质量工具培训_2.pptx
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1、质量工具培训质量工具培训品质部20170215培训目的 介绍常用的质量工具,包括 目检员工的3A分析方法、QC七工具(调查表法、层别法、柏拉图法、直方图法、相关图法、因果图法、控制图法),为质量控制和质量改进提供一些支持方法。2质量数据13A分析2调查表法3层别法4柏拉图法5直方图法6相关图法7因果图法8控制图法93质量数据4数据类型 定量数据定量数据(Quantitative):有数量概念的数据,包括计数型和计量型数据。 计量型 (连续型, Variable, Continuous): 用仪器测量出的结果,可能的取值在一个区间内; 一个产品的尺寸:165cm, 178cm, 158cm, 一
2、件产品的重量:200g, 210g, 197g, 一台设备的MTTF:1500H, 2000H, 计数型(离散型, Attribute, Discrete): 数据的结果只可能是整数 : 一个月内接到的投诉数量:0, 1, 2, 3, 一个产品上的缺陷数量: 0, 1, 2, 3, 满意或不满意的人数;5数据类型 定性数据定性数据(Qualitative):没有数量概念,一般转换为计数型数据来分析。 名义型名义型: 类别的和独立的; 缺陷:尺寸超差、脏污、偏位、少件等。 产品测试:合格、不合格。 不同的供应商:A供应商、B供应商等。 顺序型:顺序型:分类别的但可以排序的, 满意度:最差、差、一
3、般、好、最好。 产品质量:一等品、二等品、次品。 缺陷等级:严重、一般、轻微。6数据质量 数据目的明确 数据定义规范 数据真实准确 数据收集完整 数据记录完整错误的数据比没有数据更糟糕!抽样方式、抽样时间、检测仪器、工艺条件和检测人员7数据整理 数据指标 数据图表平均值、中位数极差、标准差百分比、.柱形图直方图散点图趋势图柏拉图.8数据指标 平均值平均值(mean)均值是总体中所有值的和除以总体中个体的总数平均值用 Xbar来表示 nxxnii19数据指标 中位数中位数(Me, Median) 将一列数据按照从小到大的顺序排列后,处于中间位置的那个数。Me50%50% 相对数据个数,不是对数据
4、大小10数据指标 极差极差(Range) 一列数据中的最大值与最小值的差;MinMaxR这两个分布都有相同的极差值,但是它们的分布形状完全不同分布1分布2表示数据的最大差异!表示数据的最大差异!11 标准差标准差(Standard Deviation, StDev, Sigma, s)1)(12nxxsnii数据指标表示数据的整体分散程度!表示数据的整体分散程度!12数据指标l 设有两组样本数据分别为: 2 2、4 4、6 6、8 8、1010 4 4、5 5、6 6、7 7、8 8l 把这两组数据分别标在下面的直线轴上0024681045678这两组数据均以6为中心,但前面5个数的离散程度要
5、大于后面5个数的离散程度。第一组数的标准差是3.16,第二组数的标准差1.58。13小结 举例说明数据的类型有哪些; 数据的质量包括哪些内容; 计算平均值、中位数、极差、标准差;143A分析(目检属性一致性分析)15介绍 目的 为目检员检查结果的一致性分析提供指导。 范围 本文件适用于长城开发所有产品目检过程。 参考文件 Reference MINITAB 14 统计软件 QS9000 测量系统分析手册 XXXX 目检(VI)岗位员工目检认证管理程序16术语和定义 VI(Visual Inspection) 目检 3A(Attribute Agreement Analysis) 属性一致性分析
6、 合格品: 本文件中特指不存在规定目检缺陷的产品。 不合格品: 本文件中特指存在规定的目检缺陷的产品。17术语和定义 正确判断能力(E): 正确判断出产品中是否存在缺陷以及何种缺陷的能力; 一致性: 一个检查员对同一个样本多次判断的结果都相同,包括多次的正确判断或多次的错误判断 错检(虚报警): 指出合格品中存在缺陷,从而将合格品判断为不合格品。 漏检(漏报警): 没有将不合格品中的缺陷全部检查出来(包括只检查出部分缺陷的情况), 如果没有将指定的缺陷检查出来,而检验为其他的缺陷(不真实的缺陷),也作为漏检。18工作流程:工作流程:确定分析时机 确定分析的时机 新目检员工上岗认证 目检岗位员工
