QC七大手法培训教材(公司统一模版)ppt课件

1、品 管 七 大 手 法 魏永杰 統計工具的灵魂文不如表表不如图什么是品管七大手法？品管界用于搜集数据，统计分析，真因查找，纠正预防等最有用的工具和方法，总结下来有7种最常用，且遭到各行业品管人员的青睐。我们的任务是不增值的，又是严谨的，反响问题是要用数听说话的。所以就必需求有一套协助我们任务的工具，提升我们的任务效率。经过七大手法的学习，让大家可以有效分析问题迅速掌握问题重点，最终为处理问题提供数据或方向支持。学习七大手法的目的一.七大手法简介:一法一表五个图A.层别法:按层分类,分别统计分析.识类别B.查检表:调查记录数据用以分析.集数据C.柏拉图:找出“重要的少数.抓重点D.特性要因图:寻

2、觅因果关系.寻缘由E.分布图:找出两者的关系.找相关F.直方图:了解数据分布与制程才干.看分布G.控制图:了解制程变异.现异常留意：它们有一定的顺序二.品管七大手法所表达的精神:1.用现实与数听说话；2.层层分解、重点管理；3.全面预防；4.全要素、全过程的控制；5.根据PDCA循环继续改善.三.层别法:定义:为区别各种不同缘由对结果之影响,而以单个缘由为主体/对象,分别作统计分析的方法,称为层别法通俗点讲，就是大家先识别出想要的东西或数据，然后再用其它的工具进展搜集和统计.分类:1.时间的层别(我们按日、周、月、季、年的统计).2.作业员/班组的层别按线别统计.3.机械、设备层别不同模具，不

3、同机器.4.作业条件的层别不同工艺，方法.5.原资料的层别不同批次，不同材质的物料.6.地區的层別等不同省份的销量，反响等.序号厂商生产数良品数制程不良数制程不良率来料不良率总不良率制 程 不 良 项 目小计拉裂其它1234512345眼睛裂嘴巴裂前角裂后尾裂变形缺料刮伤压伤12345XXX冲压成型质量情况日报表实例一:按班别，模具层别实例二:按人员和地域交叉层别 材料人員 美 國 臺 灣 大 陸 周師傅 98% 95% 94% 李師傅 95% 96% 93% 劉師傅 94% 93% 92%結果顯示,周師傅的方法配美國资料良品率最高,為98%.四.查验表:为了便于搜集数据,运用简单记录填记并予

4、统计整理,以作进一步分析或作为核对,检查之用而设计的一种表格或图表.作法:1.明确目的.2.决议查检工程.3.决议检查方式(抽检、全检).4.决议查验基准、数量、时间、对象等.5.设计表格实施查验.1.记录用查验表:主要功用在于根据搜集之数据以调查不良工程、不良主因、工程分布、缺陷位置等情形.必要时,对搜集的数据要予以层别.ABNo.1No.2No.1No.2合 计作业者机械不良种类日期尺寸疵点资料其它尺寸尺寸尺寸疵点疵点疵点资料资料资料其它其它其它2.点检用查验表:主要功用是为要确认作业实施、机械设备的实施情形,或为预防发生不良或事故,确保平安时运用.这种点检表可以防止脱漏或忽略呵斥缺失的产

5、生.把非作不可、非检查不可的任务或工程,按点检顺序列出,逐一点检并记录之.XXX设 备 每 日 检 查 表编号1234567891011121314151各部位油量是否正常2操作按钮功能确认3气缸及操作手柄是否正常4电机,传动链条声音是否正常5自动上料系统是否正常6光电感应系统是否正常7自动送料是否到位8手动送料是否正常9放松手柄功能确认10各部位之清洁(含内辊轮)工程日期搜集数据应留意的事项:1.搜集的数据必需真实,不可作假或修正.2.搜集的数据应能获得层別的情報.3.查检工程基准需一致.4.样本数需有代表性.5.明确测定、检查的方法.6.明确查验样本的搜集方法、记录方式、符号代表意义.7.

