QC七大手法知识课件.ppt

1、QC七大手法七大手法 QC七大手法：也就是质量改进常用的七种工具。质量改进：质量管理的一部分，致力于增强满足质量要求的能力。是通过不断采取纠正各预防措施来提高企业的质量管理水平，使产品的质量不断提高。质量改进的七种工具：因果图 排列图 直方图 调查表 分层法 散布图 控制图一、因果图 1953年，日本东京大学教授石川馨提出，又名石川图；也称特性要因图；其形状像鱼刺，又称鱼刺图。(一)因果图的概念：导致过程或产品问题的原因可能有很多因素，通过对这些因素进行全面系统地观察和分析，可以找出其因果关系。(二)因果图的绘制 1.因果图示例：有关运动员比赛成绩不好的因果图：v 2.利用逻辑推理法绘制因果图

2、的步骤v第一步，确定质量特性(结果)v第二步，将质量特性写在纸的右侧，从左至右画一箭头(主骨)，将结果用方杠杠上；接下来，列出影响结果的主要原因作为大骨，也用方杠杠上。v第三步，列出影响大骨的原因，作为中骨；用小骨列出影响中骨的原因。v第四步，标出对质量特性有显著影响的重要因素。v第五步，记录必要的有关信息。3.利用发散整理法绘制因果图的步骤 第一步，选 题，确定质量特性。第二步，尽可能找出所有可能会影响结果的因素。第三步，找出各原因之间的关系。第四步，将认为对结果有显著影响的重要因素标出来。第五步，标上必要的信息。因果图方法的显著特点是包括两个活动，一个是找出原因，另一个是系统整理这些原因。

3、v(三)因果图的注意事项v 1.绘制因果图的注意事项v (1).确定原因时集思广益，以免疏漏。v (2).确定原因，应尽可能具体。v (3).有多少质量特性，就要绘制多少张因果图。v (4).验证原因必须要细分，直至能采取措施为止。“重要的因素不要遗漏”，“不重要的因素不要绘制”，最终的因果图往往越小越有效。v 2.使用因果图的注意事项v (1).客观地评价每个因素的重要性。v (2).因果图使用时要不断加以改进。二、排列图 1897年，意大利经济学家巴雷特提出。(一)排列图的概念 -为了对发生频次从最高到最低的项目进行排列而采用的简单图示技术。主要的影响往往是由少数项目导致的，通过区分最重要

4、的与较次要的项目，可以用最少的努力获取最佳的改进效果。组成如下：-一个横坐标 -两个纵坐标 -几个按高低顺序排列的矩形 -一条累计百分比折线确定v(二)制作排列图的步骤v第一步，确定所要调查的问题以及如何收集数据。v(1).选题，确定问题的种类，如不合格项目、损失金额、事故等等。v(2).确定问题调查的期间，如自3月1日至4月30日。v(3).确定对数据进行分类，如：或按不合格类型分，或按不合格发生的位置分，或按工序分，或按机器设备分，或按操作者分，或按作业诉讼法分等等。(4).确定收集数据的方法。第二步，设计数据记录表，下表是某铸造企业在调查铸件质量问题时的案例。第三步，填表统计。第四步，制

5、作排列图用数据表，表中列有各项不合格数据，累计不合格数，各项不合格所占百分比以及累计百分比，如下表。v 第五步，按从大到小顺序，“其他”列在最后。第六步，画两根纵轴和一根横轴。v-横轴将项目按从大到小依次列出；-左边纵轴，其高度必须与所列项目的量值和相等。v-右连纵轴应与左边纵轴等高，并从0到100%标定。第七步，在横轴每个项目上按量值大小画长方形。第八步，在每个直方柱上方，标上累计值，描点，用实线连接(巴雷特曲线)。第九步，在图上记入有关必要事项，如排列图名称、数据、单位、作图人姓名以用采集数据的时间、主题、数据合计数等等。v(三)排列图的分类v 1.分析现象用排列图v -与不良结果有关，用

