QC工具运用培训大纲-QC工具运用培训大纲.ppt

0 北京安泰钢研超硬材料制品有限责任公司QC工具运用培训大纲 质量控制部寇彬2012年11月 1 TQM QCC常用工具 大纲内容 简单图表 条状图 折线图 饼图 QC老7手法 5图1表1法 鱼刺图 排列图 散布图 直方图 控制图 调查表 分层法 QC新7手法 树图 关联图 亲和图 矩阵图 矩阵数据解析法 PDPC法 矢量图 其他工具方法 头脑风暴 水平对比 2 简单图表 简单图表定义 现场的数据或情报 用点 线 面来表示大概情况及细微变化的图形称为图表 表述优先顺序 图 表 文字常见不好现象 罗列一大堆数字 文字 不习惯用表 用图来展示 3 依使用目的 分析用图表 管理用图表 计划用图表 统计用图表 计算用图表 说明用图表 简单图表 图表的分类 依数据性质 静态图表 动态图表依表现方法 形状 棒形图 面积图 扇形图 折线图 带状图 进度图 工程能力图 4 图名 图形的大小 坐标轴 刻度 零基准 划线 文字书写 数字的排列 图例 资料来源 简单图表 图表制作要领 5 条形图 柱状图 作图者及日期 张三 02 8 5X公司各部门02年7月份提案件数比较图 简单图表 用长方形的高低来表示数据的大小 并对数据进行比较分析 优点 1 异常数据一目了然 2 容易对照比较 3 易看出结论 6 折线图 又称趋势图 历史线图或推移图 波动图 123456 月 B班 A班 43210 不合格率 连杆A B两班加工不合格率月推移比较 简单图表 用来表示特性数据随时间推移而波动的状况 上图缺点 缺不合格率目标线 统计不合格率数字再放大 如PPM 7 简单图表 折线图的作用 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 如 次品率推移图 8 雷达图常用来检查工作成效 既体现单项 又体现整体 创意提案 简单图表 9 简单图表 雷达图实例 10 质量管理活动进度表 简单图表 甘特图常用来表示进度 11 简单图表 甘特图的作用 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 12 简单图表 过于简单 甘特图的不足之处 1 不能清晰和严密的显示各项工作之间相互关联 互为条件 互为因果的依存关系2 不能显示在时间上的先行和后续的衔接关系3 不能找出关键作业和路线4 不易对工期的缩短和资源利用进行优化 后面讲到的箭条图正是为了克服甘特图的上述缺点而创造出来的一种多功能的制定和管理计划的方法 13 流程图将一个过程的步骤用图的形式表示出来 简单图表 流程图的符号意义 椭圆 开始和结束长方形 活动说明菱形 决策箭头 活动流向 14 简单图表 流程图的作用 1 工作内容之表示 2 容易掌握工作站 3 教育培训 说明用 工作说明 内容之简易表示方法 15 圆图 又称扇形图 饼图 把数据的构成按比例用圆的扇形面积来表示 参考基准线 12点的位置 N 16848件 简单图表 16 简单图表 17 简单图表 箱线图 18 简单图表 箱线图其绘制须使用常用的统计量 最适宜提供有关数据的位置和分散的参考 尤其在不同的母体数据时更可表现其差异 其中应用到了分位值 数 的概念 主要包含六个数据节点 将一组数据从大到小排列 分别计算出他的上边缘 上四分位数 中位数 下四分位数 下边缘 还有一个异常值 作用1 直观明了地识别数据批中的异常值2 利用箱形图判断数据批的偏态和尾重3 利用箱形图比较几批数据的形状 19 箱线图 简单图表 20 散点图 ScatterPlot 表示几个变量之间的相关关系 简单图表 21 散点图的相关关系 无相关 阳的相关 阴的相关 曲线关系 散点图 ScatterPlot 22 3D散点图 3DScatterPlot 简单图表 23 调查表概念 调查表又称记录表 检查表 核对表 统计分析表 是记录 收集数据的一种统计图表 方式统一 格式多样 是指为使数据好整理 便于分析 而事先设计好的表格和图表 定义 在日常生产或管理过程中 对相关的事项进行事先检查和检验 以防止出现问题 为留下记录而检查 便于日后进行分析 通过观察全体的情况 以判断是否发生定期的变化 利用调查表可以依靠简单的检查就可以获得重要的情报 检查时不会遗漏掉重要的项目 作用 思考 我们工作中用了哪些调查表 思考 我们所用调查表的作用是什么 24 调查表分类 记录用表 把数据分为几个项目类别并加以表示的表格和图表 这种调查表实际就是每天的记录用表 如不良品记录 修理记录等 检查用表 是指把事先确认的东西罗列在表格上 并按罗列的项目一一进行检查的表格和图表 这种调查表会对事情的确认有帮助 无论谁做都可以事先预防事故 如故障检查表 设备点检表等 分类 调查表细分 数据分布调查表不良项目调查表缺陷位置调查表不合格原因调查表检查确认调查表 注意 还有其他类型调查表 25 调查表应用 确定检查的项目 确定检查的频率 确定检查的人员及方法 相关条件的记录方式 如作业场所 日期 工程 等 确定调查表格式 图形或表格 确定检查记录的符号 如 正 基本步骤 1 定出要处理的数据和分类项目数据和分类项目可以以因果图的结果和因素来实现2 根据目的的不同定出记录的方式使用表格可以处理许多分类项目使用图表可以标明位置3 根据调查表的要求收集和记录数据可以直接用数据表示 也可以加入通过 