《意力电子公司QC七大手法课程培训PPT》(69页).ppt

2020 1 5 本资料来自 1 QC七大手法 2020 1 5 本资料来自 2 课程内容 第一节 概述第二节 查检表第三节 柏拉图第四节 特性要因图第五节 层别法第六节 散布图第七节 直方图第八节 控制图 2020 1 5 本资料来自 3 第一节 概述 1 基本观念 数据 事实解决问题第一个步骤 即是根据事实经判断后再采取行动2 数据的分类2 1依特性可分为 2 1 1定性数据 感观判断 质感 香 2 1 2定量数据 A 计量数据 可量测而来 B 计数数据 使用点数计算 数据收集策略 2020 1 5 本资料来自 4 2 2 依来源分 2 2 1原物料及制品市场数据2 2 2制程数据2 2 3检验数据等2 3 依时间先后可分 2 3 1过去数据2 3 2日常数据2 3 3新数据 数据收集策略 1 概述 2020 1 5 本资料来自 5 方法 机器整理法 人工整理法 卡片 书记 原则 发生问题后采取改善前必须有数据为依据 应清楚数据使用的目的 数据搜集完后 应立即使用 改善前后整理与应用数据的条件应一致 数据不可造假 否则问题无法解决 2 数据整理方法和原则 2020 1 5 本资料来自 6 各种手法 问题解决 3 数据分析工具 QC手法 2020 1 5 本资料来自 7 1 定义又叫检查表 核对表 统计分析表 它是用来系统地收集资料和积累数据 确认事实并对数据进行粗略整理和分析以作为日常管理及分析改善的统计图表 常用的调查表依用途可分收集数据的查检表 调查异常的查检表 点检用的查检表等 第二节 查检表 2020 1 5 本资料来自 8 2 不合格品项目调查表 2020 1 5 本资料来自 9 1 2 6 5 8 6 2 1 频数合计 35252015105 频数 3 工序分布调查表 1 51 61 71 81 92 02 12 22 32 42 52 62 72 82 93 03 13 2 调查人 调查数 调查日期 10 13 16 19 17 12 16 20 17 13 尺寸 2020 1 5 本资料来自 10 4 使用方法 1 查检表应明白易懂 并需作培训2 应明确责任者及谁来做3 观察要客观 详细并及及时记录4 做成数据 统计图并向主管报告5 采取对策并改善5 练习马总要到云南旅游 所带东西较多 请帮忙想想办法 2020 1 5 本资料来自 11 1 定义又叫排列图 是分析和寻找影响质量主要因素的一种工具 作图步骤 收集数据进行分类 按项目频数由小到大 列出数据表 计算各类问题占总问题的百分比 计算各问题的累计百分比 第三节 柏拉图 2020 1 5 本资料来自 12 例如 某公司线插头的焊接不合格数如表所示 2 收集数据 2020 1 5 本资料来自 13 柏拉图之横轴是按项目别 依大小顺序由高而低排列 其他 项排在最后一位 柏拉图之柱形图宽度要一致 纵轴与横轴比例为3 2 纵轴最高点为总不良数 且所表示之间距应一致 次数少的项目太多时 可考虑将后几项归纳成 其他 项 其他项不应大于前几项 若大于时应再分析 有时 改变层别或分类的方法 亦可使分类的项目减少 通常 项目别包括其他项在内 以不要超过4 6项为原则 2 作排列图注意事项 2020 1 5 本资料来自 14 ABCDEFG 48703896292219489740 100806040200 频数 件 累计百分比 3367 521 382 201 156 120 123 69 17 78 84 87 68 91 81 95 01 97 47 4 作出图形 2020 1 5 本资料来自 15 对应于0 80 折线下的问题为A类问题 需考虑解决的主要问题 对应于80 90 折线下的问题为B类问题 属次要问题 对应于90 100 折线下的问题为C类问题 为一般问题 5 确定ABC类问题 2020 1 5 本资料来自 16 1 定义又叫鱼骨图或石川图 当一个问题的特性 结果 受到一些要因 原因 的影响时 将这些要因加以整理 成为有相互关系且有系统的图形 基本格式为 人 机 料 法 环 中原因 大原因 小原因 更小原因 第四节 特性要因图 某个质量问题 2020 1 5 本资料来自 17 2 作图步骤 确定要分析的问题将分析意见按类记录在箭线上检查有无遗漏用把特别重要的原因标识出来记上必要事项例 某厂为寻找曲轴车加工主轴颈出现刀痕质量问题原因时 作出的因果图 4 特性要因图 2020 1 5 本资料来自 18 机床 操作者 材料 工艺方法 没及时换刀 工艺纪律不严 技能差 缺乏培训 油压不稳定 漏油 油中有气泡 冷却液浓度差 材料差 切速过快 转速高 对刀 无标准 4 特性要因图 轴颈有刀痕 3 案例 2020 1 5 本资料来自 19 第五节 层别法 1 定义v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 v注意几点 确定分层的类别和调查的对象 设计收集资料的表格 收集和记录资料 整理数据并绘制相应图表 比较分析和最终的推论 2020 1 5 本资料来自 20 5 层别法 