生产质量管理常用.ppt

1、生产质量管理常用工具,学而用之,方法一：检查表,检查表(Check Sheets，统计分析表) 什么是检查表 检查表又称调查表，统计分析表等。以简单的数据，用容易理解的方式，制成图形或表格，必要时记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查之用。 检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。但或许正因为其简单而不受重视，所以检查表使用的过程中存在的问题不少。,检查表的作用 1,1.明确与审核目标有关的样本 审核采用的主要方法是抽样检查。抽什么样本、每种样本应抽多少数量、如何抽样等问题都要通过编写检查表来解决，而且这一切都要为达到审核目标服务。 因此，明确与审核目标有关的样本是检

2、查表的首要作用。 2.使审核程序规范化 编制检查表已成为国际上进行管理体系审核的一种通用做法，ISO19011：2002质量和或环境管理体系审核指南第6.4.3条规定，审核组成员应准备必要的工作文件，用于审核过程的参考和记录，这些工作文件包括检查表等，从而使审核程序进一步规范化，对减少审核工作的随意性和盲目性可以起到很大的作用。 3.使审核目标始终保持明确 审核员根据检查表进行审核，不致偏离审核目标和主题。在现场审核中，有很多实际情况和问题很容易转移审核员的注意力，有时甚至迷失大方向而在一些枝节问题上浪费大量时间。这时，检查表可起到提醒和警示作用。,检查表的作用2,4.保证审核进度 审核过程是

3、一项高节奏而紧张的活动，不允许就某一问题、某一条款花费过长时间。事先把审核内容排列成检查表，可以按调查的问题及样本的数量分配时间，使审核按计划进度进行，起到备忘录的作用。 5.作为审核记录存档 一次审核的检查表可为以后编写检查表提供参考资料。审核员可在检查表上记录现场审核情况，也起到审核记录的作用。认证机构可将其作为审核工作合格评定的重要输入，认可机构可将其作为检查认证机构审核工作是否有效的客观证据。 6.树立审核员的职业形象 在审核过程中，有了检查表，调查研究就会有的放矢，提问题、查看文件和现场审核也会更有针对性，抽样更具有代表性，工作更具条理性。这一切都能为审核员树立起一个熟练的专业审核员

4、的职业形象，也体现出审核员的审核技能。 7.减少审核员的偏见和随意性 在审核过程中，有时由于审核员的特长或兴趣偏好，或由于情绪和感性因素，可能出现对感兴趣而熟悉的内容审核时间很长，而对不感兴趣或陌生的内容审核时间过短，甚至一带而过的情况。检查表有助于避免这种问题。,检查表的种类 1,1.按标准条款编写的检查表 此种检查表是编制其他检查表的基础，且通用性较强，可以在审核管理体系文件或专项检查时使用。此类检查表可直接将管理体系标准条款的所有要求作为问题提出。,检查表的种类 2,2.按过程编制的检查表 ISO9001标准鼓励组织在建立、实施质量管理体系，以及改进其有效性时采用过程方法。为使组织有效运

5、作，必须识别和管理众多相互关联的活动，将输入转化为输出的活动视为过程，输入、输出、资源、活动成为一个过程必不可少的四个要素。编制此类检查表时，对每个主要过程应充分体现PDCA的管理思想。 (1)策划阶段(P)：是否策划输入及相关要求；是否策划输出及相关要求；是否策划资源方面的要求；是否策划活动的具体要求。 (2)实施阶段(D)：是否按要求配置资源；是否按规定控制过程；输入、输出是否按规定的要求实施。 (3)检查阶段(C)：是否按策划对过程的四个要素进行了相关的监视和测量。 (4)改进阶段(A)：当过程未达到策划的结果时，是否采取了相应的纠正或预防措施。,检查表的种类 3,3.按部门编写的检查表

6、 虽然有多种审核方法，如自上而下审核、自下而上审核、上下结合审核，以及正向或逆向审核等，但通常按部门进行审核，按部门编写的检查表是最常用的检查表，这种检查表编写的原则是：过程方法+PDCA+抽样调查。 审核员应通过查阅管理手册、相关程序文件、职能分配表、组织机构图、审核计划、相关法律法规要求、以往的检查记录(可行时)等文件和资料，了解受审核部门的主要过程。要使用PDCA的思路，对每个主要过程进行展开。如可行，应检查过程是否有效的客观证据。同时，审核员应掌握抽样调查的方法。,检查表的主要内容,检查表一般由两部分组成，一部分为检查内容，主要包括查什么和怎么查的问题；另一部分为审核记录。管理体系标准

7、的条款号、检查内容和审核记录应相互对应。对资深审核员来讲，由于对检查内容比较清楚，实际操作中对此部分内容可不填写或作简单填写。 审核员应在检查表中记录下述信息：受审核部门的组织结构，人员职责，主要活动、过程、资源，主要文件，目标/指标完成情况等；所会见的关键人员；文件编号和修改版号；设备名称、编号及其校准标志；物品的标识；抽查文件/信息/设备的接受者；人员的识别；参照的管理手册/程序文件/作业指导书的版本号；工作环境；对不符合情况的详细记录。,检查表中常见的问题,1.没有完全覆盖受审核部门的主要过程。 2.没有完全覆盖受审核部门相关的管理体系要求。 3.审核的途径比较混乱，逻辑思维不清楚。 4

