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电子行业QC的七大手法是那些怎样用?

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  1、简易七大手法:甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图

  2、QC旧七大手法:特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图

  3、QC新七大手法:关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法

  计数值:以合格数、缺点数等使用点数计算而得的数据一般通称为计数数据。(数一数)

  计量值:以重要、时间、含量、长度等可以测量而得来的数据,一般为计量值,如长度、重要、浓度,有小数点的凡四舍五入都称之。(量一量)

  以简单的数据或容易了解的方式,作成图形或表格,只要记上检查记号,并加以统计整理,作为进一步分析或核对检查用,其目的在於『现状调查』。

  根据所搜集之数据,以不良原因、不良状况、不良发生或客户抱怨的种类、安全事故等,项目别加以分类,找出比率最大的项目或原因并按照大小顺序排列,再加上累积值的图形。用以判断问题症结之所。

  一个问题的特性(结果)受一些要因(原因)的影响时,将这些要因加以整理,而成为有相互关系而且有条且有系统的图形。其主要目的在阐明因果关系,亦称『因果图』,因其形状与鱼骨图相似故又常被称作『鱼骨图』。

  把互相有关连的对应数据,在方格上以纵轴表示结果,以横轴表示原因,然后用点表示分布形态,根据分析的形态未研判对应数据之间的相互关系。

  一种用於调查制造程序是否在稳定状态下,或者维持制造程序在稳定状态下所用的图。管制纵轴表产品品质特性,以制程变化数据为分度;横轴代表产品的群体号码、制造曰期,依照时间顺序将点画在图上,再与管制界限比较,以判别产品品质是否安定的一种图形。

  将搜集的数据特性值或结果值,在一定的范围横轴上加以区分成几个相等区间,将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形画出的图形。因此也叫柱形图。

  针对部门别、人别、工作方法别、设备、地点等所搜集的数据,按照它们共同特徵加以分类、统计的一种分析方法

  前言:优良的品质是靠科学的方法管理出来的,QC七大手法正是现场品质管理最常用的科学的工具之一。

  排列图是指:将问题的原因或是状况进行分类,然后把所有的数据由大到小排列后,所绘出的累计柱状图。

  它是由意大利经济学家巴雷特(Vifredo Pareto)在分析社会财富分配状况时发现的,大部分的财富集中在少部分手中,为此他设计出能够反映这种规律的图,所以也有人称为“巴雷特图”或“柏拉图”,后来有美国人裘兰(Joseph Juran)博士加以推广使用。

  在现场众多的不良品问题中,找出关键的前几名,以便决定今后管理工作的重点。

  ③ 设定坐标系,填上坐标值,坐标值要能反映蛭大、最小数据左纵坐标为不良数据,右纵坐标为不良率累计百分比,横坐标为不良项目。

  通过排列图,可以很直观地看出,头4位不良,占了总不良的80以上,根据抓大放小、针对关键的原则,1998年4月起的主要管理重点,应为头4项,而其他3项则暂不予理会。

  ① 重点管理占80%的前几项不良,其他剩余的项目并非全然不予理会,当前几项不良消失后,后几位又升上来,成为必须重点对策的不良。

  在现场管理中,此图通常在不良品的等级、种类、数量、损失金额、原因的分析上用的较多。

  它是由日本人石川馨首先提出的,所以有人称之为“石川图”,又由于它的形状像鱼的骨头,也有人称之为“鱼骨图”、“鱼刺图”。

  将影响品质的诸多原因一一找出,形成因果对应关系,使人一目了然,对于确定正确的对策方案有帮助。

  ②画出4M1E(人员、设备、材料、作业方法、作业环境)5条支干或者只画出相关的支干。

  例如,在T550的不良中,经过调查,发现占不良首位的抖晃,主要是由以下几个方面的原因造成:P卷轴不良、C轮松动、测试带过期……

  从图中可以看出,每一支干都是由次支干的原因造成的,要解决抖晃这个最终问题,就得先从最小的次支干处入手.

  ⑥因果图只告诉你问题的原因在哪,不会告诉你哪一个更重要,哪一个需要优先处理,因此要结合其他QC手法,才能发挥更大作用.

