品质管理品质知识品质七种工序统计分析工具

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质量改进常用的七种工具介绍

质量改进常用的七种工具介绍

人员
机器
4) 根椐所列出的项目,加以比较讨论或以与 会人员投票方式,确定问题的主要原因 (作适当标识) 。
原材料
熟练程度 班別
翻转机
包装托盘
文化程度 振动时效仪
胎具
材料翘曲 端板 材料同板差
变形?
烧焊方法
方法
冷却时间
湿度
环境
溫度 场地拥挤
案例分析:
1.结果的描述应是“为何…”,而不应是“如 2.主要因素应加框表何示”; ; 3.使用箭头符号;
(一)、直方图的形状分析与判断
常见类3型0
25 20 15 10
平顶型 5 0
图例
分析判断
生产过程有缓慢因 素作用引起,如:刀具 缓慢磨损、操作者疲劳 等。
锯齿型
由于直方图分组过 多、或测量设备精度不 足、或数据修约等原因 造成。
(8.66%)
100.00%
110
100
90
80
70
60
50
40
30
20
100
10
0
(8.24%)
直方图又称柱状图、质量分布图。
一、概念
--直方图是频数直方图的简称。它是用一系列宽度相等、高度不 等的长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔,长方形 的高度表示在给定间隔内的数据数。
--直方图的作用是: 1. 显示质量波动的状态; 2. 较直观地传递有关过程质量状况的信息; 3. 当人们研究了质量数据波动状况之后,就能掌握过程的状况,从而 确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。
14
8 35.5~40.5 38 / / / / / / / / / /
10
9 40.5~45.5 43 / / /

(品管工具QC七大手法)品管七大工具

(品管工具QC七大手法)品管七大工具

(品管工具QC七大手法)品管七大工具品管七大工具品质管理七大工具应用概述1.表示事物特征于质量管理活动中收集到的数据大均表现为杂乱无章的,这就需要运用统计方法计算其特征值,以显示出事物的规律性。

如平均值、中位数、标准偏差、方差、极差等。

2.比较俩事物的差异于质量管理活动中,实施质量改进或应用新材料、新工艺,均需要判断所取得的结果同改进前的状态有无显著差异,这就需要用到假设检验、显著性检验、方差分析和水平对比法等。

3.分析影响事物变化的因素为了对症下药,有效地解决质量问题,于质量管理活动中能够应用各种方法,分析影响事物变化的各种原因。

如因果图、调查表、散布图、排列图、分层法、树图、方差分析等等。

4.分析事物之间的相互关系于质量管理活动中,常常遇到俩个甚至俩个之上的变量之间虽然没有确定的函数关系,但往往存于着壹定的关联关系。

运用统计方法确定这种关系的性质和程度,对于质量活动的有效性就显得十分重要。

这里就可利用散布图、实验设计法、排列图、树图、头脑风暴法等。

5.研究取样和试验方法,确定合理的试验方案用于这方面和统计技术有:抽样方法、抽样检验、实验设计、可靠性试验等。

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用于这方面的统计技术有:频数直方图、控制图、散布图、排列图等。

