质量管理七种工具培训教材.ppt
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1、讲 座,质量管理的七种工具,QC七工具的用场,QC七工具的用场,质量管理的七种工具,在质量管理过程中,对事件的分析处理经常使用的七种工具包括:1.检查表 Check Sheet;2.因果图 Characteristic Diagram;3.排列图 Pareto Diagram;4.直方图 Histogram;5.散布图 Scatter Diagram;6.控制图 Control Chart;7.对策表 Countermeasure-list。,1、检查表,检查表就是将要检查的内容或项目一一列出来,然后定期或不定期的逐项检查,并将问题点记录下来的方法;它是最简单、最常用的一种品管手法。一般包括:
2、诊断表(顾问诊断表、医生诊断表等)问询表(记者采访表、与某人沟通表等)统计表(数量统计表、不良率统计表等)调查表(顾客满意度调查表、民意调查表等)考核表(员工考核表、晋升考核表等)检查表(内审检查表、5S检查表、安全检查表等),1、检查表,帮助我们在管理活动中完成必要的数据收集。检查表的格式可以按活动的需要设定。检查对象可以按需要选择或分层。检查项目可以根据需要和检查活动的可行性确定。,对 象,项 目,1、检查表,检查表的使用要领:1.明确目的,确定检查对象和项目,进行适当的分层;2.确定检查条件、检查方式、检验方法、检查工具、样本数、数据的计量单位,对需要作出判断的应规定判断准则;3.检查项
3、目不宜太多,以46项为宜;4.尽可能以符号、数字记录,避免使用文字;5.检查表格设计应适当的预留空间,以供实际检查活动中根据需要增设检查对象或项目等。,1、检查表,检查表的实施步骤:1.确定检查对象;2.制定检查表;3.依检查表进行检查并登记;4.对检查出来的问题要求责任单位及时整改;5.检查人员在规定时间内对改善效果的确认。6.定期总结,持续改进。,检查表范例内审检查表1,签名日期:,签名日期:,签名日期:,检查表范例内审检查表2,签名日期:,签名日期:,签名日期:,检查表范例A-8控制计划检查表检查表,签名日期:,签名日期:,签名日期:,检查表范例过程审核检查表,签名日期:,签名日期:,签
4、名日期:,2、因果图,所谓 因果图又称:要因图或鱼刺图 在1953年日本大学教授石川馨第一次提出所以又称之为石川图,是一种用于分析质量特性(结果)与(可能影响质量特性的因素)的一种工具;通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决。,2、因果图,因果图的结构,(二级原因),特性,中骨,小骨(三级原因),主骨,大骨(主要原因),因素(原因),特性(结果),2、因果图,帮助我们在管理活动中针对事件或其结果分析影响因素或产生原因。,二级原因,事件/结果,三级原因,因果图范例:讨论为何机械组不合格率偏高?,2、因果图,因果图的使用要领:选定目标(事件或结果),集思广益分析影响因素或产生原因,一般采
5、用头脑风暴法;一般从人、机、料、环、法五方面 入手分析,依5W1H(when时间、where地点、who责任人、why原因、what事件或对象、how做法)线索分析原因;分析应将重点放在解决问题上,并依此确定重要/主要的因素/原因(在图中标出),对要因应适当的进行分层,进一步解析(越细越好),需要时可对要因另做因果图进行分析;因果分析的三个阶段是提出原因、说明原因、确定要因,如果分析意见不能统一(尤其是在要因确定时),可采用打分评价的方法(适当时可考虑加权)。,2、因果图,利用“发散整理法”绘制因果图的步骤:“发散整理法”:即先放开思路,进行开放式、发散性思维,然后根据概念的层次整理成因果的形
6、状。第一步:选题,确定质量特性。第二步:尽可能找出所有可能影响结果的因素。第三步:尽可能找出各原因之间的关系,在因果图上以因果关系箭头联系起来。第四步:根据对结果影响的重要程度,将认为对结果有显著影响的重要因素标出来。第五步:在因果图上标上必要的信息。(如产品、工序、或小组的名称,参加人员名单、日期等等),2、因果图,绘制因果图的注意事项:1.确定原因时应通过大家集思广益,充分发挥民主;2.确定原因,应尽可能具体;3.有多个质量特性存在问题,应分开绘制,避免无法对症下药。4.验证:如果分析的原因不能采取措施,说明问题还没有解决,要想改进有效果,原因细分直至能采取措施为止(越小越有效)。使用因果
7、图的注意事项:1.在数据的基础上客观评价每个因素的重要性(不能凭主观臆断或印象来评议因素的重要程度);2.使用时要不断改进;(随对因果关系客观认识的深化改进因果图)。,3、排列图/柏拉图,排列图又称柏拉图:是为了对发生频率从最高到最低的项目进行排列而采用的简单图示技术。帮助我们在管理活动中应用统计方法对事件、结果(包括缺陷)分层分析,从而区分主次。从而用最少的努力获取最佳的改进效果。质量问题是以质量损失(不合格项目和成本)表现出来的;质量损失往往是由几个不合格引起的,而不合格又是少数原因引起的。因此一旦明确了这些“关键的少数”就可消除这些原因。,3、排列图/柏拉图,3、排列图样板,排列图数据表
