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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,*,品质改善工具,-QC7,种技法,品质治理历史,统计品管SQC,1,品管历史,1.1924年诞生于美国，最初从统计手法提出治理图开头，然后消逝抽样检验,2.1950年，美国的品管专家戴明到日本讲授品质治理，日本开头推行SQC(Statistical,Quality Control，日本的工业取得了突飞猛进的进展,操作者品管,领班的品管,检查员品管,统计品管,18世纪,19世纪初,一次大战,1924年,生产力的发展,全面品管,品质治理定义：,为了生产消费者所要求的产品，综合生产的各阶段所实行的手段和活动,QA System 的变迁,Detection,System,R&D System,Prevention,System,预防工程治理中心的QA,研发中心的QA,检验中心的QA,治理推动方法PDCA Cycling,Plan Do Check Action,1)严格遵守作业标准,2)找出不良的缘由，预防再发,规划,执行,查核,矫正措施,2,品管思想,治理Cycle,改善阶段,改善的 QC 7种工具,1.课题选定,2.制定目标,3.推进计划,4.分析原因,5.制定改善案,6.实施改善案,7.确认结果,8.标准化,9.事后治理,QC 方法,形 态,内 容,P,D,C,A,分类法,将大集团按某种特性分成几,个小集团,排列图,在很多问题中把握最大问题,点,检查表,事先作好表简洁输入数据，,防止漏洞,直方图,调查和整理要素，明确要素,和结果的关系,散布图,把脱离平均值的数据和数据,分布的状况,以坐标的形式,画出来,观看它们的相互关系,治理图,工程是否处在稳定的状态，,是否会发生特殊,特性要素图,整理要因，明确缘由和结果,的关系,3,QC 7种技法改善,把握问题点,分析现状,确认结果,实施改善,工程治理,技法,排列图,特性要素图,治理图解释用,直方图,散布图,检查表,分类法,提出创意,试验准备法,治理图,直方图,治理图治理用,直方图,P,D,C,A,4,QC 7种技法应用,QC 7种技法分类法,品质分布,的分析,散布的原,因区分,观看散布,的缘由,把握品质的,分布状况,定义：又叫“层别法”，是把大集团按某些特性区分成几个小的集团,目的：是把分类前全体的品质分布与分类后的小集团的品质分布相互比较，并找,出影响品质的缘由，或观看此缘由对品质影响的程度,明确分类对象,品质特点和,数量上的范围,前面所规定的,分类对象,利用直方图,计算分类的,基准,利用特性要素图,依据散布的缘由,分类,小集团别比较,与全体的品质分 布状况相比较,分类挨次,5,留意事项：,应有品质和要因相对应的数字,分类在任何地方都能使用,QC 7种技法分类法,不良解释图排列 曲线,重要的2-3个问题占全部的80%,1.依据结果分类,加工不良，包装不良，外观不良，喷涂不良时,表现的结果值状况来区分的方法,2.依据(4M)缘由的分类,按对结果值有影响的缘由因子=要因,=Factor)区分的方法,Data分类方法,6,QC 7种技法排列图,定义：又叫“柏拉图”，将数据分类后，按大小次序排列的图,目的：可以很简洁看出“哪个工程有问题”，“其影响是什么”，“影响程度是什么”,数据的累计,用曲线记录,按Data大小,画柱式坐标,按分类工程,整理Data,收集确定时,间内的数据,准备Data的,分类工程,参考分类基准,按数据的大小,整理工程,在右端画一竖轴，,在曲线的终点处写,100%,制作挨次,7,取占总不良的80%以上,的不良项目追究原因,QC 7种技法排列图,柏拉图应用例子,8,QC 7种技法举例,应用举例：,某部门将上个月的产品不良作出统计，总不良数414pcs，希望能够降低不良率,9,分类法,排列图分析,QC 7种技法举例,10,上个月生产的产品有10多种，准备以哪种产品为争论对象，将破损不良按不同的,产品别进展分类,分类法,排列图分析,结论：解决产品A、,B破损不良,QC 7种技法特性要素图,定义：是将造成某项结果的众多缘由系统的列出，表达结果特性与缘由要,素的关系，其外形象鱼骨，又叫“鱼骨图”,目的：一眼可以看出缘由对其结果所起的作用和影响,一般使用的方法4M法，3C、SWOT分析法等,品质特性,品质特性,品质特性,制作挨次,11,QC 7种技法特性要素图,头脑风暴法Brainstorming,在短时间内得出很多方法的方法,种类：,1.