qc七大手法与qc九大步骤培训13005.pptx
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1、搜集整理:龚浩讲解之内容讲解之内容第一章数据与查检表第二章柏拉图第三章特性要因图第四章散布图第五章图表与管制图第六章直方图第七章层别法第八章QC九大步骤第一章 数据与图表一、何为数据?就是根据测量所得到的数值和资料等事实.因此形成数据最重要的基本观念就是:数据数据=事实事实二、运用数据应注意的重点:1.收集正确的数据 2.避免主观的判断 3.要把握事实真相三.数据的种类 A.定量数据:长度.时间.重量等测量所得数据,也称计量值;以缺点数,不良品数来作为计算标准的数值称为计数值.B.定性数据:以人的感觉判断出来的数据,例如:水果的甜度或衣服的美感.四.整理数据应注意的事项 1.问题发生要采取对策
2、之前,一定要有数据作为依据.2.要清楚使用的目的.3.数据的整理,改善前与改善后所具备条件要一致.4.数据收集完成之后,一定要马上使用.第一章 数据与图表五.何谓查检表?以简单的数据用容易了解的方式作成图形或表格,只要记上检查记号,并加以整理,作为进一步分析或核对检查用.六.查检表的种类 查检表以工作的种类或目的可分为:记录用查检表和点检用查检表两种.七.制作方法 1.决定所要收集的数据及希望把握的项目 2.决定查检表的格式 3.决定记录形式 4.决定收集数据的方法第一章 数据与图表八 查检表的使用 数据收集完成应马上使用,首先观察整体数据是否代表某些事实?数据是否集中在某些项目或各项目之间有
3、否差异?是否因时间的经过而产生变化?另外也要特别注意周期性变化的特殊情况.查检表统计完成即可利用QC七大手法中的柏拉图加工整理,以便掌握问题的重心.第一章 数据与图表查检表第二章 柏拉图一.何谓柏拉图?根据收集的数据,以不良原因.不良状况.不良发生位置或客户抱怨的种类.安全事故等不同区分标准,找出比率最大的项目或原因并且以所构成的项目依照大小顺序排列,再加上累积值的图形.由构成比率很容易了解问题的重点衙影响的程度,以比例估计最多的项目着手进行改善,较为容易得到改善成果1.决定不良的分类项目 2.决定数据收集期间,并且按照分类项目 收集数据.3.记入图表纸并且依数据大小排列画出 柱形.4.点上累
4、计值并用线连结 5.记入柏拉图的主题及相关数据.二、柏拉图的制作方法第二章 柏拉图 1.掌握问题点2.发现原因3.效果确认三、柏拉图的使用四、制作对策前,对策后的效果确认时应注意以下三项:1.柏拉图收集数据的期间和对象必须一样2.对季节性的变化应列入考虑3.对于对策以外的要因也必须加以注意,避免在解 决主要原因时影响了其它要因的突然增加。第二章 柏拉图五、柏拉图实例1、查检表第二章 柏拉图第二章 柏拉图第三章 特性要因图一.何谓特性要因图?一个问题的特性受到一些要因的影响时,我们将这些要因加以整理,成为有相互关系而且有条理的图形,这个图形称为特性要因图.由于形状就像鱼的骨头,所以又叫做鱼骨图.