7、定期认可 出现明显漏检和错检19工作流程:工作流程:确定检查的方式 检查的方式分为两种: 1)只需要判断是合格品还是不合格品,不需要指出不合格品上的缺陷。 2)判断是合格品还是不合格品,对不合格品需要指出缺陷的类型。 确定检查方式的一般原则。 1)正常生产过程中,一个不合格品上出现一个以上缺陷的可能性比较高(大于20%)时,使用第二种检查方式,只区分合格品和不合格品 2)正常生产过程中,一个不合格品上出现一个以上缺陷的可能性很低(小于10%)时,使用第一种检查方式,只区分合格品和不合格品;20工作流程:选择样本工作流程:选择样本 选择样本并确认样本的状态 样本之间不可以有明显的标记或差异,如不
8、同的型号、大小、颜色等。 选择的样本以及缺陷应该与员工检查的产品以及岗位一致。 只需要判断是合格品还是不合格品时,选择24个样本,其中1/3(8个)为合格品,2/3(16个)为不合格品。 需要指出不合格品上的缺陷类型时,选择8个合格样本,816个不合格样本(不合格样本上的缺陷总数量为16个。21工作流程:工作流程:选择样本选择样本并确认样本的状态 缺陷的分布。不合格品样本上的缺陷分布尽量不相同,要求常见缺陷与不常见缺陷的比例为80%:20%。 在认可开始前,认可员需要对选择的样本以及缺陷进行确认,合格品、不合格品以及缺陷都必须是确定的。 客户对3A分析、样本数量及分布有特别要求时,按照客户要求
9、处理。 对选择的样本进行随机编号 确定每一个目检员对每一个样本重复判断的次数,建议重复判断的次数为3次,至少2次 ;22工作流程:工作流程:检查和记录数据 检查和记录数据 选择目检员A,按照样本编号和检查方法对每个样本进行第一次检查,记录检查结果; 选择目检员B、C按同样的方法对每个样本进行检查,检查员必须如实记录检查出来的缺陷内容(或缺陷代码)。重复以上的检查过程23次,记录检查的结果。每次检查完进行下一次检查时,必须将检查的结果收上来,并打乱样品顺序,避免检查员知道或记得以前检查的结果。 检查的方法和速度与正常检查(标准化要求)保持一致;检查过程中应该预留出记录以及其他必要的辅助时间。 分
10、析过程中,目检人员的数量没有限制,但是在接下来的数据分析表中,一张数据分析表最多只能对3个目检人员进行分析。23工作流程:工作流程:检查和记录数据 记录检查结果,检查结果一般由检查员自己填写,检查结果的记录方式可以有以下几种。记录样品为合格品或样品上的缺陷。合格品可以用文字/代码表示,样品上的缺陷也可以用文字/代码表示;如 Pass/OK/0 表示合格品,A1/毛丝 表示缺陷等。 记录样品为合格品或不合格品,不记录样品上的缺陷。合格品/不合格品可以用文字/代码表示;如 Pass/OK/0表示合格品,Fail/NG/1 表示不合格品。 24工作流程:工作流程:检查和记录数据 检查过程中应尽量保持
11、样本的状态不变化(合格品一直为合格品,不合格品一直为不 合格品,不合格品上有几个指定的缺陷就一直保持有几个指定的缺陷)。如果样本的状态难以保证,每个样本被检查一次后需要重新确认他的状态;如果状态改变,该样品不用于分析。检查过程中应该避免目检员知道样本的状态以及之前他检查的结果。 25工作流程:数据分析工作流程:数据分析 数据汇总 附件中有三个VI分析模板可供使用,其中模板A为通用模板,模板B、C为不同客户要求的模板。 模板A分析的指标是检验的有效性、一致性、漏检、误检等; 记录填写在模板的数据记录表格中后,分析结果自动更新,检查结果及结论,并填写相关基础信息。 26工作流程:模板工作流程:模板
12、A 模板A的应用 数据表27工作流程:模板工作流程:模板A 模板A的应用 数据表28工作流程:模板工作流程:模板A 模板A的应用 公式 正确判断次数=合格品正确判断次数+不合格品正确判断次数 虚报警次数=将合格品错误地判断为不合格品的次数。 漏报警次数=将不合格品错误地判断为合格品(或没有将不合格品上的缺陷完全检查出来)的次数。 检查员自身的一致性次数=一个目检员多次重复判断结果都一致的样本数量 包括:一致的错误判断和一致的正确判断的次数29工作流程:模板工作流程:模板A 模板A的应用 公式 正确判断能力(E)=正确判断次数/总判断次数 总判断次数=样本数量*检查次数 虚报警率(Pfault)
