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新老QC七大手法.ppt

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2019/10/2,1,新老QC七大手法,,苏州先锋企业管理顾问有限公司,2019/10/2,2,前 言,当前企业应具备质量意识、问题意识、危机意识、改善意识,寻求自身工作的改善方法,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。在上述企业活动过程中应采用一些相应的统计方法,即我们常讲的“QC七大手法”和“新QC七大手法”。,2019/10/2,3,主 要 内 容,第一章 实施QC手法的方法 第二章 老QC七大手法简介 第三章 老QC七大手法详述 第四章 新QC七大手法概述 第五章 新QC手法详述 第六章 新老QC七大手法的应用,2019/10/2,4,第一章 实施QC手法的方法,第一节 脑力激荡法概述第二节 创造性思考方法汇集第三节 关于团队的理解,2019/10/2,5,第一节 脑力激荡法概述,一、什么是脑力激荡法1938年奥斯朋(Dr.Alex.F.Osborn)博士提出一种会议方法,这种会议是对某一主题尽量让大家在不加批评的气氛下,提出构想,同时利用灵感的互相诱导,由别人的构想,联想到其他的构想。脑力激荡法,有些人亦称为“实用的想像力”是一切创造性解决问题方法的来源。脑力激荡法不是分析性的,是对于新措施的寻求,亦即采取新措施的方式来解决问题,其目的尽可能地提出新观念以备选择最好的。,2019/10/2,6,二、脑力激荡法的四原则 拒绝任何批评:对任何观念持有反对意见时,必须保留到稍后之时期,会议中不管别人构想是好是坏,绝不加以批评。 自由奔放,异想天开的意见,必须毫无拘束,广泛地想,观念愈奇愈好 构想越多越好,不必顾虑构想内容的好坏,先求量再求质 搭便车:鼓励构想之改进与合并,即根据别人的“构想”联想另一个构想,利用一个灵感激发另外一个灵感,或者是把别人的构想加以修正转变成更好的构想。,第一节 脑力激荡法概述,2019/10/2,7,三、脑力激荡法的规则 让每一成员均参加此活动,轮流每次提出一个意见,如此次轮到之成员无意见可提供,他(她)可以说PASS。 持续进行轮流发言活动,直到每一个人都PASS 在开始提出意见的过程中,对所有的意见,均须先予以接受,不可修改、讨论、评估、补充、批评、贬低、嘲笑或轻视任何意见。 记录所有之意见。 鼓励踊跃发言者多提意见,鼓励沉默者开口。 轻松有趣。,第一节 脑力激荡法概述,2019/10/2,8,四、脑力激荡法的实施脑力激荡会议准备A.时间:30分左右,不要超过一小时B.会议室:安静、不受别事打扰,电话最好切掉C.人员五到十人D.记录员最好有二人E.准备小铃,成员有违反基本规则时,用按铃来管理会议,第一节 脑力激荡法概述,2019/10/2,9,四、脑力激荡法的实施脑力激荡法实施注意事项A.选择合适的主题,且不易过大B.不能同时有两个以上的主题。C.使用脑力激荡,会产出无数的创意,有时在一小时内会有400条以上的创意,但这些创意不一定均具有实用性。D.事后需要把许多想出来的创意,经过评价,以选取能解决问题的创意。E.成员最好受过创造性思想训练,能客观地判断,并对问题有广泛的认识。,第一节 脑力激荡法概述,2019/10/2,10,四、脑力激荡法的实施 脑力激荡法应避免的词句运用脑力激荡法解决问题时,不能使用下列“绝句”,如使用这些词句,会把成员所提出的创意完全抹杀1) 理论上可以说得通,但实际上并不如此;2) 恐怕上级主管还不会接受;3) 以前试过了;4) 违反公司的基本政策或方针;5) 会被人讥笑的;6) 没有价值吧;7) 可能没有这么多的时间;8) 可能大家不会赞成;9) 我以前想过了,只是没有多大的把握;10) 以后才想想看,或以后才研究吧!等等,第一节 脑力激荡法概述,2019/10/2,11,五、脑力激荡法实施效果据实验得知,用集体思考共同研讨的方法要比个人暗中思考摸索,可以多达44%有价值的创意。在自由开放的气氛下,激起创意的连锁反应,很容易使常人跳出经验围墙,而获得意想不到的成果。脑力激荡法和普通的开会,看起来好像是同一回事,都是讨论某一问题,由几个人在一起开会,但脑力激荡有其独特之处。例如创意的数量愈多愈好,创意不管是好是坏,绝不作批评,欢迎思想自由开放,因而产生了独特气氛,导致独特效果。