质量管理教程(1)(ppt 52).pptx
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质量管理教程质量管理教程质量推进之宣言质量推进之宣言:
vSTATISTICSisdependentupondata,统计统计依赖于原始数据vDatamustbecollectedinthePROCESSaccordingtoaplan,原始数据必须对照计划按一定的流程一定的流程进行vStatisticsisusedtoconvertrawdataintomeaningfulsummaryformation,统计的意义在于把原始的数据转化转化为有用的信息vStatisticalinformationisusedtoreporton,improve,andCONTROLtheprocess输出的信息用来报告、提高、控制控制我们的流程编者:
kangqi,0212课程目录:
课程目录:
n一、原始数据的记录和修约n二、原始数据的分类n三、原始数据的描述n四、描述的形式n五、原始数据的局限n六、数据的收敛和离散性n七、简单回顾n八、制程控制和质量策划一、原始数据的记录和修约一、原始数据的记录和修约目录目录:
n1.有效数据的描述和判定n2.标准中数据的编写n3.用语涵义的解释n4.计算规则n5.测定值或计算值与标准的比较此主题的内容适合本公司各级标准中数值的编写和结果的记录与判此主题的内容适合本公司各级标准中数值的编写和结果的记录与判定。
定。
1.有效数据的描述和判定有效数据的描述和判定在质量检测中,任一物理量的测定,准确度都有一定的限度。
如读取滴定管上的刻度,甲得到23.43mL,乙得到23.42mL,丙得到23.44mL,这些4位数字中,前3位都是准确的,第4未因为没有刻度是估计出来的,所以稍有差别。
第4位数字不甚准确,为可疑数字,但是它不是臆造的,所以记录时应该保留它。
这4位数字都是有效数字。
具体的说有效数字就是在检测的过程中,实际上能够测得的数字(包括一位判断数字)。
对于可疑数字,除非特别说明1,通常理解它可能有1或0.5单位的误差。
如下表:
数字数字有效位数1.0008431815位0.100010.98%4位0.03821.9810-103位620.00502位0.0321051位380010000位数含糊1如IUPAC原子量委员会在修订原子量时说明,末位数上加*号的表示该位上有3单位的误差,不加者为1单位的误差。
附加说明:
附加说明:
1.对于象3800这样数字,有效数字位数就比较含糊,一般看成是4位有效数字,但它也有可能是2位或3位有效数字,所以一般在一些比较正规的场合,如会计报表等,会根据实际的有效数字位数,写成3.8103,或3.80103,或3.800103。
2.在质量过程中还有一些倍数、分数关系。
这些数据不是测量的本身所得到的,可视为无限多位有效数字。
而对于pH、pM、lgc等数值,其有效数字仅取决于小数部分数字的位数,因为整数部分只与真数的10的多少次方有关。
如pH=11.20,换算为H+浓度时,H+=6.310-12mol/L,有效数字的位数为2位,不是4位。
这一点在这一点在DOE中当尤为注意!
中当尤为注意!
2.标准中数据的编写标准中数据的编写在标准中规定需考核的指数或参数等,应该给出极限数值,即给出了符合标准要求的数值范围的界限。
通过给出最大极限值和(或)最大极限值,或者给出基本数值和极限偏差值等方式表示。
QB/2249-96凹版印刷纸技术指标摘抄:
指标名称单位规定定量g/m2703.0803.0903.510043.1极限数值的基本用语及其涵义极限数值的基本用语及其涵义基本用语符号特定情况下的基本用语(一般不推荐使用)涵义大于AA__多于A高于AA值不符合标准小于AA__少于A低于AA值不符合标准大于或等于AA不小于A不少于A不低于AA值符合标准小于或等于AA不大于A不多于A不高于AA值符合标准GB1250-89“不高于”“不低于”等用语宜用于叙述温度,高度等指标。
如:
主辅机所用轻柴油,其闪点不低于60摄氏度3.2允许用语及其表示(含义略)允许用语及其表示(含义略)允许用语符号表示方式一表示方式二表示方式三从A到BAXBAXBAB超过A到BAXBAAB至少A不足BAXBA.BAB超过A不足BAXBA.B244.4248.5248.8245.9249.0248.3249.3249.5249.5249.5249.8249.9249.9250.0250.0250.0251.3250.0250.1250.1252.1250.1250.2250.2250.2250.3250.4250.4250.5250.6250.6249.3249.6248.8251.0251.0251.0251.0251.0251.1251.1251.4252.1252.2253.0253.0254.1259.1250.8250.6如何表示我们的试验结果呢?
