QC七大手法(讲师版).ppt

【QC七大手法】,制造部储备副组长培训资料,QC含义,Q=Quality（品质）C=Control（控制）,QC七大手法介绍,前言：日本于1905年左右品质水准相当差,于是就邀请戴明博士到日本提倡品质观念,当时日本把他的理念奉为圣经,而且努力去实践,于是90年代,日本就成为世界品质水准最具有代表性的国家,其最主要的过程就是利用QC七大手法.,QC七大手法是七种统计分析用的图表，通过不同的图表反应出各种潜在的与表面的异常因素。一般称为品质管理的七大工具。在制造过程中影响产品品质的因素很多，透过数据的分类，可以协助寻找真正的原因。,QC七大手法用途,简介,QC七大手法分为：鱼骨图-（鱼骨追原因）查检表-（查检集数据）层別法-（层別做分析）直方图-（直方显分布）柏拉图-（柏拉抓重点）散佈图-（散佈看相关）管制图-（管制找异常）,简称鱼骨图,用来追查原因一种图表,特性要因图,作用：是一种通过对结果（特性）分析寻找原因（要因）的极方便而有效的方法。鱼骨图能一目了然的表示出结果与影响结果的要因的关系。,方法：魚骨图是一种最好由多人共同参与,共同讨论,采用脑力激荡法的会议方式,找出事物之因果关系的技巧,单人也可以使用,但效果不是太好.脑力激荡法的思考;尽可能的多;试加重新组合.(搭便车),特性要因图：,部,组,示例:,人员,方法,设备,材料,保全人员,作业人员,班次,定期维护,刀套清扫保养,标准,刀具装夹,无教育培训换刀要点,主轴,拉力,ATC手臂,位置,倾斜,变小,磨损,钢珠,间隙,丝杠,工件,拉钉,磨损,尺寸NG,刀柄,倾斜,生锈,错位,拉抓,磨损,程序,换刀程序错误,装刀错误,4孔不良分析,水铁屑进入,磨损,材质,毛刺,经验不足,清洗刀柄,长期使用,水铁屑进入,精度NG,随堂练习,分四组进行,先讨论再作成图表.分析生产性为何达不成.-(第一组)换型时间为何太长.-(第二组)为何员工不按标准作业.-(第三组)漏检频率过高的原因是什么.-(第四组),时间20分钟,查检主要用来收集数据,或点检确认用,查检表,作用：是便于收集数据与备忘，而设计的一种表格,从记录的数据中能找出一定的规律。方法：对过程中有必要的数据用简单的格式加以统计，要双向性的选择项，达到所须要的目的即可。,图例：,（1）查检期间：（4）记录方式：（2）查检频率：（5）判定方法：（3）查检方式：（6）记录人：,示例：,层别法,用作分析问题原因用,用途：不同范围的比较,使问題明朗化,但要比较我们就得先將比较的事物层別分析后才能进行比较,所以层別图是一种使问题明朗化的技巧。要迅速有效解决问题，在整个过程中皆需通过比较方式：而要比较一定要层别。,方法:发生品质变异的原因很多，有时很单纯，有时很复杂，但影响其品质的要因不外乎是人、机、料、法、环，要找出原因，就有分开观察而收集数据的必要。如果能找出何种原料，那一台机器或那一位操作员有问题后再加以改善，而杜绝不良品的发生。这种以分层别类的收集数据，以找出期间差异方法，称之为层别法。,图例：,示例：,一种问题来源、影响等方面，按其分类，将每个问题层关系逐项向下层展开.,用5个为什么追踪问题：,人员作业数量的层别:,对机器的层别:,小组成员对下部平面度测量范围小的主要原因进行全面查找如下：,X,O,O,X,O,O,O,随堂练习,分四组进行,先讨论再作成图表.分析5S做不好的原因分析.要求问至5个为什么!,时间15分钟,显示数据分组及分部情况,直方图,用途：掌握数据的分布。作为调查离散或调查的依据。比较改善前和改善后的效果比较。,方法:所谓的直方图,是將数据所分布的范围,区別成几个区域,將出现在各区间内数据出现的次数做成次数表,并将其以柱形图的形式表示出來。,步骤搜集50个以上的数据（计量值）步骤决定组数Ka.查表,步骤决定组距a.求全距R最大值a最小值b（除去异常值）b.求拟组距C全距/组数R/KC.从测定单位的整数倍之数据中，找出最接近C值之适当数据为组距。