品质管理七大手法图

发布时间:2017-03-16 00:00:00 编辑:嘉辉 手机版

  3、实施步骤;

  ①收集数据,用层别法分类,计算各层别项目占整体项目的百分数;

  ②把分好类的数据进行汇总,由多到少进行排列,并计算累计百分数;

  ③绘制横轴和纵轴刻度

  ④绘制柱状图

  ⑤绘制累积曲线;

  ⑥记录必要事项

  ⑦分析柏拉图

  要点:A柏拉图有两个纵坐标,左侧纵坐标一般表示数量或金额,右侧纵坐标一般表示数量或金额的累积百分数;B柏拉图的横坐标一般表示检查项目,按影响程度大小,从左到右依次排列;C绘制柏拉图时,按各项目数量或金额出现的频数,对应左侧纵坐标画出直方形,将各项目出现的累计频率,对应右侧纵坐标描出点子,并将这些点子按顺序连接成线。

  4、应用要点及注意事项

  柏拉图要留存,把改善前与改善后的柏拉图排在一起,可以评估出改善效果;

  ②分析柏拉图只要抓住前面的2~3项九可以了;

  ③柏拉图的分类项目不要定得太少,5~9项教合适,如果分类项目太多,超过9项,可划入其它,如果分类项目太少,少于4项,做柏拉图无实际意义;

  ④作成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时,柏拉图就失去意义,与柏拉图法则不符,应从其它角度收集数据再作分析;

  ⑤柏拉图是管理改善的手段而非目的,如果数据项别已经清楚者,则无需浪费时间制作柏拉图;

  ⑥其它项目如果大于前面几项,则必须加以分析层别,检讨其中是否有原因;& A. b5 H3 A8 E M$ l! \5 |: h9 ^

  ⑦柏拉图分析主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策,但如果第一位的项目依靠现有条件很难解决时,或者即使解决但花费很大,得不偿失,那么可以避开第一位项目,而从第二位项目着手。

  四、因果图

  所谓因果图,又称特性要因图,主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系,通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决,是一种用于分析品质特性(结果)与可能影响特性的因素(原因)的一种工具。又称为鱼骨图。

  1、分类'

  1)追求原因型:在于追求问题的原因,并寻找其影响,以因果图表示结果(特性)与原因(要因)间的关系;

  2)追求对策型:追求问题点如何防止、目标如何达成,并以因果图表示期望效果与对策的关系。

  2、实施步骤9

  ①成立因果图分析小组,3~6人为好,最好是各部门的代表;

  ②确定问题点;

  ③画出干线主骨、中骨、小骨及确定重大原因(一般从5M1E即人Man、机Machine、料Material、法Method、测Measure、环Environment六个方面全面找出原因);

  ④与会人员热烈讨论,依据重大原因进行分析,找到中原因或小原因,绘至因果图中;

  ⑤因果图小组要形成共识,把最可能是问题根源的项目用红笔或特殊记号标识;

  ⑥记入必要事项

  3、应用要点及注意事项

  确定原因要集合全员的知识与经验,集思广益,以免疏漏

  ②原因解析愈细愈好,愈细则更能找出关键原因或解决问题的方法;

  ③有多少品质特性,就要绘制多少张因果图;

  ④如果分析出来的原因不能采取措施,说明问题还没有得到解决,要想改进有效果,原因必须要细分,直到能采取措施为止;

  ⑤在数据的基础上客观地评价每个因素的主要性;

  ⑥把重点放在解决问题上,并依5W2H的方法逐项列出,绘制因果图时,重点先放在“为什么会发生这种原因、结果”,分析后要提出对策时则放在“如何才能解决”;

  Why——为何要做?(对象)

  What——做什么?(目的)

  Where——在哪里做?(场所)

  When——什么时候做?(顺序)

  Who——谁来做?(人)

  How——用什么方法做?(手段)

  How much——花费多少?(费用)

  ⑦因果图应以现场所发生的问题来考虑

  ⑧因果图绘制后,要形成共识再决定要因,并用红笔或特殊记号标出;

  因果图使用时要不断加以改进。

  五、散布图

  将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上,以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”,也称为“相关图”。

  1、分类

  正相关:当变量X增大时,另一个变量Y也增大;

  负相关:当变量X增大时,另一个变量Y却减小;

  3)不相关:变量X(或Y)变化时,另一个变量并不改变;

  曲线相关:变量X开始增大时,Y也随着增大,但达到某一值后,则当X值增大时,Y反而减小。

  2、实施步骤

  1)确定要调查的两个变量,收集相关的最新数据,至少30组以上;

  2)找出两个变量的最大值与最小值,将两个变量描入X轴与Y轴;

  3)将相应的两个变量,以点的形式标上坐标系;

  4)计入图名、制作者、制作时间等项目;

  5)判读散布图的相关性与相关程度。

  3、应用要点及注意事项

  1)两组变量的对应数至少在30组以上,最好50组至100组,数据太少时,容易造成误判;

  2)通常横坐标用来表示原因或自变量,纵坐标表示效果或因变量;

  3)由于数据的获得常常因为5M1E的变化,导致数据的相关性受到影响,在这种情况下需要对数据获得的条件进行层别,否则散布图不能真实地反映两个变量之间的关系;

  4)当有异常点出现时,应立即查找原因,而不能把异常点删除;

  5)当散布图的相关性与技术经验不符时,应进一步检讨是否有什么原因造成假象。

  六、直方图

  直方图又称柱状图,它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料,解析出规则性,比较直观地看出产品质量特性的分布状态,对于资料中心值或分布状况一目了然,便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时,牵涉到一些统计学的概念,首先要对数据进行分组,因此如何合理分组是其中的关键问题。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。

  七、控制图

  控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制图使用后,管制图就一直成为科学管理的一个重要工具,特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图,用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的,可以提供系统原因存在的信息,从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类,一类是供分析用的控制图,用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况,看工序是否处于稳定受控状;再一类是供管理用的控制图,主要用于发现生产过程是否出现了异常情况,以预防产生不合格品。

  统计管理方法是进行质量控制的有效工具,但在应用中必须注意以下几个问题,否则的话就得不到应有的效果。这些问题主要是:1 )数据有误。数据有误可能是两种原因造成的,一是人为的使用有误数据,二是由于未真正掌握统计方法;2 )数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的;3) 数据的记录,抄写有误;4 )异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的,它们会导致分析结果有误。

下页更精彩:首页 上一页 1 2
本文已影响863
+1
0