QC七大手法培训PPT课件

.1，首先，什么是QC？QC: quality control(品质控制)品质控制/品质控制、-控制制造或服务的品质，以使产品或服务达到最佳状态。2，QC 7大手法，从20世纪60年代开始，日本企业利用QC 7大手法收集和分析工作现场的资料，大大改善了产品质量，使日本产品成为“质量”的代名词。20世纪70年代初，日本人积极推进QCC活动，除了重视现场数据分析外，还逐步使用一些新的QA技术，分析工作场所合作伙伴的情感表达和语言文字资料，并逐渐翻译成新的QA技术。QC 7手法是将分散的语言资料转化为逻辑思维的一种方法，也是事先考虑不利因素的方法，应用系统图形来提示计划的全貌，防止错误和遗漏。3，旧QC 7大技术，分层方法，4，1。检查表-用于分析的调查数据，数据的定义：数据是从测量中获得的数字和数据等事实。收集数据时，应重点收集正确的数据。避免主观判断。为了查明事实真相。5，1。核对清单-调查数据包括分析、核对清单、6，定义核对表：核对表是利用统计表整理数据，进行初步原因分析的工具，是一一列举需要检查的内容或项目，定期或不定期地逐项审查，记录问题。主要用作检查核对表或记录核对表。1 .核对清单-分析的调查资料，7，1。核对表-分析的调查材料、文档核对表：符号、标记或数字(例如，正).)记录的图表，经常用于记录不好的原因和不好的项目。电视故障投诉状态检查表，8，1。核对清单-分析的调查资料，2 .检查表：也称为红点检查表，经常用于确认机器设备和活动工作。这种检查表主要调查作业中的情况，防止作业中的疏忽或遗漏。9，1。检查表-分析的调查数据，10，1。检查表-调查数据用于分析，以确定研究的目的和要收集的数据。决定检查表格式。决定记录格式。决定收集数据的方法。表步骤：注意事项：必须立即使用已完成检查收集的数据。(数据的时效性)数据是否集中在某些项目或特定期间？随着时间的推移有变化吗？妥善保存过去、现在和未来的记录，以便日后比较。11，2。分层法-从不同的角度看问题，分层法，12，2。分层法-从其他角度看问题，分层法也称为数据分层，是根据共同特性对观察到的现象或收集到的数据进行分类和统计分析的方法。分层法是所有品观技法中最基础的概念，是统计方法中最基础的管理工具，通过分层法将无序的资料分类为有意义的类别，一目了然地达到目的。这种科学的统计方法可以通过经验，直观的判断弥补管理的不足。层方法的定义：13，层中的对象和项目：操作员：团队、年龄、年龄、年龄、性别、熟练程度和其他机械设备：类型、性能、位置、新旧、工具和其他操作方法：放置、位置、温度、压力、压力分层方法-从不同的角度确定问题问题的范围，明确分析方向。设计用于确定层项目和收集数据的表。按层收集和记录数据。绘制层次分类图(例如层次直方图、层次线图等)，以查找差异并找出确切原因。，步骤：2。层次结构分离-从不同角度看问题，例如，层次结构折线图，15，示例1，按机器层次分别分析，2 .层次分离法-从不同的角度分析问题，电缆厂有a，b两种设备，不符合最近要求的情况下产品发生，发现问题可能是机器设备的原因，为了分析异常原因，分别对a，b两种设备进行50批产品生产。规格值(135-210g)，样品数：a设备50批，b设备50批。16，示例1，2。分层方法-很难在所有数据的直方图中找到异常原因是什么设备造成的，17，是1，2。分层方法-从不同的角度查看问题，18，是1，2。分层方法-从不同角度查看问题，19，示例2，2。分层方法从不同的角度看问题，公司的某一天，白班、中、夜班都制造了200个次品，为了能采取改善的措施，品管部为了得到更明确的信息，从白班、中、夜班的角度对次品进行了分层分析。表3不同班次次品水平分析、结论：在分层分析中，夜班是导致次品的主要班次，应优先采取改进措施。20，是3，2。