质量管理老七种工具

,质量管理老七种工具,第一节 因果图 第二节 排列图 第三节 直方图 第四节 散布图 第五节 数据分层 第六节 检查表 第七节 控制图,第一节 因果图,一、因果图的概念二、因果图的作图步骤三、绘制因果图的注意事项,一、因果图的概念,因果图（cause and effect diagram）也称为石川图（由日本专家石川馨博士（Kaoru Ishikawa）于1972年在他的质量控制指南一书中首次应用），鱼刺图等，是以结果为特性，以原因为因素，在它们之间用箭头联系起来，表示因果关系的图形。,一、因果图的概念,因果图是一种用于分析质量特性(结果)与影响质量特性的因素(原因)之间关系的图，其形状如鱼刺，故又称鱼刺图，通过对影响质量特性的因素进行全面系统地观察和分析，可以找出质量因素与质量特性的因果关系，最终找出解决问题的办法。由于它使用起来简便有效，在质量管理活动中应用广泛。,问题,人,机,料,物,法,环,一、因果图的概念,（1）特性 特性即生产过程或工作过程中出现的结果，一般指尺寸、重量、强度等与质量有关的特性，以及工时、产量、机器的开动率、不合格率、缺陷数、事故件数、成本等与工作质量有关的特性。因果图中所提出的特性，是指要通过管理工作和技术措施予以解决并能够解决的问题。 （2）原因 原因即对质量特性产生影响的主要因素，一般是导致质量特性发生分散的几个主要来源。原因通常又分为大原因、中原因、小原因等。一般可以从人、机、料、法、环及测量等多个方面去寻找。在一个具体的问题中，不一定每一个方面的原因都要具备。,一、因果图的概念,（3）枝干 枝干是表示特性（结果）与原因关系或原因与原因间关系的各种箭头，其中，把全部原因同质量特性联系起来的是主干；把个别原因同主干联系起来的是大枝；把逐层细分的因素(一直细分到可以采取具体措施的程度为止）同各个要因联系起来的是中枝、小枝和细枝。,绘制因果图的注意事项,1.因果图只能用于单一目的的研究分析，一张因果图只能针对一个主要质量问题，多个质量问题需要多张因果图。 2.寻找影响质量结果的所有因素时应采取集思广益的方法。 头脑风暴法（Brain StormingBS）：一种通过集思广益、发挥团体智慧，从各种不同角度找出问题所有原因或构成要素的会议方法。BS有四大原则：严禁批评、自由奔放、多多益善、搭便车。 3.因果关系的层次要分明，最末层次的原因应可以直接采取措施为止。 4.要因一定要确定在末端因素上，不应确定在中间过程上。 5.对末端因素特别是要因要进行论证。,因果图的作图步骤 确认质量特性（结果）。质量特性是准备改善和控制的对象。应当通过有效的调查研究加以确认，也可以通过画排列图确认。 画出特性（结果）与主干。 选取影响特性的大原因。先找出影响质量特性的大原因，再进一步找出影响质量的中原因、小原因。在图上画出中枝、小枝和细枝等。注意所分析的各层次原因之间的关系必须是因果关系，分析原因直到能采取措施为止。 检查各项主要因素和细分因素是否有遗漏。 对特别重要的原因要附以标记，用明显的记号将其框起来。特别重要的原因，即对质量特性影响较大的因素，可通过排列图来确定。 记载必要的有关事项，如因果图的标题、制图者、时间及其他备查事项。,例9.1.1,图9-1-2 产品原因因果图,某产品质量问题,某产品质量问题的原因分析,药品受潮原因的因果图分析,鱼骨图分析法是咨询人员进行因果分析时经常采用的一种方法，其特点是简捷实用，比较直观。现以某炼油厂情况作为实例，采用鱼骨图分析法对其市场营销问题进行解析，具体如图所示：,图中的“鱼头”表示需要解决的问题，即该炼油厂产品在市场中所占份额少。根据现场调查，可以把产生该炼油厂市场营销问题的原因，概括为5类。即人员、渠道、广告、竞争和其它。在每一类中包括若干造成这些原因的可能因素，如营销人员数量少、销售点少、缺少宣传策略、进口油广告攻势等。