QC全面质量管理教案.ppt
《QC全面质量管理教案.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《QC全面质量管理教案.ppt(135页珍藏版)》请在三一文库上搜索。
1、QC教案, 统计方法分类:一般分为描述性和推断性两类。 (1)描述性:对统计数据进行整理和描述 (2)推断性:在对统计数据进行描述的基础上, 进一步进行分析、解释和作出推断性结论。,统计方法基础知识 (P93),统计:收集和整理信息、资料的一种活动。,一、什么是统计方法 统计方法: 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。,统计方法基础知识,二、统计方法的性质: 描述性、推断性、风险性。 三、统计方法的用途: 1、提供表示数据特征的数据(平均数、标准偏差、极差等) 2、比较两事物的差异(水平对比、假设检验等) 3、分析事物影响变化的因素(因果图、系统图、分层法等
2、) 4、分析事物间相关关系(散布图、正交试验等) 5、研究取样和试验方法,确定合理的试验方案 6、发现质量问题,分析掌握质量数据的分布状态和动态变化 (排列图、直方图、散布图等) 7、描述质量形成过程(流程图、控制图等) 通过归纳分析问题,显示事物的客观规律,不解决质量问题,一、 正常波动: 随机原因引起的产品质量波动。 特点:大量存在、影响很小、消除难度大、 经济代价高。 要求:一般情况下在生产过程中允许存在。 控制状态:仅有正常波动的生产过程,简称 为控制状态或稳定状态。,产品质量的波动,产品质量具有波动性和规律性。 产品质量波动分为正常波动和异常波动两类。,特点:不经常发生,一旦发生影响
3、较大,容易 查明原因,容易预防和消除。 要求:由于对生产影响大,生产过程中不允许 存在。 质量管理工作的一项重要工作,就是把正常波动控制在合理范围之内,消除异常波动。,产品质量的波动,二、 异常波动:,由系统原因引起的产品质量波动。,产品质量的波动,引起产品质量波动六个方面,“5M1E”因素: 人员(Man)操作者的意识、技术、素养及熟练程度等; 机器(Machine)设备、工夹具精度、维护与保养等; 材料(Material)化学成份、物理性能及外观质量等; 方法(Method)加工工艺、操作规程的作业程度; 测量(Measure)测量设备、试验手段和测试方法等; 环境(Enviroment)
4、工作场地的温、湿度,照明噪声等;,正常波动随机原因随机特点普遍存在 异常波动系统原因系统特点单一现象,波动无处不在。当过程处于稳定状态时,产品质量特性数据,其波动服从于一定的分布规律。 例如:长度尺寸必然形成右图 的分布规律。 分布有两种类型: 一种是连续型分布 常见的有:正态分布(计量数据) 一种是离散型分布,常见的有: 1、 二项分布(计件数据) 2、泊松分布(计点数据),三 波动的规律性,正态分布图,问题:什么情况下 没有波动?,关于正态分布,正态分布受两个参数影响 (总体平均值)集中位置 (总体标准偏差)分散程度 通常用样本平均值:X 样本的标准偏差:S,正态分布曲线,又称高斯曲线、钟
5、型曲线。,S,正态分布特性,区间内的概率 0.6826 0.9545 0.9973,集中趋势 (位置),离中趋势 (分散程度),偏态和峰度 (形状),数据分布的特征,统计数据及分类,统计数据及分类,二、计数数据 凡是不能连续取值的或用测量工具也得不 到小数点以下的数据,而只能自然数的数 据称为计数数据。 计数数据分为: 计件数据 服从于二项分布 计点数据 服从于泊松分布,1,2,3,4,5,特点:两个数之间相互影响,一个变另一个随着也变。如:一辆汽车两道划痕,两辆汽车四道划痕。,总体:指某次统计分析中研究对象的全体又称 母体。 样本:从总体中随机抽取出来要对其进行分析 的一部分个体,也称为子体
6、。 抽样:从总体中随机抽取样品组成样本的活动 过程。 随机抽样:使总体中每一个个体都有同等的机 会,被抽出来组成样本的活动过程。,总体与样本,总体可以是一批产品,可以是一个过程。,总体与样本,随机抽样方法: 1、简单随机抽样法 2、系统抽样法(等距抽样) 3、分层抽样法(类型抽样) 4、整群抽样法(集团抽样),统计特征数是对样本说的。 常用的统计特征数可分为两类: 一:表示数据的集中位置 1、 样本平均值 2、 样本中位数 二:表示数据的离散程度 1、样本方差 s2 2、样本标准偏差 s ; 3、样本极差 R,统计特征数, x,均值-集中位置,1、一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 2、测量集