7.描述质量形成过程用于这方面的统计技术有流程图、控制图等。

产品质量波动1、正常波动正常波动是由随机原因引起的产品质量波动。

这些随机因素于生产过程中大量存于,对产品质量经常发生影响,但它所造成的质量特性值波动往往比较小。

壹般情况下这些质量波动于生产过程中是允许存于的,所以称为正常波动。

2、异常波动异常波动是由系统原因引起的产品质量波动。

这些系统因素于生产过程中且不大量存于,对产品质量也不经常发生影响,壹旦存于,它对产品质量的影响就比较显著。

壹般说来于生产过程中是不允许存于的。

质量管理的壹项重要工作,就是要找出产品质量波动规律,把正常波动控制于合理范围内,消除系统原因引起的异常波动。

关于质量管理七种工具的描述

关于质量管理七种工具的描述

质量管理七种工具是指在质量管理过程中常用的七种方法和工具,包括流程图、因果图、直方图、散点图、控制图、检查表和Pareto图。

这些工具可以帮助识别问题、分析数据、改进过程,以提高产品或服务的质量。

流程图:用于显示一个或多个输入转化为一个或多个输出的过程中,所需要的步骤顺序和可能分支。

流程图有助于了解和估算一个过程的质量成本。

因果图:也称为鱼骨图或石川图,用于分析问题的根本原因。

通过将问题与可能的原因相关联,可以识别出问题的潜在因素。

直方图:一种特殊的条形图,用于描述集中趋势、分散程度和统计分布形状。

直方图可以直观地展示数据的分布情况。

散点图:显示两个变量之间的关系的图表。

通过散点图的观察和分析,可以发现两个变量之间是否存在相关关系或因果关系。

控制图:用于确定一个过程是否稳定或可预测的绩效。

控制图可以检测到过程的异常波动,从而及时采取措施解决问题。

检查表:用于收集数据的查对清单。

通过检查表,可以对某一特定事项或问题进行逐项检查,以便记录和分析数据。

Pareto图:一种特殊的垂直条形图,用于识别造成大多数问题的少数重要原因。

Pareto图可以帮助企业优先解决关键问题,提高生产效率和质量。

这些工具在质量管理中发挥着重要作用,通过综合运用这些工具,企业可以更好地理解和控制生产过程,提高产品质量,降低生产成本,增强客户满意度和忠诚度。

品管七大手法ppt课件

品管七大手法ppt课件

局限性分析
依赖经验
品管七大手法的效果很大程度上 依赖于员工的经验和技术水平, 如果员工素质不高,效果会大打 折扣。
适用范围有限
品管七大手法主要适用于生产过 程中的质量控制,对于其他环节 如研发、销售等可能不太适用。
对领导层要求高
品管七大手法的成功实施需要领 导层的支Байду номын сангаас和推动,如果领导层 不重视或不理解,效果会受到很 大影响。
企业应用的发展趋势
定制化解决方案
随着企业需求的多样化,品管七大手法将更 加注重为企业提供定制化的解决方案,以满 足不同企业的特定需求。
跨部门协同
未来,品管七大手法将更加注重跨部门协同,以提 高企业整体的质量管理水平和效率。
持续改进
企业将更加注重持续改进,通过不断优化品 管七大手法,实现质量管理的持续改进和提 升。
因果图
总结词
通过图示的方式,将质量问题的原因进行逐 级展开,找出根本原因的方法。
详细描述
因果图是一种将质量问题与其相关因素之间 的关系进行图示化的方法。它通常由若干个 分支组成,每个分支代表一个可能的原因, 分支之间通过箭头连接,表示因果关系。因 果图有助于企业全面了解质量问题的原因, 并找出根本原因,为后续的质量改进提供方 向。
检查表
01
适用于记录、统计和整理数据,广泛应用于品质检查、生产管
理、市场调研等领域。
层别法
02
适用于对数据、信息、资料进行分类整理,广泛应用于品质管
理、生产管理、数据分析等领域。
因果图
03
适用于分析问题的原因和影响,广泛应用于品质管理、生产管
理、产品设计等领域。
七大手法的应用范围
柏拉图
适用于对不合格品进行统计和分析,广 泛应用于品质管理、生产管理等领域。

品质管理七大工具

品质管理七大工具

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。

质量管理老七种工具的使用方法

质量管理老七种工具的使用方法
铆错
1
81
98.78%
铆裂
1
82
100%
合计
82
82
注意事项:当一种产品有两种或两种以上不 合格时,事先必须规定如何记录。
中、重卡第六横梁件铆接铆钉质量缺陷调查表
例二:
不合格位置调查表
#2022
机翼划伤位置记录表
单位:×车间×工段
日期: 年 月 日
操作者:× × ×
排 列 图
目从最重要到最次要进行排列而采用的一种简单的图 示技术。 排列图是由一个横坐标、两个纵坐标、几个按 高低顺序排列的矩形和一条累计百分比折线组成。
定义:排列图又叫帕累托图。它是将质量改进项
按重要性顺序显示每个质量改进项目对整 个质量问题的作用。 识别进行质量改进的机会。
作用
制作排列图的步骤
#2022
第七步,在横轴上按频数大小画出矩形,矩形的高度代表
各不合格项频数的大小。
第八步,在每个直方柱右侧上方,标上累计值(累计频数和
累计频率百分数),描点,用实线连接,画累计频数折线(帕累
托曲线)。
第九步,在图上记入有关必要事项,如排列图名称、数
据、单位、作图人姓名以及采集数据的时间、主题、数据合计
序号
缺陷
频率
累计频数
频率×100
累击频率×100
1 2 3 4 5 6 7
精磨外圆 精切环槽 精镗销孔 垂直摆差 斜 油 孔 磨 偏 差 其 它
229 136 56 42 15 14 8
229 365 421 463 478 492 500
45.8 27.2 11.2 8.4 3.0 2.8 1.6
注意事项:
数据的性质分类要明确; 从品质(不良率/缺陷数)、效率(工时)、成本 (各项费用)等项目的日报、周报、月报中发现问题 同一问题有很多项目在一起应层别; 层别所得资料要能与对策相连接。

