(王新平)-老品管七大工具.ppt

质量改进老七种工具 调查表 Datacollectionform 分层法 Stratification 因果图 Cause Effectdiagram 排列图 Pareto 散点图 Scatter 直方图 Histogram 控制图 ControlChart 2 质量改进老七种工具 一 非数字资料工具 1 调查表 2 分层法 3 因果图 二 数字资料工具 4 ABC分析图 排列图 Pareto分析图 5 散点图 6 直方图 7 控制图 3 3 1统计数据及其分类 我们经常碰到的数据 职工人数 工资总额 产量 尺寸 重量 硬度 纯度 强度 压力 温度 时间 耗电量 用水量 单位面积缺陷数 机器台数 不合格品数 容积 重量 1 计量数据 凡是可以连续取值的 或者可以用测量工具具体测出小数点以后数值的数据 如 2 计数数据 凡是不能连续取值的 或者即使用测量工具也得不到小数点以后数值的数据 如 4 一个百分比数字 究竟属于哪一类 关键是看计算该百分比结果的分子而定 如 电动机不合格品率 12台 1000台 1 2 该数据就是个计数数据 5 3 2用于非数字资料的统计技术 3 2 1调查表3 2 2分层法3 2 3因果图 3 2 1调查表 data collectionform 调查表又叫检查表 Worksheet 核对表 统计分析表 用来系统的收集资料和积累数据 确认事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表 在QC活动 质量分析 质量改进中广泛应用 应用步骤 明确收集资料的目的 究竟需要哪些资料 确定分析方法及负责人 根据不同目的 设计用于记录资料的调查表格式 一般应包括调查者 调查时间 地点 方式等 对收集的部分资料进行预先检查 目的是审查表格设计的合理性 如必要 应评审和修改调查表格式 7 1 不合格项目调查表 主要用来调查生产现场不合格项目频数和不合格品率 以便用于排列图等分析研究 8 在磨床上加工某零件外圆 由甲乙两工人操作各磨100个零件 共产生废品45件 试分析废品产生的原因 举例 若只对工人 不对不合格原因进行分层 两工人的废品率相差无几 找不出重点 若只对不合格原因 不对工人进行分层 则会得到主要因素为锥度不合格 碰伤两原因 对工人及不合格原因分层后 甲工人主要因素为碰伤 乙工人主要因素为锥度不合格 9 不良项目调查用检查表 10 2 缺陷位置调查表 产品或零件存在气孔 疵点 碰伤 脏污等外观质量缺陷 特别是车门处易发生色斑缺陷 11 3 矩阵调查表 属于多因素调查表 要求把产生问题的对应因素分别排列成行和列 在其交叉点上标出调查到的各种缺陷和问题以及数量 12 3 2 2分层法 stratification 分层法又叫层别法 分组法 是按照一定的标准 把收集到的大量有关某一特定问题的统计数据加以归类 整理和汇总的一种方法 分层的一般标志 人员 按年龄 工级 性别分层 机器 按设备类型 新旧程度 不同的生产线和工夹具类型 材料 按产地 批号 制造厂 规格等分层 方法 工艺要求 操作参数及方法 生产速度分层 环境 按照明度 清洁度 温度 湿度等进行 测量 测量设备 方法 人员 测量取样方法等 时间 按不同的版次 日期等分层 其他 按地区 使用条件 缺陷部位 缺陷内容等 13 例如 造成不合格品的2种原因混合在一起 我们无法分辨究竟哪一种更加严重一些 14 举例 气缸体毛坯完成金切后发现的不合格项按其不同供应商进行分层 一个分层法的应用实例 例1某装配厂的汽缸与气缸盖之间经常发生漏油 经过调查50套产品后发现 一是由于三个操作者在涂粘结剂时 操作方法不同 二是所使用的汽缸垫是由两个制造厂家提供的 在用分层法分析漏油原因时采用 按操作者分层 表1 按汽缸垫生产厂家分层 见表2 由表1和表2容易看出 为降低漏油率 应采用李师傅的操作方法和选用二厂的汽缸垫 然而事实并非如此简单 当采用此方法后 漏油率并未降到预期的指标 见表3 即漏油率为3 3 4 43 所以这样分层是有问题的 正确的方法应该是 当采用一厂的汽缸垫时 应推广采用李师傅的操作方法 当采用二厂的汽缸垫时 应推广采用王师傅的操作方法 此时平均漏油率为0 17 3 2 3因果图 CauseandEffectDiagram 因果图又叫特性要因图 石川图 鱼刺图 是用来表示质量特性波动与其潜在原因关系 即表达和分析因果关系的一种图表 