品管七大手法培训材料张明军..PPT课件

21 04 2020 1 品管七大手法 2006年10月14日 21 04 2020 2 第一章常用统计分析方法概述 前言统计质量控制是质量控制的基本方法 是全面质量管理的基本手段 获得有效的质量数据之后 就可以利用各种统计分析方法对质量数据进行加工处理 从中提取出有价值的信息成分 21 04 2020 3 第一章常用统计分析方法概述 管理循环目前企业界 必须将管理 改善 统计方法三者统一起來 三者相互连贯运用 才能在整体上发挥效果 从ISO谈统计技术在ISO9001 2000标准中也有规定 21 04 2020 4 第一章常用统计分析方法概述 品管七大手法 目的 检查表 收集 整理资料 柏拉图 确定主导因素 因果图 寻找引发结果的原因 散布图 展示变量之间的线性关系 分层法 从不同角度层面发现问题 直方图 展示过程的分布情况 控制图 识别波动的来源 21 04 2020 5 第二章检查表 一 定义 也叫查检表 将要进行查看的工作项目一项一项地整理出来 系统地收集资料和累积数据 确认事实并对数据进行粗略的整理和简单分析的统计图表 二 检查表的分类点检用检查表记录用检查表 21 04 2020 6 第二章检查表 1 点检用检查表此类表在记录时只做 有 没有 好 不好 的记录 制作程序如下 a 制作表格 决定记录形式 b 将点检项目 频率列出 c 检查并作好记录 包括作业场所 工程 日期等 d 异常事故处理及记录 21 04 2020 7 第二章检查表 例1上班前服饰的检查表 21 04 2020 8 第二章检查表 2 记录用检查表此类检查表用来收集计量和计数数据 制作程序如下 a 制作表格 决定记录形式 通常采用划记形式 b 将检查项目 频率列出 c 检查并作好记录 包括作业场所 工程 日期等 d 异常事故处理及记录 21 04 2020 9 第二章检查表 例2 记录检查表 21 04 2020 10 第二章检查表 铸造不良情况检查表 21 04 2020 11 第三章柏拉图 一 柏拉图的定义柏拉图是为寻找影响产品质量的主要问题 用从高到低的顺序排列成矩形 表示各原因出现频率高低的一种图表 柏拉图是美国品管大师朱兰博士运用意大利经济学家柏拉图 Pareto 的统计图加以延伸所创造出来的 柏拉图又称排列图 21 04 2020 12 第三章柏拉图 二 柏拉图的应用作为降低不合格的依据 想降低不合格率 先绘柏拉图看看 决定改善目标 找出问题点 确定主要因素 有影响因素和次要因素 抓主要因素解决质量问题 确认改善效果 改善前 后的比较 21 04 2020 13 第三章柏拉图 三 制作方法步骤1 确定分析的对象和分类项目 对象确定一般按产品或零件的废品件数 吨数 损失金额 消耗工时及不合格项数等 分类项目一般可按废品项目 缺陷项目 零件项目 不同操作者等进行分类 步骤2 決定收集数据的期间 并按分类项目 在期间內收集数据 21 04 2020 14 第三章柏拉图 例 电气不良状况记录表期间 99年8月5 9日过程检查组检验者 李XX 21 04 2020 15 第三章柏拉图 步骤3 依项目作数据整理做统计表 21 04 2020 16 第三章柏拉图 步骤4 记入图表用纸并按数据大小排列画出柱状图 不良項目 收斂不良几何失真白平衡敲閃無畫面畫面傾斜其他不良 21 04 2020 17 第三章柏拉图 步骤5 绘累计曲线 21 04 2020 18 第三章柏拉图 步骤6 绘累计比率 收敛几何白平衡敲闪无书面书面其他不良失真不良倾斜 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 21 04 2020 19 第三章柏拉图 步骤7 记入必要的事项标题 目的 数据搜集期间 数据合计 总检查 不良数 不良率 等 工序名称 相关人员 包括记录者 绘图者 结论 前面哪几项是需改善项 21 04 2020 20 第三章柏拉图 21 04 2020 21 第三章柏拉图 四 思考题1999年江苏省因车祸死亡的人数达到12000人 各项统计情况如下 试画出柏拉图 并作分析 21 04 2020 22 第三章柏拉图 肇事车祸原因柏拉图 21 04 2020 23 第三章柏拉图 利用EXCEL制作柏拉图例 21 04 2020 24 第四章因果图 一 定义在找出质量问题以后 为分析产生质量问题的原因 即分析原因与结果之间关系的一种方法 以确定因果关系的图表称为因果图 其形状与鱼的骨架相似 故亦称鱼骨图 又因为是日本质量管理专家石川馨博士倡导的 故又称为石川图 也叫特性要因图 21 04 2020 