因果图、排列图、散布图
QC七大手法
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常用分类
缺陷位置调查表
不良品调查表
质量分布调查表
不良品原因 不良品项目 不良品类型
我们公司常用的调查表有哪些呢?
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9
19
统计分布符合标准的直方图有以下几种情况:
1)理想直方图: 散布范围B在标准界 限T=[ Tl, Tu]内,两 边有余量;
2)B位于T内,一边有余量,一边重合, 分布中心偏移标准中心,应采取措施使分 布中心与标准中心接近或重合,否则一侧 无余量易出现不合格品。
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1 4
2
对直方图的观察,主要有两个方面
1、分析直方图的全图形状,能够发
3
现生产过程的一些质量问题;
2、把直方图和质量指标比较,观察
质量是否满足要求。
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当数据个数不少于30时,用 直方图比较合适
110 100 90 80 70 60 50 40
50
60
70
80
90
Input
弱正相关
Y=25.7595+0.645418X R Squared=0.369
100
75
Y=56.6537+0.181987X
65
R Squared=0.115
Output
Output
MSA
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重复性和再现性——数据分析 数据分析 重复性和再现性
分析的总变差(TV或σt)由重复性和再现性的 变差(R&R)的平方和零件间变差的平方相加并 开方得出: TV=√[(R&R)2+(PV)2] %AV=100[AV/TV],%R&R=100[R&R/TV],%PV=100[ PV/TV] 各因素占总误差的百分数和不等于100%。
分 辨 力 合 适 的 控 制 图
0.14555(UCL) 控制上限 0.145 0.144 0.143 0.142 0.141 0.14 0.139 0.138 0.137 0.136 0.135 0.13571(LCL) 控制下限
0.018 0.016 0.014 0.012 0.01 0.008 0.006 0.004 0.002 0
过程能力指数的计算
过程能力用B=6δ表示 过程能力指数Cp是产品公差范围(T)与过程 能力之比,或者说,是规定的容差(公差)除 以过程能力所得的商:
规定的容差 Cp = 过程离散程度 T T T = = = B 6δ 6 δˆ
X 与M重合时的计算方法: TU − TL T CP = = 6δ 6δˆ 不合格品率:P′p = 2[1 - φ(3Cp ) ]
M = TU + TL 2
σd
ZL =
LSL − X
X − LSL Z LSL = ˆ σ Z min {Z USL , Z LSL }
ε = M −µ
K = ε
T 2
T = TU − TL
一般流程 检查过程质量指标的均 值与波动 否 超出控制限吗? 是 分析过去数据,为寻找 产生质量问题的原因 (常规原因,特殊原因) 寻找和执行对策 是 过程稳定吗? 否 进行试验涉及,为寻找最 优操作条件和其它对策 最优操作条件的验证 试验或其它对策 标准化 组成质量改进小组
统计技术(新老七种工具)
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A
B
C
D
E
F
G
2、KJ法 ①定义: a. KJ法就是对未来的问题,未知的问题, 未经验领域的问题的有关事实、意见、构 思等语言资料收集起来,按其内在相互关 系(亲和性)作成归类合并图(A型图 解),从而找出解决问题途径的一种方法。 b. A型图解:就是把收集起来的语言资料 按相互接近情况加以综合的方法,又称近 似图解法,亲和图法。
• 4、根据控制图的判断准则对过程进行分析判断。对初 次使用的人员来说,如有异常则应从样品的取法是否随 机,数据的读取是否正确,计算有无错误,描点有无差 错等方面进行检查,然后再来调查过程方面的原因。
控制图
• 5、对于异常情况的处理,应执行“查出原因, 采取措施,保证消除,纳入标准,不再出现”。
• 6、控制图只起报警作用,而不能告知造成异 常的因素是什么。
• 平顶型直方图说明生产过程可能受缓慢变化因素的影响。
• 锯齿型直方图说明可能由于分组过多或测量数据不准等原因引 起。
直方图(频数直方图)
• ⑵对照规范进行分析比较(正常型图形)
控制图
• 一、控制图的定义 • 控制图是对过程质量加以测量、记录
并进行控制管理的一种用统计方法设计的 图。 • * 控制图上有中心线CL、上控制线UCL 和下控制线LCL,并有按时间顺序抽取的 样本统计量数值的描点序列。
d. 分析、寻找影响主要类别因素的原因并一层层地展开 下去,画在相应的中枝、小枝上。 1)组织相关人员进行原因分析,并将大家的意见从大 到小,从粗到细地画在图上。 2)因果关系的层次要分明,展开分析直至能够找出真 正原因可以直接采取具体措施为止。
