講義03-質(zhì)量管理工具VIP

質(zhì)量管理工具 1 老七種質(zhì)量管理工具2 新七種質(zhì)量管理工具3 其他質(zhì)量管理工具 一 老七種質(zhì)量管理工具 1 1因果圖1 2流程圖1 3散布圖1 4直方圖1 5排列圖1 6檢查表1 7控制圖 1 1因果圖 1 1 1因果圖的概念1 1 2因果圖的制作1 1 3因果圖實際應(yīng)用的局限性 1 1 1因果圖的概念 因果圖是一種用于分析質(zhì)量特性 結(jié)果 與可能影響質(zhì)量特性的因素 原因 的一種工具 它可用于以下幾個方面 1 分析因果關(guān)系 2 表達(dá)因果關(guān)系 3 通過識別癥狀 分析原因 尋找措施 促進(jìn)問題解決 因素 原因 特性 結(jié)果 特性 主骨 大骨 中骨 小骨 魚刺圖 形如魚刺 石川圖 石川罄發(fā)明 1 1 2因果圖的制作 問題提出 某中學(xué)在分析期末考試成績時發(fā)現(xiàn) 計算機(jī)基礎(chǔ)課程的考試成績普遍不理想 擬用因果圖法分析原因 本案例的質(zhì)量特性 結(jié)果 為 計算機(jī) 課程考試成績偏低 為了找出原因 學(xué)校組織任課老師 教研室主任 教務(wù)處主任 學(xué)生代表 家長代表座談 各抒己見 找出主要原因 第二層原因 第三層原因 直到能發(fā)現(xiàn)具體的原因并能提出具體的措施為止 至此 我們找到學(xué)生成績低的最直接 可以采取措施解決的原因如下 下面是如何繪制直觀的因果圖 測 考試成績偏低 人 機(jī) 料 環(huán) 法 業(yè)務(wù)水平低 備課不認(rèn)真 任務(wù)重 學(xué)生原因 基礎(chǔ)差 曠課多 繪制因果圖的要點 1 確定原因時應(yīng)通過大家集思廣益 充分發(fā)揚民主 做到 重要的因素不要遺漏 不重要的因素不要繪制 同時 確定原因應(yīng)盡可能具體 否則對解決問題用處不大 2 有多少質(zhì)量特性 就要繪制多少張因果圖 比如 同一批產(chǎn)品的長度和重量都存在問題 必須用兩張因果圖分別分析長度波動的原因和重量波動的原因 若許多因素只用一張因果圖來分析 勢必使因果圖大而復(fù)雜 無法管理 問題解決起來也很困難 無法對癥下藥 3 如果分析出的原因不能采取措施 說明問題還沒有得到解決 要想改進(jìn)有效果 原因必須要細(xì)分 直至能采取措施為止 1 1 3因果圖實際應(yīng)用的局限性 1 由于空間限制 圖上的文字不得不盡量簡化 無法表達(dá)復(fù)雜的意思 2 當(dāng)列舉到第三層原因且每層原因的數(shù)目不超過4個時 制作一個整齊美觀的圖形已經(jīng)十分困難了 3 手工作圖或利用Office軟件繪圖功能制作這種圖形的效率很低 而且很難應(yīng)付增加或減少原因的場合 4 從上面過程可以看出 步驟1是最關(guān)鍵的一步 實際上 在這一步完成的時候 我們已經(jīng)找到了問題的答案 或者說這個問題已近解決了 繪制一張直觀的因果圖似乎并沒有多大意義 1 2流程圖 流程圖就是將一個過程 如工藝過程 檢驗過程 質(zhì)量改進(jìn)過程等 的步驟用圖的形式表示出來的一種圖示技術(shù) 流程圖的符號 開始和結(jié)束 活動說明 決策或判斷 過程流程的流向 開始 銅桿或鋁 拉絲 導(dǎo)體 退火 軟導(dǎo)體 單根絕緣線芯 絞線 成纜 多根絕緣線芯 鎧裝線芯 擠護(hù)套 檢驗 入成品庫 不格品處理 Y N 1 3散布圖 1 3 1散布圖的概念1 3 2散布圖的制作1 3 3相關(guān)系數(shù)1 3 4一元線性回歸方程 學(xué)習(xí)方式 全國招生函授學(xué)習(xí)權(quán)威雙證國際互認(rèn)認(rèn)證項目 注冊高級職業(yè)經(jīng)理 人力資源總監(jiān) 營銷經(jīng)理 財務(wù)總監(jiān) 酒店經(jīng)理 企業(yè)培訓(xùn)師 品質(zhì)經(jīng)理 生產(chǎn)經(jīng)理 營銷策劃師等高級資格認(rèn)證 頒發(fā)雙證 通用高級職業(yè)經(jīng)理資格證書 全國通用鋼印證書 MBA高等教育研修結(jié)業(yè)證書 隨證書附全套學(xué)籍檔案與高等教育人才推薦函 收費標(biāo)準(zhǔn) 僅收取1280元網(wǎng)址 報名電話 0451 88723232咨詢教師 王海濤老師地址 哈爾濱市道外區(qū)南馬路120號職工大學(xué)109室美華教育 