质量管理七大手法

1、质量管理七大手法质量管理七大手法 因果图因果图 排列图排列图 直方图直方图 检查表检查表 控制图控制图 散布图散布图 分层法分层法2021-12-30CATARCTR1 罗浩江 2015.11 又称特性要因图，石川图或鱼刺图、鱼骨图又称特性要因图，石川图或鱼刺图、鱼骨图 用图解法对影响过程或产品质量问题的用图解法对影响过程或产品质量问题的各种因素进各种因素进行全面系统的观察和分析，找出其因果关系行全面系统的观察和分析，找出其因果关系 使小组能集中于问题的实质，围绕问题产生集体智使小组能集中于问题的实质，围绕问题产生集体智慧和意见慧和意见 集体智慧的火花集中于问题的原因而不是问题的现集体智慧的火

2、花集中于问题的原因而不是问题的现状状2021-12-30CATARCTR2手法一 因果图2021-12-30CATARCTR3因果图的基本结构特 性大原因(大骨)中骨小骨主骨因素(原因)特性(结果) 头脑风暴的运用头脑风暴的运用 *口字加两笔口字加两笔 ，想想有那些字呢？，想想有那些字呢？ 因果关系的整理因果关系的整理 例例 ：某某产品微生物超标，原因分析？：某某产品微生物超标，原因分析？2021-12-30CATARCTR4手法一 因果图 选题，分析对象，确定质量特性。选题，分析对象，确定质量特性。 组织讨论，找出所有可能会影响结果的因素。组织讨论，找出所有可能会影响结果的因素。 找出各因素

3、之间的因果关系，在图上以因果关系的箭头表找出各因素之间的因果关系，在图上以因果关系的箭头表示出来。示出来。 根据对结果影响的重要程度，将认为对结果有显著影响的根据对结果影响的重要程度，将认为对结果有显著影响的重要原因标示出来。重要原因标示出来。 在因果图上标出有关信息。在因果图上标出有关信息。2021-12-30CATARCTR5因果图作图步骤2021-12-30CATARCTR6因果图示例轴颈有刀痕机床操作者材 料工艺方法环境机床精度不够主轴松动轴承磨损轴承磨损油压不稳夹具磨损夹具磨损油中有气泡漏油缺乏作业技能未经培训无作业标准工作纪律松驰疲劳没有积极性薪金低日夜加班日夜加班情绪气温高光线光

4、线过强光线弱材质不当冷却液不标准浓度不当上道工序加工不良上道工序加工不良中心孔位置不正确切削速度转速高进给量大进给量大用错刀具刀具管理不善小组名称：组长：成员：日期： 确定原因时应集思广益，充分发扬民主确定原因时应集思广益，充分发扬民主 所要分析的质量特性问题，应提得尽可能具体所要分析的质量特性问题，应提得尽可能具体 一张因果图只反映一个质量特性问题一张因果图只反映一个质量特性问题 原因分析到绘制原因分析到绘制能采取具体措施为止能采取具体措施为止 检查无遗漏检查无遗漏 要要运用其它工具和技术进行验证运用其它工具和技术进行验证 不断完善，纳入受控文件进行控制不断完善，纳入受控文件进行控制2021

5、-12-30CATARCTR7绘制因果图注意事项 偏差的调查偏差的调查 如：水系统微生物超标如：水系统微生物超标 血灌产品微粒检测超标血灌产品微粒检测超标 物料管理差错等物料管理差错等 2021-12-30CATARCTR8因果图的应用 质量问题是以质量损失（缺陷项目和损失金额）质量问题是以质量损失（缺陷项目和损失金额）的形式来体现的。大多数损失是由的形式来体现的。大多数损失是由少数几种的缺陷引少数几种的缺陷引起的起的 ，而这几种缺陷又是由，而这几种缺陷又是由少数原因引起少数原因引起的。因此，的。因此，只要明确这些只要明确这些“关键的少数关键的少数”，就可以消除这些特殊，就可以消除这些特殊原因