25 第四章因果图 我们在应用柏拉图找出主要问题后 往往需要进一步分析问题产生的原因及其主要原因 以便针对性地制定措施加以解决 因果图就是这样一种常用的分析方法 图中主干箭头所指的为质量问题 主干上的大枝表示主要原因 中枝 小枝 细枝表示原因的依次展开 21 04 2020 26 第四章因果图 二 因果图的分类1 原因追求型 21 04 2020 27 第四章因果图 2 对策追求型 21 04 2020 28 第四章因果图 二 绘制特性要因图的步骤步骤1 召集与所分析品质问题相关的 有经验的人员 人数最好4 10人 步骤2 挂一张大白纸 准备2 3支色笔 在纸上画一个横向长箭头为主干 箭头指向右方并写上品质问题名称 再将影响品质的主要因素 如人 机 料 法 环 用斜箭头分别列在主干的两侧 21 04 2020 29 第四章因果图 21 04 2020 30 第四章因果图 步骤3 由集合的人员就影响问题的主要因素发言 中途不可批评或质问 脑力激荡法 发言内容用短箭头记入图上各要因箭头的两侧 步骤4 时间大约1个小时 搜集20 30个原因则可结束 步骤5 就所搜集的要因 何者影响最大 再由大家轮流发言 经大家磋商后 认为影响较大的予圈上红色圈 或画上方框 21 04 2020 31 第四章因果图 步骤6 与步骤5一样 针对已圈上一个红圈的 若认为最重要的可以再圈上两圈 三圈 步骤7 记下制图部门和人员 制图日期 参加人员以及其他备查事项 因果图提供的是抓取重要原因的工具 所以参加的人员应包括对此项工作具有经验者 才易奏效 21 04 2020 32 第四章因果图 案例 21 04 2020 33 第五章散布图 一 定义散布图是用来发现和显示两组相关数据之间相关关系的类型和程度 或确认其预期关系的一种示图工具 21 04 2020 34 第五章散布图 二 散布图分类 21 04 2020 35 第五章散布图 强正相关 x增大 y也随之线性增大 x与y之间可用直线y a bx b为正数 表示 此时 只要控制住x y也随之被控制住了 图 a 就属这种情况 弱正相关 图 b 所示 点分布在一条直线附近 且x增大 y基本上随之线性增大 此时除了因素x外可能还有其它因素影响y 无关 图 c 所示 x和y两变量之间没有任何一种明确的趋势关系 说明两因素互不相关 21 04 2020 36 第五章散布图 弱负相关 图 d 所示 x增大 y基本上随之线性减小 此时除x之外 可能还有其它因素影响y 强负相关 图 e 所示 x与y之间可用直线y a bx b为负数 表示 y随x的增大而减小 此时 可以通过控制x而控制y的变化 非线性相关 图 f 所示 x y之间可用曲线方程进行拟合 根据两变量之间的曲线关系 可以利用x的控制调整实现对y的控制 21 04 2020 37 第五章散布图 三 散布图制作方法收集资料 至少30组以上 找出数据中的最大值与最小值 准备座标纸 划出纵轴 横轴的刻度 计算组距 通常纵轴代表结果 横轴代表原因 组距的计算应以数据中的最大值减小值除以所需设定的组数求得 将各组对应数标示在座标上 须填上资料的收集地点 时间 测定方法 制作者等项目 21 04 2020 38 第五章散布图 四 思考题现有一化学反应的温度和反应时间对应数据如下 试以散布图手法了解其二者之间的关系为何 21 04 2020 39 强负相关型 21 04 2020 40 第六章分层法 一 定义分层法是按照一定的类别 把记录收集到的数据加以分类整理的一种方法 二 常用的分类情况如下不同作业员 班组分类不同机器分类不同原料 零件 供给厂家分类作业条件 不同的温度 压力 湿度 地点分类不同产品分类不同时间生产的产品分类 21 04 2020 41 第六章分层法 三 分层法运用举例 1 推移图的分层 孔尺寸不合格的总推移分层 21 04 2020 42 第六章分层法 2 XX公司注塑机系三班轮班 前周三班所生产的产品均为同一产品 结果为 ABC产量 件 10000105009800不良率 0 30 40 2以班别来加以统计 可得知各班的产量及不良率状况 以便于有依据地采取措施 21 04 2020 43 第六章分层法 四 分层法的实施步骤1 确定分层的类别和调查的对象2 设计收集数据的表格3 收集和记录数据4 整理资料并绘制相应图表5 比较分析和最终的推论 21 04 2020 44 第六章分层法 五 思考题某空调维修部 帮助客户安装后经常发生制冷液泄漏 通过现场调查 得知泄漏的原因有两个 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 