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质量管理教育 中级 QC F进修 DHAC教育培训委员会 F 姓名 林国富2024浙江宁波1999年参加工作 2005年入社工作部门 制造二部品质技术系模具班班长工作经历 1999年 2002年在模具厂工作2002年 2005年派驻DHAC作支援及售后服务2005年 至今在做模具维修等工作培训资历 J级 F级培训J级 F级内部讲师培训深圳中商研究院 职业培训师培训兴趣 旅游摄影排球 自我介绍 课程 现场监督者 班长 指挥者 F课程的定义 掌握产品制造过程中最基础的必要技能 掌握品质领域业务推进中专业的必要技能 这个研修原本的对象是现场监督者 现场监督者 班长 指挥者 研修的内容是作为一个要成为现场监督者的员工 所需要学习的最基本的技能 因此沿用了以往的F课程这个名字 品质教育的必要性 一般论 通过五现 原 主义抓住事实 通过得到的信息进行适当的改善 管理 采集符合目的的数据 利用QC手法控制品质波动 为了使制造现场的全体员工拥有保持品质 品质提高的意识 品质教育也是开展源流强化中的一环 现场的改善活动 从制造现场角度来看有品质教育的必要性 从上级的指示来看有品质教育的必要性 必须要对全员持续进行必要的品质教育 福井社长在07年岁首感言中说道 希望大家重新用心领悟一次 品质 和 先进创造 是为了顾客和社会而存在的 不能忘记我们要时刻检证自己的行动是不是以顾客和社会为出发点 这正是源流强化的做法 确实地看准顾客 以现场为判断的基础是很重要的 到现场 查现物 看现实 以原理原则探求事实 现状 类似问题的发生次数没有减少 现场观察力和系统思考能力弱 在休闲速度的情况下 不能从现象即为对策的体制中变革出来 虽然可以提出解决方法 不能用KKD直接解决的问题因为不能明确真正原因而不断累积 不能反映到源流 SQC 统计品质管理 的必要性 用科学的分析进行源流改善 创造防止再发生的体质 目录 第 章品质管理的基础 品质管理和 关于品质 品质保证和产品责任 Honda的品质教育基本体系 ISO9000 第 章工序保证的方法 统计的思考方式 统计学方法的意义 基于事实进行管理的必要性 总体与样本 抽样 数据的种类 统计量 分布和概率 方差的加法性 二项分布 泊松分布 数据 测量值 的位数和取整方法 控制图 何谓控制图 R控制图 R控制图的制作方法 控制图的读法 控制图的使用方法 控制图的注意事项和遵守事项 其他的控制图 控制图的种类及选用方法 高级 检查 何谓检查 检查的功能 检查的分类 抽检 检查的实施 检查后的批次处理和检查正确性的管理 检查在品质管理中的作用和今后的检查 防范未然与再发防止 关于防范未然与再发防止 可靠性 工序 矩阵 解析报告 工序管理 何谓管理和改善 工序能力的把握 何谓管理 管理步骤 管理手法 工序品质管理表 作业标准 作业的防愚 防止人为失误 初期流动管理 初物管理 设备管理 计量管理 管理要点 高级 目录 第 章问题改善的方法 制造工序的改善 QC流程 何谓制造工序的问题改善 收集数据的目的和注意事项 改善的步骤 七工具 七道具的概要 检查表 帕雷托图 特性要因图 散布图 直方图 图表 控制图 分层法 新 七工具 关联图法 亲和图法 系统图法 矩阵图法 PDPC法 箭线图法 矩阵数据解析法 相关 回归直线 相关系数 决定系数 回归直线 相关系数 回归直线计算例 检验 估计 何谓检验 估计 检验 估计的事例 步骤 多变量解析 概论 何谓多变量数据 何谓多元回归分析 何谓定量化 类 何谓判别分析 何谓定量化 类 进行多变量解析时的注意事项 实验设计法 概论 何谓实验设计法 术语的说明 实验设计的种类 析因实验 单因素实验法 析因实验 双因素实验法 正交实验 实验在品质管理中的作用 高级 高级 高级 高级 第 章品质管理的基础 品质管理和TQM 关于品质 品质保证和产品责任 Honda的品质教育基本体系 标准化和ISO9000 品质管理的基础目录 品质不仅仅指产品 考虑服务 工作 对其品质进行管理也叫做品质管理 综合品质管理 TotalQualityManagement 的定义 综合品质管理 为了能在适当的时间以适当的价格提供具有让顾客满意的产品和服务 必须使公司的整体组织能够更有效率的运营 从而促成公司达成目标的体系活动 日本科学技术联盟 品质管理和TQM 的定义 站在顾客的角度利用五现主义和重点指向主体的 合理的 全公司的重复进行 进行强化公司体制的活动 以顾客的眼光强化所有工作品质的活动 主体的 自发的自律的 合理的 体系的科学的 全公司的 全员参加 人员和组织都向着 生气勃勃自主自立 的目标开展 什么是品质 Quality 管理 Management 是 活动 的意思 指的是 为了持续的有效率的达成一个目标 工作 所必要的所有的活动 例如 健康管理 就是为了维持改善健康状况而采取的活动目标管理 就是为了达成目标而采取的活动 TQM中品质的含义为所有 工作的品质 品质管理和TQM 品质管理 是为了实现顾客要求的品质而进行的 对于 所谓好的汽车是什么样子的汽车呢 这个提问的一般回答是 外形好 具有高速安定性 驾驶方便 燃料费合理 开起来舒服 具有耐久性 加速性好 没有故障 安全 容易修理 价格便宜 关于品质 回答的内容是顾客要求的品质 