SO9000和QC七大手法之关系ppt课件

1、ISO 9000和QC七大手法之關係ISO 9000系列的9004-4提出的質量改進工具和技術如次頁在ISO 4.20有提到統計技術各家公司用來解決問題的方法著重在分析問題，找到重要的影響因子以有效的予以解決。數字及非數字型均可用調查表：系統地搜集數據，以獲取對事實的明確認識。適用於非數字數據的工具和技術分層圖(新七大手法之KJ法)將大量的有關某一特定主題的觀點、意見或想法按組歸類。程度對比法(競爭標竿SWOT)把一個過程與那些公認的占領先位置的過程進行對比，以識別質量改進的機會。頭腦風暴法(腦力激盪法)識別能够的問題解決辦法和潛在的質量改進機會非數字數據的工具和技術因果圖(特性要因圖)分析和

2、表達因果關係。通過識別症狀、分析缘由、尋找措施、促進問題的解決流程圖(FLOW CHART)描画現有的過程。設計新過程樹圖(新七大手法之系統圖法)表示某一主題與其組成要素之間的關係。數字數據的工具和技術控制圖診斷：評估過程的穩定性。控制：決定某一過程何時需求調整及何時需求坚持原有狀態。確認：確認某一過程的改進。直方圖顯示數據波動的形態直觀地傳達有關過程情況的信息決定在何處集中力量進行改進。數字數據的工具和技術陈列圖(直方圖)按重要性順序顯示每一項對總體效果的作用。陈列改進的機會。散佈圖發現和確認兩組相關數據之間的關係。確認兩組相關數據之間預期的關係。PDCAP:Plan (計劃)D:Do (執

3、行)C:Check (台灣：檢討；大陸：研討)A:Action (行動)企業成就時間AQL平均質量界線SMART的目標Specific 具體的Measurable 可量化的Attainable 可達成的Realistic 實際的Time 有時效性的流程圖開始和結束活動的說明決策 or 檢查按順序表示出從一個活動到另一個活動的流向調查表應用調查表用於系統地搜集數據，以獲取對事實的明確認識。說明調查表是搜集和記錄數據的一種方式，它便於按統一的方式搜集數據並進行分析。調查表之程序(一)確立搜集數據的具體目的(將要解決的問題)識別為達到目的所需求的數據(解決問題)編制用於記錄數據的表格，並提供記錄以下

4、信息的欄目誰搜集的數據何地、何時，以何種方式搜集的數據調查表之程序(二)通過搜集和記錄某些數據來試用表格必要時，評審並修訂表格。調查表分層圖應用：分層圖用於將大量有關某特一特定主題的觀點、意見或想法按組歸類。說明在搜集到有關某一特主題的大量觀點、意見或其他想法等信息之後，用此工具把這些信息按他之間的相互關係進行分組。此項活動中要激勵每個人創造性地、充分地參與。最好能由一定規模的小組來進行此項任务(建議最多為8人)，這樣便於組員們很好地协作。此工具常用於歸納由頭腦風暴法所產生的觀點。分層圖之程序(一)用廣義的術語闡述將要研讨的主題(狹義的術語能够影響主題的提出)。儘能够多地將每個人的觀點、意見或

5、想法記錄在卡片上(一個意見一張卡片)把卡片混合起來隨機放在一張桌子上。按組將卡片中的信息登錄匯總分層圖之程序(二)將有關的卡片按以下方式分組把看似有關系的卡片放在一組。一組最多為10張卡片，不應將單張卡片勉強地編入某組。找出一張能代表該組內容的主卡片。把主卡片放在最上面按組將卡片中的信息登錄匯總分層圖的例如(電話問詢機的要求)時間和日期標記耳機插座易於运用易於消除帶有明晰標誌的控制指示的信息數據通過遙控電話操作快速查詢卡可變的長度信息明晰的說明書去除“選擇的信息通路密碼不計次的掛斷資料的分組歸類制程控制系统 所谓系统即是输入、过程、输出还有回馈所组成，如以下图所示：统计的方法处 理 过 程客

6、户需求与期望改动的辨识客户回馈人 机料法环境输入制程/系统输出产品/效力制程回馈变异Variation呵斥变异的缘由可分为普通缘由与特殊缘由，如以下图所示：1、普通缘由Common Causes 又称为机遇缘由Chance Causes，乃为在制程中的自然或天生的变异，通常这些变异是由一些小干扰呵斥，不容易控制，即使再好的制造，我们必需成认，必定有此等变异存在，所以我们认定当制程仅有普通缘由时，仍属控制形状。2、特殊缘由Special Causes 又称为非机遇缘由，或称为可归属缘由Assignable Causes，乃为制程中某些失误呵斥，失误的来源，能够为人Man、机Machine、料Ma