e. 对结果有最大影响的原因(要因)进行标记(如框起 来)。
品质管理七大工具
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品质管理七工具品质管理七工具检查表(Data collection form)分层法(Stratification)散布图(Scatter)排列图(Pareto)直方图(Histogram)因果图(Cause-Effect diagram)控制图(Control Chart)一,检查表(Worksheet)检查表又称调查表,核对表,它是用来进行数据的收集和整理,并在此基础上进行原因的初略分析. 常用的调查表有: (1)不合格品项目调查表(2)缺陷位置调查表等检查表(Worksheet)举例: 11月份第一周锡炉后缺陷位置调查表二,分层法(Stratification)分层法又叫分类法或分组法,就是按照一定的标志,把搜集到的数据加以分类整理的一种方法. 分层的目的在于把杂乱无章的数据加以整理,使之能确切地反映数据所代表的客观事实.分层的原则是使同一层次内的数据波动幅度尽可能小,而层于层之间的差别尽可能大.通常有以下几种分层方法: (1)按人员分层(2)按班次分层(3)按设备分层(4)按不同供应商物料分层(5)其它分层法(Stratification)举例: PCB过锡炉后,PTH爆锡产生锡珠数按其不同供应商进行分层三,散布图(Scatter)定义:散布图也叫相关图, 它是用来研究判断两个变量之间相关关系的图.两个变量之间常见的两种关系:(1)函数关系(2)非确定性的关系散布图由一个纵坐标,一个横坐标,很多散布的点子组成.散布图的作图步骤:(1)搜集数据(2)打点几种典型相关:(1)强正相关(2)弱正相关(3)强负相关(4)弱负相关(5)不相关(6)非线性相关散布图(Scatter)举例:酒醅中酸度与酒度的散布图(负相关)酒度酸度散布图(Scatter)例二:热处理中淬火温度与硬度之间的关联图(正相关)硬度温度四,排列图(Pareto)原理:"关键的少数,次要的多数"用途:将该原理用于在质量管理中,用来寻找主要问题或影响质量的主要原因.方法:由两个纵坐标,一个横纵坐标,几个按高低顺序依次排列的长方形各一条折线组成.排列图(Pareto)举例某产品过锡炉后QC检查发现的缺陷如下:1.锡珠7Pcs2.少锡3Pcs3.假焊2Pcs4.元件损坏1Pcs排列图(Pareto)练习:联系工作实际或根据下列数据划排列图(Pareto图)顾客对汽车质量投诉意见统计如下表:投诉统计表五,直方图(Histogram)定义:直方图是通过对数据的加工整理,从而分析和掌握质量数据的分布状况和估算工序不合格品率的一种方法.用途:常用于分析质量原因,测量工序能力,估计工序不合格品率等.作直方画图的三大步骤:(1)作频数分布表(2)画直方图(3)进行相关计算常见的几种典型形状:(1)正常型(2)孤岛型(3)偏向型(4)平顶型定量表示直方图的主要统计特征值:(1)平均值--表示数据的分布中心位置,(2)标准偏差--表示数据的分散程度.直方图(Histogram)举例正常型平顶型偏向型直方图(Histogram)练习:根据下面,或联系工作实际画直方图一批灯泡寿命数据六,因果图定义:因果图又叫石川图或鱼骨图,是表示质量特性与原因关系的图作图要点:(1)明确需要分析的质量问题或确定需要解决的质量特性(如:Solder paste CpK 低)(2)召集同该质量问题有关的人员参加"诸葛亮会"集思广益,各抒己见.(3)向右画一条带箭头的主干线将质量问题写在图的右边,一般按5M1E分类,然后围绕各大原因逐级分析展开到能采取措施为止.(4)记录有关事项.常见的错误及注意事项:(1)确定的质量问题或质量特性笼统不具体,针对性不强(2)原因分析展开不充分,只是依靠少数人"闭门造车"(3)画法不规范因果图量具偏差某产品质量问题噪声灰尘环境情绪不稳定培训不足人过程无控控制方法作业指导书不完善方法量具标准量具不稳(小原因)机器(大原因)年久失修(中原因)成分变化厚度变差材料举例因果图练习:联系实际中的问题,划出因果图及对策表(如锡点短路(Solderbridge)) 对策表七,控制图(Control Chart)定义:控制图又叫管制图,它是用于分析和判断工序是否处于控制状态所使用的带有控制界限线的图.原理:3 Sigma原理计量值:长度,时间,温度等计数值:不良品件数,合格品件数,布匹的疵点数等计量值控制图: X Bar Chart (平均值-极差控制图)计数值控制图: P-Chart(不合格品率控制图)DPMO-Chart(每百万机会数中缺陷数控制图)控制图(Control Chart)举例(P-Cart):用于监控功能测试的坏机率Total: 10Rows: Allu-Bar: 0.0400Prop Type: EstLabel:Size:Count:p:UCL:CL:LCL:Chart PointProcess StatisticsNumber of Nonconformities per UnitDefectsPoint NumberLCL=0.0061CL=0.0400UCL=0.0739控制图(Control Chart)举例(U-Cart):用于监控IR炉,W/S后单位不良锡点数Total: 10Rows: Allu-Bar: 0.0400Prop Type: EstLabel:Size:Count:u:UCL:CL:LCL:Chart PointProcess StatisticsNumber of Nonconformities per UnitDefectsPoint NumberLCL=0.0054CL=0.0400UCL=0.0746PDCA循环圈不断改进解决问题的程序七工具在PDCA循环圈中的应用:I.排列图,直方图,控制图II.因果图III.排列图,散布图VI.排列图,直方图,控制图。