步骤决定各组的组界a.取数据测定单位的1/2为境界值单位。b.最小值1/2测定单位第一个境界值第一个境界值组距第二个境界值第二个境界值组距第三个境界值其他依此类推。,步骤求各组之中心值中心组各该组之上组界（较大境界值）各该组之下组界（较小境界值）步骤作次数分配表步骤依次数分配表作直方图，横轴为特性，纵轴为次数,2,示例:测量50个胴体的内径尺寸,1.将其分成7组2.全距R=L-S=183.组距C=18/7=2.57,取C=34.第一组下界=S-(S个位数*0.5)=302-15.第一组上界=301+C=3046.第二组依次类推,N=50尺寸范围=3108测量50个数据如右表,L=320S=302,准确度和精密度:,从上页的表上可看出,一组的产品准确度(均值与CL接近)虽然可以但精密度差(数据分散),二组则相反,三组则两者都差,四组两者都好。,A:常态:左右对称,制程稳定,B:偏态:应有人为因数,C:双峰型制程内可能有两种不同之组合,D:不正常之分配:可能检查人员对测定值处理有偏差,分配形态示意图：,E:离岛分配：特别原因,F:载断分配:经过全检.,G:凸出分配:记录有误.,H:高原分配:变异大无标准.,分配形态示意图：,N=50尺寸范围=308测量50个数据如右表,L=S=,随堂练习,柏拉图-（柏拉抓重点）,柏拉图,作用:（1）掌握整体不良情况。（2）掌握重要不良项目（改善的重点）,方法:柏拉图是将一定期间所收集的不良数、缺点数.等数据，依项目类别、原因别（查检表的项目）加以分类，按其出现大小（大小）顺序排列的图形。柏拉图通常用來区分造成品质问題之少数重要原因，及多数不重要原因。它是一个通用工具，亦可使用在其他領域。,通过查检表的数据来制作柏拉图:,0,4,8,12,20,0,20%,40%,60%,80%,100%,24,28,32,36,40,磕伤,气孔,尺寸不良,无螺纹,砂眼,其它,柏拉图示例:,不良率,累计影响度,%,16,决定数据的分类项目：依查检表之不良项目（结果、原因项目）不良率各项不良数100总检查数影响度各项不良数100总检查数按项目数据大小顺序排列（求各项数据、累计影响度）其他项排在最后。,要符合管理上80：20原則，从占80%重点项目下对策。,掌握问题点：虽然分类很多，但实际上影响较大的只不过是23项，因此很容易找出问题出在那里。确认改善效果：把改善前与改善后的柏拉图排列在一起，可以评诂出改善效果。,随堂练习,收集时间:09.09.0109.09.20,总检查数:698,散佈图-（散佈看相关）,散布图,作用:通常是用来研究两变数间之相关联性(正相关、负相关、或无相关)，也可以显示出相异数据之间之层別的情况。,方法:散布图是研究两个变量X、Y之间的相关性,如：钢的粹火温度和硬度、镙钉的转距和抗张力、油的温度与粘度等。,方法/步骤：,确定两个变量(X,Y),在坐标系中描点；,根据所有点的分布趋势确定回归直线；,依据回归直线的斜率(相关系数r值)判定结果；,确立主变量(X)的取值范围和档位值,并收集(或试验)X值情况下的Y值；,温度(X)与压力(Y),案例：,压力随温度变化的相关性,1415232027252932,随堂练习,根据上表的数据作成直方图,管制图,管制找异常,作用:一种随着时间的移动，将设定工作推动的项目，结合设定的指标而将实绩在成果绘制在图上，以观察实际的成果与设定指标的差距，以便采取调整措施的一种图表;,方法:一般管制图纵轴为制品的品质特性，以制程变化的数据为分度：横轴为制品的群体号码，或制造年月日等，以时间顺序、制造顺序将点绘在图上。,不良率推移图:,(1)画出坐标系;,例1：某制程检验记录如下：,如果必要,可根据此6个数量计算以后控制用的“三线”:UCL=0.68CL=0.29,(2)描点连线;,管制图示例:,规格上限,管制上限,规格值(中心值),管制下限,规格下限,X1,X2,X3,X4,X