QC旧七大手法

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1、QC旧七大手法 2016年7月 2 主要内容 品管七大手法 检查表 收集 整理资料 排列图 确定主导因素 散布图 展示变量之间的线性关系 因果图 寻找引发结果的原因 分层法 从不同角度层面发现问题 直方图 展示过程的分布情况 控制图 识别波动的来源 3 QC七大手法 一 排列图排列图别名又叫柏拉图 pareto图 排列图的功能 识别少数关健因素 优先采取解决措施 排列图的用途 常用于不合格数或缺陷数的分类分析 绘制排列图 4 QC七大手法 例 以下是轴颈产品的不合格数 不合格项有6种 以此为例作排列图 5 QC七大手法 6 QC七大手法 分析 柱图为不合格项分类统计量 折线图为累计比例 可以看

2、出 占60 00 的不合格项有二项 将作为关健急需解决的因素 只要解决了前二项不合格因素 轴颈产品的不合格率就可下降60 00 7 QC七大手法 二 因果图因果图别名又叫石川图 鱼刺图 因果图的功能为 分析问题可能的原因 或影响产品性能的各种因素 因果图的用途 分析原因或影响因素 加以控制 8 QC七大手法 例 以下是对生产效率低下 这一事件进行分析 通过因果图可以清楚的找出 生产效率低下 这一事件的所有因素 通过对关健因素的控制 可以从根本上解决这一不良现象 9 QC七大手法 10 QC七大手法 三 散布图散布图别名又叫散点图 相关图 散布图的功能 分析对应变量之间的相关关系 相关关系分类

3、正相关 负相关 不相关 绘制散布图例 以下是产量和温度之间的关系为正相关 11 QC七大手法 12 QC七大手法 四 直方图直方图别名又叫柱状图 分布图 直方图的功能 分析数据的规律性 尤其是中心值的分布状况 绘制直方图例 以50块蛋糕的重量为例来绘制直方图 mg 13 QC七大手法 14 QC七大手法 设置组界进行统计 15 QC七大手法 绘制直方图 此直方图应大致为左偏正态分布 16 QC七大手法 五 检查表检查表别名又叫核查表 调查表 分析表 检查表的功能 对数据进行整理和粗略分析 检查表的用途 常用于其他工具前期统计工作 绘制检查表例 不合格品分项检查表 17 QC七大手法 18 QC

4、七大手法 六 分层法分层法别名又叫层别法 分层法的功能 将不同类型的数据按其不同的目的进行分类 从而找出其内在统计规律 常用的分类方式有 按操作人员分 按使用设备分 按工作时间分 按使用原材料分 按工艺方法分 按工作环境分例 分层法 19 QC七大手法 20 QC七大手法 七 控制图1 控制图是对过程质量特性值进行测定 记录 评估和监察过程是否处于统计控制状态的一种用统计方法设计的图 图上有用实线绘制的中心限 CL 用虚线绘制的上控制限 UCL 和下控制限LCL 图中并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列 各点之间用直线段相连 以便看出点子变化的趋势 21 QC七大手法 UCL CL和C

5、LC统称为控制限 它们是互相平行的 若控制图中的描点落在控制限之外或描点在控制限之间的排列不随机 则表明过程异常 世界上第一张控制图是美国休哈特 W A Shewhart 在1924年提出的不合格率 P 控制图 22 QC七大手法 2 控制图的形成将通常的正态分布图转个方向 使自变量增加方向垂直向上 并将 3 和 3 分别称为CL UCL和LCL 这样就得到一张控制图 三 控制图原理解释根据来源的不同 影响质量的原因 因素 可分为人 机 料 法 测 环六个方面 23 QC七大手法 但从对影响产品质量影响大小来分 又可分为偶然因素 简称偶因 与异常因素 简称异因 在国际标准和我国国家标准中称为可

