统计质量管理方法QC七种工具

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班组,:,检验总数,:2530,检验员,:,备注,:,全数检验 批号,:,2),缺陷位置调查表,500,台,检查件数,年 月 日,时间,喷漆,质量,调查,目的,X X X,检查者,工序,外表,检查,部位,型号,尘埃,流漆,色斑,二、数据分层法,数据分层法就是性质相同的,在同一条件下收集的资料归纳在一起,以便进行比较分析。因为在实际生产中,影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来,难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。,可按不同时间、班次、使用设备、原材料的进料时间,检查手段等等。,数据分层法经常和调查表法结合起来使用。,机器号,故障现象,机器号,故障现象,机器号,故障现象,99561204099,管路碰,99531404899,风扇碰外壳,99501205191,漏氟,99531403720,线插松脱,99402100101,管路碰,96762102985,线插松脱,96331205101,漏氟,99461207892,管路碰,99431202311,漏氟,96762102895,线插松脱,96561201119,管路碰,89631201571,继电器不良,99531404720,风扇碰外壳,96762104325,线插松脱,96762109875,线插松脱,99561204127,管路碰,99531207621,漏氟,99561204009,管路碰,96331205091,热敏电阻不良,99531403212,风扇碰外壳,99532104207,管路碰,99532104276,风扇碰外壳,99561204117,管路碰,96332104982,线插松脱,99561204138,管路碰,96762102731,线插松脱,99561203279,管路碰,96762102175,线插松脱,96762101122,线插松脱,99461202789,管路碰,96331205001,漏氟,96361205628,管路碰,96762102405,线插松脱,三、排列图,又叫巴雷特图。是分析和寻找影响质量主要因素的一种工具。,作图步骤:,收集数据,进行分类,按项目频数由小到大,列出数据表。,计算各类问题占总问题的百分比。,计算各问题的累计百分比,例如:某公司中继线插头的焊接不合格数如表所示:,100.00,2.53,123,其他,G,97.47,2.46,120,芯线未露,F,95.01,3.2,156,绝缘不良,E,91.81,4.13,201,插头内有焊锡,D,87.68,7.84,382,插头焊化,C,79.84,10.7,521,插头假焊,B,69.14,69.14,3367,插头槽径大,A,累计百分比,百分比,%,频数,项目,序号,作排列图。,横坐标按项目数等分,并列出项目名或代号。,纵坐标左为频数刻度,右为相应的百分数刻度。,最后,按数据表中的累计百分数,画出图中的折线。,A B C D E F G,4870,3896,2922,1948,974,0,100,80,60,40,20,0,频数,/,件,累计百分比,%,3367,521,382,201,156,120,123,69.17,78.84,87.68,91.81,95.01,97.47,根据累积频率在080之间的因素为主要因素的原则,可在频率为80处画一条水平线,在该水平线以下的折线部分对应的原因项便是主要因素。,结合分类法分析,确定,ABC,类问题:,对应于,0,80,折线下的问题为,A,类问题,,需考虑解决的主要问题。,对应于,80,90,折线下的问题为,B,类问题,,属次要问题。,对应于,90,100,折线下的问题为,C,类问题,,为一般问题。,作业班(某系统),不良项目,不良个数,A,焊接有气孔,5,C,焊接表面粗糙,7,D,焊堵,5,B,接头处熔化,8,C,接头处熔化,4,D,焊接有气孔,8,A,焊接表面粗糙,8,B,焊接有气孔,11,A,焊堵,3,C,焊接有气孔,7,D,接头处熔化,7,B,焊堵,7,D,焊接表面粗糙,13,C,焊堵,2,A,接头处熔化,8,B,焊接表面粗糙,22,不良项目层别,项目,焊接表面粗糙,焊接有气孔,接头处熔化,焊堵,不良数,50,31,27,17,占有率,40,25,22,13,100,0,50,75,100,25,0,50,25,75,125,不良数,个,作业班层别,项目,B系统,D系统,A系统,C系统,不良数,48,33,24,20,占有率,39,26,19,16,100,0,50,75,100,25,0,50,25,75,125,不良数,个,可以做练习吗?,序,意見類型,頻數,頻率,%,累計頻率,%,1,故障停車,110,2,异响,40,3,漏雨,30,4,油漆不亮,3,合計,183,练习,序,意見類型,頻數,頻率,%,累計頻率,%,1,故障停車,110,60.1,60.1,2,异响,40,21.9,82.0,3,漏雨,30,16.4,98.4,4,油漆不亮,3,1.6,100.0,合計,183,100,练习,四、因果图,又叫鱼刺图或石川图。