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⏹老七种工具
⏹调查表、排列图、因果图、分层法、直方图、散步图、控制图
⏹新七种工具
⏹亲和图法(KJ法)、PDPC法、箭条图法、矩阵数据分析法、关联图法、矩阵图法、系统图法
(一)老七种工具
⏹1、调查表
⏹定义:
调查表又称检查表、核对表、统计分析表。
它是用来收集和记录数据的一种形式,便于按统一的方式收集数据并进行分析。
⏹应用时机
★收集、记录数据时
★整理、归纳数据时
1、调查表
⏹应用效果
★不合格项目调查表:
主要用来调查生产现场不合格品项目的频数和不合格率,以便继而用排列图等进行分析研究。
案例:
复印缺陷调查表
★缺陷位置调查表:
主要用于调查缺陷发生的部位和密集程度,进而找出规律性,为进一步调查或找出解决问题的办法提供客观事实依据。
橡胶手套漏孔密度调查表
⏹质量分布调查表:
主要用于对计量值数据进行现状调查。
它根据以往的资料,将某一质量特性项目的数据分布范围分成若干区间制成表格,用以记录和统计该质量特性数据在某一区间的频数。
⏹案例:
进厂精煤2003年9月19日灰分检测值调查表
⏹矩阵调查表:
这是一种多因素调查表,它要求把生产问题的对应因素分别排成行和列,在其交叉点上标出调查到的各种缺陷和问题以及数量,从而分析出产生缺陷和问题的原因。
⏹实例:
某轧钢厂近两月来,线材合格率持续下降,为调查合格率下降的原因,该厂针对9月5日产生的50卷判废线材的不合格现象进行了调查,其调查结果如下:
缺陷符号:
○超上偏差◇超下偏差□压痕▲椭圆度超差■单边耳子
◎双边耳子☆夹杂●檫伤★麻面
步骤一确立收集数据的具体目的
⏹您能回答清楚下列问题吗?
⏹为什么去调查?
⏹要解决什么问题?
步骤二识别为达到目的所需要的数据
⏹为解决问题需要什么数据?
⏹为解决问题需要多少数据?
步骤三确定由谁来分析数据
⏹调查得到的数据由谁来分析?
⏹分析者对情况了解的程度如何?
⏹分析者对有关统计工具、统计方法掌握得怎样?
步骤四:
确定如何分析数据
⏹分析者将使用哪几种统计工具来进行分析?
⏹确定的统计工具对数据有哪些具体要求?
步骤五编制用于记录数据的表格
⏹表格的编制可以参考前述例子,但一定要按照步骤1至4确定的内容来编制。
⏹编制的表格要简洁、适用,便于记录、观察和分析。
⏹表格一定要包括以下信息栏目:
※谁收集的数据※何时收集的数据
※何地收集的数据
※采用何种方式收集的数据
步骤六通过收集和记录某些数据来试用表格
⏹这种试用是检查表格是否适用的最好方法
步骤八利用表格收集和记录数据
⏹收集和记录数据都要按规定进行
课堂练习1(10分钟)
⏹小张家近两月来生活费用开销均突破了1300元/月,在一次朋友集会上,大家谈论到每月的生活费用开销问题,大多数人家保持在800元/月左右,最高的也只达到1000元/月。
回家后,小张百思不得其解,不知道自己每月的费用开销为啥会这么高?
对此问题,请您给小张拟制一张调查表,看看哪方面的开销较大?
课堂练习2(10分钟)
⏹近两个月来,3#减速机加油量猛增,已增至原来的5倍左右,为找出漏油的原因,从而彻底解决漏油问题,您认为采取哪种调查表比较合适?
