品管七大手法归纳.ppt

七种质量控制方法概述七种质量控制方法，也称为七种质量控制工具，是世界各地广泛使用的质量管理工具。它们具有简单实用的特点。是一种质量管理工具，学习它需要掌握自己的主要精神和思维方式。它们分别是：层次分类法、检查表、控制图、直方图散点图、鱼骨图、柏拉图，以及七种质量控制方法的应用关系。简而言之，质量管理的主要工作是通过来料、生产和出货的各个环节对产品和材料进行检验，找出出现或可能出现的各种问题和原因，甚至解决问题，使产品质量问题尽可能在内部得到解决，在合理的成本基础上使顾客满意。质量控制的七种方法用于处理这一环节中的各种问题和原因。查阅表：用于收集现场数据，尽可能使现场操作简单有效。这是柏拉图其他六种方法的出发点：分析各种问题或原因，找出最大的问题或原因，从而提高工具的效率，以更少的成本完成更多的工作。鱼骨图：用于深入细致地分析现象或结果的原因。它通常用于找出原因和因素。最好与图层分类方法结合使用。应用七种质量控制方法之间的关系，直方图：用来了解当前的质量状况和找出更深入的问题。分层方法：用于对收集的数据进行分类，以便于统计分析和找出详细的问题。通常需要检查表格并设置相应的字段，这也是其他方法的基础。散点图：用于找出两个或多个问题或特征的收集数据之间可能的相关性。控制图：用于了解过程中质量的变化状态，预测下一步质量的可能性。提前发现问题是有帮助的。这是第一次做好事情的基本步骤之一。质量控制七种方法的应用关系示意图、现场、检查表、汇总数据、控制图、监测预测、直方图、细节状态、散点图、找出相关性、鱼骨图、找出原因和解决问题、层次法、柏拉图、找出主要原因、层次法(hierarchy method)七种质量控制方法通过分类方法对获得的数据或调查对象进行分析，找出它们之间的差异，进而有效地掌握产生差异的原因和改进方法。它的主要功能是通过各层收集各层的数据，找出缺陷所在或最佳条件，这是提高质量的有效方法。时间方面：小时、日期、周、月、十天、最后一天和下午、白天和黑夜、季节等。2.根据操作人员的级别：班级、地点、操作方法、熟练程度、年龄、性别、受教育程度、健康状况、新旧程度等。3.机械设备等级：台、地、型号、型号、年龄、型号、工具、新旧、数量、速度等。4.根据操作条件：温度、湿度、压力、天气、时间、操作方法、顺序、手动和机器、手动和自动、测量装置等。(示例):对温度和湿度敏感的工作场所应记录其温度和湿度，以便在温度和湿度变化时可以相互比较温度和湿度。5、含原材料层：供应商、批次、制造商、产地、材料、尺寸、储存期限、成分等。6.确定层次：确定设备类型、确定人员类型、确定方法类型等。7.检查级别：检查员、检查地点、检查方法等。8.按环境和气象层：温度、湿度、风、晴或雨、湿度和干燥度、光照等。9.按地区：沿海与内陆、国内与国外、南方与北方、东方与西方等。10.按产品级别分类：新老产品、标准或特殊产品、批量类型、制造类型等。11.其他：区分好的和坏的产品，包装和运输方式等。为了便于数据收集，使用简单易懂的标准化表格或图形填写规定的检验标记，然后进行统计汇总，为进一步分析或比较检验提供表格或图形。(1)点检检查表的主要功能是规范点检项目，防止粗心的错误和遗漏。生产方法：1。逐一列出要检查的项目，并画出要标记的空白项目。2、如有订单要求，应在订单上注明序号。3.所谓被检查的项目是“必须完成的工作”和“必须完成的项目”。4.要检查的项目应尽可能按工艺、机械和人员进行分类。查找表，查找表的类型，(2)记录查找表：主要功能：根据收集的数据调整缺陷的原因。生产方法：1。决定要收集的数据(测量和计数值)和要掌握的项目(不良原因和缺陷)。2.决定要设计的形式。3.确定记录的形式：选择记录的符号，正等。4.确定收集方法：由谁收集和收集周期(全面检查和随机检查)应确定检查时间和方法。查表是查表的设计要素，查表没有一定的标准格式，只要查表是根据使用目的和为了便于统计分析而设计的。