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1、品管七大手法 品管七大手法简介 品管七大手法, 也叫品管七大工具， 是全世界 都应用比较广泛的品质管理工具，它具有简单 、实用的特性。主要是通过对各种来料、生产 、出货等环节检验产品及物料，以找出各种出 现或潜在出现的问题及原因，甚至解决问题， 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，品管七大手法就是 在这些环节中用来处理问题及原因。它们分别 是：查核表、层别法、鱼骨图、柏拉图、散布 图、管制图、直方图。查核表定义：查核表就是一种为了便于收集数据，使用简单记号填记并予统计整理，并作进一步分析 或作为核对之用而设计的一种表格或图表。 查核表种类：.记录用（或改善用）查核
2、表：主要功用在于根据收集的数据以调查不良项目、 不良原因、工程分布、缺点位置等状况，并作为原始记录。.点检用查核表：主要功用是为要 确认作业实施、机械装备的实施状况，或为预防发生不良或事故、确保安全时使用。 出货单 客户名称：客户地址：联系人：出货单 号：联系电话 ：合同单号：联系传真：时间 ：序 号 项 目 规 格 数量客户签 核批准：出货人：审核：定义：在一个群体中，为了深入分析内部状况，而设立一个将母体分割开来的 方法或条件，称为层别法。在品质管理中，主要是对各种条件下所产生的问题 及原因做分析。 功用：在于透过各种分层，依各层收集数据做分析，并寻找不良位置或最佳条 件，作为改善品质的有
3、效方法。 它的主要精神就是看问题要从多方面、多角度分析。当分析一件事情时，可能 需要看里面各环节状况，或几个环节状况，并且最好有比较的功能。 层别法的对象与目的： 1. 时间的层别 2. 作业员的层别 3. 作业条件的层别 4. 机械，设备的层别 5. 原材料的层别 6. 测定的的层别 7. 检查的层别 8. 环境、天气的层别 9 使用方法，如良品与不良品别、包装别、搬运方法别等 10 其它各种各样的条件， 可以根据实际状况而设定。层别法柏拉图一定义：根据所收集之数据，按不良原因、状况、发生位置等不同 区分标准，以寻求占最大比率之原因、状况或位置的一种图形。 它的主要精神之一是80/20法则：
4、即通常大多数问题是由少数部门 原因造成的，而多部分原因却导致少部分问题。 它的主要精神之 二就是对看事数据或同类事物最好排好序来，更 有助于比较分析及掌握工作重点，从而提高工作效率。 作法： 1.将数据进行分类 2.把分类好的数据进行汇总，由多到少进行排序， 并计算出类别所占的比率 3.计算出各类之总和柏拉图二 4.以总数和为左纵轴，以总数的十分之一为单位格，各个类 别为横轴，以每一类别为一单位格，以100%的比例来做右 边的纵轴，之间幅度为10%为一单位格，在80%处画一条横 虚线。 5.在横轴上，按多到少的顺序进行每一单位格进行填写，在 根据每一类别的数据在画出相应高度的方格，最后从左边
5、第一方格右上角描第一点，第二方格右边上面的第一点高 度加本方格高度处描第二点，第三方格右边上面的第二点 高度加本方格高度处描第三点，以此类推，描到最后一点 的100%。图例:图表缺点代码缺点名称缺点数对应 百分 比累加百分比A01有污点2442.1142.11 A02颜色偏红1017.5459.65A04有红花915.7975.44 B03电阻过大35.2680.7 B01断路23.5184.21 B02短路23.5187.72 B04电阻便小23.5191.23 C02有裂纹23.5194.74 A03颜色偏绿11.7596.49 D01脚位过长11.7598.24 D03其它不良11.75
