Minitab在QC七大手法上的应用PPT课件.ppt

2020 3 19 可编辑 1 Minitab在QC七大手法上的应用 企业管理部金海木 2020 3 19 可编辑 2 QC七种工具 检查表 收集 整理资料分层法 从不同角度层面发现问题排列图 确定主导因素因果图 寻找引发结果的原因散布图 展示变量相关关系 预测与控制直方图 展示数据分布状态 分析工序能力控制图 工序稳态分析 判断及控制 2020 3 19 可编辑 3 七手法口诀 因果追原因 检查集数据 柏拉抓重点 直方显分布 散布看相关 管制找异常 层别作解析 2020 3 19 可编辑 4 检查表 收集 整理资料 2020 3 19 可编辑 5 检查表 系统地收集资料和累积资料 确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表 注意几点 用在对现状的调查 以备今后作分析 对需调查的事件或情况 明确项目名称 确定资料收集人 时间 场所 范围 资料汇总统计 必要时对人员进行培训 2020 3 19 可编辑 6 检查表 检查表示例 鑄造不良情況檢查表 2020 3 19 可编辑 7 分层法 从不同角度层面发现问题 2020 3 19 可编辑 8 分层法 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 注意几点 确定分层的类别和调查的物件 设计收集资料的表格 收集和记录资料 整理资料并绘制相应的图表 比较分析和最终的结论 2020 3 19 可编辑 9 分层法 分层法示例某空调维修部 帮助客户安装后经常发生致冷液泄露 通过现场调查 得知泄露的原因有两个 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 并分析应如何防止泄漏 2020 3 19 可编辑 10 分层法 表一泄漏调查表 按人员分类 表二泄漏调查表 按配件厂家分类 分层法 层别的对象和项目有关人的层别机械设备的层别作业方法 条件的层别时间的层别原材料零件别测量检查的层别环境气候的层别制品的层别 2020 3 19 可编辑 11 2020 3 19 可编辑 12 排列图 确定主导因素 2020 3 19 可编辑 13 排列图 排列图 Paretodiagram 又叫帕累托图 柏拉图 它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 用从高到低的顺序排列一组矩形表示各原因出现频率高低 最早由意大利经济学家Pareto用来分析社会财富分布状况 并发现少数人占有大量财富的现象 所谓 关键的少数与次要的多数 这一关系 后来美国的朱兰将其应用于质量控制 因为在质量问题中也存在着 少数不良项目造成的不合格产品占据不合格品总数的大部分 这样一个规律 80 的问题仅来源于20 的主要原因 排列图的结构 排列图由一个横坐标 两个纵坐标 几个高低顺序排列的矩形和一条累计百分比折线组成 横坐标表示影响产品质量的因素或项目 按其影响程度从左到右依次排列 左纵坐标表示频数或相对频数 如件数 工时 吨位等或百分比 右纵坐标表示累计频率 累计百分比 排列图的功用指出影响产品质量的主要因素 主要问题 一般情况下排列图的前2项 3项是主要因素 对它们采取改进措施 可望收到事半功倍的效果 确认改进后的效果采取改进措施后 效果如何 可用排列图来检查 通过排列图的反复使用 使问题逐步具体化 并在采取措施后 再反复使用确认效果 识别质量改进的机会 任何需改进问题都可用排列图指出工作重点 除产品质量外 诸如节约问题 安全问题 效率问题和经济问题等均可采用排列图为改进工作指明方向 2020 3 19 可编辑 14 排列图 废品统计表 排列图示例 2020 3 19 可编辑 15 排列图 可整理为排列图的数据举例 品质方面 不良品数 损失金额 按不良项目 发生场所 发生工序 