质量管理七种工具培训讲稿 2017.04.10

讲 座,质量管理的七种工具,前 言,当前企业应具备质量意识、问题意识、危机意识、改善意识，寻求自身工作的改善方法，在管理上应用统计技术的方法和观念，在全员努力之下来满足顾客要求和社会要求。在质量活动中所采用的统计方法，即我们常讲的“品管七大手法”或“质量管理的七种工具。,质量管理的七种工具,在质量管理过程中，对事件的分析处理经常使用的七种工具包括： 一、查检表集数据收集、整理資料 二、分层法作解析从不同角度层面发现问题 三、因果图追原因寻找引发结果的原因 四、排列图抓重点确定主导因素 五、直方图看分布展示过程的分布情況 六、散布图看相关展示变数之间的线性关系 七、控制图找异常识别波动的来源,1.1、查检表,查检表就是将要检查的内容或项目一一列出来，然后定期或不定期的逐项检查，并将问题点记录下来的方法；可以帮助我们在管理活动中完成必要的数据收集。 查检表的格式可以按活动的需要设定。查检对象可以按需要选择或分层。查检项目可以根据需要和检查活动的可行性确定。,一、查检表/对策表,1.1、查检表,查检表它是最简单、最常用的一种品管手法。一般包括：诊断表（顾问诊断表、医生诊断表等）问询表（记者采访表、与某人沟通表等）统计表（数量统计表、不良率统计表等）调查表（顾客满意度调查表、民意调查表等）考核表（员工考核表、晋升考核表等）检查表（内审检查表、5S检查表、安全检查表等）,铸造不良情況检查表,检查表示例,检查表范例内审检查表,检查表范例过程审核检查表,1.1、检查表,检查表的使用要领：1. 明确目的，确定检查对象和项目，进行适当的分层；2. 确定检查条件、检查方式、检验方法、检查工具、样本数、数据的计量单位，对需要作出判断的应规定判断准则；3.尽可能以符号、数字记录；4.检查表格设计应适当的预留空间，以供实际检查活动中根据需要增设检查对象或项目等。,1、检查表,检查表的实施步骤：1.确定检查对象；2.制定检查表；3.依检查表进行检查并登记；4.对检查出来的问题要求责任单位及时整改；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。,1.2、对策表,帮助我们在管理活动针对发现的原因/问题制订对策。 对策表的格式可以按活动的需要设定。可以对原因/问题按需要分层。对策措施可以根据需要及其可行性确定。,1.2、对策表,对策表的使用要领：1. 明确目的，确定需采取对策措施的对象、原因和问题，进行适当的分层；2. 从人、机、料、环、法五方面 入手研究可能的对策措施；评议出切实可行的经济、高效的对策措施，如果意见不能统一，可采用打分评价的方法（适当时可考虑加权）；应规定实施人和实施期限，应规定检查人跟踪检查；对实施效果进行评价，对效果不佳的对策措施，应考虑重新策划。,对策表范例：如何提高特殊工序焊接效率,改善对策（一）第一次改善,二、层别法何谓层别法?是质量管理中最基本的概念，也是统计方法中最基础的管理工具， 是把搜集的质量数据，按照与质量有关的各种因素加以分类，把性质相同、条件相同的数据归在一起，或按相互关系分组，加以层别。以分层别类的搜集数据，以找出其间差异的方法，称之层别法。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的不足。在应用上，层别法可单独使用，也可以跟其他质量管理手法结合使用，效果更佳。层别的对象应具有可比性，这样更容易发现问题点。,层别法2层别法的步骤： 2.1 确定研究主题 如：各行业的收入水平工厂各班组的绩效不同产品报废数量 2.2制作表格收集数据数据的真实性数据的及时性数据的代表性,层别法2层别法作法：2.3将收集的数据进行层别，使之一目了然。 1）时间别 小时别、日期别、周别、旬别、月别、季节别、上下午别。 2）作业员别 工龄别、年龄别、性别、教育程度别 3）设备别 机台别、机型别、生产厂家别、新旧别。 