讲义-QC七大手法QYGK

QC七大手法,黄绍haochenhuang深圳市南晟德管理顾问有限公司,课堂要求,1.手机等设置为静音状态2.主动回答提问,培训目的,1.能理解QC七大手法的一般原理和作用2.能运用QC七大手法去解决实际问题,培训内容,一、检查表二、柏拉图三、因果图四、散布图五、层别法六、直方图七、控制图,前言,1.质量管理发展的几个阶段,检验控制,统计控制,全面质量管理TQC,系统管理,全面优质管理TQM,20世纪20年代前,20-50年代,50-80年代,80-90年代,21世纪,时间,发展阶段,前言,2.QC七大手法的提法起源于日本质量管理界,即在“全面质量管理(TQC)”活动中常用的7种方法3.这些方法应用数理统计的原理,强调用数据说话,前言,4.QC七大手法的重要性1)为普通员工提供了一套简单、实用的分析和解决问题工具2)有效找出问题的原因3)有效解决存在的品质问题,一、检查表,又称调查表或统计分析表1.作用用表格的形式来进行数据整理和粗略分析,通常有:缺陷位置检查表不合格品分项检查表频数分布表其他检查表,一、检查表,2.制作步骤1)确定调查对象;2)设计调查(统计)表;3)实施调查;4)统计分析;5)确定主要的问题;6)解决所发现的主要问题.,一、检查表,例1:喷漆缺陷检查表,-色斑-尘粒-流漆,结论:进一步分析和解决面板右上角尘粒的问题.,一、检查表,例2:某厂切削不合格品分项检查表,二、排列图,1.起源意大利经济学家柏拉图（VifredoPareto）在分析社会财富分布状况时发现，20%的人拥有80%的财富，而80%的人只有20%的财富，即常说的8020原则美国品管大师朱兰（JosephJuran）博士将这一统计图加以延伸，创造了排列图，所以该又称柏拉图2.作用主要用于找出一些事物或现象中关键的少数。,二、排列图,3.步骤1)收集数据针对所存在的问题收集一定期间的数据,然后将数据按原因(或工序、人员、部位等内容）进行分类，并统计各项目的频数。2）列表统计按项目发生频数，从大到小依次排列，分别计算其占总数的比率和累积比率。,二、排列图,例3:,XX产品不良品排列数计算表,不良数(件),累计比率(%),47.1%,二、排列图,分析：不良的原因主要有破损和变形，如解决了这2个问题，则不良品可以减少68.8%.,三、因果图,1.起源日本品管权威石川馨博士认为“某项结果之形成,必定有其原因,应设法利用图解法找出其原因来”,由此提出因果图的概念,该方法又称为特性要因图、鱼刺图、石川图。,三、因果图,2.作用找出造成问题的主要原因,并制定对策,以解决问题3.实施步骤1)制作因果图集合与问题相关、有经验的人员，4-10人准备白板,色笔等,三、因果图,在图的右侧写出要分析的问题,并在左侧画一根从左向右的粗箭头.通常将问题的原因用长箭头分五大类(4M1E)人(Man)机(Machine)料(Material)法(Method)环(Environment),三、因果图,从五个大原因(4M1E)中,与会人员各抒已见（即头脑风暴法）,将其逐一细分,直到找出具体的原因为止.通过讨论,从所有具体原因中找出造成问题的主要的原因2)制定对策表明确消除具体原因的措施、责任人员、完成时间等3)实施对策4)验证对策有有效性5)将有效的措施标准化,永久性解决存在的问题,三、因果图,例：某企业工艺技术部用排列图分析发现“裂逢”是造成切削刀不良的主要原因之一，用因果图法分析切削刀裂逢的成因,并解决问题,三、因果图,1.切削刀出现裂逢的因果图,切削刀为何出现裂逢,三、因果图,2.切削刀裂逢问题改善措施对策表：,三、因果图,3.切削刀裂逢问题改善措施有效性评价通过检查表、排列图等，统计分析裂逢问题解决情况，以数据说明措施的有效性,如:,三、因果图,4.标准化措施1)修改培训程序,完善岗位技能培训制度;2)建立轧辊机操作规程,明确规定转速须限制在15020转/分。,头脑风暴找原因和对策,实施对策解决问题,四、散布图,散布图是用来分析研究两个变量之间是否存在相关关系的一种作图方法,又称散点图、相关图1.作用1)找出两个变量之间的关系2)制定合理的参数或对策,四、散布图,2.实施步骤1)设计检查(调查统计)表,观测、收集数据2)在座标系描出各点位置3)分析相关性,制定合理参数或对策,找出合理参数(X0,Y0),四、散布图,3.散布图的相关性分析,1)强正相关,2)弱正相关,四、散布图,3)强负相关,4)弱负相关,四、散布图,5)非线性相关,6)不相关,五、层别法,1.作用把混杂在一起的不同类型数据按不同目的分类，把性质相同、在同一生产条件下收集的数据归并成同一类，即将数据分类统计，找出数据的统计规律,五、层别法,2.