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1、4/2/20231 0.目 录1.品质控制概论2.全数检验与抽样检验3.不合格品产生的原因4.不合格品控制的关键5.不合格品的判断6.品质统计的手法7.品质统计手法应用益处8.品质统计手法应用详述9.5W1H法10.PDCA管理循环11.八项质量管理原则12.ISO9000基本知识13.6Sigma简介8.1 层别法 8.5 直方图8.2 柏拉图 8.6 工程图8.3 因果图 8.7 管理图8.4 相关图 8.8 推移图4/2/20232 1.1 品质控制的意义品质控制的意义 近年来,随着全球市场一体化的趋势愈来愈明显,企业之间不断上演兼并、重组乃至强强联合的市场行为。产品的市场竞争,不再是简
2、单的价格竞争,而是扩展到企业的研发生产、市场推广及售后服务等全过程的竞争。于是许多企业都在其产品的市场推广活动中,突出强调“以质量求生存以质量求生存,以信誉求发展以信誉求发展”的企业质量方针。力求拓展市场空间,获取更大市场份额。达到企业“永续进步”的目标。只有建立运转良好的品质控制体系,用文件化的形式加以规定并严格执行,才有可能保证企业生产出优良产品并达到“持续进步持续进步”的最高经营目标。1.2 品质控制的演变品质控制的演变 产品质量的控制发展到今天,主要经历了如下阶段:第一阶段:操作者控制第一阶段:操作者控制 在18世纪以前,由于产品生产的组织形式主要是手工作坊,产品从投入到产出所有工序的
3、制作,都是由一个人来完成,因此产品质量的优劣也就由一个人负责控制。第二阶段:班组长控制阶段第二阶段:班组长控制阶段 在19世纪,特别是工业化革命以后,生产方式逐渐变成由多数人集中在一起,以一个组或班为生产单位,主要由班组长负责整个班组的产品品质控制。第三阶段:检查员控制阶段第三阶段:检查员控制阶段 一战后,由于工厂管理工作的日益复杂,班组长的精力基本放在了组织生产、提高效率上,已很难兼管品质,因此设置专职品质检验员,来协助班组长工作,专门负责产品质量控制。1.品质控制概论4/2/20233 第四阶段:统计控制阶段第四阶段:统计控制阶段 利用统计手段进行品质控制,是美国管理学家W.A.SHEWA
4、RT在1924年提出的,通过统计数据绘制控制图来抽述抽样结果,并判定批量产品的质量状况。采用统计方法控制产品质量,是品质控制技术的重大突破,开创了品质控制的全新局面。第五阶段:全面质量管理第五阶段:全面质量管理(TQC)全面质量管理同样源于美国,是由美国著名质量管理专家菲根堡姆创建的。它将工厂内部品质控制延伸到从产品构想、市场调研、产品设计、制造一直到售后服务的全过程的品质控制。第六阶段:全员品管第六阶段:全员品管(CWQC)CWQC最先起源于日本,与TQC相比,它要求公司所有部门的每一位员工,通力合作完成公司的经营目标,包括产品设计、生产及售后服务全过程的品质控制,提倡全员品管全员参与的企业
5、质量文件。企业在生产过程中,为了确保其生产的产品品质满足客户的要求,必须采取一定的方法对生产所用的物料或所生产的产品品质进行检验,以判定其品质特性。而检验的方法不外乎两种,即:全数检验与抽样检验全数检验与抽样检验2.全数检验与抽样检验4/2/20234 2.1 全数检验全数检验 全数检验是将送检批的产品或物料全部加以检验而不遗漏的检验方法,全数检验适用于以下情形:送检批数量较少,检验简单且费用较低 产品必须是良品 产品中如有少量的不良品,即可导致该产品产生致命性的影响。2.2 抽样检验抽样检验 抽样检验的方法是伴随着军事工业的发展而产生的。在二战时,由于战争的需要,英、美等国将大量的民用工业转
6、化为军事工业,此时,对产品逐一进行全数检验是不可能的.因此,在送验批的产品中,随机抽取一定数量的样本进行试验和测定,并利用统计学的方法将其检测结果与要求的品质检验标准进行比较,从而判定该批产品是否合格的方法称之为抽样检验。抽样检验方法适用于以下情形:对产品的性能检验需要进行破坏性试验 产品的批量太大,无法进行全数检验 在送检产品中允许有一定程度的不良品存在 送检产品需要较长的检验时间和较高的检验费用 2.2.1 术语说明术语说明 抽样:在送验批中抽取一定数量样本的过程 批:同样产品集中在一起作为抽验对象 批量:批中所含单位数量,其大小用N表示 样本数:从批中抽取的部分单位数量,其大小用n表示