并说出您的分析思路。
课堂练习3
⏹某销售公司,总是因处理供货时间延迟而招致顾客投诉,为解决此问题,该公司成立了QC小组,并以“缩短供货周期”为课题开展了QC活动。
请您指导他们设计一张调查表,并说出您的分析思路。
(其流程图如下)
销售过程流程图
2、排列图(又名柏拉图,帕累托图)
它是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的一种图表。
⏹释义:
它是一种记录和分析与问题或原因有关的信息方法,应用这种方法可识别关键问题,还可用来直观显示数据。
⏹何时使用
※进行问题分析时
※结合因果分析法一起使用
※评估过程改进的效果
具体应用
⏹第一步列出需要比较的因素类别
⏹第二步确定比较变量(如频次、成本、时间等)
⏹第三步收集数据(可通过设计调查表)
⏹第四步计算各项频数及总频数
⏹第五步排列数据顺序
⏹第六步绘制排列图
⏹第七步排列图分析
课堂练习4
⏹小张根据您给他设计的调查表,对本月的生活费用开销情况进行了相应的数据收集,通过调查得知其费用开销情况如下:
吃饭500元;
交通350元;
娱乐150元;
其他200元。
小张通过与同事谈论了解到,与别人家相比:
吃饭多开销80元;
交通费按照理论计算,多开销220元;
娱乐多开销100元;
其他项基本是必须开销的项目。
为此,请您作出排列图,并指出其开销过高的关键项目。
课堂练习5
请根据课堂练习3的要求,按照您对供货流程进行调查结果,制作排列图。
3、因果图(石川图,鱼刺图等)
它是表示质量特性波动与其潜在(隐含)原因的关系,即表达和分析因果关系的一种图表。
因果图是一种用来理解问题并寻找可能的根本原因的工具。
它是一种直观有效的结构化方法,用来记录建议的可能原因。
※与头脑风暴法连用※分析因果关系
※表达因果关系
□问题集中:
运用因果图寻找一些可能的原因。
⏹根本原因分析
□通过数据收集,建议进一步集中问题的领域。
□帮助个人及集体产生想法
□作为记录想法的工具
□揭示未发现的相互关系
□调查并确定问题的根本原因
□使人们注意重要的关系(例如相似的线索)
□确定何时停止分析的一种途径
□通过识别症状、分析原因、寻找措施和促进问题的解决。
⏹特点:
创造性思维、分析结构与团体协作相结合。
⏹具体应用
※准备
○涉及存在问题人员的参与
○运用头脑风暴法
⏹开始绘图
⏹确定原因类别
○预先确定原因类别
○特定原因类别
⏹确定所有可能原因,剔除毫不相关的原因
⏹采用“打破沙锅问到底”的方法,将原因分析到可直接采取措施为止。
⏹注意事项
※因果图只能用于单一目的的原因分析
应用案例
⏹某电气厂,为解决中继线插头槽径过大的问题,召开了一次头脑风暴法会议,罗列出以下十二会上,小组长张俊挂出了一张绘制好基本结构的因果图:
⏹焊工小王说:
我认为,主要原因有:
焊油太脏,检测工具读数不方便,焊油槽清扫不及时,确认不够,技术水平低,检查制度不完善等。
⏹小组长又问:
还有谁有补充的吗?
⏹小李想了想说道:
我认为,其原因还有焊接方法不好,作业台晃动等。
⏹沉默了片刻,小组长将这些原因分类绘制到了因果图上,如下:
仅接着,小组长发话了,你们想一想,他们陈述的这些原因能够直接采取措施吗?
这时,平时埋头苦干的老王师傅发话了,我认为:
确认不够主要表现为未进行自主确认;
检查时只凭肉眼判断,未进行全面检查;
焊接时倾斜作业不垂直;
另外,最近,新工人较多,又未进行过相关培训,实践经验不足。
于是,小组长根据王师傅的思路,完善了因果图。
中继线插头槽径大的因果图
课堂练习6(10分钟)
⏹请您为小张列出家庭生活费开销上升的可能原因,并画出因果图。
4、分层法
又叫分类法、分组法。
它是按照一定的标志,把收集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。
分层法用于将大量的有关某一特定主题的观点、意见或想法按组归类。
这种归类使我们可以把一大堆看似混乱复杂的现象、数据和事物进行整理归纳并进行分析。
⏹分层原则:
同一层内的数据波动幅度进可能的小,而层与层之间的差别尽可能的大。
⏹分层标志
※人员:
年龄、工级和性别等
※机器:
设备类型、新旧程度、不同的生产线和工夹具类型
※材料:
产地、批号、制造厂、规格成分等
※方法:
不同的工艺要求、操作参数、操作方法、生产速度等
※测量:
测量设备、测量方法、测量人员、取样方法和环境条件等
※时间:
不同的班次、日期等
※环境:
照明度、清洁度、温度、湿度等
※其他:
按地区、使用条件、缺陷部位、缺陷内容等
※在研制、开发新产品(服务)时
※在收集到有关某一特定主题的观点、意见或想法等信息之后
※在面对一大堆看似混乱复杂的现象、数据、事物之时
※用于归纳头脑风暴法所产生的观点
※在编制调查表之前
※在归纳整理数据之时
※在提出质量改进措施时
※使杂乱无章、错综复杂的观点、意见或想法以及现象、数据或事物变得清晰、简洁、有秩序,并便于表达
※为使用其他工具和方法提供前提条件
⏹具体应用案例
⏹设计手机功能
※步骤1:
用广义的术语阐述将要研究的主题
问1:
我们研究什么问题?
