SPC品质管理之教育资料(修改版).ppt

品质改善工具 QC7种技法 品质管理历史 统计品管 SQC 1 品管历史 1 1924年诞生于美国 最初从统计手法提出管理图开始 然后出现抽样检验2 1950年 美国的品管专家戴明到日本讲授品质管理 日本开始推行SQC StatisticalQualityControl 日本的工业取得了突飞猛进的发展 品质管理定义 为了生产消费者所要求的产品 综合生产的各阶段所采取的手段和活动 QASystem的变迁 DetectionSystem R DSystem PreventionSystem 预防 工程管理 中心的QA 研发中心的QA 检验中心的QA 管理推进方法 PDCACycling 1 严格遵守作业标准2 找出不良的原因 预防再发 规划 执行 查核 矫正措施 2 品管思想 管理Cycle 改善阶段 改善的QC7种工具 6 实施改善案 7 确认结果 8 标准化 9 事后管理 QC方法 形态 内容 P D C A 分类法 将大集团按某种特性分成几个小集团 排列图 在很多问题中掌握最大问题点 检查表 事先作好表简单输入数据 防止漏洞 直方图 调查和整理要素 明确要素和结果的关系 散布图 把脱离平均值的数据和数据分布的情况 以坐标的形式画出来 观察它们的相互关系 管理图 工程是否处在稳定的状态 是否会发生异常 特性要素图 整理要因 明确原因和结果的关系 3 QC7种技法 改善 掌握问题点 分析现状 确认结果 实施改善 工程管理 技法 排列图特性要素图 管理图 解释用 直方图散布图检查表分类法 提出创意实验计划法 管理图直方图 管理图 管理用 直方图 P D C A 4 QC7种技法 应用 QC7种技法 分类法 品质分布的分析 散布的原因区分 观察散布的原因 掌握品质的分布情况 定义 又叫 层别法 是把大集团按某些特性区分成几个小的集团目的 是把分类前全体的品质分布与分类后的小集团的品质分布相互比较 并找出影响品质的原因 或观察此原因对品质影响的程度 明确分类对象 品质特点和数量上的范围 前面所规定的分类对象利用直方图 计算分类的基准利用特性要素图 根据散布的原因分类 小集团别比较与全体的品质分布情况相比较 分类顺序 5 注意事项 应有品质和要因相对应的数字分类在任何地方都能使用 QC7种技法 分类法 不良解释图 排列曲线 重要的2 3个问题占全部的80 1 根据结果分类 加工不良 包装不良 外观不良 喷涂不良时表现的 结果值 状况来区分的方法 2 根据 4M 原因的分类 按对结果值有影响的原因 因子 要因 Factor 区分的方法 Data分类方法 6 QC7种技法 排列图 定义 又叫 柏拉图 将数据分类后 按大小次序排列的图目的 可以很容易看出 哪个项目有问题 其影响是什么 影响程度是什么 数据的累计用曲线记录 按Data大小画柱式坐标 按分类项目整理Data 收集一定时间内的数据 决定Data的分类项目 参考分类基准 按数据的大小整理项目 在右端画一竖轴 在曲线的终点处写100 制作顺序 7 QC7种技法 排列图 柏拉图应用例子 8 QC7种技法 举例 应用举例 某部门将上个月的产品不良作出统计 总不良数414pcs 希望能够降低不良率 9 分类法 排列图分析 QC7种技法 举例 10 上个月生产的产品有10多种 决定以哪种产品为研究对象 将破损不良按不同的产品别进行分类 分类法 排列图分析 结论 解决产品A B破损不良 QC7种技法 特性要素图 定义 是将造成某项结果的众多原因系统的列出 表达结果 特性 与原因 要素 的关系 其形状象鱼骨 又叫 鱼骨图 目的 一眼可以看出原因对其结果所起的作用和影响一般使用的方法4M法 3C SWOT分析法等 品质特性 品质特性 品质特性 制作顺序 11 QC7种技法 特性要素图 头脑风暴法 Brainstorming 在短时间内得出很多主意的办法种类 1 卡片法 不经讨论 队员把主意写在卡片上 贴到墙上2 轮流发言对事件 大家轮流发言 发掘Idea注意事项 1 4 10名相关的 有经验的人2 禁止批评3 全部的主意都要记录4 Idea发掘时不要解释或讨论5 简单粗略的主意也要鼓励6 所有人都积极参与 12 最后 就大家所搜集到的要因 再由大家轮流发言 找出影响大的要因 QC7种技法 特性要素图 举例说明 制作过程中 