质量管理七大手法的定义及实操

1、质量管理七大手法的定义及实操质量管理七大手法：特性要因图柏拉图查检表散布图层别法管制图直方图特性要因图1.1定义对于结果与原因间所期望之效果与对策之间的关系,以箭头连结,详细分析原因或对策的一种图形称为特性要因图.特性要因图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明,故又称石川图.又因其形状似鱼,亦称鱼骨图.意在阐明原因与结果之关系,亦称因果图.1.2画法步骤1: 特性要因图在未划之前,应先决定问题(或质量)的特性,例如: 为什么零件不合格？为什么某工序工序能力低？不合格品的缺陷为什么会产生？等等。 步骤2: 划制特性要因图的骨架,将特性写在右端,自左划上一条较粗的干线(母线),就是代表制

2、程,并在干线的右端划一指向右方的箭头.步骤3: 把原因分类成几个大类,每大类划于中骨上,且以“”圈起来,加上箭头的大分枝,稍稍斜向(约60)插到母线,此大分枝较母线略细.原因一般分为人,机械,材料,方法,其它.步骤4: 探讨大原因的原因,再细分为中,小原因,将其记入小骨及枝骨上(称孩枝,会孙枝.)步骤5: 决定影响问题之原因的顺序.以集中思考自由讨论的方式,在所列出的原因中认为影响较大的划上红圈,再从划上红圈的原因中找出影响更大者再补上红圈,一直检讨下去.最后圈选出重要原因46项. 1.3 特性要因图的特点 1.3.1.绘制特性要因图就是一种教育. 1.3.2.特性要因图是讨论题的快捷方式.

3、1.3.3.特性要因图代表了一定时期的公司的技术水准. 1.3.4.展现现场问题的因果关系,工作层次. 2.0柏拉图2.1 定义根据所搜集之数据,按不良原因,状况,发生位置等不同区分标准,以寻求占最大比率之原因,状况或位置的一种图形.2.2 柏拉图之作法 2.2.1 决定数据的分类项目: 2.2.1.1 结果之分类:不良项目别,场所别,工程别. 2.2.1.2 原因之分类:材料别,机械别,设备别,作业别. 2.2.2 决定收集之期间,并按上项分类,在期间内收集数据. 2.2.3 按发生次数顺序,将项目及次数记入不良分析表. 2.2.4 按分类项目别,统计数据作统计表. 2.2.5 于图表用纸记

4、入纵轴及横轴: 纵轴左侧直线代表不良次数,不良率及损失金额,右侧直线代表累计影响度;横 轴代表项目. 横轴不宜长于纵横,否则应调整其等分间隔. 2.2.6 点上累计不良次数(或累计不良率)及累计影响度,并以折线连结则得柏拉图. 2.2.7 记入数据收集的期间,记录者,绘图者及总检查数,总不良数等于图之空白处.2.3 柏拉图之用途 2.3.1 作为降低不良之依据. 2.3.2 决定改善的攻击目标. 2.3.3 确认改善效果(改善前后之比较) 2.3.4 应用发掘现场的重要问题点; 2.3.5 用于整理报告或记录. 2.3.6 可作不同条件的评价; 2.3.7 确认或调整特性要因图. 2.3.8

5、柏拉图分析具有检定假设之意义; 2.3.9 配合特性要因图使用; 柏拉图上的项目当作质量特性加以要困分析,可以讨论出改善的方案.3.0查检表3.1 定义 查检表就是一种为了便于收集数据,使用简单记号填记并予统计整理,并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.3.2 查检表的种类 3.2.1 记录用(或改善用)查检表主要功用在于根据收集之数据以调整不良项目,不良主原,工程分布,缺点位置等情形. 3.2.2 点检用查检表主要功用是为要确认作业实施,机械准备的实施情形,或为预防发生不良或事故,确保安全使用.3.3 查检表的作法3.3.1 查检表设计的步骤: 3.3.3.1. 明确目的

6、-将来要能提出改善对策及数据,因之必需把握现状解析,与使用目的相配合.3.3.3.2 决定查检项目-从特性要因图圈选的46项决定之. 3.3.3.3 决定抽检方式-全检,抽检. 3.3.3.4 决定查检方式-查检基准,查检数量,查检时间与时段,查检对象之决定,并决定收集者,记录符号. 3.3.3.5 设计表格实施查检.a. 记录用(或改善用)查检表. 决定所要收集的数据及所希望把握的项目.数据与项目之间的关系,有如特性要因图之特性与原因的关系,数据有计量值,计数值,项目则包括不良原因,缺点状况等,也就是特性要因图中所圈选的要因,所要集的数据,就是能表现特性要因图之问题的好坏程度者. 决定所要设

