体系培训第四讲140814-QC七大手法

体系培训第四讲

——QC七大手法体系推进部李湘贤2014年08月14日1培训概要2三、QC七大手法详解一、引言二、QC七大手法培训的目的

3第二次世界大战后，日本由于受国际制裁，经济发展受到制约。为扭转困境，日本确定了以质量为中心的技术救国之国策。在美国质量管理专家戴明博士的指导下，许多日本质量管理专家致力于统计方法简化的研究工作。他们先后提出新老七种手法，新七种手法为：KJ法、关联图、系统图、矩阵图、矢线图、PDPC法、矩阵数据解析法；老七种手法为：排列图、因果图、调查表、直方图、控制图、散布图及分层法。由于使用上述十四种方法时，只要求应用者懂得应用程序和规则即可就象工人使用榔头、扳手一样方便，因此又称为统计工具。这就是新老七种手法，又称新老七种工具的原因。

一、引言:QC七大手法由来4以上的十四种工具，最常用的是老七种工具，即为我们常说的品管七大手法，在下面的章节中将逐一介绍。七种工具中调查表既适用于数据分析，又适用于非数字数据分析。分层法、因果图适用于非数字数据分析；控制图、直方图、排列图和散布图适用于数字数据分析。对品管七大手法，也许你早已熟悉它，也许你还很陌生，但只要能学好，并确实将其应用在工作上，不远的将来，你也可以成为一名真正的“品管大师”！一、引言:QC七大手法由来数据需要统计更需要分析，QC七大手法是运用最广的分析方法二、QC七大手法培训的目的了解数据收集、分类、分析的方法，在工作中加强运用，让QC七大手法帮助我们解决问题。查檢集數据柏拉抓重點直方顯分布散佈看相關管制找異常魚骨追原因層別作解析5No.6ScientificApproachQC结构

解决问题的一般性指南

① 决定目的② 收集所有必需的事实与意见③ 进行分析及综合(P)④ 执行(D)⑤ 依据结果进行检查(C)

→回到②(A)① 选定主题② 把握现状③ 设定目标④ 计划活动⑤ 分析原因⑥ 研讨对策⑦ 实施对策⑧ 确认效果⑨ 使其落实化及进行标准化⑩ 反省与今后的进展方法→PDCA

筛选出问题点

对其加以评价后，将其缩减集中在一个问题点上(在Q、D、C的观点上)

决定主题

收集数据

将数据整理后寻找解决问题的线索

摘出原因→解析原因

指出核心原因

制定对策方案，对其加以评价后，将其缩减集中到一个对策方案上。

制定对策方案的实行计划(5W1H的明确化)

确认数据的收集与目标的完成度

确认无形的效果No.7依据统计性想法，利用图表分析数据的工具

关键在于采取符合目的的使用方法

排列图—柏拉图因果图—鱼骨图层别法直方图散布图管理图－控制图品质上存在偏差

偏差的原因(生产的5M)

人(Man)

材料(Material)

设备(Machine)

方法(Method)

测定(Measurement)制造工程数据取样调查分析QC七种工具所谓QC七种工具No.8你属于在电线工场负责推丝的一名作业人员。在前套工程的拔丝工程上加工完毕的导线束送到你处，由你来负责被覆树脂的工作。在这里制造的电线上存在着各式各样的品质问题，此次我们决定了要开展减低其问题的工作。请依据以下设问加以解答。QC七种工具综合演习问题

No.9用数据罗列表示不易看懂

品种A月

生产量

不良数

1月55102月60113月51124月7085月5356月66157月65168月5899月691110月561011月541412月609B生产量

不良数

802587319331952578238519852078208025933383318834C生产量

不良数

305256224288264246328264226234308222D生产量

不良数

51146013661545166396212511160176614451263156513No.10不良率(%)=不良数生产量X1001055X100==

18.18=

18.2作成图表试试看

但是在此之前，将什么作成图表才好呢?

