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质量管理工具

质量管理工具. Quality Control Tools. 课程简介. 加深对统计技术的了解 掌握 QC 七大手法 学会解决问题的方法. 简介. QC 七大手法 检查表 (Check List) 散布图 (Scatter Diagram) 特性要因图 (Characteristic Diagram) 因果图 (Cause-Effect) 、 鱼骨图 (Fish Bone Chart) 直方图 (Histogram) 控制图 (Control Chart) 层别法 (Stratification)

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Presentation Transcript


  1. 质量管理工具 Quality Control Tools

  2. 课程简介 • 加深对统计技术的了解 • 掌握QC七大手法 • 学会解决问题的方法

  3. 简介 QC七大手法 • 检查表 (Check List) • 散布图 (Scatter Diagram) • 特性要因图 (Characteristic Diagram) 因果图 (Cause-Effect)、 鱼骨图 (Fish Bone Chart) • 直方图 (Histogram) • 控制图 (Control Chart) • 层别法 (Stratification) • 柏拉图 (Pareto Diagram)

  4. 简介 QC新七种工具 • 关联图 • KJ法 • 系统图 • 矩阵图 • 矩阵数据分析法 • 过程决策程序图 (PDPC) • 箭头图

  5. ISO9000与统计技术 • ISO9000:2000中的0.2“质量管理原则”g):基于事实的决策方法------有效决策是建立在数据和信息分析的基础上。 • 2.10“统计技术的作用”规定: 应用统计技术可帮助组织了解变异,从而有助于组织解决问题并提高有效性和效率。这些技术也有助于更好地利用可获得的数据进行决策。 在许多活动的状态和结果中,甚至是在明显的稳定条件下,均可观察到变异。这种变异可通过产品和过程可测量的特性观察到,并且在产品的整个寿命周期(从市场调研到顾客服务和最终处置)的各个阶段,均可看到其存在。 统计技术有助于对这类变异进行测量、描述、分析、解释和建立模型,甚至在数据相对有限的情况下也可实现。这种数据的统计分析能对更好地理解变异的性质、程度和原因提供帮助。从而有助于解决,甚至防止由于变异引起的问题,并促进持续改进。

  6. ISO9000与统计技术 • ISO9001:2000中的8.4“数据分析”规定: 组织应确定、收集和分析适当的数据,以证实质量管理体系的适宜性和有效性,并评价在何处可以指导质量管理体系的有效性。这应包括来自监视和测量的结果以及其他有关来源的数据。 数据分析应提供以下有关方面的信息: a) 顾客满意(见8.2.1); b) 与产品要求的符合性(见7.2.1); c) 过程和产品的特性及趋势,包括采取预防措施的机会; d) 供方。 • 8.5.1“持续改进”规定: 组织应利用质量方针、质量目标、审核结果、数据分析、纠正和预防措施以及管理评审,持续改进质量管理体系的有效性。

  7. 思考 我们在平时的工作中对哪些数据进行了统计分析?采用了哪些统计技术?

  8. 数据 • 数据:依据测量所获得的数值和资料等事实。 • 凡事讲求数据:数据=事实 • 数据的分类: • 依特性分:定性、定量 • 依来源分:市场、原料、检验等 • 依时间先后分:过去数据、日常数据、新数据

  9. 数据 • 整理数据的方法:机器整理、人工整理 • 整理数据的原则 • 发生问题要采取对策前,必须要有数据作为依据; • 对于数据使用目的应清楚了解; • 当数据收集完成后,应立即使用; • 数据的整理与运用,改善前、后所具备的条件应一致; • 数据不可造假,否则问题将永远无法解决。 • 应用数据要注意的重点 • 收集正确可用的数据; • 避免个人主观的判断; • 掌握事实的真相。

  10. 特性要因图 • 特性要因图:当一个问题的特性(结果)受到一些要因(原因)的影响时,将这些要因加以整理,成为有相互关系且有系统的图形。简言之就是将造成某项结果(特性)的诸多原因(要因),以有系统的方式(图表)来表达结果与原因之间的关系。 • 特性要因图由石川馨发明故又称“石川图”,其目的是阐明因果关系,也称“因果图”,又因其形状与鱼骨相似,故又称“鱼骨图”。

