三篇质量管理工具.ppt

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1、三篇质量管理工具第八章 常用质量管理工具n分层法分层法 n排列图法排列图法 n因果图法因果图法 n调查表法调查表法 n直方图法直方图法 n散布图法散布图法 n控制图法控制图法Poor QualitySystemEnvironmentMethodsPersonnelSchoolInexperienceManual entriesNo Poka-YokeNo quality trainingStatutoryS-OxGAAPNot integratedToo manyCause and Effect Diagram因果图因果图ObservationIndividual Value121110987

2、654321140135130125120115_X=125.75UCL=137.84LCL=113.66I Chart of Sales控制图控制图SalesFrequency13613212812412043210Mean125.8StDev3.621N12Histogram of SalesNormal 直方图直方图排列图排列图Count43123110015Percent55.529.712.91.9Cum%55.585.298.1100.0CountPercentDayOtherWedTueMon8007006005004003002001000100806040200Pareto

3、Chart of Day散布图散布图AdvertisingSales373635343332136134132130128126124122120Scatterplot of Sales vs Advertising 例1:在磨床上加工某零件外圆,由甲乙两工人操作各磨100个零件,其产生废品45件,试分析废品产生的原因。甲乙合计100100200光洁度不合格213椭圆度超标准123锥 度 不合格31821碰 伤17118小 计232245分析:n若只对工人、不对不合格原因进行分层:则两工人的废品率相差无几,找不出重点。n若只对不合格原因,不对工人进行分层:则会得到主要因素为:锥度不合格、碰伤。

4、n对工人及不合格原因分层后:甲工人主要因素为碰伤;乙工人主要因素为锥度不合格。例2:齿轮箱盖漏油的现象分析n在某产品装配过程中,经常发现齿轮箱盖漏油的现象,为解决该问题,对该工艺进行了现场调查,收集数据n=50;漏油数f=19;试用分层法找出影响产品质量的原因。分析:n1、造成漏油的原因有两个 n (1)齿轮箱密封垫是由甲、乙两厂分别供给的 n (2)涂粘结剂的工人A、B、C操作方法不同 n 2、分别对操作者和齿轮箱垫供货单位分层,得到如下结果:操作者分层表操作者分层表工人漏油不漏油漏油率(%)A61332B3925C10953合计193138供货厂漏油不漏油漏油率(%)甲111444乙817

5、32合计193138齿轮箱垫供货单位分层表齿轮箱垫供货单位分层表5 再次分析原因:只是单纯地分别考虑不同工人,不同供应厂造成的漏油情况,而没有进一步考虑不同工人用不同供应厂提供的齿轮箱垫造成的漏油情况,即由于没进行更细致的综合分析造成的。因此,需作综合分层。3 措施:采用乙厂的齿轮箱垫,工人B的操作方法4 效果:漏油率不但未降低,反而增加了 综合分层表齿轮箱垫计甲乙A漏606不漏21113B漏033不漏549C漏5510不漏729计漏11819不漏141731合计252550供货厂操作者结论:使用甲厂齿轮箱垫时B的操作方法好,使用乙厂的齿轮箱垫时A的操作方法好。采用措施后漏油率大大降低。o操作

6、者o机器设备o原材料o操作方法o不同的时间o不同的检验手段o废品的缺陷项目常用质量管理工具8.1 分层法n概念 分层法又称分类法,即:把收集来的原始质量数据,按照一定的目的和要求加以分类整理,以便分析质量问题及其影响因素的一种方法。n原则n关键 应使同一层内的数据波动幅度尽可能小,而层间的差距尽可能大。常用质量管理工具8.2 排列图法 排列图又叫帕累托图(排列图又叫帕累托图(pareto diagram),其原理是意大利经济学家帕累托在分析社会财其原理是意大利经济学家帕累托在分析社会财富分布状况时得到的富分布状况时得到的“关键的少数和次要的多关键的少数和次要的多数数”的结论。的结论。20%人占