常用统计分析方法
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常用统计分析方法排列图因果图散布图直方图控制图控制图的重要性控制图原理控制图种类及选用统计质量控制是质量控制的基本方法,执行全面质量管理的基本手段,也是CAQ系统的基础,这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。
常用统计分析方法与控制图获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。
常用统计分析方法此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。
排列图排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特(Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具.1.排列图的画法排列图制作可分为5步:(1)确定分析的对象排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等.(2)确定问题分类的项目可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。
(3)收集与整理数据列表汇总每个项目发生的数量,即频数fi、项目按发生的数量大小,由大到小排列。
最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。
(4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi首先统计频数fi,然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi(1)式中,f为各项目发生频数之和。
(2)(5)画排列图排列图由两个纵坐标,一个横坐标,几个顺序排列的矩形和一条累计频率折线组成。
如图1所示为一排列图实例。
2.排列图用途(1)确定主要因素、有影响因素和次要因素根据排列图可以确定质量问题的主要因素:累计频率Fi在0-80%左右的若干因素。
质量改进的七种工具与技术
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质量改进的工具与技术质量改进有老七种工具:因果图;排列图;直方图;检查表;分层法;控制图;散布图。
新七种工具:关连图;系统图(树图);矩阵图;网络图(箭条图);PDPC法(过程决策程序图);亲和图(kj法);矩阵数据解析法。
补充工具有:流程图;水平对比法;头脑风暴法。
一、因果图(一)因果图的概念因果图又称鱼刺图或石川图或特性要因图,是一种用于分析质量特性(结果)与可能影响质量特性的因素(原因)的一种工具。
用来分析因果关系,表达因果关系;通过识别症状、分析原因、寻找原因促进问题的解决。
(二)因果图的绘制1、利用逻辑推理法绘制因果图的步骤(1)确定质量特性(结果);(2)将质量特性(结果)写在纸的右侧,用方框框上,从左至右画一箭头(主骨),列出影响结果的主要原因作为大骨,也用方框框上;(3)列出影响大骨(主要原因)的原因,也就是第二层次原因,作为中骨;用小骨列出第三层次原因,以此类推;(4)将认为对质量特性(结果)有显著影响的重要原因标出来;(5)在图上记录必要的有关信息(如产品、工序或小组名称、参加人员、日期等)。
它是用逻辑推理法去确定第一层次原因(大骨),第二层次原因(中骨),第三层次原因(小骨)与结果之间的关系,故称“逻辑推理法”。
2、利用发散整理法绘制因果图的步骤(1)确定质量特性;(2)尽可能找出所有可能会影响结果的因素;(3)找出各原因之间的关系,在因果图上以因果关系箭头联接起来;(4)将认为对结果有显著影响的重要因素标出来;(5)在因果图上标上必要的信息。
它的特点是开放式的查找原因(最有效的方法是“头脑风暴法”),然后根据对结果的影响从小骨到中骨再到大骨系统地整理这些原因,形成因果图形状,故称为“发散整理法”。
(三)因果图的注意事项1、绘制因果图的注意事项(1)确定原因应集思广益,以免疏漏;(2)确定原因应尽可能具体;(3)有多少质量特性,就要绘制多少张因果图;(4)验证原因必须要细化,直至能采取措施为止,如分析出的原因不能采取措施,说明原因分析尚未到位。
QC小组活动中常用工具及统计技术
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收集数据 (取得数据) 整理数据 (处理数据 ) 解释数据
(结果说明)
分析数据 (研究数据 )
什么是统计方法?
