TQM全面质量管理解析.ppt

TQMTrainingProgram全面质量管理培训,主讲人史玉杰2020年5月,基层员工培训系列教程,课程大纲,质量管理发展历史概述全面质量管理基本认知全面质量管理工具介绍全面质量管理与QC小组质量成本简介,质量管理简史,全面质量管理,“企业全体员工和有关部门同心协力,综合运用管理技术、专业技术和科学方法,经济地开发、研制、生产和销售用户满意的产品的管理活动”中国质量管理协会对工业企业全国质量管理的定义。,定义,特征,基础工作,全面质量的管理：产品质量偏向型;双峰型;锯齿型;平顶型;孤岛型。,直方图观察分析,锯齿型,双峰型,图形呈锯齿状参差不齐，多半是由于分组不当或检测数据不准而造成。,出现两个顶峰，极可能是由于把不同加工者或不同材料、不同加工方法、不同设备生产的两批产品混在一起形成的。,直方图观察分析,孤岛型,分布有明显间隔，由于测量有误码或生产中出现突发异常因素影响，如材料变化，刀具严重磨损，操作失误，读数错误等,平顶型,无突出顶峰，通过由于生产过程中缓慢变化因素的影响造成，如刀具磨损。,直方图与规格界限比较,理想型。直方图分布中心与公差中心近似重合，直方图分布在公差范围内且两面边均有余量。,偏心型，分为左偏心和右偏心。直方图分布在公差范围内，但分布中心和公差中心有较大偏移。此时应采取措施，调整分布中心，使数据的平均值与公差中心重合，否则可能出现废品。,通过用直方图分布和公差比较，判断工序质量。如发现异常，及时采取措施，预防产生不合格产品。,直方图与规格界限比较,无富余型。直方图分布在公差范围内但两边没有余地，此时应设法提高工序能力，即减少标准偏差，否则会出现废品。,能力富余型。直方图分布在公差范围内但两边有过大的余地，出现质量过剩，传统观点认为此时可考虑放宽加工精度，或减少检验频次，降低鉴定成本。,直方图与规格界限比较,能力不足型。直方图分布超过公差范围，有三种情况：仅超出公差下限；仅超出公差上限；公差上下限均超出。此时已出现不合格品，应查明原因，应采取措施，如调整尺寸分布中心，提高加工精度。,直方图的作用,测知工序的过程能力，是过程能力的最好最直观的写照；直方图中心越接近规格中心，表示过程越集中。分布在规格界限内，表示过程散布小。计算产品的不良率，根据不良数量可以直接计算出来；无论是计数值还是计量值都可以直接计算出来调查是否混入两种以上不同的数据测知数据是否有假主管对下属进行控制的有效手段，数据真是性的判断手段测知分布形态以此制定产品的规格如果规格尚未确定，可以使用平均值加减4倍标准差的方式指定上下限,即公差为标准差的8倍，达到理想型分布。设计合理的控制界限一般为正负3；99.73%的概率。,注意事项,直方图的原理是基于正态分布，特别适用于计量值。使用直方图计算平均值和标准差s时，应剔除差距太大的数据；确定组界时，应注意所有数据都要归入所在组中。作直方图时，数据尽可能多，一般不能少于50个。注意恰当的分组，数据少时少分组，数据多时多分组，如果数据少时分组过多，各组内数据出现的频率太少，难以发现数据的分布规律。利用样本直方图求出的X和标准差s是总体平均值和标准差的估计值。,直方图练习,某公司对生产的电线直径进行抽检，以下是100个数据，规格是0.6490.01用直方图进行分析。,过程能力-指工序处于稳定状态下，在经济及其他条件允许的范围内，工序保证产品质量的能力。,若通过控制图显示过程非受控，那么计算过程能力没有意义,B=6（6倍标准差）,T-产品质量特性值的要求，即公差（规格）范围B-表示过程能力,过程能力分析,工序的质量能力必须在过程正式运作前予以确定，同时在运作过程中要持续稳定保证这个能力。,在3分布范围内的概率分布99.73%。表示该过程产品质量波动的范围。,过程能力指数-过程能力满足质量要求（规格）的程度,Cp（CapabilityofProcess）,过程能力的理解,TU,TL,T=TU-TL,-3,3,6,Cp,B,T,=,=,=1,TU,TL,T=TU-TL,-3,3,6,Cp,B,T,=,=,1,过程结果好于过程目标,过程结果等于过程目标,过程结果差于过程目标,过程能力指数的计算,s,3,x,T,Cpu,U,-,=,Cpk,=(1-k)Cpk为修正系数,单侧公差,只有上限,只有下限,双侧公差,无偏移,有偏移,M-表示公差中心-表示数据分布中心,方法,方法Min(Cpu、Cpl),区分,计算公式,如：产品中的某些杂质成分、汽车行驶油耗等。,如：金属材料的强度等。,s,6,T,-,2,过程能力指数计算示例：,1.