某汽车质量改善3824步资料.pptx

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1、吉利质量改善3824步转训资料宁波制造公司技术部陈斌吉利转型中的质量创新企业战略转型中质量的挑战从满足标准到追求用户满意如何实现动态质量从满足标准到追求用户满意超越竞争对手从满足标准到追求用户满意全程用户体验活动从可维修到无故障如何不把市场当实验场从国内市场到国际市场如何满足用户不同需求吉利转型中的质量创新质量转型之一人的观念转变（关键是人的转型）质量问题不是认识问题，而是利益问题质量问题不是能力问题，而是决心问题质量问题不是技术难题，而是细节管理问题质量问题不是质量部问题，而是“我”的责任质量问题不是靠检验救火，而是靠预防质量问题的解决不是意味着花钱，而是意味着省钱吉利转型中的质量创新 身是

2、菩提树 心如明镜台 时时勤拂拭 勿使惹尘埃 菩提本无树， 明镜亦非台， 本来无一物， 何处惹尘埃。质量转型之二思考问题方式转变从来就没有质量问题只有设计者问题，采购者问题，制造者问题，销售者问题，服务者问题why质量追溯就是破案抓真凶吉利转型中的质量创新 为什么方法不好使？长官意志拍脑袋，决策失误为什么问题挡不住？ 盲人摸象经验主义，以偏盖全 为什么问题越来越多？ 闭门造车封闭自负，自以为是 质量转型之三解决问题方式转变从粗放式管理到精细化经营 基本原则：y=f(X1,X2,X3Xn） 以客户为导向 以流程为中心 以数据为基础 技术归零的五步: 定位准确、机理清楚、问题再现、措施有效、举一反三

3、 管理归零的五步: 过程清晰、责任明确、漏洞堵住、考核到位、流程优化吉利转型中的质量创新质量转型的关键行动组织再造流程再造人员再造对质量架构的调整与健全成立质量改善室质量网从ISO9000体系到卓越绩效质量策划流程的建立(PDCA)实施6期质量改善培训全员参与的质量改善活动进行PK质量定义的变迁质量是满足产品标准要求的程度；质量是给用户造成损失的总和；质量是适用性；质量是用户满意的程度;质量是用户和其它相关方的满意度。质量管理的发展历程1. 传统质量管理2.产生与上世纪初，以检验为主要内容，“死后验尸”的问题逐渐暴露出来2. 统计质量管理（SQC）以抽样检验和控制图的应用为起点，以过程（工序）

4、质量为管理对象，1987年,以丰田公司为首的公司提出“SQC的复兴”.3. 全面质量管理（TQC）首先由美国的费根堡姆于上个世纪60年代提出；成功于日本；以“三全”为特征；以完善的检验、过程控制为基础.4. 综合质量管理（TQM）不仅对产品质量进行管理，而且将企业作为对象进行管理；不仅考虑消费者的需求，同时考虑社会的需求；重视人才质量以及人才培养；重视企业发展战略；注重市场学与新产品开发的结合。质量管理内容的变化 传统质量管理 质量检验 产品质量 统计质量管理 质量控制 过程质量 全面质量管理 质量管理 体系质量 综合质量管理 质量经营 经营质量我国企业质量管理的发展情况大致可以划分为三个阶段

5、：1、引进、学习阶段（上世纪70年代末80年代末）以学习日本的TQC为主2、规范化阶段。贯彻GB/T19001等标准3、追求卓越阶段。贯彻GB/T19580和GB/Z19579等标准 科学化 应用统计技术等科学方法 规范化 贯彻有关管理性标准 有效性 开展各种质量改进活动我国企业质量管理的当务之急质量改进的精神 坚持不懈，咬定青山不放松； 大力提倡科学化（程序和方法）； 毋以善小而不为； 不积跬步无以至千里，不积小流无以成江河； 不存在“灵丹妙药”、“妙手回春”、“一个点子救一个企业”; 三现主义（现场、现实、现物）。 提高产品质量的“秘方” 中国人对质量管理方面“特 效药”的浓厚兴趣表现了落