8、.检查内容可操作性不强。 5.完全拘泥于检查表，审核时过于机械，生搬硬套检查内容。 6.完全抛开检查表的检查内容，审核时自由发挥。 7.事先将检查表内容透露给受审核方。 8.审核记录不完整等。,检查表的使用目的和时机,检查表的使用目的：记录某种事件发生的频率。 检查表的使用时机 ： 1.当你必须记下某种事件发生的具体情况时； 2.当你想了解某件事件发生的次数时； 3.当你想收集资讯时。,统计分析表的具体形式,统计分析表的具体形式有以下五种。 (1)不合格项目表不合格项目是指过程或产品不达标的质量项目。此表适合调查不合格项目发生次数和比率。 (2)缺陷位置表用于调查产品不同位置发生缺陷的数量和比

9、率。 (3)不合格原因表用于调查不同班组、员工、设备、时间、发生质量问题的原因次数。 (4)工序分布表用于调查加工全过程中各过程出现问题的频数，不涉及具体员工、产品，适用于工序稳定性控制。 (5)矩阵表是一种多因素调查表。它利用一定表格形式，把产生质量问题的对应因素分别排列成行和列，形成矩阵，并在其交叉点上标出各种缺陷、问题及其出现的频数。,检查表的制作步骤,1.决定检查的項目。 2.決定检查的频率。 3.決定检查的人员及方法。 4.相关条件的记录方式，如作业场所、日期、工程等。 5.決定检查表格式。(图形或表格) 6.決定检查记录的符号。如：正、+、*、等。,使用检查表的注意事项,1.应尽量

10、取得分层的信息； 2.应尽量简便地取得数据； 3.应立即与措施结合。应事先规定对什么样的数据发出警告，停止生产或向上级报告。 4.检查项目如果是很久以前制订现已不适用的，必须重新研究和修订 5.通常情况下归类中不能出现“其他问题类”。,检查表举例1,不合格品分项检查表 如不合格品分项检查表是将不合格品按其种类、原因、工序、部位或内容等情况进行分类记录，能简便、直观地反映出不合格品的分布情况，如下表所示。,不合格品分项检查表,方法二：数据分层法数据分层法(Stratification)，又称分类法、分组法、层别法,数据分层法是指性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为

11、在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与统计分析表结合使用。 数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的加以分门别类的归纳及统计。 科学管理强调的是以管理的技法来弥补以往靠经验靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作

12、解析及采取正确的措施。 如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工作。 举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了,层别的分类,部门层别; 过程区域层别; 操作员层别; 机械设备层别; 作业条件层别; 时间层别; 原材料层别; 测量(人、机、

13、物、法、环)层别; 检查(人、机、物、法、环)层别; 环境气候层别; 地区层别; 制品层别; 其它层别。,以什么观点来加以层别,MAN - 人 MACHINE - 机器设备 MATERIAL- 材料 METHOD- 方法 ENVIRONMENT-环境 即4M1E。,如何对问题有效层别法,明确主题的方面，明确大的主题或范围可按人、机、物、法、环、能、信等 确定相关项目的内容与隶属关系，一般情况下指某一大类中的分类，可以按性能、来源、影响等方面 详细其层别项目，按其分类列明，并将每类隶层关系逐项向下层展开的过程,层别法的使用-“三个重点”,在收集数据前就应使用层别法 可单独使用, 也可与其他QC手

14、法结合使用 层别的对象具有可比性。,层别法的作用,特性 依共同的特性区分 各层别之间区分明确 好处 条件变动时，可快速找出变动的地方 有效掌握变动因子，进而去除变动因子 作用：过滤问题 层别后的资讯有下列特点： 突显特征 差异明确化，便于掌握要因 获取正确而有效的信息。,方法三：休哈特控制图控制图(Control Chart),休哈特控制图是由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制图使用后，管制图就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以

15、提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。 控制图画在平面直角坐标系中，横坐标表示检测时间，纵坐标表示测得的目标特征值。按控制对象（目标特征值）的变化情况，控制图又分为两种：一种是稳值控制图，一种是变值控制图。,1、稳值控制图。稳值控制图一般用于对产品质量或目标值恒定不变的目标实施状态进行控制，如下图所示，图中中心线表示计划目标值，虚线表示控制上下限。,2、变值控制图。,

16、变值控制图用于对目标值随时间变化的目标实施状态进行控制。从计划线与实际线的对比，可看出目标实施状态，对于超出计划线的情况，查清超出的原因，采取措施，将其控制在计划线以下。,控制图原理,控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制的一种科学方法。图上有中心线、上只存在偶然波动时，产品质量将形成某种典型分布。例如，在车制螺丝的例子中形成正态分布。如果除去偶然波动外还有异常波动，则产品质量的分布必将偏离原来的典型分布。因此，根据典型分布是否偏离就能判断异常因素是否发生，而典型分布的偏离可由控制图检出。在上述车制螺丝的例子中，由于发生了车刀磨损的异常因素，螺丝直径的分布偏离了原来的正态分布而向上移动，

