QC七大工具及运用技巧ppt课件.ppt

QC七大工具运用技巧 1 日本著名的质量管理专家石川馨曾说 企业内95 的质量管理问题 可通过企业上上下下全体人员活用QC七大手法而得到解决 全面质量管理的推行 离不开企业各级 各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用 2 一 QC七大工具的使用方法及技巧二 检查表的基础作用三 层别法的细致分类四 柏拉图法的使用方法及技巧五 特性要因图法应用要点六 散布图的正确分析与判断七 直方图的现实意义八 管制图的实际控制作用 3 第一章QC七大工具的使用方法及技巧 品质管理 是以用户为导向 掌握用户要求 利用品质管理的技术 促使产品价廉物美 安全 准时交货的具体实现 我们工作的过程就是不断解决问题的过程 解决问题的能力关系到工作的成效 统计是采取 根据数据与事实发言 的管理方法 除了客观判断事实外 亦应具有相当合理的说服力 而在QC活动中所采取的统计手法 均极为简易 即所谓的 QC七大工具 统计手法 QC七大工具使用目的 检查表 收集 整理资料 柏拉图 确定主导因素 散布图 展示变数之间的线性关系 因果图 寻找引发结果的原因 层别法 从不同角度分层发现问题 直方图 展示过程的分布情况 管制图 识别波动 突波 的来源 6 一 何谓数据 凡事讲求数据 是现实的工作中耳熟能详的一句话 数据就是根据测量所得到的数值和资料等事实 因此形成数据最重要的基本观念就是 数据 事实二 运用数据应注意的重点 1 收集正确的数据2 避免主观的判断3 要把握事实真相 7 三 数据的种类A 定量数据 长度 时间 重量等测量所得数据 也称计量值 特点连续不间断 以缺点数 不良品数来作为计算标准的数值称为计数值 特点离散性数据 B 定性数据 以人的感觉判断出來的数据 例如 水果的甜度或衣服的美感 四 整理数据应注意的事項1 问題发生要采取对策之前 一定要有数据作为依据 2 要清楚使用的目的 3 数据的整理 改善前与改善后所具备条件要一致 4 数据收集完成之后 一定要马上使用 8 解决问题的第一个步骤 即是根据事实判断后再采取行动 9 第二章检查表的基础作用 检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法 但或许正因为其简单而不受重视 所以检查表使用的过程中存在的问题不少 不妨看看我们现在正在使用的各种报表 是不是有很多栏目空缺 是不是有很多栏目的内容用笔进行了修改 是不是有很多栏目内容有待修改 10 一 何谓检查表 为了便于收集数据 使用简单记号填记并予统计整理 以作进一步分析或作为核对 检查之用而设计的一种表格或图表 用来检查有关項目的表格 二 检查表的种类检查表以工作的种类或目的可分为记录用检查表 点检用检查表两种 11 1 记录用 或改善用 检查表主要功用在于根据收集之数据以调查不良項目 不良原因 工程分布 缺点位置等情形 其中有 a 原因別 机械別 人员別 缺点別 不良项目別 b 位置別 2 点检用检查表主要功用是确认作业实施 机械装备的实施情形 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 不安全处所点检表 12 三 时机 1 当你必须记下某种事件发生的具体情况时 2 当你想了解某件事件发生的次数时 3 当你想收集资讯时 13 四 检查表的作法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 与使用目的相配合2 解决检查項目 从特性要因图圈选的4 6項决定3 决定抽检方式 全检 抽检4 决定检查方式 检查基准 检查数量 检查时间与期间 检查对象之决定 并决定收集者 记录符号5 设计表格实施检查 14 五 检查表的使用1 检查表的使用目的应明确 表的设置应简单易于使用 2 数据收集完成应马上使用 首先观察整体数据是否代表某些事实 3 数据是否集中在某些项目或各项目之间有否差异 是否因时间的经过而产生变化 4 要特別注意周期性变化的特殊情況 15 检查表 16 例 不合格品分项检查表 17 18 19 第三章层别法一 何谓层别法 层别法就是针对部门别 人别 工作方法别 设备 地点等所收集的数据 按照它们共同的特点加以分类 统计的一种分析方法 也就是为了区别各种不同原因对结果的影响 而以个别原因为主 分别统计分析的一种方法 20 二 分别的对象与项目1 时间的分别小时别 日期别 周别 月别 季节别 等 例 制程中温度的管理就常以每小时来分别 2 作业员的分别班别 操作法别 熟练度别 年龄别 性别 教育程度别 等 例 A班及B班的完成品品质分别 3 机械 设备的分别场所别 机型别 年代别 工具别 编码别 速度别 