质量管理7大手法课件

1、质量管理7大手法2022/7/29质量管理7大手法又称特性要因图，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各种因素进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状手法一 因果图2022/7/292质量管理7大手法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)2022/7/293质量管理7大手法 头脑风暴的运用 *口字加两笔 ，想想有那些字呢？ 因果关系的整理 例 ：某某产品微生物超标，原因分析？手法一 因果图2022/7/294质量管理7大手法选题，分析对象，确定

2、质量特性。组织讨论，找出所有可能会影响结果的因素。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。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。在因果图上标出有关信息。因果图作图步骤2022/7/295质量管理7大手法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油压不稳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情绪气温高光线光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中心孔位置不正确切削速度转速高进给量大用错刀具刀具管理不善小组名称：组长：成员：日期：2022/7/2

3、96质量管理7大手法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，应提得尽可能具体一张因果图只反映一个质量特性问题原因分析到绘制能采取具体措施为止检查无遗漏要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绘制因果图注意事项2022/7/297质量管理7大手法 偏差的调查 如：水系统微生物超标 血灌产品微粒检测超标 物料管理差错等 因果图的应用2022/7/298质量管理7大手法 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。大多数损失是由少数几种的缺陷引起的 ，而这几种缺陷又是由少数原因引起的。因此，只要明确这些“关键的少数”，就可以消除这些特殊原因，避免由此

4、引起的大量损失。 用排列图法，可以实现这一目的。（2-8原则）手法二 排列图 (也叫柏累托图）2022/7/299质量管理7大手法明确问题以及如何收集数据设计数据记录表（检查表），记录数据将数据从大到小排列，并累计计算画排列图在图上画累计频数折线在图上记入必要事项作排列图的步骤2022/7/2910质量管理7大手法排列图示例 例：某厂随机调查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10442201064142002022/7/2911质量管理7大手法排列图日期：4月1日至7月31日调查铸件总数：

5、5000件2022/7/2912质量管理7大手法把握问题的实质，以确定“关键的少数”。通常将因素按累计比率分为三类： A类因素：累计比率在080%之间； B类因素：累计比率在8090%之间； C类因素：累计比率在90100%之间。“其它”项不能过大，否则分类不够理想。制作排列图注意要点2022/7/2913质量管理7大手法选题分析问题采取对策，进行改进改进前后比较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？2022/7/2914质量管理7大手法案例分析某厂为降低产品不良品率2022/7/2915质量管理7大手法现状：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

6、，尺寸缺陷是关键的少数。2022/7/2916质量管理7大手法产品尺寸缺陷因果图产品尺寸缺陷操作者机 器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2022/7/2917质量管理7大手法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。2022/7/2918质量管理7大手法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。2022/7/2919质量管理7大手法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

7、后不良品由180降至116，尺寸缺陷由88降为202022/7/2920质量管理7大手法例一 灯检缺陷入产品的改进例 二 偏差的分析 排列图的应用2022/7/2921质量管理7大手法排列图的应用车间（工序）偏差数（项）车间（工序）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2022/7/2922质量管理7大手法 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。手法三 直方图2022/7/2923质量管理7大

8、手法展示用表格难以说明的大量数据显示各种数值出现的相对频率揭示数据的中心、波动及形状快速阐明数据的潜在分布为预测过程提供有利信息可以发现“过程是否能满足顾客要求”直方图的作用2022/7/2924质量管理7大手法明确衡量过程的特性值收集数据计算极差数据分组作频数分布表画直方图在图上记录有关资料直方图的绘制步骤2022/7/2925质量管理7大手法直方图原始数据表（单位：mm）2.5102.5172.5222.5222.5102.5112.5192.5322.5432.5252.5272.5362.5062.5412.5122.5152.5212.5362.5292.5242.5292.5232

