常用质量管理工具介绍

工程人员工作手册一、常用质量管理工具质量管理的发展从质量检验阶段历经统计质量管理阶段，而后从20世纪50年代开始进入全面质量管理阶段，在这当中，产生了TQC、TQM、QCC、ISO9001、6sigma等各种质量管理理论及方法，这些质量管理方式对质量统计工具均有广泛的运用，那么常用的质量工具到底有哪些，它们的作用又是如何呢？下面将作简要的介绍。1.1数据的种类定量数据计量数据：是连续性的数据，如长度（mm）、时间(second)、重量(Kg)等测量所得数据,也称计量值。计数数据：是间断性数据，以缺点数,不良品数来作为计算标准的数值称为计数值，如合格/不合格。定性数据以人的感觉判断出来的数据。例如，水果的甜度或衣服的美感。1.2整理数据应注意的事项要对问题采取对策之前，一定要有数据作为依据。要清楚数据使用的目的。数据的整理，改善前与改善后所具备条件要一致，才有可比性。数据收集完成之后，一定要马上统计、使用。1.3常用质量管理工具列表：新QC七大工具新QC七大工具其它方法分层法调查表排列图因果图直方图控制图散布图系统图关联图亲和图矩阵图矢线图PDPC法矩阵数据分析法简易图正交试验设计法优选法水平对比法头脑风暴法流程图1.4QC旧七大工具1.4.1柏拉图――又称为28原理图、排列图。此图表的运用在于找出影响问题发生的几个较大的因素，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。注：这里的80%不是一个绝对的概念，只指占多数，一般情况下，只要有70%以上比例，即可直接列为要解决的对象。运用：根据收集的数据，以不良原因或不良现象等加以项目别分类，及所占的比例，再依照大小顺序排列，再加上累积值的图形在质量管理过程中，需要有目的地收集有关质量数据，并对数据进行归纳、整理、加工、分析，从中获得有关产品质量或生产状态的信息，从而发现产品存在的质量问题以及产生问题的原因，以便对产品的设计、工艺进行改进，以保证和提高产品质量。数据在质量管理中的作用一切用数据说话，数据是质量管理活动的基础。用EXCEL制作步骤：将收集的数据分类并按数量大小排序，如下点击EXCEL菜单栏插入→图表→自定义类型→两轴线-柱图→下一步，之后按提示操作，以下为完成后的柏拉图，从中看出连焊、漏贴、偏移占了73%，这三项是首要解决的问题在QCC活动中，常用柏拉图呈现现状（如上图），以找到首先要解决的问题，在效果验证中，还可以运用柏拉图做改善前后比对，对突出改善效果，如下图，从中一目了然地看出A、B两项问题在经过改善之后不再是主要问题。1.3.2因果图――又称鱼骨图、特性要因图。作用是将造成某个问题的众多原因，分别整理出来，表达结果与原因之间的关系。以抓住产生结果的直接原因，从而采取有效的措施解决问题。运用：对问题的产生由相关人员用脑力风暴法从(5M2E)人、机、料、法、环、测进行分析。不良类别不良数单项比率累计连焊1027.0%27.0%漏贴924.3%51.4%偏移821.6%73.0%贴反513.5%86.5%立碑38.1%94.6%多件12.7%97.3%错位12.7%100.0%合计37贴片PQC抽检不合格分布1098531127.0%51.4%73.0%86.5%94.6%97.3%100.0%1357911连焊漏贴偏移贴反立碑多件错位不合格现象不合格板数0%25%50%75%100%累计不合格占有率CDAEBF50%30%80%累计%100%改进后累计%ABCDEF50%30%80%百件缺点数100%CDAEBF50%30%80%累计%100%改进后累计%ABCDEF50%30%80%百件缺点数100%改进后累计%ABCDEF50%30%80%百件缺点数100%改进后累计%ABCDEF50%30%80%百件缺点数100%累计%ABCDEF50%30%80%百件缺点数100%1）先讨论决定大要因，并以大骨连接骨干。大要因数量应根据实际情况合理分类，一般按“人机料法环测”分类，但不应该过多，将大要因写于大骨上2）再分层次讨论决定中要因及小要因，分别将中要因、小要因写在中骨及小骨上。3）对所有要因进行分析讨论，得出重要原因（或者说真因），并以突出的方式标识出来。（如用红笔圈出最重要的要因:原则上是最小要因）1.3.3直方图――就是将所收集的数据经过计算，以数据的最大值和最小值之间的全距分为几个相等的区间作为X轴，以次数为Y轴,并将各区间內的测定值所出現次数累计画成的柱形,以各组的次数决定柱子的高低从而识别过程的分布状况。运用：根据收集的数据，找出最大值和最小值计算出全距，决定组数计算出组距，制作出次数分布表，再画出图形，并标出平均值、规格上限和下限。从图中测知制程能力及数据分布范围，了解所分析的制程和规格、平均值之间的差异。到超市检查某一包装食品重量，要求偏差在+50g，-0g,抽100包，每包重量偏差如下，制作步骤：组数选择10，组距=极差/组数，约等于5，接着制作出生成图形的次数分布表，如下组数12345678910界限5.5-10.510.5-15.515.5-20.520.5-25.525.5-30.530.5-35.535.5-40.540.5-45.545.5-50.550.5-55.5频数13614192814103314182824273343262932122222830223429244861429423530243634381624321822362825392837183682126382020124730282628304012312824203224342842203427222118222114294610341919283020122838322840242024242030352832（2）接着点击EXCEL菜单栏插入→图表→标准类型→柱形图→下一步，之后按提示操作，以下为完成后的直方图。1.3.4查检表――将原始测量和收集到的数据定期或定时检查。一般用于记录，调查，或设备、工具及计量仪器维护三个方面。