将5类原因及其相关因素分别以鱼骨分布态势展开，形成鱼骨分析图。,下一步的工作是找出产生问题的主要原因，为此可以根据现场调查的数据，计算出每种原因或相关因素在产生问题过程中所占的比重，以百分数表示。 例如，通过计算发现，“营销人员数量少”，在产生问题过程中所占比重为35%，“广告宣传差”为18%，“小包装少”为25%，三者在产生问题过程中共占78%的比重，可以被认为是导致该炼油厂产品市场份额少的主要原因。 如果我们针对这三大因素提出改进方案，就可以解决整个问题的78%。该案例也反映了“20:80原则”，即根据经验规律，20%的原因往往产生80%的问题，如果由于条件限制，不能100%解决问题，只要抓住占全部原因20%，就能够取得80%解决问题的成效。,第二节 排列图,一、排列图的概念二、排列图的操作步骤三、应用排列图的注意事项四、排列图案例,一、排列图的概念,排列图也叫帕累托图，是找出影响产质量量的主要问题的种有效方法。排列图是因最早由意大利经济学家帕累托(Pareto)用来分析社会财富分布状况而得名。他发现少数人占有大量财富，即所谓“关键的少数和次要的多数”的关系。后来，美国质量管理学家朱兰把它的原理应用于质量管理，作为改善质量活动中寻找主要因素的一种工具，即分析从哪里入手解决质量问题，其经济效果最好。,来源（80/20原则） 19世纪由意大利经济学家帕累托提出,帕累托曲线图,人口累计%,80,90,100,20,50,100,排列图（柏拉图）,财富累计%,一、排列图的概念,排列图，是将质量改进项目从最重要到最次要进行排列而采用的一种简单的图示技术，能找出影响产品质量的主要因素和识别质量改进的机会。,二、排列图的操作步骤,1.确定评价问题的尺度（纵坐标），例如不合格率，损失金额等； 2.确定分类项目（横坐标）； 3.按分类项目收集数据； 4.设计一张数据记录表，将数据填入表中，并计算合计栏； 5.累计某个项目在该期间的数据和其百分比，例如累计不合格的数量，以及各项不合格的百分比的累计值； 6.按数量从大到小进行排序，若有“其他”项，则将其列在最后，不必考虑数值的大小； 7.画两根纵轴和一根横轴。左边纵轴上标上件数（频数）的刻度，最大刻度为总件数（总频数），右边纵轴为比率（频率），最大刻度为100%； 8.在横轴上按频数大小画出直方柱； 9.在每个直方柱的右侧上方，标上累计值，描点并用直线连接起来，画累计频数折线（帕累托图）。,三、应用排列图的注意事项,1.横坐标上的分类不要太多，以4-6项为原则。 2.排列图通常只有1-2个主要问题，最多不超过3个，如果发现所有因素都差不多，有必要重新分层。也可考虑改变计量单位，以便更好的反映“关键的少数”，如将件数计算变成按损失金额计算。 3.对于一些较小的问题，如果不容易分类，可将其归为“其他”类，排在最右边。如果其他项所占的百分比很大，则分类不够理想。 4.收集数据时间不宜太长，一般以13月为佳。 5.分类方法不同，得到的排列图就不同。,排列图的观察分析 可采用ABC分析法确定重点项目。ABC法是把问题项目按其重要程度分为三级。 具体做法是把构成排列曲线的累计百分数分为三个等级： 0-80为A类，是累计百分数在80以上的因素，它是影响质量的主要因素，是要解决的重点问题； 累计百分数在80-90的为B类，是次要因素； 累计百分数在90-100的为C类，在这一区间的因素是一般因素。累计频率 分类影响因素 问题重要程度080% A类因素 主要问题（2-3）80%-90% B类因素 次要问题90%-100% c类因素 一般问题,二、制作步骤,例:某企业对新生产的一种测量仪表的故障情况进行了一个月的调查，共出现故障129次，用分层法整理得出下表。