《企业管理》PPT课件-第4章企业质量管理

第4章企业质量管理现代企业管理——理念、方法、技术4.1质量与质量管理的基本概念•4.1.1质量的概述广义：是指“产品、体系或过程的一组固有特性满足规定要求的程度”。狭义：是指实物产品的质量，包括实物产品内在质量的特性，如产品的性能、精度、纯度、成份等；以及外部质量特性，如产品的外观、形状、色泽、手感、气味、光洁度等。4.1.2质量管理的演变第一阶段.质量检验阶段从20世纪初到30年代初属于这个阶段。在这一阶段，人们对质量管理的理解还只限于对有形产品的质量检验，即通过严格检验来控制和保证产品质量。第二阶段统计质量控制阶段利用数理统计原理在生产流程的工序之间进行质量控制，同时在产品检验和验收检查中采用了统计抽样方案。4.1.2质量管理的演变第三阶段．全面质量管理阶段全面质量管理不局限于对制造过程的控制，而是把企业各部门的研制质量、维持质量和提高质量的活动综合起来，构成有效的质量管理体系。全面质量管理的特征全员的质量管理全过程的质量管理全企业的质量管理多方法的质量管理4.2质量管理体系的标准化•质量认证和国际标准化组织ISO•ISO9000系列标准的制定与修订•ISO9000系列标准与全面质量管理(TQM)的比较4.2质量认证和国际标准化组织ISO4.2.1国际标准化组织ISO（InternationalOrganizationforStandardization）成立于1947年，是由131个国家标准化机构参加的国际组织其宗旨是：在全世界范围内促进标准化工作的发展，扩大各国在技术、经济各方面的交流与合作。它的主要活动是制定ISO标准，协调世界范围内的标准化工作。1978年，我国成为ISO的正式成员。4.2.2ISO9000系列标准的制定与修订1.ISO9000系列标准的制定和简介1979年ISO按专业性质设立了“质量保证技术委员会（ISO/TC176）”负责制定有关质量保证技术和应用的国际标准。第一版的ISO9000系列标准共分为五个组成部分：（1）ISO9000：质量体系ISO9000——是该系列标准的选用指南，并为ISO9001、ISO9002、ISO9003、ISO9004的使用建立了准则。（2）ISO9001：质量体系——设计、开发、生产、安装和服务的质量保证模式。其包括了企业全部活动的总标准。ISO9000系列标准的制定与修订•（3）ISO9003：质量体系——生产、安装、和服务的质量保证模式。当需要证实供方生产合格产品的过程控制能力时，应选择和使用此种模式的标准。•（4）ISO9003：质量体系——最终检验和试验的质量表征模式。当仅要求供方保证最终检验和试验符合规定要求时，应选择此种模式的标准。•（5）ISO9004：质量管理和质量体系要素指南——它是企业建立和实施全面有效的内部管理的质量体系文件。它的基本原则对于所有企业都是适用的。包括了两方面的内容：一是引言，阐述了质量管理和质量体系的目标和任务；二是正文，阐述了质量管理和质量体系的及其要素的要求。ISO9000系列标准的制定与修订2.2000版ISO9000系列标准的构成与特点•ISO9000：2000的核心标准为：ISO9000：2000《质量管理体系——基础和术语》，ISO9001：2000《质量管理体系——要求》，ISO9004：2000《质量管理体系——业绩改进指南》，ISO19011《质量和环境管理体系审核指南》，2000版ISO9000特点通用性强。通俗易懂，结构简化。理念统一。操作性强。突出改进。利益共享。质量管理体系与环境管理体系相互兼容。ISO9000系列标准与全面质量管理(TQM)的比较世界共同的知识资源打基础与求发展的关系全面质量管理(TQM)是达到和保持世界级质量水平的要求4.3工序质量控制与质量改进方法4.3.1质量管理中的数据及其分布4.3.2工序质量控制方法4.3.3质量问题分析方法4.3.4质量改进的运行方式4.3.1质量管理中的数据及其分布1.