应该快速、正确、简单地收集数据，并且在记录时只标记必要的项目。2.记录时应考虑图层类型。应根据人员、机器、原材料、时间等调查这些特性。基于层类型重新分析的结果。3.数据记录应清楚：应检查谁、何时检查、检查期间、检查方法、检查类别和检查机器应清楚说明，其他测定或检查条件也应正确记录。4、尽量用符号、数字等。)，避免使用词语。查表，查表的设计要领，5、查项目不宜过多，以4-6项为原则(对于影响因素，只需收集数据)，其他可能的因素均为其他项。6、最好记录一次，可以显示图表状态。7、如果能使用逼真的图形，可以一目了然。8、检查检查表是否与目的相符，必要时进行审核和修改；不同的目的以不同的方式收集数据，所以收集数据的目的应该是明确的。9.在实际检查中，为多次出现但未事先考虑的附加项目预留空间。查找表，查找原因的查找表，查找原因的查找表，分析的查找表，分析的查找表，过程分布的查找表，过程分布的查找表，确认的检查表，质量控制七种方法的直方图，直方图是一个图形，其中收集的数据被分成几个相等的区间作为水平轴，每个区间中测量值出现次数所累积的面积按列排列。直方图可以显示数据的三个特征：集中趋势、数据范围和分布形状。直方图法是在图表上用竖线标出数据的离散状态分布，以帮助人们根据显示的模式变化在一个狭窄的范围内找出问题区域，从而获得数据的平均水平偏差，并判断整体质量分布。正态分布：用来描述随机现象的统计规律，解释两个问题：变异的范围有多大；有这么大的可能性。测量特征值：如印刷电路板金手指厚度、重量或时间等连续数据，最常见的是正态分布。逐件特征值：例如，有两种合格/不合格存储器的离散数据，最常见的是二项分布。点计数特征值：离散数据，如每个存储器中的小锡点的数量，最常见的是泊松分布。由于二项式分布和泊松分布数据的数理统计理论比较复杂，下面的讨论以正态分布为例。，正态分布，直方图：在横轴上，它是由n个矩形组成的图形，每组样本数据对应的组之间的距离段相等，作为底部，纵轴表示样本数据落入相应正方形组的频率。例如，100个印刷电路板金手指的厚度为503.94。面积用于表示频率或频率。统计表明，测量特征值的分布特征为：中高、两端低、左右对称、正态分布、正态分布：直方图获得的数据越多，分组越密集，直方图越接近平滑曲线。这条平滑的曲线形成一条正态分布曲线，其特征是中间高，两端在底部，左右对称，并延伸到无穷远。正态分布的图形，正态分布的特征，正态分布是一条曲线，这是不便讨论的，所以它的特征是由它的两个参数来描述的：平均值的符号，标准差的符号，平均值对正态曲线的影响，如果平均值增加，正态曲线向右移动，见如果平均值减少，那么正态曲线向左移动，如“，”所示，以及正态分布的均值和标准差之间的关系。均值和标准差相互独立。无论平均值如何变化，它都不会改变正态分布的形状，即标准差。无论标准差如何变化，都不会影响数据的对称中心，即平均值。标准差对正态曲线的影响，标准差越大，数据分布越分散，波动范围越大；标准偏差越小，数据分布越集中，波动范围越小。正态(正态)分布的质量为130-190公斤，采用随机抽样方法抽取200个样本(一般需要收集50-200个数据)，如直方图附表所示。步骤如下：1。制作次数分配表：1。从数据中找出最大值L=170，最小值S=1242。计算全距离R=最大值L-最小值S=463。确定组数K=1 3.32LogN代表收集的数据总数)。该示例数N=200，可分为K=12组，直方图，一.生产时间分布表：4，组距离计算：(通常为2.5.10的倍数)，组距离=总距离组数=46/12=45， 计算组边界：第一组下组边界=最小值-测量值的最小位数/2=123.5第一组上组边界=第一组下组边界组距离=123.5 4=127.5第二组下组边界=第一组上组边界=127.5第二组上组边界=第二组下组边界组距离=127.5 4=131.5，依此类推，计算最大组的组边界，直方图的生产示例，一.