统计方法
描述性 (整理描述) 推断性 (分析解释推断)
统计方法的性质
风险性
(承担风险)
统计方法的性质
描述性 (整理描述)
推断性
(了解推测推断)
统计方法的用途
1、提供表示事物的特征数据 2、比较两事物的差异 3、分析影响事物变化的因素 4、分析事物之间的相互关系 5、研究取样和试验方法,确定合理的试验方案 6、发现质量问题,分析和掌握质量数据的分布 情况和动态变化 7、描述质量形成过程
总体和样本 抽样-从总体中抽取样品组成样本的 过程。 随机抽样:使总体中的每一个个体 (产品)都有同等机会被抽取出来组 成样本的过程。
总体和样本的关系
收集数据的目的-对生产过程中某道工序 进行预防性控制和管理 以该产品为对象,从过程输出中抽取样本, 将数据进行整理、分析并判断过程中的质量 状况。
系统抽样法 系统抽样法(等距抽样法、机械抽样法) 将总体中每个个体顺序编号,查随机数值 表确定起始点,然后按等距原则将依次入选 的产品确定下来。
随机抽样方法 分层抽样方法(类型抽样法) 从一个可以分成不同子总体(或称为层) 的总体中,按规定的比例从不同层中随 机抽取(个体)的方法。 常用于产品质量验收
s 1 /(7 1)[(56) (66) (76) (66) (56) (86) (56) ] 1 / 6[(1) 0 1 0 (1) 2 (1) ]
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
8 / 6 1.33
[分层法]
[分层法的原则] 分层的原则是使用同一层次内的数据波动幅度 尽可能小,而层与层之间的差别尽可能大。否则就 起不到归类汇总的作用。
因果图、排列图、散布图
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四、应用步骤
1.确定要分析的质量问题。由于因果图只能用于单一目的分析,
所以每一个质量问题要单独进行因果分析。 2.列出影响质量的主要因素,通常分为人(Man)、机
(Machine)、料(Material)、 法(Methld)、环(Environment),
即4MIE。
质 量 是 企 业 的 生 命
决问题,更是预防问题。
因果图适用于以下几方面: 质量问题、管理方法、制定作业标准、质量控制的导入及训练
质 量 是 企 业 的 生 命
科学提品质,聚焦铸品牌
五、因果图绘制应用注意事项:
1.绘制因果图常用的方法是应用头脑风暴法收集所有可能的原因,运
用头脑风暴法应注意以下几点: a.禁止批评:不准批评和反对他人意见; b.自由奔放:尽情地想象,自由地发言,做到知无不言,言无不尽; c.欢迎多提:提出的观点越多越好
科学提品质,聚焦铸品牌
散布图(散点图、相关图)
1、定义:用来研究两种质量特性值之间相关性的方法。两种质
量特性值或两种数据之间有无相关性、相关关系,如果从数据表 中很难判断,若作出散布图则可以直观的表示出变量之间的相关 程度。
2、作 用
判断与产品质量特性有关的人、机、料、法、环、 测之间的各种关系,及其与各质量特性之间的因果 关系,为质量改进提供信息。
质 量 是 企 业 的 生 命
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3. 排列图的形成(一)
“插入” “两轴线—柱图” 关数据为数据源,形成排列图(表3)
缺陷项目统计
990 891 792 693 594 495 396 297 198 99 0 空松 贴口 频次 切口 表面 累计百分比 短烟 过紧 二八分界线 其他 100% 80% 60% 40% 20% 0%
质量管理七种工具
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a. 适合整理原因非常复杂的问题; b. 容易取得成员的一致意见; c. 从计划阶段一开始就可以广阔的视野透视问题; d. 形式自由,有助于因素之间的连接和转换; e. 可打破先入为主的观念;
质量管理七种工具
关联图的类型
1、多目的型
•1
•4
•2
•问题
•问题
•3
•5
•问题
•6
3、中央集中型
•8
•1
质量管理七种工具
2、系统图
把要实现的目的与需要采取的措施或手段,系统地展开,并绘制 成图, 以明确问题的重点,寻找最佳手段或措施 的一种方法。 应用范围
a. 新产品研制过程中设计质量的展开; b. 制订质量保证计划,对质量活动进行展开; c. 可与因果图结合使用;用于方针管理的展开; d. 目标、方针、实施事项的展开; e. 明确部门职能、管理职能; f. 对解决企业有关质量、成本、交货期等问题的创意进行展开。
质量管理七种工具
关联图的判别方法与注意事项
• 1、箭头只进不出是 问题
•问题
• 2、箭头只出不进是主 因
•主要因素
•中间因素
•3、箭头有进有出是中间因素 •出多于进的中间因素是关键中间因素
注意事项
a. 要针对复杂的因果关系; b. 原因查找从人、机、料、法、环、测等方面考虑; c. 针对找到的原因排序时适当调换位置; d. 中间关键因素也要作为主因对待;
7、控制图
控制图是用于分析和控制 过程质量的一种方法。
控制图是一种带有控制界 限的反映过程质量的记录 图形,图的纵轴代表产品 质量特性值(或由质量特性 值获得的某种统计量);横 轴代表按时间顺序(自左至 右)抽取的各个样本号;图 内有中心线(记为CL)、上控 制界限(记为UCL)和下控制 界限(记为LCL)三条线(见右 图)。
QA七大工具使用详解解析
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③ 将相对应的两个变量,以点的形式标上坐标 系。 ④ 必要时将前后二个点连接起来,便于观察。
⑤ 记入图名、作成者、长、作成时间等项目。 从图中可以看出,随着连续运转时间的加大,光盘转动速度 呈现明显的下降态势,即二者的内在关系为负相关。
