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0.目录1.品质控制概论2.全数检验与抽样检验3.不合格品产生的原因4.不合格品控制的关键5.不合格品的判断6.品质统计的手法7.品质统计手法应用益处8.品质统计手法应用详述9.5W1H法10.PDCA管理循环11.八项质量管理原则12.ISO9000基本知识13.6Sigma简介8.1层别法8.5直方图8.2柏拉图8.6工程图8.3因果图8.7管理图8.4相关图8.8推移图1.1品质控制的意义近年来，随着全球市场一体化的趋势愈来愈明显，企业之间不断上演兼并、重组乃至强强联合的市场行为。产品的市场竞争，不再是简单的价格竞争，而是扩展到企业的研发生产、市场推广及售后服务等全过程的竞争。于是许多企业都在其产品的市场推广活动中，突出强调“以质量求生存，以信誉求发展”的企业质量方针。力求拓展市场空间，获取更大市场份额。达到企业“永续进步”的目标。只有建立运转良好的品质控制体系，用文件化的形式加以规定并严格执行，才有可能保证企业生产出优良产品并达到“持续进步”的最高经营目标。1.2品质控制的演变产品质量的控制发展到今天，主要经历了如下阶段：第一阶段：操作者控制在18世纪以前，由于产品生产的组织形式主要是手工作坊，产品从投入到产出所有工序的制作，都是由一个人来完成，因此产品质量的优劣也就由一个人负责控制。第二阶段：班组长控制阶段在19世纪，特别是工业化革命以后，生产方式逐渐变成由多数人集中在一起，以一个组或班为生产单位，主要由班组长负责整个班组的产品品质控制。第三阶段：检查员控制阶段一战后，由于工厂管理工作的日益复杂，班组长的精力基本放在了组织生产、提高效率上，已很难兼管品质，因此设置专职品质检验员，来协助班组长工作，专门负责产品质量控制。1.品质控制概论第四阶段：统计控制阶段利用统计手段进行品质控制，是美国管理学家W.A.SHEWART在1924年提出的，通过统计数据绘制控制图来抽述抽样结果，并判定批量产品的质量状况。采用统计方法控制产品质量，是品质控制技术的重大突破，开创了品质控制的全新局面。第五阶段：全面质量管理(TQC)全面质量管理同样源于美国，是由美国著名质量管理专家菲根堡姆创建的。它将工厂内部品质控制延伸到从产品构想、市场调研、产品设计、制造一直到售后服务的全过程的品质控制。第六阶段：全员品管(CWQC)CWQC最先起源于日本，与TQC相比，它要求公司所有部门的每一位员工，通力合作完成公司的经营目标，包括产品设计、生产及售后服务全过程的品质控制，提倡全员品管全员参与的企业质量文件。企业在生产过程中，为了确保其生产的产品品质满足客户的要求，必须采取一定的方法对生产所用的物料或所生产的产品品质进行检验，以判定其品质特性。而检验的方法不外乎两种，即：全数检验与抽样检验2.全数检验与抽样检验2.1全数检验全数检验是将送检批的产品或物料全部加以检验而不遗漏的检验方法，全数检验适用于以下情形：①送检批数量较少，检验简单且费用较低②产品必须是良品③产品中如有少量的不良品，即可导致该产品产生致命性的影响。2.2抽样检验抽样检验的方法是伴随着军事工业的发展而产生的。在二战时，由于战争的需要，英、美等国将大量的民用工业转化为军事工业，此时，对产品逐一进行全数检验是不可能的.因此，在送验批的产品中，随机抽取一定数量的样本进行试验和测定，并利用统计学的方法将其检测结果与要求的品质检验标准进行比较，从而判定该批产品是否合格的方法称之为抽样检验。抽样检验方法适用于以下情形：①对产品的性能检验需要进行破坏性试验②产品的批量太大，无法进行全数检验③在送检产品中允许有一定程度的不良品存在④送检产品需要较长的检验时间和较高的检验费用2.2.1术语说明①抽样：在送验批中抽取一定数量样本的过程②批：同样产品集中在一起作为抽验对象③批量：批中所含单位数量，其大小用N表示④样本数：从批中抽取的部分单位数量，其大小用n表示⑤不合格判定个数:样本中允许的最大不良品数，如该批产品被检出的不良品数超过此数量，判定该批拒收⑥合格判定个数：样本中的最小不良品数,如该批产品被检出的不良品数小于此数量，判定该批允收⑦允收水准（AQLAcceptableQualityLevel)允收水准是供方在其现有的设备、物料、管理水平及人员素质等因素的影响下，认为某种程度的不良品率可为客方接受，且客方也认为可以接受的不良品率的品质标准。