基本品管工具培训BB

常用质量工具培训资料一、解决问题的一般途径工作及生活中难免碰到问题，一旦发生问题如不立即解决，小问题也可能变成大问题。然而，解决问题是要用方法的，否则必将杂乱无章，思路混乱。而质量工具就是能协助我们迅速且正确解决问题的利器之一。一般问题解决,一般都是按照PDCA的原理来解决的。每一阶段都有不同的质量工具可供搭配使用。如果能够充分了解质量工具且运用得宜，就能搜集到正确有效的信息，并作出精准的判断。PDCA和质量工具的关系PLAN1.排列图法,直方图法,控制图法,工序能力分析,KJ法,矩阵图法2.因果分析图法,关联图法,矩阵数据分析法,散布图法3.排列图法,散布图法,关联图法,系统图法,矩阵图法,KJ法,实验设计法4.目标管理法,关联图法,系统图法,矢线图法,过程决策程序图法DO5.系统图法,矢线图法,矩阵图法,过程决策程序图法CHECK6.排列图法,控制图法,系统图法,过程决策程序图法,检查表,抽样检验ACT7.标准化,制度化,KJ法8.在下一个改进机会中重新使用PDCA循环APCDPDCA的四个阶段八个步骤PDCA的职责分布7.效果维持8.反省及今后计划6.效果确认3.方策拟定2.课题明确化与目标设定1.主题选定4.最适策追究5.最适策实施P管理人员D作业人员A管理人员C检验人员质量七大工具专家的话用途◆调查表：收集数据◆分层法：数据项目的设立◆排列图：看问题的分布情况,找出主要因素。◆因果图：理清思路，寻找原因。◆散布图：两个因素之间的关系。◆直方图：看问题的分别情况，发现异常情况存在。◆控制图：稳定与否。口決◆查检集数据◆层别作解析◆排列抓重点◆鱼骨追原因◆散布看相关◆直方显分布◆管制找异常一、调查表调查表是为了调查客观事物、产品和工作质量，或为了分层收集数据而设计的图表。即把产品可能出现的情况及分类预先列成调查表，则检查产品时只需在相应分类中进行统计。1、不良项目调查表质量管理中“良”与“不良”，是相对于标准、规格、公差而言的。一个零件和产品不符合标准、规格、公差的质量项目叫不良项目，也称不合格项目。缺陷调查表如1-1表。表1-1不良品项目调查表不良品不良品类型项目日期交验数合格数废品数次品数返修品数废品类型次品类型返修品类型良品率/%2、缺陷位置调查表大多是画成产品外形图、展开图，然后在其上对缺陷位置的分布进行调查。缺陷位置调查表宜与措施相联系，能充分反映缺陷发生的位置，便于研究缺陷为什么集中在那里，有助于进一步观察、探讨发生的原因。二、分层法分层就是把所收集的数据进行合理的分类，把性质相同、在同一生产条件下收集的数据归在一起，把划分的组叫做“层”，通过数据分层把错综复杂的影响质量因素分析清楚。通常，我们将分层与其他质量管理中统计方法一起联用，即将性质相同、在同一生产条件下得到的数据归在一起，然后再分别用其他方法制成分层排列图、分层直方图、分层散布图等。【例1-1】在柴油机装配中经常发生气缸垫漏气现象，为解决这一质量问题，对该工序进行现场统计。（1）收集数据：n=50，漏气数f=19，漏气率p=f/n=19/50=38%（2）分析原因通过分析，认为造成漏气有两个原因：①该工序涂密封剂的工人A、B、C三人的操作方法有差异；②气缸垫分别由甲、乙两厂供给，原材料有差异。因此采用分层法列成表1-3、表1-4进行分析。表1-3按工人分层的漏气情况表1-4按工厂分层的漏气情况工人漏气不漏气漏气率p/%工人漏气不漏气漏气率p/%ABC合计63101913993132255338甲厂乙厂合计91019141731393738三、排列图排列图是通过找出影响产品质量的主要问题，以便确定质量改进关键项目的图表。排列图最早由意大利经济学家巴累特（Pareto）用于统计社会财富分布状况的。后来，美国质量学家朱兰把这个原理应用到质量管理中来，成为解决产品质量的主要问题的一种图形化的有效方法。排列图的形式，一般如图1-13所示。图1-13排列图的形式【例1-3】某化工厂对十五台尿素塔焊缝缺陷所需工时进行统计分析，如表1-9。