因果图应用程序 简明扼要的判明结果 规定需要解决的问题 规定可能发生的原因的主要类别 作图 各类主要原因作为输入 寻找所有下一个层次的原因 画在相应的主 因 枝上 并继续层层展开 2 4 5层 从最高层次末端因素中选取和识别少量可能具有重大影响的原因 作进一步研究 如收集资料 论证 试验 采取措施与控制等 18 作因果图的注意事项 必须开 诸葛亮 会 充分发扬民主 畅所欲言 各抒己见 集思广益 把每个人的意见都记录下来 确定要分析的主要质量问题时 不能笼统 不具体 不能在一张因果图上分析多个质量问题 一问题一因果 因果关系的层次必须分明 最高层次原因应该寻求到可以直接采取具体措施为止 对于末端因素 特别是合格的 要因 应科学论证 应反映在相应的对策表上 原因分析展开不充分 只是依靠少数人 闭门造车 画法不规范 19 一个运用因果图的实例 1 一个运用因果图的实例 2 21 因果图 Cause Effectdiagram 练习 联系实际中的问题 画出因果图 22 3 3用于数字资料的统计技术 3 3 1排列图3 3 2散点图3 3 3直方图3 3 4控制图 23 3 3 1排列图 Paretodiagram 帕累托图 1 界定 这是一种将质量改进项目从最重要到最此要进行排列而采用的简单的图示技术 2 原理 Pareto原理 意大利经济学家Pareto在分析意大利社会财富状况分布基础上得到了一个原则 80 20原则 即关键的少数和次要的多数 根据这一原理 意味着在质量改进项目中 往往有少数项目却起着主要的 决定性的影响 于是通过区分关键和次要项目 就可以用最少的努力获得最大的改进 3 作用 按重要顺序显示出每个质量改进项目对整个质量问题的影响 识别进行质量改进的机会 识别少数关键因素 24 4 排列图应用步骤 选择要分析的质量项目 选择质量分析度量单位 如出现次数 频数 成本 资金 或其他单位 选择分析数据的时间间隔 画横坐标 按度量单位值递减顺序自左至右列出项目 量值很小的几个项目可以合并为 其他 项目 画纵坐标 在横坐标两端作2个等高的纵坐标 右边的从0 100 进行标定 左边的从度量单位规定标定 按每个项目的数量高度画直方图 从左至右累加每一项目的量值 以 表示 作出累计百分比曲线 即为帕累托曲线 记录必要事项 在完成的帕累托图表下方记录 记入数据的收集时间 记入数据的合计值 例 件数n 金额 元 记入作成日期 2007年12月25日 25 5 ABC因素分类标准 26 6 应用实例 实际数据 27 应用实例 做图 28 做排列图 不合格项目调查表 29 7 排列图的分类 一 分析现象用排列图与不良结果有关 用来发现主要问题 质量 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 30 7 排列图的分类 二 分析原因用排列图这类排列图与过程因素有关 用来发现主要问题1 操作者 班次 组别 年龄 经验 熟练情况以及个人本身因素 2 机器 机器 设备 工具等 3 原材料 制造商 工厂 批次 种类 4 作业方法 作业环境 工序先后 作业安排 作业方法 31 8 注意事项 分类方法不同 得到不同排列图 通过不同的角度观察问题 把握问题实质 需要用不同的分类方法进行分类 例 对二次赔偿单中的信息进行分析 二次赔偿单中的信息 发动机型号 生产时间 使用时间 行驶里程 服务站名称 故障形态 故障零件 维修时间 维修费用等 32 分类 33 8 注意事项 其他项 所占百分比不能太大如果太大说明项目分类不当 把许多项目归在了一起 这时应考虑采用另外的分类办法 根据现象制作排列图 确定要解决的问题之后 必然确定了主要原因所在 确定了 关键的少数 验证措施效果如何使用排列图 34 9 利用排列图验证改进效果 35 通过图表确认报告 记录改善效果 获取信息 调查不良故障的原因 例如 同样的不良 有些修理后OK 有些降为二极品 有些废弃 因此 其损金金额是不一样的 在这种情况下做成金额损失帕累托图将会使不良内容和其影响程度更加清楚明了 帕累托图中柱状图的表示比较平坦 可以考虑改变纵轴 横轴的内容 从金额上发现不了问题 可以用件数表示 反之亦然 应用帕累托图确认改善前后的效果时 改善前及改善后的帕累托图应水平排列且站在同一水平线上 并注明改善取得的效果 以使图表易懂 观察直观 36 练习 排列图 Pareto 练习 联系工作实际或根据下列数据画排列图 顾客对汽车质量投诉意见统计如下表 