等 例 不同机型生产相同产品以机型别来分析其不良率 4 作业条件的分别 温度别 湿度别 压力别 作业方法别 测定器别 等 例 对温度敏感的作业现场所应记录其温湿度 以便温湿度变化时能分别比较 21 5 原材料的分别供应者别 批别 制造厂别 产地别 材质别 大小类别 贮藏期间别 成分别 等 例 同一厂商供应的原材料也应做好批发别 领用时均能加以分別 以便了解各批原料的品质 甚至不良发生时更能迅速采取应急措施 使损失到最小的程度 6 测定的分别测定器别 测定者别 测定方法别 等 7 检查的分别检查员别 检查场所别 检查方法 等 8 其他良品与不良品别 包裝別 搬运方法别 等 22 三 层别法的使用1 在收集数据之前就使用层别法在解決日常问题时 经常会发现对于收集來的数据必须浪费相当多的精神来分类 并作再一次的统计工作 在得不到适合的数据时 又得重新收集 费时又费力 所以在收集数据之前应该考虑数据的条件背景以后 先把它分别化 再开始收集数据 在做检查 考虑适当分类 23 2 QC手法的运用应该特別注意分别法的使用 QC七大手法中的柏拉图 检查表 散布图 直方图和管制图都必须以发现的问题或原因来作分别法 例如制作柏拉图设定太多项目或设定项目中其他所估的比例过高 就不知道问题的重心 这就是分别不良的原因 另外直方图的双峰型或高原型都有分别的问题 24 第四章柏拉图 排列图 柏拉图能够充分反映出 少数关键 多数次要 的规律 也就是说柏拉图是一种寻找主要因素 抓住主要矛盾的手法 例如 少数用户占有大部分销售额 设备故障停顿时间大部分由少数故障引起 不合格品中大多数由少数人员造成等 25 一 定义 根据搜集的数据 以不良原因 不良状况 不良发生的位置 客户抱怨种类 或安全事故等项目别分类 计算出各分类项目所占之比例按照大小顺序排列 再加上累积值的图形 按照累计的百分数可以将各项分成三类 0 80 为A类 显然是主要问题点 80 90 为B类 是次要因素 90 100 为C类 是一般因素 26 二 柏拉图的制作方法1 决定不良的分类项目2 决定数据收集期间 并且按照分类项目收集数据 3 记入图表纸并且依数据大小排列画出柱形 4 点上累计值并用线连结 5 记入柏拉图的主题及相关资料 27 三 柏拉图的使用1 掌握问题点2 发现原因3 效果确认制作对策前 对策后的效果确认时应注意以下三项1 柏拉图收集数据的期间和对象必须一样2 对季节性的变化应列入考虑3 对于对策以外的要因也必须加以注意 避免在解决主要原因时影响了其他要因的突然增加 28 四 柏拉图的制作实例 1 搜集数据 如正极片批量为20000 不良品中变形600 露铝360 硬块120 暗痕60 其他不良60 2 作出分项统计表 按原因 人员 工序 不良项目等 A把分类项目按频数大小从大到小进行排列 至于 其他 项 不论其频数大小均放在最后 B计算各项目的累计频数 C计算各项目在全体项目中所占比率 即频率 D计算累计比率 示范表格见下页 示范表格 正极制片不良分项统计表 总批量20000 29 正极片批量为20000 不良品中变形600 露铝360 硬块120 暗痕60 其他不良60 3 绘制柏拉 排列 图A纵轴 左 频数刻度 最大为总件数右 频率 比率 刻度 最大数为100 注 总件数与最大数100 应保持在同一水平线上 B横轴 按频数大小用直方柱在横轴上表示各项目 从左至右 C依次累加频率 并连接成线 4 记入必要事项 如 图题 取数据时间 制图人 制图时间 检查产品总数 总频数等等 示范图 见下页 31 很明显 上图中变形和露铝为A类不良项 需立即采取措施改善 硬块为B类不良项 暗痕和其他为C类不良项 B C两类可稍后再采取措施改善 32 五 使用柏拉图的注意事项 1 抓住 少数关键 把累计比率分为三类 A B C 2 用来确定采取措施的顺序 3 对照采取措施前后的排列图 研究各个组成项目的变化 可以对措施的效果进行鉴定 4 利用柏拉图不仅可以找到一个问题的主要矛盾 而且可以连续使用找到复杂问题的最终原因 5 现场应注意将柏拉图 因果图等质量管理方法的综合运用 如可以使用因果图对造成变形和露铝的原因进行进一步的分析 33 第五章特性要因图 因果图 一 何谓特性要因图 一个问题的特性受到一些要因的影响时 我们将这些要因加以整理 成为有相互关系而且有条理的图形 这个图形称为特性要因图 因果图 特性要因图最先由日本品管大师石川馨提出来的 故又叫石川图 同时因其形状就像鱼的骨头 又叫鱼刺图 鱼骨图 树枝图 34 35 一个质量问题的发生往往不是单纯一种或几种原因的结果 而是多种因素综合作用的结果 要从这些错综复杂的因素中理出头绪 抓住关键因素 就需要利用科学方法 从质量问题这个 结果 出发 依靠群众 集思广益 由表及里 逐步深入 