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文档简介

QC7大手法的运用,讲师:薛峰,聚成企业管理咨询,1,课程大纲:,前言数据与图表QC7大手法概述QC7大手法的细部讲解,2,3,第一章前言,4,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),5,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,6,现象例一:有人经过CNC车间摔倒,主管立即赶到现场,发现地上有油请问怎么处理?例二:部门主管向你反应,近期工作忙?希望能够增加人手,请问你会如何回答?例三:最近经常有听到下面人员抱怨不良率及返修的模具工件比较多,请问你要如何处理?,7,第二章数据与图表,8,一.何谓数据?就是根据测量所得到的数值和资料等事实。因此形成数据最重要的基本观念就是:数据=事实。二.运用数据应注意的重点:1.收集正确的数据2.避免主观的判断3.要把握事实真相,9,三.数据的种类A.定量数据:長度.时间.重量等测量所得数据,也称计量值;(特点连续不间断)以缺点数,不良品数來作为计算标准的数值称为计数值.(特点离散性数据)。B.定性数据:以人的感觉判断出来的数据,例如:水果的甜度或衣服的美感。四.整理数据应注意的事项1问题发生要采取对策之前,一定要有数据作为依据。2.要清楚使用的目的3.数据的整理,改善前与改善后所具备条件要一致4.数据收集完成之后,一定要马上使用.,10,第三章QC7大手法概述,11,1、什么是QC七大手法?,2.查检表,3.柏拉图,4.特性要因图/鱼骨图,6.直方图,7.散布图,1.层別法,12,2、QC七大手法的内涵,是根据事实,发掘问题与解决问题的可行性方法。首创于美国,1960年代于日本采用,19701980年代开始普遍在全世界工业界使用。常用于品管部门,以协助品管问题的解决。体现的精神:用事实与数据说话、全面预防、全因素全过程控制、依PDCA突破现状予以改善、层层分解、重点管理。,13,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。,3、QC手法的适用范围,14,4、QC七大手法模型:,AB,A,B,15,5、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,16,16,6、QC七大手法(按问题分析、改善),查检表,散布图,层别法,17,6、QC七大手法(按项目改善),查检表,散布图,层别法,18,第四章QC7大手法细部讲解,19,1、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:,一、层別法,ABC,A,B,C,20,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,21,4、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.,22,4.5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,领用时均能加以层別,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.,23,5、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。,24,案例一:人员别2014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。,25,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。,26,1、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。,二、查检表,27,2、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:,28,3、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。,29,4、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;,30,5、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17日记录方式:数据查检时间:每日上午检查前一日入库品,31,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15月记录方式:数据查检时间:接到退货处置信息后48小时内,32,1、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出。