品管七手法(简体)ppt课件

1、品管七大手法学习与运用.推行品管，始于教育，终于教育.讲 授 内 容：第一章 数据与图表第二章 查检表第三章 层别法第四章 柏拉图法第五章 特性要因图法第六章 分布图第七章 直方图第八章 控制图. 原 因 现 象例一：有人经过塑胶部摔倒，主管立刻赶到现场，发现地上有油请问这属于什么？例二：部门主管向他反响，近期任务忙？希望可以添加人手，请问他会如何回答？为什么有人会摔倒？.第一章 数据与图表.一.何谓数据? 就是根据丈量所得到的数值和资料等现实.因此构成数据最重要的根本观念就是:数据=现实二.运用数据应留意的重点: 1.搜集正确的数据 2.防止客观的判别 3.要把握现实真相.三.数据的种类 A

2、.定量数据:长度.时间.分量等丈量所得数据,也称计量值;(特点延续不延续)以缺陷数,不良品数来作为计算规范的数值称为计数值.(特点离散性数据) B.定性数据:以人的觉得判别出来的数据,例如:水果的甜度或衣服的美感.四.整理数据应留意的事項 1.问题发生要采取对策之前,一定要有数据作为根据 2.要清楚运用的目的 3.数据的整理,改善前与改善后所具备条件要一致 4.数据搜集完成之后,一定要马上运用.第二章 查检表.一.何谓查检表? 为了便于搜集数据,运用简单记号填记并予统计整理,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。(用来检查有关項目的表格)二.查检表的种类 查检表以任务的种类

3、或目的可分为记录用查检表、重点检用查检表两种。.三、分类: 记录用、点检用(1) 记录用(或改善用)查检表主要功用在于根据搜集之数据以调查不良項目、不良缘由、工程 分布、缺陷位置等情形.其中有: (a)缘由别、机械别、人员别、缺陷别、不良項目别 (b)位置别(2) 点检用查检表,主要功用是为要确认作业实施、机械配备的实施情形,或为預防发生不良事故、确保平安时运用如:机械定期保養点检表、登山配备点检表、不平安处所点检表.四、 查检表的作法(1) 明确目的-未来要能提出改善对策数据,因之 必需把握现状解析,与运用目的相配合(2) 处理查检項目-从特性要因图圈选的46項决议之(3) 决议抽检方式-全

4、检、抽检(4) 决议查检方式-查检基准、查检数量、查检时间与期间、查检对象之决议、并决议搜集者、记录符号(5) 设计表格实施查检.五.查检表的运用数据搜集完成应马上运用,首先察看整体数据能否代表某些现实?数据能否集中在某些項目或各項目之间有否差别?能否因时间的经过而产生变化?另外也要特别留意周期性变化的特殊情況. 查检表统计完成即可利用QC七大手法中的柏拉图加工整理,以便掌握问题的重心.查检表操作者不良种类 月 日月 日A尺寸缺点材料其他B尺寸缺点材料其他.第三章 层别法一.何谓层别法? 层别法就是针对部门别.人别.任务方法别.设备.地点等所搜集的数据,按照它们共同的特征加以分类.统计的一种分

5、析方法.也就是为了区别各种不同缘由对结果的影响,而以个别缘由为主,分别统计分析的一种方法.二、层别的对象与項目2.1 时间的层别 小时别、日期别、周别、月别、季节别.等. 例 : 制程中溫度的管理就常以每小时来层别.2.2 作业员的层别班别、操作法别、熟练度别、年龄别、 性别、 教育程度别.等. 例 : A班及B班的完废品质量层别.2.3 机械、设备的层别场所别、机型别 、年代别 、工具别 、 編号别、速度别.等. 例 : 不同机型消费一样产品以机型别来分析其不良率. 2.4 作业条件的层别 溫度别、 湿度别、压力别 、天气别 、 作业时间别、作业方法别 、测定器别.等. 例 : 对溫度敏感的