近千本MBA職業(yè)經(jīng)理教程免費下載 請速登陸 國際認(rèn)證權(quán)威認(rèn)證 全國迷你型MBA職業(yè)經(jīng)理雙證班 1 3 1散布圖的概念 為了直觀地觀察著兩個變量的趨勢 可以畫一張圖 把每一對 x y 看成是直角坐標(biāo)系中的一個點 在圖中標(biāo)出n個點 所得到的圖形稱為散布圖 又稱散點圖 1 3 2散布圖的制作 問題提出 合金的強(qiáng)度y 107Pa 與合金中碳的含量x 有關(guān) 監(jiān)測數(shù)據(jù)如下表所示 討論 能看出什么規(guī)律嗎 如果數(shù)據(jù)量再大一些 制作方法 1 在X Y坐標(biāo)系上直接描點2 利用Excel的 插入 圖表 XY散點圖 自動生成 建議 Excel是一個儲量大量數(shù)據(jù)的簡便 高效 經(jīng)濟(jì)的工具 1 3 3相關(guān)系數(shù) 如果n個點基本在一條直線附近 但又不完全在一條直線上 則可以用相關(guān)系數(shù)r來表示它們之間的線性相關(guān)程度 r Lxy Lxx Lyy 1 2其中 Lxy xi Ax yi Ay Lxx xi Ax 2Lyy yi Ay 2Ax xi的平均值 Ay yi的平均值 不同r值下點的散布示意圖 r 1 完全線性相關(guān) n個點完全在呈上升趨勢的直線上 r 1 完全線性相關(guān) n個點完全在呈下降趨勢的直線上 0 r 1 正線性相關(guān) 當(dāng)x值增加時 y值也有增大的趨勢 1 r 0 負(fù)線性相關(guān) 當(dāng)x值增加時 y值有減小的趨勢 r 0 線性不相關(guān) n個點的分布毫無規(guī)律 r 0 線性不相關(guān) 兩個變量之間可能存在某種曲線關(guān)系 1 3 4一元線性回歸方程 當(dāng)兩個變量之間存在線性相關(guān)關(guān)系時 常常希望建立兩者間的定量關(guān)系表達(dá)式 即一元線性回歸方程 一元線性回歸方程就是對這條直線的一種估計 設(shè)一元線性回歸方程的表達(dá)式為 Y a bx可以證明 式中的a和b可以通過下式求出 b Lxy Lxxa Ay b Ax Y 28 5297 130 6022x 1 4直方圖 1 4 1直方圖的概念1 4 2直方圖的制作1 4 3直方圖的常見類型及其分析1 4 4直方圖與公差限的比較 1 4 1直方圖的概念 直方圖是對定量數(shù)據(jù)分布情況的一種圖形表示 由一系列矩形 直方柱 組成 它將一批數(shù)據(jù)按取值大小劃分為若干組 在橫坐標(biāo)上將各組為底作矩形 以落入該組的數(shù)據(jù)的頻數(shù)或頻率為矩形的高 通過直方圖可以觀測并研究這批數(shù)據(jù)的取值范圍 集中及分散等分布情況 1 4 2直方圖的制作 假設(shè)某機(jī)械加工廠加工軸承 隨機(jī)抽取100件軸承測量其直徑 獲得數(shù)據(jù)如下 單位 mm 計量最小單位 0 1mm 1 將數(shù)據(jù)錄入到Excel中 2 確定并計算幾個基本參數(shù) 3 根據(jù)分組參考原則 確定分組數(shù)k為10 4 計算幅度C和最低組的下側(cè)邊界值 5 生成數(shù)組區(qū)間分界點 其中 起始分界點為最低組的下側(cè)邊界值 下一個分界點為上一個分界點與幅度之和 6 統(tǒng)計頻數(shù) 人工計數(shù) Excel計算 1 選定打算存放計算結(jié)果的單元格B13 B252 按Ctrl Shift Enter組和鍵即得到各區(qū)間的頻數(shù) 2 輸入頻數(shù)計算公式 FREQUENCY A1 J10 A13 A25 7 繪圖 Excel繪圖時 先選擇散點圖 再更改圖表類型為柱形圖 1 4 3直方圖的常見類型及其分析 根據(jù)直方圖的形狀 可以對總體進(jìn)行初步分析 標(biāo)準(zhǔn)型 對稱型 數(shù)據(jù)的平均值與最大值和最小值的中間值相同或接近 平均值附近的數(shù)據(jù)的頻數(shù)最多 頻數(shù)在中間值向兩邊緩慢下降 以平均值左右對稱 這種形狀也是最常見的 作頻數(shù)分布表時 如分組過多 會出現(xiàn)此種形狀 另外 當(dāng)測量方法有誤或讀錯測量數(shù)據(jù)時 也會出現(xiàn)這種形狀 鋸齒型 減少分組 偏峰型 平均值位于中間值的左側(cè) 或右側(cè) 從左至右 或從右至左 