等符号表示的更多数据 调查表制作 26 调查表注意事项 对需要调查的项目应划分层次 便于数据分析 要做到简单易懂 能够一目了然 使记录的项目没有遗漏 要做出合计 平均 比例等计算栏 以使检查后容易计算 标明调查人 调查时间 调查目的等 调查表设计要考虑分层法 练习 今日听课人员调查 按本企工龄分段调查 按所在部门分类调查 按职务层次分类调查 要求 作数据分布调查表 并实际调查 可分三个组各选一主题进行调查 27 分层法概念 分层法又叫分类法 分组法 它把所搜集到的质量数据性质相同 条件相同的归为一组 把划分的组叫作 层 它是按照一定的特征 把收集到的有关某一特定主题的统计数据加以归类 整理和汇总的一种方法 把杂乱无章和错综复杂的数据加以归类汇总 可以清楚地反映产品质量波动的原因和变化规律 以便采取措施加以解决 差别是一种客观存在 差别的输入必然产生差别的输出 分层就是要找出这种客观差别并加以区别 有差别之处就可应用分层法 分层法的应用范围极其广泛 分层法是一种基本的思维模式 物以类聚 人以群分 应用好分层法对工作对生活都非常有用 例 员工考评 意义 定义 目的 28 分层法引例 漏油调查表 调查结论 为降低漏油率 应选方法C 应用甲厂材料 结论可靠吗 29 分层法引例 漏油分层表 36 32 42 22 调查结论 当用甲厂材料时 应选方法B 当用乙厂材料时 应用方法C 我们有何启发 运用分层法时 不宜简单的按单一因素分层 必须考虑各个因素的综合影响效果 30 分层法应用步骤 确定研究主题和收集数据的范围 按不同的分层标志对数据分类 画分层数据表 分层数据观察分析 操作人员 按个人 年龄 性别 工龄 班次 技能等 机器设备 按设备类型 新旧 工装模具等 原材料 按供方 产地 成分 批次 库存时间等 产品 规格型号 复杂性 成熟与否 使用地域等 加工方法 按加工方法 生产工艺等 环境 按气象情况 室内环境 操作环境等 测量 按测量手段 测量工具 测量人员等 时间 按上 下午分 按年 月 日分 按季节分 其他 按发生位置等 一般可采用以下因素分层 人 机 料 法 环 量 时 其他 选择分层标志 设计表格并收集数据 分层标志的选择 31 分层法注意事项 用多种因素进行分层由于事先不知道是哪个因素产生的影响最大 因此不宜简单的按单一因素分层 必须考虑多个因素的综合影响效果 注意分层的原则分层的原则是使同一层次内的数据波动幅度尽可能小 而层与层之间的差别尽可能大 不同层次的数据应按相同的方法进行统计 以利于相互比较 本身无图形 其他统计方法 如直方图 排列图 散布图等结合运用 讨论 我们工作中做了哪些分层法分析 32 帕累托原理 J M Juran 少数重要因素原则 用于质量管理 在日本引发质量管理革命 从而帮助日本在战后赶上并在部分领域超过美国 80 20原则是质量运动的主要理论支柱 少数重要因素原则 原则 很少百分比的质量因素导致极大百分比的质量缺陷 分析 发现重要的导致质量问题的因素 解决 集中精力解决这些少数重要问题 而不是解决所有问题 TQC 事先解决 而不是事后校正日本企业50 60年代运用这一原则在众多领域达到世界领先水平 33 排列图概念 排列图 帕累托图 是对于不良 缺点等事情发生的结果 按照其产生的原因或现象进行分类 再按类别大小顺序排列 以图表的形式表达的图 不合格项目 34 排列图分类 排列图是用来确定关键的少数的方法 根据用途 排列图可分为分析现象用和分析原因用排列图 1 分析现象用排列图 不良结果 A质量 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 分析原因用排列图 过程因素 A操作者 班次 组别 年龄 经验 熟练情况以及个人本身因素等B机器 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 工序先后 作业安排 作业方法等 E环境 气候 生产环境等 排列图不仅质量部门好用 结合前面分层法与调查表 35 排列图制作步骤 注意 排列图的制作离不开分层法与调查表 排列图是基于分层法与调查表数据基础上的分析方式 利用Excel制图工具 可快速作出简易的排列图 为发现主要原因也可制作饼图 注意数据由大至小排列 36 排列图制作步骤一 第一步 确定所要调查的问题以及如何收集数据1 选题 确定要调查的问题是那一类问题 如不合格项目 损失金额 事故等2 确定问题调查的期间 如3月1日 4月30日3 确定哪些数据是必要的 以及如何将数据分类 如按不合格类型 不合格发生位置 工序 人机物法分 分类后将不常出现的项目归为 其他 项4 确定收集数据的方法 以及在什么时候收集数据 通常采用调查表的形式收集数据 37 排列图制作步骤二 第二步 设计数据记录表并将数据填入表中并合计 某机型不合格项调查表 38 排列图制作步骤三 第三步 制作排列图用数据表 表中列有各项不合格数据 累计不合格数据 各项不合格所占的百分比及累计百分比 排列图数据表 39 排列图制作步骤四 第四步 按数量从大到小顺序 将数据填入数据表中 其他 项的数据由许多数据很小的项目合并在一起 将其列在最后面 排列图数据表 40 排列图制作步骤五 第五步 画两根纵轴和一根横轴 左边纵轴标上件数 频数 的刻度 右边纵轴标上比率 频率 的刻度 最大刻度为100 