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TQC知识讲解
TQC
TQC是英文TotalQualityControl(TotalQualityManagement)全面质理管理。
全面质量管理是以组织全员参与为基础的质量管理形式。
全面质量管理代表了质量管理发展的最新阶段,起源于美国,后来在其他一些工业发达国家开始推行,并且在实践运用中各有所长。
特别是日本,在60年代以后推行全面质量管理并取得了丰硕的成果,引起世界各国的瞩目。
20世纪80年代后期以来,全面质量管理得到了进一步的扩展和深化,逐渐由早期的TQC(TotalQualityContr01)演化成为TQM(To—talQualityManagement),其含义远远超出了一般意义上的质量管理的领域,而成为一种综合的、全面的经营管理方式和理念。
全面质量管理内容和特点,概括起来是“三全”、“四一切”。
“三全”——是指对全面质量、全部过程和由全体人员参加者的管理。
1.全面质量的管理
过去我们一说到质量,往往是指产品质量,它包括性能、寿命、可靠性和安全性,即所谓狭义质量概念。
当然,产品质量是非常重要的。
但是,产品质量再好,如果制造成本高,销售价格贵,用户是不欢迎的。
即使产品质量很好,成本也低,还必须交货及时和服务周到,才能真正受到用户欢迎。
因此一个企业必须在抓好产品质量的同时,要抓成本质量、交货期质量和服务质量。
这些质量的全部内容就是所谓广义的质量概念,即全面质量。
可见,质量管理必须对这种广义质量的全部内容进行管理。
产品质量+成本+交货期+服务=全面质量
2.全部过程的管理
产品是怎样形成的呢?
它是包括企业一系列活动的整个过程。
这个过程包括市场调查、研究、设计、试制、工艺与工装的设计制造、原材料供应、生产制造、检验出厂和销售服务。
用户的意见又反馈到企业加以改进,这整个过程可看作是一个循环过程。
可见,产品质量的提高依赖于整个过程中每个环节的工作质量的提高,因此,质量管理必须对这种全部过程的每个环节都进行管理。
3.由全体人员参加的管理
产品质量的好坏,是企业许多环节和工作的综合反映。
每个环节的每项工作都要涉及到人。
企业的人员,无论是前方的还是后方的,是车间的还是科室的,没有一个人不与产品质量有着直接或间接的关系。
每个人都重视产品质量,都从自己的工作中去发现与产品质量有关的因素,并加以改进,产品质量就会不断提高。
因此,质量管理,人人有责。
只有人人都关心质量,都对质量高度负责,产品质量才能有真正的提高和保证。
所以,质量管理必须由全体人员进行管理。
“四一切”——即一切为用户着想,一切以预防为主,一切以数据说话,一切工作按PDCA循环进行。
1.一切为用户着想——树立质量第一的思想。
产品生产就是为了满足用户的需要。
因此,企业应把用户看作是自己服务的对象,也是为人民服务的具体内容。
为了保持产品的信誉,必须树立质量第一的思想,在为用户提供物美价廉的产品的同时,还要及时地为用户提供技术服务。
“下道工序是用户”,这个口号在企业里应大力提倡和推行。
我们知道,企业的每个部门、每个人员在工作中都有个前、后或上、下的相对关系,都有个工作服务对象。
工作服务对象就可以看作是下道工序。
在企业里,树立质量第一的思想就是体现在更好地为下道工序服务的行动。
2.一切以预防为主——好的产品是设计和生产出来的。
用户对企业的要求,最重要的是保证质量,怎样理解保证质量呢?
当前有两种片面的看法一是认为坚决实行“三包”制度就可以保证质量;另一种看法认为只要检查从严就保证了质量。
这些看法是对保证质量的误解。
因为这种事后检查,把保证质量的重点放在检查上是不能从根本上保证质量的。
不解决产生不良品的问题,不良品还是照样产生,致使产品成本增高。
由于质量不是一步形成的,也不是最后一道工序突然形成的,而是逐步形成的。
因此,也就应该和可能在工序中加以控制,把影响生产过程中的因素统统控制起来,这就是过去单纯以产品检验“事后检查”的消极“把关”,改变为以“预防为主”,防检结合,采用“事前控制”的积极“预防”。
显然,这样生产出来的产品自然是好的。
所以说,好的产品是设计和生产出来的,不是检验出来的。
3.一切用数据说话——用统计的方法来处理数据
“一切用数据说话”就是用数据和事实来判断事物,而不是凭印象来判断事物。
收集数据要有明确的目的性。
为了正确地说明问题,必须积累数据,建立数据档案。
收集数据以后,必须进行加工,才能在庞杂的原始数据中,把包含规律性的东西提示出来。
加工整理数据的第一步就是分层。
分层在全面质量管理中具有特殊的重要意义,必须引起我们的重视。
对数据进行分析的基本方法是画出各种统计图表,例如:
排列图、因果图、直方图、管理图、散布图,统计分析表等。
4.一切工作按PDCA循环进行
大家知道,人们为了使思维活动条理化、形象化、科学化,往往用各种图表辅助语言进行思维,同时也需要先进的合乎科学的思考总是的方法。
PDCA循环就是全面质量管理的思想方法和工作步骤,由于是美国人戴明博士首先提出来的,所以也称“戴有环”。
P是计划,D是实施,C是检查,A是处理。
任何一个有目的有过程的活动都可按照这四个阶段进行。
第一阶段是计划,包括方针、目标、活动计划、管理项目等。
第二阶段是实施,即按照计划的要求去干。
第三阶段是检查,检查是否按规定的要求去干,哪些干对了,哪些没有干对,哪些有效果,哪些没有效果,并找出异常情况的原因。
第四阶段是处理。
就是说,要把成功的经验肯定下来,变成标准。
以后就按照这个标准去做。
失败的教训也要加以总结,使它成为标准,防止以后再发生。
没有解决的遗留问题反映到下一个循环中去。
计划、实施、检查、处理这个过程,不断反复进行,一个循环接着另一个循环,每一次循环都赋予新的内容,好像车轮一样,转动一次工作就前进一步。
整个企业的工作要按PDCA循环进行,企业各部门、车间、班组直到个人的工作,也要根据企业的总目标、总要求,具体制定出自己单位和个人的PDCA工作循环,形成大环套小环,一环扣一环;小环保大环,推动大循环。
PDC循环作为质量管理的一种科学方法,适用于企业各个环节、各方面的质量工作。
SPC是StatisticalProcessControl的简称统计过程控制
利用统计的方法来监控制程的状态,确定生产过程在管制的状态下,以降低产品品质的变异
SPC能解决之问题
1.经济性:
有效的抽样管制,不用全数检验,不良率,得以控制成本。
