讲义-QC七大手法QYGK

QC七大手法黄绍琛[e-mail]深圳市南晟德管理顾问有限公司课堂要求1.手机等设置为静音状态2.主动回答提问培训目的1.能理解QC七大手法的一般原理和作用2.能运用QC七大手法去解决实际问题培训内容一、检查表二、柏拉图三、因果图四、散布图五、层别法六、直方图七、控制图前言1.质量管理发展的几个阶段检验控制统计控制全面质量管理TQC系统管理全面优质管理TQM20世纪20年代前20-50年代50-80年代80-90年代21世纪时间发展阶段前言2.QC七大手法的提法起源于日本质量管理界,即在“全面质量管理(TQC)”活动中常用的7种方法3.这些方法应用数理统计的原理,强调用数据说话前言4.QC七大手法的重要性1)为普通员工提供了一套简单、实用的分析和解决问题工具2)有效找出问题的原因3)有效解决存在的品质问题一、检查表又称调查表或统计分析表1.作用用表格的形式来进行数据整理和粗略分析,通常有:①缺陷位置检查表②不合格品分项检查表③频数分布表④其他检查表一、检查表2.制作步骤1)确定调查对象;2)设计调查(统计)表;3)实施调查;4)统计分析;5)确定主要的问题;6)解决所发现的主要问题.一、检查表例1:喷漆缺陷检查表产品名称面板工序喷漆检查目的喷漆缺陷检查部位喷漆面检查人刘德华检查件数100△--色斑•--尘粒×--流漆••••••••××△△△•••••••••结论:进一步分析和解决面板右上角尘粒的问题.一、检查表例2:某厂切削不合格品分项检查表零件名称AK47生产单位塔利班工序切削检查日期2001.9.11检查数量650件检查人黎明不合格原因检查记录小计料短正正正正正正正正40裂缝正正10刃口正5光洁度正正正正正正正正正45其他正5合计105二、排列图1.起源意大利经济学家柏拉图（VifredoPareto）在分析社会财富分布状况时发现，20%的人拥有80%的财富，而80%的人只有20%的财富，即常说的8020原则美国品管大师朱兰（JosephJuran）博士将这一统计图加以延伸，创造了排列图，所以该又称柏拉图2.作用主要用于找出一些事物或现象中关键的少数。二、排列图3.步骤1)收集数据针对所存在的问题收集一定期间的数据,然后将数据按原因(或工序、人员、部位等内容）进行分类，并统计各项目的频数。2）列表统计按项目发生频数，从大到小依次排列，分别计算其占总数的比率和累积比率。二、排列图例3:序号不良项目不良数(件)占总不良的比率(%)累计比率(%)1破损19547.147.12变形9021.768.83刮痕6515.884.64尺寸不良4510.995.55其他194.51006合计414100XX产品不良品排列数计算表破损变形刮痕尺寸不良其他100400300200不良数(件)累计比率(%)1008060402047.1%68.8%84.6%95.5%100%二、排列图分析：不良的原因主要有破损和变形，如解决了这2个问题，则不良品可以减少68.8%.三、因果图1.起源日本品管权威石川馨博士认为“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”,由此提出因果图的概念,该方法又称为特性要因图、鱼刺图、石川图。三、因果图2.作用找出造成问题的主要原因,并制定对策,以解决问题3.实施步骤1)制作因果图①集合与问题相关、有经验的人员，4-10人②准备白板,色笔等三、因果图③在图的右侧写出要分析的问题,并在左侧画一根从左向右的粗箭头.④通常将问题的原因用长箭头分五大类(4M1E)人(Man)机(Machine)料(Material)法(Method)环(Environment)三、因果图⑤从五个大原因(4M1E)中,与会人员各抒已见（即头脑风暴法）,将其逐一细分,直到找出具体的原因为止.