《精编》品质七种工序统计分析工具

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1、Sep 20 2007 Harry Peng 1 工序统计分析七种工具 检查表 收集 整理资料排列图 确定主导因素因果图 寻找引发结果的原因散布图 展示变量相关关系 预测与控制分层法 从不同角度层面发现问题箱图 一个非常流行的分析工具直方图 展示数据分布状态 分析工序能力控制图 工序稳态分析 判断及控制 Sep 20 2007 Harry Peng 2 排列图 确定主导因素 Sep 20 2007 Harry Peng 3 排列图 排列图 Paretodiagram 又叫帕累托图 柏拉图 它是将质量改进项目从最重要到最次要进行排列而采用的一种简单的图示技术 用从高到低的顺序排列一组矩形表示各原

2、因出现频率高低 最早由意大利经济学家Pareto用来分析社会财富分布状况 并发现少数人占有大量财富的现象 所谓 关键的少数与次要的多数 这一关系 后来美国的朱兰将其应用于质量控制 因为在质量问题中也存在着 少数不良项目造成的不合格产品占据不合格品总数的大部分 这样一个规律 80 的问题仅来源于20 的主要原因 排列图的结构 排列图由一个横坐标 两个纵坐标 几个高低顺序排列的矩形和一条累计百分比折线组成 横坐标表示影响产品质量的因素或项目 按其影响程度从左到右依次排列 左纵坐标表示频数或相对频数 如件数 工时 吨位等或百分比 右纵坐标表示累计频率 累计百分比 排列图的功用指出影响产品质量的主要因

3、素 主要问题 一般情况下排列图的前2项 3项是主要因素 对它们采取改进措施 可望收到事半功倍的效果 确认改进后的效果采取改进措施后 效果如何 可用排列图来检查 通过排列图的反复使用 使问题逐步具体化 并在采取措施后 再反复使用确认效果 识别质量改进的机会 任何需改进问题都可用排列图指出工作重点 除产品质量外 诸如节约问题 安全问题 效率问题和经济问题等均可采用排列图为改进工作指明方向 Sep 20 2007 Harry Peng 4 排列图 废品统计表 排列图示例 Sep 20 2007 Harry Peng 5 排列图 可整理为排列图的数据举例 品质方面 不良品数 损失金额 按不良项目 发生

4、场所 发生工序 设备 原料 作业方法等区分出 重要的少数 次要的多数 消费者的抱怨项目 抱怨件数 修理件数等 时间方面一效率 作业的效率 故障率 修理时间等 成本方面 原料 材料别的单价 规格别 商品别的单价 品质成本一预防成本 鉴定成本 内外部损失成本 营业方面 销货金额别 营业所别 商品销售别 业务员别 交通方面 交通事故肇事率一违规案件类别 车种别 地区别 国家别 高速公路超速原因别 肇事死亡原因别 安全方面 灾害的件数一场所别 职称别 人体部位别选举方面 票源分布区域 调查活动区人数分配 治安方面 少年犯罪率 件数 年龄别 缉捕要犯件数 人数 地区别 时间别 医学方面 病因别 年龄别

5、糖尿病要因别 职业病别 门诊病患类别 门诊科别 Sep 20 2007 Harry Peng 6 排列图 排列图的应用程序确定要分析的项目 度量单位 收集一定期间的数据 将数据按一定分类标志进行分类 层整理 填入数据统计表中 计算各类项目的累计频数 频率 累计频率 按一定的比例 画出两个纵坐标和一个横坐标 画横坐标 按度量单位量值递减的顺序自左至右 在横坐标上列出项目 将量值最小的一个或几个项目归并成 其他 项 放在最右端 数量可超过倒数第2项 画纵坐标 左边的纵坐标按度量单位规定 其高度必须大于或等于所有项目的量值和 右边的纵坐标应与左边纵坐标等高 并从0 I00 进行标定 按各类影响因素的

