质量管理常用质量管理工具

第五节QC七种工具〔见教材〕在质量治理工作中，为了掌握和保证有关工作和产品质量，我们常常要了解一批批产品的质量状况，要把握一个生产过程、一道工序的质量动态或其他质量问题。这需要从实际动身，依据产品或生产过程的客观现状，实事求是地做出正确的推断和相应的措施，从而对产品及其生产过程质量实行有效的掌握。为此，就必需对产品和生产过程的质量实际进展调查争论，取得实际的质量数据〔如长度、重量、强度、硬度、纯度、浓度、成分等〕和有关资料。调查争论有两种方法：一种是对调查对象逐个了解，一个不漏地全部检查、测试；另一种是通过对具有代表性的局部的了解来通观事物的全体，通过考察局部去把握全体〔现象来抓住事物的本质。但是，依据直接对现场的观看、写实和产品检测而很不规章，直观地从这些资料、数据中还不能对争论的总体进展分析，做出推断，还必需经过一番去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的加工，才能透过大量现象把握它的本质。为此，在质量治理中就需要利用数理统计方法，就是从所要调查的整个对象中客观地取出一局部，对它进展测定争论，取得一批数据，加以科学整理，经过〔即一局部样品〕的争论，运用统计推理方法来推测推断总体的质量状况，从而把包含在数据中的规律性提醒出来。统计推断的全过程，按其工作程序，又可分为三个根本步骤：统计调查和整理、统计分析、统计推断。第一步：统计调查和整理。依据解决某方面质量问题的需要到现场收集数据，将收集到的数据加以整理和归纳，用统计表和统计图的方法，并借助于一些统计特征数〔如平均数、标准偏差等〕来表述这批数据所代表的客观对象的统计性质。其次步：统计分析。对经过整理、归纳的数据进展统计分析，争论它的统计规律。例如质量特性〔尺寸、成分等〕的波动是否出现某种趋势或倾向，影响这种波动的又是什么因素，其中有无特别波动等。第三步：统计推断。依据统计分析的结果对总体的现状或进展趋势做有科学依据的统计推断。在工厂、车间、生产现场，常常会遇到的数据，有的是可以测量出来的，如直径、尺寸、重量、化学成分、温度、时间等；有的是能够数出来的，如铸造件气孔数、砂眼数，纺织品上的瑕疵点数，焊接点的假焊数，喷漆件的色斑数、脱落数，不合格产品件数，等等；有的是由两个数相除的出来的比例数，如废品率、不合格品率、合格品率、优等品率、等等；有的味，机械产品的外观质量，但是可以通过评分的方法来评定质量等级，这里评定的分数、等级数也是一种质量数据。质量数据可以分成两大类：计量数据、计数数据。计量数据是可以连续取值的，或者说可以用测量工具具体测出小数点以下数值的这类数值。如：长度、容计数数据是不能连续取值的，或者说即使用测量工具也得不到小数点以下的数据，01、2、3等自然数的这类数据就叫做计数数据。如不合格产品件数、废品件数、疵点数、等等。质量治理中，收集数据的目的通常分成两个：一个是为了调查、争论和推测日常生产过程是否处于正常的稳定状态，也就是说，收集数据的目的是为了对制造过程进展预防性的掌握和治理；另一个是为了调查争论、分析和推断供货单位为用户供给的一批产品的也就是说，收集数据的目的是为了对一批产品的质量进展评价和验收。收集质量数据的过程如图：工序工序一批半成品抽样检测样本数据推断抽样检测一批产品 样本数据推断质量治理的统计方法中常用的几个名词术语：总体：争论对象的全体，通常一道工序或一批的产N表示。样本：从总体中随机抽取出来的一局部产品，用n表示。样品：抽出样本中的每一个产品叫做样品。抽样：从总体中随机抽取样本的过程。随机抽样：就是要使总体中每一个产品都有同等的时机被抽取到的一种活动。质量治理中常用的随机抽样收集数据方法有：1.单纯随机抽样。可以用抽签〔每件产品被抽到的概率相等、查随机数值表、投掷数骰子的方法等等。2.分层随机抽样。首先把在不同生产条件〔不同的工人、不同的机器设备、不同的材料来源、不同的作业班等〕下制造出来的产品归类分组，然后再按肯定的比例从各组中随机抽取产品组成样本。3.2.分层随机抽样。