SPC统计性品质管理过程(ppt 40页).PPT

1,.顾客和品质,1.什么是顾客?2.顾客满足?3.顾客与我们之间关系4.顾客满足实践4阶段5.品质?6.品质革新4阶段7.品质和失败费用,.Data的整理方法,1.品质管理和Data2.抽样对象/SAMPLE/DATA?3.什么是随机SAMPLE?4.对于抽样对象想了解的情报5.收集DATA的目的6.DATA的分类,.管理图,.Data的加工方法,1.QC7种道具1-1.特性要因图1-2histogram,.品质管理和统计性品质管理,1.品质管理2.统计性品质管理3.统计性工程管理?,目录,.CpkTool活用,1.Cpk算出对象2.Cpk算出时注意对象3.根据Cpk值管理严格图调整4.工程品质保证资格条件(例),1-3.Pareto图面1-4.CHECKSheet1-5.graph(Graph)1-6.散点图1-7.总别3,2,.顾客和品质,1.顾客?,在公司内外使用我的事情结果的人.,内部顾客,外部顾客(消费者),3,.顾客和品质,2.顾客满足?,-对于我做的事情结果顾客给予肯定的反映,-顾客的期待充足,-没有缺口的产品,适当时提供服务,什么是缺口(品质不良)？,满足不了顾客要求的所有事情,4,3.顾客和我们的关系,.顾客和品质,5,4.顾客满足实践4阶段,(3).期待以上对应.,(2).确认顾客的要求.,(1).确认顾客.,(4).测量满足度.,.顾客和品质,6,5.什么是品质?,与顾客的期待一致.,判断的基准是顾客.,.顾客和品质,(1).打破现象.,7,6.品质革新4阶段,(3).追求完美.,(2).去掉缺口.,(4).做好收尾工作.,LG,LG,LG,LG,LG,我们行,.顾客和品质,8,7.品质和失败费用,32336,21066,807308,537500,000PPM,40亿美元,2.8B,6.6B,失败费用(%Sales),-G.ECompany,SIGMA(),302520151050,.顾客和品质,9,1.品质管理,.品质管理和统计性的品质管理,.为了维持确保顾客要求的所有品质树立企业的品质目标.为合理性经济性的达成目标执行的所有活动的体系.,2.统计性品质管理(SQC:StatisticalQualityControl),.为了维持确保顾客要求的所有品质树立企业的品质目标.为合理性经济性的达成目标执行的所有统计性手法与应用的活动体系,统计性品质管理的范围,QC7种道具管理图法,Sampling检查法工程能力指数检证和推断相关回馈分析分散分析和实验计划法信赖性分析.,10,3.什么是统计性工程管理?,为了让PROCESS维持安定状态活用统计性手法除掉缺口,不断地改善PROCESS,.品质管理和统计性的品质管理,11,.Data的整理方法,1.品质管理和Data,抽样对象,试料,Data,抽取情报,决定想法,Sampling,测定,加工处理(QC7种道具),措施,平均,标准偏差,Cp,Cpk等,正确抽取试料才能确认到抽样对象地性质,抽样对象(Population):-得到Data的对象(想了解的抽样对象),-有限抽样对象:(例)产品的Lot,-无限抽样对象:(例)工程的产品,试料(Sample):从抽样对象里抽取的，是代表抽样对象,检讨分析,品质问题地解决Cycle,12,2.抽样对象/SAMPLE/DATA?,采取什么措施?,1)抽样对象,2)SAMPLE,3)DATA,成为调查研究对象的全部集团,从抽样对象里得到某种目的抽取的,通过SAMPLE证明得到的事实,年龄,20岁30岁40岁50岁60岁,40名30名10名15名5名,决定想法人员,拥有电风扇的100名的顾客集团,购买电风扇时决定想法人员的年龄别数,.Data的整理方法,13,3.什么是randomlSAMPLING?,为了让在抽样对象里的每个资料得到确率偶然的进行抽取.,.Data的整理方法,14,4.对于抽样对象想知道的情报,抽样对象的模样,中心位置,散布,那个人是女人还是男人?,.Data的整理方法,15,5.收集DATA的目的,确认现象解释问题点作业管理确认良否,.Data的整理方法,16,6.DATA的分类,计量值,系数值,以连续量测定的特性值的价,以个数可以数的特性值价,.Data的整理方法,17,16,CheckSheet(ParetoDiagram)特性要因图(CausesandEffectsDiagram)(Graph)层别(Stratification)散点图(ScatterPlot)(Historgram)（直方图）,1.QC7种手法,3,.Data的加工技法,18,制作可以一眼看出结果的图片,对于关心的品质特性，带来影响的主要要因是以4M为基准，为采取最末端的措施溢目窅然的整理特性要因图是整理问题点或改善时有关人员的相异意见可以在一张图片里显示出,1-1.