七工具问题的分析与解决

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1、QC七工具 -问题的分析与解决作成：夏春龙日期：*引子：解决问题程序对 策衡量、追踪、控制 改善的成果例如： 人员出勤率93%现 象问 题原 因当我们观察到 或发现时 确认并定义问题 5W1H这现象是否正常 跟标准或目标差异 其差异是否不应该 人员出勤率的目标为95% 低了2个百分比，而此差 异幅度根据以往数据判断 差异过大,为异常状况。请假人数太多为什么会发生异常 ?设定改善目标 并形成解决方案如何改善异常 ? 如何控制发生异常 的原因 ?处置：问题发生立即实行 公布人员出勤状况的措施分析原因 5WHY治标：解决问题的手段 强化请假管制治本：避免问题再发生 加强员工向心力的方法ABC1234

2、5 调查表散布图1. 根据事实、数据说话图表、调查表、 散布图。2. 整理原因与结果的关系，研究潜在 的问题因果图因果图3. 凡事不能完全单用平均数来考虑，应 了解事物都有波动存在，必须从平均数与 波动来两方面考虑直方图、控制图直方图控制图QC 7 工具4. 所有数据不能止于平均，必须根 据数据的来龙去脉，考虑适当分层 层别法层别法5. 并非对所有原因采取措施，而是 先从影响较大的23项采取措施，也 就是所谓管理重点柏拉图。柏拉图QC 7 工具1.1 调查表 概念：收集数据而设计的表格； 使用场合：主要用于现场事项的观察、记录和收集数据 ；如：作业前点检表、设备操作点检表和保养点检表、 生产状

3、况稽查等； 作用：日常管理作业前检查、作业标准执行检查等 ； 调查问题质量异常调查、不合格原因调查等； 取得记录调查分析需要记录，可做成统计表。 不合格项目调查表-调查生产现场不合格项目的频数和不合格率，以 便进一步用于排列图等分析研究。1.2 常见调查表：例一序号项目频数累计累计A服务质 量差808040B菜式少6014070C就餐环境差3017085D价格偏高2019095E餐具不卫生419497G其他6200100 调查 者：马 地 点：公司食堂_年_月_日食堂伙食差调查表 N = 200批次产品 型号成品量 （吨）抽样数 （包）不合格 品数（ 包）批不合 格品率 （）外观不合格项目黑

4、点铁 屑长 条油 污粒 径麻 点1HF-606 KS51610520.4112FRABS-518W10540.831223HR-528 KS32010540.83124FW-620 KS256910530.62315HP-126 KS254310551.01211：2510510.21121合计250125990.8832453810调查 者：郇 地 点：四车间_年_月_日ABS成品抽样检验及外观不合格品项目调查表1.3 常见调查表：例二1.4 常见调查表：例三 质量分布调查表-是根据以往的资料，将某一质量特性项目的数据分布范 围分成若干区间而制成的表格，用以记录和统计每一质量特性数据落在某一

5、 区间的频数。调查人：邹调查日期： _年_月_日调查数（N）：121 个调查方式：根据原始凭证统计频数136142632231042正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正05101520253035401518212427303336394245JH960 6100 KC887熔指实测值分布调查表矩阵调查表-是一种多因素调查表，它要求把产生问题的对应因素分别排 列成行和列，在其交叉点上标出调查到的各种缺陷、问题和数量。1.5 常见调查表：例四机号2月5日2月6日2月7日2月8日2月9日2月10日上午下午上午下午上午下午上午下午上午下午上午下午1 2调查 者：潘 时间 ： _年_月_日地 点：

6、 *公司注塑一车间 调查 方式：实地观测缺陷符号： 气孔气纹 黑点 变形 其他塑料制品外观质量调查表 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，很多散布的点组成。2.1 散布图YX2.2 典型散布图YX X增大时，Y也 随之增大，典型 的正相关YX.X增大时，Y也随之 增大，不显著的正 相关。YX X与Y之间看不出 有任何关系(1)不相关(2)弱正相关(3)强正相关YX X增大时，Y反而变 小，典型的负相关.YX X增大时，Y反而变 小，不显著的负相 关。YX X

7、开始增大时，Y 也随 之增大，但达到某一 值以后,则X增大时,Y 即减小(5)强负相关(4)弱负相关 (6)非线性相关2.3 典型散布图2.4 线性相关的定量分析 计算相关系数r。 相关系数 (-1r1)反映两个变量之间关系的密切程度 ； r=0,X与Y完全不相关； r=1,X与Y完全正相关； r=-1,X 与Y完全负相关；YXYXY XYXYX r=1r=0r=-10r1-1r02.5 散布图判断的注意 事项 1.注意有无异常点：有异常点时，不可任意删除 该异常点，除非异常的原因已确实掌握。 2.看是否有层别必要：数据的获得常常因为人、 机、料、法、或时间等的不同，而使数据的相关 性受到扭曲

8、。 3.是否为假相关。 4.数据太少,易发生误判。 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 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员参加“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)记录有关事项。 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3.1 因果图概述结 果中原因小原因人员 机器材料