數(shù)據(jù)分布的頻數(shù)增加后突然減少 形狀不對稱 當(dāng)下限 或上限 受到公差等因素限制時 由于心理因素往往出現(xiàn)這種形狀 陡壁型 平均值遠(yuǎn)左離 或右離 直方圖的中間值 頻數(shù)自左至右減少 或增加 直方圖不對稱 當(dāng)工序能力不足 為找出符合要求的產(chǎn)品經(jīng)過全數(shù)檢查 或過程中存在自動反饋調(diào)整時 常出現(xiàn)這種形狀 當(dāng)幾種平均值不同的分布混在一起 或過程中某種要素緩慢劣化時 常出現(xiàn)這種形狀 平頂型 雙峰型 靠近直方圖中間值的頻數(shù)較少 兩側(cè)各有一個 峰 當(dāng)有兩種不同的平均值相差大的分布混在一起時 常出現(xiàn)這種形狀 孤島型 在標(biāo)準(zhǔn)型的直方圖的一側(cè)有一個 小島 出現(xiàn)這種情況是夾雜了其他分布的少量數(shù)據(jù) 比如工序異常 測量錯誤或混有另一個分布的少量數(shù)據(jù) 1 4 4直方圖與公差限的比較 加工零件時 有尺寸公差規(guī)定 將公差用兩線在十方圖上表示出來 并與直方圖的分布進(jìn)行比較 A 現(xiàn)在的狀況不需要調(diào)整 因為直方圖充分滿足公差要求 B 直方圖能滿足公差要求 但不充分 這種情況下 應(yīng)考慮減少波動 C 必須采取措施 使平均值接近規(guī)格的中間值 D 要求采取措施 以減少變差 波動 E 要同時采取C和D的措施 既要使平均值接近規(guī)格的中間值 又要減少波動 1 5排列圖 1 5 1排列圖的概念1 5 2排列圖的制作1 5 3排列圖的分類1 5 4排列圖的使用 1 5 1排列圖的概念 1897年 意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家帕列托在對19世紀(jì)英國社會各階層的財富和收益統(tǒng)計分析時發(fā)現(xiàn) 80 的社會財富集中在20 的人手里 而80 的人只擁有社會財富的20 這就是 二八法則 二八法則的其他例子 20 的企業(yè)可能生產(chǎn)市場上80 的產(chǎn)品20 的顧客可能給商家?guī)?0 的利潤20 的儲戶的可能擁有80 的存款額20 的原因造成80 的產(chǎn)品不合格朱蘭 將質(zhì)量問題分為 關(guān)鍵的少數(shù) 和 次要的多數(shù) 排列圖按下降的順序顯示出每個項目 例如不合格項目 在整個結(jié)果中的相應(yīng)作用 相應(yīng)的作用可以包括發(fā)生次數(shù) 有關(guān)每個項目的成本或影響結(jié)果的其他指標(biāo) 用矩形的高度表示每個項目相應(yīng)的作用大小 用累計頻數(shù)表示各項目的累計作用 1 5 2排列圖的制作 某加工廠按照不合格的類型收集了一定時期內(nèi)不合格的發(fā)生次數(shù) 擬用Excel來制作排列圖 1 收集數(shù)據(jù) 2 對 不合格數(shù) 由大到小排序 數(shù)據(jù) 排序 降序 3 計算累計不合格數(shù) 4 計算累計不合格比率 在D2處輸入 100 C2 C 8 將D2復(fù)制到D3至D8 5 繪圖 選擇區(qū)域A1 B8和D2 D8 選擇 插入 圖表 自定義類型 兩軸線 柱圖 完成 6 圖形編輯 刪除圖例 將 選項 中 分類間距 設(shè)為 1 A類因素 B類因素 C類因素 7 討論 排列圖的核心 制作排列圖的注意要點 1 分類方法不同 得到的排列圖不同 通過不同的角度觀察問題 把握問題的實質(zhì) 需要用不同的分類方法進(jìn)行分類 以確定 關(guān)鍵的少數(shù) 這也是排列圖分析方法的目的 3 如果 其它 項所占的百分比很大 則分類是不夠理想的 如果出現(xiàn)這種情況 是因為調(diào)查的項目分類不當(dāng) 把許多項目歸在了一起 這時應(yīng)考慮采用另外的分類方法 1 5 3排列圖的分類 1 分析現(xiàn)象用排列圖2 分析原因用排列圖 1 分析現(xiàn)象用排列圖 與不良結(jié)果有關(guān) 質(zhì)量 不合格 故障 顧客抱怨 退貨 維修等 成本 損失總數(shù) 費用等 交貨期 存貨短缺 付款違約 交貨期拖延等 安全 發(fā)生事故 出現(xiàn)差錯等 2 分析原因用排列圖 與過程因素有關(guān) 操作者 班次 組別 年齡 經(jīng)驗 熟練情況以及個人本身因素 機(jī)器 機(jī)器 設(shè)備 