如何表示我们的试验结果呢?
事实上我们已经按照一般的思路对牙膏皮的厚度进行了测量,并且测量工作很仔细。
事实却又是这样,我们的原始数据越详细,我们就越无法说明问题!
如果,数据比较少的话,我们一般可以用以下特征值来表示原始数据。
一、平均值:
XA=Xi=(x1+x2+x3+x50)/50=250.50mXB=Xi=(x1+x2+x3+x50)/50=250.41m二、中值:
MXA=250.50mMXB=250.20m三、极差:
RXA=12.10mRXB=14.70m我们已经没有疑惑了吗?
我们已经没有疑惑了吗?
对于以上的例子,我们很难用平均值对于以上的例子,我们很难用平均值、极差、中值说明问题。
、极差、中值说明问题。
管理名言管理名言:
Aplanwithoutagoalisadream;agoalwithoutaplanisanightmare.计划而没有目标是个梦想;有目标而没有计划是噩梦。
六、数据的收敛和离散性六、数据的收敛和离散性当一般的处理无法说明问题时,就要精细的计算数据的收敛和离散性。
现在对A、B数据进行处理,以0.5单位的范围作直方图,观察数据的收敛和离散性。
250250v6.1从直方图到方差理论。
问题是并不是所有的CASE都可以用图表来解释,并且不同的分析员对同一张图会给出不同的结果。
这样在质量管理中,就引进了新的概念:
偏差、方差回到上面的例子:
回到上面的例子:
这样从绝对偏差或者标准这样从绝对偏差或者标准方差的比较就可以得知牙方差的比较就可以得知牙膏皮膏皮B的数据要优于牙膏的数据要优于牙膏皮皮A;从制程而言,;从制程而言,B的制程要比的制程要比A稳定。
稳定。
21221,11sSxxnSxxnMDxxDniiniii标准方差方差,平均绝对偏差偏差00.2,90.299.3,37.820.1,30.2222BABABASSSSMDMDv6.2从方差到基本的统计我们在做牙膏皮频率直方图时惊奇的发现,牙膏皮厚度的分布近似于高斯分布。
我们在数学统计分析上把这种分布称之为正态分布。
即样本的值有收敛于某个特定值的的倾向,并且在这个特定值的两边分布均匀。
前辈把这种数学现象归纳为以下函数:
这里:
被归纳(或者说理想化)为,s归纳(或者说理想化)为。
22221)(xexfx7.简单回顾:
简单回顾:
课程到这里,请各位回顾一下,简单的统计过程:
1.标准数据的编写2.试验数据的记录和修约3.数据分类4.数据的整理和描述5.数据的分析和统计统计统计=数据数据-计算计算-有意义的情有意义的情报!
报!
统计统计=?