8、,3、排列图样板,主轴承盖(八)月份不合格品统计排列图,3、排列图,制作排列图的步骤:第一步:确定要调查的问题以及如何收集数据;第二步:设计数据记录表;第三步:记录并合计;第四步:制作排列图用数据表第五步:按数量从大到小的顺序将数据填入排列数据表,将小项目合并成其他放在最后,并完成不合格品数和比 率的计算。,3、排列图,制作排列图的步骤:第六步:画两根纵轴和一根横轴,左边纵轴标上件数(频度),右边纵轴标上比率(频率)的刻度,左边总频度数的刻度与右边总频率刻度高度相等。在横轴上将频度从大到小列出各项;第七步:在横轴上按频度大小画出矩形,矩形的高度代表各不合格项频度的大小;第八步:在每个直方柱右侧
9、上方,标上累计值,描点,用实线连接,画累计频数曲线;第九步:在图上标上有关事项,如排列图名称,数据,单位,作图人姓名以及采集数据的时间、主题、数据合计数等等。第十步:分析排列图;优先解决重要影响的现象和原因。,3、排列图,排列图的分类,3、排列图,排列图的应用要点:1.排列图/柏拉图要留存,把改善前与改善后的进行对比,可以评估出改善效果。2.分析排列图只要抓住前面的2-3项关键因素。3.分类项目不要太少,5-9项较合适,超过9项可划入“其他”。4.发现各项目分配比例差不多时,应从其他角度收集数据再作分析。5.排列图是改善的手段而非目的,如果数据项别已经很清楚,则无需再浪费时间制作排列图。,4、
10、直方图,直方图法:是从总体中抽取样本,加工从样本中获取数据进行整理后,用一系列等宽的矩形来表示数据。宽度表示数据的间隔,高度表示在给定间距内数据的数目,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,可以掌握了解事件某特性值(一般针对计量值)的分布情况和过程的波动情况,进一步了解和控制系统。,4、直方图,原始数据表:,4、直方图,直方图分组推荐表:,4、直方图,直方图频数分布表,4、直方图,直方图,4、直方图,直方图的使用要领:确定研究对象,采集数据;整理数据,按特性值排序并分组(组数k=1+3.32 log n,一般对数据分组可参照下表),计算组距、组界、组中点和数
11、据组数据数(频数),组距宜为5的倍数,按组距计算的数据值范围应能包容其实际范围(一般不宜超出数据的精度范围);列出直方图数据表并制作直方图,判断特性值分布情况。,4、直方图,直方图的常见型态:,正常型/标准型(正态分布),型态与系统的关系:正常型/标准型(正态分布)系统稳定,只存在随机变差。其余的型态说明系统不正常,存在系统变差。,4、直方图,直方图的常见型态:,锯齿型,型态与系统的关系:锯齿型系统不稳定,常受干扰,数据判读有偏好/数据造假/计量器具精度低等都会造成。,4、直方图,直方图的常见型态:,偏峰型,型态与系统的关系:偏峰型系统渐变(如刀具磨损等),或不能取到某值以上或以下的数据时,使
12、数据中心偏移。,4、直方图,直方图的常见型态:,绝壁型,型态与系统的关系:绝壁型是偏峰型的特殊情况,数据造假或剔除/丢失了某侧以外的数据时也会出现这种情况。,4、直方图,直方图的常见型态:,双峰型,型态与系统的关系:双峰型系统变更(如换人、换设备等),混入了同一层别的两组数据时出现,数据丢失也会导致。,4、直方图,直方图的常见型态:,孤岛型,型态与系统的关系:孤岛型是双峰型的特例,一时的测量错误也会导致。,4、直方图,如果需要知道数据的离散情况可以计算其标准差(参见6、控制图)。,5、散布图,将因果关系所对应变化的数据分别描绘在xy轴坐标系上,以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何这种图形
13、叫“散布图”或“相关图”。散布图的用途:两个变量之间是否有互相联系、互相影响的关系,如果存在关系,那么这种关系是否有规律,包括分析两个变量之间的相关性。当用时间作为纵坐标时,所做的图也可以称为趋势图。,5、散布图,帮助我们在管理活动中观察和判断两个变量之间的相关性(趋势图是常用的一种散布图)。,散布图数据表,5、散布图范例,n1,n2,n4,n3,5、散布图,数理统计方法:在建立的散布图上划一条垂直中位数直线,将数据点分为左右两部分,使左右点子基本相等;再在建立的散布图上划一条水平中位数直线,将数据点分为上下两部分,使上下点子基本相等;这样散布图被划成四个区域,各区的点子数是n1、n2、n3、
14、n4,分别计算n1+n3和n2+n4;若n1+n3n2+n4,表示无相关;若n1+n3和n2+n4 有大小,表示有相关,n1+n3和n2+n4 与r(查表)比较,差别越大相关性越强。,5、散布图,1.正相关:当变量X增大时,另一个变量Y也增大。相关性强,如马力与载重的关系;相关性中,如收入与消费的关系;相关性弱,如体重与身高的关系;2.负相关:当变量X增大时,另一个变量Y却减少。相关性强,如投资率与失业率的关系;相关性中,如举重和年龄的关系;相关性弱,如血压与年龄的关系;,相关类型:,5、散布图,3.不相关:当变量X(或Y)增大时,另一个变量X(或Y)并不改变。如:气压与温度的关系;4.曲线相
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