质量管理的基本方法

第五章质量管理的基本方法预备知识——数据的收集搜集数据的目的数据的分类统计数据的取样搜集数据的注意事项1.1搜集数据的目的为取得高质量的数据，要明确目的，搜集数据的目的有：1.用于控制现场的数据现场员工操作情况数据搜集，了解现场情况加以控制。2.用于分析的数据了解工艺参数之间的相互关系，依制订操作规范和管理规范。3.用于调节的数据4.用于检查的数据1.2数据的分类1.计量值数据2.计数数据1）计件值数据2）计点值数据1.计量值数据特点：1）可以测量、用小数表示。位数取决于其测量工具精度的高低。2）连续取值的连续函数。3）服从正态分布2.计数数据特点：1）不可以测量、只能用整数表示。2）间断取值的离散函数。3）服从二项分布或泊松特别注意：百分数的数据类型取决于分子的数据性质。产品的质量可以用一个或多个质量特性来表示。这里的特性可以是定量的，也可以是定性的。例如灯泡的寿命，钢的成分等都是定量特性；而按规范判定产品为“合格”或“不合格”，则是一种定性特征。1.3统计数据的取样一批产品质量抽样检验过程图总体N样本n随机抽取样本情况推断D=A样本情况推断D=A判断不合格合格判断1、统计数据的相关概念总体——母体，研究对象的全体；个体——组成总体的每一个个体，称为~；总体容量——总体包含的个体数量“N”；样本——子样，是由总体抽取的部分个体组成；样本大小（容量）——样本中包含个体数量“n”；总体的样本表示：样本数据的取值：称为样本观测值总体类型——有限总体和无限总体；有限总体——总体的个体数量有限可数；无限总体——总体的个体数量无法数清时。nnxxxxXXXX...,,...,,321321上述总体、个体和样本的概念是统计的基本概念，从上面的叙述中，这些概念都可以是具体的产品。但有时为了表达的方便，当研究产品某个特定的质量特性X时，也常把全体产品的特性看做为总体，而把一个具体产品的特性值x视为个体，把从总体中抽出的由n个产品的特性值x1，x2，…，xn看做为一个样本。[例5-1]从一个工厂一个月内生产的一批灯泡中抽取n=8个灯泡，进行寿命试验，得到这8个灯泡的使用寿命为(单位为小时):325，84，1244，870，645，1423，1071，992一个月生产的一批灯泡为总体，这8个灯泡或相应的使用寿命即为一个样本，样本量n=8。从总体中抽取样本的方法称为抽样。为使抽取的样本对总体有代表性，样本不能是有选择的，最好应是随机抽取的2、抽样抽样是根据数理统计的理论，以概率法则作为基础的方法，即“从母集团（总体）中随机地取样本，如果这个样本足够大，则从样本的性质可以推断出母集团（总体）的状态”。3、随机抽样随机抽样即从总体中随机抽取一定数量的个体单位作为样本进行观测，使每个个体单位都有同等概率被选入样本，从而使根据样本所作出的结论对总体具有充分的代表性。4、随机抽样的类型简单随机抽样：是最基本的一种概率抽样。是一种有放回的随机抽样。它是利用随机数字表或其他一些随机数据选择程序保证总体的每个个体都有被选为样本的同等机会。产品抽样检验之后是无放回的随机抽样。当样本容量n相对与总体容量N来说很小，就可以近似地看作一个简单随机抽样。具体方法有：掷随机数骰子、抓阄法、随机数表法应用：对总体情况不知情时。样本容量：1简单随机抽样系统随机抽样分层随机抽样整群随机抽样系统随机抽样：又称机械抽样或等距抽样，就是先将总体单位按某一标志（如时间）排序，然后按照一定间隔来随机抽取样本单位。应用：大批量流水生产线产品检验。样本容量：1分层随机抽样也称为类型随机抽样，是指将某个总体按某些重要标志划分成互不交叉重叠的若干层，然后在各层中采用简单随机抽样或其他抽样方式抽取若干个样本单位，由各层单位组成一个样本。方法：比例分层抽样和非比例分层抽样样本容量：1整群随机抽样也称集团随机抽样，在总体中每次随机抽取整群的产品，构成样本。