卡片法：,不经争论，队员把方法写在卡片上，贴到墙上,2.轮番发言,对大事，大家轮番发言，开掘Idea,留意事项：,1.410名相关的、有阅历的人,2.制止批判,3.全部的方法都要记录,4.Idea开掘时不要解释或争论,5.简洁粗略的方法也要鼓舞,6.全部人都乐观参与,12,最终，就大家所搜集到的要因，再由大家轮番发言，找出影响大的要因,QC 7种技法特性要素图,材料,人,环境,机器,方法,硬度,材质,弹性,耐热性,疲劳度,情绪,劳动强度,生理情况,电压,照明,调节,空气,温度,刀具使用,回转数测定,切削速度,冷却温度,振曲,JIG形状,各部强度,回转轴,总动部,变形不良,举例说明,制作过程中,能,够集合全员,学问和阅历,13,三次要因,二次要因,一次要因,试验准备法,14,试验准备法,定义：有准备的在某种条件下进展试验，从而去获得能猜测某种现象的统计资料，,并且通过分析试验结果，从该现象中归纳出普遍性及再现性的一种有效方法。,目的：通过试验的设计，选取最正确的作业条件,种类：,1.一元屡次法,2.二元二次法,举例说明：,针对喷漆后烤漆所使用的时间及温度用一元屡次法进展试验，了解哪种条件下,密着度最好。,首先保证其他生产条件固定的状况下，只转变温度或时间，进展试验，观看密,着度变化，选取最正确的条件,15,温度,密着度,密着度,时间,如何选取最正确的温度和时间的组合生产条件呢？,其他的生产条件不变，将温度准时间用二元二次法做试验,温度,时间,将产品分为4组进行实验,试验准备法,准备挨次,制表,QC 7种技法检查表,用 途：,1.记录用：按数据分为几个工程后每天记录数据,2.验证用：排列希望确认的工程表,制作挨次,1.记录用检查表,调查不良原,因时使用,记录数据,确定记录格式,确定选择的,Data和分类工程,2.验证用检查表,列举该做的事,该调查的事,16,QC 7种技法练习,课后练习内容：,依据自己业务所涉及到的品质范围，依据工厂、车间、拉线或班别等进展统计,分类，分类工程参考以下：批次合格率、抽样不良率、开箱不良率、工程不良率、,修理不良率等,要求：找出目前影响品质问题的重大不良,并用特性要素图分析其缘由，要求有具体的分析过程,17,QC 7种技法直方图,定义：又称质量分布图，是指通过对生产过程中产品质量分布状况的描绘与分析，来推断生产过程质量的,一种常用方法。它是工序质量把握统计方法中的主要工具之一。,直方图的格式：,18,质量特性值,频数,f),说明：,1.横坐标是表示产品的质量特性值,如尺寸值、重量值等，在横坐标,上划分假设干个间距相等的区间,2.纵坐标表示在n个数据中，落在各个,区间里的频数即反复消逝在该区间,的次数,3.图中的一个个直方形，其宽度取决于,区间的宽度，其高度取决于该区间的频,数,n,X,S,抽样数据的数量,抽样数据全体的平均值,抽样数据全体的标准偏差,直方图的用途：,1.可作为报告质量状况之用,2.可供质量分析之用,3.调查工序和设备的力气，进一步确定工序力气指数Cp/Cpk,QC 7种技法直方图,19,直方图的作图过程,1.到现场收集确定量的数据，一般取100个n=100，记录数据表,例：从生产现场取得某零件外径值100个，按测量挨次记入数据表,最大值8.72,最小值8.30,某零件外径值实测表,计量单位：毫米,2.找出收集到的数据100个中的最大值XL表示和最小值XS表示,表中的最大值XL=8.72毫米，最小值XS=8.30毫米,3.