6、慎用他人提供的数据.五.柏拉图:1897年,意大利学者柏拉图分析社会经济构造,发现绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉图法那么.美国质量专家朱兰博士将其运用到品管上,创出了“Vital Few, Trivial Many(重要的少数,琐细的多数)的名词,称为“柏拉图原理.定义:根据所搜集之数据,按不良缘由、不良情况、不良发生位置等层别规范,来寻求占最大比率之缘由,情况或位置的一种图形.五.柏拉图:ABCDE不良率100%累 计 影 响 度工程作法:本卷须知:1.横轴为需统计的工程,依大小顺序由高而低陈列下来,“其它项排末位，纵轴为不良率，不良数量等.2.次数少的工程太多时,可归纳成“其它

7、项.3.前23项累计影响度应在70%以上.柏拉图的用途:1.作为降低不良的根据.2.决议改善的攻击目的.3.确认改善效果.4.用于开掘现场的重要问题点.5.用于整理报告或记录.6.可作不同条件的评价.缺陷数量累计百分比分类料花10033.33%机缺胶4548.33%机缩水9580.00%机顶白1083.33%机刮伤2090.00%人尺寸小591.67%机其它25100.00%人合计300柏拉图实例:五.柏拉图:1.将各自每天的任务列个检查表出来，下班前对照检查一下他的任务是日事日毕吗？2.识别出影响本人任务效率的要素，并做出柏拉图；作业：六.特性要因图鱼骨图:对于结果与缘由间或所期望之效果与对

8、策间的关系,以箭头连结,详细分析缘由或对策的一种图形称为特性要因图,工程鱼骨图或因果图.它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明,又称“石川图.1.5M1E法:(人、机、料、法、环、测)2.5W1H法:(What、Where、When、Who、Why、How)针对5M1E里的每个要素，再从5W1H六个方面进一步分析。3.脑力激荡法“Brain Storming，严禁批判、自在奔放.特性60小因子小小因子人机资料方法环境两类特性要因图:1.追求缘由型:特性机人料法环测模具定位不稳定模具设计不合理模具设备老化模具改善不及时设备维修不力模具保养不当品管人员检查不落实责任心不强模修人员技艺不够教

9、育训练不够产线未做好自主检查质量认识不够教育训练不够规格不完善钢材不良新机种承接不力治具不完善自主检查未落实品管管理方法不当作业方法不当工程改善不力现场管理不严模具、设备人员其它方法为什么废品率那么高?提案8件改善系统文件规格执行度94%一切产品导入SPC两个产品导入CCD运用QA Network干部学习FMEA开场研讨冲件CSI改善质量记录稽核100%执证上岗他山之石检讨观摩兄弟单位5次教育训练140hr/人/年IPQC与FQC交叉担纲每日始业点检推进模具稽核每日IPQC作业点检点检结果反响随时问题反响模具问题反响规格问题反响来料问题反响每周质量情况汇整QIT活动10次以上协助消费质量教育训

10、练质量检讨会推进成立QCC 18圈以上他山之石汇整完善相关质量系统开发导入品管新技术提升品管人员素质加强消费作业稽核质量情报及时反响推进质量活动达成年度任务目的2.追求方法型:七.分布图:为研讨两个变量间的相关性,而搜集成对二组数据(如温度与湿度或海拔高度与湿度等),在方格纸上以点来表示出二个特性值之间相关情形的图形,称之为“分布图.关系的分类:A.要因与特性的关系.B.特性与特性的关系.C.特性的两个要因间的关系.分布图的判读:1.X增大,Y也随之增大,称为强正相关.2.X增大,Y也随之增大,但增大的幅度不显著.YXYX3.X增大时,Y反而减小,称为强负相关.4.X增大时,Y反而减小,但幅度

11、并不显著.YXYX5.曲线相关:X开场增大时,Y也随之增大,但到达某一值后,当X增大时,Y却减小.6.无相关:X与Y之间毫无任何关系.YXYX实例：做散布图的数据扭矩转速电流20400054035007603000880250010100200011分布图判读本卷须知:1.留意有无异常点.2.看能否有层别必要.3.能否为假相关.4.勿根据技术、阅历作直觉的判别.5.数据太少,易发生误判.八.直方图:直方图是将所搜集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为横轴,并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积,用柱子排起来的图形.制造步骤:1.搜集数据并计算：A.由全体数据中找到最大值与最小值.如

12、:200个数据中之170和124.B.求出全距(最大值与最小值之差).全距=170-124=46C.决议组数,普通为10组左右,不宜太少或太多.参照下表进展分组:数据数组数80100610100250712250以上1020附表:.1321621661451531481271551441571501261321271471441511501331621471501571451561521501671521421471421481431521451341601421491671461571631601531471481401521501421531421521441581431481521471

13、53164126159154156147141170151141150151147152144147142142150150127162160142140143126152147149170124最大值最小值D.决议组距: 组距=全距/组数E.决议各组之上下组界.1.最小一组的下组界=最小值-测定值之最小位数/2(测定值为整数时，最小位数为1，测定值只需1个小数点时，最小位数为0.1，依此类推)2.最小一组的上组界=下组界+组距=123.5+4=127.5依此类推.F.作次数分配表.(如附表)组 号组 界组中点划 记次 数1123.5127.5125.5 102127.5131.5129.5