首先把在不同生产条件〔不同的工人、不同的机器设备、不同的材料来源、不同的作业班等〕下制造出来的产品归类分组，然后再按肯定的比例从各组中随机抽取产品组成样本。举一个例子来说明这三种抽样方法的运用。20个零件箱中，每501000100个零件作为样本，进展测试争论，那么应当怎样运用上述三种随机抽样方法呢？将20并将零件一一编号，然后用查随机数表或抽签的方法从中抽出编号毫1000”〔或“123”„„“9〕的零件，如第10号，20301001000号的零件组成样本，这就是单纯随机抽样。5个零件，100件组成样本，这就是分层随机抽样。2022箱零2100搜集质量数据的留意事项：1、应当明确收集数据的目的。目的不同收集数据的过程和方法也不一样，得到的数据也不一样。数据肯定要真实、准确、牢靠，严禁弄虚作假。3、应当把收集到的原始数据依据肯定的标志进展分类归组，尽量把属于同一种生产条件的数据归并在一起。这也就是“分层”的方法。4、对收集到的数据要进展分析争论，要生疏到，不是任何一个数据都是有用的。5、对数据要进展科学系统的整理。不加整理，一大堆杂乱无章的数据，那是没有用处的。数据的整理应尽量图表化。6、要记录下取数据的时间，地点，使用的测量工在质量治理的统计方法中常用的统计特征数可以分为两类，一类是表示数据的集中位置的，如样本的平均值、中位数等；一类是表示数据的分散特征的，如极差、样本标准差等。表示数据集中程度12、中位数表示数据集中程度345、极差表示数据离散程度[案(实)2—2]A的市场调查科，为比较本公司所产食品与竞争对手B公司所产食品，随机抽取本公司(A公司)B程度A公司：9.19.18.19.07.89.48.29.18.29.3B公司：8.28.67.87.68.48.68.08.18.88.0AB公司的浓度？ASBS9.18.29.18.68.17.897.67.88.49.48.68.289.18.18.28.89.388.738.210.342330.14767在质量治理中，常常要用到一些方法和工具。目前较常用的有所谓七种工具，即排列图法、分层法、因果分析图法、调查表法、直方图法、散布图法、掌握图法。其中掌握图法将在第十四章介绍。※本章要求了解常用质量工具的种类和作用了解分层法、调查表法和直方图法的概念，了解使用步骤和留意事项骤和留意事项※本章重点分层法的概念、使用步骤和留意事项和留意事项§1一、概念便分析质量问题及其影响因素的一种方法。分层法又称分类法，是质量治理中常用来分析影响质量因素的重要方法。依据分层的目的，依据肯定的标志加以区分，把性质一样、在同一条件下收集的数据归在一起。分层时，应使同一层的数据波动幅度尽可能小，而层间的差异尽可能大：按不同的操作者分。如按、老工人，男、女不同工龄，操作技术水平凹凸进展分类。进展分类。进料时间、不同的生产环境等标志分类。、压力等工作条件进展分层。的日期进展分类。、测量者进展分层。、气孔等缺陷分层。§2排列图法ABC一、概念〔Pareto种有效工具。排列图是有两个纵坐标、一个横坐标、几个直方块和一条折线所构成〔见图13-1。排列图的横坐标从左到右依次排列。排列图的左纵坐标表示频数〔如件数、金额、工时、吨位等，右纵坐标表示频率〔以百分比表示，直方块的高度表示某个因素影响大小，从高到底，从左到右，挨次排列。折线表示个影响因素大小的累积百分数，是由左到右渐渐上升的，这条折线就称为帕累托曲线。一般，把因素分成A、B、C三类：A类，累计百080%的诸因素〔不超过3〕；B类，累计百分数在80-90%的诸因素；C累，累计百分90-100%的诸因素。二、制作步骤

