质量与质量改进工具.ppt

质量改进及质量改进工具,质量管理培训课件（四）,一、质量改进概述,“质量改进永无止境”是质量管理的基本信念ISO9000：2008标准的引言部分列示的八项质量管理原则中，“持续改进”是一项重要的原则。标准中明确指出：“持续改进总体业绩应当是组织的一个永恒目标”。质量改进：“质量管理的一部分，致力于满足质量要求的能力。”（ISO9000：20003.2.12),1.质量改进的意义,提高产品制造质量，减少不合格品;可以促进新产品开发，改进产品性能，延长产品的寿命周期;合理有效利用资源，挖掘企业潜力;提高产品的市场竞争力;有利于发挥质量职能，提高工作质量;具有很高的投资收益率.,2.解决问题的一般途径,工作及生活中难免碰到问题，一旦发生问题如不立即解决，小问题也可能变成大问题。然而，解决问题是要用方法的，否则必将杂乱无章，思路混乱。而质量工具就是能协助我们迅速且正确解决问题的利器之一。,一般都是按照PDCA的原理来解决的。每一阶段都有不同的质量工具可供搭配使用。如果能够充分了解质量工具且运用得宜，就能搜集到正确有效的信息，并作出精准的判断。,质量改进的基本过程,A,C,D,P,遗留问题转入下期,执行措施执行计划,检查效果发现问题,总结经验纳入标准,分析现状找出问题,拟定措施计划,找出主因,分析影响质量原因,PDCA循环八个步骤,3.质量改进步骤：七阶段,明确问题把握现状分析问题原因拟定对策并实施效果的确认防止再发生和标准化总结,4.质量改进的组织与推进,质量改进组织：质量管理部门和QC小组质量改进的障碍：1、对质量水平的错误认识2、高质量意味着高成本3、对权力下放的错误理解持续的质量改进,二、质量改进工具,PDCA和质量工具的关系,PLAN1.排列图法,直方图法,控制图法,工序能力分析,KJ法,矩阵图法2.因果分析图法,关联图法,矩阵数据分析法,散布图法3.排列图法,散布图法,关联图法,系统图法,矩阵图法,KJ法,实验设计法4.目标管理法,关联图法,系统图法,箭线图法,过程决策程序图法,DO5.系统图法,箭线图法,矩阵图法,过程决策程序图法,CHECK6.排列图法,控制图法,系统图法,过程决策程序图法,检查表,抽样检验,ACT7.标准化,制度化,KJ法8.在下一个改进机会中重新使用PDCA循环,用途,调查表：收集数据排列图：看问题的分布情况,找出主要因素。因果图：理清思路，寻找原因。散布图：两个因素之间的关系。直方图：看问题的分布情况，发现异常情况存在。控制图:判断过程稳定与否。,原理：实事求是的原则，一切用事实和数据说话的原理。用来系统的收集资料、积累数据、确认事实并对数据进行整理分析。,按原因分类的不合格的调查表（表格式）,（一）调查表法,示例：某部门将上个月生产的产品作出统计，总计不良数为414个，其中不良项目依次为：,调查者：日期：地点：调查方式：,为了能够获得良好的效果、可比性、全面性和准确性，调查表格设计应：,简单明了，突出重点；调查、加工和检查的程序与调查表填写次序应基本一致；填写好的调查表要定时、准时更换并保存；数据要便于加工整理，分析整理后及时反馈。,（二）排列图,质量问题是以质量损失（缺陷项目和损失金额）的形式来体现的。大多数损失是由少数几种的缺陷引起的(帕累托原则)，而这这几种缺陷又是由少数原因引起的。因此，只要明确这些“关键的少数”，就可以消除这些特殊原因，避免由此引起的大量损失。用排列图法，可以实现这一目的。,1、排列图的分类,分析现象：与不良结果有关质量：缺陷、故障、顾客抱怨、退货或维修等成本：损失金额或费用等交货期：存货短缺或交货期拖延安全：发生事故或出现差错等分析原因：与过程有关操作者：班次、性别、年龄、经验等机器：设备、工具、模具、仪器原材料：供应商、批次、种类作业方法：作业安排、方法等作业环境：温度、湿度、光线、噪声等,2、作排列图的步骤,明确问题以及如何收集数据设计数据记录表（调查表），记录数据将数据从大到小排列，并累计计算画排列图在图上画累计频数折线在图上记入必要事项,例：某厂随机调查4月1日至7月1日的产品共5000件，对其逐一检查，进行缺陷分析，得到缺陷种类及数据如下：,3.