6、来发现主要问题。v (1)质量：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等；v (2)成本：损失总数、费用等；v (3)交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等；v (4)安全：发生事故、出现差错等。v 2.分析原因用排列图v -与过程因素有关，用来发现主要问题。(1)操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况以及个人本身因素；(2)机器：机器、设备、工具、模具、仪器；(3)原材料：制造商、工厂、批次、种类；(4)作业方法：作业环境、工序先后、作业安排、作业方法。v(四)排列图的注意事项v 1.制作排列图的注意要点v (1)分类方法不同得到的排列不同。v (2)抓住“关键的少数”，在排列图上通常把累计

7、比率分为三类：在0%80%间的因素为A类因素，也即主要因素；在80%90%间的因素为B类因素，也即次要因素；在90%100%间的因素为C类因素，也即一般因素。v (3)如果“其他”项所占的百分比很大，则分类是不够理想的，应考虑另外的方法。v (4)如果数据可以用金额来表示，画排列图时金额最好在纵轴上表示出来。v 1.使用排列图的注意要点v -排列图的目的在于有效解决问题，基本点就是抓住“关键的少数”。v -分析主要原因，确定主要问题。v -确定采取措施的顺序，解决主要问题。v -对照采取措施前后的排列图，研究组成各个项目的变化，找到主要原因，可以连续使用，找出复杂问题的最终原因。(五)排列图和

8、因果图结合使用 应用步骤：1.选题 -用排列图确定主要问题。v 2.分析和对策v -画出因果图分析原因。v 3.改进的效果v 将改进前后的效果进行比较，画出改进前后的排列图进行比较。三、直方图 (一)直方图的概念：直方图是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理后，用一系列等宽的矩形来表示数据。宽度表示数据范围的间隔，高度表示在给定间隔内数据的数目，变化的高度表示数据的分布情况。通过对数据分布形态和与公差的相对位置的研究，可以掌握过程的波动情况。(二)直方图的作图步骤：第一步：收集数据，作直方图的数据一般大于50个，最少不得小于30个。v 第二步：求极差 R。(R=Max-Min=3

9、56-332=24)v第三步：根据样本量 n，确定分组的组数和组距。v组数：分组太多，每组内出现的数据个数很少，作出的直方图过于分散或呈现锯齿状：分组太少，数据会集中在少数组内，而掩盖了数据的差异。通常选组距 h为接近 R/k的某个整数值。n=100,k=9,R/k=24/9=2.7，故取 h=3。v 第四步：确定各组界限。第五步：作频数频率公布表。把各组的上下限值分别填入频数分布表内，并把数据表中的各个数据“对号入座”地列入相应的组，统计各组频率(fi)第六步：画直方图。横坐标：质量特性并标出各组组界；纵坐标：频数(频率)：以组距为底，频数为高，画系列直方柱。v 第七步：在直方图的空白区域，

10、记上有关数据的资料，如收集数据的时间、数据个数 n、平均值 X、标准差 s 等。v(三)如何使用直方图：v 根椐直方图形状，对总体进行初步分析 1.直方图的常见类型 v 1.标准型(对称型)。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。这种形状是最常见的。v 2.锯齿型。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。3.偏峰型。数据的平均值位于中间值珠左侧(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

11、素限制时，由于心理因素，往往会出现这种形状。4.陡壁型。平均值远左离(或右离)直方图的中间值一，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。v 5.平顶型。当几种平均值不同的分布混在一起，或过程中某种要素缓慢劣化时，常 出现这种形状。v 6.双峰型。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。v 7.孤岛型。在标准的直方图的一侧有一个“小岛”。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。v 2.直

