5最适合。

8）R管制图没下限，系因R值是由同组数据之最大值减最小值而得，因之LCL取负值没有意义。

9）制程管制做得不好，管制图形同虚设，要使管制图发挥效用，应使产品制程能力中之Cp值（制程精密度）大于1以上

求品管新旧七大手法

品管七大手法

七大手法：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图

一、检查表

检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出，然后定期或不定期的逐项检查，并将问题点记录下来的方法，有时叫做查检表或点检表。

例如：点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S活动检查表、工程异常分析表等。

1、组成要素

①确定检查的项目；②确定检查的频度；③确定检查的人员。

2、实施步骤

①确定检查对象；

②制定检查表；

③依检查表项目进行检查并记录；

④对检查出的问题要求责任单位及时改善；

⑤检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认；

⑥定期总结，持续改进。

二、层别法

层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类，将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组，加以层别。层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用，也可单独使用。

例如：抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。

实施步骤：

① 确定研究的主题；

② 制作表格并收集数据；

③ 将收集的数据进行层别；

④ 比较分析，对这些数据进行分析，找出其内在的原因，确定改善项目。

三、柏拉图

柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别法已确定的项目从大到小进行排列，再加上累积值的图形。它可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于记数值统计，有人称为ABC图，又因为柏拉图的排序识从大到小，故又称为排列图。

1、分类

1）分析现象用柏拉图：与不良结果有关，用来发现主要问题。

A品质：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等；

B成本：损失总数、费用等；

C交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等；

D安全：发生事故、出现差错等。

2）分析原因用柏拉图：与过程因素有关，用来发现主要问题。

A操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况等；

B机器：设备、工具、模具、仪器等；

C原材料：制造商、工厂、批次、种类等；

D作业方法：作业环境、工序先后、作业安排等。

2、柏拉图的作用

① 降低不良的依据；

② 决定改善目标，找出问题点；

③ 可以确认改善的效果。

3、实施步骤

① 收集数据，用层别法分类，计算各层别项目占整体项目的百分数；

② 把分好类的数据进行汇总，由多到少进行排列，并计算累计百分数；

③ 绘制横轴和纵轴刻度；

④ 绘制柱状图；

⑤ 绘制累积曲线；

⑥ 记录必要事项

⑦ 分析柏拉图

要点：A柏拉图有两个纵坐标，左侧纵坐标一般表示数量或金额，右侧纵坐标一般表示数量或金额的累积百分数；B柏拉图的横坐标一般表示检查项目，按影响程度大小，从左到右依次排列；C绘制柏拉图时，按各项目数量或金额出现的频数，对应左侧纵坐标画出直方形，将各项目出现的累计频率，对应右侧纵坐标描出点子，并将这些点子按顺序连接成线。

4、应用要点及注意事项

① 柏拉图要留存，把改善前与改善后的柏拉图排在一起，可以评估出改善效果；

② 分析柏拉图只要抓住前面的2~3项九可以了；

③ 柏拉图的分类项目不要定得太少，5~9项教合适，如果分类项目太多，超过9项，可划入其它，如果分类项目太少，少于4项，做柏拉图无实际意义；

④ 作成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时，柏拉图就失去意义，与柏拉图法则不符，应从其它角度收集数据再作分析；

⑤ 柏拉图是管理改善的手段而非目的，如果数据项别已经清楚者，则无需浪费时间制作柏拉图；

⑥ 其它项目如果大于前面几项，则必须加以分析层别，检讨其中是否有原因；

⑦ 柏拉图分析主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策，但如果第一位的项目依靠现有条件很难解决时，或者即使解决但花费很大，得不偿失，那么可以避开第一位项目，而从第二位项目着手。

四、因果图

所谓因果图，又称特性要因图，主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决，是一种用于分析品质特性（结果）与可能影响特性的因素（原因）的一种工具。又称为鱼骨图。

