六西格玛改进的工具与技术文档格式.docx
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绘制因果图不是一件轻而易举的工作,可以说质量问题能否顺利解决,绘制因果图是关键。
在介绍因果图的绘制方法之前,我们用一个示例来说明因果图的结构。
1、因果图示例
有关运动员比赛成绩不好的因果图示例如图9-2所示,由于篇幅有限,没有将影响原因具体描述,例如:
“睡眠时间不够”表示为“时间”;
“缺乏有效的训练计划”表示为“计划”实际应用时应该描述完整、准确。
2、利用逻辑推理法绘制因果图的步骤
第一步,确定质量特性(结果),因果图中的“结果”可根据具体需要选择。
第二步,将质量特性写在纸的右侧,从左至右画一箭头(主骨),将结果用方框框上;
接F来,列出影响结果的主要原因作为大骨,也用方框框上。
图9-2因果图示例
第三步,列出影响大骨(主要原因)的原因,也就是第二层次原因,作为中骨;
接着,用小骨列出影响中骨的第三层次的原因,如此类推。
第四步,根据对质量特性影响的重要程序,将认为对质量特性有显著影响的重要因素标出来。
第五步,在因果图上记录必要的有关信息。
一开始使用这种方法可能感到比较困难,这时,最好的办法就是看一看质量特性有没有波动,如果数据表明存在波动,就要想想为什么会存在波动。
当在画某种不合格的因果图时,比如,可能会从数据中发现每周内不同的日期里,这种不合格发生的次数有所不同,如果这咱不合格在星期一发生的次数比其他日期次数多,就可以换个角度考虑,“为什么会产生不合格?
”“为什么这种不合格在星期一发生的次数比其他日期多”?
这样可以找出星期一与其他日期不同的原固,最终发现产生不合格的原因。
用这种思考方法,确定结果和第一层次原因(主骨)、大骨和中骨、中骨和小骨之间的关系,构成了逻辑上的因果关系。
因果分析图完成以后,下一步就是要评价各因素的重要程度。
因果图中所有的因素与结果不一定紧密相关,将对结果有显著影响的因素做出标记。
最后,在因果图上标明有关资料,如产品、工序或小组的名称,参加人员名单,日期等等。
以上这种因果图的绘制方法我们称之为“逻辑推理法”。
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生活费,在因果图上以因果关系箭头联接起来。
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。
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。
查找原因时,要求开放式的积极讨论,最有效的方法是“头脑风暴法”,用过去的说法就叫“诸葛亮会”。
绘制因果图时,影响结果的原因必须从小骨到中骨,从中骨到大骨进行系统整理归类。
以上介绍的这种因果图绘制方法可称之为“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图的形状。
还可以利用亲和图帮助整理,逐渐整理出不同层次,最后形成中骨、小骨结构。
以上两类因果图的绘制方法有时可以结合起来使用。
3.因果图的注意事项
1、绘制因果的注意事项
(1)确定原因时应通过大家集思广益,充分发扬民主,以免疏漏必须确定对结果影响较大的因素。
如果某因素在讨论时没有考虑到,在绘图时当然不会出现在图上。
因此,绘图前必须让有关人员都参加讨论,这样,因果图才会完整,有关因素才不会疏漏。
(2)确定原因,应尽可能具体质量特性如果很抽象,分析出的原因只能是一个大概。
尽管这种图的因果关系,从逻辑上虽说没有什么错误,但对解决问题用处不大。
(3)有多少质量特性,就要绘制多少张因果图比如,同一批产品的长度和重量都存在问题,必须用两张因果图分别分析长度波动的原因和重量波动的原因。
若许多因素只用一张因果图来分析,势必使因果图大而复杂,无法管理,问题解决起来也很困难,无法对症下药。
(4)验证如果分析出的原因不能采取措施,说明问题还没有得到解决。
要想改进有效果,原因必须要细分,直至能采取措施为止。
不能采取措施的因果图只能算是练习了。
实际上,注意事项的内容分别要实现“重要的因素不要遗漏”和“不重要的因素不要绘制”两方面要求。
正如前面提到过,最终的因果图往往越小越有效。
2、使用因果图的注意事项
(1)在数据的基础上客观地评价每个因素的重要性每个人要根据自己的技能和经验来评价各因素,这一点很重要,但不能仅凭主观意识或印象来评议各因素的重要程度。
用数据来客观评价因素的重要性比较科学又符合逻辑。
(2)因果图使用时要不断加以改进质量改进时,利用因果图可以帮助我们弄清楚因果图中哪些因素需要检查。
同时,随着我们对客观的因果关系认识的深化,必然导致因果图发生变化,例如:
有些需要删减或修改,有些需要增加,要重复改进因果图,得到真正有用的因果图,这对解决问题非常有用。
同时,还有利于提高技术熟练程度,增加新的知识和解决问题的能力。
第二节排列图
一•排列图的概念
质量问题是以质量损失(不合格项目和成本)的形式表现出来的,大多数损失往往是由几种不合格引起的,而这几种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,避免由此所引起的大量损失。
