质量管理工具和方法Word格式文档下载.docx
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两者得不同之处就是,质量分布调查表得区间范围就是根据以往资料,首先划分区间范围,然后制成表格,以供现场调查记录数据;
而频数分布表则就是首先收集数据。
再适当划分区间,然后制成图表,以供分析现场质量分布状况之用。
4矩阵调查表。
矩阵调查表就是一种多因素调查表,它要求把产生问题得对应因素分别排列成行与列,在其交叉点上标出调查到得各种缺陷与问题以及数量。
(三)调查表得应用程序调查表得应用程序通常包括以下5个步骤:
(1)明确收集资料得目得;
(2)明确为达到目得所需得资料及所用得分析方法;
(3)要根据目得不同设计调查表格式,包括:
调查者、调查时间、地点与方式等项目;
(4)对搜集与记录得部分资料进行预先检查,确定调查表格式设计得合理性并做出评价;
(5)必要时应评审与修改调查表格式。
二、分层法(Stratification)
(一)定义我们知道,引起质量波动(或称变异)得原因多种多样,因此搜集到得质量数据与意见往往带有综合性。
为了能够真实反映产品质量波动得真实原因与变化规律,必须对质量数据、意见等进行适当地归类与整理,这种方法也被称为分层法。
分层法又叫分类法、分组法,就是指按照一定标志,把搜集到得大量有关某一特定主题得统计数据、意见等加以归类、整理与汇总。
(二)目得与用途分层得目得在于把杂乱无章与错综复杂得数据与意见加以归类汇总,使之更能确切地反映客观事实。
分层得目得不同,分层得标志也不一样。
分层得原则就是:
同一层次内得数据波动(意见与观点差别)幅度尽可能小,层与层之间得差别尽可能大。
这样才能达到归类汇总得目得。
基于不同得分层标志,有多种分层方法,常用得分层标志有5M1E、时间、意见与观点等,可根据具体情况灵活选用与细分,也可以在质量管理活动中不断开发出新得分层标志。
分层法常用于归纳整理所搜集到得统计数据,或归纳汇总由“头脑风暴”法所产生得意见与想法。
分层法常与其她方法结合起来应用,如分层直方图法、分层排列图法、分层控制图法、分层散布图法、分层因果图法与分层调查表法等等。
(三)应用程序分层法应用过程包括以下步骤:
1收集数据与意见;
2将采集到得数据或意见根据目得不同选择分层标志;
3分层;
4按层归类;
5画分层归类图。
三、因果图(CauseandEffectDiagram)
(一)定义因果图,又叫石川图、特性要因分析图、树枝图,鱼刺图等。
它就是表示质量特性波动与其潜在原因得关系,即表达与分析因果关系得一种图表,如图10-2所示。
(二)目得与用途运用因果图便于找到问题得原因,对症下药,解决质量问题。
因果图在质量管理活动中(如QC小组活动中)得质量分析方面有着广泛用途。
(三)应用程序利用因果图分析原因得步骤包括:
1简明扼要地规定结果,即规定需要解决得质量问题;
2规定可能发生得原因得主要类别;
3把结果画在右边矩形框中,然后把各类主要原因放在左边矩形框中,作为结果得输入;
4寻求次一级得原因,画在相应得主(因)枝上,并继续层层地展开下去;
5从最高层(最末一层)得原因(末端因素)中选取与识别少量对结果影响大得原因(称为重要因素或要因),必要时需要进一步验证。
(四)应用因果图时注意得问题1建立因果图时必须通过有效得方法,比如头脑风暴法,充分发扬民主,畅所欲言,集思广益,把每个人得意见都记录下来。
2确定需要分析得质量问题(特性)不能笼统,要具体,一张因果图分析一个主要质量问题。
因果图只能用于单一目标研究。
3因果图得层次要分明。
最高层次得原因应追溯到可以采取措施为止。
4要因一定就是在末端(最高层次)因素上,而不就是在中间层次上。
5因果图本身只能用于分析原因或建立假设,就是否真正原因,需要进行验证。
因果图与排列图、对策表结合起来应用,即我国企业所谓得“两图一表”会收到很好得效果。
四、排列图
(一)定义排列图又称为帕累托图,它就是将质量改进项目从重要到次要进行排序得一种图示技术。
排列图由一个横坐标,两个纵坐标、几个按高低顺序排列得矩形与一条累计百分比折线组成。
如图10-3所示。
排列图建立在帕累托原理得基础上。
意大利经济学家帕累托研究社会财富分布状况时发现:
在社会中,拥有财富最大部分者只占总体人口得较小百分比,而大多数得人只拥有财富得较小部分,即“关键得少数与次要得多数”原理。
美国质量管理学家朱兰最先把这一原理运用到质量改进活动之中,同社会财富得分布状况类似,在质量改进得项目中,其中得少数部分起着主要得、决定性得作用,通过区分“关键得少数与次要得多数”,就可找到最具改进潜力得问题,从而用最小得努力获得最大得改进。
(二)目得与用途排列图有两个主要作用,一就是按重要顺序显示出每个质量改进项目对整个质量问题得影响与作用;
二就是找出“关键得少数”,抓住关键问题,识别质量得机会。
(三)应用程序应用排列图进得步骤就是:
1确定质量分析得问题(如,产品缺陷);
2搜集影响问题得项目数据,并将相同项目(如缺陷原因、缺陷发生得部位或单位)归类,统计各类项目得出现频数;
3按频数大小由高到低把各类项目排序,以长方形表示在横轴上,高度即为频数;
4计算每个项目占总项目得百分比;
5计算累计比率(即累计频率),画出累计频数曲线,即帕累托曲线,用来表示各项目得累计作用,便完成了帕累托图得绘制;
6找到关键得少数(累计占80%左右得项目),确定对质量改进最重要得项目。
