QC七大手法.docx
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QC七大手法.docx
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QC七大手法
QC七大手法
三个杯子
•一个是杯口朝下盖着
•一个是杯口朝上可是杯底破了洞
•一个是杯子里头有脏东西的
三个杯子都装不到干凈的水喝…
杯口朝下…水倒不进去.
杯底破洞…边倒边漏…
有脏东西…水倒进去就脏了…不能喝了
当你抗拒而不肯接受时…你什么都没有,学不到也得不到.
当你边听边漏时…你也许知道,可是却不是完全了解而可以运用.
当你对事情有所成见时…你就得不到它原来的本质
前言---数据及其整理方法
现场有各式各样的数据,如原物料,半成品或成品等等表示品质的数据,或不良品的发生次数,生产数量,工序等.品管即是根据这些数据,进行品质的改善及管制活动。
同样的原料,设备所生产出来的产品,其品质通常会有变异性存在.这样须将数据整理成直方图的或统计图等图形.品管七大手法常被广泛应用在企业中。
一百个自觉不如一个正确的数据。
v七大手法简介:
ØA.查检表:
查检集数据。
(调查记录数据用以分析)
ØB.层别法:
层别作解析。
(按层分类,分别统计分析)
ØC.柏拉图:
柏拉抓重点。
(找出“重要的少数”)
ØD.鱼骨图:
鱼骨追原因。
(寻找因果关系)
ØE.散布图:
散布看相关。
(找出两者的关系)
ØF.直方图:
直方显分布。
(了解数据分布与制程能力)
ØG.管制图:
管制找异常。
(了解制程变异)
v品管七大手法所体现的精神:
•1.用事实与数据说话。
•2.全面预防。
•3.全因素、全过程的控制。
•4.依据PDCA循环突破现状予以改善。
•5.层层分解、重点管理。
A.查检表:
定义:
为了便于收集数据,使用简单记录填记并予统计整理,以作进一步分析或作为核对,检查之用而设计的一种表格或图表。
◎作法:
1.明确目的。
2.决定查检项目。
3.决定检查方式(抽检、全检)。
4.决定查验基准、数量、时间、对象等。
5.设计表格实施查验。
◎记录用查检表:
主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目、不良主因、工程分布、缺点位置等情形.必要时,对收集的数据要予以层别.
例:
MRB报废日报
批次
卡号
工序
丝印
黄房
蚀刻
贴包封/压制
电化
冲切
报废件数
投入数量(件)
报废率%
型号
绿油不良
银桨不良
压折痕
断线
短路
显影不良
线幼
断线
短路
折痕扭曲
线路氧化
杂物
折痕扭曲
补强不良
压不实
折痕扭曲
撕坏
镀锡不良
镀金不良
防氧化不良
冲偏冲坏
压痕
撕坏
◎点检用查检表:
主要功用是为要确认作业实施、机械设备的实施情形,或为预防发生不良或事故,确保安全时使用。
这种点检表可以防止遗漏或疏忽造成缺失的产生。
把非作不可、非检查不可的工作或项目,按点检顺序列出,逐一点检并记录之。
例:
◎收集数据应注意的事项:
1.收集的数据必须真实,不可作假或修正。
2.收集的数据应能获得层别的情报。
3.查检项目基准需一致。
4.样本数需有代表性。
5.明确测定、检查的方法。
6.明确查验样本的收集方法、记录方式、符号代表意义。
7.慎用他人提供的数据。
B.层别法:
定义:
针对部门别,人别,工作方法别,设备,地点等所收集的数据,按照它们共同的特征加以分类,统计的一种分析方法.即为了区别各种不同的原因对结果的影响,而以个别原因为主,分别统计分析的一种方法。
◎分类:
1.时间的层别。
2.作业员的层别。
3.机械、设备层别。
4.作业条件的层别。
5.原材料的层别。
6.地区的层别等。
例:
一周单面板报废率统计(按时间层别)
日期
4月10日
4月11日
4月12日
4月13日
4月14日
4月15日
4月16日
合计
报废数(件)
投入数(件)
报废率(%)
一周单面板主要缺陷比率(按不良率层别)
缺陷名称
冲偏
印油不良
压折痕
短路
镀锡不良
冲坏
防氧化不良
断线
其它
报废数(件)
百分率
信利产品四、五月度不良对照(按时间、不良率层别)
C.柏拉图:
•1897年,意大利学者柏拉分析社会经济结构,发现绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉法则”。
•美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上,创出了“VitalFew,TrivialMany”(重要的少数,琐细的多数)的名词,称为“柏拉原理”。
•定义:
根据所搜集之数据,按不良原因、不良状况、不良发生位置等不同区分标准,以寻求占最大比率之原因、状况或位置的一种图形。
◎柏拉图的用途:
1.作为降低不良的依据。
2.决定改善的攻击目标。
3.确认改善效果。
4.用于发掘现场的重要问题点。
5.用于整理报告或记录。
6.可作不同条件的评价。
◎柏拉图应用范围:
ABC法应用:
A.时间管理.