7、不合格判定个数:样本中允许的最大不良品数,如该批产品被检出的不良品数超过此数量,判定该批拒收4/2/20235合格判定个数:样本中的最小不良品数,如该批产品被检出的不良品数小于此数量,判定该批允收 允收水准(AQL Acceptable Quality Level)允收水准是供方在其现有的设备、物料、管理水平及人员素质等因素的影响下,认为某种程度的不良品率可为客方接受,且客方也认为可以接受的不良品率的品质标准。当供方的不良品率低于此标准时,可判定该批产品合格且为客方接受,反之,则判定为不合格且拒收,AQL值的大小由不同的抽样计划决定。2.2.2 单次抽样检验单次抽样检验 单次抽样检验是从送验批
8、中只抽取一次样本,根据其检测结果判定该批产品是否合格的一种抽样检验方法。例:某公司在其进料验收过程中,采用单次抽样检验,规定在抽取样本数n=80时,其合格判定个数Ac=5,不合格判定个数Re=6,则对该批物料的抽样检验步骤为:在送验批中抽取样本80个加以检验样本中的不良品数量5个或5个以下时判定该批允收6个或6个以上时判定该批拒收4/2/20236 2.2.2 双次抽样检验双次抽样检验 双次抽样检验是在送验批中抽取第一次样本时,检验的结果可能判定该批为合格、不合格、保留等三种情况,当该批判定为保留时,为了继续判定该批合格与否,应追加第二次抽样,根据第一、二次样本检查结果,判定该批合格与不合格的
9、抽样检验方法。例:某公司在其进料接收检验中,第一次抽取样本数n=80合格判定个数Ac=3,不合格判定个数RE=7,第一次抽样时检出的不良品数为5个,为判定该批产品是否合格,追加第二次抽样检验,样本n=80,累计样本数n=160,合格判定个数Ac=8,不合格判定个数Re=9,则该批产品的双次抽样检验步骤为:第一次从批中抽取样本80个加以检验第一次抽样检查的不良品数量3个或3个以下时判定该批允收7个或7个以上时判定该批拒收46个第二次抽样80个进行检验第一、二次抽样发现的不良品总数8个或8个以下9个或9个以上4/2/20237 3.1 不合格品产生的原因变异 如果工作条件(人员、机器、材料、方法、
10、环境等)保持恒定,结果(品质)将会是100%的好或坏,不会有任何变化。但是,工作条件永远不会完全相同,因此结果(品质)相应地会发生变化。任何一个与结果(品质)有关的工作条件变动,结果也就会随之变动。有些变动导致的结果变动在规格范围内,而有些变动导致的结果变动在规格范围以外:产生了产生了不合格品不合格品 3.2 导致品质变异的常见5因素(4M1E)人(MAN)a、人员熟练度 b、工作情绪 c、是否依标准作业 设备(机器、工夹具)(Machinery)a、机器安装与设计不当 b、机器设备长时间无校验 c、机器、设备的维修、保养不当 d、设备加工能力不足 e、刀具、模具、工具品质不良 f、机器精度不
11、够 结果(品质)人员机器材料方法环境 3.不合格品产生的原因4/2/20238 材料 (Material)a、使用未经检验合格的材料 b、材料或配件的误用 c、材料或配件的品质变异 工作方法(Method)a作业流程变更 b有无依从作业标准书作业 c作业规程、方法、应对措施不完善 环境(Environment)a温湿度 b照明 C 粉尘 即然不合格品是因为变异所发生,所以我们控制不合格品发生的关键就是尽量减少异常变异的发生。这就要求我们:对各工位人员进行相应的有效培训,并增强品质意识 对机器、设备、工夹具进行定期保养和校正 选择品质稳定的供应商提供物料,并执行相应的验证 各工位要有作业指导书,
12、并严格依作业书进行作业 留意周边环境变化,搞好现场5S 推行先进的品质管理体系,如ISO9001等。对不合格品的判断,涉及产品的符合性与适用性两种不同等级的判断:对不合格品的判断,涉及产品的符合性与适用性两种不同等级的判断:1.符合性判断符合性判断:检验员按检验标准检验产品,判断产品是否符合要求,正确作出合格与否的界定 2.适用性判断适用性判断:对不合格品是否适用,则不能要求检验员来承担判别的责任和权限,它是一项技术性较强的判别,应由相关部门课长级人员,根据不合格程度及对产成品品质的最终影响程度,确定分级处理。4.不合格品控制的关键 5.不合格品的判断4/2/20239 6.品质统计的手法 品
