品质统计方法教程(PPT 78页).ppt

品质统计方法教程 2 统计技术的定义 建立在数理统计的基础之上的 通过采用适当的方法 将需反映的问题通过图像 图表形象 直观的表现出来 并进行分析和改善 统计技术与工序控制相结合合称为统计进程控制 SPC 是重要的品质控制手段 现代品质管理系统中统计技术占有越来越重要的地位 3 品质管理中统计技术的作用 品质统计方法是工厂品质管理过程中经常运用的重要手法 主要是通过对各种相关资料的收集 分析和利用 以用来证实产品生产过程能力及产品对规定要求的符合性 其作用在应用于产品的设计 生产过程的控制 防止不合格品的产生 品质问题的分析 查找原因 确定产品和过程的限定值 预测 验证并测量和评定产品的质量特性 为了达到 4 品质管理发展的回顾 1 质量检验阶段作业者自行检查班组长负责检查专职的检查员阶段2 统计品质控制阶段3 靠品质系统来保证品质阶段4 零缺陷 品质管理阶段 5 统计技术在品质管理中的应用发展历程 19世纪开始出现了批量生产 1924年贝尔实验室修华特博士发明了SPC控制图 第二次世界大战中 美国将数理统计技术广泛用于质量管理中 取得了良好的效益 并开始越来越广泛的运用 一般认为统计技术在品质管理中的运用是从20世纪40年代开始的 1950年美国戴明博士到日本指导各企业以管制图及抽样检验为主要手法 获得巨大成功 SQC在日本被各级人员所掌握 得到广泛运用 这是日本经济在上世纪中叶后飞速发展的一个重要原因 也是近代管理突飞猛进的最重要的原因 品质统计技术逐步在全世界的许多国家得到应用 二十世纪八十年代传入我国 6 常用品质统计方法 层别法排列图法因果分析图散布图查核表直方图管制图推移图 第一种方法 层别法 8 定义 又叫分层法 分类法 分组法 是整理数据的重要方法之一 就是把收集来的原始数据按照一定的目的和要求加以分类整理 以便进行比较分析的一种方法 9 层别法实例 10 分层的原则和标志 原则 是使用同层次内的数据波动幅度尽可能小 而层与层间的差别尽可能大 标志 人 机 料 法 环 时间 产品别 地区 使用条件 不合格类别等 11 分层法是一种十分重要的统计方法 常与其它统计方法结合起来应用 如分层直方图法 分层排列图法 分层散布图法 分层因果图法 分层检验表等 12 第二种方法 检查表 13 定义 又叫调查表 核对表 统计分析表 是用来系统地收集资料 数字与非数字 确认事实并对资料进行粗略整理和分析的图表 14 使用目的 1 用于记录 记录原始数据 便于报告 2 用于调查 如用于原因分析 纠正措施有效性的调整 3 用于日常管理 如巡检报告 设备点检表 绩效考核记录表等 15 检查表实例 带表卡尺的日常点检记录 16 制作要点 明确收集资料的目的明确对资料的收集方法调查表的格式要确保简单明了 内容全面 17 第三种方法 柏拉图 18 柏拉图 定义 又叫排列图 是将质量改进项目从最重要到最次要进行排列而采用的一种简单的图示技术 由一个横坐标 两个纵坐标 几个高低顺序排列的矩形和累计百分比折线组成 19 柏拉图实例 20 图示 21 柏拉图应用场合 品质方面 不良品数 损失金额 可依不良项目别 发生场所别 制程别 设备别 作业别 来料别等 成本方面 原材料的单价 规格商品别 品质成本 预防成本 鉴定成本 内外部损失成本等 其它 销售客源分布区域 灾害 如非典 分布情况 交通事故死亡原因别 少年犯罪 年龄 率等 22 柏拉图的应用程序 1 选择要进行质量分析的项目 2 选择用于质量分析的度量单位 如次数 成本 比率等 3 收集一定时期的数据 4 将数据按一定分类标志分类整理 每层一个项目 填入数据统计表中 5 计算各项目的累计频次 频率和累计频率 6 画坐标 7 画直方块 8 画累计百分比 9 确定质量改进的最重要的原因 23 柏拉图的观察分析 选取前几项累加比率达80 的项目进行分析改进 24 画柏拉图应注意的问题 1 纵坐标高度与横坐标比以 1 5 2 1为好 2 横坐标项目不要太多 以4 6项为原则 3 对主要因素可进一步分层 4 主要因素不能太多 最多五项 如所有因素差不多 重新确定分层原则 如件数不明确可转为统计金额 5 次要因素太多时可合并为其它 6 收集数据时间不能太长也不能太短 一般以一周以上 最长不超过二个月 7 视具体情况 首先解决主要问题 25 第四种方法 特性要因图 26 特性要因图 定义 又叫因果分析图 石川图 由日本的石川馨首先提出 树枝图 鱼刺图等 以结果为特性 以原因为因素 