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QC七大手法知识普及培训讲座 品质管理部 2005年10月19日 2005 05 15 1 2020 3 25 2 现象原因 例一 有人经过制五部摔倒 主管立即感到现场 发现地上有油请问这属于什么 例二 为什么本部门的CC项始终居高不下 为什么有人会摔倒 2020 3 25 3 QC七大手法的名称 第一章检查表 第二章层别法 第三章柏拉图 第四章因果图 第五章直方图 第六章控制图 第七章散布图 2020 3 25 4 第一章检查表 一 基本概念与应用要点检查表就是将需要的内容或项目一一列出来 然后定期或不定期的逐项检查并将问题记录下来的方法 有时又叫查检表或点检表 检查表一般包括 诊断表 顾问诊断表 医生诊断表等 问询表 记者采访问询表 与某人沟通问询表等 统计表 人口统计表 生产数量统计表 不良率统计表等 调查表 客户满意度调查表 机器保养记录表等 记录表 IQC检验记录表 民意调查表等 工程表 电子行业QC工程表 家具产品QC工程表等 考核表 员工考核表 干部考核表 干部晋升考核表等 检查表 5S检查表 工业安全检查表 内部审核表 管制表 人员管制表 物料管制表 APQP管制总表等 等等 2020 3 25 5 二 使用检查表的三点注意事项1 确定检查的项目可参照同业的范例 在范例上作一些改进 也可多方论证 这样可使检查的项目不会遗漏 2 确定检查的频率是每小时检查 每天检查 每周检查 还是每月检查 3 确定检查的人员应选择有原则的人担当 检查人员是钦差大臣 见官大三级 要铁面无私地执行检查工作 必要时 将检查到的问题经过汇总后公布 第一章检查表 2020 3 25 6 三 检查表的实施步骤1 确定检查对象 2 制定检查表 3 依检查表项目进行检查并记录 4 对检查出的问题要求责任单位及时改善 5 检查人员在规定时间内对改善效果的确认 6 定期总结 持续改进 第一章检查表 2020 3 25 7 案例 汽车驾驶前的检查表 2020 3 25 8 一 概念与应用要点层别法又叫分层图 是品管所有手法中最基本的概念 是统计方法中最基础的管理工具 它将大量有关某一特定主题的观点 意见或想法按组分类 将收集到的大量的数据或资料按互相关系进行分组 加以层别 通过层别法 可以将杂乱无章的数据归纳为有意义的类别 将事物处理得一清二楚 一目了然 这种科学的统计方法可以弥补靠经验靠直觉判定管理体制的不足 第二章层别法 2020 3 25 9 第二章层别法 在应用上 层别法可单独使用 并且可以捕捉到问题点 也可以跟其他QC手法结合使用 且效果更佳 如与柏拉图同时使用 既可将某一主题的数据层别清楚 又可找到关键或重要的问题 便于抓住 关键的少数 和 有用的多数 另外 层别的对象应具有可比性 这样更容易发现问题点 如同一班组生产不同的产品 对相同的产品或不同的产品进行层别分析 可以发现产品存在的品质问题 2020 3 25 10 第二章层别法 1 部门别 技术部 市场部 工程部 生产部 品管部等 2 制程别 遥控电动玩具制程 线控电动玩具制程 普通塑胶玩具制程 吹气玩具制程等 3 班别 早班 中班 夜班 4 作业员别 工龄别 年龄别 教育程度别 性别等 5 机械设备别 机台别 机型别 生产厂家别 新旧别等 6 时间别 小时别 日别 周别 旬别 月别 日夜别 季节别等 7 作业条件别 温度别 湿度别 压力别 作业时间别等 8 原材料别 五金类 塑胶类 电子元件类 包装材料类等 9 测量别 测量仪器别 测量人员别 测量方法别等 10 检查别 检查人员别 检查方法别 检查场所别等 11 地区别 华北地区 华南地区等 层别法对象类别 2020 3 25 11 第二章层别法 二 层别法的实施步骤 1 确定研究的主题 如 不同产品的报废数量 报废品的缺陷部位等 2 制作表格并收集数据数据的真实性 及时性 代表性3 将收集的数据进行层别 使人一目了然 4 比较分析 对这些数据进行分析 找出其内在或外在的原因 