品质管理7大工具

品质管理7大工具

控制图的种类:
按用途分: 分析用控制图:利用控制图对已经完成的生产
过程进行分析,以评估该过程是否稳定,或确认改进 的效果;
控制用控制图:对正在进行的生产过程实施质 量控制,以保持过程的稳定。
当确认生产过程处于稳定受控状况时,再将分 析用控制图的控制界限延长,转化为控制用控制图。
按质量数据的性质分:
➢ 将次数分配表作图,以横轴表示数值的变化,纵 轴表示次数
➢ 横轴与纵轴各取适当的单位长度,再将各组的组 界分别标在横轴上,各组界应为等距分布。
➢ 在图的右上角记入相关数据履历(数据总数、平均 值、标准差等),并划出规格的上、下限。
➢ 填入必要的事项,如产品名称、工序名称、时间 、制作者等。
由于实际要求公差中心为145,公差范围为130∽160, 由上图可看出产品的尺寸分布范围(27)≤公差(30),略 有富余;但尺寸分布中心(135.8)与公差中心(145)相 比偏移较大,应采取措施消除偏移量,否则将有较多废品 产生。
典型的 6 种图形:
(A)正常型
正常形:左右对称分布,呈正 态分布;
结论:显示过程正常。
(B)偏向型
偏向形:图形偏向一边,形成 不对称图形;
结论:作业员倾向性加工造成。
(C)双峰型
双峰形:出现两个高峰;
结论:质量数据来源于两个不 同的生产条件所造成的。
(D)孤岛型
孤岛形:直方图旁边出现小直 方图,形同孤岛;
操作 漏 不漏 漏气率 员 气 气 p/%
A 6 13 32 B 3 9 25 C 10 9 53 合计 19 31 38
表2 按工厂分层的漏气情况
供应 漏气 不漏 漏气


率p/%
甲厂 9 14 39

QC品质管理基本知识

QC品质管理基本知识

品管七大手法七大手法:检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图一■、检查表检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出,然后定期或不定期的逐项检查,并将问题点记录下来的方法,有时叫做查检表或点检表。

例如:点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5s活动检查表、工程异常分析表等。

1、组成要素①确定检查的项目;②确定检查的频度;③确定检查的人员。

2、实施步骤①确定检查对象;②制定检查表;③依检查表项目进行检查并记录;④对检查出的问题要求责任单位及时改善;⑤检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认;⑥定期总结,持续改进。

二、层别法层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类,将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组,加以层别。

层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用,也可单独使用。

例如:抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。

实施步骤:①确定研究的主题;②制作表格并收集数据;③将收集的数据进行层别;④比较分析,对这些数据进行分析,找出其内在的原因,确定改善项目。

三、柏拉图柏拉图的使用要以层别法为前提,将层别法已确定的项目从大到小进行排列,再加上累积值的图形。

它可以帮助我们找出关键的问题,抓住重要的少数及有用的多数,适用于记数值统计,有人称为ABC图,又因为柏拉图的排序识从大到小,故又称为排列图。

1、分类1)分析现象用柏拉图:与不良结果有关,用来发现主要问题。

A品质:不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等;B成本:损失总数、费用等;C交货期:存货短缺、付款违约、交货期拖延等;D安全:发生事故、出现差错等。

2)分析原因用柏拉图:与过程因素有关,用来发现主要问题。

A操作者:班次、组别、年龄、经验、熟练情况等;B机器:设备、工具、模具、仪器等;C原材料:制造商、工厂、批次、种类等;D作业方法:作业环境、工序先后、作业安排等。

2、柏拉图的作用①降低不良的依据;②决定改善目标,找出问题点;③可以确认改善的效果。

品质管理七工具

品质管理七工具

第九章 品质管理七工具在ISO9000《质量管理与质量保证》系列标准中,统计方法的应用质量体系基本要求之一,在QS9000质量体系中列有明确的要求。

所谓统计方法就是指有关收集、整理、分析和解释统计数据,并对其所反映的问题做出一定结论的方法。

下面就质量管理中最常用也是最基本的七工具---检查表、直方图、柏拉图、要因分析图、层析法、散布图及控制图分别加以介绍,并对描述数据分布特征的两种量数一集中趋势量数和离散趋势量数及常见的一种分布---正态分布也作一个简要介绍。

第一节 统计特征数在质量管理活动中,收集到的数据大都表现为杂乱无章的,这就需要运用统计方法计算其特征值,以显示出事物的规律性,如平均数、中位数、众数、极差、方差、标准差等。

一、集中趋势量数 1、(算术)平均数平均数是表示数据集中位置的各种特征数中最基本的一种,常用符号X 来表求,其计算公式为:nX X X X X n 1Χ8321n1i i ++++==∑=例如:有2、3、4、5、6五个统计数据,则其平均值为:4565432=++++=X2、中位数 中位数是把收集到的统计数据1121X X X 、、、 按大小顺序重新排列,位于中间位置上的数值。

它也常用来表示数据集合的一般水平,用符号X 表示。

当n 为奇数时,正中间的数只有一个:当n 为偶数时,正中间位置有两个。

例如:有1.2、1.1 、1.5 、1.5、1.4 五个统计数据,则由小到大重新排列为 1.1、1.2、1.4、1.5、1.5, 中位数X =1.4又如:有1.0、1.2、1.4、1.1四个数据 则中位数15.122.11.1=+=X3、众数 众数是数据集合中发生次数最多的那个数据,它较直观地体现了集中趋势。

