品管QC七大手法应用

SPC统计手法应用吴明川8/21/2019七大手法QC七大手法——何为统计思考一下，如何做得更好！QC统计手法概述统计是采取「根据数据与事实说话」的管理方法，除了客观判断事实外，也应具有相当合理的说服力。而在QC活动中所采取的统计手法，均极为简易，即所谓的「QC七大手法」统计手法ＱC七大手法三不政策三现主义不制造不良品不接受不良品不流出不良品以现实合理的眼光，来观察产生不良情形的现场与实物品管七大手法简介检查表——收集、整理资料；排列图——确定主导因素；散布图——展示变数之间的线性关系；因果图——寻找结果的原因；分层法——从不同角度层面发现问题；直方图——展示过程的分布情況；控制图——识别波动的来源；一、查检表分析查检表是使用简单易了解的标准化表格或图形，作业时仅需填入规定检查记号，再加以统计后整理其数据，即可提供量化分析或比对检查用。查检表记载的项目（５W１H）•What：目的何在？•Why：为什么？•Who：由谁做？•How：何种方法？•When：何时做？•Where：在什么地方？一、查检表分析一、检查表（资料获取表）v系统地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。v注意几点：§用在对现状的调查，以备今后作分析；§对需调查的事件或情況，明确专案名称；§确定资料收集人、时间、场所、范围；§资料汇总统计；§必要时对人员进行培训；一、查检表分析查检表范例查检表制作要领先确认目的所在决定记录的项目决定记录的格式在记栏中记录资料的条件、查核的场所、工程、时间、日期、记录者等在栏外将检查的方法、记录的注意事项记下，以便任何人立刻可以准确无误地使用此表二、层別法分析层別法是区分所搜集之数据中，因各种不同之特征对结果产生影响，将各别特征加以分类、统计。搜集时加以适当注记分类，如有问题发生时，很可能只是其中一因素有问题，便可快速寻得症结之所在。及格率40%之原因探讨人的层別机器的层別课程的层別生活习惯食的层別衣的层別住的层別行的层別二、层別法分析问题定义:WHAT(什么现象):有棕红色小虫，白色条虫WHO(对象):面线AZOWHEN(时间):99年7月7日WHERE(地方):面罐下部的通风口；二楼的下粉口；三楼下粉口HOWMANY(程度)：每线3-30只问题再描述:①7月6日进货时发现运送东南面粉的罐车上发现有小虫②小虫学名为玉米蟓,幼虫为白色或浅黄色条状蛹虫,成虫为棕红色甲虫,六脚,头部有小触角,体长3-5mm,体形类似于天牛，虫卵经7天长成幼虫，再经14天长成成虫。③7月7日在对面线污染程度进行评估时，发现面线AZO设备接口有成虫,尤其是混面缸上方下粉的布袋接口处。④扩大搜索范围,在面罐底部的通风口,以及AZO三楼设备中也有此虫,并在面罐通风口发现有幼虫。⑤对发现成虫的部位,取面粉样品,以40目的筛网过筛,也发现有虫存在.紧急处理措施：①协同制造对已发现虫害处作初步清理。②通报各制造单位目前状况,要求制造加强自查。③对各接口布袋作清理,对未开的线别要求作清洗。④拟定消毒以及防治措施。数据收集：①制一L2线混面缸上方下料口发现7条②制一L7线混面缸上部下料口发现2条③制二混面缸上部未发现虫④面罐下部通气口取3Kg面粉中有4条虫⑤7月8日对混面缸上方下料口内壁附着之面粉取样发现虫很多，未开线的较开线的多，生产的线别只发现幼虫。改善对策：①粉罐周边环境作清理消毒②对AZO设备各接口上作重点清理，要求作彻底清洗或更新③对制面现场作消毒处理④稽核面粉厂商，对面粉受污染的可能性，厂家作业环境以及薰蒸作业有效性实施评估⑤完善保洁制度，在春季和梅雨季节加强清理频次，并加强稽核力度⑥面罐底部保持通风干燥，作好“5S”。⑦对面罐车作薰蒸消毒将多种的资料因应目的而分类成数个项目–明确问题–掌握现状–分析问题原因–拟定对策并实施–确认效果–防止再发生和标准化–总结二、层別法分析某空调维修部，帮助客户安装后经常发生制冷液泄漏。