这些被称作品质要素 适用于收集用户的声音 品质特性 品质要素 车的加速性好 轮胎的咬合力 阻力 发动机输出功率 齿轮比 车重 事例 要素 使每个事物成立的基本内容和条件 特性 只有某个事物才具有的性质 字典 作为技术 制造部门讨论品质时 要用品质特性来讨论 不喜欢 物理的充足状况 魅力品质和必要品质 客户的满足感 喜欢 不充足 充足 一元品质 耐久性 燃料费 魅力品质 外型 最新装备 性价比 必要品质 安全性 故障 东京理科大学狩野教授 魅力品质 AttractiveQualityElement 一元品质 One DimensionalQualityElement 必要品质 Must beQualityElement 拥有这种品质是很正常的 就算充足也不会完全满意 安全性 故障率 这种品质越充足 满意度越高 油耗 耐久性 不充足也没有办法 但是充足的拥有这种品质会更加有魅力 新装备 设计 2关于品质 品质的循环 目标品质和顾客的要求相符 完成品质好 不良 返修少 的产品变得具有世界竞争力 品质 市场的品质 要求的品质 顾客要求的品质 完成的品质 制造的品质 生产的产品是否符合设计品质 顾客 使用的品质 评价的品质 对于商品客户的意见评价的品质 目标的品质 设计的品质 以顾客的要求为目标的品质 信赖性 安全性 作业标准 工位品质管理表 图纸 式样书 关于品质 对于顾客来说 交到他们手中的每一台车就是本田技研的代表 是顾客的宝贵财产 无论产量是10万台还是1万台 每一台都具有Honda全部的技术 担负着全部的信用 即使合格率是 剩下的1 交到顾客手中 就是 的不合格 3品质保证和产品责任 什么是产品责任 对于使用了设计 制造 标识有缺陷的产品的人 或是由于其结果受到损害的第三方 制造厂商和销售厂商该承担的赔偿责任 就是 保证顾客可以安心的购买产品 使用的时候拥有满足感 而且可以长期使用的品质 什么是品质保证 为了达成品质保证 将 统计品质管理 手法进行实践 通过检查保证品质 全数检查 在工位中加入品质项目 保证 工位能力的维持 品质的设计和工位编成 保证 重视信赖性 重点在事故发生之前进行未然防止 来保证 工位管理 产品开发 安全 环境和尊重个性 想要取得信用需要10年的时间 但失去信用只要一天时间 如果不能保证品质 品质保证的步骤 品质保证和产品责任 品质保证和产品责任 法的施工理由 补充 法 品质保证和产品责任补充 与汽车相关的PL诉讼事例 补充 事例 事例 品质保证和产品责任 市场措施内容 来自 主页 召回例 燃油泵 改善对策例 尾门 市场服务 雅阁前大灯 行走型除草机 第 章工序保证的方法 统计的思考方式 控制图 检查 防范未然与再发防止 工序管理 新车型投产流程 反映手法 开发 生产准备 量产 保证的阶段 设计仕样的设定 设计品质的评价 重要特性的选定 施工方法 工序设计 工序设备 初物的品质评价 工序的维持改善 满足品质目标的设计特性值的设定与试验评价 满足设计品质的施工方法 工序设计 源流保证设计品质与出荷品质的保证 教材章节 销售售后服务 市场品质信息收集以及反馈 保证的内容 阶段 工序 章 节 矩阵 工序 表 作业标准书 检验 估计 试验计划法 章 节 章 节 章 节 章 节 章 节 作业标准书 工序 表 工序能力的把握 七工具 统计的思考方式 章 节 检查 多变量解析 R控制图 新 七工具 相关 回归方程 解析报告 章 节 章 节 章 节 章 节 章 节 章 节 章 节 章 节 章 节 章 节 售后服务 源流反馈 统计的思考方式 工序能力的把握 R控制图 章 节 章 节 章 节 统计的思考方式 统计学方法的意义 基于事实进行管理的必要性 总体与样本 抽样 数据的种类 统计量 分布与概率 方差的加法性 二项分布 泊松分布 数据 测量值 的位数和取整方法 章工序保证的方法 统计方法的意义 如果不能控制波动的话 同样的进行生产 如果结果波动很大的话 只能进行流出防止 制造号码 标尺 很少发生的领域 对于超基准的情况用 处理疗法对应的话 出荷基准 超基准的领域 流出防止 出荷基准 超基准的领域 偏离均值 控制波动 为了改善超公差的现象 把所有的看起来有效果的各种对策全部一起实施的话 就会导致搞不清楚到底是哪个对策产生了什么样的效果 虽说只看结果的话是OK的 但是 1 导致成本上升 2 不能转化为固有技术 搞不清楚到底是哪个对策有效 3 如果找不到真正的原因的话还会再发 用处理疗法时看不到的部分 出荷基准 妈妈经常买100日元 个的薯片4袋装 300日元的特价食品 然后分给四个孩子 虽然重量是一样的 但是片数却不一样 片 片 SUGERU君 TSUYOSHI君 MAYUMI AYAKA 妈妈让孩子们剪子石头布 根据胜负将薯片分给了孩子们 最终却引得孩子们吵起架来 比均值多了1片 比均值少了 片 比均值少了 片 比均值多了 片 因为哪怕是在统一制造条件下生产的产品 每片每片的重量也是会有区别的 如果保证每袋都是相同的重量的话 数量就会有区别 这种区别 差异 就称为波动 片 片 统计方法的意义 补充波动的事例 以事实为基础进行管理的必要性 根据事实进行管理 根据事实来下决定 用数据说话 数据是不会说谎的 客观的 要养成采集数据的习惯 尽量不要使用 经验 直觉 胆量 也有的时候是需要经验与直觉 三现两原主义 三现与原理 原则 