7、中位置就是寻找数据一般的代表值和 中心值。,中心位置, X, x,样本平均值, X,式中 样本的算术平均值; n:样本大小。,最常用的测度值,是集中趋势的测度值之一, 易受极端值影响。,计算公式:,=,样本平均值, X,计算算例:,样本中位数,将所收集的数按大小排序,在正中位置的数为中位数。集中趋势的测度值之一。 不受极端值影响。, x,当N为奇数时,中位数为正中间位置的数。 当N为偶数时,中位数为正中间两个数的算术 平均值。, x,五个数据取中位数,原始数据: 10 5 9 12 6 8 排 序: 5 6 8 8.5 9 10 12 位 置: 1 2 3 4 5 6,原始数据: 24 22
8、21 26 20 排 序: 20 21 22 24 26 位 置: 1 2 3 4 5,六个数据取中位数,数据分布的另一个重要特征 离散程度的各测度值就是对数据离散程度所作的描述 它所反映的是各变量值远离其中心值的程度,因此也称为离中趋势 从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度,离散程度,min max, X,离中趋势,方差和标准差,离散程度的测度值之一 最常用的测度值 反映了数据的分布 反映了各变量值与均值的平均差异 根据总体数据计算的,称为总体方差或标准差;根据样本数据计算的,称为样本方法或标准差,样本方差和标准偏差计算公式,S: 样本标准偏差,样本方差的正平方根。,样本方差 S2 :
9、,(xi-x):表示某一数据与样本平均值之间的偏差。 n:采集的样本数 n-1:样本方差的自由度,样本标准偏差S :,一组数据中可以自由取值的数据的个数 当样本数据的个数为 n 时,若样本均值 确定后,只有n-1个数据可以自由取值,其中必有一个数据则不能自由取值; 例如,样本有3个数值,即x1=2,x2=4,x3=9,则 x = 5。当 x = 5 确定后,x1,x2和x3有两个数据可以自由取值,另一个则不能自由取值,比如x1=6,x2=7,那么x3则必然取2,而不能取其他值; 样本方差用自由度去除,其原因可以从多方面来解释,从实际应用的角度看,主要为了更精确。, X,(n-1) 样本方差的自
10、由度,样本方差算例,原始数据: 10 5 9 13 6 8 平均数据:10+5+9+13+6+86=8.5,原始数据: 10 5 9 13 6 8,样本标准偏差算例,1. 一组数据的最大值与最小值之差 2. 离散程度的最简单测度值 3. 表示数据的分散范围 4. 易受极端值影响,极 差 R,R = max(Xi) - min(Xi) = 205 145 = 60(公分),两类错误和风险,根据随机抽样检测,研究样本质量状况,以此推断整批产品的好坏,并做出决定接收或拒收。 可能会出现四种情况:,(1)假定这批产品质量是好的,样品好: 接收 (2)假定这批产品质量是好的,样品不好: 拒收 (3)假定
11、这批产品的质量不好,样品不好: 拒收 (4)假定这批产品的质量不好,样品好: 接收,第1、3项为正确推断, 第2、4项为错误推断。 第2项判断错误称为“弃真” ,是把质量好的产品作为坏的处理,这类风险是企业风险。 第4项判断错误称为“取伪” ,是把质量坏的产品作为好的处理,这类风险是用户风险。 运用统计方法,就是要把两类风险率和总损失率控制在期望的范围之内。,两类错误和风险,QC小组常用的工具与方法,项目,工具名称,类别,应用调查表的步骤: (1)明确收集资料的目的; (2)确定所需搜集的资料; (3)确定对资料的分析方法及负责人; (4)设计记录资料调查表格式; (5)对先期收集和记录的资料