特性要因图(Causes-and-effectsdiagram),人员(Man),Machine(道具),Material(材料),Method(方法),为什么发生不良,.Data的加工技法,19,1.制定问题点,为什么Cpk不好?,2.右侧写问题从左到右用粗线画箭头,为什么Cpk不好?,3.在长条里写该当要因,为什么Cpk不好?,4M,作业,工程,环境等按照情况选定,1-1.特性要因图(Causes-and-effectsdiagram),.Data的加工技法,20,4.中间条,短条上写要因.5.确认是否有遗漏的地方.6.影响较大的要因上画箭头7.输入必要事项.,为什么Cpk不好,人(Man),设备工具(Machine),资材材料(Material),方法(Method),他部署品质意识不足,不能传达业务,组织大,Top的关心不足,QC人员(实际2名),延迟检查时间,QC部门Man-power不足,Data分析慢,模具问题,History管理不足.,休整时单方面移动指示,小模具休整,移送模具,不知道内容,PC1台DotPRT1台,Cpk算出误差,检查条件不足,Data分析慢,3测元,远距离,检矫正不足,不能正常供应,原材料供应问题,射出原材料绝对不足,Resin物性值散布大,ManualType,测定方法,没有测定机,测定部位不一样,测定误差,办公室保管,射出条件表,作业者未保有,射出条件Lot别管理不足,工程管理不足,P管理图,X-R管理图,统计性管理不足,检查员教育不足,1-1.特性要因图(Causes-and-effectsdiagram),.Data的加工技法,21,为了确认长度，重量，强度等的计量值DATA分布情况用图片制作度数分布图后按照柱子形状制作.,1-2.(Histogram),一般情况下工程安定的话就成为钟的模样,如果不是的话按照现象确认是否有异常一般情况下散布大的话就是指不好的工程，所以为提高工程能力要规定原因采取措施的活动.,.Data的加工技法,22,1.Data收集,最少50个异常收集100个以上,4.224.144.064.084.044.154.104.004.084.154.104.124.163.964.014.183.994.054.124.074.054.184.124.054.074.084.084.124.103.974.084.044.164.134.094.054.104.104.064.054.064.104.084.084.164.104.044.024.084.164.084.214.124.094.024.114.004.104.124.154.124.144.054.134.184.094.084.064.054.034.104.124.144.094.144.154.054.094.184.064.084.164.024.024.204.084.114.024.134.134.124.054.124.024.184.184.124.114.124.06,2.最大值(L)最小值(S),求个DATA的最大值和(L)最小值(S).,最大值(L)=4.22,最小值(S)=3.96,3.阶级数,n=100所以K定为10.,Data数,50100,100250,250,级数K,610,712,1020,1-2.(Histogram),.Data的加工技法,23,4.阶级的幅(h),h=4.22-3.9610,阶级的幅=最大值(L)-最小值(S)临时阶级数测定最小单位的正数倍,=0.026,测定最小单位0.01的正数倍h=0.03,5.境界值,出发点=最小值阶级的/2第一阶级=出发点出发点+阶级幅第二阶级=第一阶级的上限第一阶级上限+阶级幅.求包含最大值的阶级,出发点=3.96-0.01/2=3.955第一阶级=3.9553.985第二阶级=3.9854.015第三阶级=4.0154.045第四阶级=4.0454.075第五阶级=4.0754.105第流阶级=4.1054.135第七阶级=4.1354.165第八阶级=4.1654.195第九阶级=4.1954.225第十阶级=4.2254.255,6.阶级的中心值,中心值=个阶级两阶级值的合计2,第一阶级的中心值=3.955+3.9852.,=3.97,1-2.(Histogram),.Data的加工技法,24,7.度数表,8.Histogram,1-2.(Histogram),.Data的加工技法,25,1-2.(Histogram),.Data的加工技法,26,在这图片例对于不良,缺点,故障等“在哪个项目有问题”,“那影响是什么程度”这些内容可以知道.