B.仓务管理.
C.其它.
1.时间管理.
2.安全.
3.士气.
4.不良率.
5.成本.
6.营业额.
7.医疗.
图例:
◎注意事项:
•1.横轴按项目别,依大小顺序由高而低排列下来,“其它”项排末位.
•2.次数少的项目太多时,可归纳成“其它”项.
•3.前2~3项累计影响度应在70%以上.
•4.纵轴除不良率外,也可表示其它项目
D.特性要因图:
定义:
一个问题的结果(特性)受到一些原因(要因)的影响时,我们将这些原因(要因)加以整理,成为有相互关系而且有条理的图形,这个图形称为特性要因图.由于形状像鱼的骨头,所以又叫做鱼骨图。
它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明,又称“石川图”。
图示:
◎作法:
1.以4M1E法找出大原因:
(Man,Machine,Material,Method,Environment)
2.以5W1H之思维模式找出中小原因:
(What,Where,When,Who,Why,How)
3.创造性思考法:
希望点例举法、缺点列举法、特性列案法.
4.脑力激荡法:
“BrainStorming”严禁批评、自由奔放.
◎两类特性要因图:
(1).追求原因型:
(2).追求对策型:
E.散布图:
定义:
为研究两个变量间的相关性,而搜集成对二组数据(如温度与湿度或海拔高度与湿度等),在方格纸上以点来表示出二个特性值之间相关情形的图形,称之为“散布图”。
◎关系的分类:
A.要因与特性的关系。
B.特性与特性的关系。
C.特性的两个要因间的关系。
◎散布图的判读:
1.强正相关:
X增大,Y也随之增大,称为强正相关。
2.弱正相关:
X增大,Y也随之增大,但增大的幅度不显着。
3.强负相关:
X增大时,Y反而减小,称为强负相关。
4.弱负相关:
X增大时,Y反而减小,但幅度并不显着。
5.无相关:
X与Y之间毫无任何关系。
◎散布图判读注意事项:
1.注意有无异常点.
2.看是否有层别必要.
3.是否为假相关.
4.勿依据技术、经验作直觉的判断.
5.数据太少,易发生误判.
F.直方图:
定义:
直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为横轴,并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积,用柱子排起来的图形。
◎制作次数分配表:
A.由全体数据中找到最大值与最小值.如:
200个数据中之170和124。
B.求出全距(最大值与最小值之差)。
如:
全距=170-124=46。
C.决定组数,一般为10组左右,不宜太少或太多。
参照下表进行分组:
数据数
组数
80~100
6~10
100~250
7~12
250以上
10~20
D.决定组距:
组距=全距/组数
E.决定各组之上下组界.
(1).最小一组的下组界=最小值-测定值之最小位数/2
(2).最小一组的上组界=下组界+组距=123.5+4=127.5依此类推.
F.作次数分配表.统计出位于各组界间之数据个数
G..用X轴表示数值,Y轴表示次数,绘出直方图.
◎直方图常见的形态:
1.正常型
2.锯齿型
这种情形一般就来大都是制作直方图的
方法或数据收集方法不正确所产生。
3.绝壁型
在理论上是规格值无法取得某一数值以
下所产生之故,在品质特性上并没有问题,
但是应检讨尾巴拖长在技术上是否可接
受;例治工具的松动或磨损也会出现拖尾
巴的情形。
4.双峰型
两种不同的分布相混合,例如两台机器或
两种不同原料间有差异时,会出现此类情
形,因测定值受不同的原因影响,应予层别
后再作直方图。
5.离岛型
测定有错误,工程调节错误或使用不同原
材所引起,一定有异常原因存在,只要去除,
即可制造出合格的产品
6.高原型
不同平均值的分配混合在一起造成
7.偏态型
往往为加工习惯造成.
◎直方图的应用:
1.测知制程能力,作为制程改善依据,标准差σ愈小愈好,平均值越接近规格中限越好.
平均值X=代表集中趋势.
