QC七大手法-六西格玛黄带培训.ppt

1、QC七大手法细解 六西格玛黄带培训,课 程 大 纲 1、QC七大手法简介、数据的基本知识 2、检查表、层别法制作及应用实例 3、柏拉图、因果图的制作及案例练习 4、直方图、散布图制作及案例练习 5、控制图的应用及案例分析,第一部分 QC七大手法简介、 数据的基本知识,前言,QC 七大手法 QC七大手法，也叫品管七工具，是目前全世界 应用比较广泛的品质管理工具，它具有简单实用的 特性。日本著名的品质管制专家石川馨曾说过，企 业内95%的品质管制问题，可通过企业上上下下全 体人员活用品管七工具而得到解决。,什么是数据？,六西格玛强调：基于数据和事实的管理,依据量测所获得的数值及资料等之事实，即所谓

2、数据。,而解决问题第一个步骤，即是根据事实经判断后再采取行动。,数 据 = 事 实,？,数据的分类,依特性可分为： 1.定性数据：利用人的感官判断而来的数据；如布的质感及陈年美酒的香醇。 2.定量数据： a.计量数据：以重量、时间、含量、长度等可以量测而来的数据，一般通称为计量值。 b.计数数据：以良品数，缺点数等使用点数计算而得之数据，一般通称为计数值。,（1）计数型数据 （2）计量型数据的特征值,数据的集中位置,数据的离散程度,缺陷 不良,极 差 R 标准差 S,平均值 X 中位数 X 众数,数据练习,试将下列数据依其特性分类计数及计量： 强度、张力、批量、酒精浓度、样本数、银行存款、球速

3、、盒子内的钉子、百米赛跑的成绩、身高、体重、汽车销售量、不良个数。,计数值：批量、样本数、银行存款、盒子内的钉子、汽车销售量、不良个数。,计量值：强度、张力、酒精浓度、球速、百米赛跑的成绩、身高、体重。,第二部分 检查表、层别法制 作及应用实例,检查表 为了便于收集数据，使用简单明了的标准化表格并填入规定的图形记号，再加以统计汇总，以提供进一步分析或对比检查的表格或图表。 通常分为点检用检查表或记录用检查表。,点检用检查表 作用：防止不小心的失误、起备忘录作用。,记录用检查表 作用：通过收集到的数据反映不良的状况。,1、应能迅速、正确、简易地收集到数据，记录时只要在必要项目上加注记号； 2、记

4、录时要考虑到层別，按人员、机台、原料、时间等分类； 3、数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來； 4、尽可能以记号、图形标记，避免使用文字； 5 、检查项目必须考虑齐全。,检查表的设计注意事项,1、明确使用表格的目的； 2、决定要检查的项目及必要的顺序； 3、决定抽样方法； 4、决定收集、检查的方法及相关的职责要求； 5、设计表格的形式和记录的符号。,检查表的制作程序,检查表应用课堂练习 1、请针对目前的实际情况来设计； 2、如果你想了解一下最近一周内成品检查主要不良 项目的出现情况； 3、请设计一份合适的检查表，格式

5、不限/内容自拟。,练习,分类法,层别法,层别法 将得到的数据资料按需要而分成数个类别，便于以后的分析。,人员: Man 机器: Machine 物料: Material 方法: Method 环境: Environment,层别法,其他层别方法 1、以时间层别； 2、以作业区域层别； 3、以不良项目层别等。,层别法,层别法应用举例：成品验货不良品统计表,层别法,练习,层别法应用课堂练习 1、请针对目前的实际情况来设计； 2、如果想对最近一周内车间制程不良项目的出现 按作业的机台进行分类； 3、请设计一份合适的层别法应用表，格式不限/内容 自拟。,第三部分 柏拉图和因果图的 制作及案例分析,三、

6、柏拉图 当我们要解决问题时，总会发现产生问题的要因 很多，不知从何着手，因此最好找出其影响度最大 的几个要因，再按优先顺序，一一谋求改善对策，才 能以有限的人力和时间，有效地解决问题。柏拉图就 是这样一种供你寻找重要要因的一种统计工具。,三、Pareto的二八法则 柏拉图又称排列图，意大利经济学家柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为柏拉图定律。后来美国质量专家朱兰将此引入到质量管理中，来抓影响质量的主要因素。,柏拉图制作步骤 1、决定调查事项，收集数据； 2、整理数据，计算累计数、累计比率并绘制