实战时盲点注意: ①两组变量的对应数据至少要收集30 组以上, 最好有50 个。 ②当坐标上两点重叠时,以⊙作记号,三点 重叠时以◎作记号。
③设定坐标系,填上坐标值,坐标值要能反映 最大、最小数据。左纵坐标为不良台数, 右纵坐标为不良率累计百分比,横坐标为不 良项目。 ④按数据多少,绘出柱状图,并在其X 轴下方 记入项目。见下例:
⑤计算各项目所占比例,累计后将其值记入坐 标系中。 ⑥将各比例点连接起来,一直到100%。 DH录像机3月份不良排列图 ⑦记入图名、作成者、长、作成时间等相关内 容后,就算完成了。见下例:
操作方法: ①列出品质发生不良或变异的项目。 ②画出4M1E (人员、设备、材料、作业方法、作业环境)5 条支 干或者只画出相关的 支干。 4M1E法指 Man(人) Machine(机器), Material(物) Mothod(方法) Environments (环境 ) 如下例:
例如某厂DH 视盘机2001 年3 月份,工序 内最大不良为抖晃。
根据述数据可画得以下直方图:
从上图中可以看出整体平均值略微右偏,但整体分布仍为常态分布, 工序正常。有了直方图,还可以进一步计算工序能力是否足够,
实战时盲点注意:
②除了正态分布之外,其他都可视为异常,需要引起管理人 员的高度重视。 A.测定数据有无错误?有无混入其它不相关的数据? B.组数、组距、组界的设定是否恰当? C.必要时,将数据重新细分后,再确认一次分布情况。 ③尽可能多收集一些数据,至少50 个以上。 ④收集数据时,应该是随机的。 ⑤分布异常时,必须采取对策,使数据恢复正态分布。如果 因为某种不可抗拒的原因, 生产一开始数据就处于异常分布的话,那么要密切留意有无 恶化。
质量管理老七种工具
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机械卓越1001史智丰3100301100
《产品质量管理》这门课程主要介绍了产品质量管理方面的知识,经过一个学期的学习,我从中学到很多有用的专业知识。我了解到质量管理的发展过程大致经历了3个阶段:质量检验阶段、统计质量控制阶段和全面质量管理阶段。日本在推行全面质量管理过程中,先后提出了“质量管理七大工具”和“质量管理新七大工具”。“质量管理七大工具”也称为“老七种工具”,包括排列图、因果图、调查表、直方图、控制图、散布图和分层法,是它针对现场工人和初级技术人员提出的易于掌握的七种统计工具。“质量管理新七大工具”,即KJ法、关联图、系统图、矩阵图、矢线图、PDPC法、矩阵数据解析法,针对管理层提出的质量管理工具。由于我们专业的性质决定与我们更相关的是“老七种工具”,所以本文着重讨论“老七种工具”。
图3-6为根据表1-1所做的散布图
表1-1测量的酸度和酒度数据
分层法又称为分类法或分组法。造成质量问题的原因和条件是多方面人、机、料、环、法)的,所收集的大量统计数据往往带有综合性,为真实地反映质量问题的实质性原因和变化的规律,将收集到的大量统计数据,按其不同的来源进行分类后,再进行质量分析的方法,称为分层法。分层的目的在于使同一层内的数据波动尽可能小,而使层与层之间的数据差异尽可能大地反映出来,就可以显示出分层的作用与效果,否则分层无效。在应用分层法对数据进行分层时,须选择适当的分层标志,一般按人、机、料、环、法、时间等条件作为的标志。分层法是一种十分重要的统计方法,几乎在应用的其它统计方法(如因果图、排列图、散布图、直方图、控制图等)的应用过程中都可以结合应用。例某厂生产橡胶垫,其外径尺寸:Ø26.1±0.2mm。最近发现外径尺寸超差,具体见直方图:
图3-2管道焊接裂缝鱼刺图
QC七大手法简介
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品管新七大手法
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前 言
当前企业应具备品质意识,问题意识, 意识,问题意识, 意识 危机意识,改善意识,寻求自身工作 危机意识,改善意识, 的改善方法,在管理上应用统计技术 的方法和观念,在全员努力之下来满 足顾客要求和社会要求. 在品质活动中所采用的统计方法,即 我们常讲的"品管七大手法 品管七大手法"和"品 品管七大手法 品 管新七大手法". 管新七大手法
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第 一 章 示 例 图 散
分
第一章
Y
品管七大手法简介
Y
强正相关
0
Y X
强负相关
0
Y X
弱正相关
0
X
弱负相关
0
X
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第一章 品管七大手法简介
四,因果图
用於寻找造成问题产生的原因,即分析原因与 结果之间关系的一种方法. 注意几点: §充分组织人员全面观察,从人,机,料,法, 环,测方面寻找; §针对初步原因,展开深层的挖掘; §记下制图部门和人员,制图日期,参加人员;
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第一章 品管七大手法简介
品管七大手法: 检查表——收集,整理资料; 检查表 排列图——确定主导因素; 排列图 散布图——展示变数之间的线性关系; 散布图 因果图——寻找引发结果的原因; 因果图 分层法——从不同角度层面发现问题; 分层法 直方图——展示过程的分布情况; 直方图 控制图——识别波动的来源; 控制图
QC七大手法
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结果:短期内降低高架不良,对策有效! 结果:短期内降低高架不良,对策有效!