7、有80%的财富概念将因素按影响产品质量的程度大小,用条形图由高到低顺序排列,从而找出主要因素的方法。任何事物都遵循任何事物都遵循“少数关键多数次要少数关键多数次要”的客观规律。如果的客观规律。如果找到了关键的所在找到了关键的所在,质量改进的目标就会一目了然。质量改进的目标就会一目了然。美国质量管理专家朱兰美国质量管理专家朱兰 研究任何过程,如果是存在着两个以上矛盾过程的话,研究任何过程,如果是存在着两个以上矛盾过程的话,就要用力找出它的主要矛盾,捉住了这个主要矛盾,一切问题就要用力找出它的主要矛盾,捉住了这个主要矛盾,一切问题就迎刃而解了就迎刃而解了 毛泽东毛泽东排列图应用ABC分析法常用质量

8、管理工具8.2 排列图法n针对问题收集一定时间的数据;n将数据按频数从大到小排列,并计算各自所占比率(频率)和累计比率(累计频率);n以左侧纵坐标为频数,横坐标按频数从大到小用条状块依次排列;以右侧纵坐标为累计频率,绘制累计频率曲线。n找出主要因素。按累计百分比将影响因素分为三类:080%为A类因素,主要因素;80%90%为B类因素,次要因素;90%100%为C类因素,一般因素。例3:某印染企业织物染疵统计表影响因素 疵品数(匹)累计数(匹)比率(%)累计比率(%)色差606050.050.0色渍359529.279.2污渍1210710.089.2色点81156.695.8脆损31182.5

9、98.3破洞21201.7100合计120100.0织物染疵排列图 频数(匹)25025色差 色渍 污渍 色点 脆损破洞 影响质量因素79.2100755012090306035128 603频率(%)89.295.898.3例例4:为分析某厂加工曲轴报废上升的原因,对为分析某厂加工曲轴报废上升的原因,对222件废件废品进行了分类统计,试找出主要影响因素。品进行了分类统计,试找出主要影响因素。解:收集资料。整理计算。解:收集资料。整理计算。100.0100.02.722297.30.921696.41.321495.12.221192.98.620684.314.018770.370.3156

10、222总计6 其他72 轴颈表面伤痕63 曲拐半径小55 轴向尺寸超差419 动平衡超差331 开档大2156 曲轴轴颈尺寸小1累计频率频率累计频数频数(件)原 因序号绘制排列图绘制排列图 1 2 3 4 5 6 其他频数(件)频率(%)A类 B类C类809010004080120160200255075分析主次因素分析主次因素8.2 排列图法注意事项(1)要做好因素的分类。(2)主要因素不能过多。(3)数据要充足。(4)适当合并一般因素。(5)合理选择计量单位。(6)重画排列图以作比较。排列图法的适用范围 改进任何问题都可以使用排列图法,适用于各行各业以及各个方面的工作改进活动。分层法与排列

11、图的结合分层法与排列图的结合常用质量管理工具n8.3 因果分析图法n 概念 q也叫特性因素图/鱼刺图/石川图,是整理和分析影响质量(结果)的各因素之间的一种工具。q形象地表示了探讨问题的思维过程,通过有条理地逐层分析,可以清楚地看出“原因-结果”“手段-目标”的关系,使问题的脉络完全显示出来。Poor QualitySystemEnvironmentMethodsPersonnelSchoolInexperienceManual entriesNo Poka-YokeNo quality trainingStatutoryS-OxGAAPNot integratedToo manyCause

12、and Effect Diagram常用质量管理工具8.3 因果分析图法 基本格式:由特性,原因,枝干三部分构成。首先找出影响质量问题的大原因,然后寻找到大原因背后的中原因,再从中原因找到小原因和更小的原因,最终查明主要的直接原因。因果分析图的编制步骤n 绘制因果分析图最一般的方法是绘制因果分析图最一般的方法是“大枝展开法大枝展开法”,这种方法是从大枝,这种方法是从大枝到中枝、从中枝到小枝,按此次序提出各种要因,这样往往可以将各种到中枝、从中枝到小枝,按此次序提出各种要因,这样往往可以将各种因素限制在预先确定的框框内,容易形成小而整齐的因果图。因果分析因素限制在预先确定的框框内,容易形成小而整