4）原料别 五金类、塑胶类、点子元件类、包装材料类等。 5）生产线别 A、B、C线别 6）作业条件别 温度、压力、速度、湿度、流量等。 7)测量别测量仪器、测量人员、测量方法等,层别法2.4 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。3. 层别时注意事项： 3.1 数据的性质分类要明确。 3.2 收集数据如：质量（不合格率）、效率（工时）、 成本费用）之各项日报、周报、月报中去发掘问题。 3.3 同一问题有很多项目在一起应层别。 3.4 层别所得资料要能与对策相连接。,三、因果图,所谓 因果图又称：要因图或鱼刺图 在1953年日本大学教授石川馨第一次提出所以又称之为石川图，是一种用于分析质量特性（结果）与（可能影响质量特性的因素）的一种工具；通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决。,因果图的结构,（二级原因）,特性,中骨,小骨（三级原因）,主骨,大骨（主要原因）,因素（原因）,特性（结果）,因果图可以帮助我们在管理活动中针对事件或其结果分析影响因素或产生原因。,二级原因,事件/结果,三级原因,因果图示例,自行变更作业程序,方法,作业者,材料,机械,生产零件不合格率高,作业条件未注明,公差错误,作业程序颠倒,作业疏忽,不熟练,硬度不符 规定,尺寸过大,控制过度,精度不够 润滑不合格,讨论为何生产零件不合格率偏高？,因果图示例,为何交貨延迟,製造,人,金額,物品,交貨,沒有生產计划配合,沒有式樣生產條件不好,訂貨情報掌握不確實,沒有交貨意識,利潤低,運送成本高,庫存安全量低,方法不明確,存放位置不足,單方面的決定,交貨期短,数量少,沒有交貨计划,找 原 因,因果图示例,因果图的使用要领 ：,选定目标（事件或结果），集思广益分析影响因素或产生原因，一般采用头脑风暴法； 一般从人、机、料、环、法五方面 入手分析，依5W1H（when时间、where地点、who责任人、why原因、what事件或对象、how做法）线索分析原因；分析应将重点放在解决问题上，并依此确定重要/主要的因素/原因(在图中标出），对要因应适当的进行分层，进一步解析（越细越好），需要时可对要因另做因果图进行分析；因果分析的三个阶段是提出原因、说明原因、确定要因，如果分析意见不能统一（尤其是在要因确定时），可采用打分评价的方法（适当时可考虑加权）。,绘制因果图的步骤：,第一步:选题，确定质量特性。第二步：尽可能找出所有可能影响结果的因素。第三步：尽可能找出各原因之间的关系，在因果图上以因果关系箭头联系起来。第四步：根据对结果影响的重要程度，将认为对结果有显著影响的重要因素标出来。第五步：在因果图上标上必要的信息。（如产品、工序、或小组的名称，参加人员名单、日期等等）,绘制因果图的注意事项：1.确定原因时应通过大家集思广益，充分发挥民主；2.确定原因，应尽可能具体；3.有多个质量特性存在问题，应分开绘制，避免无法对症下药。4.验证：如果分析的原因不能采取措施，说明问题还没有解决，要想改进有效果，原因细分直至能采取措施为止（越小越有效）。使用因果图的注意事项：1.在数据的基础上客观评价每个因素的重要性（不能凭主观臆断或印象来评议因素的重要程度）；2.使用时要不断改进；（随对因果关系客观认识的深化改进因果图）。,四、排列图/柏拉图,排列图又称柏拉图：是为了对发生频率从最高到最低的项目进行排列而采用的简单图示技术。帮助我们在管理活动中应用统计方法对事件、结果（包括缺陷）分层分析，从而区分主次。从而用最少的努力获取最佳的改进效果。 v用从高到低的順序排列成矩形，表示各原因出現頻率高低的一种图表。其原理是80%的问题仅来源于20%的主要原因。质量问题是以质量损失（不合格项目和成本）表现出来的；质量损失往往是由几个不合格引起的，而不合格又是少数原因引起的。因此一旦明确了这些 “关键的少数”和“次要的多数”就可消除这些原因。