一般情况下对于问题占有率较高的项目抽取最大要因进行改善,1-3.(ParetoDiagram),把不良，缺点，故障等发生数量按分类项目别区分按照大小排列的图片,No.,不良项目,DATA数,累计数,累计比率,作业不良,MainB/D,ManualAy,O/Ppanel,Scanner,其他,35,35,49,62,65,67,72,Total,1,2,3,4,5,6,35,14,13,72,作业不良,MainB/D,ManualAy,O/PPanel,Scan-ner,其他,物良数,48.6%,68.1%,86.1%,90.3%,93.1%,100%,.Data的加工技法,27,解决一下.,2.某金属板的表面经度规定在50.02.50Kg/cm2.对于这金属板100枚测定经度后取得下面DATA时画一下,(Histogram.,1.利用下面排列的不良AY及DATA制作PARETO图.,50.250.051.850.150.250.350.648.750.749.050.850.347.949.948.750.450.351.350.749.352.649.749.051.749.949.348.049.249.851.450.051.249.549.349.650.250.951.549.449.449.450.049.349.851.150.049.849.650.652.851.650.250.649.950.651.149.349.549.752.150.052.349.249.750.750.251.249.848.950.849.950.348.750.549.849.648.648.851.950.250.549.850.151.251.249.750.350.348.850.250.550.749.449.148.951.350.950.450.449.1,DATA,1-3.(ParetoDiagram),.Data的加工技法,28,为了画Pareto收集DATA的过程中最多使用.,1-4.(Checksheet),为了易懂系数值DATA按分类项目别在哪边主要集中的情况所以显示的图表,Graph的制作目的明确后简略的表现.特别是在折线Graph里输入管理上，下限来进行的管理的就叫做管理图.,1-5.(Graph),.Data的加工技法,29,1-6.(ScatterPlot),一个变数变大时另别变数变大或变小时拥有阳或阴的相关关系.还有求两个变数之间的函数关系时必须先画ScatterPlot后进行确认.这个对两个变数间的关系(回馈方程式)决定数学性函数模型时(直线曲线)给于帮助,决定实验的水准数/范围时也可以参考.,把互相对应的两个伴的Data在Graph用纸上以点显示的图片,阳的相关关系,阴的相关关系,.Data的加工技法,30,把构成DATA的许多数据按照某种特性分为几个部分，给散布的原因追究上有帮助,1-7.层别(Stratification),层别:作业人员别-班别,熟练度别,男女别,年龄别交接别机器,装置别机器别,形式别,新旧别,JIG/工具别作业方法别-温度,压力等作业条件别原料材料别供应者别,成分别,Lot别,Maker别测定检查别实验机别,检测机别,测定者别,检查员别,全体的品质分布,全体的批品质分布大的扩散理由是?-层别的小的区域平均值差异?-层别的小的区域别散布别差异？,班别,.Data的加工技法,31,1.什么是管理图?,.管理图,为把工程维持到管理状态(安定状态)改善时所使用的道具,品质水准,USL:UpperSpecificationLimitCL:CenterLimitLSL:LowerSpecificationLimit,-过去的状况为尺度,-现在的状况是正常还是不正常客观的进行判断,解释用管理图,管理用管理图,SAMPLE编号,SAMPLE编号,UCL,CL,LCL,品质水准,Action,32,2.管理图的种类,管理图的制作,概要,如果是计量值,如果是系数值,X-R管理图,X管理图,P管理图,Pn管理图,C管理图,U管理图,X管理图:平均值的变化,R管理图:散布的变化管理项目:尺寸重量,收率,纯度,强度,每个测定值的管理图间隙相当长或不能分为群的时候使用管理项目:化学分析值,以不良率来管理工程时SAMPLE的大小不一致也可以,以不良数量管理工程时使用SAMPLE的大小一向一致时使用(数量:n),在一定单位里显示的决定数来管理工程时管理项目:一定面积中的缺口数,radio一台中钎焊不良数,面积或长度等用不一致的决定数来管理工程时管理项目:织物的斑纹数,enamel铜线的针孔数,.管理图,33,3.,DATA收集2)群区分n=3,k=10,3)DATA计算,4)是个列的综合.