13、质统计手法是工厂品质管理过程中经常运用的重要手法。主要是通过对各种相关资料的收集、分析和利用,以用来证实产品生产过程能力及产品对规定要求的符合性。主要应用于产品的设计、生产过程的控制、防止不合格品产生、品质问题的分析、查找原因、确定产品和过程的限定值,预测、验证并测量和评定产品质量特性。为了达到上述目的,就必须选择适宜的统计方法。6.1 图示法(直方图/流程图/散布图/柏拉图/因果图等)主要用于进行问题的诊断,并据此选择适宜的方法进行统计诊断。6.2 统计控制图(X-R、P、C控制图等)主要用于临控产品的生产和测量过程 6.3 实验设计 主要用于确定哪些变量对过程和产品性能有显著影响 6.4
14、建立量化模型进行回归分析 主要用于生产过程动作的条件或产品设计发生变化时,对产品或过程的特性进行分析 6.5 进行变量分析 对各变量构成进行评估,以各变量占总体变量的比例,作为最佳的质量改进机会的依据。为控制图、产品特性的确定和产品的放行设计抽样方案 6.6 抽样计划 4/2/202310 7.品质统计手法应用的益处 层别法是指对某一个项目,按统计数据分类进行区别的方法,层别法是统计方法中最基础的工具,通常与其它方法如柏拉图、因果图等结合使用。运用层别法时一定要先了解如何分层,即按什么条件分层。划分层别的原则:人员:按不同班组别分层 原物料:按不同供应商分层 产品:按不同产品别分层 机器:按不
15、同机器别分层批别:按不同时期生产的产品分层 例:某公司QA部在对2002年7月1日至6日生产的成品进行检查过程中,对其不良现象统计如下:8.品质统计手法应用详述 工厂质量管理如果能充分运用各种统计手法,将在各方面受益,并表现在:发现品质管制过程中的薄弱环节,对品质改善采取针对性的措施;查找形成品质不良的因素,使品质追溯有据可依;验证品质控制方法有效性;序号不良项 日期1号2号3号4号5号6号合计1崩534632232伤687547373点01021044污132212115合 计12151315911754/2/202311 在工厂实际作业过程中,造成品质不良的原因很多,但有一些因素所占的比率
16、较低而有一些因素所占的比率很高。柏拉图就是将这些因素加以量化,对占80%以上的项目加以原因调查、分析,关采取适当纠正措施进行改善,以获得品质效率的提升。使用柏拉图进行品质分析,必须要确定不良项目别,按项目分类进行数据的统计与汇总,再按所得数据绘制出曲线与柱状图。应用柏拉图进行品质分析的步骤:应用柏拉图进行品质分析的步骤:决定品质分析的期间,以确定进行数据的选取 将品质统计数据按项目别进行分类登记 各项目数据,按大小顺序依次自左向右排列在横坐标轴上,(即大数靠近纵坐标)以纵坐标表示项目的数量或折合金额数 在横坐标上绘制每个项目的柱状图形 逐项累计项目数量,并按纵坐标参数,将所得之累计数标在柏拉图
17、上 连接累计曲线 例;某公司2002年7月份第一周产品品质情况统计如下 序号不合格项不合格数量占不良比率累计比率1伤3749.3%49.3%2崩2330.7%80.0%3污1114.7%94.7%4点45.3%100.0%合计75100.0%4/2/202312 解读柏拉图:由上图可知,造成品质不合格的主要因素是伤和崩。此两项累计达80%,应着重调查造成此两项不合格的原因,并在综合分析的基础上,制定出有针对性的纠正措施 在品质统计中,运用柏拉图找到主要的问题后需要进一步用因果图来分析问题产生的原因 “一项结果的产生,必定有其原因,应充分利用图解法找出其原因来”这是由日本品管专家石川馨提出来的,
18、因此,因果图又称为“石川图”,因其形状象鱼刺,也称之为“鱼刺图”.鱼刺图的构成是先列出发生品质变异的项目,然后对造成变异的4M1E(人/机/物料/方法/环境)进行分析,将造成品质变异的原因一一列明。其基本形状如下:环 境 设 备 物 料作业方法 人 员 质量问题第一层原因第二层原因第三层原因Page 12 of 384/2/202313外观检验时判断错误因果图的应用步骤因果图的应用步骤 确定产生品质变异问题,将其标明在图中主干的前端 召集相关人员研讨,将可能的原因全部显示出来,先将第一层原因找出,展开形成第二层原因;将第二层原因展开,形成第三层原因,依次展开,直到提出解决措施为止;分析图上标记
19、的原则,从最低层次原因中找出少量对结果有主要影响的原因,并画上标记,对它们进一步收集资料,进行试验和确认。例:某公司对Mirror镜片伤不良原因分析 物 料 设 备作业人员 其 它作业环境作业方法物料不良来料表面有伤来料大粒子附着洗镜板不良压杆不平顶位太多人手不足粗心操作品质意识不够操作技能欠缺未经培训上岗检验标准不清或未把握无尘室中灰尘过多,附于镜片,擦拭时伤未依作业书作业镊子使用不当洗镜栏使用不当Page 13 of 38伤不良伤不良4/2/202314 通过上述的原因分析,查找出其中主要原因为:1作业人员:本月招进新员工过多,未能进行足够的培训,另外有经验的老员工流失过多。2设备:压杆不
