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1、Date1 0.目 录 1.品质控制概论 2.全数检验与抽样检验 3.不合格品产生的原因 4.不合格品控制的关键 5.不合格品的判断 6.品质统计的手法 7.品质统计手法应用益处 8.品质统计手法应用详述 9.5W1H法 10.PDCA管理循环 11.八项质量管理原则 12.ISO9000基本知识 13.6Sigma简介 8.1 层别法 8.5 直方图 8.2 柏拉图 8.6 工程图 8.3 因果图 8.7 管理图 8.4 相关图 8.8 推移图 2019/11/212 1.1 品质控制的意义 近年来,随着全球市场一体化的趋势愈来愈明显,企业之间不断上演兼并、重 组乃至强强联合的市场行为。产品
2、的市场竞争,不再是简单的价格竞争,而是扩 展到企业的研发生产、市场推广及售后服务等全过程的竞争。于是许多企业都在 其产品的市场推广活动中,突出强调“以质量求生存,以信誉求发展”的企业质量 方针。力求拓展市场空间,获取更大市场份额。达到企业“永续进步”的目标。 只有建立运转良好的品质控制体系,用文件化的形式加以规定并严格执行,才 有可能保证企业生产出优良产品并达到“持续进步”的最高经营目标。 1.2 品质控制的演变 产品质量的控制发展到今天,主要经历了如下阶段: 第一阶段:操作者控制 在18世纪以前,由于产品生产的组织形式主要是手工作坊,产品从投入到产出 所有工序的制作,都是由一个人来完成,因此
3、产品质量的优劣也就由一个人负责 控制。 第二阶段:班组长控制阶段 在19世纪,特别是工业化革命以后,生产方式逐渐变成由多数人集中在一起, 以一个组或班为生产单位,主要由班组长负责整个班组的产品品质控制。 第三阶段:检查员控制阶段 一战后,由于工厂管理工作的日益复杂,班组长的精力基本放在了组织生产、 提高效率上,已很难兼管品质,因此设置专职品质检验员,来协助班组长工作, 专门负责产品质量控制。 1. 品质控制概论 Date3 第四阶段:统计控制阶段 利用统计手段进行品质控制,是美国管理学家W.A.SHEWART在1924年提出的, 通过统计数据绘制控制图来抽述抽样结果,并判定批量产品的质量状况。
4、采用统计方 法控制产品质量,是品质控制技术的重大突破,开创了品质控制的全新局面。 第五阶段:全面质量管理(TQC) 全面质量管理同样源于美国,是由美国著名质量管理专家菲根堡姆创建的。它将工 厂内部品质控制延伸到从产品构想、市场调研、产品设计、制造一直到售后服务的全 过程的品质控制。 第六阶段:全员品管(CWQC) CWQC最先起源于日本,与TQC相比,它要求公司所有部门的每一位员工,通力 合作完成公司的经营目标,包括产品设计、生产及售后服务全过程的品质控制,提倡 全员品管全员参与的企业质量文件。 企业在生产过程中,为了确保其生产的产品品质满足客户的要求,必须采取 一定的方法对生产所用的物料或所
5、生产的产品品质进行检验,以判定其品质特性 。而检验的方法不外乎两种,即:全数检验与抽样检验 2. 全数检验与抽样检验 Date4 2.1 全数检验检验 全数检验 是将送检批的产品或物料全部加以检验 而不遗漏的检验 方法,全 数检验 适用于以下情形: 送检批数量较少,检验简单 且费用较低 产品必须是良品 产品中如有少量的不良品,即可导致该产 品产生致命性的影响。 2.2 抽样检验样检验 抽样检验 的方法是伴随着军事工业的发展而产生的。在二战时 ,由于战 争的需要,英、美等国将大量的民用工业转 化为军 事工业,此时,对产 品逐 一进行全数检验 是不可能的.因此,在送验批的产品中,随机抽取一定数量的