13、齐的因果图。因果分析图的具体绘制一般按照下述步骤进行:图的具体绘制一般按照下述步骤进行:汽车失控胎 瘪钉子石头爆胎玻璃路 滑油冰雨雪药物影响嗜 睡司机差错训练不足反应慢鲁 莽机械故障系杆断裂加速器失灵刹车失灵刹车片磨损润滑不良8.3 因果分析图法例5:汽车失控的因果图 例6:复印机复印不清楚的因果图 新旧程度精神不集中复印不清楚使用人员操作速度药液液量颜色深浅原稿保管时间污染清晰度书写整齐强度卷曲度复印机滚筒转动不灵活灯泡亮度使用时间干净度复印纸纸质量感光度保管方法保管时间复印法放纸方式环境干燥时间房间不洁手不洁稿纸质量热处理热处理为为什什么么曲曲轴轴轴轴颈颈尺尺寸寸小小硬度不一致硬度不一致操

14、作者操作者教育教育没进行没进行没记住没记住机床机床未及时修未及时修正砂轮正砂轮工艺纪工艺纪律松弛律松弛平衡块平衡块松动松动震动大震动大控制机构控制机构的灵敏性的灵敏性电器电器失灵失灵材料材料材质不材质不合规格合规格量具校正无标准轴量具校正无标准轴测量测量方法方法环境环境测量器测量器具配置具配置操作者未用读数量具操作者未用读数量具测头不干净测头不干净测量仪测量仪器精度器精度操作操作规格规格无作业标准无作业标准加工件加工件温度高温度高进给进给量大量大有杂质有杂质切削液切削液浓度低浓度低(1)找出关键因素用方框括起来,作为改进重点,且该原因应该是具体的,以便能采取措施。(2)对关键因素采取措施后,再

15、用排列图检验其效果,也可先用排列图找出重点。(3)因果图是一种枚举法,故在分析原因时,要集思广益,力求分析结果无一遗漏。常用质量管理工具12.3 因果分析图法 注意事项(1)问题尽量具体、明确、有针对性(2)集思广益(3)分析到能采取具体措施为止(4)主要原因的确定(5)对关键因素采取措施常用质量管理工具8.4 调查表法概念 n调查表法是利用统计表来进行数据整理和粗略原因分析的一种方法,也叫检查表法或统计分析表法。n统计分析表是最为基本的质量原因分析方法,也是最为常用的方法。在实际工作中,经常把统计分析表和分层法结合起来使用,这样可以把可能影响质量的原因调查得更为清楚。需要注意的是,统计分析表

16、必须针对具体的产品,设计出专用的调查表进行调查和分析。常用质量管理工具8.4 调查表法常用类型 (1)缺陷位置调查表。(2)不良项目调查表。(3)不良原因调查表。缺陷位置调查表l若要对产品各个部位的缺陷情况进行调查,可将产品的草图或展开图画在调查表上,当某种缺陷发生时,可采用不同的符号或颜色在发生缺陷的部位上标出。若在草图上划分缺陷分布情况区域,可进行分层研究。分区域要尽可能等分。缺陷位置调查表的一般格式可参照下表绘制。缺陷位置调查表地点 检查部位行李表面工序到达检查者调查目的行李损坏调查数目总计备注 检查时间2000/12/012001/03/30不良项目调查表l不合格品统计调查表用于调查产