12、方图与公差限的比较v 加工零件时，有尺寸公差规定，将公差用两条线在直方图上表示出来，并与直方图的分布进行比较。典型的五种情况如下：(评价总体时可予以参考)。v(1)当直方图符合公差要求时：v(a)现在的状况不需要詷整，因为直方图充分满足公差要求。v(b)直方图能满足公差要求，但不充分。这种情况下，应考虑减少波动。(2)当直方图不满足公差要求时：(c)必须采取措施，使平均值接近规范的中间值一。(d)要求采取措施，以减少变异(波动)。(e)要同时采取(c)和(d)的措施，既要使平均值接近规格的中间值，又要减少波动。v四、调查表v 质量管理要用数据说话，因此，要收集数据。收集数据的根本点是数据要清楚

13、地反映现状。实际收集数据时，方法要简单，数据处理要方便。通常，可用调查表来实现这一目的。v 使用调查表有两个目的：v -一是收集数据比较容易；v -二是数据使用、处理起来也比较方便。v 数据的收集和整理看起来似乎比较容易，但真正做起来就不是那么回事了。多人处理数据，就会增大笔误的可能性。在调查表上用检查标记或简单的符号记录数据，数据便于整理。因此，调查表成了非常有用的数据记录工具。一般地，调查表有以下几种：v(一)工序分布调查表v(二)不合格项调查表(三)不合格位置调查表v(四)不合格原因调查v 除了前面讲述的例子之外，还有其他许多种类的调查表都可以在工厂使用。设计调查表时，首先应考虑收集数据

14、的目的，然后进行各种改进，使数据的收集和记录更容易、更方便，更适合我们的目的和要求。v五、分层法v (一)分层法的概念v -根据数据产生的特征(何人、何处、何种方法、何种设备等)将数据划分成若干组的方法。v (二)分层法的作法v 分层适当原则 v -同一层次内数据波动幅度尽可能小v -层与层之间差异尽可能明显v (三)分层法的方法v 1.按操作者或作业方法分层 在制造过程中质量因素的分层中，最常见的是按操作者分层。这里既可以按操作者个人分层，也可按操作方法或班组分层，以助于改进操作方法和对操作者的管理。2.按机器设备分层 当有同一种机器若干台时，分别在各个机器上取数据可以搞清楚不合格原因与机器

15、的关系。此外，像烘道、烧结炉这样的设备，炉内位置不同所生产出的产品质量有差别，所以按炉内的位置来分层，也是有效的。3.按原料分层 可以按原料供应商、按原料批次进行分层。为弄清哪些产品与原料有关，必须对批号有明确的记录。4.按时间分层 可以按上午或下午，日班或夜班进行分层。5.按作业环境状况分层 可按操作条件、按白班夜班的温差、按不同气候湿度来分层。v(四)分层法的应用步骤v 1.收集数据v 2.根据不同目的，选择分层标志v 3.分层v 4.按层归类v 5.画分层直方图或其他统计图表，进一步分析v(五)分层法实例v 某面包厂用两台机器(I和II)、两只烤箱(A和B)生产面包。规定面包的重量为20

16、0225克。每天从两台机器生产出的新鲜面包中随机抽出 4 只测定面包的重量，连续测量20天，得到的数据如表：根据面包的重量，可以做出面包重量的直方图。v 分别按机器和烤箱进行分层，做出分层直方图，从分层直方图明显可以看出，机器的不同对产品质量特性(面包的重量)影响较大，而烤箱的不同对产品质量特性的影响较小。v六、散步图v -是研究成对出现的两组相关数据之间相关关系的简单图示技术。v 散步图的作法就是把由实验或观测得到的统计资料用点在平面图上表示出来，根据散步图，就可以把握二者之间的关系。v 散步图主要通过点阵的排布，发现其中的排布规律和特征，从而，为把握质量问题的现状，高定改进目标，确定因果关系，验证改进的效果等若干方面起到重要作用。v 如果需要进一步定量的把握相关关系，可以利用回归分析实现该目的。v七、控制图v 产品在制造过程中，质量波动是不可避免的，质量波动包括异常波动和正常波动。质量改进中，控制图常用来发现过程的异常波动。v 在质量改进过程中，控制图可以帮助选题，支持选题和设定目标，有助于质量问题的原因分析，确认改进的效果以及标准化方面起到重要作用。QC七大手法多谢指导!