13-1第一步，确定所要调查的问题和收集数据。并计算合计栏。第三步，制作排列图用数据表，表中列有各项不合格数据，累计不合格数，各项不合格所占百分比以及累计百分比，如下表所示。表13-2 排列图数据表不合格不合格累计不比率累计比率类型数合格(%)(%)断裂1041045252擦伤421462173污染201661083弯曲10176588裂纹6182391砂眼4186293其它142007100合计200-100-第四步，画两根纵轴和一跟横轴，左边纵轴，标〔频数〔总频数；〔频率100%。左边总频数的刻度与右边总频率的刻度〔100%〕高度相等。横轴上将频数从大到小依次列出各项。第五步，在横轴上按频数大小画出矩形，矩形的高度代表各不合各项频数大小。〔累计频数和累计频率百分数〔帕累托曲线图见图13-2：13-2三、留意事项要做好因素的分类。是一、二个，至多不超过三个，否则就失去找主要冲突的意义。A类因素累计百分数在80%以下的因素〔不超过3个B类因素累计百分数在80%-90%的因素C90%-100%的因素.数据要充分。不太重要的工程很多时，横轴会变得很长，通常都把这些列入“其他”栏内，因此“其他”栏总在最末。合理选择计量单位。重画排列图以作比较。四、适用范围改进任何问题都可以使用排列图法：适用于各行各业以及各个方面的工作改进活动。分层法与排列图的结合也可以使用。习题1：某收音机J实行了一系列措施提高晶体管收音机的质量。为了分折产生不合格品的缘由，对晶体2-31990年4个季度的按不合格内容统计的不合格品数据，对不合格品的处理是减价销售，各种状况下的减价金额见2—3，试作排列图分折其主次因素。2QC小组针对一年中消灭的染色疵点进展统计分析。现收集到如下一些数据，请画出排列图、并指出主要的质量问题。1数据分析表，2排列图，3ABC因素留意：因素排列从大到小，其他项放在最终；参考答案：习题1．按不合格品台数和损失金额分别作排列图，参见图2-4(a)、(b)，由图(a)可看出造成不合格品的最主要缘由是高频音质不佳，信号不佳和外观不佳次之，三者占71．3％。而由图(b)可看到，按损失大小看，最主要缘由是信号不佳，高频音质不佳和外观70．1％。综上所述，为提高收音机的质量，应实行措施解决这三个质量问题。习题2．某纺织厂漂染车间QC小组针对一年中消灭的染色疵点进展统计分析。现收集到如下一些数据，请画出排列图并指出主要的质量问题。工程色花色渍蜡花色差其他数量〔个〕280501712033§3一、概念也叫特性因素图/鱼刺图，是整理和分析影响质量〔结果〕的各因素之间的一种工具。形象地表示了探讨问题的思维过程，通过有条理地逐层分析，可以清楚地看出“缘由-结果”“手段-目标”的关系，使问题的脉络完全显示出来。因果图的根本格式为由特性，缘由，枝干三局部构13-3：13-3二、制作步骤填入主干线箭头指向的方块中。所提出的各种缘由，用长短不等的箭线排列在主干线的两侧。属于大缘由的，用较长的箭线指向主干线；属于某大缘由内次一级的中缘由，用略短的箭线指向该大缘由的箭线；属于小缘由的箭线指向与它关联的中缘由的箭线。查一下，看有无遗漏，假设有遗漏可准时补上。析人员、时间等可供参考事项。三、留意事项问题尽量具体、明确、有针对性集思广益分析到能实行具体措施为止主要缘由确实定对关键因素实行措施后，再用排列图等方法来检验其效果§4一、概念调查表法是利用统计表来进展数据整理和粗略缘由分析的一种方法，也叫检查表法或统计分析表法。统计分析表是最为根本的质量缘由分析方法，也是最为常用的方法。在实际工作中，常常把统计分析表和分层法结合起来使用，这样可以把可能影响质量的缘由调查得更为清楚。需要留意的是，统计分析表必须针对具体的产品，设计出专用的调查表进展调查和分析。常用类型缺陷位置调查表。假设要对产品各个部位的缺陷状况进展调查，可将产可承受不同的符号或颜色在发生缺陷的部位上标出。分区域要尽可能等分。缺陷位置调查表的一般格式可参照下表绘制。不良工程调查表。不合格品统计调查表用于调查产品质量发生了哪些不良状况及其各种不良状况的比率大小。以内燃机车修理厂柴油机总装工段一次组装不合格的返修为例，如表所示。不良缘由调查表。要弄清楚各种不良品发生的缘由，就需要按设备、操作者、时间等标志进展分层调查，填写不良缘由调查表。13-3不良工程调查表年月日品名 工厂名工序：最终检验 部门 制造部不合格种类 检验员检查总数：2530 批号 02－8－6不合格种类砂眼加工不合格外形不合格其它不合格种类砂眼加工不合格外形不合格其它检查结果正正正正正正正一正正正正正正正正正正正正正一正正正总计小计362046510107§5一、概念直方图〔histogram〕法是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进展整理，从而找出数据变化的规律，以便测量工序质量的好坏。