7、terial、法Method等，此等变异比普通缘由呵斥的变异大，且非周期性产生，假设发生那么表示制称已失去控制了。变异：普通与特殊缘由图变异：普通与特殊缘由图现场行动与系统行动1、现场行动Local Action可用以消除特殊缘由Specail Causes通常由现场人员采取行动通常可消除15%的制程问题2、系统行动Actions on the System可用以消除普通缘由Common Causes通常须在管理上采取行动通常可消除85%的制程问题制程控制及制程才干 在制程中通常变异的来源有两种，即普通缘由及特殊缘由。假设一制程称作在统计控制中，即代表制程中的变异只存在普通缘由，而当有特殊缘由

8、发生时，那么能立刻自统计信号中觉察。当然，制程中亦须防止发生错误的信号。制程才干乃由普通缘由所产生的变异所决议的。即制程在统计控制下，搜集数据所计算得到的。而在统计控制下，制程的分配为可预测的。为提升制程才干那么必需自降低普通缘由呵斥的变异着手。任何制程均可以下表来分类，并参考以下图所示。管制符合需求在管制状况非管制状况可允收Case 1Case 3不可允收Case 2Case4制程控制及制程才干Case 1：理想情况，制程符合需求规格，且在控制情况。Case 2：虽在控制情况，但由于变异太大，故无法符合需求，故必需降低普通缘由的变异。Case 3：符合需求，但不在控制情况，故必需找出特殊缘由

9、，且着手改善。Case 4：无法符合需求，又不在控制情况，必需同时降低普通缘由及特殊缘由。制程控制及制程才干在汽车工业中，在制程于统计控制形状下，才进展制程才干的计算。制程才干指数，分为短期及长期两种：在短期制程才干分析方面，由搜集一个作业批的数据经控制图的分析可知制程能否在控制形状，假设不在控制形状那么必需消除特殊缘由，假设已在控制形状，那么可计算短期制程才干指数。这种方式，通常运用在客户所要求的初期样品的成认。而对于新增或变异的制程分析亦可运用。当证明制程已认定且能符合需求，那么可进展长期制程才干分析。在此分析，数据搜集期间必需足够长，如此才干包含一切预期的变异来源。将数据点绘在控制图中，

10、假设分析无特殊缘由，那么可计算长期制程才干。有关制程才干指数，通常运用Cp及Cpk，在后面将会阐明制程控制与制程才干图制程控制与制程才干图制程改善环圈制程的继续改善，可分为三个阶段1、分析制程：制程的现况制程的问题制程该如何进展使制程在统计控制形状决议制程才干2、维持制程监控制程绩效清查特殊缘由并改善3、改善制程改动制程以进一步了解普通缘由呵斥的变异降低普通缘由呵斥的变异 各阶段均可透过Plan方案、Do执行、Study研讨及Act矫正行动的环圈来进展。如以下图所示。制程改善环图控制图 控制上限中心线控制下限二、直方图Histogram一前言 现场任务人员经常都要面對许多的数据，这些数据均来自

11、于制程中抽验或查检所得的某项产品的质量特性。假设我们运用统计绘图的方法，将这些数据加以整理，那么制程中的质量分布的情形及问题所在及制程、才干等，均可呈如今我们的眼前；我们即可利用这些情报来掌握问题点以进展改善对策。通常在消费现场最常利用的图表即为直方图。二直方图的定义1、何谓直方图： 为要容易的看出如长度、分量、硬度、时间等计量值的数据分配情形，所用来表示的图形。直方图是将所搜集的测定值特性值或结果值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定值依所出现的次数累计而成的面积，用柱子排起来的图形。因此，也叫做柱状图。二直方图的定义2、运用直方图的目的：了解分配的形状研讨制程才干或测知制程才干

12、工程解析与控制测知数据的真伪方案产品的不良率求分配的平均值与规范差籍以订定价钱界限与规格或规范值比较调查能否混入两个以上的不同群体了解、设计、控制能否符合制程控制二直方图的定义3、解释名词：1次数分配 将许多的复杂数据依其差别的幅度分成假设干组，在各组内列入测定值的出现次数，即为次数分配。2相对次数 在各组出现的次数除以全部的次数，即相对次数。3累积次数f 为自次数分配的测定值较小的一端将其次数累积计算，即为累积次数。4極差R 在一切数据中最大值和最小值的差，即为極差。5组距h 全距/组数=组距6算数平均数XX= = ，X=X0+X1+X2+XnnXinni=1fn二直方图的定义(7)中位数X