确定改善之项目 2020 3 25 12 第二章层别法 案例 某五金塑胶厂12月8日成品抽验不良统计表 2020 3 25 13 第二章层别法 层别后获取的信息 1 本日不良数最高的是粘合不良 计109PCS 其次是弯曲 不良数最低的是划伤 计8PCS 2 本日时间段之9 00产生的不良数最多 计64PCS 注意事项 1 应明确不良数由谁记录并统计 2 部下统计完成后要立即将此报表交给上司审核 3 此表反映的是一天的不良数和某时间段的不良数 主管应及时对数据进行分析 以免贻误时机 4 上司巡线时要关注这份报表 并随时了解不良原因及不良程度 5 上司应要求下属将不良品分类放置 必要时以标签标识之 2020 3 25 14 第三章柏拉图 一 基本概念与应用要点1897年 意大利经济学家柏拉 1848 1923 在分析社会经济结构时发现一个规律 这个规律就是80 的社会财富掌握在20 的人手中 后被称为 柏拉法则 柏拉图的使用要以层别法为前提 将层别法已确定的项目从大到小进行排列 再加上累积的图形 柏拉图可以帮助我们找出关键的问题 抓住重要的少数及有用的多数 适用于计数值统计 也有人称其为ABC图 又因为柏拉图的排列是依大小顺序 故又称排列图 柏拉图是用来确定 关键的少数 的方法 根据用途 柏拉图可分为分析现象用柏拉图和分析原因用柏拉图 2020 3 25 15 第三章柏拉图 A 分析现象用柏拉图这种柏拉图与以下不良结果有关 用来发现主要问题 1 品质 不合格 故障 顾客抱怨 退货 维修等 2 成本 损失总数 费用等 3 交货期 存货短缺 付款违约 交货期拖延等 4 安全 发生事故 出现差错等 B 分析原因用柏拉图这种柏拉图与过程因素有关 用来发现主要问题 1 操作者 班次 组别 年龄 经验 熟练情况 2 机器 设备 工具 模具 仪器 3 原材料 制造商 工厂 批次 种类 4 作业方法 作业环境 工序先后 作业安排 2020 3 25 16 柏拉图绘制注意要点 1 柏拉图有两个纵坐标 左侧纵坐标一般表示数量或金额 右侧纵坐标一般表示数量或金额的累积百分比 2 柏拉图的横坐标一般表示检查项目 按影响程度大小 从左到右依次排列 3 绘制柏拉图时 按各项目数量或金额出现的频数 对应左侧坐标画出直方形 将各项目出现的累计频率 对应右侧纵坐标描出点子 并将这些点子按顺序连接成线 第三章柏拉图 2020 3 25 17 第三章柏拉图 柏拉图应用要点1 柏拉图要留存 把改善前与改善后的柏拉图排在一起 可以评估出改善效果 2 分析柏拉图只要抓住前面的2 3项就可以 3 柏拉图的分类项目不要定得太少 5 9项较合适 如果分类项目太多 超过9项 可划入 其他 如果分类项目太少 少于4项 做的柏拉图无实际意义 4 作成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时 柏拉图则失去意义 与柏拉图法不符 应从其他角度收集数据再作分析 5 柏拉图是管理改善的手段而非目的 如果数据项别已经很清楚者 则无需再浪费时间制作柏拉图 2020 3 25 18 柏拉图应用要点6 其他项目如果大于前面几项 则必须加以分析层别 检讨其中是否有原因 7 柏拉图分析主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策 但如果第一位的项目依靠现有条件很难解决时 或即使解决花费很大 得不偿失 那么可以避开第一位项目 而从第二位项目着手 柏拉图的作用 1 降低不良的依据 2 决定改善目标 找出问题点 3 可以确认改善的效果 第三章柏拉图 2020 3 25 19 第三章柏拉图 二 柏拉图制作步骤步骤1 收集数据 把分类好的数据进行汇总 由多到少进行排序 并计算累计百分比 富丽达玻璃钢09月份过程缺陷统计表 制表 王曙光审核 2005年10月9日 2020 3 25 20 步骤2 绘制横轴与纵轴刻度 柱状图 累积曲线1 横轴表示不良项目 左边纵轴表示不良数 右纵轴表示不良率 2 左纵轴最高刻度与右纵轴最高刻度是一条水平线 3 