7、计的表格形式.依据所作层别分析的程度如何,而去设计一种最适合于自己使用的格式.但最简单的查检表也离不开分类的项目与收集数据的日期这两个项目,通常将工程中按机械,作业员,材料,时间等分别列明,予以层别. 决定记录的形式选择不同的记号. 决定收集的方法由谁收集,收集的周期,查检方法,查检数量 记入记号并整理成频数分配表b. 点检用查检表 将须点检的项目逐一的列举出来,并出查检检时要记入记号的空栏. 所需须点检的项目是非做不可的工作,非检查不可的事项等. 点检有顺序要求时需注明编号,依顺序有数据. 点检表必须是无遗漏; 必须点检之项目,尽可能以机械及制程人员等层别之.4.0散布图4.1 定义为研究两

8、个变量之相关性,而搜集成对的二组数据,在方格纸上以点来表示二个特性值之间相关情形的图形,称之为散布图.4.2 散布图的功能 4.2.1 知道两组数据(或原因与结果)之间是否有相关及其相关程度. 4.2.2 把材料,机械设备,作业者,作业方法等可能影响的原因层别,绘制散布图,可检讨何者影响结果. 4.2.3 检视是否有孤岛情形. 4.2.4 抽样检验中,若某质量特性之测试成本高或困难,则可采用与此特性有关系存在的另一个测试成本较低或测容易之特性,以降低检验成本. 4.2.5 管制图中,若同一制品之两个特性间有密切关系时,则可舍去其中一个管制图,以降低预防成本. 4.2.6 两组数据间若呈直线变化

9、,可依散布图求出直线方程式,以为订定标准之用.4.3 散布图之作法 步骤1:收集相对数据,整理到数据表上.(数据不能太少,否则易生误判) 步骤2:找出数据X,Y之最大值及最小值. 步骤3:画出纵轴与横轴(若是判断要因与结果之关系,则横轴代表要因,纵轴代表结果); 并取X及Y之最大值与最小值差为长度画刻度. 步骤4:将各组对数据点在坐标上. 步骤5:记入必要事项(数据数.采取时间,目的,制品名,工程名,绘图者,日期)4.4 散布图之判读 4.4.1 正相关: X增大时,Y也随之增大,称为正相关. 4.4.2 非显著性正相关: X增大时,Y也随之增大,但增大的幅度不显著此时宜再考虑其它可能影响的原

10、因. 4.4.3 负相关: X增大时,Y反而减少,称为负相关. 4.4.4 非显著性负相关: X增大时,Y反而减少,但幅度并不显著此时再考虑其它可能影响的要因. 4.4.5 无相关: 4.4.5.1 X与Y之间看不出有何相关关系. 4.4.5.2 X增大时,Y并不改变. 上述两种情形均称为无相关. 4.4.6 曲线相关: X开始增大时,Y也随之增大,但达到某一值之后,则当X增大时,Y却减少.5.0层别法5.1 定义 为区别各种不同原因对结果之影响,而以各种原因为主体,分别作统计分析的方法.称为层别法.5.2 层别法的功用层别法主要功用,通过各种分层,并依各种分层收集数据以寻找不良所在或最佳条件

11、,以改善质量的有效方法.5.3 层别法的对象与项目 5.3.1.时间的层别. 例如: 每天的早,中,晚班; 每月上旬,中旬,下旬等等. 5.3.2 作业员的层别. 例如: 新老作业员, 不同技术级别等. 5.3.3 机械,设备的层别. 例如: 不同型号的机床, 不同的工具和夹具等. 5.3.4 作业条件的层别. 5.3.5 原材料的层别. 例如: 不同生产厂家生产的同一种原材料等. 5.3.6 测量的层别. 例如: 测量仪器别,测量者别,测量方法别等. 5.3.7 检查的层别. 例如: 检查员别,检查场所别,检查方法别等. 5.3.8 环境,气候的层别. 5.3.9 地区的层别. 5.3.10

