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企业质量管理工具与方法
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分层就是把所收集的数据进行合理的分类,把性质 相同、在同一生产条件下收集的数据归在一起,把划分 的组叫做“层”,通过数据分层把错综复杂的影响质量 因素分析清楚。 一、概念 用于做排列图、分层 直方图、分层散布图 所得数据 二、质量数据分层的标志(5M1E) (1)按不同的操作者分。 男、女 ,操作技 术水平 (2)按机器设备分。 型号、新旧程度 (3)按原材料分。 供料单位、 进料时间、 生产环境 (4)按操作方法分。 切屑用量、温度、压力 (5)按不同的时间分。 班次、 日期 。 (6)按不同的检验手段分。 仪器、测量者 (7)按生产废品的缺陷项目分。 铸件的裂纹、 气孔 举例  在柴油机装配中经常发生气缸垫漏气 现象,为解决这一质量问题,对该工 序进行现场统计。 (1)收集数据:n = 50,漏气数f = 19, 漏气率p = f / n = 19 / 50 = 38% (2)分析原因 通过分析,认为造成漏气有两个原因: ①该工序涂密封剂的工人A、B、C三 人的操作方法有差异; ②气缸垫分别由甲、乙两厂供给, 原材料有差异。 因此采用分层法列成表1-3、表1-4进行分析 表 1-3 按工人分层的漏气情况表 1-4 按工厂分层的漏气情况 工人 漏气 不漏气 漏气率 p/% 工人 漏气 不漏气 漏气率p/% A B C 合计 6 3 10 19 13 9 9 31 32 25 53 38 甲厂 乙厂 合计 9 10 19 14 17 31 39 37 38 用乙厂 的材料 由B操作 实践结果表明,这样做漏气率非但 没有降低,反而增加到来43%,这是什 么原因呢? 表1-5 综合分层的漏气情况 甲 厂 乙 厂 合 计 漏气 6 0 6 不漏气 2 11 13 A 工人 漏气率/ % 75 0 32 漏气 0 3 3 不漏气 5 4 9 B 工人 漏气率/ % 0 43 25 漏气 3 7 10 不漏气 7 2 9 C 工人 漏气率/ % 30 78 53 漏气 9 10 19 不漏气 14 17 31 漏气率/ % 39 37 38 合 计 合 计 23 27 50现在知道该采 取何方法降低 漏气率了吗? 由表1-5再次提出降低气缸漏气率的措施: ①使用甲厂提供的气缸垫时,要采用工人B 的操作方法。 ②使用乙厂提供的气缸垫时,要采用工人A 的操作方法。 分层注意事项: ☆ 排列图分层不好时,无法区分主要因素和次 要因素,也无法对主要因素作进一步分析。 ☆ 散布图分层不好时,会出现几簇互不关连 的散点群。 ☆ 控制图分层不好时,无法反映工序的真实 变化,不能找出数据异常的原因,不能作出正 确的判断。 ☆ 因果图分层不好时,不能搞清大原因、中 原因、小原因之间的真实传递途径。 对全班某一课程的考试成绩进行分层, 了解学习状况,要求设计分层表。并写 出预想结果。 学习成绩分层表 见下表: 分数 人数 90分以上 80—89 70—79 60—69 59以下 某超市在一个月中共收到表扬信78 封.试用分层法分析超市员工服务质 量状况. 结果 见下表: 营业员等级 表扬信数 人数 特、一级 18 6 二、三级 46 30 四级以下 14 20 合计 78 56 应使同层的数据波 动幅度尽可能小,而 层间的差别尽可能 大. 分层注意事项: 方法三 排列图 目的—看问题的分布情况,找 出主要因素。 排列图是通过找出影响产品质量的 主要问题,以便确定质量改进关键项目 的图表。 意大利经济学家巴累特(Pareto)用于统计社会财 富分布状况 , 美国质量学家朱兰把这个原理应用到 质量管理 . 一、概念 图1-13 排列图的形式 排列图的形式 排列图由于两个纵坐标,一个横坐 标,几个顺序排列的矩形和一条累 计频率折线组成。  确定主要因素、有影响因素和次要因素。 主要因素——累计频率在0%~80%左右的若干 因素。它们是影响产品质量的关键原因,又称 为A类因素。其个数为1~2个,最多3个。 