生产异常管理课件
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Light Loop为新宇电镀件 从而造成压伤比率较高。
结论:
新宇原材料电镀厚度偏高,造成装配配合不良,压伤比率较高,不能正常 使用,影响产品质量,必须更换。
异常分析的正确态度
1.分析者应有的态度:
▪ 客观地自我检讨才会进步. ▪ 找原因、非找藉口、理由。 ▪ 根据数据、事实、而非猜测、假设。 ▪ 锲而不舍,追根究底5-WHY分析。 ▪ 不可为分析而分析。 ▪ 统计手法主要用于界定异常真象。 ▪ 可能原因的推演则须配合专业知识。
5W1H
Why What Where When Who How
质询导致 质询导致 质询导致
ECRS
剔 除 (Elimination)
合 并 (Combination)
重 排 (Rearrangement)
简化
(Simplification)
MU检查表
现场常见的浪费
(1)制造过剩的浪费, 会造成资金的积压和呆料; (2)停工待料的浪费; (3)搬运的浪费; (4)加工本身的浪费; (5)库存的浪费; (6)动作的浪费; (7)制造不良的浪费。
12. 并列与直列:同时做会如何?一个一个做呢?
案例分析
Detailed Case Analysis
: 案例(In Assembly Process )
2004年3月10日以前Base Upper 焊接不良率一向维持于 2%左右,而3月11日当天的不良率却高达6%,且有上升的趋 势。
1.观察 P-chart,找到异常;
重大的影响。
劣质成本
质量策划
质量控制
非机遇性原因 质
量
质量控制原区
改
进
长期浪费
质量控制新区
项目开发阶段
大批量生产阶段
异常
Abnormity
何谓“异常”?
应该做到而没有做到; 不应该发生而发生; 日常维持活动发生了问题; 实绩低于管制目标。
立刻进行异常分析
异常分析
Abnormity Analysis
2.上司对异常应有的态度:
「异常解决」重于「责任追究」 若下属能在发生异常时及时彻底分析处理,并采取预防措施; 且属于「善意实施」下的异常,最好不要太计较责任的追究。 若下属未进行上项活动,而发生同样异常,则要严格追究责 任。
训练下属以「逻辑思考步骤」处理异常,并报告异常处理过程, 养成良好的工作习惯。
5.找理由、找借口 ;
未依据事实,为推卸责任,找借口。
6.未能追根究底;
只有找到源头(根本原因),并采取有效对策, 才有可能避免发生同样原因的异常。
如:作业人员私自将反应时间8’缩短为5’。为什 么会如此?如何进行监控?
7.未追踪确认效果;
经异常处置后, 没有进一步跟踪和确认措施是否有效?
8.仅采取治标措施;
Man(人员 ):
按照作业标准工作吗? 工作效率达到要求吗? 有问题意识吗? 负责任吗? 经验够吗? 有改善意识吗?
Machine(设备 ):
所生产的产品合格吗? 产能够吗? 有适当保养吗? 精度够吗? 机器设备足够吗? 生产流程顺畅吗?
Material(材料 ):
品级对吗? 数量对吗? 品牌对吗? 存货适当吗? 有浪费吗? 存放方式适当吗? 不同物料分类标识了吗? 是否按照FIFO?
温度,湿度,照明合适吗? 环境等级符合产品要求吗? 5S定期执行? 符合产品放置要求? 安排专人控制,检测吗? 标识清楚吗? 静电防护做了吗?
构想法则---改善12要点
1. 排 除:不要可以吗?
2. 正 与 反:反过来可以吗?
F
3. 正常与例外:经常如此吗?还是偶尔?
4. 定数与变数:将定数固定,只管变数可以吗?
Date : Customer PN. :
IPQC:
OQC:
Pending标签
Part Name: Part No. : Remark:
压伤 B C D E
F Others
10%
Defect
压伤 B C D E
结论: 3-11的不良缺陷中,压伤异常,明显增多。
100% 80% 60% 40% 20% 10%
Defect F Others
4.比较两种Light Loop的差异;
Material
Difference
Light Loop为年和电镀件 新宇原材料电镀厚度偏高,造成与Base Upper装配后配合不良,超出夹具高度,
How(如何 ) 要如何做? 是如何完成的? 该如何完成? 这方法还可用在别处
吗?
