质量管理培训课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,质 量 改 进,及质量改进工具,质量管理培训课件（四）,质量管理培训课件,ppt,质量管理培训课件,ppt,质 量 改 进 质量管理培训课件（四）质量管理培训课件,一、质量改进概述,“,质量改进永无止境”是质量管理的基本信念,ISO9000,：,2008,标准的引言部分列示的八项质量管理原则中，“持续改进”是一项重要的原则。标准中明确指出：“持续改进总体业绩应当是组织的一个永恒目标”。,质量改进：“质量管理的一部分，致力于满足质量要求的能力。”（,ISO9000,：,2000 3.2.12),2,一、质量改进概述“质量改进永无止境”是质量管理的基本信念,1.,质量改进的意义,提高产品制造质量，减少不合格品,;,可以促进新产品开发，改进产品性能，延长产品的寿命周期,;,合理有效利用资源，挖掘企业潜力,;,提高产品的市场竞争力,;,有利于发挥质量职能，提高工作质量,;,具有很高的投资收益率,.,3,1.质量改进的意义提高产品制造质量，减少不合格品;3,2.,解决问题的一般途径,工作及生活中难免碰到问题，一旦发生问题如不立即解决，小问题也可能变成大问题。,然而，解决问题是要用方法的，否则必将杂乱,无章，思路混乱。而质量工具就是能协助我们,迅速且正确解决问题的利器之一。,4,2.解决问题的一般途径 工作及生活中难免碰到问题，,一般都是按照,PDCA,的原理来解决的。,每一阶段都有不同的,质量工具,可供搭配使,用。如果能够充分了解质量工具且运用得,宜，就能搜集到正确有效的信息，并作出精,准的判断。,5,一般都是按照PDCA的原理来解决的。5,质量改进的基本过程,P:,计划,D,:,执行,C,:,检查,A,:,处理,6,质量改进的基本过程P:计划D:执行C:检查A:处理6,A,C,D,P,遗留问题,转入下期,执行措施,执行计划,检查效果,发现问题,总结经验,纳入标准,分析现状找出问题,拟定措施计划,找出主因,分析影响质量原因,PDCA,循环八个步骤,7,ACDP遗留问题执行措施检查效果总结经验分析现状找出问题拟定,3.,质量改进步骤：七阶段,明确问题,把握现状,分析问题原因,拟定对策并实施,效果的确认,防止再发生和标准化,总结,8,3.质量改进步骤：七阶段明确问题8,4.,质量改进的组织与推进,质量改进组织：质量管理部门和,QC,小组,质量改进的障碍：,1,、对质量水平的错误认识,2,、高质量意味着高成本,3,、对权力下放的错误理解,持续的质量改进,9,4.质量改进的组织与推进质量改进组织：质量管理部门和QC小组,二、质量改进工具,调查表,排列图,因果图,分层法,直方图,控制图,散布图,关联图,系统图 （树图）,亲和图 （,KJ,法、,A,型图解）,PDPC,法 （过程决策图法）,矩阵图,矩阵数据分析法,矢线图,老 七 种 工 具,新 七 种 工 具,二、质量改进工具 调查表关联图老 七 种 工 具新 七,PDCA,和质量工具的关系,PLAN,1.,排列图法,直方图法,控制图法,工序能力分析,KJ,法,矩阵图法,2.,因果分析图法,关联图法,矩阵数据分析法,散布图法,3.,排列图法,散布图法,关联图法,系统图法,矩阵图法,KJ,法,实验设计法,4.,目标管理法,关联图法,系统图法,箭线图法,过程决策程序图法,DO,5,.,系统图法,箭线图法,矩阵图法,过程决策程序图法,CHECK,6.,排列图法,控制图法,系统图法,过程决策程序图法,检查表,抽样检验,ACT,7.,标准化,制度化,KJ,法,8.,在下一个改进机会中重新使用,PDCA,循环,11,PDCA和质量工具的关系PLANDOCHECKACT11,用途,调查表：,收集数据,排列图：,看问题的分布情况,找出主要因素。,因果图：,理清思路，寻找原因。,散布图：,两个因素之间的关系。,直方图：,看问题的分布情况，发现异常情况存在。,控制图,:,判断过程稳定与否。