《精编》QC七大手法在企业的实际应用

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1、QC七大手法与SPC应用培训 课程大纲1 QC七大手法在企业的实际应用2 检查表 层别法制作及应用实例3 柏拉图 因果图的制作及案例练习4 直方图 散布图制作及案例练习5 SPC的发展历史 质量数据的基本知识 数据的特性分析6 过程控制特性及过程变差 过程能力分析7 控制图的应用及案例分析 第一部分QC七大手法在企业的实际应用 QC七大手法QC七大手法 也叫品管七工具 是目前全世界应用比较广泛的品质管理工具 它具有简单实用的特性 日本著名的品质管制专家石川馨曾说过 企业内95 的品质管制问题 可通过企业上上下下全体人员活用品管七工具而得到解决 QC七大手法品质管理的主要工作简单地说 就是通过对

2、各来料 生产过程 出货等环节进行检验和分析 找出各种出现或潜在出现的问题及原因 甚至寻求解决办法 使产品品质问题尽量在内部解决 达到在合理成本的基础上使客户满意 QC七大手法的作用1 查检表 用来在现场收集数据 尽量让现场作业简单而有效 它是其它六大手法的起点 2 层别法 统计方法中最基础的工具 用来对收集的数据进行分类或分层 以利于统计分析 通常与柏拉图 因果图结合使用 层别法的重点是了解如何进行分层 QC七大手法作用3 柏拉图 用来对多种问题或原因进行分析 找出最大问题或原因 以实现花较少成本做更多事情 4 鱼骨图 用来对一个现象或结果进行原因深入细致的分析 通常用来找原因及因素 最好同层

3、别法结合起来使用 QC七大手法作用5 直方图 用直方图可以将杂乱无章的资料 解析出规则性 比较直观地看出产品质量特性的分布状态 对於资料中心值或分布状况一目了然 便於判断其总体质量分布情况 6 散布图 用来对收集的两个或两个以上可能相关的问题或特性的数据 找出之间可能的相关性 QC七大手法作用7 管制图 用来了解品质在过程中的变化状态和预测品质下一步可能性的状况 有助于提前发现问题 是实现第一次就把事情做好的基本步骤之一 第二部分检查表和层别法的制作及案例分析 一 检查表为了便于收集数据 使用简单明了的标准化表格并填入规定的图形记号 再加以统计汇总 以提供进一步分析或对比检查的表格或图表 通常

4、分为点检用检查表或记录用检查表 点检用检查表作用 防止不小心的失误 起备忘录作用 汽车定期保养点检表10000KM时的定期保养工厂名 公司保养日期 费用 行驶公里 注 图中符号意义 查验 调整 执行 记录用检查表作用 通过收集到的数据反映不良的状况 检查表的设计注意事项1 应能迅速 正确 简易地收集到数据 记录时只要在必要项目上加注记号 2 记录时要考虑到层別 按人员 机台 原料 时间等分类 3 数据来源要清楚 由谁检查 检查时间 检查方法 检查班次 检查机台 均应写清楚 其他测定或检查条件也要正确地记录下來 4 尽可能以记号 图形标记 避免使用文字 5 检查项目不宜太多 以4 6项为宜 针对

5、重要的几项就可 其他可能发生的项目采用 其他 栏 检查表的制作程序1 明确使用表格的目的 2 决定要检查的项目及必要的顺序 3 决定抽样方法 4 决定收集 检查的方法及相关的职责要求 5 设计表格的形式和记录的符号 检查表应用课堂练习1 请针对你公司目前的实际情况来设计 2 如果你想了解一下最近一周内成品检查主要不良项目的出现情况 3 请设计一份合适的检查表 格式不限 内容自拟 检查表的灵活应用见附件 二 层别法将得到的数据资料按需要而分成数个类别 便于以后的分析 人员 Man机器 Machine物料 Material方法 Method环境 Environment 其他层别方法1 以时间层别

6、2 以作业区域层别 3 以不良项目层别等 层别法应用举例 成品验货不良品统计表 层别法应用课堂练习1 请针对你公司目前的实际情况来设计 2 如果你想对最近一周内车间制程不良项目的出现按作业的机台进行分类 3 请设计一份合适的层别法应用表 格式不限 内容自拟 第三部分柏拉图和因果图的制作及案例分析 三 柏拉图当我们要解决问题时 总会发现产生问题的要因很多 不知从何着手 因此最好找出其影响度最大的几个要因 再按优先顺序 一一谋求改善对策 才能以有限的人力和时间 有效地解决问题 柏拉图就是这样一种供你寻找重要要因的一种统计工具 三 Pareto的二八法则柏拉图又称排列图 意大利经济学家柏拉图最早用排