工具 模具 儀器 原材料 制造商 工廠 批次 種類 作業(yè)方法 作業(yè)環(huán)境 工序先后 作業(yè)安排 作業(yè)方法 1 5 4排列圖的使用 1 排列圖的目的在于有效解決問題 基本點就是要求我們只要抓住 關(guān)鍵的少數(shù) 就可以了 2 排列圖可用來確定采取措施的順序 一般地 把發(fā)生率高的項目減低一半要比把發(fā)生問題的項目完全消除更為容易 因此 從排列圖中矩形柱高的項目著手采取措施能夠事半功倍 3 對照采取措施前后的排列圖 研究組成各個項目的變化 可以對措施的效果進(jìn)行驗證 利用排列圖不僅可以找到一個問題的主要原因 而且可以連續(xù)使用 找出復(fù)雜問題的最終原因 1 6檢查表 質(zhì)量檢查表主要用于控制質(zhì)量 分析質(zhì)量問題 檢驗質(zhì)量 評定質(zhì)量 1 檢查質(zhì)量分布狀態(tài)的表格 2 不合格項目檢查表 3 可交付成果缺陷部位檢查表 4 質(zhì)量檢查評定用的表格 5 影響可交付成果質(zhì)量的主要原因調(diào)查表 混凝土空心板外觀質(zhì)量缺陷調(diào)查表 1 7控制圖 1 7 1概率統(tǒng)計基礎(chǔ)知識1 7 2控制圖原理1 7 3常規(guī)控制圖的分類1 7 4極差 均值控制圖的繪制1 7 5判異準(zhǔn)則1 7 6控制圖的應(yīng)用1 7 7過程能力 1 7 1概率統(tǒng)計基礎(chǔ)知識 1 隨機(jī)現(xiàn)象2 概率的定義3 隨機(jī)變量4 隨機(jī)變量的分布5 隨機(jī)變量的特征數(shù)6 正態(tài)分布 1 隨機(jī)現(xiàn)象 在一定條件下 并不總是出現(xiàn)相同結(jié)果的現(xiàn)象稱為隨機(jī)現(xiàn)象 隨機(jī)現(xiàn)象的兩個特點 1 隨機(jī)現(xiàn)象的結(jié)果至少有兩個 2 至于哪個出現(xiàn)事先并不知道 隨機(jī)現(xiàn)象的例子 一天內(nèi)進(jìn)入超市的顧客一棵麥穗上長著的麥粒數(shù)一臺電視機(jī)從開始使用到第一次故障的時間加工機(jī)械軸承的誤差一罐午餐肉的重量 2 概率的定義 1 古典定義 假設(shè)所涉及的隨機(jī)現(xiàn)象的樣本點總數(shù)為n 被考察事件的A含有k個樣本點 每個樣本點出現(xiàn)的可能性相同 則事件A的概率為P A k n 擲兩顆骰子 樣本點用數(shù)對 x1 x2 表示 x1 第一次投擲出現(xiàn)的點數(shù) x2 第二次投擲出現(xiàn)的點數(shù) 樣本空間X x1 x2 x1 x2 1 2 3 4 5 6 共6 6 36個樣本事件A 點數(shù)之和為5 1 4 2 3 3 2 4 1 共4個樣本點則P A 4 36 1 9 2 統(tǒng)計定義 假設(shè)與事件A有關(guān)的隨機(jī)現(xiàn)象是可以大量重復(fù)的 若在n次重復(fù)實驗中事件A發(fā)生kn次 則事件A發(fā)生的頻率為fn A kn n 頻率Fn A 將隨著重復(fù)試驗次數(shù)不斷增加而趨于穩(wěn)定 這個穩(wěn)定值就是事件A的概率 在實際中人們無法把一個試驗無限次重復(fù)下去 只能用重復(fù)次數(shù)n較大時的頻率去近似概率 歷史上拋硬幣試驗中正面出現(xiàn)頻率 正面出現(xiàn)概率 0 5 3 隨機(jī)變量 表示隨機(jī)現(xiàn)象結(jié)果的變量稱為隨機(jī)變量 常用大寫字母X Y Z來表示 它們的取值用相應(yīng)的小寫字母x y z來表示 假如一個隨機(jī)變量僅取數(shù)軸上有限個點或可列個點 則稱該隨機(jī)變量為離散隨機(jī)變量 例如 一臺機(jī)床在一天內(nèi)發(fā)生的故障數(shù)X都是取非負(fù)整數(shù)的離散隨機(jī)變量 記為X 0 1 2 3 假如一個隨機(jī)變量的所有可能取值充滿數(shù)軸上的一個區(qū)間 a b 則稱該隨機(jī)變量為連續(xù)隨機(jī)變量 例如 一臺電視機(jī)的壽命X 單位 小時 是在 0 上聯(lián)系取值的連續(xù)隨機(jī)變量 X 0 一開機(jī)就出現(xiàn)故障 4000 X 10000 電視機(jī)壽命在4000至10000小時之間 4 隨機(jī)變量的分布 雖然隨機(jī)變量的取值是隨機(jī)的 但內(nèi)在還是有規(guī)律性的 