错误!1.3.5层别法――就是按照不同类别，掌握特定的统计数据，找出其间是否有差异并改善的统计分析方法。一般我们可以按照以下几种来分类部门别、单位别。可按所属等分层。人员别。可按年龄、工级和性别等分层。机器别。可按不同的工艺设备类型、新旧程度、不同的生产线和工装置具等分层。方法别。可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法、生产速度等分层。测量别。可按测量设备、测量方法、测量人员、取样方法和环境条件等分层。材料别。可按产地、批号、制造商、规范成分等分层。时间别。可按不同的班次、日期等分层。环境别。可按清洁度、湿度、温度和空间大小等分层。制品别。可按成品、半成品、在制品等分层。举例：从2005年10月1日－12月31日装配5条线的不合格品记录中按不合格项目及线别进行层别，得到如下数据：线体缺陷数量百分比1线590.6%2线2562.6%3线4074.1%4线1982.0%5线560.6%合计9769.7%51015202505.510.515.520.525.530.535.540.545.550.5TLTU频数重量N=100X=26.6S=9.14CPk=0.8530姓名日期123456…赵晓军√√林亚√√张可人√√陈文芳√√珍玲×√王小娜×√…2006年6月组装D线静电手环测试检查表项目收集人XXX日期地点记录人XXX班次日期废品数不良分类欠铸2242583563533322231746冷隔2402562832722452411537小砂眼151165178168144107913粘砂758090948272493其他141827231632130合计70477793491081967548191月2月合计2000.09.18全部2000年1月-6月3月4月5月6月铸造质量不良质检科鑄造不良情況檢查表项目收集人XXX日期地点记录人XXX班次日期废品数不良分类欠铸2242583563533322231746冷隔2402562832722452411537小砂眼151165178168144107913粘砂758090948272493其他141827231632130合计70477793491081967548191月2月合计2000.09.18全部2000年1月-6月3月4月5月6月铸造质量不良质检科鑄造不良情況檢查表按不合格项目层别生产总数10028按生产线层别5条线生产总数10028统计项目缺陷数量百分比按键不良4724.7%装配不良2282.3%插座不良950.9%白平衡偏色1481.5%开关机异常330.3%合计9761.3.6控制图――是用于分析和控制过程质量的一种方法。图內有中心线(UCL)、上控制界限(UCL)和下控制界限(LCL)三条线。而实际控制的线条往往在设置的三条线内波动。如下图：控制图的种类很多计数型控制图：P控制图、C控制图等计量型控制图：XBAR-R控制图、X-R控制图等日常我们主要用的是XBAR-R控制图。1.3.7散布图――又叫相关图，是用来考察和判断两个特性或变量之间关系的图形。散布图中两个变量之间的关联判定状态有：正相关，弱正相关，负相关，弱负相关，无相关。用EXCEL制作步骤：1、将收集的数据分类层别并制作成统计表格式如下：温度586060606162636363646465666768686869次数413532016043322560温度696970707171717272737374747576767676次数1314012155535320162、点击EXCEL菜单栏插入→图表→标准类型→XY散点图→下一步，之后按提示操作，以下为完成后的散布图，从图中点的分布情况根据散布图的关联判定状态，故障次数与相对温度是不相关的。故障次数与相对温度的关联分析01234567556065707580故障次数XXXYYY000XXXYYY000正相关XXXYYY000XXXYYY000弱相关YYY000XXXYYY000XXX负相关无相关YYY000XXXYYY000XXX1.3.8折线图――被用来显示一段时间内的趋势。可以通过折线图，对将来作出预测。用EXCEL表制作步骤：首先在Excel工作表中将收集到的数据、资料生成制作折线图前的表格。接着选择生成图表数据区域，点击EXCEL表菜单栏中插入→图表→标准类型→折线图→下一步，之后按提示操作，以下为完成后的折线图。从中我们可以看出10月至1月抽检实际PPM的趋势推移与目标的对比情况。10至1月QA抽检PPM推移图（包装部分）1.3.9.柱形图――用EXCEL表制作步骤：首先在Excel工作表中将收集到的数据、资料生成制作折线图前的表格。接着选择生成图表数据区域，点击EXCEL表菜单栏中插入→图表→标准类型→柱形图→下一步，之后按提示操作。按键沾锡不良项目分布1.3.10.饼分图――用来表示一组数据中各项目类别所占的不同比率。用EXCEL表制作步骤：在Excel工作表中将收集到的数据、资料生成制作饼分图前的表格。项目漏检可靠性问题其它在分析无检验项目现有方法无法检出比值41%21%15%13%5%5%接着选择生成图表数据区域，点击菜单栏中插入→图表→标准类型→饼分图→下一步，之后按提示操作，以下为完成后的饼分图。月份10月11月12月1月月PPM413463420499月目标400400400400010020030040050060010月11月12月1月各月PPM月目标月份PPM露镍内圈沾锡7PPM大面积沾锡9PPM522PPM183PPM0100200300400500600700800900100054PPM24PPM局部块状沾锡外圈沾漆接地焊盘沾锡沾锡类型局部块状沾锡外圈沾锡接地焊盘沾锡大面积沾锡露镍内圈沾锡数量28098291354PPM522183542497投入总数536250-100100300500局部块状沾锡外圈沾锡接地焊盘沾锡大面积沾锡露镍内圈沾锡1.3.11.雷达图――用于问题或项目在