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品管七大手法培训讲义 东莞理士奥品保部 培训内容 第一章查检表第二章层别法第三章柏拉图第四章特性要因图第五章散布图第六章直方图第七章管制图 一 何谓查检表 系统地收集资料和累积资料 确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表 检查表为使用简单易于了解的标准化表格或图形 作业时仅需填入规定检查记号 再加以统计汇整其数据 即可提供量化分析或对比检查用 用来检查有关项目的表格 第一章查检表 二 查检表的分类以工作的种类或目的可分为记录用查检表 点检用查检表两种 记录用 或改善用 查检表主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目 不良原因 缺陷类型等 其中有 a 原因别 线别 人员别 机械别 缺陷类 b 位置别 2 点检用查检表主要功用是为要确认作业实施 机械设备的实施情形 或为预防发生不良事故 确保安全时使用如 机械定期保养点检表 化成槽点检表 和膏机点检表 三 查检表的作法 1 明确目的 将来要能提出改善对策数据 因之必需把握现状解析 与使用目的相配合 2 解决查检项目 从特性要因图圈选的4 6项决定之 3 决定检验方式 全检 抽检 4 决定查检方式 查检基准 查检数量 查检时间与期间 查检对象之确定 并决定收集者 记录符号 5 设计表格实施查检 四 检查表制作要点检查表的制作并没有特定之型式 可根据需求目的而作更改 但有几项要点制作时应特别留意 1 并非一开始 即要求完美 2 愈简单愈好 3 一目了然 检查的事项应清楚陈述 作业者在记录问题的同时能明了反映出所登记的内容 4 以Teamwork的方式 大家集思广益 切记不可遗漏重要项目 5 设计应考虑不会使作业者记录错误的查检表 以免影响日后统计分析的真实性 五 检查表制作注意事项1 用在对现状的调查 以备今后作分析 明确制作检查表的目的 2 对需调查的事件或情况 明确项目名称 3 确定资料收集人 时间 场所 范围 检查的频率 4 决定检查记录的方式 如正 或简单数据1 2 3等5 决定检查表格式 图形或表格 1 标题 目的何在 What 2 对象 项目 为什幺 Why 3 人员 由谁来作 Who 4 方法 采用何种方法 How 5 时间 什幺时间 期间间隔多久 When 6 制程 检查站 在什幺地方 场所 Where 7 结果之整理 合计 平均 统计分析 8 传递途径 谁需要了解 要报告给谁 检查表记载的项 5W1H 查检表模拟示例 铸板不良情况检查表 附件 检查表的应用检查表制作完成后 要让使用者了解 必要时作在职训练 使用检查表时应注意下列事项并适时反映 1 搜集数据要细心 客观 数据是否代表事实 2 数据是否集中在某些项目 而各项目间差异为何 3 某些事项是否因时间的变化而有所变化 4 如有异常 应马上追究原因 并采取必要措施 5 检查的项目应随着作业的改善而改变 6 由使用的记录即能迅速判断 采取行动 7 明确检查责任者 并能了解收集的目的及方法 附件 检查表的应用8 搜集的数据应能获得层别的情报 9 搜集数据后 若发现并非当初所设想的 应重新搜集 10 检查项目 期间 计算单位等标准应一致 11 尽快将结果呈报 并使相关人员亦能知晓 12 数据的搜集应注意样本取得的随机性与代表性 13 对于过去 现在及未来的检查记录 应适当保管 并比较其差异性 14 检查表完成后可利用柏拉图加以整理 以便掌握问题重心 第二章层别法一 何谓层别法 层别法就是按照一定的类别 把收集到的资料加以分类整理的一种方法 也就是针对部门别 人别 工作方法别 设备别 地点别等所收集的数据 按照它们共同的特征加以分类 统计的一种分析方法 二 层别的对象与项目2 1时间的层别小时别 日期别 周别 月别 季度别年别等 例 制程中巡检的频率就常以小时层别 