=3936.4,=1312.13,=1.0,5）,6）,.管理图,34,6)管理界限的计算,CL=UCL=LCL=,+A2,-A2,CL=UCL=LCL=,D4,D3,管理图,管理图,R,n,3,4,5,A2,D3,D4,1.023,0.73,0.58,2.575,2.28,2.11,-,-,-,7)管理线的记录中心线:直线界限线:波线,8)点的记录-值得出后，把点用线连接起来-R值得出后把点用线连接起来.,.管理图,35,群编号,1,200,7,3.5,2,100,2,2.0,3,150,0,0.0,4,170,6,3.5,5,170,3,1.8,6,200,5,2.5,7,100,4,4.0,8,100,3,3.0,9,200,10,5.0,10,200,6,1.5,11,170,7,4.1,12,150,4,2.7,13,160,5,3.1,14,100,0,0.0,15,100,2,2.0,16,100,5,5.0,17,200,11,5.5,18,220,10,4.5,19,250,15,6.0,20,250,3.6,21,180,7,3.9,22,200,4,2.0,23,200,10,5.0,24,200,7,3.5,25,200,12,6.0,4270,154,3.6,9,n,Pn,P,群的大小,不良数量,不良率(%),1)DATA收集,2)不良率(P)计算,3)平均不良率(P计算,总检查数量(n)总不良数量(Pn)总不良率(P),(Pn)(n),=,4)管理线记录,中心线CL=,管理上限线UCL=,管理下限线LCL=LCL的(-)话按0设想.,P=3.6,P,P,P(1-P)n,+3,P(1-P)n,-3,5）画管理图.-记录点-群的大小(n)不一样的话每个UCL,LCL群不一样.,7.6,9.2,8.2,7.9,7.9,7.6,9.2,9.2,7.6,7.6,7.9,8.2,8.0,9.2,9.2,9.2,7.6,7.4,7.1,7.1,7.8,7.6,7.6,7.6,7.6,0.0,UCL,LCL,.管理图,36,5.管理图的解释方法,UCL,LCL,UCL,R,管理脱离:如果点超过管理界限(线上的点看作为脱离.)措施:看的话有很难越过去的异常原因所以要调查原因，采取措施使重新不再发生,大小7以上的RUN:有以中心线的一边连续7个以上的点的时候.措施:工程的平均或散布稍微有变化如果找原因技术上会有有益的情报.,安定状态(管理状态):如果观察管理图上记录点从连续25点以上与为止没有的状态.措施:如果工程安定，满足产品规格没有必要采取措施.,倾向和周期性频率:点往上或只有往下时，可以看得到周期性变动时措施:工程上会有跟那个一样的倾向或周期性变动的原因如果找出原因工程管理上得到有益的情报,临近界限的点:点在管理界限里2和3之间连续3个点中有2点时.措施:工程的散布增加有异常有必要进行ACTION.,.管理图,37,2.每日生产的机器部品开始随机100个抽取后检查的结果如下.这里面什么样的管理图比较适合?求那管理界限，如果有异常的日请指点.,1.计算下面标示的DATA填满空格，画-R管理图.,日,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,不良数量,3,2,1,2,3,5,4,10,3,4,12,1,3,6,5,4,n,X=,X1,X2,X3,X4,X5,i=1,5,i,R,备注,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,772,756,756,744,802,783,747,788,757,713,804,787,773,780,726,807,766,750,747,730,779,733,722,754,748,791,753,784,741,710,TOTAL,719,742,760,774,758,762,758,769,746,705,777,734,745,774,744,757,767,762,747,727,-,-,-,-,-,.管理图,38,1.Cpk算出对象,Cpk算出是在设计室通过LatitudeStudy对于选定的CriticalSpecification及CriticalParameter部品(半产品/制品)适用为原则,必要时也可以适用在其他部品上，Cpk算出要求条件是参考下面项目来选择.1.测定值要用数据来显示.2.检测机/Jig/Checker自体标准偏差要小,偏差认定时以Go/NoGo来判定.3为了测定.实行破坏检查的话以ToolVerification尺寸为管理,在部品认证试验阶段里进行管理.4.可能的测定单位与规定的Spec.进行比较时认