用情报来指导工作,什么是用情报来指导工作,什么是6用情报来指导我们的工作,首先我们必须知道。
一个有意义、积极的统计情报所包括的要素。
可以这样说,一个没有意义或者消极的情报不仅不会大工作有任何的指导意义,相反会给出错误的结论,当然也是对数据的整理和收集工作者工作的侮辱。
有效并且积极的情报必须包括三个要素:
有效并且积极的情报必须包括三个要素:
1。
数据的收敛倾向(用表示)。
数据的收敛倾向(用表示)2。
数据的离散。
数据的离散/收敛程度(用表示)收敛程度(用表示)3。
数据在特定程度中发生的概率(用置信度表示)。
数据在特定程度中发生的概率(用置信度表示)xv管理名言Ifyoutinkerwithanythinglongenough,itwillbreak.如果你一直在修补任何事情,最终它是会坏掉。
修修补补并不能真正解決问题。
图表250我们都需要贡献我们都需要贡献八、制程控制八、制程控制当各位懂得了基本的统计知识后,就回联想到如何用这些知识去指导我们的工作,基于本培训的主题和个人的局限,现仅对制程控制和质量策划作一些介绍,作抛砖引玉之为。
Motorola公司把制程控制和质量策划的过程分为7个步骤,近而成为了质量管理中的典范。
以下就对7个步骤作写介绍:
8.1七步骤方法七步骤方法a)七步骤方法内容:
七步骤方法内容:
简单来说,就是界定问题,找出原因及分析,制定方法及实行,从简单来说,就是界定问题,找出原因及分析,制定方法及实行,从而检讨及把方法制度化等。
而检讨及把方法制度化等。
第一步:
寻找问题(Selectaproblemanddescribeitclearly)把要改善的问题找出来,当目标锁定后便召集有关员工,成为改善主力,并选出首领,作为改善的任责人,跟着便制定时间表跟进。
第二步:
研究现时生产方法(StudythePresentSystem)收集现时生产方法的数据,并作整理。
第三步:
找出各种原因(Identifypossiblecauses)结合各有经验工人,利用脑震荡(Brainstorming)、品质管制表(Controlchart)和鱼骨图表(Causeandeffectdiagram),找出每一个可能发生问题的原因。
第四步:
计划及制定解决方法(Planandimplementasolution)再利用各有经验员工和技术专才,通过脑震荡方法和各种检验方法,找出各解决方法。
当方法设计完成后,便立即实行。
第五步:
检查效果(Evaluateeffects)通过数据收集、分析、检查其解决方法是否有效和达到什么效果。
第六步:
把有效方法制度化(Standardizeanyeffectivesolutions)当方法证明有效后,便制定为为标准,如ISO文件,HACCP文件,各员工必须遵守。
第七步:
检讨成效并发展新目标。
(Reflectonprocessanddevelopfutureplans)例子一:
例子一:
第一步:
寻找问题:
在所有印刷控诉上,我们可以分类为以下各种原因。
如纸粉多(40起)、色差(20起),套印不良(8起),过底(12起)和油墨雾散Scumup(5起)。
第二步:
研究现时生产方法:
如果我们把以上数据转化为百分比及利用Pareto图表表达,便发觉纸粉多占47%、色差23.6%、套印不良9.4%、过底14%和油墨雾散6%等。
当然,我们不能一下子解决所有问题,必须按步就班。
如果我们能够一下子解决纸粉问题,便差不多解决一半的控诉。
所以解决纸粉问题,便是首要目标。
例如某胶印公司在印刷问题上,多次收到客人投诉,甚至受到退货和翻工等待遇。
业务部对生产部非常不满,但生产部又控诉物料部来料不良,包括纸面扔粉、纸毛多和油墨太软等。
生产部又控诉品管部处理不当,引致退货率上升。
相反,采购部亦控诉仓库储存纸张不良,并非采购不当。
当然,仓库部亦会控诉运输来货迟,引致没人收货等。
总之他们互相指责,没完没了,但对品质改善,完全没什么贡献。
如果利用七步骤方法,便可解决以上问题。
通过脑震荡方法,各员工提出了各样原因,如纸品不良、缺乏清洗胶布检查不足、机器缺乏保养、喷粉过多等。
如果用鱼骨方法分析,便可把各类原因归纳。
纸纸粉粉多多人力方法机械物料环境经验工人不足油墨太软缺乏保养喷粉过多缺乏定时清洗胶布工人缺乏推动力纸张没有包好就储存环境中粉尘太多检查的力度不够第三步:
找出各种原因:
第四步:
计划及制定解决方法i)方法:
制定表格,记录及监察定时清洗胶布制定表格,记录何时搅墨一次制定每印多少张便要检查一次,如果每500张检查一次不足,便要求正、副机长都要负责检查,形成每250张检查一次,如有问题,立即改善,甚至停机清洗胶布当然,由于科技进步,一些监察印刷品质的仪器皆可采用。
制定守则,限制喷粉用量。
ii)人力:
人事部须协助聘请有经验机长。
并提供在职训练给在职机长,令他们能达到应有水平鼓励员工发挥团队精神。
利用奖金奖罚制度,如果员工在数量和品质上达到某一水平,便可获得奖金,相反,便要扣工资提高问责性制度,每一机长必须负责所管核机器的性能、保养、产量与品质。