17、品质量发生了哪些不良情况及其各种不良情况的比率大小。以内燃机车修理厂柴油机总装工段一次组装不合格的返修为例,如表所示。不良原因调查表l要弄清楚各种不良品发生的原因,就需要按设备、操作者、时间等标志进行分层调查,填写不良原因调查表。练漂不良品原因调查表不良品原因模号白度欠佳毛效欠佳强 损ABC正一正一正正小 计常用质量管理工具8.5 直方图(histogram)法 概念 n 从总体中随机抽取样本,将从样本中获得的数据进行整理,从而找出数据变化的规律,以便测量工序质量的好坏。直方图基本格式8.5 直方图(histogram)法作图步骤 (1)收集数据(例12.3)(2)求极差R=Xmax-Xmin

18、 (3)确定分组的组数K和组距h=R/K (4)确定各组界限(注意第一组的上下界)(5)制作频数分布表。(6)画直方图。(7)在直方图的空白区域,记上有关的数据的资料。数据个数N分组数K一般使用K50 1006 10100 2507 1210250以上10 20例题:某场测量钢板厚度,尺寸按标准要求为60.4mm,现从生产批量中抽取100个样本进行测量,测出的尺寸见表,试画出直方图。6.03 5.89 5.97 6.05 6.456.12 6.18 6.10 5.95 5.955.95 5.94 6.07 6.00 5.855.86 5.84 6.08 6.24 5.976.13 5.80 5

19、.90 5.93 5.785.80 6.14 5.56 6.17 5.976.13 5.80 5.90 5.93 5.785.86 5.84 6.08 6.24 5.615.95 5.94 6.07 6.00 5.756.12 6.18 6.10 5.95 5.95尺 寸5.95 5.94 6.07 6.02 5.755.96 6.06 6.25 5.89 5.8395.89 5.91 6.00 6.21 6.0885.87 5.63 5.80 6.12 6.3275.92 5.92 5.75 6.05 5.9466.42 6.13 5.71 5.96 5.7856.19 6.11 5.74

20、5.96 6.1745.71 5.75 5.96 6.19 5.7036.01 6.04 5.88 5.92 6.1525.77 6.27 5.93 6.08 6.031 尺 寸1011121314151617181920(1)收集数据:一般取n=100个左右。(2)找出数据的最大最小值。xmax=6.45;xmin=5.56;极差 R xmaxxmin=6.455.560.89(3)确定组数K与组距h。组数K的确定可以根据下表。本例中K取10 数据个数N分组数K一般使用K50 1006 10100 2507 1210250以上10 20组距h=(RK)(0.8910)0.095.5550.0

21、05-5.5620.01-5.562min测量单位x第一组的上界值为:5.555+0.09=5.645(4)确定组界值:取测定单位的1/2,然后用最小值减去测量单位的1/2,作为第 一组的下界值,加上组距作为第一组的上界,也是第二组的下界。依次得到所有组的组界值。(5)记录各组中的数据,计算各组的中心值,整理成频数表。第二组的上界值为:5.645+0.09=5.735组号组界值组中值频数变换后组中值123456789105.5555.6455.6455.7355.7355.8255.8255.9155.9156.0056.0056.0956.0956.1856.1856.2756.2756.3

22、656.3656.4555.605.695.785.875.966.056.146.236.326.41231315261515722-4-3-2-1012345-8-9-26-1501530218103227521501560633250Xifiuifiuiufii2频 数 表总计10026346iiiufufhXx022iiiiiifuffufhsN=100X=5.983S=0.16625201510 5 0频数5.60 5.69 5.78 5.87 5.96 6.05 6.14 6.23 6.32 6.41钢 板 厚 度 直 方 图组限(6)根据频数表画出直方图。8.5 直方图(hist

23、ogram)法常用质量管理工具直方图的观察与分析直方图的观察与分析:一个有经验的质量管理人员,往往可以凭经验,对直方图的直接观察,来判断质量变化状况和生产过程是否发生异常。在观察直方图时,应从整个直方图的大体形状着眼,通常需要注意到两个方面:1)观察直方图的形状 2)与质量标准对比 几种常见的直方图形状正常型直方图05101512345678910特点是中间高两边逐渐降低,近似对称。特点是中间高两边逐渐降低,近似对称。可判断工序运行正常,可判断工序运行正常,生产处生产处于稳定状态。于稳定状态。左偏型直方图05101512345678910右偏型直方图05101512345678910可能原因:

