QC质量管理七大手法培训

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1、1 长青集团小榄基地 质量管理培训 欢迎参加培训会议 2 质量管理方法培训目的 掌握质量管理方法运用于生产过程 管控质量提高质量管理水平 3 何谓质量和质量管理 何谓质量 质量就是指适应性 满足客户需求 何谓质量 品质 管理 质量管理就是指 制定质量标准和为达到质量标准所应用的一切方法 适应性 满足消费者需求 质量定义 4 如何管理品质 重视制度 实施标准化 重视执行 重视分析 重视不断的改善与维持循环 PDCA 重视教育培训 企业 品质月 活动 推行 5S 5 统计质量管理 QC 七大手法 柏拉图 特性要因图 直方图 散布图 管制图 查检表 分层法 6 柏拉图是由两个纵坐标 一个横坐标 若干

2、个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成的 为寻找主要问题或主要原因所使用的图 100 200 300 400 0 500 600 100 80 60 40 20 0 296 182 62 40 30 16 36 44 71 72 21 81 57 87 61 92 15 94 56 100 压铸不良原因分析 不良品累计百分比 不良品数量 砂孔 粘模 抽芯偏 表面麻点 欠铸 其它 披峰厚 品管七大手法之一 柏拉图 7 品管七大手法之一 柏拉图 柏拉图 Pareto图 根据所搜集数据 依不良原因 不良状况 不良项目 不良发生位置等区分标准进行整理 分类 寻求占最大比例的原因 状况或

3、位置 再按大小顺序排列 加上累积值的图形 可由柏拉图看出各项问题之影响程度 并针对主要问题点优先采取改善措施 8 柏拉图的功能1 决定降低不良的依据2 决定改善目标的依据绘制柏拉图步骤 1 决定数据的分类项目 2 决定收集数据期间 3 依分类项目数据整理 作成统计表 4 计算累积不良数 累积次数 累积损失额 5 依据各不良数大小排列绘制柱状图 6 绘制累积曲线及累积比例 7 记入必要的项目 品管七大手法之一 柏拉图 9 品管七大手法之一 柏拉图 10 柏拉图有以下优点 直观 明了 全世界品质管理界通用 掌握问题的重点 问题大小顺位 可一目了然 各项目对全体所占的份量 用数据说明问题 说服力强

4、用途广泛 品质管理 人员管理 生产管理等等 品管七大手法之一 柏拉图 11 什么是直方图 直方图法是从总体中随机抽取样本 将从样本中获得的数据进行整理 根据这些数据找出质量波动规律 预测工序质量好坏 估算工序不合格率的一种工具 直方图的作法作直方图的步骤收集数据作频数表画直方图进行有关计算 品管七大手法之二 直方图 12 做直方图的步骤收集数据 品管七大手法之二 直方图 13 做直方图的步骤计算极差 Range 上表中最大值Xmax 48 最小值Xmin 1 R Xmax Xmin 48 1 47适当分组 k 在本例中 取k 10确定组距 h 组距用字母h表示 h R k 47 10 4 7

5、Y约等于5 确定各组界限 组的边界值单位取最小测量单位的一半 品管七大手法之二 直方图 14 做直方图的步骤本例第一组的下限为 第一组的上限值为下界限值加上组距第二组的下界值为上界限值 第一组的上界值加上组距就是第二组上界限值 照此类推 定出各组的边界 品管七大手法之二 直方图 最小值 最小测量单位 2 1 1 2 0 5 15 编制频数分布表 品管七大手法之二 直方图 16 画直方图 5 10 15 20 25 30 0 5 5 10 5 15 5 20 5 25 5 30 5 35 5 40 5 45 5 50 5 TL TU 频数 重量 N 100X 26 6S 9 14CPk 0 85

6、 品管七大手法之二 直方图 17 直方图的目的及意义 1 测知制程能力 2 计算产品不良率 3 调查是否混入两个以上的不同群体 4 测知有无假数据 5 测知分配型态 6 籍以订定规格界限 7 与规格或标准值比较 8 设计管制界限可否用于管制制程 18 作直方图的目的是为了研究工序质量的分布状况 判断工序是否处于正常状态 因此 在画直方图后要进一步对它进行分析 对于在实践中经常出现的非标准直方图的形状 现分析如下 锯齿形 通常是由于分组过多或测量等原因造成的 直方图的分析 19 直方图旁有孤立的小岛出现 为孤岛形 这种直方图通常是由于工艺条件 如人 机 料 法 环 测等条件发生突变造成的 直方图