质量变异的统计规律由数理统计的原理可知，当工序处于控制下的稳定状态时，即产品在生产过程中仅受到许多微小独立的偶然因素的影响，则计量值的质量特性（连续型随机变量X）多为服从正态分布。即X～N（μ，σ2），其中μ为随机变量X的均值，σ为随机变量X的标准差。质量变异的统计规律由数理统计的原理又可知，随机变量若服从正态分布，其概率分布曲线的特征是：曲线的位置由μ确定，以x＝μ为对称轴，呈中间高，两头低的钟形。图5-1.中心位置不同时的正态分布图（σ＝1）质量变异的统计规律曲线的形状由σ确定。σ大，曲线呈矮胖状；σ小，曲线呈瘦高状。图5-2.标准差不同时的正态分布图。（μ＝0）质量变异的统计规律由概率论的基本知识可知，某数值区间〔a，b〕与其上方概率分布曲线所围成的曲边梯形面积，表示产品质量特性数据（随机变量的数值）落在区间〔a，b〕范围内的概率。通过正态分布的概率计算，可以得到这样的结论：X落在区间〔μ－σ,μ+σ〕范围内的概率等于0.6827，X落在区间〔μ－2σ,μ+2σ〕范围内的概率等于0.9545，X落在区间〔μ－3σ,μ+3σ〕范围内的概率等于0.9973例案AVX（一家日本芯片制造商，专业从事无源电子元器件和互连接产品的设计、开发、生产和销售,是该行业的佼佼者.）的员工，向缺陷品开战。AVX的第一个步骤是对每台机器生产的样品进行估计，以确保工序确实能达到质量要求。同时，所有质检人员都转为承担生产任务，所有工程人员和技工都接受统计方法的培训。工序和产品质量的“所有权”都交给了被授权的员工，建立工作小组来负责生产过程中各设备。员工授权和统计过程控制（SPC）现在已是工作规范，员工绘制有关统计质量控制图表以跟踪有关趋势，并将其与工序界限及顾客指定规范相比较。现在，AVX已发展成为世界一流企业。4.3.2工序质量控制方法1.工序能力指数工序能力指数的含义工序能力是指工序在一定生产技术条件下所具有加工精度，即工序处于正常和稳定的状态下，所表现出来的保证生产合格产品的能力，工序能力也可以理解为工序质量。Cp=T/6σCp:工序能力指数T：技术要求或产品公差6σ：工序能力工序能力指数工序能力指数的评价工序能力指数工序能力等级工序能力评价Cp1.67特级工序能力过高1.33Cp1.67一级工序能力充足1.00Cp1.33二级工序能力尚可0.67Cp1.00三级工序能力不充足Cp0.67四级工序能力太低工序能力指数工序能力指数的计算•质量分布中心μ与公差中心M重和：•Cp=T/6σ=(Tu-TL)/6σTU为公差上限，TL为公差下限•质量分布中心μ与公差中心M不重和：•Cpk=Cp(1-k)其中k为相对偏移系数,k=|M-u|/T/22.工序质量控制方法(1)直方图法直方图的绘制。直方图是将大样本的质量数据整理绘制成直观的分布图，直方图法是调查工序能力的常用方法。通过观察直方图的形状，可以大致判断工序所处的状态和质量特性值分布情况。直方图的观察与判断(a)正态型。直方图的数据中心与公差中心重合，中间高，两边低，左右对称，呈钟形正态分布。(b)偏态型。这里有两种常见的形状，一种是峰偏在左边，而右面的尾巴较长，另一种是峰偏在右边，而左边的尾巴较长。直方图的观察与判断（c）孤岛型。这种图形往往表示出现某种异常(d)锯齿型。这个图形的出现可能由于测量方法不当，或者是量具的精度较差引起，也可能是分组不当引起的。(e)平顶型。往往是由于生产过程中有某种缓慢变化的因素造成的，如刀具的磨损等。(f)双峰型。这种情况的出现往往是将两批不同的原材料生产的产品混在一起，或将两个不同操作水平的工人生产的产品混在一起等造成的。工序质量控制方法(2)工序质量控制图控制图的基本概念控制图又叫管理图。它是控制生产过程状态，保证工序加工产品质量的重要工具。控制图作为工序质量控制的主要手段，可以对工序过程进行分析、预测、判断、监控和改进，预防废品产生。工序质量控制图控制图的制作原理•首先根据需要确定作为研究和控制对象的样本质量特性值。