17、于是点子超出上控制界的概率大为增加，从而点子频频出界，表明在异常波动。控制图上的控制界限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限，休哈特控制图的实质是区分偶然因素与异常因素两类因素,1控制图的预防原理,控制图是如何贯彻预防原则的呢？这可以由以下两点看出： （1）应用控制图对生产过程不断监控，当异常因素刚一露出苗头，甚至在未造成不合格品之前就能及时被发现，在这种趋势造成不合格品之前就采取措施加以消除，起到预防的作用。 （2）在现场，更多的情况是控制图显示异常，表明异常原因已经发生，这时一定要贯彻“查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳人标准。” 否则，控制图就形同虚设，不如不搞。每贯彻一次（即经

18、过一次这样的循环）就消除一个异常因素，使它不再出现，从而起到预防的作用。,2统计过程控制的实质1,要精确地获得总体的具体数值，需要收集总体的每一个样品的数值。这对于一个无限总体或一个数量很大的有限总体来说往往是不可能的，或者是不必要的。在实际工作中，一般是从总体中随机地抽取样本，对总体参数进行统计推断。样本中含有总体的各种信息，因此样本是很宝贵的。但是如果不对样本进一步提炼、加工、整理，则总体的各种信息仍分散在样本的每个样品中。为了充分利用样本所含的各种信息，常常把样本加工成它的函数，一般将这个（或若干个）不含未知参数的样本函数称为统计量。 过程控制的实质，就是这样一个统计推断过程，所依据的统

19、计量的形式应根据计推断的目的和应用的条件不同而有所不同。从实用和简化计算的角度来看，往往是利用样本的平均值和极差R来进行,2统计过程控制的实质2,值得注意的是，利用样本的平均值 及极差R推断总体的和时，由于总体构成的不均匀性以及抽样误差的存在， 及R的变化同及的变化并不完全一样，即使在工序处于稳定状态下，及本身并无异常变化，但从工序中抽取样本的 及R也是有所变化的也就是说， 及R 都是随机变量，都有其特定的概率分布。它们各自的概率分布与总体分布既有一定的内在联系，又与总体分布不完全相同。在过程控制中，虽然通常依据一次抽样的结果进行一次统计推断，但由此所得出的结论却是建立在大量观测结果所遵循的统

20、计规律的基础上的，是依样本统计量的概率分布来描述总体概率分布过程的。,控制图的种类,1计量值控制图 常用的计量值控制图有：平均值与极差控制图( -R 图）中位数与极差控制图（-S 图）等等。其中尤以 -R 图用得最多，它对加工工序有很强的控制能力，是控制产品质量最实用有效的一种工具 2计数值控制图 常用计数值控制图由：不合格品数控值图；不合格品率控制图和单位缺陷控制图，缺陷控制图。,应用控制图需要考虑的问题 -1,(1).控制图用于何处？原则上讲，对于任何过程，凡需要对质量进行控制管理的场合都可以应用控制图。但这里还要求：对于所确定的控制对象 质量指标应能够定量，这样才能应用计量值控制图。如果

21、只有定性的描述而不能够定量，那就只能应用计数值控制图。所控制的过程必须具有重复性，即具有统计规律。对于只有一次性或少数几次的过程显然难于应用控制图进行控制。 （2）如何选择控制对象？在使用控制图时应选择能代表过程的主要质量指标作为控制对象。一个过程往往具有各种各样的特性，需要选择能够真正代表过程情况的指标。例如，假定某产品在强度方面有问题，就应该选择强度作为控制对象。在电动机装配车间，如果对于电动机轴的尺寸要求很高，这就需要把机轴直径作为我们的控制对象。 （3）怎样选择控制图？选择控制图主要考虑下列几点：首先根据所控制质量指标的数据性质来进行选择；其次，要确定过程中的异常因素是全部加以控制（全

22、控）还是部分加以控制（选控），若为全控应采用休哈特图等；若为选控，应采用选控图。,应用控制图需要考虑的问题 -2,(4)如何分析控制图？如果控制图中点子未出界，同时点子的排列也是随机的，则认为生产过程处于稳态或控制状态。如果控制图中点子出界（或不出界）而点子的排列是非随机的（也称为排列有缺陷），则认为生产过程失控。 （5）对于点子出界或违反其他准则的处理。若点子出界或点子的排列是非随机的，则应立即追查原因并采取措施防止它再出现。 （6）对于过程而言，控制图起着报警铃的作用，控制图点子出界就好比报警铃响，告诉现在是应该进行查找原因、采取措施、防止再犯的时刻了。一般来说，控制图只起报警铃的作用，而

23、不能告诉这种报警究竟是由什么异常因素造成的。要找出造成异常的原因，除去根据生产和管理方面的技术与经验来解决外，应该强调指出，应用两种质量诊断理论和两种质量多元诊断理论来诊断的方法是十分重要的。 （7）控制图的重新制定。控制图是根据稳定状态下的条件5MIE来制定的。如果上述条件变化，如操作人员更换或通过学习操作水平显著提高，设备更新，采用新型原材料或其他原材料，改变工艺参数或采用新工艺，环境改变等，这时，控制图也必须重新加以制定。由于控制图是科学管理生产过程的重要依据，所以经过相当时间的使用后应重新抽取数据，进行计算，加以检验。,控制图的用途-计量值控制图,（一） R控制图 对于计量数据而言，这