例如:有1.01、1.05、1.02、1.02、1.05、1.02、1.02七个统计数据,则其众数为1.02 三、离散趋势量数 1、极差 极差也叫全距,是一组数据中最大值与最小值之差,它揭示了数据集合的范围,概括出数据之间变异的最大幅度,常用符号R 表示,其计算公式为:R=X max -X min =最大值-最小值 例如: 有3、6、7、8、10五个数据组成一组 则极差为:R=10-3=72、(样本)方差 方差是衡量统计数据分散程度的一种特征数,它反映一组数据的波动大小,其计算公式为:212)(11X X n S n i i --=∑= 例如:有2、3、4、5、6五个统计数据,则其方差为:[]5.2)46()45()44()43()42(151222222=-+-+-+-+--=S 3、(样本)标准差国际标准化组织规定,把方差的正平方根作为标准差,用符号S 表示,则标准差的计算公式为:2n1i i )X (X 1n 1S --=∑= 它与方差的作用相同 就上例 1.582.5S ≈=第二节 正态分布一、 正态分布的含义正态分布是统计和抽样的理论基楚,在客观世界中有许多随机现象都现象都服从或近似服从正态分布,例如人的身高和智商、测量某一零件直径时的误差、房租、各类设备的使用寿命等都服从或近似服从正态分布。

品质七种工序统计分析工具

品质七种工序统计分析工具
4. 对于主要的、关键的要因,分别用显著符号标记出来,以示突出和重要。
• 2、3、4找出的关键因素(要因,以3-5个为宜),用圆圈“○”或方框“□” 框 起来,作为制订质量改进措施的重点考虑对象。
5. 注明画图者,参加讨论分析人员、时间等可供参考的事项。
Sep.20,2007
Harry.Peng
15
Sep.20,2007
Harry.Peng
5
排列图
• 排列图的应用程序
1. 确定要分析的项目、度量单位。
2. 收集一定期间的数据。
3. 将数据按一定分类标志进行分类/层整理,填入数据统计表中,计算各类项 目的累计频数、频率、累计频率。
4. 按一定的比例,画出两个纵坐标和一个横坐标。
• 画横坐标。按度量单位量值递减的顺序自左至右,在横坐标上列出项目。将量 值最小的一个或几个项目归并成“其他”项,放在最右端。数量可超过倒数第
Harry.Peng
4
排列图
• 可整理为排列图的数据举例: – 品质方面: • 不良品数、损失金额,按不良项目、发生场所、发生工序、设备、原料、作业方法等区分出“重要 的少数,次要的多数”。 • 消费者的抱怨项目、抱怨件数、修理件数等。 – 时间方面一效率: • 作业的效率,故障率,修理时间等。 – 成本方面: • 原料、材料别的单价; • 规格别、商品别的单价; • 品质成本一预防成本、鉴定成本、内外部损失成本。 – 营业方面: • 销货金额别、营业所别、商品销售别、业务员别。 – 交通方面: • 交通事故肇事率一违规案件类别、车种别、地区别(国家别); 高速公路超速原因别、肇事死亡原因 别。 – 安全方面: • 灾害的件数 一 场所别、职称别、人体部位别 – 选举方面: • 票源分布区域;调查活动区人数分配。 – 治安方面: • 少年犯罪率、件数、年龄别;缉捕要犯件数、人数、地区别、时间别。 – 医学方面: • 病因别、年龄别、糖尿病要因别、职业病别;门诊病患类别、门诊科别。

工序统计分析七种工具

工序统计分析七种工具
定义
排列图是一种用于识别主要因素或原 因的分析工具,通过图形的方式展示 出不同因素对整体的影响程度。
作用
排列图可以帮助我们快速识别出影响 产品质量或效率的主要因素,以便采 取针对性的措施进行改进。
绘制方法
收集数据
收集与问题相关的数 据,例如不合格品、 故障次数等。
确定分类
将数据按照不同的因 素或原因进行分类, 例如机器、操作员、 材料等。
绘制方法
01
02
03
数据收集
收集实际生产过程中的工 序数据,包括合格品和不 合格品的数据。
数据处理
计算工序的平均值、标准 差等统计量,并确定规格 界限。
绘制图表
将实际工序数据绘制成散 点图,并将规格界限用界 限线表示。
解读与应用
解读
通过观察散点图上的数据分布情况,判断工序能力是否 充足。如果实际数据分布接近或触及界限线,说明工序 能力充足;如果实际数据分布远离界限线,说明工序能 力不足。
解读与应用
解读
应用
通过观察控制图上的点分布情况,判断生产 过程是否处于受控状态。如果点在控制限内 分布较为均匀,且无异常波动,则认为生产 过程处于受控状态;如果点超出控制限或出 现异常波动,则认为生产过程存在异常因素。
控制图可用于监测生产过程中的各种质量特 性值,如尺寸、重量、硬度等。通过定期检 查和调整生产过程参数,确保产品质量稳定, 提高生产效率和客户满意度。
根据散点图的趋势,可以添加一条趋势线 来描述两个变量之间的关系,帮助我们更 好地理解数据之间的关系模式。
解读与应用
解读
通过观察散点图的分布和趋势,可以初步判断两个变量之间的关系。如果散点图的点分布比较集中, 说明两个变量之间的关系比较强;如果散点图的点分布比较分散,说明两个变量之间的关系比较弱。 同时,通过观察趋势线的斜率和截距,可以进一步了解两个变量之间的具体关系。