样本容量：1随机抽样事例：某公司购进一批零件N=1000个，分装在50个箱子中，现要抽取100个产品进行检测，请说明使用简单随机抽验、系统随机抽验、分层抽验、整群抽验的操作方法各是怎样的过程。简单随机抽样操作过程如下：1.将1000个零件到出，进行编号1~1000。2.查三位随机数表得到100个数据002，005，……987……3.按照获取的100个随机数抽取相应编号的产品进行检测。特点：操作复杂，代表性强；系统随机抽验操作过程如下：1.将1000个零件到出，进行编号1~1000。2.掷随机数为10的骰子，得到某数83.按照8，18，28，……998抽取100相应编号的产品进行检测。特点：操作比较复杂，代表性比较强；分层抽验操作过程如下：1.从每只箱子里随机抽2个样本，得到100个产品进行检测。特点：操作比较简单，代表性比较差；整群抽验操作过程如下：1.将50只箱子编号；1，2，……，50。2.查2位数随机数表得：25，56，38，49，18；出现大于50的情况56，进行处理56-50=6，这样就得到：6，18，25，38，493.抽取第6，18，25，38，49箱检测。特点：操作简单，代表性差。1.4搜集数据的注意事项：数据准确可靠十分重要，数据不可靠，会得出错误结论，导致错误措施，比没有数据还糟糕。为取得可靠的数据，应注意以下事项：1．明确搜集数据的目的与整理数据的方法；2.取得数据以后，需加修正的情况很多；3．字迹要写清楚，让人能看懂；4．抽样与测定工作应该进行标准化。第四章质量管理的基本方法第一节因果图第二节排列图第三节直方图第四节散布图第五节数据分层第六节调查表第七节其他质量改进工具第一节因果图一、因果图的概念二、因果图的作图步骤三、绘制因果图的注意事项四、实例一、因果图的概念因果图（causeandeffectdiagram）也称为石川图（由日本专家石川馨博士（KaoruIshikawa）于1972年在他的《质量控制指南》一书中首次应用），鱼刺图等，是以结果为特性，以原因为因素，在它们之间用箭头联系起来，表示因果关系的图形。更小原因中原因大原因小原因质量特性因果图二、因果图的作图步骤1.明确分析对象。提出存在问题的结果（特性），画出主干线（背骨）和鱼头。主干线箭头要向右；特性要符合企业工厂方针或问题点，并尽量做到定量表示；2.记录分析意见。把大家所提出的各种原因区分出大、中、小……原因，画出大原因的分支线，中原因、小原因等分叉线。大原因一般根据5M1E（人员、设备、材料、方法、测量和环境）来分类。分支线与主干线夹角为60~75度为佳。分析、寻找影响质量原因之间的关系必须是因果关系；直到可采取措施为止；分叉线和分支线夹角为60~75度。3.检查有无遗漏。检查分析原因是否有无遗漏；4.记上必要事项。根据对质量特性影响的程度，将对特性有显著影响的重要原因用明显符号标识出来，作为制订质量改进措施的重点考虑对象；注明必要事项。三、绘制因果图的注意事项P1581.因果图只能用于单一目的的研究分析，一张因果图只能针对一个主要质量问题，多个质量问题需要多张因果图。2.寻找影响质量结果的所有因素时应采取集思广益的方法。3.因果关系的层次要分明，最末层次的原因应可以直接采取措施为止。4.主要原因一定要确定在末端因素上，不应确定在中间过程上。5.对末端因素特别是主要原因要进行论证，一般3~5项。[例4.1.1]图4-1-2产品原因因果图某产品质量问题噪声灰尘环境过程无控制方法作业指导书不完善加工流程材料成分变化变形粗心大意培训不足人量具偏差量具不稳机器年久失修机械本身精度偏差某产品质量问题的原因分析四、实例[例4.1.2]图4.1.2是某有限公司“中继线插头槽径大”的因果图。图中用方框框出的末端因素是“要因”。这里“要因”经确认后均应列入对策表中。