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1、品管七大手法 聂新华整理 2004年 12月 16日 大纲 : 目的 : 了解并掌握 什么是 七大手法 ,怎样实施 七大手法 ,以便能持续贯彻于日常工作中 . 内容 : 个手法均按照 性能 . 分类 步骤及案例 等进行解析 ,尤 以 案例剖析 为主 . 品管七大手法的内容 前提 分析 验证 对象 逐项记录 定期或不定期检查 . 最简单 ,使用最多 ,用途最广 点 . 9项 ):诊断表 ,问询表 ,统计表 ,调查表 ,记录表 ,工程表 ,考核 表 ,检查表 ,管制表 . 3项 ):确定检查 项目 频率 人员 对象 制表 检查并记录 定期总结 持续改善 在 规定的时间 内 确认改善效果 要求责任单
2、位 及时 改善 问 题 案例 2:工作改善检查表 序号 检 查 内 容 结 果 1 是否有什么方法可以代替现有的产品 ,而有相同的效果 2 是否有可以不必做这种工作 ,就能获得相同的结果 3 有没有比较简单的方法来做 4 有没有比较快的方法来做 5 有没有比较愉快的方法来做 6 采用方式可否延长它的使用寿命 7 有没有更安全的方法来做 10 有没有更加清洁整齐的方法来做 11 能不能设计一个工装夹具来提高其工作效率 12 有没有更快捷的途径来做 13 用其他方法是否更有效 14 有没有更便宜的方法来做 15 外观是否可做得更有吸引人或更美观 16 是否可以作为其他用途 17 是否能使他变为多种
3、用途 18 是否可加点什么来提高起价值 19 是否可以跟其他东西一起发展 20 包装的方式是否可以改良 21 还有没有其他什么方法可加以改良 背景 : 工厂管理中 , 如 :新品开发 ,市场开发 , 工艺流程的设计 工装夹具的设计 , 物料搬运的设计等 逐项检查 新的观念或想法 及时 记录 用它 针对某一 特定主题 的观点 分类 ,将收集的大量的 数据 或资料按互相关系进行分组 ,加以 层别 . 品管中最基本的概念 ,是统计方法中最基础的管理 可以 弥补靠经验直觉 判定管理的不足 .(可比性 ) 对象举例 (11项 ) 如 ,部门别 主题 制表并收集 数据 比较分析 数据层别 真 实 性 及
4、时 性 代 表 性 原因 确定改善项目 层别后获得的信息： .个其次是弯曲是 个不良数最低的是油污为 产生的不良数最多计 注意事项：（项） 051015202530359:00 10:00 11:00 12:00 14:00 15:00 16:00 17:00弯曲粘合毛刺断裂变形油污钢头损坏某厂 8月 23日成品抽验不良统计表 产品代号 : 本日产量 :6000K 日期 :8月 23日 单位 : 时间 9:00 10:00 11:00 12:00 14:00 15:00 16:00 17:00 小计 不良项 弯曲 22 3 2 4 8 6 1 0 46 粘合 20 32 5 8 8 5 6 1
5、5 99 毛刺 2 6 5 6 0 8 2 4 33 断裂 7 2 9 1 4 0 2 1 26 变形 0 2 3 1 2 0 0 1 9 油污 2 1 0 0 0 1 2 0 6 钢头损坏 5 1 3 4 0 1 2 3 19 小计 58 47 27 24 22 21 15 24 238 谁 记录 并统计 立即 交上司 审核 主管 及时 分析 巡线时 随时了 解原因 和程度 分类 放置和 标识 以 层别法为前提 ，对已确定项目 从大到小 进行排列，再 加上累积值 的图形 能帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于计数值统计同时也是降低不良的依据；决定改善目标，找出问题点（
6、前面项 ）；可以确认改善的效果 依用途 分析现象用柏拉图 （品质；成本；交货期；安全） 分析原因用柏拉图 （操作者；机器；原材料；作业方法） （ 6项 ） 描点 连线 要 留存 分类 项目一般 59项 ,分析是只要 抓住前面 23项 分类项 少于 4项 /各项目分配比例差不多 实际意义 . 不要盲目 照搬 前面几项其他项 必须层别分析 ,检讨其中原因 . 如第一项依现有条件很难解决 避开后推 . 数量或金额 数量或金额的累积百分比 检查项目（按程度大小从左到右） (7步 ) 背景 : 某电子厂品管部将上个月的组装线的制程不良作出统计 ,抽样 2800 件 ,总不良数为 148件 ,其中不良数分