,第一节 脑力激荡法概述,2019/10/2,12,一、5W1H法二、4M1E法三、3多原则四、ECRS法五、改善12要点法六、缺点列举法七、希望列举法八、逆向思考法,第二节 创造性思考方法汇集,2019/10/2,13,一、5W1H法 1.Who(何人):一定要这个人做吗?有谁可以做得更好?到底是谁可在做? 2.When(何时):一定要在这个时间做吗?目前是什么时间做的?改用别的时间是否会更好? 3.Where(何处):目前在何处做?一定要在这个地方做吗?在别处做是否会更好? 4.What(什么):在做什么?应该还有什么要做? 5.Why(为何):为何要做?为何要如此做?不做不行吗? 6.How(如何):目前是如何做?为什么非如此做不可?应如何做更好?,第二节 创造性思考方法汇集,2019/10/2,14,二、4M1E法 1.Man(人):是否有遵守标准?技术是否足够?是否要加以培训? 2.Machine(机器):是否有异常状况?制程能力是否足够?是否有妥善保养? 3.Material(材料):品质如何?数量如何?储存状况如何?有无浪费? 4.Method(方法):标准是否明确?方法、条件是否适当?方法是否合理? 5.Environment(环境):环境的温湿度、照明是否恰当?是否有震动或噪音?,第二节 创造性思考方法汇集,2019/10/2,15,三、3多原则 1.勉强多:人员负荷太勉强吗?设备负荷太勉强吗?方法、时间、场所、库存等太勉强吗? 2.余欠多:人员、设备、原材料品质及数量是否多余?人员、设备、原材料品质及数量是否不足?生产量是否多余或不足? 3.浪费多:人员、设备、原材料有无浪费?时间、空间有无浪费?人力、技能有无浪费?,第二节 创造性思考方法汇集,2019/10/2,16,四、ECRS法 1. E:Elimination(剔除)可不可以剔除不要了? 2. C:Combination(合并)可不可以将之合并? 3. R:Rearrange(重排)顺序改一改可以吗? 4. S:Simplification(简化)简单化些,不要那么复杂可以吗?,第二节 创造性思考方法汇集,2019/10/2,17,五、改善12要点法 1.排除:不要可以吗? 2.正与反:反过来可以吗? 3.正常与例外:经常如此吗?还是偶而? 4.定数与变数:将定数固定,只管变数可以吗? 5.扩大与缩小:变大会如何?变小吗? 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?分散各地呢? 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? 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? 12.并列与直列:同时做会如何?一个一个做呢?,第二节 创造性思考方法汇集,2019/10/2,18,六、缺点列举法尽量对某项事物思考其缺点,然后再思考其改善对策,如:这个东西有哪些缺点?如何改比较好?这个做法有哪些不理想之处?如何改?,第二节 创造性思考方法汇集,2019/10/2,19,七、希望列举法透过想象,对某些问题列出希望点,继而思考具体改善案,如:这个东西如能XX一定会更好吗?这个程序、方法如能XX一定会更好吗?,第二节 创造性思考方法汇集,2019/10/2,20,八、逆向思考法将过去的系统、经验以相反方向做思考。如:1.餐厅要侍者,不要会如何?2.咖啡厅的灯光要暗淡,灯光明亮会如何?3.一向往东走,改往西走是否不堵车?4.客人来店买,改送到家会如何?,第二节 创造性思考方法汇集,2019/10/2,21,一、团队的定义A team is a small number of people with complementary skills who are committed to a common purpose, performance goals, and approach for which they hold themselves mutually accountable.团队是一小群具互补技巧的人,对共同的目的、绩效目标、做事方法彼此承诺并且相互负责的小集体。─摘自「团队的智能」,第三节 关于团队的理解,2019/10/2,22,二、建立团队的基础 1.确定合理的人员数目 2.团队的愿景与阶段性目标 3.团队所需的技能 4.共同承诺的工作方式 5.