质量管理工具-QC七大手法作业指导书.docx
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- 质量 管理工具 QC 七大 手法 作业 指导书
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1、1 x xxxxxxx 有限公司有限公司 xxxx/ /xxxx xxxx. .xxxx QCQC 七大七大手法手法作业指导书作业指导书 版本: 第 1 版 / 0 编制: 审核: 批准: xxxx 有限公司 2 第一章第一章 品管七大手法之一:检查表品管七大手法之一:检查表 一一 作用:作用: 简便、直观地反映数据的分布情况。 二二 检查表的实施步骤检查表的实施步骤 1. 确定检查对象; 2. 设计检查表; 3. 依检查表项目进行检查并记录问题或数据; 4. 对记录的问题或数据进行分析; 5. 对检查出的问题要求责任单位及时改善; 6. 检查人员在规定时间内对改善效果进行确认; 7. 定期总
2、结,持续改进。 三三 案例分析案例分析 x xxxxxxx 有限公司有限公司 合格率目标: X XX X 工序工序 QC QC 日日 报报 表表 分厂:分厂: 班次班次: : 检验员:检验员: 月 日 7:308: 30 8:309: 30 9:3010: 30 10: 3011: 30 11: 3012: 30 12:3013: 30 . 累计 气孔 缺料 刮铜 塑胶面开裂 漏加衬套 掉环 铜排压坏 云母未出 总高超高或 偏低 小时不合格 品数 . 小时检查数 小时合格率 说明: 1.检查人负责填写此表,填写的频次为每小时填写一次,发现不合格品按照“正”比划记录 2.此表由各车间主任负责收集
3、此表,送到过程检验科,过程检验科负责统计分析数据,将问题点 提交工艺人员改善 全天合格率 时间 缺 陷 名称 xxxx 有限公司 3 第二章第二章 品管七大手法之二:层别法品管七大手法之二:层别法 一一 作用:作用: 寻找出数据的某项特性或共同点,对现场中的即时判定有帮助。 二二 层别法的实施步聚层别法的实施步聚 1. 确定研究的主题 2. 设计收集数据的表格 3. 收集数据 4. 分层比较 三三 案例分析案例分析 为了了解最终检验的质量情况,FQC 将 X 年 X 月 X 日的不良项目和不良数统计如下表: 某分厂某分厂 X X 年年 X X 月月 X X 日成品检验不良统计表日成品检验不良统
4、计表 QGS815E QB466C QG883 QB718A QG709 QB540C QB482 QB623B QGS825A QH811A 小 计 短铜 91 0 0 0 1 1 0 0 0 0 93 击穿 0 3 1 0 0 0 1 0 0 0 5 缺料 0 0 14 0 0 0 0 0 0 0 14 大孔 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 开裂 6 0 1 0 2 0 0 0 0 0 9 碰伤 2 0 1 3 0 0 0 0 1 0 7 压坏 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 3 短路 27 0 6 45 0 2 7 1 2 13 103 面破 3 0 0 2 2 3
5、0 1 1 0 12 小计 130 3 23 50 6 7 8 3 4 13 247 制表:XXX 审核:XXX 统计日期:X 年 X 月 X 日 获取的信息:获取的信息: 1 从不良数来层别, 本日不良数最高的是短路不良, 计 103PCS, 其次是短铜, 计 93 PCS, 不良数最低的是大孔,计 1PCS。 2 从代号来层别 QGS815E 发现的不良数最多,计 130PCS,代号 QB466C、QB623B 发现的不 良数最少,计 3PCS。 实战时注意事项:实战时注意事项: 1 应明确不良数由谁记录并统计。 2 此表反映的是各代号的不良数,主管应及时对数据进行分析,以免贻误时机。 代
6、号 不良 项目 xxxx 有限公司 4 第三章第三章 品管七大手法之三:柏拉图(品管七大手法之三:柏拉图(排列图)排列图) 一作用一作用 柏拉图可以帮助我们找出关键的问题, 抓住重要的少数及有用的多数, 适用于计数值统计, 柏拉图的使用要以层别法为前提,因为柏拉图的排列是依大小顺序,故又称排列图。 二柏拉图制作步骤二柏拉图制作步骤 步骤 1:收集数据 品管部对某分厂 12 月的产品的制程不良作出统计, 其中抽样 536007 件, 总不良数为 2954 件, 此处案例省略。 步骤 2:把分类好的数据进行汇总,由多到少进行排序,并计算累计百分比。 某分厂 12 月份废品统计表 序号 废品项目 废