三现 原理 原则在现场根据实物观察实际状况 根据原理 原则探索事实真相 原理 说明事物的根本的理论和法则 牛顿定理 欧姆定理 酸碱粒子理论 毛细管现象等 原则 全部共同的基本法则 人类行为的准则 规定 菠菜 等 使用统计的工具 只是根据经验来采取行动的话 有可能过时 只是通过直觉采取行动的话 直觉有可能会弄错 只是胆依靠量采取行动的话 有可能判断失误 如果只是使用 进行处理的话 总体与样本 总体 样本 数据 1 工序 2 3 工作的方法 4 将 来 的 事 情 过 去 的 事 实 确定 想法 信息 处理行动 再发防止 数据处理 处理行动 检查 应急处理 统计学的悟性 进行数据处理 确定采取行动 所谓的数据可以认为是过去发生的事实 有限总体 总体所包含的对象是有限的 个批次的产品 DHAC员工等 无限总体 总体所包含的对象是无限的 在持续生产的产品的尺寸等 样本 sample 从总体抽出进行调查的材料 样本 某个制造工序为了把握零件的直径寸法的状况 随机抽样 个测量直径 从某个厂家来了一个 个产品的批次 要确定这个批次的零件是否合格 能否接收 随机抽样 个产品的检查结果是 有 个不良品 如上所述 样本是 个零件 个和 个铸件 个产品总体是 无限 制造工序 铸件工序有限 个的批次 收集数据的目的是对于总体或者是批次确定采取何种行动 某个铸件工厂为了调查 组与 组的不良率有没有差异 收集了各个组的铸件检查数据 总体与样本的事例 总体与样本 统计的方法进行分析数据是非常有用的工具 但不能机械的使用 否则会有判断错误的危险 抽样 机械加工工序 随机抽样的种类 次抽样 分层次抽样 次抽样 分层 把总体进行随机抽样分组 次抽样 对于分开的组进行抽样 次抽样 将总体分成各个层次 箭头表示抽样 随机抽样 人作业工序 刀具更换前稳定 抽样数据 刀具更换后不稳定 抽样数据 比较 熟练者 抽样数据 不熟练者 抽样数据 比较 数据的种类 计量值 作为连续量计算连续值的品质特性值 数据的种类 例 螺栓紧固扭力30N m铁 铝等的拉力强度176MPa 49MPa不纯物的含有量0 5 零件的长度 重量 10 计数值 通过对不良品的数量 不良点数的计数而得到的品质特性值 例 单台的涂装不良点数 件上一个年度每人的改善提案件数 件100个样本中 不良10个的不良率0 1 10 小停的次数 次 到底是将计量值量化 还是将计数值量化 根据不同的目的分开使用 比如 零件的直径如果能将计量值量化的话 就可以用量规来分出良品 不良品 也可以用计数值来表示 作为计量值进行测量的话 比作为计数值进行测量所花的时间多 但得到的信息量也更大等等 数据的区分使用 统计量 数据 图表化 将数据按照大小顺序进行排列时最小的值 将数据按照大小顺序进行排列时最大的值 频数最多的值 最小值 最大值 众数 均值 中间值 将数据按照大小顺序进行排列中间的数字是 将所以数字加起来除以个数 最小值 最大值 众数 中间值 均值 表 表 表 50 50 50 6 1 7 40 127 8 11 3 90 927 8 30 5 波动小 所谓的波动指的是偏离均值的程度 统计量 波动尺度指的是 均值 14 8 15 4 15 0 14 0 离差 14 0 14 8 0 8 离差 15 0 14 8 0 2 离差 15 4 14 8 0 6 方差和标准差都是从均值得来 表示各数据的波动程度 教材的例题 15 4 15 0 14 0 方差 标准差 统计量 21 统计量的计算方法 均值 数据值总和 数据个数 n 离差 数据 均值 方差 离差平方和 数据个数 1V n 1 标准差 方差平方根s V 均值 14 8 15 4 15 0 14 0 离差 14 0 14 8 0 8 离差 15 0 14 8 0 2 离差 15 4 14 8 0 6 把所有的离差加起来的话是 0 8 0 2 0 6 0 如果是0的话不能作为尺度 教材的例题 离差平方后 全部化作正数 全部加起来取均值 方差 标准差 方差是根据离差的平方值得出来的 所以为了复元 让数据的单位一致 要取平方根 数据的个数减去 这个就是所说的自由度 后续有说明 统计量 21 统计量的计算方法 方差 即使有多个数据 把所有的离差都加起来也会成为 0 只是离差的话是没有办法将波动量化的 所有离差都加起来会等于 0 考虑有2个数据的时候 如果有多个数据的时候 统计量 21补充 统计量的计算公式 5 7 4 3 6 均值 离差的合计 计算到一半 最终的答案已经确定是0了 最后的值是 就知道是 这种情况下 数据不具备有效性 无法使用数据 所以计算离差的时候 要把样本量减去 方差是离差的均值 所以分母也要减去 方差 统计量 数据 何谓自由度 越大的话 越接近0 所以就变成 如果达到20以上的话 那么方差会变成基本相同的值 统计量 补充 何谓自由度 均值 方差 标准差 样本极差 不良率 大写 小写 大写 统计量 统计量的符号 统计量 习题1 测得3个毛坯样本的直径为 10 10 4 9 求 1 均值 2 中间值 3 离差平方和S 4 方差V 5 标准差s 6 极差R 分布与概率 作为计量值数据的模型 使用最多的时候就是正态分布 下图所表示的是把 数由 个 个 无限大 的时候 相対频数的变化 把 设为 的时候 分布就会变成曲线 这个曲线被称为概率密度分布曲线 面积的总和 概率 是1 