质量管理的基本方法.ppt
《质量管理的基本方法.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《质量管理的基本方法.ppt(153页珍藏版)》请在三一办公上搜索。
1、质量管理的基本方法,1.1 搜集数据的目的,为取得高质量的数据,要明确目的,搜集数据的目的有:1.用于控制现场的数据现场员工操作情况数据搜集,了解现场情况加以控制。2.用于分析的数据了解工艺参数之间的相互关系,依制订操作规范和管理规范。3.用于调节的数据 4.用于检查的数据,1.2数据的分类,1.计量值数据2.计数数据 1)计件值数据 2)计点值数据,1.计量值数据,特点:1)可以测量、用小数表示。位数取决于其测量工具精度的高低。2)连续取值的连续函数。3)服从正态分布2.计数数据 特点:1)不可以测量、只能用整数表示。2)间断取值的离散函数。3)服从二项分布或泊松特别注意:百分数的数据类型取
2、决于分子的数据性质。,产品的质量可以用一个或多个质量特性来表示。这里的特性可以是定量的,也可以是定性的。例如灯泡的寿命,钢的成分等都是定量特性;而按规范判定产品为“合格”或“不合格”,则是一种定性特征。,1.3 统计数据的取样,一批产品质量抽样检验过程图,1、统计数据的相关概念,总体母体,研究对象的全体;个体组成总体的每一个个体,称为;总体容量总体包含的个体数量“N”;样本子样,是由总体抽取的部分个体组成;样本大小(容量)样本中包含个体数量“n”;总体的样本表示:样本数据的取值:称为样本观测值总体类型有限总体和无限总体;有限总体总体的个体数量有限可数;无限总体总体的个体数量无法数清时。,上述总
3、体、个体和样本的概念是统计的基本概念,从上面的叙述中,这些概念都可以是具体的产品。但有时为了表达的方便,当研究产品某个特定的质量特性X时,也常把全体产品的特性看做为总体,而把一个具体产品的特性值x视为个体,把从总体中抽出的由n个产品的特性值x1,x2,xn看做为一个样本。,例5-1从一个工厂一个月内生产的一批灯泡中抽取n=8个灯泡,进行寿命试验,得到这8个灯泡的使用寿命为(单位为小时):325,84,1244,870,645,1423,1071,992一个月生产的一批灯泡为总体,这8个灯泡或相应的使用寿命即为一个样本,样本量n=8。从总体中抽取样本的方法称为抽样。为使抽取的样本对总体有代表性,
4、样本不能是有选择的,最好应是随机抽取的,2、抽样,抽样是根据数理统计的理论,以概率法则作为基础的方法,即“从母集团(总体)中随机地取样本,如果这个样本足够大,则从样本的性质可以推断出母集团(总体)的状态”。,3、随机抽样,随机抽样即从总体中随机抽取一定数量的个体单位作为样本进行观测,使每个个体单位都有同等概率被选入样本,从而使根据样本所作出的结论对总体具有充分的代表性。,4、随机抽样的类型,简单随机抽样:是最基本的一种概率抽样。是一种有放回的随机抽样。它是利用随机数字表或其他一些随机数据选择程序保证总体的每个个体都有被选为样本的同等机会。产品抽样检验之后是无放回的随机抽样。当样本容量n相对与总
5、体容量N来说很小,就可以近似地看作一个简单随机抽样。具体方法有:掷随机数骰子、抓阄法、随机数表法应用:对总体情况不知情时。样本容量:1,简单随机抽样系统随机抽样分层随机抽样整群随机抽样,系统随机抽样:,又称机械抽样或等距抽样,就是先将总体单位按某一标志(如时间)排序,然后按照一定间隔来随机抽取样本单位。应用:大批量流水生产线产品检验。样本容量:1,分层随机抽样,也称为类型随机抽样,是指将某个总体按某些重要标志划分成互不交叉重叠的若干层,然后在各层中采用简单随机抽样或其他抽样方式抽取若干个样本单位,由各层单位组成一个样本。方法:比例分层抽样和非比例分层抽样样本容量:1,整群随机抽样,也称集团随机
6、抽样,在总体中每次随机抽取整群的产品,构成样本。样本容量:1,随机抽样事例:,某公司购进一批零件N=1000个,分装在50个箱子中,现要抽取100个产品进行检测,请说明使用简单随机抽验、系统随机抽验、分层抽验、整群抽验的操作方法各是怎样的过程。,简单随机抽样操作过程如下:,将1000个零件到出,进行编号11000。查三位随机数表得到100个数据002,005,987按照获取的100个随机数抽取相应编号的产品进行检测。特点:操作复杂,代表性强;,系统随机抽验操作过程如下:,将1000个零件到出,进行编号11000。掷随机数为10的骰子,得到某数8按照8,18,28,998抽取100相应编号的产品
