第五章过程品质分析与改善

第五章过程分析与改善陕西工院欧姆龙班杜保辉2013.11.14本章内容数据用数据说话图标的应用方法123用检查表定量地抓住事实用排列图找出改善重点用特性要因图追究原因456本章内容分布图用直方图掌握偏差的状态控制图的制作和作用789过程能力语言数据的分析不良品的纠正措施101112本章内容预防措施5WQC的问题解决法131415QC小组活动六西格玛管理1617单元1数据1.1数据的分类1在品质管理过程中，一定会与数据打交道，通过对数据分析，对过程中的品质进行有效的控制。所以，我们要学对数据的分析，即要认识数据、读懂数据、会分析数据。如下：产出指标过程指标投入指标投入指标•材料的不良•人员资格人定率效率性的指标•1道作业需要的时间•过程的条件;温度、湿度、洁净度、压力。有效的指标•不良率•批次不良次数•市场投诉•收益率2对客观现实世界中的数据进行分析和理解，如下：数据不能用数量来表示的数据计量值数据语言数据连续性数据：长度、重量、时间、强度、成分。无序的、相互排除的种类，例：性别、人种。可以用数量来表示的数据计数值数据顺序数据名义数据离散型数据：不合格数、不合格率、通过、失败。有序，但种类之间的距离不明确。客户的需求，工作中的问题、课题等。1.2数据的认识1数据的波动性与分布对于任何品质特性所测得的数据一定会有其波动性，并且呈现一定的分布状态，这是现实世界的规律。统计学就是研究现实世界中各种数据的分布状态和波动性的一门学问。研究表面，连续性数据呈现正态分布，离散型数据依据条件的不同呈现不同的分布：0-1分布、二项分布、泊松分布。统计学中具体描述这些分布波动的参数。品质管理中常用的是正态分布，对于离散性数据也是假设当抽样数据达到一定的要求时近似呈现正态分布。2对数据统计的认识（1）数据的偏差性与分布性（2）数据的部分不正确性（3）数据分层（4）收集数据后，一定要与日后的行动联系起来，否则就失去了收集数据的意义。基于以上的考虑，我们要通过品质管理的基本观点和统计的分析方法对数据进行深入的分析，以找到发生不良的真正原因，采取有效的对策，不对提高品质。单元2用数据说话2.1获取时序系列数据时序列图反映的是不良件数、订货量、销售额等随年月日变化的结果。绘制时序系列图首先须收集每月每日的数据，然后进行分析，找出异常产生的原因。在时序图的基础上制作控制图，图中设置目标图，以检验采取对策后的效果。2.2分层挖掘数据1分层的意义所谓分层，就是就相同特性的数据分成几个组。通过不同的细分，找到具有针对性的对策。是把加工不良按时间带分层的时序图，如下7日3日4日5日6日1015不良件数8:0015:0016:0010:0011:0013:0014:009:0011:0012:0014:0015:00●●●●●●对不同的时间带分层取数据早上不良多51015加工不良件数5●●●●●●●●●●为何有这个差时间带15:00-16:00的不良8:00-9:00的不良2分层的方法实际工作中当收集的总体数据中发现，或即使没有发现异常为了进一步改善的需要，要收集各个分项目进行分析时，就要开始对数据进行分层。分层是考虑一下的项目和原因。(1)不同作业者、班组，不同的经验年数。(2)不同设备、不同工夹具。(3)不同的作业方法、不同的作业条件、不同批号、不同的测定方法、不同的作业顺序、不同生产等。(4)不同时间带，不同的季节。(5)不同的储藏时间(6)不同的环境。单元3图标的应用方法图形的基本使用原则：随时间变化的动向用折线图；数量大小的比较用柱形图;详细内容比例用饼状图等3.1柱形图表示数量的大小时应用柱形图3.2折线图表示数量随时间的变化倾向时应用折线图3.3饼图、带状图表示相关内容的比例大小时应用饼状图或带状图3.4雷达图表示各项目之间的平衡性时应用雷达图单元4用检查表定量地抓住事实检查表，是用来记录、收集和累计数据的表格，可用以对数据进行整理和粗略的分析统计4.1记录用检查表记录可以是表也可以是图。