直方图是常用的QC工具。二、作图步骤第一步收集数据。数据个数一般为50个以上，最30个。R。在原始数据中找出最大值和最小值，计算二者的差就是极差，即R=Xmax-Xmin。多少组，通常依据数据个数的多少来定。组距公式：组距公式：H=〔Xmax-Xmin+测量单位〕/组数13-4:13-413-4:数据个数数据个数50-100100-250250以上K6-107-1210-20第四步确定各组界限。先取测量值单位的1/2。分组界应当能够包括最大值和最小值。分组界应当能够包括最大值和最小值。第一组的下限值为最小值〔测量值单位/2。第一组的上界限值就是第一组的下限值+组距组的下界限值加上组距就是其次组的上界限值，也就为了计算的需要，往往要打算各组的中心值。每组的上下界限相加除以2，所得数据即为组中值。组中值为各组数据的代表值。第五步制作频数分布表。将测得的原始数据分别归入到相应的组中，统计各组的数据个数，即频数fi,各组频数填好以后检查一下总数是否与数据总数相符，避开重复或遗漏。第六步画直方图。以横坐标表示质量特性〔如上表中的中心值界，以组距为底，频数为高，画出一系列的直方柱，就成了直方图。资料。如样本数，平均值，标准差等。三、常见类型标准型〔对称型。数据的平均值与最大和最小值的中间值一样或接近，平均值四周的数据频数最多，频数在中间值向两边缓慢下降，并且以平均值左右对称。这种外形是最常见的。锯齿型。做频数分布表时，如分组过多，会消灭此种外形。另外，当测量方法有问题或读错测量数据时，也会消灭这种外形。〔，从左至右〔或从右至左，数据分布的频数增加后突然削减，外形不对称。平顶型。当几种平均值不同的分布混在一起，或某种要素缓慢变化时，常消灭这种外形。双峰型。靠近直方图中间值的频数较少，两侧各有一个“峰”。当有两种不同的平均值相差大的分布混在一起时，常消灭这种外形。孤岛型。在标准型的直方图的一侧有一个“小岛”工序特别、测量错误或混有另一分布的少量数据。13-6给出了直方图各种类型的外形。标准型 偏态型 孤岛型锯齿型 平顶型 双峰型图13-6不同外形的直方图§6一、概念散布图(相关图)是通过分析争论两种因素的数据的关系，来掌握影响产品质量的相关因素的一种有效方法。相关关系一般可为：缘由与结果的关系；结果与结果的关系；缘由与缘由的关系。用相关图法，可以应用相关系数、回归分析等进行定量的分析处理，确定各种因素对产品质量影响程度的大小。假设两个数据之间的相关度很大，那么可以通过对一个变量的掌握来间接掌握另外一个变量。相关图的分析，可以帮助我们确定或者是否认关于两个变量之间可能关系的假设。两个变量的相关类型在相关图中，两个要素之间可能具有格外猛烈的正相关，或者弱的正相关。这些都表达了这两个要素之间不同的因果关系。一般状况下，两个因素〔变量〕之间的相关类型主要有六种：强正相关、弱正相关、不相关、强负相关、弱负相关以及非线性相关，如下图。二、作图步骤第一步确定争论对象。争论对象的选定，可以是质量特性值与因素之间的关系，也可以是质量特性值之间的关系，或因素与因素之间的关系。这里，通过分析争论合成纤维的强度y与拉伸倍数x的关系来争论散布图的作法。30组以上，同时要记录收集数据的日期、取样方法、测定方法等有关事项。第三步画出横坐标x与纵坐标y一般横坐标表示缘由特性，纵坐标表示结果特性。进展坐标轴的标度时，应先求出数据xy的各自最大值与最小值。划分间距的原则是：应使x最小值至最大值的距离，大致等于y最小值至最大值的距离。其目的是为了避开因散布图作法不适宜而导致推断的错误。第四步依据数据画出坐标点。按xy的数据分别在横、纵坐标上取对应值，然后分别引出平行于yx轴的平行线，其交点即为所求的坐标点。三、留意事项做散布图时，要留意对数据进展正确的分层，否则可能作出错误的推断。对明显偏离群体的点子，要查明缘由。对被确定为特别的点子要剔除。当收集的数据较多时，难免消灭重复数据。在作图时为了表示这种状况，在点的右上方标明重复次数。由相关分析所得的结论，仅适用于试验的取值范