分层法-从另一个角度来看，一家工厂有三个设备，生产中发生的产品短缺总是很高的状态，上半年平均有148次缺勤，因此对缺失的情况进行了深入分析。21，示例3，2。分层法从另一个角度看问题，51，9，8。22，3。柏拉图-找出主要原因，23，3。柏拉图找出主要原因，意大利经济学家帕累托(柏拉图)在1897年分析社会经济结构时，发现意大利80%的财富集中在20%的富人身上，整理了所得大小和拥有收入之间的关系后，发现了可以说是“柏拉图定律”的一定方程。1907年，美国经济学家洛伦兹使用“累积分布曲线”来描述“柏拉图的定律”，即经济学是洛伦兹曲线。美国品观专家朱兰博士将洛伦兹曲线应用于品观，创造了“重要的少数，琐碎的多数”的观点，并借帕累托的名字将这一现象定为“柏拉图的原则”。柏拉图法由品管权(QCC)创始人日本石泉信博士介绍给品管权活动，成为QC 7大手法之一。柏拉图的起源、24，3。柏拉图在质量管理过程中，有很多问题需要解决，但通常不知道从哪里开始，其实大部分问题，只要找出一些影响很大的原因，处理和控制，就能解决问题的80%以上(2，8原则)。柏拉图根据收集的数据、不好的原因、不好的条件、层次分类，计算每个项目中产生的数据(例如，不良率、损失额)及其比率，然后按照大小顺序排列，再加上累积值的图表。柏拉图可以帮助找出适用于数值项目统计分析的关键问题和影响水平(TOP3)。所以有人称它为ABC地图。因为柏拉图的排列叫大、小、帕累托图(Pareto)。25，3。柏拉图主要原因，柏拉图的目的，发现了主要问题很多问题中，找出了当前最重要、影响最大的问题。重要的是，问题的原因很多，但只有两三个。改善其中，只需掌握前3-4名即可。确认改善的效果通过对改善前后两个柏拉图的累积比例的比较，可以明确确认改善的效果，柏拉图不仅局限于质量不好的改善，还可以在工作中用于任何问题。26，实施阶段，3。柏拉图-确定主要原因，第一阶段：数据收集根据改进目的，以分层方法(从“结果分类”或“原因分类”开始)分析数据。按层次分类的要素不能太多，但要充分满足问题的需要。步骤2:清理数据创建数据汇总表，处理数据，按从小到大的顺序排序，并计算每个比率和累计百分比。步骤3:柏拉图绘制横轴纵轴，横轴表示研究的项目，原因，左纵轴表示项目的数据值，右纵轴表示累计百分比。27，3。柏拉图-确定主要原因，第4步：记录强制性标题：例如，2015年5月对产品不良项目的柏拉图分析；项目：安装不良、工人熟练程度不足、焊接问题等；数据收集时间间隔：例如，5月1日至5月30日的数据总计：总计100名作者：XXX，实施阶段，28，3。柏拉图-确定主要原因，实施阶段，第5阶段：柏拉图分析之前的累积率(通常为70%到80%)以上的几个，包含在主要解决对象中；必须对主要项目进行原因分析，并对可用特性进行图解分析，以制定改进措施。执行改进措施，根据改进前后的数据比较重新绘制柏拉图，以验证效果。29，3。柏拉图-确定主要原因。注意：在原因项目中所占的百分比较小，但如果项目很多，则在右端替换为“其他”，将“其他”项目替换为小于上一个项目的值，如果大于，则进行细分。通常，前三个项目的累计百分比必须在50%到80%之间，并且分类是前提。改进前后的对比度：改进后项目的大小发生变化，按大小顺序重新排列。前后比较的标准必须一致，刻度比例必须相同。30，3。柏拉图-找出主要原因，示例1，1。数据收集，2012年3月末按XX工厂仓库列出的采购类别详细信息，31，3。柏拉图-找出主要原因，2 .整理数据，实例1，每种类型的金额从大到小，累计百分比计算：32，3。柏拉图-找出主要原因，示例1，3。柏拉图画，作者：XXX，33，3。柏拉图-找出主要原因，4 .柏拉图分析，实例1，根据上面的图片结果，我们发现城市组件和控制器占总库存值的70%，列为主要解决对象。进一步分析这两者，可以利用柏拉图法或特性分析绘画，制定改进方案。