2 2作业员的层别 班别 操作法别 熟练度别 性别 教育程度别 例 A班与B班机铸板栅完成品质层别 2 3机械 设备的层别 场所别 机型别 工具别 编号别 速度别 等 例 不同机器生产相同产品以机型别来分析其不良率2 4作业条件的层别温度别 湿度别 压力别 天气别 作业时间别 作业方法别 检测工具别 等 例 对温度敏感的作业现场所 涂板后固化干燥 应记录其温湿度 以便温湿度变化时能层别比较 三 层别的对象与项目2 5原材料的层别供应商别 批 LOT 别 产地别 材质别 成份别 等 例 同一供应商原材料也应做批号别 领用时加以层别 以便了解各批原料的品质 当不良发生时更能快速采取应急措施 使损失降到最低 2 6测定的层别测定器别 测定者别 测定方法别 等 2 7检查的层别检查员别 检查场所别 检查方法 等 2 8其它良品与不良品别 包装别 搬运别 等 四 分层法示例 1 2 某空调维修部 帮助客户安装后经常发生制冷液泄漏 通过现场调查 得知泄漏的原因有两个 一是管子装接时 操作人员不同 有甲 乙 丙三个维修人员按各自不同技术水平操作 二是管子和接头的生产厂家不同 有A B两家工厂提供配件 于是收集资料作分层法分析 见表一 表二 试说明表一 表二的分层类别 并分析应如何防止渗漏 表一泄露调查表 人员分类 表二泄露调查表 配件厂商分类 四 分层法示例 2 2 第三章柏拉图一 何谓柏拉图 用从高到低的顺序排列成矩形 表示各原因出现频率高低的一种图表 其原理是80 的问题仅来源于20 的主要原因 2 8原理 即柏拉图就是根据所搜集的数据 按不良原因 不良状况 不良项目 不良发生的位置等不同区分标准而加以整理 分类 藉以寻求战最大比率之原因 状况或位置 按其大小顺序排列 再加上累积值的图形 一 何谓柏拉图 从柏拉图可看出哪一项目有问题 其影响如何 以判断问题之症结所在 并针对问题点采取改善措施 故又称ABC图 所谓ABC分析的重点是强调对于一切事物 依其价值的大小而付出不同的努力 以获取效果 亦即柏拉图分析前2 3项重要项目之控制 因为图的排列系一大小顺序为之 故又可称为排列图 二 柏拉图的制作方法 1 3 步骤1 决定数据的分类项目 分类一般先从结果分类着手 以便洞悉问题之所在 然后再进行原因分类 分析出问题产生之原因 以便采取有效的对策 将此分析的结果 依其结果与原因分别绘制柏拉图 1 结果的分类包括不良项目 场所别 时间别 工程别 2 原因的分类包括材料 厂商 成份等 方法 作业条件 环境等 人 熟练度 经验等 设备 机械 工具等 步骤2 决定收集数据的期间 并按分类项目在期间内收集数据 视问题的状况 选择恰当的期限 如 1周 1月等 来收集数据 步骤3 依分类项目别 做数据整理 并做成统计表 二 柏拉图的制作方法 2 3 1 按各项目出现数据之大小排序 其它项目排在最后一项 并计算其累计数 2 计算各项目数据所占比率及累积数之影响度 3 其它项不可大于前三项 若大于时应细分 不良率 各项不良数 总检查数 100步骤4 记入图表只并依数据大小排列画成柱状图 1 于图表用笔记入纵轴及横轴 纵轴左侧填入不良数 不良率 纵轴右侧刻度表示累计影响度 比率 在最上方刻100 左方则依收集数据大小做适当刻度 其它项则记在最右边 2 横轴与纵轴应做适度比例 横轴不宜长于纵轴 步骤5 绘累积曲线 1 点上累积不良数 或累积不良率 2 用折线连结 二 柏拉图的制作方法 3 3 步骤6 绘累积比率 1 纵轴右边绘折线终点为100 2 将0 100 间分成若个等分 把 的分度记上 即累积影响度 3 标出前三项 或四项 之累计影响度是否 80 或接近80 步骤7 记入必要的事项 1 标题 目的 2 数据搜集期间 3 数据合计 总检查数 不良数 不良率 等 4 工程别 5 作成者 包括记录者 绘图者 作成时间 柏拉图示例 87 07 铸板不良统计表 08年1 6月铸板不良柏拉图 作图 日期 08年7月9日 第四章特性要因图一 何谓特性要因图 