在它们之间用箭头联系起来 表示因果关系的图形 特性要因图能简明 准确表示事物的因果关系 进而识别和发现问题 找到改进方向 是从产生问题的结果出发 首先找出影响质量问题的大原因 然后再找影响大原因质量的中原因 并进一步找影响中原因的小原因 依此类推 步步深入 一直找到能直接采取措施为止 27 特性要因图的分类 1 结果分解型2 工序分解型 28 结果分解型 29 工序分解型 30 使用特性要因图的步骤 1 明确提出存在问题的结果 画主干线和鱼头 2 明确影响质量的大原因 画出大原因分支图 通常5M1E 也可是依工序 3 分析 寻找影响大原因的中原因 小原因 画分叉线 4 找关键因素画圈 列入对策表 5 注明作成人 时间等 31 注意事项 1 用于单一目的研究分析 2 集思广益 一般以会议形式共同分析 3 一般采用提问的方式 4 多激励 少指责 5 要因在未端而不在中间 6 因果层次分明 最未层次的原因应寻求至可直接采取具体措施为止 7 对要因进行论证 在分析表上进行分析 32 第五种方法 直方图 33 直方图 定义 频次直方图的简称 是将数据按顺序分成若干长方形排列的图 34 直方图实例 35 直方图的用途 1 直观的看出产品质量特性值的分布状态 便于掌握产品质量分布情况 2 显示质量波动状态 判断工序是否稳定 3 确定改进方向 4 用以调查工序能力和设备能力 36 直方图的制作步骤 1 收集数据 总数为N 2 定组数 一般数据为50 100时 将其分为6 10组 数据为100 250时 将其分为10 20组 数据为250以上时 将其分为20组左右 3 找出最大值 L 及最小值 S 并计算全距 R R L S 4 定组距 C R 组数 组距 通常是2 5或10的倍数 5 定组界 最小一组的下组界 Xmin C 2 最小一组的上组界 最小组的下组界 组距 最小第二组的下组界 最小组的上组界6 中心点 上组界 下组界 27 制作次数分布表8 填上次数 规格 平均值 数据来源 日期等 37 直方图的形状分析与判断 正常型 中部有一高峰 两边低且近似对称 这时判定工序处于稳定状态 38 偏向型有偏左和偏右两种 有许多由于加工习惯造成 如 磨片怕磨厚了 磨片后厚度可能经常偏厚 电极怕喷厚了 经常偏薄 39 双峰型出现两个顶峰 往往由于把不同材料 不同加工者 不同操作方法 不同设备生产的两批产品混在一起而造成的 40 锯齿型象锯齿一样不平 大多是由于分组不当或是检测数据不准而造成 应查明原因 采取措施 重新作图分析 41 平顶型没有突出的顶峰 一般是在生产过程中有缓慢变化的因素而造成的 如刀具的磨损 操作者的疲劳等 42 孤岛型在直方图的左边或右边出现孤立的长方形 一般是测量失误或生产过程中出现异常因素造成的 如原材料一时变化 刀具严重磨损或混入了不同规格的产品等 43 直方图分布与公差限界的比较分析 理想型直方图的分布中心与规格中心近似重合 直方图的分布在公差范围内且两边都有有余量 44 偏心型 偏左 在公差范围内 但分布中心与规格中心有较大的偏移 这种情况工序稍有变化 就可能出现不合格品 应分析原因 采取措施 使其尽量重合 45 偏右型 46 无富余型直方图的分布在公差范围内 但两边均没有余地 这种情况应立即采取措施 设法提高工序能力 47 能力不足型偏左 偏右时应查明原因 采取措施 调整分布中心近似与规格中心重合 出现两边均超出 说明加工精密度不够 应提高加工精度 缩小标准差 也可从标准制订严格程度来考虑 48 能力富余型直方图的分布在公差范围内 且两边有过在大的余地 这种情况表明虽不会出现不合格品 但很不经济 属过剩质量 一般可适当放宽材料 工具 设备的精度要求 或放宽检验频次以降低鉴定成本 49 第六种方法 散布图 50 散布图 定义 用来表示两个因素间关系的图形 称为散布图 又叫相关图 用途 1 用来发现和确认两组数据间的关系并确定两组相关数据间预期的关系 2 通过确定两组数据 两个因素之间的相关性 有助于寻找问题的可能原因 51 图例一 强正相关 52 图例二 弱正相关 53 示例三 弱负相关 54 示例四 不相关 55 变量之间存在的关系有三种情形 1 完全相关2 相关3 不相关相关包括 强正相关 弱正相关 强负 弱负 56 散布图的绘制步骤 1 选定分析对象分析对象的选定 可以是质量特性值与因素之间的关系 质量特性值与质量特性值的关系 因素与因素的关系 2 收集数据 填入数据表 收集的数据一般在30组以内 且数据必须是对应的 3 