第五章质量管理统计技术与方法_2.ppt

第五章质量管理统计技术与方法,质量管理主要内容,现场管理基础,基本框架,解决问题的具体工具,持续改进良性循环,思维,质量管理的七种常用方法,一、因果图法二、调查表法三、分层法四、散布图法五、排列图法六、直方图法七、控制图法,七种方法之一：因果图,因果图是表示质量特性与原因的关系的图。收集各种信息，比较原因大小和主次，找出产生问题的主要原因；也就是根据反映出来的主要问题（最终结果），找出影响它的大原因、中原因、小原因、更小原因等等。,主干箭头所指的为质量问题，主干上的大枝表示大原因，中枝、小枝芽表示原因的依此展开。,原因分析要从5M1E出发,热处理,为什么曲轴轴颈尺寸小,硬度不一致,操作者,因果分析图,教育,没进行,没记住,机床,未及时修正砂轮,工艺纪律松弛,平衡块松动,震动大,控制机构的灵敏性,电器失灵,材料,材质不合规格,量具校正无标准轴,测量,方法,环境,测量器具配置,操作者未用读数量具,测头不干净,测量仪器精度,操作规格,无作业标准,加工件温度高,进给量大,有杂质,切削液,浓度低,因果图作图步骤,（1）确定要研究分析的质量问题和对象，既确定要解决的质量特性是什么。将分析对象用肯定语气（不标问号）写在图的右边，最好定量表示，以便判断采取措施后的效果。（2）确定造成这个结果和质量问题的因素分类项目。影响工序质量的因素分为人员、设备、材料、工艺方法、环境等；再依次细分，画大枝，箭头指向主干，箭尾端记上分类项目，并用方框框上。,（3）把到会者发言、讨论、分析的意见归纳起来，按相互的相依隶属关系，由大到小，从粗到细，逐步深入，直到能够采取解决问题的措施为止。将上述项目分别展开：中枝表示对应的项目中造成质量问题的一个或几个原因；一个原因画一个箭头，使它平行于主干而指向大枝；把讨论、意见归纳为短语，应言简意准，记在箭干的上面或下面，再展开，画小枝，小枝是造成中枝的原因。如此展开下去，越具体越细致，就越好。,（4）确定因果图中的主要、关键原因，并用符号明显的标出，再去现场调查研究，验证所确定的主要、关键原因是否找对、找准。以此作为制订质量改进措施的重点项目。一般情况下，主要、关键原因不应超过所提出的原因总数的三分之一。（5）注明本因果图的名称、日期、参加分析的人员、绘制人和参考查询事项。做因果图的一个重要内容就是要收集大量的信息，而许多信息是靠人们主观想象和思维得到的。,2.作因果图的注意事项,（1）要充分发扬民主，把各种意见都记录、整理入图。一定要请当事人、知情人到会并发言，介绍情况，发表意见。（2）主要、关键原因越具体，改进措施的针对性就越强。主要、关键原因初步确定后，应到现场去落实、验证主要原因，在订出切实可行的措施去解决。,（3）不要过分的追究个人责任，而要注意从组织上、管理上找原因。实事求是的提供质量数据和信息，不互相推托责任。（4）尽可能用数据反映、说明问题。（5）作完因果图后，应检查下列几项：图名、应标明主要原因是哪些等、文字是否简便通俗、编译是否明确、定性是否准确、应尽可能地定量化、改进措施不宜画在图上。（6）有必要时，可再画出措施表。,七种工具之二：统计分析表法（调查表）,调查表是为了调查客观事物、产品和工作质量，或为了分层收集数据而设计的图表。即把产品可能出现的情况及其分类预先列成调查表，则检查产品时只需在相应分类中进行统计。,统计分析表的编制原则,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；应填写方便，符号好记；调查、加工和检查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。,统计分析表的种类,1、矩阵统计分析表矩阵图是以矩阵的形式分析因素间相互关系及其强弱的图形。它由对应事项、事项中的具体元素和对应元素交点处表示相关关系的符号构成（不合格及其数量）。进而分析其原因并提出解决方案。,2.不合格项目调查表质量管理中“合格”与“不合格”，是相对于标准、规格、公差而言的。一个零件和产品不符合标准、规格、公差的质量项目叫不合格项目，也称不良项目。如表5-4（p137）。,表4-1不良品项目调查表,3.不合格位置统计分析表缺陷位置调查表宜与措施相联系，能充分反映缺陷发生的位置，便于研究缺陷为什么集中在那里，有助于进一步观察、探讨发生的原因。缺陷位置调查表可根据具体情况画出各种不同的缺陷位置调查表，图上可以划区，以便进行分层研究和对比分析。,4、不合格原因统计分析表,弄清造成各种不合格发生的原因，按照设备、操作者、时间等标志进行分层统计分析，填写不合格原因统计分析表。