6、 后封建意识的根深蒂固。 科学+ 汗水质量改善3824思想 核心思想以市场和用户为中心以数据和事实为基础强调实物解剖、故障再现等三现精神强调采取的措施有母本分析、有专家验证、有可靠性试验强调要有防呆、防差错，不能把市场当试验场。质量改善3824步操作注意事项1、思路放之四海而皆准：所有问题的解决都可以按3824步的思路2、具体操作层面，可以根据实际情况，进行简化或细化 如生产线的尺寸偏差，发现是由于刀具磨损问题，原因非常明确，措施非常清楚，那就马上行动，调整刀具。 面包烤糊，原因就是三个：温度、时间、配方，那可以用简单的3824步 减振器异响：原因很复杂，就要用完整3824步3、快赢机会原理

7、在发现问题、分析问题、解决问题的过程中，发现了哪个环 节不对，马上改，不要等到所有的原因都分析清楚了才改，每一步都有快赢机会。质量改进的工具与技术 老七种工具 因果图 排列图 直方图 检查表 分层法 散布图 控制图 新七种工具 关联图 树图 箭条图 PDPC 矩阵图 亲和图 矩阵数据分析法 其它统计技术 假设检验与统计推断 统计过程控制（SPC） 方差分析 回归分析（ANOVA） 实验设计（DOE） 测量系统分析（MSA）因果图（Cause-and-Effect Diagram） 又称特性要因图，石川图或鱼刺图 用图解法对影响过程或产品质量问题的各种因素进行全面系统的观察和分析，找出其因果关系

8、 使小组能集中于问题的实质，围绕问题产生集体智慧和意见 集体智慧的火花集中于问题的原因而不是问题的现状 适用场合 当需要找出可能的原因时； 当组织的思维趋于定式时；因果图的基本结构因果图作图步骤 一、利用逻辑推理法选题，分析对象，确定质量特性。组织讨论，找出所有可能会影响结果的因素。找出各因素之间的因果关系，在图上以因果关系的箭头表示出来。根据对结果影响的重要程度，将认为对结果有显著影响的重要原因标示出来。在因果图上标出有关信息（标题，绘制人，绘制时间、产品、工序、小组名称、参加人员等） 二、利用发散整理法1.选题,确定质量特性.2.尽可能找出所有可能会影响结果的因素3.找出各原因之间的关系,

9、在因果图上以因果关系箭头连接起来.4.根据对结果影响的重要程度,将认为对结果有显著影响的重要因素标识出来.5.在因果图上标上必要信息。绘制因果图注意事项所要分析的质量特性问题，应提得尽可能具体首先确定结果（问题），然后确定原因的类别，针对每一个原因类别进行展开分析。一个主要质量问题只能画一张图，因果图只能用于单一目标分析。确定原因时应集思广益，充分发扬民主（头脑风暴）因果关系间层次要分明，原因分析到能采取具体措施为止，最高层次的原因应寻求到可直接采取对策为止。箭头从原因指向结果，末端原因才是可能影响结果的具体原因。对所有末端原因，都应到现场进行观察、测量、试验等，加以确认。检查无遗漏要运用其它

10、工具和技术进行验证分析原因要注意的问题（1）针对所存在问题分析原因（2）要展示问题的全貌 5M1E：（人、机、料、法、测量、环境）（3）分析原因要彻底，要针对结果，把原因一层层展开，分析到可以采取对策为止。 展开分析： 结果原因 结果原因 结果原因案例分析排列图(Pareto)质量问题是以质量损失（缺陷项目和损失金额）的形式来体现的。大多数损失是由少数几种的缺陷引起的( Pareto原则) ，而这几种缺陷又是由少数原因引起的。因此，只要明确这些“关键的少数”，就可以消除这些特殊原因，避免由此引起的大量损失。用排列图法，可以实现这一目的.排列图的分类 两类：1、分析现象用排列图，与不良结果有关