12、进行检查; (6)必要时,对调查表格式进行评审和修改。,调 查 表 ( P109 ),用来系统的收集资料、积累数据、确认事实并对数据进行粗略整理分析的图表。,用于数字数据分析的调查表实例,某卷烟厂对卷烟成品抽样检验,其不合格品项目调查表,某企业人事部门对干部测评使用的调查表,用于非数字数据分析的调查表实例,不合格调查表(表格式),调查者: 日期: 地点: 调查方式:,缺陷位置调查表(图示法),质量分布调查表 零件实测值分布的调查表 调查人: 调查数(N)121 调查日期*年*月*日,特点:常用于归纳整理所收集到的统计数据,把错 综复杂和杂乱无章的数据进行分类、整理、 汇总后,使之能更确切地反映
13、客观事实。 原则:同一层次内的数据波动幅度尽可能小; 层与层之间差别尽可能大。,分 层 法 ( P4113),分层:为解决某一个问题所收集的数据、资料, 往往是综合性的。这些综合性的数据、资 料可按其来源、特征、属性等标识分作两 个以上的组。这样一个组称作“层”。,一般可以从以下方面进行分层: 1.按操作人员分层 可按班(组)、个人、熟练程度、性别、年龄等分层。 2.按机器设备分层 可按机台号、结构、新旧程度、工夹模具等分层。 3.按作业方法分层 可按工艺、操作参数、操作方法、生产速度等分层。 4.按原材料、零部件分层 可按规格、成份、产地、供应商、批次等分层。 5.按时间分层 可按班次、日期
14、等分层。 6.按测量、检查分层 可按计量仪器、测量人员、检查方法等分层。 7.按环境分层 可按温湿度、清洁度、照明度、地区、使用条件等分层。 8.按缺陷分层 可按缺陷内容、缺陷部位分层。,如何分层,1、收集数据 2、将采集到的数据按不同目的选择分层标志 3、分层 4、按所分层次归类 5、画出分层归类图 注:分层法常与其它方法结合应用,分层法的应用步骤,某装配厂的气缸与气缸盖之间经常漏油。经过对50套产品进行调查后发现两种情况: 1、操作者操作方法不同。 2、生产气缸垫的厂家不同。,分层法应用实例,方法一、按操作者分层,方法二、按生产厂家分层,方法一和方法二实际比较的结果是,为降低漏油率,应采用
15、李师傅的操作方法。 但是如果按两种因素进行交叉分层,又会得出新的结论。,方法三、两种因素交叉分层,帕累托曲线,排列图(Pareto Diagram)又叫帕累托图。是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的一种图表。,排列图(一),200,180,140,80,40,0,100%,50%,25%,75%,N=200,频数,态度差 种类少 环境差 价格高 设施差 其它 项目,70%,97%,95%,85%,频率,40%,排列图(二),作排列图程序: 必要的标注: 选择分析的题目 图名 选择度量单位、频次等 总数:N 选择分析数据的时间间隔 分类数据:NO 画横坐标、纵坐标 坐标值、百分比、原
16、点 每个项目上画长方型 绘图人 画累计频率曲线 日期及收集数据的条件,排列图(三),排列图作用: (1)按重要顺序显示出每个质量改进项目对整个问题的影 响,找出关键的少数。 (2)识别进行质量改进的机会,注意事项: 1、应排出关键的少数和次要的多数,否则重新排列。 2、关键少数项目应是小组有能力解决的突出问题, 否则应去掉,重新进行排列。 3、纵坐标频数可以用“件数”、“金额”等表示,但对应 各项目的度量单位必须一致。 5、排列图项目一般不少于3项,最多不宜超过8项。当 少于3项时,可用简易图表代替(如饼分图) 6、实施后,为检查措施效果,要重新画出排列图。 关键的少数看三点:,排列图(四),
17、1、看图形:关键问题比例高; 2、看目标:对目标影响大; 3、看实际能解决的问题(不可抗拒因素排除)。,4、取样数量不易太少,至少应有50个数据,某产品(零件)机加工不合格品率,2005年1- 4月达到1.8%,超过了0.8%的考核指标,小组以此为题,要把不合格品率降下来,在现状调查中,首先弄清了不合格品的总体情况,如下:,某厂产品机加工不合格品率高统计表(案例),不合格品率,平均1.8%,考核指标0.8%,2005年,按调查表绘制了折线图:,折线图中可看出,四个月均超过考核指标,而且没有哪个月有突发变化。鉴于该产品加工共有10道工序,每道工序都会出不合格品,那么,这315件不合格品都是哪些工