7、的分析 20 偏向型 通常是由于习惯性加工 返修或剔除废品后造成的 直方图的分析 21 陡壁型 其产生原因与偏向型相同 是由于习惯性加工 返修或剔除不良品后造成的 直方图的分析 22 双峰型 是由于将来自两种不同生产条件的数据混在一起整理而造成的 若用分层法将数据预先处理后 可避免出现这种形状 直方图的分析 23 平顶形 它可能是将来自两种不同生产条件的数据混在一起造成的 此外如果生产条件发生缓慢变化 如夹具的磨损 跳线损耗增大 测试板电流变化 操作者疲劳等都可能造成这种形状 直方图的分析 24 何谓特性要因图 对于结果 特性 与原因 要因 间或所期望之效果 特性 与对策的关系 以箭头连接 详

8、细分析原因或对策的一种图形称为特性要因图 特性要因图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明 故又称为石川图 又因其形状似鱼骨 故也可称其为鱼骨图 或因果图 品管七大手法之三 特性要因图 25 人 法 环 机 料 主要问题 品管七大手法之三 特性要因图 26 品管七大手法之三 特性要因图 27 采取由原因到结果的格式通常从 人 机 料 法 环 这五方面找原因 4M1E Man Machine Material Method Environment通常分三个层次 主干线 支干线 分支线尽可能把所有的原因全部找出來列上对少数的主要原因标注特殊的符号写上绘制的日期 作者 有关说明等 作特性要因

9、图的原则 28 问题 结果 应单一 具体 表述规范 最后细分出來的原因应是具体的 以便采取措施 在寻找和分析原因時 要集思广益 力求准确和无遗漏 可召开诸葛亮会 采用头脑风暴法 层次要清 特性要因关系不可顛倒原因归类正确画法按从左至右的惯例执行 规范化 作特性要因图应注意的事项 29 品管七大手法之三 特性要因图 30 特性要因图的应用 特性要因图不止在发掘原因 还藉此整理问题 找出最重要的问题点 并依循原因找出解决问题的方法 特性要因图的用途很广 在管理工程 事务处理上都可使用 其用途依目的分类 改善分析用 制定标准用 管理用品质管制导入及教育用 配合其他手法活用 更能得到效果 如 查检表

10、柏拉图等 31 管制图管制图是用于分析和控制过程质量的一种方法 是一种带有控制界限的 反映过程质量的记录图形 纵轴代表産品质量特性值 或由质量特性值获得的某种统计量 横轴代表按时间顺序 自左至右 抽取的各个样本号 图内有 中心线 记为CL 上控制界限 记为UCL 下控制界限 记为LCL 管制图 32 管制图示例 管制图 33 管制图的应用 对于现场的质量控制人员而言 要求 1 在现场能够较熟练地建立管制图 2 在生产过程中对于管制图能够初步加以使用和判断 3 能够针对出现的问题提出初步的解决措施 34 1984年日本名古屋工业大学调查了200家日本各行各业的中小型工厂 结果发现平均每家工厂采用

11、137张管制图 这个数字有一定的参考意义 当然 大型企业应用管制图的张数更多 例如美国柯达彩色胶卷公司有5000职工 一共应用了35000张管制图 我们不追求管制图张数的多少 但可以说 工厂中使用管制图的张数在某种意义上反映了质量管理现代化的程度 管制图的应用 35 管制图的含义与作法 生产过程中 产品的加工尺寸受人 机器 材料 方法和环境等基本因素的影响 波动是不可避免的 波动分为两种 正常波动和异常波动 正常波动是偶然性原因 不可避免因素 造成的 它对产品质量影响较小 在技术上难以消除 在经济上也不值得消除 异常波动是由系统原因 异常因素 造成的 它对产品质量影响很大 但能够采取措施避免和