用于寻找造成问题产生的原因 即分析原因与结果之间关系的一种方法 由于形状就像魚的骨头 所以又叫魚骨图 也称为因果图 魚刺图 二 用头脑风爆法制作特性要因图1 决定问题或品质的特征2 尽可能找出所有可能会影响结果的因素3 找出各种原因之的关系 在魚骨图中用箭头连4 根据对结果影响的重要程度 标出重要因素5 在魚骨图中标出必要信息此方法包括两项活动 一 找原因 二 系统整理出 发散整理法 头脑风爆法 这些原因 三 特性要因图的思考原则一 脑力激荡法 头脑风暴法 四原则 1 自由发言2 意见越多越好3 严禁批评他人4 搭便车 即沿着别人观点思考 二 5W1H法 Why 为什么做 What 做的目的是什么 Where 在什么地方做 When 在什么时间做 Who 由什么人来做 How 如何去做 三 4M1E法 4M Man人 Machine机器 Material物料 Method方法 1E Environment环境四 原因链法 5个WHY 四 绘制特性要因图注意事项 1 充分组织人员全面观察 把握脑力激荡法的原则 让所有的成员表达意见及观点 从人 机 料 法 环 测 管理 6M1E 方面寻找 2 列出的要因应给予层别 针对初步原因 展开深层的挖掘 能采取措施 3 绘制特性要因图时 重点应放在为什么会有这样的原因 并且依照5W1H的方法 4 一个质量特性对应一张因果图 特性要因图之画法 1 3一 决定问题的特性二 画一粗箭头 为主骨 表示制程 为什么饭菜不好吃 特性要因图之画法 2 3三 原因分类几个大类 且以方框框起来 中骨四 加上箭头的大分枝 约60 插到母线 子枝 材料 方法 锅子 人 为什么饭菜不好吃 特性要因图之画法 3 3五 寻求中 小原因 并圈出重点 时间 材料 人 方法 锅子 为什么饭菜不好吃 不熟练 制造 人 成本 方法 交期 没有生产计划配合 没有样板生产条件差 订单信息掌握不准确 没有交货意识 利润低 运送成本高 安全库存量少 物品管制不适当 存入位置不足 单方面的决定 交货期短 数量少 没有交货计划 找原因 特性要因图示例 为何交货期延迟 第五章散布图一 何谓散布图 散布图就是研究成对出现的不同变数间相互关系的座标图 即把互相有关联特性的对应数据 在方格纸上以纵轴表示结果 以横轴表示原因 然后用点表示出分布形态 根据分布的形态来判断特性间的相互关系 这里讲的数据是成双的 一般来说成对数据有三种不同的对应关系 1 原因与结果数据关系2 结果与结果数据关系3 原因与原因数据关系 二 散布图制作的步骤 1 收集足够的资料 对应数据 至少30对 并整理写到数据表上 2 找出数据之中的最大值和最小值 3 画出座标刻度 计算组距 横坐标表示原因 纵坐标表因变数 结果 4 将各组对应数据标示在座标上 5 视图形态正确判断变数之间的关系 散布图的研判一般来说有六种形态 1 在图中当X增加 Y也增加 也就是表示原因与结果有相对的正相关 如下图所示 三 散布图的研判 X Y 0 2 散布图点的分布较广但有向上的倾向 X增加 一般Y也会增加 但非相对性 也就是就X除了受Y因素影响外 可能还有其它因素影响着X 这种形态叫做弱正相关或称为似正相关 X Y 0 3 在图中当X增加 Y反而减少 而且形态呈现一直线发展的现象 这叫做完全负相关 如下图所示 Y 0 X 4 当X增加 Y减少的幅度不是很明显 这时的X除了受Y的影响外 尚有其它因素X 这种形态叫做弱负相关或称非显着性负相关 如下图所示 Y 0 X 5 如果散布点的分布呈现杂乱 没有任何倾向时 称为不相关 也就是X与Y之间无明也就是没有任何必然的关系 如下图所示 Y 0 X 6 假设X增加 Y也随之增加 但是当X增加到某一值之后 Y反而开始减少 因此产生散布图点的分布有曲线倾向的形态 称为曲线相关 如下图所示 Y 0 X 强正相关 弱正相关 强负相关 弱负相关 四 散布图的示例 第六章直方图 一 何谓直方图直方图就是用于分析和掌握资料的分布状况 从而推断特性总体分布状态的一种统计方法 