3.层别法(分层法) 层别法(分层法) 层别法
一.什麽是层别法 层别法也叫分层法,是指对某一个项目,按统计数据分类进行 区别的方法。层别法是统计方法中最基础的工具。通常与其他方法 如排列图、因果图等结合使用。 二.层别法的作用 层别法的目的是为了把性质不同的数据和错综复杂的影响因素 分析清楚,找到问题症结所在,以便对症下药,解决问题。
6.直方图(柱状图) 直方图(柱状图) 直方图
图(d)是锯齿形,一般是因为测量方法或读数有问题,也有可 能是分组不当造成的。 图(e)是偏向形,这往往是因加工习惯而造成。 图(f)是双峰形,通常是由两个不同的分布混合在一起造成的
(a)对称形
(b)孤岛形
(c)陡壁形
(d)锯齿形
(e)偏向形
(f)双峰形
16
16
16
n在50~100时,K= 6~10;n在100~250时,K= 7~12;n大于250时,K= 10~20
6.直方图(柱状图) 直方图(柱状图) 直方图
18 16 14 12 10 8 6 4 2 0
5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
2.因果图(特性要因图、鱼刺图) 因果图(特性要因图、鱼刺图) 因果图
二、因果图的基本格式如下:
人 员
大枝
物 料
环 境 特 性
中枝 主干
小枝
方 法
设 备
2.因果图(特性要因图、鱼刺图) 因果图(特性要因图、鱼刺图) 因果图
案例:以上面高架不良为例分析(头脑风暴法):
环境
视线模糊
质量管理七大工具简介
![质量管理七大工具简介](https://img.taocdn.com/s3/m/5932159c284ac850ac024237.png)
3
排列图的七个步骤
步骤一:确认数据的类别
从研究检查表所搜集的资料,以决定柏拉图将要表示的数据类别。 如 24 个工序中,不同工序所需时间或某一部机器所产生的错坏数 目......
步骤二:决定要展示的时期
即视乎问题简单或复杂度决定搜集多少数据,从而得出可靠的情 报。
步骤三:总计出现频率
控制 图
用于分析和掌握资料的分布状况,以便推断特性总体分布状态的一种
统计方法 。
直方图使用目的
测知制程能力; 调查是否混入两个以上不同群体; 测知分配中心或平均值; 测知分散范围或差异; 与规格比较计算不良率 ; 测知有无假数据; 订定规格界限.
3
6、直方图制作方法
7
统计基本概念
* 抽样方法 如何又经济又有代表性,则要对抽样方法进行选择。 A. 随机抽样:总体中每一个个体都有同等可能的机会抽 ; B. 分层抽样:先将总体分类或分层,然后在各层随机 抽样,减少层内差异,增加样本的代表性。 C. 系统抽样:机械随机抽样,按一定的时间间隔抽取 样本的一种方法。
8
5
分组不宜过多,也不宜过少,一般用数学家史特吉斯提出 的公式计算组数,其公式如下:
K=1+3.32 Lgn 一般对数据之分组可参考下表:
数据数
组数
50~100
6~10
100~250 250个以上
7~12 10~20
6
3.组距
组距=全距/组数 组距一股取5,10或2的倍数
4.决定各组之上下组界
最小一组的下组界=最小值-测定值之最小位数/2,测定值的最 小位数确定方法:如数据为整数,取1;如数据为小数,取小数所 精确到的最后一位(0.1;0.01;0.001……)
统计方法基础知识(二)
![统计方法基础知识(二)](https://img.taocdn.com/s3/m/c5b4e6f619e8b8f67c1cb955.png)
2、缺陷位置调查表
做法: 1、画出产品示意图,规定不同外观质量缺陷符号。 2、逐一检查样本,把发现的缺陷按规定符号在相 应位置标示。
现场生产过程中许多产品零件存在气孔、疵点、碰伤、 脏污外观质量缺陷。缺陷位置调查表可用来记录、统计、分 析不同类型的外观质量缺陷,发生的部位和密集程度,找出 规律,为进一步调查提供事实依据。以下缺陷位置调查表看 出:车顶部、门上尘粒明显高,应解决无尘喷漆的问题。
1 2 3 4 5 . . 250
烤烟 型 烤烟 型 烤烟 型 烤烟 型 烤烟 型 烤烟 型
500 500 500 500 500
10 2500
500 125000
6 990
1.2 0.8
1 80
1 297
2 458
1 35 28 10 15 12
1 55
合计
不合格调查表(表格式)
序号 1 2 3 4 5 项 目 服务态度差 商品种类少 商场环境差 价格偏高 服务设施差 频数 80 60 30 20 4 累计% 80 140 170 190 194 频率 40 30 15 10 2 累计% 40 70 85 95 97
正 正 正 正
正 正 正 正
正 正 正 正
正
正
4、用于非数字数据分析调查表
(1)某商场对顾客满意情况的调查表
满意情况 序号 1 2 3 4 5 6 调查项目 商品品种规格 商品档次 价格定位 柜台陈设 购物环境 售货员服务态度 √ √ √ √ √ 具体意见
满意
较满意
√
不满意
用于非数字数据分析的调查表
关联图
原理:
(P148)
采用逻辑关系,理清复杂问题,整理语言文字 资料的一种方法。
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实例
制作帕雷托图的重点项目得出重点项目,