直到找到根源为止 因果图就是用来根据结果寻找原因的一种QC手法 36 二 用发散整理法制作特性要因图1 决定问题或品质的特征2 尽可能找出所有可能影响结果的因素3 找出各种原因之间的关系 在鱼骨图中用箭头连接4 根据对结果影响的重要程度 标出重要因素5 在鱼骨图中标出必要信息此方法包括两项活动 一找原因 二系统整理出这些原因注意事项 1 严禁批评他人的构想和意见 2 意见愈多愈好 3 欢迎自由奔放的构想 4 顺着他人的创意或意见发展自已的创意 37 三 用逻辑推理法制作特性要因图1 确定品质的特征2 将品质特性写在纸的右侧 从左至右画一箭头 主骨 將结果用方框框上 3 列出影响大骨 主要原因 的原因 也就是第二层次原因作为中骨 接着列出第三层次原因4 根据对结果影响的重要程度 标出重要因素5 在鱼骨图中标出必要信息注意事项 利用5个为什么进行追踪原因 38 四 特性要因图的使用1 问题的整理2 追查真正的原因3 寻找对策4 教育训练五 绘制特性要因图应该注意的事项 1 绘制特性要因图要把握脑力激荡法的原則 让所有的成员表达心声2 列出的要因应给予层别化3 绘制特性要因图时 重点应放在为什么曾有这样的原因 并且依照5W1H的方法 39 WHY 为什么必要 WHAT 目的何在 WHERE 在何处做 WHEN 何时做 WHO 谁來做 HOW 如何做 所谓51就是 W H 40 特性要因图的思考原则 一 脑力激荡法四原则 1 自由奔放2 意见越多越好3 严禁批评他人4 搭便车 二 5W1H法 三 5M法 MAN MACHINE MATERIAL METHOD MEASUREMENT 41 为何交货延迭 制造 人 金额 物品 交货 没有生产计划配合 没有式样生产条件不好 订货情报掌握不确实 没有交货意识 利润低 运送成本高 库存安全量低 方法不明确 存放位置不足 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 42 课堂联系 为何员工上班迟到 43 第六章散布图一 何谓散布图 就是有互相关连的对应数据 在方格纸上以纵轴表示结果 以橫轴表示原因 然后用点表示出分布形态 根据分布的形态來判断对应数据之间的相互关系 44 二 散布图制作的四个步骤 1 收集相对应数据 至少三十组上 并且整理写到数据表上 2 找出数据之中的最大值和最小值 3 画出纵轴与橫轴刻度 计算组距 4 将各组对应数据标示在座标上 45 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联 如下图所示 散布图的研判 X Y 0 46 2 散布图点的分布较广但是有向上的傾向 这个时候X增加 一般Y也增加 但非相对性 也就是就X除了受Y的因素影响外 可能还有其他因素影响着X 有必要进行其他要因再调查 这种形态叫做似有正相关称为弱正相关 X Y 0 47 3 当X增加 Y反而減少 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 48 4 当X增加 Y減少的幅度不是很明显 这时的X除了受Y的影响外 尚有其他因素影响X 这种形态叫作非显著性负相关 如下图所示 Y 0 X 49 5 如果散布点的分布呈现杂乱 没有任何傾向时 称为无相关 也就是说X与Y之间没有任何的关系 这时应再一次先將数据层别化之后再分析 如下图所示 Y 0 X 50 6 假设X增大 Y也隨之增大 但是X增大到某一值之后 Y反而开始减少 因此产生散布图点的分布有曲线傾向的形态 称为曲线相关 如下图所示 Y 0 X 51 第七章直方图 一 何谓直方图 直方图就是將所收集的数据 特性质或結果值 用一定的范围在橫轴上加以区分成几个相等的区间 將各区间內的测定值所出现的次数累积起來的面积用柱形化出的图形 显示质量波动的状态 较直观传递有关质量状况信息 52 二 直方图的制作步骤 1 收集数据並且记录在纸上 2 找出数据中的最大值与最小值 3 计算全距 4 决定组数与组距 5 决定各组的上组界与下组界 6 决定组的中心点 7 制作次数分配表 8 制作直方图 53 三 直方图名词解释 1 求全距 在所有数据中的最大值与最小值的差2 决定组数组数过少 虽可得到相当简单的表格 但确失去次数分配的本质 组数过多 虽然表列详尽 但无法达到简化的目的 异常值应先除去再分組 54 分组不宜过多 也不宜少 一般用数学家史特吉斯提出的公式计算组数 其公式如下 K 1 3 32Lgn一般对数据之分组可參考下表 55 3 组距 组距 全距 组数组距一般取5 10或2的倍数 4 决定各组之上下组界 最小一组的下组界 最小值 测定值之最小位數 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 