第二章质量管理与工程的一般工具

质量管理老新七大工具的来源战后的日本，向美国学习质量管理，随着戴明博士在日本的讲学，日本人不断总结出了一些实用的统计技术。这些实用的统计技术，目前被称为质量管理“老七种”工具。“新七种”工具1972年日本科技联盟整理出七个新工具；1977年在日本开始在企业中推行实施；1978年由日本水野滋、近藤良夫教授召开研讨会命名为“质量管理新七大工具”；1979年日本科技联盟正式公布质量管理新七大工具。老七种工具新七种工具调查表关联图排列图亲亲和图（KJ法、A型图解）因果图系统图（树图）散布图矩阵图分层法网络图直方图PDPC法（过程决策图法）控制图矩阵数据解析法老七种工具的用途QC七种工具散布图排列图分层法调查表因果图直方图控制图序号程序方法12345678910制定对策对策实施检查效果巩固措施遗留问题确定主因分析原因设定目标现状调查选题注：1、特别有效有效有时采用正交实验矩阵图亲合图系统图矩阵分析PDPC矢线图关联图新QC七种工具序号程序方法12345678910制定对策对策实施检查效果巩固措施遗留问题确定主因分析原因设定目标现状调查选题注：1、特别有效有效有时采用2、简易图表包括：柱形图、饼分图、折线图、雷达图、箭条图新七种工具的用途“老七种”工具通俗易懂,一线员工易于掌握，主要解决现场质量问题。“新七种”工具则基本是整理、分析语言文字资料（非数据）的方法，着重用来解决全面质量管理中PDCA循环的P（计划）阶段的有关问题。老七种工具新七种工具理性面感性面大量数据资料大量的语言资料问题发生后的改善问题发生前计划、构想质量管理老七大工具浅说：因果图排列图直方图调查表分层法散布图控制图追原因抓重点看差异显分布集数据看相关找异常质量管理新七大工具浅说关联图——理清复杂因素间的关系；亲和图——从杂乱的语言数据中汲取信息；系统图——系统地寻求实现目标的手段；矩阵图——多角度考察存在的问题，变量关系；矩阵资料分析法—把多变数转化少变数资料分析；PDPC法——预测设计中可能出现的障碍和结果；箭条图——合理制定进度计划；分层法按照不同影响因素，寻找问题真实原因和变化规律；又名层别法、分类法、分组法。它是根据我们的调查目的，设定一定的标志，把搜集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。分层的目的在于把杂乱无章和错综复杂的数据加以归类汇总，使之更能确切地反映客观事实。人员：可按年龄、工级和性别等分层。机器：可按设备类型、不同的生产线等分层。材料：可按产地、批号、制造厂、规格、成分等分方法：可按不同的工艺要求、操作方法、等分层。测量：可按测量设备、测量人员和环境条件等分时间：可按不同的班次，日期等分层。环境：可按照明度、清洁度、温度、湿度等分层其他：可按地区、使用条件、缺陷部位、缺陷内容等分层。分层的目的不同，分层的标志也不一样。一般来说，分层可采用以下标志：分层法分层法书p45例子人员零件总数（件）合格零件数（件）不合格零件数（件）不合格率（%）甲1000980202乙1000970303丙1000100000合计30002950502.7考察生产者技术水平时的分层方法：考察不合格主要因素时的分层方法：人员转速（r/min）零件总数（件）合格零件数（件）不合格零件数（件）不合格率（%）甲100010009802021100100010000012001000980202乙100010009703031100100010000012001000970303丙100010009901011100100010000012001000990101合计900088801202.3调查问题的原因类别和数量关系，为排列图、直方图提供数据。三类调查内容：（1）与产品质量有关的调查（2）与过程有效性有关的调查（3）与体系有效性有关的调查调查表（1）明确收集资料的目的。（2）确定为达到目的所需搜集的资料。（3）确定对资料的分析方法和负责人。