——进行要因的重点层面分析以采取对策
例子:炫丽机能问题分析的帕雷托图。
问题 数量 异响 105 渗漏 93 18.9% 40.2% 装配问题 89 18.1% 58.2% 灯光 74 15.0% 73.2% 四轮定位 功能失效 错漏装 56 11.4% 84.6% 36 7.3% 91.9% 4 0.8% 92.7% 其他 36 7.3% 100.0%
不良率 21.3% 累积 21.3% 不良率
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课程回顾
1.排列图的基础知识 2.排列图的制作方法 3.制造排列图的注意事项
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散布图
目的:了解和熟练运用散布图;
每天进步
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决问题,更是预防问题。
因果图适用于以下几方面: 质量问题、管理方法、制定作业标准、质量控制的导入及训练
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五、因果图绘制应用注意事项:
1.绘制因果图常用的方法是应用头脑风暴法收集所有可能的原因,运
用头脑风暴法应注意以下几点: a.禁止批评:不准批评和反对他人意见; b.自由奔放:尽情地想象,自由地发言,做到知无不言,言无不尽; c.欢迎多提:提出的观点越多越好
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操 作 者
没有确认零件型号
看不清零件型号 写字的地方小
机
械
省 略
字很小
很多时候是看错了颜色
车门装饰物 安装错误
省 略 省 略
事实
材 料
方
法
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7)图形分析:确定主要原因。
对因果图中所有的末端因素进行论证,从中确定哪些是影响 质量问题的主要原因。论证方法(辅助工具)包括有以下几种: a.排列图论证:A类因素为要因 b.散布图论证:强相关的为要因 c.矩阵图论证:按相关性加权计算后转为排列图论证 d.正交法论证:按正交试验设计法试验结果计算各因素位级 的贡献系数,极差 大 的为要因。 e.工艺试验论证:通过工艺试验,必要时应假设检验或方差 分析,具有显著性差异的要因。
表1
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2. 缺陷项目统计
为简化计算和作图,把频数较少的油点(15项)、软腰(12项)和钢 印(10项)三次缺陷合并为“其它”项,其频数为37(表2)。
序号 1 2 3 4 5 6 7
项目 空松 贴口 切口 表面 短烟 过紧 其他
缺陷项目统计表 频次 累计频次 累计百分比 二八分界线 458 458 46.26% 80% 297 755 76.26% 80% 80 835 84.34% 80% 55 890 89.90% 80% 35 925 93.43%37 990 100.00% 80% 表2
个人亦可独自担当。
4.当图表完成时,填写上目的、问题、绘制日期及制作者。
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课程回顾总结
因果图不仅在发掘原因,而且可以整理问题、找出最重要 的问题,循原因找出解决问题的方法。
一个管理人员,在他的管理工作范围内所追求的目标,假 如加以具体的归纳,我们可得知从项目来说不是很多,然而就 每个追求的项目来说,都会有影响其达成目的的主要原因及次 要原因,这些原因就是阻碍你达成工作的变数。 如何将追求的项目一一地罗列出来,并将影响每个项目达 成的主要原因及次要原因也整理出来,并使用因果图来表示并 针对这些要因有计划地加以强化,将会使你的管理工作更加得 心应手。
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3、作散布图应注意的问题
(1)要有足够大的试样。如试样太少,零散分散,形不成趋势,不能作 出正确的判断。 (2) 对明显偏离群体的点子要查明原因,对被确定为异常的点子要删 除
40
20
1
2
3
4
5
6
7
8
其 它
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3 2
排列图的制作
1.搜集数据。搜集一定时期内的质量数据,按不同用途加 以分层、统计。
例:以某工厂产品外观质量不合格品项目调查表中的数据为例(表1)
项目 切口 贴口 空松 短烟 过紧 钢印 油点 软腰 表面 缺陷数 80 297 458 35 28 10 15 12 55
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QC工具
---因果图、排列图、散布图
培训课时:1.5小时
讲解人:陈红宾
讲解日期:2010年9月2日
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目录
一、定义
二、起源
三、用途
四、应用步骤
五、因果图绘制注意事项