  11. 特性要因图分类 • 原因追求型:列出可能会影响过程(或流程)的相关因子,以便进一步由其中找出主要原因,并以此图形表示结果与原因之间的关系。

  12. 特性要因图分类 • 对策追求型:将鱼骨图反转成鱼头向左的图形,目的在于追求问题点应该如何防止、目标结果应如何达成的对策。

  13. 绘制特性要因图 • 确定特性:如不合格率、停机率、客户抱怨、材料费等 • 绘制骨架 • 大略记载各类原因:可由4M1E人、机、料、法、环等五大类着手 • 依据大要因,分出中要因 • 更详细地列出小要因 • 圈出最重要的原因,以作进一步讨论或采取对策 • 记载所依据的相关内容:如日期、目的、人员等

  14. 特性要因图的注意事项 • 特性应注明“为什么”,“什么”才会容易激发联想; • 特性的决定不能使用看起来含混不清或抽象的主题; • 收集多数人的意见,多多益善,可运用脑力激荡原则; • 意见愈多愈好 • 禁止批评他人的构想及意见 • 欢迎自由奔放的构想 • 可顺着他人的创意及意见,发展自己的创意 • 注意分层:设备、工序等; • 无因果关系的不予归类; • 多加利用过去收集的资料; • 重点应放在解决问题上,并依结果提出对策,其方法可依5W2H(Why, What, Where, When, Who, How, How much)原则执行; • 以事实为依据; • 依据特性分层制作不同的特性要因图。

  15. 特性要因图示例

  16. 特性要因图示例

  17. 特性要因图练习 针对过程、成品不良或客户抱怨作特性要因分析,并作图。

  18. 柏拉图 • 意大利经济学家V.Pareto在1897年对社会经济结构进行分析时,赫然发现国民所得的大部分均集中在少数人身上,于是将所得的大小与拥有所得的关系加以整理,发现有一定的方程式可以表示,称为“柏拉图法则”。 • 1907年美国经济学者M.O.Lorenz使用累积分配曲线来描绘“柏拉图法则”,即经济学上的“劳伦兹曲线”。 • 美国质量管理专家J.M.Juran将劳伦兹曲线应用于质量管理,同时提出“重要的少数,次要的多数(Vital Few, Trivial Many)”的见解,并借用Parto的名字,将此现象称为“柏拉图原理”。 • 品管圈的创始人石川馨将柏拉图原理介绍到品管圈活动中使用,从而成为质量管理七大手法之一。

  19. 柏拉图的制作 • 决定数据的分类项目; • 决定收集数据的期间; • 依分类项目别,做数据整理,并制成统计表; • 依数据大小排列画出柱状图(故又称排列图); • 绘累积曲线; • 绘累积比率; • 记入必要的事项:标题、人员等。

  20. 柏拉图的制作

  21. 应用柏拉图应注意的事项 • 柏拉图是按所选取的项目来分析,因此只能针对所做项目加以比较,对于项目以外的分析无能为力。 • 若发现各项目的分配比例相关不多时,则不符合柏拉图法则,应从其他角度再做分析。 • 柏拉图适用于计数型数值统计,计量型数值统计用直方图。 • 一般而言,柏拉图的前三项往往累计达70~80%强,如能针对前三项做改善,便可得到70%以上的成效。 • 其他项若大于最大的前面几项,则必须再细分。 • 把柏拉图上的项目当作质量特性加以要因分析,再用柏拉图整理重新分类,可以找出改善的方案。

  22. 柏拉图练习 有一位制造经理想把主要的精力放在工作指导和改善活动上,但他整天忙得不可开交,没有时间去实施他的计划。为此他下决心对一个月的时间利用作了统计,请帮他分析一下,这位经理的主要精力都用在了什么方面?

  23. 柏拉图练习

  24. 直方图 • 现场工作人员经常要面对许多数据,如果我们应用统计绘图的方法,将这些数据加以整理,则生产过程中的质量散布的情形、问题点所在及过程、能力等,均可呈现在我们的眼前;我们即可利用这些信息来掌握问题点并采取对策。直方图为生产现场最常用的图表之一。 • 直方图是将所收集的测定值、特性值或结果值分为几个相等的区间作为横轴,并将各区间内所测定的值依所出现的次数累积而成的面积,用柱子排起来的图形。因此直方图也称柱状图。