6、，避免由此引起的大量损失。原因，避免由此引起的大量损失。 用排列图法，可以实现这一目的。（用排列图法，可以实现这一目的。（2-8原则原则）2021-12-30CATARCTR9手法二 排列图 (也叫柏累托图） 明确问题以及如何收集数据明确问题以及如何收集数据 设计数据记录表设计数据记录表（检查表），（检查表），记录数据记录数据 将数据从大到小排列，并累计计算将数据从大到小排列，并累计计算 画排列图画排列图 在图上画累计频数折线在图上画累计频数折线 在图上记入必要事项在图上记入必要事项2021-12-30CATARCTR10作排列图的步骤2021-12-30CATARCTR11排列图示例 例：某

7、厂随机调查4月1日至7月1日的产品共5000件，对其逐一检查，进行缺陷分析，得到缺陷种类及数据如下：缺陷类型断 裂擦伤污染弯曲裂纹砂眼其它合计缺陷数 10442201064142002021-12-30CATARCTR12排列图日期：4月1日至7月31日调查铸件总数： 5000件 把握问题的实质，以确定把握问题的实质，以确定“关键的少数关键的少数”。 通常将因素按累计比率分为三类：通常将因素按累计比率分为三类： A类因素：累计比率在类因素：累计比率在080%之间；之间； B类因素：累计比率在类因素：累计比率在8090%之间；之间； C类因素：累计比率在类因素：累计比率在90100%之间。之间。

8、 “其它其它”项不能过大，否则分类不够理想。项不能过大，否则分类不够理想。2021-12-30CATARCTR13制作排列图注意要点选题选题分析问题分析问题采取对策，进行改进采取对策，进行改进改进前后比较改进前后比较2021-12-30CATARCTR14排列图和因果图结合使用问题：排列图和因果图联合使用时的顺序？案例分析某厂为降低产品不良品率2021-12-30CATARCTR152021-12-30CATARCTR16现状：影响产品不合格因素排列图6月1日至7月31日图分析：从表中分析，尺寸缺陷是关键的少数。2021-12-30CATARCTR17产品尺寸缺陷因果图产品尺寸缺陷操作者机 器

9、零件和原料作业方法健康疲劳疾病教育培训经验精神注意力心情操作稳定不平衡变形磨损夹具和工具成分贮存原料质量排列形状尺寸拧紧程度定位顺序位置角度装配动作程序速度2021-12-30CATARCTR18影响产品尺寸缺陷因素排列图对影响尺寸的因素分解，并逐一攻破。2021-12-30CATARCTR19改进后影响产品不合格因素排列图9月1日至10月31日 效果：尺寸缺陷明显减少。2021-12-30CATARCTR20改进前后不良品排列图比较6月1日至7月31日9月1日至10月31日总改进效果改进效果改进后不良品由180降至116，尺寸缺陷由88降为20例一例一 灯检缺陷入产品的改进灯检缺陷入产品的改

10、进例例 二二 偏差的分析偏差的分析 2021-12-30CATARCTR21排列图的应用2021-12-30CATARCTR22排列图的应用车间（工序）车间（工序）偏差数（项）偏差数（项）车间（工序）车间（工序）偏差数（项）偏差数（项）综合车间共29项洁净车间共46项精处理11组分装11粗处理9加水10包装3二筛三筛7其它6包膜4翻洗4其它10偏见按发生部门分类例：如何减少偏差问题的发生 直方图是从工序中随机抽取样本，将从数据中获取的数据进行整理，绘成图，从中找到质量波动规律，预测工序质量的一种工具。2021-12-30CATARCTR23手法三 直方图 展示用表格难以说明的大量数据展示用表格

11、难以说明的大量数据 显示各种数值出现的相对频率显示各种数值出现的相对频率 揭示数据的中心、波动及形状揭示数据的中心、波动及形状 快速阐明数据的潜在分布快速阐明数据的潜在分布 为预测过程提供有利信息为预测过程提供有利信息 可以发现可以发现“过程是否能满足顾客要求过程是否能满足顾客要求”2021-12-30CATARCTR24直方图的作用 明确衡量过程的特性值明确衡量过程的特性值 收集数据收集数据 计算极差计算极差 数据分组数据分组 作频数分布表作频数分布表 画直方图画直方图 在图上记录有关资料在图上记录有关资料2021-12-30CATARCTR25直方图的绘制步骤直方图原始数据表（单位：mm）