相互的信赖,第三节 关于团队的理解,2019/10/2,23,三、一“小”群人 团队工作能力=团队成员的1.3次方 团队成员最好不要超过十人 超过十人,总的能力数值保持不变,成员的能力发挥逐渐下降,第三节 关于团队的理解,2019/10/2,24,四、团队所需要的技能 技术的(Technical) 、专门的(Functional)或者职务上的专业知识 问题解决和作决策的方法 人际关系的技能:有效的沟通,建设性的冲突,第三节 关于团队的理解,2019/10/2,25,五、共同承诺的方式 谁做什么工作 工作时间安排及有效遵守 需要掌握什么的技能 成员的身份维持与参与 团队如何决策和变更决策,第三节 关于团队的理解,2019/10/2,26,六、相互的信任 自己产生责任感,并非上司主管的命令 来自内心深处的保证,包括承诺和信任 相互的信任则来自共同的工作过程、共同的成果,以及有效的沟通过程 责任感是测试执行团队目标的重要指标,第三节 关于团队的理解,2019/10/2,27,第二章 老QC七大手法简介,老QC七大手法: 检查表—收集、整理资料 排列图(柏拉图)—确定主导因素 散布图—展示变量之间的线性关系 因果图(鱼骨图)—寻找引发结果的原因 分层法—从不同角度层面发现问题 直方图—展示过程的分布情况 控制图—识别波动的来源,2019/10/2,28,第一章 老QC七大手法简介,老QC七大手法口诀: 检查集数据 柏拉抓重点(排列图) 散布看相关 鱼骨追原因(因果图) 分层作解析 直方显分布 控制找异常,2019/10/2,29,第二章 老QC七大手法详述,第一节 检查表 第二节 柏拉图 第三节 因果图 第四节 散布图 第五节 分层法 第六节 直方图 第七节 控制图,2019/10/2,30,一、定义 将要进行查看的工作项目一项一项地整理出来,系统地收集资料和累积数据,确认事实并对数据进行粗略的整理和简单分析的统计图表.二、检查表的分类 点检用检查表 记录用检查表,第一节 检查表,2019/10/2,31,1.点检用检查表 此类表在记录时只做「有、没有」、「好、不好」的记录。 制作程序如下: a.制作表格,决定记录形式。 b.将点检项目、频率列出。 c.检查并作好记录(包括作业场所、工程、日期等)。 d.异常事故处理及记录。,第一节 检查表,2019/10/2,32,第一节 检查表,例1上班前服饰的检查表,2019/10/2,33,第一节 检查表,2.记录用检查表 此类检查表用来收集计量和计数数据。 制作程序如下: a.制作表格,决定记录形式(通常采用划记形式)。 b.将检查项目、频率列出。 c.检查并作好记录(包括作业场所、工程、日期等)。 d.异常事故处理及记录。,2019/10/2,34,第一节 检查表,例2:记录检查表,2019/10/2,35,铸造不良情况检查表,第一节 检查表,2019/10/2,36,一、柏拉图的定义 柏拉图是为寻找影响产品质量的主要问题,用从高到低的顺序排列成矩形,表示各原因出现频率高低的一种图表。柏拉图是美国品管大师朱兰博士运用意大利经济学家柏拉图(Pareto)的统计图加以延伸所创造出来的,柏拉图又称排列图。,第二节 柏拉图,2019/10/2,37,二、柏拉图的应用 作为降低不合格的依据:想降低不合格率,先绘柏拉图看看。 决定改善目标,找出问题点。 确定主要因素、有影响因素和次要因素。 抓主要因素解决质量问题。 确认改善效果(改善前、后的比较)。,第二节 柏拉图,2019/10/2,38,第二节 柏拉图,三、制作方法 步骤 1:确定分析的对象和分类项目。 对象确定一般按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。 分类项目一般可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。步骤 2:決定收集数据的期间,并按分类项目,在期间內收集数据。,2019/10/2,39,第二节 柏拉图,例:电气不良状况记录表 期间:07年6月5-9日过程检查组 检验者:李XX,2019/10/2,40,第二节 柏拉图,步骤 3:依项目作数据整理做统计表。