這個規(guī)律性可以用分布來描述 分布包含以下兩方面的內(nèi)容 1 X可能取哪些值 或在哪個區(qū)間上取值 2 X取這些值的概率各是多少 或X在任一區(qū)間上取值的概率是多少 1 離散隨機(jī)變量的分布 假設(shè)隨機(jī)變量X僅取n個值 x1 x2 xn 各個取值的概率分別為p1 p2 pn 分布的分布列表示 分布的數(shù)學(xué)公式表示 P X xi pi i 1 2 n 其中 pi 0 p1 p2 pn 1 2 連續(xù)隨機(jī)變量X的分布可用概率密度函數(shù)p x 來表示 下面以產(chǎn)品的質(zhì)量特性 如加工機(jī)械軸的直徑 為例來說明p x 的由來 5 隨機(jī)變量的特征數(shù) 隨機(jī)變量X的分布 概率函數(shù)或密度函數(shù) 有幾個重要的特征數(shù)如均值 方差和標(biāo)準(zhǔn)差 用來表示分布的集中位置 中心位置 和分布大小 1 均值均值E X 用來表示分布的中心位置 對于絕大多數(shù)的隨機(jī)變量 在均值附近取值的機(jī)會較多 其計算公式為 離散分布E X xipi連續(xù)分布E X xp x dx 2 方差方差用來表示分布的散布大小 用Var X 表示 方差大意味著分布的散布程度大 即分布較分散 方差小意味著分布的散布程度小 即分布較集中 離散分布方差Var X xi E x 2pi連續(xù)分布方差Var X xi E x 2pxdx 3 標(biāo)準(zhǔn)差方差的量綱是X的量綱的平方 為使表示分布散布大小的量綱與X的量綱相同 常對方差開方 并稱它為X的標(biāo)準(zhǔn)差 X Var x 1 2 6 正態(tài)分布 正態(tài)曲線 對稱的鐘形曲線 正態(tài)分布的概率密度函數(shù)為 均值 正態(tài)分布的中心 2 方差 0 標(biāo)準(zhǔn)差 N 1 N 2 1 2 方差相同 形狀完全相同 僅位置不同 均值相同 位置相同 形狀 高低與胖瘦 不同 N 1 N 2 1 2 中心極限定理 設(shè)X1 X2 Xn為多個相互獨立同分布的隨機(jī)變量 假如其共同分布為N 則樣本均值服從正態(tài)分布N 2 n 設(shè)X1 X2 Xn為多個相互獨立同分布的隨機(jī)變量 其共同分布不為正態(tài)分布 但其均值 和方差 2都存在 則當(dāng)n相當(dāng)大時 樣本均值近似服從正態(tài)分布N 2 n 平均值運算?？蓮姆钦龖B(tài)分布獲得正態(tài)分布 由此可見 正態(tài)分布是質(zhì)量管理中最重要也最常用的分布 在計算某個質(zhì)量特性X的合格品率與不合格品率的時候 常用到產(chǎn)品規(guī)范限 包括上規(guī)范限TU和下規(guī)范限TL 在正態(tài)分布中心 與規(guī)范中心M TU TL 2 重合時 若取上規(guī)范限為 k 下規(guī)范限為 k k 1 2 3 4 5 6 則有 合格品率 P X k 不合格品率 P X k X超出規(guī)范限 k 時的合格品率和不合格品率 1 7 2控制圖原理 1 質(zhì)量特性的波動及其原因2 質(zhì)量因素的分類3 質(zhì)量統(tǒng)計的觀點4 過程狀態(tài)的描述5 統(tǒng)計控成控制 SPC 1 質(zhì)量特性的波動及其原因 由于生產(chǎn)過程中存在許多波動源 造成生產(chǎn)出的產(chǎn)品沒有兩件完全一樣 產(chǎn)品間的差異通常用質(zhì)量特性的差異反映出來 例1 軸承加工質(zhì)量特性 直徑波動源 機(jī)器的老化 刀具的磨損 毛坯的差異 電壓的波動 操作者的生理 心理波動 操作場所的溫度 光線差異 例2 餐飲服務(wù)質(zhì)量特性 顧客滿意度 服務(wù)差錯率波動源 原料質(zhì)量的差異 廚師生理 心理的變化 就餐環(huán)境的變化 顧客消費偏好和習(xí)慣 服務(wù)人員的情緒 2 質(zhì)量因素的分類 按不同來源可分為 人員 機(jī)器 材料 環(huán)境 方法 測量 計算機(jī)軟件 輔助材料 水點公用設(shè)施 按影響大小與作用性質(zhì)可分為 偶然因素 系統(tǒng)因素 偶然因素 如機(jī)床的輕微振動 原材料的細(xì)微差異 操作的微小差別 的特點 影響很小 對產(chǎn)品質(zhì)量影響很小始終存在 這些因素的影響貫穿生產(chǎn)始終每件不同 隨機(jī)性 對每件產(chǎn)品應(yīng)想不同難以除去 