设备 原料 作业方法等区分出 重要的少数 次要的多数 消费者的抱怨项目 抱怨件数 修理件数等 时间方面一效率 作业的效率 故障率 修理时间等 成本方面 原料 材料别的单价 规格别 商品别的单价 品质成本一预防成本 鉴定成本 内外部损失成本 营业方面 销货金额别 营业所别 商品销售别 业务员别 交通方面 交通事故肇事率一违规案件类别 车种别 地区别 国家别 高速公路超速原因别 肇事死亡原因别 安全方面 灾害的件数一场所别 职称别 人体部位别选举方面 票源分布区域 调查活动区人数分配 治安方面 少年犯罪率 件数 年龄别 缉捕要犯件数 人数 地区别 时间别 医学方面 病因别 年龄别 糖尿病要因别 职业病别 门诊病患类别 门诊科别 2020 3 19 可编辑 16 排列图 排列图的应用程序确定要分析的项目 度量单位 收集一定期间的数据 将数据按一定分类标志进行分类 层整理 填入数据统计表中 计算各类项目的累计频数 频率 累计频率 按一定的比例 画出两个纵坐标和一个横坐标 画横坐标 按度量单位量值递减的顺序自左至右 在横坐标上列出项目 将量值最小的一个或几个项目归并成 其他 项 放在最右端 数量可超过倒数第2项 画纵坐标 左边的纵坐标按度量单位规定 其高度必须大于或等于所有项目的量值和 右边的纵坐标应与左边纵坐标等高 并从0 I00 进行标定 按各类影响因素的程度大小 依次在横坐标上画出直方块 其高度表示该项目的频数 写在直方块上方 按右纵坐标的比例 找出各项目的累计百分点 从原点0开始连接各点 画出Pareto曲线 在图上注明累计频数 累计百分数 注明排列图的名称 收集数据的时间 以及绘图者可供参考的其他事项 利用排列图确定对质量改进最为重要的项目 2020 3 19 可编辑 17 排列图 排列图的观察分析首先观察柱形条高的前2 3项 一般说来这几项是影响质量的重要因素 一般把因素分成A B C三类A类因素 主要因素 累积频率在0 80 的那些因素是影响产品报废的主要者 一般情况下 A类因素不多于3个 B类因素 有影响因素 累积频率在80 95 的那些因素 对产品质量有影响者 C类因素 次要因索 累积频率在95 100 的那些因素 对产品质量影响很小 对前2 3项影响质量的因素进行分析 看其包含问题的多少 从累积频率中看出 预测对这2 3项采取措施能解决多少问题 可从排列图获取的信息各项不良个数 缺陷数 损失金额等的数量占全体的多少 各分类项目的大小及其占有率是多少 各分类项目的大小排列顺序如何 可以预想某项不良减少后的改善效果如何 可以确认不良对策或改善措施的效果 可以观察不良 缺陷等的分类项目的变化 2020 3 19 可编辑 18 排列图 排列图使用的注意事项纵坐标的高度与横坐标的宽度之比以 1 5 2 1为好 横坐标上的分类项目不要太多 以4 6项为原则 对于影响质量的主要因素可进一步分层 画出几个不同的排列图 加以分析 以便得到更多的情况 主要因素不能过多 一般找出2 3项主要因素项 如发现所有因素都差不多 有必要考虑重新确定分层原则 再行分层 也可以考虑改变计量单位 以便更好地反映 关键的少数 如将按 件数 计算变成按 损失金额 计算 不太主要的项目很多时 可以把最次要的几个项目合并为 其他 项 排列在柱形条最右边 收集数据的时间不宜太长 一般以1 3个月为好 时间太长 情况变化较大 不易分析和措施 时间短 只能说明一时的情况 代表性差 视具体情况 首先解决紧迫问题 在采取措施后 为验证其效果还要重新画出排列图 以进行比较 2020 3 19 可编辑 19 排列图 用MINITAB作Pareto图 2020 3 19 可编辑 20 排列图 用MINITAB作Pareto图 2020 3 19 可编辑 21 因果图 寻找引发结果的原因 2020 3 19 可编辑 22 因果图 任何一项质量问题的产生 必定有其原因 而且经常是多种复杂因素平行式交错地共同作用所致 要有效地解决质量问题 