质量工具应用

1质量工具应用品质课2015-3-162★质量管理概念★柏拉图（排列图）★因果图（鱼骨图）★直方图★散布图课程目录3引言1何为数据？一、数据＝事实二、应用数据须注意的重点1.搜集正确可用的数据2.避免个人主观的判断3.掌握事实的真相三、整理数据的方法1.机器整理法（电脑…）2.人工整理法(卡片、笔记…)3.实例说明4引言1何为数据？四、整理数据的原則1.发生问题而要采取改善对策前，必须有数据作为依据。2.对于数据使用目的应清楚了解。3.當数据搜集完成后，应立即使用它。4.数据的整理与运用，改善前、改善后所具备的条件应一致。5.数据不可造假，否则问题将永远无法解决。5何为图表？一、概念图表泛指可直观展示统计信息属性（时间性、数量性等），对知识挖掘和信息直观生动感受起关键作用的图形结构，是一种很好的将对象属性数据直观、形象地“可视化”的手段。二、目的1.方便人的视觉2.把握情报3.采取必要对策引言16何为图表？三、图表之作用1.利于多种复杂现象的相互比较。2.费很少时间可得明确的概念。3.快速显现变异，作为需改善的证据。4.容易制作，大家都可使用。5.对于知识不足的人，亦可了解。6.图表较文字可以使阅读者印入脑海。7.利于演讲、宣传、广告、加深印象。8.可供预测用。引言17★定义：根据归集得数据，以不良原因、不良状况发生的现象，有系统地加以项目别（层别）分类，计算出各项目别所产生数据（如不良率、损失金额）及所占的比例，在依照大小依次顺序排列并进性累加计值而形成的图形。柏拉图是意大利经济学家柏拉图（Pareto）在统计国民收入时，对贫富收入分配不均统计使用的图表。通过柏拉图得出著名的“二八分配”原则，既20%的富人却占有80%的国民收入。后来将这一原理引入判定问题中各原因哪一个是问题的症结所在。★绘制方法：1.确定数据的分类项目并进行层别从结果分类：不良项目别、场所别、工序别从原因分类：人、机、料、法、工序等柏拉图282.收集数据并计算数据汇表；（可考虑与其他手法配合使用）；3.画出坐标轴：横轴表示需层别的项目，左纵轴可以以数量表示，右测纵轴表示对应的百分比；4.决定收集数据期间，最好是一个固定期间；5.计算各项目的比率，并右大至小排列在横轴上。6.绘制拄状图，7.连接累计的曲线。机法料环人70～80%百分比量化值其他柏拉图29★柏拉图实例以下是某公司一周内XLY型产品不良的记录，根据统计的数据，运用柏拉图进行分析。日期周一周二周三周四周五合计项目作业员技术不足作业员常不在原料品质欠佳机器故障作业流程不当其他不良数检查数101181295015181614178045562224434318322341433433163943384238200800800800800800800柏拉图210步骤1：按发生次数的顺序（由大至小，有其他项者无论是否为最小，一律置放于最后）将项目及次数记入不良分析表中。不良分析表项目不良数作业员常不在80作业员技术不足50原料品质欠佳22机器故障18作业流程不当14其他16合计200柏拉图211步骤2：计算累计不良数（累计次数、累计损失额）、百分比及累计百分率。项目不良数累计不良数百分比%累计百分比作业员常不在80804040作业员技术不足501302565原料品质欠佳221521176机器故障18170985作业流程不当14184792其他152008100合计200100柏拉图分析表步骤3：建立坐标轴，以左纵轴表示不良数，右纵轴表示百分比，横坐标轴表示不良项目，根据累计不良数绘制成拄型图，将累计的不良数或百分率以直线连接。以上即绘制成柏拉图。柏拉图21250100%100501502000作业员常不在作业员技术不足原料品质欠佳机器故障作业流程不当其他柏拉图213★定义：一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）的影响时，需将这些要因加以整理，成为相互有关系而有条理的图形，这种图形称为特性要因图，由于该图型形状如同鱼骨，又叫鱼骨图。