0 001 最小一组的上组界 下组界 组距第二组的下组界 最小一组的上组界其余以此类推 56 5 计算各组的组中点 各组的组中点 下组距 组距 2 6 作次数分配表 將所有数据依其数值大小化记号与各组之组界內並计算出其次数 7 以橫轴表示各组的组中点 纵轴表示次数 绘出直方图 57 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 请解析並回答下列回题 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 58 收集数据如下 59 解 1 全体数据之最大值为194 最小值为119根据经验值取组数为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 60 作次数分配表 61 2 全体数据之直方图 SL 135 SU 210 62 2 作A设备之层别直方图 SL 135 SU 210 63 3 B设备之层别直方图 SU 210 SL 135 64 4 结论 65 四 如何依据图案的分布状态判断 1 如图中显示中间高 两边低 有集中的趋势 表示规格 重量等计量值的相关特性都处于安全的状态之下 制品工程状况良好 如下图所示 66 2 如图中显示缺齿形图案 图形的柱形高低不一呈现缺齿状态 这种情形一般来说大都是制作直方图的方法或数据收集 测量 方法不正确所产生 如下图所示 67 3 如图所示为绝壁形 另外一边拖着尾巴 这种偏态型在理论上是规格值无法取得某一数值以下所产生之故 在品质特性上并没有问题 但是应检讨尾巴拖长在技术上是否可接受 例治工具的松动或磨损也会出现拖尾巴的情形 如下图所示 68 4 双峰型 有两种分配相混合 例如两台机器或两种不同原料间有差异时 会出现此种情形 因测定值受不同的原因影响 应予层別后再作直方图 69 5 离散型 测定有错误 工程调节错误或使用不同原材所引起 一定有异常原存在 只要去除 即可制造出合规格的制品 70 6 高原型 不同平均值的分配混合在一起 应层别之后再作直方图 71 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 能力足夠 制程能力在规格界限內 且平均值与规格中心一致 平均值加減4倍标准差为规格界限 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 72 B 一则无余裕 制品偏向一边 而另一边有余裕很多 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 73 C 两侧无余裕 制品的最小值均在规格內 但都在规格上下两端內 且其中心值与规格中心值吻合 虽没有不良发生 但若制程稍有变动 说会有不良品发生之危险 要设法提高制程的精度才好 74 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规格下限左边 或偏向规格上限伸展到规格上限的右边 但制程呈常态分配 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 上限 下限 75 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 斜线规格 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 或是规格订的太严 应放宽规格 下限 上限 76 C 表示制程之生产完全没有依照规格去考虑 或规格订得不合理 根本无法打到规格 下限 上限 77 直方图用于调查工序能力 78 第八章管制图 从每日生产的产品线中所测得的零乱数据中 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 这就是非依靠管制图不可 管制图分为两大类 本文每一类举一例进行讲解 79 一 计量值管制图 作为管制制程的计量值管制图 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 本节將介绍平均数与全距管制图 将就管制图在制程中的每一步详加描述 计量值管制图的种类如下 80 实例 平均数与全距管制图 某厂制造铜棒 为控制其品质 选定外径为管制项目 并決定以X R管制图来管制该制程的外径量度 并于每小时随机抽取5个样本测定 共收集最近制程之数据125個 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 81 82 83 计算如下 X 40 264R 5 48查系數表 当N 5时 D4 2 