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一、定义
因果图是用于考虑并展开已知结果(如某质量特性的 波动)与其潜在原因之间关系的一种工具。就是将造成某 项结果的众多原因,以系统的方式图解之,亦即以图来表 达结果(特性)与原因(要因)之间的关系。因其形状像 鱼骨,又称[鱼骨图],还有的叫作树枝图、特性要因图。
4. 排列图的分析
通常把问题分为三类,A类属于主要或关键问题,在累计百分比0~80% 左右;B类属于次要问题,在累计百分比80~90%左右;C类属于一般问题,
在累计百分比90~100%左右。
缺陷项目统计
990 891 792 693 594 495 396 297 198 99 0 空松 贴口 频次 切口 表面 累计百分比 短烟 过紧 二八分界线 其他 100% 80% 60% 40% 20% 0%
以“缺陷项目统计表”中的相
表3
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3. 排列图的形成(二)-----
Minitab制作过程展示
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3. 排列图的形成(二)-----
Minitab制作过程展示
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四、应用步骤
1.确定要分析的质量问题。由于因果图只能用于单一目的分析,
所以每一个质量问题要单独进行因果分析。 2.列出影响质量的主要因素,通常分为人(Man)、机
(Machine)、料(Material)、 法(Methld)、环(Environment),
即4MIE。
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d.结合改善:与别人的意见相结合,不断启发和改善自己的想法,
发言时要用附合雷同他人发言的方式发表意见; e.如实记录:对于任何人的发言,均要如实记录下来。一是获得全 面的信息,二是给人以重视感,从心里上感召他人多发表意见。
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2.原因的分析用分层法进行归纳; 3.因果图一般由小组集体绘制,但拥有足够过程知识和经验的
料
人 尺寸 变异
环
法
机
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因果图的整体概况及简介
原因类别
第一层原因
第一层原因
原因类别
第一层原因
第一层原因 第一层原因 第二层原因
第一层原因 第二层原因
质 量 问 题
结果
原因类别
原因
原因类别
目的:解决…….. 日期: 年 月 日 作者:……..
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3)将各中枝的原因再展开形成小枝。小枝是造成中枝的原因。 依次展开,直到能提出解决措施为止。 4)分析图上标出的原因,从最下层次的原因中找出少量的(3~ 5 个)看来对结果有最大影响的主要原因,并画上标记。对它 们进一步开展工作,如进一步收集资料、进行试验加以确认, 采取改进措施等。 5)针对绘制的草图组织集体讨论,讨论结果若认为是完善的, 可进行下一步步骤,若认为是不完善的,则应从2重复进行。 6)绘制正式的因果图图形(最后要注明因果图的名称、绘图者、 绘图时间、参加分析的人员等)。
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排 列 图主 要 内 容:
3 1
排列图的基础知识
2 3
排列图的制作方法
3
制作排列图的注意事项
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3 1
排列图的基础知识 1)来源
1.排列图又称帕累托图。最早是由意大利经济学家帕 累托(柏拉)用来分析社会财富的分布状况。他发现少数 人占有着绝大多数财富,而绝大多数人却占有少量财富处 于贫困的状态。这种少数人占有着绝大多数财富左右社会 经济发展的现象,即所谓“关键的少数、次要的多数”的 关系。 2.美国质量管理专家朱兰,把这个“关键的少数、次要 的多数”的原理应用于质量管理中,便成为常用方法之一 排列图,实现了寻找主要问题或影响质量的主要原因的目 的。
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散布图(散点图、相关图)
1、定义:用来研究两种质量特性值之间相关性的方法。两种质
量特性值或两种数据之间有无相关性、相关关系,如果从数据表 中很难判断,若作出散布图则可以直观的表示出变量之间的相关 程度。
2、作 用
判断与产品质量特性有关的人、机、料、法、环、 测之间的各种关系,及其与各质量特性之间的因果 关系,为质量改进提供信息。
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3.针对要分析的质量问题,开展广泛深入的调查研究。本步骤 中要应用调查表和头脑风暴法等工具,目的在于尽可能多地收 集信息,争取能获得影响质量问题的全部原因。