QC系列工具培训讲义

QC系列工具培训讲义课程大纲第Ｏ章概论质量管理基础知识品管统计工具简介数理统计基础第一章层别表1.1层别表的定义1.2层别表的分类原则第二章柏拉图2.1柏拉图的定义和用途2.2柏拉图的制作方法及步骤2.3范例课程大纲第三章特性要因图3.1特性要因图的定义和用途3.2特性要因图的绘制步骤3.3特性要因图与柏拉图之使用第四章查检表4.1查检表定义4.2点检查核用查检表4.3记录用查核表第五章散布图5.1散布图原理5.2散布图制作步骤和判断分析课程大纲第六章直方图6.1统计制程管制基础6.2直方图定义6.3直方图的制作方法和步骤6.4直方图分布状况的判断分析第七章推移图7.1推移图概念7.2推移图的画法7.3推移图与目标管制第Ｏ章概论第一节质量管理基础知识第二节品管统计工具简介第三节数理统计基础第一节质量管理基础知识质量管理发展简史ⅠⅡⅢIV质量检验阶段统计品管阶段全面质量控制阶段全面质量控制阶段一、操作者自我检查二、工长领班检验三、专职检验人员四、统计技术的应用，以管制图及抽样标准为代表五、以质量部门为主导开展全面质量控制（TQC）六、全面质量管理（TQM）上升到公司经营策略层次质量管理发展的四个阶段第一节质量管理基础知识PDCA循环与持续改进PDCA循环即：计划(P)—执行(D)—检查(C)—改进(A)循环。美国人戴明（W·E·Deming）发明，所以又称为戴明环。PDCAPDCAPDCA持续改进P：制订计划D：实施执行P：检查确认D：改进措施第二节品管统计工具简介QC工具与现场管理现场管理人员应关注哪些问题？1、质量2、纳期3、成本4、服务5、安全在工厂质量管理中应用统计技术，可以用确切的数据、科学的计量掌握生产质量动态，分析产品质量存在的问题，了解影响质量各种因素的相互关系，达到使制程质量不断提高、成本不断下降、交货期逐步缩短的目的，以提高工厂的管理水平。我们为什么要学习QC工具?QC工具是协助我们迅速、正确解决问题的利器。第二节品管统计工具简介常用QC工具介绍查检表层别法柏拉图鱼骨图散布图直方图推移图……助记口决查检集数据层别作解析柏拉抓重点鱼骨追原因散布看相关直方显分布推移看趋势QC工具有很多种，这里只介绍其中最常用的……一般问题解决的程序约可分为搜集→整理→归纳分析→判断决策等阶段，每一阶段都有不同的QC手法可供搭配使用。如果能够充分了解QC手法且运用得宜，就能搜集到正确有效的信息，并作出精准的判断。第二节品管统计工具简介常用QC工具介绍1.搜集：须根据事实或数据说明。工具包括：查检表、散布图、层别表。2.整理：厘清问题所在以作为判断重大问题的依据。工具包括：柏拉图、直方图、推移图。3.归纳分析：主要针对原因与问题的关系，探讨其相互关系与潜在的真因。工具包括：特性要因图。4.判断决策：针对问题所发生的原因，采取有效对策，加以处置。工具包括：特性要因图、统计图中的管制图。第三节数理统计基础数据：把所有反映产品质量、工作质量水平的事实定量化，并用数值表示出来的一系列数称为数据。数据分类：在质量管理中，常用的数据各种各样，但基本上可划分成两大类：a)计量值数据：是指可以连续取值的、或可用测量工具具体测出小数点以下的数据的，象长度、重量、温度、强度等，如1.1m、0.85㎏，这类数据均属计量值数据；b)计数值数据：是不可连续取值，只能取整数的数值，如零部件的个数、不合格品的个数等，均属计数值数据。思考题：有一些数据是按百分比形式出现，它们往往是以计数值为基础计算得出的，这样的数据是何种类型的数据？第一章层别表第一节层别表的定义第二节层别表的应用步骤第一节层别表的定义层别表是所有工具中最基本的概念，亦即将多种多样的资料，因应目的的需要分类成不同的类别，使之方便以后的分析。第一节层别表的定义层别表图示第二节层别表的应用步骤1.确定使用层别法之目的。2.决定层别项目，如依时间别、作业员别、机械别、原料别......。3.搜集数据。4.解析原因，比较差异。应用举例第二章柏拉图第一节柏拉图的定义和用途第二节柏拉图的制作方法及步骤第三节范例第一节柏拉图的定义和用途柏拉图是美国品管大师朱兰博士（JosephJuran）运用意大利经济学家柏拉图（Pareto）的统计图加以延伸所创造出来的。