6、程度大小 依次在横坐标上画出直方块 其高度表示该项目的频数 写在直方块上方 按右纵坐标的比例 找出各项目的累计百分点 从原点0开始连接各点 画出Pareto曲线 在图上注明累计频数 累计百分数 注明排列图的名称 收集数据的时间 以及绘图者可供参考的其他事项 利用排列图确定对质量改进最为重要的项目 Sep 20 2007 Harry Peng 7 排列图 排列图的观察分析首先观察柱形条高的前2 3项 一般说来这几项是影响质量的重要因素 一般把因素分成A B C三类A类因素 主要因素 累积频率在0 80 的那些因素是影响产品报废的主要者 一般情况下 A类因素不多于3个 B类因素 有影响因素 累积频

7、率在80 95 的那些因素 对产品质量有影响者 C类因素 次要因索 累积频率在95 100 的那些因素 对产品质量影响很小 对前2 3项影响质量的因素进行分析 看其包含问题的多少 从累积频率中看出 预测对这2 3项采取措施能解决多少问题 可从排列图获取的信息各项不良个数 缺陷数 损失金额等的数量占全体的多少 各分类项目的大小及其占有率是多少 各分类项目的大小排列顺序如何 可以预想某项不良减少后的改善效果如何 可以确认不良对策或改善措施的效果 可以观察不良 缺陷等的分类项目的变化 Sep 20 2007 Harry Peng 8 排列图 排列图使用的注意事项纵坐标的高度与横坐标的宽度之比以 1

8、5 2 1为好 横坐标上的分类项目不要太多 以4 6项为原则 对于影响质量的主要因素可进一步分层 画出几个不同的排列图 加以分析 以便得到更多的情况 主要因素不能过多 一般找出2 3项主要因素项 如发现所有因素都差不多 有必要考虑重新确定分层原则 再行分层 也可以考虑改变计量单位 以便更好地反映 关键的少数 如将按 件数 计算变成按 损失金额 计算 不太主要的项目很多时 可以把最次要的几个项目合并为 其他 项 排列在柱形条最右边 收集数据的时间不宜太长 一般以1 3个月为好 时间太长 情况变化较大 不易分析和措施 时间短 只能说明一时的情况 代表性差 视具体情况 首先解决紧迫问题 在采取措施后

9、 为验证其效果还要重新画出排列图 以进行比较 Sep 20 2007 Harry Peng 9 排列图 用MINITAB作Pareto图 Sep 20 2007 Harry Peng 10 排列图 用MINITAB作Pareto图 Sep 20 2007 Harry Peng 11 因果图 寻找引发结果的原因 Sep 20 2007 Harry Peng 12 因果图 任何一项质量问题的产生 必定有其原因 而且经常是多种复杂因素平行式交错地共同作用所致 要有效地解决质量问题 首先必须不遗漏地找出这些原因 由粗至细追究到最原始的因素 因果图 causeandeffectdiagram 又叫特性因

10、果图 因果分析图 石川图 由日本专家石川馨首先提出 树枝图 鱼刺 骨图等 就是把对质量特性具有影响的各种主要因素加以归类和分解 并在图上用箭头表示其关系的一种工具 这是一种系统分析方法 因其简便而有效 在质量控制中应用颇广 因果分析图应用范围分析因果关系 表达因果关系 通过识别症状 分析原因 寻找措施 促进问题的解决 Sep 20 2007 Harry Peng 13 因果图 因果图由下面几个部分组成 质量特性 有待改善和控制的某种质量属性 如尺寸 质量 寿命 废品率和成本等 要因 对质量特性起作用的因素 要因一般是导致质量特性发生分散的几个主要来源 通常可归纳为5M1E 枝干 把全部要因同质

11、量特性联系起来的是主干 将个别要因与主干联系起来的是大枝 将逐层细分的要因与各个大枝联系起来的是中枝 小枝和细枝 Sep 20 2007 Harry Peng 14 因果图 因果图类型结果分解型 见图 沿着 为什么会发生这种结果 这一主题 进行层层解剖 分析原因时 一般应从5M1E着手 优点 对问题进行了原因追究 可以系统地掌握纵向之间的因果关系 缺点 容易忽视某些平行问题或横向之间的关系 工序分类型 见图 先按工艺流程 把各工序中影响加工质量的原因查出 填写在相应的工序中 优点 简单易行 缺点 相同的因素会出现在不同的工序中 且难于表现数个原因交织在一起的情况 反映不了因素间的交互作用 原因