,废品统计表,排列图示例,主轴承盖(八）月份不合格品统计排列图,排列图示例,主轴承盖(八）月份不合格品统计数据表,制作排列图的步骤：第一步：确定要调查的问题以及如何收集数据；第二步：设计数据记录表；第三步：记录并合计；第四步：制作排列图用数据表第五步：按数量从大到小的顺序将数据填入排列数据表，将 小项目合并成其他放在最后，并完成不合格品数和比 率的计算。,制作排列图的步骤：续第六步：画两根纵轴和一根横轴，左边纵轴标上件数（频度），右边纵轴标上比率（频率）的刻度，左边总频度数的刻度与右边总频率刻度高度相等。在横轴上将频度从大到小列出各项；第七步：在横轴上按频度大小画出矩形，矩形的高度代表各不合格项频度的大小；第八步：在每个直方柱右侧上方，标上累计值，描点，用实线连接，画累计频数曲线；第九步：在图上标上有关事项，如排列图名称，数据，单位，作图人姓名以及采集数据的时间、主题、数据合计数等等。第十步：分析排列图；优先解决重要影响的现象和原因。,排列图的分类,排列图的应用要点：1.排列图/柏拉图要留存，把改善前与改善后的进行对比，可以评估出改善效果。2.分析排列图只要抓住前面的2-3项关键因素。3.分类项目不要太少，5-9项较合适，超过9项可划入“其他”。4.发现各项目分配比例差不多时，应从其他角度收集数据再作分析。5.排列图是改善的手段而非目的，如果数据项别已经很清楚，则无需再浪费时间制作排列图。,五、直方图,直方图：直方图就是将所收集的数据.或结果值,用一定的范围在橫轴上加以区分成几个相等的区间,将各区间內的測定值所出現的次数累积起來的面积用柱形画出的图形.宽度表示数据的间隔，高度表示在给定间距内数据的数目，变化的高度表示数据的分布情况。 通过对数据分布形态和与公差的相对位置的研究，可以掌握了解事件某特性值（一般针对计量值）的分布情况和过程的波动情况，进一步了解和控制系统。,直方图可以帮助我们分析产品 质量的分布情况，常用于定 期报告质量情况，分析质量变差原因，测量过程能力，估计工序不合格品率。,原始数据表：,直方图分组推荐表：,直方图范例,直方图频数分布表,直方图范例,直方图的使用要领：确定研究对象，采集数据；整理数据，按特性值排序并分组（对数据分组可参照分组推荐表），计算组距、组界、和数据组数据数（频数），组距宜为5的倍数，按组距计算的数据值范围应能包容其实际范围 ；列出直方图数据表并制作直方图，判断特性值分布情况。,直方图名詞解释,1.求全距:在所有数据中的最大值与最小值的差2.決定组数 组数過少,虽可得到相当简单的表格,但却失去次数分配的本质;组数过多,虽然表列详尽,但无法达到简化的目的.(异常值应先除去再分组).,3.组距,组距=全距/组数组距一般取5,10或2的倍数,4.决定各组之上下组界,最小一组的下组界=最小值-測定值之最小位数/2,測定值的最小位数确定方法:如数据为整数,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,5.计算各组的组中点,各组的组中点=下组距+组距/2,6.作次数分配表,将所有数据依其数值大小画记号于各组之组界內，并计算出其次数,7.以橫轴表示各组的组中点,纵轴表示次数,绘出直方图,案例1,某电缆厂有两台生产设备,最近,经常有不符合規格值(135210g)异常产品发生,今就A,B两台设备分別測定50批产品,請解析并回答下列回題: 1.作全体数据的直方图. 2.作A,B两台设备之层別直方图 3.敘述由直方图所得的情報,收集数据如下:,解:1.全体数据之最大值为194,最小值为119 根据经验值取组数为10 组距=(194-119)/10=7.5 取8最小一组的下组界=最小值-測定值之最小位数/2=119-1/2=118.5最小一组的上组界=下组界+组距 =118.5+8=126.5,作次数分配表,2.全体数据之直方图,SL=135,SU=210,3.