能够集合全员知识和经验 13 三次要因 二次要因 一次要因 实验计划法 14 实验计划法 定义 有计划的在某种条件下进行实验 从而去获得能预测某种现象的统计资料 并且通过分析实验结果 从该现象中归纳出普遍性及再现性的一种有效方法 目的 通过实验的设计 选取最佳的作业条件种类 1 一元多次法2 二元二次法举例说明 针对喷漆后烤漆所使用的时间及温度用一元多次法进行实验 了解哪种条件下密着度最好 首先保证其他生产条件固定的情况下 只改变温度或时间 进行实验 观察密着度变化 选取最佳的条件 15 温度 密着度 密着度 时间 如何选取最佳的温度和时间的组合生产条件呢 其他的生产条件不变 将温度及时间用二元二次法做实验 实验计划法 决定顺序 制表 QC7种技法 检查表 用途 1 记录用 按数据分为几个项目后每天记录数据2 验证用 排列希望确认的项目表 制作顺序 1 记录用检查表 调查不良原因时使用 记录数据 确定记录格式 确定选择的Data和分类项目 2 验证用检查表 列举该做的事该调查的事 16 QC7种技法 练习 课后练习内容 根据自己业务所涉及到的品质范围 按照工厂 车间 拉线或班别等进行统计分类 分类项目参考以下 批次合格率 抽样不良率 开箱不良率 工程不良率 修理不良率等要求 找出目前影响品质问题的重大不良并用特性要素图分析其原因 要求有详细的分析过程 17 QC7种技法 直方图 定义 又称质量分布图 是指通过对生产过程中产品质量分布状况的描绘与分析 来判断生产过程质量的一种常用方法 它是工序质量控制统计方法中的主要工具之一 直方图的格式 18 质量特性值 频数 f 说明 1 横坐标是表示产品的质量特性值 如尺寸值 重量值等 在横坐标上划分若干个间距相等的区间2 纵坐标表示在n个数据中 落在各个区间里的频数 即反复出现在该区间的次数 3 图中的一个个直方形 其宽度取决于区间的宽度 其高度取决于该区间的频数 直方图的用途 1 可作为报告质量情况之用2 可供质量分析之用3 调查工序和设备的能力 进一步确定工序能力指数 Cp Cpk QC7种技法 直方图 19 直方图的作图过程 1 到现场收集一定量的数据 一般取100个 n 100 记录数据表例 从生产现场取得某零件外径值100个 按测量顺序记入数据表 某零件外径值实测表计量单位 毫米 2 找出收集到的数据 100个 中的最大值 XL表示 和最小值 XS表示 表中的最大值 XL 8 72毫米 最小值 XS 8 30毫米3 把收集到的数据分成若干组 K表示 通常可参照 分组数经验数值表 选定另外 可借助公式来确定组数 K K 1 3 3 logn当n 100时 log100 2K 1 3 3 2 7 6 约8组 QC7种技法 直方图 20 上例中n 100 取K 10组 4 确定组距 h表示 组距是直方图中每个直方的宽度根据以下公式计算组距hh XL XS K本例中h 8 72 8 30 10 0 042 毫米 把计算得到的H值修正成测量单位 本例中为0 01 的整数倍 并取奇数 本例中h可修正为0 05毫米5 确定各组 区间 的边界值和代表值 中心值 首先根据下式确定第一组的上 下边界值第一组的上下边界值 XS h 2本例中 第一组的上下边界值 8 30 0 05 2 8 275 8 325然后根据前一组上下边界值加上组距即为后一组的上下边界值 如此类推 直到最后一组的上边界值能把最大值 XL 包含在内为止最后用下式确定各组的代表值 某组的代表值 该组的上下边界值之和 2本例中 第一组的代表值 8 275 8 325 2 8 30 其他各组的边界值和代表值如下表 分组数的经验数值表 QC7种技法 直方图 21 6 查找和统计落入各组的频数 f 如上图 用一张频数表来进行7 根据频数表中的数据画出直方图从前面数据实测表中 很难看清这100个数据的实际质量变动情况 但现在从直方图看这100个数据的质量分布状况就清楚多了 频数表 QC7种技法 直方图 22 8 275 8 325 QC7种技法 直方图 23 直方图的目的 通过直方图形状的观察来分析 判断生产过程的质量状况 从以下三个方面进行观察分析1 看直方图的整体形状 是正常型还是异常型正常型直方图如右图异常型的直方图 通常分为以下几种 直方图的观察分析 公差 QC7种技法 直方图 24 2 