2 案例某空调维修部 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 2020 1 5 本资料来自 21 5 层别法 表一泄漏調查表 人員分类 表二泄漏調查表 配件厂商分类 2020 1 5 本资料来自 22 1 定义又叫相关图 通过分析两种数据之间的关系 来分析和控制影响产品质量的相关因素的一种方法 作图步骤 将需要研究是否关系的两组数据收集30组以上 并一一对应地填入数据表 画出纵坐标与横坐标 标上适当地刻度 将数据有用坐标点在图上标出来 第六节 散布图 2020 1 5 本资料来自 23 6 散布图 2 案例 2020 1 5 本资料来自 24 10501040103010201010 5 06 07 08 09 0 6 散布图 2020 1 5 本资料来自 25 强正相关 6 散布图 2020 1 5 本资料来自 26 弱正相关 6 散布图 2020 1 5 本资料来自 27 强负相关 6 散布图 2020 1 5 本资料来自 28 弱负相关 6 散布图 2020 1 5 本资料来自 29 不相关 6 散布图 2020 1 5 本资料来自 30 非线性相关 6 散布图 2020 1 5 本资料来自 31 1 直方图的基本原理与作图直方图又叫质量分布图 是通过对生产过程中产品质量分布情况的描绘与分析 来判断生产过程保证产品质量的能力的一种常用方法 基本原理是依据产品质量在正常情况下 呈正态分布 第七节 直方图 2020 1 5 本资料来自 32 2 作图步骤 从生产现场搜集一定量的数据 一般取100左右 确定一定量数据的分布范围 即极差R R Xmax Xmin R 6 45 5 56 0 89 将这个数据的分布范围划分为若干组 一般取k 10组 并计算出初步组距 h h R K Xmax Xmin K h 0 89 10 0 09 修正初步组距值 一般可把初步组距值修正成测量单位的整倍数 并取奇数 7 直方图 2020 1 5 本资料来自 33 3 确定各组的边界值 第一组的下边界值 Xmin h 2 5 56 0 01 2 5 56 0 005 5 555 第一组的上边界值 5 555 0 09 5 645第二组的下边界值就等于第一组的上边界值 第二组的上边界值就等于第二组的下边界值加上组距 5 645 0 09 5 735 余下类推 直到最后一组的上边界值能把最大值 Xmax 包括在内为止 计算各组的中心值 Xi Xi 该组的下边界值 上边界值 2统计落入各组的频数 根据以上频数分布数据 画出直方图 7 直方图 2020 1 5 本资料来自 34 某厂测量钢板厚度 尺寸按标准要求为6mm 现从生产批量中取100个样本进行测量 数据如表 画直方图 7 直方图 4 直方图运用案例 2020 1 5 本资料来自 35 7 直方图 6 035 895 976 056 45 6 126 186 105 955 95 5 955 946 076 005 85 5 865 846 086 245 03 6 135 805 905 935 78 5 806 145 566 175 97 6 135 805 905 935 78 5 865 846 086 245 61 5 955 946 076 005 75 6 126 186 105 955 95 5 955 946 076 025 75 5 966 066 255 895 83 9 5 895 916 006 216 08 8 5 875 635 806 126 32 7 5 925 925 756 055 94 6 6 426 135 715 965 78 5 6 196 115 745 966 17 4 5 715 755 966 195 70 3 6 016 045 885 926 15 2 5 776 275 936 086 03 1 尺寸 组号 11 12 10 13 14 15 16 17 18 19 20 尺寸 组号 2020 1 5 本资料来自 36 7 直方图 3227521501560633250 8 9 26 150153021810 4 3 2 1012345 5 605 695 785 875 966 056 146 236 326 41 5 555 5 6455 645 5 7355 735 5 8255 825 5 9155 915 6 0056 005 6 0956 095 6 1856 185 6 2756 275 6 3656 365 6 455 12345678910 变换后组中值 频数 组中值 组界值 组号 频数表 总计 100 26 364 231315261515722 2020 1 5 本资料来自 37 7 直方图 频数 5 605 695 785 875 966 056 146 236 326 41 钢板厚度直方图 N 100X 5 983S 0 168 组限 2520151050 2020 1 5 本资料来自 38 对称型 左偏向型型 右偏向型型 双峰型 孤岛型 锯齿型 平顶型 图形形状的观察分析 7 