11、质量（Q）：缺陷、故障、顾客抱怨、退货或维修等 成本(C)：损失金额或费用等 交货期(D)：存货短缺或交货期拖延等 安全(S)：发生事故或出现差错等2、分析原因用排列图，与过程有关 操作者：班次、组别、年龄、工龄等 机器：设备、工具等 材料：供应商、批次等 作业方法：作业安排、方法等作排列图的步骤 明确问题以及如何收集数据 设计数据记录表（检查表），记录数据 将数据从大到小排列，并累计计算 画排列图 在图上画累计频数折线 在图上记入必要事项（）案例分析 例：某厂随机调查4月1日至7月1日的产品共5000件，对其逐一检查，进行缺陷分析，得到缺陷种类及数据如下：缺陷类型弯曲污染擦伤裂纹沙眼其他断裂

12、合计缺陷数10 20 42 6414 104 200第一步：把数据由大到小重新排列缺陷类型断裂擦伤污染弯曲裂纹沙眼其他合计缺陷数1044220106414200缺陷类型断裂擦伤污染弯曲裂纹沙眼其他合计缺陷数1044220106414200百分比5221105327累计百分比527383889193100 第二步：计算百分比和累计百分比项目排列图制作排列图的注意要点制作排列图的注意要点1分类方法不同，得到的排列图不同。通过不同分类方法不同，得到的排列图不同。通过不同的角度观察问题，把握问题的实质，需要用不同的角度观察问题，把握问题的实质，需要用不同的分类方法进行分类，以确定的分类方法进行分类，以

13、确定“关键的少数关键的少数”，这也是排列图分析方法的目的。这也是排列图分析方法的目的。如果如果“其它其它”项所占的百分比很大，则分类是项所占的百分比很大，则分类是不够理想的。如果出现这种情况，是因为调查的不够理想的。如果出现这种情况，是因为调查的项目分类不当，把许多项目归在了一起，这时应项目分类不当，把许多项目归在了一起，这时应考虑采用另外的分类方法。考虑采用另外的分类方法。排列图的使用排列图的使用 1排列图的目的在于有效解决问题，基本点就是要求我排列图的目的在于有效解决问题，基本点就是要求我们只要抓住们只要抓住“关键的少数关键的少数”就可以了。就可以了。 2排列图可用来确定采取措施的顺序。一

14、般地，把发生排列图可用来确定采取措施的顺序。一般地，把发生率高的项目减低一半要比把发生问题的项目完全消除更为率高的项目减低一半要比把发生问题的项目完全消除更为容易。因此，从排列图中矩形柱高的项目着手采取措施能容易。因此，从排列图中矩形柱高的项目着手采取措施能够事半功倍。够事半功倍。 3对照采取措施前后的排列图，研究组成各个项目的变对照采取措施前后的排列图，研究组成各个项目的变化，可以对措施的效果进行验证。利用排列图不仅可以找化，可以对措施的效果进行验证。利用排列图不仅可以找到一个问题的主要原因，而且可以连续使用，找出复杂问到一个问题的主要原因，而且可以连续使用，找出复杂问题的最终原因。题的最终

15、原因。直方图直方图 直方图是对定量数据分布情况的一种图形直方图是对定量数据分布情况的一种图形表示，由一系列矩形（直方柱）组成。表示，由一系列矩形（直方柱）组成。 它将一批数据按取值大小划分为若干组，它将一批数据按取值大小划分为若干组，在横坐标上将各组为底作矩形，以落入该在横坐标上将各组为底作矩形，以落入该组的数据的频数或频率为矩形的高。组的数据的频数或频率为矩形的高。 通过直方图可以观测并研究这批数据的取通过直方图可以观测并研究这批数据的取值范围、集中及分散等分布情况。值范围、集中及分散等分布情况。直方图的绘制步骤 明确衡量过程的特性值 收集数据（至少50个） 计算极差R 确定分组数K和组距h

