品管大手法工具.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,(,旧,),品管七工具,查检表,(,检查表,Check list),柏拉图,(,排列图,Pareto-Chart),直方图,(,柱状图,Histogram-Chart),因果图,(,鱼骨图,/,要因分析图,Fish-Bone),层别法,(,分层分析,Stratification Analysis),散布图,(,散点图,/,点状图,Scatter-Plot),控制图,(,管制图,Control-Chart),(,新,),品管七工具,K-J,法,(KJ Method),关连图,(Relation Diagram),系统图,(Systematization Diagram),箭头图,(Arrow Diagram),矩阵图,(Matrix Diagram),PDPC,法,(Process Decision Program Chart),矩阵数据解析法,(Matrix data analysis Method),NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,(,旧,/,新,),品管七工具,Cause and effect diagram,Check sheet,1,:,为了便于收集工作现场数据和观察的记录表格,作业前点检表,设备点检表,;,保养点检表,管理项目查检表,生产状况查检表,.,常用,:,”,正,”,”,”,”,”,”,”,”,”,进行记录,1.,查检表,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,(,旧,),品管七工具,2,1.,查检表,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,(,旧,),品管七工具,3,日期,加工工序,铸 造 不 良 项 目,加工不良数,加工不良率,OP1,OP2,OP3,OP4,OP5,成品,磁伤,打压,清洗,漏气,气孔,缩孔,渣孔,偏芯,磕碰,裂纹,变形,磨亏,多肉,缺肉,涨型,黑皮,壁薄,白口,03/02,17,3,5,1,2,6,1,2,13,3,0.39%,03/03,18,1,2,18,7,3,19,6,1,3,3,6,5,1,0.12%,03/04,7,11,7,2,10,5,1,4,3,8,1.24%,03/05,22,3,6,8,2,10,1,4,8,6,3,5,7,0.53%,03/06,18,8,10,2,1,1,2,5,5,3,0.33%,03/09,19,8,3,1,3,3,13,1,2,1,1,7,9,0.98%,03/10,16,3,7,3,2,10,1,2,1,3,1,9,10,1.08%,03/11,14,2,1,6,6,1,16,1,4,4,3,13,1.47%,03/12,15,1,7,1,1,14,1,2,2,1,3,4,0.45%,03/13,19,2,1,5,7,20,2,3,2,5,2,6,0.75%,03/14,14,14,03/16,16,6,1,5,4,16,2,4,5,1,1,1,2,6,0.70%,03/17,18,4,2,7,1,2,1,16,1,9,2,1,4,2,0.22%,03/18,15,6,1,7,3,17,3,3,6,3,7,0.76%,03/19,19,3,2,5,16,1,3,2,2,2,2,1,1,0.11%,03/20,15,3,3,1,2,8,2,1,3,12,1,4,2,4,1,2,4,0.43%,03/23,20,6,1,5,6,6,1,31,1,6,3,2,5,0.98%,03/24,9,3,4,1,1,1,9,3,1,1,1,2,0.42%,03/25,9,1,2,1,1,7,1,3,1,3,0.63%,03/26,13,1,2,2,12,1,3,1,1,5,1.03%,03/27,11,1,1,1,3,1,9,2,1,2,2,4,0.83%,03/30,15,3,1,10,2,17,1,1,1,1,6,1,0.10%,03/31,19,1,4,1,5,1,20,2,3,4,2,0.21%,04/01,22,1,4,5,1,21,1,1,5,3,5,0.53%,736,148,27,378,5,15,4,5,159,5,194,43,586,14,4,8,164,2,1,94,130,69,76,88,386,1.03%,4,2.,柏拉图,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,(,旧,),品管七工具,1897,年意大利经济学家,V.Pareto,发现累积次数有一定法则,二八原则,把记数型数据分类并按其大小从左到右以柱状排列,兼绘各项从左到右的累积百分率,来描述各项数据的图形,数所结果分类,:,不良项目,/,种类,/,场所,/,工 程,/,不良处,/,时段,数据原因分类,:,材料,/,工具,/,机床,/,作业员,/,方法,5,2.,柏拉图,(,旧,),品管七工具,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,6,不良种类,不良数,占不良数比重,CUM,距离超差,52,26.94%,26.94%,粗车过量,38,19.69%,46.63%,内径超差,37,19.17%,65.80%,攻螺纹丝锥断,18,9.33%,75.13%,其它,2,15,7.77%,82.90%,加工面振刀,7,3.63%,86.53%,磕碰,/,打伤,6,3.11%,89.63%,接刀不良,5,2.59%,92.22%,崩刀,5,2.59%,94.82%,螺纹深度不良,3,1.55%,96.37%,倒角超差,2,1.04%,97.41%,外径超差,2,1