排列图示例,日期：4月1日至7月31日调查铸件总数：5000件,排列图,横轴上将频数从大到小依次列出各项,右边纵轴标上比率（频率）的刻度，最大刻度100%,左边纵轴标上件数（频数）的刻度,高度相同,制作排列图注意要点,把握问题的实质，以确定“关键的少数”。通常将因素按累计比率分为三类：A类因素：累计比率在080%之间；B类因素：累计比率在8090%之间；C类因素：累计比率在90100%之间。“其它”项不能过大，否则分类不够理想。,（三）因果图,又称特性要因图，石川图或鱼刺图用图解法对影响过程或产品质量问题的各种因素进行全面系统的观察和分析，找出其因果关系使小组能集中于问题的实质，围绕问题产生集体智慧和意见集体智慧的火花集中于问题的原因而不是问题的现状,1、因果图的基本结构,2、因果图作图步骤,选题，分析对象，确定质量特性。组织讨论，找出所有可能会影响结果的因素。找出各因素之间的因果关系，在图上以因果关系的箭头表示出来。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原因标示出来。在因果图上标出有关信息。,3、因果图示例,4、绘制因果图注意事项,确定原因时应集思广益，充分发扬民主所要分析的质量特性问题，应提得尽可能具体一张因果图只反映一个质量特性问题原因分析到绘制能采取具体措施为止检查无遗漏要运用其它工具和技术进行验证不断完善，纳入受控文件进行控制,5、排列图和因果图结合使用,选题分析问题采取对策，进行改进改进前后比较,6、案例分析,某厂为降低产品不良品率,影响产品不合格因素排列图,6月1日至7月31日,产品尺寸缺陷因果图,改进后影响产品不合格因素排列图,9月1日至10月31日,改进前后不良品排列图比较,示例：风电机组质量问题排列图,（四）直方图,1、什么是直方图,它有什么作用?直方图又称为柱状图，用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资料中心值或分布状况一目了然，便於判断其总体质量分布情况。,2、直方图基本格式,平均值：,极差：R=Xmax-Xmin,3、几个基本概念,中位数,中位数就是把一列数从小到大排列，中间一个（奇数时）或者中间两个（偶数时）的平均数。如1,2,3,4,5,5,6中，4是中位数；1,2,3,4,5,7的中位数为3.5。,标准偏差S:标准偏差用来衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少。,4、直方图的作用,展示用表格难以说明的大量数据显示各种数值出现的相对频率揭示数据的中心、波动及形状快速阐明数据的潜在分布为预测过程提供有利信息可以发现“过程是否能满足顾客要求”,5、制作直方图的步骤,1)收集数据抽样N收集至少50个或更多的数据抽样例如:如果您有125个抽样,N=125.2)确定数据中的最大值(Xmax)和最小值(Xmin)例如Xmax=10.7Xmin=9.03)确定分组的数量(K)例如K=104)计算极差R=Xmax-Xmin，确定分组的组距(H)H=R/K=(Xmax-Xmin)/K例如(10.7-9.0)/10=0.17，圆整到0.20,5)确定最小组的下侧边界值为：Xmin-测定值最小单位/2=9.0-0.1/2=8.95第一组下限值8.95第一组上限值Xi+H=8.95+0.20=9.156)制作一个分布频率表列出等级和等级界限,并计算出发生率.(见案例)7)制作直方图划上纵横坐标.将频率列在纵坐标上，将测量数值列在横坐标上。,频率分布表,制作直方图,9.09.29.49.69.810.010.210.410.610.8,N=125,6、直方图的常见类型,1）标准型,说明：中间高两边低，有集中趋势。结论：制程在正常运转下。,A,2）锯齿形说明：高低不一，有缺齿情形。结论：数据分组过多，或测量读数错误。,B,3）偏峰形说明：高处偏向一边，拖长尾巴，另一边低。