品管七大手法讲解

品管七大手法讲解讲师：岳渐渐一.七大手法简介:A.特性要因图:寻找因果关系.B.柏拉图:找出“重要的少数”.C.直方图:了解数据分布与制程能力.D.层别法:按层分类,分别统计分析.E.查检表:调查记录数据用以分析.F.散布图:找出两者的关系.G.管制图:了解制程变异.1二.品管七大手法所体现的精神:1.用事实与数据说话.2.全面预防.3.全因素、全过程的控制.4.依据PDCA循环突破现状予以改善.5.层层分解、重点管理.2三.特性要因图:对于结果与原因间或所期望之效果与对策间的关系,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,工程鱼骨图或因果图.它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明,又称“石川图”.3•什么是特性要因图(CauseandEffectDiagram)•作业要点决定特性主干要因支线要因确认原因影响程度探讨对策将所发生的问题点(特性)与影响该问题点的原因(要因)用图形明确的表示,并探讨其对策,因形状类似鱼骨,故又称为鱼骨图作法:1.4M1E法:(人、机、料、法、环境)2.5W1H法:(What、Where、When、Who、Why、How)3.创造性思考法:希望点例举法、缺点列举法、特性列案法.4.脑力激荡法:“BrainStorming”严禁批评、自由奔放.特性60°小因子小小因子人机材料方法环境4结果(问题)机人环法料背骨大骨中骨小骨两类特性要因图:1.追求原因型:定位方式不合理折弯间隙变化影响大多次折弯累积偏差工程人员未切实验证模修人员维修方式不当品管人员未作CSI验证实配间隙小对变异要求苛刻锁扣不回弹5模具定位不稳定模具设计不合理模具设备老化模具改善不及时设备维修不力模具保养不当品管人员检查不落实责任心不强模修人员技能不够教育训练不够产线未做好自主检查质量意识不够教育训练不够规格不完善钢材不良新机种承接不力治具不完善自主检查未落实品管管理方法不当作业方法不当项目改善不力现场管理不严模具、设备人员其他方法为何SWR那么高?62.追求对策型:提案8件改善系统文件规格执行度94%所有产品导入SPC两个产品导入CCD应用QANetwork干部学习FMEA开始研究冲件CSI改善质量记录稽核100%执证上岗他山之石检讨观摩兄弟单位5次教育训练140hr/人/年IPQC与FQC交叉担纲每日始业点检推动模具稽核每日IPQC作业点检点检结果反馈随时问题反馈模具问题反馈规格问题反馈来料问题反馈每周质量状况汇整QIT活动10次以上协助生产质量教育训练质量检讨会推动成立QCC18圈以上他山之石汇整完善相关质量系统开发导入品管新技术提升品管人员素质加强生产作业稽核品质情报及时反馈推动质量活动达成年度工作目标7四.柏拉图:1897年,意大利学者柏拉撬分析社会经济结构,发现绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉法则”.美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上,创出了“VitalFew,TrivialMany”(重要的少数,琐细的多数)的名词,称为“柏拉图原理”.定义:根据所搜集之数据,按不良原因、不良状况、不良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.8作法:注意事项:1.横轴按项目别,依大小顺序由高而低排列下来,“其他”项排末位.2.次数少的项目太多时,可归纳成“其他”项.3.前2～3项累计影响度应在70%以上.4.纵轴除不良率外,也可表示其他项目.ABCDE不良率100%累计影响度项目9•什么是柏拉图(PeretoDiagram)柏拉图又称为排列图,是按分类数据的大小从多到少依序排类的柱状图,以表达各类因素对结果影响的程度•作业要点决定调查事项选定分类项目数据收集整理陈述图表结果描绘累积曲线画记柱状图表柏拉图的用途:1.作为降低不良的依据.2.决定改善的攻击目标.3.确认改善效果.4.用于发掘现场的重要问题点.5.用于整理报告或记录.6.可作不同条件的评价.10柏拉图应用范围:1.时间管理.2.安全.3.士气.4.不良率.5.成本.6.营业额.7.医疗.ABC法应用:A.时间管理.B.仓务管理.C.其他.11柏拉图实例:3321100%89%67%33%01234567890%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%不良次數3321累計不良率33%67%89%100%尺寸NG毛邊/毛刺變形包裝不合格12五.层别法:定义:为区别各种不同原因对结果之影响,而以个别原因为主体,分别作统计分析的方法,称为层别法.分类:1.时间的层别.2.作业员的层别.3.机械、设备层别.4.作业条件的层别.5.原材料的层别.6.地区的层别等.13实例一:材料人员美国台湾大陆周师傅98%95%94%李师傅95%96%93%刘师傅94%93%92%结果显示,周师傅的方法配美国材料良品率最高,为98%.14实例二:序号厂商生产数良品数制程不良数制程不良率来料不良率总不良率制程不良项目小计拉裂其它1234512345眼睛裂嘴巴裂前角裂后尾裂变形缺料刮伤压伤12345法拉利笼冲压成型质量状况日报表日期:班别:□白班□夜班模号:第一套□第二套□第三套□15某电子厂有批精密零件在下工程装配时发生困难,经直方图分析,超出规格甚多,再将此100个数据,按A,B,C三种机种别加以层别,发现A机种的产品低于规格下限的很多,而C机种的产品超出规格上限的很多,B机种的产品完全在规格内.因此,只要针对A,C两机种着手改善即可.实例三:规格规格规格规格BABC规格规格16六.查检表:为了便于收集数据,使用简单记录填记并予统计整理,以作进一步分析或作为核对,检查之用而设计的一种表格或图表.作法:1.明确目的.2.决定查检项目.3.决定检查方式(抽检、全检).4.决定查验基准、数量、时间、对象等.5.设计表格实施查验.17查检表的种类:1.