12、2.5102.5172.5222.5222.5102.5112.5192.5322.5432.5252.5272.5362.5062.5412.5122.5152.5212.5362.5292.5242.5292.5232.5232.5232.5192.5282.5432.5382.5182.5342.5202.5142.5122.5342.5262.5302.5322.5262.5232.5202.5352.5232.5262.5252.5232.5222.5022.5302.5222.5142.5332.5102.5422.5242.5302.5212.5222.5352.5402.528

13、2.5252.5152.5202.5192.5262.5272.5222.5422.5402.5282.5312.5452.5242.5222.5202.5192.5192.5292.5222.5132.5182.5272.5112.5192.5312.5272.5292.5282.5192.5212021-12-30CATARCTR262021-12-30CATARCTR27直方图2021-12-30CATARCTR28直方图的常见类型标准型锯齿型偏峰型陡壁型 平顶型 双峰型 孤岛型 标准型：左右对称，最常见标准型：左右对称，最常见 锯齿型：数据分组过多，或测量读数错误锯齿型：数据分组过多，

14、或测量读数错误 偏峰型：产品尺寸受公差影响偏峰型：产品尺寸受公差影响 陡壁型：工序能力不足，进行全数检查陡壁型：工序能力不足，进行全数检查 平顶型：几种均值不同的分布混在一起平顶型：几种均值不同的分布混在一起 双峰型：均值相差较大的两种分布混在一起双峰型：均值相差较大的两种分布混在一起 孤岛型：中混有另一分布的少量数据孤岛型：中混有另一分布的少量数据2021-12-30CATARCTR29直方图的常见类型2021-12-30CATARCTR30直方图与公差限直方图符合公差要求直方图不符合公差要求SL (a) SUSL (b) SUSL (c) SUSL (d) SUSL (e) SU 直方图满

15、足公差要求直方图满足公差要求 (a)状况无需调整状况无需调整 (b)要考虑减少波动要考虑减少波动 直方图不满足公差要求直方图不满足公差要求 (c)采取措施，使平均值接近规格的中间值采取措施，使平均值接近规格的中间值 (d)要采取措施，减少波动要采取措施，减少波动 (e)同时采取同时采取(c) 和和(d)的措施的措施2021-12-30CATARCTR31直方图与公差限 检查表法，又称调查表法，是利用统计表来进行数据整理和初步分析的一种方法。2021-12-30CATARCTR32手法四 检查表 收集数据，收集数据，“用数据说话用数据说话” 简单有简单有效，适用于任何重点工作领域的过程效，适用于

16、任何重点工作领域的过程，将这些过程，将这些过程的信息整理清晰明了的信息整理清晰明了的资料的资料 更清楚地更清楚地描写出整个情况的描写出整个情况的事实事实而不是每个成员的个人意而不是每个成员的个人意见见2021-12-30CATARCTR33检查表的作用 对观察到的事物或现象做出统一规定对观察到的事物或现象做出统一规定 决定由谁收集资料决定由谁收集资料 确定资料的来源和范围确定资料的来源和范围 设计检查表设计检查表 收集资料收集资料 整理整理2021-12-30CATARCTR34使用检查表法的步骤工序分布检查表不合格项检查表缺陷位置检查表缺陷原因检查表2021-12-30CATARCTR35检

17、查表的种类2021-12-30CATARCTR36工序分布检查表偏 差51015频 数-10-9上 公 差 限-8-7-6-51-42-34-26-198.3000111827334251617下 公 差 限8910合 计552021-12-30CATARCTR37不合格项检查表2021-12-30CATARCTR38缺陷原因检查表星 期 一星 期 二星 期 三星 期 四星 期 五设备操作者上 午下 午上 午下 午上 午下 午上 午下 午上 午下 午A 机器B C 机器D ： 表 面 擦 伤 ； ： 砂 眼 ； ： ： 尺 寸 不 良 ； ： 外 形 异 常 ； ： 其 它2021-12-30

18、CATARCTR39缺陷位置检查表对过程质量特性值进行测定、记录，评估和监察过程是否处于统计控制状态的一种用统计方法设计的图。控制图是由美国工程师休哈特休哈特提出来的，故又称休哈特控制图。2021-12-30CATARCTR40手法五 控制图（SPC)2021-12-30CATARCTR41控制图的构成上控制限中心线下控制限上控制限中心线下控制限过程受控过程不受控 普通原因，又称偶然因素（偶因），是大量地客观普通原因，又称偶然因素（偶因），是大量地客观存在的，是过程所固有的，但对过程质量特性的影存在的，是过程所固有的，但对过程质量特性的影响很小，是人们无法加以消除的。响很小，是人们无法加以消除