七大手法

七大手法

“七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具,有“老七种”和“新七种”之分。

“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图,新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。

“老七种”:1、分层法(分类法、分组法)质量问题的原因多方面,来源于不同条件(4M1E)。

为真实反映质量问题的实质性原因和变化规律,须将大量综合性统计数据按数据的不同来源(需要进行追溯)进行分类,再进行质量分析的方法。

2、调查表用于收集和记录数据的一种表格形式,便于按统一的方式收集数据并进行统计计算和分析3、排列图对发生频次从最高到最低的项目进行排列——简单图示技术。

4、直方图直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。

它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形,是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。

直方图适用于对大量计量数值进行整理加工,找出其统计规律,也就是分析数据分布的形态,以便对其整体的分布特征进行推断。

5、因果图(Causeand effectdiagram)——石川图、特色要因图、树枝图、鱼刺图以结果为特性,以原因为因素,将原因和结果用箭头联系,表示因果关系。

6、控制图也叫质量管理图或监控图。

它是通过把质量波动的数据绘制在图上,观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。

这种方法是在1924年由美国的休哈特首创,应用简单、效果较佳、极易掌握,能直接监视控制生产过程,起到保证质量的作用。

控制图的一般格式如图8-7所示。

7、相关图法相关图法又叫散布图法、简易相关分析法。

它是通过运用相关图研究两个质量特性之间的相关关系,来控制影响产品质量中相关因素的一种有效的常用方法。

相关图是把两个变量之间的相关关系,用直角坐标系表示的图表,它根据影响质量特性因素的各对数据,用小点表示填列在直角坐标图上,并观察它们之间的关系。

“新七种”:1、系统图表示某个质量问题与组成要素之间的关系,从而明确问题的重点,寻求达到目的所应采取的最适当的手段和措施的树状图形(倒立逻辑关系因果图)2、关联图把几个问题及涉及这些问题的关系极为复杂的因素之间的因果关系用箭头连接起来的图形。

品质管理(QC)七大手法详解

品质管理(QC)七大手法详解

品管七大手法七大手法:检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图一、检查表检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出,然后定期或不定期的逐项检查,并将问题点记录下来的方法,有时叫做查检表或点检表。

例如:点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S 活动检查表、工程异常分析表等。

1、组成要素①确定检查的项目;②确定检查的频度;③确定检查的人员。

2、实施步骤①确定检查对象;②制定检查表;③依检查表项目进行检查并记录;④对检查出的问题要求责任单位及时改善;⑤检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认;⑥定期总结,持续改进。

二、层别法层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类,将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组,加以层别。

层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用,也可单独使用。

例如:抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。

实施步骤:①确定研究的主题;②制作表格并收集数据;③将收集的数据进行层别;④比较分析,对这些数据进行分析,找出其内在的原因,确定改善项目。

三、柏拉图柏拉图的使用要以层别法为前提,将层别法已确定的项目从大到小进行排列,再加上累积值的图形。

它可以帮助我们找出关键的问题,抓住重要的少数及有用的多数,适用于记数值统计,有人称为ABC图,又因为柏拉图的排序识从大到小,故又称为排列图。

1、分类1)分析现象用柏拉图:与不良结果有关,用来发现主要问题。

A品质:不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等;B成本:损失总数、费用等;C交货期:存货短缺、付款违约、交货期拖延等;D安全:发生事故、出现差错等。

2)分析原因用柏拉图:与过程因素有关,用来发现主要问题。

A操作者:班次、组别、年龄、经验、熟练情况等;B机器:设备、工具、模具、仪器等;C原材料:制造商、工厂、批次、种类等;D作业方法:作业环境、工序先后、作业安排等。

2、柏拉图的作用①降低不良的依据;②决定改善目标,找出问题点;③可以确认改善的效果。

QC七大工具

QC七大工具

综述有用的质量统计管理工具当然不止七种。

除了新旧七种工具以外,常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。

品管七大手法是常用的统计管理方法,又称为初级统计管理方法。

它主要包括控制图、因果图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图等所谓的QC七工具。

其实,质量管理的方法可以分为两大类:一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理;二是以数理统计方法为基础的质量控制。

组织性的质量管理方法是指从组织结构,业务流程和人员工作方式的角度进行质量管理的方法,它建立在全面质量管理的思想之上,主要内容有制定质量方针,建立质量保证体系,开展QC小组活动,各部门质量责任的分担,进行质量诊断等。