制作记录用检查表要决定下列事项。（1）决定要记的数据与分类项目（2）决定记录的形式（3）决定标记数据或符号4.2点检用检查表4.3现场常见的检查表针对4M1E和其他管理项目，在生产现场经常可见到各种相应的检查表，每张表对应各自项目的检查内容。单元5排列图的制作步骤5.1排列图的制作步骤（1）收集数据：每天的不良数、不良形式。（2）对收集的数据进行分类。（3）将分类后的数据统计成表（4）依据统计表作图排列图的目的是找出对产品成本影响最大的项目，所以纵轴尽量要用金额来表示（5）选择占不良比例80%的项目作为攻关的项目，下一步就要分析原因并采取对策。5.2排列图的使用1依据ABC分析法，决定重点攻关项目所谓ABC分析法是依据问题项目的重要度分成A、B、C三级，将最成问题的A级项目作为重点公关对象。如图所示：01002003000%50%80%100%ABCA级项目（主要问题）：从排列图的大小来看，占全体80%的项目B级项目（次要问题）：占全体10%-15%的项目，A+B项之和占全体90%-95%。C级项目（一般问题）：A,B意外留下的项目2进行分层，深入挖掘原因为了更深层次地找出不良发生的真正原因，可以对某一不良项目继续进行分层，查到不良原因能很清楚的被挖掘出来。3确认改善效果通过制作排列图可以检验采取行动后的效果，在管理和改善方面确认效果是非常重要的。单元6用特性要因图追究原因一般对一个不良的结果，要考虑的发生的原因有很多。把结果和原因的关系整理成一张图，这个容易理解的示意图就称为特性要因图，也叫鱼刺图。如图特性特性要因图6.1特性要因图的制作方法第一步，首先将决定结果的特性写在鱼骨的头上。第二步，运用集体的智慧分析讨论针对特性的原因。第三步，将分类出的原因标注在大骨上。第四步，对每一个原因进行更深入的分析。第五步，从各种原因中识别和选取3-5个结果有重大影响的原因，作为指定改进措施加以解决的对象和目标。6.2制作特性要因图的注意点（1）分析原因时要发挥集体的智慧，尽量集中更多的相关者自由发言。（2）标注大骨时，最好将人、机械设备、原料、作业方法等作为检查要点（3）追究原因时，多使用5W法。（4）鱼头上的特性用动词与名词来具体表现。（5）要写自己能解决的原因（6）主要原因的确定，可采用到现场核实、结合专业技术分析、运用排列图法、投票等方法。单元7分布图分布图又叫相关图，他是用来对两个非确定性关系的变化量进行相关分析，判断其相关关系图。分布图的作法如下：第一步，对研究对象，收集若干组成对的数据（x,y）第二步，画坐标系第三步，找出x和y的最大值和最小值，并用这两个值标定坐标的刻度范围，两个轴约等长度。第四步，根据数据描点。第五步，研究点子云的状态，判断相关关系的类型和强度。单元8用直方图掌握偏差的状态8.1直方图的目的直方图是将差异的状态图表化，用直方图不能只注意单个数据，而是要掌握数据的整体分布情况。品质的好坏单用品质均值来判断是危险的，因为即使平均值一样，差异大的就说明其品质不稳定。品质管理就是要减少差异性制作直方图的目的：（1）清楚地显示差异的状态或不良品的分布状态（2）与规格之比较（3）可以用2组以上分层时，比较两者的平均值与差异。8.2直方图的制作方法第一步收集数据，最好50个以上。第二步分组分组组数依据数据的多少决定，一般选10组。第三步制作频数分配表。第四步以频数分配表为基本，横轴以各组的界限值，纵轴以頻数为标记画出图，在这个图中必要时记录数据数，调查对象，调查时期等以下列出了一些常见的直方图图形，请大家依据原理进行分析，并采取对策。直方图图型正常型直方图超出型直方图偏倚型直方图小岛型直方图二山型直方图齿型直方图单元9控制图的制作和作用9.1直方图与正态分布直方图告诉我们过程中数据的分布状态,将其与合格范围作比较就可以知道比合格品是超出上限的多还是超出下限的多,然后采取相应的措施.连续值最常见的分布为正态分布,其特点是中间高、两头低、左右对称并延伸到无穷.