6、100%总和57100%特性要因图(鱼骨图)定义:对于结果与结果间所期望与对策之间的关系,以箭头连结,详细分析原 因或对策的一种图形称为特性要因图. 作法: 1. 特性要因在未绘制之前,应先决定问题(或品质)的特性,如不良率,停机率, 送修率,抱怨的发生,外观不良,尺寸不良等. 2.绘制特性要因的骨架,将特性写在右端,自左划上较粗的干线(母线),并在 干线的右端划一指向右方的箭头. 3.把原因分类成几个大类,每大类划于中骨上,且以方框圈起来.加上箭头的 大分枝,稍斜的(约600)插到母线,较母线略细. 原因一般为人,机械,材料,方法 ,环境.特性人员因素机器因素环境因素物料因素方法因素特性要因
7、图(鱼骨图)4.探讨大分枝的细节,并依此展开.不同层次用不同的图案分清标识.如第二 层用圆圈表示,可称为子枝,第三层用椭圆表示孙枝,依次注意分开. 5.决定影响问题点之原因的顺序.特性人员因素机器因素环境因素物料因素方法因素特点 1. 绘制特性要因图就是一种教育 2. 特性要因图是讨论问题的捷径 3. 特性要因图可以表示出水准 4. 展现现场问题的因果关系、工作层次散布图一 定义:为研究两个或三个变量之相关性,而收集成对几组数据,在 纵轴与横轴上以点来表示二个或三个特性值之间相关情形的图 形,称为“散布图” 步骤1. 收集相对数据,整理到数据表上 步骤2.找出数据X,Y之最大值及最小值 步骤3
8、.画出纵轴与横轴;并取X及Y之最大值与最小值差为等长 度画刻度. 步骤4.将各组数据点在坐标上. 步骤5.记入必要事项(数据数,采取时间,目的,制品名,工程名,绘 图者,日期)散布图二 Y轴特性1特性2X轴Y轴特性1特性2X轴正相关负相关Y轴特性1特性2X轴Y轴特性1特性2X轴非显著正相关非显著负相关1.正相关:X增大时,Y也随着增大2. 负相关:X增大时,Y反而减少.3.非显著性正相关: X增大时,Y也随着增大 ,但增大的幅度不明显 3.非显著性正相关: X增大时,Y减少,但幅 度并不显著.管制图管制图(Control Chart)是对过程或制程中各特性值进行记录,评估和检察过程 是否处于控
9、制状态的一种用统计方法设计的图表.它也叫控制图. 管制图的分类: 1.计量值管制图:是管制图所依据之数据均属于由量具实际测量出来的数据所 作出的,如长度,重量,成分,电流值,电阻值等管制特性,具有连续性,通常有四种 管制图: 1平均值管制图( Xbar-R chart) 2平均值与标准差管制图(Xbar- chart) 3个别值与移动全距管制图(X-Rm chart) 4中位值与全距管制图(X-R chart) 2. 记数值管制图: 指管制图所依据之数据均属于以单位个数或次数计算,如不 良率,不良数,缺点数,缺点率等. 1不良率管制图(P-Chart); 2不良数管制图(NP-Chart);3
10、缺点数管制图(C- Chart);4单位缺点数管制图(U-Chart) 為一種特殊的趨勢圖，它可以表現出產品特 性的變化情形 管制圖由三部份組成-管制界限(control limit)、中心線(center line)與樣本點 分為計數值管制圖與計量值管制圖兩種類型 。管制圖的例子計數值管制圖 優點 計算簡單 能夠同時對不同的品質特性做整體性的 控制 種類 不良率管制图： p管制圖 不良数管制图： np管制圖 缺点数管制图： c管制圖 单位缺点数管制图：u管制圖p 管制圖np 管制圖c 管制圖u 管制圖計量值管制圖 特性 可以獲得較多的製程資訊 兩兩一組使用-同時作平均值的控制與變異的控 制