,12,用途调查表：收集数据12,原理：实事求是的原则，一切用事实和数据说话的原理。用来系统的收集资料、积累数据、确认事实并对数据进行整理分析。,按原因分类的不合格的调查表（表格式）,（一）调查表法,原理：实事求是的原则，一切用事实和数据说话的原理。用来,示例：某部门将上个月生产的产品作出统计，,总计不良数为,414,个，其中不良项目依次为：,顺序,不良项目,不良数（件）,占不良总数比率（,%,）,累计比率（,%,）,1,破损,195,47.1,47.1,2,变形,90,21.7,68.8,3,刮痕,65,15.7,84.5,4,尺寸不良,45,10.9,95.4,5,其他,19,4.6,100,总计,414,100,调查者： 日期： 地点： 调查方式：,示例：某部门将上个月生产的产品作出统计，顺序不良项目不良数（,为了能够获得良好的效果、可比性、全面性和准确性，调查表格设计应：,简单明了，突出重点；,调查、加工和检查的程序与调查表填写次序应基本一致；,填写好的调查表要定时、准时更换并保存；,数据要便于加工整理，分析整理后及时反馈。,15,为了能够获得良好的效果、可比性、全面,（二）排列图,质量问题是以质量损失（缺陷项目和损失金额）的形式来体现的。大多数损失是由少数几种的缺陷引起的,(,帕累托原则,),，而这这几种缺陷又是由少数原因引起的。因此，只要明确这些“关键的少数”，就可以消除这些特殊原因，避免由此引起的大量损失。用排列图法，可以实现这一目的。,10/1/2024,16,（二）排列图 质量问题是以质量损失（缺陷项目和,1、排列图的分类,分析现象：与不良结果有关,质量：缺陷、故障、顾客抱怨、退货或维修等,成本：损失金额或费用等,交货期：存货短缺或交货期拖延,安全：发生事故或出现差错等,分析原因：与过程有关,操作者：班次、性别、年龄、经验等,机器：设备、工具、模具、仪器,原材料：供应商、批次、种类,作业方法：作业安排、方法等,作业环境：温度、湿度、光线、噪声等,10/1/2024,17,1、排列图的分类分析现象：与不良结果有关10/3/20221,2、作排列图的步骤,明确问题以及如何收集数据,设计数据记录表（调查表），记录数据,将数据从大到小排列，并累计计算,画排列图,在图上画累计频数折线,在图上记入必要事项,10/1/2024,18,2、作排列图的步骤明确问题以及如何收集数据10/3/2022,例：某厂随机调查,4,月,1,日至,7,月,1,日的产品共,5000,件，对其逐一检查，进行缺陷分析，得到缺陷种类及数据如下：,缺陷,类型,断 裂,擦伤,污染,弯曲,裂纹,砂眼,其它,合计,缺陷数,104,42,20,10,6,4,14,200,3.排列图示例,10/1/2024,19,例：某厂随机调查4月1日至7月1日的产品共5000件，对其,日期：,4,月,1,日至,7,月,31,日,调查铸件总数：,5000,件,排列图,10/1/2024,20,日期：4月1日至7月31日排列图10/3/202220,横轴上将频数从大到小依次列出各项,右边纵轴标上比率（频率）的刻度，最大刻度,100%,左边纵轴标上件数（频数）的刻度,高度相同,制作排列图注意要点,21,QC七工具,横轴上将频数从大到小依次列出各项右边纵轴标上比率（频率）的刻,把握问题的实质，以确定“关键的少数”。,通常将因素按累计比率分为三类：,A,类因素：累计比率在,080%,之间；,B,类因素：累计比率在,8090%,之间；,C,类因素：累计比率在,90100%,之间。,“其它”项不能过大，否则分类不够理想。,10/1/2024,22,CATARCTR,把握问题的实质，以确定“关键的少数”。