7、列图分析社会财富分布的状况 他发现当时意大利80 财富集中在20 的人手里 后来人们发现很多场合都服从这一规律 于是称之为Pareto定律 后来美国质量专家朱兰将此引入到质量管理中 来抓影响质量的主要因素 柏拉图制作步骤1 决定调查事项 收集数据 2 整理数据 计算累计数 累计比率并绘制表格 3 将数据绘制成柱状图 4 连接曲线 柏拉图制作案例某公司检验中发现有50个不良品 不良项目ABCD及不良数如下表 请根据这些数据绘制柏拉图 柏拉图制作注意事项 1 横轴是按项目別 依大小順序由高而低排列下來 其他 项排在最未 2 次数少的项目太多时 可考虑将后几项归纳成 其他 项 有時 改变层别和分类的

8、方法 也可使项目減少 3 纵轴的左侧尽量以金额表示 如此就降低成本 追求利润的企业而言 更具意义 通常用于表示发生不良的次数 缺点数 发生次数不良率 单位缺点数等 4 柏拉图的柱形图横轴距离相同 5 改善前后进行比较 1 改善前后横轴项目別依然按大小順序由高到低排列 2 前后比较基准一致 刻度应相同 3 各项目以色別来区分更易比较 6 柏拉图中 连接横轴与纵轴对应点的线应为折线而非曲线 柏拉图制作注意事项 柏拉图制作课堂练习某公司2002年年度的客户投诉汇总表显示 一共接到85份客诉 其中交期问题占53份 品质问题占16份 服务问题占11份 其他投诉问题占5份 请根据以上的统计数据 绘制统计表

9、及柏拉图 四 鱼骨图鱼骨图 又叫特性要因图 因果图 由日本品质专家石川馨提出 所以又叫 石川图 它是先列出品质变异的项目 然后对造成变异的4M1E因素进行分析 鱼骨图制作步骤1 确定问题的特性 写在最右端 2 划出鱼骨图的骨架 3 按4M1E方法将主要原因填入鱼骨图大骨 4 再采用 头脑风暴法 确定造成大骨的中骨 鱼骨图制作步骤5 确定造成中骨的小骨 末端必须是可采取行动的要因 6 依据统计找出影响最大的几种要因 通常是4 8种 然后用圆圈圈起来 7 现场调查 证实原因分析正确 并采取相应行动进行改善 案例 1 冲压件长度尺寸过长 案例 2 想办法如何使发料更容易 使用头脑风暴法应注意1 不要

10、指责他人的任何想法 2 全方位多角度各层次 数量越多越好 3 自由奔放 毫无拘束 甚至于异想天开 鱼骨图分析时的思考方向1 替代 人员顶替 材料替换 方法替代 2 过程优化BPI与重组BPR 3 消减 简化 合并 调序等等 鱼骨图课堂练习 请针对你公司目前制造过程最严重的品质问题 采用鱼骨图进行分析 找出影响其最重要的因素 第四部分直方图和散布图的制作及案例分析 五 直方图 从样本中获取数据是认识总体的基础 样本的数量越多 得到的关于总体的信息越多 信息增多时 要想一下子了解总体比较困难 那么应用直方图就简单了 直方图直方图是将所收集的数据分为几个相等的区间作为横轴 并将各区间内的测定值所出现

11、次数累积而成的面积 用柱子排列起来的图形 直方图可显示数据的三种特性 集中的趋势 数据的范围 分布的形状 直方图的制作范例一工厂的成品重量规格为130 190千克 今按随机抽样方式抽测200个样本 一般需收集50 200个数据 作直方图 步骤如下 一 制作次数分配表 1 从数据中找出最大值L 170与最小值S 1242 计算全距R L S 463 决定组数KK 1 3 32LgN N代表收集的数据总数 本例数N 200 可将其分为K 12组 一 制作次数分配表 续 4 计算组距H 通常取2 5 10的倍数 组距H 全距 組數 46 12 3 8 3取45 计算组界 第一组下组界 最小值 测定值