QC七工具(旧)检查表(Tally Sheet)检查表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的一种工具,其格式可多种多样,这种方法虽然较单,但实用有效,主要作为记录或者点检所用。

数据分层法(DataStratification)数据分层法就是将性质相同的,在同一条件下收集的数据归纳在一起,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,则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。

例如,按不同时间,不同班次进行分层,按使用设备的种类进行分层,按原材料的进料时间,按原材料成分进行分层,按检查手段,按使用条件进行分层,按不同缺陷项目进行分层,等等。

数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。

数据分层法的应用,主要是一种系统概念,即在于要处理相当复杂的资料,就得懂得如何把这些资料加以有系统、有目的地加以分门别类的归纳及统计。

科学管理强调的是以管理的技法,来弥补以往靠经验、靠视觉判断的管理的不足。

而此管理技法,除了建立正确的理念外,更需要有数据的运用,才有办法进行工作解析及采取正确的措施。

如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计,也是诸多品管手法的最基础工作。

举个例子:我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈,航空公司为了争取市场除了加强各种措施外,也在服务品质方面下功夫。

质量管理的七种常用工具应用

质量管理的七种常用工具应用

1.33(4σ) 1.67(5σ) 2.0(6σ)
84.13447 84.13447 84.13447
%
%
%
97.725%
97.72499 97.72499
%
%
99.865%
99.86501 99.86501
%
%
99.994%
99.99683 99.99683
%
%
99.99994 99.99997
%
质量管理的七种常用工具应用
4,陡壁型。平均值远左离(或右离)直方图的中间值,频 数自左至右减少(或增加),直方图不对称。当工序能力不
足,为找出符合要求的产品经过全数 检查,或过程中存在自动反馈调整时, 常出现这种形状。用剔除不合格品后 的产品数据作直方图,容易为此型。 这表示潜藏着因测量误差或检查误差 所引起的不合格品。
质量管理的七种常用工具应用
例:
质量管理的七种常用工具应用
三,直方图
在相同的条件下生产出来的产品质量、性能、长度、重量不 会完全相同,但也不会相差太大,总是在一定范围内变动, 为了找出它们之间的统计规律性,可通过对数据的整理、按 大小分成若干组,统计落在各组的数目,作出相应的图,该 图就是直方图。 (1)作用: 可直观地看出产品质量的分布情况,预测工序能力,估算不 合格率。 (2)主要用途: 通过抽样测量一部分,来估计全体,把握现状。 (3)使用场合: 对全体对象测量或试验费时费力、甚至是不可能的情况下。
质量管理的七种常用工具应用
(4)作图的方法: 1,收集数据,n至少在100个以上,这样估算结果比较正确。 2,找出数据的最大值和最小值。 3,分组,确定组数和组距 组数k= n 组距h=(最大值—最小值)/组数此处要把 组距取测量单位的整数倍。 4,确定每组的边界值 最小的边界值 =最小值—测量单位的1/2 5,确定每组的频数,每组包含数据的个数叫频数。 利用唱票的方法记下频数,作成频数表

产品质量控制常用的七种统计分析工具

产品质量控制常用的七种统计分析工具

产品质量控制常用的七种统计分析工具品管七大手法是常用的统计管理方法,又称为初级统计管理方法。

它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。

运用这些工具,可以从经常变化的生产过程中,系统地收集与产品质量有关的各种数据,并用统计方法对数据进行整理,加工和分析,进而画出各种图表,计算某些数据指标,从中找出质量变化的规律,实现对质量的控制。

日本著名的质量管理专家石川馨曾说过,企业内95%的质量管理问题,可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。

全面质量管理的推行,也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。

1、统计分析表统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具,其格式可多种多样,这种方法虽然较单,但实用有效。

2、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数据归纳在一起,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。

例如,按不同时间,不同班次进行分层,按使用设备的种类进行分层,按原材料的进料时间,原材料成分进行分层,按检查手段,使用条件进行分层,按不同缺陷项目进行分层,等等。

数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。

、数据分层法的应用,主要是一种系统概念,即在于要想把相当复杂的资料进行处理,就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的加以分门别类的归纳及统计。

科学管理强调的是以管理的技法来弥补以往靠经验靠视觉判断的管理的不足。

而此管理技法,除了建立正确的理念外,更需要有数据的运用,才有办法进行工作解析及采取正确的措施。

如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计,也是诸多品管手法的最基础工作。

举个例子:我司为了争取市场除了加强各种措施外,也在服务品质方面下功夫。

我们也可以经常在看到客户满意度的调查。

此调查是通过调查表来进行的。

品管七大手法质量管理八大原则简介

品管七大手法质量管理八大原则简介

品管七大手法七大手法:检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图一、检查表检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出,然后定期或不定期的逐项检查,并将问题点记录下来的方法,有时叫做查检表或点检表。

