全面质量管理工具方法培训(ppt 77页).ppt

全面质量管理 工具方法 质量工具概述 质量工具 许多长期成功的管理理论和实践 在经过整理和程序化处理 使之成为普遍适用的方法 这些质量工具使得各个层次的质量管理人员不必再去费力学习掌握这些工具所依据的理论知识 就能够正确地掌握运用并取得预期效果 两类质量工具 一类是帮助解决质量管理问题的思路的工具 例如头脑风暴 亲和图等 这些工具并不直接针对过程或产品中的数据 而是更强调一种创造性思维 强调跳出框框 这类工具更多地应用在管理和策划活动中 一类则是涉及到如何分析和处理过程或产品中的数据波动 这类工具是以统计技术为核心 用于质量控制或质量改进的各个阶段中 以帮助我们系统地识别 分析 诊断和改进产品或过程 运用质量工具和方法的重要性 有助于提高管理活动的效率 有助于科学决策 更加全面地考虑问题 能把质量状况更好地向管理者和有关各方沟通 质量工具的简单方便能使更多的人参与质量管理活动 如何选择使用质量工具 一 明确开展质量管理活动的基本流程以质量改进活动为例 可划分为七个阶段 识别过程中存在的问题 选择改进的区域 收集并分析数据 评价当前状况 确立改进目标 关键原因分析 确定可能的解决问题办法 评价改进效果 实施新的解决办法并规范化 针对已完成的改进措施 评价过程的有效性和效率 根据所处的阶段有目的地选用质量工具 如何选择使用质量工具 二 确定选用的质量工具能完成什么任务质量工具的组合使用使用质量工具矩阵 统计技术基础 数据 数据是对客观现象进行计量的结果 在收集数据之前 总要先对现象进行计量或测度 不同的事物能够予以计量或测度的程度不同 有的事物只能对它的属性进行分类 有些则可以用比较精确的数字进行计量 总体与样本事物的全体构成总体总体所包含的个体的数目 称为总体容量或总体大小 记为N 样本是总体的子集 即总体中每个个体都有相同的可能性被抽取出来组成样本 描述总体的方法 总体均值总体方差和总体标准差总体分布 1000件批量生产产品直径的直方图 描述样本的方法 样本均值和样本中位数样本中位数是样本数据排序后 排列在中间的那个数 对这20件产品的直径从低到高进行排序 结果为 5 31 5 34 5 34 5 35 5 37 5 38 5 38 5 39 5 39 5 39 5 39 5 42 5 43 5 43 5 44 5 45 5 47 5 48 5 49 5 49 20个直径的数据 显然 排列在中间的有两个数据 本例中 这两个数据皆为5 39 样本中位数为 即样本中位数为5 39 样本方差 样本标准差和样本极差 描述样本的方法样本标准差记为s 样本极差是样本数据中最大值与最小值之差 常用符号R表示 统计推断统计推断是指利用有限的样本数据对总体未知的重要信息 如 均值 方差和标准差等 进行合理的判断和估计 常用的方法有参数估计和假设检验 参数估计是指应用有限的样本数据对总体未知的重要信息 如 均值 方差和标准差等 进行合理的估计 包括 点估计和区间估计 假设检验是指应用有限的样本数据对总体未知的重要信息 如 均值 方差和标准差等 进行合理的判断 过程分析与数据收集 过程分析的主要作用 评价当前过程的效果和效率识别过程中的不良绩效确定改进机会本章所讨论的过程分析还是对过程的初步分析数据收集是对进一步深入过程分析的支持初步过程分析最重要的工具之一是流程图分析 流程图 流程图是通过代表各种活动的图形来了解这个过程 绘制和分析流程图可以认识过程 可以对过程的认识进行沟通 可以识别过程中可能的问题源以及发现改进的机会 流程图示例 某品牌计算机特邀维修部报修收活过程 绘制流程图的基本步骤 选择开始与结束点 确定过程的输入和输出 确定过程中的活动与决策点识别过程中所有活动与步骤 以及相应的活动流向和决策点 识别时不应忽视诸如返工 报废等不增值的过程 用规定图形画出流程图按照确定的详略程度 选择合理的逻辑顺序 用规定图形画出流程图 并对画好的流程图进行验证 用流程图进行过程分析主要考虑 