6、作业現场所应记录其溫湿度,以便溫湿度变化时能层别比较.二、层别的对象与項目 2.5 原资料的层别 供应者别、 群体批别、制造厂别 、产地别 、材质别、大小类别、贮藏期间别、成分别. 等. 例 : 同一厂商供应的原资料也应做好批号别,領用时均能加以层别,以便了解各批原料的质量, 甚至不良发生时更能迅速采取应急措施,使損失达最小的程度. 2.6 测定的层别 测定器别、测定者别、测定方法别.等. 2.7 检查的层别 检查员别、检查场所别、检查方法.等. 2.8 其他 良品与不良品别、包装别、搬运方法别.等.三.层别法的运用活用层别法时必須记住三个重点:1.在搜集数据之前就应运用层别法 在处理日常问题

7、时,经常会发現对于搜集来的数据必須浪費相当多的精神来分类,并作再一次的统计任务.在得到不适宜的数据,如此又得重新搜集,費时又費力.所以在搜集数据之前应该思索数据的条件背景以后,先把它层别化,再开场搜集数据.(在做查检时,思索适当分类).2.QC手法的运用应该特别留意层别法的运用. QC七大手法中的柏拉图.查检表.分布图.直方图和控制图都必須以发現的问题或缘由来作层别法. 例如制造柏拉图时,假设设定太多項目或设定項目中其他栏所估的比例过高,就不知道问题的重心,这就是层别不良的缘由.别外直方图的双峰型或高原型都有层别的问题.三.管理任务上也应该活用层别法 这是一張营业方案与实践比较图,可以知道营业

8、成果来达成目的,假设在管理任务上就用层别法的概念先作分类的任务,以商品别作业绩比较表,可查出那种商品出了问题.如再以营业单位别销售落后业绩产品的层别化再比较即可发現各单位对这种产品的销售情况.如对业绩不理想的单位,以营业人员别化即可发現各营业人员的情况,如此问题将更加以明确化. 以上的阐明中可以发現管理者为了探求问题的真正缘由,分别运用了商品别,单位别.人别等层别手法,使得间題更清楚,这就是层别法的观念.第四章柏拉图一.柏拉图的制造方法1.决议不良的分类項目2.决议数据搜集期间,并且按照分类項目搜集数据.3.记入图表纸并且依数据大小陈列书出柱形.4.点上累计值并用线连结.5.记入柏拉图的主題及

9、相关资料.二.柏拉图的运用1.掌握问题点2.发現缘由3.效果确认三.制造对策前.对策后的效果确认时应留意以下三項1.柏拉图搜集数据的期间和对象必須一样2.对季节性的变化应列入思索3.对于对策以外的要因也必須加以留意,防止在处理主要缘由时影响了其他要因的忽然添加.第五章 特性要因图一.何谓特性要因图? 一个问题的特性遭到一些要因的影响时,我們将这些要因加以整理,成为有相互关系而且有条理的图形,这个图形称为特性要因图.由于外形就像鱼的骨头,所以又叫做鱼骨图.二.用发散整理法制造特性要因图1.决议问题或质量的特征2.尽能够找出一切能够会影响结果的要素3.找出各种缘由之的关系,在鱼骨图中用箭头聯接4.

10、根据对结果影响的重要程度,标出重要要素5.在鱼骨图中标出必要信息此方法包括两項活动:一找缘由;二系统整理出这些缘由留意事項: 1.严禁批判他人的想象和意見. 2.意見愈多愈好. 3.欢迎自在奔放的想象. 4.順著他人的创意或意見开展自已的创意.三.用邏輯推理法制造特性要因图1.确定质量的特征2.将质量特性写在纸的右側,从左至右书一箭头(主骨),将结果用方框框上.3.列出影响大骨(主要缘由)的缘由,也就是第二层次缘由作为中骨,接著列出第三层次缘由4.根据对结果影响的重要程度,标出重要要素5.在鱼骨图中标出必要信息留意事項:利用5个为什么进展追踪缘由.三.特性要因图的运用1.问题的整理2.清查真正