10/3/202222,（三）因果图,又称特性要因图，石川图或鱼刺图,用图解法对影响过程或产品质量问题的各种因素进行全面系统的观察和分析，找出其因果关系,使小组能集中于问题的实质，围绕问题产生集体智慧和意见,集体智慧的火花集中于问题的原因而不是问题的现状,10/1/2024,23,CATARCTR,（三）因果图又称特性要因图，石川图或鱼刺图10/3/2022,1,、因果图的基本结构,特性,大原因,(,大骨,),中骨,小骨,主骨,因素,(,原因,),特性,(,结果,),10/1/2024,24,1、因果图的基本结构特性大原因(大骨)中骨小骨主骨因素(原因,2、因果图作图步骤,选题，分析对象，确定质量特性。,组织讨论，找出所有可能会影响结果的因素。,找出各因素之间的因果关系，在图上以因果关系的箭头表示出来。,根据对结果影响的重要程度，将认为对结果有显著影响的重要原因标示出来。,在因果图上标出有关信息。,10/1/2024,25,2、因果图作图步骤选题，分析对象，确定质量特性。10/3/2,3、因果图示例,轴颈有刀痕,机床,操作者,材 料,工艺方法,环境,机床精度不够,主轴松动,轴承磨损,油压不稳,夹具磨损,油中有气泡,漏油,缺乏作业技能,未经培训,无作业标准,工作纪律松驰,疲劳,没有积极性,薪金低,日夜加班,情绪,气温高,光线,光线过强,光线弱,材质不当,冷却液不标准,浓度不当,上道工序加工不良,中心孔位置不正确,切削速度,转速高,进给量大,用错刀具,刀具管理不善,小组名称：,组长：,成员：,日期：,10/1/2024,26,3、因果图示例轴颈有刀痕机床操作者材 料工艺方法环境机床精,4,、 绘制因果图注意事项,确定原因时应集思广益，充分发扬民主,所要分析的质量特性问题，应提得尽可能具体,一张因果图只反映一个质量特性问题,原因分析到绘制能采取具体措施为止,检查无遗漏,要运用其它工具和技术进行验证,不断完善，纳入受控文件进行控制,10/1/2024,27,4、 绘制因果图注意事项确定原因时应集思广益，充分发扬民主,5,、排列图和因果图结合使用,选题,分析问题,采取对策，进行改进,改进前后比较,10/1/2024,28,5、排列图和因果图结合使用选题10/3/202228,6、案例分析,某厂为降低产品不良品率,10/1/2024,29,6、案例分析某厂为降低产品不良品率10/3/202229,影响产品不合格因素排列图,6,月,1,日至,7,月,31,日,10/1/2024,30,影响产品不合格因素排列图6月1日至7月31日10/3/202,产品尺寸缺陷,操作者,机 器,零件和原料,作业方法,健康,疲劳,疾病,教育培训,经验,精神,注意力,心情,操作,稳定,不平衡,变形,磨损,夹具和工具,成分,贮存,原料质量,排列,形状,尺寸,拧紧程度,定位,顺序,位置,角度,装配,动作,程序,速度,产品尺寸缺陷因果图,10/1/2024,31,产品尺寸缺陷操作者机 器零件和原料作业方法健康疲劳疾病,改进后影响产品不合格因素排列图,9,月,1,日至,10,月,31,日,10/1/2024,32,改进后影响产品不合格因素排列图9月1日至10月31日10/3,改进前后不良品排列图比较,6,月,1,日至,7,月,31,日,9,月,1,日至,10,月,31,日,总改进效果,改进效果,10/1/2024,33,改进前后不良品排列图比较6月1日至7月31日9月1日至10月,示例：风电机组质量问题排列图,示例：风电机组质量问题排列图,（四）直方图,1,、,什么是直方图,它有什么作用?,直方图又称为柱状图，用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出,产品质量特性的分布状态,，对於资料中心值或分布状况一目了然，便於,判断其总体质量分布情况,。,10/1/2024,35,（四）直方图 1、什么是直方图,它有什么作用?10/3/2,2,、直方图基本格式,2、直方图基本格式,平均值：,极差：,R=X,max,-X,min,3,、几个基本概念,平均值：极差：R=Xmax-Xmin3、几个基本概念,中位数,中位数就是把一列数从小到大排列，中间一个（奇数时）或者中间两个（偶数时）的平均数。,如,1, 2, 3, 4, 5, 5, 6,中，,4,是中位数；,1, 2, 3, 4 ,5, 7,的中位数为,3.5,。