基本品管工具培训.pptx

《基本品管工具培训.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基本品管工具培训.pptx（76页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、常用质量工具培训资料一、解决问题的一般途径 工作及生活中难免碰到问题，一旦发生问题如不立即解决，小问题也可能变成大问题。 然而，解决问题是要用方法的，否则必将杂乱无章，思路混乱。 而质量工具就是能协助我们迅速且正确解决问题的利器之一。 一般问题解决,一般都是按照PDCA的原理来解决的。 每一阶段都有不同的质量工具可供搭配使用。如果能够充分了解质量工具且运用得宜，就能搜集到正确有效的信息，并作出精准的判断。 PDCA和质量工具的关系1. 排列图法排列图法, ,直方图法直方图法, ,控制图法控制图法, ,工序能力分析工序能力分析,KJ,KJ法法, ,矩矩阵图法阵图法2. 因果分析图法因果分析图法,

2、 ,关联图法关联图法, ,矩阵数据分析法矩阵数据分析法, ,散布图法散布图法3. 排列图法排列图法, ,散布图法散布图法, ,关联图法关联图法, ,系统图法系统图法, ,矩阵图法矩阵图法,KJ,KJ法法, ,实验设计法实验设计法4. 目标管理法目标管理法, ,关联图法关联图法, ,系统图法系统图法, ,矢线图法矢线图法, ,过程决策过程决策程序图法程序图法5.系统图法系统图法, ,矢线图法矢线图法, ,矩阵图法矩阵图法, ,过程决策程序图法过程决策程序图法 6. 排列图法排列图法, ,控制图法控制图法, ,系统图法系统图法, ,过程决策程序图法过程决策程序图法, , 检查表检查表, ,抽样检验

3、抽样检验7. 标准化标准化, ,制度化制度化,KJ,KJ法法8. 在下一个改进机会中重新使用在下一个改进机会中重新使用PDCAPDCA循环循环遗留问题总结经验发现分析找出找出制定执行措施检查效果PDCA的四个阶段八个步骤PDCA的职责分布7.效果维持效果维持8.反省及今后计划反省及今后计划6.效果确认效果确认3.方策拟定方策拟定2.课题明确化与目标设定课题明确化与目标设定1.主题选定主题选定4.最适策追究最适策追究5.最适策实施最适策实施P管理人员管理人员D作业人员作业人员A管理人员管理人员C检验人员检验人员质量七大工具专家的话用途调查表：调查表：收集数据收集数据分层法：分层法：数据项目的设立

4、数据项目的设立排列图：排列图：看问题的分布情况看问题的分布情况,找出主要因素。找出主要因素。因果图：因果图：理清思路，寻找原因。理清思路，寻找原因。散布图：散布图：两个因素之间的关系。两个因素之间的关系。直方图：直方图：看问题的分别情况，发现异常情况存在。看问题的分别情况，发现异常情况存在。控制图：控制图：稳定与否。稳定与否。口決查检集数据层别作解析排列抓重点鱼骨追原因散布看相关直方显分布管制找异常一、调查表一、调查表 调查表是为了调查客观事物、产品和工作质量，或为了分层收集数据而设计的图表。即把产品可能出现的情况及分类预先列成调查表，则检查产品时只需在相应分类中进行统计。1 1、不良项目调查

5、表、不良项目调查表 质量管理中“良”与“不良”，是相对于标准、规格、公差而言的。一个零件和产品不符合标准、规格、公差的质量项目叫不良项目，也称不合格项目。缺陷调查表如1-1表。表表1-1 不良品项目调查表不良品项目调查表不良品不良品类型项目日期交验数合格数 废品数次品数返修品数废品类型次品类型返修品类型良品率/% 2 2、缺陷位置调查表、缺陷位置调查表 大多是画成产品外形图、展开图，然后在其上对缺陷位置的分布进行调查。缺陷位置调查表宜与措施相联系，能充分反映缺陷发生的位置，便于研究缺陷为什么集中在那里，有助于进一步观察、探讨发生的原因。 二、分层法二、分层法 分层就是把所收集的数据进行合理的分