13、=虚报警次数/可能虚报警的总次数 可能虚报警的总次数=合格品数量合格品数量*检查次数 漏报警率(Pmiss)=漏报警次数/可能漏报警次数 可能漏报警次数=不合格品数量不合格品数量*检查次数 一致性比率=检查员自身的一致性次数/样本总数30工作流程:模板工作流程:模板A 判断标准 应用部门应该根据使用要求确定接收标准,接收标准不能低于以下标准。 31工作流程:工作流程:改善指引 改善指引 如果一个检查员分析的指标属于拒绝,这个检查员不可以继续从事该岗位的检 查工作,应该重新培训,合格后才可以上岗。 如果一个检查员分析的指标属于需要改进,根据岗位的要求确定这个检查员是 否可以继续从事该岗位的检查工
14、作,其检查工作应该得到关注和指引,逐步提高。 一致性不好,漏判/错判比较多,一般是检查员的状态不稳定,或检查能力不够; 一致性比较好,而漏判/错判比较多,一般是检查员对标准把握不准(太严或太松)。32小结小结 解释正确判断能力、一致性、虚报警、漏报警; 3A分析“好”的标准是什么? 举例说明3A分析的时机; 简述3A分析的过程。33调查表法34什么是调查表和调查表法? 什么是调查表? 调查表,也叫检查表或点检表; 为了搜集数据而设计制成的空白表格; 使用时只要在相应的栏内填写上数据(或记号)即可。 什么是调查表法? 调查表法是利用调查表进行数据搜集、整理和粗略的原因分析的一种质量管理方法。 调
15、查表法使用简单,进行简单的数据整理,即可提供量化的分析或比对。35调查表的类型 点检用调查表(点检表) 检查作业实施、机械设备状况,确认作业过程符合要求,预防不良或事故的发生。 将点检项目按照顺序列出,逐一点检并记录 如:设备点检表、工艺参数点检表、温度湿度点检表、内部审核检查表等。 记录用调查表 用来收集资料,常用于作业缺陷、品质不良等记录; 将数据分类成数个项目,以符号、记号或数字进行记录; 对收集的数据要予以层别。 常见的记录表用调查表 不合格品项目调查表、缺陷位置调查表、质量分析调查表等。36调查表的制作 点检表制作方法 列出每一个需要调查的项目; 非调查不可的项目是什么?如:非执行不
16、可的作业、非检查不可的事项等; 有顺序要求时,应注明序列号,依序列排列; 如可能,尽可能将机器别、机种别、人员、工序别等加以层别,利于分析; 确定结果判别的方法; 确定结果记录的方法;37调查表的制作 记录用调查表的制作 确定调查的项目及所要收集的数据; 确定调查表的格式; 确定记录的方式,具体有以下几种方式: “正”字记号; “+”棒记号; “”图形记录。 决定收集数据的方法:由什么人搜集,期间多久,检查方法等均应事先决定;。 常见的记录表用调查表有:不合格品项目调查表、缺陷位置调查表、质量分析调查表等。38调查表的制作 调查表记录的项目 标题:目的何在? 对象、项目:为什么? 人员:由谁做
17、? 方法:何种做法? 时间:什么时间、期间间隔多久? 过程类别、检查地点:在什么地方?什么场所? 结果整理:合计、平均、统计分析。 传送途径:谁需要了解,要报告给谁?39调查表的制作 调查表的制作要点 检查的事项应清楚陈述,一目了然,使记录者在记录问题的同时,即能明了所登记的内容。 容易记录,越简单越好,以最短的时间将现场的资料记录下来。 设计不会令使用者记录错误的检查表;40小结 举例说明可以使用调查表法的情况有哪些;41层别法42什么是层别法 层别法的定义 层别法,又称为分层法,是一种把搜集来的原始质量数据,按照一定标志加以分类整理的一种方法。 通常把分类整理中划分的组称为层,故分层就是分
18、门别类,就是分组,层别法也叫做分类法或分组法。 分层的目的 将杂乱无章和错综复杂的数据,进行分类整理,使之系统化、条理化,便于查明产品质量波动的实质性原因和变化规律,采取措施和解决问题。43分层的原则及方法 分层的原则 使同一层内的数据波动幅度尽可能小,而层与层之间的差别尽可能大,通常按操作者、机器设备、材料、工艺方法、测量手段、环境条件和时间等对数据进行分层。 分层的方法 操作者:班次、性别、年龄、技术等级、新/老员工等进行分类; 机器设备:设备种类、型号、新旧、夹具和刀具等进行分类; 材料:产地、厂家、批次、成分、型号、规格等进行分类; 工艺方法:流量、温度、压力、速度等进行分类; 测量分
19、层:测量者、测量仪器等进行分类; 环境条件:噪音、色彩、照明、清洁、运输形式等进行分类; 时间:小时、日期、周别、月别等进行分类。 生产线:A、B、C生产线别进行分类;44分层的使用步骤 确定分层的对象 利用检查表收集数据; 根据分层项目整理数据; 根据数据绘成图形进行分层比较;45小结 举例说明可以使用层别法的情况有哪些;46柏拉图47柏拉图 柏拉图介绍 Pareto图来源于80/20定律,即20%的原因造成80%的问题。 Pareto图用来识别主要的问题; Pareto图是一种柱线图: 柱形图用来表示问题出现的频次,从高往低排列; 折线图用来表示问题出现的累计频率;解决最关键的20%的质量