,5、过程质量分析统计表,为了能够测量产品的尺寸、重量、纯度登记量数据的过程中，为了掌握这些过程的产品质量状况，可用这种统计分析表。,应用程序,1、明确收集资料的目的2、针对问题确定所收集的资料3、确定统计分析资料的负责人4、根据不同的目的设计相应的统计分析表5、通过预先调查来审核统计分析表设计的合理性6、实施调查，整理和统计分析数据,七种工具之三：排列图,排列图是通过找出影响产品质量的主要问题，以便改进关键项目。排列图又叫帕累托图(Pareto)，它是将各个项目从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具。排列图最早由意大利经济学家帕累托用于统计社会财富分布状况的。他发现少数人占有大部分财富，而大多数人却只有少量财富，即所谓“关键的少数与次要的多数”这一相当普遍的社会现象。,例:为分析某厂加工曲轴报废上升的原因，对222件废品进行了分类统计，试找出主要影响因素。解：收集资料；整理计算。,100.0,100.0,2.7,222,97.3,0.9,216,96.4,1.3,214,95.1,2.2,211,92.9,8.6,206,84.3,14.0,187,70.3,70.3,156,11.19,1、排列图的作图步骤,(1)确定分析对象一般指不合格项目、废品件数、消耗工时等等。(2)收集与整理数据可按废品项目、缺陷项目，不同操作者等进行分类。列表汇总每个项目发生的数量即频数fi，按大小进行排列。(3)计算频数fi、累计频率Fi等。,(4)画图排列图由两个纵坐标，一个横坐标。左边的纵坐标表示频数fi，右边的纵坐标表示累计频率Fi；横坐标表示质量项目，按其频数大小从左向右排列；各矩形的底边相等，其高度表示对应项目的频数。,(5)根据排列图，确定主要、有影响、次要因素。主要因素累计频率Fi在080%左右的若干因素。它们是影响产品质量的关键原因，又称为A类因素。其个数为12个，最多3个。有影响因素累计频率Fi在8095%左右的若干因素。它们对产品质量有一定的影响，又称为B类因素。次要因素累计频率Fi在95100%左右的若干因素。它们对产品质量仅有轻微影响，又称为C类因素,排列图的形式,例：某化工厂对十五台尿素塔焊缝缺陷所需工时进行统计分析，如表。,按排列图作图步骤，确定焊缝气孔和夹渣为主要因素；焊缝成型差和焊道凹陷为有影响因素，其它为次要因素。,2、排列图的用途,(1)找出主要因素。排列图把影响产品质量的“关键的少数与次要的多数”直观地表现出来，使我们明确应该从哪里着手来提高产品质量。实践证明，集中精力将主要因素的影响减半比消灭次要因素收效显著，而且容易得多。所以应当选取排列图前12项主要因素作为质量改进的目标。如果前12项难度较大，而第3项简易可行，马上可见效果，也可先对第3项进行改进。,(2)解决工作质量问题也可用排列图。不仅产品质量，其它工作如节约能源、减少消耗、安全生产等都可用排列图改进工作，提高工作质量。检查质量改进措施的效果。采取质量改进措施后，为了检验其效果，可用排列图来核查。如果确有效果，则改进后的排列图中，横坐标上因素排列顺序或频数矩形高度应有变化。,七种工具之四：直方图,直方图法是适用于对大量计量值数据进行整理加工，找出其统计规律，即分析数据分布的形态，以便对其总体的分布特征进行推断，对工序或批量产品的质量水平及其均匀程度进行分析的方法。直方图是用来分析数据信息的常用工具，它能够直观地显示出数据的分布情况。,1.作直方图的方法步骤如下,(1)收集数据一般收集数据都要随机抽取50个以上质量特性数据，最好是100个以上的数据，并按先后顺序排列。表56是收集到的某产品数据，其样本大小用n=100表示。(2)找出数据中的最大值，最小值和极差。数据中的最大值用xmax表示，最小值用xmin表示，极差用R表示。,例5-8p140,某项目统计数据为：xmax=8.45，xmin=7.56，极差R=xmax-xmin=8.45-7.56=0.89。区间xmax,xmin称为数据的散布范围,(3)确定组数k和组距h。组数常用符号k表示。k与数据数多少有关。数据多，多分组；数据少，少分组。例5-8中100个数据，常分为10组左右。所以，h=0.89/10=0.09mm(4)确定组界(5)统计各组频数。统计频数的方法，如表5-8所示。(6)画直方图。,2.直方图的用途,直方图在生产中是经常使用的简便且能发挥很大作用的统计方法。其主要作用是：(1)观察与判断产品质量特性分布状态(2)判断工序是否稳定。(3)计算工序能力，估算并了解工序能力对产品质量保证情况。,3.