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品管七大手法 魏永杰 統計工具的灵魂 文不如表表不如图 什么是品管七大手法 品管界用于收集数据 统计分析 真因查找 纠正预防等最有用的工具和方法 总结下来有7种最常用 且受到各行业品管人员的青睐 我们的工作是不增值的 又是严谨的 反馈问题是要用数据说话的 所以就必须要有一套协助我们工作的工具 提升我们的工作效率 经过七大手法的学习 让大家能够有效分析问题 迅速掌握问题重点 最终为解决问题提供数据或方向支持 学习七大手法的目的 一 七大手法简介 一法一表五个图 A 层别法 按层分类 分别统计分析 识类别B 查检表 调查记录数据用以分析 集数据C 柏拉图 找出 重要的少数 抓重点D 特性要因图 寻找因果关系 寻原因E 散布图 找出两者的关系 找相关F 直方图 了解数据分布与制程能力 看分布G 管制图 了解制程变异 现异常 注意 它们有一定的顺序 二 品管七大手法所体现的精神 1 用事实与数据说话 2 层层分解 重点管理 3 全面预防 4 全因素 全过程的控制 5 依据PDCA循环持续改善 三 层别法 定义 为区别各种不同原因对结果之影响 而以单个原因为主体 对象 分别作统计分析的方法 称为层别法 通俗点讲 就是大家先识别出想要的东西或数据 然后再用其它的工具进行收集和统计 分类 1 时间的层别 我们按日 周 月 季 年的统计 2 作业员 班组的层别 按线别统计 3 机械 设备层别 不同模具 不同机器 4 作业条件的层别 不同工艺 方法 5 原材料的层别 不同批次 不同材质的物料 6 地區的层別等 不同省份的销量 反馈等 XXX冲压成型质量状况日报表 实例一 按班别 模具层别 实例二 按人员和地区交叉层别 結果顯示 周師傅的方法配美國材料良品率最高 為98 四 查验表 为了便于收集数据 使用简单记录填记并予统计整理 以作进一步分析或作为核对 检查之用而设计的一种表格或图表 作法 1 明确目的 2 决定查检项目 3 决定检查方式 抽检 全检 4 决定查验基准 数量 时间 对象等 5 设计表格实施查验 1 记录用查验表 主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目 不良主因 工程分布 缺点位置等情形 必要时 对收集的数据要予以层别 2 点检用查验表 主要功用是为要确认作业实施 机械设备的实施情形 或为预防发生不良或事故 确保安全时使用 这种点检表可以防止遗漏或疏忽造成缺失的产生 把非作不可 非检查不可的工作或项目 按点检顺序列出 逐一点检并记录之 XXX设备每日检查表 项目 日期 收集数据应注意的事项 1 收集的数据必须真实 不可作假或修正 2 收集的数据应能获得层別的情報 3 查检项目基准需一致 4 样本数需有代表性 5 明确测定 检查的方法 6 明确查验样本的收集方法 记录方式 符号代表意义 7 慎用他人提供的数据 五 柏拉图 1897年 意大利学者柏拉图分析社会经济结构 发现绝大多数财富掌握在极少数人手里 称为 柏拉图法则 美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上 创出了 VitalFew TrivialMany 重要的少数 琐细的多数 的名词 称为 柏拉图原理 定义 根据所搜集之数据 按不良原因 不良状况 不良发生位置等层别标准 来寻求占最大比率之原因 状况或位置的一种图形 五 柏拉图 作法 注意事项 1 横轴为需统计的项目 依大小顺序由高而低排列下来 其它 项排末位 纵轴为不良率 不良数量等 2 次数少的项目太多时 可归纳成 其它 项 3 前2 3项累计影响度应在70 以上 柏拉图的用途 1 作为降低不良的依据 2 决定改善的攻击目标 3 确认改善效果 4 用于发掘现场的重要问题点 5 用于整理报告或记录 6 可作不同条件的评价 柏拉图实例 五 柏拉图 1 将各自每天的工作列个检查表出来 下班前对照检查一下你的工作是日事日毕吗 2 识别出影响本人工作效率的因素 并做出柏拉图 作业 六 特性要因图 鱼骨图 对于结果与原因间或所期望之效果与对策间的关系 以箭头连结 详细分析原因或对策的一种图形称为特性要因图 工程鱼骨图或因果图 它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明 又称 石川图 1 5M1E法 人 机 料 法 环 测 2 5W1H法 What Where When Who Why How 针对5M1E里的每个因素 再从5W1H六个方面进一步分析 3 脑力激荡法 BrainStorming 严禁批评 自由奔放 两类特性要因图 1 追求原因型 特性 机 人 料 法 环 测 模具定位不稳定 模具设计不合理 模具设备老化 