11、的缘由3.寻觅对策4.教育訓练 四.绘制特性要因图应该留意的事項:1.绘制特性要因图要把握脑力激激盪法的原則, 让一切的成员表达心声2.列出的要因应給予层别化3.绘制特性要因图时,重点应放在为什么会有这样的缘由,并且按照5W1H的方法. WHY:为什么必要; WHAT:目的何在; WHERE:在何处做; WHEN:何时做; WHO:谁来做; HOW:如何做.所谓5 1 就是WH.特性要因图的思索原則一、脑力激荡法 四原則: 1.自在奔放 2.意見越多越好 3.严禁批判他人 4.搭便车二、5W1H法(WHAT HERE WHEN WHO WHY HOW) 三、5M法(MAN、MACHINE、MA

12、TERIAL、METHOD、 MEASUREMENT)四、系统图法.特性要因图书法一、决议问题的特性二、书一粗箭头,表示制程为什么飯菜不好吃 ？.特性要因图之书法三、缘由分类成几个大类,且以 圈起来-中骨四、加上箭头的大分枝,约60插到母线-子枝 资料方法鍋子人为什么飯菜不好吃 ？.特性要因图之书法五、寻求中、小缘由,并圈出重点时间资料人方法鍋子为什么飯不好吃？不熟练.为何交貨延遲制造人金額物品交貨沒有消费方案配合沒有式样消费条件不好訂貨情报掌握不确实沒有交貨意议利潤低运送本钱高庫存平安量低方法不明确存放位置缺乏一方面的决议交貨期短数量少,沒有交貨方案找 原 因特性要因图.第六章 分布图一.何

13、谓分布图? 就是反相互有关连的对应数据,在方格纸上以纵轴表示结果,以橫轴表示缘由;然后用点表示出分布形状,根据分布的形状来判别对应数据之间的相互关系. 这里讲的数据是成双的,普通来说成对数据有三种不同的对应关系. 1.缘由与结果数据关系. 2.结查与结果数据关系. 3.缘由与缘由数据关系.二.分布图制造的四个步驟:1.搜集相对应数据,至少三十组上,并且整理写到数据表上.2.找出数据之中的最大值和最小值.3.书出纵轴与橫轴刻度,计算组距.4.将各组对应数据标示在座标上.分布图的研判一来般来说有六种形状.1.在图中当X添加,Y也添加,也就是表示缘由与结果有相对的正相关,如以下图所示:分布图的研判X

14、Y0.2.分布图点的分布较广但是有向上的傾向,这个时候X添加,普通Y也会曾加,但非相对性,也就是就X除了受Y的要素影响外,能够还有其他要素影响著X,有必要进展其他要因再调查,这种形状叫做似有正相关称为弱正相关XY0.3.当X添加,Y反而减少,而且形状呈現不断线开展的現象,这叫做完全負相关.如以下图所示:Y0X.4.当X添加,Y减少的幅度不是很明原,这时的X 除了受Y的影响外,尚有其他要素影响X,这种形状叫作非原著性負相关,如以下图所示:Y0X.5.假设分布点的分布呈現杂乱,沒有任何傾向时,称为无相关,也就是说X与Y之间沒有任何的关系,这时应再一次先将数据层别化之后再分析,如以下图所示:Y0X.

15、6.假设X增大,Y也随之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而开场减少,因此产生分布图点的分布有曲线傾向的形状,称为曲线相关,如以下图所示:Y0X.第七章 直方图一.何谓直方图? 直方图就是将所搜集的数据.特性质或结果值,用一定的范围在橫轴上加以区分成几个相等的区间,将各区间內的测定值所出現的次数累积起来的面积用柱形书出的图形.二.直方图的制造步驟: 1.搜集数据并且记录在纸上. 2.找出数据中的最大值与最小值. 3.计算全距. 4.决议组数与组距. 5.决议各组的上组界与下组界. 6.决议组的中心点. 7.制造次数分配表. 8.制造直方图.三.直方图名詞解释1.求全距:在一切数据中的最大值与最