9、方法 环境测量3.2 因果图的图大原因一、5M1E法:(人、机、料、法、测量、环境)人(Man)：作业者的操作熟练程度 加工工具突然磨损； 短时间内由不熟练工人替班； 操作疏忽； 混入规格不同的产品等。双 峰 型孤岛型4.4 直方图观察分析5、平顶型往往是由于生产过程中，某种缓慢 的倾向起作用造成的。如工具的磨损、 或操作者的疲劳等系统性原因造成的。6、锯齿型 这种异常往往不是生产上的问题，是 由于作直方图过程中分组过多、或测 量时读数有误、或测量仪器精度不够 等造成的。 平 顶 型锯 齿 型4.5 直方图观察分析7、陡壁型往往是经过全检，剔出不合格品后的 产品数据，作直方图时出现的状态。 或

10、是根据虚假数据作直方图时出现的状 态。陡 壁 型4.6 直方图观察分析-与规范 界限的比X MTL TU 偏 心 型1、偏 心 型平均值偏离公差中心使某一边余量很小。若工序状态稍有变坏，就会出现废品。应调整分布中心，使偏离量减少或使分布 中心与公差中心M重合。 2、无 富 裕 型没有余地，一不小心就会出现废品。应设法缩小分布的范围，或在不影响 质量的前提下适当增大公差范围。X MTL TU 无 富 裕 型 4.7 直方图观察分析-与规范 界限的比 3、能力富裕型公差范围过分大于实际尺寸分布范围， 质量过分满足标准要求，太不经济了。可以考虑改变工艺，缩小公差，或放松加 工精度，以降低成本。 4、

11、能力不足型由于质量波动太大，已出现不合格 品，工序能力不足造成的。应设法缩小实际分布的范围，或在 不影响质量的前提下适当增大范围。X MTL TU 能力富裕型X MTL TU 能力不足型 定义：1924年由美国质量大师休哈特（W.A.Shewhart) 博士发明，而主要定义即是“一种以实际产品质量特性与 根据过去经验所计算的制造过程能力的控制界限比较， 而得到以时间顺序表示的图形”。5.1 控制图 一般控制图的纵坐标都设定为产品的质量特性，而以制造过程变化 的数据为刻度；横坐标则为检测样品的序号或时间等，按照顺序将 点绘于图上。 控制图上一般有三条笔直的横线，中间的一条为中心线（Central

12、 Line,CL)。在上方的一条称为控制上限（Upper Control Limit,UCL) ，在下方的称为控制下限（Lower Control Limit,LCL)，对上、下控 制限表示可接受的波动范围。5.2 控制图的基本特性质量特性值抽样时间和样本序号UCLCLLCL3倍标准差（3）3倍标准差（3） 一般在制造的过程中，无论是多么精密的设备、环境，其质量特性一定 都会有变动，不可能做出完全一样的制品；而引起变动的原因可分为两 种，一种为偶然原因，一种为异常原因： （1）偶然原因（Chance causes): 不可避免的原因、非人为的原因、共同 性原因、一般性原因，是属于控制状态的变异

13、。 （2）异常原因（Assignable cause):可避免的原因、人为的原因、特殊性原 因、局部性原因等。不能让它存在，必须追查原因，采取必要措施，使 制造过程恢复正常控制状态，否则会造成损失。5.3 质量波动的原因偶然原因之变动异常原因之变动. . . . .分类波动情况影响程度追查性偶然原因一定有且无法避免，系统 的一部份影响小不明显不值得、成本高、不 经济异常原因本质上是局部的，很少或 没有，可避免的有明显的大影响值得且可找到，否则 造成大损失5.4 控制图的上下限质量特性值UCLCLLCL3倍标准差（3）3倍标准差（3） 控制图以正态分布的三倍标准差为理论依据。也就是说只要一群数据

14、是正态分 布，我们每抽样1000次，会有 3次莫名其妙不合格，但3次是可以不予计较的。 我们误判的机率只有千分之三，应该判不合格。UK界限以内概率超出界限概率 U0.6750.00%50.00% U168.26%31.74% U1.9695.00%5.00% U295.45%4.55% U2.5899.00%1.00% U399.73%0.27%控制图按数据的性质，分为计量型、计数型控制图两类。类 别名称控制图符号特点适用场合计 量 值 控 制 图平均值极 差控制图x R最常用，判断工序是否正常的 效果好，但计算工作量很大。适用于产品批量较大的工序 。 中位数极 差控制图x R计算简便，但效果较差。适用于产品批量较大的工序 。 单值 移 动极差控制 图x R S 简便省事，并能及时判断工序 是否处于稳定状态。缺点是不 易发现 工序分布中心的变化。因各种原因（时间 、费用等 ）每次只能得到一个数据或 希望尽快发现 并消除异常原 因。 计 数 值 控 制 图不合格品数 控制图Pn较常用，计算简单 ，操作工人 易于理解。样本容量相等。不合格品率 控制图P计算量大，控制线凹凸不平。样本容量不等。缺陷数控制 图c较常用，计算简单 ，操作工人 易于理解。样本容量相等