将各不良项目画出坐标 也就是柱状图 第三章柏拉图 2020 3 25 21 第三章柏拉图 步聚3 记入必要事项1 总检查数 2 总不良数 28频次3 不良率 4 检验者 5 绘图者 步聚4 分析柏拉图1 从以上柏拉图可以看出 玻璃钢原材料在制程中开裂 支架脱落 漏装错位 尺寸误差占总不良比率的78 57 这三项是10月份重点改善的项目 建议用因果图对这三项不良进行原因分析 2 就确定项目改善责任人及完成期限 争取10月份把开裂 支架脱落 漏装错位 尺寸误差的比例降下来 2020 3 25 22 第三章柏拉图 3 应参照过去的柏拉图 如上个月或上一周 进行对比 从中发现改善前与改善后的状况 如下图 某公司7月份与8月份柏拉图对比 示例 效益 2020 3 25 23 第四章因果图 一 因果图的基本概念与应用要点因果图 又称特性要因图 主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系 通过把握现状 分析原因 寻找措施来促进问题的解决 是一种用于分析品质特性 结果 与可能影响特性的因素 原因 的一种工具 由于它的形状像一尾鱼的骨架而得名 又叫鱼骨图 为什么饭菜不好吃 2020 3 25 24 第四章因果图 因果图的应用要点 1 确定原因时集思广益 以免疏漏 2 确定原因尽可能具体 3 有多少品质特性 就要绘制多少张因果图 4 验证 如果分析出的原因不能采取措施 说明问题还没有得到解决 要想改进有效果 原因必须要细分 直到采取措施为止 5 在数据的基础上客观地评价每个因素的重要性 6 因果图使用时要不断加以改进 2020 3 25 25 第四章因果图 因果图分为追求原因型和追求对策型两种 1 追求原因型 在于追求问题的原因 并寻找其影响因果图表示结果 特性 与原因 要因 间的关系 如 生产效率为什么这么低 为什么这段时间经常延迟交货 为什么人员流动率居高不下 为什么客户投诉这么多 为什么齿轮的尺寸变异增加 为什么酒店的入住率下降 为什么中国的经济一枝独秀 2020 3 25 26 2 追求对策型 鱼骨图反转 追求问题点如何防止 目标如何达成 并以因果图表示期望效果与对策的关系 如 如何提高生产效率 如何降低生产成本 如何防止不良品发生 第四章因果图 如何 HOW 2020 3 25 27 二 绘制因果图应注意事项1 要集合全员的知识与经验而绘制 2 把重点放在解决问题上 并依5W1H的方法逐项列出 绘制因果图时 重点先放在 为什么会发生这种原因 结果 分析后要提出对策时则放在 如何才能解决 并依5W1H的方法逐项列出 Why 为何要做 对象 What 做什么 目的 Where 在哪里做 场所 When 什么时候做 顺序 Who 谁来做 人 How 用什么方法做 手段 Howmuch 花费多少 费用 第四章因果图 5W1H 2020 3 25 28 3 原因解析愈细愈好 愈细则更能找出关键原因或解决问题的方法 4 因果图应以现场第一线所发生的问题来考虑 Q Quality 品质 功能 尺寸 外观 材质等 C Cost 成本 人工数 原料数等 D Delivery 交期 生产数 生产能力等M Morale 士气 出勤率 改善提案件数 团队精神等S Safety 安全 整理整顿 灾害 安全等 5 因果图绘制后 要形成共识再决定要因 并用色笔或特殊记号标出 第四章因果图 2020 3 25 29 第四章因果图 三 因果图制作实施步骤1 成立鱼骨图分析小组 3 6人为佳 最好是各部门的代表 2 确定问题 为什么齿轮的尺寸变异增加 3 画出干线主骨 中骨 小骨及确定重大原因 人 机 料 法 环 为什么齿轮尺寸变异增加 2020 3 25 30 4 与会人员热烈讨论 依据重大原因进行分析 找出中原因或小原因 绘至鱼骨图中 如下图 第四章因果图 制造 人 金额 物品 交货 没有生产计划配合 订货情报掌握不确实 没有交货意识 利润低 运送成本高 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 