分布全体的面积是 出现频率 概率 表述为下面的公式 正态分布 正态分布的性质 概率密度 分布曲线用概率密度函数式来表示 机械加工的物品的尺寸 成型物品的数量 镀层的厚度 阻力值等等计算出来的数值呈正态分布 分布与概率 正态分布 2 先用转化公式求出 在正态分布表中根据 的值可以得出概率 标准化是通过一下的标准化式来求 正态分布可以是单位不同或大小不同的各种各样的形态 可以把它标准化为总体均值 总体方差 的标准正态分布 用统一的正态分布的形态来求出概率 用转化公式计算出来的数值 把某个正态分布标准化时的步骤 分布与概率 正态分布与概率的关系 将总体均值标准化为 把总体方差的基准设为 的时候 求会有多大 2 总体方差标准化变为 如果不除以的话是不会变成1的 所以分子要除以 2 标准化的事例 某个面包店要做 克的面包 做面包的分布图 均值是 克 标准差在 克以内呈现正态分布 就此打算不将 克以下的面包即不合格产品卖给顾客 那么卖不出去的面包大约有几个呢 要解决这个问题 只要把面包的重量标准化就可以了 步骤 均值标准化规格值 克减去均值 克 这样分布的中心就会移动到 的位置 步骤 标准差得到的数值 除以标准差的话就成为 通过以上两步的计算 正态分布就被标准化了 分布与概率补充 正态分布与概率的关系 减去100 变成N 0 1 的正态分布 根据正态分布表可得出概率 分布与概率补充 标准化的事例 正态分布与概率的关系 1 0 1 2 0 2 1 0的时候的概率 0 1587 的时候的概率1 0 1587 2 0 6826 2 0的时候的概率 0 0228 2 0的时候的概率1 0 0228 2 0 9544 3 0 3 3 0的时候的概率 0 0013 3 0的时候的概率1 0 0013 2 0 9974 把 和 代入转化公式求 的值 结果是 分布与概率 前面所讲的面包店例子2 28 是超规格的 100个里面有2 3个 根据SU及SL的均值 求 是多少 根据标准化式求 根据求得的u值 从正态分布表中读取概率 根据概率P 求SU以上及SL以下的发生概率 根据上述所求出的发生概率计算规格内概率 不良率计算的例题 某个工序所生产的产品的长度均值 是160mm 标准差 5mm呈现正态分布 上限规格SU 168 2以上的不良发生概率是多少 下限规格SL 147 1以下的不良发生概率是多少 从147 1mm到168 2mm的概率是多少 解法 上限规格 mm以上的不良发生率 下限规格 mm以上的不良发生率 从147 1mm到168 2mm的概率是多少 分布与概率 概率的求法 140 170 160 150 2 58 1 64 0 SU 147 1 SL 168 2 上限规格求SU 168 2以上的不良发生概率 下限规格求SL 147 1以下的不良发生概率 5 0 5 5 步骤 标准化求 的值 步骤 根据正态分布表求 1 64的概率 步骤 的答案上限规格SU 168 2以上的不良发生概率是 的答案下限规格SL 147 1以下的不良发生概率是0 5 是根据 Pr 0 0505 0 0049 0 9446 94 5 步骤 标准化求 的值 根据正态分布表求 2 58的概率 0 00 0 0 050 分布与概率 概率的求法 2 58 1 64 0 0 0505 5 0 0049 0 5 根据正态分布表 例题的概率的求法 的时候看一下纵轴的小数点 位的 小数点 位的 的 看横軸的 与 的交点就是概率 分布表的解读方法 分布与概率 概率的求法 把 种零件 组装起来做成产品C 用测量零件 得到的数据的均值和方差 测量零件 得到的数据的均值和方差 能够求得产品C的均值和方差 零件A 产品C 零件B 前提条件 个数据没有关系 例题 某个组装工序 轴承的内径里面装有轴 求这个间隙的均值和标准差 50 05 0 01 50 01 另外 间隙 0 08 0 01如果是上述条件的话 估计不良率 Pr 是多少 轴承的内径 轴的外形 0 005 间隙的规格 0 01 0 08 下限规格 50 05 50 01 上限规格 轴承的内径 轴的外形 方差的加法性 数据是正态分布 间隙的均值 超出下限规格的概率是0 37 根据正态分布表 超出上限规格的概率是0 02 根据正态分布表 轴外径的分布 轴承内径的分布 50 0 50 04 50 08 寸法 mm N 50 05 0 01 N 50 0 0 005 SL 0 01 SU 0 08 间隙 mm 0 06 0 08 0 02 0 0 02 0 04 N 0 04 0 0112 间隙的方差 解 根据以方差的加法性 取标准差的平方 代替方差来计算 估计不良率p是0 02 0 37 0 39 不良率的计算 间隙的分布 方差的加法性 2 68 3 57 0 0 0002 0 02 0 0037 0 37 根据正态分布表 例题的概率的求法 方差的加法性 数据 测量值 的位数与取整的方法 的取整方法 偶数 位后面的数字在 以下 包括5 的时候就舍掉 第 位是偶数的时候 第 位是奇数的时候 基本上和四舍五入一样 和平常的四舍五入不同的地方 第 章工序保证的方法 2控制图 何谓控制图 何谓控制图 控制图的制作方法 控制图的读法 控制图的使用方法 控制图的注意事项和遵守 其他控制图 控制图的种类和选择方法 何谓控制图 所谓控制图 调查工序设计后现场是否稳定 是否能够保持稳定状态 