有影响因素——累计频率在80%~90%左右的若 干因素。它们对产品质量有一定的影响,又称 为B类因素。 次要因素——累计频率在90%~100%左右的若 干因素。它们对产品质量仅有轻微影响,又称 为C类因素。 二、排列图的作图步骤 (1)问题项目确定:一般指不合格项目、废品件数、 消耗工时等等。 (2)收集与整理数据 可按废品项目、缺陷项目,不同操作者等进行分 类。列表汇总每个项目发生的数量即频数fi ,按大小 进行排列。 (3)计算频数fi 、频率Pi %、累计频率Fi 等。 (4)画图 (5)根据排列图,确 定主要因素、有影响 因素和次要因素。 【例 】: 某化工厂对十五台尿素塔焊缝缺陷所需工时进 行统计分析。表: 焊缝缺陷所需工时进行统计分析表 序 号 项 目 返修工时 fi 频率 Pi / % 累计频率Fi / % 类 别 1 2 焊缝气孔 夹渣 148 51 60.4 20.8 60.4 81.2 A 3 4 焊缝成型差 焊道凹陷 20 15 8.2 6.1 89.4 95.5 B 5 其 他 11 4.5 100 C 合 计 245 100 举例 按排列图作图步骤, 确定焊缝气孔和夹渣为 主要因素;焊缝成型差 和焊道凹陷为有影响因 素。所作排列图 焊缝缺陷排列图 三、排列图的用途 直观地表现出 影响产品质量 的“关键的少 数与次要的多 数” 用途 其他工作如节 约能源、减少 消耗、安全生 产等都可用排 列图改进提高 工作质量  注意事项? 做好因素分类 主要因素不能过多 数据要充足 适当合并一般因素 合适的计量单位 分 层 法 与 排 列 图 的 结 合 练一练 某乒乓球厂检查了一批产品,其中有 600个有缺陷。根据缺陷的不同进行 分层,结果是: 偏心:320个 粘合不好的有:25个 硬度不够:180个 不清洁:60个 其它缺陷:15个 试画出缺陷原因的排列图。 方法四 因果分析图 目的—理清思路,寻找原因 因果图是表示质量特性与原因 的关系的图。也叫特性因素图 /鱼刺图/石川图,是整理和分 析影响质量(结果)的各因素 之间的一种工具。 一、概念 因果图的基本格式为由特性,原 因,枝干三部分构成 13 常用质量管理工具 13.3 因果分析图法 ——基本格式:由特性,原因,枝干三部分构成。首先 找出影响质量问题的大原因,然后寻找到大原因背后 的中原因,再从中原因找到小原因和更小的原因,最 终查明主要的直接原因(图13.3) 二、作图步骤 第一步 确定分析对象 第二步确定造成这个结果和质量问题的因素分类项目 第三步 把到会者发言、讨论、分析的意见归纳起来, 按相互的相依隶属关系,由大到小,从粗到细,逐步 深入,直到能够采取解决问题的措施为止 第四步 确定因果图中的主要、关键原因,再去现场调 查研究,验证所确定的主要、关键原因是否找对、找 准。以此作为制订质量改进措施的重点项目 第五步注明因果图的名称、日期、参加的人员、绘制 人和参考查询事项 二、作图步骤---举例 为分析图 第一位主 要因素 “焊缝气 孔缺陷” 原因,作 因果图 13 常用质量管理工具 13.3 因果分析图法 同样以尿素合成塔焊缝质量分析为例,我们对材料、 人员、工艺方法和设备这四个方面进行认真分析。例 如,在工艺方法方面,导致焊缝质量的因素可能有图 纸混乱、要求不清等;在设备方面,可能原因有电流 不稳定、仪表不准等。将各个方面可能造成焊缝质量 缺陷的所有原因都列举出来后,就可以用鱼刺图清楚 地表达出来,然后再逐一进行论证。焊缝质量鱼刺分 析图如图所示。 因果图 焊缝问题的对策表 因果分析图的编制步骤 绘制因果分析图最一般的方法是“大枝展开法”,这种方法是从大枝到 中枝、从中枝到小枝,按此次序提出各种要因,这样往往可以将各种因 素限制在预先确定的框框内,容易形成小而整齐的因果图。因果分析图 的具体绘制一般按照下述步骤进行: 13 常用质量管理工具 13.3 因果分析图法 汽车失控 胎 瘪 钉子 石头 爆胎 玻璃 路 滑 油 冰 雨 雪 药物影响 嗜 睡 司机差错 训练不足 反应慢 鲁 莽 机械故障 系杆断裂 加速器失灵 刹车失灵 刹车片磨损 润滑不良 三、注意事项 (1)问题尽量具体、明确、有针对性 (2)集思广益 (3)分析到能采取具体措施为止 (4)主要原因的确定 (5)对关键因素采取措施后,再用排列 图等方法来检验其效果 实践应用 1、分析四级外语为什么不过? 