把实际质量分布 直方图 与质量规格界限 公差界限 相比较 看生产过程中满足质量要求的情况通常有以下几种情况 T表示公差范围 B表示直方图的实际的质量分布 T B 分布中心与公差中心重合或接近 T B 实际分布满足公差要求 两边有适当余量 生产过程良好 通常不会产生不合格品 T B 分布中心向左偏移 T B 左边无余量 生产过程稍有恶化 左边会产生不合格品 T B 分布中心与公差中心重合或接近 T B 实际分布满足公差要求降低 两边无余量 生产过程稍有恶化 两边都会会产生不合格品 QC7种技法 直方图 25 T B 两边都出现超差品 T B 质量保证能力很差 应设法缩小实际分布的范围 T B 分布中心与公差中心重合或接近 T B 生产过程十分满足公差要求 但余量过大 应考虑生产的经济性 分布中心与公差中心偏移较大 T B 生产过程已恶化 应设法调整实际分布中心 使之与公差中心接近 3 对直方图进行分层比较 不同的设备别 部品别等 1号设备 2号设备 两台不同的设备 n 210 n 110 n 100 T QC7种技法 散布图 作用 用来表示一组成对的数据之间是否有相关性 数据的成对 特性 要素 特性 特性 要素 要素 散布图的类型 不相关 正相关 26 制作顺序 圖中當X增加 Y也增加 也就是表示原因與結果有相對的正相關 散佈點的分佈呈現雜亂 沒有任何傾向時 稱為無相關 也就是說X與Y之間沒有任何的關係 這時應再一次先將數據層別化之后再分析 QC7种技法 散布图 弱负相关 负相关 弱正相关 27 散佈圖點的分佈較廣但是有向上的傾向 這個時候X增加 一般Y也會曾加 但非相對性 也就是就X除了受Y的因素影響外 可能還有其他因素影響著X 有必要進行其他要因再調查 這種形態叫做似有正相關稱為弱正相關 當X增加 Y反而減少 而且形態呈現一直線發展的現象 這叫做完全負相關 當X增加 Y減少的幅度不是很明顯 這時的X除了受Y的影響外 尚有其他因素影響X QC7种技法 管理图 定义 判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种常用的质量控制统计方法 它能直接监视生产过程中的质量动态 具有稳定生产 保证质量 积极预防的作用 管理图的基本形式 28 说明 纵坐标表示需要控制的质量特性值 横坐标表示按系统取样方式得到样本编号UCL 上控制界限 LCL 下控制界限 CL 中心线 管理图分类 按统计量的分类 计量型管理图 能连续测定的值 长度 温度 湿度等 计数型管理图 离散型测定的值 不良品数 缺陷数等 偶然性原因造成 夹具的松动 刀具的磨损 人操作的微小变化等是正常波动 系统性原因造成 人操作的疏忽或过于疲劳 刀具的过度磨损 测定一时错误是异常波动 QC7种技法 管理图 按适用目的分类 工序解释用管理图 为确知工序处于什么样的状态调查由什么原因而产生何种散布工序管理用管理图 随着作业的变化 通过管理图检查该结果 为找出异常及构成的原因 以利于及时采取对策管理图的种类 29 1 在生产现场 用系统取样方式收集数据一般情况下 子样本大小在2 10个 常取4 5 子样本的组数常取20 25组 用K表示 例 对某零件的加工尺寸进行 R管理 尺寸规格 10 15mm这里子样本数是5个 子样本组数K 10组2 计算各组 各序号 的平均值 和各组 各序号 的极差 R R max min例中的和极差R如上表中计算3 计算各组平均值的平均值 和极差的平均值 QC7种技法 管理图 30 管理图的制作过程 QC7种技法 管理图 31 管理图用系数表 QC7种技法 管理图 32 12345678910 CL 4 1 CL 12 1 UCL 14 5 LCL 9 7 UCL 8 65 序号 尺寸值 R图 n 5 QC7种技法 管理图 管理图的解释 判定稳定的准则 1 连续25个点都在控制界限内2 连续35个点至多1个点落在控制界限外3 连续100个点至多2个点落在控制界限外判定异常的准则 1 点在控制界限外或恰在控制界限上2 控制界限内的点排列不随机 有以下几种情况a 间断链 连续11点中10个出现在中心线的一侧时 连续14点中12点出现在中心线的一侧时 连续17点中14点出现在中心线的一侧时 连续20点中16点在中心线的一侧时b 有倾向时 点连续上升或下降时 不少于7个点 c 点呈周