用作工序解析 用作工序管理 通过原始数据计算的具统计学意义的值 规格线 的规则 在管理界限线内的波动 在公差或容许范围内产生的产品品质的波动 在工序异常时产生的波动 由偶发要素造成的波动 由不可忽视的原因造成的波动 CL UCL LCL 原始数据的分布 样本均值的分布 规格线 这就是控制图 控制图概念说明 控制图 控制图 旨在把握工序的管理状态 把生产过程中收集到的数据制成控制图 控制图 控制图 看各组均值的波动变化 看组之中的波动变化 控制图的制作步骤 步骤 控制图的制作方法 在同一工序收集100个以上最近数据 明确各个数据的提取经过 步骤 划分组 将数据记入管理表中 步骤 求出样本均值 步骤 求极差 控制图数据单位 步骤 步骤 R 最大1 74 最小1 54 控制图的制作步骤 控制图的制作方法 步骤 步骤 计算管理界限线 步骤 32 632 20 计算总体均值 1 6316 计算均值极差 2 76 20 0 138 控制图中心线 CL 上部管理界限线 UCL A2 1 6316 0 577 0 138下部管理界限线 LCL A2 1 6316 0 577 0 1382 线 1 6316 0 577 0 666 2 3 0 138 2 2 控制图中心线 CL 上部管理界限线 UCL D4R 2 115 0 138下部管理界限线 LCL 2 线 2 2 115 0 666 2 3 0 138 1 6316 0 138 以下 考 A2为管理界限线计算系数参考值 1 711 1 552 1 685 1 579 0 194 0 292 D4为管理界限线计算系数参考值 所谓管理界限线计算系数 即是求 3 的管理界限线的系数 控制图的制作步骤 控制图的制作方法 步骤 管理界限线和点的写入方式 中心线 管理界限线解析用 工序管理用 点的写入方式 用 表示用 表示 管理界限线外的点用 或是红点区分出来 事例 出界的点的位置写入变化点或异常情况 分组统计 判断的变化 划出具有统计意义的管理界限线 管理界限线 异常值 2 4 18 2 3 89 2 0 535 通过控制图分析该工序的稳定状况读图准则 控制图的读图 控制图的目的 如果出现异常 通过控制图的分析对其工序改善 要求懂得读图控制图的点的走向 通过管理界限线外点的分析把握工序的情况 点不出界 随机排列 从抽样中取得的 R等各点的动向推测该工序 总体 的稳定情况 采取必要的纠正措施就是控制图的读图要点 控制图的读图准则 稳定状态的判定 偶发原因造成的变动 异常原因造成的变动 出界的原因 从概率考虑 工位发生异常导致超出管理界限是应该要考虑到的 基本原则是点不出界 但是 哪怕出界如果出现以下的情况可以判定为稳定 连续25点以上在管理界限线内 连续35点中在界外的只有1点 但是 这个点是发现不l了特别异常的情况下 连续100点中界外点在2点以内 但是 这个点是发现不l了特别异常的情况下 点必须是没有连续 趋势 或是周期规律的分布排列 即是无规则随机排列 稳定状态的判定基准 控制图的读图准则 控制图的读法补充 CL 如何推测总体的稳定情况 虽然出界点在管理界限线之上 看起来没什么问题 但是 对总体进行推测就会发现 该工序还是有可能产生品质不良 产品的分布 样本均值的分布 控制图的读法补充 通过控制图分析该工序的稳定状况 控制图的读法 点排列的特征 链 长度为7的链 异常 长度为5的链 警示 趋势 连续 点有下降趋势 异常 周期规律 点连续落在中心线同一侧 连续11点中10点落在中心线同一侧 异常 连续11点中10点以上 连续14点中12点以上 连续17点中14点以上 连续20点中16点以上 必须获取较长时间的数据 通过技术分析把握原因并慎重判断该工序是否处在稳定状况 控制图的读图准则 控制图的读法 点排列的特征 点屡屡出现在管理界限附近 点全集中在中心线附近 请参考事例 中心线附近的点过少 在中心线到 2 之间出现的概率只有5 左右 异常 工位处于管理状态时 标出的点应该按照分布是随机分散开的 也许分组的方法不好 其他组别混入 组内异常数据混入较多 3 2 1 几乎所有的点都超出了管理界限线 有两台不同机器的工位取样制作控制图时 应该按照机器不同分别制作控制图 分组或是抽样不够合适 控制图的读图准则 控制图注意事项和遵守事项 規格指根据商品的消费者或是使用者的品质要求设定的对每个产品的适用容许公差 并判断产品优劣的基准值 规格和管理界限线的区别 管理界限线指判断工序是否稳定是否存在异常的判断基准 规格上限 UCL CL 规格下限 LCL UCLLCL对应的分布 各个产品的分布 的分布 样本均值的分布 的分布 规格对应的分布 的分布波动是分布波动的1 的特性 波动相比较小 各个产品的分布和均值的分布 感觉上只要随即取样取其样本均值就会形成向中心靠拢得分布图 此处最关键的是的分布是正规分布 可以活用正规分布的特征 控制图的注意事项 控制图的注意事项和遵守 规格和管理界限线混淆的事例 UCL 规格 CL 各个产品的分布 的分布 样本均值的分布 的分布 LCL 规格 2个合起来不良率为13 4 控制图 柱状图 下限規格 上限規格 宽裕 宽裕 出界的点也是随即排列 没有奇怪的趋势 两侧都成立的话不良品为零 总结 控制图的遵守事项 以下的情况需要重新设定管理界限线或是变更管理方法 从技术角度上确定工序已经发生变化时 