(QC7大手法-精选讲议=QC七大手法精选讲议之培训(P0.ppt

QC七大手法 特性要因图 鱼骨图 石川图 柏拉图查检表层別法散布图直方图管制图 推移图 QC7大手法简介 特性要因图 因果图 鱼骨图 石川图 定义 一种能一目了然的表示结果 特性 与 影响特性的要因 原因之影响情形或两者间关系之图形 注意事项 只能针对一个问题作一张因果图与会者充分发表意见 找出可能存在的全部原因将原因分析到可以直接采取对策的具体原因 末端原因 对所有末端 需到现场逐个确认是否要因一般最多只用分析到4层 如何画特性要因图 步骤1 明确问题的评价特性评价特性 能具体衡量事项 含事 物 的指标 尺度 评价特性 例 如何画特性要因图 步驟2 记上背骨由左右画一粗的箭号并于右侧写评价特性用方框圈出 评价特性 步驟1 步驟2 如何画特性要因图 步骤3 记上大骨 大要因 大骨个数以4 8个较为适当 通常以4M1E 人员 机器 物料 方法 环境 来分类 亦可以工艺流程来分类大要因以口圈起來 并加上箭号到背骨 大骨与背骨相交一般取60 较恰当为避免要因遗漏 可加其他项 评价特性 人员 机器 材料 方法 环境 60 其他 60 步骤3 如何画特性要因图 如何画特性要因图 步骤4 各大骨依序记入中骨 小骨反覆 为何 为何 为何 追至较具体之小要因应用脑力激荡术 BrainStorming 亦称头脑风暴 评价特性 人员 机器 材料 方法 环境 60 其他 60 小要因 中要因 步驟4 如何画特性要因图 如何画特性要因图 步骤5 挑出影响目前问题较大的要因为主要因 红笔圈选 全员参与圈选4 6项为宜整理并记录必要事项 评价特性 人员 机器 材料 方法 环境 60 其他 60 小要因 中要因 步驟5 方法 环境 机器 人员 原材料 变形 特性要因图的分析 次料 绘制特性要因图需注意事项 集合全员之知识与经验 让有关人员如前后制程人员 技术人员等能真心诚意参与说真话者思考重点放在 为什么 而不是 如何解决 小要因若是无法采取对策 须再深入若怕要因遗漏 可于隔天再进行一次 绘制特性要因图需注意事项 若以4M方式绘制不理想时 可考虑以工程 流程 绘制要因的表示要具体 简洁 如动词 形容词 名詞 动词 特性若可细分时 最好细分 再分別绘制特性要因图 柏拉图 排列图 ABC图 主次因素排列图 意大利经济学者V Pareto 1848 1923 于1897年分析其社会经济结构 发现国民所得的大部分集中于少数人 于是将所得大小与拥有所得之关系以一定方程式表示 称为 柏拉法则 即 关键的少数 次要的多数 由品管圈之创始人石川馨博士介绍用到品管圈活动中 亦属品管七大手法之一 一 柏拉图的由來 二 柏拉图的结构 5 4 3 2 1 1 项目轴 X轴 2 频数轴 主Y轴 5 累积不良率折线图形 4 累积不良率轴 次Y轴 3 频数柱状图形 最大值为所有频数之和 从左至右频数从多至少 最后 其它 为几项之和 最大值为100 6 6 题目 三 柏拉图的作用 寻找主要问题或影响质量的主要原因 A H C D F M 其它 此3项占整个问题的80 左右 为主要控制对象 此4项以上只占整个问题的20 左右 关鍵的少数 次要的多数 四 例说柏拉图的制作 1 对需分析的数据 按项目分别求和统计 从上至下按大小顺序填入下表的 项目 和 频数 栏目 对于最后项目发生频数 次数 很少的项目合并成 其它 项填入下表 某产品品检记录 按项目分别求和 按频数排序 2 计算各项目的单项百分比例 合计 358 用每项的频数 除以 总频数 150 358 41 9 80 35822 3 72 35820 1 23 3586 4 20 3585 6 5 3581 4 8 3582 2 与此类推 求出总频数 3 依次求出各项目对应的累计百分比 最后一项应为100 41 9 64 2 84 4 90 8 96 4 97 8 100 0 等于本项不良率 等于上项与本项不良率之和 等于上项累计不良率与本项不良率之和 等于100 以此类推 4 绘图 150 80 72 23 20 5 8 