6、类，把性质相同、在同一生产条件下收集的数据归在一起，把划分的组叫做“层”，通过数据分层把错综复杂的影响质量因素分析清楚。 通常，我们将分层与其他质量管理中统计方法一起联用，即将性质相同、在同一生产条件下得到的数据归在一起，然后再分别用其他方法制成分层排列图、分层直方图、分层散布图等。 【例1-1】 在柴油机装配中经常发生气缸垫漏气现象，为解决这一质量问题，对该工序进行现场统计。 （1）收集数据：n = 50，漏气数f = 19，漏气率p = f / n = 19 / 50 = 38% （2）分析原因通过分析，认为造成漏气有两个原因：该工序涂密封剂的工人A、B、C三人的操作方法有差异；气缸垫分别

7、由甲、乙两厂供给，原材料有差异。因此采用分层法列成表1-3、表1-4进行分析。 表表1-3 按按工工人人分分层层的的漏漏气气情情况况表表 1-4 按按工工厂厂分分层层的的漏漏气气情情况况工人漏气不漏气漏气率p/%工人漏气不漏气漏气率p/%ABC合计63101913993132255338甲厂乙厂合计91019141731393738 三、排列图三、排列图 排列图是通过找出影响产品质量的主要问题，以便确定质量改进关键项目的图表。排列图最早由意大利经济学家巴累特（Pareto）用于统计社会财富分布状况的。后来，美国质量学家朱兰把这个原理应用到质量管理中来，成为解决产品质量的主要问题的一种图形化的有

8、效方法。排列图的形式，一般如图1-13所示。图1-13 排列图的形式 【例1-3】 某化工厂对十五台尿素塔焊缝缺陷所需工时进行统计分析，如表1-9。 序 号项 目返修工时fi频率Pi / %累计频率Fi / %类 别12焊缝气孔夹渣1485160.420.860.481.2A34焊缝成型差焊道凹陷20158.26.189.495.5B5其 他114.5100C合 计245100表表1-9 焊缝缺陷所需工时进行统计分析表焊缝缺陷所需工时进行统计分析表 按排列图作图步骤，确定焊缝气孔和夹渣为主要因素；焊缝成型差和焊道凹陷为有影响因素。所作排列图如图1-14。图1-14 焊缝缺陷排列图 四、因果图四

9、、因果图 把所有能想到的原因，按它们之间的相依隶属关系，用箭头归纳联系在一起（箭干写原因，箭头指向结果），绘成一张树枝状或鱼刺状的因果图。质量因果图由质量问题和影响因素两部分组成，如图1-15。主干箭头所指的为质量问题，主干上的大枝表示大原因，中枝、小枝芽表示原因的依此展开。图1-15 因果图示意图图1-16 因果图为分析图1-14上第一位主要因素“焊缝气孔缺陷”原因，作因果图，见图1-16。专家的话图1-9 钢的淬火温度与硬度分布图五、散布图五、散布图 1、散布图的观察分析、散布图的观察分析 根据测量的两种数据做出散布图后，观察其分布的形状和密疏程度，来判断它们关系密切程度。散布图的五种情形

10、如图1-10。 图1-10 散布图的五种情形图1-11 局部与整体的散布图图1-12 应分层处理的散布图六、直方图六、直方图 直方图法是适用于对大量计量什数据进行整理加工，找出其统计规律，即分析数据分布的形态，以便对其总体的分布特征进行推断，对工序或批量产品的质量水平及其均匀程度进行分析的方法。1、作直方图的方法步骤如下、作直方图的方法步骤如下 （1）收集数据 一般收集数据都要随机抽取50个以上质量特性数据，并按先后顺序排列。表1-6是收集到的某产品数据，其样本大小用 n = 100表示。表表1-6 实实测测数数据据组号实 测 数 据maxmin123456789106144484556544

11、94745455538525043534748545263505255474548545547394852515043405055554953484850484847475555505554504345496362505045536345475050505550495547435255494655505060405348515545505254554353504360476353556363545256636039384540404340434545 （2）找出数据中的最大值，最小值和极差 数据中的最大值用xmax表示，最小值用xmin 表示，极差用R表示。 【例1-2】 某项目统计数据为：