某零件尺寸规格为200.15，抽取n=100,计算X=20.05,s=0.05,计算过程如下：M=20,=0.05cpk=(T-2)/6S=(0.3-2*0.05)/6*0.05=0.672.,对正态分布数据的工程能力分析,例题1,为了工程能力分析，20天各选5个核心部品特性值的长度(mm)的测定DATA如下。通过正态性检定(NormalityTest)确认DATA是正态分布，核心部品的规格是按顾客要求600mm2mm.通过以下DATA做工程能力分析。,598.0599.8600.0599.8600.0,600.0598.8598.2599.4599.6,599.4599.4600.0598.8599.2,599.4599.6599.0599.2600.6,598.8598.8599.8599.2599.4,600.0600.2600.2599.6599.0,599.0599.8600.8598.8598.2,600.0599.2599.8601.2600.4,600.2599.6599.6599.6600.2,599.2599.0599.6600.4600.0,599.0599.6599.4599.2597.8,600.4599.6600.0600.8600.4,599.4599.0598.4599.0599.6,598.8599.2599.6598.6599.8,599.6599.2599.6600.2599.8,599.6600.0599.6599.2598.6,599.6601.2599.6600.2600.0,600.0599.4599.8599.2599.6,599.4600.0600.0599.2599.4,599.6599.8599.0599.6599.4,12345678910,11121314151617181920,把计量型数据的正态分布数据的工程能力通过Minitab分析。,CapabilityAnalysis(Normal),(ProcessCapability.mtw),Worksheet里DATA输入,Step1,CapabilityAnalysis(Normal),StatQualityToolsCapabilityAnalysis(Normal),Step2,输入规格的上限和下限,Boundary是DATA不能测定规格外时Check,选择变量列,部分群的大小或列输入,CapabilityAnalysis(Normal),非正态DATA时，为了Box-Cox变换而选择,输入规格中心值时,用Cp,Pp或Z值来决定要输出的,决定用ppm或%输出,Options,CapabilityAnalysis(Normal),Step3,确认结果,规格上限Target规格下限平均样品数短期标准偏差长期标准偏差,Process数据,潜在的执行曲线实际的正态曲线,潜在的工程能力指数Cp考虑倾斜的潜在工程能力指数Cpk,潜在的工程能力,只用工程的群内变动评价执行能力的指数。即，意味着Cp改善可能最大限度是1.16为至。,CapabilityAnalysis(Normal),实际性工程能力指数Pp考虑倾斜的实际性工程能力指数Ppk,实际性工程能力,根据所有DATA的变动值评价执行能力的指数,CapabilityAnalysis(Normal),用ppm表示实际DATA脱离规格的程度。,CapabilityAnalysis(Normal),潜在的预想执行能力,只考虑工程的群内变动显示正态分布时，数据表现为脱离规格的预想ppm,CapabilityAnalysis(Normal),实际预想完成能力,对所有DATA的变动值来显示正态分布时，DATA表现脱离规格的预测ppm,因工程平均以规格中心为基准往LSL方向倾斜，所以需要与工程变动的减少一起能与规格中心一致的工程平均的移动。,CapabilityAnalysis(Normal),算出Z值,观察利用Minitab输出Z值的过程。,:良品的比率,:工程不良率,算出公式,是标准正态分布函数的逆函数，利用Minitab可以求。,还记得在基础统计的概率分布中求逆累计概率值的方法吧?,Z,(CalcProbabilityDistributionNormal),CapabilityAnalysis(Normal),从例题1的Session结果中确认ppmTotal后，通过Minitab算出Z值。,Step1,良品率(r)计算,良品率(r)=1-0.00636735=0.993632,在例题1的结果中“Overall”ppmTotal为6367.35，按不良率换算是0.00636735，良品率如下。