QC七工具

质量改进七工具质量改进七工具检查表(Datacollectionform)分层法(Stratification)散布图(Scatter)排列图(Pareto)直方图(Histogram)因果图(Cause-Effectdiagram)控制图(ControlChart)一、检查表(Worksheet)检查表又称调查表、核对表，它是用来进行数据的收集和整理，并在此基础上进行原因的初略分析。常用的调查表有:(1)不合格品项目调查表(2)缺陷位置调查表等检查表(Worksheet)举例在磨床上加工某零件外圆，由甲乙两工人操作各磨100个零件，其产生废品45件，试分析废品产生的原因。甲乙合计100100200表面粗糙度度不合格213圆柱度超出规范123锥度不合格31821碰伤17118小计232245检查表(Worksheet)若只对工人，不对不合格原因进行分层：两工人的废品率相差无几，找不出重点。若只对不合格原因，不对工人进行分层：则会得到主要因素为锥度不合格、碰伤两原因。对工人及不合格原因分层后：甲工人主要因素为碰伤；乙工人主要因素为锥度不合格。二、分层法(Stratification)分层法又叫分类法或分组法,就是按照一定的标志,把搜集到的数据加以分类整理的一种方法.分层的目的在于把杂乱无章的数据加以整理,使之能确切地反映数据所代表的客观事实.分层的原则是使同一层次内的数据波动幅度尽可能小,而层与层之间的差別尽可能大.通常有以下几种分层方法:(1)按人员分层(2)按班次分层(3)按设备分层(4)按不同供应商物料分层(5)其它分层法(Stratification)举例:气缸体毛坯完成金切后发现的不合格项按其不同供应商进行分层供应商缺陷数缺陷率哈尔滨××66%成都22%四平××铸造厂1212%昆山99%三、散布图(Scatter)•定义:散布图也叫相关图,它是用来研究判断两个变量之间相关关系的图。•两个变量之间常见的两种关系:(1)函数关系(2)非确定性的关系•散布图由一个纵坐标，一个横坐标，很多散布的点子組成。•散布图的作图步骤：(1)搜集数据(2)打点•几种典型相关：(1)强正相关(2)弱正相关(3)強负相关(4)弱负相关(5)不相关(6)非线性相关散布图(Scatter)举例：酿酒中酸度与酒度的散布图(负相关)XXXXXXX酒度酸度散布图(Scatter)例二：热处理中淬火温度与硬度之间的散布图(正相关)XXXXXXX硬度溫度四、排列图(Pareto)排列图又称巴雷特图或主次因素分析图1(Pareto)于20世纪初创立的。他发现运用排列图，可以找出“关键的少数和次要的多数”的关系。后来，美国质量管理专家朱兰(J·M·Juran)把该原理应用于质量管理工作中。在质量分析时发现，尽管影响产品质量最关键的因素往往只是少数几项，而由它们造成的不合格产品却占总数的绝大部分。就是根据这个“关键少数，次要多数”的原理，使排列图在质量管理中，成为查找影响产品质量关键因素的重要工具。排列图(Pareto)2用途：影响因素的主次位置，可从排列图上一目了然。从而明确改进方向和改进措施。采取措施后的效果，还可用排列图进行对比确认。排列图不仅可用于质量管理，还广泛地应用于其它领域。排列图(Pareto)一、确定所要调查的问题以及如何收集数据●选题，确定调查问题的类型，如不合格项目、损失金额、事故等。●确定时间●确定哪些数据是必要的，数据如何分类，如按不合格类型、时间、位置等。●确定收集数据的方法，以及在什么时候收集例：了解发动机的可靠性：1、根据历次耐久试验的数据；2、根据二次赔偿的信息。排列图(Pareto)二、设计记录表，将统计结果填入表中，计算比率及累计比率，不分类的“其它”类不论其大小都要放在表末。不合格类型不合格数比率（％）累计不合格累计比率（％）气孔夹砂浇不足裂纹硬度低其它排列图(Pareto)三、作图：画一横坐标轴两纵坐标轴，左边纵坐标轴上标件数（频数）的刻度，最大刻度为总件数；右纵坐标轴标上比率（频率）的刻度，最大刻度为100％，左右轴刻度高度相等。