左边总频数的刻度与右边总频率的刻度 100 高度相等 横轴上将频数从大到小依次列出各项 左边纵轴标上件数 频数 的刻度 最大刻度为所有件数的累计之和 右边纵轴标上比率 频率 的刻度 最大刻度100 横轴上将频数从大到小依次列出各项 其他 项放在最右端 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 41 排列图制作步骤六 第六步 在横轴上按频数大小画出矩形 矩形高度代表各不合格项频数的大小 在每个直方柱右侧上方 标上数值 频数和累计频率百分数 描点 用实线连接 画累计频数折线 在靠近左端纵坐标的空白处注明累计频数N 42 排列图制作步骤六 43 排列图制作步骤七 第七步 在图上记入有关必要事项 如排列图名称 数据 单位 作图人姓名以及采集数据时间 主题 数据合计数等 4月1日至4月6日 44 排列图注意事项 分类方法不同 得到的排列图不同 通过不同角度观察问题 把握问题的实质 需要用不同的分类方法进行分类 以确定关键的少数 这也是排列图分析方法的目的 为了抓住关键的少数 在排列图上通常把累计比率分为三类 在0 80 间的因素为A类因素 也即主要因素 在80 90 之间的因素为B类因素 也即次要因素 在90 100 之间的因素为C类因素 也即一般因素 如果其它项所占的百分比很大 则分类是不够理想的 出现这种情况 是因为调查项目分类不当 把许多项目归在了一起 这时应考虑采用另外的分类方法 如果数据是质量损失 金额 画排列图时质量损失在纵轴上表示出来 横轴的项目以5 7个为宜 45 排列图作图练习 某班组焊接不良统计 3月27日 4月26日 练习 根据上表制作排列图 46 因果图概念 引言导致过程或产品问题的原因可能有很多因素 通过对这些因素进行全面系统的观察和分析可以找出起因果关系 因果图是简单易行的方法 是便利的工具 定义因果图 鱼刺图 特性要因图 石川图 是一种主要用来分析质量特性 结果 与可能影响质量特性的因素 原因 之间关系的一种工具 目的明示问题的结果和原因之间的因果关系 以利于找到问题的结症所在 从而采取针对性的措施解决问题 通过对要因的重点标示 可以决定分析解决问题的优先顺序 47 因果图类型 原因追求型 以列出可能会影响过程 或流程 的相关因子 以便进一步由其中找出主要原因 并以此图形表示结果与原因之间的关系 因果图类型 对策追求型 此类型是将鱼骨图反转成鱼头向左的图形 目的在于追求问题点应该如何防止 目标结果应如何达成的对策 故以特性要因图表示期望效果 特性 与对策 要因 间的关系 48 因果图制作步骤 1 选题 根据需要确定质量特性 结果 2 将特性写在纸的右侧并用方框框起来从左向右画出主骨 通常为原因追求型因果图 3 列出影响大骨的原因作为中骨 列出影响中骨的原因作为小骨 4 根据对结果影响的重要程度 将对结果有显著影响的重要因素标出来 5 在因果图上标注必要的信息 因果图名 小组名 时间 制作人等 49 因果图举例 50 因果图举例 51 因果图注意事项 1 画因果图时要进行头脑风暴法 充分发扬民主 各抒己见 集思广义 记录所有人的意见 2 确定的原因应尽可能具体 对分析出的末端原因 都应该到现场进行观察 测量 试验等 加以确认 3 有多少个质量特性 就要画多少张因果图 也就是说 一质量问题只画一张因果图 因果图只能用于单一目标分析 4 因果图的层次应当分明 分解原因应当分解到能采取措施为止 末端原因 连问几个为什么 两层以上 5Why法 5 对分析出来的所有末端原因 都应到现场进行观察 测量 试验等 加以确认 6 因果图常同排列图 对策表联合起来应用 通称为 两图一表 练习 对劳动纪律差制作原因型因果图 52 头脑风暴 定义 头脑风暴 又叫畅谈法 集思法 它是采用会议方式引导每个参加人员围绕某个中心 如质量问题 广开言路 激发灵感 在自己的头脑中掀起风暴 毫无顾忌 畅所欲言地发表独立见解的一种方法 注意 运用头脑风暴时不能脱离现场 关注三现 现场 现物 现状 53 头脑风暴 运用头脑风暴注意事项 平等 明确目的 依次一个观点或意见 可以补充但不能评论 批驳 当面记录 持续到无人发表意见为止 重述每个人观点 整理归纳 亲和图 54 亲和图 定义 亲和图又称为KJ法 是由日本学者川喜田二郎于1970年前后 开发并加以推广的方法 这种方法是针对某一问题 充分收集各种经验知识 想法和意见等语言 文字资料并汇总 然后按照相互的类似性和亲和性进行归纳 使问题明确起来 以利于问题解决的一种方法 55 如何做亲和图 在做亲和图之前先通过脑力风暴法 获得各种创意 然后绘制亲和图 一般做法的步骤是 1 定问题 一般用一个短句说明要想解决的问题 譬如 如何预防发出没有签名的图纸 2 创意 每个成员针对问题思考5分钟 把各自的创意写在一张张卡片上 一个创意写在一张上 可以在桌子上用卡片来分类 也可以写在带有不干胶的小纸片上 以后可以把它贴在大家看得见的地方进行分类 这时不要相互交流 3 进行脑力风暴 在会上 每人轮流宣读自己的创意 也可以由主持人宣读 一直轮流到把所有的创意都发表完 在这个过程 每个成员可以接受他人的启发 增加新的创意 边听边写 论到自己时宣读 这时候不要进行任何讨论 更不要评论别人意见 甚至笑话别人 有些 古怪 想法会给众人很大的启发 达到创新目的 56 如何做亲和图 4 创意归类 