⑥通过讨论,从所有具体原因中找出造成问题的主要的原因2)制定对策表明确消除具体原因的措施、责任人员、完成时间等3)实施对策4)验证对策有有效性5)将有效的措施标准化,永久性解决存在的问题三、因果图例：某企业工艺技术部用排列图分析发现“裂逢”是造成切削刀不良的主要原因之一，用因果图法分析切削刀裂逢的成因,并解决问题三、因果图1.切削刀出现裂逢的因果图切削刀为何出现裂逢机(Machine)料(Material)法(Method)环(Environment)技术不熟练人(Man)无技术考核新学员多无培训制度岗位不固定缺员轧量不合适轧量偏大轧辊窜动轴瓦不好预轧速度过快压力不均刀口宽刀体槽线进口不准刀口厚保温不好时间长刀片和钢材配合不好没预选公差不合理现场碰伤产品未规划临时存放区三、因果图导致原因改善对策(措施)责任人完成时间实施效果备注无培训制度1.车间建立相应的岗位培训教材,明确作业要求;2.对岗位员工进行作业技能培训,并检查培训效果.陈圆圆2007.3.81)已制定《切削刀机加工培训教材》2)3月1日对机加工人员进行了培训,并进行了考试设备速度太快1.利用层别法找出轧辊机运行最佳速度;2.验证最佳速度,并推广之吴三桂2007.3.91)轧辊机最佳转速为150±20转/分2)经各机台试用,效果良好2.切削刀裂逢问题改善措施对策表：三、因果图3.切削刀裂逢问题改善措施有效性评价通过检查表、排列图等，统计分析裂逢问题解决情况，以数据说明措施的有效性,如:裂逢变形刮痕尺寸不良其他100400300200不良数(件)累计比率(%)10080604020改善前累计比率(%)变形刮痕裂逢尺寸不良其他50200150100不良数(件)10080604020改善后三、因果图4.标准化措施1)修改《培训程序》,完善岗位技能培训制度;2)建立《轧辊机操作规程》,明确规定转速须限制在150±20转/分。头脑风暴找原因和对策实施对策解决问题四、散布图散布图是用来分析研究两个变量之间是否存在相关关系的一种作图方法,又称散点图、相关图1.作用1)找出两个变量之间的关系2)制定合理的参数或对策四、散布图2.实施步骤1)设计检查(调查统计)表,观测、收集数据2)在座标系描出各点位置3)分析相关性,制定合理参数或对策序号XYXY找出合理参数(X0,Y0)•••••••••••••••四、散布图3.散布图的相关性分析XYXY••••••••••••••••••••••••••••••1)强正相关2)弱正相关四、散布图XYXY••••••••••••••••••••••••••••••3)强负相关4)弱负相关四、散布图XYXY••••••••••••••••••••••••••••••5)非线性相关6)不相关五、层别法1.作用把混杂在一起的不同类型数据按不同目的分类，把性质相同、在同一生产条件下收集的数据归并成同一类，即将数据分类统计，找出数据的统计规律五、层别法2.常用的分层方法有:1)按操作人员分:工人技术级别,工龄,性别,班次;2)按使用设备分:不同型号,不同操作人员等;3)按原材料分:不同材料规格,不同供应商等;五、层别法4)按操作方法分:如不同工艺条件分层;5)按工作环境分:按不同作业环境,不同环境条件分层;6)按工作时间分:不同班次,不同日期分层.例六、直方图1.作用用于整理质量数据,找出统计规律,从而预测工序质量好坏和估算不合格品率.2.制作步骤1)收集计量值数据;2)找出数据中最大值(L)和最小值(S),计算L-S六、直方图3)计算组距,确定组数K,组距h=(L-S)/K4)计算分组界.从最小值S略小的数S1开始,按下列方式分组:S1~S1+h,S1+h~S1+2h,……,S1+Kh~S1+(K+1)h六、直方图5)将数据按大小归入各组,计算各组的频数,制成频数分布表6)绘制直方图,以各组频数为高,组距为底,依次画出柱状图六、直方图4.