在坐标纸上建立直角坐标系 4 描点 5 当散布图上出现明显偏离其它数据点的点时 应查明原因 以便决定是否删除或校正 57 散布图可应有的场合 例 上夹的扭力与合格率 固化温度与开胶数 PTC片电阻与温度的关系 磨片的时间 圈数 与片厚薄的关系 58 第七种方法 管制图 59 管制图 定义 又叫控制图 管理图 是区分过程中的异常波动和正常波动 并判断过程是否处于控制状态的一种工具 控制图与过程能力分析结合在一起 称为统计过程控制 SPC 60 控制图的分类 1 按照用途分分析用控制图控制用控制图控制用控制图的控制线来自分析用控制图 当影响过程质量波动的因素发生变化或质量水平已有明显提高时 应及时用分析用控制图计算出新的控制线 61 按数据的性质分 1 计量型控制图平均值 极差控制图书判定工序是否正常的效果好 但计算量大 平均值 标准差控制图标准差的计算比极差的计算复杂 但精度高 中位数 极差控制图计算简便 但效果差 单值 移动极差控制图不常用 2 计数值控制图不合格品控制图Pn较常用 易于理解 样本数相等 用于控制一般的过程 不合格品率控制图P计算量大 控制线不平 样本数可不相等 用于控制关键过程 缺陷数控制图C较常用 易于理解 样本数相等 用于控制一般缺陷数场合 单位缺陷数控制图U计算量大 控制线不平 样本数可不相等 用于控制每单位缺陷数 如线路板焊接不良点数 62 控制图的应用范围 诊断 评估过程的稳定性 控制 决定某过程何时需要调整 何时需保持原有状态 确认 确认某一过程的改进 63 示例一 元件厂磨片加工一产品 其不合格品统计见下表 试画P控制图 64 画该P控制图的步骤 1 收入数据 填入数据表 样本数一般大于25 不宜大也不宜小 2 计算各样本的不合格品率 3 计算平均不合格率 4 计算中心线和控制界限 中心线 2 77 上控制线 平均不合格率 3 标准差 5 94 下控制线 平均不合格率 3 标准差 0 4 无意义 5 画中心线和控制界限6 描点7 标注有关事宜 如日期 制作人等 8 判断控制图有无异常 65 图示 66 示例二 缺陷数 C 控制图 当样本大小固定不变时 常用来对单一过程或连续过程的某一个缺陷或多个缺陷 如磨片的厚薄片 电极的表面不良 固化工序的开胶 打火等 缺陷进行控制 67 下面是缺陷数 C 控制图的画法 元件磨片工序的缺角缺陷的统计资料如下表所示 每次抽样数均为200片 试画缺陷数控制图 68 69 步骤 1 收集数据 记入数据表 2 计算样本数据的均值 115 25 4 6 3 计算中心线和控制界限 中心线CL 4 6上控制线UCL 11 03下控制线LCL 1 83 无意义 4 画控制界限和中心线 5 描点 6 标注有关事宜 如制作人 日期等 7 判断控制图有无异常 70 P控制图和C控制图中用到的公式 71 控制图的绘制步骤 1 选定质量特性 选定控制的质量特性应为影响产品质量的关键特性 能够计量 或计数 并在技术上可以控制 2 选定控制图种类 3 收集数据 4 计算有关参数 如P图计算分组不良率 总平均不良率等 5 计算控制图中心线和上 下控制界限线 6 画控制图 72 控制图的判别准则 分析用控制图的判别准则 满足下列条件时 可认为生产过程处于统计控制状态 1 点子随机地处于下列情况 连续25点在控制界限线内或连续35点只有1点不在控制界限线内或连续100点只有2点不在控制界限线内 2 控制界限内的点子的排列无下述异常现象 链异常连续链连续9点或更多点在中心线同一侧 间断链指多数点在中心线一侧 如 11点有10点在中心线同一侧或14点有12点在中心线同一侧或17点有14点在中心线同一侧或20点有16点在中心线同一侧 3 趋势连续6点或更多点具有上升或下降的趋势 判断为异常 4 周期点的排列随时间的推移而呈周期性 则判定为异常 连续14个相邻点上下交错分布 5 点子落在警戒区内 如连续3点有2点 连续7点有3点 连续10点有24点 控制用控制图的判别准则 1 点子落在控制界限外或控制界限线上 2 同上分析用控制图的判别准则 73 第八种方法 推移图 74 推移图 定义 又叫趋势图 表示某一质量特性项目在某范围内的变化趋势的图表 目的 将进行的工作方针与目标数据化 并将统计报表的实际成绩转化为图示的方法表示出来 藉着推移图的观察可以得知实绩成果与目标值的差距 从而采取必要的措施 推移图的图形可以是柱状图或曲线图两者混合使用 75 图例坐标说明 1 纵坐标一般表示结果 衡量的项目可依需要设定 产量 柱状图 效率 曲线