,2019/10/2,41,第二节 柏拉图,步骤4:记入图表用纸并按数据大小排列画出柱状图,不良項目,收敛不良 几何失真 白平衡 敲闪 无画面 画面倾斜 其他不良,2019/10/2,42,第二节 柏拉图,步骤 5:绘累计曲线,2019/10/2,43,第二节 柏拉图,步骤6: 绘累计比率,收敛 几何 白平衡 敲闪 无画面 画面 其他不良 失真 不良 倾斜 不良,100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10%,2019/10/2,44,第二节 柏拉图,步骤 7:记入必要的事项 标题(目的)。 数据搜集期间。 数据合计(总检查、不良数、不良率…等)。 工序名称。 相关人员(包括记录者、绘图者…),2019/10/2,45,第二节 柏拉图,2019/10/2,46,第二节 柏拉图,四、思考题 2005年某地因车祸死亡的人数达到12000人,各项统计情况如下:试画出柏拉图,并作论述,2019/10/2,47,肇事车祸原因柏拉图,第二节 柏拉图,2019/10/2,48,一、定义 在找出质量问题以后,为分析产生质量问题的原因,即分析原因与结果之间关系的一种方法,以确定因果关系的图表称为因果图。 其形状与鱼的骨架相似,故亦称鱼刺图;又因为是日本质量管理专家石川馨博士倡导的,故又称为石川图。,第三节 因果图,2019/10/2,49,我们在应用柏拉图找出主要问题后,往往需要进一步分析问题产生的原因及其主要原因,以便针对性地制定措施加以解决,因果图就是这样一种常用的分析方法。 图中主干箭头所指的为质量问题,主干上的大枝表示主要原因。中枝、小枝、细枝表示原因的依次展开。,第三节 因果图,2019/10/2,50,第三节 因果图,二、因果图的分类 1、原因追求型,2019/10/2,51,第三节 因果图,2、对策追求型,2019/10/2,52,第三节 因果图,二、绘制特性要因图的步骤 步骤1:召集与所分析质量问题相关的、有经验的人员,人数最好4-10人。 步骤2:挂一张大白纸,准备2~3支色笔。在纸上画一个横向长箭头为主干,箭头指向右方并写上质量问题名称,再将影响品质的主要因素(如人、机、料、法、环)用斜箭头分别列在主干的两侧。,2019/10/2,53,第三节 因果图,2019/10/2,54,第三节 因果图,步骤3:由集合的人员就影响问题的主要因素发言,中途不可批评或质问(脑力激荡法),发言内容用短箭头记入图上各要因箭头的两侧。 步骤4:时间大约1个小时,搜集20-30个原因则可结束。 步骤5:就所搜集的要因,何者影响最大,再由大家轮流发言,经大家磋商后,认为影响较大的予圈上红色圈(或画上方框)。,2019/10/2,55,第三节 因果图,步骤6:与步骤5一样,针对已圈上一个红圈的,若认为最重要的可以再圈上两圈、三圈。 步骤7:记下制图部门和人员、制图日期、参加人员以及其他备查事项。因果图提供的是抓取重要原因的工具,所以参加的人员应包括对此项工作具有经验者,才易奏效。,2019/10/2,56,案例,,第三节 因果图,2019/10/2,57,一、定义 散布图是用来发现和显示两组相关数据之间相关关系的类型和程度,或确认其预期关系的一种示图工具。,第四节 散布图,2019/10/2,58,如棉纱的水分含量与伸长度之间的关系; 喷漆时的室温与漆料粘度的关系; 零件加工时切削用量与加工质量的关系; 热处理时钢的淬火温度与硬度的关系(如下图所示),第四节 散布图,2019/10/2,59,从图中可见,数据的点子近似于一条直线,在这种情况下可以说硬度与淬火温度近似线性关系。,第四节 散布图,2019/10/2,60,二、散布图分类,第四节 散布图,2019/10/2,61,第四节 散布图,强正相关。x增大,y也随之线性增大。x与y之间可用直线y=a+bx(b为正数)表示。此时,只要控制住x,y也随之被控制住了,图(a)就属这种情况。 弱正相关。图(b)所示,点分布在一条直线附近,且x增大,y基本上随之线性增大,此时除了因素x外可能还有其它因素影响y。 无关。图(c)所示,x和y两变量之间没有任何一种明确的趋势关系。说明两因素互不相关。,2019/10/2,62,第四节 散布图,弱负相关。图(d)所示,x增大,y基本上随之线性减小。此时除x之外,可能还有其它因素影响y。 强负相关。图(e)所示,x与y之间可用直线y=a+bx(b为负数)表示。y随x的增大而减小。此时,可以通过控制x而控制y的变化。 非线性相关。图(f)所示,x、y之间可用曲线方程进行拟合,根据两变量之间的曲线关系,可以利用x的控制调整实现对y的控制。,2019/10/2,63,散布图与相关系数r 变量之间关系的密切程度,需要用一个数量指标来表示,称为相关系数,通常用r表示。 