,Step2,CalcProbabilityDistributionNormal,选择逆累计概率,因为是标准正态分布函数，所以输入平均0,标准偏差1,输入常数,CapabilityAnalysis(Normal),Step3,确认结果,通过以上结果，能确认Z值是2.4911.,CapabilityAnalysis(Normal),能知道这工程的水准是ZLT=2.4911ZST=2.4911+1.5=3.9911程度。,CapabilityAnalysis(Binomial),下列数据表示某二次电池生产业体焊接后因Leakage所发生的不良品数，并计算了工程能力。样品大小是20.,对二项分布DATA的工程能力分析通过Minitab分析计数型DATA的二项分布DATA工程能力。,例题2,工程能力分析,StatQualityToolsCapabilityAnalysis(Binomial)选择,样品大小同样时,样品大小不同时，选择输入样品大小的列,指定目标不良率,CapabilityAnalysis(Binomial),Step1,CapabilityAnalysis(Binomial),在Pchart中没有脱离管理界线的点，所有点都在管理界限内任意地分布，因此工程处于稳定状态。累积不良率CHART(Cumulative%Defective)是确认数据是否具备对不良率提供稳定推定值，在图中样品10开始累积不良率没有大的变动而连接，并越来越接近于平均，因此可以判断对不良率的推定确保了充分的数据。这工程的不良率是43556ppm(DPMO).可以知道此工程的Sigma水准为43556DPMO相应的ZLT=1.71ZST=1.71+1.5=3.21,结果解释,Step2,过程能力指数还是偏低,对二项分布DATA的工程能力分析通过Minitab分析计数型DATA的泊松分布DATA的工程能力。,CapabilityAnalysis(Poisson),下面数据是某PVC地面材料的每单位面积表面所发生的气泡不良率，按照抽样顺序表示，计算了工程能力。,例题3,选择StatQualityToolsCapabilityAnalysis(Poisson),样品大小相同时,样品大小不同时，选择输入样品大小的列。,指定对每单位缺陷数的目标值,知道对总体缺陷数平均时，输入其值。,CapabilityAnalysis(Poisson),Step1,工程能力分析,(Capability_Poisson.mtw),在UChart中没有脱离管理界线的点，并所有的点任意地分布，因此工程处于稳定状态。在累积计DPUCHART(CumulativeDPU)中可以确认DATA是否具备对DPU提供稳定推定值。因为样品18开始累积DPU没有大的变动接近于平均，所以根据这些DATA推定的DPU是正确。平均DPU是2.95个，每单位面积平均发生3个左右气泡不良。不良率为1-(e-DPU)=1-(e-2.95)=1-0.0523397=0.947660这工程的水准是相当于947,660DPMO的ZLT=-1.6ZST=-1.6+1.5=-0.1程度,CapabilityAnalysis(Poisson),结果解释,Step2,过程能力指数的评定,控制图应用,控制图的定义和功能一、定义：控制图用于区分由异常原因所引起的波动和过程固有的随机波动的一种统计工具。即用于判断过程正常还是异常的一种统计工具。二、功能：a)诊断：用于评估一个过程的稳定性；b)控制：决定某一过程何时需要调整，何时需要保持原有状态。c)确认：确认某一过程的改进效果。,1).普通原因：引起的变异微小，在经济上不需剔除部分。（如环境气候、设备本身精度、原料在允收范围内、熟练人员之间操作水平等）2).特殊原因：引起产品变异大，在经济上必须剔除的部分。（如4M1E出现异常）3).中心线（CL）：表示控制的平均值或平均数。4).控制上限（UCL）：中心线上方的控制界限。5).控制下限（LCL）：中心线下方的控制界限。6).控制状态（UC）：记入控制图内的点子，能够在界限内随机分布。7)不在控制状态：记入控制图内的点子，落在控制界限上或之外，或在界限内呈一定规律分布。,控制图应用,控制图的术语,控制图的两类错误,控制图应用,但抽查可能会犯错误：第一种错误：虚发警报（弃真）正常生产时点子偶然出现在界外。但判断过程异常。错误的概率是第二种错误：漏发警报（取伪）过程已经异常，但仍然有部分产品处于界内，因此判断过程正常,UCL,LCL,CL,控制图应用,控制限的选定依据,控制图对过程的控制是通过抽样来进行的，很经济。