序号项目返修工时fi频率Pi/%累计频率Fi/%类别12焊缝气孔夹渣1485160.420.860.481.2A34焊缝成型差焊道凹陷20158.26.189.495.5B5其他114.5100C合计245100表1-9焊缝缺陷所需工时进行统计分析表按排列图作图步骤，确定焊缝气孔和夹渣为主要因素；焊缝成型差和焊道凹陷为有影响因素。所作排列图如图1-14。图1-14焊缝缺陷排列图四、因果图把所有能想到的原因，按它们之间的相依隶属关系，用箭头归纳联系在一起（箭干写原因，箭头指向结果），绘成一张树枝状或鱼刺状的因果图。质量因果图由质量问题和影响因素两部分组成，如图1-15。主干箭头所指的为质量问题，主干上的大枝表示大原因，中枝、小枝芽表示原因的依此展开。图1-15因果图示意图图1-16因果图为分析图1-14上第一位主要因素“焊缝气孔缺陷”原因，作因果图，见图1-16。图1-9钢的淬火温度与硬度分布图五、散布图1、散布图的观察分析根据测量的两种数据做出散布图后，观察其分布的形状和密疏程度，来判断它们关系密切程度。散布图的五种情形如图1-10。图1-10散布图的五种情形图1-11局部与整体的散布图图1-12应分层处理的散布图六、直方图直方图法是适用于对大量计量什数据进行整理加工，找出其统计规律，即分析数据分布的形态，以便对其总体的分布特征进行推断，对工序或批量产品的质量水平及其均匀程度进行分析的方法。1、作直方图的方法步骤如下（1）收集数据一般收集数据都要随机抽取50个以上质量特性数据，并按先后顺序排列。表1-6是收集到的某产品数据，其样本大小用n=100表示。表1-6实测数据组号实测数据maxmin12345678910614448455654494745455538525043534748545263505255474548545547394852515043405055554953484850484847475555505554504345496362505045536345475050505550495547435255494655505060405348515545505254554353504360476353556363545256636039384540404340434545（2）找出数据中的最大值，最小值和极差数据中的最大值用xmax表示，最小值用xmin表示，极差用R表示。【例1-2】某项目统计数据为：xmax=63，xmin=38，极差R=xmax-xmin=63-38=25。区间[xmax，xmin]称为数据的散布范围，全体数据在此范围内变动。（3）确定组数组数常用符号k表示。k与数据数多少有关。数据多，多分组；数据少，少分组。数据数目组数k常用分组数k50～100100～250250以上5～107～1210～2010组数选用表（4）求出组距（h）组距即组与组之间的间隔，等于极差除以组数，即组距h===2.78≈3（5）确定组界为了确定边界，通常从最小值开始。先把最小值放在第一组的中间位置上。本例中数据最小值xmin=38，组距（h）=3，故第一组的组界为：Xmax-Xmink63-389Xmix-～xmin+h2h2（6）计算各组的组中值（wi）所谓组中值，就是处于各组中心位置的数值，又叫中心值。某组的中心值（wi）=（某组的上限+某组的下限）/2第一组的中心值（w1）=（36.5+39.5）/2=38第二组的中心值（w2）=（39.5+42.52）/2=41其他各组类推，组中值如表1-7中所示。（7）统计各组频数统计频数的方法，如表1-7所示。组号组界组中值wi频数f累计频数相对累计频率/%136.5～39.538222239.5～42.541244342.5～45.544162020445.5～48.547183838548.5～51.550236161651.5～54.553177878754.5～57.556159393857.5～60.55939696960.5～63.5624100100表1-7频数统计表（8）画直方图以分组号为横坐标，以频数为高度作纵坐标，作成直方图，如图1-2所示。