7、进行检测。特点:操作比较复杂,代表性比较强;,分层抽验操作过程如下:,从每只箱子里随机抽2个样本,得到100个产品进行检测。特点:操作比较简单,代表性比较差;,整群抽验操作过程如下:,将50只箱子编号;1,2,50。查2位数随机数表得:25,56,38,49,18;出现大于50的情况56,进行处理56-50=6,这样就得到:6,18,25,38,49抽取第 6,18,25,38,49箱检测。特点:操作简单,代表性差。,1.4 搜集数据的注意事项:,数据准确可靠十分重要,数据不可靠,会得出错误结论,导致错误措施,比没有数据还糟糕。为取得可靠的数据,应注意以下事项:1明确搜集数据的目的与整理数据的
8、方法;2.取得数据以后,需加修正的情况很多;3字迹要写清楚,让人能看懂;4抽样与测定工作应该进行标准化。,第四章 质量管理的基本方法,第一节 因果图第二节 排列图第三节 直方图第四节 散布图第五节 数据分层第六节 调查表第七节 其他质量改进工具,第一节 因果图,一、因果图的概念二、因果图的作图步骤三、绘制因果图的注意事项四、实例,一、因果图的概念,因果图(cause and effect diagram)也称为石川图(由日本专家石川馨博士(Kaoru Ishikawa)于1972年在他的质量控制指南一书中首次应用),鱼刺图等,是以结果为特性,以原因为因素,在它们之间用箭头联系起来,表示因果关系
9、的图形。,二、因果图的作图步骤,1.明确分析对象。提出存在问题的结果(特性),画出主干线(背骨)和鱼头。主干线箭头要向右;特性要符合企业工厂方针或问题点,并尽量做到定量表示;2.记录分析意见。把大家所提出的各种原因区分出大、中、小原因,画出大原因的分支线,中原因、小原因等分叉线。大原因一般根据5M1E(人员、设备、材料、方法、测量和环境)来分类。分支线与主干线夹角为6075度为佳。分析、寻找影响质量原因之间的关系必须是因果关系;直到可采取措施为止;分叉线和分支线夹角为6075度。3.检查有无遗漏。检查分析原因是否有无遗漏;4.记上必要事项。根据对质量特性影响的程度,将对特性有显著影响的重要原因
10、用明显符号标识出来,作为制订质量改进措施的重点考虑对象;注明必要事项。,三、绘制因果图的注意事项P158,1.因果图只能用于单一目的的研究分析,一张因果图只能针对一个主要质量问题,多个质量问题需要多张因果图。2.寻找影响质量结果的所有因素时应采取集思广益的方法。3.因果关系的层次要分明,最末层次的原因应可以直接采取措施为止。4.主要原因一定要确定在末端因素上,不应确定在中间过程上。5.对末端因素特别是主要原因要进行论证,一般35项。,例4.1.1,图4-1-2 产品原因因果图,某产品质量问题,某产品质量问题的原因分析,四、实例,例4.1.2,图 4.1.2是某有限公司“中继线插头槽径大”的因果
11、图。图中用方框框出的末端因素是“要因”。这里“要因”经确认后均应列入对策表中。,4.1.2中继线插头槽径大的因果图,第二节 排列图,一、排列图的概念二、排列图的操作步骤三、应用排列图的注意事项四、排列图案例,一、排列图的概念,排列图也称帕累托(Pareto)图,是将质量改进项目从最重要到最次要进行排列而采用的一种简单的图示技术,能找出影响产品质量的主要因素和识别质量改进的机会。,二、排列图的操作步骤,1.确定评价问题的尺度(纵坐标),例如不合格率,损失金额等;2.确定分类项目(横坐标);3.按分类项目收集数据;4.设计一张数据记录表,将数据填入表中,并计算合计栏;5.累计某个项目在该期间的数据
12、和其百分比,例如累计不合格的数量,以及各项不合格的百分比的累计值;6.按数量从大到小进行排序,若有“其他”项,则将其列在最后,不必考虑数值的大小;7.画两根纵轴和一根横轴。左边纵轴上标上件数(频数)的刻度,最大刻度为总件数(总频数),右边纵轴为比率(频率),最大刻度为100%;8.在横轴上按频数大小画出直方柱;9.在每个直方柱的右侧上方,标上累计值,描点并用直线连接起来,画累计频数折线(帕累托图)。,三、应用排列图的注意事项,1.横坐标上的分类不要太多,以4-6项为原则。2.排列图通常只有1-2个主要问题,最多不超过3个,如果发现所有因素都差不多,有必要重新分层。也可考虑改变计量单位,以便更好
13、的反映“关键的少数”,如将件数计算变成按损失金额计算。3.对于一些较小的问题,如果不容易分类,可将其归为“其他”类,排在最右边。如果其他项所占的百分比很大,则分类不够理想。4.收集数据时间不宜太长,一般以13月为佳。5.分类方法不同,得到的排列图就不同。6.排列图法适用于你想改进的任何问题。,四、排列图案例,例4.2.2某软件公司为了了解其软件质量,对其开发的应用软件系统进行了一次用户问卷调查,发了200份,实收150份。公司按用户抱怨的种类进行了统计,其结果如下:,100,N=150,频数,累计频率(%),77,36,18,15,4,维护响应太慢,稳定性差,51%,75%,87%,97%,图