休哈特的3控制方式1，=0.27%，不会虚报2，增加点子非随机排列的判异准则，不会漏报3，实践证明这种控制方式最经济,3控制的判稳准则,控制图应用,P(-3X+3)=0.9973是基于正态分布的重要特性。假设产品的特性值服从正态分布，则产品特性值在区间（-3，+3）的分布概率为99.73%。目前世界上大部分国家都采用3倍标准差为控制界限。如有一点出界就判异常是很可靠的。但只打一个点未出界可能是-过程稳定-虚报但若连续N个在界内，则总=N，过程认为是稳态，个别点出界也可以,判稳原则：连续25点，界外数为0个连续35点，界外数不大于1连续100点，界外数不大于2,3控制的判异准则,控制图应用,1）点子出界或恰在界限上2）连续3个点中2点在A区3）连续10个点中4点在A区4）连续7个点中3点在A区5）连续不小于9点的链（位于中心点同一侧）6）连续11点中至少有10点在中心线同一侧7）连续14点中至少有12点在中心线同一侧8）连续17点中至少有14点在中心线同一侧9）连续20点中至少有16点在中心线同一侧10）连续至少7点渐升或渐降11）连续7点中4点在B区12）连续至少11点在C区,选取控制图拟控制的质量特性根据质量特性及适用的场合选取控制图类型确定合适样本组、样本大小和抽取间隔,并假定在样本组内波动为系统因素引起。收集并记录2025个样本组的数据，或使用以前所记录的数据，通常每组样本量n=45个，这样保证控制过程的检出率为84%90%。计算各组样本的统计量（均值、标准差、极差等）计算控制界限值绘制统计图，计算各组的统计量分析样本点的排列形状，判断过程是否受控,控制图应用,控制图应用的程序,控制图的种类与适用场合,类别,名称,控制图符号,特点,适用场合,计量,均值-极差控制图,x-R,最常用，判断工序是否正常的效,果好，计算R值的工作量小。,适用于产品批量大且生产正,常、稳定的工序。,值控,均值-标准差控制图,x-s,常用，判断工序是否正常的效果,最好，但计算s值的工作量大。,适用于产品批量大且生产正,常、稳定的工序。,中位数-极差控制图,x-R,计算简便，但效果较差。,适用于产品批量大且生产正,常、稳定的工序。,制图,单值-移动极差控制,图,X-MR,简便省事，能及时判别工序是否,处于稳定状态。缺点是不易发现,工序分布中心的变化。,因各种原因（时间或费用）,每次只能得到一个数据或尽,快发现并消除异常因素。,计数,不合格品数控制图,np,较常用，计算简洁，作业人员易,于掌握。样本含量较大。,样本含量相等。,值控,不合格品率控制图,p,样本取样量大，且计算量大，控制曲线凹凸不平。,样本含量可以不等。,缺陷数控制图,c,较常用，计算简洁，作业人员易,于掌握。要求样本量大。,样本含量相等。,制图,单位缺陷数控制图,u,计算量大，控制曲线凹凸不平。,样本含量可以不等。,控制图应用,控制图应用,类别,名称,符号,特点,适用场合,中心线,控制界限线,计量值控制图,平均值极差控制图,XR,XRM,中位数极差控制图,单值移动差控制图,平均值标准偏差控制图,最常用，判断工序是否正常的效果好，但计算工作量大,适用于产品批量较大的工序,=,R,X,X,R,X,RM,X,S,计算简便，但效果较差,适用于产品批量较大的工序,简便省事，及时判断工序状态。但不易发现分布中心的变化,因各种原因每次只能收集一个数据或希望尽快发现并消除异常因素,D4R,X+2.659,RM,D3R,UCL=,LCL=,UCL=,LCL=,UCL=,LCL=,UCL=,LCL=,UCL=,LCL=,UCL=3.267,LCL不考虑,UCL=,LCL=,UCL=,LCL=,D4R,D3R,RM,X+2.659,RM,正态分布,D8S,D7S,控制图应用,类别,名称,符号,特点,适用场合,中心线,控制界限线,记数值控制图,不合格品数控制图,单位缺陷数控制图,缺陷数控制图,较常用，计算简便操作工人易于理解,样本容量相等,PN,计算量大，控制线凹凸不平,计算量大，控制线凹凸不平,UCL=,LCL=,不合格品率控制图,PN,P,U,C,样本容量不等,样本容量不等,样本容量相等,P+3,PN（1-P）,P-3,PN（1-P）,P,U,C,UCL=,LCL=,P+3,P（1-P）,P-3,P（1-P）,N,N,UCL=,LCL=,U+3,U,U-3,N,U,N,UCL=,LCL=,C+3,C,C-3,C,二项分布,泊松分布,简便省事，及时判断工序状态。