首先必须不遗漏地找出这些原因 由粗至细追究到最原始的因素 因果图 causeandeffectdiagram 又叫特性因果图 因果分析图 石川图 由日本专家石川馨首先提出 树枝图 鱼刺 骨图等 就是把对质量特性具有影响的各种主要因素加以归类和分解 并在图上用箭头表示其关系的一种工具 这是一种系统分析方法 因其简便而有效 在质量控制中应用颇广 因果分析图应用范围分析因果关系 表达因果关系 通过识别症状 分析原因 寻找措施 促进问题的解决 2020 3 19 可编辑 23 因果图 因果图由下面几个部分组成 质量特性 有待改善和控制的某种质量属性 如尺寸 质量 寿命 废品率和成本等 要因 对质量特性起作用的因素 要因一般是导致质量特性发生分散的几个主要来源 通常可归纳为5M1E 枝干 把全部要因同质量特性联系起来的是主干 将个别要因与主干联系起来的是大枝 将逐层细分的要因与各个大枝联系起来的是中枝 小枝和细枝 2020 3 19 可编辑 24 因果图 因果图类型结果分解型 见图 沿着 为什么会发生这种结果 这一主题 进行层层解剖 分析原因时 一般应从5M1E着手 优点 对问题进行了原因追究 可以系统地掌握纵向之间的因果关系 缺点 容易忽视某些平行问题或横向之间的关系 工序分类型 见图 先按工艺流程 把各工序中影响加工质量的原因查出 填写在相应的工序中 优点 简单易行 缺点 相同的因素会出现在不同的工序中 且难于表现数个原因交织在一起的情况 反映不了因素间的交互作用 原因罗列型参与分析的人员无限制地发表意见 把所有意见罗列 再系统地整理出它们之间的关系 最后绘出因果图 优点 经过多方思考和讨论 不会漏掉重要原因 能客观地对各因素进行深入分析 缺点 工作量大 这种方法仅适用于 攻关 分析 2020 3 19 可编辑 25 因果图 因果图作法 明确要解决的质量问题 画出主干线 背骨 和鱼头 主干线的箭头要指向右 特性要尽量做到定量表示 特性 结果 要提得明确 响亮 引人注目 特性提得要符合本企业工厂方针或问题点 画出主干和大枝 并标记相应的要因与名称 明确影响质量的大原因 画出大原因的分枝线 大骨 大原因的确定 通常按5M1E来分类 也可视具体情况来定 有时可列出一个过程的主要步骤作为主原因 大原因分枝线与主干线之间夹角以60o 75o为好 分析 寻找影响质量的中原因 小原因 画出分叉线 原因之间的关系必须是因与果的关系 分析 寻找原因 直到可采取措施为止 分叉线与分枝线之间的夹角以60o 75o为好 对于主要的 关键的要因 分别用显著符号标记出来 以示突出和重要 2 3 4找出的关键因素 要因 以3 5个为宜 用圆圈 或方框 框起来 作为制订质量改进措施的重点考虑对象 注明画图者 参加讨论分析人员 时间等可供参考的事项 2020 3 19 可编辑 26 因果图 绘图注意事项 因果图只能用于单一目的研究分析 一个主要质量问题只画一张因果图 集思广益 一般以召开各种质量分析会共同分析 整理出因果分析图 讨论时 一般采用提问形式为好 易于启发大家深入讨论 要充分发扬民主 广开言路 畅所欲言 细化要因 就是对于那些影响产品质量的原因进行层层深入分析 直至各要因产生的本质 切忌停留在罗列表面要因的现象上 实践证明 细化后的要因往往是影响产品质量的主要原因 也是最直接的原因 要因 一定要确定在末端因素上 而不应确定在中间因素上 检查遗漏 在仔细检查并确信已经找出了所有要因之后 便可用排列图法找出各项要因 以利明确它们对质量特性所产生的影响中所占比重 因果关系的层次要分明 最末层次的原因应寻求至可以直接采取具体措施为止 要对末端因素特别是 要因 要进行论证 熟悉工艺过程 因果图虽然简单明了 但绘制因果图却十分复杂 要花费很大功夫 这是因为许多要因并非凭直观能发觉 需要对工艺过程有全面深入的熟悉和掌握 这就要求参加分析的人员要深入实际 掌握工艺过程 对关键要因采取措施后 再用排列图等方法来检查其效果 