2、分析一道菜为什么难吃? 3、分析烟丝含水率超标? 4、分析某一旅行社服务质量状况? 对你所熟悉的实体质量问题画因果 图进行分析,并针对主要问题提出 解决问题的措施。 练一练:因果图 方法五 散布图 目的—两个因素之间的关系 1 确定的关系(函数关 系 ): 圆半径与圆的面积 2 非确定的依赖或制约 关系: 近视眼与遗传的 、 食品中水分含量与霉 变的关系、 产品成 本与原料、动力、各 种费用之间的关系等。 一、定义 散布图是通过分析研究两种因素的数据之 间的关系,来控制影响产品质量的相关因 素的一种有效方法。 两个变 量之间 的两种 关系 图 钢的淬火温度与硬度分布图 二、散 布 图 的 作 法 实例:硬度是某厂钢产品的质量特性之 一,产品加工过程的淬火温度与硬度存 在着非确定的关系,现利用散布图分析 硬度与淬火温度之间的关系,以确定质 量改进点。 1、收集成对的数据 收集生产相对稳定状态下的淬火温度值30个, 并收集与淬火温度相对应的产品硬度30个。 n≥30少: 太少图形的相关性不明显,判断不准确 太多,增加计算的工作量 制成下表。 2、整 理 成 数 据 表 序 号 淬火温 度 X 硬度 Y 序 号 淬火 温 度 X 硬度 Y 序 号 淬火温 度 X 硬度 Y 1 810 47 11 840 52 21 810 44 2 890 56 12 870 51 22 850 53 3 850 48 13 830 53 23 880 54 4 840 45 14 830 45 24 880 57 5 850 54 15 820 46 25 840 50 6 890 59 16 820 48 26 880 54 7 870 50 17 860 55 27 830 46 8 860 51 18 870 55 28 860 52 9 810 42 19 830 49 29 860 50 10 820 53 20 820 44 30 840 49 依据变量 X 和 Y 画出 横坐标轴和纵坐标轴 横轴和纵轴的长度应基 本相等,以便于分析相 关关系 X Y 3、建立X-Y坐标 Y X 810 830 850 870 890 钢的淬火温度与硬度散布图 将表中各组数据 一一对应地在坐 标中标识出来。 若有两组数据完 全相同,如何处 理? ◎ 若有三组数据完 全相同? 4、打 点: 60 55 50 45 40 1、判断图形  1)是否有异常点或离群点。对于异常 点应查明发生的原因,慎重对待,以防 失去重要线索。  2)是否需再分层。  3)是否与固有技术、经验相符。 三、散布图的相关性判断 2、判 断 相 关 性: 1)对照典型图判断散布图的相关性  A、强正相关  X与Y的关系密切 Y X 1)对照典型图判断散布图的相关性  B、强负相关  X与Y的关系密切 Y X     C、弱正相关  除X外还有其他因素对Y有影响  1)对照典型图判断散布图的相关性 Y X  D、弱负相关  除X外还有其他因素对Y有影响 1)对照典型图判断散布图的相关性 Y X E、不 相 关 1)对照典型图判断散布图的相关性 Y X  F、非线性相关  (曲线相关) 1)对照典型图判断散布图的相关性 Y Y X X 上述判断方法较简单、直观,但较粗糙, 是简易近似判断法 图形对照方法判 断的不足? 2) 散布图与相关系数r 用相关系数r (-1≤r≤1)表达两个变量之间相关 关系的密切程度 相关系数r的取值说明 r 两变量间的关系,判断 r=1 完全正相关 1>r>0 正相关(越接近于 1,越强;越接近于 0,越弱) r=0 不相关 0>r>-1 负相关(越接近于-1,越强;越接近于 0,越弱) r= -1 完全负相关相关系数计算公式: 三.作 用 判断与产品质量特性有关的人、机、料、法、 环、测之间的各种关系,及其与各质量特性之 间的因果关系,为质量改进提供信息。 寻找影响产品质量的各因素并对其进行质量分 析;(当怀疑两个变量可能有关系,但不能确 定这种关系的时候,就可以使用。) 在QC小组活动中主要用于课题选择、现状调 查,也可用于原因分析、要因确认等。 