IE基本原则
E (Eliminate)-------- 剔除 C (Combine)-------- 合并 R (Rearrange)-------重排 S (Simplify)--------- 简化
1、剔除:
(1) 剔除不必要的手工作业。 (2) 剔除不方便或不正常的动作。 (3) 剔除必须使用体力才能维持的姿势。 (4) 剔除必须使用体力的工作,用动力工具进行取代。 (5) 剔除危险的工作。 (6) 剔除所有不必要的闲置时间。
没有进一步采取预防措施来消除造成异常的根本原因。
9.缺乏过程的记录;
异常分析时无法深入。
异常处置
Abnormity Settlement
作业实施
管理状态 CHECK 找出异常 应急处理 调查、解析
管理图
原因不明
原因判明
领
异常处理流程责任划分
异常报告书
对策不可能
班 对策可能
向上级请示对策
对策 报告
M
5. 扩大与缩小:变大会如何?变小呢?
6. 结合与分离:合并会如何?分开呢? 7. 集中与分散:集中在一起会如何?分散呢?
E
8. 附加与分散:把它附加进去可以吗? 9. 变 换 顺序:将顺序改变会如何?
A
10. 共同与差异:差异处在哪里?有哪些差异?
11. 补充与代替:只补充欠缺或用别的代替会如何?
2、合并:
(1) 合并各种工具,使成为多用途。 (2) 合并可能的作业。
(3) 合并可能同时进行的动作。
3、重排:
(1)平均分配左右手的工作,使两手之间的动作对称。 (2)流水线作业时,应平衡每个成员的工作量; (3)所有工作安排成清晰的直线顺序。
4、简化:
(1)尽量减少体力工作。 (2)减少用眼量和降低注视的次数。 (3)员工的工作保持在人体正常动作范围内。 (4)缩短动作距离。 (5)使手柄、操作杆、足踏板、按钮均在手足可及 之处。
愚巧法例子
跳动路面
驼峰路面
平交道自动警示系统
路面反光装置
萤光贴纸
瓦斯臭味
电梯载重管制
电梯门未关妥无法启动
产品标签,缺陷分类标签
以电眼或两手同按开关保护冲床人员安全
电线编号
以颜色区别各种管路
点检表
归档资料以颜色、符号区别
例三:
Trial Run标签
Part Name: Part No. : Remark:
定数式:
利用实际动作次数与规定动作次数比较,以判断有无异常。
步骤式:
利用实际动作步骤与规定动作步骤比较,以判断有无异常。
发生异常时可用“引起注意方式”,“停止运转方式”与 “区别不良品方式”进行警示,急停等方式进行紧急处理。
听、嗅、触等感官的应用; 治具; 自动化。
异常管理的不合理现象
1.责任划分不当; 2.异常处理与改善混为一谈; 3.异常反应单只由品管填发; 4.未能掌握时效; 5.找理由、找借口; 6.未能追根究底; 7.未追踪确认效果; 8.仅采取治标措施; 9.缺乏过程的记录。
1.责任划分不当;
常见的情形: 问题由质量或项目部门作原因分析,并制订处
生产异常管理
Production Abnormity Management
讲师:徐围
— 前言 —
正常的生产程序下,所产出的成品,均会呈现稳定的 分布情形,然而,经过长时间的生产过程,难免会产生一 些不良品,造成不良品的原因,一种是机遇性原因,是不 可避免的,也是无法控制的;另一种是非机遇性原因,又 称异常原因,属于人为因素,它会对我们的生产和品质产 生严重的影响,所以必须采取有效的管理和预防措施,进 行异常分析和处理,唯有如此,才能保证持续地大规模生 产和取得长期的持续改善。
调查解析
确认
原因不明
原因判明
工
程
对策不可能
对策可能
师
对策
向上级请示对策
报告
调查解析
确认
主
管
处置方式分为:
应急措施 消除「异常现象」, 紧急「应变」「调整」, 为「临时性」、「治标」。
预防措施 消除「异常真因」, 使不重复发生「治本」。
应急措施的具体作法
明确发生异常时的群体。 将异常现象迅速通知有关单位,并要求其参与
机遇性原因(Chance Cause)
机遇性原因又称不可控制原因,为生产过程中所产 生的变异。
此系由许多微小的不可控制因素所引起对产品品质影响不大; 例如,同种原料内的变化,机器轻微振动所引起的变化; 对工厂而言,这是一种正常的变动范围,其变化是不可避免的; 在制程管制时,如希望予以减少或去除是非常不经济的,会增
Method(方法 ):
标准适当吗? 标准有修订吗? 安全吗? 能确保品质吗? 工作程序适当吗? 温度、湿度、照明适当吗? 前后工序协调吗?