24、是常用最基本的控制图。它的控制对象为长度、重量、纯度、时间和生产量等计量值的场合。但此图只适用于n10的情况。 R 控制图的分析 R控制图（以及 -S 控制图）是计量值最常用、最重要的控制图。 1. 适用范围广 图：若X 服从正态分布，则易证 也服从正态分布；若X非正态分布，则根据中心极限定理,可证 近似服从正态分布。关键是这后一点才使 图得以广为应用。 R图：通过在计算机上的模拟试验证实：只要X不是非常不对称的，则R的分布无大的变化，故也适用范围广。,控制图的用途-计量值控制图,2. 灵敏度高 图：对于偶波， 会使标准偏差减少，从而使控制线UCL和LCL的间隔缩小。对于异波，由于一般异波所产

25、生的变异往往是同一个方向的，故求平均值的操作对其无影响，因此，当异常时，描点出界就更加容易了，也即灵敏度高。,-R控制图中，应该先作哪一个？,图与R图控制线的公式： 图： R图： （1）若先作 图，则由于R 图还未判稳， 的数据不可用，故不可行。 （2）若先作R图，则由于R图中只有 一个数据，所以可行。等R图判稳后，再作 图。,（3）-R 控制图的操作步骤如下：,步骤1：确定所控制的质量指标 选择技术上最重要的控制对象 指标之间有因果关系，取作为因的指标为统计量 控制对象要明确，并为大家理解与同意 控制对象要能以数字来表示 控制对象要容易测定并对过程容易采取措施 直接选择控制对象困难时采用代用

26、特性进行测定 同时控制多个对象，应用多元控制图与多元诊断,（3）-R 控制图的操作步骤如下,步骤2：取预备数据 样本组数至少取25组，最好再加上5组成为30组，以便必要时可去掉一些异常数据； 样本量（或样本大小）通常取为4或5； 合理子组原则。,（3）-R 控制图的操作步骤如下,步骤3：计算 步骤4：计算 步骤5：计算R图控制线、 图控制线，并作图。 步骤6：将预备数据在R图中打点，判稳。若稳，则进行步骤7；若不稳，则执行“20字方针”后转入步骤2，重新开始。 步骤7：将预备数据在 图中打点，判稳。若稳，则进行步骤8；若不稳，则执行“20字方针”后转入步骤2，重新开始。 步骤8：计算过程能力指

27、数并检验其是否满足技术要求，若过程能力指数满足技术要求，由转入步骤9。 步骤9：延长X-R控制图的控制线，作控制用控制图，进行日常管理。,-R 图示例 -1,【例-1】某手表厂为了提高手表的质量，应用排列图分析造成手表不合格品的各种原因，发现“停摆”占第一位。为了解决停摆问题，再次应用排列图分析造成停摆的原因，结果发现主要是由于螺栓脱落造成的。而后者则由螺栓松动造成。为此，厂方决定应用控制图对装配作业中的螺栓扭矩进行过程控制。,-R 图示例-2,解：按照下列步骤建立 -R 图： 步骤1：取预备数据，将数据合理分成25组。 步骤2：计算各组样本的平均数 步骤3：计算各组样本的极差Ri。 步骤4：

28、计算样本总均值 与平均样本极差 。 步骤5：计算R图与 图的参数，对状态判断。 步骤6：与规范进行比较，计算过程能力。 步骤7：延长上述 -R 图的控制线，对工序进行日常控制。,-R控制图示例的第一次图,-R 控制图示例的第二次图,(二) 控制图,用标准差s控制总体参数的变化，当样本大小n10或12，这时应用极差估计总体标准差的效率降低，需要用S图来代替R图。 控制图示例 【例-2】对【例-1】选用 图 步骤1：依据合理分组原则，取得25组预备数据； 步骤2：计算每个子组的平均值和标准差； 步骤3：计算所有观测值的总平均值和平均标准差； 步骤4：计算s图的控制限，绘制控制图； 步骤5：与容差限

29、比较，计算过程能力指数； 步骤6：延长统计控制状态下的控制限，进入控制用控制图阶段，实现对过程的日常控制。,（三）Me R控制图,用中位数图代替均值图。由于中位数的计算觉得，所以多用于现场需要把测定的数据直接记人控制图进行控制的场合，这时为了简便，当然规定奇数个数据。它受异常数据的影响较少。 MeR图示例 【例-3】某机器生产点子盘片。规定的厚度为0.007-0.016cm。每隔半小时抽取样本量为5的样本（子组），记录其中心厚度（cm），如下表所示。拟建立一个中位数图以达到控制质量的目的。,云母盘片厚度的控制数据单位：0.001,（四) ，控制图,为了能够迅速反映现场情况，往往用X图代替图。

30、多用于下列场合：对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合；取样费时、昂贵的场合以及如化工等过程，样品均匀，多抽样也无太大的意义的场合。由于它不像前三种那样能取得较多的信息，所以它判断过程变化的灵敏都也要差一些。 X Rs图示例 【例-4】下表给出了连续10批脱脂奶粉的样本“水分含量百分比”的实验室分析结果。将一个样本的奶粉作为一批的代表，在实验室对其成分特性进行分析测试，如脂肪、水分、酸度、溶解指数、沉积物、细菌及乳清蛋白。希望该过程的产品水分含量控制在4一下。由于发现单批内的抽样变差可以忽略，因此决定每批只抽取一个观测值，并以连续各批的移动极差作为设置控制限的基础。,连续10个脱脂

