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1、质量改进的七个工具 质量改进七工具 检查表 Datacollectionform 分层法 Stratification 散布图 Scatter 排列图 Pareto 直方图 Histogram 因果图 Cause Effectdiagram 控制图 ControlChart 一 检查表 Worksheet 检查表又称调查表 核对表 它是用来进行数据的收集和整理 并在此基础上进行原因的初略分析 常用的调查表有 1 不合格品项目调查表 2 缺陷位置调查表等 检查表 Worksheet 举例 在磨床上加工某零件外圆 由甲乙两工人操作各磨100个零件 其产举例生废品45件 试分析废品产生的原因 检查表
2、 Worksheet 若只对工人 不对不合格原因进行分层 两工人的废品率相差无几 找不出重点 若只对不合格原因 不对工人进行分层 则会得到主要因素为锥度不合格 碰伤两原因 对工人及不合格原因分层后 甲工人主要因素为碰伤 乙工人主要因素为锥度不合格 二 分层法 Stratification 分层法又叫分类法或分组法 就是按照一定的标志 把搜集到的数据加以分类整理的一种方法 分层的目的在于把杂乱无章的数据加以整理 使之能确切地反映数据所代表的客观事实 分层的原则是使同一层次内的数据波动幅度尽可能小 而层与层之间的差別尽可能大 通常有以下几种分层方法 1 按人员分层 2 按班次分层 3 按设备分层
3、4 按不同供应商物料分层 5 其它 分层法 Stratification 举例 气缸体毛坯完成金切后发现的不合格项按其不同供应商进行分层 三 散布图 Scatter 定义 散布图也叫相关图 它是用来研究判断两个变量之间相关关系的图 两个变量之间常见的两种关系 1 函数关系 2 非确定性的关系散布图由一个纵坐标 一个横坐标 很多散布的点子組成 散布图的作图步骤 1 搜集数据 2 打点几种典型相关 1 强正相关 2 弱正相关 3 強负相关 4 弱负相关 5 不相关 6 非线性相关 散布图 Scatter 举例 酿酒中酸度与酒度的散布图 负相关 XXXXXXX 酒度 酸度 散布图 Scatter 例
4、二 热处理中淬火温度与硬度之间的散布图 正相关 XXXXXXX 硬度 溫度 四 排列图 Pareto 排列图又称巴雷特图或主次因素分析图1产生 排列图是意大利经济 统计学家巴雷特 Pareto 于20世纪初创立的 他发现运用排列图 可以找出 关键的少数和次要的多数 的关系 后来 美国质量管理专家朱兰 J M Juran 把该原理应用于质量管理工作中 在质量分析时发现 尽管影响产品质量最关键的因素往往只是少数几项 而由它们造成的不合格产品却占总数的绝大部分 就是根据这个 关键少数 次要多数 的原理 使排列图在质量管理中 成为查找影响产品质量关键因素的重要工具 排列图 Pareto 2用途 影响因
5、素的主次位置 可从排列图上一目了然 从而明确改进方向和改进措施 采取措施后的效果 还可用排列图进行对比确认 排列图不仅可用于质量管理 还广泛地应用于其它领域 排列图 Pareto 一 确定所要调查的问题以及如何收集数据 选题 确定调查问题的类型 如不合格项目 损失金额 事故等 确定时间 确定哪些数据是必要的 数据如何分类 如按不合格类型 时间 位置等 确定收集数据的方法 以及在什么时候收集例 了解发动机的可靠性 1 根据历次耐久试验的数据 2 根据二次赔偿的信息 排列图 Pareto 二 设计记录表 将统计结果填入表中 计算比率及累计比率 不分类的 其它 类不论其大小都要放在表末 排列图 Pa
6、reto 三 作图 画一横坐标轴两纵坐标轴 左边纵坐标轴上标件数 频数 的刻度 最大刻度为总件数 右纵坐标轴标上比率 频率 的刻度 最大刻度为100 左右轴刻度高度相等 在横轴上将频数从大到小依次画出各项目的直方条 直方条的高度表示频数的大小 各直方条应等宽不留空隙并占满整个横轴 在图上标出名称 数据 作图人 采集数据日期等信息 排列图 Pareto 排列图的分类一 分析现象用排列图与不良结果有关 用来发现主要问题 质量 不合格 故障 顾客抱怨 退货 维修等 成本 损失总数 费用等 交货期 存货短缺 付款违约 交货期拖延等 安全 发生事故 出现差错等 排列图 Pareto 二 分析原因用排列图