直方图分析a.呈正态分布，且所有数据均在要求的上下限之内，过程控制正常。TLCLTUTLCLTUb.平均值偏低，部分产品超出控制下限，过程控制异常。六、直方图c.品质变异大，精密度差，过程控制异常d.双峰型，可能有两种不同的控制（作业）方法，过程控制异常。TLCLTU六、直方图e.平均值偏高，部分产品超出控制上限，过程控制异常。f.品质变异太小，可能品质过剩。TLCLTUTLCLTU七、控制图1.作用1)准确了解质量特性的分布规律2)预报过程可能存在的异常3)对过程进行控制4)确保过程处于统计控制状态七、控制图2.质量特性波动的规律从直方图可以了解,质量特性上下波动,其中计量值的质量特性服从正态分布,数学上记为N(μ,σ2)μ七、控制图3.正态分布的参数及特性1)μ----正态分布的均值,是正态分布的中心,x=μ时,图形之高度最高;2)σ----正态分布的标准差,σ越大分布越散,σ越小分布越集中;3)正态分布特性七、控制图4.统计过程控制(StatisticalProcessControl)1)含义当一个过程(生产工序)只有偶然因素产生的波动(变异),而没有异常因素(系统因素)产生的波动时,称该过程处于统计控制状态,或称稳态。2)过程失控的模式七、控制图5.控制图设计的原则如何直观、有效、经济地识别（生产）过程存在的异常1）以控制图的方式直观展示质量特性（如套环长度）的分布情况七、控制图2）3σ原则3）小概率事件原则小概率事件一般不发生,发生则认为过程可能存在异常七、控制图4)控制图结构UCL上控制限LCL下控制限CL中心线七、控制图6控制图计算均值-极差控制图(X-RChart)①符号及定义xij第i个样本的第j个观测值ximax第i个样本的最大观测值xi第i个样本的平均值ximin第i个样本的最小观测值k样本个数,一般不少于25R样本极差平均值Ri第i个样本的极差A2计算X图控制限的系数n每组样本大小D4计算R图控制上限的系数x样本平均值D3计算R图控制下限的系数七、控制图其中:xi=(xi1+xi2+xi3+……+xin)/nRi=(ximax-ximin)x=(x1+x2+x3+……+xk)/kR=(R1+R2+R3+……+Rk)/k七、控制图②X-R控制图用系数表样本大小nA2D3D4d2d321.880-3.2671.1280.85331.023-2.5751.6930.88840.792-2.2822.0590.88050.579-2.1152.3260.86460.483-2.0042.5340.84870.4190.0761.9242.7040.83380.3730.1361.8642.8740.82090.3080.1841.8162.9700.808100.3080.2231.7773.0380.797七、控制图③X图的中心线和控制限计算和意义CL=XUCL=X+A2RLCL=X-A2RUCLLCLCLX图七、控制图④R图的中心线和控制限计算CL=RUCL=D4RLCL=D3RUCLLCLCLR图七、控制图UCLLCLAABCCBxx1)某一点超出3Sigma区2)连续9个点分布于中心线的一边UCLLCLAABCCBxCL7.判别过程存在异常的准则七、控制图4)连续7点持续上升或下降UCLLCLAABCCBxx3)连续14点交替上升下降UCLLCLAABCCBx七、控制图5)连续3点中有2点处于A区或超出xxUCLLCLAABCCBx6)连续5点中有4点处于B区及超出UCLLCLAABCCBxx七、控制图7)数据呈现规律性波动UCLLCLAABCCBx8)连续8点处于中心线两边(均不在C区)UCLLCLAABCCBx七、控制图8.过程异常的一般处理步骤运用因果图等分析异常原因制定对策实施对策,排除异常检查效果,确认异常已经消除将有效的对策标准化,永久性解决问题七、控制图