16、小值的差2.决议组数 组数过少,虽可得到相当简单的表格,但卻失去次数分配的本质;组数过过多,虽然表列详尽,但无法到达简化的目的.(异常值应先除去再分组).分组不宜过多,也不宜过少,普通用数学家史特吉斯提出的公式计算组数,其公式如下:K=1+3.32 Lgn普通对数据之分组可參考下表:数据数组数50100610100250712250个以上1020.3.组距组距=全距/组数组距一股取5,10或2的倍数4.决议各组之上下组界最小一组的下组界=最小值-测定值之最小位数/2,测定值的最小位数确定方法:如数据为整数,取1;如数据为小数,取小数所准确到的最后一位(0.1;0.01;0.001)最小一组的上

17、组界=下组界+组距第二组的下组界=最小一组的上组界其他以此类推.5.计算各组的组中点各组的组中点=下组距+组距/26.作次数分配表将一切数据依其数值大小划记号于各组之组界,內并计算出其次数7.以橫轴表示各组的组中点,从轴表示次数,绘出直方图.实例1 某电缆厂有两台消费设备,最近,经常有不符合規格值(210g)异常产品发生,今就A,B两台设备分别测定50批产品,请解析并回答以下回題: 1.作全距数据的直方图. 2.作A,B两台设备之层别图 3.敘述由直方图所得的情报.搜集数据如下:A设备 B设备201791681651831561481651521611681881841701721671501

18、50136123169182177186150161162170139162179160185180163132119157157163187169194178176157158165164173173177167166179150166144157162176183163175161172170137169153167174172184188177155160152156154173171162167160151163158146165169176155170153142169148155.解:1.全体数据之最大值为194,最小值为119 根据阅历值取组数为10 组距=(194-119)/1

19、0=7.5 取8 最小一组的下组界=最小值-测定值之最 小位数/2 =119-1/2=118.5 最小一组的上组界=下组界+组距 =118.5+8=126.5.作次数分配表序号组界组中点全体A设备B设备次数次数次数1118.5126.5122.5222126.5134.5130.5113134.5142.5138.5444142.5150.5146.58175150.5158.5154.5172156158.5166.5162.5218137166.5174.5170.5231678174.5182.5178.5141319182.5190.5186.59910190.5198.5194.51

20、1合计1005050.2.全体数据之直方图SL=SU=210.2.作A设备之层别直方图SL=SU=210.3.B设备之层别图SU=210SL=.項目全体A设备B设备形状稍偏左正常稍偏左分布中心与規格中心值相比较,稍为偏左,若变动大,則有超出規格下限全部在規格界限內,沒有不良品出現分布 中習与規格中心值相比较,稍为偏左,若变动大,則有超出規格下限的可能B设备可能发生超出規格下限的可能,因此,有必要加以改善,使数据平均值右移到規格中心.A设备若能使CP值再小,則将更好.4.结论.直方图例NO组界组中心点次数1119.5126122.7532126132.5129.25113132.5139135.

21、75104139145.5142.25305145.5152148.75216152158.5155.25117158.5165161.75118165171.5168.253.下限SL130上限SL180.四.如何根据图案的分布形状判别1.如图中原示中间高,两边低,有集中的趋势,表示規格.分量等计量值的相关特性都处于平安的形状之下,制品工程情况良好.如以下图所示:.2.如图中原示缺齿形图案,图形的柱形高低不一呈現缺齿形状,这种情形普通就来大都是制造直方图的方法或数据搜集(丈量)方法不正确所产生.如以下图所示:.3.如下图为绝壁形,另外一边拖著尾巴,这种偏态型在实际上是規格值无法获得某一数值以

22、下所产生之故,在质量特性上并沒有问题,但是应检讨尾巴拖長在技术上能否可接受;例治工具的松动或磨損也会出現拖尾巴的情形.如以下图所示:.4.双峰型有两种分配相混合,例如两台机器或两种不同原料间有差别时,会出現此种情形,因测定值受不同的缘由影响,应予层别后再作直方图.5.离散型 测定有錯误,工程调理错误或运用不同原材所引起,一定有异常原存在,只需去除,即可制造出合規格的制品.6.高原型不同平均值的分配混合在一同,应层别之后再作直方图.五.与規格值或规范值作比较1.符合規格 A.理想型:制品良好,才干足夠.制程才干在規格界限內,且平均值与規格中心一致,平均值加减4倍规范差为規格界限,制程稍有变大或变