不同的散布图有不同的相关系数, r满足:-1≤r≤1。 因此,可根据相关系数r值来判断散布图中两个变量之间的关系。,第四节 散布图,2019/10/2,64,散布图与相关系数r表,第四节 散布图,2019/10/2,65,相关系数的计算公式是:式中: ——表示n个x数据的平均值;——表示n个y数据的平均值;——表示x的离差平方之和,即——表示y的离差平方之和,即——表示x的离差与y的离差的乘积之和,即 。,第四节 散布图,2019/10/2,66,第四节 散布图,三、散布图制作方法 收集资料(至少30组以上) 找出数据中的最大值与最小值。 准备座标纸,划出纵轴、横轴的刻度,计算组距。通常纵轴代表结果,横轴代表原因。组距的计算应以数据中的最大值减小值除以所需设定的组数求得。 将各组对应数标示在座标上。 须填上资料的收集地点、时间、测定方法、制作者等项目。,2019/10/2,67,第四节 散布图,四、思考题 现有一化学反应的温度和反应时间对应数据如下:试以散布图手法了解其二者之间的关系为何,2019/10/2,68,解: 将数据输入到Excel中,利用其函数公式进行斜率、截距和相关系数(拟合系数)的计算 Intercept =a=170.1 Slope(Linearity)=b=-0.55 Goodness of Fit=r2=0.699 由于b为负数,所以直线y=a+bx表示的是强负相关。,第四节 散布图,2019/10/2,69,强负相关型,第四节 散布图,2019/10/2,70,第五节 分层法,一、定义 分层法是按照一定的类别,把记录收集到的数据加以分类整理的一种方法。分层法可以从不同角度进行分类,如设备﹑工艺方法﹑原材料﹑操作者﹑检测手段等。 分层法无固定表格﹐如分层的推移图﹑分层的直方图以及列表分层等等。,2019/10/2,71,二、常用的分类情况如下 不同作业员、班组分类 不同机器分类 不同原料、零件、供给厂家分类 作业条件:不同的温度、压力、湿度、地点分类 不同产品分类 不同时间生产的产品分类,第五节 分层法,2019/10/2,72,第五节 分层法,三、分层法运用举例: 1、推移图的分层,(孔尺寸不合格的总推移分层),2、直方图的分层 有批零件装配困难,经直方图分析,超出规格甚多,再将此100个数据按ABC三种机种别加以分层别:A机种下限的很多,C机种上限的很多,B机种在规格内,应对A,C机种进行改善即可。,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,规格,规格,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,A,B,C,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,规格,规格,B,图一,图二,图三,7,规格,第五节 分层法,2019/10/2,74,第五节 分层法,3. XX公司注塑机系三班轮班,前周三班所生产的产品均为同一产品,结果为:A B C 产量(件) 10000 10500 9800 不良率(%) 0.3 0.4 0.2 以班别来加以统计,可得知各班的产量及不良率状况,以便于有依据地采取措施。,2019/10/2,75,第五节 分层法,四、分层法的实施步骤1、确定分层的类别和调查的对象2、设计收集数据的表格3、收集和记录数据4、整理资料并绘制相应图表5、比较分析和最终的推论,2019/10/2,76,第五节 分层法,五、思考题 某空调维修部,帮助客户安装后经常发生制冷液泄漏。通过现场调查,得知泄漏的原因有两个: 一是管子装接时,操作人员不同(有甲、乙、丙三个维修人员按各自不同技术水平操作);二是管子和接头的生产厂家不同(有A、B两家工厂提供配件)。 试采用分层法进行类别分层,并分析应如何减少渗漏?,2019/10/2,77,解: 为解决制冷液泄露问题,进行了现场统计。 收集数据:n=50,漏气数f=19,漏气率 p =38% 分析原因:通过分析,漏气可能有两个原因: 装接时甲、乙、丙三人的操作方法有差异; 管子和接头由A、B两厂供给,配件有差异。 因此,作分层表一和表二(见下表),,第五节 分层法,2019/10/2,78,第五节 分层法,表一 泄漏调查表(分类1) 表二 泄漏调查表(分类2),2019/10/2,79,分层法分析 由分层表可以看出,降低气缸漏气率的办法可采用B厂提供的气缸垫和工人乙的操作方法。