QC7大手法PPT课件.ppt

BestWishForYou 各位朋友 早上好 1 企业人在企业中的责任 基层 执行层 中层 管理层 高层 经营层 问题二 一个企业管理不好 主要责任是谁 问题三 一个企业执行力不足 任务完不成 主要责任是谁 问题一 一个企业经营不好 主要责任是谁 基层 作业层 2 品质 怎么办 品质 90 意识 10 方法 托马斯 IBM 品质 是制造出来的 而不是检验出来的 要解决品质问题 最根本 最有效的做法是调整心态 树立意识 规范行为 活用工具 系统规划 不断改善 否则 品质问题永远是问题 品质 品质 品质 品质 品质 品质 品质 品质 品质 品质 品质 品质 品质 3 目录 一 QC手法概述 二 层别法 三 查检表 四 柏拉图法 五 特性要因图法 六 散布图七 直方图八 管制图 4 思考 为什么产品会结块 其真因到底是什么 如何进行有效改善预防 为什么会开错票 其真因到底是什么 如何进行有效改善预防 为什么料会配错 其真因到底是什么 如何进行有效改善预防 5 工欲善其事 必先利其器 方能事半功倍 6 一 QC手法概述 7 1 何为QC七大手法 QC七大手法又称QC七大工具 一般指旧QC七大手法 即层别法 查检表 柏拉图 因果图 管制图 散布图和直方图 是质量管理及改善运用的有效工具 8 2 QC手法的适用范围QC手法的用途非常广 可用于企业管理的方方面面 包括计划管控 员工思想意识行为管理 质量管控 成本管控 交期管控 士气管理 环境管理 安全管理 效率管理 绩效考核 日常管理等等 但主要用于品质管理及改善 9 3 QC七大手法模型 AB A B 10 4 七大手法口诀 因果追原因查检集数据柏拉抓重点直方显分布散布看相关管制找异常层別作解析 11 5 计量值与计数值 计量值 是指不只能以整数计量的数据 如长度 时间 重量等测量所得数据 其特点为连续不间断数据 计数值 是指只能以整数计量的数据 其特点为间断数据 12 1 定义 层別法就是对某一问题 依各种不同角度收集数据 分别了解掌握其关键点 以便进一步分析 查找真因 采取有效措施改善的统计分析方法 2 模型 二 层別法 ABC A B C 13 其它别 制品别 3 层别类别 检查别 测定别 材料别 条件别 设备别 人员别 时间别 14 4 层別的对象及项目 4 1时间別 早 中 晚 时 日 周 月 年度别 等 例 制程中温度的管理就常以每小时来层別 4 2人员別 班 组 作业者 方法別 熟练度別 年齡 性別 教育程度別 等 例 A班及B班的完成品品质层別 4 3设备別 场所別 机型別 新旧別 制造商 工具別 編号別 速度別 等 例 不同机型生产相同产品以机型別來分析其不良率 4 4条件別 溫度別 湿度別 压力別 天气別 作业时间別 作业方法別 测定器別 等 例 对温度敏感的作业现场所应记录其温度 湿度 以便溫度或湿度变化时能层別比较 15 4 5材料別 供应商別 批量別 产地別 材质別 大小类別 储存时间別 成分別 等 例 同一厂商供应的原材料也应做好批号別 領用时均能加以层別 以便了解各批原料的品质 4 6测定別 测定器別 测定者別 测定方法別 等 4 7检查別 检查员別 检查场所別 检查方法 等 4 8制品别 品种别 批号别 规格别 新旧别 等4 9其他别 良品与不良品別 包装別 搬运方法別 等 16 5 层别法的运用技巧 层别的方向角度很多 如何层别 则需巧用KKD 经验 感觉 胆识 层别法需与查检表 推移图 柏拉图 直方图 管制图等进行灵活运用 方能取得更好效果 层别法可缩小问题范围 对真因的查找非常关键 17 案例一 人员别2004年5月份制程不合格统计 结论 5月份制造过程中主要质量问题为 耐压不合格 套管密封漏 油阀密封漏和底板塞漏油 而主要肇事者是 240 192 199 155 77 