产品过程输出缺陷或问题的重点关注区域在哪些环节或步骤上 流程中的非增值步骤或环节在何处 如返工 返修环节或步骤等 流程中是否有 瓶颈 存在 流程中是否有缺失 冗余或者错误的步骤等 流程图分析的注意事项 对同一个过程不同的人能画出各种各样的流程图 因此每完成一个流程图 应该与实际流程对照 并征求参与该过程有关人员的意见 如果把流程图仅作为对过程理解的沟通手段 就失掉了流程图非常重要的内涵 因此不能停留在完成流程图 而要充分利用流程图对过程进行分析 识别过程中不合理或可改进之处 为了分析目的 流程图不能画得太粗略 从而丧失分析的功能 流程图中应能反映出关键环节 瓶颈过程和非增值活动 流程图的作用不仅在于过程分析 实际上它在质量管理各个环节上都是一个有效的基础性工具 收集数据 调查方法 直接测量问卷调查法书面问卷网络调查访员调查电话调查焦点问题小组其他 收集数据 调查表 一 调查表的作用 采用一种统一的方式 系统地收集和积累有关数据和信息 为分析 控制和改进产品和过程提供基础 编制和运用调查表的基本步骤 明确目的确定要收集的主要变量和数据类型确定数据分析所需要的其他信息调查表格的设计调查表的预测试调查表的评审和修改 收集数据 调查表 二 卷烟生产过程中的成品外观不合格项目调查表 收集数据 调查表 三 七 您若对上面没有列出项目的评价或还有其他意见和建议请写在下面 八 就下面所列各个服务方面 请圈出您认为的重要程度 1为根本不需要 5为极其重要 服务方面重要程度服务方面重要程度18前厅服务1234521服务人员素质1234519客房服务1234522其他服务1234520餐饮12345九 以下内容可能会涉及您的个人信息 我们承诺将为您保密 23 这是您第一次入住本店吗 是 否24 本次入住本店的天数 1天 2 3天 4 7天 8天以上25 您本次入住本店的原因是 公务 商务 探亲 旅游 其他26 您的年龄 可以不回答 35岁以下 36 50岁 51 65岁 66岁以上十 如果您希望我们就您提出的问题与您联系 请留下您的联系方式 感谢您花时间评价我们的服务 期待您的再次光临 3 4 5 收集数据 统计抽样 一 随机抽样法 指总体中每个个体被抽到的机会是相等的 简单随机抽样 将所有被测对象编号 用计算机的随机数发生器产生的随机数来选择样本等距抽样 编号后 选择一个随机数 可以通过随机数发生器 抓阄或掷骰子等方法 然后用预定的样本量除总体数 将得数作为间隔数 每隔一个间隔数抽取一个 这种方法比较简单易行 但如果过程变异为间隔数的整倍数时会有较大误差 收集数据 统计抽样 二 分层抽样法将测量对象分为几层 对不同的对象群给予不同的样本量比例 然后在不同的层次按规定的比例随机抽取样本组成总的样本 这种方法代表性比较好 抽样误差较小 整群抽样 把总体按一定的方式结合成多个群体 抽取其中若干群体 对抽中的群体进行全数测量 这种方法比较简单 但代表性较差 样本量 样本量的确定与数据分析的精度有关 一般说 样本量大 用样本特性值推断总体的风险就小一些 但测量成本就会提高 通常情况随机抽样的样本量应不小于30 数据整理和分析的步骤 掌握数据的基本情况进一步了解数据中不同变量的关系和趋势对数据进行评价 数据的描述方法 特征值表示中心趋势的特征值 均值 中位数 众数表示离散程度的特征值 标准差 极差图表法饼图直方图运行图 数据的描述 中心趋势特征值 表示中心趋势的特征值 均值 中位数 众数 Mod 出现频率最高的数值 数据的描述 离散程度特征数 表示离散程度的特征数 样本方差 样本标准差 极差 数据的描述 图解法 饼图一 饼图饼图的作用 主要是直观地表示数据的构成 类似作用的图形还有 柱形图 雷达图等 数据的描述 图解法 饼图二 饼图将不同时期的同类饼图放在一起也可进行比较或显示趋势 数据的描述 图解法 直方图一 直方图 频数直方图 作用 简明地表示出数据的分布状态大致判断数据是否符合正态分布大致判断过程满足要求的能力有助于发现过程是否出现显著性变化 数据的描述 图解法 直方图二 