Measurement(测量):
精度够吗? 方法正确吗? 设备够吗? 人员够吗? 设备合适吗? 设备校验了吗? 数据统计分析了吗?
Environment(环境):
5WIH审核
2.What(何事 ) 要做什么? 已经做了什么? 应该完成什么? 还该完成什么?
4.Why (为何 ) 为什么是他做? 为什么要做? 为什么在那里做? 为什么那样做?
5.When(何时 ) 什么时候做? 什么时候完成的? 该在什么时候完成的? 为什么在那个时候做?
3.Where(何地 ) 要在哪里做? 在哪里完成的 还可以在哪里完成 还该在哪里做
(以层别法多角度说明异常现象)
a.定义:异常是 什么人、厂家、什么机器······ 什么单位、地区、什么时间······ 什么产品、项目、部位······
b.观察:三现⊕K.K.D⊕层别法 c.统计手法:层别⊕推移图、管制图 、直方图、柏拉图
1.Who(何人 ) 谁做的? 谁该做? 为何要他做? 还有谁能做?
如何进行异常分析?
层别分类以明确哪个不良项目异常,如尺寸不 良异常。
抽取少数样品,比较良品与不良品的差异处, 必要时分解样品作比较(个体)。
将收集的数据画成直方图,并与异常前的直方 图比较(整体)。
调查发生异常前5M1E有何变化。 将变化与差异特征结合,以推演最可能原因。 查证。
异常分析的思考步骤:
不 良 率
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
结论: 数据分析,3-11质量异常。
Target:<3%
UCL:2.25% CL:2.01% LCL:1.87%
Date
2.Pareto 比较;
不良数
3-10 Pareto
比率
不良数
3-11 Pareto
比率
100%
80%
60%
40% 20%
加我们的质量成本。
非机遇性原因(Non-chance Cause)
非机遇性原因又称不正常原因或异常原因,属于人为原因, 是可以预防的,也是必须加以控制的。
主要产生原因:
1、使用不合格的材料。 2、未按操作标准工作,标准本身不合理。 3、机械故障或工具损坏。 4、员工替换或工作不力。
对产品 品质的变化有非常
处理。 对过程采取处置措施,使异常现象暂时控制而
不再恶化。 将异常群体选别,对不良品修理,调整或对人
员作教育培训。 将处置内容记入异常报告书。
再发防止的具体作法
(1)检讨相关标准 标准有否? 标准明确否?答案若是否定,则增订标准。 标准遵守否?若遵守标准而结果又不好,则修改标准。 标准了解否?若不了解则须培训标准。
理对策;然后责任部门实施;而责任部门则以应 付的心态处理。
2.异常处理与改善混为一谈 ;
将异常问题以改善的想法分析,但收集的资 料又不够,以致无法找到真正的异常原因。
3.异常反应单只由品管填发;
制程异常的发现,好象只是质量部门的责任, 而与制造现场等其他部门无关。
4.未能掌握时效;
发生异常时须及时恢复正常。否则将造成产 品报废,工时损失,材料浪费…故时效的掌握是 很重要的,而且越快处理就越容易处理。
(2)对策愚巧化 若牵涉到要小心,注意、加强等因素,则尽量考虑使用防呆的方法。
(3)再发防止,防患未然 横向作水平展开 纵向作源流管理 使同样原因的问题不但不会再在原制程重复发生,而且,整个公司 皆不会重复发生;甚至,将最源头因素消除。
愚巧法方式
接触式: 利用产品(形状、大小)与设定装置是否接触,以测判断有无异常。
结论:
新宇原材料电镀厚度偏高,造成装配配合不良,压伤比率较高,不能正常 使用,影响产品质量,必须更换。
异常分析的正确态度
1.分析者应有的态度:
▪ 客观地自我检讨才会进步. ▪ 找原因、非找藉口、理由。 ▪ 根据数据、事实、而非猜测、假设。 ▪ 锲而不舍,追根究底5-WHY分析。 ▪ 不可为分析而分析。 ▪ 统计手法主要用于界定异常真象。 ▪ 可能原因的推演则须配合专业知识。
5W1H
Why What Where When Who How
质询导致 质询导致 质询导致
ECRS
剔 除 (Elimination)
合 并 (Combination)
重 排 (Rearrangement)
简化
(Simplification)
MU检查表
现场常见的浪费
(1)制造过剩的浪费, 会造成资金的积压和呆料; (2)停工待料的浪费; (3)搬运的浪费; (4)加工本身的浪费; (5)库存的浪费; (6)动作的浪费; (7)制造不良的浪费。
12. 并列与直列:同时做会如何?一个一个做呢?
