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新老QC七大手法 目 录 一 质量与质量管理 质量是指反映实体满足明确和隐含需要的能力的特性总和 内部质量 符合技术指标 规格 外部质量 顾客满意程度 质量管理 qualitymanagement 是指确定方针 目标和职责 并通过质量体系中的质量策划 质量控制 质量保证和质量改进来使其实现的所有管理职能的全部活动 二 质量管理八项原则 1 以顾客为中心 2 领导作用3 全员参与4 过程方法5 系统管理6 持续改进7 以事实为决策依据8 互利的供需方关系 三 基本工作程序与特点 指令课题 第三阶段检查 check 第一阶段计划 plan 1 分析现状 找出问题2 分析各种影响因素或原因3 找出主要影响因素4 针对主要原因 制定措施计划 第二阶段执行 do 执行 实施计划 检查计划执行结果 第四阶段处理 action 1 总结成功经验 制定相应标准2 把未完成或新出现的问题转入下一个PDCA循环 6 1 遵循PDCA活动程序 四个阶段 十个步骤P Plan 计划阶段 六步 D Do 执行阶段 一步 C Check 检查阶段 一步 A Action 处理 两步 三 基本工作程序与特点 自主课题 为什么选这个课题 问题的症结是什么 为什么制订这个目标 为什么确定这几条主要原因 每条对策是否有效 能否完成 活动效果怎样 三 基本工作程序与特点以事实为依据 用数据说话 三 新老七大手法一览表 排列图 排列图 又称柏拉图 帕累托图 柏拉图分析是以二八原理进行重点分析的图表 不良 缺点项目依数量之大小进行排列 横坐标为不良 缺点项目 纵坐标为不良 缺点数量或累积百分比 分析出重点不良 缺点项目作为改善对象或改善目标 N 315 原因类别 原因类别 原因类别 人 Man 机器 Machine 材 Materiel 方法 Method 环境 Enviroment 测量 Measure 列举要因 a 应用5M1H法 what where when who why how 5M1E法 人 机 物 法 环 测量 发掘外因 b 有影响特性的要因全部打开出来 c 要分析至可采行对策或收集数据的要因 分析到底 d 应用脑力激荡法 禁止批评 欢迎自由联想 构想越多越好 欢迎搭便车 因果图 又称鱼骨图 因果图实例 12 应用调查表的步骤 1 明确收集资料的目的 2 确定所需搜集的资料 3 确定对资料的分析方法及负责人 4 设计记录资料调查表格式 5 对先期收集和记录的资料进行检查 6 必要时 对调查表格式进行评审和修改 调查表 检查表 用来系统的收集资料 积累数据 确认事实并对数据进行粗略整理分析的图表 用于数字数据分析的调查表实例 13 某卷烟厂对卷烟成品抽样检验 其不合格品项目调查表 用于非数字数据分析的调查表实例 14 某企业人事部门对干部测评使用的调查表 15 不合格调查表 表格式 调查者 日期 地点 调查方式 16 缺陷位置调查表 图示法 分层法是一种系统概念 在于将复杂的数据进行分门别类并归类统计 分层法是质量管理手法中最基本的操作手法 强调用科学管理技法取代经验主义 也是其他质量管理手法的基础 针对所要分析的目的 将所收集的数据依照不同分类方式加以统计汇总 从不同的层次和角度分析和对比数据 使其增加可比性 显示规律性 从而有效挖掘问题真实原因 结合其他统计方法可以做分层直方图 分层排序图 分层控制图 分层散布图等 某装配厂的气缸与气缸盖之间经常漏油 经过对50套产品进行调查后发现两种情况 1 操作者操作方法不同 2 生产气缸垫的厂家不同 分层法应用实例 方法一 按操作者分层 方法二 按生产厂家分层 方法一和方法二实际比较的结果是 为降低漏油率 应采用李师傅的操作方法 但是如果按两种因素进行交叉分层 又会得出新的结论 方法三 两种因素交叉分层 直方图 Histogram 又称质量分布图 是一种统计报告图 由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况 一般用横轴表示数据类型 纵轴表示分布情况 直方图 收集数据之目的整批产品的分布与变异品质规格的平均值与变异确认项目 分布的形状2 分布的中心值3 分布的散布情形4 与规格的关系 直方图应用举例测量100个外围尺寸单位 