是寻找造成质量问题原因的一种简明有效地方法。基本格式为,:,某,个,质,量,问,题,人,机,料,法,环,中原因,大原因,小原因,更小原因,适用情况:,想要将茫然不清的问题搞清楚的时候;,使可能发生的原因明确化,从而找出重要原因时。,作图步骤:,确定要分析的问题,将分析意见按类记录在箭线上,检查有无遗漏,用特殊标记把特别重要的原因标识出来,记上必要事项(如时间、画图者、参与者等),轴,颈,有,刀,痕,机床,操作者,材料,工艺方法,没及时换刀,工艺纪律不严,技能差,缺乏培训,油压不稳定,漏油,油中有气泡,冷却液浓度差,材料差,切速过快,转速高,对刀,无标准,例:某厂为寻找曲轴车加工主轴颈出现刀痕质量问题,练习,试分析茶山肯德基不如市区肯德基好吃的原因。,五、散布图,又叫相关图。通过分析两种数据之间的关系,来分析和控制影响产品质量的相关因素的一种方法。,作图步骤:,将需要研究是否关系的两组数据收集,30,组以上,并一一对应地填入数据表。,画出纵坐标与横坐标,标上适当地刻度。,将数据有用坐标点在图上标出来。,数据收集:,以刚的淬火温度和硬度为例,淬火温度与硬度数据,序号,淬火温度(),硬度(,HRC,),序号,淬火温度(),硬度(,HRC,),X,Y,X,Y,1,810,47,16,820,48,2,890,56,17,860,55,3,850,48,18,870,55,4,840,45,19,830,49,5,850,54,20,820,44,6,890,59,21,810,44,7,870,50,22,850,53,8,860,51,23,880,54,9,810,42,24,880,57,10,820,53,25,840,50,11,840,52,26,880,54,12,870,53,27,830,46,13,830,51,28,860,52,14,830,45,29,860,50,15,820,46,30,840,49,钢的淬火问题与硬度的散布图,典型的点子云形状图,强正相关,强负相关,弱正相关,弱负相关,不相关,非直线相关,类型,1.正相关(如体积和重量,,用在计量上),2.负相关(油的粘度与温度),3.不相关(气压与气温),4.弱正相关(身高和体重),5.弱负相关(温度与步伐),相关图的使用范例,正或负的相关关系明确后,即可制定对策。,两变量的相关关系明确后,若某一变量数据比较不易收集,则可以用较易收集到的数据的变量代用。,例如炉内加热某物,想知道为某物加热时的温度数据,即使炉内温度与某物的温度几乎相等,但炉内的温度不能频繁测定,为了日常管理不得不采用炉外壁温度代替炉内温度。此时必须查知炉内温度与炉外壁温度的相关关系,若能确知有正相关关系时即可采用。,六、直方图,直方图又叫质量分布图。是通过对生产过程中产品质量分布情况的描绘与分析,来判断生产过程保证产品质量的能力的一种常用方法。,基本原理:,依据产品质量在正常情况下,呈正态分布。,作用:,显示质量波动的状态;,传递有关过程质量状况的信息;,找出质量改进的工作重点;,T,L,T,U,T,M,X,作图步骤:,从生产现场搜集一定量的数据,(,一般取,100,左右,);,确定一定量数据的分布范围,(,即极差,R),R=,Xmax-Xmin;(R,=6.45-5.56=0.89),将这个数据的分布范围划分为若干组,(,一般取,k=10,组,),并计算出初步组距,(h);,h=R/K=,Xmax-Xmin/K(h,=0.89/10=0.09),例,:,某厂测量钢板厚度,尺寸按标准要求为,6mm,现从生产批量中取,100,个样本进行测量,数据如表,:,画直方图,.,6.03 5.89 5.97 6.05 6.45,6.12 6.18 6.10 5.95 5.95,5.95 5.94 6.07 6.00 5.85,5.86 5.84 6.08 6.24 5.03,6.13 5.80 5.90 5.93 5.78,5.80 6.14 5.56 6.17 5.97,6.13 5.80 5.90 5.93 5.78,5.86 5.84 6.08 6.24 5.61,5.95 5.94 6.07 6.00 5.75,6.12 6.18 6.10 5.95 5.95,尺 寸,5.95 5.94 6.07 6.02 5.75,5.96 6.06 6.25 5.89 5.83,9,5.89 5.91 6.00 6.21 6.08,8,5.87 5.63 5.80 6.12 6.32,7,5.92 5.92 5.75 6.05 5.94,6,6.42 6.13 5.71 5.96 5.78,5,6.19 6.11 5.74 5.96 6.17,4,5.71 5.75 5.96 6.19 5.70,3,6.01 6.04 5.88 5.92 6.15,2,5.77 6.27 5.93 6.08 6.03,1,尺 