当供方的不良品率低于此标准时，可判定该批产品合格且为客方接受，反之，则判定为不合格且拒收，AQL值的大小由不同的抽样计划决定。2.2.2单次抽样检验单次抽样检验是从送验批中只抽取一次样本，根据其检测结果判定该批产品是否合格的一种抽样检验方法。例:某公司在其进料验收过程中,采用单次抽样检验,规定在抽取样本数n=80时，其合格判定个数Ac=5，不合格判定个数Re=6，则对该批物料的抽样检验步骤为：在送验批中抽取样本80个加以检验样本中的不良品数量5个或5个以下时判定该批允收6个或6个以上时判定该批拒收2.2.2双次抽样检验双次抽样检验是在送验批中抽取第一次样本时，检验的结果可能判定该批为合格、不合格、保留等三种情况,当该批判定为保留时，为了继续判定该批合格与否，应追加第二次抽样，根据第一、二次样本检查结果,判定该批合格与不合格的抽样检验方法。例:某公司在其进料接收检验中,第一次抽取样本数n=80合格判定个数Ac=3,不合格判定个数RE=7,第一次抽样时检出的不良品数为5个，为判定该批产品是否合格，追加第二次抽样检验,样本n=80,累计样本数n=160,合格判定个数Ac=8，不合格判定个数Re=9，则该批产品的双次抽样检验步骤为：第一次从批中抽取样本80个加以检验第一次抽样检查的不良品数量3个或3个以下时判定该批允收7个或7个以上时判定该批拒收4—6个第二次抽样80个进行检验第一、二次抽样发现的不良品总数8个或8个以下9个或9个以上3.1不合格品产生的原因——变异如果工作条件(人员、机器、材料、方法、环境等)保持恒定,结果(品质)将会是100%的好或坏,不会有任何变化。但是，工作条件永远不会完全相同，因此结果(品质)相应地会发生变化。任何一个与结果（品质）有关的工作条件变动，结果也就会随之变动。有些变动导致的结果变动在规格范围内，而有些变动导致的结果变动在规格范围以外：产生了不合格品3.2导致品质变异的常见5因素（4M1E）①人（MAN）a、人员熟练度b、工作情绪c、是否依标准作业②设备（机器、工夹具）（Machinery)a、机器安装与设计不当b、机器设备长时间无校验c、机器、设备的维修、保养不当d、设备加工能力不足e、刀具、模具、工具品质不良f、机器精度不够结果（品质）人员机器材料方法环境3.不合格品产生的原因③材料（Material)a、使用未经检验合格的材料b、材料或配件的误用c、材料或配件的品质变异④工作方法（Method)a作业流程变更b有无依从作业标准书作业c作业规程、方法、应对措施不完善⑤环境（Environment)a温湿度b照明C粉尘即然不合格品是因为变异所发生，所以我们控制不合格品发生的关键就是尽量减少异常变异的发生。这就要求我们：①对各工位人员进行相应的有效培训，并增强品质意识②对机器、设备、工夹具进行定期保养和校正③选择品质稳定的供应商提供物料,并执行相应的验证④各工位要有作业指导书，并严格依作业书进行作业⑤留意周边环境变化,搞好现场5S⑥推行先进的品质管理体系，如ISO9001等。对不合格品的判断，涉及产品的符合性与适用性两种不同等级的判断：1.符合性判断：检验员按检验标准检验产品，判断产品是否符合要求，正确作出合格与否的界定2.适用性判断：对不合格品是否适用,则不能要求检验员来承担判别的责任和权限,它是一项技术性较强的判别,应由相关部门课长级人员,根据不合格程度及对产成品品质的最终影响程度，确定分级处理。4.不合格品控制的关键5.不合格品的判断6.品质统计的手法品质统计手法是工厂品质管理过程中经常运用的重要手法。