生产时间分布绘制直方图1，序列号分布表，横轴除以每个组边界，组距离作为底边，组时间作为高度，并在每个组距离上绘制一个矩形以完成直方图。2.在地图上记录数据总数等参数，并画出规格的上限和下限。直方图、直方图、分布曲线、和、和、和、和、和、和、和、和、和、和、和、和、和、和、和质量控制、质量控制映射、质量变化原因和常见原因(也称为机会原因、不可避免的原因和非人为原因)这七种方法仍然有许多原因可以在正确的操作、制造过程或检查过程中导致产品质量的轻微和有规律的变化，这是随着时间的推移，随着稳定和可重复的分配过程而发生许多劣化的偶然原因，并且变化极小。对产品质量没有明显的不良影响。为了消除这个原因，它将花费很多并且增加成本。几个有代表性的机会如下：1。原材料的微小变化。机器轻微振动3。不精确的仪器测量方法、控制图、可分配原因(指非机会原因、可避免原因、人为原因、异常原因)是操作、制造过程或检验过程中由于异常而引起的变化的原因，即在发生时会导致(整个)过程分布变化的原因不经常重现。如果产品质量出现严重问题，应进行调查并采取措施消除这些原因。这一机会最具代表性的原因如下：1。劣质原料组；2.机器调整误差；3.不遵守操作标准操作控制图是区分这两种原因的极好工具；质量变化的原因；控制图原理；控制图，1920年。美国贝尔电话测试研究所的A休哈特博士的一项研究发现，在生产过程中，如果只有一个机会的变化，任何产品的99.7%的质量特性都在正态分布图的X3范围内，并且很少有点在X3范围之外。当有非机会原因引起的变化时，产品的质量变化往往超过X3。根据这一原理，他将正态分布图旋转了90度，并将X3作为两条控制线：1。他将平均值x作为控制中心(简称CL)，并用实线表示；2.以X 3为上控制限(简称UCL)，通常用虚线或红线表示；3.以X-3为下限控制限(简称LCL)，通常用虚线或红线表示。这形成了一个控制图。按顺序将生产中的数据指向极限。如果点在控制的上限和下限之间变化，这意味着产品的质量和制造条件正常，生产可以继续。如果有一个点超出了边界，这意味着有一个非机会的原因导致产品质量或制造条件的变化。必须采取对策研究和改进方法，使其恢复正常。(1)测量值控制图所谓的测量值控制图是基于测量工具实际测量的数据。如长度、重量、成分等特征都是连续的。a .平均值和全范围图b .平均值和标准偏差图c .中值和全范围图、控制图和(2)计数值控制图所谓的计数值控制图是基于以单位计数的数据，例如不连续数据，例如坏数和缺陷数。a .不良率控制图(pchart) b .不良数控制图(pn图)c .缺陷数控制图(cchart) d .单元缺陷数控制图(uchart)、控制图类型、x-r控制图绘图、控制图(1)收集100多条数据，并将2-6(一般为4-5)条数据分成一组。按时间顺序或群体顺序排列。(2)将数据记录在数据表中。(3)计算各组的平均值。(4)计算每组的全距离R。控制图，(5)计算x总平均值。(6)计算全范围R平均值。(7)控制极限的计算：X控制图：中心线CL=X上限UCL=X A2R下限LCL=X-A2RR控制图：中心线CL=R上限UCL=D4R下限LCL=D3R (A2D4D3查询表)(8)在图表中绘制控制极限和点。(9)记录数据历史和特殊原因，以便将来参考、分析和判断。(1)收集数据，至少20组。(2)计算各组的不良贷款率。(3)计算平均故障率P=故障总数/检查总数。(4)计算控制界限(5)绘制控制界限并将点指向地图。(6)记录数据历史和特殊原因，以便将来参考、分析和判断。控制图上的信号解释，有许多适用于所有控制图的信号规则。主要和最常见的规则如下：规则1:超出控制界限的点、UCL、LCL，控制图上的信号解释；规则2:中心线侧连续7个点的链：UCL、LCL、控制图上的信号解释；规则2:连续7个点的链：UCL、LCL，控制图上的信号解释；规则3:明显