QC培训7工具

QC工具的运用QC小组活动程序技术质量部2012-10-19QC常用的新旧工具目录QC工具的运用用于数字数据分析、非数字数据分析均可用于数字数据分析（统计型）用于非数字数据分析（情理型）老七种工具调查表分层法排列图直方图控制图散布图因果图新七种工具矩阵数据分析法亲和图（分层图）系统图（树图）关联图矩阵图过程决策程序图箭条图一、调查表应用步骤：选择课题现状调查要因确认制定对策实施对策效果检查1、调查表的作用用来系统的收集资料、积累数据、确认事实并对数据进行粗略整理分析的图表。2、调查表的分类（1）表格式（2）图示式（3）分布表（4）非数字数据分析调查表3、用于数字数据分析调查表（1）表格式某卷烟厂对卷烟成品抽样检验，其不合格品项目调查表批次产品型号成品量(箱)抽样数(支)不合格品数(支)不合格率(%)外观不合格项目切口贴口空松短烟过紧钢印油点软腰表面1烤烟型1050030.61112烤烟型1050081.6112223烤烟型1050040.81214烤烟型1050030.625烤烟型1050051.011111...250烤烟型1050061.2112111合计25001250009900.880297458352810151255（2）图示式车身缺陷位置调查表车型HY-850检查处车身工序总装检查者××调查目的喷漆缺陷调查数2139辆图示：◎流漆●花色△尘粒（3）质量分布表零件实测值分布的调查表调查人：××调查数（N）：121调查日期：2011年12月10日频数136142632231042一正正正正正正正正正一正正正正正一正正正正正正4、用于非数字数据分析调查表某商场对顾客满意情况调查表序号调查项目满意情况具体意见满意较满意不满意1商品品种规格√2商品档次√3价格定位√4柜台陈设√5购物环境√6售货员服务态度√QC的基本功二、分层法应用步骤：现状调查要因确认制定对策实施对策效果检查1、分层法的概念为解决某一问题所收集的数据、资料，往往是综合性的。这些数据、资料可按其来源、特征、属性等标识分作两个以上的组。这样一个组称作“层”。2、分层法的特点与原则特点：常用于把错综复杂和杂乱无章的数据进行分类、整理后，使之能更确切地反映客观事实。原则：同一层次内的数据波动幅度尽可能小；层与层之间的差别尽可能大。3、如何分层一般可以从以下方面进行分层：（1）按操作人员分层可按班组、个人、熟练程度、性别、年龄等分层（2）按机器设备分层可按机台号、结构、新旧程度等分层（3）按作业方法分层可按工艺、操作参数、操作方法、生产速度等分层（4）按原材料、零部件分层可按规格、成分、产地、供应商、批次等分层（5）按时间分层可按班次、日期等分层（6）按测量、检查分层可按计量仪器、测量人员、检查方法等分层（7）按环境分层可按温湿度、清洁度、照明度、地区、使用条件等分层（8）按缺陷分层可按缺陷内容、缺陷部位等分层4、分层法的应用步骤（1）收集数据（2）将采集到的数据按不同目的的选择分层标示（3）分层（4）按所分层次归类（5）画出分层归类表注：分层法常与其它方法结合应用5、分层法的应用实例某发动机厂装配车间，在进行新产品小批试生产时，出现气缸体与气缸盖间的经常漏油。经过对50套产品进行调查后发现漏油率达38%，并发现两种情况：方法一、按操作者分层操作者漏油不漏油漏油率（%）王师傅61332李师傅3925张师傅10953共计193138方法二、按生产厂家分层供应厂漏油不漏油漏油率（%）A厂91439B厂101737共计193138方法一和方法二实际比较的结果是，为降低漏油率，应采用李师傅的操作方法。拨开迷雾见本质（1）三个操作者在涂粘合剂时，操作方法不同。（2）生产气缸垫的厂家不同。三、排列图排列图（ParetoDiagram）是将质量改进项目从最重要到最次要顺序进行排列而采用的一种图表。此图是建立在帕累托原理的基础上，因此排列图又叫帕累托图(柏拉图)。排列图由一个横坐标、两个纵坐标、几个按高低顺序排列的矩形和一条累计百分比折线组成。