,排列图（柏拉图）,步骤,1、收集一定期间的数据 2、分层 3、调整与计算,排列图（柏拉图）,方法 :频数从大到小排列;计算累计频数与累计频率,排列图（柏拉图）,步骤（续）,4、画左侧纵坐标与横坐标 5、画右侧纵坐标 6、找出ABC三类因素 7、针对A类因素提出解决问题的措施,排列图（柏拉图）,画法,120,100,80,60,40,20,0,1 2 3 4 故障原因,故障次数,累计频率%,100,86,69,41.9,A,B,C,排列图（柏拉图）,例8-3 对某企业铸造车间某日生产的320件产品的缺陷情况进行统计，并按缺陷项目作出统计表如表8-7，作出排列图并进行分析。,表8-7 某铸造车间某日产品缺陷情况统计,作图步骤： 按排列图的作图要求将缺陷项目进行重新排列(见表8-8)； 计算各排列项目所占百分比(频率)； 计算各排列项目所占累计百分比(累计频率)； 根据各缺陷项目的统计数(频数)画出排列图中的立方(见图8-5)； 根据各排列项目所占累计百分比画出排列图中的排列线。,表8-8 排列图数据表,图8-5 产品缺陷数排列图,分析：从图中可以看出，掉砂、气孔、壁厚3项缺陷累计百分比占83.7，为A类因素，是要解决的主要问题。,四、排列图案例,例9.2.2某软件公司为了了解其软件质量，对其开发的应用软件系统进行了一次用户问卷调查，发了200份，实收150份。公司按用户抱怨的种类进行了统计，其结果如下：,100,N=150,频数,累计频率（%）,77,36,18,15,4,维护响应太慢,稳定性差,51%,75%,87%,97%,图9-2-2软件质量问题排列图,80,60,40,20,适用不方便,查询速度慢,某些功能要改进,例题,某乒乓球厂检查了一批产品,其中有600个有缺陷.根据缺陷的不同进行分层,结果是:偏心：320个粘合不好的有:25个硬度不够：180个不清洁:60个其它缺陷:15个 试画出缺陷原因的排列图。,排列图（柏拉图）,做题步骤,见下表：,排列图（柏拉图）,累计频数,累计频率%,600,500,400,100,200,300,偏心,硬度不够,不清洁,粘合不好,其他缺陷,53.33,83.33,93.33,100,缺陷项目,A,B,C,排列图（柏拉图）,第三节 直方图,一、直方图的概念二、直方图的作用三、作直方图的步骤四、直方图的应用 五、应用直方图注意事项,一、直方图的概念,在质量管理中，如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。 直方图又称质量分布图，是一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图 直方图(histogram)法是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理，从而找出数据变化的规律性。,二、直方图的作用,1.直观地看出产品质量特性值的分布状态（平均值和分散情况），便于掌握产品质量分布情况。 2.显示质量波动状态，判断工序是否稳定。 3.确定改进方向。通过直方图研究分析质量数据波动状况之后，就可确定怎样进行质量改进。 4.用以调查工序能力和设备能力。在直方图商标出公差线或标准值，可以定量的调查工序能力和设备能力。,分析,与公差对比分析质量特性的符合性(几种不同的类型见后)(原则：3 法则 在二十世纪中叶之前，人们一直延用休哈特博士的经济控制的理论，以3个西格玛3 法则控制产品质量。当时认为以3西格玛的控制界限来控制产品质量是最经济、最合理的控制手段，其对生产设备的精度要求并不苛刻，能为降低生产成本提供方便。实施“3西格玛”质量控制，当生产过程处于稳定状态时，产品过程质量的合格率为99.73，即出现不合格的概率仅在千分之三左右，这在当时是一个很高的质量水平。 ） 分析X与 分析直方图的形状（见后）,直 方 图,B T,T B,T B,各种直方图 与公差相比 B是实际尺寸分布范围；T是公差范围,直 方 图,各种直方图形（续）,锯齿形,陡壁形,孤岛形,直 方 图,图(a)叫对称型，中间高，两边低，左右基本对称的情况，在正常生产中许多质量指标呈现这种形状。 