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2019/8/221企业生存的目的企业生存的目的：利润来自于？企业的核心竞争力：质量、成本、交付、服务2019/8/222只有带着问题，才能找到答案什么是质量什么是产品提高产品质量有什么方法质量是第一吗质量与成本的矛盾质量与生产的矛盾2019/8/223质量成本的误区损失成本鉴定和预防成本2019/8/224什么是质量管理质量：满足规定的要求质量管理：零缺陷零缺陷：产品的一致性请说明已采用的质量管理方法。为保证一致性，我们需要对人，机，料，法，环，测量等要素进行控制。2019/8/225质量是制造出来的产品是制造出来的，质量也是。控制质量不良的发生原因是第一要务。质量部门只有一个职责，实现零缺陷。质量管理是设定发现问题的系统，进而制定彻底根除问题的系统。质量管理人员必须全面掌握制造过程。质量管理人员必须掌握改善的技巧。2019/8/226质量是制造出来的离线检验是一种浪费抽样检验等于不检，必须实施100%检验不良的五大原因：品质意识动作不良工艺不良物流不良测量不良2019/8/227品质不良的根本原因不良品是必然存在的多劳多得绩效考核引导工作结果对不合格的惩罚导致隐藏不合格品。专职检验判断工厂品质水平的高低—只需看看专职检验员的数量。2019/8/228品质管理的方法预防篇5S管理作业标准化物流管理工程条件管理变更点控制控制图的使用保证测量的一致性最佳的进货质量控制2019/8/229工厂内不良现象①作业流程不畅，搬运距离长且通道被阻——耗费工时。②物品堆放杂乱，良品、不良品混杂，成品、半成品未很好的区分——品质难以保障。③工装夹具随地放置——效率损失，成本增加。④机器设备保养不良，故障多——精度降低，生产效率下降。⑤私人物品随意乱放，员工频繁走动——无次序无效率。⑥地面脏污，设施陈旧，灯光昏暗——不安全，易感疲倦。⑦物品没有标识区分，误送误用——品质不佳，退货增多。⑧管理气氛紧张，员工无所适从——士气不振。2019/8/2210企业中管理者的想法：①什么地方有什么东西，靠感觉就可以。②出现不良没关系，努力生产就可以。③流这么多汗来搬运，效果当然好。④机器设备故障，供货不足，无法按期交货，这是没办法的事情。⑤工作中受点伤没关系，搽点红药水就可以了。⑥工厂脏乱点没关系，产品好销就行了。2019/8/2211产生浪费的根源多乱脏2019/8/22125S管理的核心多—整理乱—整顿脏—清扫制度化---清洁习惯化---素养2019/8/2213提高现场管理水平—5S整理、整顿、清扫、清洁、素养红牌作战三定管理脏污源的杜绝法与收集法2019/8/22145S管理当你不知道需要做什么的时候，不妨先做5S管理日本企业成功的两大法宝之一5S之实用与美观横向与纵向的评比2019/8/2215作业标准化许多不良的原因是操作者的素质造成的？我们不是雷锋，操作者也不是质量的形成应该依赖于管理，而不是人为因素让操作者象自动加工的设备一样工作。设备的离人化和操作简单化的改善2019/8/2216作业标准化以人的动作为核心由监督者建立作业标准精确到每一个动作注意作业安全推进站立式作业，防止懈怠注意减少操作者劳动强度。检验、设备调整，刀具研磨的标准化2019/8/2217物流管理品质管理要求实现可追溯性追溯性能够：及时发现问题隔绝不良品找到问题发生的根本原因现行生产方式下实现实现可追溯性的难点在制品量大批次量大，且数量不稳定工序交替时混批生产周期长2019/8/2218物流管理为什么出现大批量的物流方式生产批量大程序复杂按售出的情况进行生产的概念薄弱物流水准低大批量=长的生产周期2019/8/22192019/8/22202019/8/2221河流与水库在连续流生产过程中，一定设法使物流、信息流、价值流让其不断流动，切切不可停止，停止的东西不能创造附加价值。物流物留2019/8/2222生产平准化是物流优化的基础数量的均衡化最大值最小值波动大波动小数量AＢCAＢＣAＢＣCＢA种类的均衡化物流管理2019/8/2223物流管理批次管理实现可追溯性汽车召回制度实施的基础无论在什么地方，必须实现先入先出库房的先入先出工位的先入先出最佳方法，一个流的生产和搬运。2019/8/2224控制图的种类与适用场合类别名称控制图符号特点适用场合计量均值-极差控制图x-R最常用，判断工序是否正常的效果好，计算R值的工作量小。适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。值控均值-标准差控制图x-s常用，判断工序是否正常的效果最好，但计算s值的工作量大。适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。中位数-极差控制图x-R计算简便，但效果较差。适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。制图单值-移动极差控制图X-MR简便省事，能及时判别工序是否处于稳定状态。缺点是不易发现工序分布中心的变化。因各种原因（时间或费用）每次只能得到一个数据或尽快发现并消除异常因素。计数不合格品数控制图p较常用，计算简洁，作业人员易于掌握。样本含量较大。样本含量相等。值控不合格品率控制图np样本取样量大，且计算量大，控制曲线凹凸不平。样本含量可以不等。缺陷数控制图c较常用，计算简洁，作业人员易于掌握。要求样本量大。样本含量相等。制图单位缺陷数控制图u计算量大，控制曲线凹凸不平。样本含量可以不等。