QA五大工具和QC七大工具45798文档格式.docx
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SPC〔StatisticalProcessControl〕即统计过程控制,主要是指应用统计分析技术对生产过程进展适时监控,科学区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动,从而对生产过程的异常趋势提出预警,以便生产管理人员与时采取措施,消除异常,恢复过程的稳定从而达到提高和控制质量的目的。
SPC非常适用于重复性的生产过程,它能够帮助组织对过程作出可靠的评估,确定过程的统计控制界限判断过程是否失控和过程是否有能力;
为过程提供一个早期报警系统,与时监控过程的情况,以防止废品的产生,减少对常规检验的依赖性,定时以观察以与系统的测量方法替代大量检测和验证工作。
⊙SPC实施意义:
可以使企业◆降低本钱◆降低不良率,减少返工和浪费◆提高劳动生产率◆提供核心竞争力◆赢得广泛客户⊙实施SPC两个阶段
监控阶段:
运用控制图等监控过程
⊙SPC的产生
工业革命以后,随着生产力的进一步开展,大规模生产的形成,如何控制大批量产品质量成为一个突出问题,单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济开展的要求,必须改良质量管理方式。
于是,英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法1924年,美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中,并发表了著名的“控制图法〞,对过程变量进展控制,为统计质量管理奠定了理论和方法根底
⊙SPC的作用
1、确保制程持续稳定、可预测。
2、提高产品质量、生产能力、降低本钱3、为制程分析提供依据
4、区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措施的指南
FMEA(PotentialFailureModeandEffectsAnalysis)即潜在的失效模式与后果分析,是在产品/过程/服务等的策划设计阶段,对构成产品的各子系统、零部件,对构成过程,服务的各个程序逐一进展分析,找出潜在的失效模式,分析其可能的后果,评估其风险,从而预先采取措施,减少失效模式的严重程序,降低其可能发生的概率,以有效地提高质量与可靠性,确保顾客满意的系统化活动
⊙FMEA种类
按其应用领域常见FMEA有设计FMEA〔DFMEA〕和过程FMEA〔PFMEA〕,其它还有系统FMEA,应用FMEA,采购FMEA,服务FMEA
MSA:
MeasurementSystemAnalysis的简称
MSA测量系统分析,它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进展分析,以评估测量系统对于被测量的参数来说是否适宜,并确定PPAP:
生产件批准程序(Productionpartapprovalprocess)测量系统误差的主要成份
⊙PPAP生产件提交保证书:
主要有生产件尺寸检验报告,外观检验报告,功能检验报告
⊙材料检验报告;
外加一些零件控制方法和供应商控制方法
⊙主要是制造形企业要求供应商在提交产品时做PPAP文件与首件,只有当PPAP文件全部合格后才能提交;
当工程变更后还须提交报告
PPAP是对生产件的控制程序,也是对质量的一种管理方法。
品管七大手法
七大手法:
检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图
一、检查表
检查表就是将需要检查的容或项目一一列出,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,有时叫做查检表或点检表。
例如:
点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S活动检查表、工程异常分析表等。
1、组成要素
①确定检查的项目;
②确定检查的频度;
③确定检查的人员。
2、实施步骤
①确定检查对象;
②制定检查表;
③依检查表项目进展检查并记录;
④对检查出的问题要求责任单位与时改善;
⑤检查人员在规定的时间对改善效果进展确认;
⑥定期总结,持续改良。
二、层别法
层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类,将收集到的大量的数据或资料按相互关系进展分组,加以层别。
层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用,也可单独使用。
抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。
实施步骤:
①确定研究的主题;
②制作表格并收集数据;
③将收集的数据进展层别;
④比拟分析,对这些数据进展分析,找出其在的原因,确定改善项目。
三、柏拉图
柏拉图的使用要以层别法为前提,将层别法已确定的项目从大到小进展排列,再加上累积值的图形。
它可以帮助我们找出关键的问题,抓住重要的少数与有用的多数,适用于记数值统计,有人称为ABC图,又因为柏拉图的排序识从大到小,故又称为排列图。
1、分类
1〕分析现象用柏拉图:
与不良结果有关,用来发现主要问题。
A品质:
不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等;
B本钱:
损失总数、费用等;
C交货期:
存货短缺、付款违约、交货期拖延等;