“某项结果的形成，必有其原因，应设法利用图解的方法找出原因。”最早提出这种原因与结果的对应关系理论为日本品管大师石川磬博士，又称为“石川图”。★制作方法：1.明确决定问题点和期望效果的特性问题点：不良率、回修率、客户投诉、尺寸不符、外观不良等。期望效果：工作场所洁净、安全、生产效率、品质提升等。2.组成小组及绘图工具小组成员：以4～10人组成，成员不受级别限制。绘图工具：图纸、彩笔两支。这结果到底是什么原因造成的？6因果图3143.绘制因果图的骨架（大骨）在纸的中央自左到右绘制一条箭头图，在箭头处表明特性。4.将大的原因画于中骨上，并以□圈起，一般可将大原因列为4M1E，分别为：人（MEN）、机（MACHINE）、料（MATERIAL）、法（METHOD）和环境（ENVIROMENT）。绘制中骨时，一般与大骨成60°。（大箭头反向时称为对策图）特性特性料环人机法因果图3155.探讨大原因的原因（头脑风暴法）运用头脑风暴法，寻找中小要因，一般以3～5个为宜。将各个要因绘制于中骨上，小原因一般与中骨成60°。不良率高法人机环料卫生欠佳配件不足灯光太暗某作业流程不当噪音高无专人保养人员流动率高人员疲劳品质欠佳售后服务不好交期不稳文件不足作业条件不全技术不高设备老化训练不足因果图3165.探讨大原因的原因（头脑风暴法）头脑风暴法：指利用集体思考，使思想相互激荡产生连锁反应，以引导创作性思考的方法。实施头脑风暴的目的：运用集体的智慧，发挥集体的力量。实施头脑风暴的四原则：㈠禁止批评他人㈡容许异想天开㈢意见愈多愈好㈣摈弃尊卑贵贱的观念头脑风暴实施方法：（如何开好会）主席应履行的注意事项：㈠不要“一言堂”；㈡不要延迟会议时间；㈢指定专人记录；㈣不比较两人意见孰好孰坏；㈤留意不讲话的人，让其发表意见；㈥随时烘托气氛。因果图3175.探讨大原因的原因（头脑风暴法）出席会议人员应注意的事项：㈠准时参加会议；㈡不作人身攻击；㈢不提出抽象的理论；㈣不能不听别人的发言。只顾自己发言；㈤不能有不实在的说辞；㈥意见不能违背公司的整体目标。因果图3185.探讨大原因的原因（5Whys）5Whys分析法：是通过对某一质量问题发生的原因，组织相关人员，多次询问为什么，刨根问底，从而找到其根本原因的一种方法。分析质量问题原因时，应多从制度和资源等客观方面去寻找，如有无规定、能力和资源是否充分、方法是否正确等。尽量不要寻找主观原因，如责任心不强等，因其不便于采取措施及难有好的措施效果。因果图319【例】某车间旋压设备经常出现停机故障，车间组织对停机原因采用“5Whys”分析进行分析。第一个为什么第二个为什么第三个为什么第四个为什么第五个为什么第六个为什么为什么停机了？为什么会过载？为什么润滑不够？为什么油泵抽油不够？为什么泵体轴磨损？为什么金属屑被吸入泵中？机器过载，保险烧了轴承润滑不够机油泵没抽上足够的油泵体轴磨损金属屑被吸入泵中吸油泵没有过滤器因果图3201.某罐头厂生产罐头，罐头容量规格为310±8g，今抽验50罐数据如下：308317306314308315306302311307305310309305304310316307303318309312307305317312315305316309313307317315320311308310311314304311309309310309312316312318直方图421★定义：将所收集数据、特性质或结果值，用一定的范围在坐标横轴上加以区分几个相等的区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积，用柱形图表示出来。用以了解产品在规格标准下的分布形态、工序中心值及差异的大小等情形。★制作方法：1.收集数据，一般要求数据至少要50个以上，并记录数据总数（N）；2.