技術(shù)上困難 或經(jīng)濟(jì)上不合算 系統(tǒng)因素 如固定螺母松動造成的劇烈振動 刀具的嚴(yán)重磨損 違法規(guī)程的錯誤操作 的特點 影響較大 對產(chǎn)品質(zhì)量影響大有時存在 某種原因產(chǎn)生 不總是存在同向影響 某些質(zhì)量特性變大或變小不難除去 技術(shù)上易識別 經(jīng)濟(jì)上合算 3 質(zhì)量統(tǒng)計的觀點 1 產(chǎn)品質(zhì)量具有變異性 由于產(chǎn)品質(zhì)量是在一定的質(zhì)量因素限制下制造出來的 質(zhì)量因素的變化導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量在生產(chǎn)過程中不斷發(fā)生變化 2 質(zhì)量變異具有統(tǒng)計規(guī)律 在生產(chǎn)正常的情況下 通過大量的數(shù)據(jù)觀測 利用數(shù)理統(tǒng)計的方法 可以精確地確定產(chǎn)品質(zhì)量變異的幅度以及不同大小的變異幅度發(fā)生的可能性 4 過程狀態(tài)的描述 1 過程分析表述1 完成過程的系統(tǒng)是否滿足顧客要求 或者說工序 過程 能否生產(chǎn)出 一定合格率的 滿足技術(shù)要求的產(chǎn)品 表述2 工序總體的平均值與標(biāo)準(zhǔn)偏差是否在技術(shù)要求的范圍以內(nèi) 表述3 系統(tǒng)是否具有滿足設(shè)計規(guī)范要求的過程能力 3 過程控制表述1 在生產(chǎn)過程中 通過統(tǒng)計檢驗判斷總體的分布是否偏離事先 過程分析 確定的標(biāo)準(zhǔn) 同時采取相應(yīng)的保證措施 表述2 工序總體的平均值及標(biāo)準(zhǔn)偏差為已知時 確定該總體分布是否保持穩(wěn)定的狀態(tài) 是否保持已有的過程能力 5 統(tǒng)計控成控制 SPC 主要是指應(yīng)用統(tǒng)計分析技術(shù)對生產(chǎn)過程進(jìn)行實時監(jiān)控 科學(xué)的區(qū)分出生產(chǎn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量的隨機(jī)波動與異常波動 從而對生產(chǎn)過程的異常趨勢提出預(yù)警 以便生產(chǎn)管理人員及時采取措施 消除異常 恢復(fù)過程的穩(wěn)定 從而達(dá)到提高和控制質(zhì)量的目的 中心線CL 上控制界限UCL 下控制界限LCL 正常過程 描點在UCL和LCL之間且隨機(jī) 1 7 3常規(guī)控制圖的分類 1 正態(tài)分布 計量值 1 1均值控制圖 用于觀察正態(tài)分布的均值的變化 1 2極差控制圖 用于觀察正態(tài)分布的分散或變異情況的變化 1 3均值 極差控制圖 對于計量數(shù)據(jù)而言 這是最基本的控制圖 它用于控制對象為長度 重量 強(qiáng)度 純度 時間 收率和生產(chǎn)量等計量值的場合 1 4中位數(shù) 極差控制圖 和均值 極差控制圖相似 只是用中位數(shù)圖代替極差圖 1 5單值 移動極差控制圖 多用于對每一個產(chǎn)品都要進(jìn)行檢驗 采用自動化檢查和測量的場合 取樣費時 昂貴的場合 流程式過程 產(chǎn)品均勻的場合 2 二項分布 計件值 2 1不合格品率控制圖 用于控制對象為不合格品率或合格品率等計數(shù)質(zhì)量指標(biāo)的場合 2 2不合格品數(shù)控制圖 用于控制對象為不合格品數(shù)的場合 3 泊松分布 計點值 3 1單位不合格數(shù)控制圖 u 當(dāng)樣品規(guī)格有變化時則應(yīng)換算為平均每單位的不合格數(shù)后再使用u控制圖 3 2不合格數(shù)控制圖 c 用于控制一部機(jī)器 一個部件 一定的長度 一定的面積或任何一定的單位中所出現(xiàn)的不合格數(shù)目 1 7 4極差 均值控制圖的繪制 1 控制界限的確定原則 根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計的原理 考慮經(jīng)濟(jì)的原則 世界上大多數(shù)國家采用 三倍標(biāo)準(zhǔn)差法 也稱為3 原則 來確定控制界限 即 UCL 3 LCL 3 CL 其中 和 為統(tǒng)計量的總體參數(shù) 注意 