结论：尾巴拖长时，应检讨是否在技术上能够接收。多由工具磨损、夹具松动引起。(单侧品质控制）,C,4）孤岛形说明：左端或右端形成小岛。结论：可能测定有错误或由不同原料引起。又如：不熟练的工人顶替带班）,D,5、陡壁形说明：平顶且高。结论：工序能力不足，进行全数检查不符合要求的产品被剔除。,E,（五）散布图,为研究两个变量间的相关性，而搜集成对二组数据(金属轴向拉伸时拉力与变形量的关系）,在方格纸上以点来表示出二个特性值之间相关情形的图形,称之为“散布图”。,实例：身高与体重高重?矮轻?,1、散布图的作法,1.收集成对数据（X，Y）（至少不得少于30对）。2.标明X轴和Y轴。3.找出X和Y的最大值和最小值，并用这两个值标定横轴和纵轴Y。两种数据，一方为原因、另一方为结果时，横轴取原因，纵轴取结果。,4.描点（当两组数据值相等，即数据点重合时，可围绕数据点画同心圆表示）。有层别项目时，一方用来区分，另一方用来分类。看出错误数据，并将其排除在外。5.判断（分析研究点子云的分布状况，确定相关关系的类型）。,2、散布图之用途,收集原因地数据与结果进行比较，可发现原因与结果的关系；在散布图内将原因和结果的数据填入，绘出散布图对结果可一目了然。由散布图可清楚的了解两组数据间的关系，可以判断是否有关联。,X,Y,0,X,Y,0,X,Y,0,X,Y,0,X,Y,0,X,Y,0,强正相关,强负相关,弱正相关,弱负相关,不相关,非直线相关,3、散布图的相关性判断,1）对照典型图例判断法2）象限判断法3）相关系数判断法,象限判断法,象限判断法又叫中值判断法、符号检定判断法。使用此法的步骤如下：,在散布图上画一条与Y轴平行的中值线f，使f线的左、右两边的点子数大致相等；在散布图上画一条与X轴平行的中值线g，使g线的上、下两边的点子数大致相等；f、g两条线把散布图分成4个象限区域I、II、III、IV。分别统计落入各象限区域内的点子数；分别计算对角象限区内的点子数；判断规则；若nInIIInIInIV，则判为正相关若nInIIInIInIV，则判为负相关,实例：钢的淬火温度与硬度的相关关系判断,810,42,44,46,48,50,52,54,56,58,60,820,830,840,850,860,870,880,890,810,42,44,46,48,50,52,54,56,58,60,820,830,840,850,860,870,880,890,810,42,44,46,48,50,52,54,56,58,60,820,830,840,850,860,870,880,890,硬度（HRC）,淬火温度（）,g,f,（六）控制图原理,1、什么是控制图对过程质量加以测定、记录并进行控制管理的一种用统计方法设计的图。控制图的组成UCL(UpperControlLimit)上控制限LCL(LowerControlLimit)下控制限CL(CentralLine)中心线按时间顺序抽取的样品统计量数值的描点序列,2、正态分布,3、基础知识正态分布(NormalDistribution)当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲线，即：概率密度曲线。特点：面积之和等于1。fN(x;2,)=(1/2)exp(-(x-)2/22)两个重要的参数：(mu)-位置参数和平均值（meanvalue)，表示分布的中心位置和期望值(sigma)-尺度参数，表示分布的分散程度和标准偏差（standarddeviation),两个参数的意义(mu)-反映整体的综合能力(sigma)-反映实际值偏离期望值的程度，其值越大，表示数据越分散。它们之间是互相独立。质量管理中的应用不论与取值如何，产品质量特性落在3，+3范围内的概率为99.73%。落在3，+3范围外的概率为199.73%=0.27%，落在大于+3一侧的概率为0.27%/2=0.135%1。,4、控制图基础知识(1)、控制限的确定上控制限：UCL=+3中心线：CL=下控制限：LCL=3(2