6、 样本进行试验 和测定,并利用统计 学的方法将其检测结 果与要求的品质检 验标 准进行比较,从而判定该批产品是否合格的方法称之为抽样检验 。抽样 检验 方法适用于以下情形: 对产 品的性能检验 需要进行破坏性试验 产品的批量太大,无法进行全数检验 在送检产 品中允许有一定程度的不良品存在 送检产 品需要较长 的检验时间 和较高的检验费 用 2.2.1 术语说术语说 明 抽样:在送验批中抽取一定数量样本的过程 批: 同样产 品集中在一起作为抽验对 象 批量:批中所含单位数量,其大小用N表示 样本数:从批中抽取的部分单位数量,其大小用n表示 不合格判定个数:样本中允许的最大不良品数,如该批产品被检
7、出的不良 品数超过此数量,判定该批拒收 Date5 合格判定个数:样本中的最小不良品数,如该批产品被检出的不良品数小于此数量 ,判定该批允收 允收水准(AQL Acceptable Quality Level) 允收水准是供方在其现有的设备、物料、管理水平及人员素质等因素的影响下, 认为某种程度的不良品率可为客方接受,且客方也认为可以接受的不良品率的品质 标准。当供方的不良品率低于此标准时,可判定该批产品合格且为客方接受,反之 ,则判定为不合格且拒收,AQL值的大小由不同的抽样计划决定。 2.2.2 单次抽样检验 单次抽样检验是从送验批中只抽取一次样本,根据其检测结果判定该批产品是否 合格的一
8、种抽样检验方法。 例:某公司在其进料验收过程中,采用单次抽样检验,规定在抽取样本数n=80时,其合 格判定个数Ac=5,不合格判定个数Re=6,则对该批物料的抽样检验步骤为: 在送验批中抽取样本80个加以检验 样本中的不良品数量 5个或5个以下时 判定该批允收 6个或6个以上时 判定该批拒收 Date6 2.2.2 双次抽样检验 双次抽样检验是在送验批中抽取第一次样本时,检验的结果可能判定该批为合格、 不合格、保留等三种情况,当该批 判定为保留时,为了继续判定该批合格与否,应追加第二次抽样,根据第一、二次样本 检查结果,判定该批合格与不合格 的抽样检验方法。 例:某公司在其进料接收检验中,第一
9、次抽取样本数n=80合格判定个数Ac=3,不合格判 定个数RE=7,第一次抽样时检出的不良品数为5个,为判定该批产品是否合格,追加第 二次抽样检验,样本n=80,累计样本数n=160,合格判定个数Ac=8,不合格判定个数Re=9 ,则该批产品的双次抽样检验步骤为: 第一次从批中抽取样本80个加以检验 第一次抽样检查的不良品数量 3个或3个以下时 判定该批允收 7个或7个以上时 判定该批拒收 46个 第二次抽样80个进行检验 第一、二次抽样发现的不良品总数 8个或8个以下9个或9个以上 Date7 3.1 不合格品产生的原因变异 如果工作条件(人员、机器、材料、方法、环境等)保持恒定,结果(品质
10、)将会是 100%的好或坏,不会有任何变化。但是,工作条件永远不会完全相同,因此结果(品 质)相应地会发生变化。 任何一个与结果(品质)有关的工作条件变动,结果也就会随之变动。有些变动 导致的结果变动在规格范围内,而有些变动导致的结果变动在规格范围以外:产生了 不合格品 3.2 导致品质变异的常见5因素(4M1E) 人 (MAN) a、人员熟练度 b、工作情绪 c、是否依标准作业 设备 (机器、工夹具) (Machinery) a、机器安装与设计不当 b、机器设备长时间无校验 c、机器、设备的维修、保 养不当 d、设备加工能力不足 e、刀具、模具、工具品质不良 f、 机器精度不 够 结果(品质
