现代质量管理工程课件

1、过程质量管理第一节 过程的概念什么是过程？过程=生产过程？GB/T19000-2008标准的定义： 一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动。定义的理解：一个过程的输入通常是其他过程的输出。组织为了增值通常对过程进行策划并使其在受控条件下运行。对形成的产品是否合格不易或不能经济地进行验证的过程，通常称之为“特殊过程”。过程与质量质量是在过程中形成的，讨论质量问题就离不开过程。过程波动与质量水平过程波动：一般波动/特殊波动一般波动一个过程的波动具有以下特征称为一般波动： 过程内有许多波动源； 每个波动源的出现是随机的； 每个波动源对质量特性的影响都是很微小的，不易识别，但其总和是可度量的。

2、在一般波动的情况下，个别测量值总是不同的，但一组测量值总呈正态分布，这个分布是不会随时间而变的，从而是可以预测的。这时称过程受控。例子在加工机械轴的过程中轴的直径是质量特性，它在加工中很容易受到各种波动源的影响，这些波动源是： 机器：机器的振动、零件的磨损和老化； 工具：刀具强度不同、磨损的差异； 材料：钢材硬度不同、成分不同； 操作者：对准中心的精度、技术水平、情绪； 环境：车间温度、湿度、光线、电源电压； 测量：量具的精度与准确度、视觉误差等。一般波动源下过程输出呈正态分布时间目标线可预测过程受控（in control ）特殊波动一个过程的波动具有以下特征称为特殊波动： 过程内有许多波动源

3、； 每个波动源的出现是随机的； 有一个（或几个）波动源对质量特性的影响较强，其他均很小。其总和所呈现的分布是随时间而变的。在特殊波动出现时，较强的波动源（一个或几个）时隐时现，随时在改变过程输出的分布，从而过程输出的分布是不稳定的，也是不可预测的。这时称过程失控。特殊波动源下过程输出的分布随时间而变化时间目标线不可预测过程失控（out of control ）引起过程波动的原因： 一般原因：通常来自过程本身。过程能力通常取决于其引起内部变异的一般原因，比如糟糕的招聘、培训或管理、不允许的灯光、压力、管理风格、政策和程序，或者是产品的设计和服务。 特殊原因：是指外部的事件对系统的正常功能造成的影

4、响，新材料、破产或新的运营者都会是引起变异的特殊原因。产品质量因素（5M1E）分为偶然因素和异常因素。偶然因素是过程固有的，始终存在，对质量影响小；异常因素不是过程所固有的，有时存在，有时不存在，对质量影响大，但不难去除。偶然因素引起一般波动。异常因素引起特殊波动。质量控制关注的重点是产生特殊波动的异常因素！控制图的实质是：区分偶然因素和异常因素的。过程与分布分析过程 戴明曾说过：“无论质量特征是否处于控制状态，甚至在质量特征中没有或者几乎没有缺陷值时，减少质量特征的变异总是一个很好的管理行为。”维护过程评估过去、评估当前、预测短期未来局部措施和对系统采取措施局部措施 通常用来消除变差的特殊原

5、因 通常由与过程直接相关的人员实施 通常可纠正大约15%的过程问题对系统采取措施 通常用来消除变差的普通原因 几乎总是要求管理措施，以便纠正 大约可纠正85%的过程问题过程波动的干预戴明说过：“如果有人试图调整一个稳定的过程（只显示一般变异）去纠正一个过好或过坏的结果，那么结果可能比不去调整更糟糕。”这被称为过度控制或干预。如果管理者没有掌握充分的统计学知识，而去干预一个过程，那么他将加大过程的变异，并削弱自己对过程的控制力。一般波动源下过程输出呈正态分布时间目标线可预测过程受控（in control ）特殊波动源下过程输出的分布随时间而变化时间目标线不可预测过程失控（out of contr

6、ol ）在局部行动下使过程失控转为过程受控时间目标线受控异常波动消失失控异常波动源出现行动在管理行动下使过程失控转为过程受控时间目标线统计受控技术受控统计受控技术失控行动TU上规范限TL下规范限例子：“一个普通的例子是处理一个失控项目或是顾客投诉。他努力去改善的结果只会加倍问题的严重性，甚至导致系统的最后崩溃。真正需要的是系统的基础性的提高，而不是简单的干预。”假如是有线电视公司的信号出现问题（一般变异）造成你家的电视机在某个时间收视效果不好，你认为可能是自己家的电视机有问题（特殊变异），如果你打开了自己的电视机进行了彻底的整修，其结果可能更糟。一个总是满足于“自我批评”的人可能得到某些人的赞