19、的。 特殊原因，又称异常因素（异因），特殊原因，又称异常因素（异因），不是过程所固不是过程所固有的有的，但对过程质量特性的影响较大，查明原因后，但对过程质量特性的影响较大，查明原因后，是可以加以消除的。是可以加以消除的。2021-12-30CATARCTR42影响过程波动的因素 发现发现已经存在的或潜在的影响过程质量的异常因素，加以消除，使过程无异因，也即使过程达到统计稳定状态，使过程可预测。2021-12-30CATARCTR43控制图法的目的2021-12-30CATARCTR44休哈特控制图的原理3原则：在无异因（只存在偶因）的前提下，控制图上点出现异常的概率不超过0.27%。控制图的种

20、类2021-12-30CATARCTR45计量值控制图 均值极差控制图 均值标准差控制图 中位数极差控制图 单值移动极差控制图 计数值控制图 不合格品数控制图 不合格品率控制图 不合格数控制图 单位不合格数控制图2021-12-30CATARCTR46常规计量值控制图控制线计算公式控制图名称控制线公式备注 图： ；R图：样本量n10 图： ；s图：样本量n10 图： ；R图： X 图： ；Rs图： RX sRX RX XRAXCLCXCLRAXUCLXXX22RDCLCRCLRDUCLRRR34sAXCLCXCLsAXUCLXXX33sX XsBCLCsCLsBUCLsss34RDCLCRCL

21、RDUCLRRR34XRAmXCLCXCLRAmXUCLXXX2323sXXsXRXCLCXCLRXUCL66. 266. 2sssRsRsRCLCRCLRUCL27. 32021-12-30CATARCTR47常规计数值控制图控制线计算公式控制图名称控制线公式备注p np u c npppLCLpCLnpppUCLppp1313ppnpnLCLpnCLppnpnUCLnpnpnp1313nuuLCLuCLnuuUCLuuu33nccLCLcCLccUCLccc33X bar-R控制图制作步骤及应用2021-12-30CATARCTR481. 收集数据收集数据2. 描点画图描点画图3. 计算分

22、析控制限计算分析控制限4. 将分析控制限和中心线画将分析控制限和中心线画在图上在图上5. 分析分析R图和图和X bar图图6. 分析特殊原因，采取措施，分析特殊原因，采取措施，加以消除加以消除7.重新采集数据，重复重新采集数据，重复1至至5步，步，直至直至R图和图和X bar图都正常，图都正常，可认为过程无异因，此时可认为过程无异因，此时的控制限就可做为控制用的控制限就可做为控制用的控制限的控制限8.分析过程能力分析过程能力9.保持过程，加以持续改进。保持过程，加以持续改进。分析用控制图数据表2021-12-30CATARCTR49序号x1x2x3x4序号x1x2x3x4181.86 81.6

23、1 82.98 81.831482.40 81.41 82.93 83.13282.09 81.06 80.48 80.071585.15 80.91 81.31 82.43381.21 82.77 79.95 80.721681.32 80.12 81.23 80.33481.23 80.61 81.68 82.131781.39 80.8580.680.93583.20 82.50 82.37 80.541881.37 83.12 80.39 81.81686.68 82.48 82.96 82.121982.62 82.06 81.49 80.92780.17 81.83 81.12 8

24、1.412079.76 81.17 81.24 79.54881.780.09 81.55 80.572181.06 82.06 82.76 82.46980.69 80.49 82.16 85.292282.55 83.53 82.94 81.891082.72 82.12 81.77 81.602383.33 80.33 80.36 80.671180.98 81.33 81.60 80.702480.17 81.33 82.57 80.871280.42 82.20 80.13 80.242581.679.88 81.69 81.791382.11 82.13 83.22 82.17 2

25、021-12-30CATARCTR50分析用控制图2021-12-30CATARCTR51剔除异常数据后补充采集的数据表序号x1x2x3x4序号x1x2x3x4181.86 81.61 82.98 81.831485.15 80.91 81.31 82.43282.09 81.06 80.48 80.071581.32 80.12 81.23 80.33381.21 82.77 79.95 80.721681.39 80.85 80.680.93481.23 80.61 81.68 82.131781.37 83.12 80.39 81.81583.20 82.50 82.37 80.5418