16、（参考数据数量与分组数对应表） 作频数分布表 画直方图 在图上记录有关资料案例分析 已知车削某零件外圆尺寸10+0.035mm，为调查车削某零件外圆尺寸的分布情况，从加工过程中取100个零件，测得尺寸10+x的x值如表所示。原始数据x（单位：0.001mm）直方图作图步骤直方图的作图步骤如下：第一步，收集数据，求极差R。在原始数据中找出最大值xmax和最小值xmin，计算二者的差值，就是极差。本例中R=xmax-xmin=29-0=29。第二步，确定分组的组数和组距。一批数据究竟分多少组，通常根据数据的多少而定，可参考下表。本例中，取10数据个数分组数 50-1006-10 100-250 7

17、-12250以上 10-20直方图作图步骤第三步，确定组距h=R/K=29/10=2.9取h=3第四步，确定各组界限第一组的下组界=最小值-h/2=0-1.5=-1.5第一组的上组界=第一组的下组界+组距=-1.5+3=1.5依次计算各组界值第五步，计算组中心值为了计算的需要，往往要决定各组的中心值。每组的上下界限相加除以2，所得数据即为组中值。组中值为各组数据的代表值。第一组中心值=（第一组上组界+第一组下组界）/2=1.5+(-1.5）/2=0依次计算各组中心值。第六步，作频数分布表将测得的原始数据分别归入相应的组中，统计各组的数据个数，即频数fi，各组频数，填好后检查一下其总数是否与数据

18、总个数相符，避免重复或遗漏。直方图作图步骤直方图作图步骤 第七步，画直方图。 以横坐标表示质量特性（本例中的质量特性就是加工尺寸），纵坐标为频数（或频率），在横轴上标明各组组界，以组距为底，频数为高画出一系列的直方柱，就成了直方图 第八步，在直方图的空白区域，记上有关数据的资料，如收集数据据的时间、数据个数n、平均值、标准差s等等。直方图的常见类型 标准型：左右对称，最常见 锯齿型：数据分组过多，或测量读数错误 偏峰型：产品尺寸受公差影响 陡壁型：工序能力不足，进行全数检查 平顶型：几种均值不同的分布混在一起 双峰型：均值相差较大的两种分布混在一起 孤岛型：中混有另一分布的少量数据标准形数据的

19、平均值与最大值数据的平均值与最大值和最小值的中间值相同和最小值的中间值相同或接近，平均值附近的或接近，平均值附近的数据的频数最多，频数数据的频数最多，频数在中间值向两边缓慢下在中间值向两边缓慢下降，以平均值左右对降，以平均值左右对称这种形状也是最常称这种形状也是最常见的见的标准型（对称型）标准型（对称型）1010 2020 3030 4040 505060607070 8080 9090 1001001101101 1 2 2 5 5 8 8 12 12 16 16 13 13 9 9 6 6 3 3 2 2 锯齿形作频数分布表时，如作频数分布表时，如分组过多，会出现此分组过多，会出现此种形状

20、。另外，当测种形状。另外，当测量方法有误或读错测量方法有误或读错测量数据时，也会出现量数据时，也会出现这种形状。这种形状。 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1103 5 10 9 14 9 12 6 8 2 3 偏锋形偏锋形平均值位于中间值的左侧平均值位于中间值的左侧(或右侧或右侧)，从左至右，从左至右(或从或从右至左右至左)，数据分布的频数，数据分布的频数增加后突然减少，形状不增加后突然减少，形状不对称。当下限对称。当下限(或上限或上限)受受到公差等因素限制时，由到公差等因素限制时，由于心理因素往往出现这种于心理因素往往出现这种形状形状。 10 20 30 40