7、许，但是这个人很可能是在虐待他自己。漏斗试验什么是一般原因、特殊原因？什么是特殊波动、一般波动？试验条件：一个漏斗；一个能够从漏斗滚出的小球（玻璃球或钢球）；一个平面（比如桌面）；一支铅笔；安装漏斗的支架。试验包括5个步骤：选定平面上的一个点作为靶心，它是两维空间的起点， x和y分别代表平面上的两个轴，这样靶心的坐标是(x,y)=(0,0)；让小球从漏斗中平稳地滚下；用铅笔标明小球在平面上停下的点；把小球放回漏斗，让其再次平稳地滚下，再次用铅笔标明小球在平面上停下来的点；重复步骤4直到完成50次。规则1把漏斗放在靶心(0,0)上；圆圈直径的偏差要比其他规则下的偏差要小。意味着过程是由懂得变异知

8、识，知道怎样减少变异的人员进行管理的。规则2规则3规则4什么是过程方法？ GB/T 19001-2008标准要求：本标准鼓励在建立、实施质量管理体系以及改进其有效性时采用过程方法，旨在通过满足顾客要求，增强顾客满意。 为了产生期望的结果，组织内诸过程组成的系统的应用，连同这些过程的识别和相互作用，以及对这些过程的管理，可称之为“过程方法”。过程方法PDSA循环戴明循环一般指的就是PDSA循环，它由四个步骤组成：计划执行研究行动(plan-do-study-act)(PDSA)。首先，以改进或革新使用PDSA开发的标准化的最佳操作方法，用一个修改过的流程图来分析修改后的最佳操作方法。第二节 控制

9、图控制图是将显著性检验的统计原理应用与控制生产工程的一种图形方法。抽样检验是对最终产品实施质量控制，而控制图是采取预防策略，通常可避免浪费和损失。控制图由休哈特博士于1924年首先提出： 在制造过程所呈现出的波动有两个分量。第一个是过程内部引起的稳定分量，第二个分量是可查明原因的间断波动。 那些可查明原因的波动可用有效方法加以发现，并可被剔出，但偶然波动不会消失，除非改变基本过程。 基于3的控制图可以把特殊波动和一般波动区分。控制图用来区分一般波动和特殊波动！休哈特建议3界限作为控制限来管理过程 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21旋转90o+3-3上控制限下控制限UCLLC

10、LCL-3+3计点控制图常规控制图计量值控制图计数值控制图计件控制图7、u图8、c图5、p图6、np图1、点出界就判异；2、界内点排列不随机判异（7种情况）。连续9点落在中心线同一侧；连续6点递增或递减；连续14点中相邻点交替上下；连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外；连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外；连续15点落在中心线两侧的C区内；连续8点落在中心线两侧且无一在C区内。控制图的判异准则判异准则的应用GB/T4091-2001常规控制图中规定了8种判异准则。为了应用这些准则，将控制图等分为6个区域，每个区域1个宽。这6个区域的标号分别为A、B、C、C、B、A。需要指明的是这些

11、判异准则假定质量特性X服从正态分布。判异准则一：点出界就判异准则一的原因一点落在A区以外，在许多应用中，准则1甚至是唯一的判异准则。准则1可对参数 （或）的变化给出信号。变化越大，则给出信号越快。准则1还可以对过程中的单个失控做出反应，如：计算错误、测量误差、原材料不合格、设备故障等。判异准则二：连续9点落在中心线同一侧准则2的原因主要是过程平均值减少的缘故。判异准则三：连续6点递增或递减准则3的原因针对平均值的趋势设计的，它判定过程平均值的较小趋势要比准则2更加灵敏。产生趋势的原因可能是工具逐渐磨损、维修逐渐变坏，从而使得参数随着时间而变化。判异准则四：连续14点中相邻点交替上下准则4的原因

12、针对由于轮流使用两台设备或由两位操作人员轮流进行操作而引起的系统效应。实际上，这是一个数据分层不够的问题。判异准则五：连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外准则5的原因过程平均的变化通常可由本准则判定，它对于变异的增加也较灵敏。判异准则六：连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外准则6的原因与准则5类似。本准则对于过程平均值的偏移也是较灵敏的，出现本准则的现象也是由于参数发生了变化。判异准则七：连续15点落在中心线两侧的C区内准则7的原因出现本准则的现象是由于参数变小。不要被它良好的外表所迷惑，要注意它的非随机性，甚至数据不准确。判异准则八：连续8点落在中心线两侧且无一在C区内准则8的原