總體包括過去已經(jīng)制成的產(chǎn)品 現(xiàn)在正在制造的產(chǎn)品以及將來要制造的產(chǎn)品的全體 而樣本只是從已制成產(chǎn)品中抽取的一小部分 故總體參數(shù)值是不能精確知道的 只能通過以往已知的數(shù)據(jù)加以估計 而樣本統(tǒng)計量的數(shù)值則是已知的 2 計量控制圖系數(shù)表 均值控制圖和極差控制圖部分系數(shù)表 3 收集數(shù)據(jù) 假設(shè)共抽取m個樣本 子組 每個樣本的樣本量 子組大小 為n 國標(biāo)GB T4901 常規(guī)控制圖 建議m 25以及n 4或5 本例中m 10 n 5 平均值 某加工軸承直徑觀測數(shù)據(jù) 單位 mm 計算 總平均值 AX1 AX2 AX10 6 40平均極差值 R1 R2 R10 10 0 11 4 中心線及控制界限的計算 均值控制圖 極差控制圖 5 作圖 極差控制圖 6 作圖 均值控制圖 1 7 5判穩(wěn)和判異準(zhǔn)則 1 判穩(wěn)準(zhǔn)則2 判異準(zhǔn)則 1 判穩(wěn)準(zhǔn)則 符合下列條件之一的過程認(rèn)為處于穩(wěn)態(tài) 1 連續(xù)25個點子都在控制界限以內(nèi) 2 連續(xù)35個點子至多1個落在控制界限以外 2 連續(xù)100個點子至多2個落在控制界限以外 2 判異準(zhǔn)則 判異準(zhǔn)則有點出界和界內(nèi)點排列不隨機(jī)兩種 由于對點子的數(shù)目未加限制 故后者的模式理論上有很多種 但在實際中經(jīng)常使用的只有具有明顯物理意義的若干種 國標(biāo)GB T4091 2001 常規(guī)控制圖 中規(guī)定了8種判異準(zhǔn)則 CL CL 為了應(yīng)用判異準(zhǔn)則 將控制圖等分為6個區(qū)域 每個區(qū)域?qū)挒?這六個區(qū)的標(biāo)號從上至下分別為A B C C B A 其中兩個A區(qū) B區(qū)和C區(qū)都和中心線CL對稱 1 一點落在A區(qū)以外 在許多應(yīng)用中 準(zhǔn)則1甚至是惟一的判異準(zhǔn)則 準(zhǔn)則1可對參數(shù) 的變化或參數(shù) 的變化給出信號 變化越大 則給出信號越快 準(zhǔn)則1還可對過程中的單個失控做出反應(yīng) 如計算犯錯誤 測量誤差 原材料不合格 設(shè)備故障等 2 連續(xù)9點落在中心線同一側(cè) 此準(zhǔn)則是為了補(bǔ)充準(zhǔn)則1而設(shè)計的 以改進(jìn)控制圖的靈敏度 3 連續(xù)6點遞增或遞減 此準(zhǔn)則是針對過程平均值的趨勢進(jìn)行設(shè)計的 它判定過程平均值的較小趨勢要比準(zhǔn)則2更為靈敏 產(chǎn)生趨勢的原因可能是工具逐漸磨損 維修逐漸變壞等 從而使得參數(shù)隨著時間而變化 4 連續(xù)14點相鄰點上下交替 本準(zhǔn)則是針對由于輪流使用兩臺設(shè)備或由兩位操作人員輪流進(jìn)行操作而引起的系統(tǒng)效應(yīng) 實際上 這就是一個數(shù)據(jù)分層不夠的問題 5 連續(xù)3點中有2點落在中心線同一側(cè)的B區(qū)以外 過程平均值的變化通常可由本準(zhǔn)則判定 它對于變異的增加也較靈敏 這里需要說明的是 三點中的兩點可以是任何兩點 至于第3點可以在任何處 甚至可以根本不存在 出現(xiàn)準(zhǔn)則5的現(xiàn)象是由于過程的參數(shù) 發(fā)生了變化 6 連續(xù)5點中有4點落在中心線同一側(cè)的C區(qū)以外 與準(zhǔn)則5類似 這第5點可在任何處 本準(zhǔn)則對于過程平均值的偏移也是較靈敏的 出現(xiàn)本準(zhǔn)則的現(xiàn)象也是由于參數(shù) 發(fā)生了變化 7 連續(xù)15點在C區(qū)中心線上下 出現(xiàn)本準(zhǔn)則的現(xiàn)象是由于參數(shù) 變小 對于這種現(xiàn)象不要被它的良好 外貌 所迷惑 而應(yīng)該注意到它的非隨機(jī)性 造成這種現(xiàn)象的原因可能有數(shù)據(jù)虛假或數(shù)據(jù)分層不夠等 在排除了上述兩種可能性之后才能總結(jié)現(xiàn)場減少標(biāo)準(zhǔn)差 的先進(jìn)經(jīng)驗 8 連續(xù)8點在中心線兩側(cè) 但無一在C區(qū)中 