37 3 3 2散点图 别名 散布图 相关图 是研究成对出现 如 每对为一个点 的两组数据之间关系的简单图示工具 相关关系分类 正相关 随着X增加 对应的Y值增加 负相关 随着X增加 对应的Y值减小 不相关 当X增加时 对应的Y值变化无明显变化趋势 功能 分析对应变量之间的相关关系形状 在散点图中 成对的数据形成点子云 研究点子云的分布状态 便可以推断成对数据之间的相关程度 38 定义 散布图也叫相关图 它是用来研究判断两个变量之间相关关系的图 两个变量之间常见的关系 1 函数关系 2 非确定性的关系由一个纵坐标 一个横坐标 很多散布的点子組成 作图步骤 1 搜集数据 2 打点 几种典型相关 1 强正相关 2 弱正相关 3 強负相关 4 弱负相关 5 不相关 6 非线性相关 39 散点图 40 几种典型的散点图 续1 41 几种典型的散点图 续2 42 几种典型的散点图 续3 43 举例一 酿酒中酸度与酒度的散布图 负相关 44 例二 热处理中淬火温度与硬度之间的散布图 散布图 正相关 45 3 3 3直方图 Histogram 可以比较直观地看出产品质量特性的分布状况 在质量管理中 如何预测并监控产品质量状况 如何对质量波动进行分析 直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具 通过对收集到的貌似无序的数据进行处理 来反映产品质量的分布情况 判断和预测产品质量及不合格率 直方图又称质量分布图 是一种几何形图表 它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况 画成以组距为底边 以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图 46 定量表示直方图的主要统计特征值 1 平均值 表示数据的分布中心位置 2 标准偏差 表示数据的分散程度 47 1 直方图的观察与分析 在观察直方图时 应从整个直方图的大体形状着眼 通常需要注意到两个方面 1 观察直方图的形状 2 与质量标准对比 观察直方图的形状 理想 受控状态 形位公差要求或加工习惯不同 所用数据来自两个不同的总体 分组过多或测量数据不准 生产过程有缓慢因素的影响 如刀具磨损 加工过程发生混杂 操作疏忽 短时间内有不熟悉工人替岗 测量工具有误差等问题 49 直方图与质量标准的比较 对于正常型的直方图 还需与质量标准进行比较 看直方图的边界是否落在质量标准范围之内 从而判断生产过程是否满足一定的质量要求 50 直方图在质量标准范围内 这种情况表明所测试的数据全部在质量标准之内 这时生产中没有不合格产品 51 直方图超出质量标准范围 这种情况表明所测数据不是全部落在质量标准范围之内 而有些数据超出了质量标准 说明生产过程中已出现了不合格产品 52 2 直方图的应用程序 1 收集数据 2 确定数据的极差 3 确定组距 4 确定各组的界限值 5 编制频数分布表 6 按频数值比例画横坐标 7 按频数值比例画纵坐标 8 画直方图 53 3 举例 直方图的做法 老工人用车床车制机螺丝 要求直径为10毫米 为了了解老工人的加工质量 随即抽查他加工好的机螺丝100个 分别测得其直径数据100个如表所示 直观来看 看不出任何规律 需要应用统计方法加以处理 即分组 统计做直方图 步骤如下 54 步骤1 最大值和最小值 55 步骤2 确定组数 分多少组合适 试分组见下页 56 分组 12 6 3 究竟哪个合适 分12组 分6组 分3组 57 步骤3 确定组距h 步骤4 确定各组组界 步骤3 确定组距 本组组距 h MAX MIN 组数 1 38 7 0 197 0 2步骤4 确定各组的组界 为使得所有数据都落在组界上 并保证最小值9 22落在第一组内 故取第一组的下界等于最小值减去测量单位的1 2 即0 01 2 0 005 则 第一组的下界 9 22 0 005 9 215 第一组的上界 第一组下界 组距 9 215 0 2 9 415 其余各组 类推 最大值10 60包含在第1七组内 58 步骤5 确定各组的频数 59 步骤6 做直方图 60 步骤7 观察直方图 本例直方图的特点是 中间高 两头低 左右对称 故而直方图反映了数据的规律 61 借助计算机手段作图 62 直方图 Histogram 根据下面数据 或联系工作实际画直方图 螺纹紧固件的拧紧力矩数据 63 4 更进一步 64 