6、查明因素 两类 偶因是过程固有的 始中存在 对质量影响微小 但难以除去 例如机床开动时轻微的振动等 异因则非过程固有 有时存在 有时不存在 对质量特性影响大 但不难除去 例如刀具过程磨损以至于使质量特性值超过工艺要求等 24 QC七大手法 3 偶因引起影响质量的偶然波动 异因引起质量的异常波动 偶然波动是不可能避免的 但对质量的影响一般不大 异常波动对质量的影响大 且采取措施不难消除 故在过程中异常波动及造成异常波动的原因是我们注意的对象 一旦发生就应该尽快找出 采取措施加以消除 将质量波动区分为偶然波动与异常波动两类并分别采取不同的对策 这是休哈特的贡献 25 QC七大手法 偶然波动与异常波

7、动都是产品质量的波动 控制图上的控制限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限 常规控制图的实质是区分偶然因素与异常因素两类因素 26 QC七大手法 4 控制图的作用 按下列情形分别考虑情形1 应用控制图对生产过程进行监控 如出现图上的点上升趋势 显然过程有问题 故异因刚一露头就可发现 于是可及时采取措施加以消除 这当然是预防 情形2 更经常的是控制图上的点无任何预兆 突然出界显示异常 这时应查出原因 采取措施加以消除 27 QC七大手法 控制图的作用是及时告警 只在控制图上描点 当然是不可能起到预防作用的 必须强调要求现场第一线工程技术人员来推行SPC 把它作为日常工作的一部分 而质量管理人员则

8、应该起到组织 协调 鉴定与当好领导参谋的作用 28 QC七大手法 5 控制图的状态统计控制图的状态 也称稳态 即过程中只有偶因而无异因产生的变异状态 对产品质量有完全的把握 通常控制图的控制界限都在规范界限内 故至少有99 73 的产品是合格品 生产也是最经济的 偶因和异因都可造成不合格品 但由偶因造成的不合格品极少 在 29 QC七大手法 3 控制原则下平均只占2 7 左右 主要是由异因造成 故在统计控制状态下生产的不合格品最少 生产最经济 在统计控制状态下 过程的变异最小 所谓的控制都要以某个标准为基准 一旦偏离这个基准 就要尽快加以纠正 使之保持这个基准 SPC 统计过程控制 就是以统计

9、控制状态 稳态 作为基准的 推行SPC能保证实现全过程预防 30 QC七大手法 6 3 西格玛 原则UCL 3 CL CLC 3 式中 为总体参数 规范限不能用作控制限 规范限用于区分合格与不合格 控制限则用于区分偶然波动与异常波动 二者不能混淆 31 QC七大手法 7 X R图的控制限计算公式X控制图计算公式 32 QC七大手法 8 分析用控制图和控制用控制图1 分析用控制图与控制用控制图的含义在一道工序开始应用控制图时 几乎总不会恰巧处于统计控制状态 稳态 也即是说存在异因 如果就以这种非稳态状态下的参数来建立控制图 控制图界限之间的间隔一定较宽 以这样的控制图来控制未来 将导致错误的结论

10、 因此 一开始 总要将非稳态的过程调整到稳态的过程 也即调整到过程的稳态 这就是分析用控制图的阶段 等到过 33 QC七大手法 程调整到稳态后 才能延长控制图的控制限作为控制用控制图 这就是控制用控制图阶段 故日本有句名言 始于控制图 终于控制图 所谓 始于控制图 是指对过程的分析从应用控制图对过程进行分析开始 所谓 终于控制图 是指对过程的分析结束 最终建立控制用控制图 分析用控制图 34 QC七大手法 分析用控制图主要分析以下两个方面 分析过程是否处于统计控制状态 该过程的过程能力指数是否满足要求 维尔达 S L Wierda 把过程能力指数称作技术控制状态 由于过程能力指数Cp需在稳态下

11、进行计算 故应先将过程能力调整到统计控制状态 然后再调整到技术控制状态 分析用控制图调整过程即质量不断改进过程 35 QC七大手法 控制用控制图当过程达到所确定的状态后 才能将分析用控制图控制限延长作为控制用控制图 进入日常管理后 关健是保持所确定的状态 经过一个阶段使用后 可能又会出现异常 这时应查出异因 采取必要措施 加以消除 以恢复统计控制状态 36 QC七大手法 9 判异准则判异准则有两类 点子出界应判异 界内点排列不随机判异 关于判异准则 常规控制图的标准GB T4091 2001有8种准则 将控制图等分为6个区 每个区宽1 这6个区的编号为A B C C B A 如图九 1 其中两