20、平,排镜时把镜片压伤。洗镜板不良,也易造成镜片伤 3物料:免检放行物料太多且未严格执行先进先出原则来料中便已存在伤不良,或来料大粒子附着产生伤 4作业方法:没有依从作业指导书操作等 5作业环境:无尘室中灰尘过多,附于镜片表面,擦拭时伤 6其它方面:伤不良判定标准不明确或外观检查员判定错误 各相关部门在对上述原因进行研讨后,拟定如下改善对策:加强对新员工的培训,每班中至少安排二名有经验的老员工进行辅导,对重点工位、重点产品进行监控。加强压杆和洗镜板管理,用棉布罩住压杆头部进行排镜 设立来料检查工作,记录来料的伤、大粒子附着情况并联络供应商加以控制 严格按作业书标准进行作业 维护无尘室清洁度,并定
21、期检测。擦拭镜片时先吹去表面灰粒 加强与客户沟通,明确伤不良判定基准,并培训检查员必要时签发伤不良样板。4/2/202315 直方图又称柱状图,是将统计数据汇总、分组,并将每组数据绘成柱状图,依统计数据的分布形状,进行产品生产过程、品质状态及管制能力的分析 运用直方图进行分析的步骤为:1、数据统计 将同一类型或相近似的现象归纳在一起,以分析该类现象对产品品质的影响程度 2、将统计数据分组并设定组数 统计数据的分组、确定组数是直方图分析中的重要步骤,将统计的样本总数进行合理分组便于观察数据分布情况,合理的组数与样本总数的关系通常为:3、计算全距、组距、组界、中心值 全距(R)=最大值(L)-最小
22、值(S)组距(C)=全距(R)组数 (组距通常选整数)确定组界 最小一组的下组界=S-测量值的最小位数/2 最小一组的上组界=最小一组的下组界+组距 最小二组的下组界=最小一组的上组界 确定中心值 各组的中心值=(该组的上组界+下组界)/2 4、统计符合各组值的数据次数 在已确定的每组上下界的数值范围内,将样本数据中符合此范围的样本数统计出来,每一个数据为一次。N(样本总数)50-100100-200200-400400以上组数6-10组11-14组15-19组20组4/2/2023165、建立坐标系 以数据的次数值为纵轴,特性值为横轴,建立坐标系6、按每组数据次数的多少在坐标中绘出柱状图 例
23、:某公司为测定其3号切断机切断寸法是否正常,经测量获得以下数据:由表可知,最大值L=5.63 最小值S=5.57全距R=5.63-5.57=0.06 组数设定为7组 组距C=0.067=0.01第一组的下组界=5.57-0.005=5.565 第一组的上组界=5.565+0.01=5.575 机台名称切断机3号检测人QA课/林潮寸法规格5.600.05 mm检测日期2002-12-205.59 5.605.62 5.605.63 5.615.59 5.61 5.60 5.625.57 5.585.57 5.605.60 5.605.59 5.595.61 5.625.59 5.615.60 5
24、.625.59 5.635.60 5.585.59 5.605.60 5.585.59 5.615.62 5.605.59 5.615.58 5.615.57 5.615.58 5.625.58 5.625.62 5.595.60 5.61组别 组 界组 距中心值分布次数1 5.565-5.5750.01 5.57 32 5.575-5.5850.01 5.58 63 5.585-5.5950.01 5.59 104 5.595-5.6050.01 5.60 125 5.605-5.6150.01 5.61 96 5.615-5.6250.01 5.62 87 5.625-5.6350.01
25、5.63 24/2/202317依据表中数据,绘出3号机切断寸法直方图。解读直方图1正态分布2偏态分布3双峰分布4高原型分布图1:正态分布,左右对称,表明制程正常、稳定图2:偏态分布,表明制程中有异常因素图3:双峰分布,表明制程内可能有两种不同的偏差图4:高愿型分布,需进行层别分析 由上可知,3号机切断寸法直方图为正态分布,切断制程正常。在因果图中,罗列了可能存在因果关系的事项但是判断两个事项是否具有因果关系,或是有多少相关性时,最常用的图表为相关图。1.目的:将具有相关关系的两个变量的对应观察值作为平面直角坐标系4/2/202318中的点的坐标,并把这些点描绘在平面上,于是就能得到一张具有相