59 应对主要质量问题立项分析改善 同时必须加强对主要责任人进行操作技能培训及其作业过程监控和考核 18 案例二 材料别供应商别2004年1 5月份供应油箱不合格统计 结论 从上表可以得出 油箱不良率非常高 应对油箱质量问题立项进行专项整改 19 1 定义为了便于收集数据 以作进一步分析或核对 检查之用而设计的一种表格或图表 三 查检表 20 2 模型 XXX查检表查检方式 全检 抽检 查检对象 查检人 查检数量 查检周期 月日至月日记录方式 文字 数据查检时间 21 3 查检表的种类及作用 查检表分为记录用查检表和点检用查检表 1 记录用 或改善用 查检表分为结果用查检表和原因用查检表 主要功用在于根据收集的数据以调查不良项目 不良原因等情况 2 点检用查检表 主要功用是为了确认作业实施情况或为预防发生不良事故等 如设备点检表 产前确认表 22 4 查检表的作法 1 明确查检对象及目的 2 明确查检内容 即不良项目 3 决定查检方式 全检 抽检 4 决定查检指标 查检数量 查检时间与周期 查检对象及查检人 记录方式及其它注意事项 5 设计查检表格实施查检 23 5 案例 案例一 变压器漏油情况查检表 查检方式 全检 查检对象 入库成品 查检人 FQC员查检数量 当日入库量 查检周期 2004年6月1 7日记录方式 数据查检时间 每日上午检查前一日入库品 24 案例二 退货不良原因查检表 查检方式 全检 查检对象 退货品 查检人 FQC员查检数量 当月退货量 查检周期 2004年1 5月记录方式 数据查检时间 接到退货处置信息后48小时内 25 1 定义及作用 管理学家V Pareto研究发现 造成产品质量不良的原因很多 但影响度占60 80 的原因往往只有其中1 3项 只要找出其影响度占60 80 的关键三项 制定相应的整改措施进行有效改善 则就解决了60 80 的质量问题 因此该种寻找主要问题的统计分析方法则叫柏拉图 也叫巴氏图 80 20原则也是根据柏拉图的延伸而得 四 柏拉图 26 2 模型 3 柏拉图作法 步骤一 确立改善项目 设计查检表收集数据 27 2004年3 5月制程不良查检表 28 步骤二 计算不良率 影响度及累计影响度计算公式 不良率 不良数 查检总数 100 影响度 不良数 不良总数 100 表1 29 表2 30 步骤三 绘制图形表1图1 从上图得出 3 5月份制程不良中占80 的主要质量问题是 漏油 耐压不合格 应针对该两项进行立项分析改善 31 表2图2 32 3 绘制柏拉图的技巧 不良项目应按其不良数量大小排列 其它项必须排在最末项 如其它项中数据太大时 则应从中细分出一个或数个较严重的项目来 应与查检表 层别法进行巧妙结合使用 图形绘制时应巧用Excel程序绘图 33 1 定义 一个问题的特性受到一些要因的影响时 我们將这些要因加以整理 成为有相互关系而且有条理的图形 这个图形称因果图或特性要因图 由于形狀就像鱼的骨头和树枝形状 所以又叫做鱼骨图或树枝图 五 因果图 34 2 因果图的画法步骤一 将所要探讨的问题 特性 写在右边框内 同时画一直线箭头 龙骨 指向边框 如下图 为何会配错料 龙骨 35 步骤二 运用4M1E法 即人 机 料 环 法 确立大要因 并用箭头与龙骨有机连接 如下图 龙骨 人 机 法 环 料 大要因 大骨 60度 为何会配错料 36 步骤三 运用BS法 即头脑风暴法 5Why法 五个为什么法 查找中 小要因 并用箭头与大骨有机连接 如下图 龙骨 人 机 法 环 料 中要因 小骨 60度 小要因 中骨 45度 为何会配错料 37 步骤四 运用BS法查找真因 并用园圈对主要真因进行标记 如下图 龙骨 人 机 法 环 料 为何会配错料 38 3 真因查找技巧及方法 4M1E法 即人 机 料 环 法五个方面来确立大要因 为中 