制作与观察散布图时,应注意以下几种情况: ①应观察是否有异常点或离群点出现,即有个别点子脱离总体点 子较远。如果有不正常点子应剔除;如果是原因不明的点子,就慎重 处理,以防还有其他因素影响。 ②散布图如果处理不当也会造成假象。如图1-11。 由图可见,若将x的范围只局限在中间的那一段,则在此范围内 看,y与x似乎并不相关,但从整体看,x与y关系还比较密切。 ③散布图有时要分层处理。如图1-12,x与y的相关关系似乎很密 切,但若仔细分析一下数据,这些数据原是来自三种不同的条件。如 果这些点子分成三个不同层次A、B、C。从每个层次中考虑,x与y实 际上并不相关。 图1-11 局部与整体的散布图 图1-12 应分层处理的散布图 方法六 直方图 目的—看问题的分布情况, 发现异常情况存在 一、直 方 图 概 念 1、定义: 直方图是频数直方图 的简称,也叫质量分 布图。是指由一系列 宽度相等高度不等的 长方形表示的图形。 2、直方图依据的原理: 产品质量的分散规律 因为产品质量在正常情况下,总是在 一定范围内波动的,这种波动又是有一 定规律的。 质量状况(数据)总是集 中在一个点的周围,越靠近 这个点越集中,越往点的两 端越少。 3、直 方 图 作 用: 揭示质量问题,确定质量改进点 1、显示产品质量波动分布状态; 通过对数据的收集整理来直观的描 述生产过程中的产品质量分布状况。 2、分析判断生产过程保证产品质量的 能力。 3、估算产品不合格率及产生的可能原 因。为质量改进提供信息。 4、直 方 图 用 途: 1)向领导汇报质量情况; 2)按不同的工人、设备、原料、日期等各 种原因进行质量分析; 3)调查工序或设备的能力,进一步确定工 序能力指数; 4)在QC小组活动中主要用于现状调查、 制定并实施对策和效果检查,也可用于课题 选择、确定目标、遗留问题的确定等。 例: 某工厂生产的产品,重量值是其质量特性之一, 标准要求为1000+0.50(g)。用直方图分析产 品的重量分布情况。  1、收集数据:  收集生产稳定状态下的产品100个,测定 其重量得到100个数据(或收集已经测定 过的数据100个),列入表10-1中。  作直方图的数据要大于50个,否则反映 分布的误差太大。也不能太大。 二、直方图的作法 0  表10-1 数 据 表 单位:(cg) 43 28 27 26 33 29 18 24 32 14 34 22 30 29 22 24 22 28 48 1 24 29 35 36 30 34 14 42 38 6 28 32 22 25 36 39 24 18 28 16 38 36 21 20 26 20 18 8 12 37 40 28 28 12 30 31 30 26 28 47 42 32 34 20 28 34 20 24 27 24 29 18 21 46 14 10 21 22 34 22 28 28 20 38 12 32 19 30 28 19 30 20 24 35 20 28 24 24 32 40 注:表中数据是实测数据减去1000g的简化值。 2、计算极差(R) R=Xmax–Xmin = 48-1 = 47 质量特性值的分布范围 0 1 48 50 将收集的数据的分布 范围(R) 划分为若干个(k)区间(组)。 组数的确定要适当,组数太少会因 代表性差引起较大计算误差;组数太多 会影响数据分组规律的明显性,且计算 工作量加大。通常确定的组数要使 每组平均至少包括4~5个 数据。 可参考下表,这是一个经验数值表。 3、确定组数(k): 表10-2 组 数 k 选 用 表 数 据 的 数 量(n) 组 数 (k) 一般常用 的组数 (k) 50~100 5~10 10 100~250 7~12 250以上 10~20 K=10 4、计算组距(h): h= 极差/组数=R/k  =47/10  =4.7  ≈5 组距一般取测量单位的整数倍以便于分组。在不违背 分组原则的基础上,组距尽量取奇数,以便于组界的 划分。 h 为了避免出现数据值与组 的边界值重合而造成频数计算困 难的问题, 组的界限值(边界值)单位应取 最小测量单位的1/2, 即比测量精度高一倍。 