7、布为 : 收集 数据 分类汇总 从 多到少 排序 ,计算百分比 绘制 横众坐标刻度 绘制 柱状图 绘制 累积曲线 记入 必要事项 分析 7月份制程不良品统计表 序号 不良项目 不良数 占不良总数 百分比 (%) 1 脱漆 53 2 氖灯不亮 10 3 脏污 5 4 无功率 12 5 耐压不良 36 6 色差 7 7 变形 22 8 其他 3 2% 合计 148 100% 制表 :* 审核 :* 统计日期 :8月 1日 7月份制程不良品统计表 序号 不良项目 不良数 占不良总数 累积 百分比 (%) 百分比 (%) 1 脱漆 53 2 耐压不良 10 3 变形 5 4 无功率 12 5 氖灯不亮
8、 36 6 色差 7 7 脏污 22 98% 8 其他 3 2% 100% 合计 148 100% 4 5 3 记入 必要事项 : a 总检查数 : 2800件 b 总不良数 : 148个 c 不良率 : d 检验者 : * e 绘图者 : * 分析 : a 从图可以看出 ,制程中 脱漆 变形 占 总不良率 比率的 这三项是 8月份 重点改善 的项目 ,建议用 因果图 对这三项不良进行原因分析 . b 确定项目改善的 责任人 及 完成期限 ,争取将以上三项的比例 降 下来 . c 参照上月的对比 ,从中发现改善前后的状况 ,如图 .: 用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系 ,
9、 把握现状 是一种用于分析品质特性 (结果 )与可能影响特性的因素 (原因 )的一 种工具 . 2. 分析 : 追求原因型 追求对策型 3. 注意事项 : 确定原因要集思广益以免遗漏 ,要具体 . 有 多少品质特性 就要 有多少张 因果图 验证 ,要客观评价 ,要不断改进 . 重点放在解决问题上 ,并依 5 ( 原因解析要越细越好 . 应以现场第一线所发生的问题来考虑 .(Q C D 为 什 么 如 何 4. 步骤 : (6项 ) (作业 ):恳谈会没有提高之原因 用因果图分析 (全员参与 ) 成立分析小组 (3 6人） 各部门代表 确定 问题 讨论 分析 记入 重要事项 红笔 或特殊记号 标
10、识 画鱼骨 (主骨 ,大小骨 ) 确定原因 在 X 描绘因果关系所对应变化的数据 ,掌握两个变量之间 是否相关和相关的程度如何 . 了解现象与结果的关联与关联程度 , 很容易判断原因真假 . (4类 ) 正相关 ; 负相关 ; 不相关 ; 曲线相关 正负分强 ,中 ,弱 .(从左到右显示 ) 正相关 负相关 无相关 曲线相关 4步 ) 是否有异常 有 找立即找原因 ,但不能把异常点删除 ( 除非找到原因 ). 数据获得因作业人员 材料 相关性受到 影响 对数据的获得进行层别 (否则不能真实反映 ) 依经验可能认为美观 ,但图有相关趋势 宜 进步检讨什么原因造成 假 相关 . 数据太少易误判 0
11、组以上 . 5项 ) 确定变量 收集最新数据 (至少 30组以上 ) 找出两变量 最大值和最小值 描入 将相应的两变量 用 点 标上 记入 图名 制作时间 判读 其与相关程度相关性 Y 效 果 或 因 变 量 X 原 因 或 自 变 量 判读 : 正常依据分类的四种分布形态判断 如不能 间值 来判断 ? 5:案例分析 :了解 求出 中间值 (将对应数据 按大小排列 取值 ) 画出横纵轴的 平行线个一条 ,将图分成 四个象限 ,然后计算各象限的 点数 一三象限为正方向 ;二四象限为负方向 比较作判断 如果 1: 一 +三 =二 +四 表示无直线关系 如果 2: 一 +三 二 +四 表示正直线关系 如果 3: 反之 2 1 3 4 直 方 图 针对 某产品或过程的特性 ,依 正态分布的原理 ,把 50个以上 的数 据分组 , 并算出 每组出现的次数 ,再应图形来描述 .(应用于制造 业 ,用于生产中 ) 将 凌乱的数据 作成图 ,了解查品品质分布规律 ,知道其是否变 异 ,进一步判断生产是否正常 ,问题点在那里 ,并研究过程能力 . (柱状图不同于直方图 柱状图依据推移原理 ) 2. 判断过程能力 :(4图 ) (10步 ) 收集数据 计算极差 (R) 设定组数 确定测量最小单位 计算组距 (h) 求