案例分析
Detailed Case Analysis
: 案例(In Assembly Process )
2004年3月10日以前Base Upper 焊接不良率一向维持于 2%左右,而3月11日当天的不良率却高达6%,且有上升的趋 势。
1.观察 P-chart,找到异常;
重大的影响。
劣质成本
质量策划
质量控制
非机遇性原因 质
量
质量控制原区
改
进
长期浪费
质量控制新区
项目开发阶段
大批量生产阶段
异常
Abnormity
何谓“异常”?
应该做到而没有做到; 不应该发生而发生; 日常维持活动发生了问题; 实绩低于管制目标。
立刻进行异常分析
异常分析
Abnormity Analysis
2.上司对异常应有的态度:
「异常解决」重于「责任追究」 若下属能在发生异常时及时彻底分析处理,并采取预防措施; 且属于「善意实施」下的异常,最好不要太计较责任的追究。 若下属未进行上项活动,而发生同样异常,则要严格追究责 任。
训练下属以「逻辑思考步骤」处理异常,并报告异常处理过程, 养成良好的工作习惯。
5.找理由、找借口 ;
未依据事实,为推卸责任,找借口。
6.未能追根究底;
只有找到源头(根本原因),并采取有效对策, 才有可能避免发生同样原因的异常。
如:作业人员私自将反应时间8’缩短为5’。为什 么会如此?如何进行监控?
7.未追踪确认效果;
经异常处置后, 没有进一步跟踪和确认措施是否有效?
8.仅采取治标措施;
Man(人员 ):
按照作业标准工作吗? 工作效率达到要求吗? 有问题意识吗? 负责任吗? 经验够吗? 有改善意识吗?
Machine(设备 ):
所生产的产品合格吗? 产能够吗? 有适当保养吗? 精度够吗? 机器设备足够吗? 生产流程顺畅吗?
Material(材料 ):
品级对吗? 数量对吗? 品牌对吗? 存货适当吗? 有浪费吗? 存放方式适当吗? 不同物料分类标识了吗? 是否按照FIFO?
温度,湿度,照明合适吗? 环境等级符合产品要求吗? 5S定期执行? 符合产品放置要求? 安排专人控制,检测吗? 标识清楚吗? 静电防护做了吗?
构想法则---改善12要点
1. 排 除:不要可以吗?
2. 正 与 反:反过来可以吗?
F
3. 正常与例外:经常如此吗?还是偶尔?
4. 定数与变数:将定数固定,只管变数可以吗?
Date : Customer PN. :
IPQC:
OQC:
Pending标签
Part Name: Part No. : Remark:
压伤 B C D E
F Others
10%
Defect
压伤 B C D E
结论: 3-11的不良缺陷中,压伤异常,明显增多。
100% 80% 60% 40% 20% 10%
Defect F Others
4.比较两种Light Loop的差异;
Material
Difference
Light Loop为年和电镀件 新宇原材料电镀厚度偏高,造成与Base Upper装配后配合不良,超出夹具高度,
How(如何 ) 要如何做? 是如何完成的? 该如何完成? 这方法还可用在别处
吗?
