质量管理七种工具培训教材.ppt

讲座 质量管理的七种工具 QC七工具的用场 QC七工具的用场 质量管理的七种工具 在质量管理过程中 对事件的分析处理经常使用的七种工具包括 1 检查表CheckSheet 2 因果图CharacteristicDiagram 3 排列图ParetoDiagram 4 直方图Histogram 5 散布图ScatterDiagram 6 控制图ControlChart 7 对策表Countermeasure list 1 检查表 检查表就是将要检查的内容或项目一一列出来 然后定期或不定期的逐项检查 并将问题点记录下来的方法 它是最简单 最常用的一种品管手法 一般包括 诊断表 顾问诊断表 医生诊断表等 问询表 记者采访表 与某人沟通表等 统计表 数量统计表 不良率统计表等 调查表 顾客满意度调查表 民意调查表等 考核表 员工考核表 晋升考核表等 检查表 内审检查表 5S检查表 安全检查表等 1 检查表 帮助我们在管理活动中完成必要的数据收集 检查表的格式可以按活动的需要设定 检查对象可以按需要选择或分层 检查项目可以根据需要和检查活动的可行性确定 对象 项目 1 检查表 检查表的使用要领 1 明确目的 确定检查对象和项目 进行适当的分层 2 确定检查条件 检查方式 检验方法 检查工具 样本数 数据的计量单位 对需要作出判断的应规定判断准则 3 检查项目不宜太多 以4 6项为宜 4 尽可能以符号 数字记录 避免使用文字 5 检查表格设计应适当的预留空间 以供实际检查活动中根据需要增设检查对象或项目等 1 检查表 检查表的实施步骤 1 确定检查对象 2 制定检查表 3 依检查表进行检查并登记 4 对检查出来的问题要求责任单位及时整改 5 检查人员在规定时间内对改善效果的确认 6 定期总结 持续改进 检查表 范例 内审检查表1 签名 日期 签名 日期 签名 日期 检查表 范例 内审检查表2 签名 日期 签名 日期 签名 日期 检查表 范例 A 8控制计划检查表检查表 签名 日期 签名 日期 签名 日期 检查表 范例 过程审核检查表 签名 日期 签名 日期 签名 日期 2 因果图 所谓因果图又称 要因图或鱼刺图在1953年日本大学教授石川馨第一次提出所以又称之为石川图 是一种用于分析质量特性 结果 与 可能影响质量特性的因素 的一种工具 通过把握现状 分析原因 寻找措施来促进问题的解决 2 因果图 因果图的结构 二级原因 特性 中骨 小骨 三级原因 主骨 大骨 主要原因 因素 原因 特性 结果 2 因果图 帮助我们在管理活动中针对事件或其结果分析影响因素或产生原因 二级原因 事件 结果 三级原因 因果图 范例 讨论为何机械组不合格率偏高 2 因果图 因果图的使用要领 选定目标 事件或结果 集思广益分析影响因素或产生原因 一般采用头脑风暴法 一般从人 机 料 环 法五方面入手分析 依5W1H when时间 where地点 who责任人 why原因 what事件或对象 how做法 线索分析原因 分析应将重点放在解决问题上 并依此确定重要 主要的因素 原因 在图中标出 对要因应适当的进行分层 进一步解析 越细越好 需要时可对要因另做因果图进行分析 因果分析的三个阶段是提出原因 说明原因 确定要因 如果分析意见不能统一 尤其是在要因确定时 可采用打分评价的方法 适当时可考虑加权 2 因果图 利用 发散整理法 绘制因果图的步骤 发散整理法 即先放开思路 进行开放式 发散性思维 然后根据概念的层次整理成因果的形状 第一步 选题 确定质量特性 第二步 尽可能找出所有可能影响结果的因素 第三步 尽可能找出各原因之间的关系 