18、序产生的?主要问题在哪儿?小组按工序区分进行了分层统计,并绘制了排列图。,某厂产品机加工不合格品率高统计表(案例),1、从排列图中可直观看出,不合格品率高的症结是: 第9工序 不合格 168件 占 53.33% 第2工序 不合格 105件 占 33.33% 如果这两道工序的不合格品率能降低下来,则整个产品的不合格率就可大幅度下降。,2、第9、第2两道工序都分别加工多个部位,工序的不 合格品包含着各个部位的不合格品。因此,还要再 作进一步的分层,看看哪个部位不合格最多。,关键问题分析:,第 9 工序不合格项目统计表,不合格品数,第 2 工序不合格项目统计表,以上三张排列图也可以制成一张分层排列图
19、,从图中可直观看出,某产品机加工不合格品率高的症结是: (1)A孔直径超差 (2)孔距超差 (3)底面不平。 这三个问题占整个为合格品的 55.3%92.86+33.33%87.62%=78.72% 如果三个问题各解决80%,则该产品机加工不合格率可降低: 1.8%(1-78.7280)=0.67% 所以,目标值可定在1.2左右。 此计算为设定目标提供依据。,综合分析结论:,因果图 一 ( P125),因果图又称石川图、特性要因图、鱼刺图。是用于考虑并展示已知结果与其潜在原因之间关系的一种工具。,因果图(二),因果图的用途: 1.分析问题的原因 2.有助于积累知识和经验,因果图(三),应用步骤
20、: 1、规定需要解决的质量问题 2、规定可能发生的原因的主要类别 (人、机、料、法、环、测量) 3、画图 4、寻找画出下一层次的原因,注意事项: 1、画图前必须开“诸葛亮”会,集思广义,做好记录。 2、首先说明结果,然后确定原因的类别,针对每一个 原因类别进行展开分析。 3、因果关系间层次要分明,最高层次的原因应寻求到 可直接采取对策为止。 4、箭头从原因指向结果,末端原因才是可能影响结果 的具体原因。 5、一个主要质量问题只能画一张图,因果图只能用于 单一目标分析。 6、对所有末端原因,都应到现场进行观察、测量、试验等,加以确认。,因果图(四),因果图实例,树图系统图(一),什么是树图: 1
21、、树图是表示某个主题(质量问题)与其组 成要素之间关系的一种树枝状的图。 2、树图用于系统地把某一主题分解成组成要 素,并显示它们之间顺序关系和逻辑关系。 3、通过头脑风暴法产生的观点和用亲和图列出 的或者归类的观点,可以转换成树图以显示 出逻辑和顺序关系。,树图的类型: 树图一般有两种形式:宝塔型和侧向展开型。,树图系统图(二),宝塔型树图 常用于组织机构等,侧向型树图 常用于方针目标展开、原因分析等,应用步骤: 1、明确要研究的主题; 2、确定该主题的类别(层次); 3、构造树图; 4、确定其组成要素和子要素; 5、把组成要素和其子要素分别放在类别右边相应的 方框内; 6、评审画出图的准确
22、性。 注意事项: 用于因果分析的一般是单目标,一个质量问题只 画一张图。 主要类别可以不先从5M1E出发,可根据其逻辑关 系选取。,树图系统图(三),树图实例 (目的手段型),关联图(一),原理:,用于解决:,图形:,采用逻辑关系,理清复杂问题,整理语言文字资料的一种方法。,关系复杂、因素之间有相互关联的原因与结果或目的与手段等单一或多个问题的图示技术。,1、中央集中型把分析的问题放在图的中央位置,把同“问题”发生关联的因素逐层排列在其周围。,2、单侧汇集型:把要分析的问题放在右(或左)侧,与其发生关系的因素从右(左)向左(右)逐层排列。,注意事项:,1、单目标可作因果分析的一般不用关联图,2
23、、图中一定有若干相互关联的因素,3、要因必须出自末端因素并明确表示,关联图(二),关联图图形:,关联图应用实例:,某企业地处郊区,饮用地下深井水,环境条件也不好,夏季苍蝇多,食堂条件一般。去年夏季因患肠道病减员较多,影响生产,行政科今年初成立QC小组,围绕如何预防肠道病,减少夏季因患肠道病而减员开展活动。小组成员针对夏季易患肠道病这个问题,运用头脑风暴法,共提出原因12条:,由于原因之间有交叉影响,因此绘制了中央集中型关联图,关联图(三),关联图(三),实例:,关联图(四),注意事项:,1、用于多目的的问题分析。,2、展示全貌 原因可缠绕。,3、箭条方向从原因指向结果(问题)。,4、分析到能采
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- QC 全面质量管理 教案
链接地址:https://www.31doc.com/p-3029571.html