.04%,98.44%,平面度超差,1,0.52%,98.96%,位置度超差,1,0.52%,99.48%,螺纹牙型不完,1,0.52%,100.00%,2.,柏拉图,(,旧,),品管七工具,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,7,3.,直方图,(,旧,),品管七工具,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,直方图是以方柱高度代表数据频数,在代表数据大小的横轴上排列来表示数据分布的图形,8,3.,直方图,(,旧,),品管七工具,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,9,3.,直方图,(,旧,),品管七工具,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,10,1953,石川馨,要因分析图,脑力风暴,(Brain Storming),USA,学者,Osborn,不做批评,/,集思广议,/,广开思路,/,奔放创意,/,完善提案,4.,因果图,(,旧,),品管七工具,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,改善分析用,标准制定用,管理用,特性要因图,:,表达影响,/,导致结果的各诸多原因要素的相互关系,鱼骨图,11,4.,因果图,(,旧,),品管七工具,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,12,5.,层别法,(,旧,),品管七工具,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,分门别类收集数据,分析找出其差异的方法,13,时间别,:,日,/,月,/,年,/,周,/,旬,/,季白,/,夜,/,开始后,/,结束前,/,运转中,.,作业别,:,人,/,年龄,/,工作年数,/,男,/,女,/,新,/,老,设备别,:,机种,/,机号,/,新,/,旧,/,型号,/,治具,/,工具,/,刀具,/,方法别,:,作业方法,/,场所,/,参数,/,温度,/,压力,/,转速,/,湿度,/,气候,/,方式,材料别,:,产地,/,时间,/,批次,/,成份,/,贮存时间,/,模号,/,芯号,检查别,:,检查员,/,检具,/,检查方法,/,测定场所,环境别,:,气温,/,湿度,/,晴,/,雨,/,亮度,其它,:,良品,/,不良品,/,待定品,/,包装,/,搬运,/,新品,分类,/,分层的性质要明确,用推移图进行数据比较,用柏拉图找出主项,5.,层别法,(,旧,),品管七工具,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,14,6.,散布图,(,旧,),品管七工具,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,用表示两组变量数据之间相应分布情形的图形,15,正相关,负相关,不相关,二次相关,6.,散布图,(,旧,),品管七工具,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,16,7.,控制图,(,旧,),品管七工具,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,Walter Shewhart,沃尔特 休哈特,-1921,以描点连线方式表示某一质量特性数据随时间变化的图形,并以数据的制程能力为管制界限,.,n9,17,7.,控制图,(,旧,),品管七工具,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,18,7.,控制图,(,旧,),品管七工具,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,控制图选择,控制图应用,19,7.,控制图,(,旧,),品管七工具,NWS,NEW WEISAN INDUSTRIES,控制图,20,7.,控制图,(,旧,),品管七工具,控制图,21,7.,控制图,(,旧,),品管七工具,控制图,22,7.,控制图,(,旧,),品管七工具,P,控制图,-,不良品率控制图,nP,控制图,-,不良品数控制图,23,(,旧,),品管七工具,u,控制图,-,单位不良数控制图,(,单位缺缺陷数控制图,),7.,控制图,c,控制图,-,不良数控制图,(,缺陷数控制图,),24,(,旧,),品管七工具,7.,控制图,25,(,旧,),品管七工具,7.,控制图,控制限的计算,26,7.,控制图,(,旧,),品管七工具,控制图的异常现象,27,偶然原因,Common causes(,随机误差,/,原因,):,难以发现,不能排除的无规律变化的系统固有原因,统计的过程控制,Statistics Process Control SPC:,利用统计技术及其控制方法对过程进行控制,-,即利用控制图进行过程质量特性的控制,异常原因,Special causes(,系统误差,/,原因,):,异常的,能检查到的,非偶然性的或者有规律性或周期性变化的特殊原因,非系统所固有,能采取对策进行消除,波动,:,过程波动是必然的,永远无法消除,但要永远支持续改善降低波动,.,一个过程有多个波动源,波动是随机的,时隐时现,时大时小,不可预测,.,无波动是异常的,(,观测能力不足,),7.,控制图,(,旧,),品管七工具,统计的过程控制,-SPC,波动与正态分布,28,7.,控制图,(,旧,),品管七工具,统计的过程控制,-SPC,波动与正态分布,29,7.,控制图,(,旧,),品管七工具,统计的过程控制,-SPC,过程能力,30,预控制图不是,SPC,7.,控制图,(,旧,),品管七工具,预控制图,(,五点调刀法,),31,PDCA,管理循环,(,旧,),品管七工具,32,问题分析与工具应用,(,旧,),品管七工具,流程图,33,问题分析与工具应用,(,旧,),品管七工具,雷达图,甘特图,(,计划用,),饼图,34,(,新,),品管七工具,新品管七大手法的应用,K-J,法,关连图,系统图,箭头图,矩阵图,PDPC,法,矩阵数据解析法,35,1.K-J,法,(,新,),品管七工具,KJ,法又称亲合图法,一种发现问题,/,归纳,/,分析,/,解决问题的一种方法,.,还称卡片法,.