26、关关系的分布图,通常称这种反映两个变量之间关系的图为散布图,或相关图。2.使用目的:验证两组不同特征的数据之间是否具有相关性3.三种典型的相关性关系 正相关:随着X特性值变大,Y轴的特性值也变大。说明X轴特性同Y轴特性值之间有正相关,若X轴特性正确地管理Y特性也可获得相应的管理。负相关:随着X轴特性值变大,Y轴的特性值却变小。说明X轴特性同Y轴特性值之间有负相关。若X特性正确地进行管理,Y轴特性也可获得相应的管理。无线性相关:随着X轴变化,Y轴变化看不出,此时称无线性相关。例:将人的身高作为Y轴,体重作为X轴,然后调查30个人的身高与体重情况,可作为如下相关图:从这个图中可以看出身高与体重关系
27、,即身高越高,体重越大这样趋势XYXYYX50607080X 体重(KG)160165170175180Y 身高(cm)4/2/202319 直方图还有一个重要功能是评价工程能力。所谓工程能力,是指工序在一定时间内处于控制状态(稳定状态)下的实际加工能力。对于任何生产过程,产品的品质总是分散地存在着,如果工序能力越高,产品品质特性值的分散就越小;反之,如果工序能力越低,产品品质特性的分散就越大。1.基本概念 平均值 X=(X1+X2+X3+Xn)/n 标准差=(X1-X)2+(X2-X)2+(X3-X)2+(Xn-X)2/n2.数据出现或然率-68.3%-295.5%2399.7%-3 如图所
28、示,以平均值 X为中心,数据在X范围出现概率为68.3%,在X2范围出现概率为95.5%。在X3范围出现概率为99.7%4/2/2023203.规格同数据分布的常见几种关系 (2)两侧无余裕状态:产品的范围正好分布在规格内,平均值X同规格正中央一致.规格的上限、下限正好处于距中央X的3倍标准差的位置上,此时标明产品范围也无余裕,万一工程条件稍有变化,就会出现不良的状态.有必要寻求变异大的原因,并加以改善,或者在制造工程采用X-R管理图方法,进行抽样观察其变化 (3)变异过大的状态:产品的全距R大于设计规格。设计规格的上、下限距平均值X的距离小于3。此时应找出变异的原因,并加以改善,或者为了防止
29、不良流出,在制造工程内,实施线上检查等 (1)理想状态:产品的范围充分的分布在规格内,而平均值也正好在规格的正中央,而制品设计规格的上限(SU)与下限(SL)距正中央4倍的标准差之外 4/2/202321 (5)有一边显示无余裕状态:产品的范围分布在设计规格内,但平均值偏向规格一侧。当工程条件稍有变化时,可能逸出规格外,有时,可能需要改善,使平均值到中央位置,但技术上有困难时,想办法缩小变异。(4)过多余裕状态:产品的范围不仅仅充分落入设计规格。此时表明在制造工艺上不用检查。有时为了降低成本,而采取降低精度,使用更经济简单方法进行制造。4.工程能力指数Cp 工序能力客观地描述加工过程存在着分散
30、的状况。在统计学上专门用一个指数Cp来评价工程能力的大小(分散程度)。(1)工程能力指数Cp定义:规格上限、下限的宽度除以6倍标准差。Cp=(SU-SL)/6 (2)工程能力指数Cp的评价基准。制造工段是否有保证能力,一般依据下表来判断:4/2/202322 工程能力有无之评价基准表:Cp值工程能力有无之评价基准 1.33 Cp1.67工程能力充分,甚至可以考虑管理简单化,更经济 1.0 Cp 1.33具有工程能力,但不充分 Cp 1.0工程能力不足工程能力有无之评价基准参照图:余裕不足无余裕1余裕1.5余裕2余裕SLSU良品不良CP=0.67CP=1.0CP=1.33CP=1.5CP=1.6
31、74/2/202323 管理图是工序控制的一种常用统计图它可用来观察和分析产品质量特性值随时间的推移而变化的趋势,判断生产过程和加工工序是否处于稳定状态 1.定义:利用统计手法,设定管理界限,同时利用统计手法判定导致变异是随机原因还是异常原因的图表,称管理图。2.产品质量波动的原因 产品质量受人、机器、材料、方法、环境等五大因素的影响.无论人的操作水平多高,机器设备多么精密,原材料多么优质,它们都不可能保持绝对不变.因此,产品质量由于受到一系列客观存在着的因素的影响而不断地变化着,这就使得任何一种产品的质量特性值总是参差不齐,存在一定的波动。造成产品质量波动的因素是多种多样的,但从这些因素对产