于是收集数据作分层法分析 见表一 表二 试说明表一 表二的分层类别 并分析应如何防止渗漏 21 04 2020 45 第六章分层法 表一泄漏调查表 分类1 表二泄漏调查表 分类2 21 04 2020 46 第七章直方图 一 定义直方图是适用于对大量计量值数据进行整理统计 分析和掌握数据的分布状况 以便推断特性总体分布状态的一种统计方法 主要图形为直角坐标系中若干顺序排列的矩形 各矩形底边相等 为数据区间 矩形的高为数据落入各相应区间的频数 21 04 2020 47 第七章直方图 使用直方图的目的了解品质特性分布的形状 研究制程能力或计算制程能力 用以制定规格界限二 常见的直方图形态正常型说明 中间高 两旁低 有集中趋势结论 左右对称分配 正态分配 显示过程运转正常 21 04 2020 48 第七章直方图 缺齿型 凸凹不平型 说明 高低不一 有缺齿情形 不正常的分配 由于测定值或换算方法有偏差 次数分配不妥当所形成 结论 检验员对测定值有偏好现象 如对5 10之数字偏好 或是假造数据 测量仪器不精密或组数的宽度不是倍数时 也有此情況 21 04 2020 49 第七章直方图 切边型 断裂型 说明 有一端被切断 结论 原因为数据经过全检 或过程本身经过全检 会出现的形状 若剔除某规格以上时 则切边在靠近右边形成 21 04 2020 50 第七章直方图 离岛型说明 在右端或左端形成小岛 结论 测量有错误 工序调节错误或使用不同原料所引起 一定有异常原因存在 只要去除 就可满足过程要求 生产出符合规格的产品 21 04 2020 51 第七章直方图 高原型说明 形状似高原状 结论 不同平均值的分配混在一起 应分层后再做直方图比较 21 04 2020 52 第七章直方图 双峰型说明 有两个高峰出现 结论 有两种分配相混合 例如两台机器或两家不同供应商 有差异时 会出现这种形状 因测量值不同的原因影响 应先分层后再作直方图 21 04 2020 53 第七章直方图 偏态型 偏态分配 说明 高外偏向一边 另一边低 拖长尾巴 可分偏右型 偏左型 偏右型 例如 微量成分的含有率等 不能取到某值以下的值时 所出现的形状 偏左型 例如 成分含有高纯度的含有率等 不能取到某值以上的值时 就会出现的形状 结论 尾巴拖长时 应检查是否在技术上能够接受 工具磨损或松动时 也有此种现象发生 21 04 2020 54 第七章直方图 三 直方图的制作步骤步骤1 收集数据并记录 收集数据时 对于抽样分布必须特別注意 不可取部分样品 应全部均匀地加以随机抽样 所收集数据的个数应大于50以上 例 某厂成品尺寸规格为130至160mm 今按随机抽样方式抽取60个样本 其测定值如附表 试制作直方图 138142148145140141139140141138138139144138139136137137131127138137137133140130136128138132145141135131136131134136137133134132135134132134121129137132130135135134136131131139136135 21 04 2020 55 第七章直方图 步骤2 找出数据中的最大值 L 与最小值 S 先从各行 或列 找出最大值 最小值 再予比較 最大值用 框起來 最小值用 框起來EX NO 1NO 2NO 3NO 4NO 5NO 6138142148145140141139140141138138139144138139136137137131127138137137133140130136128138132145141135131136131134136137133134132135134132134121129137132130135135134136131131139136135 21 04 2020 56 第七章直方图 得知NO 1L1 145S1 131NO 2L2 142S2 127NO 3L3 148S3 130NO 4L4 145S4 128NO 5L5 140S5 121NO 6L6 141S6 129求L 148S 121 21 04 2020 57 第七章直方图 步骤3 求极差 R 数据最大值 L 减最小值 S 极差 R 例 R 148 121 27步骤4 決定组数 一般可用数学家史特吉斯 Sturges 提出的公式 根据测定次数n来计算組数k 公式为 k 1 3 32logn 21 04 2020 58 第七章直方图 例 n 60则k 1 3 32log60 1 3 32 1 78 6 9即约可分为6组或7组一般对数据的分组可参照下表 例 