12、消除 过程控制的目的就是消除 避免异常波动 使过程处于正常波动状态 36 管制图的读法 关于判异准则 常规管制图的标准GB T4091 2001有8种准则 1 连续15点落在中心线两侧的C区内 2 一个点落在控制区以外 3 连续9点落在中心线同一侧 4 连续6点递增或递减 5 连续14点中相邻点交替上下 6 连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外 7 连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外 8 连续8点落在中心线两侧且无一在C区内 37 过程能力分析 过程能力过程能力是指加工质量方面的能力 它是衡量加工过程内在一致性的 而生产能力则指加工数量方面的能力 二者概念不同 过程能力决定于质量

13、因素 人 机 料 法 环 4M1E 其中人是最活跃的因素 38 过程能力指数Cp值的评价参考 39 有偏移情况的过程能力指数 当产品质量特性值分布的平均值与规范中心不重合 有偏移 时 见下图 显然不合格品率将增大 也即Cp值将降低 故所计算的无偏移过程能力指数不能反映有偏移的实际情况 需要加以修正 Cpk 1 K Cp 0 K 1 其中K为分布中心与规范中心的偏移度 40 产品质量分布的均值与规范中心不重合 有偏移情形 有偏移情况的过程能力指数 41 Cp和Cpk的比较 无偏移情况的Cp表示过程加工的一致性 即 质量能力 Cp越大 质量能力越强 而有偏移情况的Cpk表示过程中心u与规范中心M偏

14、移情况下的过程能力指数 Cpk越大 则二者偏离越小 是过程的 质量能力 与 管理能力 二者综合的结果 故Cp与Cpk二者的着重点不同 需要同时加以考虑 42 6 控制原则 43 6 控制原则 44 是用来衡量一个总数里标淮误差的统计单位 一般企业的不良率大约是3到4个西格玛 以4西格玛为例 相当于每一百万个产品里 有6210次不良 即6210ppm 如果企业不断追求品质改进 达到6西格玛的程度 绩效就几近于完美地达成顾客要求 在一百万个产品里 只能找得出3 4个不良 即3 4ppm 6 控制原则 45 测量系统分析 MSA GR R 数据是企业行为的基本要素 在作业的管理面 数据有系统地规划了

15、下达决策的必备信息 收集企业数据的方法与数据的准确度 是影响管理决策过程中 考虑其有效性的基本因素 46 借由测量表格来定出任一质量特性值可能是唯一的方法 如 尺寸 硬度 张力强度 重量 化学上不纯度的百分比 等等 如果测量系统 测量装置以及使用这些测量设备的人 都是完美的 那就可以测量出质量特性真正的变异数 实际上 在大量的测量作业中 测量值常反映出测量的误差 由于这些 测量错误 使得制程能力分析技术变成无效的结果甚至可能误导 测量系统分析 MSA GR R 47 众所周知 测量必须准确 然而在制程能力研究上 非常普遍的 当第一个读值点绘完成之后 就可以看到各种严重超出管制界限的型态 这与其

16、说是产品的实际情形 不如说是测量的误差及不稳定过大的结果 记住 每次对一件产品的观察 都是由两种不同的因子所组成 一个是特性的实际值 真值 另一个是产品的测量值 如果测量的变异性大过产品的变异性 则将很难查出其间的因果关系 而这些因果关系对解决问题或改进产品质量或许非常重要 测量系统分析 MSA GR R 48 测量系统分析 MSA GR R 49 这些因素都会造成测量的变异与测量的误差 测量设备是变异的主因 有偏差的存在 是因为设备没有校正 准确度 或当不同的人使用同一设备时 再现性 的偏差 变异是起因于磨损 劣化 或环境条件的不稳定等 测量系统分析 MSA GR R 50 重复性 由一位评价人多次使用一种测量仪器 测量同一零件的同一特性时获得的测量变差 在固定和规定的测量条件下连续 短期 试验变差 通常指E V 设备变差 仪器 量具 的能力或潜能系统内变差 测量系统分析 MSA GR R 51 再现性 由不同的评价人使用同一个量具 测量一个零件的一个特性时产生的测量平均值的变差 对于产品和过程条件 可能是评价人 环境 时间 或方法的误差 通常指A V 评价人变差 系统间 条件 变差