在横轴上将频数从大到小依次画出各项目的直方条，直方条的高度表示频数的大小，各直方条应等宽不留空隙并占满整个横轴。在图上标出名称，数据，作图人，采集数据日期等信息排列图(Pareto)排列图的分类一、分析现象用排列图与不良结果有关，用来发现主要问题：●质量：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等●成本：损失总数、费用等●交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等●安全：发生事故、出现差错等排列图(Pareto)二、分析原因用排列图这类排列图与过程因素有关，用来发现主要问题1、操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况以及个人本身因素；2、机器：机器、设备、工具等；3、原材料：制造商、工厂、批次、种类；4、作业方法：作业环境、工序先后、作业安排、作业方法；排列图(Pareto)示例例：降低发动机水泵漏水的用户赔偿次数（××年共赔偿264次）●确定关键的少数问题故障形态不良数目百分比累积百分比水封损坏2000.760.76轴承损坏340.130.89其他300.111发动机水泵漏水统计表排列图(Pareto)水泵不合格项目排列图20034300.760.891050100150200250水封损坏轴承损坏其他不合格件数00.20.40.60.81累计百分比)排列图(Pareto)水封损坏位置排列图190640.950.981020406080100120140160180200波纹管动环其他不合格件数0.81累计百分比排列图(Pareto)结论：波纹管（关键的少数原因）进一步结论：裂纹的位置、大小基本一样●确定问题的原因采用头脑风暴法集思广义，并绘制因果图进行调查，确定最终问题的原因排列图(Pareto)注意事项●分类方法不同，得到不同排列图。通过不同的角度观察问题把握问题实质，需要用不同的分类方法进行分类例：对二次赔偿单中的信息进行分析：二次赔偿单中的信息：发动机型号、生产时间、使用时间、行驶里程、服务站名称、故障形态、故障零件、维修时间、维修费用、等。分类：排列图(Pareto)注意事项分类项目指标结论故障形态台数发动机的主要故障故障形态维修费用引起主要维修费用的故障失效零件台数引起故障的主要零件失效零件发生的费用出现故障时发生费用较大的零件服务站相同故障的维修时间或费用不同维修水平的服务站失效零件在一定里程内出现故障的次数1/MTBF）可靠性差的主要零件排列图(Pareto)注意事项●因素分类主要因素（A类因素）0%--80%次要因素（B类因素）80%-90%一般因素（C类因素）90%-100%●其他项所占百分比不能太大如果太大说明项目分类不当，把许多项目归在了一起，这时应考虑采用另外的分类办法。排列图(Pareto)举例五、直方图(Histogram)定义：直方图是通过对数据的加工整理，从而分析和掌握质量数据的分布状况和估算工序不合格品率的一种方法。用途：常用于分析质量原因，测量工序能力，估计工序不合格品率等。作直方图的三大步骤：(1)作频数分布表(2)画直方图(3)进行相关计算常见的几种典型形状：(1)正常型(2)孤岛型(3)偏向型(4)平顶型定量表示直方图的主要统计特征值：(1)平均值--表示数据的分布中心位置，(2)标准偏差--表示数据的分散程度。直方图(Histogram)看直方图时应着眼于图形的整体形状，根据形状判断它是正常型还是异常型。正常型直方图具有“中间高，两边低，左右对称”的特征，它的形状像“山”，字。因此，根据产品质量特性值的频数分布所画出来的直方图是正常型时，就可初步判断为生产过程是稳定的，或工序加工能力是充足的。)