根据样本质量特性值的数据类型不同，可以分为计量值控制图和计数值控制图。计量值控制图控制的样本质量特性值主要是质量中心位置和质量分布的离散差异程度，如样本平均数和样本极差R；计数值控制图是将样本不合格品数、不合格率、缺陷数等样本质量特性值作为研究和控制对象。工序质量控制图控制图制作过程以最常用的计量值控制图——控制图为例，其研究和控制的样本质量特性值（统计量）为样本平均数和样本极差R。样本极差可以反映质量数据分布的离散程度，但是计算要比标准差来得简单。4.3.3质量问题分析方法(1)主次因素排列图法主次因素排列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图示。由于影响产品质量的因素很多，而主要因素往往只是其中少数几项，由它造成的废品却占总数的绝大部分。主次因素排列图就是用来寻找影响产品质量主要因素的一种有效而简单的方法。质量问题分析方法(2)因果分析图法因果分析图用来表示质量特性波动与原因的关系，是一种分析影响质量诸因素的有效方法。影响产品质量的因素很多，可以从大到小层层分解。质量问题分析方法(3)散布图法0.8＜|r|＜1为高度相关；0.5＜|r|≤0.8为中度相关；0.3＜|r|≤0.5为低度相关；0＜|r|≤0.3为线性不相关。即有可能不相关；也有可能曲线相关。质量问题分析方法应用范例：某厂生产某药品。在生产过程中发现药品的硬度（y）与压模时间（x）有关，现记录每一批产品的压模时间并检验药品的硬度，数据如表5-6：压模时间x324872644816404848248056药品硬度y232623032982851992482792672143593054.3.4质量改进的运行方式1.计划（plan）阶段。是指以提高产品质量、降低消耗为目的，通过分析诊断，制定改进目标，确定达到这些目标的具体措施和方法。2.执行（do）阶段。是指按照已经制定的计划内容，克服各种阻力，扎扎实实地去做，以实现质量改进分目标。3.检查（check）阶段。是指对照计划要求，检查、验证执行的结果，及时发现计划过程中的经验和问题。4.总结（action）阶段。是指把成功的经验加以肯定，制定成标准、规程、制度。质量成本管理质量成本的费用组成质量成本的合理构成与改进步骤（六西格玛）质量标准活动简介质量成本的费用组成内部损失成本损失成本外部损失成本•运行质量成本预防成本可控成本鉴定成本质量成本的合理构成与改进步骤•质量成本的优化与质量成本的合理构成有关，运行质量成本的四个项目之间存在一定的比例关系，见表5-7：质量成本项目占质量成本的比重（％）质量成本项目占质量成本的比重（％）内部损失成本25～40外部损失成本22～40鉴定成本10～50预防成本1～5质量成本的合理构成与改进步骤为了提高产品质量、降低质量成本，可以按下列步骤来改进质量成本：(1)当内外部损失成本之和大于70％，预防成本小于10％时，工作重点应放在研究提高质量的措施和加强预防性上。(2)当内外部损失成本之和接近50％，预防成本接近10％时，工作重点应放在维持和控制上。(3)当内外部损失成本之和小于40％，鉴定成本大于50％时，工作重点应放在巩固工序控制的成效，改进检验程序上。6σ（六西格玛）质量标准活动简介•6σ质量标准活动的核心是通过一套以数理统计为科学依据的数字分析，找到问题、分析原因、然后改善，最后使企业在运作能力方面达到最佳的境界。•“”（西格玛）是希腊字母，在统计学上用来表示数据的分散程度。对连续可计量的质量特性，用“”度量质量特性总体上对目标值偏离程度。6σ（六西格玛）质量标准活动简介从本章前面论述的内容可知：当工序处于控制下的稳定状态时，则计量值的质量特性（连续型随机变量X）多为服从正态分布。即X～N（μ，σ2），其中μ为随机变量X的均值，σ为随机变量X的标准差。同时通过正态分布的概率计算可知：X落在区间〔μ－2σ,μ+2σ〕范围内的概率等于0