但不易发现分布中心的变化,控制图系数表,系数,d,2,1/d,2,d,3,m,3,A,2,A,3,m,3,A,2,D,3,D,4,A,10,C,2,C,4,1/C,4,C,5,E,2,B,3,B,4,B,7,B,8,A,9,2,1.128,0.8862,0.893,1.000,1.880,2.659,1.880,3.267,2.00,0.564,0.7079,1.2533,0.4262,2.660,3.267,2.603,2.695,3,1.693,0.5908,0.888,1.160,1.023,1.954,1.187,2.579,1.20,0.724,0.8862,1.1284,0.3783,1.772,2.568,2.281,1.826,4,2.059,0.4857,0.880,1.192,0.729,1.628,0.796,2.282,1.00,0.798,0.9213,1.0854,0.3367,1.457,2.266,2.096,1.522,5,2.326,0.4299,0.864,1.198,0.577,1.427,0.691,2.115,0.80,0.841,0.9400,1.0638,0.3051,1.290,2.089,0.026,1.974,1.363,6,2.534,0.3946,0.848,1.135,0.483,1.287,0.549,2.004,0.70,0.869,0.9515,1.0510,0.2808,1.184,0.030,1.970,0.115,1.885,1.263,7,2.704,0.3698,0.833,1.214,0.419,1.182,0.509,0.076,1.924,0.66,0.888,0.9594,1.0423,0.2611,1.109,0.118,1.882,0.183,1.817,1.195,8,2.847,0.3512,0.82,1.160,0.373,1.099,0.432,0.136,1.864,0.61,0.903,0.9650,1.0363,0.2453,1.054,0.185,1.815,0.237,1.763,1.143,9,2.970,0.3367,0.808,1.223,0.337,1.032,0.412,0.184,1.816,0.58,0.914,0.9693,1.0317,0.2318,1.01,0.239,1.761,0.283,1.717,1.104,10,3.078,0.3248,0.797,1.177,0.308,0.973,0.363,0.223,1.777,0.55,0.923,0.9727,1.0281,0.2202,0.975,0.284,1.716,0.321,1.629,1.072,n,以上数据是根据3控制原理，运用数理推论而得到的系数，你只需会查表即可。,控制图应用,控制图应用,（1）计量值或记数值,（2）群的大小是否大于1,（3）计点值还是计件值,（4）中心值是平均值还是中位值,记数值,记量值,N大于1,N等于1,XR,XRM,PN,C,P,U,选择控制图流程图,计件,计点,将均值控制图与极差控制图联合使用的一种控制图的形式。,A2、D4、D3为控制图系数，需要查表即可得出。当n6时，D3为负值，由于R为非负值，所以取LCL=0。,计量值控制图,CL=RUCL=D4RLCL=D3R,CL=XUCL=X+A2RLCL=X-A2R,Xbar图,R图,区分,控制线,2002-03-15,145,练习：SPC-钢球直径.MTW,将单值控制图与移动极差控制图联合使用的一种控制图的形式。,E2、D4、D3为控制图系数，需要查表即可得出。当n6时，D3为负值，由于MR为非负值，所以取LCL=0。,计量值控制图,CL=RMUCL=D4RMLCL=D3RM,CL=XUCL=X+E2RMLCL=X-E2RM,X图,MR图,区分,控制线,计量值控制图,举例：,2002-03-15,148,练习：SPC-EWMA控制图.MTW,1.所有的控制点均在控制界限内随机分布，则可以作为控制界限。2.某些控制点超出控制界限，则应对异常原因进行调查，并加以消除。然后利用剩余的数据重新计算控制界限。3.虽有控制点超出控制界限，但原因不明，或已查明原因但无法消除，则这些点无需剔除。,计量值控制图,控制限分析,计量值控制图,控制限与规格的比较,UCL,CL，,LCL,USL,LSL,M,过程管理不足,将过程的平均值进行调整，使分布中心与规格中心靠近,UCL,CL,LCL,USL,LSL,M,a.改善4M1E，提高过程能力b.用户接受时，放宽规格c.如果a.b.均无法实现，全数检验。