iii)物料:
建立制度,并记录在文件中:
来料必须适当地入仓及贮存制定标准,要求供货商提供合格物料生产部制定表格,记录在生产时,物料的稳定性,作为和供货商交涉的证据(譬如每印四千张便必须清洗胶布,并记录在案。
如果录得每印二千张便要洗胶布,原因是纸粉做成,这便成为要求供货商赔偿的证据)iv)机械:
制定时间表,定期为机器保养,清洗和加油或换零件等,各项工作均记录在案及由上级核实制定品质管制表(Controlchart),监察机器运作情况第七步:
检讨成效并发展新目标当扔粉问题解决后,便可重复以上方法,解决色差和其它问题。
当所有问题解决后,再订新目标,譬如怎样把内部次品率降低,提高品质稳定性和提高产量等。
就是利用PDCA周期,达到不断改善(ContinuousImprovement)的目的。
第六步:
把有效方法制度化当改善方法被认可后,其方法便制成生产流程一部分,并写进ISO9000的守则里。
譬如物料入仓及贮存程序、清洗胶布程序、检查印张程序等,都写成流程图。
并用ISO方法监控。
此外,其它表格,亦要用ISO方法管理。
第五步:
检查效果利用第二、三步方法,收集生产数据并分析,与未改善前的数据相比,是否得到改善,或者某些地方放错重心,以致改善不明显等。
当以上问题解决后,总结其成效,并制定解决其它问题的方案。
一般而言PDCA周期可以和七步骤方法相结合,来达至不断改善的效果。
所谓PDCA周期(Plan-Do-Check-ActCycle),就是:
计划实验(Plantheexperiment)实行(Doit-performtheexperiment)检查成效(Checktheresultoftheexperiment)制定方法(Actaccordingtowhatyouobserved)当当PDCAcycle和七步骤方法结合,便是:
和七步骤方法结合,便是:
Plan1)Selectanddescribeproblem2)Studypresentsystem3)IdentifypossiblecausesDo4)PlanandimplementsolutionCheck5)EvaluateeffectsAct6)Standardizesolution7)Reflectonprocessanddevelopfutureplans大体而言,PDCA是不断循环,令到品质不断改善,以达到不断改善(ContinuousImprovement)的目的,从而达到零缺点的要求。
x1x2x3x4x5251252250249248250250256245251251250248253247252251247248249251248249251253250247251252245248248252246250251250250255251248251250251255251255247249254255248248249249248245249245250假设右边的为250的牙膏皮厚度检测数据,每4个小时检测一次,一次检测五个点。
8.2Xbar/R制程控制图。
以上下个3sigma进行制程控制,追踪图表如下左面直方图数据来自右面的表格,请问,它的正态性呢?
2452502550510x1Frequency如果简单的从R值比较,可以看出,牙膏皮的厚度控制在逐渐稳定。
0Subgroup510246247248249250251252253254SampleMeanMean=249.9UCL=253.5LCL=246.2051015SampleRangeR=6.333UCL=13.39LCL=0Xbar/RChartforx1-x5把质量参数转换为操作参数把质量参数转换为操作参数制定了必须执行的标准以后,作就是要找到和标准相关联的生产常数,简单的做法是做关联分析或者回归分析。
8.3异常图形的分析左边的两个图是我们在日常的工作中经常会碰到的。
图一很难看出数据收敛的性质,而图二则有一段数据孤零零的落在绝大多数的数据外面,令人匪解。
图一图二图一,我们称之为层叠现象,图二称为离岛现象。
“层叠”主要是因我们对原始数据的分析不够仔细,忽略了在制程方面的一些不同类现象,如图一就可能是在牙膏皮的生产中,使用了两种不同的原料,导致整个数据有两个正态分布,当然也有可能是由两个机组生产,生产设定的参数各有习惯不同(一个班大了一点,一个班小了一点。
)“离岛”主要是由生产的异常引起,如设备的突然故障、环境的异常变化等。
对于异常的图形我们当尤为注意,这里往往就是我们需要改善的地方。
2452502550510x1Frequency250后言后言统计和分析在制程控制及质量策划中,还有很多很多其它的应用及注意点。
如小样本研究、制程可靠性分析,DOE设计等,当然也需要添加另外的一些理论,这里基于篇幅暂不介绍。
全文完!
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