9、.5232.5232.5192.5282.5432.5382.5182.5342.5202.5142.5122.5342.5262.5302.5322.5262.5232.5202.5352.5232.5262.5252.5232.5222.5022.5302.5222.5142.5332.5102.5422.5242.5302.5212.5222.5352.5402.5282.5252.5152.5202.5192.5262.5272.5222.5422.5402.5282.5312.5452.5242.5222.5202.5192.5192.5292.5222.5132.5182.5272

10、.5112.5192.5312.5272.5292.5282.5192.5212022/7/2926质量管理7大手法直方图2022/7/2927质量管理7大手法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2022/7/2928质量管理7大手法标准型：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孤岛型：中混有另一分布的少量数据直方图的常见类型2022/7/2929质量管理7大手法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 (

11、a) SUSL (b) SUSL (c) SUSL (d) SUSL (e) SU2022/7/2930质量管理7大手法直方图满足公差要求 (a)状况无需调整 (b)要考虑减少波动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 (d)要采取措施，减少波动 (e)同时采取(c) 和(d)的措施直方图与公差限2022/7/2931质量管理7大手法 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。手法四 检查表2022/7/2932质量管理7大手法收集数据，“用数据说话”简单有效，适用于任何重点工作领域的过程，将这些过程的信息整理清晰明了的资料更清楚地描写出整

12、个情况的事实而不是每个成员的个人意见检查表的作用2022/7/2933质量管理7大手法对观察到的事物或现象做出统一规定决定由谁收集资料确定资料的来源和范围设计检查表收集资料整理使用检查表法的步骤2022/7/2934质量管理7大手法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检查表的种类2022/7/2935质量管理7大手法工序分布检查表2022/7/2936质量管理7大手法不合格项检查表2022/7/2937质量管理7大手法缺陷原因检查表2022/7/2938质量管理7大手法缺陷位置检查表2022/7/2939质量管理7大手法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

13、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提出来的，故又称休哈特控制图。手法五 控制图（SPC)2022/7/2940质量管理7大手法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2022/7/2941质量管理7大手法普通原因，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响很小，是人们无法加以消除的。特殊原因，又称异常因素（异因），不是过程所固有的，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。影响过程波动的因素2022/7/2942质量管理7大手法 发现已经存在的或潜在的影响过程质量的异常因素，加

14、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。控制图法的目的2022/7/2943质量管理7大手法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%。2022/7/2944质量管理7大手法控制图的种类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2022/7/2945质量管理7大手法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

15、图：2022/7/2946质量管理7大手法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 c2022/7/2947质量管理7大手法X bar-R控制图制作步骤及应用1. 收集数据2. 描点画图3. 计算分析控制限4. 将分析控制限和中心线画在图上5. 分析R图和X bar图6. 分析特殊原因，采取措施，加以消除7.重新采集数据，重复1至5步，直至R图和X bar图都正常，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8.分析过程能力9.保持过程，加以持续改进。2022/7/2948质量管理7大手法分析用控制图数据表序号x1x2x3x4序号x1x2x3x4181.868

16、1.6182.9881.831482.4081.4182.9383.13282.0981.0680.4880.071585.1580.9181.3182.43381.2182.7779.9580.721681.3280.1281.2380.33481.2380.6181.6882.131781.3980.8580.680.93583.2082.5082.3780.541881.3783.1280.3981.81686.6882.4882.9682.121982.6282.0681.4980.92780.1781.8381.1281.412079.7681.1781.2479.54881.780

17、.0981.5580.572181.0682.0682.7682.46980.6980.4982.1685.292282.5583.5382.9481.891082.7282.1281.7781.602383.3380.3380.3680.671180.9881.3381.6080.702480.1781.3382.5780.871280.4282.2080.1380.242581.679.8881.6981.791382.1182.1383.2282.172022/7/2949质量管理7大手法分析用控制图2022/7/2950质量管理7大手法剔除异常数据后补充采集的数据表序号x1x2x3x4