通过现场调查，得知泄漏的原因有两个：一是管子装接时，操作人员不同（有甲、乙、丙三上维修人员按各自不同技术水平操作）；二是管子和接头号的生产厂家不同（有A、B两家工厂提供配件）。于是收集资料作分层法分析（見表一、表二），試說明表一、表二的分层类別，并分析应如何防止滲漏？层别法案例二、层別法分析表一泄漏调查表（人员分类）表二泄漏调查表（配件厂商分类）操作人员泄漏(次)不泄漏(次)发生率甲6130.32乙3160.25丙1090.53合计19310.38配件厂家泄漏(次)不泄漏(次)发生率A9140.39B10170.37合计19310.38三、散布图分析散布图的功用是能大概掌握原因与结果之间是否有相关及相关程度如何。逃课次数和成绩是否有相关逃课次数成績负相关正相关感情和见面次数是否有相关见面次數感情三、散布图分析将两个种类的资料显示在座标图上,以判断两者是否相关制作的程序搜集资料找最大值和最小值在方格纸上画出纵轴（结果）和横轴（原因）将各级的对应数据标示在座标上051015200246051015200246051015200246三、散布图分析v研究成对出现的不同变数之间相关关系的座标图。v注意几点：§收集足够的资料，至少30对；§横坐标表示资料（原因），纵坐标表示因变数（结果）；§正确判断变数之间的关系模式；§因果图的后续工作，提供直观的相关性验证；三、散布图分析YXYXYXYX0000强正相关强负相关弱正相关弱负相关四、直方图分析直方图为容易看出计量值的数据分配情形(如逃课人数统计表)，利用这些情报来掌握问题，以进行改善对策。逃课人数统计表座号次数每周约会次数统计表约会/周次数四、直方图分析将杂乱无章的资料，解析出其规律性，可使中心值或分布状况一目了然。制作的程序数据收集（50以上）定组数K：分组的组数并沒有统一的规定，但太多或太少组皆会使直方图失真.分组组数依数据之样本大小n決定找出最大数L和最小数S，并计算出全距R=L-S定组距（H）定组界定中心值统计次数作图组界中心值次数101.5-104.51034104.5-307.510610307.5-310.510913310.5-313.51129313.5-316.51158316.5-319.5118502468101214123456样本大小ｎ建议分组组数ｋ50～1006～10100～2507～12250以上10～25四、直方图分析v用于分析和掌握资料的分布状況，以便推断特性总体分布状态的一种统计方法。v注意几点：§确定过程特性和计量标准值；§收集资料，必須是计量值资料；§资料针对一个范围时期收集至少50-100个；§确定极差R,分组数K,组间距h,分组组界；§作次数分配表；四、直方图分析SL=130Sμ=160120.5124.5128.5132.5136.5140.5144.5148.5公差中心2015105过程波动小过程波动大与要求相比偏高与要求相比偏低正常规范四、直方图分析五、管制图分析管制图的主要定义是「一种以实际产品特性，与依过去经验所研判之制程能力的管制界限比较，而以时间順序，用图形表示者」。异常原因之变动可避免的原因偶然原因之变不可避免的原因五、管制图分析先简单介绍正态分布的基础知识：正态概率密度函数：P（x）=21e222_x，-x常记为N（μ，σ2）五、管制图分析五、管制图分析五、管制图分析五、管制图分析控制图示例上控制界限(UCL)下控制界限(LCL)中心线(CL)控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)；横代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本号；图內有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和下控制界限(记为LCL)三条线(见上图)。