质量管理7种工具

七个工具：2020/6/10，CATACTR，1，QC，因果图排列图直方图检查列表控制图散点图分层法，2020/6/10，CATACTR，2，因果图，也称为特征因子图，石川图或鱼骨图，用图解法对影响过程或产品质量问题的各种因素进行全面系统的观察和分析，找出它们的因果关系，使团队能够关注问题的本质。围绕问题产生的集体智慧和意见的火花集中在问题的原因而不是问题的现状，2020/6/10，Catarcr，3，因果图的基本结构，2020/6/10，Catarcr，4，因果图的映射步骤，主题选择，分析对象，和质量特征的确定。组织讨论，找出所有可能影响结果的因素。找出每个因素之间的因果关系，并用因果关系的箭头在图表上显示出来。根据对结果影响的重要性，找出被认为对结果有重大影响的重要原因。在因果关系图上标出相关信息。2020/6/10，CATARCTR，5，因果图示例，2020/6/10，CATARCTR，6，绘制因果图时的注意事项，确定原因时的集思广益，充分发展民主分析的质量特性问题，应尽可能具体地提及。因果图仅反映质量特征问题的原因分析。在采取具体措施之前，检查中没有遗漏。应使用其他工具和技术进行验证和持续改进，并应包括受控文件进行控制。2020/6/10，CATARCTR，7，帕累托图。质量问题反映在质量损失的形式上(缺陷项目和损失金额)。大多数损失是由几种缺陷引起的(帕累托原理)，而这些缺陷是由几种原因引起的。因此，只要这些“关键少数群体”得到明确识别，这些特殊原因就可以消除，由此造成的大量损失也可以避免。这可以通过使用帕累托图方法来实现。2020/6/10，CATARCTR，8，帕累托图分类，用于现象分析的帕累托图：与不利结果相关的质量：缺陷、故障、客户投诉、退货或维护成本等。交付时间，如损失金额或成本；库存短缺或交货时间延迟；安全；事故或错误等。用于原因分析的帕累托图：与流程相关的操作员：机器，如班次、性别、年龄、经验等。设备、工具、模具、仪器、原材料：供应商、批次、操作方法类型：操作安排、方法及其他操作环境：温度、湿度、光线、噪音等。2020/6/10，CATARCTR，9，排列地图的步骤，定义问题和如何收集数据，设计数据记录表(核对表)，记录数据以从大到小排列数据，并累计计算，在地图上绘制累计频率折线，在地图上记录必要的项目，2020/6/10，CATARCTR，10，示例：一家工厂从4月1日到7月1日随机调查了5000件产品，逐一检查，并分析缺陷。缺陷的类型和数据如下：Pareto图示例，2020/6/10，CATARCTR，11，日期：4月1日至7月31日，调查铸件总数：5000件，Pareto图，2020/6/10，CATARCTR，12，制作Pareto图的注意事项，把握问题的实质，从而确定“临界少数”。一般来说，这些因素按累积比率分为三类：a类因素：累积比率在0%至80%之间；乙类因素：累计比率在80%至90%之间；C类因素：累计比率在90%至100%之间。“其他”项目不能太大，否则分类不理想。2020/6/10，CATARCTR，13，结合使用帕累托图和因果图，采取对策分析改进前后的题目选择和比较中的问题，2020/6/10，CATARCTR，14，案例分析，影响不合格产品因素的帕累托图，2020年6月1日至7月31日，CATARCTR，15，2020/6/10，CATARCTR，16，产品因果图，2020/6/10，CATARCTR，21，直方图的作用，在表格中显示大量难以解释的数据，显示各种数值的相对频率，揭示数据的中心、波动和形状，快速澄清数据的潜在分布，为预测过程提供有利的信息，找出过程是否能满足客户要求，2020/6/10，CATARCTR，22，直方图的绘制步骤，清楚地测量过程的特征值，收集数据，计算范围数据，将其分组到频率分布表中， 