分组时应把数据表中的最大 值和最小值都包括在内。 5、计算各组的界限值: 1 0.5 48  界限值单位=1×1/2=0.5  第一组下限值=最小值 -界限值单位  =1-0.5=0.5  第一组上限值=第一组下限值+组距  =0.5+5=5.5  第二组下限值  =第一组上限值=5.5  第二组上限值  =第二组下限值+组距  =5.5+5=10.5  以此类推算出各组的界限值。 0.5 5.5 10.5 6、编制频数分布表: 表10-3 组号 组的界限值 频 数 记 录 频数统计 1 0.5~5.5 / 1 2 5.5~10.5 /// 3 3 10.5~15.5 ////// 6 4 15.5~20.5 ////////////// 14 5 20.5~25.5 /////////////////// 19 6 25.5~30.5 /////////////////////////// 27 7 30.5~35.5 ////////////// 14 8 35.5~40.5 ////////// 10 9 40.5~45.5 /// 3 10 45.5~50.5 /// 3 合 计 100 以频数为纵坐标,以质量特性值 为横坐标,画出坐标。 在横坐标上面画出公差线并标出公 差范围(T),公差下限与原点 间稍留一些距离,以方便看图。 T 7、画 直 方 图: 0 50 画直方图各组的长方形 以组距为底频数为高 画出各组的长方形。  横坐标上第一组的起点位置不 必与原点重合,也不必按实际 数值定,可在第一组的起点位 置和原点之间采用打断符号 “''”,这样就不会因第一组起 点位置数值较大时,使整个图 形过于右偏。 T 0 5.5 15.5 25.5 35.5 45.5 重量 30 25 20 15 10 5 频 数  在图上标明以下内容: 图名(成品重量直方图)、 搜集数据的时间(或产品生产时间)、 样本大小(n=100)、 样本平均值(X=26.6cg)、 样本标准偏差值(s=9.00 cg)、 分布中心(X)和公差中心(M)的位置等。 0 5.5 15.5 25.5 35.5 45.5 重量 成 品 重 量 直 方 图 30 25 20 15 10 5 频 数 T n=100 X=26.6cg s=9.00 cg M X 生产时间: 2004.8.5—10. 作直方图时也可以边收集数据边作图,根 据以往的经验或通过估计,确定极差、组数、 图1 组距和界限值, 作出如下图1。 当数据出现时可 由员工随时将其 画在图上,最终 形成图2。   x  x  x  X x  X x  x x  x x  X x  X x x x  X x x x  X x x x  X x x x  X x x x x  X x x x x  X x x x x  X x x x x  X x x x x x  X x x x x x  x x x x x x  X x x x x x x x x  X x x x x x x x x X x x x x x x x x x  图2 1、正 常 型 特点是中间高两边逐 渐降低,近似对称。 可判断工序运行正 常,生产处于稳定状态。 三、直方图的观察分析 正 常 型 分左偏型和右偏型。 特点是高峰偏向一侧,另一侧呈缓坡状。 一般有形位公差要求(只控制一侧界 限)的特性值分布、计数值的分布往 往呈偏向性,这属于正常的情况。 但是也有技术上的原因造成的偏态。如由 加工习惯造成的对孔的加工,特性值 往往偏小,易出现左偏型;对轴的加 工特性值往往偏大,易出现右偏型。 偏 向 型 2、偏 向 型 特点是有两个高峰。 这是由于数据来 自不同的总体造成的。 如把来自两个工人或两 批原材料或两台设备或 两个厂家生产的产品混 在一起作直方图造成的。 双 峰 型 3、双 峰 型 形成的原因: 测量工具有误差; 原材料混杂或一时有变化; 加工工具突然磨损; 短时间内由不熟练工人替班; 操作疏忽; 混入规范不同的产品等。 孤岛型 4、孤 岛 型 往往是由于 生产过程中,某种 缓慢的倾向起作用 造成的。如工具的 磨损、或操作者的 疲劳等系统性原因 造成的。 