每个成员轮流把自己的卡片 小条 与自己认为相同的创意放在一起 贴在一起 但不要把别人内容贴得看不见 做法可以结合脑力风暴同时进行 第一个人宣读好后 先放 贴 出来 第二个人宣读好后认为与第一人相同 就放 贴 在一起 如不同 就另外放 贴 开 第三人照样做下去 一直把所有的卡片 小条 放 贴 完为止 千万不要事先定好有哪些类 然后再按类去摆 这样做会影响思路的开拓 应该按照自然进行归类 不要认为自己的创意与前面的相似 就不宣读了 应该也要宣读和放卡片 这样说明这个创意有多少人同意 在这个过程不要去讨论 更不要争论 或者严格定义 为什么把这些想法放在这一类 有的时候 如果适合的话 可以把同一个想法写成两个 分别归到不同的类目中去 57 5 澄清问题 如有成员对他人创意不理解 可以花些时间听取提出者进一步阐述本意 6 集体检查 讨论一下每一个类别 不是个别的创意 是否有应该与其他类别合并 如果有 就做一些调整 检查一下 是否有必要把过分大的类别再分分小 使类别更加切合实际情况 7 类别起名 当所有的类别都认为合适以后 就给每一个类别起一个名字 8 讨论 针对以上所确定的大类开始集体讨论 是否能够取得统一的看法 以便采取统一行动 必要时还可以采用排列图把创意进行排队 采用鱼刺图对原因归类 一直达到目的为止 9 归档 必要时把材料整理 写明参加者 日期等归档 将来 如果问题没有解决时还可以拿来参考 一直到问题解决为止 如何做亲和图 58 使用时机 亲和图 59 实例 亲和图 60 关联图 定义 为了对原因复杂的问题进行整理 找出与此问题有关的所有要因 并将重点加以集中 并进行解决的方法称为关联图法 它是解决关系复杂 因素之间又相互关联的原因与结果 或目的与手段等的单一或多个问题的图示技术 是根据逻辑关系理清复杂问题 整理语言文字资料的移植方法 61 关联图分类 多目的型 两个以上目的 单目的型 单一目的 62 关联图分类 中央集中型 单向聚集型 63 关联图举例 64 关联图举例 65 原则一 在关联图上 就问题点或与其有关的许多原因 都用简短的语句或词语描述 用方形或圆形的线圈起来 并将想要解决的问题或必须达成的目标 用有色的线或双重线圈起来 关联图绘制原则 原则二 各要因间的关系必须用箭头表示 箭头方向由原因朝向结果 若以 目的 手段 关系来使用关联图时 箭头的方向由手段朝向目的 原则三 被确定为特别重要的要因上 要用特殊方式表现出来 66 关联图绘制步骤 步骤一 决定主题步骤二 列举原因步骤三 整理 归纳步骤四 连接原因和结果 目的和手段 步骤五 明确重点 将要因标识步骤六 写出结论 作出总结 关联图 67 系统图 定义 系统图又称树型图或树图 它就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段 系统地展开 并绘制成图 以明确问题的重点 寻找最佳手段或措施 系统图可以用来分析原因 一般不用于分析原因 68 图例 系统图 69 图例 系统图 70 构成要素展开型将改善的对策与内容之间的相关性显示出来 能够了解构成改善对策的事物 并依构成要素进行第一次 第二次 第n次展开措施展开型显示目的与手段之间的相关性 将达成目的的所有手段均书写出 具体地表现达成目的的可能对策 并依据对策展开对策进行第一次 第二次 第n次展开 系统图种类 71 系统图绘制步骤 步骤一 确定具体目的后目标要把用系统图最终要达到的目的或目标 明确地记录在卡片上 步骤二 提出手段和措施为了达到预定的目的或目标 必须召开会议集思广益 提出必要的手段措施 并依次记录下来 系统图 72 步骤三 进行评价要对提出的手段 措施一一进行 每项手段措施是否适当 可行或是否需要经过调查才能确认评价用 表示 表示可行 表示调查之后才能确认 表示不可行 系统图 73 步骤四 绘制手段 措施卡把经过评价后提出的手段 措施 用通俗易懂的语言写在卡片上步骤五 形成目标手段的系统展开步骤六 确认目标能否充分地实现步骤七 制定实施计划 系统图 74 系统图 事例 某公司是从事书籍装订布生产的专业厂家 但在作业时 按布幅方向发生断裂的不合格品每月平均有59件之多 而且一旦发生不合格品 与其相关的作业就必须停机 每一件不合格品就会造成80 90米的产品报废于是 公司将 把断裂而造成的不良降低到最小 设定为目标 制定系统图 75 系统图图例 76 分析原因常用QC工具 三种常用分析原因QC工具的比较 77 矩阵图 定义 利用多元性思考 分析现象 问题 原因三者的关系 促使问题点逐步明确的方法 问题与因素 因素与因素 现象与因素 用不同符号表示相关程度 作用 从多维问题事件中确定关键点 目的或结果有两个以上 而要找出原因或者问题时 用着方便 找关联性 寻找产品的不良现象与原材料 设备 工艺之间的关系确定系列产品的研制或改进的着眼点 78 图例 矩阵图 79 图例 两个对应事项的关系 型矩阵图 L 矩阵图 80 图例 由两个L型矩阵图组合而成 型矩阵图 T 矩阵图 81 型矩阵图 Y 图例 三个L型矩阵图的组合 矩阵图 82 型矩阵图 X 图例 四个L型矩阵图的组合 矩阵图 83 A公司印刷封面 因经常脏污报废太多而大伤脑筋 尤其是由于淡色品种的产品增加 脏污现象更加严重 最终不合格品竟超过10 于是公司决定进行脏污不合格进行研究 事例 矩阵图 84 第一步 分析首先要解决的问题 