11、) 人员机器材料方法环境 3.不合格品产生的原因 Date8 材料 (Material) a、使用未经检验合格的材料 b、材料或配件的误用 c、材料或配件的品质变异 工作方法(Method) a作业流程变更 b有无依从作业标准书作业 c作业规程、方法、应对措施不完善 环境 (Environment) a温湿度 b照明 C 粉尘 即然不合格品是因为变异所发生,所以我们控制不合格品发生的关键就是尽量 减少异常变异的发生。这就要求我们: 对各工位人员进行相应的有效培训,并增强品质意识 对机器、设备、工夹 具进行定期保养和校正 选择品质稳定的供应商提供物料,并执行相应的验证 各工 位要有作业指导书,并
12、严格依作业书进行作业 留意周边环境变化,搞好现场5S 推行先进的品质管理体系,如ISO9001等。 对不合格品的判断,涉及产品的符合性与适用性两种不同等级的判断: 1.符合性判断:检验员按检验标准检验产品,判断产品是否符合要求,正确 作出合格与否的界定 2.适用性判断:对不合格品是否适用,则不能要求检验员来承担判别的责任和 权限,它是一项技术性较强的判别,应由相关部门课长级人员,根据不合格程度及对产 成品品质的最终影响程度,确定分级处理 。 4.不合格品控制的关键 5.不合格品的判断 Date9 6.品质统计的手法 品质统计手法是工厂品质管理过程中经常运用的重要手法。主要是通过对各种相 关资料
13、的收集、分析和利用,以用来证实产品生产过程能力及产品对规定要求的符合 性。主要应用于产品的设计、生产过程的控制、防止不合格品产生、品质问题的分析 、查找原因、确定产品和过程的限定值,预测、验证并测量和评定产品质量特性。为 了达到上述目的,就必须选择适宜的统计方法。 6.1 图示法(直方图/流程图/散布图/柏拉图/因果图等) 主要用于进行问题的诊断,并据此选择适宜的方法进行统计诊断。 6.2 统计控制图(X-R、P、C控制图等) 主要用于临控产品的生产和测量过程 6.3 实验设计 主要用于确定哪些变量对过程和产品性能有显著影响 6.4 建立量化模型进行回归分析 主要用于生产过程动作的条件或产品设
14、计发生变化时,对产品或过程的特性进行分析 6.5 进行变量分析 对各变量构成进行评估,以各变量占总体变量的比例,作为最佳的质量改进机会的依 据。为控制图、产品特性的确定和产品的放行设计抽样方案 6.6 抽样计划 Date10 7.品质统计手法应用的益处 层别法是指对某一个项目,按统计数据分类进行区别的方法,层别法是统计方法中最 基础的工具,通常与其它方法如柏拉图、因果图等结合使用。运用层别法时一定要先了解 如何分层,即按什么条件分层。 划分层别的原则: 人员:按不同班组别分层 原物料:按不同供应商分层 产品:按不同产品别分层 机器: 按不同机器别分层批别:按不同时期生产的产品分层 例:某公司Q
15、A部在对2002年7月1日至6日生产的成品进行检查过程中,对其不良现象统计如下: 8.品质统计手法应用详述 工厂质量管理如果能充分运用各种统计手法,将在各方面受益,并表现在: 发现品质管制过程中的薄弱环节,对品质改善采取针对性的措施; 查找形成品质不良的因素,使品质追溯有据可依; 验证品质控制方法有效性 ; 序 号 不良项 日期1号 2号 3 号 4号 5 号 6 号 合 计 1崩53463223 2伤68754737 3点0102104 4污13221211 5合 计1215131591 175 Date11 在工厂实际作业过程中,造成品质不良的原因很多,但有一些因素所占的比率较低 而有一些因素所占的比率很高。柏拉图就是将这些因素加以量化,对占80%以上的项目 加以原因调查、分析,关采取适当纠正措施进行改善,以获得品质效率的提升。 使用柏拉图进行品质分析,必须要确定不良项目别,按项目分类进行数据的统计与汇 总,再按所得数据绘制出曲线与柱状图。 应用柏拉图进行品质分析的步骤: 决定品质分析的期间,以确定进行数据的选取 将品质统计数据按项目别进行分类登记 各项目数据,按大小顺