质量分析与质量改进课程9-15课件.ppt

1、一、企业的质量分析活动一、企业的质量分析活动因素特征质量波动及对待态度分布状况正常因素（随机、偶然）1、影响微小2、始终存在3、方向随机4、难以控制正常因素引起的质量变异称为正常质量波动质量数据形成典型分布如：正态分布不变不变波动在合理范围内可“听之任之”，要减小它需采取“系统措施”异常因素（系统因素）1、影响很大2、时有时无3、方向确定4、可以控制由异常因素引起的质量变异称由异常因素引起的质量变异称为异常质量波动为异常质量波动质量数据偏离典型分布。如：正态分布改变改变对异常波动采取对异常波动采取“严加控制严加控制”，采取采取“局部措施局部措施”过程控制将正常质量波动限制在合理范围内，杜绝异常

2、波动应用控制图进行检测以实际情况和数据为基础，运用统计方法和工具。l统计数据的分类：计量值数据：可以连续取值，在有限区间内可无限取值的数据。长度、面积、重量、密度、电压、电流、强度等。计数值数据：只能间断取值，有限区间取有限值。通常所说的数数，人数、件数等，都是正整数。计点值：数缺陷数得到的数值。调查类型调查特点问答方式调查项目分析方式调出员条件运用效果数字数据定量描述封闭型多统计型一般合理非数字数据定性描述开放型少情理型需特殊技巧有限星期菜单一一二二三三四四五五六六日日烤面包片咖喱饭牛排拌色拉盒饭烧肉咖喱饭总是热销，应常备咖喱饭料；周日烤面包片滞销，周日应少备料；烧肉该撤掉了。置信度误差0.

3、500.750.800.850.900.950.990.9991114033074096518467669604165901974122858271024129616922401414849363127358456576752106818442194472207256324423601103712345461331642082713856647907.5215973931211712963511012344152689716619815615192431437488203911131725425050222334710调查者：调查者：日期：日期：地点：地点：调查方式：调查方式：总计总计 NO

4、123456合计合计项项 目目 服务态度差服务态度差 商品种类少商品种类少 商场环境差商场环境差 价格偏高价格偏高 服务设施差服务设施差 其它其它 频频 数数 累计频数累计频数 累计累计%8060302046200 170 140 80 194 190 4070859597 100XX商场服务调查表商场服务调查表复印文件缺陷数调查表复印文件缺陷数调查表车车 型型 检查者检查者 检查处检查处 调查目的调查目的 工工 序序 调查数调查数 车车 身身 喷漆缺陷喷漆缺陷 2139辆辆 图示：图示：流漆流漆 花色花色 尘粒尘粒 缺陷位置调查表缺陷位置调查表现场管理检查表现场管理检查表频数频数 13614

5、2632231042正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 正正 一一一一一一程序：程序：明确分析的题目明确分析的题目 收集数据（尽可能多的）收集数据（尽可能多的）做统计表进行必要的计算做统计表进行必要的计算 排列图、完整的标注排列图、完整的标注 分析问题找出关键少数分析问题找出关键少数 图名图名 必要的标注：必要的标注：总数：总数：N 分类数据：分类数据：NO 坐标值、百分比、原点坐标值、百分比、原点 绘图人绘图人 日期及收集数据的条件日期及收集数据的条件应用步骤应用步骤

6、应用步骤应用步骤 原因原因 数量数量产品型号产品型号155FR8 81 1110104574572.2%2.2%153TL-JFC31316 615154 43 32 22 20 06363237523752.7%155IP0 00 0#135系列系列4 46 61 111112402404.6%12X系列系列8 821212 21 13232117011702.7%156系列系列0 00 0#155B0 00 0#1578 815152 22 227275605604.8%155-JFC6 61 12 29 95005001.8%1380 00 0#145-20 00 0#1310 00 0

7、#1490 00 0#1331 16 61 11 13 3121212012010.0%1580 00 0#总计总计6666555523236 65 53 33 33 30 00 00 0164164542254223.0%3.0%累计失效率累计失效率#73.8%73.8%87.8%87.8%91.5%91.5%94.5%94.5%96.3%96.3%98.2%98.2%100.0%100.0%百分率百分率#33.5%33.5%14.0%14.0%3.7%3.7%3.0%3.0%1.8%1.8%1.8%1.8%1.8%1.8%0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%P不合不合格格端面端

8、面告警故告警故障障合计合计无光无光S低低饱和不饱和不够够其他其他投入数投入数 故障率故障率温度特温度特性性无无SPCB故故障障眼图异眼图异常常模块生产不合格原因分析报告模块生产不合格原因分析报告直方图的概念直方图的概念 直方图（直方图（histogram）是从总体中随）是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理从而找出数据变化规律，以便预行整理从而找出数据变化规律，以便预测工序质量的好坏等。直方图是常用的测工序质量的好坏等。直方图是常用的QC工具。工具。通过一个具体例子说明。已知车削某零件外圆通过一个具体例子说明。已知车削某零件外圆尺寸尺寸10+0.

