质量管理的七种常用工具应用

质量管理的七种常用工具应用StatisticalProcessControlSPC一，排列图任何过程中，存在不良、事故等，按不良项目进行分类，并按项统计不良品数目，随后根据不良品数的多少，依次排列画出矩形图和累积百分率曲线的一种图，称为排列图。（1）作用：简单直观地找出影响过程质量主要问题的有效方法，是用来确定“关键的少数”的方法。（2）主要用途：现状把握、分析、效果的确认。（3）使用场合：1，品质、价格、交货期的改善，事务管理、销售管理、服务管理、安全管理等。2，改善的攻击目标的决定。3，改善效果的确认、评价。（4）作图的方法：1，决定分类项目，数据收集2，按数据的大小顺序进行项目排列，其他项放在最后。3，累积数/累计比率的计算。4，横轴（项目名称）、左侧纵轴（不良数）设定，矩形图的描画。5，右侧纵轴（累积比率）设定，累积曲线的描画。（5）作图时注意事项：1，横轴的分类项目现象（不良项目、内容等），原因（类别等）必须明确。2，纵轴的取值不良数、损失金额等比例应明确，另外改善前后的比较时单位要统一。3，为了抓住“关键的少数”，在排列图上通常把累计比率分为三类：在0—80%间的因素为A类因素，也是主要因素。在80%--90%间的因素为B类因素，也是次要因素。在90%--100%间的因素为C类因素，也是一般因素。4，如果“其他项所占的百分比很大，则分类不够理想。如果出现这种情况，是因为调查的项目不当，把许多项目归在一起，这是应考虑采用另外的分类方法。5，如果数据是质量损失（金额），画排列图时质量损失在纵轴上表示出来。（6）使用排列图时注意要点1，排列图的目的在于有效解决问题，只要抓住“关键的少数”就可以了，一般地把发生率高的项目减低一半要比发生问题的项目完全消除更为容易，因此从排列图中矩形柱高的项目着手采取措施就能事半功倍。例：二，特性要因图找到了质量问题，比不等于解决了问题。通过排列图知道问题之后，就必须进一步找出原因，并针对这些原因采取措施，才能真正解决问题。产品的质量问题，是生产过程中许多原因造成的结果，先把影响结果的许多原因都提出来，经过系统化、条理化，把原因和结果的关系搞清楚，然后决定什么原因是关键的，应该采取什么措施。这些大大小小的原因不仅与结果的关系是错综复杂的，它们之间的关系也是复杂的，它是利用“头脑风暴法”，集思广益，利用技术和经验，寻找影响质量、时间、成本等问题的潜在因素，就可以把它们之间的关系整理出来。绘制特性要因图不是一件轻而易举的工作，可以说质量问题能否顺利解决，绘制特性要因图是关键。特性要因图，又称因果分析图或鱼骨图。把存在的问题作为鱼头，把造成问题的各种大原因、中原因、小原因作为大鱼骨、中鱼骨和小鱼骨来作图，形象地表明了质量特性和因素之间的因果关系，使人们对问题所在一目了然，这种图在质量管理中是一种很初步但很重要的方法。（1）作用：主要是利用逻辑推理法寻找产生某种质量问题的主要原因。（2）主要用途：分析用。（3）使用场合：1，分析因果关系。2，表达因果关系。3，通过识别症状、分析原因、寻找，促进问题解决。（4）作图的方法：1，确定质量特性（问题）。2，将质量特性写在纸的右侧，从左到右画一箭头（主骨），将问题用方框框上，接下来列出影响问题的主要原因作为大骨，通常为5M1E，也用方框框上。3，列出影响大骨（主要原因）的原因，也就是第2层次原因，作为中骨，接着用小骨列出影响中骨的第3层次的原因，依次类推。4，根据对质量特性影响的重要程度，将认为对质量特性有显著影响的重要因素标出来。5，在特性要因图上记录必要的有关信息。（5）作图时注意事项：1，确定原因时应通过团队集思广益，充分发扬民主，以免疏漏，切忌一个人苦思冥想。可以采用六五三法（即：6个人，5分钟，写3个问题=18；相互之间交换对方问题后再写3个问题，通过此方法总计可得出108个，经过整理而成）。2，质量特性很抽象，分析出的原因只能是一个大概，尽管这种图的因果关系，从逻辑上虽说没有什么错误，但对解决问题用处不大。