QC七大工具系列一.ppt

* 2.层别 2.计算层别 项目的数据 3.依大小 顺序排列 3.计算出 累积数 1 制作柏拉图的步骤案例解说 1.收集数据 4.计算出 累积影响度 (百分比) 时间:11月1日~30日 检验者:陈大山 检查片数:2359片 测试科检测不良数统计表 0 20 40 60 80 100 111 5 44 36 8 7 3 8 0% 20% 40% 60% 80% 100% (个) 缺 点 数 测试科检测不良柏拉图 漏补线 短路漏修 断路漏修 补漆补不好 检修不良 漏补漆 其他 累积影响度% 时间:11月1日~30日 检验者:陈大山 检查片数:2359片 5.绘出纵轴及 横轴(1:1~2) 6.绘出直方柱 8.绘出累积曲线 7.标出累积 百分比刻度 9.记入 重要事项 加上80/20 重点线 1 制作柏拉图的步骤案例解说 * 2 柏拉图应注意事项 依大小顺序排列，其他项列在最后一项。 通常项数在5~7项之间，当杂项太多时，可合并归纳成“其他”项。 数据n≥50 其他项高度不可高于最前面数项。 纵轴之最高点刻度约为总不良数或总缺点数。 要画累积百分比折线及累积百分比坐标。 符合80／20原理，从占80％重点项目下对策。 柏拉图表适用于计数值统计。 * 2 柏拉图应注意事项 钻孔不良柏拉图 18 12 8 6 2 4 0 10 20 30 40 50 0 20 40 60 80 100 n = 50 (件) 期间：△月△日~△日 制图人：○○○ (件) 记入数据总数附近的数值 刻度线画在内侧 问 题 点 件 数 写上特性值 标出各项的累积曲线 不可忘了“0” 累 积 比 率 (%) 单位写在刻度数字之上 完画成的图表大部份是以正方形的长宽比 这里写累积比率 不要忘了写“0” “其他”部份的数值，尽管再大，也是写在最右边 写图表编号及名称 76% 毛头 板屑 孔偏 未钻透 针孔 其他(多项) 要清楚的标示? 收集资料总数，基本信息 累积曲线最后 要达到100% 依大小顺序排列 * 1、确认重点 用柏拉图 某公司高压开关产品别不良柏拉图 3 柏拉图应用案例一 2、不良项目或原因 多层分析用柏拉图 某公司高压开关GW4(A)-12不良项目柏拉图 3 柏拉图应用案例二 某公司高压开关GW4（A）-126缺件柏拉图 3 柏拉图应用案例二 3、改善前后效果 确认用柏拉图 某公司高压开关GW4(A)-126缺件改善前后对比 3 柏拉图应用案例三 * 87 % 次 4 柏拉图-excel绘制 N=87 制图时间：2015.8.4 制图人：刘蕾 2015.7.4 –7.20 ××故障统计柏拉图 QC七大手法系列一 数据 分层法 调查表 柏拉图 头脑风暴 亲和图 * 数据 数据=事实 * QC（Quality Control） 如何进行品质控制？ 进行品质控制需要什么？ 如何发现品质问题？ 质量数据 1 数据资料 数据是通过观察、实验或计算得出的结果，一般为具体数字，也可以是文字、图像、声音等。 数据可以用于科学研究、设计、查证等。 2 数据种类 * 质量数据 计量（连续型）数据 计数（离散型）数据 一般可以有小数，例如质量、长度、强度、硬度、温度、湿度、压力、化学成分等。 计件数据 计点数据 * 计数数据 计点数据：按缺陷点（项）计数的数据。 计件数据：按件计数的数据。 例如：不合格品数，智能电表只数、质量检验项目数等 例如：焊点，缺陷点、产品缺陷等 ? 3 数据的收集 4 数据的整理 目的明确 收集的目的不同，收集数据的过程和方法也不同。 真实准确 “假数据比没有数据更坏”，不准确的数据引起误判和错判，造成不应有的损失。 记录完整 收集数据时，应把收集数据的条件完整记录下来，比如：抽样方式、时间、检测仪器、工艺条件和检测人员等，便于事后查用。 * 整理方法 图表整理法 数量整理法 柏拉图 直方图 频数表 检查表 集中性数据 离中性数据 中位数 平均数 众数 …… 方差 标准偏差 极差 …… QC七大手法口诀与精神 口诀 精神 * QC七大手法 直方看分布 鱼骨追原因 柏拉抓重点 检查集数据 散布看相关 层别做解析 管制找异常 用事实和数据说话 注重全面预防 全因素、全过程的控制 遵循PDCA循环 层层分解、重点管理 分层法（分类、分组法） 对质量数据进行适当的归类、整理和汇总的一种方法。 * 1 分层原则 2 分层的标志 * 使同一层次内的数据波动幅度尽可能的小，而层与层之间的差别尽可能大，否则就起不到归类、汇总的作用。 人员：班次、性别、年龄、技术等级、新/老员工等分层； 机器：设备种类、型号、新旧、不同