12、xmax = 63， xmin = 38，极差R= xmax - xmin = 63-38 = 25。区间xmax， xmin称为数据的散布范围，全体数据在此范围内变动。 （3）确定组数 组数常用符号k表示。k与数据数多少有关。数据多，多分组；数据少，少分组。数据数目组数k常用分组数k50100100250250以上510712102010组数选用表组数选用表 （4）求出组距（h） 组距即组与组之间的间隔，等于极差除以组数，即 组距 h = = =2.78 3 （5）确定组界 为了确定边界，通常从最小值开始。先把最小值放在第一组的中间位置上。 本例中数据最小值xmin =38，组距（h）=3，

13、故第一组的组界为： Xmax - Xmink63-389Xmix - xmin + h2h2 （6）计算各组的组中值（wi） 所谓组中值，就是处于各组中心位置的数值，又叫中心值。 某组的中心值（ wi ）=（某组的上限+某组的下限）/2 第一组的中心值（ w1 ）=（36.5+39.5）/2=38 第二组的中心值（ w2 ）=（39.5+42.52）/2=41 其他各组类推，组中值如表1-7中所示。 （7）统计各组频数 统计频数的方法，如表1-7所示。组 号组界组中值wi频数f累计频数相对累计频 率/%136.539.538222239.542.541244342.545.5441620204

14、45.548.547183838548.551.550236161651.554.553177878754.557.556159393857.560.55939696960.563.5624100100表表1-7 频数统计表频数统计表 （8）画直方图 以分组号为横坐标，以频数为高度作纵坐标，作成直方图，如图1-2所示。2015105频 数2 21618231715341 2 3 4 5 6 7 8 9组 号图1-2 直方图2、直方图的用途、直方图的用途 直方图是经常使用的且能发挥很大作用的统计方法。其主要作用是： （1）观察与判断产品质量特性分布状况。 （2）判断工序是否稳定。 （3）计算工序

15、能力，估算并了解工序能力对产品质量保证情况。3、直方图的观察与分析、直方图的观察与分析 观察主要有两个方面：一是分析直方图的全图形状，能够发现生产过程的一些质量问题；二是把直方图和质量指标比较，观察质量是否满足要求。 如果我们把直方图分为正常和非正常型的话，它们的形状如图1-3。 （a）正常型（b）偏向型（左） （c）偏向型（右）（d）双峰型（f）平顶型（e）锯齿型（e）锯齿型（g）孤岛型图1-3 直方图的形状 （1）正常型图1-3（a） 图形中央有一顶峰，左右大致对称，这时工序处于稳定状态。其他都属非正常型。 （2）非正常型图1-3（b），（c） 图形有偏左、偏右两种情形，原因是： 一些形位

16、公差要求的特性值是偏向分布。 加工者担心出现不合格品，在加工孔时往往偏小，加工轴时往往偏大造成。 （3）双峰型图1-3（d） 图形出现两个顶峰极可能是由于把不同加工者或不同材料、不同加工方法、不同设备生产的两批产品混在一起形成的。 （4）锯齿型图1-3（e） 图形呈锯齿状参差不齐，多半是由于分组不当或检测数据不准而造成。 （5）平顶型图1-3（f） 无突出顶峰，通常由于生产过程中缓慢变化因素影响（如刀具磨损）造成。 （6）孤岛型图1-3（g） 由于测量有误或生产中出现异常（原材料变化、刀具严重磨损等）。4、直方图与标准界限比较、直方图与标准界限比较 统计分布符合标准的直方图有以下几种情况： （

17、1）理想直方图：散布范围B在标准界限T=Tl，Tu内，两过有余量，如图1-4。 （2）B位于T内，一边有余量，一边重合，分布中心偏移标准中心，应采取措施使分布中心与标准中心接近或重合，否则一侧无余量易出现不合格品，如图1-5（a）和（b）。图1-4图1-5 （3）B与T完全一致，两过无余量，易出现不合格品。如图1-6。统计分布不符合标准的直方图有以下几种情况： 分布中心偏移标准中心，一侧超出标准界限，出现不合格品，如图1-7。 散布范围B大于T，两侧超出标准界限，均出现不合格品，如图1-8。 尽管直方图能够很好地反映出产品质量的分布特征，但由于统计数据是样本的频数分布，它不能反映产品随时间的过