（4）根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式，其内容应包括：调查者、调查的时间、地点和方式等栏目。（5）对收集和记录的部分资料进行预先检查，目的是审查表格设计的合理性。（6）如有必要，应评审和修改该调查表格式。调查表的样式多种多样，可根据需要调查的项目灵活设计。调查表应用注意事项：必须按照一定的规则对调查项目进行分类，分类的规则即考察事务的角度，如人的年龄、学历、收入状况等；不合格的类别、位置、模式等，不可混淆。常用类型（1）缺陷位置调查表。（2）不良项目调查表。（3）不良原因调查表。调查表表面加工不合格情况调查表零件代号（名称）A-05检查日期2005.4.3工序最终检验加工单位1车间1工段检验总数1585（件）生产批号05-3-1检查方式全数检验检查者张迎不合格种类检验记录小计（件）表面缺陷36裂纹30加工不良6形状不良15其他11总计98调查表不合格原因调查表设备工人周一二三四周五合计上午下午上午下午上午下午上午下午上午下午甲AΔ…………………××××40B××…………………××××××61乙A……………………………………B……………………………………合计19141214151614143028176O缺陷不合格，×尺寸不合格，Δ加工不合格，材料不合格，其他调查表分析因素影响的大小，又名柏累托图。概念与用途：排列图是为寻找影响产品质量的主要问题，即在影响产品质量的诸多问题中确定关键的少数的一种方法。排列图是为了对发生频次从最高到最低的项目进行排列而采用的简单图示技术。美国的朱兰博士(J.M.Juran)将质量问题分为“关键的少数”和“次要的多数”。排列图•排列图的原理是意大利经济学家帕累托在分析社会财富分布状况时得到的“关键的少数和次要的多数”的结论。20%人占有80%的财富•20世纪40年代，JosephJuran博士发现了一条各领域通用的原则，他把它叫做vitalfewandtrivialmany”，这条原则指出20%的事情常常对80%的结果负责(20percentofsomethingalwaysareresponsiblefor80percentoftheresults)。排列图二八法则的其他例子：20%的企业可能生产市场上80%的产品20%的顾客可能给商家带来80%的利润20%的储户的可能拥有80%的存款额20%的原因造成80%的产品不合格朱兰：将质量问题分为“关键的少数”和“次要的多数”排列图排列图（1）确定所要调查的问题以及如何收集数据。（2）设计一张数据记录表。（3）将数据填入表中，并合计。（4）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，各项不合格所占百分比以及累计百分比。（5）按数量从大到小顺序，将数据填入数据表中。（6）画两条纵轴和一条横轴，左边纵轴，标上件数（频数）的刻度；右边纵轴，标上比率（频率）的刻度。（7）在横轴上按频数大小画出矩形，矩形的高度代表各不合格项频数的大小。将数据填入表中，并合计。（8）在每个直方柱右侧上方，标出累计值（累计频数和累计频率百分数），描点，用实线连接，画累计频数折线（巴雷特曲线）。（9）在图上记入有关必要事项，如排列名称、数据、单位、作图人姓名以及采集数据时间、主题、数据合计等等。排列图应用注意事项：（1）项目分类一定要按照同一维度。（2）分类方法不同，得到的排列图不同。（3）为了抓住“关键的少数”，在排列图上通常把累计比率分为三类：0%~80%间的因素为A类因素，也即主要因素；在80%~90%间的因素为B类因素，也即次要因素；在90%~100%间的因素为C类因素，也即一般因素。（4）如果“其他”项所占百分比很大，则分类不够理想。排列图书p48例子排列图序号问题频数（ni）累计频数（Ni）频率（fi）%累计频率（Fi）%1设备落后4500只4500只45452加工工艺差3500只8000只35803人员培训不足1500只9500只15954作业指导书有误300只9800只3985检验疏忽150只9950只2.599.56运输损坏50只10000只0.5100分析原因与结果的关系，找到问题的原因；又名石川图、鱼刺图、特性要因图。