取7组 21 04 2020 59 第七章直方图 步骤5 求组距 h 组距 极差 组数h R k为便于计算平均数及标准差 组距常取为2 5或10的倍数 例 h 27 7 3 86 组距取4 步骤6 求各组上限 下限 由小而大顺序 第一组下限 最小值 第一组上限 第一组下限 组界第二组下限 第一组上限 21 04 2020 60 第七章直方图 最小数应在最小一组內 最大数应在最大一组內 若有数字小于最小一组下限或大于最大一组上限值时 应自动加一组 例 第一组 121 1 2 120 5 124 5第二组 124 5 128 5第三组 128 5 132 5第四组 132 5 136 5第五组 136 5 140 5第六组 140 5 144 5第七组 144 5 148 5 21 04 2020 61 第七章直方图 步骤7 求组中点组中点 值 例 第一组 120 5 124 5 2 122 5第二组 124 5 128 5 2 126 5第三组 128 5 132 5 2 130 5第四组 132 5 136 5 2 134 5第五组 136 5 140 5 2 138 5第六组 140 5 144 5 2 142 5第七组 144 5 148 5 2 146 5 21 04 2020 62 第七章直方图 步骤8 作次数分配表将所有数据 按其数值大小记在各组的组界內 并计算其次数 将次数相加 并与测定值的个数相比较 表示的次数总和应与测定值的总数相同 次数分配表 21 04 2020 63 第七章直方图 步骤9 制作直方图将次数分配表图表化 以橫轴表示数值的变化 纵轴表示次数 橫轴与纵轴各取适当的单位长度 再将各组的组界分別标在橫轴上 各组界应等距分布 以各组內的次数为高 组距为宽 在每一组上画成矩形 则完成直方图 在图的右上角记入相关数据履历 数据总数n 平均值x 并划出规格的上 下限 填入必要事项 产品名称 工序名称 时间 制作日期 制作者 21 04 2020 64 第七章直方图 21 04 2020 65 第七章直方图 四 过程能力过程精密度CP CapabilityofPrecision 的求法 a 双侧规格 21 04 2020 66 第七章直方图 过程能力指数CPk的求法 21 04 2020 67 第七章直方图 单侧规格上限规格下限规格 21 04 2020 68 第七章直方图 21 04 2020 69 第七章直方图 五 思考题现有某产品规格为100 8mm 今测量100个物品其数值分别如下 请绘制直方图 并计算Cp Cpk 99 196 2100 7103 8103 6105 293 499 3103 396 797 994 994 597 197 793 698 398 8100 498 999 098 9104 099 799 498 5105 9102 6107 198 0105 095 2101 6102 7105 899 798 4102 098 9102 395 797 595 498 999 9100 199 0106 694 897 892 3104 396 298 0102 3101 4102 6101 895 996 7102 1101 097 299 3100 4101 7110 497 3105 7101 5100 2102 5102 698 197 2103 396 495 3102 1101 9106 6104 3103 9100 3100 1101 499 996 894 7102 5101 3101 9110 696 9103 799 197 599 598 798 6 提示 log100 2 S 3 57 21 04 2020 70 99 196 2100 7103 8103 6105 293 499 3103 396 797 994 994 597 197 793 698 398 8100 498 999 098 9104 099 799 498 5105 9102 6107 198 0105 095 2101 6102 7105 899 798 4102 098 9102 395 797 595 498 999 9100 199 0106 694 897 892 3104 396 298 0102 3101 4102 6101 895 996 7102 1101 097 299 3100 4101 7110 497 3105 7101 5100 2102 5102 698 197 2103 396 495 3102 1101 9106 6104 3103 9100 3100 1101 499 996 894 