18、程特性变化，有时生产过程已有趋向性变化，而直方图却属于正常型，这也是直方图的局限性。图1-6图1-7图1-8专家的话 七、控制图七、控制图 控制图是判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种有效方法。现有控制作为质量控制的有力武器已广泛应用于各行各业。例如美国某电气公司的一个工厂有3000人，制定了5000张控制图；美国柯达彩卷公司有5000人，制定控制图有35000张，平均每人7张。我国航空飞机制造厂中的先进质量体系（AQS）中，要求一些工序必须作控制图。 1、控制图的基本格式、控制图的基本格式 控制图的基本格式如图1-17。它一般有三条线。 中心线CL（central line）用细实

19、线表示； 上控制界限UCL（upper control limit）用虚线表示； 下控制界限LCL（lower control limit）用虚线表示。图1-17 控制图的基本格式 UCL和LCL之间的面积为数据在正态分布的99.73，而不是公差。 所谓控制图的基本思想就是把要控制的质量特性值用点子描在图上，若点子全部落在上、下控制界限内，且没有什么异常状况时，就可判断生产过程是处于控制状态。否则，就应根据异常情况查明并设法排除。通常，点子越过控制线就是报警的一种方式，如图1-17中的第六点。 控制图作为一种管理图，在工业生产中，根据所要控制的质量指标的情况和数据性质分别加以选择。如表1-10

20、。表表1-10 各种控制图计算公式一览表各种控制图计算公式一览表 2、常用控制图的种类、常用控制图的种类 常用质量控制图可分为两大类。 （1）计量值控制图包括：单值控制图、单值-移动极差控制图、平均值-极差控制图、中位数控制图。 （2）计数值控制图包括：不良品数控制图、不良品率控制图、缺陷数控制图、单位缺陷数控制图。 根据所要控制的质量特性和数据的种类、条件等，按图1-18中的箭头方向便可作出正确的选用。图1-18 控制图的种类及选用流程 计量值控制图一般适用于以计量值为控制对象的场合。所谓计量值表现为数轴上的所有点，是连续的数值。比如，长度、强度等，只要测量精度能够达到，那么其特征值可以任意

21、的精度表示。 计量值控制图对工序中存在的系统性原因反应敏感，所以具有及时查明并消除异常的明显作用，其效果比计数值控制图显著。计量值控制图经常用来预防、分析和控制工序加工质量，特别是几种控制图的联合使用。 计数值控制图则用于以计数值为控制对象的场合。所谓计数值表现为数轴上的整数形式，是离散型的数值。比如，一个产品批的不合格品件数。 计数值控制图的作用与计量值控制图类似，其目的也是为了分析和控制生产工序的稳定性，预防不合格品的发生，保证产品质量。 4、控制图的分析与判断、控制图的分析与判断 用控制图识别生产过程的状态，主要是根据样本数据形成的样本点位置以及变化趋势进行分析和判断，判断工序是处于受控

22、状态还是失控状态。 （1）受控状态的判断 工序是否处于受控状态，也就是工序是否处于统计控制状态或稳定状态，其判断条件有两个： 第一个判断条件是在控制界限内的点子排列无缺陷； 第二个判断条件是控制图上的所有样本点全部落在控制界限之内。 在满足了第一个条件的情况下，对于第二个条件，若点子的排列是随机地处于下列情况，则可认为工序处于受控状态。 连续25个点子没有一点在控制界限以外； 连续35个点子中最多有一点在控制界限以外； 连续100个点子中最多有两点在控制界限以外。 因为用少量数据做控制图容易产生错误的判断，所以至少25点才能作判断。从概率理论可知，连续35个点子中，最多一点超出控制界限的概率为