2020 3 19 可编辑 27 因果图 因果分析图法在应用中常见的问题没有按系统图法对原因进行分析 主要表现在分析的每一个层次不是 果与因 的关系 有的分析层次不准 由小原因中找出大原因 本末倒置 不是对分析到最终的原因 即末稍 采取措施 而是在分析到中间就采取措施 往往难以见效 在工序质量分析表中把不同的影响因素的质量特性放在一起分析 对分析出来的原因没有进行确认和验证 就采取措施 画因果分析图时 不发动员工 集中员工的智慧 而是凭个人想象 搞 闭门造车 画法不规范 如箭头的方向不对 经确认的要因没有标志 标注不齐全等 2020 3 19 可编辑 28 因果图 用MINITAB作CauseandEffect图 2020 3 19 可编辑 29 因果图 用MINITAB作因果图 2020 3 19 可编辑 30 散布图及相关分析 展示变量之间的相关关系 因变量预测 自变量控制 2020 3 19 可编辑 31 散布图及相关分析 散布图 又叫相关图 研究成对出现的不同变量之间相关关系的坐标图 应用散布图 可以定性地判断两随机变量之间是否相关 是正相关 负相关或无相关 用来发现和确认两组数据之间的关系并确定两组相关数据之间预期的关系 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 通过比较不同的阶段以确认影响相关变量关系的因素是否稳定 相关分析 一种分析处理变量与变量之间相关程度的方法 在相关分析中 引入相关系数这个概念 用以讨论相关的数字特征 定量地表示两个随机变量x与y之间的相关程度 在质量控制中 相关系数用r表示 散布图的定量分析求回归方程求相关系数 进行相关性判断相关系数的检验利用回归方程进行预测和控制 2020 3 19 可编辑 32 散布图及相关分析 散布图的观察分析质量特性值与影响因素之间的关系 强正相关 当x增大 y也增大 如图 a 所示 这种情况说明x与y之间存在相当明显的相关关系 弱正相关 当x增大 y有增大的趋势 但不明显 如图 b 所示 这种情况说明除x对y有影响外 还有其他不能忽视的影响因素 无相关 当x增大 y没有明显的增大或减小的趋势 可能增大 也可能减小 如图 c 图 d 所示 这种情况下看不出x与y之间有关 称为无相关 弱负相关 当x增大 y有减小的趋势 如图 e 所示 说明除x对y有影响之外 还有其他不能忽视的影响因素 强负相关 当x增大y明显地相应减小 如图 f 所示 2020 3 19 可编辑 33 散布图及相关分析 异常点的处理散布图上可能有个别远离总体点群的点 这种离群的点称为异常点 往往是由于测量错误 数据记录有误差或生产操作条件发生短时间突然变化等原因所引起的 研究分析两种数据之间的关系时 可以将这种异常点舍弃不计 但应查明其引起的具体原因 并及时采取有效措施加以排除 若原因不明 则不能忽略这些异常点 2020 3 19 可编辑 34 散布图及相关分析 应用散布图时应注意事项必要时应对散布图进行分层处理用散布图研究分析产品质量特性值与影响因素之间的关系 必要时也应进行分层处理 例 将来自不同企业的原料形成的两个总体数据混在一起 看不出原料成分比与材料强度之间的相关性 经过分层处理后 就可看出正相关关系 明确检定相关性的范围在应用散布图检定相关性时 应注意明确检定相关性的范围 例 产品试制过程中的制造条件变异范围较宽 可以看出在此范围内x与y之间存在正相关关系 但在实际生产中 允许的制造条件变异范围较窄 却看不出x与y相关 如果由此得出结论 认为x与y无相关 不通过控制制造条件去保证产品质量 就会给生产造成损失 对呈现峰谷状的散布图可以分区处理散布图 a 有峰 b 有谷 若按前述方法进行相关性检定 所得结论是不相关 若将这样的散布图分成两个区 图 a 左边部分应作正相关处理 而右边部分应作负相关处理 图 b 的情况则恰好相反 2020 3 19 可编辑 35 