表10-4就是某卷烟车间第四季度对成品抽样检验时得到得外观质量不合格得统计数据(本例中已经进行了相关计算与排序)。
根据这些数据做出排列图,见图10-3所示。
从图上可以瞧出,空松与贴口这两个项目质量缺陷占全体质量缺陷得76、3%,因此,只要把这两项作为“质量改进”得主要对象,就能取得显著得改进效果。
五、直方图(Histogram)
(一)定义直方图就是频数直方图得简称,它就是把加工过程中测试得出得数据按一定得组距加以分组归类做出直方图,然后与设计规格得公差范围对比,判断生产过程就是否稳定。
其形式就是用一系列宽度相等(表示数据范围得间隔),高度不等(表示在给定间隔内得数据数)得长方形表示,如图10-5所示,就是几种常见得数据波动形态。
(二)目得与用途1直观地显示了质量波动得状态;
2较直观地传递有关过程质量状况得信息。
3当人们根据直方图得图形研究质量数据波动状况之后,就能掌握过程得状况,从而确定在什么地方进行质量改进工作。
(三)应用程序现在以某厂生产得产品重量为例,对直方图得应用程序加以说明。
该产品得重量规范要求为1000+50克。
1收集数据。
作直方图得数据一般应大于50个。
本例在生产过程中收集了100个数据,列于表10-5中。
2确定数据得极差(R),用数据得最大值减去最小值求得。
本例最大值,最小值克,所以极差R=481=47克。
3确定组距(h)。
先确定直方图得组数,然后以此组数去除极差,可得直方图每组得宽度,即组距。
组数得确定要适当。
组数太少会引起较大计算误差,组数太多很难显示出数据分布得规律性,且计算工作量加大。
组数k得确定可参考组数k选用表(见表10-6)。
本例取k=10,将数据分为10组。
于就是,组距(h)为R/k=47/10=4、7克5克。
组距一般取测量单位得整数倍,这样便于分组。
4确定各组得界限值。
为避免出现数据值与组界限值重合造成频数计算困难,组得界限值单位应取最小测量单位得1/2。
本例最小测量单位就是个位,其界限值应取0、5。
分组时应把数据表中最大值与最小值包括在内。
第一组下限值为:
1-0、5=0、5;
第一组上限值为:
第一组下限值加组距,即0、5+5=5、5;
第二组下限值就就是第一组得上限值,即5、5;
第二组上限值就就是第二组得下限值加组距,即5、5+5=10、5第三组以后,依次类推定出各组得组界。
5编制频数分布表。
把各个组上下界限分别填入频数分布表内,并把数据表中得各个数据列入相应得组,统计各组频数(见表10-7)。
6按数据值比例画横坐标(本例见图10-4)。
7按频数值比例画纵坐标(以观测值数目或百分数表示)(见图10-4)。
8画直方图。
按纵坐标画出每个长方形得高度,它代表了落在此长方形中得点数。
注意:
每个长方形得宽度都就是相等得。
在直方图上应标注出公差范围(T)、样本大小(N)、样本平均值()、样本标准偏差值(S)与得位置(见图10-4)。
需要说明得就是,运用现有得电子表格(如,MSExcell)与统计软件(如SPSS),可以很方便地自动生成直方图。
本例只就是说明其中得原理与过程。
(四)直方图得观察分析通过分析直方图得形状,以及对照规范要求进行分析,可以解过程能力与所处得状态,并可以发现原因,以进一步采取改进措施。
1对图形形状得观察分析。
观察直方图应着眼于整个图形得形态,对于个别得参差不齐得不必计较。
常见得直方图形状如图10-5所示。
A图为正常型,图形对称分布,且两边有一定得余量,数据频数集中在中心值,就是正常状态,说明过程处于统计控制状态(稳定状态)。
B图为偏向型,数据得平均值位于中间值左侧(或右侧),形状不对称,数据分布得频数突然增加或减少;
这可能就是由单向工差要求(形位偏差)或加工习惯或心理因素引起得。
C图为双峰型,直方图得中间值频数少,两侧出现峰值;
表明数据来自两个平均值不同得总体,如来自两个工人或两种设备加工得产品混为一批。
D图为孤岛型,在正常型直方图一侧出现“小岛”;
表明过程可能发生原材料混杂、操作疏忽、短时间内有不熟练操作人员替岗、测量工具有较大误差等。
E图为平顶型,表明加工过程得缓变因素(如刀具磨损)影响,或几种平均值不同得分布混杂在一起。
F图为锯齿型,可能由于分组过多或测量数据不准确引起。
2对照规范要求进行分析比较。
当直方图图形为正常型时还需对照标准进行比较,以判定工序满足标准要求得程度。
典型得直方图分布与规范相比较时得分布关系如图10-6所示,相应地工序调整措施见表10-8。
六、散布图
(一)定义就是研究两个变量之间相互关系得图示方法,就是一种简单得回归分析技术。
(二)目得与用途在质量管理中,常常需要研究两个或多个变量之间得关系,其中有些就是确定得函数关系,有些则就是有关但不完全确定得关系,这些关系即为散布图得研究对象。
在散布图中,成对得数据形成点子云,研究点子云得分布状态,既可推出数据间得相关程度。
比如,研究成对出现得(X,Y)变量时,当Y值随X值得增加而增加,则称二者为正相关关系;
反之,当Y值随X值得增加而减少时,则称二者为负相关关系。
常见得点子云形状如图10-7所示:
(三)应用程序应用散布图得程序包括以下步骤:
1确定要研究得数据组,成对数据(X,Y)。
2搜集二者得成对数据,一般不少于30对。
3标明X轴与Y轴。
4描点作图(当两对得
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