直方图 2020 1 5 本资料来自 39 用直方图与公差进行对比 看直方图是否在公差要求之内 通过比较 可以掌握工序加工质量的情况 常见的有以下五种情况 如图 a e 图中B为实际尺寸的分布范围 T是公差的范围 a B在T中间 两边均有适当余量 平均值与公差中心重合 是一种理想状态 a 对照公差标准分析 7 直方图 2020 1 5 本资料来自 40 b B虽在T范围内 平均什偏离公差中心 有超过可能 应设法使平均值的偏离量减少 T B b 对照公差标准分析 7 直方图 2020 1 5 本资料来自 41 c B和T的分布范围好一致 平均值处于公差中心 但由于分布较分散 仍存在着两边都可能出现废品的潜在危险 应设法缩小实际分布的范围 T B c 对照公差标准分析 7 直方图 2020 1 5 本资料来自 42 d B超过T的范围 两边已出现废品 应设法缩小分布范围 若公差限定不合理 则可重新审定公差 T B d 对照公差标准分析 7 直方图 2020 1 5 本资料来自 43 e B大大地小于T 分布过于集中 应注意检查和考虑加工的经济性 T B e 对照公差标准分析 7 直方图 2020 1 5 本资料来自 44 a 在一个工序上按照某一产品规格加工出来的一批产品 其质量 特性值 不会完全相同 产品之间总是或多或少存在着质量上的差别 造成质量特性值波动的原因 是由于材料 方法 设备 测量 操作者和环境这6个因素的变异 第八节 控制图 1 基本原理 2020 1 5 本资料来自 45 b 制造过程诸因素处于控制状态和失控状态下 其质量特性值波动的原因 波动的大小和统计分布是不相同的 c 以控制状态下的质量特性值变化的统计分布为基础 确定控制界限 8 控制图 2020 1 5 本资料来自 46 d 当测得的质量特性值超过控制界限 说明制造过程失去控制 有系统原因存在 这时就应该找到原因恢复正常 并采取措施消除系统原因 使制造过程 控制图基本上分为两大类 计量值 尺寸 重量等可以测量的连续性数值 控制图计数值 如不合格品数 缺陷数等离散值 控制图 8 控制图 2020 1 5 本资料来自 47 X R图是建立在正态分布基础上的 它由X控制图和R控制图组成 前者用来观察分布平均值的变化 后者用来观察分布分散情况的变化 8 控制图 2 控制图的作法 2020 1 5 本资料来自 48 收集数据 应注意必须在相应条件下随机取样 样本大小通常取4 5个 数据最好在100个以上 计算各组平均值和总平均值 其中 i 1 2 n j 1 2 3 m 8 控制图 2020 1 5 本资料来自 49 计算各小组极差和极差平均值 其中 小组极差 组内最大值一组内最小值 极差平均值 计算中心线和控制界限式中 A2 是由样本大小n确定的系数 可由下表查得 8 控制图 2020 1 5 本资料来自 50 控制图用系数表 8 控制图 2020 1 5 本资料来自 51 8 控制图 2020 1 5 本资料来自 52 绘制控制图并加以修正画出有初始控制界限的的控制图 并将样本统计量x和R逐一描点在图上 然后 用折线连接起来 对超出控制界限的样本点要进行分析 若是系统原因引起的要加以剔除 然后利用剩余的样本统计量重新修正控制界限 8 控制图 2020 1 5 本资料来自 53 经过修正的控制图投入使用后通常要继续改进 以保证和提高控制质量的能力和水平 如此继续下去 可以清楚看到控制图的不断改进 这时 如果认为基本目的达到 就不必再做控制图的每月修正 只做定期抽样检验判断工序状态的保持情况就可以了 3 控制图的使用和改进 8 控制图 2020 1 5 本资料来自 54 某厂制作1879个产品 其尺寸要求为 15 2 MM 今从其制造过程中 按时间顺序随机抽取n 5的20组样本 测得其尺寸值如表所示 是画出X R控制图 解 a 搜集数据从工序中每日定时搜集100数据 记入表中 8 控制图 4 案例 2020 1 5 本资料来自 55 X 8 控制图 2020 1 5 本资料来自 56 n 系数 8 控制图 2020 1 5 本资料来自 57 8 控制图 2020 1 5 本资料来自 58 8 控制图 2020 1 5 本资料来自 59 f 画出控制界限中心线常用实线 表示 分析用控制图的控制界限常用 表示 管理用控制图的控制界限常用 表示 8 控制图 2020 1 5 本资料来自 60 02468101214161820 样本号 17 016 015 014 013 06 04 02 0 CL 15 033 UCL 16 536 LCL 13 530 CL 2 0 UCL 5 51 X R 7 控制受控状态示意图控制图 g 打点 8 控制图 2020 1 5 本资料来自 61 用控制图识别生产过程的状态 主要是根据样本数据形成的样本点位置以及变化趋势进行分析和判断 a 受控状态如图所示 如果控制图上所有的点都在控制界限以内 而且排列正常 说明生产过程处于统计控制状态 这时生产过程只有偶然性因素影响 在控制图上的正常表现为 8 控制图 5 控制图的分析与判断 2020 1 5 本资料来自 62 1