23、小都不会超越規格值是一种最理想的直方图.B.一則无余裕:制品偏向一边,而另一边有余裕很多,假设制程再变大(或变小),很能够会有不良发生,必須设法使制程中心值与規格中心值吻合才好.C.两側无余裕:制品的最小值均在規格內,但都在規格上下两端內,且其中心值与規格中心值吻合,虽沒有不良发生,但假设制程稍有变动,说会有不良品发生之危险,要设法提高制程的精度才好.2.不符合規格A.平均值偏左(或偏右) 假设平均值偏向規格下限并伸展至規格下限左边,或偏向規格上限伸展到規格上限的右边,但制程呈常态分配,此即表示平均位置的偏向,应对固定的设备,机器,缘由等方向去清查.上限下限.B.分散度过大:实践制程的最大值与

24、最小值均超越規格值,有不良品发生(斜线規格),表示规范差太大,制程才干缺乏,应针对人员,方法等方向去清查,要设法使产品的变异縮小,或是規格訂的太严,应放宽規格.下限上限.C.表示制程之消费完全沒有按照規格去思索,或規格訂得不合理,根本无法到达規格.下限上限.六.直方图在运用上必須留意事項1.直方图可根据由形图按分布外形来察看制程能否正常.2.产品規格分布图案可与规范規格作比较,有多大的差别.3.能否必要再进一步层别化.第八章 控制图 从每日消费的产品线中所测得的零乱数据中,找出经常发生和偶尔发惹事故的数据,以便协助找出问题缘由,这就是非依托控制图不可. 控制图分为两大类,本文每一类举一例进展讲

25、解.一.计量值控制图作为控制制程的计量值控制图,一方面以平均数控制图控制平均数的变化,以全距控制其变异的情形.本节将介紹平均数与全距控制图,将就控制图在制程中的每一步详加描画. 计量值控制图的种类如下:数据名称管制图计量值平均数与全距管制图XR管制图平均数与标准差管制图X S管制图个别值管制图X管制图.实例:平均数与全距控制图某厂制造全铜棒,为控制其质量,选定內径为控制項目,并决议以X-R控制图来控制该制程的內径量度,并于每小时随机抽取5个样本测定,共搜集最近制程之数据125个,将其数据依测定順序及消费时间陈列成25组,每组样本5个,每组样数5个,记录数据如下:样本组X1X2X3X4X5140

26、403843412404239393934239414340440403942415423942434064341414041743383742418374343354094039424144.样本组X1X2X3X4X5103941413638114044424039124338394142133840363941143635393839154039403948164246464747173640434143183739403842194037393943204740393640214037404342.样本组X1X2X3X4X522393939404523313335393524404040

27、4142254644414139样本组12345678各组平均数40.439.84140.441.241.241.239.6全距53434268样本组1011121314151617各组平均数394140.638.837.441.245.640.6全距55554957.样本组1819202122232425各组平均数39.239.640.440.440.434.640.642.2全距561166827计算如下:X=40.264 R=5.查系数表,当N=5时,D4=2.115,D3=0.X控制图上下限:CL= =40.264UCL= + =43.4249LCL= - =37.1031.R控制图上

28、下限:CL= =5.48UCL= =11.5867LCL= =0.UCL=43.4CL=40.6LCL=37.10.R控制图UCL=11.59CL=5.40LCL=0.分析结论在控制图中有第16个及第23个样本组的点分别超出控制上限及控制下限,表示制程平均发生变化,而R控制图并无点超出界限或在界限上,表示制程变异并未增大.二.计数值控制图 1.何谓计数值? 商品制造的质量评定规范有计量型态,例如:直径,容量;然而有些质量特性定义为良品或不良品将更合理.所谓计数值就是可以计数的数据,如不良品数,缺陷数等. 2.计数值控制图的类型 数据名称管制图计数值不良率管制图P管制图不良个数管制图PN管制图缺