14、4-2-2软件质量问题排列图,80,60,40,20,适用不方便,查询速度慢,某些功能要改进,结论:使用不便、查询速度慢是主要质量问题。,表4.2.3-1卷烟成品不合格项目统计,例4.2.3,某卷烟车间在第二季度对成品抽样后得到外现质量不合格项目的统计资料,如表4.2.3-1所示。,表4.2.3-1卷烟成品缺陷项目统计表,0,100,200,400,500,300,600,700,800,1000,900,0,20,40,60,80,100,频数(件),累计%,N=990制图时间:xxxx年x月xx日 制图人:xxx,1空松,2贴口,3切口,4表面,5短烟,6过紧,7其它,图4.2.3-2卷烟
15、外观质量不和各排列图,46.3,76.3,84.3,89.9,93.4,96.3,100,90,B,C,A,A,B,C,由图4.2.3-2可以看出,香烟“空松”和“贴口”这两个项目质量缺陷占全体质量缺陷的 76.3,因此这两项应作为“质量改进”的主要对象。紧紧抓住这个机会,就能取得质量改进的最好效果。“空松”和“贴口”为主要质量问题。,第三节 直方图,一、直方图的概念二、直方图的作用三、作直方图的步骤四、直方图的应用 五、应用直方图注意事项,一、直方图的概念,直方图(histogram)法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,从而找出数据变化的规律性。,二、直方图的作用,1.直
16、观地看出产品质量特性值的分布状态(平均值和分散情况),便于掌握产品质量分布情况。2.显示质量波动状态,判断工序是否稳定。3.确定改进方向。通过直方图研究分析质量数据波动状况之后,就可确定怎样进行质量改进。4.用以调查工序能力和设备能力。在直方图上标出公差线或标准值,可以定量的调查工序能力和设备能力。,三、作直方图的步骤,1.收集数据;2.确定极差R;3.确定分组的组数和组距;4.确定各组上、下限;5.作频数分布表;6.画直方图,如图所示;7.求组中值xi和变换组中值ui;8.求平均值和标准差;9.直方图的空白区域,标明有关数据资料,如数据个数,平均值等。,N=100X=15S=1,具体见例12
17、.3,组数 K 选用表,数据也可以根据经验公式计算:,分组原则就是要显示数据的内在规律,组数不能太多也不能太少。,例12.3 测量某螺栓外径尺寸按规格要求,现在从生产的批量中抽取100个样品的尺寸,见下表。,本例中,,则:,或:,本例中,第一组组界限:,下界限,上界限,本例中,其余各组组界限:,14步骤:,5、按照上述步骤计算频数分布表12-7,6.绘制直方图,图12-5 直方图,7.求组中心值xi和变换组中心值ui,组中心值,变换组中心值,计算结果如表所示,为频数最多组对应的组中心值,为组距,按照上述步骤计算频数分布表12-7,8.求平均值和标准差,平均值,标准差,9.直方图的空白区域,标明
18、有关数据资料,如数据个数,平均值等,图12-5 直方图,练习:P166-2数据表,绘制直方图、计算平均值与标准偏差。,转直方图应用,例4.3.1,已知某零件的外径尺寸的标准为30.130.3mm。在加工过程中抽取取100个零件,测得外径尺寸数据如下表4.3.1所示:请估计计算分布中心值X和标准差S请:画出直方图,表4.3.1 100个零件的外径偏差原始数据表,*,*,绘制直方图过程,1.收集数据。一般取数据N100个,如表4.3.1所示,表中的数据表示某零件标准为的外径尺寸。2.确定极差R。根据表中所有数据,找出最大值 Xmax 和最小值Xmin,计算两者的差值,即极差R=Xmax Xmin,
19、本例的极差R=29-6=23。3.确定分组的组数和组距k取10,所以h=R/k=23/10=2.3(四舍五入,h=2),则k=R/h=23/212组,4.确定各组上、下限最小值是6,所以第一组的下限值=6-1/2=5.5,上限值=5.5+2=7.5。第二组的下限值为第一组的上限值7.5,第二组的上限值就等于第二组的下限值加上组距,结果为9.5,依次类推。最后一组的上限值为29.5。5.作频数分布表统计各组的数据个数,即频数fi,如表4.3.3所示:,表4.3.3 频数分布表,6.求组中值xi和变换组中值ui,其中xi=(某组上限值+下限值)/2,设最大频数栏的组中值为x0,则ui=(xi-x0