根据控制图上点的推移可推测工序发生了变化时 必须加以管理的标准变更时 确定管理界限线后过了一段时间 大约3个月 或是分组编号超过了100号等 左右 左右 控制图的遵守 其他的控制图 控制图 控制图的替代使用的控制图 计算例 组的大小为奇数是 3 5 7 9 不需要计算 奇数时 测定值的数量 5时 得到以下数据 47 32 44 35 20 按从小到大顺序排列为20 32 35 44 47 所以取其中央值 偶数时 测定值的数量 4时 得到以下数据 1 9 3 7 3 1 2 5按从小到大顺序排列为1 9 2 5 3 1 3 7 取其中央的2个数值的样本均值值 2 8 p控制图 p控制图是分析计数型数据的控制图 当管理不良率 p 时使用 取样的大小不确定也能使用p控制图 例子 检查100件 产品 半成品时 发现其中有5件不良品 此时不良率p 5 100 0 05或是用5 表示的数据 管理这样数据的工序分析时可以用p控制图 控制图 R控制图即使已经得到了各个测量数据 但是必须等分好组之后才能分析 控制图则是通过各个测量值的数据通过一个一个的打点制成折线图管理分析 使用 不必分组的情况 生产旧款零件等 特征 只要获得了一个数据就立刻将其画上 所以对工序稳定状况的判定和整改没有延误 3 u控制图 c控制图 使用未打点数 不良的个数 事故发生件数 故障件数之类的计数值的数据管理的工序 抽样的大小 面积 長度等 在确定的情况用c控制图 不确定的情况用u控制图 35 控制图 控制图 控制图 控制图的种类和选择方法 控制图的总结 第 章工序保证的方法 检查 何谓检查 检查的功能 检查的分类 抽检 检查的实施 检查后的批次处理和检查正确性的管理 检查在品质管理中的作用和今后的检查 何谓检查 对商品或服务的一个以上特性值进行测量 试验 检查判定 数据测量 并与标准要求事项比较 判断其是否合乎要求 测量 与判定基准进行比较 判定合格 不合格 规格 19 50 20 50mm 合格 检查是指 测定用游标卡尺 千分尺 三坐标测量仪等检查仪器测量尺寸 用试验仪测定零件的硬度 成分 还包括用人的感官听声音 目测外伤 污垢等 试验就是零件尺寸的测定 材料强度 成分的测定以及产品性质的调查 品质保证是指保证产品具有能够让消费者放心购买 安心使用 持有安心感 满足感 并可以长期使用的品质 这种品质保证单凭检查部门是无法实施的 品质包含于整个生产制造过程中 无论如何严格检查也只是在检查中排除不良品 因此 要做到品质保证 首先公司高层要提出品质保证的坚定方针 同时 从调查 企划 设计部门到制造 检查 销售 服务部门 供应商 流通机构 应当公司全员共同参与实施 检查部门开展的品质保证活动 是对检查以外的品质不良进行处理 比如避免由于工序能力不足或失误所造成的不良流入下一工序 为避免向客户流出不良品而排除问题等 因此 认真实施检查是品质保证的第一步 检查中心主义不能保证品质 轻视检查也不能保证品质 只有切实的合适的实施检查才能有效充分的保证品质 品质保证与检查 补充 检查的功能 检查的功能 检查的分类 按检查的目的分类 按检查性质不同分类 破坏性检查 非破坏性检查 官能检查 指必须对商品进行破坏才能进行检查 用商品进行试验时 会影响商品价值的试验 例 毛坯材料成分检查 金相材料的拉伸试验 用商品进行试验 不会影响商品价值的检查 例 X线超声波检查等 用人的感官检查商品的品质性质 发给客户 接收 工序 工序 零件 材料 最终检查 中间检查 接收检查 完成检查 工序内检查 工序间检查 工序内检查 例 转向节毛坯 原材料 毛坯清磨完成检查 毛坯材质 熔化材料成分 落砂 底盘科 按目的分类 按性质不同分类 检查的分类 按检查方法分类 按检查方法分类 检查后的批次的处理 检查后的批次处理与检查正确性的管理 合格批次的处理 将样本中发现的不良品 缺陷产品更换为良品或进行修理 将样本之外发现的不良品 缺陷产品也要更换为良品 处理后进行合格批次的接收或送往下工序 此时 需要发放张贴合格证 检查成绩书 将批件返还到纳入者或上工序 要求纳入者 上工序进行全数挑选 将不良品 缺陷产品更换为良品或进行修理 检查部门进行全数挑选 对不良品进行修理或报废 对批件进行报废 对批件进行特别采用 不合格批次的处理 特别采用 特采 所谓特采是指 对与规定的要求仕样存在部分差异的原材料 零部件 产品等进行一定量或一定期间内的使用 品质部门考虑其对功能及商品性的影响 同相关部门一起协商判断后进行采用 特采申请 特采申请 特采请求起票 决定可否特采 特采件的适用车身号管理 特采件的批次管理 特采件的适用车身号管理 特采申请 制作所 供应商 供应商 抽检后的批次的处理 特采 检查正确性的管理 检查必须无论有谁实施都是相同结果 不会由于因检查员不同而产生结果上的偏差 因此 制作谁看了都能明白 能够接受的检查的作业标准十分重要 测量 品质判定基准不稳定 不充分而出现错误 检查的标准类不完善而出现错误 检查速度 工时 不合理而出现错误 由于检查员的疲劳 道德 资质等产生的错误 检查错误的原因 检查正确性的管理检查的事例 检查后的批次处理与检查正确性的管理 检查在品质管理中的作用及今后的检查 工序 检查在品质管理中的作用 品质在工序中制造 抽检 管理图 确认 实行 检查在品质管理中的作用 今后的检查 确认供应商工序管理的监查 