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按圖索驥——常用質(zhì)量工具技法?

在全面質(zhì)量管理活動(dòng)中,無(wú)論何時(shí)、何地都會(huì)用到數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法。

——(美)菲根堡姆

不會(huì)分層,就不懂質(zhì)量管理。——(日)石川馨?GB/T19000:2000應(yīng)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)可幫助組織了解變異,從而有助于組織解決問(wèn)題并提高有效性和效率。這些技術(shù)也有助于更好地利用可獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。?什么是統(tǒng)計(jì)方法?統(tǒng)計(jì)方法就是指有關(guān)收集、整理、分析和解釋數(shù)據(jù),對(duì)其所反映的問(wèn)題作出一定的結(jié)論的方法。?相關(guān)概念一、產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)1、正常波動(dòng)2、異常波動(dòng)二統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及分類1、計(jì)量數(shù)據(jù)2、計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)?相關(guān)概念三、總體與樣本1、總體:某一次統(tǒng)計(jì)分析中研究對(duì)象的全體,又稱“母體”。——N2、樣本:是眾總體中隨機(jī)抽取出來(lái)并且要對(duì)它進(jìn)行詳細(xì)研究分析的一部分。——n?相關(guān)概念四、隨機(jī)抽樣方法1、一般隨機(jī)抽樣法;2、順序抽樣法;3、分層抽樣法;4、整群抽樣法。?相關(guān)概念五、統(tǒng)計(jì)特征數(shù)1、樣本平均值;——x2、樣本中位數(shù);——x3、樣本方差;——s24、樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差;——s5、樣本極差。——R?案例計(jì)算下列數(shù)據(jù)的 ̄x、x、X、s2、S和R值。5、6、7、6、5、8、5?相關(guān)概念六、兩類錯(cuò)誤和風(fēng)險(xiǎn)1、第I類錯(cuò)誤——“棄真”錯(cuò)誤;2、第Ⅱ類錯(cuò)誤——“存?zhèn)巍卞e(cuò)誤。?一如何收集數(shù)據(jù)——檢查表1、碎花瓶的結(jié)論2、簡(jiǎn)易的表格3、收集數(shù)據(jù)的有效方式1)不合格檢查表2)缺陷位置檢查表3)質(zhì)量分布檢查表?***車廂的油漆終檢檢查表缺陷類型元月2月3月4月5月6月合計(jì)流掛946312640污點(diǎn)127896345桔皮5129512547色差738812543撞痕5512124846其它37455933合計(jì)413847425136254?檢查表又稱調(diào)查表、核對(duì)表、統(tǒng)計(jì)分析表,它是用來(lái)系統(tǒng)地收集資料和積累數(shù)據(jù),確認(rèn)事實(shí)并對(duì)事實(shí)進(jìn)行粗略整理和分析的統(tǒng)計(jì)圖表。它能夠促使我們按統(tǒng)一的方法收集資料便于分析。?二、分層法實(shí)質(zhì)是將一個(gè)問(wèn)題分別從不同的角度、不同的層次去研究,找出總是的潛在的規(guī)律。?三、把握關(guān)鍵的少數(shù)—排列圖1、帕累特80/20原則排列圖又稱帕累特圖。它是將質(zhì)量改進(jìn)的項(xiàng)目從最重要到最次要進(jìn)行排列,以分析找出影響質(zhì)量的主要因素并識(shí)別質(zhì)量改進(jìn)機(jī)會(huì),所采用一種簡(jiǎn)單的圖示技術(shù)。排列圖由一種橫坐標(biāo)、兩個(gè)縱坐標(biāo)、幾個(gè)按高低順序排列的矩形和一條累積百分線組成。?排列圖●概念:為了對(duì)發(fā)生頻次從最高到最低的項(xiàng)目進(jìn)行排列而采用的簡(jiǎn)單圖示技術(shù)。-------建立在巴雷特原理基礎(chǔ)上,主要的影響是由少數(shù)項(xiàng)目導(dǎo)致的,通過(guò)區(qū)分最重要的與較次要的項(xiàng)目,可用最少的努力獲取最佳的改進(jìn)效果。?排列圖(PARETO)●作用:確定關(guān)鍵的少數(shù)質(zhì)量問(wèn)題分為“關(guān)鍵的少數(shù)”和“次要的多數(shù)”-------巴雷特分析法多數(shù)不合格及其引起的損失是由相對(duì)少數(shù)的原因引起的。?