在因果图上以因果关系箭头联系起来 第四步 根据对结果影响的重要程度 将认为对结果有显著影响的重要因素标出来 第五步 在因果图上标上必要的信息 如产品 工序 或小组的名称 参加人员名单 日期等等 2 因果图 绘制因果图的注意事项 1 确定原因时应通过大家集思广益 充分发挥民主 2 确定原因 应尽可能具体 3 有多个质量特性存在问题 应分开绘制 避免无法对症下药 4 验证 如果分析的原因不能采取措施 说明问题还没有解决 要想改进有效果 原因细分直至能采取措施为止 越小越有效 使用因果图的注意事项 1 在数据的基础上客观评价每个因素的重要性 不能凭主观臆断或印象来评议因素的重要程度 2 使用时要不断改进 随对因果关系客观认识的深化改进因果图 3 排列图 柏拉图 排列图又称柏拉图 是为了对发生频率从最高到最低的项目进行排列而采用的简单图示技术 帮助我们在管理活动中应用统计方法对事件 结果 包括缺陷 分层分析 从而区分主次 从而用最少的努力获取最佳的改进效果 质量问题是以质量损失 不合格项目和成本 表现出来的 质量损失往往是由几个不合格引起的 而不合格又是少数原因引起的 因此一旦明确了这些 关键的少数 就可消除这些原因 3 排列图 柏拉图 3 排列图 样板 排列图数据表 3 排列图 样板 主轴承盖 八 月份不合格品统计排列图 3 排列图 制作排列图的步骤 第一步 确定要调查的问题以及如何收集数据 第二步 设计数据记录表 第三步 记录并合计 第四步 制作排列图用数据表第五步 按数量从大到小的顺序将数据填入排列数据表 将小项目合并成其他放在最后 并完成不合格品数和比率的计算 3 排列图 制作排列图的步骤 第六步 画两根纵轴和一根横轴 左边纵轴标上件数 频度 右边纵轴标上比率 频率 的刻度 左边总频度数的刻度与右边总频率刻度高度相等 在横轴上将频度从大到小列出各项 第七步 在横轴上按频度大小画出矩形 矩形的高度代表各不合格项频度的大小 第八步 在每个直方柱右侧上方 标上累计值 描点 用实线连接 画累计频数曲线 第九步 在图上标上有关事项 如排列图名称 数据 单位 作图人姓名以及采集数据的时间 主题 数据合计数等等 第十步 分析排列图 优先解决重要影响的现象和原因 3 排列图 排列图的分类 3 排列图 排列图的应用要点 1 排列图 柏拉图要留存 把改善前与改善后的进行对比 可以评估出改善效果 2 分析排列图只要抓住前面的2 3项关键因素 3 分类项目不要太少 5 9项较合适 超过9项可划入 其他 4 发现各项目分配比例差不多时 应从其他角度收集数据再作分析 5 排列图是改善的手段而非目的 如果数据项别已经很清楚 则无需再浪费时间制作排列图 4 直方图 直方图法 是从总体中抽取样本 加工从样本中获取数据进行整理后 用一系列等宽的矩形来表示数据 宽度表示数据的间隔 高度表示在给定间距内数据的数目 变化的高度表示数据的分布情况 通过对数据分布形态和与公差的相对位置的研究 可以掌握了解事件某特性值 一般针对计量值 的分布情况和过程的波动情况 进一步了解和控制系统 4 直方图 原始数据表 4 直方图 直方图分组推荐表 4 直方图 直方图频数分布表 4 直方图 直方图 4 直方图 直方图的使用要领 确定研究对象 采集数据 整理数据 按特性值排序并分组 组数k 1 3 32logn 一般对数据分组可参照下表 计算组距 组界 组中点和数据组数据数 频数 组距宜为5的倍数 按组距计算的数据值范围应能包容其实际范围 一般不宜超出数据的精度范围 列出直方图数据表并制作直方图 判断特性值分布情况 4 直方图 直方图的常见型态 正常型 标准型 正态分布 型态与系统的关系 