31、奶粉样本的水分含量百分比,（X：%水分含量；R：移动极差）,二、计数值控制图,1p控制图 用于控制对象为不合格品率或合格率等计数值质量指标的场合。常见的不良率有不合格品率、废品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等等。 当样本量大小n变化时，则p图的控制界限UCLp与LCLp将随样本大小n的变化呈现出凹凸状，不便于判稳或判异。,p控制图 -图-1 上下控制界线均呈现凹凸状的p图,2np控制图,用于控制对象为不合格品数的场合。由于计算不合格品率需要进行除法，比较麻烦，所以样本大小相同的情况下，用此图比较方便。但当样本大小n变化时，np控制图的三条控制线都呈凹凸状，不但作图难，而且无法判稳、判异。故只有

32、在样本大小相同的情况下，才应用此图。,3c控制图,用于控制一部机器，一个部件一定的长度，一定的面积或任一定的单位中所出现的缺陷数目。但当样本量n发生变化时，c图上、中、下控制线将呈凹凸状，不便于判稳或判异。,4U控制图,当样品的大小保持不变时可用C控制图，而当样品的大小变化时则应换算为平均每单位的缺陷数后再使用U控制图。但当n发生变化时，u图的二条控制线将呈凹凸状，给作图、判异、判稳造成困难。,控制图判断标准-1,控制图判断异常的准则有两条：点子出界就判断异常；界内点排列不随机判断异常。 1判断稳态的准则 稳态是生产过程追求的目标。那么如何用控制图判断过程是否处于稳态？为此，需要制定判断稳态的

33、准则。 判稳准则：在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一就认为过程处于稳态： （1）连续25个点子都在控制界限内； （2）连续35个点子至多1个点子落在控制界限外； （3）连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。,控制图判断标准 -2,2判断异常的准则 在讨论控制图原理时，已经知道点子出界就判断异常，这是判断异常的最基本的一条准则。为了增加控制图使用者的信心，即使对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。若界内点排列非随机，则判断异常。 判断异常的准则：符合下列各点之一就认为过程存在异常因素： （1）点子在控制界限外或恰在控制界限上控制界限内的点子排列； （2）链：连续链，连续7个点

34、以上排列在一侧；间断链，大多数点在一侧 （3）多数点靠近控制界限（在2-3倍的标准差区域内出现） （4）倾向性与周期性。,休哈特控制图不适应性的分析 -1,1.不适应性的现象 现代制造模式具有复杂性、非线性、时变性、连续性、不确定性和不完全性等特点。它们使得休哈特控制图难以适应的具体表现为：质量数据采集量不足；有些工序数据不是正态分布；有些工序数据是大量的、海量的，如在线质量控制，由于计算机按时序在线采集数据，会致使工序质量数据量是大量的、海量的；质量控制要面对多过程和多参数；由于计算机集成制造和智能制造环境下的质量参数具有连续性、再现性等特点，致使质量数据相互相关；有的工序质量达到或接近零不

35、合格过程，如时序参数长时间几乎不发生变化或微小变化，致使休哈特控制图在应用中失去判异作用，等等；形成了休哈特控制图不适应性的新环境。,休哈特控制图不适应性的分析 -2,2.应用条件和原理上的局限性 休哈特控制图是基于数理统计的原理，对生产过程中产生的系统原因进行识别并加以控制，从而达到对产品在生产过程中的质量控制，其应用条件主要有3个： （1）质量特征数据是大批量的(n25,一般n 100)；。 （2）质量特征数据是呈正态分布，或者接近正态分布； （3）质量特征变量相互独立。即是判断随机变量X的数学问题； 实际情况只要与3个应用条件之一发生冲突,就会发生休哈特控制图应用条件的限制。而休哈特控制

36、图本身还存在精度不够的问题，以及休哈特控制图对数据量微小变化的迟钝等，属于休哈特控制图原理上的局限性。,休哈特控制图不适应性的分析 -3,3.造成不适应性的原因和解决方案 造成休哈特控制图的各种不适应性，其本质原因是应用条件的限制和原理上的局限性，前者导致了无法建立休哈特控制图，后者仅仅运用休哈特控制图已经达不到质量控制的目的；而客观原因是采集数据与大批量制造模式相比发生了变化。解决不适应性问题的出路有两个：一是化解本质原因，即改变休哈特控制图的局限性，将原休哈特控制图改造成为柔性动态的系统，由于以往休哈特控制图的斐然成绩，人们不习惯此改变；二是改变客观原因，即调整或改造质量数据的变化，经过变

37、换之后能够适应休哈特控制图的应用条件，这是可行的解决方法。同时，质量数据不仅是休哈特控制图和其它质量控制方法的必要条件，还蕴涵着不同制造模式的特点。为此，需要分析各种制造模式与质量数据的关系，整理出规律，便于正确运用休哈特控制图，达到质量控制的目的。,方法四： 柏拉图一、基本概念与应用要点1,一、基本概念与应用要点 1897年，意大利经济学家柏拉（1848-1923）在分析社会经济结构时发现一个规律，这个规律是80%的社会财富掌握在20%的人手中，后被称为“柏拉法则”。 1907年，美国经济学家劳伦兹使用累计分配曲线描绘了柏拉图法则，被成为“劳伦兹曲线”1930年，品管泰斗、美国品管专家朱兰博