例如:点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S活动检查表、工程异常分析表等。

1、组成要素①确定检查的项目;②确定检查的频度;③确定检查的人员。

2、实施步骤①确定检查对象;②制定检查表;③依检查表项目进行检查并记录;④对检查出的问题要求责任单位及时改善;⑤检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认;⑥定期总结,持续改进。

二、层别法层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类,将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组,加以层别。

层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用,也可单独使用。

例如:抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。

实施步骤:①确定研究的主题;②制作表格并收集数据;③将收集的数据进行层别;④比较分析,对这些数据进行分析,找出其内在的原因,确定改善项目。

三、柏拉图柏拉图的使用要以层别法为前提,将层别法已确定的项目从大到小进行排列,再加上累积值的图形。

它可以帮助我们找出关键的问题,抓住重要的少数及有用的多数,适用于记数值统计,有人称为ABC图,又因为柏拉图的排序识从大到小,故又称为排列图。

1、分类1)分析现象用柏拉图:与不良结果有关,用来发现主要问题。

A品质:不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等;B成本:损失总数、费用等;C交货期:存货短缺、付款违约、交货期拖延等;D安全:发生事故、出现差错等。

2)分析原因用柏拉图:与过程因素有关,用来发现主要问题。

A操作者:班次、组别、年龄、经验、熟练情况等;B机器:设备、工具、模具、仪器等;C原材料:制造商、工厂、批次、种类等;D作业方法:作业环境、工序先后、作业安排等。

2、柏拉图的作用①降低不良的依据;②决定改善目标,找出问题点;③可以确认改善的效果。

质量分析7种统计工具

质量分析7种统计工具

02
双峰形:情况与孤岛形大致一样,只是表现得更突出。
03
平顶形:由于加工中存在某种缓慢而均匀变化的倾向,如刀具、模具磨损。
直方图
B充分包含在T之中,且B和T的分布中心重合,分布满足公差要求并有相当的余地时,工程能保证产品合格。当T远大于B时,则存在质量过剩。 B虽在T 之中,但中心有偏移,B和T的一端(或两端)重合时,条件稍有变化就会出现不合格品。此时应及时调整中心 。 B和T 的界限交叉(或B大于T)或明显偏向一边,必然会产生不合格品,此时应及时调整或改进工艺。
6. 注意事项 6.1.相关的判定只限于画图所用的数据范围之内,不能随意延伸判定范围。有延伸需要时应扩大搜集数据的范围,重新作相关图。例如体重与年龄的关系就不具有延伸性。 6.2.应将具有不同性质的数据分开作相关图,否则将会导致不真实的判定。当我们决定要对某个因变量和自变量之间相关关系进行研究并采集数据时,应尽可能使影响这个因变量的其它自变量处于稳定状态。 6.3个别偏离分布趋势的点子,可能是特殊原因造成的,判明原因后,可以去掉该点。 6.4要应用专业技术对相关分析的结果加以确认,因为可能出现伪相关现象,尤其当多个自变量都影响这个因变量的时候。
3倍标准偏差(3σ)