,第五节 分层法,2019/10/2,80,第六节 直方图,一、定义 直方图是适用于对大量计量值数据进行整理统计,分析和掌握数据的分布状况,以便推断特性总体分布状态的一种统计方法。 主要图形为直角坐标系中若干顺序排列的矩形。各矩形底边相等,为数据区间。矩形的高为数据落入各相应区间的频数。,2019/10/2,81,第六节 直方图,使用直方图的目的 了解质量特性分布的形状。 研究过程能力或计算过程能力。 用以制定规格界限二、常见的直方图形态 正常型 说明:中间高,两旁低,有集中趋势 结论:左右对称分配(正态分配),显示过程运转正常。,2019/10/2,82,二、常见的直方图形态 正常型 说明:中间高,两旁低,有集中趋势 结论:左右对称分配(正态分配),显示过程运转正常。,第六节 直方图,2019/10/2,83,第六节 直方图,二、常见的直方图形态 缺齿型(凸凹不平型) 说明:高低不一,有缺齿情形。不正常的分配,由于测定值或换算方法有偏差,次数分配不妥当所形成。 结论:检验员对测定值有偏好现象,如对5,10之数字偏好;或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽度不是倍数时,也有此情況。,2019/10/2,84,第六节 直方图,二、常见的直方图形态 切边型(断裂型) 说明:有一端被切断。 结论:原因为数据经过全检,或过程本身经过全检,会出现的形状。若剔除某规格以上时,则切边在靠近右边形成。,2019/10/2,85,第六节 直方图,二、常见的直方图形态 离岛型 说明:在右端或左端形成小岛。 结论:测量有错误,工序调节错误或使用不同原料所引起。一定有异常原因存在,只要去除,就可满足过程要求,生产出符合规格的产品。,2019/10/2,86,第六节 直方图,二、常见的直方图形态 高原型 说明:形状似高原状。 结论:不同平均值的分配混在一起,应分层后再做直方图比较。,2019/10/2,87,第六节 直方图,二、常见的直方图形态 双峰型 说明:有两个高峰出现。 结论:有两种分配相混合,例如两台机器或两家不同供应商,有差异时,会出现这种形状,因测量值不同的原因影响,应先分层后再作直方图。,2019/10/2,88,第六节 直方图,二、常见的直方图形态 偏态型(偏态分配) 说 明:高外偏向一边,另一边低,拖长尾巴。可分偏右型、偏左型。 偏右型:例如,微量成分的含有率等,不能取到某值以下的值时,所出现的形状。 偏左型:例如,成分含有高纯度的含有率等,不能取到某值以上的值时,就会出现的形状。 结 论:尾巴拖长时,应检查是否在技术上能够接受,工具磨损或松动时,也有此种现象发生。,2019/10/2,89,第六节 直方图,三、直方图的制作步骤 步骤1:收集数据并记录。收集数据时,对于抽样分布必须特別注意,不可取部分样品,应全部均匀地加以随机抽样。所收集数据的个数应大于50以上。例:某厂成品尺寸规格为130至160mm,今按随机抽样方式抽取60个样本,其测定值如附表,试制作直方图。138 142 148 145 140 141139 140 141 138 138 139144 138 139 136 137 137131 127 138 137 137 133 140 130 136 128 138 132145 141 135 131 136 131 134 136 137 133 134 132135 134 132 134 121 129137 132 130 135 135 134136 131 131 139 136 135,2019/10/2,90,第六节 直方图,步骤2:找出数据中的最大值(L)与最小值(S)先从各行(或列)找出最大值,最小值,再予比較。最大值用“□”框起來,最小值用“○”框起來EX: NO.1 NO.2 NO.3 NO.4 NO.5 NO.6 138 142 148 145 140 141 139 140 141 138 138 139 144 138 139 136 137 137 131 127 138 137 137 133 140 130 136 128 138 132 145 141 135 131 136 131 134 136 137 133 134 132 135 134 132 134 121 129 137 132 130 135 135 134 136 131 131 139 136 135,2019/10/2,91,第六节 直方图,得知NO.1 L1=145 S1=131NO.2 L2=142 S2=127NO.3 L3=148 S3=130NO.4 L4=145 S4=128NO.5 L5=140 S5=121NO.6 L6=141 S6=129求L=148 S=121,2019/10/2,92,第六节 直方图,步骤3:求极差(R) 数据最大值(L)减最小值(S)=极差(R)例:R=148-121=27 步骤4:決定组数: 一般根据样本数n来计算组数k,公式为:k=1+3.31(logn) 由于一般正态分布为对称形,故常取k为奇数。