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1、某电子厂IE七大手法培训教材 自序中國的制造業与國際的差距在那里 為什么這么低廉的勞動力成本之下 外國企業產品的成本价格還能比中國低 基中最重要的一個因素是效率 与品質 只有不斷創新改善 精益求精才能保証品質 提高效率 使企業真正具有競爭力 才能提高人的价值 從而 尊重人 的人本主義 才能最大限度地發揮人的積极性 提高效率 降低成本 保証品質是IE的目的和核心技術 而IE又最終指引我們實現精益革新 走向科學量化的精益管理 精益生產是國際汽車計划組織 IMVP 對日本丰田始創JIT生產模式的贊譽之稱 精 卻少而精 益 即所生產經營活動均要有益 有效 有保証 不投入多余的生產要素 只在适當的時候生
2、產必要的產品及數量 精益生產是當前工業界最具影響力 公証最佳的一种生產組織体系和方式 而IE則是完成精益生產的工程与管理基礎 同時 是精益生產系統的重要組成部分及方案結果的評价方法 過去中國企業在傳統計划經濟的体制下運作 同時社會缺乏這方面的人才 生產系統中嚴重忽視 效率 國外成功的經驗証明 IE是推動生產体系效率改善 實現經濟增長方式由粗放型向集約型轉變的主要工程技術 而支撐這一工程技術的又是什么 就是IE集合現實中的情況實事求是 并快速作出的各种有效的改善手法 不知眾位有沒有想過 為什么老牌帝國主義 德國能夠引發第一次世界及第二次世界大戰 繼而日本帝國主義侵略韓國 朝鮮 中國等東亞國家 加
3、上今日虎視世界各國的美國 他們都有一個共同特點 經濟發達 科學技術与軍事力量都處于世界前列 至今他們都是世界經濟快速發展的領頭羊 能夠使他們獨領風騷的原因是什么 就是他們擁有世界上最先進的提升國力水平的工具 發達的經濟 先進的科學技術 与 雄厚的軍事力量 在工厂里擁有各項 先進的改善技術与体系 和 品質保証体系 以及 生產制造系統 也是企業成長与競爭的工具 而在我們的生活中也是同樣 有 丰富的經驗 与 淵博的知識 也是提高我們生活質量的工具 因此 此培訓總結了改善技術 IE体系 与品質保証体系 品質控制 的基本的 也是主要的改善工具 其中IE体系改善工具 業界人士稱之為 IE七大手法 品質保証
4、体系改善工具則被稱之為 QC七大手法 許多人會這樣認為 IE七大手法主要講的是流程 動作 設計 規划等方面的改善 而品質保証主要講的是 品質預防与控制方面的改善 它們怎么能扯上關系 如果你反過來想就有非常大的關系了 IE的主要目的与核心是什么 是提高效率 降低成本 保証品質 而品質又是成本的一部分 所以改善品質也是IE的核心之一 而品質是怎么制造出來的 是經過規划 設計 制造 標准 檢驗 等而制出來的而恰恰是IE的四大職能的一部分 所以說 IE七大手法 与 QC七大手法 有著密切的關系 品質統計方法是工厂品質管理過程中經常運用的重要手法 主要是通過對各种相關資料的收集 分析和利用 以用來証實產
5、品生產過程能力及產品的設計 生產 過程的控制 防止 不合格品產生及品質問題的分析及查找到原因 确定產品和過程的限定值 預測及驗証与測量和評定產品質特性 為了達到上述目的 就選擇适宜的統計方法 下述即常用的統計方法及其作用 一 圖示法 直方圖 制程流程圖 散布圖 柏拉圖 因果圖 等 主要用于進行問題診斷 并据此選擇适宜的方法進行統計診斷 二 統計控制圖 X R P C控制圖等 主要用于監控產品的生產和測量過程 三 實驗設計 主要用于确定哪些哪些變量對過程和產品性能有顯著影響 四 建立量化模型進行回歸分析 主要用于生產運作的條件或產品設計發生變化時 對產品過程的特性進行分析 五 進行變量分析 對各