＾控制图的使用2019/8/2225控制图的使用--统计过程控制实施流程测量系统评价构筑SPC系统关键质量特性确认初始过程能力研究控制图的实际应用和质量改进活动质量控制点选定SPC方案设定2019/8/2226被监控的特性UCL=控制上限中心线LCL=控制下限画的数据工程的控制线是基于来自工程本身的数据而计算出来的他们基于+/-3s(预期99.73%的工程散布落在控制线之间)管理图上没有产品规格限3)按时间绘制控制图按时间画数据2019/8/2227初始的控制限计算遵循100个数据点的规则少了不准确多了不必要控制限重新计算控制限是从工程输出本身推导出来的，只在适当的时候才重算一般情况下,再计算的条件：样本图最近才开始，而且存在一个对抽样，测量，画图等学习转折期工程有一个已知的变化，而且其影响已经由“老的”控制限所证实2019/8/2228302010Subgroup077726762SampleMean6X=69.803.0SL=76.12-3.0SL=63.4820100SampleRangeR=10.963.0SL=23.17-3.0SL=0.00E+00Xbar/RChartforOutput管理图告诉了我们什么？2019/8/2229合理子群化是一种组织数据的方法，目的是让管理图回答正确的问题子群选择的方式：子群内的样本是同质的（群内散布最小化）最小化的群内散布让我们容易领会群间散布及特殊要因事件不要在子群中包括你希望采取措施的、影响工程平均值的因素“如果数据没有以合理的方式子群化，那么管理图将不过是墙纸罢了”DonaldWheeler2019/8/2230控制图基本的判定准则连续点在7点呈上升或下降趋势时，这也是异常！可能与设备老化、润滑不足、人员疲劳有关。连续点在7点在中心线的一侧时，这是异常！•点子不能超出控制界限2019/8/2231管理图解读•多少%的数据点应该落到UCL和LCL之间?•如果一个点落在了UCL或LCL之外，这意味着我们在给顾客制造一个不良品吗？UCLLCL2019/8/2232#1)把规格限放在管理图上#2)把UCL和LCL当做规格限对待如果你做了其中一个，管理图将变成仅供检查的工具-它不再是管理图了UCL/LCL不直接和顾客不良相联系两大管理图错误2019/8/2233我们将使用的规则:规则#1:1点脱离UCL或LCL(3-sigma限)规则#2:3个连续点中2点脱离2-sigma限规则#3:5个连续点中4点脱离1-sigma限规则#4:8个连续点在中心线的一侧，连续7点连续上升或下降。图案规则:一个图案自我重复为了帮助鉴别出现在我们工程中的特殊要因事件，制定了一套标准规则,当违反了一个规则时，我们用“脱离控制”来描述.这意味着某些“非正常”情况发生了，去把它查出来!!管理图规则2019/8/22341、对管理图的管理上下限，在必要时进行合理的再计算。2、严格遵守管理周期，及时、准确的进行描点画图。3、当发生超出控制限的点（即异常点）时，及时对工程实施改善对策，并将相应的对策标在管理图上。管理图的维持管理2019/8/2235工程条件管理变差变差产生的原因输入的变差将导致输出的变差条件管理的方法首件确认什么过程参数的连续监控—单值和移动极差图关于条件设定的作业指导书监控仪表的校准与检定刀具定位及调整的思路再确认2019/8/2236保证测量的一致性客户退货是否证明成品检验不负责任工人是否一直不认真检验，以至于专职检验人员总是大量发现自检合格后的不良品。除了品质意识外，测量系统的不一致性是重要原因测量系统：被测特性、量具、测量人、测量环境、测量方法。2019/8/2237测量系统变动的理解部件的变差测量者变动（再现性）正确性反复性稳定性线性测量仪器变动测量变差观察数据变差Manpowerethodaterialachine&Environmenteasurement≤10%Accept可能10%to29%有条件Accept29%-不能适用(改善措施)◇GageR&R判断基准:2019/8/2238正确性（偏倚）(Accuracy)可靠性(Stability)测量者变动（再现性）测量仪器变动测量变差正确性反复性稳定性线性■表示偏离的大小程度.样本真值正确度利用最正确的仪器测量的值设定为真值.Time1Time2安全性■对标准品(Master品)的同一特性,利用同一仪器,隔一段时间进行测量时发生的测量值变动。线形性(Linearity)■规定工作范围的上/下限区间内,至少各确认一次精度时发生的差异.USLLSL测量值测量值(无偏差)真值精度偏差小真值精度偏差大2019/8/2239反复性(Repeatability)反复性(Repeatability):指能得到有一贯性的结果反复测量时的变动真值再现性(Reproduceability)测量者B测量者A测量者C再现性测量者变动（再现性）测量仪器变动测量变差正确性反复性稳定性线性■同一测量者利用同一仪器短时间内,对同一对象,同一特性,进行反复测量时发生的测量值变动.■对同一部品,同一特性,利用同一仪器,数名测量者,进行测量时发生的测量值变动.2019/8/2240GageR&R研究——计量型测量者A测量者B零件12345123451次试验2172202172142162172162162162201次试验2162162162122192192162152122201次试验216218217212220220220216212220—X216.3218.0216.3212.7218.3218.3217.3215.7213.3220.0=X216.3216.9极差1.04.01.02.04.04.04.01.04.00234511.411.912.242.4821.281.812.152.4031.231.772.122.3841.211.752.112.3751.191.742.102.3661.181.732.092.3571.171.732.092.3581.171.722.082.3591.161.722.082.34101.161.722.082.34111.161.712.082.34121.151.712.072.34131.151.712.072.34141.151.712.072.34151.151.712.072.34平均极差分布的d2值测量次数／测量人数极差数2~3名测量者，对5个样品，反复测