小要因及真因的查找打下基础 头脑风暴法 即BS法 就是利群众智慧 各抒已见 查找原因 该方法运用时不得进行人身攻击 应对事不对人 5Why法 即五个为什么 在要因的查找过程中应打破沙锅问到底 多问几个为什么 最终挖掘真正的原因 为后续对症下药整改打下基础 在要因的查找时 重点为应放在为什么会有这样的原因 而不要考虑其改善对策 找出的真因若需进一步验证必须验证确认后 方可制定对策改善 真因个数的最终确定一般为3 5个 不宜过多 39 4 案例 你来实现 40 1 定义 为探讨两个因素之间的关系 收集成对的两组数据 并点绘于坐标轴上 以了解分析其相互间关系的图 2 散布图的种类 原因与结果间的关系结果与结果间的关系原因与原因间的关系 六 散布图 41 3 散布图的作法 步骤一 首先确定要研究的两个事项 并收集成对数据约30组以上 步骤二 将收集的数据标记于横纵坐标上 步骤三 分析两个数据的相互关系 作出分析结论 示图 42 正相关图 当X增加 Y也增加 也就是表示原因与結果有相对的正相关 如下图 4 散布图的研判 X Y 0 43 B图 点的分布较广 但是有向上的倾向 X增加 一般Y也曾加 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 这种形态叫做弱正相关 X Y 0 44 C图 当X增加 Y反而减少 这种形态叫做完全負相关 如下图 Y 0 X 45 D图 当X增加 Y减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 Y 0 X 46 E图 点的分布呈現杂乱 无任何规律性 称为无相关 如下图 Y 0 X 47 F图 X增大 Y也增大 但是X增大到某一值之后 Y反而开始减少 因此产生点的分布有曲线倾向的形态 称为曲线相关 如下图 Y 0 X 48 1 定义 直方图就是将所收集的数据 其特性或结果值 用一定的范围在横轴上加以区分成几个相等的区间 将各区间內的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形画出的图形 七 直方图 49 2 直方图的作用 可了解分布是否正常 质量是否稳定 可与标准比较 是否会有不良品产生 可了解其制程能力是否足够 50 3 直方图的作法 步骤1 抽测欲探讨项目的计量值数据 50个以上 步骤2 找出数据中的最大值与最小值 计算全距 步骤3 决定組数并计算組距 步骤4 决定組界并作次数分配 步骤5 绘制直方图 步骤6 分析图形 并作出结论 51 4 计算公式 全距 最大值 最小值 组数 按数据个数确定 如右表 组距 全距 组数 组界 最小值 测定值的最小单位数 2注 最小一组的下组界 最小值 测定值的最小位数 2 测定值的最小位数确定方法 如数据为整流器数 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 組中点 下组界 组距 2 52 案例1 某电线厂有两台生产设备 最近 经常有不符合标准 135 210g 异常产品发生 今就A B两台设备分別测定50批产品 请解析并回答下列回题 1 作全距数据的直方图 2 敘述由直方图所得的情报 53 收集数据如下 54 解 1 全体数据的最大值为194 最小值为119则取组数为10组距 194 119 10 7 5取8最小一组的下组界 最小值 测定值的最小位数 2 119 1 2 118 5最小一组的上组界 下组界 组距 118 5 8 126 5 55 作次数分配表 56 2 全体数据的直方图 SL 135 SU 210 57 A设备的直方图 SL 135 SU 210 58 B设备的直方图 SU 210 SL 135 59 5 直方图研判 常态型 表示制程正常 60 缺齿型 表示制程异常 可能数据收集有