答1:
手机应具备哪些功能才能满足用户要求。
⏹问2:
我们收集的数据用来做什么?
⏹答2:
为满足用户的需求,收集相关客户信息分类整理后,按照顾客需求的手机功能特点进行设计。
⏹步骤2:
将通过各种渠道收集到的顾客需求记录在卡片上
⏹步骤3:
把卡片平铺放在桌面上
⏹步骤4:
将有关卡片分组
※把看似有关系的卡片放在一组
※不要把单张卡片编入某组
※写出一张最能代表组内内容的主卡片,并把其放在最上面
⏹步骤5:
按组将卡片中的信息登录汇总
顾客对手机功能的要求分层统计表
课堂练习7(10分钟)
某车间轴承预装班共有四个人负责轴承预装工作,一年中,每人分别预装了粗轧8套、中轧12套、精轧12套共计128组轧辊,从四个人预装后上机运行的情况来看,其发生轴承烧毁事故最多的是丁工人,发生了16次(除精轧烧8次外,其余均只烧4次),其余三人均只发生4次(甲均发生在中轧;
乙均发生在精轧;
丙均发生在粗轧),发生在不同的机架。
该车间QC小组想摸索不同机架的轧辊轴承装配方法,但不知从何入手,您认为采取何种统计工具更恰当?
并作出相应分析。
按操作者分层
按机架分层
5、直方图
⏹2、直方图(Histogram)
直方图是频数直方图的简称。
它是用一系列宽度相等、高度不等的长方形表示数据的图(它是一种推断性的统计方法)。
⏹用途:
数据整理、研究质量分布、调查工序能力
※当描述过程输出的数据分布在一个连续的值域内时
※定义过程能力时
※了解过程变异情况
※了解过程能力
※确定在什么地方进行质量改进工作
直方图制作步骤
⏹第一步:
编制频数分布表
⏹
(1)将原始数据按数据数量多少进行分组。
⏹设原始数据为n个,可分为k组,k值大小可参考下表选定:
⏹某零件的尺寸为40+0.035mm,现测得100个零件数据,其原始数据见表1-2,作直方图并研究其工序能力。
⏹
(2)用电子表格排序找出数据内的最大值和最小值,从而求出极差
※Xmax=30,Xmin=0R=30
⏹(3)求出组距h
⏹组距是指组值的范围,即该批数据按其最大值与最小值的范围分成k组(本例取10组),每一组的范围称组距h。
⏹h=(Xmax-Xmin)/k=(30-0)/10=3
⏹4)求各组的组界(组的上下限)
⏹首先从数值最小的组开始
⏹第一组界限值=Xmin±
h/2=0±
3/2,即(-1.5~1.5)
⏹(若h为偶数时,上述公式不能使用。
h为偶数时的计算方法是:
⏹第一组下界限值=Xmin-最小测量单位/2
⏹第一组上界限值为下界限值加上组距,第二组下界限值就是第一组的上界限值,第一组的上界限值加上组距就是第二组的上界限值。
依此类推,定出各组的组界。
⏹采用上述方法来确定组界的目的是为了避免出现数据与组的边界值重合而造成频数统计困难的问题。
⏹(5)求各组的组中值(中心值),用Xi表示,Xi=(下界限值+上界限值)/2
⏹(6)计算各组数据个数(称为频数),用fi表示。
见频数分布表(可由电子表格完成)
绘制直方图
直方图分析
课堂练习7
⏹今从炼铁1BF和2BF的质量检验数据中随机抽取各100个数据(S含量,其质量特性值要求为≤0.4),试对两座高炉的质量状况进行评价。
1BFS含量检验数据表
2BFS含量检验数据表
课堂练习
⏹今从炼钢的质量检验数据中随机抽取60个数据,见下表。
(C含量,其质量特性值要求为0.17~0.25),试对炼钢产品的质量状况进行评价。
C含量数据表
6、控制图