造成這種現(xiàn)象的主要原因也是因為數(shù)據(jù)分層不夠 本準(zhǔn)則即為此而設(shè)計的 1 7 6控制圖的應(yīng)用 1 分析用控制圖2 控制用控制圖3 應(yīng)用控制圖的注意事項 1 分析用控制圖 分析用控制圖主要用于分析 1 過程是否處于統(tǒng)計控制狀態(tài) 統(tǒng)計穩(wěn)態(tài) 2 該過程的過程能力指數(shù)Cp是否滿足要求 技術(shù)穩(wěn)態(tài) 1 2 2 控制用控制圖 當(dāng)過程達(dá)到滿足要求的狀態(tài)后 才能將分析用控制圖的延長線用作控制用控制圖 3 應(yīng)用控制圖的注意事項 1 控制圖用于何處 原則上可應(yīng)用于需要進(jìn)行質(zhì)量控制 具有重復(fù)性 統(tǒng)計規(guī)律 的任何過程 定量質(zhì)量指標(biāo) 計量值控制圖定性質(zhì)量指標(biāo) 計數(shù)值控制圖 2 如何選擇控制對象 選擇能代表過程的一個或多個主要質(zhì)量指標(biāo)作為控制對象 例如 電動機(jī)軸的尺寸 產(chǎn)品某些容易出問題的指標(biāo) 3 如何分析控制圖 穩(wěn)態(tài) 描點未出界且排列隨機(jī)失控 描點出界描點未出界 但排列不隨機(jī) 4 控制圖的作用 控制圖可以起到報警的作用 但不能告訴這種報警是由何種異常因素造成的 應(yīng)做到 查出異因 采取措施 保證消除不再出現(xiàn) 納入標(biāo)準(zhǔn) 5 控制圖的重新確定當(dāng)相關(guān)質(zhì)量因素發(fā)生變化后 應(yīng)重新抽取數(shù)據(jù) 繪制新條件下的控制圖 1 7 7過程能力 過程能力 過程或工序處于穩(wěn)定狀態(tài)下的實際生產(chǎn) 加工 服務(wù)能力 1 過程能力的含義2 過程能力指數(shù)3 過程能力判斷 1 過程能力的含義 過程能力就是在過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài)下 生產(chǎn)產(chǎn)品質(zhì)量正常波動的經(jīng)濟(jì)幅度 通常用質(zhì)量特性值分布的6倍標(biāo)準(zhǔn)差來表示 記為6 理解要點 1 綜合反映了各質(zhì)量因素對產(chǎn)品質(zhì)量造成的質(zhì)量波動 因此 是過程能力大小的度量基礎(chǔ) 2 產(chǎn)品質(zhì)量特性在 3 3 范圍內(nèi)的概率為99 73 幾乎包括了全部的質(zhì)量特性 3 質(zhì)量特性在 5 5 內(nèi)的概率為99 99996 分散范圍增加了4 但包含的質(zhì)量特性增加并不多 因此 6 是一個表示過程能力的經(jīng)濟(jì)的幅度 2 過程能力指數(shù) 過程能力表示的工序固有的實際加工能力 與產(chǎn)品的技術(shù)要求無關(guān) 為了反映和衡量過程能力滿足技術(shù)要求的程度 引入過程能力指數(shù)Cp的概念 過程能力 公差 6倍標(biāo)準(zhǔn)差 T 6 1 雙側(cè)公差 分布均值 與公差中心M重合 Cp 上限 下限 6 Tu Tl 6 M Tl Tu 2 雙側(cè)公差 分布均值 與公差中心M不重合 Cpk 1 k Tu Tl 6 K 0 5 Tu Tl 0 5T Tl Tu M 2 單側(cè)公差只有下限 如日光燈的壽命 Cp Tl 3 只有上限 如機(jī)械產(chǎn)品的形位公差 Cp Tu 3 3 過程能力判斷 1 Cp所代表的合格品率 2 過程能力判斷表 二 新七種質(zhì)量管理工具 2 1關(guān)聯(lián)圖2 2KJ法2 3系統(tǒng)圖法2 4矩陣圖法2 5矩陣數(shù)據(jù)分析法2 6PDPC法2 7箭條圖法 2 1關(guān)聯(lián)圖 關(guān)聯(lián)圖法 是指用連線圖來表示事物相互關(guān)系的一種方法 也叫關(guān)系圖法 因素A 因素C 因素B 因素A受因素B的影響因素B影響因素A 因素C受因素A的影響因素A影響因素C 2 2KJ法 KJ法 又稱親和圖法 是日本川喜二郎提出的 KJ 二字取的是川喜 KAWAJI 英文名字的第一個字母 這一方法是從錯綜復(fù)雜的現(xiàn)象中 用一定的方式來整理思路 抓住思想實質(zhì) 找出解決問題新途徑的方法 1 確定對象 或用途 KJ法適用于解決那種非解決不可 且又允許用一定時間去解決的問題 對于要求迅速解決 急于