正常型 标准型 正态分布 系统稳定 只存在随机变差 其余的型态说明系统不正常 存在系统变差 4 直方图 直方图的常见型态 锯齿型 型态与系统的关系 锯齿型 系统不稳定 常受干扰 数据判读有偏好 数据造假 计量器具精度低等都会造成 4 直方图 直方图的常见型态 偏峰型 型态与系统的关系 偏峰型 系统渐变 如刀具磨损等 或不能取到某值以上或以下的数据时 使数据中心偏移 4 直方图 直方图的常见型态 绝壁型 型态与系统的关系 绝壁型 是偏峰型的特殊情况 数据造假或剔除 丢失了某侧以外的数据时也会出现这种情况 4 直方图 直方图的常见型态 双峰型 型态与系统的关系 双峰型 系统变更 如换人 换设备等 混入了同一层别的两组数据时出现 数据丢失也会导致 4 直方图 直方图的常见型态 孤岛型 型态与系统的关系 孤岛型 是双峰型的特例 一时的测量错误也会导致 4 直方图 如果需要知道数据的离散情况可以计算其标准差 参见6 控制图 5 散布图 将因果关系所对应变化的数据分别描绘在x y轴坐标系上 以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何这种图形叫 散布图 或 相关图 散布图的用途 两个变量之间是否有互相联系 互相影响的关系 如果存在关系 那么这种关系是否有规律 包括分析两个变量之间的相关性 当用时间作为纵坐标时 所做的图也可以称为趋势图 5 散布图 帮助我们在管理活动中观察和判断两个变量之间的相关性 趋势图是常用的一种散布图 散布图数据表 5 散布图 范例 n1 n2 n4 n3 5 散布图 数理统计方法 在建立的散布图上划一条垂直中位数直线 将数据点分为左右两部分 使左右点子基本相等 再在建立的散布图上划一条水平中位数直线 将数据点分为上下两部分 使上下点子基本相等 这样散布图被划成四个区域 各区的点子数是n1 n2 n3 n4 分别计算n1 n3和n2 n4 若n1 n3 n2 n4 表示无相关 若n1 n3和n2 n4有大小 表示有相关 n1 n3和n2 n4与r 查表 比较 差别越大相关性越强 5 散布图 1 正相关 当变量X增大时 另一个变量Y也增大 相关性强 如马力与载重的关系 相关性中 如收入与消费的关系 相关性弱 如体重与身高的关系 2 负相关 当变量X增大时 另一个变量Y却减少 相关性强 如投资率与失业率的关系 相关性中 如举重和年龄的关系 相关性弱 如血压与年龄的关系 相关类型 5 散布图 3 不相关 当变量X 或Y 增大时 另一个变量X 或Y 并不改变 如 气压与温度的关系 4 曲线相关 当变量X增大时 另一个变量Y也增大 但达到某一值后 则当变量X增大时 另一个变量Y减少 反之亦然 如 记忆与年龄的关系 相关类型 5 散布图 散布图的使用要领 确定研究对象 采集数据 建立数据表 建立坐标系 根据数据表描点做成散布图 根据散布图判断研究对象的相关性 弱正相关 弱负相关 无相关 5 散布图 散布图的使用要领 4 若不易识别相关性 可能是采集的数据太少 或应对确定的研究对象进行分层 5 也可通过数理统计方法确定相关性 控制图 CONTROLCHART 1 何谓控制图 主要功能 是能够看出数据随着时间不同而发生变化的情形 2 控制图的种类 2 1计量类控制图 其所依据之数据 均属由量具实际量测而得知 2 2计数类控制图 其所依据之数据为分类结果 均属于计数类 控制图的种类 1 均值控制图 X控制图 2 均值 极差控制图 X R控制图 3 均值 标准差控制图 X 控制图 4 不合格品率控制图 P控制图 5 不合格品数控制图 Pn控制图 6 其它 6 控制图 