12、 制品的层别. 新旧品别,标准品别,特殊品别,制造别等. 5.3.11 其它: 例如:良品与不良品别, 包装别,搬运方法别等.6.0管制图6.1 定义所谓管制图,是一种以实际产品质量特性与根据过去经验所判明的制程能力的管制界限比较,而以时间顺序用图形表示者.6.2管制图的种类 6.2.1 依数据之性质来分类:6. 2.1.1 计量值管制图:计量值:一类是可以连续取值的数据,例如: 尺寸,强度,硬度,成分,功率等,这些数据可用计量仪器测量出来,称计量数据. X管制图, 又叫单值管制图. ( X chart) 平均值与极差管制图 (X-R chart) 中位数与极差管制图 (X-R chart)

13、单值-移动极差管制图 (X-RS chart) 最大值-最小值管制图, 又称两极管制图 ( L - S chart ) 平均值与标准偏差管制图 ( X - S chart)6.2.1.2 计数值管制图计数值: 不能连续取值,只能以个数数出的数据,例如: 一箱螺钉中不合格品数,铸件的缺陷数等,这类数据称为计数数据. 不良率管制图(P chart) 不良数管制图(Pn chart) 缺点数管制图(C chart) 单位缺点数管制图(U chart)7.0直方 图7.1 定义 将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作业横轴,并将各区间内之 测定值所出现次数累积而成的面积,用柱子排起来的图形.

14、7.2 直方图之制作 7.2.1 由全体数据中找出最大值和最小值,并算出两者的差值(R=Xmax - Xmin) 7.2.2 决定组数: 用数学家史特吉期(Sturges)提出公式,根据测定次数n来计算组数k, 其公式为: k=1+3.32log n 一般数据之分组可参照下表: 7.2.3 确定组距:组距h = R / K .为便于计算平均数与标准偏差,组距常取5或10的倍数或2之倍数. 7.2.4 确定各组之上下组界为避免数据落在组界上,组界值的末位数应取测量单位的1/2,如测量单位为0.001mm,则组界值的末位数应取0.001/2=0.0005.分组界限应能把最大值和最小值包括在内.一般

15、用下面参考公式确定:第一组的下组界= 最小值(Xmin) - h / 2.第一组的上组界= 第一组下组界+ 组距依此类推,计算至最后一组之组界.7.2.5 计算各组的组中值: 各组之组中值=(上组界+下组界)/27.2.6 作频数分配表:7.2.6.1 将所有数据分别归入相应的组中,统计各组的数据个数即频数.7.2.6.2 将频数相加,并核对与数据个数是否相符.7.2.7 制作直方图7.2.7.1 将频数分配表图表化,以横坐标表示质量特性,纵坐标表示频数.7.2.7.2 在横坐标及纵坐标上各取适当的单位长度,再将各组之组界分别标在横坐标上,各组界应为距离.7.2.7.3 以各组内之频数为高,各

16、组之组距为底,在每一组上画成一矩形,则完成直方图.7.2.7.4 在图的右上角记入数据数n及数据履历,并划出规格的上限及下限.7.3 直方图常见之形态7.3.1 正常型说明: 中间高,两边低,有集中趋势.结论: 左右对称分配(常态分配),显示制程在正常运转下.7.3.2 缺齿型(凹凸型)说明: 高低不一,有缺齿情形,不正常的分配,系因测定值或换算方法有偏差,频数分配不妥当所形成.结论: 检查员对测定值有偏好现象,如对65,10之数字偏好;是假造数据,测量仪器不精密或组数的宽度不是倍数时,亦有此种情形.7.3.3 偏态形说明: 高处偏向一边,另一边低,拖长尾巴,可分偏右型,偏左型,为偏态分配.偏

17、右型: 例如微量成分的含有率等,不能取到某值以下的值时,所出现的形状.偏左型: 例如成分含有高纯度的含有率等,不能取到某值以上的值时,就会出现的形状.结论: 尾巴拖长时,应检讨是否在技术上能够接受.7.3.4 绝壁型(切边型,断裂型)说明: 有一端被切断.结论: 原因为数据经过全检过,或制程本身有经过全检过,会出现的形状.若剔除某规格以上时,则切边在靠近右边形成.7.3.5 双峰型(二山型)说明: 有两个高峰出现.结论: 有两种分配相混合,例如两台机台或两种不同原料间有差异时,会出现此种形状, 因测定值受不同的原因影响,应予层别后再作直方图.7.3.6 离型(二山脱离型)说明: 在右端或左端形成小.结论: 测定