13、 将数据由小至大依序陈列，位居中央的数称为中位数。假设遇偶位数时，那么取中央两数的平均值。(8)众数MODE 次数分配中出现次数最多组的值。(9)组中点mid range) 一组数据中最大值与最小值的平均值 上组界+下组界2=组中点(10)规范差三直方图的制造1、直方图的制造方法步骤1：搜集数据并记录 搜集数据时，对于抽样分布必需特别留意，不可取部分样品，应就全部均匀的加以随机抽样。所搜集的数据个数应大于50以上。步骤2：找出数据中的最大值L与最小值S步骤3：求全距R 数据最大值L减最小值S=全距R步骤4：决议组数1组数过少，固然可得到相当简单的表格，但失却次数分配的本质与意义；组数过多，虽然

14、表列详尽，但无法到达简化的目的。通常，应先将异常值剔除后再行分组。2普通可用数学家特吉斯Sturges提出的公式，根据测定次数n来计算组数K，其公式为：K=1+3.32 log n三直方图的制造3普通数据的分组可参考下表数据数组数5057511006101012507122501020三直方图的制造步骤5：求组距h1组距=全距组数h= 2为便于计算平均数及规范差，组距常取为2.5或10的倍数.步骤6:求各组上组界,下组界(由小而大顺序)步骤7:求组中点组中点(值)=步骤8:作次数分配表(1)将一切数据,依其数值大小画记于各组的组界内,并计算其次数(2)将次数相加,并与测定值的个数相比较;表中的

15、次数总和应与测定值的个数一样.该组上组界+该组下组界2三直方图的制造步骤9:制造直方图将次数分配表图表化,以横轴表示数值的变化,以纵轴表示次数.横轴与纵轴各取适当的单位长度.再将各组的组界分别标在横轴上,各组界应为等间隔.以各组内的次数为高,组距为底;在每一组上画成矩形,那么完成直方图.在图的右上角记入相关数据履历(数据总数n,平均值 ,规范差),并画出规格的上、下限。记入必要事项：制品名、工程名、期间、制造日期、制造者四常见的直方图形状1、正常型阐明：中间高，两边低，有集中趋势结论：左右对称分配常态分配，显示制程在正常运转下。四常见的直方图形状2、缺齿型凹凸不平型阐明：高低不一，有缺齿情形。

16、不正常的分配，系因测定值或换算方法有偏向，次数分配不妥所构成的。结论：稽查员对测定值有偏好景象，如对5、10的数字偏好；或是假造数据。丈量仪器不精细或组数的宽度不是倍数时，亦有此情况。四常见的直方图形状3、切边型断裂型阐明：有一端被切断结论：缘由为数据经过全检过，或制程本身有经过全检过，会出现的外形。假设剔除某规格以上时，那么切边在接近右边构成。四常见的直方图形状4、离岛型阐明：在右端或左端构成小岛。结论：测定有错误，工程调理错误或运用不同原料所引起。一定有异常缘由存在，只需去除，即可符合制程要求，制出合规格的制品。四常见的直方图形状5、高原型阐明：外形似高原状。结论：不同平均值的分配混在一同

17、，应层别之后再做直方图比较。四常见的直方图形状6、双峰型阐明：有两个顶峰出现。结论：有两种分配相混合，例如两部机器或两家不同供应商，有差别时，会出现此种外形，因测定值受不同的缘由影响，应予层别后再作直方图。四常见的直方图形状7、偏态型偏态分配阐明：高处偏向一边，另一边低，拖长尾巴。可分偏右型、偏左型。偏右型：例如，微量成分的含有率等，不能取到某值以下的值时，所出现的情况。偏左型：例如，成分含有高纯度的含有率等，不能取到某值以上的值时，就会出现的情况。结论：尾巴拖长时，应检讨能否在技术上可以接受，工具磨损或松动时，亦有此种景象发生。五直方图的运用本卷须知异常值应去除后再分组。对于从样本测定值推测

18、群体形状，直方图是最简单有效的方法。应获得详细的数据资料例如：时间、原料、测定者、设备、环境条件等。三、控制图一前言 为使现场的质量情况达成吾人所谓的“管理作业，普通均以侦测产品的质量特性来替代“管理作业能否正常，而质量特性是随着时间、各种情况有着高低的变化；那么究竟到何种程度或低至何种情况才算吾人所谓异常？故设定一合理的高低界限，作为吾人探测现场制程情况能否在“管理形状，即为控制图的根本根源。 控制图是于1924年由美国品管巨匠修哈特W.A.Shewhart博士所发明。而主要定义既是“一种以实践产品质量特性与依过去阅历所研判的制程才干的控制界限比较，而以时间顺序用图形表示者。二控制图的根本特