29、点数管制图C管制图单位缺点数管制图U管制图.P控制图实例运用条件:1.产品不是良品就是不良品2.抽样放回3.彼此独立进展 样品不良率计算公式为: P=规范差公式为: S=.上下限计算公式如下:控制上限(ucl): = +3 ( 为平均不良率,n为样本数) 中心线(cl) : 控制下限(lcl) = -3 假设下限计算结果能够为負数,由于二項分配并不对称,且其下限为零,故当控制下限出現小于零的情況,应取0表示.平均不良率运用加權平均数来计算(用不良数总数与全体的样本总数之比).例: 寶光厂消费的MOUSE用的包装袋,检验其底部能否有破損即包装为不良品,取30个样本,每个样本数为50个,这些样本是

30、在机器每天三班制的延续任务每半小时取一次而得. 样本数不良数样本数不良数样本数不良数1811521102161224221839131223154141472415510151325266121692617715176271288185286910191329810520113010.计算结果如下:平均不良率P= =0.233(CL)用P当真实过程不合格的估计值,可以计算控制上限和下限,如下: UCL=P+3 =0.412 LCL=P- 3 =0.054.P控制图如下:UCL=0.41UCL=0.23UCL=0.05.针对控制图进展分析 由控制图中我們可以发現来自样本12及25的两点超出控制上

31、限,故制程是在非控制形状,必須进一步讨论能否有异常缘由.分析样本12得知,在这半小时里,有一批新进的包装袋被运用,所以这异常的現象是由于新原料参与引起.而在样本25那半小时,有一个沒有阅历的员工在操作此机器,而使样本25有这么高的不良率. 現在将超出控制界限的两个点刪除掉,重新计算控制界限,控制以后的制程,其控制中心线及上.下限为 .不是控制图的选擇数据性质计量值计数值样本大小N=?数据系不良数或缺陷数N=1N2CL性质?N=?管制图X_XN=25N10缺陷数不良数N能否相等?是不是单位大小能否一样?是XR管制图RX管制图管制图管制图nC管制图XXRmp管制图pn管制图 .三.控制图的判别控制

32、形状,意指制程安定,控制形状也称安定形状.我們无法知道制程的真正形状,只能对制程的某种特性值搜集数据,将其绘在控制图上,由控制图来察看制程的形状.在断定制程能否处于控制形状,可利用以下基准:1. 控制图的点沒有逸出界外.2.点的陈列方法沒有習性,呈随机現象.在正常控制的形状下,控制图上的点子应是随机分布,在中心线的上下方约有同数的点,以中心线近旁为最多,离中心线愈远点愈少,且不能够原示有規則性或系统性的現象.归纳得到下面两种情形: .1.控制图上的点,大多数集中在中心线附近,少数 出現在控制界限附近,且为随机分布.2.普通控制图上的点,25点中有0点;35点中有1点以下;100点中 有2点以下

33、,超出控制界限外时,可称为平安控制形状.以上两点仅是作为一个參考,各位同仁应在实践中 灵敏运用.实践分析.3点中有2点在A区.延续9点在C区或C区以外.延续6点遞增或遞减.14点上下交替.5点中有4点在B区.15点在C区中心线上下.8点在中心线两側,但无一在C区. 非随机控制界限內的断定利用点的排法断定能否处在控制形状,可根据以下法則: 1.点在中心线的一方延续出現. 2.点在中心线的一方出現很多时. 3.点接近控制界限出現时. 4.点继续上升或下降时. 5.点有周期性变动时. .连串延续七点或八点在中心线与控制上限或中心线与控制下限之间的型误关差的机率是约为( )8=0.0039,在如此小的机率竟会出現,可想像有异常缘由发生,在中心线的上方或下方出現的点较多如下: 1.延续11点以上至少有10 点 2.延续14点以上至少有12 点 3. 延续17点以上至少有14 点 4. 延续20点以上至少有16点.点子出現在控制界限附近,三倍规范差与二倍规范差间.1.延续3点中有2点.2.延续7点中有3点.3.延续10点中有4点控制图中的点的趋势傾向延续6点以上不断上升或不断下降,趋势是以向某一个方向延续挪动,而趋势傾向的