作A设备之层別直方图,SL=135,SU=210,4.B设备之层別直方图,SU=210,SL=135,5.结论,与规格值或标准值作比较,1.符合規格 A.理想型:产品质量良好,能力足夠.过程能力在規格界限內,且平均值与規格中心一致,过程稍有变大或变小都不会超过規格值是一种最理想的直方图.,B.一侧无富裕:偏向一边,而另一边有富裕很多,若过程再变大，很可能会有不良发生,必須设法使过程中心值与規格中心值吻合才好.,C.两側无富裕:产品的最小值均在規格內,但都在規格上下两端內,且其中心值与規格中心值吻合,虽沒有不良发生,但若过程稍有变动, 会有不良品发生之危险,要设法提高过程的精度才好.,2.不符合規格A.平均值偏左(或偏右) 如果平均值偏向規格下限並伸展至規格下限左边,或偏向規格上限伸展到規格上限的右边,但过程呈常态分配,此即表示平均位置的偏差,应对固定的设备,机器,原因等方向去追查.,上限,下限,B.分散度过大:实际过程的最大值与最小值均超过規格值,有不良品发生，表示标准差太大,过程能力不足,应针对人員,方法等方向去追查,要设法使产品的变异缩小,或是規格订的太严,应放宽規格。,下限,上限,C.表示过程之生产完全沒有依照規格去考虑,或規格订得不合理,根本无法达到规格。,下限,上限,直方图在应用上必須注意事項,1.直方图可根据由形图按分布形狀來观察过程是否正常.2.产品規格分布图案可与标准規格作比较,有多大的差异.3.是否必要再进一步层別化.,直方图的常见型态：,正常型/标准型（正态分布）,型态与系统的关系：正常型/标准型（正态分布）系统稳定，只存在随机变差。其余的型态说明系统不正常，存在系统变差。,直方图的常见型态：,锯齿型,型态与系统的关系：锯齿型系统不稳定，常受干扰，数据判读有偏好/数据造假/计量器具精度低等都会造成。,直方图的常见型态：,偏峰型,型态与系统的关系：偏峰型系统渐变（如刀具磨损等），或不能取到某值以上或以下的数据时，使数据中心偏移。,直方图的常见型态：,绝壁型,型态与系统的关系：绝壁型是偏峰型的特殊情况，数据造假或剔除/丢失了某侧以外的数据时也会出现这种情况。,直方图的常见型态：,双峰型,型态与系统的关系：双峰型系统变更（如换人、换设备等），混入了同一层别的两组数据时出现，数据丢失也会导致。,直方图的常见型态：,孤岛型,型态与系统的关系：孤岛型是双峰型的特例，一时的测量错误也会导致。,六、散布图,将因果关系所对应变化的数据分别描绘在xy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“散布图”或“相关图”。散布图的用途： 两个变量之间是否有互相联系、互相影响的关系，如果存在关系，那么这种关系是否有规律，包括分析两个变量之间的相关性。,散布图制作的四个步驟:1.收集相对应数据,至少三十组上,并且整理写到数据表上.2.找出数据之中的最大值和最小值.3.画出纵轴与橫轴刻度,計算组距.4.將各組对应数据标示在座标上.,散布图范例,散布图数据表,散布图范例,n1,n2,n4,n3,数理统计方法：在建立的散布图上划一条垂直中位数直线，将数据点分为左右两部分，使左右点子基本相等；再在建立的散布图上划一条水平中位数直线，将数据点分为上下两部分，使上下点子基本相等；这样散布图被划成四个区域，各区的点子数是n1、 n2 、 n3 、 n4 ，分别计算n1 + n3和n2 + n4 ；若n1 + n3n2 + n4 ，表示无相关；若n1 + n3和n2 + n4 有大小，表示有相关， n1 + n3和n2 + n4 比较的差别越大相关性越强。,1.在图中当X增加,Y也增加,也就是表示原因与结果 有相对的正相关,如下图所示:,散布图的研判六种形态,2.散布图点的分布较广但是有向上的傾向,這个時候X增加,一般Y也会曾加,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著X,有必要进行其他要因再调查,这种形态叫做似有正相关称为弱正相关,X,3.