下限上限标准正态分布曲线9.2正态分布的规律1正态分布的参数标准差δ正态分布的参数正态分布的均值和标准差事相互独立的，即无论均值如何变化，正态分布的形状是不会变的。2正态分布与概率依据统计学得出的结论，无论正态分布的均值和标准差取值如何，产品的品质特性落在（μ-3δ，μ+3δ）范围内的概率为99.73%，（μ-3δ，μ+3δ）范围以外的概率为0.27%。由于是对称的，所以落在μ-3δ和μ+3δ以外的概率分别为0.135%。99.73%95.46%68.26%正态分布与概率9.3控制图的形成与作用把正态分布图旋转90度就得到了控制图的基本形状，如下，这就是生产现场控制图形成的过程。CL中心线UCL上限控制线UCL下限控制线品质特性值时间控制图是控制品质特性值随时间而发生变化的图，横坐标表示抽取观测值的顺序号，纵坐标表示观测到的品质特性，在品质分析中纵坐标就是不良品，横坐标是时间。起作用如下。（1）分析判断生产过程的稳定性。（2）及时发现生产过程中的异常现象和变化趋势，预防不合格品的发生。（3）查明设备和工艺装备的实际精度，以便做出正确的技术决定。（4）为评定产品品质提供依据，促进优质产低耗。根据统计控制学理论，离散型数据有的呈现二项分布的，有的呈现泊松分布，但只要抽样的组数n足够大，就可以为二项分布近似正态分布。9.4控制图的种类及计算1计量控制图计量控制图适用于生产过程中长度、强度、纯度、时间、生产量等计量值的情况下。由于计量值是符合正态分布的，有两个的参数---均值和标准差，所以，控制图有两张，计量控制图有四种形式（1）均值-极差控制图（2）均值-标准值控制图（3）中位数-极差控制图（4）单值-移动极差控制图2计件控制图（1）不合格率控制图（2）不合格品数控制图3计点控制图（1）不合格品数控制图（2）单位不合格数控制图9.5如何选择控制图怎么样选择控制图总结如图所示：数据的性质计量值计量数单值还是子组评价的对象子组大小≦6单值不良现象缺陷数是不是X-R图X-S图子组大小一致吗子组大小一致吗一致不一致一致不一致np图p图c图u图X-MR图66LUPTTTC过程能力指数过程的能力技术规格的公差幅度单元10过程能力过程能力是生产过程的品质保证能力，能力是与要求相匹配的，要求高当然相对于要求的能力强。品质上的要求是设计的技术标准与的要求，也称规格。10.1双侧规格情况下的过程能力指数双侧规格情况是指数据的正态分布其均值与要求规格的中心正好重合。根据Cp值的大小，可得到三种情况，如下图Cp1Cp=1Cp1LTLTLTLUTTLUTTLUTTUTUTUT情况1情况2情况3各种情况下的Cp值10.2单侧规格情况下的过程能力指标如只有规格上限的要求，而对规格下限的没有要求时，则单侧的过程能力计算公式如下：3UPUTC上单侧过程能力指标若≧Tu时，令Cpu=0，表示过程能力严重不足，不合格率高达50%以上。如只有规格上限的要求，而对规格下限的没有要求时，则单侧的过程能力计算公式如下：若μ≦Tl时，令Cpl=0，表示程能力严重不足，不合格率高达50%以上。10.3有偏移情况的过程能力指标3LPLTC下单侧过程能力指标当过程特格率增大，也即Cp值降低，所以不能用10.1中的计算公式计算，需要加以一定的修正。定义分布中心μ与公差中心M的偏移性值的分布均值μ与公差中心M不重合，显示不合ε=|M-μ|,以及μ与M偏移度TCK2S2TLTMμLp过程特性值得均值μ与公差中心M不重合的情形单元11语言数据的分析为了通过这些语言数据达到分析问题，解决问题的目的，可以将数据进行图形化、可视化，是任何人看了都明白。其语言数据的分析的目的。能多方位思考问题周边状态能使参加者意见统一能引导大家广泛联想能防止遗漏能对过程起到帮助的作用能真正抓住重点问题能整理为可以解决的形式数据色分析目的数据的分析方法：亲和图法、关联图发、系统图发、矩阵图法及PDPC做重点阐述。11.1亲和图法所谓的亲和图法是