Os gráficos de Pareto baseiam-se no princípio de Pareto, o que significa que 80% dos resultados vêm de 20% das causas.

O objetivo do Gráfico de Pareto é comparar os resultados ou o impacto nos clientes de diferentes tipos de defeitos, a fim de identificar os problemas mais importantes que precisam ser resolvidos primeiro.

Pareto é um diagrama que organiza os projetos de melhoria da qualidade do mais importante para o menos importante. É um diagrama usado para encontrar os principais problemas ou fatores importantes que afetam a qualidade.

Esclareça o objeto de análise, colete dados dentro de um determinado período de tempo e identifique itens defeituosos

Organize a frequência de cada defeito, de grande para pequeno, e calcule a proporção e a proporção cumulativa de cada defeito em relação ao número total de defeitos.

Liste os vários itens com defeito na abcissa, do maior para o menor. Agrupe o item ou itens com o menor valor em "outros" itens e coloque-os na extremidade direita.

A ordenada à esquerda é a frequência de ocorrência do defeito e a ordenada à direita é a razão. A escala de frequência total à esquerda tem a mesma altura que a escala de frequência total (100%) à direita

A cada defeito na abcissa, desenhe um gráfico de barras correspondente à sua frequência de ocorrência.

Acumule a proporção de cada item de defeito da esquerda para a direita e desenhe uma curva de frequência cumulativa.

Um diagrama de causa e efeito é uma ferramenta usada para analisar características de qualidade (resultados) e fatores que podem afetar as características de qualidade (causas).

Um diagrama de causa e efeito é um diagrama que revela a relação entre um defeito ou problema de saída do processo e suas causas potenciais. É também uma ferramenta e documento importante para expressar e analisar sua relação de causa e efeito.

Identifique as características de qualidade e preencha as caixas à direita do diagrama de causa e efeito

Determine as principais categorias de possíveis causas e desenhe cada "ramo principal" do diagrama de causa e efeito. Um método de classificação típico (método de classificação 5M1E) pode ser usado: pessoal, máquinas e equipamentos, materiais, métodos, medição, meio ambiente.

Use o brainstorming para preencher todas as possíveis causas do problema em cada ramo principal de acordo com suas diferentes classificações

Identifique os fatores-chave (3-5) que afetam os problemas de qualidade, coloque-os em círculos ou caixas e use-os como considerações-chave para a implementação de medidas de melhoria da qualidade.

A lista de contramedidas geralmente inclui o status atual de razões importantes, contramedidas, metas, medidas, local de conclusão, tempo de conclusão e pessoa responsável, etc.

A tabela de contramedidas não é apenas uma tabela para a implementação do plano de medidas de melhoria, mas também uma base para verificar se o plano de medidas de melhoria foi concluído.

Identifique causas importantes para corrigir

Esclarecer a situação atual das causas importantes, contramedidas e medidas a serem tomadas, pessoal para concluir o trabalho e prazo de conclusão, etc.

Tabule o acima

Um histograma é um gráfico que divide os dados em vários grupos igualmente espaçados em ordem. Na abcissa, a distância entre os grupos é a base e a frequência de queda em cada grupo é a mais alta.

Um histograma é frequentemente usado para compreender a distribuição dos dados. É uma representação gráfica de um conjunto de dados. Este método de exibição de dados pode refletir claramente a dispersão e a tendência central dos dados e compará-los com a distribuição necessária.

Tipo padrão (tipo simétrico): O valor médio dos dados é igual ou próximo ao valor médio do valor máximo e do valor mínimo. A frequência dos dados próximos ao valor médio é a mais alta. valor e diminui lentamente para ambos os lados. O valor médio é simétrico, que é a forma mais comum.

Forma em zigue-zague: Esta forma aparecerá se houver muitos grupos ao fazer uma tabela de distribuição de frequência. Esta forma também aparecerá quando houver um problema com o método de medição ou os dados de medição forem mal lidos;

Tipo de pico distorcido: o valor médio dos dados está localizado à esquerda (lado direito) do valor médio, da esquerda para a direita (direita para a esquerda), a frequência da distribuição dos dados aumenta e depois diminui repentinamente, e a forma é assimétrico; o limite inferior (linha superior) está sujeito a tolerância. Quando outros fatores são limitados, esta forma aparece frequentemente devido a fatores psicológicos.

Tipo de parede íngreme: o valor médio está longe do valor médio do histograma, a frequência diminui (aumenta) da esquerda para a direita e o histograma é assimétrico quando a capacidade do processo é insuficiente, use dados de produtos ou processos qualificados após completo; inspeção Este formato geralmente aparece quando há ajuste automático de feedback em

Tipo flat-top: Esse formato geralmente ocorre quando várias distribuições com diferentes valores médios são misturadas ou quando um processo se degrada lentamente.

Bimodal: há menos frequências próximas ao valor médio do histograma e há um “pico” em cada lado; esse formato geralmente ocorre quando duas distribuições diferentes com valores médios muito diferentes são misturadas;

Tipo de ilha: Existe uma “ilha” em um lado do histograma padrão.

Colete e registre os dados necessários para análise

Determine os valores máximo e mínimo dos dados e calcule o intervalo

Determine o número de grupos e espaçamento entre grupos

Determine os limites do grupo

Faça uma tabela de distribuição de frequência

Desenhe um histograma

O diagrama de dispersão é um método gráfico usado para analisar e estudar se existe uma correlação entre duas variáveis ​​correspondentes.

Os diagramas de dispersão desenham os pontos de dados de duas variáveis ​​correspondentes em coordenadas planas para determinar se existe uma correlação entre os dois conjuntos de variáveis ​​e o grau de correlação.

Os gráficos de dispersão só podem determinar qualitativa e aproximadamente se existe uma correlação linear entre duas variáveis. Para medir quantitativamente e com precisão o grau de correlação linear entre duas variáveis, seus coeficientes de correlação precisam ser calculados.

Esclareça o objeto de pesquisa, colete dados pareados e organize-os em uma tabela de dados. Os dados geralmente devem ter mais de 30 grupos.

Estabeleça um sistema de coordenadas retangulares planas no papel milimetrado. Para facilitar a análise da correlação, o intervalo entre os valores máximo e mínimo dos dois valores de coordenadas deve ser basicamente igual.

Marque os grupos de dados nas posições correspondentes das coordenadas retangulares do plano.

Quando há valores discrepantes no gráfico de dispersão que se desviam claramente de outros pontos de dados, os motivos devem ser identificados para que você possa decidir se deseja excluí-los ou corrigi-los.

Se necessário, informações relevantes podem ser anotadas no gráfico de dispersão

Identifique os vários aspectos que requerem análise

matriz de dados do formulário

Determinar a pontuação de comparação

para previsão

Para análise de qualidade de processo

Usado para entender a satisfação do cliente durante o processo de design do produto