矩形用于表示每个项目相应的作用，按发生频数的高低排列，累计频数线用于表示各项目的累计作用。【实例】1090-1275批PVC产品不合格项调查表不合格项黏数杂质数挥发物筛余物残留不合格总数1290.25mm筛余物0.063mm筛余物2271百分比2.4%4.8%21.4%19.0%52.4%绘制排列图C6229821百分比52.421.419.04.82.4累积%52.473.892.997.6100.0C5其他杂质数筛余物挥发物残留403020100100806040200C6百分比1090-1275批PVC产品不合格项排列图特点１．能一眼就能看出哪个项目最大。２．知道各项所占有比例。３．能简单的判定出改善某项目后的效果,并在改善后知道下一步该改善什么。从排列图中可以看出：PVC成品“残留”、“挥发物””这两项质量缺陷占全体质量缺陷的73.8%，为近期产品不合格主要因素，应作为质量改进的主要对象；“筛余物”、“杂质数”等为次要因素。排列图把影响产品质量的重要因素直观地表现出来，使我们明确应从哪里着手来提高产品质量。实践证明，集中精力将主要因素的影响减半比消灭次要因素收效显著，而且容易得多。所以应选取排列图前1～2项主要因素作为质量改进的目标。如果前1～2项难度较大，而第3项容易可行，马上可见效果，也可先对第3项进行改进。把握重点的利器四、直方图应用步骤：选择课题现状调查要因确认实施对策效果检查（一）直方图的概念直方图是频数直方图的简称，就是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。（二）直方图的特点直方图是用一系列宽度相等，高度不等的长方形表示数据的图。1.长方形的宽度表示数据范围的间隔2.长方形的高度表示在给定间隔内的数据的数目3.变化的高度形态表示数据的分布情况直方图法是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理，根据这些数据找出质量运动规律。1、观察分析法：总体形状分析：正常型、异常型（b）偏向型（a）正常型（c）双峰型这是正常的形状。（b1）左偏向型。当缺陷数近于0，使下限受到控制的情况下，会出现此型。（b2）右偏向型。与情况（b1）正好相反，当缺陷接近于极限值等原因使上限受到控制的情况下，会出现此型。存在两种不同分布时多出现这种情况。例如：将两批不同来源的产品混在一起检测时。（f）锯齿型（d）孤岛型（e）平顶型说明工序条件发生过异变。例如：原料发生变化或短期内由不熟练工人替班加工或测量。当生产过程有某种因素在发生缓慢变化时多有出现。例如：工具发生磨损、操作者疲劳或环境发生了缓慢变化。通常是测量方法或读数有问题，也可能是数据太少，分组的组数太多导致。（三）直方图的作用1、显示波形的形态2、直观的传达有关过程的信息通过绘制直方图并对其形态的研究，就能直观的掌握过程的情况。3、决定在何处集中力量进行改进。质量稳定性的分析工具五、控制图应用步骤：选择课题现状调查要因确认实施对策效果检查（一）控制图的概念控制图又叫管理图，是用于区分由异常原因（系统原因）引起的波动或是由过程固有的随机原因引起的波动的一种工具。控制图是对过程进行动态控制的工具。是建立在数理统计学的基础上，运用有效数据建立控制界线。由美国贝尔电话公司休哈特工程师提出，他把统计学中的“发现异常”作为控制生产过程的一种工具。因此，“发现异常”就成为控制图的基础。控制图的基本格式横坐标为以时间先后排列的样本组号，纵坐标为质量特性值或其样本统计量。两条控制界限一般用虚线表示，上面一条称为上控制界限，记为UCL（UpperControlLimit）；下面一条称为下控制界限，记为LCL（LowerControlLimit）；中心线用实线表示，记为CL（CentralLine）。根据点的位置、排列方法尽早地发现异常，并调查其原因，采取对策以防止再次发生，使工序维持稳定状态。