质量统计七大手法(2)

质量统计七大手法

直到提出解决措施为止﹔

3. 分析图上标出的原因，从最低层次原因中找出少量对结果有主要影响的原因，并画上标记，对它们进一步收集资料。进行实验和确认 因果图应用实例

电子部QA组对2003年11月份电动工具快充充电器电路板各项不良状况统计后，将各项数据制成不良状况一览表。

电路板不良状况一览表 制表部门：QA组 制表人：常玉锋 制表日期：03/12/1 序号 不良项目 不良品数(件) 占不良总数比率(％) 累计比率(％) 1 线路不良 658 54.8 54.8 2 焊接不良 163 13.6 68.4 3 装配不良 108 9 77.4 4 尺寸不良 84 7 84.4 5 丝印不清 66 5.5 89.9 6 装箱错误 50 4.2 94.1 7 表面赃物 42 3.5 97.6 8 其它不良 29 2.4 100 1200 100 合计

11001000900800700不良數12089.9?.1?.600806040200線路不良焊接不良裝配不良尺寸不良絲印不良裝箱錯誤表面臟污其他不良77.4h.4T.8?.4`05004003002001000

将表中各项数据绘制成柏拉图，有图很容易看到电路板中不良项目比例最高的是线路不良，占不良率的54.8％，因此，运用因果图对线路不良项目展开分析，查找产生不良的主要原因。

通过对线路不良的原因分析，查找出其中的主要原因为：

1. 作业人员:本月招进新员工过多，未能进行足够的培训，另外有经验的老员工流失过多。

2. 设备：设备电压不稳，造成质量不稳定，多个供货商的组件混用，也造成质量不稳定。

3. 物料：免检放行物料太多且未严格执行先进先出原则。 4. 作业方法：没有及时更换作业指导书，操作不规范。

不良項目累積比率质量统计七大手法 5.

作业环境：噪音.光线等影响作业员注意力。

6. 其它方面：生产计划中急单过多，造成加班频繁，客户给定图纸中参数有误差。

作业人员 设备 物料 线路板表面生锈

未经培训上岗 顶位太多 调机欠经验 物料不良 生产计划中 人员不稳定 操作技能欠缺 加班过多 人员流动过快 组件不良 机器运行不良 免检物 多个供货商不一致 电压不稳定 料多 线路不良 型号更改，未制 噪音过大 新开发客户 定作业指导书 光线太暗 客户检验严格

欠缺 注意力不集中 未进行首 机器距离太进 视线模糊 模具精度不够 件检验 设计参数有错误 其它 作业方法 作业环境

工厂各相关部门在对上述原因进行研讨后，拟定如下改善对策： 1. 加强对新员工的培训，每组中至少安排二名有经验的老员工进行辅导，对重点设备.重点产品进行监控﹔ 2. 申购一台过锑炉﹔

3. 加强线炉路板的管理，杜绝同一产品使用多种线路板的现象，并编制书面的线路板质量要求给予供货商﹔

4. 清查仓库中不良线路板，由品管部对其质量进行重新评定﹔

5. 电子开发部尽快制定新的作业指导书，并就客户图纸中的技朮参数舆客户进行确认﹔

6. 生产计划部门在编排生产计划时合理评估产能，尽量避免急单。 四.层别法

层别法是指对某一个项目按统计数据分类进行区别的方法，层别法是统计方法中最基础的工具。通常舆其它方法如柏拉图.因果图等结合使用。运用层别法时一定要充分了解如何分层，即按什么条件分层。 一. 划分层别的原则

1. 人员：按不同组别分层

2. 原物料：按不同供货商分层 3. 产品：按不同产品别分层 4. 机器：按不同机器别分层

5. 批别：按不同时期生产的产品分层。 层别法的应用示例

QA部在对2003年11月20日至30日生产的成品圆盘锯进行抽查过程中，对其不良现象统计如下：

QA部成品验货统计表

质量统计七大手法

日 期 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 合计 序号 不良项目 1 机内有异物 4 3 3 2 6 5 7 1 2 2 35 2 6 8 7 5 4 6 6 2 1 1 46 杂音 3 3 4 6 7 5 3 2 3 4 2 39 大身离壳 4 5 4 4 7 7 6 6 2 5 6 52 接触不良 5 2 3 1 4 2 6 5 4 2 1 30 外壳刮花 6 7 8 4 7 5 6 6 3 3 2 51 表面赃污 7 保护罩回弹不良 5 4 3 2 7 5 6 5 7 3 47 8 4 3 5 2 7 8 9 10 5 4 57 锯片松动 9 36 37 33 36 43 45 47 30 29 21 357 合计 从表中可清楚的看出11月20日至30日，生产的产品每天的不良项目.不良数量，对每天生产的产品的质量状况一目了然。 五.控制图

控制图是工厂质量管理中不可缺少的一项重要工具，它最早是由美国贝饵电话实验室的休华特在1924年首先提出使用的，它通过设置合理的控制界限，对引起质量异常的原因进行判定和分析，使工序处于正常、稳定的状态。控制图的种类、应用特点如下﹔对于上述各种控制图的表样，限于篇幅，此处只给出X-R 及P控制图的表样，对于控制图的应用，本次以P控制图的应用进行说明。 1.P-Chart：不良率控制图的应用

1. 在制程中，定时、定量的随机抽取样本﹔

2. 接统计所得数据，分组计算出不合格品率P=Pn/n=单项不合格品数/抽样总数﹔

3. 计算平均不合格率(P)=∑Pn/∑n=不合格总数/总抽样数 4. 计算控制线中心值，上限及下限值﹔ 中心控制线CL=P

控制上限UCL=P+3√P(1-P)/n P=P 控制下限LCL=P-3√P(1-P)/n P=P

5 将抽取得样本结果(测量所得数值)填写在P控制图得相应栏中﹔ 6. 将数值按计点方式绘制在P控制图上 7. 控制界限得解读：

a.数据点超出上下限。其中：超过上限的点，要查明造成不合格率高的原因，并针对性采取纠正措施﹔而对于低于下限的点，也应分析为什么会有如此低的不合格率，是否为以前制定标准过低，或有其它原因，管理者应针对此现象进行调查，以便制定出合理的不良率，充分发挥各生产部门的潜力，使生产业绩不断上升，并在此基础上，有意识地降低不合格率标准。

b.抽样数据连续有7个点偏离中心时，表示制程能力出现不稳定，特别是出现7个点持续走低﹔或7个点持续走高的状态，管理者应谨慎对待。 c.各点均在上下限之间有规律的变动时，表示制程情况较为稳定，这时管理者应考虑是否提高作业要求。

控制图种类及特点 类别 名称 控制图符号 作用 应用特点 备注 质量统计七大手法

X-R 需通过计算值，判断工序是否产品批量大，如长度、高度重正常的效果工序正常、稳量等管理质量好，计算量大，定 时，用X-R控最常用 制图 效果较差、计产品批量大、 算简便 工序正常稳定 能及时判断工每一个数据都序是否稳定，抽样困难或尽需管理，或抽样但不易发现工快发现并消除数据均匀，可用序分布中心的异常原因 X-Rs控制图 变化，较简便 计算简单，易要通过不良个于操作理解，样本数量相等 数管理质量时，较常用 用Pn控制图 要通过不良率、合格率、样本数量可以计算量大、控制报废率管理质不等 线凹凸不平 量时，用P控制图 在预先 …… 此处隐藏：2306字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……