115 D3 0 84 X管制图上下限 CL 40 264UCL 43 4249LCL 37 1031 85 R管制图上下限 CL 5 48UCL 11 5867LCL 0 86 UCL 43 4 CL 40 6 LCL 37 10 87 R管制图 UCL 11 59 CL 5 40 LCL 0 88 分析结论 在管制图中有第16个及第23个样本组的点分別超出管制上限及管制下限 表示制程平均发生变化 而R管制图并无点超出界限或在界限上 表示制程变异并未增大 89 二 计数值管制图 1 何谓计数值 商品制造的品质评定标准有计量型态 例如 直径 容量 然而有些品质特性定义为 良品或不良品 將更合理 所谓计数值就是可以计数的数据 如不良品数 缺点数等 2 计数值管制图的类型 90 P管制图实例 运用条件 1 产品不是良品就是不良品2 抽样放回3 彼此独立进行样品不良率计算公式为 P 标准差公式为 S 91 上下限计算公式如下 管制上限 ucl 3 为平均不良率 n为样本数 中心线 cl 管制下限 lcl 3如果下限计算结果可能为负数 因为二項分配并不对称 且其下限为零 故当管制下限出現小于零的情况 应取0表示 平均不良率应用加全平均数来计算 用不良数总数与全体的样本总数之比 92 例 宝光厂生产的MOUSE用的包裝袋 检验其底部是否有破损即包裝为不良品 取30个样本 每个样本数为50个 这些样本是在机器每天三班制的连续工作每半小时取一次而得 93 计算结果如下 平均不良率P 0 233 CL 用P当真实过程不合格的估计值 可以计算管制上限和下限 如下 UCL P 3 0 412LCL P 3 0 054 94 P管制图如下 UCL 0 41 UCL 0 23 UCL 0 05 95 针对管制图进行分析 由管制图中我们可以发现来自样本12及25的两点超出管制上限 故制程是在非管制状态 必须进一步探讨是否有异常原因 分析样本12得知 在这半小时里 有一批新进的包裝袋被使用 所以这异常的现象是由于新原料加入引起 而在样本25那半小时 有一个没有经验的员工在操作此机器 而使样本25有这么高的不良率 现在將超出管制界限的两个点刪除掉 重新計算管制界限 管制以后的制程 其管制中心线及上 下限 96 不是 管制图的选择 数据性质 计量值 计数值 样本大小N 数据系不良数或缺点数 N 1 N 2 CL性质 N 管制图 X X N 2 5 N 10 缺点数 不良数 N是否相等 是 不是 單位大小是否相同 是 X R 管制图 R X 管制图 管制图 管制图 n C管制图 X X Rm p管制图 pn管制图 97 三 管制图的判別 管制状态 意指制程安定 管制状态也称安定状态 我們无法知道制程的真正状态 只能对制程的某种特性值收集数据 將其绘在管制图上 由管制图来观察制程的状态 在判定制程是否处于管制状态 可利用以下基准 1 管制图的点没有逸出界外 2 点的排列方法没有规律 呈随机现象 在正常管制的状态下 管制图上的点子应是随机分布 在中心线的上下方约有同数的点 以中心线近旁为最多 离中心线越远点越少 且不可能显示有规则性或系统性的现象 归纳得到下面两种情形 98 1 管制图上的点 大多数集中在中心线附近 少数出现在管制界限附近 且为随机分布 2 一般管制图上的点 25点中有0点 35点中有1点以下 100点中有2点以下 超出管制界限外時 可称为安全管制状态 以上两点仅是作为一个参考 各位同仁应在实际中灵活运用 实际分析 99 3点中有2点在A区 100 连续9点在C区或C区以外 101 连续6点边增或变减 102 14点上下交替 103 5点中有4点在B区 104 15点在C区中心线上下 105 8点在中心线两侧 但无一在C区 106 非随机管制界限内的判定利用点的排法判定是否处在管制状态 可依据以下法则 1 点在中心线的一方连续出现 2 点在中心线的一方出现很多时 3 点接近管制界限出现时 4 点持续上升或下降时 5 点有周期性变动时 107 连串连续七点或八点在中心线与管制上限或中心线与管制下限之间的型 误差的机率是约为 8 0 0039 在如此小的机率竟会出現 可想像有异常原因发生 在中心线的上方或下方出现的点较多如下 1 连续11点以上至少有10点2 连续14点以上至少有12点3 连续17点以上至少有14点4 连续20点以上至少有16点 108 点子出现在管制界限附近 三倍标准差与二倍标准差间 1 连续3点中有2点 2 连续7点中有3点 3 连续10点中有4点管制图中的点的趋势 109 管制图中的点的趋势傾向连续6点以上一直上升或一直下降 趋势是以向某一个方向连续移动 而趋势傾向的发生有以下可能原因 1 由于工具磨損或制程中某些成分劣化所造成 2 人的因素造成 如工作者疲劳 3 季节性因