,中位数中位数就是把一列数从小到大排列，中间一个（奇数时）或者,标准偏差,S:,标准偏差用来衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少。,标准偏差S: 标准偏差用来衡量数据值偏离,4、直方图的作用,展示用表格难以说明的大量数据,显示各种数值出现的相对频率,揭示数据的中心、波动及形状,快速阐明数据的潜在分布,为预测过程提供有利信息,可以发现“过程是否能满足顾客要求”,10/1/2024,40,4、直方图的作用展示用表格难以说明的大量数据10/3/202,5,、制作直方图的步骤,1),收集数据抽样,N,收 集 至 少,50,个 或 更 多 的 数 据 抽 样,例 如,:,如 果 您 有,125,个 抽 样, N=125.,2),确 定 数 据 中 的 最 大 值,(X,max,),和 最 小 值,(X,min,),例 如,X,max,=10.7 X,min,=9.0,3),确 定 分 组 的 数 量,(K),例 如,K=10,4),计算极差,R=X,max,-X,min,， 确 定 分 组 的 组 距,(H),H=R/K=(X,max,-X,min,)/,K,例 如,(10.7-9.0)/10 = 0.17,，圆整到,0.20,5、制作直方图的步骤1) 收集数据抽样N,5),确定,最小组的下侧边界值为：,Xmin -,测定值最小单位,/2=9.0-0.1/2=8.95,第一组下限值,8.95,第一组上限值,X,i,+H=,8.95 + 0.20 = 9.15,6),制 作 一 个 分 布 频 率 表,列 出 等 级 和 等 级 界 限,并 计 算 出 发 生 率,.(,见 案 例,),7),制 作 直 方 图,划 上 纵 横 坐 标,.,将 频 率 列 在 纵 坐 标 上， 将 测 量 数 值 列 在 横 坐 标 上。,5) 确定最小组的下侧边界值为：,频 率 分 布 表,频 率 分 布 表,制作直方图,40,30,20,10,9.0 9.2 9.4 9.6 9.8 10.0 10.2 10.4 10.6 10.8,N = 125,下 限,上 限,制作直方图403020109.0 9.2 9.,6,、直方图的常见类型,10/1/2024,45,CATARCTR,6、直方图的常见类型10/3/202245CATARCTR,1,）标准型,说明：中间高两边低，有集中趋势。,结论：制程在正常运转下。,A,1）标准型A,2,）锯,齿形,说明：高低不一，有缺齿情形。,结论：,数据分组过多，或测量读数错误,。,B,2）锯齿形B,3,）,偏,峰,形,说明：高处偏向一边，拖长尾,巴,，另一边低。,结论：尾巴拖长时，应检讨是否在技术上能够接收。,多由工具磨损、夹具松动引起。,(,单侧品质控制）,C,3）偏峰形C,4,）孤,岛形,说明：左端,或,右端形成小岛。,结论：可能测定有错误或由不同原料引起,。,又如：不熟练的工人顶替带班）,D,4）孤岛形D,5,、陡,壁形,说明：平顶且高。,结论：,工序能力不足，进行全数检查,不符合要求的产品被剔除。,E,5、陡壁形E,（五）散布图,为研究两个变量间的相关性，而搜集成对二组数据,(,金属轴向拉伸时拉力与变形量的关系）,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,”,。,（五）散布图 为研究两个变量间的相关性，而搜集成对二组数据,实例：,身高,与体,重,高,重,?,矮,轻,?,No.,身高,体,重,No.,身高,体,重,No.,身高,体,重,1,165,56,11,161,55,21,175,62,2,172,68,12,176,62,22,162,62,3,159,52,13,166,48,23,158,48,4,182,74,14,175,76,24,162,52,5,158,63,15,168,67,25,178,74,6,162,58,16,178,75,26,159,52,7,176,72,17,159,50,27,152,45,8,175,66,18,159,62,28,159,62,9,165,56,19,176,78,29,158,59,10,163,68,20,158,54,30,182,77,实例：身高与体重No.