即为 将所收集的数据 特性或结果值 用一定的范围在横轴上加以区分几个相等的区间 将各区间内数据累积的面积用柱状画出的图形 二 直方图的制作步骤 1 收集数据并记录 2 找出数据中的最大值与最小值 3 计算全距 在所有数据中的最大值与最小值的差 4 决定组数与组距 决定组数 1 组数过少 虽可能得到简单的表格 但却失去次数分配的本质 2 组数过多 虽然表列详尽 但无法达到简化的目的 3 有异常值应先除去再分组 4 数据之分组可参考下表 二 直方图的制作步骤 决定组距 组距全距 组数 5 决定各组的上组界与下组界 最小一组的下组界 最小值 测定值最小位数 2 测定值的最小位数确定方法 如数据为整数 取1 如数据为小数 取小数所精确到的最后一位 0 1 0 01 最小一组的上组界 下组界 组距第二组的下组界即为最小一组的上组界 其余依此类推6 决定组的中心点 各组的组中点 下组距 组距 27 制作次分配表 将所有数据依数据依其数值大小划记号于各组的组界 并计算出其次数 8 制作直方图 以横轴表示各组的组中点 纵轴表次数 绘出直方图注意事项 确定过程特性和计量标准值 收集数据必须是计量值 数据收集至少50 100个 三 直方图实例1 某电缆厂有两台生产设备 最近 经常有不符合规格值 135 210g 异常产品发生 今就A B两台设备分别测定50批产品 请解析并回答下列问题 1 作全距数据的直方图 2 作A B两台设备之层别图3 叙述由直方图所得的情报 收集数据如下 解 1 全体数据之最大值为194 最小值为119根据经验值以及查分组参考表取组数为 10组距 194 119 10 7 5取8最小一组的下组界 最小值 测定值之最小位数 2 119 1 2 118 5最小一组的上组界 下组界 组距 118 5 8 126 5 作记数分配表 1 全距数据之直方图 SL 135 SU 210 2 1作A设备之层别直方图 SL 135 SU 210 2 2作B设备之层别直方图 SU 210 SL 135 3 结论 四 如何依据图的分布状态判断 说明 中间高 两边低 有集中趋势 结论 左右对称分配 表示规格 重量等计量值的相关特性处于受控的状态 制程状况良好 1 理想型如图所示 1 说明 图形柱形高低不一 呈锯齿状态 不正常的分配是制作直方图的方法或数据收集 测量 方法不正确所导致 2 结论 A作图分组分的太多 B提供数据为假数据 C品质要求精密 但测量器具精密度不够 D混有较大特性的数据 若因此应层别后再分析 2 锯齿型如图所示 1 说明 有一端被切断 2 结论 对于品质要求较严时多出现此现象 导致此状况的原因 A为数据经过全检会出现的形状 B制程中 当测量精度足够时 模具有较大松动或磨损时也会出现此状况 3 绝壁型如图所示 1 说明 有两个高峰出现 2 结论 此状况具体可能产生的原因为 A有两种分配相混合 如两机台或两批原材料有差异时 会出现此种形状 应予以层别后再作直方图 B收集数据人员提供假数据 C因制程中出问题而做了较大调整时 4 双峰型如图所示 1 说明 在右端或左端数据存在断层 呈孤立小岛状 2 结论 此状况分析较容易 一般为数据输入有误 有混料现象 数据较少 而分组过多 5 离散型如图所示 1 说明 形状为高原状2 结论 不同平均值的分配混在一起 应层别后再作直方图比较 出现此状况的原因 A新人员做的假数据 B量测时 数据太少或密度太大 C量测仪器设备精度不够 6 高原型如图所示 五 与规格值或标准值作比较 1 符合规格A 理想型 制品良好 能力足够 制品在规格界限内 且平均值与规格中心一致 平均值加减3倍标准差为管制界限 制程稍有变大或变小都不会超过规格值 是一种最理想的直方图 规格下限 规格上限 B 一侧无余域 制品偏向一边 而另一边有很大空间的余域 若制程再变大 或变小 很可能会有不良发生 必须设法使制程中心值与规格中心值吻合才好 规格下限 规格上限 C 两侧无余域 制品的最小值均在规格内 