  25. 直方图的目的 • 了解分布的形态 • 研究过程能力 • 过程分析与控制 • 观察数据的真伪 • 计算产品的不合格率 • 求分布的平均值与标准差 • 用以制定规格界限 • 与规格或标准值比较 • 调查是否混入两个以上的不同群体 • 了解设计控制是否合乎过程控制

  26. 直方图示例 某厂成品尺寸规格为130~160,今按随机抽样方式抽取60个样本,其测定值如下表,试制作直方图。

  27. 直方图的制作 • 收集数据并作记录 • 找出数据中的最大值与最小值 • 求极差 • 决定组数k • k=1+3.32lgn并向上圆整 (n为数据数) • 或参照下表:

  28. 直方图的制作 • 求组距h • H=极差÷组数 • 为便于计算平均数及标准差,组距常取为2、5或10的倍数 • 求各组上限、下限(由小而大顺序),精确到组距的下一位 • 第1组下限=最小值-最小测量单位/2 • 第1组上限=第1组下限+组距 • 第2组下限=第1组上限 • …… • 最小数据应在最小一组内;最大数据应在最大一组内,若有数据小于最小一组下限或大于最大一组上限时,应自动加一组。

  29. 直方图的制作 • 求组中点,组中点=(该组上限+该组下限)/2 • 作次数分配表 • 制作直方图 • 将次数分配表作图,以横轴表示数值的变化,纵轴表示次数 • 横轴与纵轴各取适当的单位长度,再将各组的组界分别标在横轴上,各组界应为等距分布。 • 在图的右上角记入相关数据履历(数据总数、平均值、标准差等),并划出规格的上、下限。 • 填入必要的事项,如产品名称、工序名称、时间、制作者等。

  30. 用Mini TAB制作的直方图

  31. 常见的直方图形态 • 正常形:中间高、两边低,有集中趋势。 结论:左右对称分布,呈正态分布,显示过程正常。 • 缺齿形:高低不一,有缺齿情形。 结论:测量值有误、换算方法有偏差、次数分配不当、测量员对数据有偏好现象或假数据、测量仪器不精密、组数的宽度不是倍数。 • 切边形:有一端被切断。 结论:数据经过全检。 • 离岛形:在右端或左端形成小岛。 结论:测量有错误、不同原料、一定有异常原因存在。 • 高原形:形状似高原状。 结论:不同平均值的分布混在一起,应分层后再作直方图。 • 双峰形:有两个高峰出现。 结论:有两种分布相混,如两台机器、两家供方。应先分层。 • 偏态形:高处偏向一边,另一边低,拖长尾巴。可分为右偏形和左偏形。 结论:工具磨损或松动。应检查在技术上能否接受。

  32. 直方图使用的注意事项 • 异常值应去除后再分组。 • 从样本测量值推测群体形态,直方图是最简单有效的方法。 • 应取得详细的数据资料(如时间、原料、测量者、设备、环境等)。 • 进行过程管理及分析改善时,可利用层别方法,将更容易找出问题所在,对于质量改进,有事半功倍的效果。

  33. 检查表 • 检查表是使用简单易了解的标准化表格或图形,人员只需填入规定的检查表记号,再加以统计汇总,即可提供量化分析或比对检查,有时也称为点检表或查核表。 • 检查表的分类 • 点检用检查表:在设计时就已定义,使用时只做是非或选择的标记,其主要功能在于确认作业的执行。 • 记录用检查表:用于收集数据资料,对不合格原因或项目进行统计,由于常用于作业缺点、质量差异等记录,也称为改善用检查表。

  34. 检查表的制作 • 明确制作检查表的目的 • 决定检查的项目 • 决定检查的频率 • 决定检查的人员及方法 • 相关条件的记录方式,如作业场所、日期、工程等 • 决定检查表格式(图形或表格) • 决定检查记录的符号

  35. 检查表制作要点 • 并非一开始就要求完美,可先参考他人的示例,使用时如不理想,再加以改善 • 越简单越好,容易记录、看图,以最短的时间将现场的资料记录下来 • 一目了然,检查的事项应清楚陈述,使记录者在记录问题的同时,即能明了所记录的内容 • 以Team Work的方式进行,大家集思广益,切记不可遗漏重要项目 • 设计不会让使用者记录错误的检查表,以免影响日后统计分析的真实性