,技术水平不足,过程能力满足要求，作为生产过程用控制图。,直接使用,规格和控制界限的分析,规格界限：由顾客或设计部门给出控制界限：仅由过程固有因素的变异确定注意：（1）规格界限与控制界限无关；（2）过程能力指数Cpk是由规格界限和控制界限确定的；（3）产品开发部门在设计产品时，应评审本企业过程极限后，再确定规格界限；,计量值控制图,计数值控制图,不合格品数占每批产品的百分比所绘制的控制图根据不合格品率的变化得到有效的资讯，并进行过程的控制。不合格品率控制图（P图）适用场合1）仅能以不合格品率表示的质量特性2）依规格进行大量检验将产品分为合格品与不合格品，如通与止、好与坏、亮与暗等3）需要研究某过程有多少废品率时；4）样本大小常有变化时.,不合格品率控制图（P图）,计数型控制图分为计件式（P图）和计点式（C图、U图）。P图的样本容量n不一定相同；C图（缺陷数控制图）的样本容量n必须相同，u图（单位缺陷数控制图）的样本容量n不一定相同。,1.选择控制项目2.收集数据：检验数和不合格数，一般至少20组以上。3.数据分组：作好数据的层别(日、班、机台）样本数要比计量值控制图多建议假设每组样本中含有15个不合格数，n=1/p5/p。,假设p=4%，则n=25100，只有保证这样的样品数，p图才有意义。,计数值控制图,建立不合格品率控制图（p图）的数据步骤,计数值控制图,区分,控制线,n,p,p,UCL=p+3,),1,(,-,S,n,p,p,LCL=p-3,),1,(,-,CL=p,ni,p,p,UCLi=p+3,),1,(,-,S,ni,p,p,LCLi=p-3,),1,(,-,CL=p,当各组样本含量不同，且超出平均样本含量n的25%时，需分别计算控制限（控制限不平）,各组样本含量相同或虽不同，但在平均样本含量n的25%内,4.计算各组的不良率p=d/n(d表示每组不良数n表示每组检验数）5.计算平均不合格率p平均样本含量n5.计算控制界限,P=,d1+d2+dk,n1+n2+nk,n=,k,n1+n2+nk,数值表（P控制图用）,计数值控制图,数值表（P控制图用）,计数值控制图,P图的绘制例（样本容量n相同）,0,0.05,0.1,0.15,0.2,0.25,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,批号,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,检验数,n,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,不良数,d,20,5,7,10,9,14,11,13,18,14,12,6,9,13,8,4,9,11,8,7,不良率,p,0.2,0.05,0.07,0.1,0.09,0.14,0.11,0.13,0.18,0.14,0.12,0.06,0.09,0.13,0.08,0.04,0.09,0.11,0.08,0.07,控制界限的计算,:,分析,n,p,p,p,UCL,p,),1,(,3,-,+,=,=19.6%,n,p,p,p,UCL,p,),1,(,3,-,-,=,=1.2%,UCL,p,UCL,p,CL,p,计数值控制图,P图的绘制例（样本容量n不同）,P=,d1+d2+dk,n1+n2+nk,=0.012,序号,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,样本容量n,968,1216,804,1401,1376,995,1202,1028,1184,542,1325,1056,1721,1305,1190,2306,1365,973,1058,1244,392,1433,1225,1352,1187,不合格数np,8,13,13,16,14,15,13,10,24,18,16,17,19,9,14,9,13,5,15,19,10,17,13,15,21,不合格率p,0.008,0.011,0.016,0.011,0.010,0.015,0.011,0.010,0.020,0.033,0.012,0.016,0.011,0.007,0.012,0.004,0.010,0.005,0.014,0.015,0.025,0.012,0.011,0.011,0.018,时间,1-20,1-21,1-22,1-25,1-26,1-27,1-28,1-29,2-1,2-2,2-3,2-4,2-5,2-8,2-9,2-10,2-11,2-12,2-15,2-16,2-17,2-18,2-19,2-22,2-23,n=,25,=1194.32,n1+n2+nk,样本容量允许界限：,在25个样本中有20个在此范围内，,5个样本不在此范围内,UCL,LCL,日期,1/22,2/2,2/5,2/10,2/17,0.0235,0.0005,0.026,-,0.0041,0.0199,0.0052,0.0188,0.0285,-,UCL,LCL,CLP,计数值控制图,20个样本在此范围内,练习：SPC-二极管不合格品率.MTW,计数型控制图,控制图应用的程序（np图）,通过过程中不合格品数的控制来实现对过程的控制。