帮助我们在管理活动中观察特性值随时间的波动情况 判断系统的稳定状况 适用于计量值 适用于计数值 抽样采集数据 每一定的时间间隔随机采集样本 样本容量 2 一般宜取5 样本总量越大越呈统计特性 但限于成本的要求一般是根据对系统的控制要求取控制时间的产量 如班产量 日产量等 的5 10 用直方图判别系统是否受控 见4 直方图 控制图的使用前提是数据呈正态分布 系统稳定 6 控制图 均值控制图制作 3 根据采集的数据计算标准差和控制图控制界线 制作控制图 6 控制图 均值控制图制作 样本组数 按一定规律将一定数量的样本组成一个样本组 样本组均值 样本总体均值 分组样本标准差 系统的标准差 是样本组容量 计算系数 手册给定 样本组极差的均值 3 根据采集的数据计算标准差和控制图控制界线 制作控制图 6 控制图 均值控制图制作 分组样本标准差系统的标准差均值控制图上控制线下控制线中心线 极差控制图对了解系统的离散特性具有优势 一般与均值控制图组合使用 极差控制图的制作只需再计算样本组极差及各样本组极差均值 6 控制图 极差控制图制作 极差控制图上控制线下控制线 6 控制图 A2 D3 D4数据表 6 控制图 控制图数据表 6 控制图 均值控制图 6 控制图 极差控制图 及时采集数据 计算和描点 并观察点的分布 分析系统情况 一般 控制图仅帮助了解系统稳定状况 如在图上划上规范规定的允许偏差界线 应能包容上下控制界线 则可进一步知直观知道是否超差和工程能力 在控制图上及时记录有关事件 以便及时找原因解决问题 采取措施后 在控制图上观察验证措施效果 定期计算过程能力和控制界线 调整控制图 6 控制图 控制图的使用和分析 正常情况下 系统稳定 数据点应是随机分布 正态分布 非正常分布包括 点出界 连续7点有走高或走低趋势 连续7点偏向均值线一边 连续3点中有2点接近控制边界 连续5点中有4点在中心线一侧控制范围中部 凡是成规律 非随机 的分布 非随机分布不一定是坏事 可能出现可利用作系统改进的因素 如连续5点在中心线两侧附近 6 控制图 控制图的分析 X R控制图 作控制图的判异 1 超出控制限的点 作控制图的 LCL X UCL X X R控制图 作控制图的判异 2 趋势 有连续7个点上升或下降 作控制图的 UCL X LCL X R控制图 作控制图的判异 3 循环 上面的点高度相同 下面的点深度相同 相对相等的空间 作控制图的 UCL X LCL X R控制图 作控制图的判异 4 中心线两端的7个点 作控制图的 UCL X LCL X R控制图 作控制图的判异 5 从宽的变化的变成在低程度上或不正常的较小变化 作控制图的 UCL X LCL X R控制图 作控制图的判异 6 移动 突然的较大的变化保持在新的中心线 作控制图的 UCL X LCL X R控制图 作控制图的判异 7 中心线的变化 过程的平均值变到一个新的中心线 作控制图的 UCL X LCL 新的中心线 过程漂移 X R控制图 区域控制 每一个区域的高度等于标准差值 UCL X LCL 不同区域发现的 2 5 一区 二区 三区 四区 五区 六区 13 34 34 2 5 13 点的百分比 如均值控制图出现不正常分布的点 而极差控制图正常 往往是系统的影响因素的调整问题造成 并非本质问题 如设备的调整 刀具磨损 操作上的局部问题 绝不会是设备的精度变差 极差控制图不正常 均值控制图往往会随着不正常 很可能会出现点子出界 这往往是系统影响因素的本质问题造成 如设备精度变差 原材料有质量问题 极差控制图对系统变差的灵敏度极高 所以我们常将其与均值控制图配合使用 6 控制图 控制图的分析 