7、表格； 3、将数据绘制成柱状图； 4、连接曲线。,柏拉图制作案例 某公司检验中发现有50个不良品，不良项目ABCD及不良数如下表，请根据这些数据绘制柏拉图。,排列图,ABC图,主次因素排列图,80%,柏拉图制作注意事项,1、横轴是按项目別，依大小顺序由高而低排列下來，其他项排在最未。 2、次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成其他项。有時，改变层别和分类的方法，也可使项目減少。 3 、纵轴的左侧尽量以金额表示，如此就降低成本、追求利 润的企业而言，更具意义。通常用于表示发生不良的次数、 缺点数、发生次数不良率、单位缺点数等。,4、柏拉图的柱形图横轴距离相同。 5、改善前后进行比较： (1)

8、改善前后横轴项目別依然按大小順序由高到低排列。 (2) 前后比较基准一致，刻度应相同。 (3) 各项目以色別来区分更易比较。 6、柏拉图中、连接横轴与纵轴对应点的线应为折线而非曲线。,柏拉图制作注意事项,柏拉图制作课堂练习 某公司2002年年度的客户投诉汇总表显示，一共接到85份客诉，其中交期问题占53份，品质问题占16份，服务问题占11份，其他投诉问题占5份。请根据以上的统计数据，绘制统计表及柏拉图。,四、鱼骨图 鱼骨图，又叫特性要因图/因果图，由日本品质专家石川馨提出，所以又叫“石川图”。它是先列出品质变异的项目，然后对造成变异的4M1E因素进行分析。,鱼骨图制作步骤 1、确定问题的特性，

9、写在最右端； 2、划出鱼骨图的骨架； 3、按4M1E方法将主要原因填入鱼骨图大骨； 4、再采用“头脑风暴法”确定造成大骨的中骨；,鱼骨图制作步骤 5、确定造成中骨的小骨，末端必须是可采取行动 的要因； 6、依据统计找出影响最大的几种要因（通常是4-8 种），然后用圆圈圈起来； 7、现场调查，证实原因分析正确；并采取相应行动 进行改善。,案例：1、冲压件长度尺寸过长,案例：2、为何换线调整效率低？,使用头脑风暴法应注意 1、不要指责他人的任何想法； 2、全方位多角度各层次，数量越多越好； 3、自由奔放，毫无拘束；甚至于异想天开。,鱼骨图课堂练习,请针对你目前制造过程最严重 的品质问题，采用鱼骨图

10、进行分析，找 出影响其最重要的因素。,第四部分 直方图和散布图的 制作及案例分析,相关图,相关分析图,散布图,散布图 为研究两个变量之间的相关性，而搜集成对两组 数据，在坐标上用点来表示出两个特性值之间相关情 形的图形，称之为散布图。其主要作用：知道两组数 据(原因与结果)之间是否相关及其相关程度。,散布图制作 某产品的烧熔温度及硬度之间是否存在有相关性，今收集30组数据，请予以分析。 步骤1：收集30组以上的相对数据,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的最大值及最小值。 步骤3：画出纵轴与横轴(若是判断要因与结果的关系，则横轴代表要因纵轴代表结果)；

11、,步骤4：将各组成对数据标记在座标上； 横轴与纵轴的数据交会处点上“”； 两组数据重复在同一点上时，划双重圆记号； 三组数据重复在同一点上时，划三重圆记号。 步骤：记下必要事项：数据、采取時间、目的、产品名、工程名、绘图者、绘制日期等。,产品名：SI-083 单位：压延课 绘制： 日期：99.12.31,N=30 时间段：99.12.20-99.12.30,硬 度 Y,烧熔溫度X,正相关 X增大时，Y也隨之增大，称为正相关。 完全的正相关 有正相关,非显著性正相关 X增大时，Y也隨之增大，但增大的幅度不显著。此时宜再考虑其他可能影响的要因。 似有正相关,负相关 X增大时，Y反而減少，称为负相关

12、。 有负相关 完全的有负相关,非显著性负相关 X增大时，Y反而減少，但幅度并不显著。此时宜再考虑其他可能影响的要因。 无相关 (1) X与Y之间看不出有何相关关系；(2) X增大时，Y并不改变。,曲线相关 X开始增大时，Y也隨之增大，但达到某一值后，当X增大时，Y却減小。,散布图课堂练习 某工程师测得一批热处理产品温度与硬度参数如下，请绘制散布图。,频数分布图,Histogram,直方图,定义:用横坐标标注质量特性的测量值的分组值,纵坐标标注频数值,各组的频数用直方柱的高度表示,这样就作出了直方图;,目的： 显示数据的 波动状态;,适应范围： 一般用于: 数据整理;,直观地传达有关过程情况的信