散布图及相关分析 散布图 相关分析在应用中常见的问题对于散布图上出现的异常点 未经查明原因 任意剔除 画法不规范 标注不齐全 比如在画散布图时未注意纵 横坐标的比例 势必影响变量之间关系的判断 计算相关系数后 未经进一步的检验 就判断变量之间是否相关 数据的收集未注意在相同条件下进行 易于造成判断失误 2020 3 19 可编辑 36 散布图及相关分析 用MINITAB作散布图 2020 3 19 可编辑 37 散布图及相关分析 用MINITAB作散布图 2020 3 19 可编辑 38 散布图及相关分析 用MINITAB求相关系数 2020 3 19 可编辑 39 直方图 分布图 展示数据分布状态 分析工序能力 2020 3 19 可编辑 40 直方图 直方图常常用于了解数据的分布情况 使我们比较容易直接看到数据的位置状况 离散程度和分布形状 并且可与要求的分布进行比较 直方图是用一系列宽度相等 高度不等的长方形表示数据的 其宽度代表组距 高度代表指定组距内的数据数 直方图的作法 1 确定所要研究的对象 为了能更准确的反映总体的状况 至少收集100个数据 2 计算数据的极差 极差 最大值 最小值 3 确定分组数 一般来说可以按史特吉斯公式K 1 3 32lgn来定分组数 其中 n为样本量 4 计算组距 5 确定组界 组界由下组界和上组界构成 第一组的下组界为最小值 最小分度值的一半 第一组的上组界为第一组的下组界 组距 以此类推 6 统计数据落入每组中的频数 7 以组距为底 频数为高画直方 就可以得到一张直方图 2020 3 19 可编辑 41 直方图 用MINITAB作直方图 2020 3 19 可编辑 42 直方图 用MINITAB作直方图 2020 3 19 可编辑 43 控制图 工序稳态分析 判断及控制 2020 3 19 可编辑 44 控制图 控制图 用于分析和判断工序是否处于控制状态所使用的带有控制界限线的图 控制图可展示过程变异并发现异常变异 是对工序特性进行研究和控制的重要工具 并进而成为采取预防措施的重要手段 控制图是1924年由美国品管大师W A Shewhart博士发明 因其用法简单且效果显著 人人能用 到处可用 遂成为实施质量控制时不可缺少的主要工具 按测量值性质 控制图可分为计量值和计数值控制图 按用途不同 控制图可分为分析用和控制用控制图 任何反映产品或工序特性的变量 计量数据 或属性 计数数据 都可以绘制控制图 前者称计量型控制图 后者称计数型控制图 计量型控制图 一般有两张图组合使用 一个用来监控工序中心 均值 的变化 一个用于监控工序的变异 极差或标准差 的变化 2020 3 19 可编辑 45 控制图原理 3 原则当质量特性值的随机变量服从正态分布时 则变量落在 3 范围内的概率是0 9973 根据小概率事件可以 忽略 的原则 如果变量超出 3 范围 则认为过程存在异常变异 系统性变异 工序中的质量特性均值及离散量符合正态分布 一个控制图通常有3条线 中心线 CentralLine 简称CL线 其位置与正态分布均值 重合 上控制线 UpperControlLine 或上控制限 UpperContro1Limit 简称UCL 其位置在 3 处 下控制线 LowerControlLine 或下控制限 LowerControlLimit 简称LCL 其位置在 3 处 2020 3 19 可编辑 46 2020 3 19 可编辑 47 控制图原理 两类错误控制图是用从总体中抽取的样本数值进行判断的 既然是抽样就可能存在风险 即产生错判或漏判错误的风险 第 类错误 生产者风险 错判 虚发警报 即使工序正常 仍可能由于偶然原因而造成点子超出上下控制限 将一个正常总体错判为不正常 第 类错误通常用 表示 控制界限的幅度影响犯第 类错误的概率 随着控制界限的增大而减小 当采用3 原则时 0 27 第 类错误 使用者风险 漏判 漏发警报 在工序存在异常变异时 