柏拉图的分析原则:80/20原则，所以柏拉图分析法又被称为重点分析管理法。柏拉图被广泛应用于各种管理领域，其中当然包括质量管理领域。第二节柏拉图的制作方法及步骤柏拉图的制作步骤：（1）将要处置的事，依状况（现象）或原因加以层别制作层别表，层别表是绘制柏拉图的前提和基础。（2）决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据。期间尽可能定期。（3）准备座标，柏拉图座标由X轴、Y轴以及副Y轴组成。X轴通常表示状况（现象）或原因；Y轴可以表示件数，也可以金额等表示，而副Y轴则表示比率。（4）各项目依照合计之大小自左至右顺位排列在X轴上。（5）绘上柱状图，连接累积曲线。（6）累积曲线上，自左至右在第一个超过80%的节点上引虚线至X轴与副Y轴。（7）把位于虚线范围之外的列为重点问题，分析原因、拟订对策。第三节范例某车间将上个月生产的产品作出统计，总不良数409个，其中不良项目依次为：层别统计表顺位不良项目不良数（件）占不良总数比率（%）累积比率（%）1破损19547.12变形9021.768.83刮痕6515.884.64尺寸不良4510.995.55其他194.5100合计414100第三节范例XX车间3月份制程不良柏拉图原因分析：·#￥%……—*%…·#￥%改进对策：*—……%￥#·—……%！—*%…·#￥%应用举例第三章特性要因图第一节特性要因图的定义和用途第二节特性要因图的绘制步骤第三节特性要因图与柏拉图之使用第一节特性要因图的定义和用途定义：所谓特性要因图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解之，亦即以图来表达结果（特性）与原因（要因）之间的关系。因其形状像鱼骨，又称“鱼骨图”。“某项结果之形成，必定有其原因，应设法利用图解法找出其原因来。”首先提出这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性要因图又称“石川图”。特性要因图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的要因明朗化，从而设计步骤解决问题。第二节特性要因图的绘制步骤步骤1：集合有关人员。召集与此问题相关的、有经验的人员，人数最好4—10人。步骤2：挂一张大白纸，准备2～3支色笔。步骤3：由集合的人员就影响问题的要因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问。脑力激荡法）步骤4：时间大约1个小时，搜集20一30个原因则可结束。步骤5：就所搜集的要因，何者影响最大，再由大家轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大的予圈上红色圈。步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈、三圈。步骤7：重新画一张要因图，未上圈的予去除，圈数愈多的列为最优先处理。第三节特性要因图与柏拉图之联合使用建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表。建立柏拉图之目的，在于掌握影响全局较大的“重要少数项目”。再利用特性要因图针对这些项目形成的要因逐予探讨，并采取改善对策。所以特性要因图可以单独使用，也可连接柏拉图使用。特性要因图示例应用举例第四章查检表第一节查检表定义第二节点检查核用查检表第三节记录用查核表第一节查检表定义简单的查检表，就是备忘条，将要进行查看的工作项目一项一项地整理出来，然后定期或定时检查。查检表是一种用来收集及分析数据简单而有效率的图形方法。查检表可说是另一种次数分配的表现，使用时只要运用简单的符号标记出工作目标是否达成或对特定事件发生给予累积纪录。使用简单符号如「ˇ」、「△」、「O」、「X」或[正]。查检表的设计要简单明了而且要能涵盖所要研究的项目，避免工作延迟或遗漏。查检表依用途区分，大致可分为记录用及点检用两种。第二节点检查核用查检表制作及使用步骤：1.召集所有相关人员，运用脑力激荡法制作特性要因图以列出要因项目。2.制作表格，决定记录形式。