32、品质量影响的大小和作用来看,可以分成两大类,即正常因素和异常因素。正常因素也称随机因素,这类因素具有随机性,且遵循一定的统计规律.它们频繁地出现在生产过程之中,但它们对产品质量的特性波动的影响较小.例如,原材料成份的微小差异,刀具的正常磨损,操作人员操作上的细微变化,测量误差等等.在一定条件下,要完全消除随机因素的影响,在技术上是困难的,在经济上是不允许的。异常因素也称为系统因素,这类因素的出现无规律可循.异常因素不是始终存在于生产过程之中,但它一旦存在,就会使产品质量特性值发生显著变化,使一批产品的某个质量特性值受到显著影响.例如,原材料规格不符合要求,刀具的过度磨损,操作者违反操作规程等等
33、.这类因素容易识别.在一定条件下,可以消除它们的影响,4/2/202324这在技术上往往是可行的,且在经济上也是允许的.当生产过程中只有随机因素造成的波动时,我们认为此时加工工序处于控制状态或稳定状态.此时,产品质量的波动是正常的,也就不必进一步追究原因所在.当生产过程中有异常因素存在时,工序就不稳定,此时必须找出原因所在,以便采取措施,使工序恢复稳定。在生产过程中,影响产品质量的正常因素和异常因素总是交织在一起的。控制图可以查明质量特性值的波动是正常的还是异常的,以此来推断加工工序是否处于控制状态。3管理图的格式 管理图的基本格式如下图所示:I区域:安全区 II区域:警界区 III区域:废品
34、区标准上限上控制界限中心线下控制界限标准下限样本序号质量特性值4/2/202325 在现场控制时,定时抽取样本,将样本的数字特征值一一描在图上。如果点子在I区域内并且排列没有缺陷,则认为加工工序处于控制状态,此时几乎不会产生不合格品,因而不必采取什么措施.如果点子超出控制界限,落在II或III区域内,或尽管在I区域内但排列有缺陷,则认为工序处于非受控状态,已经或将要产生大量不合格品.此时,必须查明原因,采取措施.使工序恢复正常。4.管理图的种类及特点类别名称符号作用应用特点备注计量值控制图平均值-极差控制图X-R判断工序是否正常的效果好,计算量大,最常用产品批量大,工序正常稳定需通过计量值,如
35、长度高度等管理品质时用该图中位数-极差控制图X-R效果较差,计算简便产品批量大,工序正常稳定单值-移动极差控制图X-Rs能及时判断工序是否稳定,但不易发现工序分布中心变化抽样困难或尽快发现并消除异常原因每一个数据都需管理,或抽样数据均匀,可用此图计数值控制图不合格品数控制图Pn计算简单且易于操作理解,较常用样本数量相等要通过不良个数管理品质时,用此图不合格品率控制图P要通过不良率合格率报废率管理品质时样本数量可以不等计算量大,控制线凹凸不平4/2/202326计数值控制图缺陷数控制图C在预先确定的项目中统计所有的不良数,并用来管理品质时,用此图样本数量相等计算简单,易于操作理解,较常用单位缺陷
36、数控制图U在不固定的试验中,统计产生的不良数,并用于管理品质时,用U控制图样本数量不等计算量大,控制线凹凸不平5.P-Chart:不良率控制图的应用在制程中,定时、定量的随机抽取样本按统计所得数据,分组计算出不合格品率P=Pn/n=单项不合格品数抽样总数计算平均不合格率(P)=Pn/n=不合格总数总抽样数计算控制界限中心值,上限及下限值 中心控制线 CL=P 控制上限 UCL=P 3 P(1-P)/n 控制下限 LCL=P 3 P(1-P)/n 将抽取的样本结果(测量所得数值)填写在P控制图的相应栏将数值按计点方式绘制在P控制图上控制界限的解读 有两个点分别超出上下限,其中:超过上限的点,要查
37、明造成不合格率如此高的原因,并针对性采取纠正措施;而对于低于下限的点,也应分析为什么会有如此低的不合格率,a数据点超出控制界限 4/2/202327或有其它原因,管理者应针对此现象进行调查,以便制定出合理的不良率,充分发挥各生产部门的潜力,使生产业绩不断上升,并在此基础上,有意识地降低不合格率标准。b.抽样数据连续有7个点偏离中心时,表示制程控制能力出现不稳定状况,特别是连续7个点持续走低;或7个点持续走高的状态时,管理者应谨慎对待。(如下图)c.各点均在上下限之间有规律的变动时,表示制程控制情况较为稳定,这时管理者应考虑是否提高作业要求。4/2/202328 推移图是将实际工作绩效与计划值之
38、间关系数据化,并用统计报表将实绩转换成图示的方法,推移图可以反映工作的实际绩效与目标值的差距,促进管理者进一步采取措施。1.推移图的绘制 (1)统计需要的数据:设定统计项目,如产量、不良数、合格率等。将该项目在期间(日、月、年)内的计划数、实际数、累计数分别进行统计并列入相应的表格中;(2)建立坐标图:纵轴表示结果,将设定的项目用一定的形状表示出来,如:合格率:用折线图 产 量:用柱状图 不良数:用柱状图 不良率:用折线图 横轴表示日期、月度,并将已统计的数据列于横轴下方 2.推移图的作用 推移图通过将计划目标与实绩相比照,能一目了然的反映管理成效,如果期间内的实绩始终控制在目标线附近,是表明