3，一个质量特性绘制一张特性要因图，否则无法对症下药。4，验证，如果分析的原因不能采取措施，说明问题还没有得到解决，要想改进有效果，必须将原因细分，直至能采取措施为止。5，针对一个问题，采用“5Why”方式，多问几个为什么？，答案自然得出。例：三，直方图在相同的条件下生产出来的产品质量、性能、长度、重量不会完全相同，但也不会相差太大，总是在一定范围内变动，为了找出它们之间的统计规律性，可通过对数据的整理、按大小分成若干组，统计落在各组的数目，作出相应的图，该图就是直方图。（1）作用：可直观地看出产品质量的分布情况，预测工序能力，估算不合格率。（2）主要用途：通过抽样测量一部分，来估计全体，把握现状。（3）使用场合：对全体对象测量或试验费时费力、甚至是不可能的情况下。（4）作图的方法：1，收集数据，n至少在100个以上，这样估算结果比较正确。2，找出数据的最大值和最小值。3，分组，确定组数和组距组数k=n组距h=（最大值—最小值）/组数此处要把组距取测量单位的整数倍。4，确定每组的边界值最小的边界值=最小值—测量单位的1/25，确定每组的频数，每组包含数据的个数叫频数。利用唱票的方法记下频数，作成频数表组边界值数据个数简图频数6，作直方图，在水平线上标出频数表中的k个组，以每一组对应的线段为底，以该组的频数为高，得到k个矩形组成直方图。（5）直方图的形状：对直方图应首先分析其形状，看它是正常型还是异常型。如果是异常型还要判断它属于哪一类异常，以便分析原因采取措施。1，标准型（对称型）:数据的平均值与最大值和最小值的中间值相同和接近，平均值附近的数据的频数最多，频数在中间值向两边缓慢下降，以平均值左右对称。从稳定的正常工序中得到的直方图应是左右对称型的，这种形状也是最常见的。2，锯齿型。作频数分布表时，分组不当（过多时），组距没有取测量单位的整数倍，会出现这种情况。另外，当测量方法有问题或读错测量数据或测量者有习惯性动作时，也会出现这种形状。3，偏峰型。数据的平均值位于中间值的左侧（或右侧），从左至右（或从右至左），数据分布的频数增加后突然减少，形状不对称。当下限（或上限）受到公差等因素限制时会出现这种形状。4，陡壁型。平均值远左离（或右离）直方图的中间值，频数自左至右减少（或增加），直方图不对称。当工序能力不足，为找出符合要求的产品经过全数检查，或过程中存在自动反馈调整时，常出现这种形状。用剔除不合格品后的产品数据作直方图，容易为此型。这表示潜藏着因测量误差或检查误差所引起的不合格品。5，孤岛型。在标准型的直方图的一侧有一个“小岛”。出现这种情况是夹杂了其他的少量数据。比如：在一时原料发生变化或短期内不熟练工人代替操作，或工序异常、测量错误或混有另一分布的少量数据。6，双峰型。靠近直方图中间值的频数较少，两侧各有一个“峰”。当有两种不同的平均值相差大的分布混在一起时，常出现此种形状。如：用两台不同的机械进行加工的产品，或是从两个工厂交来的产品。此时，可分层作直方图以探讨发生异常的原因。7，平顶型。当几种平均值不同的分布混在一起，或过程中某种要素缓慢劣化时，常会出现这种形状。（6）过程能力指数值的评价：Cp值范围过程能力的评价Cp≥1.67过程能力过高1.67＞Cp≥1.33过程能力充分,表示技术管理能力已很好,应继续维持1.33＞Cp≥1.0过程能力较差,表示技术管理能力较勉强,应设法提高1.0＞Cp≥0.67过程能力不足,表示技术管理能力已很差,应采取措施立即改善0.67＞Cp过程能力严重不足,表示应采取紧急措施和全面检查,必要时可停工整顿(7)Cp、Cpk与合格率关系CpkCp0.33(1σ)0.67(2σ)1.0(3σ)1.33(4σ)1.67(5σ)2.0(6σ)0.3368.268%84.000%84.134%84.13447%84.13447%84.13447%0.6795.450%97.722%97.725%97.72499%97.72499%1.0099.730%99.865%99.86501%99.86501%1.3399.994%99.99683%99.99683%1.6799.99994%99.99997%2.0099.9999998%四，相关图在生产过程中，总会涉及到许多在过程中不断变化的量，不同变量之间存在着一定的关系。