7、品数量 占报废总数百分比 累积百分比 1 短铜 458 15.5% 15.5% 2 粗片、细片、无片 455 15.4% 30.9% 3 超大孔 424 14.4% 45.3% 4 单边 417 14.1% 59.4% 5 压坏、缺料 243 8.2% 67.6% 6 凹铜 230 7.8% 75.4% 7 碰伤 119 4.0% 79.4% 8 片轴击穿 118 4.0% 83.4% 9 铣坏 118 4.0% 87.4% 10 宽槽 89 3.0% 90.4% 11 片间短路 52 1.8% 92.2% 12 其它 231 7.8% 100.0% 合计 2954 100.0% 制表:XXX
8、 审核:XXX 统计日期:X 年 X 月 X 日 xxxx 有限公司 5 步骤 3:绘制横轴与纵轴刻度。 1) 画出横轴与纵轴,横轴表示不良项目,左边纵轴表示不良数,右边纵轴表示不良率。 2) 左边纵轴最高刻度是不良总数 2954PCS,右边纵轴最高刻度是不良率 100%。 3) 左边的纵轴最高刻度与右边纵轴最高刻度是一条水平线。 步骤 4:绘制柏拉图 1) 在左纵轴与横轴区域间找出坐标点,共 12 个坐标点。 2) 将各不良项目画出坐标,也就是柱状图。 步骤5: 绘 制 累 积 曲线 1) 针 对 累 积 不 良 率 在 右 纵 轴与横轴区域间找出坐标点,共 12 点。 0.0% 10.0%
9、 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0% 100.0% 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400 2600 2800 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0% 100.0% 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400 2600 2800 废品数量 累积百分比 xxxx 有限公司 6 2) 用折线将 12 个点连接。 3)
10、 标题:某分厂 12 月份废品-柏拉图 4) 总检查数:536007 件 5) 总不良数:2954 件 6) 不良率:0.55% 7) 检验者:XXX 8) 绘图者:XXX 步骤 6:分析柏拉图 1) 从以上柏拉图可以看出,短铜、 (粗片、细片、无片) 、超大孔、单边占总不良率比率 的 59.4%,这四项是 12 月份重点改善的项目,建议用因果图对这四项不良原因进行分 析。 (一般改善前三项,改善后下个月的前三项可能变成其它的问题,然后继续改善, 形成一种持续的良性循环) 2) 应确定项目改善责任人及完成期限,在下个月份把以上前四项的比例降下来。 458 455 424 417 243 230
11、 119 118 118 89 52 231 15.5% 30.9% 45.3% 59.4% 67.6% 75.4% 79.4% 83.4% 87.4% 90.4% 92.2% 100.0% 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0% 100.0% 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400 2600 2800 累积百分比 废品数量(只) 废品项目 某分厂12月份废品-柏拉图 废品数量 累积百分比 xxxx 有限公司 7 第四章第四章 品管七大手法之
12、四:因果图(品管七大手法之四:因果图(鱼骨图)鱼骨图) 一一 作用作用 将影响品质的诸多原因一一找出,形成因果对应关系,使人一目了然,对于确定正确 的对策方案有帮助。 二二 因果图制作实施步骤因果图制作实施步骤 1. 列出品质发生变异的项目。 2. 画出 5M1E(人、机、料、法、环、测)6 条支干或者只画出相关的支干。 3. 在支干上面画出相关次支干,并写出原因,次支干与支干互为因果关系。 4. 如此反复,直至所有支干和最终一层原因写出为止。 5. 鱼骨图小组形成共识,把最可能是问题根源项目用红笔圈出来。 6. 记入必要事项:1.因果图小组组长;2.因果图小组成员;3.制作日期 三三 案例案