38、士将劳伦兹曲线应用到品质管理上。 20世纪60年代，日本品质管理大师石川馨在推行他自己发明的QCC品管图时使用了柏拉图，从而成为品管七大手法之一,一、基本概念与应用要点2,柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别法已确定的项目从大到小进行排列，在加上累计值的图形。柏拉图可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于计数值统计，也有人称其为ABC图。又因为柏拉图的排列是依大小顺序，故又称排列图。,一、基本概念与应用要点3柏拉图分类,柏拉图是用来确定“关键的少数”的方法，根据用途，柏拉图可分为分析现象用柏拉图和分析原因用柏拉图。 分析现象用柏拉图 这种柏拉图与以下不良结果有关，用来发现

39、主要问题 品质：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等。 成本：损失总数、费用等。 交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等 安全：发生事故、出现差错等 分析原因用柏拉图 这种柏拉图与过程因素有关，用来发现主要问题。 操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况 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、作业安排,一、基本概念与应用要点4柏拉图绘制注意要点,柏拉图有两个纵坐标，左侧纵坐标一般表示数量或全额，右侧纵坐标一般表示数量或全额的累计百分比 柏拉图的横坐标一般表示检查项目，按影响程度大小从左到右依次排列。 绘制柏拉图时，按各项目数量或金额出现

40、的频数，对应左侧纵坐标画出直方形，将各项目出现的累计频率，对应右侧纵坐标描出点子，并将这些点子按顺序连接线,一、基本概念与应用要点5柏拉图应用要点,柏拉图要留存，把改善前与改善后的柏拉图排在一起，可以评估出改善效果 分析柏拉图只要抓住前面的2-3项就可以。 柏拉图的分类项目不要定得太少。5-9项较合适，如果分类项目较多，超过9项，可划入“其他”如果分类项目太少，少于4项做的柏拉图无实际意义。 作成的柏拉图如果发现各项分配比例差不多时，柏拉图则失去意义，与柏拉图则不符，应从其他角度收集数据再作分析。 柏拉图是管理改善的手段而非目的，如果数据项别已经很清楚者，则无需再浪费时间制作柏拉图。 其他项目

41、，如果大于前面几项，则必须加分析层别，检讨其中是否有原因。 柏拉图分析主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策，但如果第一位的项目不依靠现有条件很难解决时，或即使解决花费很大，得不偿失，那么可以避开第一位项目，而从第二项目着手。,一、基本概念与应用要点6柏拉图的作用,降低不良的依据 想降低不良，先绘制柏拉图看看，总不良有多少？那种不良占最多？哪些不良要降低？ 决定改善目标，找出问题点 虽然分类较多，但实际上影响较大的是前面2-3项，如果要改善就抓住前面2-3项。 可以确认改善的效果 只要把改善前、改善后的柏拉图拿来一看。可立即评价出改善效果。但是这里提示一点的是，改善前、后的条件或对象要一致

42、，否则没有可比较性。,二、柏拉图的制作步骤步骤1、收集数据,某电子厂品管部将上个月的组装线的制程不良做出统计。抽样2800件，总不良数为148件，其中不良数分布为： 8月份制程不良品统计表,二、柏拉图的制作步骤步骤2：把分类好的数据进行汇总，由多到少进行排序并计算累计百分比,8月份制程 不良统计表,二、柏拉图的制作步骤步骤3：绘制横轴与纵轴刻度1,画出横轴与纵轴，横轴表示不良项目，左边纵轴表示不良数，右边纵轴表示不良率。 左边纵轴最高刻度是不良总数148PCS，右边纵轴最高刻度是不良率100% 左边的纵轴最高刻度与右边纵轴最高刻度是一条水平,二、柏拉图的制作步骤步骤3：绘制横轴与纵轴刻度2,二

43、、柏拉图的制作步骤步骤四：绘制柱状图,在左纵轴与横轴区域内找出坐标点，共7个坐标点。 将各不良项目画出坐标，也就是柱状图,二、柏拉图的制作步骤步骤5：绘制累计曲线,针对累积不良率在右纵轴与横轴区域间找出标点共7点。 用折线将7个点连接,二、柏拉图的制作步骤步骤6：记入必要事项,总检查数：2800件 总不良数：148件 不良率：5.28% 检验者：Xxx 绘图者：Xxx,二、柏拉图的制作步骤步骤7：分析柏拉图1,从以上柏拉图可以看出，制程中脱漆、耐压不良、变形占总不良率的75.1%，这三项是9月份重点改善项目，建议用因果图对这三项不良进行原因分析。 应确定项目改善责任人及完成期限。争取9月份把脱

44、漆、耐压不良、变形的比例降下来。 应参照过去的柏拉图（如上个月或上一周）进行对比从中发现改善前与改善后的状况。如下图。,二、柏拉图的制作步骤步骤7：分析柏拉图2,某公司7月份与8月份柏拉图对比（示例） 改善前 改善后,A,B,C,D,E,F,A,B,C,D,E,F,效益,案例1-1：某印刷厂12月份制程不良柏拉图-12月份印刷制程巡检不良统计表,案例1-2：排列次序表,案例1-3：根据排列次数表绘制的柏拉图,案例1-4：柏拉图分析,从12月份的制程巡检柏拉图可以看出，前三项（压印不清晰、套印不准确、漏白）占总不良比例的72.2%。应重点分析其原因进行改善。,方法五：鱼骨图(Cause & Ef