模具改善不及时 设备维修不力 模具保养不当 品管人员检查不落实 责任心不强 模修人员技能不够 教育训练不够 产线未做好自主检查 质量意识不够 教育训练不够 规格不完善 钢材不良 新机种承接不力 治具不完善 自主检查未落实 品管管理方法不当 作业方法不当 项目改善不力 现场管理不严 模具 设备 人员 其它 方法 为什么废品率那么高 2 追求方法型 七 散布图 为研究两个变量间的相关性 而搜集成对二组数据 如温度与湿度或海拔高度与湿度等 在方格纸上以点来表示出二个特性值之间相关情形的图形 称之为 散布图 关系的分类 A 要因与特性的关系 B 特性与特性的关系 C 特性的两个要因间的关系 散布图的判读 1 X增大 Y也随之增大 称为强正相关 2 X增大 Y也随之增大 但增大的幅度不显著 Y X Y X 3 X增大时 Y反而减小 称为强负相关 4 X增大时 Y反而减小 但幅度并不显著 Y X Y X 5 曲线相关 X开始增大时 Y也随之增大 但达到某一值后 当X增大时 Y却减小 6 无相关 X与Y之间毫无任何关系 Y X Y X 实例 散布图判读注意事项 1 注意有无异常点 2 看是否有层别必要 3 是否为假相关 4 勿依据技术 经验作直觉的判断 5 数据太少 易发生误判 八 直方图 直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为横轴 并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积 用柱子排起来的图形 制作步骤 1 收集数据并计算 A 由全体数据中找到最大值与最小值 如 200个数据中之170和124 B 求出全距 最大值与最小值之差 全距 170 124 46C 决定组数 一般为10组左右 不宜太少或太多 参照下表进行分组 附表 132 162 166 137 145 153 148 127 155 136 144 157 150 136 126 132 127 147 144 151 137 150 133 162 147 150 157 145 156 152 150 167 152 142 147 142 137 148 143 152 145 136 134 160 142 149 167 146 157 163 139 160 153 147 148 140 152 150 142 153 142 152 144 158 143 148 152 147 153 164 126 159 154 156 147 141 170 151 141 150 137 151 147 152 144 147 142 142 150 150 127 162 160 142 140 143 126 152 147 149 170 124 最大值 最小值 D 决定组距 组距 全距 组数E 决定各组之上下组界 1 最小一组的下组界 最小值 测定值之最小位数 2 测定值为整数时 最小位数为1 测定值只有1个小数点时 最小位数为0 1 依此类推 2 最小一组的上组界 下组界 组距 123 5 4 127 5依此类推 F 作次数分配表 如附表 附表 2 制作直方图 画出短形方块及规格的上限及下限 如附表 直方图常见的形态 1 正常型 如附图 2 锯齿型 如附图 3 偏态型 如附图 4 绝壁型 如附图 5 双峰型 如附图 6 离岛型 如附图 7 高原型 如附图 双峰型 当直方图中出现了两个峰 这是由于观测值来自两个总体 两个分布的数据混合在一起造成的 如 两种有一定差别的原料所生产的产品混合在一起 或者就是两种产品混在一起 此时应当加以分层 平顶型 与双峰型类似 由于多个总体 多总分布混在一起 B 由于生产过程中某中缓慢的倾向在起作用 如工具的磨损 操作者的疲劳等 C 质量指标在某个区间中均匀变化 偏态型 由于某种原因使下限受到限制时 容易发生偏左型 如 用标准值控制下限 摆差等形位公差 不纯成分接近于0 疵点数接近于0或由于工作习惯都会造成偏左型 由于某种原因使上限受到限制时 容易发生偏右型 如 用标准尺控制上限 精度接近100 合格率也接近100 或由于工作习惯都会造成偏右型 陡壁型 当直方图像高山的陡壁向一边倾斜时 通常表现在产品质量较差时 为了符合标准的产品 需要进行全数检查 以剔除不合格品 当用剔除了不合格品的产品数据作频数直方图时容易产生这种陡壁型 这是一种非自然形态 锯齿型 当直方图出现凹凸不平的形状 这是由于作图时数据分组太多 测量仪器误差过大或观测数据不准确等造成的 此时应重新收集数据和整理数据 孤岛型 在直方图旁边有孤立的小岛出现 当这种情况出现时过程中有异常原因 如 原料发生变化 不熟练的新工人替人加班 测量有误等 都会造成孤岛型分布 应及时查明原因 采取措施 从以上直方图分布来看 