标准差σ=
正态分布:
两边无限延伸,当3σ=时,其分布规格范围占总数据分布范围的99.7%。
◎三个重要指标:
A.准确度Ca(CapabilityofAccuracy).
|实绩中心值-规格中心值|
B.精密度Cp(Capabilityofprecision)
=
6倍标准偏差
6σ
D级
C.精确度CPK(制程能力指数):
CPK=(1-Ca)×Cp=[(USL-LSL)-2×ABS(SL-CL)]/6σ
它是Ca与Cp的综合体现,既考虑了平均值偏离、规格中心的情形,又考虑了分布范围与规格范围的比较。
它反映了一个制程在一定的因素与正常管制状态下的品质作业能力,在规格确定后,平均值不偏离规格中心的情形几乎不存在,因此,就有了CPK。
◎制程能力指数判定表:
NO.
Cp
分布与规格之关系
制程能力判断
处置
1
Cp≧1.67
SlSu
σ
太佳
制程能力太好,可酌情缩小规格,或考虑化管理与降低成本.
2
1.67>Cp≧1.33
σ
SlSu
合格
理想状态,继续维持.
3
1.33>Cp≧1.00
σ
SlSu
警告
使制程保持于管制状态,否则产品随时有发生不良品的危险,需注意.
4
1.00>Cp≧0.67
σ
SlSu
不足
产品有不良品产生,需作全数迁别,制程有妥善管理及改善之必要.
5
0.67>Cp
σ
SlSu
非常不足
应采取紧急措施,改善品质并追究原因,必要时规格再作检讨.
G.管制图:
定义:
管制图,是一种以实际产品品质特性与根据过去经验所判明的制程能力的管制界限比较,而以时间顺序用图形表示者。
◎质量有两大特性:
•1.规律性
•2.波动性:
正常波动、异常波动
◎管制图的功效:
•A.及时掌握异常波动,克服影响因素,维持制程稳定。
•B.了解制程能力。
(CPK、Ca、Cp)
•C.应客户的要求,提供给客户作为质量控制的依据。
◎管制图种类:
1.计量值管制图:
管制图所依据的数据均属于由量具实际量测而得。
A.平均值与全距管制图(X-RChart)。
B.平均值与标准差管制图(X-σChart)。
C.中位值与全距管制图(X-RChart)。
D.个别值与移动全距管制图(X-mRChart)。
2.计数据管制图:
管制图所依据的数据均属于以单位计数者.(如缺点数、不良数等)。
A.不良率管制图(PChart)。
B.不良数管制图(PnChart)。
C.缺点数管制图(CChart)。
D.单位缺点数管制图(UChart)。
◎管制图依用途分:
1.解析用管制图:
A.决定方针用。
B.制程解析用。
C.制程能力研究用。
D.制程管制之准备用。
2.管制用管制图:
用于控制制程之品质,如有点子跑出界限时,立即采取如下措施。
A.追查不正常原因。
B.迅速消除此原因。
C.研究采取防止此项原因重复发生的措施。
◎管制图依用途分:
1.解析用管制图:
先有数据,后才有管制界限。
(Set-upchart)
2.管制用管制图:
先有管制界限,后有数据。
(Processcontrolchart)
◎管制图的判读:
满足下列条件,即可认为制程是在管制状态:
•1.多数的点集中在中心线附近。
•2.少数的点落在管制界限附近。
•3.点的分布呈随机状态,无任何规则可循。
•4.没有点超出管制界限之外。
非管制状态:
•1.点在管制界限的线外。
(误判率为0.27%)
•2.点虽在管制界限内,但呈特殊排列。
(见附图)
3.管制图上的点虽未超出管制界限,但点的出现有下列法时,就判断有异常原因发生。
(a)点在中心线的单侧连续出现7点以上时:
(b)出现的点连续11点中有10点,14点中有12点,17点中14点,20点中16点出现在中心线的单侧时。
(c)七点连续上升或下降的倾向时
(d)出现的点,连续3点中有2点,7点中有3点,10点中有4点出现在管制界限近旁(2δ线外)时
(e)出现的点,有周期性变动时
(f)3点中有2点在A区或A区以外者
(g)5点中有4点在B区或B区以外者
(h)有8点在中心线之两侧,但C区并无点子者
(i)连续14点交互着一升一降者
(j)连续15点在中心在线下两侧之C区者
(k)有1点在A区以外者
◎管制图与直方图的区别:
•1.管制图控制时间段.
直方图控制时间点.
•2.管制图反映的Cpk是动态的Cpk.
直方图反映的Cpk是静态的Cpk.
•3.“直方图是管制图的基础,
管制图是直方图的升华.”
“直到书面工作完成时,一项工作才算结束。
”
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