45、fect/Fishbone Diagram,鱼骨图定义 鱼骨图又名特性因素图是由日本管理大师石川馨先生所发展出来的，故又名石川图。鱼骨图是一种发现问题“根本原因”的方法，它也可以称之为“因果图”。鱼骨图原本用于质量管理。 问题的特性总是受到一些因素的影响，我们通过头脑风暴找出这些因素，并将它们与特性值一起，按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚，并标出重要因素的图形就叫特性要因图。因其形状如鱼骨，所以又叫鱼骨图（以下称鱼骨图），它是一种透过现象看本质的分析方法，又叫因果分析图。 同时，鱼骨图也用在生产中，来形象地表示生产车间的流程。 头脑风暴法（Brain StormingBS）：一种通过集

46、思广益、发挥团体智慧，从各种不同角度找出问题所有原因或构成要素的会议方法。BS有四大原则：严禁批评、自由奔放、多多益善、搭便车。,鱼骨图的三种类型A、整理问题型鱼骨图（各要素与特性值间不存在原因关系，而是结构构成关系,对问题进行结构化整理） B、原因型鱼骨图（鱼头在右，特性值通常以“为什么”来写） C、对策型鱼骨图（鱼头在左，特性值通常以“如何提高/改善”来写）,鱼骨图制作-1,制作鱼骨图分两个步骤：分析问题原因/结构、绘制鱼骨图。 分析问题原因/结构 A、针对问题点，选择层别方法（如人机料法环测量等）。 B、按头脑风暴分别对各层别类别找出所有可能原因（因素）。 C、将找出的各要素进行归类、整

47、理，明确其从属关系。 D、分析选取重要因素。 E、检查各要素的描述方法，确保语法简明、意思明确。,鱼骨图制作-2,分析要点： a、确定大要因（大骨）时，现场作业一般从“人机料法环”着手,管理类问题一般从“人事时地物”层别，应视具体情况决定； b、大要因必须用中性词描述（不说明好坏），中、小要因必须使用价值判断（如不良）； c、脑力激荡时，应尽可能多而全地找出所有可能原因，而不仅限于自己能完全掌控或正在执行的内容。对人的原因，宜从行动而非思想态度面着手分析； d、中要因跟特性值、小要因跟中要因间有直接的原因-问题关系，小要因应分析至可以直接下对策； e、如果某种原因可同时归属于两种或两种以上因素

48、，请以关联性最强者为准（必要时考虑三现主义：即现时到现场看现物，通过相对条件的比较，找出相关性最强的要因归类。） f、 选取重要原因时，不要超过7项，且应标识在最未端原因；,鱼骨图制作-3,鱼骨图做图过程一般由以下几步组成2： 1由问题的负责人召集与问题有关的人员组成一个工作组(work group)，该组成员必须对问题有一定深度的了解。 2问题的负责人将拟找出原因的问题写在黑板或白纸右边的一个三角形的框内，并在其尾部引出一条水平直线，该线称为鱼脊。 3工作组成员在鱼脊上画出与鱼脊成45角的直线，并在其上标出引起问题的主要原因，这些成45角的直线称为大骨。 4对引起问题的原因进一步细化，画出中

49、骨、小骨，尽可能列出所有原因 5对鱼骨图进行优化整理。 6根据鱼骨图进行讨论。完整的鱼骨图如图2所示，由于鱼骨图不以数值来表示，并处理问题，而是通过整理问题与它的原因的层次来标明关系，因此，能很好的描述定性问题。鱼骨图的实施要求工作组负责人(即进行企业诊断的专家)有丰富的指导经验，整个过程负责人尽可能为工作组成员创造友好、平等、宽松的讨论环境，使每个成员的意见都能完全表达，同时保证鱼骨图正确做出，即防止工作组成员将原因、现象、对策互相混淆，并保证鱼骨图层次清晰。负责人不对问题发表任何看法，也不能对工作组成员进行任何诱导3。,鱼骨图制作-4,鱼骨图使用步骤,(1)查找要解决的问题； (2)把问题

50、写在鱼骨的头上； (3)召集同事共同讨论问题出现的可能原因，尽可能多地找出问题； (4)把相同的问题分组，在鱼骨上标出； (5)根据不同问题征求大家的意见，总结出正确的原因； (6)拿出任何一个问题，研究为什么会产生这样的问题？ (7)针对问题的答案再问为什么？这样至少深入五个层次（连续问五个问题）； (8)当深入到第五个层次后，认为无法继续进行时，列出这些问题的原因，而后列出至少20个解决方法,鱼骨图案例分析-1,案例一：利用鱼骨图对某炼油厂市场营销问题的分析 鱼骨图分析法是咨询人员进行因果分析时经常采用的一种方法，其特点是简捷实用，比较直观。现以某炼油厂情况作为实例，采用鱼骨图分析法对其市