6、變量构成進行評估 以各變量占總体變量的比例 作為最佳的質量改進机會的依据 為控制及產品特性的确定和產品的放行設計抽樣的方案 六 抽樣計划 在部分產品中抽取一定數量的樣本進行試驗和測定 并利用統計學的方法將其同結果与要求的品質標准進行比較 從而判定該批產品是否合格的方法 稱之為抽樣檢驗 一般用于以下情形 A 對產品性能檢驗需進行破坏性試驗 B 產品的批量太大 無法進行全數檢驗 C 在送檢計算器中允許有一定程程度的不良品存 D 送檢產品需要較長的檢驗時間和較高的檢驗費用 工厂質量管理如果能充分運用各种統計手法 將在各方面受益 并表現在 1 發現品質管制過程中的薄弱環節 對品質改善采取針對性的措施
7、2 查找形成品質不良的因素 使品質追溯有据可依 3 驗証品質控制方法有效性 本節課只針對工厂管理中常用的几統計技術進行說明 QC七大手法認識及運用 1 部分品質統計的方法簡介 一 直方圖 直方圖又稱為柱狀控制圖 是將統計數据匯總 分析 并將每組數据繪成柱狀圖 依統計數据的分布形狀 進行產品生產過程 品質狀態及管制能力的分析 制作直方圖的步驟為 1 數据統計將同一類型或相近似的現象歸納在一起 以分析該類現象對產品品質的影響程度 2 將統計數据分組并設定組數統計數据的分組 确定組數是直方圖分析的重要步驟 將統計的樣本總數進行合理分組便于觀察數据分布情況 合理的組數与樣本總數的關系通常為 N 樣本總
8、數 組數50以下4 6組50 1007 10組100 20011 14組200 40015 19組400以上20組圖 1 組數与樣本關系圖3 計算全距 組距 組界 中心值 A 計算全距 R L S 全距 所有數据中最大的值 所有數据中最小的值 字母表示 R表示 全距L表示 所有數据中最大的值S表示 所有數据中最小的值B 計算組距 C R 組數 全距 組數 字母表示 C表示 組距組數 可參照圖 1 組數与樣本關系圖 C 确定組界 最小一組的下一組界 S 測量值的最小位數 2 測量值的最小位數一般是1或0 1 最小一組的上組界 下組界 CD 确定中心值 各組界之間的中心值 也稱中值 每組的中心值
9、該組的上給界 下組界 2 4 制作數据分布圖 統計符合各組值的數据分布次數 在确定的每組的中心值下下界的數值范圍內 將樣本數据中符合此范圍的樣本數統計出來 每一數据為一次 5 建立坐標系 以數据的次數值為縱軸 特性值為橫軸 建立坐標系 6 繪直方圖 7 寫出最后結論 總結出最終的分析結果 讓人能否一目了然 2 常見的統計技術的應用 按每組數据的多少在坐標中繪出柱狀圖 并記入MODEL名 工位名 圖名 日期 制作人等 直方圖舉例說明 偉易達VTE朔效制品厂注塑机射出速度是否正常 經統計得出以下數据 注塑机射出速度測定表 表10 1 1 正常速度 300 10單位 次 H從上表數据可得出 A 計算
10、全距R L SL 306S 292則R 306 292 14B 計算組距C R 組數 全距 組數 假定組數為8組 則C 14 8 1 75 2C 确定組界 第一組的下組界 最小一組的下組界 S 測量值的最小位數 2 測量值的最小位數一般是1或0 1 292 1 2 292 0 5 291 5最小一組的上組界 下組界 C 291 5 2 293 5D 确定中心值 中心值 樣本最大值 樣本最值 2 L S 2 306 292 2 229 48以同樣的方法將二至八組的上 下組界 組距 中心值 分布次數計算出來 結果如下表 引用以上所計算出來的數据繪制直方圖 L 306X 229 48S 292直方圖
11、有8种型態分別為 正態分布直方圖 偏態分布直方圖 雙峰分布直方圖 离島分布直方圖 精确分布直方圖 非精确分布直方圖 限差分布直方圖 過盛分布直方圖 1 正態分布直方圖 表示制程穩定 2 偏態分布直方圖 表示人為因素導到制程不穩定 SL UL 1 正態分布直方圖 SL UL 2 偏態分布直方圖 3 雙峰分布直方圖 表示制程兩种以4 离島分布直方圖 表示測方面導致制程的不穩定 上的因素或標准導致制程不穩定 SL UL 3 雙峰分布直方圖 SL UL 4 离島分布直方圖 SL UL 5 精确分布直方圖 2 偏態分布直方圖 SL 5 精确分布直方圖 表示精确度及准确度均OK6 不精确分布直方圖 精确認