直方图的判断与分析,对直方图的观察，主要有两个方面：一是分析直方图的全图形状，能够发现生产过程的一些质量问题；二是把直方图和质量指标比较，观察质量是否满足要求。直方图可分为正常型和非正常型,下面分别它们的形状。,直方图的类型,（1）正常型图形中央有一顶峰，左右大致对称，这时工序处于稳定状态。其它都属非正常型。,(2)偏向型图形有偏左、偏右两种情形，原因是：(a)一些形位公差要求的特性值是偏向分布。(b)加工者担心出现不合格品，在加工孔时往往偏小，加工轴时往往偏大造成。,(3)双峰型图形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。,(4)锯齿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。,(5)平顶型无突出顶峰，通常由于生产过程中缓慢变化因素影响(如刀具磨损)造成。,(6)孤岛型由于测量有误或生产中出现异常(原材料变化、刀具严重磨损等)。,4.直方图与公差界限比较,统计分布符合标准的直方图有以下几种情况：（1）理想型：散布范围B在标准界限T=Tl，Tu内，分布中心与标准中心近似重合两边有余量。B是实际质量特性值的分布范围T是公差范围,(2)偏向型：B位于T内，一边有余量，一边重合，分布中心偏移标准中心，应采取措施使分布中心与标准中心接近或重合，否则一侧无余量易出现不合格品。,（3）无富裕型：B与T完全一致，两边无余量，易出现不合格品。,（4）能力富裕型分布非常集中。在此情况下，应充分考虑经济效果，采取适当放宽工艺条件或加严规格要求等措施。,（5）能力不足型直方图的分布范围已超出现规格界限，并已出现一定数量的不合格品。应立即采取措施，减小分散；对产品实施全数检查；或适当放宽规格界限，以减小损失。,（6）陡壁型过程控制不好，实际分布中心过分偏离公差中心，造成废品或超差。(p143),直方图的局限性,尽管直方图能够很好地反映出产品质量的分布特征，但由于统计数据是样本的频数分布，它不能反映产品随时间的过程特性变化，有时生产过程已有趋向性变化，而直方图却属正常型，这也是直方图的局限性。,七种工具之五：散布图,散布图是通过分析研究两种因素的数据之间的关系，来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。有些变量之间有关系，但又不能由一个变量的数值精确地求出另一个变量的数值。将这两种有关的数据列出，用点子打在座标图上，然后观察这两种因素之间的关系。这种图就称为散布图。,如棉纱的水分含量与伸长度之间的关系；喷漆时的室温与漆料粘度的关系；零件加工时切削用量与加工质量的关系；热处理时钢的淬火温度与硬度的关系(如图)等等。从图可见，数据的点子近似于一条直线，在这种情况下可以说硬度与淬火温度近似线性关系。,散布图,从图中可见，数据的点子近似于一条直线，在这种情况下可以说硬度与淬火温度近似线性关系。,1、散布图的观察分析,根据测量的两种数据做出散布图后，观察其分布的形状和密疏程度，来判断它们关系密切程度。,散布图大致可分为下列情形,(1)完全正相关x增大，y也随之增大。x与y之间可用直线y=a+bx(b为正数)表示。,散布图大致可分为下列情形,(2)正相关x增大，y基本上随之增大。此时除了因素x外，可能还有其它因素影响。,散布图大致可分为下列情形,(3)负相关x增大，y基本上随之减小。同样，此时可能还有其它因素影响。,散布图大致可分为下列情形,(4)完全负相关x增大，y随之减小。x与y之间可用直线y=a+bx(b为负数)表示。,散布图大致可分为下列情形,(5)无关即x变化不影响y的变化。,制作与观察散布图应注意的几种情况,(a)应观察是否有异常点或离群点出现，即有个别点子脱离总体点子较远。如果有不正常点子应剔除；如果是原因不明的点子，应慎重处理，以防还有其它因素影响。,制作与观察散布图应注意的几种情况,(b)散布图如果处理不当也会造成假象，如图。若将x的范围只局限在中间的那一段，则在此范围内看，y与x似乎并不相关，但从整体看，x与y关系还比较密切。,制作与观察散布图应注意的几种情况,(c)散布图有时要分层处理。如图，x与y的相关关系似乎很密切，但若仔细分析，这些数据原是来自三种不同的条件。如果这些点子分成三个不同层次A、B、C。从每个层次中考虑，x与y实际上并不相关。,2、散布图与相关系数r,变量之间关系的密切程度，需要用一个数量指标来表示，称为相关系数，通常用r表示。不同的散布图有不同的相关系数，r满足：-1r1。因此，可根据相关系数r值来判断散布图中两个变量之间的关系。,散布图与