21、 50 60 70 80 90 1001104 7 12 15 13 11 9 7 5 3 1 陡壁形平均值远左离平均值远左离(或右离或右离)直方直方图的中间值，频数自左至右图的中间值，频数自左至右减少减少(或增加或增加)，直方图不对，直方图不对称。当工序能力不足，为找称。当工序能力不足，为找出符合要求的产品经过全数出符合要求的产品经过全数检查，或过程中存在自动反检查，或过程中存在自动反馈调整时，常出现这种形状。馈调整时，常出现这种形状。 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10011015 17 13 9 7 5 3 5 2 4 1 平顶形当几种平均值不同当几种平均值不同的

22、分布混在一起，的分布混在一起，或过程中某种要素或过程中某种要素缓慢劣化时，常出缓慢劣化时，常出现这种形状。现这种形状。10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1104 5 7 8 9 8 9 8 7 5 4 双峰形靠近直方图中间值的频靠近直方图中间值的频数较少，两侧各有一个数较少，两侧各有一个“峰峰”。当有两种不同。当有两种不同的平均值相差大的分布的平均值相差大的分布混在一起时，常出现这混在一起时，常出现这种形状。种形状。10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1103 5 11 8 7 7 5 7 9 5 2 孤岛形在标准型的直方图的一侧在标准型的

23、直方图的一侧有一个有一个“小岛小岛”。出现这。出现这种情况是夹杂了其他分布种情况是夹杂了其他分布的少量数据，比如工序异的少量数据，比如工序异常、测量错误或混有另一常、测量错误或混有另一个分布的少量数据。个分布的少量数据。 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 801 2 3 6 7 13 10 4 2 3 1 0 1 3 2 直方图与公差限 直方图满足公差要求 (a)状况无需调整 (b)要考虑减少波动 直方图不满足公差要求 (c)采取措施，使平均值接近规格的中间值 (d)要采取措施，减少波动 (e)同时采取(c) 和(d)的措施直方图满足公差要求A

24、. 现在的状况不需要调现在的状况不需要调整，因为直方图充分满整，因为直方图充分满足公差要求。足公差要求。 B. 直方图能满足公差要直方图能满足公差要求，但不充分。这种情况求，但不充分。这种情况下，应考虑减少波动。下，应考虑减少波动。 直方图不满足公差要求C. 必须采取措必须采取措施施,使平均值接使平均值接近规格的中间值。近规格的中间值。 D. 要求采取措施，要求采取措施，以减少变差以减少变差(波波动动). E. 要同时采取要同时采取C和和D的措施，既的措施，既要使平均值接近要使平均值接近规格的中间值，规格的中间值，又要减少波动。又要减少波动。 检查表（Check sheet）的概念 为了便于收

25、集数据,使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。(用来检查有关项目的表格) 适用场合： 当收集有关事件、问题、缺陷、缺陷部位、缺陷原因等情况的频数或特征的数据时； 收集生产过程的数据时； 由同一个人或在同一个地点重复观察和收集数据时； 标准化一系列措施时，例如，对设备进行多次预防性维修检查； 项目的所有步骤都需要收集数据时；编制步骤 确定收集数据的定义 决定什么时候，由谁收集，收集多长时间； 确定资料的来源和范围 设计检查表，要使数据能够使用或或类似的符号简单地记录下来，以便于做数据分析时使用； 在表格上留出空间； 经过短时间的试验来测试检查表，

26、确保它能够收集合适的数据并易于使用； 收集资料 整理检查表的种类 记录用检查表功能：用于收集数据以调查不良项目、不良原因、缺陷位置及设备操作等情形。 工序分布检查表 不合格项检查表 缺陷位置检查表 缺陷原因检查表案例分析缺陷位置检查表在内外装贴的故障记录就是很好的检查表散布图(Scatter Diagram) 在分析质量事故时我们总是希望能够寻找到造成质量事故的主要原因，但影响产品质量的因素往往很多，有时我们只需要分析具体两个因索之间到底存在着什么关系。这时可将这两种因素有关的数据列出来，并用一系列点标在直角坐标系上，制作成图形，以观察两种因素之间的关系，这种图就称为散布图，对它进行分析称为相