1、分类

1）追求原因型：在于追求问题的原因，并寻找其影响，以因果图表示结果（特性）与原因（要因）间的关系；

2）追求对策型：追求问题点如何防止、目标如何达成，并以因果图表示期望效果与对策的关系。

2、实施步骤

① 成立因果图分析小组，3~6人为好，最好是各部门的代表；

② 确定问题点；

③ 画出干线主骨、中骨、小骨及确定重大原因（一般从5M1E即人Man、机Machine、料Material、

法Method、测Measure、环Environment六个方面全面找出原因）；

④ 与会人员热烈讨论，依据重大原因进行分析，找到中原因或小原因，绘至因果图中；

⑤ 因果图小组要形成共识，把最可能是问题根源的项目用红笔或特殊记号标识；

⑥ 记入必要事项

3、应用要点及注意事项

① 确定原因要集合全员的知识与经验，集思广益，以免疏漏；

② 原因解析愈细愈好，愈细则更能找出关键原因或解决问题的方法；

③ 有多少品质特性，就要绘制多少张因果图；

④ 如果分析出来的原因不能采取措施，说明问题还没有得到解决，要想改进有效果，原因必须要细分，直到能采取措施为止；

⑤ 在数据的基础上客观地评价每个因素的主要性；

⑥ 把重点放在解决问题上，并依5W2H的方法逐项列出，绘制因果图时，重点先放在“为什么会发生这种原因、结果”，分析后要提出对策时则放在“如何才能解决”；

Why——为何要做？（对象）

What——做什么？（目的）

Where——在哪里做？（场所）

When——什么时候做？（顺序）

Who——谁来做？（人）

How——用什么方法做？（手段）

How much——花费多少？（费用）

⑦ 因果图应以现场所发生的问题来考虑；

⑧ 因果图绘制后，要形成共识再决定要因，并用红笔或特殊记号标出；

⑨ 因果图使用时要不断加以改进。

五、散布图

将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上,以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”，也称为“相关图”。

1、分类

1）正相关：当变量X增大时，另一个变量Y也增大；

2）负相关：当变量X增大时，另一个变量Y却减小；

3）不相关：变量X（或Y）变化时，另一个变量并不改变；

4）曲线相关：变量X开始增大时，Y也随着增大，但达到某一值后，则当X值增大时，Y反而减小。

2、实施步骤

1）确定要调查的两个变量，收集相关的最新数据，至少30组以上；

2）找出两个变量的最大值与最小值，将两个变量描入X轴与Y轴；

3）将相应的两个变量，以点的形式标上坐标系；

4）计入图名、制作者、制作时间等项目；

5）判读散布图的相关性与相关程度。

3、应用要点及注意事项

1）两组变量的对应数至少在30组以上，最好50组至100组，数据太少时，容易造成误判；

2）通常横坐标用来表示原因或自变量，纵坐标表示效果或因变量；

3）由于数据的获得常常因为5M1E的变化，导致数据的相关性受到影响，在这种情况下需要对数据获得的条件进行层别，否则散布图不能真实地反映两个变量之间的关系；

4）当有异常点出现时，应立即查找原因，而不能把异常点删除；

5）当散布图的相关性与技术经验不符时，应进一步检讨是否有什么原因造成假象。

六、直方图

直方图是针对某产品或过程的特性值，利用常态分布（也叫正态分布）的原理，把50个以上的数据进行分组，并算出每组出现的次数，再用类似的直方图形描绘在横轴上。

1、实施步骤

1）收集同一类型的数据；

2）计算极差（全距）R=Xmax-Xmin；

3）设定组数K： K=1+3.23logN

数据总数 50~100 100~250 250以上

组 数 6~10 7~12 10~20

4）确定测量最小单位，即小数位数为n时，最小单位为10-n；

5）计算组距h，组距h=极差R/组数K；

6）求出各组的上、下限值

第一组下限值=X¬¬min-测量最小单位10-n/2

第二组下限值（第一组上限值）=第一组下限值+组距h；

7）计算各组的中心值，组中心值=（组下限值+组上限值）/2；

8）制作频数表；

9）按频数表画出直方图。

2、直方图的常见形态与判定

1）正常型：是正态分布，服从统计规律，过程正常；

2）缺齿型：不是正态分布，不服从统计规律；

3）偏态型：不是正态分布，不服从统计规律；

4）离岛型：不是正态分布，不服从统计规律；

5）高原型：不是正态分布，不服从统计规律；

6）双峰型：不是正态分布，不服从统计规律；

7）不规则型：不是正态分布，不服从统计规律。

七、控制图

1、控制图法的涵义

影响产品质量的因素很多，有静态因素也有动态因素，有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便改善生产过程，减少废品和次品的产出?控制图法就是这样一种以预防为主的质量控制方法，它利用现场收集到的质量特征值，绘制成控制图，通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。控制图可以提供很多有用的信息，是质量管理的重要方法之一。

控制图又叫管理图，它是一种带控制界限的质量管理图表。运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态。产品质量特性值的分布是一种统计分布．因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识。

控制图是对生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制限，并有反映按时间顺序抽取的各样本统计量的数值点。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。多数的制造业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。

常用的控制图有计量值和记数值两大类，它们分别适用于不同的生产过程；每类又可细分为具体的控制图，如计量值控制图可具体分为均值——极差控制图、单值一移动极差控制图等。