39、管理状况良好,否则就需要采取改善行动。3.推移图应用实例:TTH公司制造课2002年11月生产Prism,在该产品完成后经统计编成如下的月度推移图。从该图中即可了解该产品11月的生产实绩、不良率等生产状况。4/2/202329某公司2002年11月Prism生产推移图日 期123456 31合计计划日产量(K)2525252525 25 实绩日产量(K)262726242623 实绩不良率(%)1.01.10.91.21.10.8 计划累计(K)255075100125150 实绩累计(K)265379103129152 差异累计(K)+1+3+4+3+4+2 累积计划线累积实绩线不良率目标日
40、产计划标示:日产数不良率计划累积实绩累积50K100K150K200K250K300K350K400K450K500K550K600K650K700K%0.20.40.60.81.01.21.41.61.82.02.22.42.6日产量不良率3K6K9K12K15K18K21K24K27K30K33K36K39K42K4/2/2023309.5W1H法1WWHY(为何为何)a为何有必要做这件事,可以省去吗?b为什么要这样做?可以简化呈?C 或有其它的方法替代吗?2WWHAT(何事何事)a做什么事?b要准备什么东西?C 什么事可能成为障碍?3WWHERE(何处何处)a在什么地方做最好?b有没有更
41、适合的场所?4WWHEN(何时何时)a什么时间做?时间是否适当?b什么时候要完成?5WWH0(何人何人)a由谁做?有没有更适合的人?b由谁来配合?c由谁来督导控制?1HHOW(如何如何)a如何做?b如何做好准备工作?c有没有更好的方法?10.PDCA管理循环 为了使质量管理工作能够有计划按步骤进行,美国质量管理专家戴明首先将质量管理过程总结成四个密切相关的工作阶段,即 计划(Plan)阶段,执行(Do)阶段,检查(Check)阶段,处置(Action)阶段。这就是质量管理的PDCA循环,也称作戴明环。此PDCA循环不仅适用于质量管理,也适用于其它方面的管理。P计划 D实施 C检查 A处置提高维
42、持维持提高ADCPADCP目标ADCPDA PCADCPADCPADCPADCP4/2/20233111.八项质量管理原则 八项质量管理原则是在总结质量管理实践经验的基础上用高度概括的语言所表述的最基本、最通用的一般规律,可以指导一个组织在长时期内通过关注顾客及其他相关方的需求和期望而达到改进总体业绩的目的,它可以成为组织文件的一个重要组成部分。原则一:以顾客为关注焦点原则一:以顾客为关注焦点 组织依存于顾客,因此,组织应理解顾客当前的和未来的需求,满足顾客要求并争取超越顾客期望。原则二:领导作用原则二:领导作用 领导者建立组织统一的宗旨及方向。他们应当创造并保持使员工能充分参与实现组织目标的
43、内部环境。原则三:全员参与原则三:全员参与 各级人员是组织之本,只有他们的充分参与,才能使他们的才干为组织带来收益。原则四:过程方法原则四:过程方法 将活动和相关的资源作为过程进行管理,可以更高效地得到期望的结果。原则五:管理的系统方法原则五:管理的系统方法 将相互关联的过程作为系统加以识别、理解和管理,有助于组织提高实现目标的有效性和效率。原则六:持续改进原则六:持续改进 持续改进整体业绩应当是组织的一个永恒目标 4/2/20233212.ISO9001基本知识 原则七:基于事实的决策方法原则七:基于事实的决策方法 有效决策是建立在数据和信息分析的基础上 原则八:与供方互利的关系原则八:与供
44、方互利的关系 组织与供方是相互依存的,互利的关系可增强双方创造价值的能力。12.1 基本概念 ISO:International Organization For Standardization 即国际标准化组织的英文缩写,1946年在瑞士的日内瓦成立。ISO9000:由ISO/TC176技术委员会制定的所有国际标准 ISO/TC176:质量管理和质量保证技术委员会,1979年成立 ISO9000:2000:质量管理体系基础和术语 ISO9001:2000:质量管理体系要求 ISO9004:2000:质量管理体系业绩改进指南 ISO19011:2001:质量和(或)环境管理体系审核指南 12.