,三、柏拉图,33,2、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,34,2014年35月制程不良查检表,35,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:,36,表2:,37,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,38,表2图2:,39,3、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;,40,四、特性要因图1.何谓特性要因图?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,所以又叫做鱼骨图。,41,2、特性要因图的画法步骤一: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),品质特性?,Step1,Step2,42,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),43,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),步骤四:运用BS法查找真因,并用圆圈对主要真因进行标记(如下图),44,2020/5/14,45,因,品质特性,果,Man人员,Material物料,Method工作方法,Measurement测量方法,Machine机械设备,Environment环境,特性要因图的因果关系,46,3、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。,47,五.管制图,1、何谓管制图:管制图是于1924年由美国品质大师W.A.Shewhart博士所发明。乃应用统计方法,将收集的资料计算出上下管制界限。随时将制程中样本记录并点入管制图内,以提醒作业人员注意,如发现超出界限或呈异常趋势时,立即设法改善制程,避免不良品之连续发生.预防管理,48,2、管制图的用途:主要用途:查觉制程中有无产生变异之非机遇原因存在。次要用途:1.制定或变更规格。2.判断制程是否符合规格要求。3.提供或变更制造方法,检验方法,允收方法。,3、管制图的原理:1.品质变异的原因:机遇原因:又称不可避免之原因;共同原因;偶然原因。如环境变化.。非机遇原因:又称可避免之原因;特殊原因;异常原因。如设定错误,机器差异,材料不同,作业员不同,量具不同。,49,机遇及非机遇原因之辨別,50,4.常态分配:常态分配指在管制图中点的集合,其形状为一连续性均勻且其频率呈现钟状的分配。如一常态群体,其平均值为,标准差为,则从群体中抽取一个标本X,此标本之值小于3或大于3之机会为0.27%,51,5.依用途分類(1).管制用管制图先有管制界限,后有数据此钟管制图系用作控制制程之品质,具有积极性之意义.如有点子跑出管制界限时,立即采取下列措施:a.追查不正常原因b.迅速消除此項原因c.研究采取防止此項原因,重复发生之措施(再发防止)(2).解析用管制图先有数据,后才有管制界限此种管制图作为:a.決定方針用b.制程解析用c.制程能力研究用d.制程管制之准备用,52,6、管制图的研判:,1.管制状态下的判读:(安定状态)a.多数之点子集中在中心线附近。b.少数之点子落在管制界限附近。c.点之分布呈随机状态,无任何规则可循。d.沒有点子超出管制界限之外。e.下列情況亦可视为管制状态,唯对超出部份应采取措施。连续25点以上出现在管制界限內(机率为93.46%)连续35点中,出现在管制界限外的点不超过1点时。连续100点中,出现在管制界限外的点不超过2点时。,53,(1).管制状态下的管制图,品质特性,(2).资料点超出管制界限时,UCL,CL,LCL,品质特性,54,品质特性,(3).点在中心线的单侧连续出现7个以上时,(4).点连续上升或下降的倾向,品质特性,55,(5).连续3点中有2点、7点中有3点、10点中有4点出现在管制界限三分之一处。,品质特性,56,2.特殊排列因而判定制程异常(检定规则)管制图之不正常型态之鉴别是根据概率之理论而加以判定的,符合下述之一项者,即为不正常之型态。,(1)3点中有2点在A区或A区以外者。,(2)5点中有4点在B区或B区以外者。,(3)连续6点持续地上升或下降者。,(4)有8点在中心线之两侧,但C区并无点子者。,57,(5)连续9点在C区或C区以外者。,(6)连续14点交互着一升一降者。,(7)连续15点在中心线上下两侧之C区者。,(8)有1点在A区以外者。,58,7、使用管制图注意事项:,1.管制界限千万不可以规格值代替。2.使用管制图之前,现场作业务必先标准化。3.使用管制图之前,应先决定管制项目,包括特性之选举与数量之决定。4.抽样方法以能取得合理样组为原则。5.