为何交货延迟 没有式样 生产条件不好 库存区安全系数低 2020 3 25 31 第四章因果图 5 鱼骨图小组要形成共识 把最可能是问题根源的项目用红笔或特殊记号标识 6 记入必要事项 因果图的小组组长 A因果图小组成员 B C D E制作日期 X年X月X日 2020 3 25 32 一 直方图的基本概念与应用要点直方图是针对某产品或过程的特性值 利用常态分布 也叫正态分布 的原理 把50个以上的数据进行分组 并算出每组出现的次数 再用类似的直方图形描绘在横轴上 通过直方图 可以将杂乱无章的数据 解析出其规则性 也可以一目了然地看出数据的中心值及数据的分布情形 通过直方图的应用可以达到如下目的 了解品质分布的状况 对品质状况分析有其重要的参考价值 显示波动的形态 知道其是否变异 直观地传达有关过程品质分布情况的信息 研究过程能力或预测过程能力 求分配的平均值和标准值 调查是否混入两个以上的不同群体 测知是否有虚假数据 制定产品的规格限 第五章直方图 2020 3 25 33 下面的五个图例可以帮助我们理解直方图对过程 工序 能力的判断 请参考 第五章直方图 过程能力刚好 正常型 过程能力比规格好得多 2020 3 25 34 第五章直方图 中心偏右的过程能力 中心偏左的过程能力 2020 3 25 35 第五章直方图 分散过大的过程能力 2020 3 25 36 第五章直方图 二 直方图 频数分布图 的制作步骤 1 收集同一类型的数据2 计算极差 全距 3 3 设定组数4 4 确定测量最小单位5 5 计算组距6 6 求出各组的上 下限值7 7 计算出各组的中心值8 8 制作频数表9 9 按频数表绘制出直方图 2020 3 25 37 第五章直方图 案例 为考核某齿轮尺寸的品质水平 随机在一批产品中抽样测得数据100个 此产品规格为24 5 6 0mm 1 收集数据 见下表 2020 3 25 38 第五章直方图 2 算出极差 Xmax 30 0Xmin 17 4R Xmax Xmin 30 0 17 4 12 63 设定组数 在这里我们选定10组 每组10个数据 4 确定测量最小单位 按小数点的位数来决定 整数位测量最小单位为1 如果数据是50或100时 那么它的测量最小单位为1 小数点1位时 测量最小单位为0 1 如果数据为1 5或50 8时 那么它的测量最小单位为0 1 2020 3 25 39 第五章直方图 小数点2位时 测量最小单位为0 01如果数据为1 05或50 85时 那么它的测量最小单位为0 01 本组数据有1位小数点 所以本组的测量最小单位为0 1 5 计算组距 h h R 10 12 6 10 1 26 1 3 取1 3 6 各组的上 下限值 第一组下限值 17 4 测量最小单位 2 17 4 0 1 2 17 35 第二组下限值 第一组上限值 17 35 1 3 18 65具体的上 下限值如下 2020 3 25 40 第五章直方图 第一组 17 35 18 65第六组 23 85 25 15第二组 18 65 19 95第七组 25 15 26 45第三组 19 95 21 25第八组 26 45 27 75第四组 21 25 22 55第九组 27 75 29 05第五组 22 55 23 85第十组 29 05 30 357 计算中心值组中心值 组上限值 组下限值 2第一组中心值 17 35 18 65 2 18 00 以此类推 2020 3 25 41 第五章直方图 8 频数表 如下表 2020 3 25 42 第五章直方图 9 按频数表画出直方图 如下图 17 3518 6519 9521 2522 5523 8525 1526 4527 7529 0530 35 SL LSL USL 10 制成直方图 此直方图属正态分布 服从统计规律 可认定过程较为稳定 2020 3 25 43 第五章直方图 三 直方图的常见形态与判定 正常型 是正态分布 服从统计规律 过程正常 缺齿型 不是正态分布 不服从统计规律 可能的原因是 1 有经验的人员故意做的假数据 