（四）控制图的种类类别名称特征适用场合计量值控制图-R控制图（平均值-极差控制图）最常用、发现异常敏感性高，但有一定计算工作量适用于较大批量生产的过程控制-S控制图（平均值-标准偏差控制图）判断要序是否正常效果好，但计算工作量大适用于样本容量n＞10时产品批量大的工序X-RS控制图（单值-移动极差控制图）比-R控制图要差的多适用于因时间、费用等原因只能取一个数据的场合计数值控制图Pn控制图（不合格品数控制图）较常用，计算简单，易于操作样本容量相等P控制图（不合格品率控制图）计算量大，控制界限凸凹不平，不易操作样本容量可以不等C控制图（缺陷数控制图）较常用，计算简单，易于操作样本容量相等U控制图（单位缺陷率控制图）计算量大，控制界限凸凹不平，不易操作样本容量可以不等2、控制图异常判断准则：准则1：1个点子落在A区以外（点子越出控制界限）如计算错误，测量误差、原材料不合格、设备故障等原因GB/T4091-2001《常规控制图》对控制图异常提供了8个判断准则。准则2：连续9点落在中心线一侧准则3：连续6点递增或递减如计算错误，测量误差、原材料不合格、设备故障等原因如工具逐渐磨损，维修逐渐变坏等原因准则4：连续14点中相邻点子总是上下交替准则5：连续3点中有2点落在中心线同一侧B区以外数据分层不够，例如轮流使用两台设备，或两个操作人轮流操作。过程参数发生了变化准则6：连续5点中有4点子落在中心线同一侧C区以外准则7：连续15点落在中心线同两侧C区之内过程参数发生了变化可能有数据虚假或数据分层不够准则8：连续8点落在中心线两侧且无1点在C区中数据分层不够及时发现问题的工具运行图（折线图，链图，趋势图）应用步骤；1、收集随时间变化的过程数据。2、以测量值为纵坐标，时间序列为横坐标绘制运行图。手工绘制运行图并不难，只要确定了横纵坐标单位，按数据标出点子，加以连线即可。3、观察数据特征和规律。4、注意事项运行图在对过程的监视，判断上不如控制图。在不能获得足够数据或过程不要求受控时，不能用控制图取代运行图。（控制图一般需要大量的运算，并确定上下限）折线图作用：1.监视过程的水平和随时间的波动2.发现过程变化的趋势、周期和形式3.比较过程前后业绩水平六、散布图应用步骤：现状调查要因确认制定对策实施对策（一）散布图的概念散布图是研究成对出现的两组相关数据之间关系的简单示图。在散布图中，成对的数据形成点子云，可以从点子云的形态来推断相关数据之间的关系。（三）散布图的分析和判断图（a）强正相关图当自变量x增大时，因变量y亦随之增大，点子的分布集中，呈直线形，两者之间有强烈的相关关系，称强正相关。图（b）强负相关图当自变量x增大时，因变量y亦随之减少，点子的分布集中呈直线形，两者之间有强烈的相关关系，称强负相关。1、对照典型图例法：图（c）弱正相关图当自变量x的数值增大时，y的数值也增大，但点子的分布不集中，两者之间仅有一定相关关系，称弱正相关。图（d）弱负相关图当自变量x增大时，因变量y随之减少，点子的分布分散不集中，两者之间仅有一定的相关关系，称弱负相关。图（f）不相关当自变量x与因变量y没有相关关系，称为零相关。图（e）非直线关系自变量x与因变量y不呈直线关系，称为非直线关系。（三）散布图的作用散布图可以用来发现和确认两组数据之间是否存在相关关系，及其相关程度，并确认两组相关数据之间预期的关系。质量管理和质量控制中常用于分析研究质量特性之间或质量特性与影响因素两变量之间的相互关系，以利于QC小组的质量改进活动。查看数据分布的工具七、因果图应用步骤：原因分析因果图（causeandeffectdiagram）又叫石川图、特性要因图、树枝图、鱼刺（骨）图等。它是表示质量特性波动与其潜在的原因关系，即表达和分析因果关系的一种图表。运用因果图有利于找到问题的症结所在，然后对症下药，解决质量问题。因果图在质量管理活动中，尤其是在QC小组活动及质量分析和质量改进活动中有着广泛的用途。结果原因类别原因类别原因类别原因类别1、简明扼要地规定结果，即规定需要解决的问题。2、规定可能发生