20、问题,将获得80%的利益;纠正20%的原因,就可排除80%的客户投诉;现有的产品或服务的20%创造了80%的利润;48柏拉图 柏拉图应用案例工 时Percent责任方Count1.2Cum %50.988.098.8100.068049614416Percent50.937.110.8Other三星研发计划1400120010008006004002000100806040200Pareto Chart (2012年国内表停工工时)49绘制帕拉图的步骤 决定数据的分类项目,分类的方式有: 按结果分类: 不良项目别; 场所别; 时间别; 工序别; 按原因分类: 材料别(厂商、成分等); 方式别(
21、作业条件、程序、方法、环境等); 人别(年龄、熟练程度、经验等); 设备别(机械、工具等); 确定收集数据的期间,收集分类项目和相关数据;一般分类先从结果分类上着手,以便洞悉问题的所在,然后再进行原因分类,分析出问题产生的原因,以便采取有效的对策。50绘制帕拉图的步骤 整理数据,根据分类项目制作统计表 统计各个项目出现的数据,并按照项目出现数据的大小从大到小排列; 求各项目数据所占比率及累计比例; 按数据大小排列画出线柱图; 横轴为分类项目名称; 纵轴左侧为不良数、不良率或损失额等不良项目的数量;与柱形图对应; 纵轴右侧为累计影响度(百分率);与折线图对应; 调整左侧纵轴和右侧纵轴刻度,保持一
22、致; 识别80%的分类项目51注意的事项 帕拉图应用 纵轴 品质不良数、退货数、不良率; 时间维修时间、作业时间、运转时间; 金额销售金额、损失金额、材料费用; 安全灾害件数、故障次数; 其他缺席率、提案件数等; 横轴 现象不良项目、位置、区域等; 时间月、周、季、年等; 设备机器、治具等; 作业者人员、年龄、性别等; 其他厂商、作业方法等52小结 描述柏拉图的制作过程和特点; 举例说明哪些情况可以使用柏拉图;53直方图54统计图形 Histogram(直方图,分布图) 一列数据落在不同区域的频率/频数;55统计图形 Histogram(直方图,分布图) 绘制步骤 收集整理数据,确定数据数量N
23、(一般要求N100); 确定分组数量 n 经验公式:n=1+3.3lgN 找出最大值和最小值,计算极差 R,然后计算组距 d 确定组的中心点和各组界限 制作频数(或频率)分布表 绘制频数(或频率)分布图N15-2425-4445-8990-179180359n56789nxxnRdminmax56直方图在直方图在minitab中的应用中的应用为一家洗发精制造商工作,需要确保瓶盖的紧固程度适当。如果瓶盖扣得过松,则有可能在装运过程中脱落。如果扣得过紧,消费者可能很难打开(尤其是在洗浴过程中)。随机抽取一些瓶子样本,并检测打开瓶盖所需的扭矩。创建一个包含拟合正态分布 的直方图来评估样本与目标值 1
24、8 的接近程度,以及数据是否呈正态分布。(罩.MTW)57Graph Histogram (直方图直方图)解释结果解释结果:样本的扭矩平均值为 21.26,略高于目标值 18。只有一个瓶盖过松,扭矩小于 11。但是,分布呈正向偏斜 ,并且有多个瓶盖拧得过紧。许多瓶盖需要大于 24 的扭矩才能打开,5 个瓶盖的扭矩大于 33,这几乎是目标值的两倍。58统计图形 Histogram(直方图,分布图) (续) 观察以下直方图,他们提供哪些特殊信息?Frequency10.810.510.29.99.69.39.08.71601208040011.611.210.810.410.09.69.28.81
25、601208040010.5010.3510.2010.059.909.759.6060453015012.010.59.07.56.04.53.01601208040012.011.410.810.29.69.08.44836241201615141312111093002001000ABCDEFHistogram of A, B, C, D, E, F59描述性统计-统计图形 看直方图的一般方法 分布最集中的区域在哪里? 最小值/最大值是多少? 分布的宽度大概是多少? 是否对称? 是否有异常点/离群点? 与目标值/标准范围的关系?60直方图 直方图应用案例 铭牌孔径 改善前后对比77.37
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