将所列出的要因项目层别后，并填入检核表中。3.操作人员运用简单的记号将检核结果纪录于表中。4.利用所得之资料，整理分析，以便了解管制情况或采取必要措施。第二节点检查核用查检表示例：管理人员日常点检查核表日期项目123456…31人员服装工作场地机器保养工具使用……查核者异常处理第三节记录用查核表记录用查核表用来收集计量或计数资料，通常使用划记法。其格式如下：修整项目次数尺寸不良6表面斑点3装配不良8电镀不良12其他5第五章散布图第一节散布图原理第二节散布图制作步骤和判断分析第三节示例第一节散布图原理散布图是用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是“特性一要因”、“特性一特性”“要因一要因”的关系。在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则形的关连，有些呈不规则形的关连。我们要了解这些规律，必须藉助统计方法来判断它们之间之关系。下面我们列出了种散布图，分别是：（1）正相关（风批转速与冲击力）（2）负相关（油的粘度与温度）（3）不相关（气压与气温）（4）弱正相关（身高与体重）（5）弱负相关（温度与步伐）第二节散布图制作步骤和判断分析制作步骤：1．收集50~100组相对应数据（至少30组以上）2．找出数据中的最大值与最小值。3．准备座标纸，划出纵轴、横轴的刻度，计算组距。（通常纵轴代表结果，横轴代表原因。组距的计算应以数据中的最大值减最小值再除以所需设定的组数求得。）4．将各组对应数标示在座标上。5．须填上资料的收集地点、时间、测定方法、制作者等项目。6、判读散布图，采取必要的措施。第二节散布图制作步骤和判断分析判断分析：（1）两个特性（因素）之间成正比：正相关（2）两个特性（因素）之间成反比：负相关（3）两个特性（因素）之间不成比：不相关（4）正相关不明显：弱正相关（5）负相关不明显：弱负相关第三节散布图示例身高与体重高重?矮轻?404550556065707580150160170180190身高(cm)體重(kg)No.身高体重No.身高体重No.身高体重116556111615521175622172681217662221626231595213166482315848418274141757624162525158631516867251787461625816178752615952717672171595027152458175661815962281596291655619176782915859101636820158543018277第六章直方图第一节统计制程管制基础第二节直方图定义第三节直方图的制作方法和步骤第四节直方图分布状况的判断分析第一节统计制程管制基础基本概念在企业的生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的变异影响所致。变异分两种：一般变异和特殊变异。1、一般变异是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。2、特殊变异是由系统原因（异常因素）造成的。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免特殊变异，使过程处于正常状态。第二节直方图定义定义：直方图就是将所收集的数据、质量特性值或结果值，用一定的范围在横轴上加以区分成几个相等的区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积，用柱形画出图形，直方图可以了解产品在规格标准之下的分布形态。第二节直方图定义使用直方图的目的1、了解分配的型态2、研究制程能力3、工程研究与解析4、测知数据之真伪5、计划产品之不良率6、求分配之平均值与标准值7、藉以订定规格界限8、与规格或标准值进行比较9、调查是否混入两个以上的不同群体10、了解设计管制是否合乎制程管制第三节直方图的制作方法和步骤1.收集数据作直方图,数据至少50个以上.一般对于数据个数多少,称为样品大小,用n表示.2.整理数据将数据整理,并找出最大值与最大值.3.决定组数分组的组数并没有统一的规定，但