把收集到的数据分成假设干组K表示，通常可参照“分组数阅历数值表”选定,另外，可借助公式来确定组数K,K=1+3.3*log n,当n=100时，log100=2,K=1+3.3*2=7.6约8组,QC 7种技法直方图,20,上例中n=100，取K=10组,4.确定组距h表示。组距是直方图中每个直方的宽度,依据以下公式计算组距h,h=XL-XS/K,本例中h=/10=0.042毫米,把计算得到的H值修正成测量单位本例中为0.01的整数倍，并取奇数，本例中h可修正为0.05毫米,5.确定各组区间的边界值和代表值中心值,首先依据下式确定第一组的上、下边界值,第一组的上下边界值=XSh/2,本例中，第一组的上下边界值=8.30 0.05/2=8.2758.325,然后依据前一组上下边界值加上组距即为后一组的上下边界值，如此类推，直到最终一组的上边界值能,把最大值XL包含在内为止,最终用下式确定各组的代表值：,某组的代表值=该组的上下边界值之和/2,本例中，第一组的代表值=8.275+8.325/2=8.30，其他各组的边界值和代表值如下表：,分组数的阅历数值表,QC 7种技法直方图,21,6.查找和统计落入各组的频数f,如上图，用一张频数表来进展,7.依据频数表中的数据画出直方图,从前面数据实测表中，很难看清这100个数据的实际质量变动状况，但现在从直方图看这100个数据的质量,分布状况就清晰多了,频数表,QC 7种技法直方图,22,尺寸值,频数,（f),n,X,S,100,8.476mm,0.065mm,10,20,30,40,8.30 8.35 8.40 8.45 8.50 8.55 8.60 8.65 8.70,8.275,8.325,T,B,SL=8,SU=9,QC 7种技法直方图,23,直方图的目的：,通过直方图外形的观看来分析、推断生产过程的质量状况。从以下三个方面进展观看分析,1.看直方图的整体外形，是正常型还是特殊型,正常型直方图如右图,特殊型的直方图，通常分为以下几种：,直方图的观看分析,正常型：中间为顶峰，左,右大体对称，呈“山”形,a）双峰型，工程中可能有2种不同的组合，是由于对数据没有适当的分层所造成,b）锯齿型，往往是由于数据分组过多或测量读数有误等原因所造成,c）陡壁型，是由于经全数检查剔除不合格品后所造成,公 差,QC 7种技法直方图,24,d）孤岛型，往往是由于加工条件一时变动较大所造成,e）左缓坡型，往往是由于加工习惯造成,如加工孔在加工过程增大等,f）右缓坡型，往往是由于加工习惯造成,2.把实际质量分布直方图与质量规格界限公差界限相比较，看生产过程中满足质量要求的状况,通常有以下几种状况T表示公差范围，B表示直方图的实际的质量分布：,TB,分布中心与公差中心重合或接近,T,B,实际分布满足公差要求，两边有适当余量，生产过程良好，通常不会产生不合格品,TB,分布中心向左偏移,T,B,左边无余量，生产过程稍有恶化，左边会产生不合格品,T=B,分布中心与公差中心重合或接近,T,B,实际分布满足公差要求降低，两边无余量，生产过程稍有恶化，两边都会会产生不合格品,QC 7种技法直方图,25,TB,分布中心与公差中心重合或接近,T,B,生产过程特殊满足公差要求，,但余量过大，应考虑生产的经济性,分布中心与公差中心偏移较大,T,B,生产过程已恶化，应设法调整实际分布中心，使之与公差中心接近,3.对直方图进展分层比较不同的设备别、部品别等,1号设备,2号设备,两台不同的设备,n=210,n=110,n=100,T,QC 7种技法散布图,作用：,用来表示一组成对的数据之间是否有相关性,数据的成对：,特性要素，特性特性，要素要素,散布图的类型：,不相关,正相关,26,制作挨次：,各组对应数,标在坐标上,划出坐标,计算组距,找出最大值,及最小值,收集数据,（至少30组以上）,圖中當X增加,Y也增加,也就是表,示缘由與結果有相對的正相關,散佈點的分佈呈現雜亂,沒有任何傾向時,稱為無相關,也
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