质量管理常用七大手法PPT

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1、质量管理常用 七大手法,1、排列法 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。 2、层别法 把收集来的原始数据按照一定的目的和要求加以分类整理，以便进行比较分析的一种方法。 3、因果分析图 能简明、准确表示事物的因果关系，进而识别和发现问题的原因和改进方向 4、检查表 它是用来系统地收集资料（数字与非数字）、确认事实并对资料进行粗略整理和分析的图表。 5、散布图 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。 6、控制图 区分过程中的异常波动和正常波动，并判断过程是否处于控制状态。

2、7、直方图 将数据按其顺序分成若干间隔相等的组，以组距为底边，以落入各组的频数为高的若干长方形排列的图。,一、定义（七大统计手法）,1、排列图简介： 排列图又称巴雷特图（巴氏图）或主次分析图(港台地区称为柏拉图)，图形由两个纵坐标、一个横坐标、若干直方形和一条曲线组成。 它的作用一是找出影响产品质量的主要因素（主要问题），二是识别质量改善的机会。,二、排列法,2、排列图的画法： 收集一定期间的数据，例如：不合格品数，不良率等统计数字。 把这些数据根据原因、部位、工序、人员等情况分清层次，一般把数 据按原因分层，计算各类项目的件数，即频数。 横坐标表示影响质量的各种原因，按影响大小，即频数的大小

3、，依次用 直方形表示来。直方形的高度表示这个因素影响的大小。此图形是由几 个直方形相连，由左向右递降的。当层项目多时，把几个数据小的项目 归在“其它”类放在最后。 左方的纵坐标尺度是频数，右方纵坐标的尺度是频率。频率就是各类项 目频数在全部数据中所占的百分比（概率），刻度都从零开始，频数标 度以统计总数（N）为终点，从终点做横坐标的平行线，与频率的纵坐 标轴相交，交点为频率的标度终点，即100见图所示。此图右边100 的位置与左边轴的频数N相对应。 将直方形端点的累计数（即各项频率累加起来的数）连成折线，此折线 是一条由左向右上升的折线，即巴雷特曲线。 在排列图左空白处注明：产品名称、工序、采

4、集数据的日期、生产日期、 统计总数（N）和绘制者。, 排列图示例：下表为焊接缺陷统计表，据此表绘制出焊接缺陷排列图 （见图2）,图2：焊接缺陷排列图,3、排列图的分析方法： 采用ABC分析方法，通常按累计百分数把因素分成三类(见图1排列图示例)： A类：080%，是累计百分数为80%的因素，A类是主要因素。 B类：8090%，是次要因素。 C类：90100%，是一般因素。 抓住主要因素，针对性地解决问题，就是抓住了主要矛盾，就能使状态 改观。 以上是分类基本原则，在实际情况中应灵活运用。 4、画排列图的注意事项： 纵坐标的高度与横坐标的宽度之比为（1.52）：1为好； 横坐标上的分类项目不要太

5、多，以46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12项主要因素，最多三项。如发现所有因素 都差不多，有必要考虑重新确定分层原则，再进行分层。也可以考虑改变 计量单位，以便更好的反映“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13个月为好。时间太长，情况变化 较大，不易分析及采取措施，时间短，只能说明一时的情况，代表性 则差。 视具体情况，首先解决紧迫问题。 在采取措施后

6、，为验证其效果还要重新画出排列图，以进行比较。,三、层别法,1、层别法的用途： 把收集来的原始数据按照一定的目的和要求加以分类整理，以便进行比 较分析的一种方法。 2、分层的原则： 分层原则是使同一层次内的数据波动(或意见差异)幅度尽可能小,而层与层之间差别尽可能大，否则就起不到归类汇总的作用。 3、分层的标志： 分层的目的不同，分层的标志也不一样，通常用人、机、料、法、环、时间等作为分层的标志： 人员别：可按年龄、工级和性别等分层。 机器别：可按设备类型、新旧程度、不同生产线工具类型等分层。 材料别：可按产地、批号、制造厂、成分、规范等分层。 方法别：可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法和

7、生产速度 等分层。测量别：可按测量高备、测量方法、测量人员、取样方法和 环境条件等分层。 环境别：可按照明度、清洁度、温度、湿度分层。 时间别：按不同的班次、日期等分层。 其他： 如可按地区、使用条件、缺陷部位、不合格类别等分层。,4、分层步骤： 收集数据或意见。 将收集到的数据或意见根据目的不同先择分层标志。 分层。 按层归类。 画分层归类图表。 分层法是一种十分重要的统计方法,常与其他统计方法结合起来应用，如分层直方图法、分层排列图法、分层控制图法、分层散布图法、分层因果图和分层检查表等。 5、图示：下图（图18）是某公司对影响质量的主要因素作进一 步分层后画出的分层排列图。,图18 质量

8、原因分层排列图,四、因果图,1、因果要析图概念： 因果分析图又叫石川图、特色要因图、树枝图、鱼刺图等。 因果分析图是以结果为特性，以原因为因素，在它们之间用箭头联系起来，表示因果关系的图形。因果分析图能简明、准确表示事物的因果关系，进而识别和发现问题的原因和改进方向。 2、因果分析图法说明： 因果分析图法，是从产生问题的结果出发，首先找出影响质 量问题的原因，然后再找影响大原因质量的中原因，并进一步 找影响中原因质量的小原因，以此类推，步步深入，一 直找到能直接采取措施为止。这种处理问题的方法是一种系统 分析方法。 3、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