五、管制图分析特点：纵轴代表产品品质特性，以制程变化数据为刻度横轴代表产品的群体号码，制造日期依时间顺序，将点画在图上，再与管制界限比较分类：计量值管制图平均值与全距管制图X—R中位数与全距管制图X—R个别值与移动全距管制图平均值与标准差管制图X-δ0.20.40.60.81LCUCLLCLLCL—计数值管制图不良率管制图P--Chart不良数管制图nP--Chart缺点数管制图C—Chart单位缺点数管制图U--Chart五、管制图分析注意几点：v确定产品型号、工序名称、品质特性。v确定子組大小（4-5）、收集100个以上资料和频率。V计算各組的平均值X(取至测定值最小单位下一位元数)v计算各組之极差R(最大值-最小值=R)。v计算总平均v计算极差的平均Rv计算控制界限vX控制图:中心线(CL)=Xv控制上限(UCL)=v控制下限(LCL)=vR控制图:中心线(CL)=v控制上限(UCL)=v控制下限(LCL)=RAX2RAX2RRD3RD4管制图(休哈特)判读两种错误TypeΙerror(α)虚发警报的错误，也称为第Ⅰ类错误。在生产过程正常的情况下，纯粹出于偶然原因点子出界。发现这类错误通常记为α（阿尔法）。第Ⅰ类错误造成的风险也通常被称为“生产方风险”(falsealarm)αβTwotpyeoferrors•TypeΠerror(β)–漏发警报的错误，也称为第Ⅱ类错误。在生产过程中存在异常因素，质量特性值存在异常，但点子处于控制界限之内，如果抽到这样的产品，则将犯判断生产正常或漏发警报的错误。这类错误通常记为β（贝塔）。第Ⅱ错误也通常被称为“使用方风险”。(alarmmissing)Β引起未能及时纠正失控过程α浪费时间寻找根本不存的异常判稳准则(3σ=0.9973)1)连续25个点,界外点数d=0(α=0.0654)2)连续35个点,界外点数d≤1(α=0.0041)3)连续100个点,界外点数d≤2(α=0.0026)2、3即显著性水平(Leverofsignificance)管制图的判定准则判异准则1)点出界就判异2)界内点排列不随机判异a.一点在A区以外b.9点在C区或其外c.6点递减或递增d.14点上下交替e.3点有2点在A区f.5点有4点在B区g.15点在C区中心线上下h.8点在中心线两侧,但无一在C区管制图范例六、柏拉图分析1.基本概念：柏拉图又叫做排列图，是指将某一期间所收集的数据，按某一角度作适当分类，并按各类出现的大小顺序排列的图。柏拉图主要用于：确定主导因素。柏拉图是20/80原则应用的图形。该原理是由意大利经济学家VilfredoPareto提出的。1897年Pareto提出，80%的财富集中在20%的人手中。同理，任何过程中的大部分缺陷通常是由相对少数的问题引起的。排列图分析能帮助人们确定这些相对少数但重要的问题，以使人们把精力集中于这些问题的改进上。以下是一些跟柏拉图理论相关的理论：●80%的问题由20%的原因引起；●80%的产品索赔发现在20%生产线上；●80%的销售额由20%的产品带来；●80%的品质成本由20%的品质问题造成；●80%的品质成本由20%的人员引起。柏拉图范例累计%ABCDEF50%30%80%障碍原因数100%CDAEBF50%30%80%累计%100%改善后六、柏拉图分析2、为何要使用柏拉图？●是把握重要原因或问题重点的有效工具，具有事半功倍效果。●了解各项目对问题的影响度占多少。●可明确重点改善项目是什么，大小顺序的内容是什么，占大多数的项目又是什么。●作为制定改善目标的参考。●可发掘现场之重要问题点。六、柏拉图分析3、柏拉图的制作步骤步骤1根据已收集的数据（如：已收集数据的查检表）决定分类的角度，如决定分类角度为不良项目；步骤2整理数据，制作层别汇总表（如例）：步骤3绘制图表。打开excel图表，选取自定义类型－两轴折线图，其中横轴代表不良项目，左边纵轴代表产品“不良率”或“不良数”，右边纵轴代表产品良项目的“累