12、最小位數 123 5第一组上组界 第一组下组界 组距 123 5 4 127 5第二组下组界 第一组上组界 127 5第二组上组界 第二组下组界 组距 127 5 4 131 5第三组下组界 第三组上组界 依此类推 计算到最大一组的组界 6 作次数分配表 如下表 二 绘制直方图1 依次数分配表 延横轴以各组界为分界 组距为底边 以各组次数为高度 每组距上划一矩形 即完成直方图 2 在图上记入数据总数等参数 并划出规格的上 下限 直方图常见的形态说明 中间高两边低 有集中趋势 结论 制程在正常运转下 直方图 缺齿形说明 高低不一 有缺齿情形 结论 可能是分组过细或数据不真实 直方图 偏态形说明

13、高处偏向一边 拖长尾吧 另一边低 结论 尾巴拖长时 应检讨是否在技术上能够接收 多由工具磨损 松动及加工习惯引起 直方图 离岛形说明 左端和右端形成小岛 结论 测定有错误 工程调节错误或由不同原料引起 直方图 高原形说明 平顶且高 结论 不同平均值的分配混在一起 直方图课堂练习某工程师测得一批产品尺寸长度如下 请绘制直方图 六 散布图为研究两个变量之间的相关性 而搜集成对两组数据 在坐标上用点来表示出两个特性值之间相关情形的图形 称之为散布图 其主要作用 知道两组数据 原因与结果 之间是否相关及其相关程度 散布图制作某产品的烧熔温度及硬度之间是否存在有相关性 今收集30组数据 请予以分析 步骤

14、1 收集30组以上的相对数据 整理到数据表上 数据不能太少 否则易生误判 步骤2 找出数据X Y的最大值及最小值 步骤3 画出纵轴与横轴 若是判断要因与结果的关系 則横轴代表要因纵轴代表结果 步骤4 将各组成对数据标记在座标上 横轴与纵轴的数据交会处点上 两组数据重复在同一点上时 划双重圆记号 三组数据重复在同一点上时 划三重圆记号 步骤 记下必要事项 数据 采取時间 目的 产品名 工程名 绘图者 绘制日期等 产品名 SI 083单位 压延课绘制 日期 99 12 31 N 30时间段 99 12 20 99 12 30 硬度Y 烧熔溫度X 正相关X增大时 Y也隨之增大 称为正相关 完全的正相

15、关有正相关 非显著性正相关X增大时 Y也隨之增大 但增大的幅度不显著 此时宜再考虑其他可能影响的要因 似有正相关 负相关X增大时 Y反而減少 称为负相关 有负相关完全的有负相关 非显著性负相关X增大时 Y反而減少 但幅度并不显著 此时宜再考虑其他可能影响的要因 无相关 1 X与Y之间看不出有何相关关系 2 X增大时 Y并不改变 曲线相关X开始增大时 Y也隨之增大 但达到某一值后 当X增大时 Y却減小 散布图课堂练习某工程师测得一批热处理产品温度与硬度参数如下 请绘制散布图 第五部分SPC的发展历史质量数据的基本知识数据的特性分析 什么是SPCSPC是英文StatisticalProcessCo

16、ntrol的简称 即统计过程控制 SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控 从而达到改进与保证质量的目的 SPC强调全过程的预防 SPC的特点 SPC是全系统的 全过程的 要求全员参加 人人有责 SPC强调用科学方法 主要是统计技术 尤其是控制图理论 来保证全过程的预防 SPC不仅用于生产过程 而且可用于服务过程和一切管理过程 1 过程控制修华特 W A Shewhart 提出20世纪20年代 2 日本质量管理SPC戴明 W Ed wardsDeming 将SPC的概念引入日本1950 1980年 3 SPC全面应用SPC在西方工业国家复兴 并列为高科技制之一80年代起 4 SPC在汽车行业的应用美国从20世纪80年开始推行SPC美国汽车工业大规模推行了SPC SPC的发展历史 SPC与6 的关系 是希腊字母 统计学中用来表示标准偏差 即用来描述任一过程参数的平均值的分布或离散程度 6 6Sigma 是在九十年代中期开始从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计 改善和优化技术 并提供了一系列同等地适用于设计 生产和服务的新产品开发工具 6 逐步发展成为以顾客为主