13、息;,决定在何处集中力量进行改进 .,研究质量分布;,调查工序能力。,制作程序,一、搜集数据并记录于纸上 二、找出最大值(L)及最小值(S),并计算全距(R=L-S) 三、定组数: 一般对数据之分组可参照下表:,四、定组距: H= R/K 五、决定各组之上下组界 第一组下组界=最小值-测量值最小位数/2 第一组上组界=第一组下组界+组距 第二组下组界=第一组上组界 第二组上组界=第二组下组界+组距 依此类推 六、计算各组的组中点 各组组中点=(上组界+下组界)/2 七、作次数分配表（附表） 八、制作直方图,附表:,直方图的分配形状,一. 正常型:,说明: 中间高两边低，有集中趋势； 结论: 制

14、程在正常运转下。,二. 锯齿型,说明: 高低不一,有缺齿情形. 结论: 分组过细或是假造数据；测量仪器不精密会出现此情形；,三. 偏态型,说明:高处偏向一边,另一边低,拖长尾巴. 结论:尾巴拖长时,应检讨是否在技术上能够接收.多由工具磨损、松动及加工习惯引起。定位松动、工具磨损、技术不熟练、会有此情形发生.,四. 绝壁型,说明: 有一端被切断. 结论:原因为数据经过筛选过，或制程本身有经过全检过,会出现该形状.,五. 双峰型,说明:有两个高峰出现 结论:两台机台或两种材料、两个不同作业员的数据混入,会出现此种形状,应予以层别.,六. 离岛型,说明: 在左端或右端形成小岛. 结论: 测量有错误,

15、工程调节错误或不同原料引起.,七.平顶型,说明: 平顶状. 结论: 不同平均值的分配混在一起.应予以层别,直方图结果判定,加工能力过高,加工能力尚高,加工能力高,加工能力一般,抽样数据在规格内,抽样数据在规格内,加工能力差,抽样数据大部分在规格外,抽样数据中有离散现象,某工程师测得一批产品尺寸长度如下，请绘制直方图。,直方图课堂练习,控制图,控制图（管制图）,什么是统计过程控制（SPC）？,Statistical Process Control 控制图，是进行过程控制的强有力工具，它通过运用统计技术来区分过程变异的特殊原因和普通原因，从而达到控制过程变异的目的，控制图的最终目标在于预防问题的发

16、生及减少浪费。,SPC解释为 运用统计方法于过程控制上以控制产品品质,SPC重要概念： SPC是以预防代替检验，预防发生错误永远比事后纠正要好，而且简单很多。,控制图的构造,控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估和监察过程是否处于统计控制状态的一种用统计方法设计的图。 图上有实线绘制的中心线（CL）、用虚线绘制的上控制限（UCL）、和下控制限（LCL），图中并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列，各点之间用直线段相连，以便看出点子变化趋势，如下图所示：,注意：UCL、CL、LCL统称为控制线，它们是互相平行的。,我痛恨波动,认识波动,Why? why?,过程波动,影响过程波动的两类

17、原因,普通原因（正常波动）： 是造成过程数据之间差异、但数据总体分布随时间推移具有重复性和稳定性的许多变异原因的总和。也就是随着时间推移，该过程数据分布的位置、宽度和形状等特征均未发生变化（指统计意义上的显著变化）。,普通原因具有以下特点。 存在于任何过程。 不能利用现有技术进行控制。 其对过程的影响轻微且不确定。,过程波动,影响过程波动的两类原因,特殊原因（异常波动）： 特殊原因是造成过程数据之间差异，且数据分布随时间推移会发生变化的原因。,特殊原因具有以下特点。 有时出现，有时消失。 不一定是每个过程同时存在。 其对过程的影响很大。 可利用现有技术对其进行控制。,质量管理的主要任务之一是区别普通原因和特殊原因，并对特殊原因加以改善和控制。,过程波动讨论,哪些过程是正常波动？ 哪些过程是异常波动？,讨论我们实际工作中：,偶然原因： 举例：同一个人使用同一量测量工具测量一尺寸的同一位置，两次测量结果不一致相当于误差，只能减少或降低。 异常原因： 举例：量具不准确、操作方法错误，相关于错误，是可以通过改善方法，工具来避免或降低。,戴明的管理循环（PDCA）,QC改善