主要是通过对各种相关资料的收集、分析和利用，以用来证实产品生产过程能力及产品对规定要求的符合性。主要应用于产品的设计、生产过程的控制、防止不合格品产生、品质问题的分析、查找原因、确定产品和过程的限定值，预测、验证并测量和评定产品质量特性。为了达到上述目的，就必须选择适宜的统计方法。6.1图示法(直方图/流程图/散布图/柏拉图/因果图等）主要用于进行问题的诊断，并据此选择适宜的方法进行统计诊断。6.2统计控制图(X-R、P、C控制图等）主要用于临控产品的生产和测量过程6.3实验设计主要用于确定哪些变量对过程和产品性能有显著影响6.4建立量化模型进行回归分析主要用于生产过程动作的条件或产品设计发生变化时,对产品或过程的特性进行分析6.5进行变量分析对各变量构成进行评估，以各变量占总体变量的比例,作为最佳的质量改进机会的依据。为控制图、产品特性的确定和产品的放行设计抽样方案6.6抽样计划7.品质统计手法应用的益处层别法是指对某一个项目，按统计数据分类进行区别的方法,层别法是统计方法中最基础的工具,通常与其它方法如柏拉图、因果图等结合使用。运用层别法时一定要先了解如何分层，即按什么条件分层。划分层别的原则：①人员:按不同班组别分层②原物料:按不同供应商分层③产品:按不同产品别分层④机器:按不同机器别分层⑤批别:按不同时期生产的产品分层例：某公司QA部在对2002年7月1日至6日生产的成品进行检查过程中，对其不良现象统计如下：8.品质统计手法应用详述工厂质量管理如果能充分运用各种统计手法，将在各方面受益，并表现在：①发现品质管制过程中的薄弱环节，对品质改善采取针对性的措施；②查找形成品质不良的因素，使品质追溯有据可依；③验证品质控制方法有效性；序号不良项日期1号2号3号4号5号6号合计1崩534632232伤687547373点01021044污132212115合计1215131591175在工厂实际作业过程中，造成品质不良的原因很多，但有一些因素所占的比率较低而有一些因素所占的比率很高。柏拉图就是将这些因素加以量化，对占80%以上的项目加以原因调查、分析，关采取适当纠正措施进行改善，以获得品质效率的提升。使用柏拉图进行品质分析,必须要确定不良项目别,按项目分类进行数据的统计与汇总,再按所得数据绘制出曲线与柱状图。应用柏拉图进行品质分析的步骤：①决定品质分析的期间，以确定进行数据的选取②将品质统计数据按项目别进行分类登记③各项目数据，按大小顺序依次自左向右排列在横坐标轴上,(即大数靠近纵坐标)④以纵坐标表示项目的数量或折合金额数⑤在横坐标上绘制每个项目的柱状图形⑥逐项累计项目数量，并按纵坐标参数，将所得之累计数标在柏拉图上⑦连接累计曲线例；某公司2002年7月份第一周产品品质情况统计如下序号不合格项不合格数量占不良比率累计比率1伤3749.3%49.3%2崩2330.7%80.0%3污1114.7%94.7%4点45.3%100.0%合计75100.0%372311449.3%80.0%94.7%100.0%010203040伤崩污点0%50%100%解读柏拉图：由上图可知，造成品质不合格的主要因素是伤和崩。此两项累计达80%，应着重调查造成此两项不合格的原因，并在综合分析的基础上，制定出有针对性的纠正措施在品质统计中,运用柏拉图找到主要的问题后需要进一步用因果图来分析问题产生的原因“一项结果的产生，必定有其原因，应充分利用图解法找出其原因来”这是由日本品管专家石川馨提出来的，因此，因果图又称为“石川图”，因其形状象鱼刺，也称之为“鱼刺图”.鱼刺图的构成是先列出发生品质变异的项目，然后对造成变异的4M1E(人/机/物料/方法/环境）进行分析，将造成品质变异的原因一一列明。其基本形状如下：环境设备物料作业方法人员质量问题第一层原因第二层原因第三层原因Page12of38外观检验时判断错误因果图的应用步骤①确定产生品质变异问题，将其标明在图中主干的前端②召集相关人员研讨，将可能的原因全部显示出来，先将第一层原因找出，展开形成第二层