14、73131.5135.5133.5 114135.5139.5137.5 175139.5143.5141.5 346143.5147.5145.5 377147.5151.5149.5 328151.5155.5153.5 239155.5159.5157.5 1310159.5163.5161.5 1011163.5167.5165.5412167.5171.5169.52合 计200附表:2.制造直方图:画出短形方块及规格的上限及下限.(如附表)125.5133.5141.5149.5157.5165.5129.5.5145.5153.5161.5169.5次 数10203040Sl=1

15、30Su=190n=200 x=145.5s=9.76制品名:工程名:期 间:作成月日:作成者:直方图常见的形状:1.正常型:(如附图)2.锯齿型:(如附图)3.偏态型:(如附图)4.绝壁型:(如附图)5.双峰型:(如附图)6.离岛型:(如附图)7.高原型:(如附图)双峰型：当直方图中出现了两个峰，这是由于观测值来自两个总体、两个分布的数据混合在一同呵斥的。如：两种有一定差别的原料所消费的产品混合在一同，或者就是两种产品混在一同，此时该当加以分层。 平顶型：与双峰型类似，由于多个总体、多总分布混在一同。 B、由于消费过程中某中缓慢的倾向在起作用，如工具的磨损、操作者的疲劳等。 C、质量目的在某

16、个区间中均匀变化。偏态型：由于某种缘由使下限遭到限制时，容易发生偏左型。如：用规范值控制下限，摆差等形位公差，不纯成分接近于0，疵点数接近于0或由于任务习惯都会呵斥偏左型。 由于某种缘由使上限遭到限制时，容易发生偏右型。如：用规范尺控制上限，精度接近100%，合格率也接近100%或由于任务习惯都会呵斥偏右型。陡壁型：当直方图像高山的陡壁向一边倾斜时，通常表如今产质量量较差时，为了符合规范的产品，需求进展全数检查，以剔除不合格品。当用剔除了不合格品的产品数据作频数直方图时容易产生这种陡壁型，这是一种非自然形状。锯齿型：当直方图出现凹凸不平的外形，这是由于作图时数据分组太多，丈量仪器误差过大或观测

17、数据不准确等呵斥的，此时应重新搜集数据和整理数据。孤岛型：在直方图旁边有孤立的小岛出现，当这种情况出现时过程中有异常缘由。如：原料发生变化，不熟练的新工人替人加班，丈量有误等，都会呵斥孤岛型分布，应及时查明缘由、采取措施。从以上直方图分布来看，可以根据分布情况,确定实践的产品规格或公差规格/公差未定时.可以经过察看其分配型态,了解制程有无异常规格/公差已定时.1.参考上节的作业，对影响他任务效率的要素进展5M1E分析，并做出鱼骨图；2.哪些要素与他的任务效率是正相关的，哪些是负相关的。列表阐明；3.对影响他部门良率最强的那个工序的关键参数进展记录100个数据，每两个小时搜集一次，一次搜集五个，

18、并画出直方图。如：缺胶/缩水的熔胶量，漏液的焊接高度，装配松紧的配件长度/直径等。作业：九.控制图:“质量管理始于控制图,终于控制图.控制图,是一种以实践产质量量特性与根据过去阅历所判明的制程才干的控制界限比较,而以时间顺序用图形表示者.直方图旋转90控制图+3r-3ruUCLCLLCL 由制程调查来改良制程才干,不断降低产质量量变异性,而提升产质量量的一种方法.它的主要工具为控制图.质量有两大特性:1.规律性2.动摇性: 正常动摇，异常动摇控制图的效果:a. 及时掌握异常动摇,抑制影响要素,维持制程稳定.b. 了解制程才干.(Cpk、Ca、Cp)c. 应客户的要求,提供应客户作为质量控制的根

19、据.控制图与常态分配:ukr在内之或然率在外之或然率u1r68.26%31.74%u2r95.45%4.55%u3r99.73%0.27%68.26%95.45%99.73%-3r-2r-1r+1r+2r+3rU3r之范围近似地可看作是一切数据分布范围,近似程度为99.73%,因此通常以u3r作为控制上、下限,此即为肖华特博士休哈特所创的3r法.X-R Chart原理表示图:规格上限控制上限规格值(中心值)控制下限规格下限X1X2X3X4X2X1X3X4X1X2控制图种类:1.计量值控制图:控制图所根据的数据均属于由量具实践量测而得.A.平均值与全距控制图(X-R Chart).B.平均值与规