直方图(Histogram)孤岛型直方图双峰型直方图折齿型直方图绝壁型直方图)直方图(Histogram)在主体直方图的左侧或右侧出现孤立的小块，像一个孤立的小岛。出现孤岛型直方图，说明有特殊事件发生。造成原因可能是一时原材料发生变化，或者一段时间内设备发生故障，或者短时间内由不熟练的工人替班等。所以，只要找出原因，就能使直方图恢复到正常型。)直方图(Histogram)双峰型直方图是指在直方图中有左右两个峰，出现双峰型直方图，这是由于观测值来自两个总体、两种分布，数据混在一起。往往是由于将两个工人或两台机床等加工的相同规格的产品混在一起所造成的。直方图(Histogram)折齿型直方图形状凹凸相隔，象梳子折断齿一样。出现折齿型直方图，多数是由于测量方法，或读数存在问题，或处理数据时分组不适当等原因造成。应重新收集和整理数据。)直方图(Histogram)绝壁型直方图左右不对称，并且其中一侧像高山绝壁的形状，当用剔除了不合格品的产品质量特性值数据作直方图时，往往会出现绝壁型直方图。此外，亦可能是操作者的工作习惯，习惯于偏标准下限，于是出现左边绝壁的直方图。)直方图(Histogram)某种原因使下（上）限受到限制时，容易发生“偏左型”（偏右型）。)直方图(Histogram)对于正常型直方图，将其分布范围B=[S，L](S为一批数据中的最小值，L为一批数据中的最大值)与标准范围T=[SL，Su]，SL为标准下界限，Su为标准上界限)进行比较，就可以看出产品质量特性值的分布是否在标准范围内，从而可以了解生产过程或工序加工能力是否处于所希望的状态。为了方便，可在直方图上标出标准下界限值和标准上界限值。)直方图(Histogram)TBSL(S)(L)SuTBSL(S)(L)SuTBSL(S)(L)SuTBSL(S)(L)Su)直方图(Histogram))直方图(Histogram))直方图(Histogram))直方图(Histogram))直方图(Histogram))直方图(Histogram)六、因果图(Cause-Effectdiagram)定义：因果图又叫石川图或鱼骨图，是表示质量特性与原因关系的图，是1953年由日本东京大学教授石川馨第一次提出。作图要点：(1)明确需要分析的质量问题或确定需要解决的质量特性(2)召集同该质量问题有关的人員参加“诸葛亮会”集思广益,各抒己见。(3)向右画一条带箭头的主干线将质量问题写在图的右边，一般按5M1E分类，然后围绕各大原因逐级分析展开到能采取措施为止。(4)记录有关事项（如产品名称、工序、小组名称、参加人及日期等。）因果图(Cause-Effectdiagram)常见的错误及注意事项：(1)确定的质量问题或质量特性笼统不具体，针对性不强(2)原因分析展开不充分，只是依靠少数人“闭门造车”(3)画法不规范(4)一个质量特性画一张图，不要将多个质量特性画在一张图上。因果图(Cause-Effectdiagram)举例活塞销孔孔径尺寸为什么会超差未按中间尺寸对刀方法材料机床床温不够环境操作者量值传递标准不一致无温差修正标准责任心差室外气温影响自然时效不好停车时间长预热时间短刀头未压紧未按工艺执行未定时检测早晚温差大寒流暖气不正常室内温差大两台量仪量值不一致未在标温下鉴定环规人工时效不好炉温低毛坯变形时间短因果图(Cause-Effectdiagram)练习:联系实际中的问题,画出因果图及对策表方法材料机床环境操作者七、控制图(ControlChart)定义：控制图又叫管制图，它是用于分析和判断工序是否处于控制状态所使用的带有控制界限线的图。原理：3Sigma原理计量值：长度，时间，温度等计数值：不良品件数，合格品件数，布匹的疵点数等计量值控制图:XBarChart(均值-极差控制图)计数值控制数:P-Chart(不合格品率控制图)DPMO-Chart(每百万机会数中缺陷数控制图))控制图(ControlChart)控制图(ControlChart))THEEND谢谢大家