如被监控的总体的均值发生偏移或其标准差发生改变 仍会有一部分数据在上下控制限以内 从而发生漏报的错误 发生这种错误的概率通常以 表示 受四个方面的影响控制界限幅度 均值偏移幅度 标准偏差变动幅度 样本大小 随着控制界限的增大而增大 随着样本的增大而减小 2020 3 19 可编辑 48 控制图原理 控制图的设计思想在控制图上 中心线一般是对称的 所能变动的只是上 下控制限 若上下控制限间距变大 第 类错误 将减小 但第 类错误 将增大 反之 增大则 减小 将上 下控制限定在 3 处 目的是使两种错判率总损失达到最小 休哈特控制图的设计思想是 先确定第 类错误 而且将 取得很小 2 7 以增加控制图使用者的信心 为控制第 类错误 则增加了对界限内点子趋向判异准则 即 界内点排列不随机判异 的准则 如果有较多的点子在控制限内呈随机排列 根据概率乘法定理 实际上的第 类错误要比原定的第 类错误 要小得多 2020 3 19 可编辑 49 控制图原理 判稳准则 1 连续25个点子不能有一个出界 2 连续35个点子至多1个点子落在控制界限外 3 连续100个点子至多2个点子落在控制界限外 判异准则准则1 一点在 3 之外 准则2 在控制图中心线一侧连续出现的点称为链 其中包含的点子数目称为链长 链长 9 判异 准则3 6点递增或递减 准则4 14点上下交替 准则5 3点中有2点在2 3 区 准则6 5点中有4点在 3 区 准则7 15点在 区中心线上下 准则8 8点在中心线两侧 但无一在 区中 2020 3 19 可编辑 50 控制图种类 以数据来分 计量值控制图平均值与全距控制图 Xbar R 平均值与标准差控制图 Xbar s 中位值与全距控制图 Me R 单值与移动极差控制图 X Rs MR 计数值控制图不合格品率控制图 P 不合格数控制图 np 缺陷数控制图 c 单位缺陷数控制图 u 2020 3 19 可编辑 51 控制图种类 以数据来分 2020 3 19 可编辑 52 控制图种类 依用途来分 分析用控制图决定方针用工序解析用工序能力研究用工序控制准备用 控制用控制图追查不正常原因迅速消除此项原因并且研究采取防止此项原因重复发生之措施 2020 3 19 可编辑 53 分析用vs控制用控制图 分析用控制图分析用控制图主要用来分析工序是否处于统计稳态 工序能力是否适宜 如发现异常 工序失控或工序能力不足 则应找出原因 采取措施 使工序达到稳定 工序处于稳态后 才可将分析用控制图的控制线延长作为控制用控制图 控制 管理 用控制图 控制用控制图由分析用控制图转化而来 控制用控制图用于使工序保持稳态 预防不合格的产生 控制用控制图的应用规则 按规定的取样方法获得数据 通过打点观察 控制异常原因的出现 当点子分布出现异常 说明工序质量不稳定 此时应及时找出原因 消除异常因素 使工序恢复到正常的控制状态 2020 3 19 可编辑 54 分析用vs控制用控制图 分析用控制图与控制用控制图的关系在对工序实施控制之前 首先用分析用控制图对欲控制的工序实施诊断 当确认工序处于稳定受控状态时 将分析用控制图控制界线延长 转化为控制用控制图 控制用控制图的控制线来自分析用控制图 不必随时计算 当影响工序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 很多工厂对分析用控制图 控制 管理 用控制图没有分清 随时都在计算控制线 既错误又浪费 2020 3 19 可编辑 55 分析用与控制用控制图 2020 3 19 可编辑 56 工序控制和工序能力 工序能力是由工序中所固有的 不可避免的普通原因来确定的 是工序的固有特性 每个过程可以根据其能力和是否受控进行分类 状态 是最不理想的 需要加以调整 使之逐步达到状态I 调整的过程即质量改进的过程 从状态 达到状态 的途径有二 状态 一状态 一状态 或状态 一状态 一状态l 有时 为了更加经济 宁