13、例分析分析 小组组长:XXX 小组成员:XXX、OOO 日期:X.X.X 某 某 某 产 品 外 径 车 不 出 xxxx 有限公司 8 第五章第五章 品管七大手法之五:散布图品管七大手法之五:散布图 一作用一作用 用于确认两个变量之间,是否存在某种内在关系,有助于判明原因真假。 二散布图的实施步骤二散布图的实施步骤 确定要调查的两个变量,收集相关的最新数据,至少个以上,最好个。 找出两个变量的最大值与最小值,将两个变量描入轴与轴。 将相对应的两个变量,以点的形式标上坐标系。 记入图名、制作者、制作时间等项目。 判读散布图的相关性与相关程度。 三案例分析三案例分析 为确认 XXX 产品储存时间
14、对内孔孔径影响,经试验获得以下数据: XXX 产品自然大孔数据 周 内孔尺寸 周 内孔尺寸 周 内孔尺寸 1 8.0432 11 8.0492 21 8.0529 2 8.0436 12 8.0498 22 8.0532 3 8.0446 13 8.0506 23 8.0531 4 8.045 14 8.0509 24 8.0534 5 8.0458 15 8.0512 25 8.0534 6 8.0468 16 8.0517 26 8.0535 7 8.047 17 8.0519 27 8.0536 8 8.0474 18 8.0523 28 8.0535 9 8.048 19 8.0526
15、 29 8.0535 10 8.048 20 8.0526 30 8.0536 8.042 8.044 8.046 8.048 8.05 8.052 8.054 8.056 05101520253035 内孔尺寸 时间:周 散点图 xxxx 有限公司 9 四散布图的判读四散布图的判读 1正相关正相关(点子自左下至右上分布者) : X 增大时,Y 也随之增大,称为正相关,如下图 ac (a) 正相关 例子:投资率与失业率的关系(相关性强) (b) 正相关(中度) 例子:收入和消费的关系(相关性中) (c) 正相关(弱) 例子:体重与身高的关系(相关性弱) 2负相关负相关(点子自左上至右下分布者)
16、 : (d)负相关(强)例子:油的粘度与温度的关系(相关性强) 投 资 率 ) 失业率 y x y x 收 入 消费 y x 体 重 身高 x y 油 的 粘 度 温度 xxxx 有限公司 10 (e)负相关(中度)例子:举重力与年龄的关系(相关性中) (f)负相关(弱) 例子:血压与年龄的关系(相关性弱) 3无相关无相关(点子分布无向上或下倾向者) : a X 与 Y 之间看不出有何相关关系。 b X 增大时(或 Y) ,Y 并不改变(或 X) 。 以上两种情形均称之为无相关,如下图 h j (h)无相关 (i)无相关 (j)无相关例子:温度与气的关系(毫不相关) 举 重 力 年龄 y x
17、y x 血 压 年龄 y x y x y x 温 度 气压 xxxx 有限公司 11 4曲线相关曲线相关(点子分布不是呈直线倾向,而是弯曲变化者) X 开始增大时,Y 也随之增大,但达到某一值后,则当 X 值增大时,Y 反而减少,反之亦 然,称为同曲线相关。如下图 KL (K) (L) 例子:记忆与年龄的关系(曲线相关) y x y x 记 忆 年龄 0 xxxx 有限公司 12 第六章第六章 品管七大手法之六:直方图品管七大手法之六:直方图 一作用一作用 弄清众多数据的分布状态, 了解总体数据的中心和变异, 并能以此推测事物总体的发展趋 势。 二直方图(频数分布图)的制作步骤二直方图(频数分
18、布图)的制作步骤 1 收集同一类型的数据; 2 计算极差(全距) ; 3 设定组数,计算组距、组界、中心值; 4 制作频数表; 5 按频数值比例画横坐标、纵坐标; 6 按纵坐标画出每个矩形的角度,代表落在此矩形中的点数; 7 判读直方图(对过程状态分析) 。 三直方图举例三直方图举例 为考核 XXX 产品在车削工序上的质量水平,随机在一批产品中抽样测得数据 100 个。 1 收集数据(见下表,单位:mm) DATA 区 Xn X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 NO.1 33.052 33.058 33.065 33.059 33.051 33.049 33.055