记录用查检表:主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目、不良主因、工程分布、缺点位置等情形.必要时,对收集的数据要予以层别.ABNo.1No.2No.1No.2合计作业者机械不良种类日期尺寸疵点材料其他尺寸尺寸尺寸疵点疵点疵点材料材料材料其他其他其他月日月日182.点检用查检表:主要功用是为要确认作业实施、机械设备的实施情形,或为预防发生不良或事故,确保安全时使用.这种点检表可以防止遗漏或疏忽造成缺失的产生.把非作不可、非检查不可的工作或项目,按点检顺序列出,逐一点检并记录之.19实例:编号1234567891各部位油量是否正常2操作按钮功能确认3气缸及操作手柄是否正常4电机,传动链条声音是否正常5自动上料系统是否正常6光电感应系统是否正常7自动送料是否到位8手动送料是否正常9放松手柄功能确认10各部位之清洁(含内辊轮)141011121315OK划“O”NG划“X”未作业划“/”不需点检项目划“△”点检点检人审核工务稽查设备每日检查表项目日期20收集数据应注意的事项:1.收集的数据必须真实,不可作假或修正.2.收集的数据应能获得层别的情报.3.查检项目基准需一致.4.样本数需有代表性.5.明确测定、检查的方法.6.明确查验样本的收集方法、记录方式、符号代表意义.7.慎用他人提供的数据.21七.散布图:为研究两个变量间的相关性,而搜集成对二组数据(如温度与湿度或海拔高度与湿度等),在方格纸上以点来表示出二个特性值之间相关情形的图形,称之为“散布图”.关系的分类:A.要因与特性的关系.B.特性与特性的关系.C.特性的两个要因间的关系.22•什么是散布图(ScatterDiagram)散布图亦称相关图,用来分析两组数据之间是否存在箱对关系数据搜集制订图表散布分析•作业要点散布图的判读:1.强正相关:X增大,Y也随之增大,称为强正相关.2.弱正相关:X增大,Y也随之增大,但增大的幅度不显著.YXYX23品管手法－散布图•散布图形式xyxy`xyxyxyxy强正相关若正相关强负相关弱负相关不相关曲线相关3.强负相关:X增大时,Y反而减小,称为强负相关.4.弱负相关:X增大时,Y反而减小,但幅度并不显著.YXYX245.曲线相关:X开始增大时,Y也随之增大,但达到某一值后,当X增大时,Y却减小.6.无相关:X与Y之间毫无任何关系.YXYX………………………………25散布图判读注意事项:1.注意有无异常点.2.看是否有层别必要.3.是否为假相关.4.勿依据技术、经验作直觉的判断.5.数据太少,易发生误判.26SPC---StatisticalProcessControl.统计制程管制.☆由制程调查来改进制程能力,不断降低产品品质变异性,而提升产品质量的一种方法.☆七十年代风行于日本,以至于仍有不少日本人至今仍深信其功效,而抵触ISO9000的导入.☆它的主要工具为管制图.27质量有两大特性:11.规律性22.波动性:正常波动异常波动管制图的功效:aA.及时掌握异常波动,克服影响因素,维持制程稳定.bB.了解制程能力.(Cpk、Ca、Cp)cC.应客户的要求,提供给客户作为质量控制的依据.28管制图与直方图的区别:11.管制图控制时间段.直方图控制时间点.22.管制图反映的Cpk是动态的Cpk.直方图反映的Cpk是静态的Cpk.33.“直方图是管制图的基础,管制图是直方图的升华.”29八.直方图:直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为横轴,并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积,用柱子排起来的图形.制作步骤:1.制作次数分配表:A.由全体数据中找到最大值与最小值.如:200个数据中之170和124.B.求出全距(最大值与最小值之差).全距=170-124=46C.决定组数,一般为10组左右,不宜太少或太多.参照下表进行分组:30数据数组数80～1006～10100～2507～12250以上10～20品管手法－直方图•什么是直方图(Histogram)柏拉图又称为排列图,是按分类数据的大小从多到少依序排类的柱状图,以表达各类因素对结果影响的程度•作业要点数据搜集确定组数确定组距描绘图表作次数表确定组界附表:……………………………………………………………………………….…………………………………………...…………………………………………………………………………….……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………132162166137145153148127155136144157150136126132127147144151137150133162147150157145156152150167152142147142137148143152145136134160142149167146157163139160153147148140152150142153142152144158143148152147153164126159154156147141170151141150137151147152144147142142150150127162160142140143126152147149170124最大值最小值31D.决定组距:组距=全距/组数E.决定各组之上下组界.1.最小一组的下组界=最小值-测定值之最小位数/22.最小一组的上组界=下组界+组距=123.5+4=127.5依此类推.F.作次数分配表.(如附表)32组号组界组中点划记次数1123.5～127.5125.5ⅤⅤ102127.5～131.5129.5ⅤⅡ73131.5～135.5133.5ⅤⅤⅠ114135.5～139.5137.5ⅤⅤⅢⅣ175139.5～143.5141.5ⅤⅤⅤⅤⅤⅤⅣ346143.5～147.5145.5ⅤⅤⅤⅤⅤⅤⅤⅡ377147.5～151.5149.5ⅤⅤⅤⅤⅤⅤⅡ328151.5～155.5153.5Ⅴ