矩阵图 85 第二步 查找原因 矩阵图 86 第三步 寻求对策 矩阵图 87 矩阵数据解析法 定义 矩阵图上各元素间的关系用数据定量化表示 能更准确地整理和分析结果 这种可以用数据表示的矩阵图法 叫做矩阵数据分析法 在QC新七种工具中 数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法 但其结果仍要以图形表示 原理 在矩阵图的基础上 把各个因素分别放在行和列 然后在行和列的交叉点中用数量来描述这些因素之间的对比 再进行数量计算 定量分析 确定哪些因素相对比较重要的 应用时机 当我们进行顾客调查 产品设计或者其他各种方案选择 做决策的时候 往往需要确定对几种因素加以考虑 然后 针对这些因素要权衡其重要性 加以排队 得出加权系数 譬如 我们在做产品设计之前 向顾客调查对产品的要求 利用这个方法就能确定哪些因素是临界质量特性 88 矩阵数据解析法 如何使用矩阵数据分析法下面通过例子来介绍如何进行矩阵数据分析法 1 确定需要分析的各个方面 我们通过亲和图得到以下几个方面 需要确定它们相对的重要程度 易于控制 易于使用 网络性能 和其他软件可以兼容 便于维护 2 组成数据矩阵 用Excel或者手工做 把这些因素分别输入表格的行和列 如表所示 89 矩阵数据解析法 3 确定对比分数 自己和自己对比的地方都打0分 以 行 为基础 逐个和 列 对比 确定分数 行 比 列 重要 给正分 分数范围从9到1分 打1分表示两个重要性相当 譬如 第2行 易于控制 分别和C列 易于使用 比较 重要一些 打4分 和D列 网络性能 比较 相当 打1分 如果 行 没有 列 重要 给反过来重要分数的倒数 譬如 第3行的 易于使用 和B列的 易于控制 前面已经对比过了 前面是4分 现在取倒数 1 4 0 25 有D列 网络性能 比 没有 网络性能 重要 反过来 网络性能 比 易于使用 重要 打5分 现在取倒数 就是0 20 实际上 做的时候可以围绕以0组成的对角线对称填写对比的结果就可以了 90 矩阵数据解析法 表1 矩阵数据分析法 91 矩阵数据解析法 4 加总分 按照 行 把分数加起来 在G列内得到各行的 总分 5 算权重分 把各行的 总分 加起来 得到 总分之和 再把每行 总分 除以 总分之和 得到H列每个 行 的权重分数 权重分数愈大 说明这个方面最重要 网络性能 34 9分 其次是 易于控制 26 2分 92 过程决策程序图 定义 过程决策图简称为PDPC ProcessDecisionProgramChart 是为了完成某个任务或达到某个目标 在制定行动计划或进行方案设计时 预测可能出现的障碍和结果 并相应地提出多种应变计划的一种方法 作用 用途广泛 制定方针目标 新产品研制计划 攻关课题的实施方案 组织均衡生产 材料供应 谈判 93 过程决策程序图 图例 A0表示初始状态Z表示理想目的 94 过程决策程序图举例 新产品开发途中发生问题解决的PDPC例 95 过程决策程序图 注意事项 1 采用否定式提问法完善和优化程序2 最终实现理想目的 只实施一个方案3 动态调整过程决策程序方案 96 矢量图 矢量图 矢线图 箭条图 推进工程项目时对必要的各项作业按其从属关系用网络表现的矢量图 为了制定最佳的计划 有效地进行进度而作成的关键路线法组成内容 1 作业名称或代号 一般标注在箭条的2 箭条线 实 虚3 作业时间 一般标注在箭条的下面4 粗实箭条线 表示要用去最多的时间 是整个工程 产品 的关键作业路线 97 矢量图 98 直方图概念 定义 直方图是将数据按顺序分成若干间隔相等的组 以组距为底边 以落入各组的数据频数为依据 按比例构成的若干矩形条排列的图 TL公差下限TU公差上限 直方图作用 观察与判断产品质量特性分布状况 判断工序是否稳定 计算工序能力 估算生产过程不合格品率 99 直方图制作步骤 直方图的制作基于大量调查数据 数据应是计量型数据 采用随机抽样方式获得 统计数据的特征值必要时应计算出 标注于直方图中 100 直方图制作步骤 步骤1 收集数据 为使数据能准确地反映整体的分布 数据一般应大于50个 并记录数据的总数 N 步骤3 数据分组 确定组数k和组距h 步骤2 计算极差 找出数据最大值L和最小值S 计算极差R 数学家史特吉斯 组数k 1 3 32logN 为方便参照下表 为便于分组 一般取测量单位的奇数整数倍 组距h 极差 组数 101 直方图制作步骤 步骤4 确定各组边界为避免数据落在边界上 组的边界值单位应取最小测量单位的1 2 分组范围应包容最大值和最小值 两最值距两端边界应大致相等 第一组的下组界 最小值S 测量值最小单位的二分之一 或取组距的一半 第一组的上组界 最小一组的下组界 组距其余各组的下组界 前一组的上组界其余各组的上组界 前一组的上组界 组距 102 直方图制作步骤 步骤5 确定各组组中值组中值 某组上界值 某组下界值 2 步骤6 计算各组频数 制作频数分配表依照数值的大小计入各组界内 然后计算各组出现的次数 步骤7 绘制直方图横轴表示数值的变化 应容纳各分组 纵轴表示出现的次数 103 直方图示例 某罐头厂生产罐头 罐头容量规格为310 8g 绘制直方图 步骤1 随机抽检50罐罐头 即N 50 其数据如下 104 直方图示例 步骤5 各组的中心值 M 上组界 下组界 2 步骤6 