4.1.2中继线插头槽径大的因果图检测工具焊油槽手持根数多无全检检查不完善只凭眼睛判断确认不足插头槽径大焊接方法不好倾斜作为不垂直作业台不稳晃动焊油不干净不完善确认不便高度不合适清扫不及时无顺次点检无自主确认质量意思差态度理论不足经验少技术水平底人员不固定新人未培训操作者材料加工方法工作台操作环境第二节排列图一、排列图的概念二、排列图的操作步骤三、应用排列图的注意事项四、排列图案例一、排列图的概念排列图也称帕累托（Pareto）图，是将质量改进项目从最重要到最次要进行排列而采用的一种简单的图示技术，能找出影响产品质量的主要因素和识别质量改进的机会。009010080频数累计频率(%)N项目2N6ABC图4-2-1排列图示例N=N1+N2+N3+N4+N5+N6项目1项目3项目4项目5其他N2N3N4N5N1二、排列图的操作步骤1.确定评价问题的尺度（纵坐标），例如不合格率，损失金额等；2.确定分类项目（横坐标）；3.按分类项目收集数据；4.设计一张数据记录表，将数据填入表中，并计算合计栏；5.累计某个项目在该期间的数据和其百分比，例如累计不合格的数量，以及各项不合格的百分比的累计值；6.按数量从大到小进行排序，若有“其他”项，则将其列在最后，不必考虑数值的大小；7.画两根纵轴和一根横轴。左边纵轴上标上件数（频数）的刻度，最大刻度为总件数（总频数），右边纵轴为比率（频率），最大刻度为100%；8.在横轴上按频数大小画出直方柱；9.在每个直方柱的右侧上方，标上累计值，描点并用直线连接起来，画累计频数折线（帕累托图）。三、应用排列图的注意事项1.横坐标上的分类不要太多，以4-6项为原则。2.排列图通常只有1-2个主要问题，最多不超过3个，如果发现所有因素都差不多，有必要重新分层。也可考虑改变计量单位，以便更好的反映“关键的少数”，如将件数计算变成按损失金额计算。3.对于一些较小的问题，如果不容易分类，可将其归为“其他”类，排在最右边。如果其他项所占的百分比很大，则分类不够理想。4.收集数据时间不宜太长，一般以1~3月为佳。5.分类方法不同，得到的排列图就不同。6.排列图法适用于你想改进的任何问题。四、排列图案例[例4.2.2]某软件公司为了了解其软件质量，对其开发的应用软件系统进行了一次用户问卷调查，发了200份，实收150份。公司按用户抱怨的种类进行了统计，其结果如下：抱怨抱怨数量频率（%）累计频率（%）使用不方便7751%51%查询速度慢3624%75%某些功能要改进1812%87%维护响应太慢1510%97%稳定性差43%100%合计150100%100N=150频数累计频率（%）773618154维护响应太慢稳定性差51%75%87%97%图4-2-2软件质量问题排列图80604020适用不方便查询速度慢某些功能要改进结论：使用不便、查询速度慢是主要质量问题。表4.2.3-1卷烟成品不合格项目统计项目切口贴口空松短烟过紧钢印油点软腰表面缺陷数80297458352810151255[例4.2.3]某卷烟车间在第二季度对成品抽样后得到外现质量不合格项目的统计资料，如表4.2.3-1所示。解：根据排列图的应用程序对上述原始资料进行加工整理，得到表4.2.3-1和图4.2.3-2序号项目频数累计频数累计百分比1空松45845846.32贴口29773576.33切口8083584.34表面5589089.95短烟3592593.46过紧2895396.37其它37990100表4.2.3-1卷烟成品缺陷项目统计表01002004005003006007008001000900020406080100频数（件）累计%N=990制图时间：xxxx年x月xx日制图人：xxx1空松2贴口3切口4表面5短烟6过紧7其它图4.2.3-2卷烟外观质量不和各排列图46.376.384.389.993.496.310090BCAABC由图4.2.3-2可以看出，香烟“空松”和“贴口”这两个项目质量缺陷占全体质量缺陷的76.3％，因此这两项应作为“质量改进