公司宗旨 以合理的价格提供高品质的商品 検査 検査 理想 应有的状态 产品在各制造工序流动时 全数的良品确认是否做到了 用设备 夹具等硬件上进行确认 用管理图等把握工序的品质水准 今后的检查将从发现不良品的检查转变为不制造不良品的检查 检查的大部分工作将是未然防止的检查 工序监查 检查在品质管理中的作用 今后的检查 第 章工序保证的方法 防范未然与再发防止 关于防范未然与再发防止 可靠性 工序FMEA FTA QA矩阵 解析报告补充 部门品质措施大幅度提高品质工序 MQSPAC V 何谓防范未然与再发防止 何谓防范未然 通过检查 来进行品质保证 全数检查 在各工序进行高品质的生产 来进行保证 工序能力的维持 在设计和工艺工序制造上 进行品质保证 安全 环境与尊重个性 品质保证的步骤 防止有缺陷的商品流入市场是最重大的课题 交到顾客手中的商品必须优质 长期满足顾客的需求 持续保持高品质 从开发 设计到制作所的生产 销售部门的售后服务 需要全公司的共同努力 FMEA FTA 何谓再发防止 解析报告 依据三现两原主义进行事实的把握 通过WhyWhy分析找出真正的原因 对策 反馈到源流 何谓防范未然 何谓再发防止 可靠性 何谓可靠性 统计管理与可靠性管理 可靠性的问题 故障 重要机能维持在一定水准以下的状态 企划 设计的问题 使用错误 设计检讨不充分引起使用错误 维修性 关于故障发生后修复的性质 对环境条件考虑不足 对环境性 故障受环境压力影响较大 制造不良 输送 捆包不良 经时特性 加工不良造成部分磨损异常磨损引发的机能停止 异音 初期特性 由于误装等机能停止 实施FMEAFTA 何谓可靠性 可靠性的问题 工序FMEA 工序FMEA 工序构成要素之5M原因 对产生的影响进行定量的评价 决定对策的优先步骤 实行 提高工序制造品质的手法 工序 不接受不良品 提高检出力度 不制造不良品 重要特性的特别管理 防止人为失误的推进 标准的充实与遵守 不流出不良品 防止人为失误的推进 反映到工程品质管理表中 不良发生 流出 不良品接受者为顾客的情况下的影响 不良品的接受者为下工序 后部门工序的情况下的影响 机能 性能 可靠性 维修性 修复性 安全性 经济性 成本 运行性 自然环境 废弃性 等 组装性 加工 稼动率 可操作性 设备故障等 工程 工序FMEA FMEA的由来 F Failure 将担心不良的项目 M Mode 事前无遗漏的 E Effect 选出 Analysis A 用明显有效的方法 防范未然与再发防止的运用 重要质量问题一件也不流出 工序上可能发生的不良进行全部预测 对影响进行定量的评价 决定对策的优先步骤后实行 消除不良 工序FMEA的制作步骤 熟知零部件 Comp 或Assy这些对象的机能 准确把握工艺生产流程 找出并整理整理过去接收到的投诉 发生的品质问题等已知的品质信息 准备FMEA表 的由来 防范未然与再发防止的运用 工序FMEA的制作步骤 工序FMEA 明确填写实施对象 车型 部件 工位 部位 参照工序系列图 组装图 必要时插入图解 填写工位的目的以及责任 机能 填写事例 发动机组装 将燃料管插入到汽化器安装口上后取下支撑 用胶钉安装 此构造如不取下支撑则无法安装 着眼于经验 事例 固有技术 三现两原主义 现场 现物 现实 原理 原则 人为失误 技能 规则 知识 信息 变化 首次 久违 填写故障事象 不良事象 列举故障方式的发生原因 个事象可以有多个原因 工序 的制作步骤 工序FMEA的制作步骤参考资料 工序FMEA 产品图 工位 转换机能 Input Output 材料部件 成品半成品 人 机械 夹具工具 搬送 作业 测量 不良方式 不良方式 不良方式 故障方式发生的原理 不良方式举例 工序 的制作步骤参考资料 工序FMEA的制作步骤参考资料 工序FMEA 操作错误的错误方式例 工序 的制作步骤参考资料 工序FMEA的制作步骤参考资料 工序FMEA 能够进行5M原因分析的项目 工序 的制作步骤参考资料 工序FMEA的制作步骤 工序FMEA 填写影响范围 影响的内容 本工序 后工序 产品 效率 安全 当接受方为顾客或下工序 下流工序时 表述有所不同 填写事例 在发生度基准里填入相应的等级 填写给顾客造成影响的相应等级 当对象为下工序及后部门工序时要综合考虑经济性 效率 作业性 安全性等要素来进行分级 故障方式 不良 在下工序以及后部门工序都不能检出时则将其作为给顾客的影响相同的等级来填入 在检出度基准里填入相应的等级 工序 的制作步骤 工序FMEA的制作步骤参考资料 工序FMEA 发生度评价基准 工序 的制作步骤参考资料 工序FMEA的制作步骤参考资料 工序FMEA 严重性评价基准 检出度评价基准 工序 的制作步骤参考资料 工位FMEA的制作步骤 工序FMEA 发生度 严重性 检出度 危险优先数 将其填入 明确硬件和软件的对策内容 从危险优先数大的内容开始检讨 对应区分如为复数则全部填入 填写担当 年 月 日 实施信号管理 填写发生度 严重性 检出度 危险度数的预防效果 工序 的制作步骤 工序FMEA 工序FMEA的事例 产品的接收方为下工序 或后部门工序的情况 工序 的制作步骤事例 工序FMEA 工序FMEA的事例 产品的接收方为顾客的情况 工序 的制作步骤事例 FMEA 开发 生产准备 量产 设计规格的设定 设计品质的评价 