26、82.62 82.06 81.49 80.92686.68 82.48 82.96 82.121979.76 81.17 81.24 79.54780.17 81.83 81.12 81.412081.06 82.06 82.76 82.46881.780.09 81.55 80.572182.55 83.53 82.94 81.89982.72 82.12 81.77 81.602283.33 80.33 80.36 80.671080.98 81.33 81.60 80.702380.17 81.33 82.57 80.871180.42 82.20 80.13 80.242481.679

27、.88 81.69 81.791282.11 82.13 83.22 82.172582.51 81.09 80.43 79.861382.40 81.41 82.93 73.13 2021-12-30CATARCTR52剔除异常数据后补充采集数据分析用控制图控制用控制图控制限2021-12-30CATARCTR53X bar图 UCL=82.81 CL=82.51 LCL=80.21R 图 UCL=4.08 CL=1.79 LCL=0.00点出界点排列不随机，存在某种“趋势”2021-12-30CATARCTR54异常点2021-12-30CATARCTR55控制图判异准则（）ABCCBAU

28、CLX barLCLABCCBAUCLX barLCLABCCBAUCLX barLCLABCCBAUCLX barLCL准则1：一点在A区外准则2：9点在同一侧C区或其外准则3：6点递增或递减准则4：14点上下交替2021-12-30CATARCTR56控制图判异准则（）ABCCBAUCLX barLCLABCCBAUCLX barLCL准则5：3点中有2点在A区准则6：5点中有4点在B区ABCCBAUCLX barLCLABCCBAUCLX barLCL准则7：15点在C区中心线上下准则8：8点在中心线两侧，但无一点在C区 应先作应先作R图，只有当图，只有当R图稳定无异常时，过程才表现出图

29、稳定无异常时，过程才表现出“受控受控”状态状态 R图体现的是数据的组间波动，图体现的是数据的组间波动，X bar图体现的是数据的图体现的是数据的组内波动组内波动 只有当只有当R图稳定无异常，过程图稳定无异常，过程 达到达到“受控受控”状态时，分状态时，分析过程能力才有意义析过程能力才有意义2021-12-30CATARCTR57控制图绘制及应用时应注意2021-12-30CATARCTR58控制图的控制限与规格限比较控制图直方图不满足规格要求满足规格要求未达到统计稳定状态达到统计稳定状态工序改进 过程能力：反映过程加工内在一致性，用过程能力：反映过程加工内在一致性，用6表示（其表示（其数值越小

30、越好），数值越小越好），取决于影响过程的人、机、料、法、取决于影响过程的人、机、料、法、环等因素环等因素，与公差无关，与公差无关 过程能力指数：过程能力指数：指过程的加工质量满足技术要求的能指过程的加工质量满足技术要求的能力大小力大小，其计算公式为：，其计算公式为：2021-12-30CATARCTR595-1 过程能力和过程能力指数CpsTTCp66过程能力评价Cp值的范围级别过程能力评价Cp 1.67过程能力过高1.67 Cp 1.33过程能力充分1.33 Cp 1.0过程能力不够充分1.0 Cp 0.67过程能力不足0.67 Cp过程能力严重不足2021-12-30CATARCTR60

31、有偏离情况的过程能力指数有偏离情况的过程能力指数Cpk 式中：式中：k为偏离度，当为偏离度，当k 1，规定，规定Cpk=02021-12-30CATARCTR61有偏离情况的过程能力指数CpkksTkTCkp1616联合应用Cp与Cpk所代表的合格品率(%)2021-12-30CATARCTR6299.9999992.0099.9999799.999941.6799.9968399.9968399.9941.3399.8650199.8650199.86599.7301.0097.7249997.7249997.72597.72295.4500.6784.1344784.1344784.134

32、84.14384.00068.2680.332.001.671.331.000.670.33CpCpk在质量改进活动中，常常要研究两个随机变量之间的关系，将一系列通过观察得到的两个变量的成对数据点一一描在X-Y座标系中，由此可以看出两变量是否线性相关，如果二者线性相关，可以对这两变量进行预测或控制。2021-12-30CATARCTR63手法六 散布图的概念 (a)X与与Y强正相关强正相关 (b)X与与Y弱正相关弱正相关 (c)X与与Y强负相关强负相关 (d)X与与Y弱负相关弱负相关 (e)X与与Y不相关不相关 (f)X与与Y非线性相关非线性相关2021-12-30CATARCTR64散布图的