D安全:
发生事故、出现过失等。
2〕分析原因用柏拉图:
与过程因素有关,用来发现主要问题。
A操班次、组别、年龄、经验、熟练情况等;
B机器:
设备、工具、模具、仪器等;
C原材料:
制造商、工厂、批次、种类等;
D作业方法:
作业环境、工序先后、作业安排等。
2、柏拉图的作用
①降低不良的依据;
②决定改善目标,找出问题点;
③可以确认改善的效果。
3、实施步骤
①收集数据,用层别法分类,计算各层别项目占整体项目的百分数;
②把分好类的数据进展汇总,由多到少进展排列,并计算累计百分数;
③绘制横轴和纵轴刻度;
④绘制柱状图;
⑤绘制累积曲线;
⑥记录必要事项
⑦分析柏拉图
要点:
A柏拉图有两个纵坐标,左侧纵坐标一般表示数量或金额,右侧纵坐标一般表示数量或金额的累积百分数;
B柏拉图的横坐标一般表示检查项目,按影响程度大小,从左到右依次排列;
C绘制柏拉图时,按各项目数量或金额出现的频数,对应左侧纵坐标画出直方形,将各项目出现的累计频率,对应右侧纵坐标描出点子,并将这些点子按顺序连接成线。
4、应用要点与须知事项
①柏拉图要留存,把改善前与改善后的柏拉图排在一起,可以评估出改善效果;
②分析柏拉图只要抓住前面的2~3项九可以了;
③柏拉图的分类项目不要定得太少,5~9项教适宜,如果分类项目太多,超过9项,可划入其它,如果分类项目太少,少于4项,做柏拉图无实际意义;
④作成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时,柏拉图就失去意义,与柏拉图法如此不符,应从其它角度收集数据再作分析;
⑤柏拉图是管理改善的手段而非目的,如果数据项别已经清楚者,如此无需浪费时间制作柏拉图;
⑥其它项目如果大于前面几项,如此必须加以分析层别,检讨其中是否有原因;
⑦柏拉图分析主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策,但如果第一位的项目依靠现有条件很难解决时,或者即使解决但花费很大,得不偿失,那么可以避开第一位项目,而从第二位项目着手。
四、因果图
所谓因果图,又称特性要因图,主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系,通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决,是一种用于分析品质特性〔结果〕与可能影响特性的因素〔原因〕的一种工具。
又称为鱼骨图。
1〕追求原因型:
在于追求问题的原因,并寻找其影响,以因果图表示结果〔特性〕与原因〔要因〕间的关系;
2〕追求对策型:
追求问题点如何防止、目标如何达成,并以因果图表示期望效果与对策的关系。
①成立因果图分析小组,3~6人为好,最好是各部门的代表;
②确定问题点;
③画出干线主骨、中骨、小骨与确定重大原因〔一般从5M1E即人Man、机Machine、料Material、
法Method、测Measure、环Environment六个方面全面找出原因〕;
④与会人员热烈讨论,依据重大原因进展分析,找到中原因或小原因,绘至因果图中;
⑤因果图小组要形成共识,把最可能是问题根源的项目用红笔或特殊记号标识;
⑥记入必要事项
3、应用要点与须知事项
①确定原因要集合全员的知识与经验,集思广益,以免疏漏;
②原因解析愈细愈好,愈细如此更能找出关键原因或解决问题的方法;
③有多少品质特性,就要绘制多少因果图;
④如果分析出来的原因不能采取措施,说明问题还没有得到解决,要想改良有效果,原因必须要细分,直到能采取措施为止;
⑤在数据的根底上客观地评价每个因素的主要性;
⑥把重点放在解决问题上,并依5W2H的方法逐项列出,绘制因果图时,重点先放在“为什么会发生这种原因、结果〞,分析后要提出对策时如此放在“如何才能解决〞;
Why——为何要做?
〔对象〕
What——做什么?
〔目的〕
Where——在哪里做?
〔场所〕
When——什么时候做?
〔顺序〕
Who——谁来做?
〔人〕
How——用什么方法做?
〔手段〕
Howmuch——花费多少?
〔费用〕
⑦因果图应以现场所发生的问题来考虑;
⑧因果图绘制后,要形成共识再决定要因,并用红笔或特殊记号标出;
⑨因果图使用时要不断加以改良。
五、散布图
将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上,以掌握两个变量之间是否相关与相关的程度如何,这种图形叫做“散布图〞,也称为“相关图〞。
1〕正相关:
当变量X增大时,另一个变量Y也增大;
2〕负相关:
当变量X增大时,另一个变量Y却减小;
3〕不相关:
变量X〔或Y〕变化时,另一个变量并不改变;
4〕曲线相关:
变量X开始增大时,Y也随着增大,但达到某一值后,如此当X值增大时,Y反而减小。
1〕确定要调查的两个变量,收集相关的最新数据,至少30组以上;
2〕找出两个变量的最大值与最小值,将两个变量描入X轴与Y轴;
3〕将相应的两个变量,以点的形式标上坐标系;
4〕计入图名、制作者、制作时间等项目;
5〕判读散布图的相关性与相关程度。
1〕两组变量的对应数至少在30组以上,最好50组至100组,数据太少时,容易造成误判;
2〕通常横坐标用来表示原因或自变量,纵坐标表示效果或因变量;
3〕由于数据的获得常常因为5M1E的变化,导致数据的相关性受到影响,在这种情况下需要对数据获得的条件进展层别,否如此散布图不能真实地反映两个变量之间的关系;
4〕当有异常点出现时,应立即查找原因,而不能把异常点删除;
5〕当散布图的相关性与技术
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