9、因、寻找措施、促进问题的解决；,4、因果分析图类型 结果分解型（图15） 其特点是沿着“为什么会发生这种结果”这一主题，进行层层解剖。这种方法的优点是，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；其缺点是，容易忽视某些平行问题或横向之间的关系。,图15,注意：图中用方框框起来的原因为“要因”,工序分类型 工序分类型的作法是，首先按工艺流程把各工序作为影响产品质 量的平行的主次原因找出来，然后把各工序中影响工序质量的原因查 出来，再填写在相应的工序中，其法优点是，简单易生；其缺点是， 相同的因素会出现在不同的工序中。而且也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使用。

10、 原因罗列型 这种方法是允许参与分析人员无限制地发现意见，把所有意思都一 一罗列出来，然后再系统地整理出它们之间的关系，最后绘出一致的 因果分析图。这种方法的优点是，经过多方面的思考和讨论，不会把 重要原因漏掉，在整理各因素之间关系时，能客观地对各因素进行深 入分析；其缺点是工作量很大。这种方法仅适用于“攻关”分析。,5、因果分析图的作图步骤（适用表：不良要因分析表） 明确提出存在问题的结果（特性），画出主干线（背骨）和鱼头。 主干线的简头要指向右。 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。 明确影响质量的大原因，画出大原因的分

11、支线（大骨）。 大原因的确认，通常按5M1E（人员、设备、材料、方法、测量 和环境）来分类，也可视具体情况来定。 大原因分支线与主干线之间夹角以6075为好。 分析、寻找影响质量的中原因、小原因，画出分叉线。 u原因之间的关系必须是因与果的关系。 u 分析、寻找原因，直到可采取措施为止。 u 分叉线与分支线之间的夹角以6075为好。（见图16）, 找出影响质量问题的关系因素（要因，以3-5个为宜），用圆圈 “”或方框“”框起来，作为制定质量改进措施的重点考虑对象。 这些“要因”经论证后，都将列入对策表中。 注明画图者，参加讨论分析人员，时间等可参考的事项。 需注意：(1) 最后细分出来的原因应

12、是具体的，以便能采取措施。 (2) 在分析原因时要集思广益，力求分析结果准确而无遗漏。 (3)可以应用排列图确定哪个或些因素是重点，订出相应的措 施去解决。,要因分析图（鱼骨图）,人,材料,机器,手套的干 (b) 弱正相关。Y随着X增大而增大, 但点子分散程度大, 见图17(b); (c) 强负相关。Y随着X增大而减小, 且点子分散程度小，见图17(c); (d) 弱负相关。Y随着X增大而减小，但点子分散程度大，参见图17(d); 不相关。X与Y无明显规律，参见图17(e); 非线性相关。X与Y呈曲线变化关系，参见图17(f)。,1、控制图简介： 控制图又称管理图，它是用来控制质量特性值随时间

13、而发生波动 的动态图表，是调查分析工序是否处于稳定状态，以及保持工序 处于控制状态的有效工具。 控制图的组成：控制图由标题和图形两部分组成。 标题部分标明时间、工厂、车间、小组的名称，机床、设备的名 称编号，零件、工序的名称编号，检验部位、要求，测量器具， 操作工、调整工、检验员的姓名及控制图的名称编号等。,七、控制图, 横坐标为子样号或取样时间，纵坐标为测得的数据值，如平均值，质 量特性值等。图上有与横坐标轴平行的三条具有统计意义的控制线； 中间线叫中心线，记为CL（ControlLine），用实线表示；上面一条 虚线叫上控制界限线，记为UCL（Upper ControlLimit）；下面一

14、 条虚线叫下控制界限线，记为LCL（Lower ControlLimit）。这些 界限将图面分成三个区域：UCL与LCL之间为安全区，Tu与UCL之间 及LCL与TL之间为警戒区，Tu 上方及TL下方区域为废品区。上下控制 线又称为内控制线或警戒界限，上下公差（Tu与TL）界限又称为外控制 线或行动界限。按生产过程或工艺过程取样，随时将数据点填写在图上； 将点连成线即得质量波动曲线（折线）。如果点全部落在上、下控制界 限内，而且点的排列没有什么异常情况，那么就判断生产过程处于控制 状态。当点超出控制界限，或点虽未超出控制界限，但点排列出现缺陷， 是认为发生了异常系统变化，生产处于非控制状态，需

15、要及时查明，予 以管理、控制和消除。因此，控制图中控制界限就是判明生产过程中是 否存在异常因素的判断基准。它是根据数理统计的原理计算出来的。,2、控制图原理 过程处于统计控制状态时（也即受控状态），产品总体的质量特性数据的分布一般服从正态分布，即XN(X，2)（注：是指过程均值；是指过程标准差）。质量特性值落在X3范围内概率约为99.73%，落在X3以外的概离只有0.27%，因此可用X3作为上下控制界限，以质量特性数据是否超越这一上、下界限以及数据的排列情况来判断过程是否处于受控状态。或计中心线为UL，上控制限为UCL，下控制线为LCL，则有：（1）UL=X （2）UCL=X3 （3）LCL=X3 控制图的基本形式如下图示（图11）： （图11）,3、控制图分类 根据所采取的统计量不同，控制图分为两大类：计量值控制图和计 数值控制图。计量值控制图包括单值控制图、平均数极差控制图、中位 数极差控制图、两极控制图、单值移动极差控制图和平均数图偏差控制 图；计数值控制图包括不合格品数控制图、不合格品率控制图、缺陷