33、六种形式2021-12-30CATARCTR65散布图示意图散布图案例2021-12-30CATARCTR66日期空气压力不良品率日期空气压力不良品率10月1日8.60.88910月22日8.70.8922日8.90.88423日8.50.8773日8.80.87424日9.20.8854日8.80.89125日8.50.8665日8.40.87426日8.30.8968日8.70.88629日8.70.8969日9.20.91130日9.30.92810日8.60.91231日8.90.88611日9.20.89511月1日8.90.90812日8.70.8962日8.30.88115日8.

34、40.8945日8.70.88216日8.20.8646日8.90.90417日9.20.9227日8.70.91218日8.70.9098日9.10.92519日9.40.9059日8.70.872制作塑料桶时吹气压力（kg/cm2）与不良品率（%）数据表2021-12-30CATARCTR67散布图案例吹气压力与不良品率散布图不良品率吹气压力散布图相关分析案例2021-12-30CATARCTR68空气压力（kg/cm2）8.08.59.09.510.0壁厚（mm）4.624.504.434.814.123.884.013.673.213.053.163.302.862.532.712.6

35、21.832.022.241.952021-12-30CATARCTR69压力与厚度散布图2021-12-30CATARCTR70压力与厚度回归直线2021-12-30CATARCTR71手法七 分层法的概念 所谓分层法，是根据产生数据的特征（如：何人、何处、何种方法、何种设备）将数据划分成若干组的方法。 石川馨先生曾多次强调：不对数据石川馨先生曾多次强调：不对数据进行分层，就不能搞好质量管理。进行分层，就不能搞好质量管理。 分层法不是单独使用的，而是结合直方图、排列图、控制图等工具一起使用的。2021-12-30CATARCTR72分层法的特点 按操作者来分层 按作业方法来分层 按机器设备分

36、层 按原料分层 按作业环境分层2021-12-30CATARCTR73分层方法 收集数据收集数据 根据不同目的，选择分层标志根据不同目的，选择分层标志 将数据进行分层将数据进行分层 按层归类按层归类 画分层直方图、排列图或控制图等统计分析图表画分层直方图、排列图或控制图等统计分析图表2021-12-30CATARCTR74分层法应用步骤分层法结合其它工具使用案例2021-12-30CATARCTR75 表面上看起来不相关，但分层后相关2021-12-30CATARCTR76用分层法正确看散布图(1) 表面上看起来相关，但分层后不相关2021-12-30CATARCTR77用分层法正确看散布图(

37、2)2021-12-30CATARCTR78分层法的应用车间（工序）车间（工序）偏差数（项）偏差数（项）车间（工序）车间（工序）偏差数（项）偏差数（项）综合车间共29项洁净车间共46项精处理11组分装11粗处理9加水10包装3二筛三筛7其它6包膜4翻洗4其它10人员人员物料物料机器机器方法方法检测检测环境环境2724125422 偏见按属性分类1 偏见按发生部门分类例：如何减少偏差问题的发生因果图排列图对策表2021-12-30CATARCTR79附： 我国质量管理实践中的“两图一表”在现场具体应用两图一表时，要将因果图、排在现场具体应用两图一表时，要将因果图、排列图、对策表结合使用。首先，通

38、过排列图可以抓列图、对策表结合使用。首先，通过排列图可以抓住问题的关键所在；其次，对于关键问题是应用因住问题的关键所在；其次，对于关键问题是应用因果图可以找出产生问题的各种因素；然后，再通过果图可以找出产生问题的各种因素；然后，再通过排列图找出这些因素中的关键因素。排列图找出这些因素中的关键因素。对这些关键因素需要认真分析研究，制订对策。对这些关键因素需要认真分析研究，制订对策。所谓对策表（法），就是为了有计划、有步骤地解所谓对策表（法），就是为了有计划、有步骤地解决问题，将问题与对策列成表格，并列出责任人和决问题，将问题与对策列成表格，并列出责任人和完成期限，以保证对策的实施。完成期限，以保证对策