计算各组频数 制作频数分配表 见附表 步骤2 最大值L 320 最小值S 302 极差R 320 302 18 步骤3 确定组数 K 7 组距H R K 18 7 2 5 取H为3 组距常取测定最小单位的奇数整数倍 步骤4 各组组界 第一组下界 S 最小测量单位 2 即302 0 5 301 5第一组上界 第一组下界 组距 即301 5 3 304 5第二组下界 第一组上界 304 5其他各组以次类推 计算各组的组界 步骤7 制作直方图 见附图 105 直方图示例 频数分配表 106 直方图示例 直方图 107 直方图观察分析 正常型 中央有一顶峰 左右大致对称 左右逐渐降低 工序运行正常 偏向形 有偏左 偏右两种情形 原因是 加工者担心出现不合格品 在加工孔时往往偏小 加工轴时往往偏大造成 目的 通过直方图形状 判断生产过程是否正常 并找出产生异常的原因 主要有六种形状 正常型 偏向型 双峰型 锯齿型 平顶型 孤岛型 108 直方图观察分析 锯齿型 双峰型 图形呈锯齿状参差不齐 多半是由于分组不当或检测数据不准而造成 出现两个顶峰 极可能是由于把不同加工者或不同材料 不同加工方法 不同设备生产的两批产品混在一起形成的 109 直方图观察分析 孤岛型 分布有明显间隔 由于测量有误码或生产中出现突发异常因素影响 如材料变化 刀具严重磨损 操作失误 读数错误等 平顶型 无突出顶峰 通过由于生产过程中缓慢变化因素的影响造成 如刀具磨损 110 直方图与规格界限比较 理想型 直方图分布中心与公差中心近似重合 直方图分布在公差范围内且两面边均有余量 偏心型 分为左偏心和右偏心 直方图分布在公差范围内 但分布中心和公差中心有较大偏移 此时应采取措施 调整分布中心 使数据的平均值与公差中心重合 否则可能出现废品 通过用直方图分布和公差比较 判断工序质量 如发现异常 及时采取措施 预防产生不合格产品 111 直方图与规格界限比较 无富余型 直方图分布在公差范围内但两边没有余地 此时应设法提高工序能力 即减少标准偏差 否则会出现废品 能力富余型 直方图分布在公差范围内但两边有过大的余地 出现质量过剩 传统观点认为此时可考虑放宽加工精度 或减少检验频次 降低鉴定成本 112 直方图与规格界限比较 能力不足型 直方图分布超过公差范围 有三种情况 仅超出公差下限 仅超出公差上限 公差上下限均超出 此时已出现不合格品 应查明原因 应采取措施 如调整尺寸分布中心 提高加工精度 113 直方图的作用 测知工序的过程能力 是过程能力的最好最直观的写照 直方图中心越接近规格中心 表示过程越集中 分布在规格界限内 表示过程散布小 计算产品的不良率 根据不良数量可以直接计算出来 无论是计数值还是计量值都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主管对下属进行控制的有效手段 数据真是性的判断手段 114 直方图的作用 测知分布形态以此制定产品的规格如果规格尚未确定 可以使用平均值加减4倍标准差的方式指定上下限 即公差为标准差的8倍 达到理想型分布 设计合理的控制界限一般为正负 3 99 73 的概率 115 直方图注意事项 直方图的原理是基于正态分布 特别适用于计量值 使用直方图计算平均值和标准差s时 应剔除差距太大的数据 确定组界时 应注意所有数据都要归入所在组中 作直方图时 数据尽可能多 一般不能少于50个 注意恰当的分组 数据少时少分组 数据多时多分组 如果数据少时分组过多 各组内数据出现的频率太少 难以发现数据的分布规律 利用样本直方图求出的X和标准差s是总体平均值和标准差的估计值 116 直方图练习 某公司对生产的电线直径进行抽检 以下是100个数据 规格是0 649 0 01用直方图进行分析 117 过程能力 指工序处于稳定状态下 在经济及其他条件允许的范围内 工序保证产品质量的能力 若通过控制图显示过程非受控 那么计算过程能力没有意义 B 6 6倍标准差 T 产品质量特性值的要求 即公差 规格 范围B 表示过程能力 过程能力分析 工序的质量能力必须在过程正式运作前予以确定 同时在运作过程中要持续稳定保证这个能力 在 3 分布范围内的概率分布99 73 表示该过程产品质量波动的范围 过程能力指数 过程能力满足质量要求 规格 的程度 Cp CapabilityofProcess 118 过程能力的理解 TU TL T TU TL 3 3 6 Cp B T 1 TU TL T TU TL 3 3 6 Cp B T 1 过程结果好于过程目标 过程结果等于过程目标 过程结果差于过程目标 119 过程能力指数的计算 120 过程能力指数计算示例 1 某零件尺寸规格为20 0 15 抽取n 100 计算X 20 05 s 0 05 计算过程如下 M 20 0 05cpk T 2 6S 0 3 2 0 05 6 0 05 0 67 121 对正态分布数据的工程能力分析 例题1 为了工程能力分析 20天各选5个核心部品特性值的长度 mm 的测定DATA如下 通过正态性检定 NormalityTest 确认DATA是正态分布 核心部品的规格是按顾客要求600mm 2mm 通过以下DATA做工程能力分析 598 0599 8600 0599 8600 0 600 0598 8598 2599 4599 6 599 4599 4600 