平 顶 型 5、平 顶 型 这种异常不是生产上的 问题,是由于作直方 图过程中分组过多、 或测量时读数有误、 或测量仪器精度不够 等造成的。 锯 齿 型 6、锯 齿 型 往往是经全数检查, 剔出不合格品后的 产品数据,作直方 图时出现的状态。 或是根据虚假数据 作直方图时出现的 状态。 陡 壁 型 7、陡 壁 型 当直方图的形状呈正常型时,即工序 在此时此刻处于稳定状态时,还需要进 一步将直方图同规范界限(即公差)进 行比较,以分析判断工序满足标准公差 要求的程度。 常见的典型状态如下: 2、与规范界限的比较分析: 图形对称分布, 且两边有一定余量, 是理想状态。这时 可考虑在以后的生 产中抽取少量的样 品进行检验。 X M TL TU 理 想 型 1、理 想 型 平均值偏离公差中心使 某一边余量很小。 若工序状态稍有变坏, 就会出现废品。 应调整分布中心,使偏离 量减少或使分布中心与 公差中心M重合。 X M TL TU 偏 心 型 2、偏 心 型 平均值偏离公差中心。 已经出现废品。?? 进一步查清原因,对症下药。 如:某一食品PH值直方图 如图,已确定原因来自 生产工艺。 应如何调整? X M TL TU 偏 心 型 2、偏 心 型 完全没有余地,两边 都有可能出现废品的潜 在危险,一不小心就会 超差。 这时应设法缩小实际分布 的范围,或在不影响质 量的前提下适当增大公 差范围。 X M TL TU 无 富 裕 型 3、无 富 裕 型 公差范围过分大于实际 尺寸分布范围 质量过分满足标准要求, 太不经济了。 可以考虑改变工艺,缩 小公差,或放松加工精 度,以降低成本。 X M TL TU 能力富裕型 4、能力富裕型 已出现不合格品。 这是由于质量波动太大, 工序能力不足造成的。 这时应设法缩小实际分布 的范围,或在不影响质 量的前提下适当增大过 大过严的公差范围。 (完) X M TL TU 能力不足型 5、能力不足型 四、应用 1、零件直径Փ7.90mm,公差7.90±0.05mm 问:采购员是否要采购这批零件? 组别 零件个数 7.80---7.85 6 7.85---7.90 36 7.90---7.95 46 7.95---8.00 6 8.00---8.05 4 8.05---8.10 2 小计 100 作 业 要求设计服务业或其它领域直方图的应用模型。 1.了解某员工上班准时情况,如何用直方 图进行分析。公差:8.00±0.05 2.了解送到顾客餐桌上咖啡的温度,如何 用直方图法分析。要求温度在55º C— 60ºC之间。 服务业 设计之一 T 0 5 10 15 20 意见数 (件) 卫生 价位 环境 饭菜 服务 影响服务质量的因素 顾客数 T 20 40 60 80 100 顾客满意度% 设计之二 对员工上班的准时情况如何用直方图进行分析?公 差8.000.05 了解某员工上班准时情况 步骤 调查一定时期的数据(3个月) 用统计方法作直方图 画出直方图进行分析 设计样表 时间 人数 7:40——7:45 7:45——7:50 7:50——7:55 7:55——8:00 8:00——8:05 8:05——8:10 8:10——8:15 方法七 控制图 Control Chart 作用—分析判断工序稳定与否 1、了解控制图的涵义和作用 2、均值-极差控制图 3、单值-移动极差控制图 4、不合格品率控制图 5、单位缺陷数控制图 6、控制图的观察和分析及使用程序 控制图:主要内容 过程控制的需要 * 检测------容忍浪费 * 预防------避免浪费 本世纪40年代,由于第二次世界大战爆发 ,为 控制军需品的生产质量问题,1941-1942年 制订和公布了统计控制的管理方法,并在全国 各地推行 一、控制图概述 1.控制图的产生 控制图应用于各行各业 判断工序 是否处于 稳定状态 现有控制作为质量控制的有力武器已广泛应用于各行各业 美国某电气公司 美国柯达彩卷 我国航空飞机制造厂 3000人制定5000张 5000人制定35000张 一些工序应用控制图 1、分析判断生产过程的稳定性,从而使生产过程 处于统计控制状态; 2、及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异, 预防不合格品发生; 3、查明生产设备和工艺装备的实际精度,以便作 出正确的技术决定; 4、为评定产品质量提供依据. 