19、性 普通控制图纵轴均设定为产品的质量特性，而以制程变化的数据为分度；横轴那么为检测制品的群体代码或编号或年月日等，以时间别或制造先后别，依顺序将点绘于图上。 在控制图上有三条笔直的横线，中间的一条为中心线(Central Line,CL)，普通以兰色的实线绘制。在上方的一条称为上控制界限(Upper Control Limit,UCL)，在下方的称为下控制界限(Lower Control Limit,LCL)，对上、下控制界限的绘制，那么普通均用红色的虚线表现，以表示可接受的变异范围；至于实践产品质量特性的点连线那么大都以黑色实线表现绘制。控制图控制图的根本步骤如下：1、搜集搜集数据及点图2、

20、控制计算解析用控制界限鉴别特殊缘由并寓意矫正3、分析及改善量化普通缘由呵斥的变异并采取行动降低 在继续改善的原那么下，上述三项根本步骤应不断反复进展。二控制图的根本特性控制形状：控制上限UCL中心线CL控制下限LCL三控制界限的构成 控制图是以常态分配中的三个规范差为实际根据，中心线为平均值，上、下控制界限以平均值加减三个规范差3的值，以判别制程中能否有问题发生，此即修哈特博士所创的方法。 控制图既以3个规范差为根底，换言之，只需群体为常态分配，那么自该群体进展取样时，取出的数值加以平均计算来代表群体情况，那么每进展10000次的抽样会有27次数值会超出3之外；亦即每1000次约会有3次迟到，

21、此3次是偶尔时机，不予计较。同样吾人平常抽样时有超出时，即予断定为异常，那么误判的机率为千分之三，应信其有；故控制界限以加减3个规范差订立是最符合经济效益的。三控制界限的构成在内的或然率在外的或然率0.6750.00%50.00%168.26%31.74%1.9695.00%5.00%295.45%4.55%2.5899.00%1.00%399.73%0.27%三控制界限的构成控制图的控制界限是将常态分配图形转90度后,于平均值处作成中心线(CL),平均值加三个规范差处作成控制上限(UCL),于平均值减三个规范差处作成控制下限(LCL)四控制图的种类1、依数据性质分类：1计量值控制图：所谓计量

22、值是指控制图的数据均属于量具实践量测而得；如长度、分量、浓度等特性均为延续性者。常用的有：平均值与極差控制图 -R Chart平均值与规范差控制图 - Chart中位数与極差控制图 X -R Chart个别值与挪动全距控制图X-Rm Chart最大值与最小值控制图L-S Chart四控制图的种类2計数值控制图：所谓計数值是指控制图的数据均属于以单位計数者而得；如不良数、缺陷数等延续性数据均属之。常用的有：不良率控制图p Chart不良数控制图np Chart，又称d Chart缺陷数控制图c Chart单位缺陷数控制图u Chart四控制图的种类2、依控制图的用途分类：1解析用控制图：此种控制

23、图先有数据，后有控制界限。与未知的群体决议方针用制程解析用制程才干研讨用制程控制的预备2控制用控制图：先有控制界限，后有数据与知的群体其主要用途为控制制程的质量，如有点子超出控制界限时，那么立刻采取措施。缘由清查消除缘由再发防止的研讨四控制图的种类3、计数值与计量值控制图的运用比较计量值计数值优点甚灵敏，容易调查真因可及时反应不良，使品质稳定所须数据可用简单方法获得对整体品质状况的了解缺点抽样频度较高、费时麻烦数据须测定，且再计算，须有训练的人方可胜任无法寻找不良的真因及时性不足，易延误时机五控制图的绘制1、计量值控制图1 -R控制图先行搜集100个以上数据，依测定的先后顺序陈列以2-5个数据

24、为一组普通采4-5个，分为约20-25组将各组数据计入数据表栏位内计算各组的平均值 取至测定值最小单位下一位数计算各组的全距R最大值-最小值=R计算总平均计算全距的平均计算控制界限绘制中心线及控制界限，并将各点点入图中将各数据履历及特殊缘由记入，以备查考、分析、判别五控制图的绘制2X-R控制图 将数据每组为一单位依大小顺序陈列，最中间的一个数据称为中位数；如为偶数个数值，那么中间两数值平均值即为中位数。搜集数据并陈列同 -R的数据搜集方法步骤abc求各组的中位数X求各组的全距R计算中位数的总平均数X计算计算控制界限同 -R控制图的步骤I、j五控制图的绘制3 -s控制图搜集数据并陈列10n25，