常用的分层方法有:1)按操作人员分:工人技术级别,工龄,性别,班次;2)按使用设备分:不同型号,不同操作人员等;3)按原材料分:不同材料规格,不同供应商等;,五、层别法,4)按操作方法分:如不同工艺条件分层;5)按工作环境分:按不同作业环境,不同环境条件分层;6)按工作时间分:不同班次,不同日期分层.例,六、直方图,1.作用用于整理质量数据,找出统计规律,从而预测工序质量好坏和估算不合格品率.2.制作步骤1)收集计量值数据;2)找出数据中最大值(L)和最小值(S),计算L-S,六、直方图,3)计算组距,确定组数K,组距h=(L-S)/K4)计算分组界.从最小值S略小的数S1开始,按下列方式分组:S1S1+h,S1+hS1+2h,S1+KhS1+(K+1)h,六、直方图,5)将数据按大小归入各组,计算各组的频数,制成频数分布表6)绘制直方图,以各组频数为高,组距为底,依次画出柱状图,六、直方图,4.直方图分析,a.呈正态分布，且所有数据均在要求的上下限之内，过程控制正常。,TL,CL,TU,TL,CL,TU,b.平均值偏低，部分产品超出控制下限，过程控制异常。,六、直方图,c.品质变异大，精密度差，过程控制异常,d.双峰型，可能有两种不同的控制（作业）方法，过程控制异常。,TL,CL,TU,六、直方图,e.平均值偏高，部分产品超出控制上限，过程控制异常。,f.品质变异太小，可能品质过剩。,TL,CL,TU,TL,CL,TU,七、控制图,1.作用1)准确了解质量特性的分布规律2)预报过程可能存在的异常3)对过程进行控制4)确保过程处于统计控制状态,七、控制图,2.质量特性波动的规律从直方图可以了解,质量特性上下波动,其中计量值的质量特性服从正态分布,数学上记为N(,2),七、控制图,3.正态分布的参数及特性1)-正态分布的均值,是正态分布的中心,x=时,图形之高度最高;2)-正态分布的标准差,越大分布越散,越小分布越集中;3)正态分布特性,七、控制图,4.统计过程控制(StatisticalProcessControl)1)含义当一个过程(生产工序)只有偶然因素产生的波动(变异),而没有异常因素(系统因素)产生的波动时,称该过程处于统计控制状态,或称稳态。2)过程失控的模式,七、控制图,5.控制图设计的原则如何直观、有效、经济地识别（生产）过程存在的异常1）以控制图的方式直观展示质量特性（如套环长度）的分布情况,七、控制图,2）3原则3）小概率事件原则小概率事件一般不发生,发生则认为过程可能存在异常,七、控制图,4)控制图结构,UCL上控制限,LCL下控制限,CL中心线,七、控制图,6控制图计算均值-极差控制图(X-RChart)符号及定义,七、控制图,其中:xi=(xi1+xi2+xi3+xin)/nRi=(ximax-ximin)x=(x1+x2+x3+xk)/kR=(R1+R2+R3+Rk)/k,七、控制图,X-R控制图用系数表,七、控制图,X图的中心线和控制限计算和意义CL=XUCL=X+A2RLCL=X-A2R,X图,七、控制图,R图的中心线和控制限计算CL=RUCL=D4RLCL=D3R,R图,七、控制图,1)某一点超出3Sigma区,2)连续9个点分布于中心线的一边,7.判别过程存在异常的准则,七、控制图,4)连续7点持续上升或下降,3)连续14点交替上升下降,七、控制图,5)连续3点中有2点处于A区或超出,6)连续5点中有4点处于B区及超出,七、控制图,7)数据呈现规律性波动,8)连续8点处于中心线两边(均不在C区),七、控制图,8.过程异常的一般处理步骤,运用因果图等分析异常原因,制定对策,实施对策,排除异常,检查效果,确认异常已经消除,将有效的对策标准化,永久性解决问题,七、控制图,9.控制图分类1)根据用途可以分为:分析用控制图用于分析过程是否处于统计控制状态控制用控制图用于对过程进行监控,对存在的异常进行预警,从而及早采取措施,消除异常,恢复统计控制状态二者关系,七、控制图,2)根据所控制质量特性的性质,可以分为:计量值控制图(ControlChartsForVariables):a.均值-极差控制图(X-RChart)b.中位数-极差控制图(X-RChart)c.单值-移动极差控制图(X-RmChart)d.均值-标准差控制图(X-Chart),七、控制图,计数值控制图(ControlChartsForAttributes)a.不良率控制图(PChart)b.不良数控制图(PnChartordChart)c.缺陷数控制图(CChart)d.单位缺陷数控制图(UChart),七、控