当样本含量一定的情况下，并使样本中含有15个不合格品。根据数理统计的原理，当np5时，二项分布近似于正态分布。因此，要求样本含量（n）较多。根据经验一般常取n50,甚至200以上。而且当总体不合格率较小时也不适用。,适用场合：与p图相似，特别对生产现场的领班或直接作业者较适用。,收集数据与p图相似。,控制界限的计算,其中,计数型控制图,练习：仍然用p图的练习一，绘制np图,练习：SPC-二极管不合格品率2.MTW,计数型控制图,缺陷数控制图（c图）,使用场合：检测一个产品，如果以该产品的缺陷数作为质量指标用以判断过程是否处于或保持一定的质量水平上的控制图称为缺陷数控制图（C图）。如：布面的疵点、铸件砂眼、每百页错别字等，若C1,C2,Ck为第一件，第二件，第k件的缺陷数。,缺陷数控制图的概率分布服从泊松分布，当缺陷数5时，近似于正态分布。,控制界限,异常点,分布不好，需找原因,计数型控制图,C图练习,视为0,练习：SPC-芯片缺陷率.MTW,计数型控制图,单位缺陷数控制图（u图）,使用场合：当一个抽检样本中有不同个数的单位产品组成时，应使用单位缺陷数控制图,数据的收集与计算数据收集：样本数25，原则上每个样本中应有15个缺陷。,计算控制界限,计数型控制图,U图练习,练习：SPC-芯片缺陷率2.MTW,点子排列观察分析,现象1：链-同类型的点子接连不断的出现。链分为两种：连续链和间断链,连续点在7点呈上升或下降趋势时，这也是异常！可能与设备老化、润滑不足、人员疲劳有关。,这是典型小概率事件,控制图的分析与判断,连续链：出现以下情况时，需要注意：,间断链：,UCL,CL,LCL,11点中有10点在CL的同侧。,11点中有10点在中心线的同一侧出现；14点中有12点在中心线的同一侧出现；17点中有14点在中心线的同一侧出现；20点中有16点在中心线的同一侧出现。,这些都属于小概率事件，属预防范畴需要现场解决！,控制图的分析与判断,现象2：控制界限的分布：,3点中至少有2点落在A区上；连续5点中至少有4点落在A区和B区上；明显多于2/3的点（如90%）落在C区上；明显少于2/3的点（如40%）C区上。,控制图的分析与判断,如果点子排列呈周期规律性时，需进行分析查找原因。但这些周期的判断往往需要时间和相关技术支持。出现以下这几种排列，应注意。,一边调整刀具或刃具，一边生产时往往会出现。,一个工作日内，自动设备专用车床往往会出现。,一周内的不良率、成品率等指标有时会这样。,控制图的分析与判断,现象3：周期排布,控制图的分析与判断练习这是从一个控制图中截选一部分，请根据分布状况判定哪些需要引起注意。,UCL,CL,LCL,控制图的分析与判断,分析用控制图,使用历史数据计算管理界限判定过程稳定计算过程能力,控制图的分析与判断,1.利用收集到的数据绘制Xbar-R图，作成分析用控制图2.挑出将Xbar-R图上异常点控制界限（包括控制界限上）的点子排列有缺陷的点圈起来。解释：-如果这些被圈起来的点子不太多，说明过程基本稳定；-如果被圈的点子较多，则需查找原因，调整过程，重新作分析用控制图，直到被圈的点子没有了或很少了，即说明过程稳定,控制图的分析与判断,判断过程是否稳定,特殊控制图指数加权移动控制图（EWMAChart)标准化控制图(Z-MRChart)特殊控制图非正态数据控制图,前言；组建小组；选定课题；现状分析；目标建立；分析原因；制定措施计划；组织实施；检查效果；标准化；遗留问题今及后打算；总结成果资料；恭贺小组。,QCC推行步骤,1、前言,1.1、公司简介1.2、描述生产产品1.3、描述相关作业流程1.4、使用工具：一般用简明语言阐述,2、组建小组,2.1为了便于活动，小组人员不宜过多，一般为310人较合适。2.2小组成员要牢固树立“质量第一”的思想，努力学习全面质量管理基本知识和其他现代管理方法，熟悉本岗位的技术标准和工艺规程，具有一定专业知识和技术水平，并能积极参加活动。