  36. 检查表示例 出门上班前的检查表

  37. 检查表示例 应用于直方图的次数分配检查表

  38. 检查表练习 • 为产品检验时的外观缺陷统计制作一检查表。 • 为了解顾客使用本公司产品的情况制作一检查表。

  39. 层别法 • 在实际工作中经常可发现产品质量因人、机、料、法、环、检测等不同时,会有差异存在。 • 当不合格品产生时,很可能是其中的一种因素有问题,如数据未能适当分层,往往在调查上浪费了大量的人力、物力、时间,有时甚至最终还是无法寻找到真正的原因。 • 同样在质量较优时,也可从分层的数据中寻找规律获得改善。 • 因各种不同的特点会对结果产生影响,在收集数据时以个别特性加以分类、统计,称为层别法(或分层法)。

  40. 层别的分类 • 部门层别、单位层别:生产部门、测试部门、采购部门等 • 过程区域层别:下料区、裁剪区、折弯区、加工区等 • 操作员层别:班别、线别、组别、性别、年龄别、教育程度别等 • 机械、设备层别:机台、场所、机型、工具等 • 作业条件层别:温湿度、压力等 • 时间层别:日期、日夜等 • 原材料层别:供方、材质、成分、储存时间等 • 测量层别:人员、方法、设备、环境等 • 环境、气候层别:气温、晴雨、照明等 • 地区层别:海岸内陆、国内外等 • 其他:合格与不合格、包装等

  41. 层别法的实施步骤 • 先选定调查的对象 • 设计收集数据所使用的表单 • 设定资料的收集点并培训员工如何填写表单 • 记录及观察所得的数值 • 整理数据,分类绘制应有的图表 • 比较分析与最终推论

  42. 层别法使用的注意事项 • 实施前,首先确定分层的目的---不合格率分析?提高效率?作业条件确认?… • 检查表的设计应针对所怀疑的对象 • 数据的性质分类应清晰详细记载 • 依各类可能原因加以分层,以找出真正的原因 • 分层所得的结果 应与对策相连接,并付诸实际行动

  43. Mini TAB使用简介

  44. Mini TAB使用简介

  45. Mini TAB使用简介

  46. Mini TAB使用简介

  47. 层别法练习 某造纸厂的纸厚,生产线规定日班人员须每2小时抽测一次,每次取6段,并测量中心及两侧的厚度加以控制。最近业务经理反应客户因纸张的厚度不均会造成纸管卷制问题,故常有客户抱怨,总经理要求质保追查原因。 于是质保经理将近5天的现场抽测数据加以整理并制成次数分配直方图如Mini TAB所示。其均值Xbar=6.35,标准差S=0.28。该公司的纸张厚度规格要求6.5±0.5,依据直方图可看出整理后的平均值偏低,变异非常大,质保经理找不出真正原因所在,请你帮忙找找看。

  48. 散布图 • 特性要因图可以了解工程上哪些原因会影响产品的质量特性,散布图也是以这种因果关系的方式来表示其关连性。 • 散布图的作用: • 能大概掌握原因与结果之间是否有关联及关联的程度如何。 • 能检查离岛现象是否存在。 • 原因与结果关联性高时,二者可互为替代函数。对于过程和产品特性的监测,可从原因或结果中选择一较经济的参数予以监测,并可通过监测这一参数知道另一参数的变化。

  49. 散布图的制作方法 • 收集成对的数据(X1,Y1)、(X2,Y2)、……,整理成数据表。 • 找出X,Y的最大值与最小值。 • 以X,Y的最大值及最小值建立X-Y坐标,并决定适当的刻度便于绘点。 • 将数据依次点于X-Y坐标中,两组数据重复时用⊙表示,三组数据重复时用×表示。 • 必要时,可将相关资料记在散布图上。 • 散布图的注意事项: • 是否有异常点,有异常点时不可任意删除,除非异常原因已确实掌握。 • 数据的获得常因操作者、方法、材料、设备或时间等的不同,使数据的关联性受到扭曲,应注意数据的分层。 • 散布图若与原有技术、经验不相符时,应追查原因与结果是否受到其他因素干涉。

  50. 散布图的判读 • 完全正(负)关联:点散布在一条直线上。 • 高度正(负)关联:原因X与结果Y的变化近于等比例。 • 中度正(负)关联。 • 低度正(负)关联。 • 无关联。 • 曲线关联。

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