用于区分异常或特殊原因所引起的波动和过程固有波动的一种工具;
控制图通过图形的方法,显示过程随时间的变化所产生的波动。
通过分析,可以判断这些波动造成的原因是偶然的还是系统的,从而提醒人们及时作出正确的对策。
※诊断:
评估过程的稳定性时
※控制:
决定某一过程何时需要调整,何时需要保持原有状态时
※确认:
确认某一过程的改进时
※能及时得知对过程是否稳定的信息,可以是过程更好受控
※对质量问题和质量事故预期报警,可以减少大量的严重损失
※通过对控制图的分析,可以获得改进的信息和机会
⏹控制图种类及适用场合
※控制图种类很多,可用于过程、产品或任何输出的所有计量或计数特性
●按统计量分类
※分为计量值和计数值两大类
⏹按用途分类
—分析用控制图。
用全数连续取样的方法获得数据,进而分析、判断工序是否处于稳定状态。
利用控制图发现异常,通过分层等方法找出不稳定的原因,采取措施加以解决。
—控制(管理)用控制图。
按程序规定的取样方法获得数据,通过打点观察,控制异常原因的出现。
当点子分布出现异常时,说明工序质量不稳定时,找出原因,及时消除异常影响因素,使工序恢复到正常的控制状态。
⏹步骤1选择控制特性
如:
钢材尺寸、铸坯缺陷数、钢材力学性能
⏹步骤2选择合适的控制图
⏹步骤3确定分组原则
在过程处于稳定状况下,一般都按过程(时间)顺序分组。
⏹步骤4确定样本大小
样本一般不要少于50个
⏹步骤5确定抽样间隔
⏹根据具体情况决定,每一个间隔抽取按分组原则确定的样本数,例如每组5个或10个。
组的符号为n。
⏹步骤6收集并记录数据
⏹—可使用以前所记录的数据,但该数据应与步骤3至5的有关规定相符。
⏹—数据至少要有20至25组
⏹步骤7计算各分组样本的统计量
⏹步骤8根据分组样本的统计量计算控制界限
⏹步骤9绘制控制图并标出各组的统计量
⏹步骤10研究控制界限之外的点
⏹步骤11标出异常(特殊)原因的状态
⏹步骤12决定下一步行动
⏹控制图的观察分析
⏹控制图法在应用中常见的错误
⏹—在5M1E因素未加控制、过程处于不稳定状态时就使用控制图。
⏹—在过程能力不足(即Cp<1)的情况下就使用控制图
⏹—用规格线代替控制线,或用压缩的规格线代替控制线
⏹—初次应用控制图时,在画出原始数据的控制图后未进行打点鉴别而直接应用于现场。
⏹—在现场应用时只打点不作分判断。
失去控制图的报警作用
⏹—在现场应用时,打点不及时,工序出现异常也不能及时发现。
⏹—当过程条件5M1E发生变化时,工序出现异常也不能及时发现。
⏹—画法不规范、不完整。
⏹—在研究分析用控制图时,对已弄清有异常原因的异常点,在原因消除后,未剔除异常点数据。
画管理用控制图的流程图
分析管理用控制图作图步骤
案例
⏹某工序拟控制装状销的外径尺寸,公称尺寸为60。
规定每隔0.5小时取4个观测样,其测量记录如表所示。
销子外径的上公差限为0.219mm,下公差限为0.125mm。
要求用控制图控制其过程。
极差图
出现异常数据的均值图
剔除异常数据后的极差图
剔除异常数据后的均值图
课堂练习8
⏹某钢厂为减少因尺寸超差而产生不合格品的,中轧工序拟控制钢材的红坯尺寸,规定每间隔半小时取一组样(2个),总共取了50组样。
红坯尺寸的公差要求为10±
0.2。
要求:
用控制图控制其过程。
7、散布图
是研究成对出现[如(x,y),每对为一个点]的两组相关数据之间关系的简单示图。
散布图常用来观察两个事物之间是否存在某种关系,以及可能存在什么关系的统计分析方法。