12、度不夠 容易導致不良品流出 SL UL 不良品流出 不良品流出 7 限差分布直方圖 表示准确度不夠 平均值處于下限或上限 SL 不良品流出 UL 7 限差分布直方圖 平均值偏下限 UL 不良品流出 7 限差分布直方圖 平均值偏上限 SL UL 8 過盛分布直方圖 表示品質過盛過好 8 過盛分布直方圖 通過上面的8种分布圖示一目了然快速的了解到生產線上的狀態及標准如何 并能快速的作出有效的可性的改善 使品質能在一個標准 穩定的情況下生產 1 4為主要的分布圖 1 4分布圖針對制程能力的分析 5 8分布圖針對標准設定的合理性分析 二 柏拉圖 在生產制造過程中 造成不良的原因很多 但有一些因素較低
13、有一些所占的比率較高 柏拉圖就是將這些因素加以量化 對占有80 以上的項目加以优先的進行原因調查 分析 并加以改善 以獲得品質效率的提升 使用柏拉圖進行分析 必須要确定不同項目類別 按項目的分類進行數据的統計与匯總 再按所得的數据繪制出曲線与柱狀圖 應用柏拉圖分析的步驟 1 決定品質分析的期間 以确定進行數据的選取 2 將品質統計數据按項目別進行分類登記 3 各項目數据從大到小的順序依次從左到右排列于橫坐標軸上 即大數靠近左側的縱坐標軸 4 以縱坐標表示項目的數量或折合金額數等 5 在橫坐標上繪制每個項目的柱狀圖形 6 逐項累計項目數量 并按縱坐標參數 將所得之累計數標示在柏拉圖上 7 連接累
14、計曲線 8 圈出累計80 或接近80 的各項目進行細分析及改善 9 寫出結論 總結最后原因是什么 給出的重點改善行動是什么 柏拉圖舉例說明 步驟1 將不良品按不同的項目分開按大到的順序統計于表中 并計算出比率 偉易達VTE朔效制品厂XX年XX月XX車間裝配段不良狀況 統計如下 裝配段不良統計表 10 1 4 2 常見的統計技術的應用 步驟2 繪制柏拉圖 2 常見的統計技術的應用 1 3 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 39 2 33 11 6 9 1 3 1 2 7 72 2 83 8 92 9 96 98 9 100 由上圖可得出 造成品質不合格的主要原因暴 1
15、 殼花 2 變形 3 破損 此三項累計達到83 8 所以我們應該針對此三項進行重點分析与改善 前面有講述過柏拉圖的目的是找出影響最重的項目 所以我們在做伯拉圖分析時可進行進二次柏拉圖分析三次柏拉圖分析 N次柏拉分析 一直到找到最底層的影響因素 裝配段不良柏拉圖分析 10 1 5 三 因果圖 魚骨圖 一般在品質統計中 運用柏拉圖找到主要原因后 需要進一步用因果圖來分析問題產生的原因 一項結果的產生 必定有其原因 應充分應用圖解法找出其原因因果圖是日本品質專家石川馨提出來的 因此又稱為石川圖 因其形狀象魚刺 所以也稱之為魚骨圖 魚骨圖的构成是先例出發生品質變异的項目 然后對造成變异的4M1E 人
16、机 料 法 環 進行分析 將造成品質變异的原因一一列出來 因果圖步應用步驟為 1 召集相關人員找出主要的問題點 1 确定主要問題 將其標明于主干前端 魚頭上 2 運用頭腦風暴法將可能的原因全部顯示出來 如果同個原因有几個人提出 則以 正 字累計 3 將各种變异里累計最多的例為第一層原因 再將第一層原因展開討論 以同樣方法例為第二層原因同樣 直至找到最終原因為止 4 分析出圖上標出來的原因 從最底層次的原因中找出少量對結果有影響的原因 畫皮記號 對它們進行進一步的收集資料 并進行驗証 最后再提取對策 魚骨圖舉例說明 我們用魚骨圖來舉例分析 第二節柏拉圖舉例 偉易達VTE朔效制品厂XX年XX月XX車間裝配段不良分析 參照裝配段不良統計表 10 1 4 与裝配段不良柏拉圖分析 10 1 5 從柏拉圖中我們可看出 最高不良是殼花的不良 占總不良比率的39 2 因此 運用魚骨圖對此不良展開分析 找出主工不良的原因 2 常見的統計技術的應用 人 机 料 法 環 其它 未培訓上崗 技能欠缺 人員流動快 頂位過多 人員曠工 生產計划中加班過多 啤模尺寸不良 多個供應商不一致 調机欠經驗 人員不穩定 机