12、罗列型参与分析的人员无限制地发表意见 把所有意见罗列 再系统地整理出它们之间的关系 最后绘出因果图 优点 经过多方思考和讨论 不会漏掉重要原因 能客观地对各因素进行深入分析 缺点 工作量大 这种方法仅适用于 攻关 分析 Sep 20 2007 Harry Peng 15 因果图 因果图作法 明确要解决的质量问题 画出主干线 背骨 和鱼头 主干线的箭头要指向右 特性要尽量做到定量表示 特性 结果 要提得明确 响亮 引人注目 特性提得要符合本企业工厂方针或问题点 画出主干和大枝 并标记相应的要因与名称 明确影响质量的大原因 画出大原因的分枝线 大骨 大原因的确定 通常按5M1E来分类 也可视具体情

13、况来定 有时可列出一个过程的主要步骤作为主原因 大原因分枝线与主干线之间夹角以60o 75o为好 分析 寻找影响质量的中原因 小原因 画出分叉线 原因之间的关系必须是因与果的关系 分析 寻找原因 直到可采取措施为止 分又线与分枝线之间的夹角以60o 75o为好 对于主要的 关键的要因 分别用显著符号标记出来 以示突出和重要 2 3 4找出的关键因素 要因 以3 5个为宜 用圆圈 或方框 框起来 作为制订质量改进措施的重点考虑对象 注明画图者 参加讨论分析人员 时间等可供参考的事项 Sep 20 2007 Harry Peng 16 因果图 绘图注意事项 因果图只能用于单一目的研究分析 一个主要

14、质量问题只画一张因果图 集思广益 一般以召开各种质量分析会共同分析 整理出因果分析图 讨论时 一般采用提问形式为好 易于启发大家深入讨论 要充分发扬民主 广开言路 畅所欲言 细化要因 就是对于那些影响产品质量的原因进行层层深入分析 直至各要因产生的本质 切忌停留在罗列表面要因的现象上 实践证明 细化后的要因往往是影响产品质量的主要原因 也是最直接的原因 要因 一定要确定在末端因素上 而不应确定在中间过上 检查遗漏 在仔细检查并确信已经找出了所有要因之后 便可用排列图法找出各项要因 以利明确它们对质量特性所产生的影响中所占比重 因果关系的层次要分明 最末层次的原因应寻求至可以直接采取具体措施为止

15、 要对末端因素特别是 要因 要进行论证 熟悉工艺过程 因果图虽然简单明了 但绘制因果图却十分复杂 要花费很大功夫 这是因为许多要因并非凭直观能发觉 需要对工艺过程有全面深入的熟悉和掌握 这就要求参加分析的人员要深入实际 掌握工艺过程 对关键要因采取措施后 再用排列图等方法来检查其效果 Sep 20 2007 Harry Peng 17 因果图 因果分析图法在应用中常见的问题没有按系统图法对原因进行分析 主要表现在分析的每一个层次不是 果与因 的关系 有的分析层次不准 由小原因中找出大原因 本末倒置 不是对分析到最终的原因 即末稍 采取措施 而是在分析到中间就采取措施 往往难以见效 在工序质量分

16、析表中把不同的影响因素的质量特性放在一起分析 对分析出来的原因没有进行确认和验证 就采取措施 画因果分析图时 不发动员工 集中员工的智慧 而是凭个人想象 搞 闭门造车 画法不规范 如箭头的方向不对 经确认的要因没有标志 标注不齐全等 Sep 20 2007 Harry Peng 18 因果图 用MINITAB作CauseandEffect图 Sep 20 2007 Harry Peng 19 因果图 用MINITAB作CauseandEffect图 Sep 20 2007 Harry Peng 20 散布图及相关分析 展示变量之间的相关关系 因变量预测 自变量控制 Sep 20 2007 Harry Peng 21 散布图及相关分析 散布图 又叫相关图 研究成对出现的不同变量之间相关关系的坐标图 应用散布图 可以定性地判断两随机变量之间是否相关 是正相关 负相关或无相关 用来发现和确认两组数据之间的关系并确定两组相关数据之间预期的关系 通过确定两组数据 两个因素之间的相关性 有助于寻找问题的可能原因 通过比较不同阶段的以确认影响相关变量关系的因素是否稳定 相关分析 一种分析处理变量与变