9、035mm,为调查车削某零件外圆尺寸的分为调查车削某零件外圆尺寸的分布情况，从加工过程中取布情况，从加工过程中取100个零件，测得尺寸个零件，测得尺寸10+x值如下表所示。值如下表所示。原始数据原始数据x（单位：（单位：0.001mm）直方图分组数表直方图分组数表直方图的作图步骤如下：直方图的作图步骤如下：第一步，收集数据，数据个数一般为第一步，收集数据，数据个数一般为50个左右，最少不得少于个左右，最少不得少于30个个第二步，求极差第二步，求极差R在原始数据中找出最大值在原始数据中找出最大值xmax,和最小值和最小值xmin，计算二者的差值，就是极差。，计算二者的差值，就是极差。第三步，确定

10、分组的组数和组距。第三步，确定分组的组数和组距。一批数据究竟分多少组，通常根据数据个数的多少而定，克参考下表。一批数据究竟分多少组，通常根据数据个数的多少而定，克参考下表。本例中，取本例中，取K10，hR/K29/103（um）。）。第四步，确定各组界限。第四步，确定各组界限。第一组的上下界限值为第一组的上下界限值为xmin（h/2）。第一组的上界限值就是第）。第一组的上界限值就是第二组的下界限值，第二组的下界限值加上组距就是第二组的上界限值，二组的下界限值，第二组的下界限值加上组距就是第二组的上界限值，也就是第三组的下界限值，也就是第三组的下界限值，依此类推，可定出各组的组界。依此类推，可定

11、出各组的组界。本例中，第一组的起止界限为本例中，第一组的起止界限为1.51.5;第二组的起止界限为第二组的起止界限为1.54.5;为了计算的需要，往往要决定各组的中心值，每组的上下界限相为了计算的需要，往往要决定各组的中心值，每组的上下界限相加除以加除以2，所得数据即为组中值。组中值为各组的代表数据。，所得数据即为组中值。组中值为各组的代表数据。第五步，制作频数分布表。第五步，制作频数分布表。将测得的原始数据分别归入相应的组中，统计各组的数据个数，将测得的原始数据分别归入相应的组中，统计各组的数据个数，即频数即频数fi,各组频数填好后检查一下其总数是否与数据总个数相符，避各组频数填好后检查一下

12、其总数是否与数据总个数相符，避免重复或遗漏，如下表所示。免重复或遗漏，如下表所示。100合计1一2728.531.5115正2425.528.5103下2122.525.5912正正T1819.522.5818正正正1616.519.5727正正正正正1513.516.5613正正下1210.513.5514正正97.510.545正64.57.531一31.54.521一01.51.51频数fi频数记录组中心值组界组号102030频数0102030尺寸N=100X=15.24S=5.594X=15.24第六步，画直方图。第六步，画直方图。以横坐标表示质量特性（本例中的质量特性就是加工尺寸），

13、纵坐以横坐标表示质量特性（本例中的质量特性就是加工尺寸），纵坐标为频数（或频率），在横轴上标明各组组界，以组距为底，频数标为频数（或频率），在横轴上标明各组组界，以组距为底，频数为高，画成一系列的直方柱，就成了直方图。为高，画成一系列的直方柱，就成了直方图。第七步，在直方图的空白区域，记上有关数据的资料。如收集数据第七步，在直方图的空白区域，记上有关数据的资料。如收集数据的时间、数据个数的时间、数据个数n、平均值、平均值x、标准差、标准差s等等。等等。（1）标准型）标准型数据的平均值与最大值和最小值的中间值相同或接近，平均值附近的数据的频数最多，频数在中间值向两边缓慢下降，以平均值左右对称。这

14、种形状也是最常见的。作频数分布表时，如分组过多，会出现此种形状。另外。当测量方法有问题或读错测量数据时，也会出现这种形状。（2）锯齿型）锯齿型数据的平均值位于中间值的左侧（或右侧），从左至右（或从右至左），数据分布的频数增加后突然减少，形状不对称。当下限（或上限）受到公差等因素限制时，由于心理因素，往往会出现这种形状。（3）偏峰型）偏峰型平均值远左离（或右离）直方图的中间值，频数自左至右减少（或增加），直方图不对称。当工序能力不足，为找出符合要求的产品经过全数检查，或过程中存在自动反馈调整时，常出现这种形状。（4）陡壁型）陡壁型当几种平均值不同的混合在一起，或过程中某种要素缓慢劣化时，常出现这

15、种形状。（5）平顶型）平顶型 靠近直方图中间值的频数较少，两侧各有一个“峰”。当有两种不同的平均值相差大的分布混在一起时，常出现这种形状。（6）双峰型）双峰型 在标准型的直方图的一侧有一个“冰岛”。出现这种情况是夹杂了其他分布的少量数据，比如工序异常、测量错误或混有另一分布的少量数据。（7）孤岛型）孤岛型方法比较项目统计型方法（数字型数据）情理型方法（非数字型数据）收集对象收集大量定量描述的数字型数据。收集方法：取样、测试、记录。收集大量定性描述的非数字数据。方法：调查、研究处理方式对数字数据进行统计计算，取得反映客观规律的特征值。对非数字数据（语言资料）进行分类、归纳、整理，得到有条理的思路

16、。功能实施统计推断（预测）及统计控制作为决策依据。方法类型常见统计方法种大部分属于统计型方法，如控制图、散布图、直方图、正交试验设计、方差分析、回归分析、假设检验等。常见统计方法中少数为情理型方法，如因果图、系统图、关联图、KJ法等。结果原因结果原因结果原因按目的手段关系分层高一层为低一层的目的，低一层为高一层的手段（措施、方法）层层展开，直到所展开的措施可以具体实施为止。目的手段目的手段目的手段1、目前制造业和服务业的西格玛水平当前国际制造业和服务业西格玛水平六西格玛改进程序DMAIC是在PDCA循环的基础上形成个性化的工作程序。Define：界定或定义Measure：测量Analyze：分析Improve：改进Control：控制