绘制直方图，在图表上记录相关数据，2020/6/10，CATARCTR，23，直方图原始数据表(单位：mm)，2020/6/10，CATARCTR，24，直方图，2020/6/10，CATARCTR，25，常见直方图类型，2020/6/10，CATARCTR，26，常见直方图类型，标准类型：左右对称，最常见锯齿类型：数据分组过多，或测量读数峰值偏差不正确：产品CATARCTR，27，直方图和公差极限，2020/6/10，目录，28，直方图和公差极限，直方图满足公差要求(A)，条件无需调整(B)，应考虑减少波动直方图不满足公差要求(C)，应采取措施使平均值接近规范的中间值(D)，应采取措施减少波动(E)，同时采取措施(C)和(D)，2020/6/10，CATARCTR，29，检查表，检查表方法，2020/6/10，CATARCTR，30，核对清单的作用，收集数据，“与数据对话”简单有效，适用于关键工作领域的任何过程，整理这些过程的清晰信息，以更清楚地描述整个情况的事实，而不是每个成员的个人意见，2020/6/10，CATARCTR，31，使用核对清单的步骤，对观察到的事物或现象制定统一的规则，并决定由谁收集数据来确定数据的来源和范围。设计检查表收集数据，2020/6/10，CATACTR，32，检查表类型，过程分布检查表不合格项检查表缺陷位置检查表缺陷原因检查表，2020/6/10，CATACTR，33，过程分布检查表，2020/6/10。CATARCTR，34，不符合清单，2020/6/10，目录，35，缺陷原因清单，2020/6/10，目录，36，缺陷位置清单，2020/6/10，目录，37，控制图，通过统计方法设计的图表，用于测量、记录、评估和监控过程是否处于统计控制之下。控制图是由美国工程师休哈特提出的，所以也被称为休哈特控制图。2020/6/10，CATARCTR，38，控制图的组成，控制上限中心线和控制下限，2020/6/10，CATARCTR，39，影响过程波动的因素，常见原因，也称为偶然因素(因果因素)，都是大量客观存在的，是过程固有的，但对过程质量特性影响很小，不能被人消除。特殊原因，也称为异常因素(不同原因)，不是过程中固有的，但对过程的质量特性有较大的影响。原因查明后，就可以消除了。2020/6/10，CATARCTR，40，控制图方法的目的，是发现影响过程质量的现有的或潜在的异常因素，加以消除，使过程没有什么不同，即使过程达到统计上稳定的状态，也使过程可预测。2020/6/10，CATARCTR，41，休哈特控制图原理，3原理：在没有异常原因(只有偶因存在)的前提下，控制图上异常点的概率不超过0.27%。，2020/6/10，CATARCTR，42，控制图类型，测量值控制图，平均范围控制图，平均标准偏差控制图，中值范围控制图，单值移位范围控制图，计数值控制图，不合格品数控图，不合格品率控制图，不合格品数控图，不合格品数控图，不合格品数控图，2020/6/10，CATARCTR，43，常规测量值控制图的控制线计算公式，以下是总结：1。收集数据2。画出图3。计算和分析控制极限4。在图5上画出分析控制极限和中心线。分析图6中的R和Xbar。分析特殊原因。采取措施消除它。7.重新收集数据，重复步骤1至5，直到R图和Xbar图正常。可以认为这个过程没有什么不同。此时的控制极限可用作控制的控制极限。8.分析过程能力。9.维护流程并持续改进。2020/6/10，CATARCTR，46，用于分析的控制图数据表，2020/6/10，CATARCTR，47，用于分析的控制图，2020/6/10，CATARCTR，48，用于移除异常数据后补充收集的数据表，2020/6/10，CATARCTR，49，用于移除异常数据后补充收集的控制图，2020/6/10，CATARCTR，50，控制图的控制极限，Xbar 控制图判别标准(二)，2020/6/10，CATAR CTR，54，绘制和应用控制图时应注意，应首先绘制R图。 只有当R图稳定且异常时，流程才会显示“受控”状态R图，反映数据的组间波动。条形图反映了组内数据的波动。只有当r图稳定且没有异常，并且过程达到“受控”状态时，过程能力的分析才有意义。