7、这类排列图与过程因素有关 用来发现主要问题1 操作者 班次 组别 年龄 经验 熟练情况以及个人本身因素 2 机器 机器 设备 工具等 3 原材料 制造商 工厂 批次 种类 4 作业方法 作业环境 工序先后 作业安排 作业方法 排列图 Pareto 示例 例 降低发动机水泵漏水的用户赔偿次数 年共赔偿264次 确定关键的少数问题 排列图 Pareto 排列图 Pareto 结论 波纹管 关键的少数原因 进一步结论 裂纹的位置 大小基本一样 确定问题的原因采用头脑风暴法集思广义 并绘制因果图进行调查 确定最终问题的原因 排列图 Pareto 注意事项 分类方法不同 得到不同排列图 通过不同的角度观
8、察问题把握问题实质 需要用不同的分类方法进行分类例 对二次赔偿单中的信息进行分析 二次赔偿单中的信息 发动机型号 生产时间 使用时间 行驶里程 服务站名称 故障形态 故障零件 维修时间 维修费用 等 分类 排列图 Pareto 注意事项 排列图 Pareto 注意事项 因素分类主要因素 A类因素 0 80 次要因素 B类因素 80 90 一般因素 C类因素 90 100 排列图 Pareto 其他项所占百分比不能太大如果太大说明项目分类不当 把许多项目归在了一起 这时应考虑采用另外的分类办法 根据现象制作排列图 确定要解决的问题之后 必然确定了主要原因所在 确定了 关键的少数 验证措施效果如何
9、使用排列图 排列图 Pareto 排列图 Pareto 举例 排列图 Pareto 练习 联系工作实际或根据下列数据画排列图 顾客对汽车质量投诉意见统计如下表 投诉统计表 五 直方图 Histogram 定义 直方图是通过对数据的加工整理 从而分析和掌握质量数据的分布状况和估算工序不合格品率的一种方法 用途 常用于分析质量原因 测量工序能力 估计工序不合格品率等 作直方图的三大步骤 1 作频数分布表 2 画直方图 3 进行相关计算常见的几种典型形状 1 正常型 2 孤岛型 3 偏向型 4 平顶型定量表示直方图的主要统计特征值 1 平均值 表示数据的分布中心位置 2 标准偏差 表示数据的分散程度
10、 直方图 Histogram 举例 正常型 平顶型 偏向型 直方图 Histogram 直方图 Histogram 练习 根据下面 或联系工作实际画直方图 螺纹紧固件的拧紧力矩数据 六 因果图 Cause Effectdiagram 定义 因果图又叫石川图或鱼骨图 是表示质量特性与原因关系的图 是1953年由日本东京大学教授石川馨第一次提出 作图要点 1 明确需要分析的质量问题或确定需要解决的质量特性 2 召集同该质量问题有关的人員参加 诸葛亮会 集思广益 各抒己见 3 向右画一条带箭头的主干线将质量问题写在图的右边 一般按5M1E分类 然后围绕各大原因逐级分析展开到能采取措施为止 4 记录有
11、关事项 如产品名称 工序 小组名称 参加人及日期等 因果图 Cause Effectdiagram 常见的错误及注意事项 1 确定的质量问题或质量特性笼统不具体 针对性不强 2 原因分析展开不充分 只是依靠少数人 闭门造车 3 画法不规范 4 一个质量特性画一张图 不要将多个质量特性画在一张图上 因果图 Cause Effectdiagram 举例 因果图 Cause Effectdiagram 因果图 Cause Effectdiagram 练习 联系实际中的问题 画出因果图及对策表 方法 材料 机床 环境 操作者 七 控制图 ControlChart 定义 控制图又叫管制图 它是用于分析和
12、判断工序是否处于控制状态所使用的带有控制界限线的图 原理 3Sigma原理计量值 长度 时间 温度等计数值 不良品件数 合格品件数 布匹的疵点数等计量值控制图 XBarChart 均值 极差控制图 计数值控制数 P Chart 不合格品率控制图 DPMO Chart 每百万机会数中缺陷数控制图 控制图 ControlChart 控制图 ControlChart PDCA循环图 不斷 改進 解决问题的程序 七工具在PDCA循环圈中的应用 I 排列图 直方图 控制图II 因果图III 排列图 散布图VI 排列图 直方图 控制图 不断 I 是否能做得更好 进行及评估 计划如何进行 选择解决方法 提出解决方法 资料分析 资料搜集 是否已将问题解决 如何进行 我们知道些什么 发生何事 根本原因是什么 我们能做什么 什么方法最好 VII VI V IV III II 问题鉴定 不断改进 改进 TheEnd