34，3。柏拉图-找出主要原因，例1，5。改进的数据清理，作者：XXX，35，3。柏拉图-找出主要原因，示例1，6。改善前后的效果比较，36，3。柏拉图-确定主要原因，EXCEL实际操作，37，4。直方图-显示进程分布、直方图、38，4。直方图-如何显示流程分布，如何在质量管理中预测和监控产品质量状态？如何分析质量波动？直方图是将这些问题一目了然地绘制图表的工具。处理收集和无序的数据，反映产品质量的分布，判断和预测产品质量和不合格情况。简单地说，直方图是将特性值(如长度、时间、温度等)中的数据分成组，并将每个组中的数据制作成频率表的图表。直方图的定义，39，4。直方图-显示进程的分布。直方图的目的：了解分配形式，观察流程是否异常。工艺能力计算(满足产品质量要求的程度)。过程分析和控制。观察数据的真实性(发现异常值)。计算产品的合格率。查找平均值和标准偏差。可用于设置规范限制。与规格或标准值比较。调查两个或多个不同组是否混合。了解9341设计控制是否适合流程控制。例如：及格不及格计算为32.25%，40，4。柱状图-显示了流程分布，柱状图的制作阶段：步骤1:收集数据，收集数据时要特别注意样本分布，一些不需要的样本必须均匀随机抽样。收集的数据数必须大于50。例如，工厂成品尺寸规格130 160mm，现在从随机抽样中抽取60个样品，使用与日程表相同的测量值制作直方图。41，4。直方图-显示进程的分布。步骤2:在数据中查找最大值(l)和最小值(s)，在每行(或列)中查找最大值、最小值，然后进行比较。最大值为“”框，最小值为“”框，最大值为L=148最小值为S=121，42，4。直方图-显示进程的分布，步骤3:极值(R)，数据最大值(L)-最小值(S)=极值(R)，例如R=148-121=27，步骤4:组数组太多，表很详细，但无法达到简化目的。通常，删除异常值后应将其分组。数学家staggs提出的公式通常基于测量数n计算组数k，公式如下：k=1 3.32logn示例：如果n=60，则k=1 3.32log60=1 3.32(1.78)=6.9，也就是说，可以分为大约6个组或7个组。参考右侧表格对数据进行分组(经验法)，例如7组，43，4。直方图-流程分布，第5步：组距离(H)，组距离H=极差r组数(k，44，4。直方图-显示流程的分布，步骤7:组的中点，组中点值=(上限组下限组)/2，例如，第一个组=(120.5 124.5)2=122.5第二个组=(124.5 128.5)2，45，4。直方图-显示进程的分布，步骤8:按数字大小将所有数据记录在每个组的组边界内并计算其数量。计数分配表，46，4。直方图-显示进程分布。步骤9:制作直方图，1 .组内次数高的组、宽组、每个组绘制一个矩形，完成直方图。2.图右上角的相关数据(测量数n，平均x，标准差；)，并绘制规格的上限和下限。3.输入要求：产品名称、工序名称、时间、制造日期、作者、120.5、124.5、128.5、132.5、136.5、140.5、144.5、148.5、47，4。直方图-流程分布，直方图形式的观察分析：48，4。直方图-进程分布，49，4。直方图-显示进程分布，50，4。直方图-显示进程分布。补充：流程精度Cp方法，Cp是指流程满足技术要求的能力，通常通过将客户满意度偏差范围除以西格玛的6倍结果来表示。51，4。直方图-显示流程的分布，根据Cp的大小确定流程能力的好坏。52，4。直方图-显示流程的分布，6 ，53，5。特性查找图形-因果关系，54，5。特性是寻找图-因果关系，特性是图日本经营股石泉信博士1952年创建的结果(特性)及其原因(原因)的简单有效的方法，称为“确定因果关系，发现问题的根本原因”，也称为“因果关系图”，因为其形状与鱼骨架相似。55，5。特性是通过查找映射因果关系而产生的，