直方图绘制步骤收集数据对数据分布范围分组 规定组界计算落入各组内的数据频数以数据的量值为横轴标尺 以频数作为纵轴标尺 以每个分组内数据的频数为高度画一个矩形 绘制完成直方图 数据的分析 图解法 直方图三 数据的分析 图解法 直方图四 直方图的解释对分布中心的考察 数据的分析 图解法 直方图五 直方图的解释对数据波动的考察 数据的分析 图解法 直方图六 直方图的解释对过程能力的大致判断 分布中心和散差满足要求 过程能力适当 分布中心严重偏离 过程能力不足 但潜在能力较高 分布中心适当和散差太大 过程能力不足 分布中心和散差均不满足要求 过程能力严重不足 数据的分析 图解法 直方图七 直方图的解释对形状的考察 正常型 偏峰型 有时操作时有的偏向倾向或测量的选择性 双峰型 通常是数据来自两个总体 锯齿型 数据不恰当 测量误差大 分组不合适均可形成锯齿状 平顶型 有可能数据来自多个总体或在某一区间符合均匀分布 孤岛型 通常是数据来自两个总体 数据的分析 图解法 直方图八 直方图分析时的注意事项 直方图不反映时间的变化 除非过程稳定 否则不能用于预测未来情况 数据少于50时 解释直方图须特别谨慎 对直方图的解释应经过直接观察来确认 数据的分析 图解法 运行图一 运行图 又称折线图 趋势图 主要作用 监视过程的水平和随时间的波动发现过程变化的趋势 周期和形式比较过程前后业绩水平 数据的分析 图解法 运行图二 运行图的判读 过程变化呈周期性 过程呈现突变 过程变化呈增长或下降趋势 数据的分析 图解法 运行图三 运行图判读的注意事项 运行图在对过程的监视 判断上不如控制图 在不能获得足够数据或过程不要求受控时 不能用控制图取代运行图 数据量不够大时 对过程的判断需的谨慎 数据分析可用的质量工具 排列图散布图其他 数据分析 排列图 一 排列图原理 80 的过程问题往往是由20 的原因所造成的 排列图的作用 以直观的方式表现各类问题的相对重要程度找出引发80 问题的原因把注意力放在解决后能产生重要影响的问题上为其他质量改进活动提供有效的信息 数据分析 排列图 二 给制排列图的步骤 确定要解决的问题 针对要研究的问题 列举可能的原因 选择计量单位 最常用计量单位的是频次和费用 在计划的周期内收集相关数据 调查表是收集数据的简易有效的方法 整理数据 编制数据统计表制作排列图解释结果 卷烟生产过程中的成品外观不合格项目调查表 数据分析 排列图 四 排列图分析的注意事项 排列图基于帕累托原理 百分不一定非要求80 20 只要遵循 关键的少数 原则就行 两纵轴的刻度单位 测量值与百分比 应规定的协调 最好测量值以各项目的总量为最大值 百分比以100 为最大值 排列图还可以分层运用 用如上例中可以对 空松 和 贴口 两项分别再进行排列图分析 找出这项不合格产生的关键原因 数据分析 散布图 二 常见的点子散布模式 强正相关变量之间的正相关性 可能存在显著的因果关系 有可能建立有效的回归方程 弱正相关变量之间的有一定的正相关性 可能存在较弱的因果关系 强负相关变量之间的负相关性 可能存在显著的因果关系 有可能建立有效的回归方程 弱负相关变量之间的负相关性 可能存在较弱的因果关系 曲线相关变量之间可能存在某种非线性相关关系 不相关变量之间表现出的不相关性 有可能一个变量的改变不会对另一个变量产生影响 数据分析 散布图 三 散布图分析的注意事项 散布图对变量间的相关关系可进行大致的判断 有时还需要进行更深入的统计分析 如果变量选择时分层不够 也会掩盖本来存在的相关关系 有时散布图上显示出的显著相关 有可能是通过这两个变量与第三个变量相关而体现的 这种情况要注意识别 寻求解决方案 头脑风暴亲和图其他可选工具 寻求解决方案 头脑风暴 头脑风暴 是指通过一组人创造性地思维 系统地 有计划地提出可行的想法和意见 头脑风暴要遵循以下四条基本原则 自由畅想避免批评多多益善互相融合 寻求解决方案 亲和图 亲和图 是把收集到的大量有关某一特定主题的意见 观点 想法和问题 按它们之间相互亲 