,2019/10/2,93,第六节 直方图,例:n=60 则k=1+3.31(log60)=1+3.31(1.78)=6.89 即约可分为7组 一般对数据的分组可参照附表:例:取7组,2019/10/2,94,第六节 直方图,步骤5:求组距(h) 组距=极差÷组数 h = R/k 为便于计算平均数及标准差,组距常取为2,5或10的倍数。 例:h =27/7 =3.86,组距取4。 步骤6:求各组上限,下限(由小而大顺序) 第一组下限=最小值 - 第一组上限=第一组下限+组距 第二组下限=第一组上限…. ….,2019/10/2,95,第六节 直方图,最小数应在最小一组內,最大数应在最大一组內;若有数字小于最小一组下限或大于最大一组上限值时,应自动加一组。例: 第一组=121-h/2=119~123第二组=123~127第三组=127~131第四组=131~135第五组=135~139第六组=139~143第七组=143~147第八组=147~151,2019/10/2,96,第六节 直方图,步骤7:求组中点 组中点(值)= 例:第一组=(119+123)÷2=121第二组=(123+127)÷2=125第三组=(127+131)÷2=129第四组=(131+135)÷2=133第五组=(135+139)÷2=137第六组=(139+143)÷2=141第七组=(143+147)÷2=145第八组=(147+151)÷2=149,2019/10/2,97,第六节 直方图,步骤8:作次数分配表 将所有数据,按其数值大小记在各组的组界內,并计算其次数。 将次数相加,并与测定值的个数相比较;表示的次数总和应与测定值的总数相同. 次数分配表,2019/10/2,98,第六节 直方图,步骤9:制作直方图 将次数分配表图表化,以橫轴表示数值的变化,纵轴表示次数。 橫轴与纵轴各取适当的单位长度。再将各组的组界分別标在橫轴上,各组界应等距分布。 以各组內的次数为高,组距为宽;在每一组上画成矩形,则完成直方图。 在图的右上角记入相关数据履历(数据总数n,平均值x,…),并划出规格的上、下限。 填入必要事项:产品名称、工序名称、时间、制作日期、制作者。,2019/10/2,99,第六节 直方图,,,,,,,25 20 15 10 5,,,,,,,SL =130,Sμ=160,n=60 x=135.8 S =  n-1=4.72,119 123 127 131 135 139 143 147 151,,,,,,,2019/10/2,100,第六节 直方图,四、过程性能力指数或称初始过程能力 过程性能力指数或称初始过程能力的求法: (a)双侧规格,2019/10/2,101,第六节 直方图,过程性能力指数/初始过程能力PPk的求法:,,,2019/10/2,102,第六节 直方图,单侧规格 上限规格:下限规格:其中:,2019/10/2,103,第六节 直方图,2019/10/2,104,第六节 直方图,五、思考题 现有某产品规格为100±8mm,今测量100个物品其数值分别如下,请绘制直方图,并计算Pp、Ppk。99.1 96.2 100.7 103.8 103.6 105.2 93.4 99.3 103.3 96.797.9 94.9 94.5 97.1 97.7 93.6 98.3 98.8 100.4 98.999.0 98.9 104.0 99.7 99.4 98.5 105.9 102.6 107.1 98.0 105.0 95.2 101.6 102.7 105.8 99.7 98.4 102.0 98.9 102.395.7 97.5 95.4 98.9 99.9 100.1 99.0 106.6 94.8 97.892.3 104.3 96.2 98.0 102.3 101.4 102.6 101.8 95.9 96.7 102.1 101.0 