24、1)过程只设定了上层公差限例如:1)食品中对有害元素的限量可能原因:1)过程只设定了下层公差限例如:1)产品的耐压力但是也有技术上的原因造成的偏态。但是也有技术上的原因造成的偏态。如由加工习惯造成的对孔的加工,特性值往往偏小,易出现左偏型;如由加工习惯造成的对孔的加工,特性值往往偏小,易出现左偏型;对轴的加工特性值往往偏大,易出现右偏型。对轴的加工特性值往往偏大,易出现右偏型。一般有形位公差要求(只控制一侧界限)的特性值分布、计数值的分布往往呈偏向性,一般有形位公差要求(只控制一侧界限)的特性值分布、计数值的分布往往呈偏向性,这属于正常的情况。这属于正常的情况。双峰型直方图0510151234

25、5678910v可能原因:1)数据来源于两个不同的总体v例如:1)将两个工人的产品混成一批 2)使用了两批不同的原料来加工锯齿型直方图05101512345678910v可能原因:1)对产品分组过多)对产品分组过多 2)测量时读数有误、或测量仪器精度不)测量时读数有误、或测量仪器精度不够等造成的。够等造成的。平顶型直方图05101512345678910v可能原因:1)过程能力低 2)生产过程中有缓慢变化的原因 3)剔除不合格品的分布状态表示:一批低质量的产品例如:1)刀具磨损 2)设备温度缓慢上升孤岛型直方图05101512345678910v可能原因:1)工序过程中发现了操作失误 2)原料

26、混杂 3)短时间内替岗 4)量测错误直方图分析:直方图的形状可概括为正常型和异常型两类,正常型的直方图应该是左右对称,中心处最高,离开中心越远处越低。(a)为正常型的直方图,它表示生产过程中没有异常原因。(b)-(f)为异常型的直方图,它表示生产过程中有异常原因,致使质量特性的波动不符合随机波动的规律,应该找出原因,采取措施,消除异常原因的影响,使生产趋于稳定状态。常用质量管理工具8.6 散布图法 概念 散布图(相关图)是通过分析研究两种因素的数据的关系,来控制影响产品质量的相关因素的一种有效方法。相关关系一般可为:原因与结果的关系;结果与结果的关系;原因与原因的关系。8.6 散布图法 用相关

27、图法,可以应用相关系数、回归分析等进行定量的分析处理,确定各种因素对产品质量影响程度的大小。如果两个数据之间的相关度很大,那么可以通过对一个变量的控制来间接控制另外一个变量。相关图的分析,可以帮助我们肯定或者是否定关于两个变量之间可能关系的假设。近视眼与遗传的关系近视眼与遗传的关系食品中水分含量与霉变的关系食品中水分含量与霉变的关系产品加工过程中的加工质量与人、机、料、产品加工过程中的加工质量与人、机、料、法、环之间的关系法、环之间的关系产品成本与原料、动力、各种费用之间的关产品成本与原料、动力、各种费用之间的关系等系等 某体育运动俱乐部,为了研究运动员的身高与体重之间是否存在某种关系,将所有

28、运动员的身高和体重的测量数据,作散布图进行分析。散布图是研究两个变量之间是否存在着相关散布图是研究两个变量之间是否存在着相关关系的统计工具关系的统计工具 身高和体重呈正相关身高和体重呈正相关越高的人越重越高的人越重常用质量管理工具8.6 散布图法两个变量的相关类型 在相关图中,两个要素之间可能具有非常强烈的正相关,或者弱的正相关。这些都体现了这两个要素之间不同的因果关系。一般情况下,两个变量之间的相关类型主要有六种:强正相关、弱正相关、不相关、强负相关、弱负相关以及非线性相关,如图所示。两个变量的六种相关类型常用质量管理工具8.6 散布图法作图步骤 (1)确定研究对象。(2)收集数据。(3)画