51、场营销问题进行解析，具体如图所示：,鱼骨图案例分析-2,鱼骨图案例分析-3,图中的“鱼头”表示需要解决的问题，即该炼油厂产品在市场中所占份额少。根据现场调查，可以把产生该炼油厂市场营销问题的原因，概括为5类。即人员、渠道、广告、竞争和其它。在每一类中包括若干造成这些原因的可能因素，如营销人员数量少、销售点少、缺少宣传策略、进口油广告攻势等。将5类原因及其相关因素分别以鱼骨分布态势展开，形成鱼骨分析图。 下一步的工作是找出产生问题的主要原因，为此可以根据现场调查的数据，计算出每种原因或相关因素在产生问题过程中所占的比重，以百分数表示。例如，通过计算发现，“营销人员数量少”，在产生问题过程中所占比

52、重为35%，“广告宣传差”为18%，“小包装少”为25%，三者在产生问题过程中共占78%的比重，可以被认为是导致该炼油厂产品市场份额少的主要原因。如果我们针对这三大因素提出改进方案，就可以解决整个问题的78%。该案例也反映了“20:80原则”，即根据经验规律，20%的原因往往产生80%的问题，如果由于条件限制，不能100%解决问题，只要抓住占全部原因20%，就能够取得80%解决问题的成效。,案例二：用鱼骨图与层次分析法结合进行企业诊断 -1,一、层次分析法简介 鱼骨图成功完成后，影响问题的原因一般能详尽的列出。但哪些是主要原因，哪些是次要原因，该如何确定呢?各个主要原因的重要性、优先程度应如何

53、确定?层次分析法(AHP)做了最好的回答。 AHP的基本思路与鱼骨图的基本思路是一致的。两者都是在深人分析实际问题的基础上，将有关因素按不同的属性自上而下的分解成若干层次，同一层次的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受下一层因素的作用。一个鱼骨图如图1可方便的转化成层次结构模型如图3。,案例二：用鱼骨图与层次分析法结合进行企业诊断 -2,由鱼骨图转化成层次结构模型,案例二：用鱼骨图与层次分析法结合进行企业诊断 -3,得出层次模型后，对每一层次的因素按规定的准则两两进行比较，建立判断矩阵，运用特定的数学方法计算判断矩阵的最大特征值及对应的正交特征向量，得出每一层

54、次各因素的权重值，并进行一致性检验；在一致性检验通过之后，再计算各层次因素对于所研究问题的组合权重；根据权重便可对各原因进行评分、排序和指标综合 如果说鱼骨图体现了人的大脑对复杂问题的分解过程的话，AHP则体现了求解复杂问题的分解一判断一综合的整个过程，使人们对复杂问题的判断、决策过程得以系统化、数量化 。,案例二：应用案例 -1,某工厂产品加工精度波动经常超出容许范围，经咨询专家召集工作组讨论得鱼骨图(图4)：,案例二：应用案例 -2-将上图转化为层次模型图(图5)：,案例二：应用案例 -3,完成层次模型图后，工作组成员在专家的指导下，将各层原因对上一层原因(或问题)的重要程度(或优先程度)

55、进行两两比较，构造比较矩阵。本倒将原因按层次分析法计算要求将层次分为四层，分别称为A、B、C、D层。C、D两层根据构造比较矩阵的要求和与上层原因的关系，按从左到右的顺序赋予各层比较矩阵名字：C1 C4,D1 D9。则得各层比较阵如下,案例二：应用案例 -4,案例二：应用案例 -5,根据成对 比较矩阵 计算各层 权向量w， 最大特征 根 和一致 性指标CI， 结果如表 13所示 表1 D层的 计算结果,案例二：应用案例 -6,表2 C层的计算结果,案例二：应用案例 -7,表3 B层的计算结果,案例二：应用案例 -8,用上一层原因对问题的组合权向量(B层即主原因层的组合权向量为根据成对比较矩阵计算

56、出的权向量)，计算下一层原因对问题的组合权向量，得c层各原因对问题的综合权值W(c)： W(c) = 0.0139,0.0696,0.0607.0.3034,0.0607,0.1485,0.2971,0.0230,0.0230 D层各原因对问题的综合权值W(D) ： W(D) = 0.0069,0.0069,0.0232,0.0464,0.0414,0.0062,0.0131,0.2276,0.0759,0.0074,0.0394,0.0139,0.1188,0.0297,0.1485,0.1485,0.0192.0.0038.0.0l15,0.0ll5,案例二：应用案例-9-进行组合一致性检

57、验：,1.C层 WB = 0,0,0,0 = 0,0.058,0,00.08335,0.4248,0.4456,0.0460T = 0.2464 c层对问题的组合一致性比率为： CR(C) = CR(B) + CI(C) / RI(C) = 0.0030 0.1,案例二：应用案例-10-进行组合一致性检验：,2.D层 W(C) = 0.0002 D层对问题的组合一致性比率为： CR(D) = CR(C) + CI(D) / RI(D) = 0.0028 0.1 将各层中相同的原因进行归并,D层W(D)变成： 生产能力,种类,运行,操作,成就感,津贴,奖金,经验,技能,遵守规程,合作,抗干扰性,精度,准确度,人为错误,易加工性,硬度,变形=0.0069,0.0069,0.0232,0.0464,0.0488,0.0062,0.0131,0.2276,0.075,0.0394,0.0139,0.1 188,0.0297,0.1485,0.1485,0.0307,0.0038.0.0115,案例二：应用案例-11-进行组合一致性检验,从计算结果中可以看出