  散面图是指:以点的形式在坐标系上,画出两个对应变量之间的内在关系的图,也有人称之为“散点图”、“相关图”。

  用于确认两个变量之间,是否存在某种内在关系,有助于判明原因线.作成方法:

  例如,为了确认T550录音机连续运转之后,速度是否会发生改变,经试验获得以下数据:

  从图中可以看出,随着连续运转时间的延长,速度呈现明显的下降态势,即二者的内在关系为负相关。

  直方图是指:对同一类型的数据进行分组、统计,并根据每一组所分布的数据量画出柱子状的图,也称“柱状图”。

  弄清众多数据的分布状态,了解总体数据的中心和变异,并能以此推测事物总体的发展趋势。

  例如,为了了解T550录音机磁带速度的分布情况,经过测定,获得以下数据:

  从上图中可以看出整体平均值略微右偏,但整体分布仍为常态分布,工序正常。有了直方图,还可以进一步计算工序能力是否满足要求,请参阅《算算工序能力够不够》一章。

  检查表是指:以表格的形式,对数据进行简单整理和分析的一种方法,也有人称之为“调查表”、“统计分析表”、“查核表”。

  例如,T550录音机98/4/1的生产经QC例行检查后,发现一些不良品,经过整理,得到以下“成绩表”。

  分层法是指:按某一线索,对数据进行分门别类、统计的方法,也有人称之为“层别法”。

  如果是以某一生产要素为线索进行分层处理的话,则所得到的数据更有助于判断。

  ①一般情况下,使用x—R控制图,当数本数>10以上时,用s图代替R图,此时用x—s控制图较方便。

  ③每一个数据都进行管理,或者是样品数据均匀,多抽样也无太大意义时,可用X—Rs控制图。

  ①当需要通过事物的计量值,如长度、重量、强度、纯度、收缩率等来管理品质时,用到x—R控制图。

  ②当需要通过不良率、合格率、报废率、交货延迟率等来管理品质时,用到P控制图。

  ④从预先确定的单位中统计所有的不良数,并以此来管理品质时,用到C控制图。

  ⑤从非固定的试料中统计所发生的不良数,并以此来管理品质时,用到U控制图。

  中位值 位于最中间的数据值(奇数时取最中间的数据,偶数时最中间两个的平均值)。 读:X

  B. 以此数据作成的控制图,在日后使用过程中如不能真实反映品质状况,还需重新研讨收集数据的时期。

  中心值(CL)、上限值(UCL)、下限值(LCL)、平均值(x)、总平均值(x)、极差平均值(R)。

  ④在空白通用x—R控制图上,记入品名、品质特性、规格、测定单位、测定仪器、测定者、测定日期等内容。

  ⑤在空白通用x—R控制图的相应位置上画上UCL、CL、LCL线,其中UCL、LCL线为红色虚线,CL为红色实线起生产工序一直处于稳定状态,试作成x—R管理图。

  随着生产的进行,将每一天的数据记入表中,通过连接点线的走势,就能很好地判定品质是否处于稳定或异常状态。

  c.连续10点中有4点接近控制线点落在中心线点落在中心线点落在中心线点落在中心线的某一侧。

  判明品质异常之后,最为重要的是要查明原因,消除造成不良的因素,使品质恢复稳定状态。

  ①当品质特性呈正态分布时,所设定的控制线不同,任意测定所得的值,其分布在控制线内的概率不同,换言之,即使是正态分布,亦有极少数产品不符合品质规格要求,要小心区分差异和判稳的原则。

  ②如果点子落在控制线以外时,不论是正常还是异常分布,均要在点子处做上记号,注明发生原因和处理方法。

  ①QC7手法是达成目的的有效手段之一。千万别忘记,手法始终只是作为现场管理、作业改善的一种工具,它不能解决所有的问题,如人际关系。

  ③ 利用QC7手法可以解决很多问题。凭借直观和经验、意愿或者胆量并不能处理好事情,但只要牢牢地掌握住QC7手法并加以正确使用的话,则可以解决很多问题。

  ④ 亲自操作比单纯懂得其理论更重要。知道了QC7手法后,要多加使用,并养成习惯。QC7手法的价值取决于是否巧妙地运用。如果机械地使用QC的某一种手法,或只是简单地进行内容统计的话,都不能充分发挥手法的作用。

  ④要使QC手法富有成效,必须全体动员。比如对于因果图来说,只叫某一个人来作成,是绝不会成功的,这要大家齐心协力,共同出计出策才可以做成,因此,齐心合力,共献计策,使手法生效是非常重要的,“集思广益”说的就是这个道理。

  ⑤不仅仅判断是最终结果,还要重视搜集数据的过程,把握住事实。重要的是要抓住目标,并追溯数据得出的过程,同时有必要确认其结果是否可信。

  ⑥不进行分门别类就无法很好地进行解析和管理。从工序上获取的数据,有时会存在很多的不均衡性,碰到这种场合,就分开不同机器或不同作业人员或不同材料的数据。像这种按生产要素的不同而分类的数据,对调查不良或故障产生的原因都会有很大的帮助。解析能力(手法的有效利用)的高低在于是否擅长分门别类。

  ⑦线。现场有很多造成不良的原因,如果所有的不良原因都要追究的话,需要很大精力,因此高明的手法就是在重要的原因上浓缩焦点,有的放矢。

  ⑧所有的数据,都具有分布不均的特点。无论你想做出多么同样的东西,但差异的因素总是存在着的,因此生产出来的产品在一定程度上存在差异,也是不得已的事。



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