2015105频数22161823171534123456789组号图1-2直方图2、直方图的用途直方图是经常使用的且能发挥很大作用的统计方法。其主要作用是：（1）观察与判断产品质量特性分布状况。（2）判断工序是否稳定。（3）计算工序能力，估算并了解工序能力对产品质量保证情况。3、直方图的观察与分析观察主要有两个方面：一是分析直方图的全图形状，能够发现生产过程的一些质量问题；二是把直方图和质量指标比较，观察质量是否满足要求。如果我们把直方图分为正常和非正常型的话，它们的形状如图1-3。（a）正常型（b）偏向型（左）（c）偏向型（右）（d）双峰型（f）平顶型（e）锯齿型（e）锯齿型（g）孤岛型图1-3直方图的形状（1）正常型[图1-3（a）]图形中央有一顶峰，左右大致对称，这时工序处于稳定状态。其他都属非正常型。（2）非正常型[图1-3（b），（c）]图形有偏左、偏右两种情形，原因是：①一些形位公差要求的特性值是偏向分布。②加工者担心出现不合格品，在加工孔时往往偏小，加工轴时往往偏大造成。（3）双峰型[图1-3（d）]图形出现两个顶峰极可能是由于把不同加工者或不同材料、不同加工方法、不同设备生产的两批产品混在一起形成的。（4）锯齿型[图1-3（e）]图形呈锯齿状参差不齐，多半是由于分组不当或检测数据不准而造成。（5）平顶型[图1-3（f）]无突出顶峰，通常由于生产过程中缓慢变化因素影响（如刀具磨损）造成。（6）孤岛型[图1-3（g）]由于测量有误或生产中出现异常（原材料变化、刀具严重磨损等）。4、直方图与标准界限比较统计分布符合标准的直方图有以下几种情况：（1）理想直方图：散布范围B在标准界限T=[Tl，Tu]内，两过有余量，如图1-4。（2）B位于T内，一边有余量，一边重合，分布中心偏移标准中心，应采取措施使分布中心与标准中心接近或重合，否则一侧无余量易出现不合格品，如图1-5（a）和（b）。图1-4图1-5（3）B与T完全一致，两过无余量，易出现不合格品。如图1-6。统计分布不符合标准的直方图有以下几种情况：①分布中心偏移标准中心，一侧超出标准界限，出现不合格品，如图1-7。②散布范围B大于T，两侧超出标准界限，均出现不合格品，如图1-8。尽管直方图能够很好地反映出产品质量的分布特征，但由于统计数据是样本的频数分布，它不能反映产品随时间的过程特性变化，有时生产过程已有趋向性变化，而直方图却属于正常型，这也是直方图的局限性。图1-6图1-7图1-8七、控制图控制图是判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种有效方法。现有控制作为质量控制的有力武器已广泛应用于各行各业。例如美国某电气公司的一个工厂有3000人，制定了5000张控制图；美国柯达彩卷公司有5000人，制定控制图有35000张，平均每人7张。我国航空飞机制造厂中的先进质量体系（AQS）中，要求一些工序必须作控制图。1、控制图的基本格式控制图的基本格式如图1-17。它一般有三条线。中心线CL（centralline）——用细实线表示；上控制界限UCL（uppercontrollimit）——用虚线表示；下控制界限LCL（lowercontrollimit）——用虚线表示。图1-17控制图的基本格式UCL和LCL之间的面积为数据在正态分布的99.73％，而不是公差。所谓控制图的基本思想就是把要控制的质量特性值用点子描在图上，若点子全部落在上、下控制界限内，且没有什么异常状况时，就可判断生产过程是处于控制状态。否则，就应根据异常情况查明并设法排除。通常，点子越过控制线就是报警的一种方式，如图1-17中的第六点。控制图作为一种管理图，在工业生产中，根据所要控制的质量指标的情况和数据性质分别加以选择。如表1-10。表1-10各种控制图计算公式一览表