当X增加,Y反而減少,而且形态呈現一直线发展的現象,这叫做完全负相关.如下图所示:,4.当X增加,Y减少的幅度不是很明显,这時的X 除了受Y的影响外,尚有其他因素影响X,這种形态叫作弱负相关,如下图所示:,5.如果散佈点的分布呈現杂乱,沒有任何傾向时,称为无相关,也就是说X与Y之间沒有任何的关系,這时应再一次先將数据层別化之后再分析,如下图所示:,6.假設X增大,Y也隨之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而开始始減少,因此产生散布图点的分布有曲线傾向的形态,称为曲线相关,如下图所示:,散布图,1.正相关：当变量X增大时，另一个变量Y也增大。 相关性强，如马力与载重的关系； 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；2.负相关：当变量X增大时，另一个变量Y却减少。 相关性强，如投资率与失业率的关系； 相关性中，如举重和年龄的关系； 相关性弱，如血压与年龄的关系；,相关类型举例：,3.不相关：当变量X(或Y)增大时，另一个变量X(或Y)并不改变。 如：气压与温度的关系；4.曲线相关：当变量X增大时，另一个变量Y也增大，但达到某一值后，则当变量X增大时，另一个变量Y减少，反之亦然。 如：记忆与年龄的关系；,相关类型举例：,散布图的使用要领：,确定研究对象，采集数据，建立数据表；建立坐标系，根据数据表描点做成散布图；根据散布图判断研究对象的相关性； 散布图的使用要领：4. 若不易识别相关性，可能是采集的数据太少，或应对确定的研究对象进行分层；,1. 何谓控制图？ 主要功能，是能够看出数据随着时间不同而发生变化的情形。2.控制图的种类： 2.1 计量类控制图：其所依据之数据,均属由量具实际量测而得知。 2.2 计数类控制图: 其所依据之数据为分类结果,均属于计数类。,七、控制图,按用途：分析用控制图和控制用控制图,分析用控制图 应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到稳态，用分析控制图判断是否达到稳态。 特点： 1、分析过程是否为统计控制状态？ 2、过程能力指数是否满足要求？控制用控制图 等过程调整到稳态后，延长控制图的控制线作为控制用控制图。,分析用控制图与控制用控制图的区别,控制图图表,计量型控制图：,控制图图表,计数型控制图：,X-R控制图,作控制图的步骤： A1.选择子组大小、频率和数据； a:子组的大小：子组一般由45件连续生产的产品的组合。 b:子组频率：其目的是检查经过一段时间后过程的变化。要 考虑：换班、操作人员的更换、温升趋势、材料批次等能反映潜在变化。 c.子组数的大小：一般为100个或125个数据。A2.建立控制图及记录原始数据；A3.计算每个子组的均值（X ）和极差（R ）A4.选择控制图的刻度；一般最大减最小的1.5-2倍来设定。A5.将均值和极差画到控制图上。,X-R控制图,作控制图的步骤： B.计算控制限 B1:计算平均极差（R）及过程均值（X） B2:计算控制限；极差图上控制限： UCLR = D4R极差图下控制限： LCLR = D3R均值图上控制限： UCLX = X + A2R均值图下控制限： LCL X = X A 2R B3:在控制图上作平均值和极差控制限的控制线；,X-R控制图,作控制图的步骤： C：过程控制的解释：C1:分析极差图上的数据点；C2:识别并标注特殊原因（极差图）C3:重新计算控制限（极差图）C4:分析均值图上的数据点；C5:识别和标注特殊原因（均值图）C6:重新计算控制限（均值图）C7:为了继续进行控制延长控制限。C8:经确认过程稳定受控后发到现场使用。,均值控制图：,极差控制图：,及时采集数据、计算和描点，并观察点的分布，分析系统情况；一般，控制图仅帮助了解系统稳定状况，如在图