5、二.特性要因图的制作方法1.决定问题或质量的特征2.决定大要因3.决定中小要因4.决定影响问题点的主要原因5.填上制作目的,日期及制作者等数据注意事项:1.严禁批评他人的构想和意见.2.意见愈多愈好.3.欢迎自由奔放的构想.4.顺着他人的创意或意见发展自已的创意.第三章 特性要因图三.特性要因图的使用1.问题的整理2.追查真正的原因3.寻找对策4.教育训练四.绘制特性要因图应该注意的事项:1.绘制特性要因图要把握脑力激激荡法的原则,让所有的成员表达心声2.列出的要因应给予层别化3.绘制特性要因图时,重点应放在为什么会有这样的原因,并且依照5W1H的方法第三章 特性要因图谓5W1H就是:WHY:
6、为什么必要;WHAT:目的何在;WHERE:在何处做;WHEN:何时做;WHO:谁来做;HOW:如何做.第三章 特性要因图第三章 特性要因图人人机器机器物料物料环境环境方法方法保养不善保养不善情绪不稳情绪不稳技术不好技术不好来料不良来料不良库存过长库存过长不按标准作业不按标准作业缺乏系统培训缺乏系统培训灰尘太多灰尘太多车间设计不善车间设计不善品质异常品质异常第四章 散布图一.何谓散布图?就是反互相有关连的对应数据,在方格纸上以纵轴表示结查,以横轴表示原因;然后用点表示出分布形态,根据分布的形态来判断对应数据之间的相互关系.这里讲的数据是成双的,一般来说成对数据有三种不同的对应关系.1.原因与结
7、果数据关系.2.结查与结果数据关系.3.原因与原因数据关系.第四章 散布图二.散布图制作的五个步骤:1.收集相对应数据,至少三十组上,并且整理写到数据表上.2.找出数据之中的最大值和最小值.3.书出纵轴与横轴刻度,计算组距.4.将各组对应数据标示在坐标上.第四章 散布图散布图的研判散布图的研判散布图的分析一来般来说有六种形态.1.在图中当X增加,Y也增加,也就是表示原因与结果有相对的正相关,如下图所示:X XY Y0 02.散布图点的分布较广但是有向上的倾向,这个时候X增加,一般Y也会曾加,但非相对性,也就是说X除了受Y的因素影响外,可能还有其它因素影响着X,有必要进行其它要因再调查,这种形态
8、叫做似有正相关称为弱正相关。第四章 散布图X XY Y0 03.当X增加,Y反而减少,而且形态呈现一直线发展的现象,这叫做完全负相关.如下图所示:第四章 散布图Y Y0 0X X4.当X增加,Y减少的幅度不是很明显,这时的X除了受Y的影响外,尚有其它因素影响X,这种形态叫作非显著性负相关,如下图所示:第四章 散布图Y Y0 0X X5.如果散布点的分布呈现杂乱,没有任何倾向时,称为无相关,也就是说X与Y之间没有任何的关系,这时应再一次先将数据层别化之后再分析,如下图所示:第四章 散布图Y Y0 0X X6.假设X增大,Y也随之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而开始减少,因此产生散布图点的分布
9、有曲线倾向的形态,称为曲线相关,如下图所示:第四章 散布图Y Y0 0X X第五章 管制图 从每日生产的产品线中所测得的零乱数据中,找出经常发生和偶然发生事故的数据,以便帮助找出问题原因,这就是非依靠管制图不可.管制图分为两大类,本文每一类举一例进行讲解 一、计数值管制图1.何谓计数值?商品制造的质量评定标准有计量型态,例如:直径,容量;然而有些质量特性定义为良品或不良品将更合理.所谓计数值就是可以计数的数据,如不良品数,缺点数等.2.计数值管制图的类型 一、计数值管制图P管制图实例运用条件:1.产品不是良品就是不良品2.抽样放回3.彼此独立进行 样品不良率计算公式为:P=标准差公式为:S=一
10、、计数值管制图 上下限计算公式如下:管制上限(ucl):+3=+3 (为平均不良率n为样本数)中心线(cl):管制下限(lcl)-3=-3如果下限计算结果可能为负数,因为二项分配并不对称,且其下限为零,故当管制下限出现小于零的情况,应取0表示.平均不良率应用加权平均数来计算(用不良数总数与全体的样本总数之比).一、计数值管制图 例:宝光厂生产的MOUSE用的包装袋,检验其底部是否有破损即包装为不良品,取30个样本,每个样本数为50个,这些样本是在机器每天三班制的连续工作每半小时取一次而得.一、计数值管制图 计算结果如下:平均不良率P=0.233(CL)用P当真实过程不合格的估计值,可以计算管制
11、上限和下限,如下:UCL=P+3 =0.412 LCL=P-3 =0.054一、计数值管制图 P管制图如下:UCL=0.UCL=0.UCL=0.414141CL=0.23CL=0.23CL=0.23LCL=0.0LCL=0.0LCL=0.05 55一、计数值管制图 针对管制图进行分析 由管制图中我们可以发现来自样本12及25的两点超出管制上限,故制程是在非管制状态,必须进一步探讨是否有异常原因.分析样本12得知,在这半小时里,有一批新进的包装袋被使用,所以这异常的现象是由于新原料加入引起.而在样本25那半小时,有一个没有经验的员工在操作此机器,而使样本25有这么高的不良率.现在将超出管制界限的
