QC七大手法

品质管理(QC)七大手法安徽水联水务科技有限公司第一章数据与检查表第二章柏拉图第三章特性要因图第四章散步图第五章图表与管制图第六章直方图第七章层别法讲解内容第一章数据与图表一.何谓数据?就是根据测量所得到的数值和資料等事实.因此形成数据最重要的基本观念就是:数据=事实二.运用数据应注意的重点:1.收集正确的数据2.避免主观的判断3.要把握事实真相三.数据的种类A.定量数据:長度、時間、重量等测量所得数据,也称计量值;以缺点数,不良品数來作为计算标准的数值称为计数值.B.定性数据:以人的感觉判断出来的数据,例如:水果的甜度或衣服的美感.四.整理数据应注意的事项1.问题发生采取对策之前,一定要有数据作为依据.2.要清楚使用的目的.3.数据的整理,改善前与改善后所具备条件要一致.4.数据收集完成之后,一定要马上使用.五.何为检查表?以简单的数据用容易了解的方式作成图形或表格,只要记上检查记号,并加以整理,作为进一步分析或核对检查用.六.检查表的种类检查表以工作的种类或目的可分为:记录用检查表和点检用检查表二种.七.制作方法1.決定所要收集的数据及希望把握的項目2.決定检查表的格式3.決定记录形式4.決定收集数据的方法四.检查表的使用数据收集完成应马上使用,首先观察整体数据是否代表某些事实?数据是否集中在某些項目或各項目之间有否差异?是否因时间的经过而产生变化?另外也要特別注意周期性变化的特殊情況.检查表統計完成即可利用QC七大手法中的柏拉图加工整理,以便掌握问题的重心.检查表操作者不良种类月日月日A尺寸缺點材料其他B尺寸缺點材料其他第二章柏拉图一.何谓柏拉图?根据收集的数据,以不良原因、不良状况、不良发生位置或客户抱怨的种类、安全事故等不同区分标准,找出比率最大的项目或原因并且以所构成的項目依照大小顺序排列,再加上累计值的图形。由构成比率很容易了解问题的重点与影响的程度,以比率最高的項目着手进行改善,较为容易得到改善成果。二.柏拉图的制作方法1.决定不良的分类项目2.决定数据收集期间,并且按照分类项目收集数据.3.记入图表纸并且依数据大小排列画出柱形.4.点上累计值并用线连接.5.记入柏拉图的主题及相关资料.三.柏拉图的使用1.掌握问题点2.发现原因3.效果确认四.制作对策前.对策后的效果确认時应注意以下三项1.柏拉图收集数据的期间和对象必须一样2.对季节性的变化应列入考虑3.对于对策以外的要因也必须加以注意,避免在解決主要原因时影响了其他要因的突然增加。五.柏拉图实例1.检查表支出项目支出金额累计金额累计比率伙食费10,25010,25041%零用钱5,00015,25061%水电费3,75019,00076%教育费2,00021,00084%交际费1,00022,00088%其它3,00025,000100%合计25,00025,000柏拉图10,2505,0003,7502,0001,0003,00005,00010,00015,00020,00025,000伙食费零用钱水电费教育费交际费其它累计比率支出费用41%61%76%84%88%100%第三章特性要因图一.何谓特性要因图?一個问题的特性受到一些要因的影响时,我們将這些要因加以整理,成为有相互关系而且有条理的图形,這個图形称为特性要因图.由于形状就像鱼的骨头,所以又叫做魚骨图.二.特性要因图的制作方法1.決定问题或品质的特征2.決定大要因3.決定中小要因4.决定影响问题点的主要原因5.填上制作目的、日期及制作者等资料注意事项:1.严禁批评他人的构想和意见.2.意见越多越好.3.欢迎自由奔放的构想.4.顺着他人的创意或意见发展自己的创意.三.特性要因图的使用1.问题的整理2.追查真正的原因3.寻找对策4.教育训练四.绘制特性要因图应该注意的事項:1.绘制特性要因图要把握脑力激荡法的原则,让所有的成员表达心声。2.列出的要因应给予层别化。3.绘制特性要因图时,重点应放在为什么会有这样的原因,并且依照5W1H的方法。所谓5W1H就是:WHY:为什么必要;WHAT:目的何在;WHERE:在何处做;WHEN:何时做;WHO:谁来做;HOW:如何做。特性要因图为何交货延迟制造人金额物品交货没有生产计划配合沒有式样生产条件不好订货情报掌握不确实没有交货意识利润低运送成本高库存安全量低方法不明确存放位置不足单方面的决定交货期短数量少,没有交货计划找原因第四章散布图一.何谓散布图?就是相互有关联的对应数据,在方格纸上以纵轴表示结果,以横轴表示原因;然后用点表示出分布形态,根据分布的形态來判断对应数据之间的相互关系.这里讲的数据是成双的,一般来说成对数据有三种不同的对应关系.1.原因与结果数据关系.2.结果与结果数据关系.3.原因与原因数据关系.二.散布图制作的五個步骤:1.收集相对应数据,至少三十组上,并且整理写到数据表上.2.找出数据之中的最大值和最小值.3.画出纵轴与横轴刻度,计算组距.4.将各组对应数据标示在坐标上.散布图的研判一般來说有六种形态.1.在图中当X增加,Y也增加,也就是表示原因与结果有相对的正相关,如下图所示:散布图的研判XY02.散布图点的分布较广但是有向上的倾向,这个时候X增加,一般Y也会增加,但非相对性,也就是说X除了受Y的因素影响外,可能还有其他因素影响着X,有必要进行其他要因再调查,这种形态叫做似有正相关,称为弱正相关。XY03.当X增加,Y反而减少,而且形态呈现一直线发展的现象,這叫做完全负相关。如下图所示:Y0X4.当X增加,Y减少的幅度不是很明显,这时的X除了受Y的影响外,尚有其它因素影响X,这种形态叫作非显著性负相关,如下图所示:Y0X5.如果散布点的分布呈现杂乱,没有任何倾向时,称为无相关,也就是说X与Y之间没有任何的关系,這时应再一次先将数据层别化之后再分析,如下图所示:Y0X6.假设X增大,Y也随之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而开始减小,因此产生散布图点的分布有曲线倾向的形态,称为曲线相关,如下图所示:Y0X第五章管制图管制图是从每日生产的产品线中所测得的凌乱数据中,找出经常发生和偶然发生事故的数据,以便帮助找出问题原因。