20、)/h7.求平均值和标准差,8.画直方图,如图所示,直方图的横坐标表示质量特性,纵坐标表示频数,在横坐标上以各组组界为底边,以各组的频数为高,画出一系列的直方柱,就得到直方图。,图4-3-1 零件外径频数直方图,9.直方图的空白区域,标明有关数据资料,如数据个数,平均值、标准差等。从图4-3-1中可以看出,该直方图近似于正态分布,均值为16.38(30.1638毫米),外径尺寸在30.19毫米以下的有76%。,四、直方图的应用,通过直方图来分析质量状况:一方面可观察直方图的形状判断总体(生产过程)的正常或异常,进而寻找异常的原因,另一方面可与质量标准(公差)比较,判定生产过程中的质量情况。当出
21、现异常情况时,应立即采取措施,预防不合格品的产生。1.直方图的形状分析2.直方图与质量标准(公差)比较分析,五、应用直方图注意事项,1.随机抽样的样本容量不可太小。一般不少于50个样本2.组数和组距确定要得当。3.随机抽样的不同样本不可混在一起。4.直方图是正态性检验的作用。5.画法要规范,标注要齐全。,4.3.2 计数数据的整理与条形图,对于计数数据而言,其整理方法是列出样本数据的一切可能取值,并统计样本中每一可能值的个数,即频数,并计算频率,列出频数频率分布表。,例:某企业生产某种型号的三级管,以100个为一批进行质量检查,记录每批产品中的不合格数,其一切可能取值为0,1,2,100。共检
22、查了500批,将其结果列于频数及频率分布中。见表4.3.21,表4.3.21 批不合格数,4.3.21不合格品数条形图,不合格品数,批,条形图描述数据的分布规律。条形图与直方图不同,它是由互不相邻的矩形组成,矩形的宽度没有意义,适用于计数值。,第四节 散布图,一、散布图的概念二、散布图常见类型及观察三、散布图的绘图步骤四、散布图的定量分析五、应用散布图、相关分析的注意事项,一、散布图的概念,散布图又称相关图,是描述两个因素之间关系的图形。它的用途一方面可以发现和确认两组数据之间的关系并确定两组相关数据之间预期的关系,另一方面可通过确定两组数据、两个因素之间的相关性,寻找问题的可能原因,从而对质
23、量进行改进。,二、散布图常见类型及观察,三、散布图的绘图步骤,1.选定分析对象2.收集数据,填入数据表3.在坐标纸上建立直角坐标系4.描点5.当散布图上出现明显偏离其他数据点的异常点时,应查明原因,以便决定是否删除或校正。详见例4.4.1,例,表列出了添加剂的重量和产出率的数据,请根据这些数据描绘出散布图并进行分析。,四、散布图的定量分析,(一)建立经验回归方程的步骤与计算机软件的应用(二)相关性检定,(一)建立经验回归方程的步骤与计算机软件的应用,1.建立线性回归方程2.计算机软件的应用详见例4.4.2,(二)相关性检定,1.查相关系数检验表,得出判定系数2.判断详见例,相关系数检验表,例,
24、对例4.4.1数据进行相关性检定。解(1)查相关系数检验表,得出判定系数ra Lxx=2.873667,Lyy=83.947,Lxy=9.003,故:这表示x与y呈现正相关关系。根据n-2=28,取=0.01,查得ra=0.463。2.判断,相关系数具有实用价值,我们可以看出它们是呈弱正相关关系。,五、应用散布图、相关分析法的注意事项,1.对于散布图上出现的异常点,未经查明原因,不能任意剔除。2.利用精确法计算相关系数后,未经进一步的检验,不能判断变量之间是否相关。3.数据的收集要注意在相同的条件下进行,否则容易造成判断失误。4.画法要规范,标注要齐全。比如在绘散布图时要注意纵、横坐标的比例等
25、。,第五节 分层法,一、分层的依据二、分层的步骤三、应用分层法注意的事项,分层法:分类法。是一种分门别类的分析程序方法。,一、分层的依据,数据分层的一般原则是:1.按操作者或作业方法分层。2.按机器设备分层。3.按不同时间分层。4.按原材料分层。5.按作业环境状况分层。6.按不同的检验方法、手段、人员分层。分层的原则是:同一层内的数据波动幅度要尽可能小,不同层之间的区别要尽可能大。,二、分层的步骤,1.收集数据;2.根据不同的目的,选择分层标志;3.根据不同分层标志对数据进行分层;4.按层归类统计;5.画分层统计图表或分层进行统计分析。详见例4.5.1详见例4.5.2,例4.5.1,某轧钢厂有
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 质量管理 基本 方法
链接地址:https://www.31ppt.com/p-4947274.html