一般有2种不同类型的变量关系，一是确定性的函数关系，另一是非确定性的相关关系。所谓相关关系，就是变量之间既有密切的关系，但又不能由一个变量的数值精确地求出另一个变量的数值。判断变量和随机变量之间是否存在相互关系的一种图，称为相关图或散布图。（1）作用：预测某个变量的值。（2）主要用途：1，用于发现异常值2，研究两者间存在什么关系（3）作图的方法：1，确定所需要的数据收集，至少30个以上2，在直角坐标系中确定横轴（通常设定原因）和纵轴（通常设定结果），两轴刻度的差异不要太大3，在直角坐标系中将数据点描出。（4）相关图的种类：1，强正相关关系：当x的值增加时，y的值也增大趋势（相关系数r=1）2，强负相关关系：当x的值增加时，y的值也减少趋势（相关系数r=-1）3，异常的关系：某数据与其他值无一定关系（相关系数r=0）4，弱正相关关系：当x的值增加时，y的值也缓缓增大趋势（相关系数0＜r＜1）4，弱负相关关系：当x的值增加时，y的值也缓缓减少趋势（相关系数-1＜r＜0）5，无相关关系：两个变量不相关（相关系数r=0）五，管理图一种用于调查制造过程是否在稳定状态下，或者维持制造过程在稳定状态上所用的图。以Y轴为特性，X轴为时间的打点式图，但与折线图不同，画有管理界限线的图。（1）作用：可以过早地发现异常。（2）主要用途：调查过程是否处于稳定状态。（3）常规管理图（休哈特控制图）：1，正态分布（计量值）：均值-极差图、均值-标准差图、中位数-极差图、单值-移动极差图2，二项分布（计件值）：不合格品率图、不合格品数图3，泊松分布（计点值）：单位不合格数图、不合格数图（4）判稳准则：在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一判稳1，连续25点，界外点数d=02，连续35点，界外点数d≤13，连续100点，界外点数d≤2即使在判稳时，对于界外点，也应查处原因，采取措施，加以消除，不再出现，纳入标准。（5）判异准则：1，点出界就判异。2，界内点，排列不随机判异。1Sigma(C区）2Sigma(B区）3Sigma(A区）1Sigma(C区）2Sigma(B区）3Sigma(A区）68.26%95.45%99.73%UCLLCLXbar控制图的区域划分8个典型的判异准则：准则1：1点在A区之外（计算错误，测量误差、不良原材料、设备故障等）准则2：9点在C区或其外准则3：6点递增或递减（工具逐渐损坏、维修逐渐变坏、操作人员技能逐渐改进等）准则4：14点上下交替（轮流使用两台设备或由两位操作人员轮流进行操作而引起的系统反映）准则5：3点中2点在A区准则6：5点中4点在B区准则7：15点在C区中心线上下（数据虚假、计算错误或分层不够）准则8：8点在中心线两侧，但无一在C区中（数据分层不够）以均值-极差图（Xbar-R图）为例介绍作图方法：（1），收集资料1，选择『子组大小（一般5个）、收集数据的间隔频度（1次/2小时）和相关信息』2，选择控制图（分析用或管理用）与原始数据资料3，计算每个子组的『平均值(X)极差(R)』4，选择控制图的刻度5，将平均值与极差标记在控制图上。（2）计算控制上下限值1，计算平均极差(R),过程平均值(X)2，计算控制上下限，并在图上标出控制界线●极差图：UCL=D4RLCL=D3R●均值图：UCLX=X+A2RLCL=X–A2Rn2345678910D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78D3*****0.080.140.180.22A21.881.020.730.580.480.420.370.340.31系数表（3）作图将点子画在控制图上。（4）