2020/6/10，catarcr，55，process capability and process capability index Cp，process capability:反映流程处理的内部一致性，用6表示(值越小越好)，取决于影响流程的人、机器、材料、方法、环等因素。与公差无关的过程能力指数：指过程的加工质量满足技术要求的能力。其计算公式为：2020/6/10，CATARCTR，56，过程能力评估，2020/6/10，CATARCTR，57，过程能力指数与偏差Cpk，过程能力指数与偏差Cpk公式：K为偏差，当k1时，指定Cpk=0，2020/6/10，CATARCTR，58，以Cp和Cpk表示的合格率(%)，2020/6/10，CATAR CTR，59在质量改进活动中，经常要研究两个随机变量之间的关系，通过观察得到的两个变量的一系列对数数据点在X-Y坐标系中一个一个地绘制出来，从而可以看出这两个变量是否线性相关。如果这两个变量是线性相关的，那么这两个变量可以被预测或控制。2020/6/10，CATARCTR，60，六种形式的散点图，(a)X和y强正相关，(b)X和y弱正相关，(c)X和y强负相关，(d)X和y弱负相关，(e)X和y不相关，(f)X和y非线性相关，2020/6/10，CATARCTR，61，散点图，2020/6/10，CATARCTR，62，在散点图的情况下， 2020/6/10，CATARCTR，65，散点图单变量线性回归方程，其中：2020/6/10，CATARCTR，66，散点图相关分析案例，2020/6/10，CATARCTR，67，压力和厚度散点图，2020/6/10，CATARCTR，68，压力和厚度回归线，2020/6/10，CATARCTR，69，分层方法的概念，所谓的分层方法石川老师多次强调，没有分层数据，质量管理就不能做好。2020/6/10，CATARCTR，70，压条法的特点，压条法不是单独使用，而是与直方图、帕累托图、控制图等工具相结合。，2020/6/10，CATARCTR，71，分层方法，根据操作者分层，根据操作方法分层，根据机器设备分层，根据原材料分层，根据操作环境分层，2020/6/10，CATARCTR，72，分层方法应用步骤，收集数据，根据不同目的选择分层标记，对数据分层，根据层对数据分类，并绘制统计分析图，例如分层直方图、排列图或控制图，2020/6/10，CATARCTR，73，2020/6/10，CATARCTR，74，钢板弹簧裂纹的因果图，2020/6/10，CATARCTR，75，现状分析：因果图(如上)在同一炉中淬火小型拖拉机的钢板弹簧(A1)和中型拖拉机的钢板弹簧(A2)。这两种产品只有不同的形状，所用的原材料也是一样的。淬火中使用的填料不同。小型拖拉机对钢板弹簧(A1)的需求每天增加两班(B1，B2)。每班两批钢板弹簧的裂纹特征可用钢板弹簧的硬度来表示。收集前16天的数据：a)考虑到炉中心和炉壁之间的大温差，每次淬火后从炉中心(P1)和炉壁(P2)取一个样品。测量其硬度b)对淬火后的所有板簧进行检查，并测量有裂纹的板簧的硬度c)硬度标准的技术要求是：350 HB 460 HB，2020/6/10，catalctr，76，硬度测量结果，2020/6/10，catalctr，77，板簧硬度总直方图，总直方图表明产品硬度接近正态分布。所有样品的硬度均在技术要求规定的范围内，但有些硬度较高的样品有条纹状裂纹，虽然其硬度在规定范围内，2020/6/10，CATARCTR，78，裂纹片簧的硬度直方图，所有裂纹片簧均为A1型。这种钢板弹簧用于小型拖拉机。裂纹钢板弹簧的硬度超过440Hb(硬度分布)。2020/6/10，CATARCTR，79，按钢板弹簧类型(A)分层的硬度直方图，用于小型牵引车的A1型钢板弹簧的平均硬度越来越大。由于所有开裂的钢板弹簧都是A1型，当前的加工方法可能不适用于中型牵引车中使用的A1型钢板弹簧。A2型板簧的硬度分