18、序号x1x2x3x4181.8681.6182.9881.831485.1580.9181.3182.43282.0981.0680.4880.071581.3280.1281.2380.33381.2182.7779.9580.721681.3980.8580.680.93481.2380.6181.6882.131781.3783.1280.3981.81583.2082.5082.3780.541882.6282.0681.4980.92686.6882.4882.9682.121979.7681.1781.2479.54780.1781.8381.1281.412081.0682.06

19、82.7682.46881.780.0981.5580.572182.5583.5382.9481.89982.7282.1281.7781.602283.3380.3380.3680.671080.9881.3381.6080.702380.1781.3382.5780.871180.4282.2080.1380.242481.679.8881.6981.791282.1182.1383.2282.172582.5181.0980.4379.861382.4081.4182.9373.132022/7/2951质量管理7大手法剔除异常数据后补充采集数据分析用控制图2022/7/2952质量管

20、理7大手法控制用控制图控制限X bar图 UCL=82.81 CL=82.51 LCL=80.21R 图 UCL=4.08 CL=1.79 LCL=0.002022/7/2953质量管理7大手法点出界点排列不随机，存在某种“趋势”异常点2022/7/2954质量管理7大手法控制图判异准则（）ABCCBAUCLX 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2022/7/2955质量管理7大手法控制图判异准则（）ABCCBAUCLX

21、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2022/7/2956质量管理7大手法应先作R图，只有当R图稳定无异常时，过程才表现出“受控”状态R图体现的是数据的组间波动，X bar图体现的是数据的组内波动只有当R图稳定无异常，过程 达到“受控”状态时，分析过程能力才有意义控制图绘制及应用时应注意2022/7/2957质量管理7大手法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

22、稳定状态达到统计稳定状态工序改进2022/7/2958质量管理7大手法过程能力：反映过程加工内在一致性，用6表示（其数值越小越好），取决于影响过程的人、机、料、法、环等因素，与公差无关过程能力指数：指过程的加工质量满足技术要求的能力大小，其计算公式为：5-1 过程能力和过程能力指数Cp2022/7/2959质量管理7大手法过程能力评价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2022/7/2960质量管理7大手法有偏离情况的过程能力指数Cpk 式

23、中：k为偏离度，当k 1，规定Cpk=0有偏离情况的过程能力指数Cpk2022/7/2961质量管理7大手法联合应用Cp与Cpk所代表的合格品率(%)99.9999992.0099.9999799.999941.6799.9968399.9968399.9941.3399.8650199.8650199.86599.7301.0097.7249997.7249997.72597.72295.4500.6784.1344784.1344784.13484.14384.00068.2680.332.001.671.331.000.670.33CpCpk2022/7/2962质量管理7大手法在质量改

24、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。手法六 散布图的概念2022/7/2963质量管理7大手法(a)X与Y强正相关(b)X与Y弱正相关(c)X与Y强负相关(d)X与Y弱负相关(e)X与Y不相关(f)X与Y非线性相关散布图的六种形式2022/7/2964质量管理7大手法散布图示意图2022/7/2965质量管理7大手法散布图案例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

25、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8.40.8945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/

26、cm2）与不良品率（%）数据表2022/7/2966质量管理7大手法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2022/7/2967质量管理7大手法散布图相关分析案例空气压力（kg/cm2）8.08.59.09.510.0壁厚（mm）4.624.504.434.814.123.884.013.673.213.053.163.302.862.532.712.621.832.022.241.952022/7/2968质量管理7大手法压力与厚度散布图2022/7/2969质量管理7大手法压力与厚度回归直线2022/7/2970质量管理7大手法手法七 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：不对数据进行分层，就不能搞好质量管理。2022/7/2971质量管理7大手法 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。分层法的特点2022/7/2972质量管理7大手法按操作者来分层按作业方法来分层按机器设备分层按原料分层按作业环境分层分层方法2022/7/2973质量管理7大手法收集数据根据不同目的，选择分层标志将数据进行分层按层归类画分层直方图、排列图或控制图等统计分析图表分层法应用步骤2022/7