排列圖步驟一、確定所要調(diào)查的問(wèn)題以及如何收集數(shù)據(jù)●選題,確定調(diào)查問(wèn)題的類型,如不合格項(xiàng)目、損失金額、事故等。●確定時(shí)間●確定哪些數(shù)據(jù)是必要的,數(shù)據(jù)如何分類,如按不合格類型、時(shí)間、位置等。●確定收集數(shù)據(jù)的方法,以及在什么時(shí)候收集例:了解發(fā)動(dòng)機(jī)的可靠性:1、根據(jù)歷次耐久試驗(yàn)的數(shù)據(jù);2、根據(jù)二次賠償?shù)男畔ⅰ?排列圖步驟二、設(shè)計(jì)記錄表,將數(shù)據(jù)填入表中計(jì)算?三、作圖排列圖步驟?排列圖的分類一、分析現(xiàn)象用排列圖與不良結(jié)果有關(guān),用來(lái)發(fā)現(xiàn)主要問(wèn)題:●質(zhì)量:不合格、故障、顧客抱怨、退貨、維修等●成本:損失總數(shù)、費(fèi)用等●交貨期:存貨短缺、付款違約、交貨期拖延等●安全:發(fā)生事故、出現(xiàn)差錯(cuò)等?二、分析原因用排列圖這類排列圖與過(guò)程因素有關(guān),用來(lái)發(fā)現(xiàn)主要問(wèn)題1、操作者:班次、組別、年齡、經(jīng)驗(yàn)、熟練情況以及個(gè)人本身因素;2、機(jī)器:機(jī)器、設(shè)備、工具等;3、原材料:制造商、工廠、批次、種類;4、作業(yè)方法:作業(yè)環(huán)境、工序先后、作業(yè)安排、作業(yè)方法;排列圖的分類?示例例:降低EQ6102D水泵漏水的用戶賠償次數(shù)(2001年共賠償264次)●確定關(guān)鍵的少數(shù)問(wèn)題??示例結(jié)論:湘火炬的波紋管(關(guān)鍵的少數(shù)原因)進(jìn)一步結(jié)論:裂紋的位置、大小基本一樣●確定問(wèn)題的原因采用頭腦風(fēng)暴法集思廣義,并繪制因果圖進(jìn)行調(diào)查,確定最終問(wèn)題的原因?注意事項(xiàng)●分類方法不同,得到不同排列圖。通過(guò)不同的角度觀察問(wèn)題把握問(wèn)題實(shí)質(zhì),需要用不同的分類方法進(jìn)行分類例:對(duì)二次賠償單中的信息進(jìn)行分析:二次賠償單中的信息:發(fā)動(dòng)機(jī)型號(hào)、生產(chǎn)時(shí)間、使用時(shí)間、行駛里程、服務(wù)站名稱、故障形態(tài)、故障零件、維修時(shí)間、維修費(fèi)用、等。分類:?分類項(xiàng)目指標(biāo)結(jié)論故障形態(tài)臺(tái)數(shù)發(fā)動(dòng)機(jī)的主要故障故障形態(tài)維修費(fèi)用引起主要維修費(fèi)用的故障失效零件臺(tái)數(shù)引起故障的主要零件失效零件發(fā)生的費(fèi)用出現(xiàn)故障時(shí)發(fā)生費(fèi)用較大的零件服務(wù)站相同故障的維修時(shí)間或費(fèi)用不同維修水平的服務(wù)站失效零件在一定里程內(nèi)出現(xiàn)故障的次數(shù)(1/MTBF)可靠性差的主要零件注意事項(xiàng)?●因素分類主要因素(A類因素)0%----80%次要因素(B類因素)80%----90%一般因素(C類因素)90%----100%注意事項(xiàng)?●其他項(xiàng)所占百分比不能太大太大說(shuō)明項(xiàng)目分類不當(dāng),把許多項(xiàng)目歸在了一起,這時(shí)應(yīng)考慮采用另外的分類辦法。●根據(jù)現(xiàn)象制作排列圖,確定要解決的問(wèn)題之后,必然確定了主要原因所在。確定了“關(guān)鍵的少數(shù)”●驗(yàn)證措施效果如何使用排列圖注意事項(xiàng)?注意事項(xiàng)總改進(jìn)效果改進(jìn)效果?注意事項(xiàng)?改進(jìn)前改進(jìn)后?繪制排列圖的步驟:1、制作檢查表,并計(jì)算頻率以及累積頻率;2、繪制排列圖;3、根據(jù)排列圖結(jié)果,確定關(guān)鍵的少數(shù);4、采取進(jìn)一步的行動(dòng)。?案例:某廠統(tǒng)計(jì)第一季度廢次品的損失費(fèi)用;一車間540元,二車間1080元,三車間2565元,四車間135元,其它車間共計(jì)180元,請(qǐng)畫(huà)出排列圖并指出降低廢次品損失的關(guān)鍵車間。?四、靈感的碰撞—頭腦風(fēng)暴法頭腦風(fēng)暴法又稱BS法、暢談法,是由美國(guó)創(chuàng)造學(xué)家?jiàn)W斯本于1939年首次提出,1953年正式發(fā)表。?