图(b)叫偏态型常见的有两种形状，一种是峰偏在左边，而右面的尾巴较长；另一种是峰偏在右边，而左面的尾巴较长。造成这种图的原因是多方面的，有时是剔除了不合格品后作的图形，也有的是质量特性值的单侧控制造成的，比如加工孔的时候习惯于孔径“宁小勿大”，而加工轴的时候习惯于轴径 “宁大勿小”等。 图(c)叫孤岛型往往表示出现某种异常，比如原材料发生了变化，生产过程发生了变化，或有不熟练的工人替班等。 图(d)叫锯齿型可能由于测量方法不当，或者是量具的精度较差，也可能是因分组不当引起的。 图(e)叫平顶型往往是由于生产过程中有某种缓慢变化的因素造成的，比如刀具的磨损等。 图(f)叫双峰型往往是将两台不同精度的机床生产的或两个不同操作水平的工人生产的或由两批不同原材料生产的产品的数据混合所致。,制作步骤,统计学方法例：某零件的质量要求50+0.0000.035mm，现从加工过程中随机抽取100件，测得100个数据，管理人员根据这些数据做出直方图进行分析。,直 方 图,100个数据,单位：0.001mm,直 方 图,步骤如下：,步骤一：收集数据50个以上，记作N。本例：N=100,直 方 图,步骤二：定组数记作K,参考数据表：本例：K=10,直 方 图,步骤三,找出最大值L与最小值S 计算全距 R R=L-S 本例：R=29,直 方 图,步骤四：定组距H，H=R/K=29/10=3 步骤五：定组界 第一组下线=XminH/2=0 3/2=（-1.51.5） 步骤六：进行各组的次数分配，做频数分布表。,直 方 图,直 方 图,步骤七：将分组资料图示化，形成直方图 步骤八：在图上标出公差，分析质量状态。 步骤九：如果需要还可计算出X和，进一步分析。,直 方 图,5,10,15,20,25,30,T,频数,-1.5 0 1.5 4.5 7.5 10.5 13.5 16.5 19.5 22.5 25.5 28.5 31.5 35,直 方 图,例8-4 某厂冶炼出来的不锈钢含铬量实测数据如表8-9所示，试作直方图来分析该厂不锈钢冶炼情况。,表8-9 不锈钢含铬量实测数据 单位：%,作直方图的步骤如下： 步骤1：收集计量值数据，见表8-9。 步骤2：找出数据中的最大值(记作L)和最小值(记作S)，计算二者的差LS。由表8-9得 L=18.00， S=17.20， LS=18.0017.20=0.80 步骤3：根据数据个数n确定数据分组数K()，并计算组距h。初步取K=10，于是得步骤4：计算分组组界。先计算第一组的组界。由于S=17.20，故取第一组的下界限为17.195，以使17.20不落在组界上，则第一组的上界限为17.195+h=17.275。再确定其余组的组界。将前一组的组界各增加一个组距h即得该组的组界。例如，第二组的组界为(17.19517.275)+008=(17.27517.355)。如此一直计算到包含最大值的一组为止。各组组界参见表8-10，此时K=11。,表8-10 频数分布表,步骤5：将100个数据按大小归人各组，计算各组的频数，作频数分布表，参见表8-10。 步骤6：画直方图。在以频数为纵坐标，不锈钢含铬量为横坐标的图上，以各组的频数为高，组距为底，依次画出各组的直方，即成直方图，参见图8-6。,图8-6 不锈钢含铬量直方图,由图可见，不锈钢含铬量分布具有下列性质： 形状是单峰的且近似对称； 中心倾向为17.598，接近规格中心17.75； 分散程度尚可。因此，该厂不锈钢的冶炼生产基本正常。,五、应用直方图注意事项,1.随机抽样的样本容量不可太小。2.组数和组距确定要得当。3.随机抽样的不同样本不可混在一起。4.直方图是正态性检验的作用。5.画法要规范，标注要齐全。,第四节 散布图,一、散布图的概念二、散布图的绘图步骤三、散布图的定性分析四、散布图的定量分析五、应用散布图、相关分析的注意事项,一、散布图的概念,散布图又称相关图，是描述两个因素之间关系的图形。