No.11月1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月合计生产量556051705366655869565460717不良数10111285151691110149130品种A不良率(%)18.218.323.511.49.422.724.615.515.917.925.915.018.13No.12品种A的不良率的推移图

051015202530不良率(%)1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月月与罗列数字相比,

将数据图表化直观易懂尤其重要

凭直观能够把握各式各样的状况No.13生产量556051705366655869565460不良数

10111285151691110149A品种生产量808793957885857880938388不良数253131252319202025333134B生产量302522282624322622233022不良数564846846482C生产量516066456362516066456365不良数14131516912111714121513D不良率不良率18.218.323.511.49.422.724.615.515.917.925.915.0不良率31.335.633.326.329.522.423.525.631.335.537.338.6不良率16.724.018.228.615.425.025.015.427.317.426.79.1不良率27.521.722.735.614.319.421.628.321.226.723.820.071713018933106520.9769716123.10月

1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月合计No.14各品种的不良率表

0510152025303540ABCD决定将改善品种B的品质作为主题不良率(%)1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月月

品种B最近有恶化倾向

在最近的四个月内，品种B的不良率最高No.15把握B品种的质量状况品种

日期

拉拔力(Kg)

制造号码

负责人员

卷法

探伤仪

瑕疵:突起部分

:不良的种类 拉拔力 : 拉拔力的规格(100±15Kg) 卷法 : 进行目视判定为O或X 瑕疵 : 用探伤仪检测出的位置(从头部起的长度) 突起部分

: 用探伤仪检测出的位置(从头部起的长度)作业报告书No.16导体绝缘体瑕疵突起部分

电缆的构造

拉拔力绝缘体导体表面检查No.17依据检查表整理数据

制造号码拉拔力100±15卷法瑕疵突起部分制造号码拉拔力100±15卷法瑕疵突起部分事先制订好格式，

通过在检查表上做上标记的方法来收集及整理数据的工具

查檢集數据No.18制造号码拉拔力100±15卷法瑕疵突起部分制造号码拉拔力100±15卷法瑕疵突起部分查檢集數据No.19F:瑕疵

L:突起部分

开始卷卷完0米

200米

100米

FFFFFFFFFFFFLLLLL检查表

动脑卷线例

查檢集數据No.20依据排列图将目标明确化在不良件数中瑕疵居多

就这样放手不管真的没问题吗?

不良件数排列图

××××1020瑕疵95年1月制造的卷轴累积比率(%)050100卷轴数

拉拔突起部分卷法柏拉抓重點12753No.21重要的是作成损失金额表

重要的是作成损失金额表

不良的内容拉拔不良卷法不良因瑕疵的不良因突起部分的不良损失金额3000日元／卷轴500日元／卷轴300日元／卷轴400日元／卷轴柏拉抓重點No.22××××1020050100仅拉拔不良就占损失金额全体的7成以上

可以期待有减少损失的效果

0依据损失金额加以判断是基本的方法损失金额的排列图

拉拔95年1月制造的卷轴累积比率(%)损失金额(一千日元)

瑕疵突起部分卷法柏拉抓重點213.621.5No.23改善拉拔力(拉拔力上的什么有问题?)

依据直方图把握偏差制造号码拉拔力卷法瑕疵突起部分制造号码拉拔力卷法瑕疵突起部分直方显分布No.24工序1 : 收集数据 50个以上工序2 : 区间数的基准 工序3 : 最大值、最小值

最大值=121.4最小值=80.3工序4 : 区间幅度的基准测定单位的整数倍

工序5 : 决定实际的区间数、区间幅度、区间界限值

作成使其他人也容易看懂的图表

(举一个例子)区间数9区间幅5.0下限规格值

上限规格值

区间界限值=为规格值，一目了然

直方图的作成工序

数据数最大值-最小值

区间数

区间

180–85285–90390–95495–1005100–1056105–1107110–1158115–1209120–125直方显分布No.25工序6:分布表的作成

////////////////////////////////////////////////////////区间

中心值

次数符号

次数180–8582.53285–9087.56390–9592.511495–10097.5135100–105102.5136105–110107.5117110–115112.548115–120117.539120–125122.51直方显分布No.26规格下限SL：85规格上限SU：115N=652004年3月制造超越上限与低于

下限的值都有问题

平均值则符合

目标值

减低偏差为

重要课题

平均值 99.87标准偏差 8.62工序7:直方图的作成

次数直方显分布No.27(1) 平均值(2) 偏差的平方和

(3) 无偏方差

(4) 标准偏差

平均值与标准偏差管制找异常No.28所谓工程能力

按标准进行作业时，显示能达到何等程度的品质

所谓工程能力指数

将工程能力用数值表示

把握工程能力的基本步骤① 明确特性值以及调查的范围，收集数据② 作成管理图，确认工程正处于稳定状态之中③ 计算工程能力指数④ 如工程能力不足的话，针对其研讨对策规格幅度标准偏差