23、0.9959，至少有一点在界限外的概率为0.0041，即不超过1%，是个小概率事件。连续100个点子中，最多两点超出控制界限的概率为0.9974，而至少有两点在界限外的概率为0.0026，也不超过1%，也是小概率事件。 （2）失控状态的判断 只要控制图上的点子出现下列情况时，就可判断工序为失控状态： 首先，控制图上的点子超出控制界限外或恰好在界限上；其次，控制界限内的点子排列方式有缺陷，呈现非随机排列。 在3界限控制图中，正常条件下，点子越出界限的概率只有0.27%，这是一个小概率事件，若不是异常状态，点子是不会超出控制界限以外的。另外，即使所有点子落在界限内，但如果有下列排列异常的情况发生，

24、仍有可能判断处于失控状态。同理可以计算下列情况的发生概率，它们也是小概率事件。 控制图有缺陷的状态大致有以下几种：点子越出控制界限。点子在控制界限附近，即在23之间。（称为警戒区间）连续3点中有2点在警戒区内（如图1-21）；连续7点中有3点在警戒区内；连续10点中有4点在警戒区内。图1-21 3点中有2点在控制界限附近示意图点子在中心线一侧连续出现。连续7点在中心线一侧，如图1-22。连续11点中有10点在中心线一侧；连续14点中有12点在中心线一侧；连续17点中有14点在中心线一侧；连续20点中有17点在中心线一侧；如图1-23。点子有连续上升或下降趋向，如点数7，则判断有系统性因素影响。

25、如图1-24。点子在波动呈现周期性变化，表明生产过程有系统性因素发生。图1-22 7点链图1-23 多点在中心线一侧出现示意图图1-24 出现7点倾向的示意图选择过程确定描述过程性能的产品或过程特点选择适当的控制图类型在一段时间里进行过程性能度量在控制图上画度量数据根据度量数据用适当的计算，确定性能特点的中线和控制限过程稳定，继续度量所有的度量值都在限制内并且在中线周围随机分布吗？确定并排除可归属原因过程不稳定1是否2345678910使用控制图评估过程稳定性的步骤找到原因找到原因分析原因分析原因调查表分层法排列图因果图控制图散布图直方图专家的话 统计图的功能是将繁杂的数据用最简单的图形表达出

26、来，方便阅者能更正确地掌握内容的重点或数字所代表的涵意。由于图形容易掌握全体数据的形状，使用者较能对事件整体作通盘了解，而不会以偏盖全。 简单的说，统计图能有效率地传送情报，易于发现问题所在。专家的话 统计图约可分为棒状图、饼图、带状图、推移图、雷达图及管制图等几种，各有不同的功能。0 0101020203030404050506060707080809090第一季度第一季度 第二季度第二季度 第三季度第三季度 第四季度第四季度东部东部西部西部北部北部第一季度第一季度第二季度第二季度第三季度第三季度第四季度第四季度0 02020404060608080100100120120140140160

27、160180180第一季度第一季度第三季度第三季度北部北部西部西部东部东部专家的话例如，通过刚才的雷达图，小张无须经过老杨的解释，例如，通过刚才的雷达图，小张无须经过老杨的解释，就会发现包子类卖的金额最高。就会发现包子类卖的金额最高。其他解决问题的手法其他手法6M1E 人、机、料、法、测量、信息、环境人、机、料、法、测量、信息、环境5个为什么丰田生产方式丰田生产方式: “反复提出五次为什么反复提出五次为什么”5W2H做什么（做什么（What）、何时（）、何时（When）何地（）何地（Where）、为什么（）、为什么（Why）、谁（）、谁（Who）来做、如何做（来做、如何做（How），到什么程度

28、（），到什么程度（How much）新七项质量工具 关联图、系统图（也称树图）、亲和图（也称关联图、系统图（也称树图）、亲和图（也称KJ法法A型图解）、型图解）、PDPC法（也称法（也称过程决策程序图法）、矩阵图、矩阵数据分析法、矢线图过程决策程序图法）、矩阵图、矩阵数据分析法、矢线图对策表 针对所确定的每条主要原因制定对策。针对所确定的每条主要原因制定对策。 6M1E材料材料铝锭不纯清炉周期过长炉温下降加料频次少，一次性加料过多员工操作责任心不强无考核到个人人员人员方方法法 浇杯温度过低停机后无预热浇杯铝渣多来料不良机（模具机（模具）模芯不光滑无定期保养浇杯阻塞浇注孔小模芯设计不合理情绪不好