19、33.065 33.053 33.055 NO.2 33.056 33.055 33.063 33.057 33.051 33.05 33.056 33.043 33.048 33.058 NO.3 33.058 33.045 33.055 33.044 33.051 33.063 33.047 33.057 33.049 33.053 NO.4 33.053 33.052 33.064 33.052 33.057 33.052 33.053 33.07 33.058 33.054 NO.5 33.056 33.053 33.068 33.055 33.057 33.058 33.048 33
20、.058 33.06 33.049 NO.6 33.048 33.047 33.062 33.069 33.05 33.062 33.04 33.065 33.056 33.054 NO.7 33.052 33.043 33.043 33.059 33.052 33.064 33.06 33.054 33.055 33.063 NO.8 33.043 33.051 33.056 33.058 33.052 33.055 33.052 33.06 33.062 33.061 NO.9 33.054 33.06 33.059 33.059 33.045 33.059 33.046 33.057 3
21、3.063 33.055 NO.10 33.052 33.048 33.056 33.063 33.065 33.055 33.057 33.065 33.056 33.048 2 算出极差 Xmax= 33.070 Xmin=33.040 R=XmaxXmin=33.070-33.040=0.03 xxxx 有限公司 13 3 设定组数,计算组距、组界、中心值; 数据总数 50100 100250 250 以上 组 数 约 610 组 约 712 组 约 1020 组 n=100,选组数 11,测定值量小单位为 0.001(便于数据落在区间内); 计算组距:h=003.0002727.0 1
22、1 03.0 11 R ,取 0.003;(h 取值时要将小数位 数约到测量值的精度(本案例为三位小数) ,如果取的组数刚好使得计算出的组距是测量 的精度,则调整组数,重新计算,h 取值保持一个规则:取值必须大于计算出来的值,否 则会出现不包含样本的情况。 第一组下限值=Xmin =33.040 - =33.0395 第二组下限值(第一组上限值)=33.0395+0.003=33.0425 计算中心值 组中心值= 第一组中心值=041.33 2 0425.330395.33 (以此类推) 4 制作频数表(如下表) : 组别 组距上下限值 中心值 频数表 1 33.0395-33.0425 33
23、.041 1 2 33.0425-33.0455 33.044 7 3 33.0455-33.0485 33.047 8 4 33.0485-33.0515 33.05 9 5 33.0515-33.0545 33.053 18 6 33.0545-33.0575 33.056 22 7 33.0575-33.0605 33.059 16 8 33.0605-33.0635 33.062 9 9 33.0635-33.0665 33.065 7 10 33.0665-33.0695 33.068 2 11 33.0695-33.0725 33.071 1 测量最小单位 2 0.001 2 组上
24、限值+组下限值 2 xxxx 有限公司 14 5 按频数画横坐标、纵坐标与直方图(如下图) 6 直方图的常见形态与判定 正常型正常型 是正态分布,服从统计规律,制程正常。 0 5 10 15 20 25 频数 外径:mm 直方图 正常型 缺齿型 偏态型 离岛型 高原型 双峰型 不规则型 不规则型 不规则型 xxxx 有限公司 15 缺齿型缺齿型 不是正态分布,不服从统计规律,可能的原因是: 1) 有经验的人员故意做的假数据。 2) 测量仪器精确度不够,而品质要求的精确度较高,检验员只好进行估计。 3) 次数分配不当,如作图时分组太多。 4) 较多特性差异的数据混杂在一起。 偏态型偏态型 不是正
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