7102 5101 3101 9110 696 9103 799 197 599 598 798 6 R 110 6 92 3 18 3 K 1 3 32Log100 7 64 8 H R K 18 3 8 3 平均值X 100 10 S 3 57Cp 16 6 S 0 746 Cpk 0 756or0 738 21 04 2020 71 第八章控制图 一 定义控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法 控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形 二 控制图的发展控制图是1924年由美国品管大师Shewhart博士发明 因其用法简简单且效果显著 人人能用 到处可用 遂成为实施品质管制时不可缺少的主要工具 当时称为 StatisticalQualityControl 21 04 2020 72 第八章控制图 三 控制图的目的控制图和其它的统计图 趋势图 推移图 不同 因为它不但能够把数据用曲线表示出来 观察其变化的趋势 而且能显示变异是属于机遇性或非机遇性 以指示某种现象是否正常 从而采取适当的措施 21 04 2020 73 第八章控制图 四 控制图的类型按控制图的用途分类分析用控制图控制用控制图控制图根据质量数据的类型可分为 计量值控制图计数值控制图根据所控制质量指标的情况和数据性质分别加以选择 例如下表 21 04 2020 74 第八章控制图 21 04 2020 75 第八章控制图 X R控制图 是最常用 最基本的控制图 它用于控制对象为长度 重量 强度 纯度 时间和生产量等计量值的场合 X S控制图 此图与X R图相似 只是用标准差图 S图 代替极差图 R图 而已 极差计算简便 故R图得到广泛应用 但当样本大小n 10或12时 应用极差估计总体标准差的效率减低 最好应用S图代替R图 X R控制图 此图与X R图也很相似 只是用中位数图 X图 代替均值图 X图 由于中位数的计算比均值简单 所以多用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行管理的场合 X Rm控制图 多用于下列场合 1 采用自动化检查和测量对每一个产品都进行检验的场合 2 取样费时 昂贵的场合 3 如化工等过程 样品均匀 多抽样也无太大意义的场合 由于它不像前三种控制图那样能取得较多的信息 所以它判断过程变化的灵敏度也要差一些 21 04 2020 76 第八章控制图 P控制图 用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数值质量指标的场合 Pn控制图 用于控制对象为不合格品数的场合 由于计算不合格品率需要进行除法 比较麻烦 所以在样本大小相同的情况下 用此图比较方便 c控制图 用于控制一部机器 一个部件 一定的长度 一定的面积或任何一定的单位中所出现的缺陷数目 例如 铸件上的砂眼数 机器设备的故障数等等 u控制图 当样品的大小变化时应换算成每单位的缺陷数并用u控制图 21 04 2020 77 第八章控制图 五 控制图的原理 控制界限的构成以加减3个标准差来订立 21 04 2020 78 第八章控制图 個別值的正態分佈 平均值的正態分佈 控制圖的正態分佈 21 04 2020 79 第八章控制图 六 控制图的制作步骤计量值控制图 X R控制图 确定产品型号 工序名称 品质特性 确定控制图格式 并规定子组大小 2 5个数据为一组 一般为4 5个 频率 收集100个以上数据 依测定的先后顺序排列 将各组数据记入数据表栏位內 计算各组的平均值X 计算各组之极差R 最大值 最小值 R 21 04 2020 80 第八章控制图 计算总平均K 为组数 计算极差的平均R计算控制界限X控制图 中心线 CL X控制上限 UCL 控制下限 LCL R控制图 中心线 CL 控制上限 UCL 控制下限 LCL 之值 随每组的样本数不同而有差异 但仍遵循三个标准差的原理计算而得 今已被整理成常用系数表 21 04 2020 81 第八章控制图 绘制水平中心线及控制线 将各点点入图中并用短实线依次连接 根据下列判断准则判定制程是否存在特殊原因 七 控制图的判读超出控制界限的点 出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控状态的主要证据 21 04 2020 82 第八章控制图 链 有下列现象之一即表明过程已改变连续7点位于平均值的一侧 连续7点上升 后点等于或大于前点 或下降 21 04