29、环境温度高操作不规范培训不足铸不满？铸不满？5 Why 范例范例: 为何停机为何停机问1:为什么机器停了?答1:因为机器超载, 保险丝烧断了5 Why 范例范例: 为何停机为何停机问1:为什么机器停了?问2:为什么机器会超载?答1:因为机器超载, 保险丝烧断了答2: 因为轴承的润滑不足5 Why 范例范例: 为何停机为何停机问1:为什么机器停了?问2:为什么机器会超载?问3:为什么轴承会润滑不足?答1:因为机器超载, 保险丝烧断了答2: 因为轴承的润滑不足答3: 因为润滑帮浦失灵了5 Why 范例范例: 为何停机为何停机问1:为什么机器停了?问2:为什么机器会超载?问3:为什么轴承会润滑不足?

30、问4: 为什么润滑帮浦会失灵?答1:因为机器超载, 保险丝烧断了答2: 因为轴承的润滑不足答3: 因为润滑帮浦失灵了答4: 因为帮浦的轮轴耗损了5 Why 范例范例: 为何停机为何停机问1:为什么机器停了?问2:为什么机器会超载?问3:为什么轴承会润滑不足?问4: 为什么润滑帮浦会失灵?问5: 为什么润滑帮浦的轮轴会耗损?答1:因为机器超载, 保险丝烧断了答2: 因为轴承的润滑不足答3: 因为润滑帮浦失灵了答4: 因为帮浦的轮轴耗损了答5: 因为杂质跑到里面去了5 Why 的分布层次的分布层次现在现在看得到的, 可感觉 , 可测量问题紧急处理一次因(近因)治标对策(暂时)n 次因(远因)治本对

31、策(永久)真因真因真因真因真因whywhywhywhywhy过去过去現象改善行动防呆设计为什么机器停了?为什么机器会超载?为什么轴承会润滑不足?为什么润滑帮浦会失灵?为什么润滑帮浦的轮轴会耗损?5W2H WHAT-什么事？要做什么？ WHO-由谁来执行、谁来负责？ WHEN-什么时候开始？什么时候结束？什么时候检查？ WHERE-在哪里干，哪里开始？哪里结束？ WHY-这样干的必要性是什么？有没有更好的办法？告诉下级事情的重要性可以使他更负责任！或受到激励。 HOW-别人可能不知道该怎么干，还要告诉他如何做。对程序和方法有些交代，保证一般情况下他能独立完成，不要让他象“癞蛤蟆”，戳一下跳一下；

32、或者边干边请示，那就效率很低了。 HOW MUCH-做多少？做到什么程度为好？做少了不利于任务的完成，做多了又浪费。新七项质量工具关联图、KJ法、系统图、矩阵图法、矩阵数据解法、PDPC法、箭形图新QC七大手法，是将语言数据利用图形加以整理，用来解决问题的手法。适用于中高层管理，而旧七项工具适合解决实际问题。对策表1、先针对每一条主因提出对策，运用“头脑风暴法”让小组所有成员从各个角度提出改进的想法，不必考虑提出的对策是否可行，只要是可能解决这主因的对策都提出来。2、针对每条主因所提出的若干对策中分析研究，确定所采取的对策，究竟采用什么样的对策和解决达到什么程序（目标），考虑以下几点：（1）、有效性 （2）、可实施性（3）、避免采用临时性的对策，因临时性对策不能从根本上防止问题再次发生。（4）、尽量依靠小组自身力量，这样更能调动小组成员的积极性、创造性，提高小组成员解决问题的能力。3、针对每一条主因确定对策后，就制定对策表，把对策表内容落实到对策表中，对策表可按5W2H原则制定，对策表是整个改进措施的计划，是下一步实施对策的依据，必须做到对策清楚，目标明确、责任落实。对策表