20、范差控制图(X-r Chart).C.中位值与全距控制图(X-R Chart).D.单个数据控制图(X Chart).E.最大值与最小值控制图(L-S Chart). 2.计数据控制图: 控制图所根据的数据均属于以单位计数者.(如缺陷数、不良数等).A.不良率控制图(P Chart).B.不良数控制图(Pn Chart).C.缺陷数控制图(C Chart).D.单位缺陷数控制图(U Chart).控制图依用途分:1.控制用控制图:用于控制制程之质量,如有点子跑出界限时,立刻采取如下措施.A.清查不正常缘由.B.迅速消除此缘由.C.研讨采取防止此项缘由反复发生的措施.2.解析用控制图:A.决议方

21、针用.B.制程解析用.C.制程才干研讨用.D.制程控制之预备用. 1.控制用控制图 先有控制界限,后有数据.(Process control chart)2.解析用控制图 先有数据,后才有控制界限.(Set-up chart) 在计量值控制图中,X-R控制图系最常用的一种,所谓平均值与全距控制图,系平均值控制图(X Chart)与全距控制图(R Chart)二者合并运用.平均值控制系控制平均值的变化,即分配的集中趋势变化;全距控制图那么控制变异的程度,即分配的离散程度的情况.X-R控制图的定义DESCRIPTION:QUALITY CHARACTERISTIC:X CHARTR CHARTPE

22、RIOD:P/N:PRODUCT UNIT:UCLM/C#:REV:SPEC:CLINSPECTOR:DIE#:S/S:LCLSAMPLING FREQUENCY:DATE4/64/74/104/114/124/134/144/174/184/204/214/24TIMESAMPLEX1X2X3X4 X RTYPE: SET UP CHART PROCESS CONTROL CHARTCHART23.9523.9323.91RCHART0.050.020.00.x-R Control Chart 绘制步骤:Set up chart(解析用控制图).a.选定控制工程 (工标作出规格).b.搜集数

23、据(x1、x2、x3、x4).c.计算各组平均值: x =d.计算极差: R = Xmax-Xmine.计算总平均值: x f.计算极差平均值: R=X1+X2+X3+X44X1+X2+X31NR1+R2+R31N g. 计算并绘出控制限 X控制图 中心限 CLx = X 上 限 UCLx = X+A2R 下 限 LCLx = X-A2RR控制图 中心限 CLR =R 上 限 UCLR=D4R 下 限 LCLR=D3R A2, D4, D3由系数表查得 例題:用X-R控制图来控制AGP GAP,尺寸单位为mm,请 利用以下数据资料,计算其控制界限并绘图. 1.搜集数据并记入数据记录表2.计算各

24、组数据的X3.计算各组R值4.计算总平均( X ) X= = (0.63+0.64+0.68+0.66+0.68+0.68+0.68+0.66+0.66 +0.65+0.62+0.62+0.63+0.64+0.67+0.67+0.63+0.69 +0.67+0.62)20 = 0.66 5.计算极差的平均值R R=(0.08+0.07+0.06+0.09+0.10+0.08+0.07+0.11+0.07 +0.08+0.08+0.08+0.08+0.07+0.11+0.11+0.10+0.07 +0.03+0.03)20 = 0.086.计算控制限并绘制 X控制图 中心线 ( CLx ) =

25、X = 0.66 上控制限 ( UCLx ) = X+A2R = 0.66+0.577 0.08 = 0.70 下控制限 ( LCLx ) = X-A2R = 0.66-0.577 0.08 = 0.61 R控制图 中心线 CLR = R = 0.08 上控制限 UCLR = D4R = 2.115 0.08 = 0.17 下控制限 LCLR = D3R = 0 0.08 = 07.將所求出之各X值及R值点入控制图上并將相邻两点用直线衔接(注：先点R图，过程受控后，再点X图！).8.制程形状检查(直至R图和X图都企稳, 且制程才干指数到达要求为止)9.过程稳定后，将计算出的控制界限确定为 “p

26、rocess control chart(控制用控制图)之控制界限，做为批量消费过程管控的根据。控制图的判读:满足以下条件,即可以为制程是在控制形状:1.多数点子集中在中心线附近.2.少数点子落在控制界限附近.3.点子分布呈随机形状,无任何规那么可循.4.没有点子超出控制界限之外. 非控制形状:制程能否在控制稳态,可用以下两类判异准那么:第一类判异准那么: 点值出界就判异第二类判异准那么: 点值在控制界限内的陈列不随机 (有6条判异准那么) (1)延续9点在中心线同侧(能够总体均值变化) (2)延续6点递增或递减(能够是总体均值变化的趋势) (3) 连3点中2点落在同侧的B区外(能够总体均值变化)(4