2 测量仪器精确度不够 而要求的精确度较高 检验人员只好进行估计 3 次数分配不当 如作图时分组太多 4 较多特性差异的数据混杂在一起 偏态型 不是正态分布 不服从统计规律 可能的原因是 1 习惯作业造成作业方法不对 2 工具 冶具 模具已经磨损或松动 离岛型 不是正态分布 不服从统计规律 可能的原因是 1 数据输入人员在输入过程中 可能把10 01输成10 1或1 01 2 过程中其他物料混入 3 机台设备在过程中出现特殊原因 产生了变异 2020 3 25 44 第五章直方图 高原型 不是正态分布 不服从统计规律 可能的原因是 1 人为做的假数据 2 经过全检挑选的数据 3 测量仪器精确度不够 双峰型 不是正态分布 不服从统计规律 可能的原因是 1 有两个不同的组合 如两部机器或两家不同的供应商 2 在过程中有变异产生 而作了较大的调整 不规则型 不是正态分布 不服从统计规律 可能的原因是 1 纯粹是不太熟悉直方图的人员做的假数据 2 数据太多或太少 3 品质实在太差 未经过全检的数据 各种形状直方图示意如下 2020 3 25 45 第五章直方图 正常型 偏态型 缺齿型 离岛型 2020 3 25 46 第五章直方图 高原型 双峰型 不规则型 2020 3 25 47 第六章控制图 一 基本概念与简要说明1924年 控制图由美国品管大师休哈特博士发明 因为用法简单 效果显著 成为品质管理不可缺少的主要工具 世界上第一张控制图是美国休哈特在1924年5月提出的P控制图 不合格品率控制图 当时休哈特采用了3个标准差来确定控制图的上下限 即我们通常说的 3 控制图上有中心线 CL CenrtralLine 控制上限 UCL UpperControlLimit 和控制下限 LCL LowerControlLimit 如下图 2020 3 25 48 第六章控制图 CL UCL LCL 由于控制图可用于直接控制和诊断控制 所以它是品管七大手法的核心 2020 3 25 49 第六章控制图 事例有些大型企业应用控制图的张数是很多的 例如美国柯达彩色胶卷公司 有5000名员工 一共应用了35000张控制图 平均每个员工7张 为什么要应用这么多控制图呢 因为彩色胶卷工艺很复杂 在胶卷的片基上需要分别涂上8层厚度为1 2 m的药膜 此外 对于种类繁多的化工原料也要应用控制图进行控制 我们不是追求控制图张数的多少 工厂使用控制图的张数在某种意义上反映了管理现代化的程度 2020 3 25 50 第六章控制图 二 控制图的原理1 正态分布的基础知识正态分布是一条曲线 其特点是中间高两头低 左右对称并延伸到无穷 穷讲座起来不方便 这里采用两个参数来表示 即平均值 与标准差 平均值 与标准差 的变化对于正态分布曲的影响 可以参见下图 1 图1正态曲线随着平均值 变化 图2正态曲线随着标准差 变化 0 4 1 0 2 5 由图1可见 若平均值 增大 则正态曲线往右移动 由图2可见 若标准差 越大 则加工品质特性值越分散 2020 3 25 51 第六章控制图 2 控制图上下界限设定的理论依据控制图以正态分布之中的三个标准确差为理论依据 中心线为平均值 上下控制界限以平均值减三个标准差 3 之值 正态分布 钟铃曲线 如下图 99 73 95 45 68 26 2020 3 25 52 第六章控制图 将上图逆时针转90 后 变下图 3 2 1 2 1 3 CL UCL LCL 如果将6 控制方式与3 控制方式相比较 在均值无偏移条件下不合格品率降低了135万倍 在均值偏移1 5 的条件下 不合格品率也降低了2万倍 可称之为超严格品质要求 2020 3 25 53 第六章控制图 过程偏移与不偏移的不合格率进行比较 过程不偏移K 与不合格率的关系表 2020 3 25 54 上表的数据是一种理想值 但在实际工作及生产中 由于受各种人 机 料 环 法 测等因素的影响 跑出控制界限的概率会增加 因此一些学者就把这些因素考虑进来 又经过一系列的计算得出过程偏移1 5 理论 即在理想值的基础上假定实际过程中心最多上下偏移1 