2.控制图的用途 2009.3.1 3.控制图的原理 3σ准则 正态性假定 小概率原理 反证法思想 3.控制图的原理 2009.3.1 正态性假定 正态性假定: 任何生产过程生产出来的产品,其质量特性值 总会存在一定程度的波动,当过程稳定或者说受控 时,这些波动主要是由5MIE的微小变化造成的随机 误差。此时,绝大多数质量特性值均服从或近似服 从正态分布。这一假定,称之为正态性假定。 5MIE: 人、机器、原材料、工艺方法、测量及生产环境 ——休哈特3控制原理 -3 -2 -1 X 1 2 3 68.27% 95.45% 99.73% 2009.3.1 3σ准则 3σ准则 在生产过程中,仅有偶然性误差存在时,质量 特性X服从正态分布N( µ, ),则据正态分布的概 率性质,有 也即( µ - 3 σ , µ + 3 σ )是X的实际取值范围。 P{µ - 3 σσ < X< µ + 3 σ }=99.73 % 2 2009.3.1 小概率原理 小概率原理 小概率原理又称为实际推断原理,当然运用小概率 原理也可能导致错误,但犯错误的可能性恰恰就是此 小概率。 由准则可知,若X服从正态分布,则X的可能值超 出控制界限的可能性只有0.27%。因此,一般认为不 会超出控制界限。 所谓小概率原理,即认为小概率事件一般是不会发 生的。 2009.3.1 反证法思想 一旦控制图上点子越出界限线或其他小概率事件发生, 则怀疑原生产过程失控,也即不稳定,此时要从5MIE去找 原因,看是否发生了显著性变化。 反证法思想 4.控制图的形成 –单值 X的控制图 µ + 3 σ µ - 3 σ µ 控制上限UCL Upper Control Limit 控制下限LCL Lower Control Limit 二、控制图的分析与判断 仅受偶然因素的影响,其产品质量特性的分布(均值与 方差)基本上不随时间而变化的状态----控制状态 反之为非控制状态或异常状态 基本准则 点子全部落在上、下控制界限内----处于控制状态 点子越过控制线----报警的一种方式 (2)失控状态的判断 首先,控制图上的点子超出控制界限外或恰好 在界限上 其次,控制界限内的点子排列方式有缺陷,呈 现非随机排列 ? 在3σ界限控制图中,正常条件下,点子越出界限 的概率只有0.27%,这是一个小概率事件,若不是 异常状态,点子是不会超出控制界限以外的。另外, 即使所有点子落在界限内,但如果有下列排列异常的 情况发生,仍有可能判断处于失控状态。同理可以计 算下列情况的发生概率,它们也是小概率事件。 ①过程控制异常的判断  GB/T4091-2001《常规控制图》规定了八个判异准则:  准则1:一个点子落在A区以外。 A B C C CL B A UCL LCL 准 则 ② 连续9点落在中心线同一侧。 表明均值可能产生偏移。 A B C C B A 准 则 ③ 连续6点递增或递减。 A B C C B A 准 则 ④ 连续14点交互着一升一降。 由于工艺、环境等因素失控造成的。 A B C C B A 准 则 ⑤ 连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外 说明标准差可能已经变大 A B C C B A 准 则 ⑥ 连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外 A B C C B A 准 则 ⑦ 连续15点落在中心线两侧的C区之内 A B C C B A
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文档介绍
质量管理工具学习目标重点掌握:质量管理七种工具的原理与应用:调查表分层法排列图因果图散布图直方图控制图了解:质量管理其它方法工具难点:散布图控制图的原理与应用内容结构安排一.解决问题的一般途径二口决?查检集数据?层别作解析?排列抓重点?鱼骨追原因?散布看相关?直方显分布?
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