管制找异常No.29所谓工程能力指数(5%)(0.3%)(0.006%)不良率不良率不良率管制找异常No.30Cp=0.58工程能力指数N=652004年3月制造规格下限SL：85规格上限SU：115平均值 99.87标准偏差 8.62度数管制找异常31No.32拉拔力有偏差

将主要因素根据5M分别后整理为基本的方法材料设备人方法测定螺杆的旋转速度可塑剂批号条件的设定错误

作业工序的错误原料批号

从制造日起的

期间

材料混合方法

拉拔的角度技巧

推丝

压力冷却水的

水温

依据因果图整理主要因素鱼骨追原因No.33分析特性值与有力主要原因的关联

推丝

压力冷却水的

水温制造

号码拉拔力推丝

压力冷却水的

水温制造

号码拉拔力鱼骨追原因No.340.8701.01.21.41.61.82.02.28090100110120130依据散布图把握推定主要要素与其

结果的关系

有关「推丝的压力」与「拉拔力」的散布图(相关图)

不相关推丝的压力(Kg/mm²)拉拔力(Kg)

散佈看相關No.35130701214161820228090100110120242628属负相关→

水温一上升，拉拔力就会减低

有关「水温」与「拉拔力」的散布图(相关图)

依据散布图把握推定主要要素与其

结果的关系

水温

(℃)拉拔力(Kg)

散佈看相關No.36701214161820228090100110120242628主要原因的管理幅度水温

(℃)拉拔力(Kg)

规格

幅度

散佈看相關No.37使用管理图确认工程的稳定度与

维持管理

★x管理图UCL=x+A2*RCL=xLCL=x-A2*R★R管理图UCL=D4*RCL=RLCL=D3*R合计平均管制找异常No.38样品数nA221.88031.02340.72950.57760.48370.41980.37390.337100.308样品数nD3D42

3.2673

2.5754

2.2825

2.1156

2.00470.0761.92480.1361.86490.1841.816100.2231.777管制找异常标准系数表No.39★x管理图UCL=x+A2*R=106.26CL=x=99.78

LCL=x-A2*R=93.30★R管理图UCL=D4*R=16.31CL=R=6.33ＬCL=D3*R→(N/A)使用管理图确认工程的稳定度与

维持管理

合计平均管制找异常No.40lot#9296100104108UCL=106.26CL=99.78LCL=93.30081624212214216218220222CL=6.33UCL=16.31224226211213215217219221223225改善后的工程处于稳定状态

使用管理图确认工程的稳定度与

维持管理

X管理图

R管理图

管制找异常正规分布的形状被管理状态的例QC7つ道具補足資料①矩形图形状和被推定的原因偏向型陡壁型通过有意地瞄准上(下)限值的检查去除不符合规格的产品孤岛型因突发原因偏离规格的值平顶型双峰型2个不同小组的数据混在一起完全成正比例关系较强的正比例关系较弱的正比例关系无关系中性的反比例关系完全成反比例关系推丝压力(㎏/㎜2)拉拔力(kg)x軸：原因系列(要因)y軸：結果系列(特性)散布图的制作法・分析法QC7つ道具補足資料②散布图的层次分析表面有关系的例隐藏有关系的例数据和资料分层分析很重要４才５才６才７才身長IQ処理温度製品寸法身高和IQ有关系分年龄段看无关系設備A設備B設備C設備D整体看无关系分设备来看有关系QC7つ道具補足資料③QC7つ道具補足資料④n=5UCL=172.0LCL=158.0CL=165.0UCL=25.7CL=12.1样品数

上方管理界限下方管理界限中心线

范围R(最大值-最小值)平均值

偏离管理

上方管理界限中心线

管理图的例日期QC7つ道具補足資料⑤CLUCLLCL打点出管理界限外立即解析主要因素→制订对策方案不应轻易地进行调整设备等暂定的处置考虑「为什么发生了异常」考虑「防止再发生对策」在管理界限外被打点时，发生了什么异常的可能性非常高管理图的异常判定①QC7つ道具補足資料⑥CLUCLLCL即使在管理界限内也有异常的情况立即解析主要因素→制订对策方案在管理界限外打点时，发生了什么异常的可能性非常高即使在管理界限内也有被认为发生异常的情况无条件地判断为「稳定状态」可行吗?管理界限外管理界限内管理图的异常判定②QC7つ道具補足資料⑦打点上有周期性CLUCLLCL

每周五不好

1天中开始工作的时候，值高

在安排作业工作中，一旦值有上升，之后渐