12、个A区 B区及C区关于中心线CL对称 需要指明的是这些判异准则主要适用X均值图 且假定质量特性值服从正态分布 37 QC七大手法 38 QC七大手法 由于过程正常的情况下 下述8种准则出现的概率都很小 若出现即判断过程异常 准则1 一个点落在A区外 如图九 2 39 QC七大手法 40 QC七大手法 准则2 连续9点落在中心线同一侧 如图九 3 41 QC七大手法 准则3 连续6点递增或递减 如图九 4 42 QC七大手法 准则4 连续14点中相邻点交替上下 如图九 5 43 QC七大手法 准则5 连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外 如图九 6 44 QC七大手法 准则6 连续5点中有

13、4点落在中心线同一侧的C区以外 如图九 7 45 QC七大手法 准则7 连续15点落在中心线两侧C区内 如图九 8 46 QC七大手法 准则8 连续8点落在中心线两侧且无一在C区内 如图九 9 47 QC七大手法 10 如何作休哈特控制图例 我公司生产轴颈产品 工序冷轧占轴颈不合格项的比例比较大 由于是关健质量特性 故决定应用控制图对此工序 85 进行过程控制 分析 此质量特性是计量特性值 故可选用正态分布图 又由于本例是大量生产 不难取得数据 决定选用均值X R极差控制图 步骤1 取预备数据 然后将数据合理分成25组 48 QC七大手法 步骤2 计算各子组样本平均数X 例如第一组样本的平均值

14、为1 840 步骤3 计算各子组样本极差R 例如第一组样本的极差为0 010 步骤4 计算样本总均值X与平均样本极差R 样本总均值为1 843 平均样本极差为0 019 步骤5 计算R图和X图的参数 49 QC七大手法 先计算R图的参数 然后作极差图 当样本n 5 D4 2 114 D3 0代入R图的公式可得UCLR D4R 2 114 0 019 0 040CLR R 0 019LCLR D3R 0 0 019 0 A2 D3和D4是常数查表可得0 577 0 2 114 50 QC七大手法 可见现在R图判稳 故可接着在建立均值图 由于n 5 A2 0 577代入X图公式可得UCLX X A

15、2R 1 843 0 577 0 019 1 852CLX X 1 843LCLX X A2R 1 843 0 577 0 019 1 832作极差控制图 作均值控制图 见下超级链 51 QC七大手法 数据表 xls步骤6 与规范进行比较 已经给定的质量规范限为TL 1 83 TU 1 87 利用得到的统计控制状态下的R X来计算过程能力指数 52 QC七大手法 由于X 1 843 与容差中心M Tu TL 2 1 87 1 83 2 1 85不重合 有必要计算偏移过程能力指数 53 QC七大手法 计算有偏移的过程能力 由于存在分布中心与容差中心的偏移 故有偏移的过程能力不足1 54 QC七大

16、手法 步骤7 延长统计控制状态下的X R图的控制限 进入控制用控制图的阶段 实现对过程的日常控制 55 QC七大手法 过程能力分析1 过程能力过程能力是指过程加工方面的能力 它是衡量过程加工内在的一致性 而生产能力是指加工数量方面的能力 二者不可混淆 过程能力决定于质量因素与公差无关 SPC的基准就是统计控制状态或称稳态 过程能力是稳态下所能达到的最小变差 过程能力反映了稳态下该过程本身所表现的最佳性能 分布宽度最小 56 QC七大手法 因此在稳态下 过程的性能是可预测的 过程能力也是可评价的 离开稳态这个基准 对过程就无法预测 也无法评价 过程能力决定于由偶因造成的总变差 当过程处于稳态时 产品的计量特性值有99 73 点落在 3 的范围内 其中 和 为质量特性值的总体参数 也即有99 73 的产品落在6 落围内 这几乎包括了全部产品 故通常用6倍标准差 6 表示过程能力 它的数值越小越好 57 QC七大手法 2 过程能力指数过程能力指数 ProcessCapabilityIndex 简称PCI或Cp 也可称为工序能力指数 过程能力一般是通过过程能力指数度量如下 58 QC七大手法