身高体重No.身高体重No.身高体重1,1,、散布图的作法,1.收集成对数据（,X,，,Y,）（,至少不得少于30对）。,2.标明,X,轴和,Y,轴。,3.找出,X,和,Y,的最大值和最小值，并用这两个值标定横轴,和纵轴,Y,。,两种数据，一方为原因、另一方为结果时，横轴取原因，纵轴取结果。,1、散布图的作法1.收集成对数据（X，Y）（至少不得少于30,4.,描点（当两组数据值相等，即数据点重合时，可围绕数据点画同心圆表示）。,有层别项目时，一方用,来区分，另一方用来分类。看出错误数据，并将其排除在外。,5.判断（分析研究点子云的分布状况，确定相关关系的类型）。,4.描点（当两组数据值相等，即数据点重合时，可围绕数据点画同,2、散布图之用途,收集原因地数据与结果进行比较，可发现原因与结果的关系；,在散布图内将原因和结果的数据填入，绘出散布图对结果可一目了然。,由散布图可清楚的了解两组数据间的关系，可以判断是否有关联。,2、散布图之用途收集原因地数据与结果进行比较，可发现原因与结,X,Y,0,X,Y,0,X,Y,0,X,Y,0,X,Y,0,X,Y,0,强正相关,强负相关,弱正相关,弱负相关,不相关,非直线相关,XY0XY0XY0XY0XY0XY0强正相关强负相关弱正相关,3,、散布图的相关性,判断,1,）对照典型图例判断法,2,）象限判断法,3,）相关系数判断法,3、散布图的相关性判断1）对照典型图例判断法,象限判断法,象限判断法又叫中值判断法、符号检定判断法。,使用此法的步骤如下：,在散布图上画一条与,Y,轴平行的中值线,f,，,使,f,线的左、右两边的,点子数大致相等；,在散布图上画一条与,X,轴平行的中值线,g,，,使,g,线的上、下两边的点子数大致相等；,f,、,g,两条线把散布图分成4个象限区域,I、II、III、IV。,分别统计落入各象限区域内的点子数；,分别计算对角象限区内的点子数；,判断规则；,若,n,I,n,III,n,II,n,IV,，,则判为正相关,若,n,I,n,III,n,II,n,IV,，,则判为负相关,象限判断法象限判断法又叫中值判断法、符号检定判断法。在散布,实例：钢的淬火温度与硬度的相关关系判断,序号,淬火温度（,C,0,）,x,硬度（,HRC）,Y,序号,淬火温度（,C,0,）,x,硬度（,HRC）,Y,1,810,47,16,820,48,2,890,56,17,860,55,3,850,48,18,870,55,4,840,45,19,830,49,5,850,54,20,820,44,6,890,59,21,810,44,7,870,50,22,850,53,8,860,51,23,880,54,9,810,42,24,880,57,0,820,53,25,840,50,11,840,52,26,880,54,12,870,53,27,830,46,13,830,51,28,860,52,14,830,45,29,860,50,15,820,46,30,840,49,实例：钢的淬火温度与硬度的相关关系判断序号淬火温度（C0）硬,810,42,44,46,48,50,52,54,56,58,60,820,830,840,850,860,870,880,890,810,42,44,46,48,50,52,54,56,58,60,820,830,840,850,860,870,880,890,810,42,44,46,48,50,52,54,56,58,60,820,830,840,850,860,870,880,890,硬度（,HRC）,淬火温度（,）,g,f,质量管理培训课件,ppt,优秀课件精品课件培训课件培训教材,质量管理培训课件,ppt,优秀课件精品课件培训课件培训教材,810424446485052545658608208308,（六）,控制图原理,1、什么是控制图,对过程质量加以测定、记录并进行控制管理的一种用统计方法设计的图。