用排列图法,我们可以有效地实现这一目的。
排列图是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。
排列图是建立在巴雷特原理的基础上,主要的影响往往是由少数项目导致的,通过区分最重要的与较次要的项目,可以用最少的努力获取最佳的改进效果。
1897年,意大利经济学家巴雷特(V.Pareto提出了一个公式,这个公式表明社会上人们收入的分布是不均等的。
1907年,美国经济学家洛伦兹(M.C.Lorenz)用图表的形式提出了类似的理论。
这两位学者都指出大部分社会财富是掌握在少数人手里。
后来,在质量管理领域,美国的朱兰博士(J.M.Juran)运用洛伦兹的图表法将质量问题分为“关键的少数”和“次要的多数”,并将这种方法命名为“巴雷特分析法”。
朱兰博士指出,在许多情况下,多数不合格及其引起的损失是由相对少数的原因引起的。
排列图按下降的顺序显示出每个项目(例如不合格项目)在整个结果中的相应作用。
相应的作用可以包括发生次数、有关每个项目的成本或影响结果的其他指标。
用矩形的高度表示每个项目相应的作用大小,用累计频数表示各项目的累计作用。
2.制作制作列图的步骤
第一步,确定所要调查的问题以及如何收集数据。
(1)选题,确定所要调查的问题是哪一类问题,如不合格项目、损失金额、事故等。
(2)定问题调查的期间,如自3月重日至4月30日止。
(3)些数据是必要的,以及如何将数据分类,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,或按作业方法分等等。
数据分类后,将不常出现的项目归到“其他”项目。
(4)集数据的方法,以及在什么时候收集数据,通常采用调查表的形式收集数据。
第二步,设计一张数据记录表,如表9-1所示,这是某铸造企业在调查铸件质量问题时的案例。
第三步,将数据填人表中,并合计。
第四步,制作排列图用数据表,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,如表9-2所示。
表9-1不合格项调查表
不合格类型
记号
小计
断裂
正正
10
擦伤
正正正正正正正正
42
污染
正一
6
弯曲
正正正正正正正正正正正正正正正正正正正正
104
裂纹
4
砂眼
正正正正
20
其他
14
合计
200
表9-2排列图数据表
不合格数
累计不合格数
比率(%)
累计比率(%)
52
146
21
73
166
83
176
5
88
182
3
91
186
2
93
7
100
第五步,按数量从大到小顺序,将数据填入数据表中。
“其他”项的数据由许多数据很不
的项目合并在一起,将其列在最后,而不必考虑“其他”项数据的大小。
第六步,画两根纵轴和一根横轴,左边纵轴,标上件数(频数)的刻度,最大刻度为总件数(总频数);
右边纵轴,标上比率(频率)的刻度最大刻度为100%。
左边总频数的刻度
与左边总频率的刻度(100%)高度相等。
横轴上将频数从大到小依次列出各项。
第七步,在横轴上按频数大小画出矩形,矩形的高度代表各不合格项频数的大小。
第八步,在每个直方柱石侧上方,标上累计值(累计频数和累计频率百分数),描点,用
实线连接,画累计频数折线(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、作图人姓名以及采集数据的时间、主题、数据合计数等等。
根据表9-2的数据制做出的排列图如图9-3:
图9-3不合格项目排列图
三.排列图的分类正如前面所述,排列图是用来确定“关键的少数”的方法,根据用途,排列图可分为分析现象用排列图和分析原因用排列图。
1、分析现象用排列图这种排列图与以下不良结果有关,用来发现问题的主要原因。
(1)质量:
不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等;
(2)成本:
损失总数、费用等;
(3)交货期:
存货短缺、付款违约、交货期拖延等;
(4)安全:
发生事故、出现差错等。
2、分析原因用排列图这种排列图与过程因素有关,用来发现问题的主要原因。
(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。
4.排列图的注意事项
1、制作排列图的注意要点
1分类方法不同,得到的排列图不同。
通过不同的角度观察问题,把握问题的实质,需要用不同的分类方法进行分类,以确定“关键的少数”,这也是排列图分析方法的目的。
2为了抓住“关键的少数”,在排列图上通常把累计比率分为三类:
在0%~80%间的因素为A类因素,也即主要因素;
在80%~90%间的因素为召类因素,也即次要因素;
在90%~100%间的因素为C类因素,也即一般因素。
3如果“其他”项所占的百分比很大,则分类不够理想。
如果出现这种情况,是因为
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