11、種類 管制圖 （平均值管制图） 管制圖 （平均值与标准差管制图） 管制圖 （个别值与移动全距管制图）管制圖管制圖管制圖管制图判读1判异原则: 判断过程是否出现异常的方法, 简称判异准则. 分为两类: 1点出界就判异. 2界内点排列不随机判异: 模式1. 点子屡屡接近控制界限 a. 连续3个点中, 至少2个点接近控制界限 b. 连续7个点中, 至少3个点接近控制界限 c. 连续10个点中, 至少4个点接近控制界限 模式2: 链: 在控制图中心线一侧连续出现的点称为链, 链可能位于中心线的 上侧也可能位于下侧. 注意: 链必须由“连续”出现的点子构成. 链中包含的点子数目称为链长. 链长9, 判异
12、. 模式3: 间接链: 间接链是指连续出现的点子构成的链中个别点子跳到链的 另一侧.判异原则: 1 连续11点, 至少10点在一侧 2 连续14点, 至少12点在一侧 1 连续16点, 至少14点在一侧 1 连续20点, 至少16点在一侧管制图判读 模式4: 倾向: 点子逐点上升或下降的状态称为倾向或趋势. 对于下 降倾向, 后面的点子一定要低于或等于前面的点子, 否则倾向中断, 需要重新起算.同样对上升倾向也有同样的要求. 6点倾向判异. 模式5: 点子集中在中心线附近: 规定:在中心线1的范围内称为“ 中心线附近” 标准差减小表明质量波动变小, 是质量进步的表现, 但注意, 碰到这种情况不
13、要急于作出结论, 为需要检查下列两种可 能性: 1是否使用假数据, 弄虚作假; 2数据分层是否合适. 模式6: 点子作周期性变化: 点子呈周期性变化判异.产生周期性变 化的常见原因如下: a.操作人员疲劳 b.原材料发送有问题 c.热积累或应力积累. 消除上述周期性变化可使产品质量更加稳定.管制图判读 判稳准则: 在点子随机排列的情况下, 出现下列情况之一, 就判断过程处于稳态: 1连续25点, 界外点数d=0 2连续35点, 界外点数d1 3连续100点, 界外点数d 2直方图直方图:是一种利用常态分布(也叫正态分布)的原理,把50个以上的数据用来分组,用柱形来说明各组数据的个数而组成的一种
14、图形. 1.找最大值与最小值 2.计算全距: R=Max-Min 3.决定组数: K=1+3.32LogN 4.计算组距:组距=全距/组数 5.决定起始点值和终点数值 6. 计算各组上下点和中点 7. 计算各组范围内的数据 8.作图.组号组范围数据个数 第一组9.9159.943 第二组9.949.96511 第三组9.9659.9926 第四组9.9910.01531 第五组10.01510.0416 第六组10.01510.0656 第七组10.06510.095 第八组10.0910.1529.92759.9525 9.9775 10.02510.027510.052510.077510
15、.1025SL3711311923271535图表图形判读1. 正态型(也称为理想形) : 中间高,两边低,有集中的趋势 结论: 左右对称分配(常态分配), 显示制程在正常运转下. 2. 偏态型: 高处偏向一边, 另一边低, 拖长尾巴, 可分偏右型,偏左型, 统称偏态 分配. 结论: 此种状态是问题出现最多的, 一般较好判断. 通常有如下几种原因: a. 在产品的各项参数中, 有含有成分相对较高或较低的数据参入. 针对此原 因应立即去找到, 便于修正; b. 制程中已有一些变异, 并采取了一些有效的改善措施或小变异刚开始. 3. 双峰型: 有两个高峰出现. 结论: 此种状态的产生, 在制造业中, 最主要的原因一般为混合不同特性的数 据, 现把各种可能的原因说明如下: a. 有两种分配相混合,例如两台机台或两种不同原料间有差异时,会出现这种 形状, 因测定值受不同的原因影响, 应予以层别后再作直方图; b. 如除上面的原因外, 且整个分布正好在规定要求之内, 检验人员又是对正态 分布有一部分认
