IPQC巡检流程.七大手法.八大原则.九大步骤

IPQC巡检流程．七大手法．八大原则．九大步骤

IPQC目的：巡检生产过程，有效检查及控制个工序生产状况能完全符合产品的质量要求。

IPQC职责：生产线员工：负责本工位产品的自检。

生产领班：负责监督和跟踪生产与品质达成状况及指导员工正确作业。

IPQC:负责制程的巡检与监督异常处理。

相关部门：参与并协同制程异常的分析及处理。

生产技工：负责车间机器设备的调试。

一、IPQC作业要求：①IPQC巡检时必须依据SIP,工程蓝图,SOP,物料清单,工艺标准对产品的外观,尺寸, 装配,包装,性能进行检查，并做好相关巡检记录。②巡检的频次：抽检产品的数量及检查项目等根据SIP进行。③当客户对重点管制项目做SPC管制时，必须根据检验规范的要求进行。④当发现异常时应通知车间及相关部门对其进行改善，必要时应对责任部门发出PDCS。

二、IPQC现场巡检内容：①检查该产品相关的作业文件是是否齐全。②检查生产设备与治工具是否定期保养，并留下书面记录。③工艺参数的设定是否与工艺参数要求相符。④产品生产环境<包含了温度,湿度,洁净度,光照度,静电防护>是否符合生产制造及检验作业规范等相关要求。⑤物料是否与BOM一致。⑥各产品品质状况是否已做好唯一性标识区分。⑦发现不良后是否有做及时彻底追溯。⑧员工操作时是否严格按照安全规范操作。⑨现场是否有不安全隐患。⑩员工自主检查是否在彻底有效的执行。11,员工作业手法是否严格按照SOP操作。12,员工是否按照作业指导书规定佩戴相关的劳保用品。13,现场使用的相关执行文件,样品,量治具是否处于受控状态。14,其它相关要求是否能满足。

三、巡检制程的异常处理作业：①主要制程异常类型：设备异常,治工具异常,品质异常,工艺参数异常同时也包括IPQC巡检内容。②作业人员如发现生产作业不

顺畅或自检发现异常时，应通知现场的责任人对其异常进行改善和排除以及汇

报至现场的IPQC或生产组长或领班。③IPQC巡检制程异常时应通知该现场的责任人对其异常进行改善和排除，责任人应在半小时内处理好。④异常处理完成后

应做好相应的处理记录。⑤若出现异常严重时，或出现问题责任人在短时间不能

排除时应汇报于相应主管对其进行处理，同时IPQC应队责任部门发出PDCS。⑥制程异常造成一小时以上停机的，当恢复生产时必须对首件再次确认，方可正式

生产。⑦制程异常所生产的不合格品按照《不合格品控制程序》处理。⑧IPQC

在巡检过程中发现有对产品品质有影响因素时，应发PDCS给相关责任人，QE在解决重大品质问题时应给责任部门发出8D报告，其依据的是《品质问题分析处理作业流程》进行。5m1E是指why为什么要做who由谁做what做什么where哪里做when

什么时候做hao如何做；

ISO的精神是怎么说就怎么做怎么做就怎么方写；

内部审核可按严重性分为严重不合格、轻微不合格、观察项；

质量成本分为：预防成本、鉴定成本、内部失败成本、外部失败成本；

为什么要对产品进行标识

控制记录产品的唯一标识性便于追溯分析问题原因以免再发生；

什么是品种成本

企业进行品种活动而发生的成本；

ISO9001中，何谓八项管理原则

1．以顾客为中心 2．领导作用3．全员参与 4．过程方法 5管理的系统方法 6．持续改进 7．基于事实的决策方法 8．互利的供方关系不合格是指（未满足要求）质量管

理的三个特性．充分性、适宜性、有效性为防止不合格品被使用应采取哪些标识、隔

离ISO中质量的定义是什么一组固有特性满足要求的程度什么情况下使用8D解决问题针对重复发生的，一直没有解决的比较重大的问题或者是针对客户要求回复的客诉抱

怨请说出4种直方图常见的形态正常形、锯齿形、偏态形、绝壁形、双峰形、离岛形

高原形；解决问题的9大步骤

1．发掘问题2.选择问题3.追插问题4.分析资料5.提出方法6.选择对策7.草拟行动8.成果比较9.标准化

品管旧七大手法：

1.层别发法：按层分类，分别统计分析作用：从不同层面发现问题

2.特性要因图：寻找因果关系作用：寻找引发结果的原因。又称鱼骨图

3.检查表：调查记录数据用以分析作用：收集整理资料

4.散步图：找出两者之间的关系作用：展示变数之间的线性关系

5.直方图：解析数据分布状况作用：展示过程的分布情况

6.管制图：了解制程能力其变异状况这是作用、识别波动的来源

7.柏拉图：找出重要的少数作用：确定主导因素（所谓的二八原则）新QC七大手法：

1.关联图法：作用理清复杂因素间的关系

2.系统图法：系统的寻求实现目标的手段

3.亲和图法：从杂乱的语言资料中汲取资讯

4.矩阵图法：多角度考察存在的问题变数关系

法：预测设计中可能出现的障碍和结果

6.箭条图法：合理制定进行计划

7.矩形资料解析法：多变数转化少变数资料分析