12、两个点删除掉,重新计算管制界限,管制以后的制程,其管制中心线及上.下限为二、计量值管制图作为管制制程的计量值管制图,一方面以平均数管制图管制平均数的变化,以全距管制其变异的情形.本节将介绍平均数与全距管制图,将就管制图在制程中的每一步详加描述.计量值管制图的种类如下:二、计量值管制图实例:平均数与全距管制图某厂制造全铜棒,为控制其质量,选定内径为管制项目,并决定以X-R管制图来管制该制程的内径量度,并于每小时随机抽取5个样本测定,共收集最近制程之数据125个,将其数据依测定顺序及生产时间排列成25组,每组样本5个,每组样数5个,记录数据如下:二、计量值管制图二、计量值管制图二、计量值管制图计算
13、如下:X=40.264 R=5.48查系数表,当N=5时,D4=2.115,D3=0二、计量值管制图X管制图上下限:CL=40.264CL=40.264UCL=+=43.4249UCL=+=43.4249LCL=-=37.1031LCL=-=37.1031二、计量值管制图R管制图上下限:CL=5.48CL=5.48UCL=11.5867UCL=11.5867LCL=0LCL=0二、计量值管制图UCL=43.UCL=43.UCL=43.4 44CL=40.6CL=40.6CL=40.6LCL=37.1LCL=37.1LCL=37.10 00二、计量值管制图R管制圖UCL=11.5UCL=11.5
14、UCL=11.59 99CL=5.40CL=5.40CL=5.40LCL=0LCL=0LCL=0二、计量值管制图在管制图中有第16个及第23个样本组的点分别超出管制上限及管制下限,表示制程平均发生变化,而R管制图并无点超出界限或在界限上,表示制程变异并未增大.分析结论三、管制图的判别 管制状态,意指制程安定,管制状态也称安定状态.我们无法知道制程的真正状态,只能对制程的某种特性值收集数据,将其绘在管制图上,由管制图来观察制程的状态.在判定制程是否处于管制状态,可利用以下基准:1.管制图的点没有逸出界外.2.点的排列方法没有习性,呈随机现象.三、管制图的判别 在正常管制的状态下,管制图上的点子应
15、是随机分步,在中心线的上下方约有同数的点,以中心线近旁为最多,离中心线愈远点愈少,且不可能显示有规则性或系统性的现象.归纳得到下面两种情形:1.管制图上的点,大多数集中在中心线附近,少数出现在管制界限附近,且为随机分布.2.一般管制图上的点,25点中有0点;35点中有1点以下;100点中有2点以下,超出管制界限外时,可称为安全管制状态.以上两点仅是作为一个参考,各位同仁应在实际中灵活运用.实际分析.三、管制图的判别非随机管制界限内的判定利用点的排法判定是否处在管制状态,可依据以下法则:1.点在中心线的一方连续出现.2.点在中心线的一方出现很多时.3.点接近管制界限出现时.4.点持续上升或下降时
16、.5.点有周期性变动时.三、管制图的判别连串 连续七点或八点在中心线与管制上限或中心线与管制下限之间的型误差的机率是约为(1/2)8=0.0039,在如此小的机率竟会出现,可想象有异常原因发生,在中心线的上方或下方出现的点较多如下:1.连续 10 点以上至少有 10 点 2.连续 14 点以上至少有 12 点 3.连续 17 点以上至少有14 点 4.连续 20 点以上至少有16 点三、管制图的判别点子出现在管制界限附近,三倍标准差与二倍标准差间.1.连续 3 点中有 2 点.2.连续 7 点中有 3 点.3.连续10 点中有 4 点管制图中的点的趋势倾向连续7点以上一直上升或一直下降,趋势是
17、以向某一个方向连续移动,而趋势倾向的发生有以下可能原因:1.由于工具磨损或制程中某些成分劣化所造成.2.人的因素造成,如工作者疲劳.3.季节性因素造成,如气温变化.三、管制图的判别管制图中的点的趋势倾向连续7点以上一直上升或一直下降,趋势是以向某一个方向连续移动,而趋势倾向的发生有以下可能原因:1.由于工具磨损或制程中某些成分劣化所造成.2.人的因素造成,如工作者疲劳.3.季节性因素造成,如气温变化.周期性循环变化三、管制图的判别管制图中的点的趋势倾向管制图上的点,呈现一个周期性循环变化时,应调查下列不良原因:1.机器开动或关闭,造成温度或压力的增减.2.物料的质量受季节或供货商的影响.3.由
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