点出超出界限或有不正常之状态,必须利用各种措施研究善或配合统计方法,把异常原因找出,同时加以消除。6.XR管制图里组的大小n一般采n=45最适合。7.X管制图沒有管制下限,系因R值是由同组数据之最大值减最小值而得,因之LCL取负值沒有意义。8.管制图一定要与制程管制的配置结合。9.R管制图如果有点逸出管制下限,亦应采取对策,不能认为不良率低而不必采取对策,因其异常原因可能来自a.量具的失灵b.良品的判定方法有误c.真正有不良率变小的原因,若能掌握原因,则有助于日后大幅降低不良率。10.制程管制做得不好,管制图形同虛设,要使管制图发挥效用,应使CP值(制程能力指数)大于1以上。,59,六.直方图,1、定义:-将所收集的数据、特性值或结果值,在橫轴上适当地区分成几个相等区间,并将各区间內测定值所出现的次数累加起来,用柱形画出的图形。,60,2、使用直方图之目的:1.了解分配之状态.2.研究制程能力或测知制程能力.3.工程解析及管制.4.测知数据之真伪.5.计算产品之不良率.6.求分配之平均值与标准差.7.订定规格界线.8.了解设计管制是否合乎制程管制.,61,3、直方图之制作:1.收集50个以上数据并记录.2.找出数据的最大值、最小值.3.求全距R:R=最大值-最小值4.决定组数k:史特吉斯公式k=1+3.32log(n)5.求组距h:组距h=全距R组数k为便于计算平均数及标准差,组距h常取为2、5或10的倍数.6.求各组上下组界:第一组下组界=最小值-最小测定单位/2第一组上组界=第一组下组界+组距7.求组中点:组中点=(该组的下组界+该组的上组界)/28.作次数分配表.9.制作直方图.,62,例如:某工厂制造之产品,想了解其品质与制程能力,收集了样本n为56个,作直方图分析,其产品规格为8015m.,最大值,最小值,63,1.求全距(R)=L-S=96-62=342.求组数(k)=1+3.32log(n)=1+3.32log(56)=6.8取7组3.求组距(h)=全距R/组数k=34/7=4.86取5,L=96最大S=62最小,得知:,64,求各组上下组界与组中点:,65,作次数分配表:,66,SL=65,Su=95,制品名:工程名:期间:制作者:制作日期:,某产品加工精度直方图分析状况,67,68,富士山型代表数据在充分管理状态下出现,不同制程混入,离岛型不同东西混入,5.直方图的看法,69,挑选超出规格,测试方法或分组不当,5.直方图的看法,70,变异小,平均值在正中间,中心值偏移,必须有所对策,将平均值移至中心,变异过大,若中心移动.则会出现不良品.需减少变异.,6.直方图与规格比较,71,已选別,需缩小变异调整中心位置,确认规格,缩小变异或放宽规格,不然全数选別,6.直方图与规格比较,72,1)直方图可根据由图形按分布形状来观察制程是否正常2)产品规格分布图案可与标准规格作比较,有多大差异。3)是否必要在进一步层别化,7.直方图在应用上必须注意事项,73,八.散布图,1、何谓散布图?以纵轴表示结果,以横轴表示原因:用点表示出分布形态,根据分布的形态判断对应之间的相互关系的图型,称为散布图。其相对应之方法为相关系数之计算两组数据(原因与结果)之间是否有相关及其相关程度。,74,Step1.明确目的决定调查的对象。Step2.收集数据50-100组”成对数据”(最少30组)。Step3.分別找出两个数据之最大值及最小值。Step4.绘纵轴、横轴并作适当刻度(刻度大小应考虑最大值与最小值之差)通常横轴表要因,纵轴表特性。Step5.将成对数据于图上打点,二点重复划,三点重复划。Step6.记入必要事项。标题数据之测定日期、绘制日期、绘制者样本数产品名、制程名,2.散布图制作步骤,75,例如:调查某小学三年级学生体重与身高之分布情形,请利用散布图找出两者是否有关系,76,体重(kg),434139373533312927252321,120122124126128130132134136138140,身高(cm),77,3、目的1)知道两组数据(原因与结果)之间是否有相关及相关程度。2)依据各种可能影响原因层別绘制散布图,可找出最适的要因。3)检视是否为不相关。,78,4、判读,正相关(点子自左下至右上分布者)X增大时;Y也随之增大,79,负相关(点子自左上至右下分布者)X增大时;Y反而减少,4、判读,80,无相关(点子分布无向上或向下倾向者)1.X与Y之间看不出有何相关关系。2.X增大时(或Y),Y并不改变(或X)。,4、判读,81,常用统计手法,82,1、柱状图(Barchart)是由若干等宽的长柱平行排列而成,柱形的長短表示数值的大小,将这些数值并列以便比较。制作上一般以纵轴为次数,横轴为层别项目。项目多时可密接,项目不多时可适中分开。,83,柱状图,84,柱状图,绘制柱状图时应注意事项柱形的宽度要一样,而且不可过于宽大。柱与柱之

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