2、控制图的绘制

控制图的基本式样如图所示，制作控制图一般要经过以下几个步骤：

①按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本；

②测量样本的质量特性值，计算其统计量数值；

③在控制图上描点；

④判断生产过程是否有并行。

控制图为管理者提供了许多有用的生产过程信息时应注意以下几个问题：

①根据工序的质量情况，合理地选择管理点。管理点一般是指关键部位、关健尺寸、工艺本身有特殊要求、对下工存有影响的关键点，如可以选质量不稳定、出现不良品较多的部位为管理点；

②根据管理点上的质量问题，合理选择控制图的种类：

③使用控制图做工序管理时，应首先确定合理的控制界限：

④控制图上的点有异常状态，应立即找出原因，采取措施后再进行生产，这是控制图发挥作用的首要前提；

⑤控制线不等于公差线，公差线是用来判断产品是否合格的，而控制线是用来判断工序质量是否发生变化的；

⑥控制图发生异常，要明确责任，及时解决或上报。

制作控制图时并不是每一次都计算控制界限，那么最初控制线是怎样确定的呢?如果现在的生产条件和过去的差不多，可以遵循以往的经验数据，即延用以往稳定生产的控制界限。下面介绍一种确定控制界限的方法，即现场抽样法，其步骤如下：

①随机抽取样品50件以上，测出样品的数据，计算控制界限，做控制图；

②观察控制图是否在控制状态中，即稳定情况，如果点全部在控制界限内．而且点的排列无异常，则可以转入下一步；

③如果有异常状态，或虽未超出控制界限，但排列有异常，则需查明导致异常的原因，并采取妥善措施使之处在控制状态，然后再重新取数据计算控制界限，转入下一步；

④把上述所取数据作立方图，将立方图和标准界限(公差上限和下限)相比较，看是否在理想状态和较理想状态，如果达不到要求，就必须采取措施，使平均位移动或标准偏差减少，采取措施以后再重复上述步骤重新取数据，做控制界限，直到满足标准为止。

3、怎样利用控制图判断异常现象

用控制图识别生产过程的状态，主要是根据样本数据形成的样本点位置以及变化趋势进行分析和判断．失控状态主要表现为以下两种情况：①样本点超出控制界限；②样本点在控制界限内，但排列异常。当数据点超越管理界限时，一般认为生产过程存在异常现象，此时就应该追究原因，并采取对策。排列异常主要指出现以下几种情况： ③连续七个以上的点全部偏离中心线上方或下方，这时应查看生产条件是否出现了变化。④连续三个点中的两个点进入管理界限的附近区域(指从中心线开始到管理界限的三分之二以上的区域)，这时应注意生产的波动度是否过大。⑤点相继出现向上或向下的趋势，表明工序特性在向上或向下发生着变化。 ⑥点的排列状态呈周期性变化，这时可对作业时间进行层次处理，重新制作控制图，以便找出问题的原因。 控制图对异常现象的揭示能力，将根据数据分组时各组数据的多少、样本的收集方法、层别的划分不同而不同。不应仅仅满足于对一份控制图的使用，而应变换各种各样的数据收取方法和使用方法，制作出各种类型的图表，这样才能收到更好的效果。

值得注意的是，如果发现了超越管理界限的异常现象，却不去努力追究原因，采取对策，那么尽管控制图的效用很好．也只不过是空纸一张。

品管新七大手法

☆ 关联图

☆ 系统图

☆ 亲和图

☆ 矩阵图

☆ PDPC法（过程决策方法）

☆ 箭条图

☆ 数据矩阵解析法

质量管理八大原则

1.以顾客为关注焦点:

组职依存于顾客,因此组织应当理解顾客当前和未来的需求,满求满足顾客要求并争取超越顾客期望.

2.领导作用:

领导者确立组织统一的宗旨和方向,他们应当创造并保持使员工能充分参与实现组织目标的内部环境.

3.全员能与:

各级人员都是组织人,只有他们的充分参与,才能使他们的才干为组织带来收益,

4.过程方法:

将活动和相关的资源作为过程进行管理,可以更高效地得到期望的结果.

5.管理的系统方法:

将相互关联的过程作为系统加以识别,理解和管理有助于组织提高实现目标的有效性的效率.

6.持续改进:

持续改进总体业绩应当是组织上的一个永恒目标.

7.基于事实的决策方法:

有效决策是建立在数据和信息分析的基础上.

8.与供方互利的关系:

组织与供方是相互依存的,互利的关系可增强双方创造价值的能力.

以上八大质量管理原则形成了质量管理体标准的基础

本次关于五位数排列图最新和体彩排列五个位走势图的分享结束啦，希望对您有所启发！