可以根据分布情况 确定实际的产品规格或公差 规格 公差未定时 可以通过观察其分配型态 了解制程有无异常 规格 公差已定时 1 参考上节的作业 对影响你工作效率的因素进行5M1E分析 并做出鱼骨图 2 哪些因素与你的工作效率是正相关的 哪些是负相关的 列表说明 3 对影响你部门良率最强的那个工序的关键参数进行记录100个数据 每两个小时收集一次 一次收集五个 并画出直方图 如 缺胶 缩水的熔胶量 漏液的焊接高度 装配松紧的配件长度 直径等 作业 九 管制图 质量管理始于管制图 终于管制图 管制图 是一种以实际产品质量特性与根据过去经验所判明的制程能力的管制界限比较 而以时间顺序用图形表示者 由制程调查来改进制程能力 不断降低产品质量变异性 而提升产品质量的一种方法 它的主要工具为管制图 质量有两大特性 1 规律性2 波动性 正常波动 异常波动管制图的功效 a 及时掌握异常波动 克服影响因素 维持制程稳定 b 了解制程能力 Cpk Ca Cp c 应客户的要求 提供给客户作为质量控制的依据 管制图与常态分配 U 3r之范围近似地可看作是所有数据分布范围 近似程度为99 73 因此通常以u 3r作为管制上 下限 此即为肖华特博士 休哈特 所创的3r法 X RChart原理示意图 管制图种类 1 计量值管制图 管制图所依据的数据均属于由量具实际量测而得 A 平均值与全距管制图 X RChart B 平均值与标准差管制图 X rChart C 中位值与全距管制图 X RChart D 单个数据管制图 XChart E 最大值与最小值管制图 L SChart 2 计数据管制图 管制图所依据的数据均属于以单位计数者 如缺点数 不良数等 A 不良率管制图 PChart B 不良数管制图 PnChart C 缺点数管制图 CChart D 单位缺点数管制图 UChart 管制图依用途分 1 管制用管制图 用于控制制程之质量 如有点子跑出界限时 立即采取如下措施 A 追查不正常原因 B 迅速消除此原因 C 研究采取防止此项原因重复发生的措施 2 解析用管制图 A 决定方针用 B 制程解析用 C 制程能力研究用 D 制程管制之准备用 1 管制用管制图先有管制界限 后有数据 Processcontrolchart 2 解析用管制图先有数据 后才有管制界限 Set upchart 在计量值管制图中 X R管制图系最常用的一种 所谓平均值与全距管制图 系平均值管制图 XChart 与全距管制图 RChart 二者合并使用 平均值管制系管制平均值的变化 即分配的集中趋势变化 全距管制图则管制变异的程度 即分配的离散程度的状况 X R管制图的定义 TYPE SETUPCHART PROCESSCONTROLCHART CHART 23 95 23 93 23 91 RCHART 0 05 0 02 0 00 x RControlChart绘制步骤 Setupchart 解析用管制图 a 选定管制项目 工标作出规格 b 收集数据 x1 x2 x3 x4 c 计算各组平均值 x d 计算极差 R Xmax Xmine 计算总平均值 xf 计算极差平均值 R g 计算并绘出控制限X控制图中心限CLx X上限UCLx X A2R下限LCLx X A2RR控制图中心限CLR R上限UCLR D4R下限LCLR D3R A2 D4 D3由系数表查得 例題 用X R控制图来控制AGPGAP 尺寸单位为mm 请利用下列数据资料 计算其控制界限并绘图 1 收集数据并记入数据记录表2 计算各组数据的X3 计算各组R值4 计算总平均 X X 0 63 0 64 0 68 0 66 0 68 0 68 0 68 0 66 0 66 0 65 0 62 0 62 0 63 0 64 0 67 0 67 0 63 0 69 0 67 0 62 20 0 66 5 计算极差的平均值RR 0 08 0 07 0 06 0 09 0 10 0 08 0 07 0 11 0 07 0 08 0 08 0 08 0 08 0 07 0 11 0 11 0 10 0 07 0 03 0 03 20 0 086 计算控制限并绘制X控制图中心线 CLx X 0 66上控制限 UCLx X A2R 0 66 0 577 0 08 0 70下控制限 LCLx X A2R 0 66 0 577 0 08 0 61 R控制图中心线CLR R 0 08上控制限UCLR D4R 2 115 0 08 0 17下控制限LCLR D3R 0 0 08 0 7 將所求出之各X值及R值点入控制图上并將相邻两点用直线连接 注 先点R图 过程受控后 再点X图 8 制程状态检查 直至R图和X图都企稳 且制程能力指数达到要求为止 9 过程稳定后 将计算出的管制界限确定为 processcontrolchart 管制用管制图 之