25、予以分组计算规范差计算平均值计算控制界限五控制图的绘制4X-Rm控制图搜集数据20-25个，并依先后顺序陈列记入数据栏内求个别挪动值Rm求平均值求挪动全距平均计算控制界限同X-R控制图的步骤I，j五控制图的绘制2、记数值控制图1p控制图搜集数据20-25组，每组的样本数应一致，且最好能显现有1个以上的不良数。样本数如每组不一致，会设计控制界限的跳动，初导入期较不适当计算每组的不良率p计算不均不良率计算控制界限同 -R控制图步骤I，j五控制图的绘制2pn控制图又称np控制图，D控制图搜集数据，步骤同p控制图a项作业计算平均不良率 nn 计算控制界限绘控制界限，并将点点入图中记入数据履历及特殊缘由

26、，以备检讨、分析、判别五控制图的绘制3C控制图搜集数据，步骤同P控制图a项作业计算平均缺陷数计算控制界限同Pn控制图的步骤d、e记入数据履历及特殊缘由，以备检讨、分析、判别五控制图的绘制4u控制图搜集20-25组数据可取不同单位大小每组样本应考量至少含有1-5个缺陷计算平均单位缺陷数u计算控制界限同C控制点d步骤六控制图分析1、一个或多个点落在控制界限外1超越控制上限控制界限计算错误，或绘点错误变界增大或制程偏移量规已变化2低于控制下限控制界限或绘点错误变异变小或制程偏移量规产生变化2.7个点成列落在平均值同边3.7个点成列逐渐上升分析重点在制程变化或量规变化四、制程才干分析一满足以下条件方可

27、进展制程才干分析制程在稳定形状制程呈常态分配规格满足客户的要求设计目的位于规格中心变异相对地少二制程中的变异 在制程中由于普通缘由呵斥的变异的估计时，我们用 /D2或 /c4表示。 在制程中由于普通缘由及特殊缘由呵斥的变异的估计时，我们用S表示。 所谓普通缘由又称机遇缘由，而特殊缘由又称为非机遇缘由 为个别量测值， 为平均值，n为样本大小三制程才干与制程绩效1、制程才干(Process Capability):6 以6表示制程才干，其中为固有的变异规范差即导因于普通缘由，用 来估计，所以又称6 为自然公差2、制程绩效(Process Performance):6 亦以6 表示制程绩效，但其中乃

28、由s或 来估计，即导因于普通特殊缘由。四制程的评价相关方式1、Cp为才干指数Capability Index，其为规格公差与 之比，而 又称为自然公差。四制程的评价相关方式2、Pp为绩效指数Performance Index四制程的评价相关方式3、CPU为上才干指数Upper Capability Index四制程的评价相关方式4、CPL为下才干指数Lower Capability Idex5、Cpk=MinCPU，CPLCpk为制程才干指数，为CPU及CPL中较小者四制程的评价相关方式6、 Ppk为制程绩效指数。四制程的评价相关方式7、CRCapability Ratio才干比8、PRPer

29、formance Ratio绩效比五 Chart 运用时的制程才干分析1、平均值与全距 在 控制图中，我们有两个重要的统计量，平均值 代表制程的集中趋势，而全距 代表离散趋势。 的计算： 的计算： 在 控制图中，以 来表示分配的变异，而制程估计规范差 ，可从 计算得到， 的计算： 为控制图中各组的平均值，k为组数 为控制图中各组的全距 为系数，与样本大小n有关五 Chart 运用时的制程才干分析2、制程才干的计算 在计算制程才干中，我们会运用规范常态分配或称Z分配中的Z值计算。Z值可在任何规格中，表示平均值与规格差别，在单边规格中：指定上限规格USL，或指定下限规格USL五 Chart 运用时

30、的制程才干分析2、制程才干的计算在双边规格时： 设Zmin为ZUSL及ZLSL中较小者，或Zmin=MinZUSL，ZLSL 以上无论是单边规格或双边规格均可求得Z值，以下图可代表如何自个别值常态分配，转换为Z分配，且能表示规格与制程平均的关系。对上限规格USL部分及对下限规格LSL部分五 Chart 运用时的制程才干分析 为估计当制程平均值为 而规范差估计值为 时的不良率，可查规范常态分配表中超越ZUSL的面积PZUSL超越规格上限不良率及超越ZLSL的面积PZLSL超越规格下限不良率，且我们可得知总不良率六 Chart运用时的制程才干分析1、 Chart运用的时机：1样本大小大时：我们知道全距R及规范差s均可代表分配的变异，而运用全距表示实务上较方便，但是当样本大小n10时，用R表示那么无法适切表示变异情况，故运用s表示较佳，而运用s