,控制图的组成,UCL,(Upper Control Limit) 上控制限,LCL,(Lower Control Limit) 下控制限,CL,(Central Line)中心线,按时间顺序抽取的样品统计量数值的描点序列,质量管理培训课件,ppt,优秀课件精品课件培训课件培训教材,质量管理培训课件,ppt,优秀课件精品课件培训课件培训教材,（六）控制图原理1、什么是控制图质量管理培训课件ppt优秀,2、正态分布,质量管理培训课件,ppt,优秀课件精品课件培训课件培训教材,质量管理培训课件,ppt,优秀课件精品课件培训课件培训教材,2、正态分布质量管理培训课件ppt优秀课件精品课件培训课件培,3、基础知识,正态分布 (Normal Distribution),当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲线，即：概率密度曲线,。,特点：面积之和等于1。,f,N,(x;,2, ) = (1/,2)exp(- (x-,),2,/2,2,),两个重要的参数：, (mu)- 位置参数和,平均值（mean value),，表示,分布的中心位置和期望值, (sigma) - 尺度参数，,表示,分布的分散程度和标准偏差 （standard deviation),两个参数的意义, (mu)-,反映整体的综合能力, (sigma) -,反映实际值偏离期望值的程度，其值越大，表示数据越分散,。,它们之间是互相独立。,质量管理中的应用,不论 与,取值如何，产品质量特性落在,3,，, +3,范围内的概率为,99.73%。,落在,3,，, +3,范围外的概率为1,99.73%=0.27%，,落在大于, +3,一侧的概率为0.27%/2=0.135%,1。,质量管理培训课件,ppt,优秀课件精品课件培训课件培训教材,质量管理培训课件,ppt,优秀课件精品课件培训课件培训教材,3、基础知识质量管理培训课件ppt优秀课件精品课件培训课件培,质量管理培训课件,ppt,优秀课件精品课件培训课件培训教材,质量管理培训课件,ppt,优秀课件精品课件培训课件培训教材,质量管理培训课件ppt优秀课件精品课件培训课件培训教材质量管,4、控制图基础知识,(1)、控制限的确定,上控制限：,UCL=, +3,中心线：,CL= ,下控制限：,LCL=,3,(2)、控制图原理的两种解释,第一种解释：“点出界就判异”,小概率事件原理：小概率事件实际上不发生，若发生即判异常。控制图就是统计假设检验的图上作业法。,第二种解释：“要抱西瓜，不要抓芝麻,”,质量波动的原因 = 必然因素 + 偶然因素（异常因素）,必然因素 始终存在，对质量影响微小，难以消除，是不可避免的；,偶然因素有时存在，对质量影响很大，不难消除，是可以避免的。,控制图的实质就是区分必然因素与偶然因素的。,控制限就是区分必然波动与偶然波动的科学界限。,质量管理培训课件,ppt,优秀课件精品课件培训课件培训教材,质量管理培训课件,ppt,优秀课件精品课件培训课件培训教材,4、控制图基础知识质量管理培训课件ppt优秀课件精品课件培训,(3)、预防原则,26字真经,点出界就判异，查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳入标准。,质量管理培训课件,ppt,优秀课件精品课件培训课件培训教材,质量管理培训课件,ppt,优秀课件精品课件培训课件培训教材,(3)、预防原则质量管理培训课件ppt优秀课件精品课件培训课,谢谢！,质量管理培训课件,ppt,优秀课件精品课件培训课件培训教材,质量管理培训课件,ppt,优秀课件精品课件培训课件培训教材,谢谢！质量管理培训课件ppt优秀课件精品课件培训课件培训教材,