我们应调整系统 使之工程能力能符合规范对特性值的要求 对均值控制图宜划出规范对特性值规定的范围 一般应尽量使控制图中心线与其中心线重合 控制图控制范围宜占规范对特性值规定的范围的33 以下 6 控制图 控制图的分析 不合格品率控制图和不合格品数控制图的制作 使用和分析与计量值控制图基本一样 样本组容量不小于 4 不合格品率 控制界线的计算也不同 6 控制图 不合格品率控制图和不合格品数控制图 不合格品率控制图中心线上控制线下控制线不合格品数控制图中心线上控制线下控制线 一 不合格率P控制图1 产品如无法直接测其特性时 可以分别对合格品与不合格品之数目进行记录 并以不合格率来监控过程 即使用P图 不合格品件数dP 检验产品数n 控制图 CONTROLCHART 一 不合格率P控制图 续 2 2P控制图适合以下之情况使用 2 1仅能以合格 不合格表示质量特性 2 2大量筛选将产品分为合格与不合格时 2 3产品用 通与不通 量具来判定合格与不合格时 2 4要研究某制造工序有多少废品时 2 5样本数 n 取一定数或不一定数时 其公式为 dd1 d2 dR不合格品数总和P nn1 n2 nR检查数总和 控制图 CONTROLCHART 一 不合格率P控制图 续 3 P图的应用步骤 3 1选择控制项目3 2搜集数据3 3分组3 4计算控制限3 5绘制控制图 P图3 6根据异常判断原因并采取措施 VI 控制图 CONTROLCHART 一 不合格率P控制图 续 4 P图控制限的计算 4 1计算公式 中心线CL 上控制限UCL 下控制限LCL 不合格品率p服从二项式分布 当p较小而n足够大时 也趋于正态分布 VI 控制图 CONTROLCHART 一 不合格率P控制图 续 4 P图控制限的计算 4 2p图的制作 1 一般而言 要求每个样本中包含1 5个不合格品 即内np 1 5 也就是说 p 5 时 抽样数n 20 100 p 1 时 抽样数n 100 5002 样本的数目 一般取10 25组3 当不合格品率较小 小于10 时 可用下面的近似公式 VI 控制图 CONTROLCHART 二 控制图1 控制图的功能 1 1可判定过程的变异是属偶然原因或异常原因1 2可做过程能力解析1 3依据过程精度 可做下列判断及处理 7 对策表 帮助我们在管理活动针对发现的原因 问题制订对策 对策表的格式可以按活动的需要设定 可以对原因 问题按需要分层 对策措施可以根据需要及其可行性确定 7 对策表 对策表的使用要领 1 明确目的 确定需采取对策措施的对象 原因货问题 进行适当的分层 2 集思广益从人 机 料 环 法五方面入手研究可能的对策措施 一般采用头脑风暴法 评议出切实可行的经济 高效的对策措施 如果意见不能统一 可采用打分评价的方法 适当时可考虑加权 应规定实施人和实施期限 应规定检查人跟踪检查 对实施效果进行评价 对效果不佳的对策措施 应考虑重新策划 QC七工具应用案例 案例一 如何提高特殊工序焊接效率 改善动机 由于特殊工序损耗甚巨 而各种零件直径不同 造成焊接困难 以现阶段之人工作方式 效率低 且易造成空气污染 因此特提高特殊工序焊接效率做为本次主题 作业概要 案例一 如何提高特殊工序焊接效率 现状分析 一 鱼骨图 原料 B 气泡包渣 焊道不均匀 变形 操作方法 C 无中心依靠 承座移动不易 如何提高特殊工序效率 烟雾大弧光强转动不易 高温作业送线受阻 工作环境 A D 机具结构 手工控制不当 焊嘴损坏 校准不当 案例一 如何提高特殊工序焊接效率 二 柏拉图 案例一 如何提高特殊工序焊接效率 改善对策 一 第一次改善 案例一 如何提高特殊工序焊接效