41 9 64 2 84 4 90 8 96 4 97 8 100 练习题 车间生产主机板 SMT4 10的生产资料不良数目数据如下 查检表 统计分析表 调查表 定义 利用表格或图示的方式 将数据收集的方法加以规范和系统化 以获取对问题的明确认识 日期 生产计划与实际日报表 项目 记录栏目 统计栏目 特点 a 规格统一 使用简单方便 b 可提高整理数据之效率 适应范围 各种需分类收集数据情况下 查检表的分类 记录用查检表一般型 分类项目有原因别 设备别 不良项目别 人员别 缺项别 等 次数分配表点检用查检表 案例一 缺陷项目调查表 分析 事先已对不良项目有明确的划分 通过列表 让现场操作员在工作进行之中 进行划记号 每一划代表1PC不良品 来简单记录所发现的不良品数量 32 23 9 48 7 9 127 案例二 缺陷位置调查表 分析 不仅关注产品所发生的不良数量 同时关注不良所处的位置而在产品示意图上 利用不同标识来记录所发生数量和所处位置的记录方式 案例三 缺陷原因调查表 分析 将不良发生的相关方面给予不同的标识规定后 在相关的表单上记录的方法 特点是可在问题提出后 直接确定主要原因进行纠场操作员在工作进行之中进行纠正 10月6日 10月7日 10月8日 案例四 特性检查表 分析 已将产品相关的项目和基准列出 使得记录的内容和判定更加直观 此表很适用于IPQC的过程控制和产品首件检验 2 46 合格 0 33 案例五 操作检查表 分析 此表是将相关文件规定的内容进行更加详细和具体化的表现 具有点检表相似的功能 适用于新产品首次生产 IPQC巡检和对新员工的操作考核之用 电镀前的准备工作 6电镀夹具是否配套 已配好 PH值达到要求 无异物 已除净 无须处理 专用 案例六 工序分布检查表 分析 对于了解计量型产品特性的分布情况能一目了然 在记录完成后能直接体现直方图同等效果 可利用坐标方格纸直接使用 规格要求50 0 06 如何设计查检表 步骤1 明确目的 了解问题 证明假设 要因解析 数据收集的对象及范围 以利于后续分析步骤2 决定层别的角度步骤3 决定查检项目步驟4 决定查检表的格式步骤5 决定数据记录方式步骤6 决定数据收集方式 用5W1H明确下列事项 a 收集人员 b 测定 检查判定方法 c 收集数据之区间 周期 时间 d 检查方式 抽检或全检 e 如何抽样及样本个数 如何设计点检表 步骤1 明确点检项目明确工作步骤就各步驟分別检讨4M 人 机 材料 方法 所需条件针对影响工作结果较大的条件 要因 设定为点检项目步骤2 决定点检顺序步骤3 决定点检周期步骤4 决定点检方式 层別法 分类法 定义 一种按性质 来源 影响等方面 按其分类列明 并将每类隶层关系逐项向下层展开的过程 1 明确主题之方面 进行步骤 2 确定相关项目的内容与隶属关系 机床设备 机器 工夹刀具 车床 冲床 磨床 铣床 工具 夹具 刀具 资料 操作人员 按个人分 按现场分 按班次分 按经验分 其他 按发生情况分 按发生位置分等 材料 按供应单位分 按品种分 按进厂批分 加工方法 按不同的加工 装配 测量 检验等方法分 按工作条件分 时间 按上 下午分 按年 月 日分 按季节分 环境 按气象情况分 按室内环境分 按电场 磁场影响分 机床设备 按机器分 按工夹刀具分 散布图 相关图 相关分析图 定义 一种通过采集两个变量相关一组原始数据后 在坐标系描出点 并从点的分布趋势中进行线性分析的图表 目的 通过相关分析能找到两个变量的相互关系 为分析品质问题提供便利 从而查出问题的本质之所在 适应范围 计量型数据分析 X与Y完全成线性相关 完全正相关 完全负相关 r 1 r 1 等于45 X与Y之间存在一定线性关系 l r 1 不等于45 X与Y没有线性关系 不相关 r 0 回归直线平行于x轴 实例演练 真空电镀的作业过程中 电子束的强度 power 影响电镀产品的镀膜厚度 thickness 希望找出二者间的相互关系 X 强度 KV Y 膜厚 m 直方图 频数分布图 Histogram 定义 用横坐标标注质量特性的测量值的分组值 