0598 8599 2 599 4599 6599 0599 2600 6 598 8598 8599 8599 2599 4 600 0600 2600 2599 6599 0 599 0599 8600 8598 8598 2 600 0599 2599 8601 2600 4 600 2599 6599 6599 6600 2 599 2599 0599 6600 4600 0 599 0599 6599 4599 2597 8 600 4599 6600 0600 8600 4 599 4599 0598 4599 0599 6 598 8599 2599 6598 6599 8 599 6599 2599 6600 2599 8 599 6600 0599 6599 2598 6 599 6601 2599 6600 2600 0 600 0599 4599 8599 2599 6 599 4600 0600 0599 2599 4 599 6599 8599 0599 6599 4 12345678910 11121314151617181920 把计量型数据的正态分布数据的工程能力通过Minitab分析 CapabilityAnalysis Normal 122 CapabilityAnalysis Normal 123 算出Z值 观察利用Minitab输出Z值的过程 良品的比率 工程不良率 算出公式 是标准正态分布函数的逆函数 利用Minitab可以求 还记得在基础统计的概率分布中求逆累计概率值的方法吧 Z Calc ProbabilityDistribution Normal CapabilityAnalysis Normal 124 从例题1的Session结果中确认ppmTotal后 通过Minitab算出Z值 Step1 良品率 r 计算 良品率 r 1 0 00636735 0 993632 在例题1的结果中 Overall ppmTotal为6367 35 按不良率换算是0 00636735 良品率如下 Step2 Calc ProbabilityDistribution Normal 选择逆累计概率 因为是标准正态分布函数 所以输入平均0 标准偏差1 输入常数 CapabilityAnalysis Normal 125 Step3 确认结果 通过以上结果 能确认Z值是2 4911 CapabilityAnalysis Normal 能知道这工程的 水准是ZLT 2 4911ZST 2 4911 1 5 3 9911程度 126 CapabilityAnalysis Binomial 下列数据表示某二次电池生产业体焊接后因Leakage所发生的不良品数 并计算了工程能力 样品大小是20 对二项分布DATA的工程能力分析通过Minitab分析计数型DATA的二项分布DATA工程能力 例题2 127 工程能力分析 Stat QualityTools CapabilityAnalysis Binomial 选择 样品大小同样时 样品大小不同时 选择输入样品大小的列 指定目标不良率 CapabilityAnalysis Binomial Step1 128 CapabilityAnalysis Binomial 在Pchart中没有脱离管理界线的点 所有点都在管理界限内任意地分布 因此工程处于稳定状态 累积不良率CHART Cumulative Defective 是确认数据是否具备对不良率提供稳定推定值 在图中样品10开始累积不良率没有大的变动而连接 并越来越接近于平均 因此可以判断对不良率的推定确保了充分的数据 这工程的不良率是43556ppm DPMO 可以知道此工程的Sigma水准为43556DPMO相应的ZLT 1 71ZST 1 71 1 5 3 21 结果解释 Step2 过程能力指数还是偏低 129 对二项分布DATA的工程能力分析通过Minitab分析计数型DATA的泊松分布DATA的工程能力 CapabilityAnalysis Poisson 下面数据是某PVC地面材料的每单位面积表面所发生的气泡不良率 按照抽样顺序表示 计算了工程能力 例题3 130 选择Stat QualityTools CapabilityAnalysis Poisson 样品大小相同时 样品大小不同时 选择输入样品大小的列 指定对每单位缺陷数的目标值 知道对总体缺陷数平均时 输入其值 CapabilityAnalysis Poisson Step1 工程能力分析 Capability Poisson mtw 131 在UChart中没有脱离管理界线的点 并所有的点任意地分布 因此工程处于稳定状态 在累积计DPUCHART CumulativeDPU 中可以确认DATA是否具备对DPU提供稳定推定值 因为样品18开始累积DPU没有大的变动接近于平均 所以根据这些DATA推定的DPU是正确 平均DPU是2 95个 每单位面积平均发生3个左右气泡不良 不良率为1 e DPU 1 e 2 95 1 0 0523397 0 947660这工程的 水准是相当于947 660DPMO的ZLT 1 6ZST 1 6 1 5 0 1程度 CapabilityAnalysis Poisson 结果解释 Step2 过程能力指数的评定 133 控制图应用 