97.2 99.3 100.4 101.7 110.4 97.3 105.7 101.5 100.2 102.5 102.6 98.1 97.2 103.3 96.4 95.3 102.1 101.9 106.6 104.3 103.9 100.3 100.1 101.4 99.9 96.8 94.7 102.5 101.3 101.9 110.6 96.9 103.7 99.1 97.5 99.5 98.7 98.6,提示:log100=2, S=3.526,2019/10/2,105,99.1 96.2 100.7 103.8 103.6 105.2 93.4 99.3 103.3 96.797.9 94.9 94.5 97.1 97.7 93.6 98.3 98.8 100.4 98.999.0 98.9 104.0 99.7 99.4 98.5 105.9 102.6 107.1 98.0 105.0 95.2 101.6 102.7 105.8 99.7 98.4 102.0 98.9 102.395.7 97.5 95.4 98.9 99.9 100.1 99.0 106.6 94.8 97.892.3 104.3 96.2 98.0 102.3 101.4 102.6 101.8 95.9 96.7 102.1 101.0 97.2 99.3 100.4 101.7 110.4 97.3 105.7 101.5 100.2 102.5 102.6 98.1 97.2 103.3 96.4 95.3 102.1 101.9 106.6 104.3 103.9 100.3 100.1 101.4 99.9 96.8 94.7 102.5 101.3 101.9 110.6 96.9 103.7 99.1 97.5 99.5 98.7 98.6,第六节 直方图,2019/10/2,106,R=110.6-92.3=18.3; K=1+3.32Log100=7.64(=8) H=R/K=18.3/8=3; 平均值X=100.17; S=3.526 Pp= 16/6*S=0.756 ; Ppk=0.741 (0.772 ),第六节 直方图,2019/10/2,107,第七节 控制图,一、定义 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。 二、控制图的发展 控制图是1924年由美国质量管理大师Shewhart博士发明。因其用法简简单且效果显著,人人能用,到处可用,遂成为实施质量控制时不可缺少的主要工具,当时称为(Statistical Quality Control)。,2019/10/2,108,第七节 控制图,三、控制图的目的 控制图和其它的统计图(趋势图、推移图)不同,因为它不但能够把数据用曲线表示出来,观察其变化的趋势,而且能显示变异是属于机遇性或非机遇性,以指示某种现象是否正常,从而采取适当的措施。,2019/10/2,109,四、控制图的类型 按控制图的用途分类 分析用控制图 控制用控制图 控制图根据质量数据的类型可分为: 计量值控制图 计数值控制图 根据所控制质量指标的情况和数据性质分别加以选择。例如下表:,第七节 控制图,2019/10/2,110,第七节 控制图,2019/10/2,111,第七节 控制图,X-R 控制图。是最常用、最基本的控制图,它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合。 X-S控制图。此图与 X-R图相似,只是用标准差图(S图)代替极差图(R图)而已。极差计算简便,故R图得到广泛应用,但当样本大小n10或12时,应用极差估计总体标准差的效率减低,最好应用S图代替R图。 X-R控制图.此图与 X-R图也很相似,只是用中位数图(X图)代替均值图(X图)。由于中位数的计算比均值简单,所以多用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行管理的场合。 X-Rm 控制图。多用于下列场合:(1)采用自动化检查和测量对每一个产品都进行检验的场合;(2)取样费时、昂贵的场合;(3)如化工等过程,样品均匀,多抽样也无太大意义的场合。由于它不像前三种控制图那样能取得较多的信息,所以它判断过程变化的灵敏度也要差一些。,
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