5 如下表 过程偏移K 与不合格率的关系表 第六章控制图 2020 3 25 55 第六章控制图 三 分析用控制图与控制用控制图一道工序开始应用控制图时 几乎总不会恰巧处于稳定状态 也即总存在异因 如果就以这种非稳定状态下的参数来建立控制图 控制图界限之间的间隔一定较宽 用这样的控制图来控制未来 必会导致错误的结论 因此 一开始 总需要将非稳定状态的过程调整至稳定状态 这就是分析用控制图的阶段 等到到过程调整到稳定状态后 才能延长控制图的控制作为控制用控制图 这就是控制用控制图的阶段 从功能上分 控制图可分两种 一种是分析用控制图 另一种是控制用的控制图 1 分析用控制图分析用控制图是根据实际测量出来的数据 经过计算得出控制的上下限值之后画出的 它主要用来对初期品质的测定和监控 了解初期产品的 2020 3 25 56 第六章控制图 的过程能力 分析用控制图的调整过程就是品质不断改进的过程 作为一个分析用的控制图 它主要分析以下两点 1 所分析的过程是否为统计控制状态 2 该过程的过程能力指数是否满足要求 2 控制用控制图控制用控制图是根据以前的历史数据 或之前产品品质稳定时的控制上下限 作为今后产品品质的控制上下限 它的意义在于用之前的控制界限来衡量近期的产品品质状态 如8月份的控制图以7月份的控制界限来判定 这样就可以看出8月份与7月份的品质对比状况 控制用的控制图经过一个阶段的使用后 可能又出现异常 这时应按照 查出异因 采取措施 加以消除 不再出现 纳入标准 去做 恢复所确定的稳定状态 从数学的角度看 分析用控制图的阶段 就是过程未知阶段 而控制用控制图的阶段是过程参数已知的阶段 2020 3 25 57 第六章控制图 下图可以帮助我们理解分析控制用的控制图 请参考 收集数据 绘制分析用控制图 稳定状态判断 绘制直方图 满足规格判断 绘制控制用控制图 寻找原因 消除异常 检讨5M1E 提升过程能力 2020 3 25 58 第六章控制图 在生产过程中应用控制图进行品质控制 一般按以下步骤进行 1 在当产过程中产品品质尚未稳定 即生产处于失控状态时 应加强管理 改进工艺 使生产进入稳定状态 这一阶段称为调整阶段 2 当生产过程已进入受控状态时 就可以采用控制图 进行过程品质管理 可以根据管理的需要 选择合适的控制图 选定原则如下图 2020 3 25 59 第六章控制图 控制图之选择 资料性质 基本大小 计数性质 中心线性 子样大小 样本大小 单位大小 X 控制图 X R控制图 X 控制图 X Rm控制图 np图 P图 C图 U图 10 n 25 n 10 计量值 计数值 一个单位 不良数 缺陷数 一样 不一样 一定 不一定 2020 3 25 60 第六章控制图 3 当生产过程进入管理阶段时 还应考虑产品品质稳定在一个什么样的水平上 并根据具体情况作出决策 此时 就需要用控制图所使用的数据作直方图 并结合产品的品质指标 产品标准 来估算Cp值或Cpk值 真正做到产品品质能够受控 四 控制图的数据收集数据收集对于任何一个管理体系都是最基本的项目之一 离开了数据收集 所有的管理都是一纸空谈 在控制图中 数据收集是非常重要的 控制图的应用在于收集最原始的数据 经过一系列复杂的计算 以最简单 直观 明了的方式表现 便于深入分析品质状况及预测问题 所以控制图在数据收集过程中必须强调二项原则 真实 及时 2020 3 25 61 第七章散布图 一 散布图的基本概念与应用要点散布图就是将将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X Y轴坐标系上 以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何 这种图形叫做 散布图 也有人称为 相关图 散布图一般有下列四种 分别是 1 正相关 当变量X增大时 另一个变量Y也增大 相关性强 马力与载重的关系 相关性中 如收入与消费的关系 相关性弱 如体重与身高的关系 2020 3 25 62 第七章散布图 2 负相关 当变