2.3QCC小组组建以后，要制定小组活动进度，利于对小组活动进行掌握和帮助指导。2.4使用工具:统计表、人员名单表、人员职务表。,3、选定课题,3.1活动课题选择，一般应根据企业方针目标和中心工作，根据现场存在的薄弱环节，根据顾客(包括下道工序)的需要；3.2选题的范围是广泛的，概括有7大方面：3.2.1提高质量；3.2.2降低成本；，3.2.3设备管理；3.2.4提高出勤率、生产率，加强定额管理；3.2.5开发新产品，开设新的服务项目；3.2.6安全生产；3.2.7提高顾客满意度。,3.3注意问题：3.3.1课题不可以太大；3.3.2课题、问题、目标三者要统一；3.3.3课题要可操作；3.3.4选题理由要充分、准确、简洁；3.4使用工具:矩阵图,3、选定课题,4、现状分析,4.1调查现状，为了解课题或问题的目前状况，必须认真做好现状调查。4.2在进行现状调查时，应根据实际情况，尽量对现有的数据、资料整理，包括一段时间的数据资4.3对现实工作、现场、产品作详细的观察与分析4.4掌握现状与现实课题目标之间的关系。4.5使用工具:应用不同的QCC工具(如调查表、排列图、折线图、柱状图、直方图、管理图、饼图等)，进行数据的搜集整理。,5、目标建立,5.1课题选定后，现状初步了解后，应确定合理的目标值。5.2目标值的确定要：注重目标值的定量化，使小组成员有一个明确的努力方向。便于检查，活动成果便于评价；注重实现目标值的可能性，既要防止目标值定得太低，小组活动缺乏意义，又要防止目标值定得太高，久攻不克，使小组成员失去信心。5.3确定目标尽量与同行业横向比较，与国际先进水平比较。,6、分析原因,6.1对调查后掌握到的现状，要发动全体组员动脑筋，想办法，依靠掌握的数据，集思广益，选用适当的QC工具进行分析，找出问题的原因。6.2找出主要原因，经过原因分析以后，将多种原因，根据关键、少数和次要多数的原理，进行排列，从中找出主要原因。6.3能用统计方法或实验确定主因最好。6.4工具使用:因果图、关联图、系统图、排列图、亲和图、散布图。,7、制定措施计划,7.1主要原因确定后，制定相应的措施计划，明确各项问题的具体措施，要达到的目的，谁来做，何时完成以及检查人。7.2以要因展开制定对策、有针对性。7.3制定措施要注意把专业技术和管理技术统一考虑.7.4制定措施要经过小组讨论后，有条件最好对措施进行风险评估，以确定是否采用此措施。（可行性、效果、经济性、实现性）,8、组织实施,8.1按措施计划分工实施。小组长要组织成员，定期(一周)或不定期地研究实施情况。8.2定期整理分析数据材料。8.3随时了解课题进展，发现异常或无效，及时召开会议，确定补救方法。8.4活动实施期间一定要定时召开会议，并追踪中间措施执行的成效。,9、检查效果,9.1效果检查是把措施实施前后的情况进行对比，看其实施后的效果，是否达到了预定的目标。9.2如果达到了预定的目标，小组就可以进入下一步工作；如果没有达到预定目标，就应对计划的执行情况及其可行性进行分析，找出原因，在第二次循环中加以改进。9.3以图表表示绩效，要采用活动前后对比的方法。9.4尽可能将质量提高，核算出金额，用经济语言说明效果。9.5无形的效果要和有形的效果融为一体考虑。9.6使用工具:检查表、统计图表、推移图。,10、标准化(巩固措施),10.1达到了预定的目标值，说明该课题已经完成。但为了保证成果得到巩固，小组必须将一些行之有效的措施或方法纳入工作标准、工艺规程或管理标准，经有关部门审定后纳入企业有关标准或文件。10.2如果课题的内容只涉及本班组，那就可以通过班组守则、岗位责任制等形式加以巩固。10.3标准的起草，可由措施执行人员制定为好，以加深对标准的印象及重视。10.4标准化作业后，一定要说明标准前后修改补充的差异，并明确弃旧立新的时间。10.5使用工具:一般管理图、条形图。,11、遗留问题及今后打算,11.1小组通过活动取得了一定的成果，对成功和失败总结几条，以便今后参考。11.2集中成员意见，讨论活动中的酸辣苦甜。11.3对活动的缺陷和遗留的问题进行分析，并将其作为下一次活动的课题，进入新的PDCA循环。11.4使用工具:简单描述。,12、总结成果资料,12.1小组将活动的成果进行总结，是自我提高的重要环节，也是成果发表的必要准备，还是总结经验、找出问题，进行下一个循环的开始。,13、恭贺小组,13.1恭贺小组的每一个成员，问题解决完成，应对小组成员的努力予以肯定。,小结,以上步骤是QCC小组活动的全过程，体现一个完整的PDCA循环。由于QC