采用會(huì)議的形式,引導(dǎo)每個(gè)參加會(huì)議的人在一種自由愉快、暢所欲言的氛圍中,圍繞某個(gè)中心議題(如質(zhì)量問(wèn)題),廣開(kāi)言路,激發(fā)靈感,在自己的頭腦中掀起風(fēng)暴,毫無(wú)顧忌、暢所欲言地發(fā)表獨(dú)立見(jiàn)解的一種創(chuàng)造性思維的方法。?“頭腦風(fēng)暴法”的運(yùn)用步驟1、準(zhǔn)備階段:確定頭腦風(fēng)暴會(huì)議的組織者,明確闡述會(huì)議的目的。2、引發(fā)和產(chǎn)生思維階段:—與會(huì)者人人平等;—與會(huì)成員依次發(fā)表意見(jiàn);—成員不能評(píng)論、批駁他人觀點(diǎn);—全部記錄所有觀點(diǎn);—持續(xù)到無(wú)人發(fā)表意見(jiàn)為止;—將每個(gè)人的意見(jiàn)重復(fù)一遍。?3、整理階段:

將每個(gè)人的觀點(diǎn)重述一遍,使每個(gè)成員都知道全部觀點(diǎn)的內(nèi)容;去掉重復(fù)的、無(wú)關(guān)的觀點(diǎn);對(duì)各種見(jiàn)解進(jìn)行評(píng)價(jià)、論證。最后進(jìn)行集思廣益,按每個(gè)問(wèn)題進(jìn)行歸納,并最終選擇最佳方案。?五、理清思路——魚(yú)刺圖魚(yú)刺圖又稱因果圖、特性要因圖、樹(shù)枝圖,由日本東京大學(xué)石川馨教授于1953年提出,在日本企業(yè)界得到廣泛應(yīng)用。用于表示質(zhì)量波動(dòng)特性與其潛在原因的關(guān)系,即表達(dá)與分析因果關(guān)系的一種圖表。?

魚(yú)刺圖示例機(jī)器人材料方法環(huán)境?魚(yú)刺圖常用方法—邏輯推理法1、確定質(zhì)量問(wèn)題(結(jié)果)—主箭頭2、大刺—主要原因;3、中刺—第二層原因;依次類推;4、在魚(yú)剌圖上記錄必要的有關(guān)信息。?繪制魚(yú)刺圖時(shí)應(yīng)注意的問(wèn)題1、確定原因要集思廣益;2、原因一定要展開(kāi)到底;3、各層次之間必須保持一定的邏輯關(guān)系;4、原因與結(jié)果之間的關(guān)系盡可能量化;5、在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上客觀評(píng)價(jià)原因的重要性;6、不斷改進(jìn)因果圖。?六、直觀診斷——直方圖?七、過(guò)程“監(jiān)控器”—控制圖樣本統(tǒng)計(jì)量數(shù)值

uclcllcl

樣本序號(hào)?1、休哈特的杰作統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制(SPC)為了貫徹預(yù)防原則,應(yīng)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)對(duì)過(guò)程中的各個(gè)階段進(jìn)行評(píng)估和監(jiān)察,就象一臺(tái)“監(jiān)控器”,保證產(chǎn)品和服務(wù)能夠均衡地穩(wěn)定地滿足規(guī)格要求。?案例有一張現(xiàn)場(chǎng)工序質(zhì)量X控制圖,由于染上油污,LCL已看不清,但其UCL=52.90,樣本容量n=4,R=3.54還是清晰可見(jiàn),問(wèn):LCL究竟是多少?(n=0.729)?散布圖1、什么是散布圖?研究成對(duì)出現(xiàn)[如(x,y),每對(duì)為一個(gè)點(diǎn)]的兩組相關(guān)數(shù)據(jù)之間關(guān)系的簡(jiǎn)單示圖。2、類型。3、實(shí)例。?用你的責(zé)任和細(xì)心,譜寫(xiě)安全的永恒旋律。。7月-237月-23Saturday,July22,2023品質(zhì)改善,我們需要全員參與。22:34:0222:34:0222:347/22/202310:34:02PM愛(ài)惜物料,重視品質(zhì),合理規(guī)劃,標(biāo)識(shí)清晰。7月-2322:34:0222:34Jul-2322-Jul-23落實(shí)拜訪,本周破零,活動(dòng)管理,行銷真諦。22:34:0222:34:0222:34Saturday,July22,2023車輪一轉(zhuǎn)想責(zé)任,油門(mén)緊連行人命。7月-237月-2322:34:0222:34:02July22,2023勤儉節(jié)約、愛(ài)護(hù)公物;以廠為家,共同發(fā)展。2023年7月22日10:34下午7月-237月-23安全就是節(jié)約,安全就是生命。22七月202310:34:02下午22:34:027月-23品質(zhì)管制人人做,優(yōu)良品質(zhì)要提高。七月2310:34下午7月-2322:34July22,2023檢驗(yàn)記錄確實(shí)填,制程穩(wěn)定展笑顏。2023/7/2222:34:022

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