IE基本原则
E (Eliminate)-------- 剔除 C (Combine)-------- 合并 R (Rearrange)-------重排 S (Simplify)--------- 简化
1、剔除:
(1) 剔除不必要的手工作业。 (2) 剔除不方便或不正常的动作。 (3) 剔除必须使用体力才能维持的姿势。 (4) 剔除必须使用体力的工作,用动力工具进行取代。 (5) 剔除危险的工作。 (6) 剔除所有不必要的闲置时间。
没有进一步采取预防措施来消除造成异常的根本原因。
9.缺乏过程的记录;
异常分析时无法深入。
异常处置
Abnormity Settlement
作业实施
管理状态 CHECK 找出异常 应急处理 调查、解析
管理图
原因不明
原因判明
领
异常处理流程责任划分
异常报告书
对策不可能
班 对策可能
向上级请示对策
对策 报告
M
5. 扩大与缩小:变大会如何?变小呢?
6. 结合与分离:合并会如何?分开呢? 7. 集中与分散:集中在一起会如何?分散呢?
E
8. 附加与分散:把它附加进去可以吗? 9. 变 换 顺序:将顺序改变会如何?
A
10. 共同与差异:差异处在哪里?有哪些差异?
11. 补充与代替:只补充欠缺或用别的代替会如何?
2、合并:
(1) 合并各种工具,使成为多用途。 (2) 合并可能的作业。
(3) 合并可能同时进行的动作。
3、重排:
(1)平均分配左右手的工作,使两手之间的动作对称。 (2)流水线作业时,应平衡每个成员的工作量; (3)所有工作安排成清晰的直线顺序。
4、简化:
(1)尽量减少体力工作。 (2)减少用眼量和降低注视的次数。 (3)员工的工作保持在人体正常动作范围内。 (4)缩短动作距离。 (5)使手柄、操作杆、足踏板、按钮均在手足可及 之处。
愚巧法例子
跳动路面
驼峰路面
平交道自动警示系统
路面反光装置
萤光贴纸
瓦斯臭味
电梯载重管制
电梯门未关妥无法启动
产品标签,缺陷分类标签
以电眼或两手同按开关保护冲床人员安全
电线编号
以颜色区别各种管路
点检表
归档资料以颜色、符号区别
例三:
Trial Run标签
Part Name: Part No. : Remark:
定数式:
利用实际动作次数与规定动作次数比较,以判断有无异常。
步骤式:
利用实际动作步骤与规定动作步骤比较,以判断有无异常。
发生异常时可用“引起注意方式”,“停止运转方式”与 “区别不良品方式”进行警示,急停等方式进行紧急处理。
听、嗅、触等感官的应用; 治具; 自动化。
异常管理的不合理现象
1.责任划分不当; 2.异常处理与改善混为一谈; 3.异常反应单只由品管填发; 4.未能掌握时效; 5.找理由、找借口; 6.未能追根究底; 7.未追踪确认效果; 8.仅采取治标措施; 9.缺乏过程的记录。
1.责任划分不当;
常见的情形: 问题由质量或项目部门作原因分析,并制订处
生产异常管理
Production Abnormity Management
讲师:徐围
— 前言 —
正常的生产程序下,所产出的成品,均会呈现稳定的 分布情形,然而,经过长时间的生产过程,难免会产生一 些不良品,造成不良品的原因,一种是机遇性原因,是不 可避免的,也是无法控制的;另一种是非机遇性原因,又 称异常原因,属于人为因素,它会对我们的生产和品质产 生严重的影响,所以必须采取有效的管理和预防措施,进 行异常分析和处理,唯有如此,才能保证持续地大规模生 产和取得长期的持续改善。
调查解析
确认
原因不明
原因判明
工
程
对策不可能
对策可能
师
对策
向上级请示对策
报告
调查解析
确认
主
管
处置方式分为:
应急措施 消除「异常现象」, 紧急「应变」「调整」, 为「临时性」、「治标」。
预防措施 消除「异常真因」, 使不重复发生「治本」。
应急措施的具体作法
明确发生异常时的群体。 将异常现象迅速通知有关单位,并要求其参与
机遇性原因(Chance Cause)
机遇性原因又称不可控制原因,为生产过程中所产 生的变异。
此系由许多微小的不可控制因素所引起对产品品质影响不大; 例如,同种原料内的变化,机器轻微振动所引起的变化; 对工厂而言,这是一种正常的变动范围,其变化是不可避免的; 在制程管制时,如希望予以减少或去除是非常不经济的,会增
Method(方法 ):
标准适当吗? 标准有修订吗? 安全吗? 能确保品质吗? 工作程序适当吗? 温度、湿度、照明适当吗? 前后工序协调吗?