mm Max 1 55Min 1 27 决定组数A n 100 k 6 10 B Max 1 55Min 1 27R 1 55 1 27 0 280 28 0 02 140 28 0 05 5 60 28 0 01 28为方便计算 此例我们使用A方式 以10组计算决定组距组距 全距 组数 0 28 10 0 028 0 3 L1 1 27 0 01 2 U1 1 265 0 03 1 265 1 295L2 1 295U2 1 325L3 1 325U3 1 355L4 1 355U4 1 385L5 1 385U5 1 415L6 1 415U6 1 445L7 1 445U7 1 475L8 1 475U8 1 505L9 1 505U9 1 535L10 1 535U10 1 565 四 直方图 计算组中点组中点 L1 U1 2 1 265 1 295 2 1 280计算次数并作次数分配表 四 直方图 四 直方图 不同制程混入 四 直方图 富士山型代表数据在充分管理状态 双峰型代表有不同性质的数据群混入 母子山型代表有某种异常的原因存在 离岛型 不同东西混入 绝壁型代表数据在在某一点外被取走 挑选超出规格 桂林山水型代表数据的读取有偏好或分组异常 测定方法或分组不良 四 直方图 与规格之比较 变异小 平均值在正中间 中心值偏移 必须有所对策 将平均值移至中心 变异过大 若中心移动 则会出现不良品 需减少变异 已偏移 需缩小变异调整中心位置 确认规格 缩小变异或放宽规格 四 直方图 控制图 控制图 ControlChart 又叫管制图 是对过程质量特性进行测定 记录 评估 从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图 图上有三条平行于横轴的直线 中心线 CL CentralLine 上控制线 UCL UpperControlLine 和下控制线 LCL LowerControlLine 并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列 UCL CL LCL统称为控制线 ControlLine 通常控制界限设定在 3标准差的位置 中心线是所控制的统计量的平均值 上下控制界限与中心线相距数倍标准差 若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL和LCL之间的排列不随机 则表明过程异常 30 一 正常波动 随机原因引起的产品质量波动 特点 大量存在 影响很小 消除难度大 经济代价高 要求 一般情况下在生产过程中允许存在 控制状态 仅有正常波动的生产过程 简称为控制状态或稳定状态 产品质量的波动 产品质量具有波动性和规律性 产品质量波动分为正常波动和异常波动两类 控制图示例 五 控制图 32 散布图 一 散布图是研究成对出现的两组相关数据之间关系的简单示图 在散布图中 成对的数据形成点子云 可从点子云的形态来推断相关数据之间的关系 如果X增加Y也增加 X与Y成为正相关 如果X增加Y则减少 X与Y成为负相关 散布图概念 散布图可以用来发现和确认两组数据之间是否存在相关关系 及其相关程度 并确认两组相关数据之间预期的关系 以利于QC小组的质量改进活动 散布图的作用 33 钢的淬火温度与硬度的散布图 散布图图形 散布图 二 34 散布图 三 散布图的分析和判断 1 对照典型图例法 典型的点子云形状图 34 35 2 简单象限法 又叫符号检定法 画一条与X轴平行的直线 使线的上面与下面的点子相等 再画一条与Y轴平行的直线 使线的左面与右面的点子相等 当n n n n 时 为正相关 当n n n n 时 为负相关 当n n n n 时 为不相关 散布图 四 36 散布图应用步骤 1 收集成对数据 一般不应少于30对 2 标出X轴和Y轴 3 找出X和Y的最大值和最小值 并用这两个值标定横轴 X 和纵轴 Y 两个轴的长度应大致相等 4 描出成对 X Y 的所有数据点 5 当两组数据的数值重合时 可围绕数据点画出同心圆 也可在离第一数据点最近处画上第二个点 6 判断 分析研究点子云的形态 找出相关关系 注意事项 应将不同性质的数据分层作图 散布图中出现的个别偏离分布趋势的异常点 应当查明原因予以剔除 散布图 五 37 某化工产品为