它的用途一方面可以发现和确认两组数据之间的关系并确定两组相关数据之间预期的关系，另一方面可通过确定两组数据、两个因素之间的相关性，寻找问题的可能原因，从而对质量进行改进。,散布图的分析,二、散布图的绘图步骤,1.选定分析对象 2.收集数据，填入数据表 3.在坐标纸上建立直角坐标系 4.描点 5.当散布图上出现明显偏离其他数据点的异常点时，应查明原因，以便决定是否删除或校正。,例1,表9.4.1列出了添加剂的重量和产出率的数据，请根据这些数据描绘出散布图并进行分析。,例2 某产品的产量与温度的观测数据如表8-11所示。 表8-11 产量与温度的观测数据,由此散布图可看出，y随x的增大而增大，且点子基本上集中在某一直线附近，与图8-7(a)相符，即产量与温度呈强正相关关系。,五、应用散布图、相关分析法的注意事项,1.对于散布图上出现的异常点，未经查明原因，不能任意剔除。 2.利用精确法计算相关系数后，未经进一步的检验，不能判断变量之间是否相关。 3.数据的收集要注意在相同的条件下进行，否则容易造成判断失误。 4.画法要规范，标注要齐全。比如在绘散布图时要注意终、横坐标的比例等。,第五节 数据分层,一、分层的依据二、分层的步骤三、应用分层法注意的事项,一、分层的依据,数据分层法（stratification）又称“分类法”、“分组法”。数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。 因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与统计分析表结合使用。,一、分层的依据,机器设备方面：设备类别、精密程度、役龄长短 操作方面：不同的操作条件、工艺要求、生产速度快慢和工作地环境 操作者方面：不同操作者年龄、性别、技术水平、工作班次 操作方法方面：不同流水线方式、机器种类 材料方面：产地、制造厂矿、成份规格、批料时间、投料批量 工作时间方面：不同日期、班次 检测方面：测量者、检测仪器、取样方法和取样条件 其他方面：地区、气候、使用条件、,二、分层的步骤,1.收集数据； 2.根据不同的目的，选择分层标志； 3.根据不同分层标志对数据进行分层； 4.按层归类统计； 5.画分层统计图表或分层进行统计分析。,例1,某轧钢厂有甲乙丙三个生产班组，一月份各轧钢2000吨，共轧钢6000吨，其中轧废169吨。 表9.5.1显示了甲乙丙三个生产班组每类废品的数据。,从表中的数据可以看出，甲班产生废品的主要原因是“尺寸超差”，乙班产生废品的主要原因是“轧废”，丙班产生废品的主要原因是“耳子”。,例2,某区局投递班某年上半年投递给据邮件发生差错50件。我们可以对数据进行如下分层，以便找出原因，明确责任，进行改进。 按发生差错的时间分层，见表8-2。,某超市在一个月中共收到表扬信78封.试用分层法分析服务质量状况.（见右图）,例3,例4,某服装厂生产一批男衬衫，经检验发现有下列几种不合格品：上领左右不对称5件、下摆窄宽件、钉袋过钉件、领面织疵件、卜领接线双轨1件、商标钉歪件、其它2件。试用分类法找到主要问题。,解题：,说明（1）：,1、某种质量问题的产品数从多到少为序排列，累计百分率在80%以内项目为主要质量问题。 提问：这批衬衫的主要质量问题是什么？ 学生回答。 答案：这批衬衫的主要质量问题是上领左右不对称和领面织疵。,说明（2）,2、主要质量问题一般为2-3项。如果项目太多，解决的时候就无处下手。 3、如果在实际分析中，累计百分率在80%以内的项目超过2-3项，则说明分类标准不恰当，需重新选择分类标准进行分类分析。,三、应用分层法注意的事项,1.不能把不是同一性质的数据混合在一起影响对问题的分析和判断。 2.对有些问题分层一次不够，还需进一步分层，这样效果可能会更好。,第六节