27、关分析。散部图的适用场合当你想明确问题潜在的根本原因时；当在鱼骨图上用头脑风暴产生的各种原因和结果后，需要从客观上评定某一个原因与结果是否有关联；确定看起来相关的两个结果是否有同一个原因引起； 散布图的六种形式 (a)X与Y强正相关 (b)X与Y弱正相关 (c)X与Y强负相关 (d)X与Y弱负相关 (e)X与Y不相关 (f)X与Y非线性相关不同不同r值下点的散布示意图值下点的散布示意图r =1（完全线性关）（完全线性关）n个点完全在呈上个点完全在呈上升趋势的直线上。升趋势的直线上。 r = -1（完全线性相关）（完全线性相关）n个点完全在呈下降趋个点完全在呈下降趋势的直线上）势的直线上） 不同

28、不同r值下点的散布示意图值下点的散布示意图0r1（正线性相关）（正线性相关）当当x值增加时，值增加时，y值也值也有增大的趋势有增大的趋势 -1r0（负线性相关）（负线性相关）当当x值增加时，值增加时，y值有值有减小的趋势减小的趋势 不同不同r值下点的散布示意图值下点的散布示意图r = 0 （线性不相关）（线性不相关）n个点的分布毫无规律个点的分布毫无规律 r = 0（线性不相关）（线性不相关）两个变量之间可能存在两个变量之间可能存在某种曲线关系某种曲线关系 不同不同r值下点的散布示意图值下点的散布示意图相关系数r的确定案例分析案例分析吹气压力不良品率吹气压力与不良品率散布图思考:X与之间是什么

29、关系呢？数据基础 数据的分类计数数据（计件数据计点数据） 是/不是 良好/不良 维修点1、2、3可以数（文件里面的错别 字，挑选出不合格的件数） 布料上的疵点数计量数据 连续数据 时间（秒） 速度 尺寸计件数据服从二项分布；计点数据服从泊松分布。计量数据大多服从或近似服从正态分布。思考:以下数据分别是以什么计数方式?金刚汽车每天的产量汇总每天质量问题花费的时间汽车在一定条件下噪音值车身的色差的部位数每份销售合同上打字的错误数水泵的密封圈的内径汽车尾灯上的裂纹、斑点数汽车百公里油耗均值 1. 集中趋势的测度值之一 2. 最常用的测度值 3. 一组数据的均衡点所在 4. 易受极端值的影响 5. 用

30、于数值型数据，不能用于定类数据和定序数据方差和标准差-概念要点 1. 离散程度的测度值之一 2. 最常用的测度值 3. 反映了数据的分布 4. 反映了各变量值与均值的平均差异 5. 根据总体数据计算的，称为总体方差或标准差；根据样本数据计算的，称为样本方法或标准差统计与分布 波动-精度 过程控制中有时用精度来反映质量的波动（变异）程度。精度可分为： 准确度(Accuracy)： 反映系统波动的影响程度； 精密度(Precision)： 反映偶然波动的影响程度； 精确度(Uncertainty)： 反映系统波动和偶然波动综合的影响程度波动-精度产生波动的影响因素和统计观点 产品质量具有变异性 影

31、响产品质量的因素有6M Man: 人 Machine: 机 Material: 料 Method: 法 Mother-nature: 环 Measurement: 测 无论人类社会如何进步发展，产品质量不可能保持绝对恒定，一定具有变异性。 认识到波动无处不在； 用统计的方法去把握质量波动； 根据统计的推理采取行动减少波动。总体和样本 总体：研究对象的全体称为总体。 例如：顾客投诉量；网络接通；故障修复时 间，装移机时限。 样本：从总体中随机抽取一部分个体的集合。样本中含有样本的个数称为样本容量，通常用n表示。 如：某月/某局的顾客投诉量；某时段/局的网 络接通率等。样本方差和标准差(计算公式)