(,是川喜田二郎,1953,在泥泊尔探险时收集整理数据时所开发的,),头脑见暴,开放式收集各种信息,.,每条用最简文字写在小卡片上,分类汇总,分组卡片,绘制,KJ,图,(,亲合图,A,型图解,),把,KJ,图之内容写成文章,(B,型文章,KJ,报告,),明确现状,寻找根本原因,归纳各种想法,预测将来状况,确定解决问题的方向,KJ,法步骤,:,KJ,法能解决的问题,:,36,1.K-J,法,(,新,),品管七工具,37,1.K-J,法,(,新,),品管七工具,38,1.K-J,法,(,新,),品管七工具,39,2.,关连图法,(,关联图法,),(,新,),品管七工具,关连图基本原则,:,1.,原因,结果,;,目的,手段为要表述内容,2.,箭头只进不出是问题,3.,箭头只出不进是根因,4.,箭头多出少进的是主因,将多项原因,结果,;,或多项目的,手段纠缠在一起的问题,从整体性的观点来分析,用箭头联系起来,使各项关系明确化,找出解决对策的一种图形手法,课题发类,:,原因,结果型,/,目的,手段型,使用分类,:,多目的,/,单一目的,结构分类,:,中央集结,/,一侧集结,形式分类,:,关系表示型,/,归属应用型,/,亲合关系型,/,系统关系型,.,中央集结型,一侧集结型,(,单向集结,),40,2.,关连图法,(,新,),品管七工具,关系表示型,归属应用型,系统关系型,亲合关系型,41,2.,关连图法,(,新,),品管七工具,42,3.,系统图法,(,树状图法,),(,新,),品管七工具,将目的和手段,(,或问题和原因,),以树状结构逐层展开的全面简要说明的图示法,应用,:,1.,质量功能展开,2.,组织功能分层展开,细化职责,.,3.,分层分析过程中影响质量的主要因素,4.,分析质量问题的主要原因,.,43,3.,系统图法,(,新,),品管七工具,44,3.,系统图法,(,新,),品管七工具,45,4,.,箭头图法,(,矢线分析法,/,网络技术法,PERT/,临界路线法,CPM),(,新,),品管七工具,把某项工作或 问题解决全过程分解为许多节点,将每步工作用箭头表示在节点之间并做出每一工步的时间计划,从而找出最关键路径,或最佳解决,/,工作路径,/,方案的方法,应用,:,1.,新品开发计划及进度管理,.,2.,产品改善计划及进度管理,3.,各生产计划和,QC,活动的协调,4.,建厂或技术改造计划及进度管理,5.,为求缩短工时的工程解析,6.,各种工厂管理工作项目的计划及进度管理,3,9,5,一个作业,;,工作,/,任务,/,执行,5,是时间,(,小时,天,),节点,任务开始或完成的节 点,9,作业有关联,并非有具体任务,作业时间有余度,46,4,.,箭头图法,(,新,),品管七工具,47,4,.,箭头图法,(,新,),品管七工具,48,4,.,箭头图法,(,新,),品管七工具,49,4,.,箭头图法,(,新,),品管七工具,50,4,.,箭头图法,(,新,),品管七工具,51,5.,矩阵图,(Matrix Diagram),(,新,),品管七工具,新,-P119-149 QCC-P79-83,利用数学上的矩阵的形式表示因素之间的相关系,分析解决问题的方法,.,有,L,型,;T,型,;X,型,;Y,型,P,型,用符号,(,或数字,),表示关联程度,:,强相关,;,一般相关,;,弱相关,;,微弱相关,;X,不相关,赋值分析,5,4,3,2,1,0,52,5.,矩阵图,(Matrix Diagram),(,新,),品管七工具,53,5.,矩阵图,(Matrix Diagram),(,新,),品管七工具,54,5.,矩阵图,(Matrix Diagram),(,新,),品管七工具,55,6.PDPC,法,(Process Decision Program Chart)(,过程决策程序法,;,重大事故预测图法,(,新,),品管七工具,新,-P149-178 QCC-P67-71,在系统设计和作计划的初始阶段,从实际情况为出发点,考虑采取何种方法和预测可能结果,做出最终解决问题和达到目标的策略和方法,应用范围,:,滕次郎,1968-1969,业界称为,OR,手法,Operation research,逐次展开型,:,按顺序从开始到目标逐步作出达成的过程,充分分析可能有的偏差和阴碍,强制连结型,:,按事故原由顺序逐步作出大事故产生过程,分析向不良方向发生之可能性,56,6.,PDPC,法,(,新,),品管七工具,57,7.,矩阵,数据,解析法,(,新,),品管七工具,新,-P225-253 QCC-P89-92,将要素矩阵图的行与列的相关度用赋值的附号或数字大小来表示,并把要素也定义出重要度数值,从而计算出各成份得分用,X,Y,的形式表示,经由图解更容易地找出主要问题,强相关,;,一般相关,;,弱相关,;,微弱相关,;X,不相关,赋值分析,10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,应用范围,:,58,7.,矩阵,数据,解析法,(,新,),品管七工具,新,-P225-253 QCC-P89-92,59,7.,矩阵,数据,解析法,(,新,),品管七工具,60,