纵坐标标注频数值 各组的频数用直方柱的高度表示 这样就作出了直方图 目的 显示数据的波动状态 适应范围 一般用于 数据整理 直观地传达有关过程情况的信息 决定在何处集中力量进行改进 研究质量分布 调查工序能力 一个实例 某工厂接收了一批外协厂制造的青铜轴承用于生产一种重要的仪器 但该厂不能信任生产这些轴承厂家的工作 决定对供应商提供的轴承进行分析 这些轴承的关键特性是它们的内径 其规格为1 376 0 010英寸 现抽取了100个青铜轴承 对它们的内径进行仔细的测量 并记录了测量结果 100个青铜轴承内径的测量值如下表 数据会告诉您什么呢 回答 数据列表不能表达出任何有实际意义的东西 VirtuallyNothing 必须对数据进行进一步分析 图形可以帮助我们将数据转换成信息 数据列表 能否接受这批产品 与目标值相比较 平均值 1 3773与规格界限相比较 极差 最大值 最小值 1 383 1 370 0 013数据分布的更进一步的信息 数据分成10组后 落在每个区间内的数据个数 组距 极差 组数 0 013 10 0 0013 1 376 0 010 制作频数分布表 绘制直方图 LSL USL 分析直方图 与规格限1 366 1 386进行比较 所有的测量值都在其范围内 而且在 3S的范围内 分布基本上是对称的 有一点点向右偏斜 但不严重 所以该厂决定接收这批青铜轴承 建议 轴承的加工中心应该左移 建立一个直方图 收集整理数据定组数N算极差R定组距I确定组的中心点和各组界限制作频数分布表绘制直方图分析 直方图告诉我们 数据分布的中心位置 Average 在哪里 数据分散程度 Spread 如何 数据分布的形状 Shape 怎样 经验之谈 对大多数工业用的分析来说 50个数值具备足够的可靠性 但单个测量值的费用比较低时 或是当需要准确分析时 可以采用100个或更多的数据 直方图与规格比较 制程呈常态分布 且在規格界限內 显示制程良好 品质均匀合格 規格 直方图与规格比较 平均值偏低 部分产品超规格下限 有不良发生 但分配正常 常态 对策 应调平均值 往右 規格 直方图与规格比较 平均值偏高 部分产品超规格上限 有不良发生 但分配正常 常态 对策 应调平均值 往左 制程虽呈常态 但产品变异大 品质不均 对策 应缩小变异或放宽规格 規格 直方图与规格比较 品质过剩 变异太小对策 应缩小规格界限或放宽品质变异 以降低成本 直方图与规格比较 直方图的应用 报告用 将数据绘制成直方图另附上数据总数n 平均值X 标准差 让人一目了然 分析用 与层别法配合使用 是分析問題的有效工具 调查制造能力 确认效果 可作改善前后比较 控制图 趋势图 分析用控制图 控制图 ComponentsofEveryControlChart 1 DataPoints3 UpperControlLimit2 CenterLine4 LowerControlLimit 管制图原理 1 3 原理 若变量X服从正态分布 那么 在 3 范围内包含了99 73 的数值 2 中心极限定理 无论产品或服务质量水平的总体分布是什么 其的分布 每个都是从总体的一个抽样的均值 在当样本容量逐渐增大时将趋向于正态分布 质量特性分类 计量值 variable 定量的数据 值可以取给定范围内的任何一个可能的数值 即 用量具测试的数据 计数值 Attribute 定性的数据 值可以取一组特定的数值 而不能取这些数值之间的数值 计件型计点型 管制图的分类 计量值控制图 均值 极差控制图 Xbar R 均值 标准差控制图 Xbar S 单值 移动极差控制图 X MR 计数值控制图 不良率控制图 p 不良数控制图 Pn 缺陷数控制图 c 单位缺陷数控制图 u 计量型数据吗 性质上是否均匀或不能按子组取样 关心的是不合格品率吗 样本容量是否恒定 样本容量是否恒定 子组容量 9 np或p图 p图 C或U图 U图 是 否 是 是 是 是 是 否 否 否 否 否 关心的是单位零件缺陷数吗 是 选择合适的管制图 若控制图上数据点同时满足下表的规则