32、样本方差自由度(degree of freedom)1. 一组数据中可以自由取值的数据的个数2. 当样本数据的个数为n 时，若样本均值 x 确定后，只有n-1个数据可以自由取值，其中必有一个数据则不能自由取值；3. 例如，样本有3个数值，即x1=2，x2=4，x3=9，则 x = 5。当 x = 5 确定后，x1，x2和x3有两个数据可以自由取值，另一个则不能自由取值，比如x1=6，x2=7，那么x3则必然取2，而不能取其他值；4. 样本方差用自由度去除，其原因可以从多方面来解释，从实际应用的角度看，在抽样估计中，当我们用样本方差去估计总体方差2时，它是2的无偏估计量。中心极限定理 中心极限定

33、理是概率分布与统计推断的“桥梁”。 对任何总体，无论其质量特性值服从什么样的分布，但当样本数量足够大时，样本的均值都服从（或近似服从）正态分布，样本的方差是总体方差的1/n。 中心极限定理 设X1,X2,Xn为n个相互独立同分布随即变量，其共同分布未知，但其均值和方差2都存 在，则在n较大时，其样本均值X近似服从正态 分布N(,2/n)正态分布 正态分布在质量管理中使用最为频繁的分 布，它能描述很多质量特性X随机取值的统 计规律。 当=0；=1时，一般的正态分布就可以转化为标准正态分布，记为：N(0,1)正态分布的表达方式、不同的正态分布的比较正态曲线单侧的概率一般正态分布的标准化标准正态分布

34、的计算案例分析正态分布总体均值和总体比例的区间估计一.总体均值的区间估计二.总体比例的区间估计三.样本容量的确定总体均值的置信区间( 已知)案例分析总体均值的置信区间( 未知)案例分析SPC的介绍什么是SPC? SPC是英文Statistical ProcessControl的字首简称,即统计过程控制。 SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶 段收集的数据进行分析，并调整过程，从而达到改进与保证质量的目的。 SPC强调预防，防患於未然是SPC的宗旨统计质量控制的特点 SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。这点与全面质量管理的精神完全一致。 SPC强调用科学方法(主要是统计技术，尤

35、其是控制图理论)来保证全过程的预防。 SPC不仅用於生产过程，而且可用於服务过程和一切管理过程。SPC技术的作用控制图原理 正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论均值和标准差取何值，产品质量特性值落在3之间的概率为99.73%，於是落在3之外的概率为100%一99.73%= 0.27%，而超过侧，即大於-3或小於+3的概率为0.27%/2=0.135%1% ，这个结论十分重要。 控制图即基於这一理论而产生 3原则 UCL=+3 CL= LCL3 其中： 为正态总体的均值 为正态总体的标准差控制图原理控制图原理的两种解释 控制图原理的第一种解释 点子出界就判异小概率事件原理 控制图原理的第二

36、种解释 区分偶然因素与异常因素两类因素 控制图在贯彻预防原则中的作用 及时告警。控制图原理两类错误 第一类错误：虚发警报 过程实际上没有失控而虚报失控，这类错误发生的概率记为。 第二类错误：漏发警报 过程已经异常，但仍会有部分产品落在控制线 内，这类错误发生的概率记为。 如何减少两类错误 上下控制线最优间距6（3方式）“”及“”风险说明控制图的不足 由於控制图是通过抽查来监控产品质量的,故两类错误是不可避免的。在控制图上, 若将间距增大,则减小而增大,反之,则增大而减小。因此, 只能根据这两类错误造成的总损失最小来确定上下控制界限。 根据经验，3作为控制限可以使总损失最小过程能力与过程能力指数 过程能力（工序能力） 是指过程加工质量方面的能力，用于衡量 过程加工内在一致性。 过程能力决定于质量因素：人、机、料、 法、环，而与公差无关。 通常用6表示过程能力3824步骤简介 3824各个步骤的简单叙述问题识别团队组建现状调查原因分析对策制定改进实施效果验证防止再发3824实例分析节温器项目售后管理系统数据统计分析请大家自学结束语 经验的数据不一定是真理 眼见的事实仍不是真知 3824拔云拨雾 最终的验证才是灼见 谢谢大家!