管制图分为两大类：一.计数值管制图1.何谓计数值?商品制造的品质评定标准有计量形态,例如:直径,容量;然而有些品质特性定义为「良品或不良品」将更合理.所谓计数值就是可以计数的数据,如不良品数,缺点数等.2.计数值管制图的类型数据名称管制图计数值不良率管制图P管制图不良个数管制图PN管制图缺点数管制图C管制图单位缺点数管制图U管制图P管制图实例运用条件:•1.产品不是良品就是不良品•2.抽样放回3.彼此独立进行样品不良率计算公式为:P=标准差公式后:S=上下限计算公式如下:管制上限(ucl):+3σ=+3(为平均不良率，n为样本数)中心線(cl):管制下限(lcl)-3σ=-3如果下限计算结果可能为负数,因为二项分布并不对称,且其下限为零,故当管制下限出现小于零的情况,应取0表示.平均不良率用加权平均数來计算(用不良数总数与全体的样本总数之比).例:宝光厂生产的MOUSE用的包装袋,检验其底部是否有破损即包装为不良品,取30个样本,每个样本数为50个,这些样本是在机器每天三班制的连续工作每半小时取一次而得.样本数不良数样本数不良数样本数不良数1811521102161224221839131223154141472415510151325266121692617715176271288185286910191329810520113010計算結果如下:平均不良率P==0.233(CL)用P当真实过程不合格的估计值,可以计算管制上限和下限,如下:UCL=P+3=0.412LCL=P-3=0.054P管制图如下:P管制圖0.160.320.180.280.20.240.30.160.20.10.10.480.240.140.260.180.120.10.260.220.20.360.30.30.520.340.240.120.150.200.10.20.30.40.50.6123456789101112131415161718192021222324252627282930樣本號數不良率UCL=0.41CL=0.23LCL=0.05针对管制图进行分析由管制图中我们可以发现来自样本12及25的两点超出管制上限,故制程是在非管制状态,必须进一步探讨是否有异常原因.分析样本12得知,在这半小时里,有一批新进的包装袋被使用,所以这异常的現象是由于新原料加入引起.而在样本25那半小时,有一個沒有经验的员工在操作此机器,而使样本25有这么高的不良率.现在将超出管制界限的两个点刪除掉,重新计算管制界限,管制以后的制程.二.计量值管制图作为管制制程的计量值管制图,一方面以平均数管制图管制平均数的变化,以全距管制其变异的情形.本节将介紹平均数与全距管制图,将就管制图在制程中的每一步详加描述.计量值管制图的种类如下:数据名称管制图计量值平均数与全距管制图X—R管制图平均数与标准差管制图X—S管制图個別值管制图X管制图实例:平均数与全距管制图某厂制造全铜棒,为控制其品质,选定内径为管制项目,并决定以X-R管制图来管制该制程的内径量度,并于每小時随机抽取5個样本测定,共收集最近制程之数据125个,将其数据依测定顺序及生产时间排列成25组,每组样本5个,每组样数5个,记录数据如下:样本组X1X2X3X4X5140403843412404239393934239414340440403942415423942434064341414041743383742418374343354094039424144样本组X1X2X3X4X5103941413638114044424039124338394142133840363941143635393839154039403948164246464747173640434143183739403842194037393943204740393640214037404342样本组X1X2X3X4X5223939394045233133353935244040404142254644414139样本组12345678各组平均数40.439.84140.441.241.241.239.6全距53434268样本组1011121314151617各组平均数394140.638.837.441.245.640.6全距55554957样本组1819202122232425各组平均数39.239.640.440.440.434.640.642.2全距561166827计算如下:X=40.264R=5.48查系数表,当N=5时,D4=2.115,D3=0X管制图上下限:CL==40.264UCL=+=43.4249LCL=-=37.1031R管制图上下限:CL==5.48UCL==11.5867LCL==0X管制圖40.439.84140.439.641.2394140.638.837.441.245.640.639.239.640.440.440.434.640.642.241.241.241.23435363738394041424344454612345678910111213141516171819202122232425樣本號數測量值UCL=43.4CL=40.6LCL=37.10R管制图5343426855555495756116682702468101212345678910111213141516171819202122232425樣本號數觀測值UCL=11.59CL=5.40LCL=0分析结论在X管制图中有第16個及第23個样本组的点分別超出管制上限及管制下限,表示制程平均发生变化,而R管制图并无点超出界限或在界限上,表示制程变异并未增大.三.管制图的判別管制状态,意指制程安定,管制状态也称安定状态.我们无法知道制程的真正状态,只能对制程的某种特性值收集数据,将其绘在管制图上,由管制图來观察制程