工法 工序设计 初物的品质评价 工序的维持改善 满足品质目标的设计与评价 满足设计品质的工法工序设计 符合设计品质要求的制造及保证出荷品质 工序 工程品质管理表 作业标准书 管理帐票 管理图等 标准类的完善 工序能力的把握 保证的步骤 保证的内容 阶段 实施FMEA时的注意点 工序FMEA的实施阶段 收集过去发生 流出的工序内 工序外的品质问题的经验与知识 从故障方式 不良 故障的原因 故障的影响 故障的评价 对策这 个项目进行系统的整理 关于故障方式 不良 的认识 从顾客 下工序及后部门工序等不同的角度 由于知识 经验 固有知识的KnowHow的不同 对事物的理解 接受程度会存在差异 必须注意这一差异的存在 工序FMEA的实行时间是在工程设计 量产之前把握工程能力的前提下实行 请参照下图 FMEA并非 次就完结 而是需要不断修正保持内容为最新 有效率的进行实施 实施时的注意点实施阶段 FTA 何谓FTA FMEA是从零部件的不良来预测产品整体的不良 FTA Fault Tree Analysis 是用来帮助解决问题的手法 将TOP现象的要因在下一层进行展开 分析 把握TOP现象及其原因 要因 之间的关系 从而将TOP现象的发生机理以图形方式展现出来 解析 树 列举出TOP现象所有的原因 事象 用逻辑符合将它们之间的因果关系联接起来 直至得到不能再分解的事象为止 是与新QC七工具的系统图法相类似的解析手法 产品不良 零部件不良 FTA是从产品不良开始推测不良原因的零部件 故障 特征 FMEA与FTA的差别 FTA的展开方法 逻辑门 表示故障 不良 的现象之间的因果关系 使用事象记号和逻辑门来画FT图 故障树形图 事象记号的种类 四方形 故障 不良 圆形 零部件故障 菱形 非展开事象 AND门 OR门 事象记号 表示故障 不良 的现象 逻辑门的种类 何谓 的展开方法 FTA FTA中使用的逻辑符号 IN OUT 输出 输入 输出 输入 条件 输出 输入 中使用的逻辑符号 FTA FTA实施时的注意点 充分理解FTA的约定事项 选定产品的故障 不良 时 为了能够进行有效的分析 需要设定一定的基准 提取出目标 FTA的理论流程与发生事故后进行原因分析类似 也能够适用于事后 不通电 马达故障 电源故障 电刷故障 线圈故障 开关不闭合 分系统 零件 开关1故障 开关2故障 马达不工作 解说 解说 解说 解说 解说 解说 解说 解说 解说 解说 解说 解说 解说 FTA填写手册 基本事象 1 OR门 记录故障内容 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 统合TOP现象发生原因 马达不工作是由于不通电 或是马达故障造成 填写TOP现象引发的事象 马达不工作的原因 填写TOP现象引发的事象 马达不工作的原因 统合事象的原因 不通电的原因是电源故障 或是开关不闭合 OR门 OR门 统合事象的原因 马达故障的原因是电刷故障 或是线圈故障 基本事象 基本事象 TOP现象 事象 事象 填写起因于上层事象的事象 马达故障的原因 填写起因于上层事象的事象 马达故障的原因 填写起因于上层事象的事象 不通电的原因 填写起因于上层事象的事象 不通电的原因 AND门 统合事象的原因 开关 和 同时发生故障则开关不闭合 填写起因于上层事象的原因 开关不闭合的原因 填写起因于上层事象的事象 开关不闭合的原因 基本事象 事象 基本事象 实施时的注意点 填写手册 FTA FTA事例 C5磁体故障 0 01 故障数据C1 0 08C2 0 01C3 0 001C4 0 02C5 0 01C6 0 01C7 0 001C8 0 001C9 0 04C10 0 03D1 0 02E1 0 02 事例 产品故障 FTA FTA事例 加工不良 材料不良 使用预装错误的刀具 教育未实施 分配后不久 夹具破损 结束时的更换 临近中班结束 着急了 从游标卡尺转为目视检查 中间检查失误 过于相信刀具标示尺寸 刀具无备件 不了解使用未进行预装的刀具的恶果 更换预装完成后的刀具 将注意力集中到孔径 好刀具落下 工件安放失误 使用未经预装的刀具 确认表使用 刀具不良 部倒角 深度 不良 中班会使用的人不在 初物检查失误 考察发生 流出原因以物 人为切入点进行分析粗线表示主要原因 其改善方案如下表所示 出荷检查未能发现 刀柄晃动 不良零发生持续中 放心了 孔径 放心了 太忙 忘记了 夹具不良 设备故障 事例 制造不良 QA矩阵 何谓QA矩阵 纵轴表示从市场投诉 完成车检证不良以及对潜在不良的预知预测中提取的故障方式 不良 和管理项目 横轴表示从材料开始到完成之间提取的工位 针对零部件的故障方式 不良 能够明确管理项目与管理点 关于零部件机能 Assy机能的保证项目具体在哪一工位进行保证 保证的关口与过程能够一目了然 可以作为新人培训 训练用的Know How集来使用 问题发生时调查原因 寻找突破口特别容易 纵轴 横轴 特征 目的与效果 何谓 矩阵 QA矩阵填写要领 QA矩阵 矩阵填写要领 矩阵运用时的注意点 QA矩阵 依据FMEA和过去发生的不良事例 明确故障方式 不良 列举出故障方式 不良 的推定原因以及与推定原因相关联的所有品质特性 横轴表示制造工序 纵轴表示的品质特性是在哪一工序进行制造的 将其管理性反映出来 有很强关联 有关联