寸,组,号,组,号,11,12,10,13,14,15,16,17,18,19,20,组号,组界值,组中值,频数,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,5.555,5.645,5.645,5.735,5.735,5.825,5.825,5.915,5.915,6.005,6.005,6.095,6.095,6.185,6.185,6.275,6.275,6.365,6.365,6.455,5.60,5.69,5.78,5.87,5.96,6.05,6.14,6.23,6.32,6.41,2,3,13,15,26,15,15,7,2,2,总计,100,26,364,频数,25,20,15,10,5,0,5.60 5.69 5.78 5.87 5.96 6.05 6.14 6.23 6.32 6.41,钢 板 厚 度 直 方 图,N=100,X=5.983,S=0.168,组限,对照公差标准进行分析,用直方图与公差进行对比,看直方图是否在公差要求之内。通过比较,可以掌握工序加工质量的情况。常见的有以下五种情况,如图,5-8,。图中,B,为实际尺寸的分布范围,,T,是公差的范围。,(,a,),B,在,T,中间,两边均有,适当余量。平均值与公差,中心重合,,是一种理想状态。,T,B,(,a,),(,b,),B,虽在,T,范围内,,平均值偏离公差中心,,有超过可能,应设法使,平均值的偏离量减少。,(,c,),B,和,T,的分布范围,好一致,平均值处于公差,中心,但由于分布较分散,,仍存在着两边都可能出现,废品的潜在危险,,应设法缩小实际分布的范围。,T,B,(,b,),T,B,(,c,),(,d,),B,超过,T,的范围,,两边已出现废品,,应设法缩小分布范围。,若公差限定不合理,,则可重新审定公差。,(,e,),B,大大地小于,T,,,分布过于集中,,应注意检查和,考虑加工的经济性。,T,B,(,d,),T,B,(,e,),对称型,左偏向型型,右偏向型型,双峰型,孤岛型,锯齿型,平顶型,七、控制图,由美国的贝尔电话实验所的休哈特()博士在1924年首先提出,控制图,控制图就一直成为科学管理的一个重要工具,特别在品质管制方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图,用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的,可以提供系统原因存在的资讯,从而判断生产过程是否处於受控状态。,计量,值,控制图,适用于长度、重量、时间、强度等质量特性值的分析和控制,。,计数,值,控制图,1,2,3,4,1,2,指,1,,,2,,,3.,,,适用于不合格品数、事故件数及缺陷数等的控制。,上限,中心线,下限,质量特性值,样本序号,1 2 3 4 5 6 7 8 9 10,QC,七种工具之一,:,控制图,控制图的分析与判断,用控制图识别生产过程的状态,主要是根据样本数据形成的样本点位置以及变化趋势进行分析和判断。,1,、受控状态,如图所示,如果控制图上所有的点都在控制界限以内,而且排列正常,说明生产过程处于统计控制状态。这时生产过程只有偶然性因素影响,在控制图上的正常表现为:,(,1,)所有样本点都在控制界限之内;,(,2,)样本点均匀分布,位于中线两侧的样本点约各占,1/2,;,(,3,)靠近中心线的样本点约占,2/3,;,(,4,)靠近控制界限的样本点极少。,UCL,CL,LCL,t,UCL,CL,LCL,t,控制受控状态示意图,2,、失控状态,生产过程处于失控状态的明显特征是有一部分样本点超出控制界限。除此之处,如果没有样本点出界,但样本点排列和分布异常,也说明生产过程状态失控。典型失控状态有以下几种情况:,(,1,)有多个样本点连续出现在中心线一侧;,连续,7,点或,7,点以上出现在中心线一侧,如图所示,;,连续,11,点至少有,10,点出现在中心线一侧,如图所示;,连续,14,点至少有,12,点出现在中心线一侧。,(,2,)连续,7,点上升或下降,UCL,CL,LCL,t,UCL,CL,LCL,t,X,X,0.0214,1,2,UCL,CL,LCL,0.00135,3,连续,3,点中有,2,点落在警戒区内;,连续点中有,3,点落在警戒区内;,连续,10,点中有,4,点落在警戒区内。,(,3,)有较多的边界点,(4),样本点的周期性变化,如图所示,控制图上的样本点呈现周期的分布状态,说明和平过程中有周期因素影响,使生产过程失控,所以应该及时查明原因,予以消除。,如图所示,从第个样本点开始,分布的水平位置突然变化,应查明系统性原因,采取纠正措施,使其恢复受控状态。,t,(,5,)样本点分布的水平突变,(,7,)样本点的离散度变大,如图所示,控制图中的样本点呈现较大的离散性,即标准差变大。说明有系统性原因影响。例如,原材料规格不统一,样本来自不同总体等因素,查明情况后要及时采取措施加以消除,。,失控状态,离散度变大,(,6,)样本点分布的水平位置渐变,图失控状态,分布中心渐变,
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