品管七大手法论述.pptx
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1、品管七大手法品管七大手法數據統計分析方法數據統計分析方法nQC舊七種工具 排列圖,因果圖,散布圖,直方圖,控制圖,檢查表与分層法nQC新七種工具(略) 關聯圖,KJ法,系統圖法,矩陣圖法,矩陣數據解析法,過程決策程序圖法(PDPC)和箭頭圖法。數據統計分析方法數據統計分析方法數據統計分析方法數據統計分析方法-排列圖排列圖n排列图的定义:排列图的定义:根据所收集之数据,按不良原因、不良状况、不良发生位等到不同区分标准,以寻求占最大比率之原因、状况或位置的一种图形。排列图又称为主次因素分析图或帕拉图(巴雷特、帕累特)數據統計分析方法數據統計分析方法-排列圖排列圖n排列图的来由:排列图的来由:意大利
2、社会经济学家帕雷特在1887年研究资本主义的意大利社会财富分布状况时,发现少数人占有绝大多数的财富,而绝大多数人却只占有少量财富处于贫困状态,从而得出“关键的少数和次要的多数”的社会财富分布规律。他还把这一规律用坐标图描绘出来,得到一条累计的百分比曲线。为纪念他,后人把这一条曲线称为帕累特曲线。后来,帕累特原理被用到质量管理活动中,成为七大手法之一,现在这一理论被升化为80/20原则。基本上,任何事物都遵循这一规律,如大多数废品是由少数人造成的,大部分设备故障是由少数几个原因引起的,企业80的利润来自20的顾客。n排列圖是由兩個縱坐標,一個橫坐標,若干個按高低順序依次排列的長方形和一條累計百分
3、比折線所組成的,為尋找主要問題或主要原因所使用的圖。n例 1:1002003004000500600100%80%60%40%20%0%296182624030163644.71%72.21%81.57%87.61%92.15%94.56%100%模块不良原因分析模块不良原因分析壞 項 累 積 百 分 比 ( 壞 項 累 積 百 分 比 ( )壞品數量壞品數量PINTIA跑位LD跑位LD线性差金属件不良功率变化大其他管芯不良數據統計分析方法數據統計分析方法-排列圖排列圖法法數據統計分析方法數據統計分析方法-排列圖排列圖不良项目不良数累加数累加比率1PINTIA跑位29629644.71%2功率
4、变大18247872.21%3LD跑位6254081.57%4金属件不良4058087.61%5LD线性差3061092.15%6管芯不良1662694.56%7其他36662100.00%662662100.00%模块不良统计表:模块不良统计表:n排列圖的優點 排列圖有以下優點:直觀,明了全世界品質管理界通用用數據說明問題說服力強用途廣泛: 品質管理 / 人員管理 / 治安管理數據統計分析方法數據統計分析方法-排列圖排列圖n排列圖的作圖步驟 收集數據(某時間) 作缺陷項目統計表 繪製排列圖 畫橫坐標(標出項目的等分刻度) 畫左縱坐標(表示頻數) 畫直方圖形(按每項的頻數畫) 畫右縱坐標(表示
5、累計百分比) 定點表數,寫字數據統計分析方法數據統計分析方法-排列圖排列圖n何谓因果图:对于结果(特性)与原因(要因)间或所期望之效果(特性)与对策的关系,以箭头连接,详细分析原因或对策的一种图形称为因果图。 因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明,故又称为石川图,又因其形状似鱼骨,故也可称其为鱼骨图,或特性要因图數據統計分析方法數據統計分析方法-因果圖因果圖人人法法環環機機料料主主要要問問題題數據統計分析方法數據統計分析方法-因果圖因果圖數據統計分析方法數據統計分析方法-因果圖因果圖n作因果圖的原則 采取由原因到結果的格式 通常從人,機,料,法,環這五方面找原因4M1E, Ma
6、n, Machine, Material, Method, Environment 通常分三個層次:主幹線、支幹線、分支線 盡可能把所有的原因全部找出來列上 對少數的主要原因標上特殊的標誌 寫上繪製的日期、作者、有關說明等數據統計分析方法數據統計分析方法-因果圖因果圖n作因果圖應注意的事項 問題(結果)應單一、具體,表述規範 最後細分出來的原因應是具體的,以便采取措施; 在尋找和分析原因時,要集思廣益,力求準確和無遺漏可召開諸葛亮會,采用頭腦風暴法層次要清,因果關係不可顛倒原因歸類正確數據統計分析方法數據統計分析方法-因果圖因果圖n作因果圖應注意的事項 畫法按從左至右的貫例執行規範化 在作因果
7、圖前,可先從排列圖中找出主要問題,然後針對主要問題,召集相關人員進行討論,力求盡可能找出產生問題的原因,通過分析,確立主要原因。因果圖在今後可不斷進行修改,逐漸完善,反復使用。數據統計分析方法數據統計分析方法-因果圖因果圖數據統計分析方法數據統計分析方法-因果圖因果圖例 2:n什麼是直方圖? 直方圖是通過對數據的加工整理,從而分析和掌握品質數據的分布狀況和估算工序不合格率的一種方法。n直方圖的作法 作直方圖的三大步驟作頻數表畫直方圖進行有關計算數據統計分析方法數據統計分析方法-直方圖直方圖(Histogram)n作直方圖的步驟(例3) 1.搜集數據數據統計分析方法數據統計分析方法-直方圖直方圖
8、(Histogram)n作直方圖的步驟 計算極差(Range),上表中最大值Xmax=48;最小值Xmin=1;RXmax-Xmin=48-1=47 適當分組(k)在本例中,取k=10確定組距(h)組距用字母 h 表示:h=R/k=47/10=4.7, Y約等于5。 確定各組界限組的邊界值單位取最小測量單位的一半。數據統計分析方法數據統計分析方法-直方圖直方圖(Histogram)n作直方圖的步驟 本例第一組的下限為: 第一組的上限值為下界限值加上組距 第二組的下界值為上界限值,第一組的上界值加上組距就是第二組上界限值,照此類推,定出各組的邊界。數據統計分析方法數據統計分析方法-直方圖直方圖(
9、Histogram)最小值最小測量單位2=1 1/2=0.5n編制頻數分布表數據統計分析方法數據統計分析方法-直方圖直方圖(Histogram)畫直方圖5101520253005.5 10.5 15.5 20.5 25.5 30.5 35.5 40.5 45.5 50.5TLTU頻頻數數重量重量N=100X=26.6S=9.14CPk=0.85數據統計分析方法數據統計分析方法-直方圖直方圖(Histogram)數據統計分析方法數據統計分析方法-直方圖直方圖(Histogram) 直方图的分析:作直方图的目的是为了研究工序质量的分布状况,判断工序是否处于正常状态。因此,在画直方图后要进一步对它进
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