但都在规格上下两端 且其中心值与规格中心值相吻合 虽没有不良发生 便若制程稍有变动 就会有不良品发生之危险 要设法提高制程的精度才好 规格下限 规格上限 2 不符合规格A 平均值偏左 或偏右 如果平均值偏向规格下限并伸展至左边的规格下限或右边的规格上限 但制程呈常态 正态 分布 此即表示平均位置的偏差 应对固定的设备 机器 原因等方向去追查 规格上限 规格下限 B 分散度过大 实际制程的最大值与最小值均超过规格值 有不良品发生 表示标准差太大 制程能力不足 应针对人员 方法等方向去追查 要设法使产品的变异缩小 或是规格要求订的太严 应入宽规格要求 下限 上限 C 完全不在规格界限内 表示制程之生产没有依照规格要求去考虑 或规格订得不合理 根本无法达到等因素导致 规格下限 规格上限 六 直方图应用注意事项 1 直方图可根据数据分布形状来观察制程是否正常 2 制程产品分布图可与标准 规格值作比较 看有多大的差异 3 观察数据分布状态 从而确定是否有必要再进一步层别 第七章管制图 一 何谓管制图 管制图是用于分析和控制过程质量的一种方法 管制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形 图的纵轴代表产品质量特性值 或由质量特性值获得的某种统计量 横轴代表按时间顺序 自左至右 抽取的各个样本号 图内有中心线 记为CL 上控制界限 记为UCL 和下控制界限 记为LCL 三条线 见下图 二 管制图的作用和分类 从每日生产的产品的零乱数据中 找出经常发生和偶然发生事故的数据 以便帮助找出问题原因 这就非先靠管制图不可 管制图分为两大类 计量型管制图 计数型管制图 计量型态 可度量的 商品制造的品质评定标准如 直径 容量 重量计数型态 可以计数的 通俗理解为几个 百分之几 如 不良品数 缺点数 不合格率等 三 计量型管制图 作为管制制程的计量型管制图 一方面以平均数管制图管制平均数的变化 以全距管制其变异的情形 本节将介绐平均数与全距管制图 将就管制图在制程中的每一步详见描述 常用的计量型管制图如下 实例 平均数与全距管制图 某工厂制造铜棒 为控制其质量 选定内径为管制项目 并决定X R管制图来管制该制程的内径量度 并于每小时随机抽取5个样本测定 共收集最近制程数据125个 将其数据依测定顺序及生产时间排列成25组 每组样本5个 记录数据如下 X管制图上下限 CL 40 264UCL 43 403LCL 37 125 R管制图上下限 CL 5 44UCL 11 51LCL 0 A2R A2R UCL 43 403 CL 40 264 LCL 37 125 R管制图 UCL 11 51 CL 5 44 LCL 0 分析结论 在管制图中有第16个和第23个样本组的点分别超出管制上限及管制下限 表示制程平均数发生变化 而R管制图并无点超出界限或在界限上 表示制程 不受控 变异并未增大 四 计数型管制图 常用的计数值管制图的类型 P Chart控制图 制作方法 A 取样 确保正常生产条件基本相同的原则 按时间顺序将样本分成若干组 一般在25组以上 从每组中抽取样本大小为n的样本 检查出样本中不良品个数Pn B 填写数据表 计算每个样本组的不良率P P Pn n 及总的平均不良率P Pn nC 计算中心线及控制界限中心线CL 控制上限UCL 控制下限LCL D 作图 将每个样本组之不良率所对应的数据点描在P控制图上 制作P管制图之注意事项 A不合格品的个数一般要求每个样本组中至少要含1 5个不合格品 B为了便于计算 样本组之样本大小尽可能相同 当可预先知不良C样本组数一般取25组以上 D样本大小n与控制界限之间的关系 由公式可见UCL LCL 当n增大时 控制界限变窄 这时生产过程中有波动就会使一些点超出控制界限而成为不必要的严格控制 反之 当n减小时 控制界限变宽 这时生产过程的变异又常常不被发现 即不良率P 0的点增多 不适宜作图 因此实际不良率很小 而又不能增大n时 可以从控制