将数据分组，定出组数（K=1+3.23logN）可采用以下经验数据组数数据N～5050～1005～7100～250250以上6～107～1210～20还不懂直方图4223.找出最大值（L）和最小值（S），计算出全距（R）。4.定出组距（H）：全距/组数（通常为2.5或10的倍数）5.定出组界㈠最小一组的下组界值=S-测量值的最小位数/2㈡最小一组的上组界值=最小一组的下组界值+组距㈢最小二组的下组界值=最小组的上组界值6.决定组的中心点（上组界+下组界）/2=组的中心点7.作次数分配表依照数值的大小记入各组界内，然后计算各组出现的次数。8.绘直方图横轴表示数值的变化，纵轴表示出现的次数。9.对绘制出的直方图进行分析。直方图42310.直方图的功用•侧知工序的过程能力，是过程能力的最好最直观的写照；•计算产品的不良率，根据不良数量可以直接计算出来；•调查是否混入两种以上不同的数据；•测知数据是否有假；•测知分布形态；•以此制定产品的规格；•设计合理的控制界限。直方图有用呀！直方图424确定基本内容：N=50组数：K=7（参考经验数值）最大值L=320最小值S=302全距R=320-302=18计算组距HH=R/K18÷7=2.5取H为3（为测定值最小单位的整数倍）第一组下限值=S-测定值最小位数/2=302-0.5=301.5第一组上限值=第一组下限值+组距计算各组中心值=（上组界+下组界）/2作次数分配表直方图425组号组界中心值标记F（次数）1301.5～304.530342304.5～307.5306103307.5～310.5309134310.5～313.531295313.5～316.531586316.5～319.531857319.5～322.53211直方图426•作直方图31831531230930630342321规格下限（302）68101214规格上限（318）直方图427直方图常见的形态说明：中间高两边低，有集中趋势。结论：制程在正常运转下。直方图428直方图-锯齿型说明：高低不一，有缺齿情形。结论：由于测量方法不当或过程变化引起的。直方图429直方图-偏态型说明：高处偏向一边，拖长尾巴，另一边低。结论：可能是提出了不合格品后作的图，也可能是质量特性的单侧控制造成的。直方图430直方图-孤岛型说明：左端和右端形成小岛。结论：可能是出现某种异常或有不熟练的工人替班等。直方图431直方图-平顶型说明：平顶且高。结论：通常由于生产过程中有某种缓慢变化的因素造成直方图432直方图4直方图-双峰型说明：呈现出两组峰值和分布相若的图形结论：两组不同条件的数据混合所致332.正常状态下直方图分析•中心偏左的直方图直方图偏向规格的下限，并伸展至规格下限左侧。表示已产生部分超出规格下限要求的不良品。上限下限中心值•中心偏右的直方图上限下限中心值直方图偏向规格的上限，并伸展至规格上限右侧。表示已产生部分超出规格下限要求的不良品。直方图434•分散度大的直方图•分散度小的直方图直方图的左右两端均超出规格界限，产生不良品，说明直方图过于分散。应考虑采取措施，以减少变差。直方图形态过于集中，距规格上下限还有一端距离。表示过程差异小，过程能力强。但也可能因为规格制定不合理。上限下限下限上限直方图435★定义：用以两个变数或两个品质特性之间是否存在相互对应关系。★功用：测定两个变数之间是否存在相互关系，如果能够以数学公式表示时，则依此制定相应的标准。★做法：一般以横轴表示原因或因素，纵轴表示结果或特性值。1.收集数据，一般30组以上；2.绘出坐标轴，将数据依X、Y轴在坐标上标出；3.两点数据如果在同一点出现时，作出特别标记。如双圈◎。★常见散布图分析：1.对照典型图例法YX(a)正相关（强）X(b)正相关（中）X(c)正相关（弱）散布图636★常见散布图分析(续)：YX(d)无相关YX(e)无相关YX(f)无相关(g)负相关(强)(h)负相关(中)(i)负相关(弱)