接 近关系加以分类 汇总的一种图示技术 亲和图往往在头脑风暴后应用 把头脑风暴中产生的想法理出头绪 属于集中式思维 原因分析工具 原因分析 指针对某一个特定的质量问题 从引发该质量问题的众多潜在原因中找出最关键的原因 关键原因 指最基本 最深层次的原因 是导致问题重复发生的原因 如果没有找准关键原因 就难以从根本上解决问题 分析质量问题产生原因的方法因果图 石川图 鱼骨图 因果矩阵其他 原因分析 因果图 一 因果图 是一种表示结果与可能的原因之间关系的图表 可以把所有潜在原因展示出来加以组织 归并 以便找出问题的症结所在 因果图的应用步骤 简明扼要地阐明要研究的质量问题规定潜在原因的主要类别作图时把 结果 画在右边的矩形框中 类似鱼头位置 然后把各主要原因类别放在它的左边 作为输入 寻找下一层次的原因 将其画在相应的主要原因枝上 并继续一层层地展开 从末端原因中识别和选取少量看起来对结果有最大影响的原因 简称要因 并做进一步的研究 采取措施和控制等 原因分析 因果图 二 因果图的基本结构制造业中经常把5M1E考虑为主要原因类别 即人员 Men 设备 Machine 材料 Material 方法 Methods 测量 Measure 与环境 Environment 在服务业中经常把4P 即人员 People 政策 Policy 程序原因 Procedure 和场所 Place 作为主要类别 因果图示例一 制造业企业案例 因果图示例二 服务业组织案例 运用因果图应注意的事项 因果图所确定的 结果 即要研究的质量特性要界定明确 一个因果图只能确定一个结果特性 原因展开要充分 要多问几个为什么 直到能够采取措施为止 原因展开时要分清层次 否则容易遗漏原因 不要把措施也当成原因写入因果图中 不要盲目罗列原因 要有针对性 因果图经常与排列图 对策表联合使用 称为 两图一表 原因分析 因果矩阵 因果矩阵 能帮助选择应重点关注的原因 可用于对多个结果质量特性进行分析与改进 因果矩阵的应用步骤为 在矩阵图上方填入过程结果的质量问题形式 确定每一质量问题的重要度 在矩阵图左侧填入所有潜在的原因变量 评价每一原因变量与结果变量间的相关程度 在这两个变量交叉点的单元内填入代表它们相关程度的数字 把每一单元的相关度与该列结果变量的重要度相乘 是这个原因变量的重要度系数 然后把一行中各列的系数相加为该原因变量的重要度权重 将此值填入该行右边的单元格中 比较各重要度权重 数值高的为最应该关注的原因 过程质量的评价 1 过程是否稳定 控制图2 过程能力是否充足 过程能力的计算 控制图基本原理 波动理论导致质量特性波动的因素根据来源的不同 可以分为人 Man 机 Machine 料 Material 法 Method 环 Environment 测量 Measurement 6个方面 简称为5M1E 从对质量影响的大小来分 质量因素又可分为偶然原因 commoncause 和可查明原因 assaignablecause 两大类 偶然原因 简称为偶因 又称为一般原因 可查明原因 又称为特殊原因 specialcause 俗称异常原因 简称为异因 控制图的基本原理 统计过程控制SPC StatisticalProcessControl 是应用统计技术对生产过程的各阶段进行监控 并对过程出现的异常进行预警 从而达到改进与保证质量的目的 1924年美国的休哈特 W A Sheuhart 首先提出用控制图对生产过程质量进行监控 所以常规控制图也称休哈特控制图 控制图定义 控制图 Controlchart 是对过程质量加以测定 记录并进行控制管理的一种用统计方法设计的图 控制图有中心线CL 上控制界限UCL和下控制界限LCL 并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列 UCL CL与LCL统称为控制线 若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL