品质管理技巧及改善方法完整版

1、课程安排课程安排统计基础知识1调查表2分层法3因果图5直方图6控制图7排列图4散点图81、统计技术基础知识统计技术基础知识统计技术统计技术统计数据及分类统计数据及分类总体和样本总体和样本抽样方法抽样方法统计特征数统计特征数质量波动质量波动统计技术 所谓统计技术，就是指有目的地收集整理和分析数据 过程中所运用的方法，以概率论为理论基础，以计算机软件为主要工具，以随机变量为主要对象发展起来的一门应用数学分支。如何在质量管理体系中运行应用统计技术 1、高层管理者应掌握基本的统计概念。 2、关于程序文件与作业指导书。 3、具体应用步骤 Plan：选择课题选择课题 现状调查现状调查 设定目标设定目标 分

2、析原因分析原因 要因分析要因分析 制定对策制定对策 Do：实施对策实施对策 Check ：效果检查效果检查 Action ：巩固措施巩固措施 总结并作下一步打算总结并作下一步打算APCDAPCD新的水平新的水平原有水平原有水平产品质量波动 正常波动： 随机原因(普通原因)引起的， 产品生产过程 固有的， 不可消除， 影响较小 异常波动 系统原因(特殊原因/可查明原因)引起， 一般可查明， 一旦出现，影响显著质量波动的原因 人(man) 机器设备(machine) 原材料(material) 方法(method) 测量(measure) 环境(environment)质量波动源质量波动源统计数据

3、及分类 计量数据 1. 可以测量 2. 可以连续取值 3. 服从正态分布 计数数据 1. 不能连续取值 2. 分类：计件数据与计点数据 3. 计件数据服从二项分布 4. 计点数据服从泊松分布总体和样本统计学中的总体和样本关系总体总体样本样本抽样抽样推断推断统计总体和样本的特征大量性大量性差异性差异性同质性同质性统计样本的基本特征统计样本的基本特征1 1、随机性、随机性2 2、代表性、代表性3 3、推断性、推断性总体、样本和数据的关系正态分布正太分布曲线中间高；两边低中间高；两边低左右对称；延伸左右对称；延伸至无穷至无穷正态分布的特点 曲线以x=这条直线为轴，左右对称； 曲线与横坐标轴所围成的面

4、积等于1 ，其中在3范围内的面积占99.73% ； 2为95.45% 为68.27% 对的正偏差和负偏差概率相等； 靠近的偏差出现概率较大，远离的偏差出现概率小； 在远离一定范围以外的偏差，其出现概率是很小的； 在处曲线形成拐点，即标准偏差是由对称轴（x=）至拐点的距离。正态分布的参数正态分布表及其用法 我们把=0，=1的正态分布称为标准正态分布,记为 U N(0,12)。其概率密度函数为： 是将非标准正态分布 化为标准正态分布 的公式，称为“一般正态随机变量的标准化”公式，对于具体的u(u0),可由表查得相应的(u) 的值。正态分布表及其用法随机抽样方法 简单随机抽样 也称纯随机抽样，是直接

5、从总体的N个单位产品中完全随机地抽取n个单位产品，并使总体中每一个单位产品都有同等被抽中的机会，是符合随机原则的最简单、最基本的抽样方式。 分层抽样 也称类型抽样，是将总体的N个单位划分为性质不同的子总体，并按一定的比例从各层中抽取样本，构成样本量。 系统抽样 也称等距抽样，是将总体中N个单位产品系统排列编号（1-N），等分成n段，每段含k个产品，且N=nk，然后在第一段的k个单位产品中随机抽取一个单位产品，以后每隔k个单位产品抽取一个单位产品构成的样本。不同抽样方法的比较抽样方法优点缺点简单随机抽样抽样误差小抽样手续繁杂分层抽样样本代表性好，抽样误差小抽样手续复杂系统抽样操作简便，不易出现差

6、错不适合周期性变化场合统计特征数统计特征数2、调查表、调查表调查表的定义、意义调查表的定义、意义调查表的制作方法调查表的制作方法调查表的基本要素调查表的基本要素调查表的类型调查表的类型调查表的种类调查表的种类调查表 定义 用来系统的收集资料和积累数据，使用简单记号填记并统计整理，以作进一步分析或作为核对、检查之用而设计的一种表格或图表。 意义 掌握质量管理的第一手资料 初步统计技术分析的依据 与生产过程同步完成 着重于质量改进和QC应用 系统完成数据的积累，完善技术档案调查表的种类1.记录用调查表 定义：用于掌握问题发生的分布状况，分布不良或缺点发生地属性及数量，并将此现象予以登记。 A ：计

7、数值用调查表 B ：计量值用调查表2.点检用调查表 定义：将应点检的项目事先决定好记于表上，并据以点检确认。一、计数值用检查表星期一星期二星期三星期四星期五星期六合计尺寸不符10567331毛边211127加工错误6325218形状不良2114表面伤痕612110其他23319小计285131311979二、计量值用调查表查检规格：中心厚度（mm）查检结果小计3.053.45333.453.85883.854.2515154.254.6522合计28三、点检用调查表点检项目点检内容点检结果备注刹车箱开闭器关闭机构状态良好端子是否松弛良好保险丝是否良好良好有无把手绝缘物良好按钮是否有指示良好选择

8、器开关动作试验状态良好切断开关螺母是否锁紧良好接点接触状态良好调查表的制作方法1.明确目的：将来要能提出改善对策、数据，因此必须把握现状，进行解析，与使用目的相配合。2.解决调查项目：从特性要因图全（因果）圈选。3.决定抽检方法：全检或抽检4.决定查检方式：查检数量、时间、对象等。5.设计表格实施查检调查表的基本要素 调查者 调查时间和地点 调查对象 调查项目 调查数据的采集和计算口径 调查方式注意事项 调查表填写一般在现场同步完成 由生产班组或现场技术人员填写，不可以事后补填，更不可提前杜撰。 准确记录数据，可不作为绩效考核依据 在应用过程中不断修订完善，成为成熟生产记录； 计算机汇总数据

9、进行阶段性统计分析 提出质量改进意见和质量改进策划4、排列图、排列图排列图的定义排列图的定义排列图的制作排列图的制作排列图分类排列图分类排列图注意事项排列图注意事项排列图的作用排列图的作用排列图的定义 排列图又称柏拉图或主次因素分析图法，是意大利经济学家柏拉图博士所发明，是根据收集的数据、项目，按其大小顺序，自左而右排列的图。 排列图由一个横坐标，两个纵坐标、几个按高低顺序排列的矩形和一条累计百分比折线组成。它将质量改进项目最重要到最次要进行排列而采用的一种简单的图示技术。排列图的作用 在生产过程中，影响产品质量的因素常常不止几个、几十个，在这些庞杂的众多因素中，迅速、准确地找出主要因素的最有

10、效方法就是排列图。它有利于企业抓住关键因素，用有限的资源解决更大的问题，取得更好的经济效益。使用排列图十分简单，依据“关键的少数和次要的多数”原理，先将影响产品质量的诸多因素罗列出来，再按照某种质量特性值或出现的频数从大到小进行排列并绘制排列图，根据质量特征值的大小和因素多少确定出关键因素。一旦确定出关键因素，就知道了有效改进质量的着手点。 -技巧点拨排列图的制作 选择要进行质量分析的项目以及数据的如何收集 设计一张数据记录表 将数据填入表中 制作排列用数据表 按数量从大到小排列顺序，将数据填入数据表中 画横坐标和纵坐标 在横轴上按频数大小画出矩形 画出累计百分比曲线 图示说明等选择要进行质量

11、分析的项目以及数据的如何收集 选题，确定要调查的问题，如不合格项目。 确定调查的时间段 确定哪些数据的必要的，以及数据的分类。 确定收集的方法实例选题：温度计损坏原因调查表调查时间段：2009110120091230确定数据的分析：损坏的方式、损坏的班组分布、损坏的时间段分布确定数据的分析方法：现场采用调查表完成设计一张数据记录表损害类型记号小计温度计倒插正正正野蛮使用正正正正正正温度计断线正正升温或降温过快导致炸裂正正正劣质温度计正其他正损害类型记号小计温度计倒插正正正16野蛮使用正正正正正正32温度计断线正正13升温或降温过快导致炸裂正正正15劣质温度计正7其他正5制作排列用数据表项目次数

12、累计频数累计百分比野蛮使用323236.4%温度计倒插164854.5%升温或降温过快导致炸裂156371.6%温度计断线137686.4%劣质温度计78394.3%其他588100%合计88排列图的分类u分析现象用排列图 质量：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修 成本：损失总数、费用 交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延 安全：发生事故、出现差错u分析原因用排列图 操作者：班次组别、年龄、经验、熟练情况 机器：机器、设备、工具、模具、仪器 原材料：制造商、工厂、批次、种类 作业方法：作业环境、工序先后、作业方法排列图注意事项 1.分类方法不同得到的排列图不同。通过不同的角度观察问题，把握问

13、题的实质，需要用不同的分类方法进行分类，以确定“关键的少数” 2.为了抓住关键的少数，在排列图上通常把累计比率分为三类：在0%80%间的因素为A类因素，也即主要因素；8%90%间的因素为B类因素，也即次要因素；在90%100%间的因素为C类因素，也即一般因素。 3.如果“其他”项所占的百分比很大，则分类不理想5、因果图、因果图因果图的定义因果图的定义因果图的制作因果图的制作因果图注意事项因果图注意事项因果图的定义 因果图又称鱼骨图（石川图），它是表示原因与结果关系的图形，通过对此图的绘制来寻找影响结果的各种原因。结果原因因果图的制作Step1:简明扼要阐明要解决的质量问题Steo2:找出可能发

14、生地原因主要类别Step3:把结果画在右边的矩形框中，然后把各类主要原因放在它的左边，以“结果”框输入Step4：寻找所有下一个层次的原因，画在相应的主枝上，并继续一层一层的展开下去Step5:从最高层次的原因（末端原因）中选取和识别少量（一般35个）看起来对结果有最大影响的原因（要因），并对它们进一步研究，如收集资料、论证、试验、采取措施和控制等分析原因要彻底，要针对结果，把原因一层一层展开，分析到能采取措施为止。因果图因果图的制作方法步骤一、决定问题或品质特性油炸棕榈油品质不良特性结果因果图的制作方法 步骤二、决定大要因油炸棕榈油品质不良人员机器物料环境方法因果图的制作方法 步骤四、决定影

15、响问题点的主因油炸棕榈油品质不良人员机器物料环境方法原油AV、POV较高 面团含水高 油炸锅漏水 热交换器故障 油锅不是不锈钢 不知操作标准 责任心不强 贮藏温度高 车间温湿度太高 油温标准太高 小克面生产太多 生产时加淋水 因果图注意事项 只能针对一个问题作一张因果图 与会者充分发表意见，找出可能存在的全部原因 将原因分析到可以直接采取对策的具体原因（末端原因） 对所有末端到现场逐个确认是否要因 一般只能分析到4层4、控制图、控制图控制图的定义控制图的定义控制图的制作及举例控制图的制作及举例控制图分类控制图分类控制图注意事项控制图注意事项控制图的原理控制图的原理控制图的研判控制图的研判控制图

16、的定义 又叫管理图，它是用来区分有系统原因引起的异常波动，或是由过程固有的随机原因引起的正常波动的一种工具。 控制图的基本模式图质量特性值UCLCLLCL抽样时间或样本组序号控制图原理3),(2Nx9973. 0)33(xPxx”3“样本编号3下控制限：3上控制限：)(中心线：LCLUCLx或CLxxxLCLxUCLx或CL3下控制限：3上控制限：)(中心线：x)(0 x3UCL3LCLxCLx33样本编号UCLLCLCLx3x3xx22)(xx3正正态态分布中，任一分布中，任一点点出出现现在在内内的概率的概率为为 P(-X +) = 68.27% 2内内的概率的概率为为P(-2X +2) =

17、 95.45% 3内内的概率的概率为为P(-3X +3) = 99.73%控制图的分类类别名称符号特 点适用场合计量值控制图均值极差控制图X-s最常用，判断过程是否异常的效果好，但计算工作量大适用于产品批量较大而且稳定正常的过程。中位数极差控制图X-R计算简便，但效果较差些，便于现场使用两极控制图LS一张图可同时控制均值和方差，计算简单，使用方便单值移动极差控制图XRs简便省事，并能及时判断过程是否处于稳定状态。缺点是不易发现过程分布中心的变化。因各种原因（时间费用等）每次只能得到一个数据或希望尽快发现并消除异常原因计数值控制图不合格品数控制图np较常用，计算简单，操作工人易于理解样本容量相等

18、不合格品率控制图p计算量大，管理界限凹凸不平样本容量可以不等缺陷数控制图U较常用，计算简单，操作工人易于理解，使用简便样本容量（面积或长度）相等单位缺陷数控制图C计算量大，管理界限凹凸不平样本容量（面积或长度）不等计量型和计数型的比较优点缺点计量型用于过程的控制，很灵敏，很容易调查事故发生地原因，因此可以预测将发生地不良状况；能及时并正确的找出不良原因，可使品质稳定，是最优的控制工具。在生产过程需要经常抽样并予以测定以及计算，且须标于控制图上较为麻烦而且浪费时间。计数型只在生产完成后，才抽取样本，将其区分为良品与不良品，所需数据能以简单方法获得；对于了解工厂整个品质情况非常方便。只靠此种管制图

19、，有时无法寻求发生不良情况的真正原因，而不能及时采取处理措施，以致延误时机。控制图的制作Step1:确定受控质量特性 选定的控制质量特性应是影响产品质量的关键特性。这些特性要能够计量（计数），并且技术上可以控制。Step2:选定控制图种类 计量型（均值极差图、均值标准差图、均值移动极差、中位数极差图）；计数型（ P不合格品率图、C缺陷数图、U单位缺陷图、np不合格数图）Step3:收集预备数据 确定样本数、样本量和抽样间隔。一般按采集的时间顺序将数据分为若干组，每组样本容量相同，数据总数不少于100（2025个子组数据）Step4:计算控制界限Step5:作控制图并标出各组的统计量Step6:

20、研究在控制界限以外的点子和在控制界限内排列不随机的点子并标明分析异常原因的状态。Step7:决定下一步行动。控制图名称控制图名称样样 本本 数数 k样样 本本 容容 量量 n备备 注注均值极差控制图中位数极差控制图两极控制图一般一般k=2025一般一般36 图的样本容量常取图的样本容量常取3或或5单值移动极差控制图K=20301不合格品数控制图不合格品率控制图一般一般k20251/p5/p缺陷数控制图单位缺陷数控制图尽可能使样本中尽可能使样本中缺陷数缺陷数C151、计量值控制图RxRxRx和Rx828. 2, 0,729. 0432DDA34. 609. 0729. 041. 648. 609

21、. 0729. 041. 641. 622RAxLCLRAxUCLxCL02 .009.0282.209.0图的控制界限为：同理，34RDLCLRDUCLRCLR平均值极差X1X2X3X4123-Dec8:50354032336.350.08211:30463736416.400.1031:45344034366.360.0643:45696468596.650.1054:20383444406.390.10627-Dec8:35424143346.400.0979:00444141466.430.0589:40334138366.370.0891:30485249516.500.04102:

22、50474336426.420.111128-Dec8:30384139386.390.03121:35373741376.380.04132:25403847356.400.12142:35383945426.410.07153:55504243456.450.081629-Dec8:25333529396.340.10179:25414029346.360.121811:00384428586.420.30192:35333237386.350.06203510.112130-Dec9:35384045376.400.082210:20394235406.390.

23、072311:35423939366.390.06242:00433635386.380.08254:25393843446.410.06测定值合合 计计样本组日期时间xR25.160 x19.2R41.6x09.0R表 1 (表中数据基本数据为6.00mm)RxxRxR6.306.406.506.6012345678910111213141516171819202122232425图 xxUCLxLCLx图RRUCLRLCLR-0.050.000.050.100.150.200.250.300.35图- Rx038. 0059. 2079. 0698. 4, 0,059. 2,500. 1时

24、4当31查表079. 012530. 019. 240. 622551. 665. 625.1622212dRDDd，An，mmRRRmmxxxdddd08. 0079. 034. 6038. 0500. 140. 646. 6038. 0500. 140. 640. 6RCLAxLCLAxUCLCL0038. 0018. 0038. 0968. 412DLCLDUCL图x图R6.306.426.546.66123456x34. 6xLCL46. 6xUCL40. 6xxxUCLxLCL0.000.050.100.150.20123456RRRUCL18. 0RUCL0RLCL08. 0RRx

25、0510152025303540tUCLLCL2、计数值控制样本数 不合格数 不合格率样本数 不合格数 不合格率n nPnPnp pn nPnPnp p1300120.041430030.01230030.011530000330090.031630050.017430040.0131730070.0235300001830080.027630060.0219300160.053730060.022030020.007830010.0032130050.017930080.0272230060.0210300110.03723300001130020.0072430030.0112300100

26、.0332530020.0071330090.03合计75007500138138样本号样本号)0 这种情况通常取(0005. 0300)018. 01 (018. 03018. 0)1 (3041. 0300)018. 01 (018. 03018. 0)1 (3018. 07500138npppLCLnpppUCLnppCLndndndnnnpppndp0) 1 ( 3039. 0300)017. 01 (017. 03017. 0) 1 ( 3npppLCLnpppUCLpCL0.0000.0100.0200.0300.0400.0500.06015913172125因为05101520

27、25303540t0LCL039. 0UCL036. 0UCL027. 0UCL010. 0p014. 0p017. 0p样本样本大小 不合格品数不合格品率编号nP np三月292385470. 0200. 008750. 0290. 012301451180. 0120. 011220. 0320. 010311935740. 0380. 009780. 0310. 011四月 12450420. 0170. 008690. 0300. 01221997390. 0200. 009630. 0310. 01152168520. 0240. 009240. 0300. 01261941470.

28、 0240. 009760. 0310. 01171962340. 0170. 009710. 0310. 01182244290. 0130. 009080. 0300. 01291238390. 0320. 012230. 0330. 009122289450. 0200. 008990. 0300. 012131464260. 0180. 011240. 0320. 010142061490. 0240. 009480. 0300. 012151667340. 0200. 010540. 0320. 010162350310. 0130. 008870. 0300. 0121923543

29、80. 0160. 008870. 0300. 012201509280. 0190. 011070. 0320. 010212190300. 0140. 009190. 0300. 0122226781130. 0420. 008310. 0290. 013232252580. 0260. 009060. 0300. 012261641620. 0380. 010620. 0320. 010271782190. 0110. 010190. 0310. 011281993300. 0150. 009640. 0310. 011292382170. 0070. 008810. 0300. 012

30、302132460. 0220. 009320. 0300. 012合计5051510470. 021npp)1(3npppUCL)1(3npppLCL)1(350515n1037np012.0nnpp0.0000.0100.0200.0300.0400.050三月29312681214162022262830p p020. 0pUCLLCL038. 0042. 0032. 0007. 0tpininninUCLLCLn018. 02678193550515113741037dndnnnppp009. 02000)018. 01 (018. 03018. 0) 1 ( 3027. 02000)

31、018. 01 (018. 03018. 0) 1 ( 3时，2000当20005 .20202550515npppLCLnpppUCLnmnn0. 0000. 0100. 0200. 030五月13591115171923252931)2000( nUCL)2000( nLCL018. 0p控制图的研判33公差上限公差上限TuTu公差下限公差下限T TL L控制上限控制上限UCLUCLUpper Control LimitUpper Control Limit控制下限控制下限LCLLCLLower Control LimitLower Control Limit中心线中心线CLCLCentr

32、al LimitCentral Limit1、受控状态图7 控制图的受控状态CLUCLLCLtx2、失控状态0.0000.0100.0200.0300.0400.0500.06015913172125控制图注意事项82谢谢！SPC常用术语解释常用术语解释名称解释平均值 （X）一组测量值的均值均值极差（Range）一个子组、样本或总体中最大与最小值之差最大与最小值之差（Sigma）用于代表标准差的希腊字母标准差(Standard Deviation)过程输出的分布宽度分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的量度量度，用希腊字母或字母s（用于样本标准差）表示。分布宽度（Sprea

33、d）一个分布中从最小值到最大值之间的间距最小值到最大值之间的间距中位数 x将一组测量值从小到大排列后，中间的值中间的值即为中位数。如果数据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。 单值（Individual）一个单个的单位产品或一个特性的一次测量一次测量，通常用符号 X 表示。名称解释中心线（Central Line）控制图上的一条线，代表所给数据平均值数据平均值。过程均值（Process Average）一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值，通常用 X 来表示。链（Run）控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上或之下的点点。它是分析是否存在造成变差的特殊原因的依据。

34、变差（Variation）过程的单个输出之间不可避免的差别不可避免的差别；变差的原因可分为两类：普通原因和特殊原因。特殊原因（Special Cause）一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。有时被称为可查明原因，它存在的信号是：存在超过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随机性的图形。图名称步 骤计 算 公 式备 注 图（1）计算各样本平均值（2）计算各样本极差Rixij第I样本中的第j个数据i1,2k; j=1,2n;max(xij)第i样本中最大值；min(xij)第i样本中最大值。 图（1）找出或计算出各样本的中位数（2）计算各样本极差Ri n为奇数时，第i样本中按大小顺序排

35、列起的数据列中间位置的数据 n为偶数时，第I样 本 中按大小顺序排列起的数据列中中间位置的两个数据的平均值LS图（1）找出各组最大值Li和最小值Si（2）计算最大值平均值 和最小值平均值（3）计算平均极差（4）计算范围中值M XRs图计算移动极差RsiPn图计算平均不合格品率（pn)i第i样本的不合格品数（各样本样本容量皆为n） P 图计算各组不合格品率pini第i样本的样本容量（各样本样本容量可以不等）C图计算各样本的平均缺陷数ci第i样本的缺陷数（各样本样本容量相等）U图计算各样本的单位缺陷数ui各样本样本容量不等RX RX iX ijijinjijixxRxnxminmax11 ijijininiinijxxRnxxxnxxm