29、出横坐标x与纵坐标y,添上特性值标度。(4)根据数据画出坐标点 散散 布布 图图 的的 作作 法法实例:实例:硬度是某厂钢产品的质量特性之一硬度是某厂钢产品的质量特性之一 产品加工过程的淬火温度与硬度存在着产品加工过程的淬火温度与硬度存在着非确定的关系,非确定的关系,现利用散布图分析硬度与淬火温度之间现利用散布图分析硬度与淬火温度之间的关系,以确定质量改进点。的关系,以确定质量改进点。n 收集收集生产相对稳定状态下生产相对稳定状态下的淬火温度值的淬火温度值30个个,n 并收集与淬火温度相并收集与淬火温度相对应对应的产品硬度的产品硬度30个。个。n 收集的数据应大于收集的数据应大于30对对,否则

30、,太少图,否则,太少图形的相关性不明显,判断不准确形的相关性不明显,判断不准确.当然也不能当然也不能太多,增加计算的工作量。太多,增加计算的工作量。n 制成下表。制成下表。1 1、收集成对的数据、收集成对的数据 2 2、整、整 理理 成成 数数 据据 表表序序号号淬火淬火温温度度 X硬度硬度Y序序号号淬火淬火温温度度 X硬度硬度Y序序号号淬火淬火温温度度 X硬度硬度Y1 1810810474711118408405252212181081044442 2890890565612128708705151222285085053533 3850850484813138308305353232388

31、088054544 48408404545 14148308304545242488088057575 5850850545415158208204646252584084050506 6890890595916168208204848262688088054547 7870870505017178608605555272783083046468 8860860515118188708705555282886086052529 981081042421919830830494929298608605050101082082053532020820820444430308408404949 依据

32、变量依据变量 X X 和和 Y Y 画出横坐标轴和纵坐画出横坐标轴和纵坐标轴标轴 横轴和纵轴的长度横轴和纵轴的长度应基本相等,以便于分应基本相等,以便于分析相关关系析相关关系 XY3 3、建立、建立X-YX-Y坐标:坐标:Y YX X 810 830 850 870 890 钢的淬火温度与硬度散布图钢的淬火温度与硬度散布图将表中各组数据将表中各组数据一一对应地在坐一一对应地在坐 标中标识出来。标中标识出来。若有两组数据完若有两组数据完全相同,则可用全相同,则可用两重圈两重圈“”标标识,若有三组数识,若有三组数据完全相同,则据完全相同,则可用三重圈标识。可用三重圈标识。4、打、打 点:点:60

33、55 50 45 40 散布图的相关性判断散布图的相关性判断1 1、判断图形、判断图形1)是否有异常点或离群点。对于异常)是否有异常点或离群点。对于异常点应查明发生的原因,慎重对待,以点应查明发生的原因,慎重对待,以防失去重要线索。防失去重要线索。2)是否需再分层。)是否需再分层。3)是否与固有技术、经验相符。)是否与固有技术、经验相符。常用质量管理工具8.6 散布图法 注意事项(1)做散布图时,要注意对数据进行正确的分层,否则可能作出错误的判断。(2)对明显偏离群体的点子,要查明原因。对被确定为异常的点子要剔除。(3)当收集的数据较多时,难免出现重复数据。在作图时为了表示这种情况,在点的右上方标明重复次数。(4)由相关分析所得的结论,仅适用于试验的取值范围内,不能随意加大适用范围。在取值范围不同时,再作相应的试验与分析。22)()()(yyxxyyxxriiiinyxyxyyxxLnyyyyLnxxxxLiiiiiixyiiiyyiiixx/)(/)()(/)()(222222yyxxxyLLLr 常用质量管理工具8.6 散布图法 相关系数 记

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