概念与用途：因果图是一种用于分析质量特性（结果）与可能影响质量特性的因素（原因）的一种工具。它可用于以下几个方面：（1）分析因果关系；（2）表达因果关系；（3）通过识别症状、分析原因、寻找措施，促进问题解决。许多可能的原因可归纳成原因类别与子原因，画成形似鱼刺的图，所以该工具又称鱼刺图，因果图因果图建立在“每一个问题都是由一定数量的原因造成的，这些原因本身又是由一些次级原因造成的；区别这些原因与次级原因，是解决问题的第一步，且是非常有用的一步”纠正型因果图：这种因果图可以对现实存在的问题进行分析，找到现实原因，采取纠正措施，防止再次发生此类质量问题。预防型因果图：这种因果图可以对潜在问题（将来可能会发生的问题）进行分析，找到潜在原因，采取预防措施，防止发生质量问题。因果图因果图应用因果图的实际步骤：（1）简明扼要地规定结果，即规定需要解决的质量问题。（2）按人，机，料，法，环总结所有原因，规定可能发生的原因中主要的原因。（3）开始画图。把“结果”画在右边的矩形框中，然后把各类主要原因放在它的左边，作为“结果”框的输入。（4）寻找所有下一个层次的主原因并画在相应的主（因）枝上；继续一层层地展开下去。如图所示。一张完整的因果图展开的层次至少有二层，许多情况下还可以有三层、四层或更多的层。（5）从最高层次（即最末一层）的原因（末端因素）中选取和识别少理（一般为3~5个）看起来对结果有最大影响的原因（一般称重要因素，简称要因），并对它们做进一步的研究，如收集资料、论证、试验、采取措施、控制等。因果图因果图因果图直方图用来显示质量波动的分布状况；又名分布图。直方图从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理，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（a）折齿形（b）陡壁形（c）孤岛形（d）双峰形（e）左缓坡形（f）右缓坡形直方图直方图采集数据找出样本数据的xmax和xmin数据分组确定组距h确定各组的边界值和代表值统计落入各组区间的样本数画出直方图书p56例子直方图直方图的数学原理是正态分布直方图散布图也叫散点图，即在一个直角坐标平面内将两种因素发生变化的数据用图元（如圆点）标出来，形成散布图，以描述两种因素之间的关系。质量特性与原因之间的关系，以控制原因达到所需的质量特性；如：棉纱含水量与棉纱拉伸长度质量特性与质量特性之间的关系，以控制达到最佳特性组合；如：身高和体重的关系同一特性两个原因之间的关系，以寻找最佳控制路径，如通过控制容易控制的因素，达到控制质量的目的。如：影响教学质量的教师情绪因素和学生情绪因素之间的关系。散布图（1）收集数据。收集将要研究的两种变量的数据对30组以上，并填入散布图数据表中。（2）在坐标纸上画出坐标轴，并根据数据大小，确定坐标轴刻度。纵坐标越往上取值越大，横坐标越往右取值越大。（3）将数据对点在坐标平面上。若有两组数据相同，以两重小圆圈表示；若有三组数据相同，以三重小圆圈表示；其余类推。散布图散布图的做法散布图分析散布图设计和分析散布图应注意的几个问题（1）正确的数据分层。（2）观察是否有异常点或离群点的出现。（3）注重数据的取值范围，应界定其适用范围。（4）散布图只是一种定性判断的方法，为了提高判断的精度，在实际工作中，常采用相关系数检验法。散布图某体育运动俱乐部，为了研究运动员的身高与体重之间是否存在某种关系，将所有运动员的身高和体重的测量数据，作散布图进行分析。散布图身高和体重呈正相关越高的人越重散布图散布图中x,y相关系数r的计算式为：22()()()()xyxxyyLxxyyrLLxxyynyxyxyyxxLnyyyyLnxxxxLiiiiiixyiiiyyiiixx/))((/)()(/)()(222222