使制程稳定,能掌握品质、成本与交期。
2.预警性:
制程的异常趋势可即时对策,预防整批不良,以减少浪费。
3.分辨特殊原因:
作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备:
估计机器能力,可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估:
制程能力可作为改善前後比较之指标。
利用管制图管制制程之程序
1.绘制「制造流程图」,并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素(条件)及品质特性质。
2.制订操作标准。
3.实施标准的教育与训练。
4.进行制程能力解析,确定管制界限。
5.制订「品质管制方案」,包括抽样间隔、样本大小及管制界限。
6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。
7.绘制制程管制用管制图。
8.判定制程是否在管制状态(正常)。
9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。
10.必要时修改操作标准(甚至於规格或公差)。
分析用管制图主要用以分析下列二点:
(1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。
(2)该制程的制程能力指数(ProcessCapabilityIndex)是否满足要求。
-控制图的作用:
1.在质量诊断方面,可以用来度量过程的稳定性,即过程是否处于统计控制状态;
2.在质量控制方面,可以用来确定什么时候需要对过程加以调整,而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态;
3.在质量改进方面,可以用来确认某过程是否得到了改进。
应用步骤如下:
1.选择控制图拟控制的质量特性,如重量、不合格品数等;
2.选用合适的控制图种类;
3.确定样本容量和抽样间隔;
4.收集并记录至少20~25个样本的数据,或使用以前所记录的数据;
5.计算各个样本的统计量,如样本平均值、样本极差、样本标准差等;
6.计算各统计量的控制界限;
7.画控制图并标出各样本的统计量;
8.研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常(特殊)原因的状态;
9.决定下一步的行动。
应用控制图的常见错误:
1.在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工作;
2.在工序能力不足时,即在CP<1的情况下,就使用控制图管理工作;
3.用公差线代替控制线,或用压缩的公差线代替控制线;
4.仅打“点”而不做分析判断,失去控制图的报警作用;
5.不及时打“点”,因而不能及时发现工序异常;
6.当“5M1E”发生变化时,未及时调整控制线;
7.画法不规范或不完整;
8.在研究分析控制图时,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。
●分析用控制图
应用控制图时,首先将非稳态的过程调整到稳态,用分析控制图判断是否达到稳态。
确定过程参数
特点:
1、分析过程是否为统计控制状态
2、过程能力指数是否满足要求?
●控制用控制图
等过程调整到稳态后,延长控制图的控制线作为控制用控制图。
应用过程参数判断
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、降低成本。
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。
1.贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。
2.质量管理学科有一个非常重要的特点,即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要有科学措施与科学方法来保证它们的实现。
这体现了质量管理学科的科学性。
保证预防原则实现的科学方法就是:
SPC(统计过程控制)与SPD(统计过程诊断)。
SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题,SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。
SPC的重点就在于“P(Process,过程)”
产品质量具有变异性
“人、机、料、法、环”+“软(件)、辅(助材料)、(水、电、汽)公(用设施)”
变异具有统计规律性
随机现象Þ统计规律
随机现象:
在一定条件下时间可能发生也可能不发生的现象。
管制和一般的统计图不同,因其不仅能将数值以曲线表示出来,以观其变异之趋势,且能显示变异系属于机遇性或非机遇性,以指示某种现象是否正常,而采取适当之措施。
解析用控制图
决定方针用ν
制程解析用ν
制程能力研究用ν
制程管制准备用ν
管制用控制图
追查不正常原因ν
迅速消除此项原因ν
并且研究采取防止此项原因重复发生之措施。
ν
ν 普通原因指的是造成随著时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因,我们称之为:
“处於统计控制状态”、“受统计控制”,或有时简称“受控”,普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。
只有变差的普通原因存在且不改变时,过程的输出才可以预测。
ν 特殊原因:
指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因,即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。
除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施,否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。
如果系统内存在变差的特殊原因,随时间的推移,过程的输出将不稳定。
局部措施ν
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- 关 键 词:
- TQC 知识 讲解