45、2 为什么要实施ISO9000?原因1:外部环境需要 a.市场国际化、竞争全球化格局的形成 b.来自客户的要求 原因2:内部环境需要 a.强化企业经营体质 b.提升商誉,增强市场竞争力 c.使公司能达到持续进步、永续经营的目的 4/2/202333对公司的好处 a.产品质量的持续改进和提高 b.减少返工、报废和客户投诉 c.良好的产品设计 d.树立员工质量意识和工作满意感,改进公司质量文化 e.改进公司形象,提升商业信誉 f.增强客户信心和市场竞争力 g.保持公司内部运作的协调、统一 对个人的好处 a.顶着荣誉感工作 b.产生均一的品质与服务 c.受尊重感 d.使个人与公司一起成长 12.3
46、实施ISO9000的好处 12.4 ISO9000相关文件架构质量手册:规定组织质量管理体系的文件程 序:为进行某项活动或过程所规定的途径 规 范:阐明要求的文件记 录:阐明所取得的结果或提供所完成活动的证据的文件 4/2/2023341范围 1.1 总则 1.2 应用 2引用标准3术语和定义4质量管理体系 4.1总要求 4.2文件要求 4.2.1总则 4.2.2质量手册 4.2.3文件控制 4.2.4记录控制5管理职责 5.1管理承诺 5.2以顾客为关注焦点 5.3质量方针 5.4策划 5.4.1质量目标 5.4.2质量管理体系策划 5.5职责、权限和沟通 5.5.1职责和权限 5.5.2管
47、理者代表 5.5.3内部沟通 5.6管理评审 5.6.1总则 12.5 ISO9001-2000质量管理体系 要求 5.6.2评审输入 5.6.3评审输出6资源管理 6.1资源的提供 6.2人力资源 6.2.1总则 6.2.2能力、意识和培训 6.3基础设施 6.4工作环境7产品实现 7.1产品实现的策划 7.2与顾客有关的过程 7.2.1与产品有关的要求的确定 7.2.2与产品有关的要求的评审 7.2.3顾客沟通 7.3设计和开发 7.3.1设计和开发策划 7.3.2设计和开发输入 7.3.3设计和开发输出 7.3.4设计和开发评审 7.3.5设计和开发验证 7.3.6设计和开发确认 7.3
48、.7设计和开发更改的控制4/2/2023357.4采购 7.4.1采购过程 7.4.2采购信息 7.4.3采购产品的验证 7.5生产和服务提供 7.5.1生产和服务提供的控制 7.5.2生产和服务提供过程的确认 7.5.3标识和可追溯性 7.5.4顾客财产 7.5.5产品防护 7.6监视和测量装置的控制8测量、分析和改进8.1总则 8.2 监视和测量 8.2.1 顾客满意 8.2.2 内部审核 8.2.3 过程的监视和测量 8.2.4 产品的监视和测量 8.3 不合格品控制 8.4 数据分析 8.5 改进 8.5.1 持续改进 8.5.2 纠正措施 8.5.3 预防措施13.6Sigma简介
49、6Sigma是研究过程变量与过程能力之间相互关系的科学.简言之,是通过对过程能力的测量,确定过程所处的状态,再通过比较分析,找出影响过程能力的主要变量,用过程优化方法找出其变化规律再对其予以消除或控制,通过连续的测量-分析-改善-控制循环使过程能力不断提高并最终达到或超过6Sigma水平。13.1 Sigma()的涵义 是希膜字母,术语用来描述任一过程参数的平均值的分布或离散程度。对商务或制造过程而言,值是指示过程作业状况良好程度的标尺。值越高,则过程状况越好。4/2/202336 13.2 6Sigma的涵义 6Sigma是一个多面体,有多种涵议,表示如下:质量标准 基准 设想 方法 工具
50、价值 基本原理 目标 6Sigma作为质量标准有以上多种涵义,但无论如何,它都首先被看作是一个质量标准,一个衡量过程能力水平的标准,Sigma值愈高,意味着过程能力越高,产生缺陷的概率愈低,过程的YFT(首次通过率)愈高,意味着过程能力愈高,产生缺陷的概率愈低,过程的YFT愈高,则产品质量愈高。Sigma与过程不良率PPM及过程首次通过率YFT间的关系表如下:Sigma与PPM&YFT的对应关系SigmaPPMYFT不良状况230853769.15%36680793.32%减少约5倍4621099.38%减少约11倍523399.9767%减少约26倍63.499.99966%减少约68倍评价