13、因数据分层不够。可能不止一个分布。错误的判异信号：例子两类错误第一类错误（拒真错误、虚发警报） 当所涉及的过程处于受控状态时，也可能有某些点由于偶然原因落在控制限之外，这时按规则判断过程失控。这个判断是错误的，这种错误称为第一类错误，其发生概率为。 第一类错误将会造成寻找根本不存在的异常原因的损失。 在3方式下，=0.27%。3399.73%/2/2两类错误第二类错误（取伪错误、漏发警报） 过程异常，仍会有部分产品，其质量特性的数值大小仍位于控制界限内。如果抽取到这样的产品，点子仍会在界内，从而犯了第二类错误，即漏发警报。 通常犯第二类错误的概率记为，第二类错误将造成不合格品增加的损失。33两

14、类错误第一类错误：调整过度 当过程中只有一般变异，而没有特殊变异时，控制图的使用者可能对过程的输出不满意，这时采取行动改变过程的时候，调整过度就可能发生。 在过程中只存在一般变异源，而没有特殊变异源存在的情况下，过程改进不是不能进行，而是不要在特殊变异源方面下工夫寻找可以改进的机会，应该做的是在一般变异源方面寻找改进的机会，这往往需要改进或者优化系统，比如可能需要维修或更新设备、改善环境、测量系统分析、员工培训、原材料改进等等。两类错误第二类错误：调整不足 当过程失去控制并且也没有做出应有的努力去制定必要的规则时，就会产生调整不足，或者说缺少关注。 一种是系统存在特殊变异源，当然也同时存在一般

15、变异源，系统的管理者没有及时区分特殊变异和一般变异，没有及时对特殊变异源采取纠正和纠正措施。另一种就是在系统中没有特殊变异源、只有一般变异源的情况下，这种状态不是改进的终结，而是另一种改进的开始，企业仍然需要进行持续改进，只不过这时的改进对象是一般变异源而已。第三节 计数控制图的分类计点控制图计数值控制图计件控制图3、u图4、c图1、p图2、np图常量子组容量的p控制图常量子组容量是指抽取单位数相同样本，也就是样本n是一个常数。p控制图：一个例子 研究发现，在第l天和第14天运货卡车的专职司机因病请假，这两天是另外一个员工代劳，而这个员工从来没有学习过如何正确地运输这类需要特殊操作和照顾的产品

16、。为了解决这个问题，降低引起这种变异的因素，管理者采用一个培训项目：让这个专职司机来给另外三个员工进行培训。 为了方便比较，消除这些特殊原因的变异点之后，重新使用剩余的数据计算和绘制控制图。（实际工作中，采取纠正措施之后，需要重新收集数据，用新的数据重新绘制控制图。）需考虑的问题在一定的点上必须做出决定停止分析原始数据，开始收集新的数据。在建立p控制图时，要求的子组容量要远远大于计量值控制图所要求的容量，子组必须选择足够大以保证平均计点数至少在2.00以上。子组数据选择的频率要远远大于过程改变的频率。对p控制图和np控制图来说子组数量应该至少为25个。np控制图有时候使用不合格品数可能比使用不

17、合格品率更加方便，特别是在样本量不变的情况下。一些人不愿意处理分数，更愿意处理诸如缺陷数这样的整个数据，在这种情况下就可以使用np控制图。np值就是子组中拥有特殊特征（例如：合格数或不合格数）的单位数量，例如缺陷单位的数量。传统上，np控制图只是用在当子组容量是恒定的时候，做法如同常量子组容量时的P控制图一样，在这种情况下两种控制图可以互换。例子第四节 计量控制图和PDSA循环计量值控制图 计量数据的定义是：设有一个对象的特性, 其结果表述用在一个范围内的无穷的连续的读值表示(假如存在解析度任意小的量测系统), 那么这个特性就是计量值。 计量控制图处理量度本身，所以它们并不掩盖有价值的信息，因

18、而比计数值控制图功能更加强大均值-极差控制图例：某大型制药公司生产规格50.0克的药瓶，产品质量一直不稳定，为了进行过程改进，公司的管理层决定使用统计过程控制的方法来分析和改进过程，以便寻找并消除特殊变异源。过程改进小组在105分钟内每5分钟挑选一个样本为6的样本组成一个子组均值部分极差部分 寻找区域界限的简便方法是在上控制限和中心线之间的距离除以3，得到一个数值，在中心线上加上或减去这个数值就得动C和B区域的区域界限。在中心线上加上和减去这个数值的2倍就得到区域B和A的区域界限。见控制图均值-标准差控制图s部分例子在一项生产中，塑胶胶片是和纸张一起从转轴中输送出来，因为两者结合在一起，所以它们形成了一个传送带，像一个网一样从一系列转轴的上面传送出来。这项操作是一个持续过程，塑胶镀层的厚度是一项很重要的产品特征。镀层厚度是由一个高度自动化的机器来控制的。这种机器每l/4的间歇用10个探头进行10次测量。表6-4（P140）是20个期间内进行的一系列测量先绘制标准差控制图对变量