控制图的定义和功能一 定义 控制图用于区分由异常原因所引起的波动和过程固有的随机波动的一种统计工具 即用于判断过程正常还是异常的一种统计工具 二 功能 a 诊断 用于评估一个过程的稳定性 b 控制 决定某一过程何时需要调整 何时需要保持原有状态 c 确认 确认某一过程的改进效果 134 1 普通原因 引起的变异微小 在经济上不需剔除部分 如环境气候 设备本身精度 原料在允收范围内 熟练人员之间操作水平等 2 特殊原因 引起产品变异大 在经济上必须剔除的部分 如4M1E出现异常 3 中心线 CL 表示控制的平均值或平均数 4 控制上限 UCL 中心线上方的控制界限 5 控制下限 LCL 中心线下方的控制界限 6 控制状态 UC 记入控制图内的点子 能够在界限内随机分布 7 不在控制状态 记入控制图内的点子 落在控制界限上或之外 或在界限内呈一定规律分布 控制图应用 控制图的术语 135 控制图的两类错误 控制图应用 但抽查可能会犯错误 第一种错误 虚发警报 弃真 正常生产时点子偶然出现在界外 但判断过程异常 错误的概率是 第二种错误 漏发警报 取伪 过程已经异常 但仍然有部分产品处于界内 因此判断过程正常 UCL LCL CL 136 控制图应用 控制限的选定依据 控制图对过程的控制是通过抽样来进行的 很经济 休哈特的3 控制方式1 0 27 不会虚报2 增加点子非随机排列的判异准则 不会漏报3 实践证明这种控制方式最经济 137 3 控制的判稳准则 控制图应用 P 3 X 3 0 9973是基于正态分布的重要特性 假设产品的特性值服从正态分布 则产品特性值在区间 3 3 的分布概率为99 73 目前世界上大部分国家都采用3倍标准差为控制界限 如有一点出界就判异常是很可靠的 但只打一个点未出界可能是 过程稳定 虚报但若连续N个在界内 则 总 N 过程认为是稳态 个别点出界也可以 判稳原则 连续25点 界外数为0个连续35点 界外数不大于1连续100点 界外数不大于2 138 3 控制的判异准则 控制图应用 1 点子出界或恰在界限上2 连续3个点中2点在A区3 连续10个点中4点在A区4 连续7个点中3点在A区5 连续不小于9点的链 位于中心点同一侧 6 连续11点中至少有10点在中心线同一侧7 连续14点中至少有12点在中心线同一侧8 连续17点中至少有14点在中心线同一侧9 连续20点中至少有16点在中心线同一侧10 连续至少7点渐升或渐降11 连续7点中4点在B区12 连续至少11点在C区 139 选取控制图拟控制的质量特性根据质量特性及适用的场合选取控制图类型确定合适样本组 样本大小和抽取间隔 并假定在样本组内波动为系统因素引起 收集并记录20 25个样本组的数据 或使用以前所记录的数据 通常每组样本量n 4 5个 这样保证控制过程的检出率为84 90 计算各组样本的统计量 均值 标准差 极差等 计算控制界限值绘制统计图 计算各组的统计量分析样本点的排列形状 判断过程是否受控 控制图应用 控制图应用的程序 140 控制图的种类与适用场合 类别 名称 控制图符号 特点 适用场合 计量 均值 极差控制图 x R 最常用 判断工序是否正常的效 果好 计算R值的工作量小 适用于产品批量大且生产正 常 稳定的工序 值控 均值 标准差控制图 x s 常用 判断工序是否正常的效果 最好 但计算s值的工作量大 适用于产品批量大且生产正 常 稳定的工序 中位数 极差控制图 x R 计算简便 但效果较差 适用于产品批量大且生产正 常 稳定的工序 制图 单值 移动极差控制 图 X MR 简便省事 能及时判别工序是否 处于稳定状态 缺点是不易发现 工序分布中心的变化 因各种原因 时间或费用 每次只能得到一个数据或尽 快发现并消除异常因素 计数 不合格品数控制图 np 较常用 计算简洁 作业人员易 于掌握 样本含量较大 样本含量相等 值控 不合格品率控制图 p 样本取样量大 且计算量大 控制曲线凹凸不平 样本含量可以不等 缺陷数控制图 c 较常用 计算简洁 作业人员易 于掌握 要求样本量大 样本含量相等 制图 单位缺陷数控制图 u 计算量大 控制曲线凹凸不平 样本含量可以不等 控制图应用 141 控制图应用 类别 名称 符号 特点 适用场合 中心线 控制界限线 计量值控制图 平均值 极差控制图 X R X RM 中位数 极差控制图 单值 移动差控制图 平均值 标准偏差控制图 最常用 判断工序是否正常的效果好 但计算工作量大 适用于产品批量较大的工序 R X X R X RM X S 计算简便 但效果较差 适用于产品批量较大的工序 简便省事 及时判断工序状态 但不易发现分布中心的变化 因各种原因每次只能收集一个数据或希望尽快发现并消除异常因素 D4R X 2 659 RM D3R UCL LCL UCL LCL UCL LCL UCL LCL UCL LCL UCL 3 267 LCL不考虑 UCL LCL UCL LCL D4R D3R RM X 2 659 RM 正态分布 D8S D7S 142 控制图应用 类别 名称 符号 特点 适用场合 中心线 控制界限线 记数值控制图 不合格品数控制图 单位缺陷数控制图 缺陷数控制图 较常用 计算简便操作工人易于理解 样本容量相等 PN 计算量大 控制线凹凸不平 计算量大 控制线凹凸不平 UCL LCL 不合格品率控制图 PN P