顺时钟旋转90度 UCL LCL LowCenterLine UCL UpperCenterLine 65 3 3 4管制图 控制图ControlChart 极差控制图 66 3 3 4管制图 控制图ControlChart 1924年 美国Bell实验室的W A Shewhart博士 在研究西方电气公司的产品质量变异和抽样结果时开发出来的 1931年 休哈特发表经典著作 制成品质量的经济控制 一书 二战 期间用于控制军品质量 美国军方进行了许多扩展和修改 控制图得以广泛运用 一 发展 67 二 原理 产品质量是具有变异的 产品质量的变异具有统计学规律性质量变异的偶因和异因 目的 查找异因 加以消除 1 准则 区别偶因和异因的准则 3西格玛原则 置信度 99 73 2 作用 在质量诊断方面 可以用来度量过程的稳定性 即过程是否处于统计控制状态 在质量控制方面 可以用来确定什么时候需要对过程进行调整 而什么时候则需要使过程相应的稳定状态 在质量改进方面 可以用来确认某过程是否得到了改进 3 正态分布的平均值和标准差正态分布的均值描述了质量特性值x分布的集中位置 而正态分布的标准差描述了质量特性值x分布的分散程度 若质量特性服从正态分布 那么在3范围内包含了0 9973的质量特性值 这就是所谓 3 原则 69 4 正态分布的概率计算 例 某儿童食品包装重量平均值为296克 标准差为25克 假设该包装重量服从正态分布 已知重量规格下限为273克 求不合格品率 70 解 己知 25 XL 273设标准正态变量为u 则u 查表得0 1788该生产加工工序低于下限的不合格率为0 1788 17 88 71 控制图制作步骤 1 1 选择需要描绘的质量特性 方法 1 选择目前不合格品项目或不合格品较高的质量特性 ABC分析图可提供帮助 2 确定影响最终产品特性的过程变量 以辨识建立控制图的可能性 3 选择那些能够提供适当数据的特性 以辨识和诊断出问题所在 4 在生产过程中确定一个适当的点来建立控制图 72 控制图制作步骤 2 2 选择控制图类型 1 使用计量值控制图或计数值控制图 前者控制单个的可测量的质量特性 可提供单位产品最大限度的信息 后者则是用于判断合格与不合格类型的检验 不合格品率 不合格品数 每单位不合格项数 2 一般使用平均值 极差 X BarChart 或者平均值 标准差控制图2种之一 累计和控制图 指数加权移动平均控制图由于太复杂 难度很大 在实际中不易推广 73 按统计量分类 可分为计量控制图和计数值控制图 74 控制图制作步骤 3 4 3 选择控制图中心线和计算控制界限 1 中心线 过去数据的平均值 将要收集数据的平均值 或者是一个期望 标准 值 2 控制界限 设置为3倍的标准差 原因 避免 错杀好人 第I类错误 即误报警 没事找事比那些漏掉小问题的代价要大得多 4 选择合理的样本 计量值控制图样本量 每组4 5个 计数值控制图样本量 50 100个 100 也可以考虑 75 控制图制作步骤 5 6 5 提供一个收集数据的系统 准确 容易获得 消除误差 安全可靠 6 计算控制界限并向有关各方就其结果的含义和理解提供充分的说明 当控制图显示需要采取措施时 生产人员必须能够理解并能够采取纠正措施 76 控制图步骤小结 01 从过程中连续采集20 30个样本 02 采集样本时 精确记录下过程中的任何变化 例如操作者 机器号以及原材料 03 从这些数据中计算试行的控制限 Trialcontrollimits 04 将数据在标有试行控制限的图上打点以判断是否有失效的样本 也即是否有点子落在控制限之外 05 如果没有 则该图就可以用来作为维持控制状态的工具 否则 就说过程已经 失控 必须检查每个点子失控的原因 剔除这些点子 重新计算实行控制限 直至正常 77 最容易做 是联合使用的控制图 常见的统计量 78 参数确定 一般用抽得的K个样本的平均值来估计均值 79 参数A2的来源 80 何谓受控过程的控制图 连续25个点子出现在中心线附近 界外点数d 0 连续35个点子出现在中心线附近 界外点数d 1 连续100个点子出现在中心线附近 界外点数d 2 仅有一个偶然的罕见的点子出现在控制限之外 所描点子呈现出一种不成串 不构成某种趋势的随机方式排列 无其他的偏离随机分布的形态 81 控制图 判异准则 26字方针 点出界就判异查出异因 采取措施 加以消除 不再出现 纳入标准 控制图 判异准则 一 点子在控制界限外或恰在控制界限上 