一、概述
--控制图的种类很多,一般按数据的性质分为计量值控制图、计数值控制图两大类。
类别
名称
控制图符号
特点
适用场合
计 量 值 控 制 图
平均值-极差控制图
x - R
最常用,判断工序是否正常的效果好,但计算工作量很大。
适用于产品批量较大的工序。
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• 画纵坐标:
– 左边的纵坐标按度量单位规定,其高度必须大于或等于所有项目的量值和。 – 右边的纵坐标应与左边纵坐标等高,并从0-I00%进行标定。
5. 按各类影响因素的程度大小,依次在横坐标上画出直方块。其高度表示 该项目的频数,写在直方块上方。
6. 按右纵坐标的比例,找出各项目的累计百分点,从原点0开始连接各点, 画出Pareto曲线。
Harry.Peng
7
排列图
• 排列图使用的注意事项
– 纵坐标的高度与横坐标的宽度之比以(1.5-2):1为好。
– 横坐标上的分类项目不要太多,以4~6项为原则。
– 对于影响质量的主要因素可进一步分层,画出几个不同的排列图, 加以分析,以便得到更多的情况。
– 主要因素不能过多,一般找出2~3项主要因素项。如发现所有因素 都差不多,有必要考虑重新确定分层原则,再行分层。也可以考 虑改变计量单位,以便更好地反映“关键的少数”。如将按“件 数”计算变成按“损失金额”计算。
– 不太主要的项目很多时,可以把最次要的几个项目合并为其他 ”项,排列在柱形条最右边。
– 收集数据的时间不宜太长,一般以1-3个月为好。时间太长,情况 变化较大,不易分析和措施;时间短,只能说明一时的情况,代 表性差。
– 视具体情况,首先解决紧迫问题,
– 在采取措施后,为验证其效果还要重新画出排列图,以进行比较。
Harry.Peng
5
排列图
• 排列图的应用程序
1. 确定要分析的项目、度量单位。
2. 收集一定期间的数据。
3. 将数据按一定分类标志进行分类/层整理,填入数据统计表中,计算各 类项目的累计频数、频率、累计频率。
4. 按一定的比例,画出两个纵坐标和一个横坐标。
• 画横坐标。按度量单位量值递减的顺序自左至右,在横坐标上列出项目。 将量值最小的一个或几个项目归并成“其他”项,放在最右端。数量可超 过倒数第2项。
2. 确认改进后的效果采取改进措施后,效果如何,可用排列图来检查,通过排列图 的反复使用,使问题逐步具体化.并在采取措施后,再反复使用确认效果。
3. 识别质量改进的机会。任何需改进问题都可用排列图指出工作重点。除产品质量 外,诸如节约问题、安全问题、效率问题和经济问题等均可采用排列图为改进工 作指明方向。
Sep.20,2007
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排列图
• 用 MINITAB 作 Pareto图
– 可从排列图获取的信息
• 各项不良个数、缺陷数、损失金额等的数量占全体的多少? • 各分类项目的大小及其占有率是多少? • 各分类项目的大小排列顺序如何? • 可以预想某项不良减少后的改善效果如何? • 可以确认不良对策或改善措施的效果。 • 可以观察不良、缺陷等的分类项目的变化
Sep.20,2007
• A类因素:主要因素。累积频率在0%~80%的那些因素是影响产品报废的主要 者, 一般情况下,A类因素不多于3个。
• B类因素:有影响因素。累积频率在80%~95%的那些因素,对产品质量有影 响者。
• C类因素:次要因索。累积频率在95%~100%的那些因素,对产品质量影响很 小。
– 对前2~3项影响质量的因素进行分析,看其包含问题的多少(从累积频率 中看出)。预测对这2~3项采取措施能解决多少问题。
Sep.20,2007
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3
排列图
排列图示例
废品统计表
Sep.20,2007
Harry.Peng
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排列图
• 可整理为排列图的数据举例: – 品质方面: • 不良品数、损失金额,按不良项目、发生场所、发生工序、设备、原料、作业方法等区分出 “重要的少数,次要的多数”。 • 消费者的抱怨项目、抱怨件数、修理件数等。 – 时间方面一效率: • 作业的效率,故障率,修理时间等。 – 成本方面: • 原料、材料别的单价; • 规格别、商品别的单价; • 品质成本一预防成本、鉴定成本、内外部损失成本。 – 营业方面: • 销货金额别、营业所别、商品销售别、业务员别。 – 交通方面: • 交通事故肇事率一违规案件类别、车种别、地区别(国家别); 高速公路超速原因别、肇事死 亡原因别。
– 最早由意大利经济学家Pareto用来分析社会财富分布状况,并发现少数人占有大 量财富的现象,所谓“关键的少数与次要的多数”这一关系。
– 后来美国的朱兰将其应用于质量控制,因为在质量问题中也存在着“少数不良项 目造成的不合格产品占据不合格品总数的大部分”这样一个规律。80%的问题仅来 源于20%的主要原因。
7. 在图上注明累计频数,累计百分数;注明排列图的名称、收集数据的时 间,以及绘图者可供参考的其他事项。
Sep.20,2007
8. 利用排列图确定对质量改进H最arry为.P重eng要的项目。
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排列图
• 排列图的观察分析
– 首先观察柱形条高的前2~3项,一般说来这几项是影响质量的重要因素。
– 一般把因素分成A、B、C三类
此处是大标题样稿字样十五 字以内
排列图
- 确定主导因素
Sep.20,2007
Harry.Peng
2
排列图
• 排列图 (Pareto diagram):又叫帕累托图、柏拉图,它是将质量改进项目从 最重要到最次要进行排列而采用的一种简单的图示技术。用从高到低的顺序排 列一组矩形表示各原因出现频率高低。
– 安全方面: • 灾害的件数 一 场所别、职称别、人体部位别
– 选举方面: • 票源分布区域;调查活动区人数分配。
– 治安方面: • 少年犯罪率、件数、年龄别;缉捕要犯件数、人数、地区别、时间别。
– 医学方面: • 病因别、年龄别、糖尿病要因别、职业病别;门诊病患类别、门诊科别。
Sep.20,2007
• 排列图的结构:排列图由一个横坐标,两个纵坐标,几个高低顺序排列的矩形 和一条累计百分比折线组成。
– 横坐标表示影响产品质量的因素或项目,按其影响程度从左到右依次排列。
– 左纵坐标表示频数或相对频数(如件数、工时、吨位等或百分比)。
– 右纵坐标表示累计频率(累计百分比)。
• 排列图的功用
1. 指出影响产品质量的主要因素(主要问题) 。一般情况下排列图的前2项-3项是主 要因素,对它们采取改进措施,可望收到事半功倍的效果。
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