Measurement(测量):
精度够吗? 方法正确吗? 设备够吗? 人员够吗? 设备合适吗? 设备校验了吗? 数据统计分析了吗?
Environment(环境):
5WIH审核
2.What(何事 ) 要做什么? 已经做了什么? 应该完成什么? 还该完成什么?
4.Why (为何 ) 为什么是他做? 为什么要做? 为什么在那里做? 为什么那样做?
5.When(何时 ) 什么时候做? 什么时候完成的? 该在什么时候完成的? 为什么在那个时候做?
3.Where(何地 ) 要在哪里做? 在哪里完成的 还可以在哪里完成 还该在哪里做
(以层别法多角度说明异常现象)
a.定义:异常是 什么人、厂家、什么机器······ 什么单位、地区、什么时间······ 什么产品、项目、部位······
b.观察:三现⊕K.K.D⊕层别法 c.统计手法:层别⊕推移图、管制图 、直方图、柏拉图
1.Who(何人 ) 谁做的? 谁该做? 为何要他做? 还有谁能做?
如何进行异常分析?
层别分类以明确哪个不良项目异常,如尺寸不 良异常。
抽取少数样品,比较良品与不良品的差异处, 必要时分解样品作比较(个体)。
将收集的数据画成直方图,并与异常前的直方 图比较(整体)。
调查发生异常前5M1E有何变化。 将变化与差异特征结合,以推演最可能原因。 查证。
异常分析的思考步骤:
不 良 率
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
结论: 数据分析,3-11质量异常。
Target:<3%
UCL:2.25% CL:2.01% LCL:1.87%
Date
2.Pareto 比较;
不良数
3-10 Pareto
比率
不良数
3-11 Pareto
比率
100%
80%
60%
40% 20%
加我们的质量成本。
非机遇性原因(Non-chance Cause)
非机遇性原因又称不正常原因或异常原因,属于人为原因, 是可以预防的,也是必须加以控制的。
主要产生原因:
1、使用不合格的材料。 2、未按操作标准工作,标准本身不合理。 3、机械故障或工具损坏。 4、员工替换或工作不力。
对产品 品质的变化有非常
处理。 对过程采取处置措施,使异常现象暂时控制而
不再恶化。 将异常群体选别,对不良品修理,调整或对人
员作教育培训。 将处置内容记入异常报告书。
再发防止的具体作法
(1)检讨相关标准 标准有否? 标准明确否?答案若是否定,则增订标准。 标准遵守否?若遵守标准而结果又不好,则修改标准。 标准了解否?若不了解则须培训标准。
理对策;然后责任部门实施;而责任部门则以应 付的心态处理。
2.异常处理与改善混为一谈 ;
将异常问题以改善的想法分析,但收集的资 料又不够,以致无法找到真正的异常原因。
3.异常反应单只由品管填发;
制程异常的发现,好象只是质量部门的责任, 而与制造现场等其他部门无关。
4.未能掌握时效;
发生异常时须及时恢复正常。否则将造成产 品报废,工时损失,材料浪费…故时效的掌握是 很重要的,而且越快处理就越容易处理。
(2)对策愚巧化 若牵涉到要小心,注意、加强等因素,则尽量考虑使用防呆的方法。
(3)再发防止,防患未然 横向作水平展开 纵向作源流管理 使同样原因的问题不但不会再在原制程重复发生,而且,整个公司 皆不会重复发生;甚至,将最源头因素消除。
愚巧法方式
接触式: 利用产品(形状、大小)与设定装置是否接触,以测判断有无异常。