⏹应用时机:
散布图经常应用于质量改进过程的问题分析阶段。
⏹散布图用来理解一个变量与另一个变量之间可能存在的关系。
※它可以表明一种因果关系,一个变量的改变会引起另一个变量的改变。
当然,这种关系还需进一步地分析,并且也难以把握。
⏹散布图也可以用来预测未来的性能。
※得知一个变量过去是怎样影响另一个变量,就可以为预测未来提供有用的指南。
散布图的分析和判断
(1)典型图例法
⏹
(2)象限判断法
⏹④判断:
⏹※r=1,完全正相关;
⏹※r=-1,完全负相关;
⏹※r=0,无线性相关关系,但可能有非线性相关关系;
⏹※一般地,1>|r|≥0.8,强相关;
⏹※0.8>|r|≥0.5,相关;
⏹※0.5>|r|≥0.3,弱相关;
⏹※一般地,0.3>|r|,不相关;
散布图应用程序
问题?
⏹钢坯热装温度与煤气单耗是否存在相关关系?
相关程度如何?
怎样应用分析结果?
⏹钢坯热装温度与电单耗是否存在相关关系?
⏹钢材碳当量与其力学性能是否存在相关关系?
若相关的话,其相关程度如何?
怎样进行分析利用?
⏹某酒厂要判断中间产品酒醅中的酸度和酒度2个变量之间存在什么关系,收集了30对数据,如下表所示。
⏹
(1)根据数据表画出散布图,判断是否存在相关关系
⏹
(2)根据散布图看出,其相关关系很明显。
故计算相关系数。
(3)判断
⏹1>
|r|=|-0.9312|>
0.8,故x(酸度)与y(酒度)之间有强负相关关系
⏹回归分析的用途
(1)进行有关自变量对因变量的影响的试验假设,并根据获得的信息采取适当的措施,以影响因变量,达到改进过程的目的.
(2)根据给定的自变量值来预测因变量值,并在规定的置信水平下预测其取值范围.
(3)预估因变量与自变量之间关系的方向和程度.
(4)估计在统计分析中不可测量的或遗漏的因素对因变量影响大小和来源.
(5)在条件许可时,还可根据期望的因变量值波动范围,去控制自变量值,并在规定的置信水平下控制其取值范围.
一元线性回归方程
⏹解析表达式为:
求本案例的回归方程
⏹预测与控制
⏹预测
沿用上述酒厂中酒醅例,问:
当酸度x0=1.1时,以1-α=0.95的置信水平,预测酒度(y)的变化范围是多少?
解:
预测区间中点
应用回归方程做控制
a+bx1-δ=4.5
a+bx2+δ=5.5
⏹显然与题意不符。
问题出在y的控制范围取得太小,即5±
0.5,取在预测区间(4.21,5.69)内。
如果y值取为5±
0.8,代入方程组:
⏹因此,酸度的控制范围(公差)应修订为1.08±
0.02
新七种工具
⏹关联图法、系统图法、亲和图法(KJ法)、PDPC法、箭条图法、矩阵图法、矩阵数据分析法
1、关联图法
所谓关联图,就是对原因—结果,目的—手段等关系复杂而相互纠缠的问题,在逻辑上用箭头把各要素之间的因果关系连接起来,从而找出主要因素和项目的方法。
⏹分析整理各种复杂因素交织在一起的问题
⏹
⏹优点:
※
(1)适用于分析整理各种复杂因素交织在一起的问题;
※
(2)经多次修改、绘制,可以明确解决问题的关键,准确抓住重点;
※(3)便于成员取得一致意见;
※(4)简明扼要,一目了然,容易被他人(特别是领导)理解;
※易于补充和修改。
⏹主因和问题的识别
⏹箭头只进不出的是问题
⏹箭头只出不进的是主因,也叫末端因素,是解决问题的关键。
⏹
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