二 控制界限内的点子排列不随机1 连续3个点中 至少有2点接近控制界限 2 连续7个点中 至少有3点接近控制界限 3 连续10个点中 至少有4点接近控制界限 4 连续不小于9点的链 位于中心点同一侧 5 连续11点中至少有10点在中心线同一侧 6 连续14点中至少有12点在中心线同一侧 7 连续17点中至少有14点在中心线同一侧 8 连续20点中至少有16点在中心线同一侧 9 连续至少7点渐升或渐降 10 连续至少11点位于中心线1sigma以内 83 控制图示例之一 84 控制图示例之二 极差控制图 85 控制图示例之三 均值控制图 86 控制图示例之四 均值控制图 连续14点相邻点上下交替 88 对于本准则 不要被其 良好 的外貌所迷惑 而应该注意到它的非随机性 造成此现象的原因可能是 虚假的数据 数据没有经过充分的分层 即 2倍 3倍西格玛区域 89 统计技术总结 1找问题 直方图 控制图2分析原因 鱼刺图3最重要的原因 ABC分析图 散点图4制定措施计划 5W1H5严格执行计划 落到实处 6验证效果 直方图 ABC分析图 控制图7巩固成绩 标准化 纳入工作规范8提出尚未解决的问题 Why What Where Who When How 90 v老品管七大工具 检查表 收集 整理資料 分层法 从不同角度层面发現问题 排列图 确定主导因素 因果图 寻找引发結果的原因 直方图 展示过程的分布情況 散布图 展示变数之間的线性关系 控制图 识別波动的來源 用来整理分析数据 科学归纳分析方法 数据统计分析方法 91 QC7大手法顺口溜 检查收数据 检查表层别找差异 分层法柏拉抓重点 Pareto图特性找要因 因果图直方显分布 直方图散布找相关 散布图管制防变异 控制图 92 PDCA循环图 七工具在PDCA循环圈中的应用 排列图 直方图 控制图 因果图 排列图 散布图 排列图 直方图 控制图 93 新 老七种质量改进工具 在统计过程中 可以应用各种工具 其中最常用的统计方法有检查表 层别法 直方图 帕累托图 因果图 散布图和控制图 统称为常用的七种工具 其中 控制图用来直接监控过程 是七种工具的核心 随着全面质量管理的进一步发展 于20世纪70年代又提出了质量管理的新七种工具 即关联图法 KJ法 系统图法 PDPC法 过程决策程序图法 矩阵法 矩阵数据解析法及箭形图法 但新七种工具已不是统计质量控制的具体方法 只是组织实施 计划调度等所采用的一些简明有效的方法 它们的许多思路来源于运筹学 系统工程 94 大家休息片刻 95 钟表王国的危机 96 哪个国家可以称之为钟表王国 是瑞士 那么 提到瑞士 您联想到了什么 对 名牌手表 欧米茄 劳力士 瑞士手表以其独一无二的精湛技艺 在世界钟表史上写下了光辉的一页 以 钟表王国 而著称于世 97 但是 20C70年代起 瑞士钟表业不断受到重创 到1982年 它的钟表销售量总额已经退居日本 香港之后 瑞士的钟表业已经力不从心了 为什么会这样呢 从历史说起 98 瑞士钟表业的发展 1 起源于家庭手工业 从17C中叶就已经居当时世界领先地位 由于执行中立政策 在第一 二次世界打战中 瑞士的钟表业不但未受影响 反而逐步垄断了全球钟表市场 1950年代开始 连续十几年出口量占世界总量的50 以上 1960年代鼎盛时期 共拥有1000多家钟表公司 十几万工人 年产钟表1亿只左右 产值40亿瑞士法郎 行销150多个国家和地区 个别年份市场占有率竟达到90 之多 99 有人评价说 瑞士用 手表征服了世界 当时主要是机械式手表 100 瑞士钟表业的发展 2 当时 瑞士已经开发出第一代实用化电子手表 并且拥有世界上最先进的石英钟表 手表误差为3 5S 天 个头相当于一辆小型卡车 1959年 钟表工程师赫泰尔 马凯斯撰文指出 石英表将成为未来手表业的主流时 瑞士钟表厂商大为吃惊 他们过分相信了自己的实力 未能给予充分重视 101 日本精工株式会社 此时 日本有一家刚刚成立的小钟表公司 精工社 正在进行一项旨在开发未来钟表的研究计划 代号 59A计划 其核心就是进行石英钟表的研究 主宰未来才能取得胜利 是精工社的经营哲学 他们的第一个目标 精工可以承办东京奥运会的计时工作 早在1960年罗马奥运会以前 瑞士欧米茄钟表曾经17次获得奥运会计时权 得到奥委会绝对的信任 但多数是机械钟表 102 第一次较量 1961 1964年 日本精工在短短三年时间里 完成了可携带的石英表 超常