品质管理的基本知识

品质管理的基本知识

1品质管理的发展状况简介

品质管理作为一门新兴的科学，其发展历史并不长，它是机器化生产的产物，生产力发展的必然结果，质量管理的发展可分为以下三个阶段。

1. 传统的质量管理阶段

传统质量管理的特点是在产品生产过程中单纯依靠检验来剔除废品，确保质量，这种管理办法缘于古代，一直延续到四十年代。

2. 统计质量管理阶段

一些学者将数理统计方法引入到产品生产过程中的质量控制，打破了传统质量管理中“事后检验”的惯例，提出了预防缺陷的概念和数理统计方法。

3. 全面质量管理阶段

a.全面质量管理是全方位质量管理，是全过程的管理，是全员的管理，是科

学的管理

b.全面质量管理的基本思想是为用户服务，从系统和全局出发，一切用数据

说话，以预防为主，要贯彻群众路线。

c. 工作方式

PDCA循环（又名戴明环）“计划、实施、检查、处理”四个阶段

PDCA

PDCA循环中还应用了一套科学的统计处理方法，作为进行工作和发现、解决问题的有效工具，这些工具主要有“品管的七大手法”

d.影响质量的五大因素，即4M1E，产品设计制造的质量取决于人（MAN）、原材料（MATERIAL）、设备MACHINE）、方法（METHOD）和环境（ENVIRONMENT）五大方面的因素。产品质量是设计制造出来的，而不检验出来的。

2品管七大手法

QC七大手法有：直方图法、数据分层法、控制图法、排列图法、因果图法、散布图法、调查表法

2.1直方图法

直方图是通过对数据的加工整理，从而分析和掌握质量数据的分布情况和估算工序不合格品率的一种方法。将全部数据分成若干组，以组距为底边，以该组距相应的频数为高，按比例而构成的若干矩形，即为直方图。

直方图可达到如下目的：

①评估式查验制程；

②指出采取行动的必要；

③量测矫正行动的效应；

④比较机械绩效；

⑤比较物料；

⑥比较供应商。

2.2数据分层法

把搜集来的数据按照不同的目的加以分类进行加工整理的办法称为分层法。

分层法能把错综复杂的影响因素分析清楚，使数据能更加明确突出地反映客观实际，分层法经常与其它方法同时使用。

2.3散布图（相关图）

散布图是用来表示一组成对的数据之间是否有相关性，这种成对的数据或许是[特性——要因]，[特性——特性]，[要因——要因]的关系。

2.4调查表（又名检查表或查核表）

简单的调查表就是备忘条，将要进行查看的工作项目一项一项地整理出来，然后定期或定时检查，有两种调查表：

1.点检用调查表；

此类表在记录时只做“有、没有”、“好、不好”的注记；如“QC巡回检验记录表”。

2.记录用调查表；

记录用查核表用来收集或计数资料，通常使用划记法。

特点：a.规格统一，使用简单方便

b.自行整理数据，提高效率

c.填表过程中，差错事后无法发现，因此应格外仔细

2.5因果图（又名特性要因图、鱼骨图）

所谓特要因图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解之，亦即以图来表达结果（特性）与原因（要因）之间的关系。因其形状像鱼骨，又

称

“鱼骨图”→从4M1E 入手

就所搜集的要因，何者影响最大，再由大家轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大的予圈上红色圈（特性要因图可以单独使用，也可连接柏拉图使用） 2.6排列图（又名柏拉图）

把数据按项目分类，按每个项目所包括数据的多少，从大到少进行项目排列，并以此作为横坐标，把各项数据发生的频数和所占数的百分比为纵坐标，这样做出的直方图即为排列图。使用排列图是为寻找主要质量问题或影响质量的主要原因，应用了关键的少数、次要的多数的原理。

柏拉图分析的步骤：

a:将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。 b:纵轴可以表示件数，也可以用不良率表示。

c:决定搜集资料的期间，自何时至何时，作柏拉图资料的依据，期间尽可能定期。 d:各项目依照合计之大小顺位自左至右排列在横轴上。 e:绘上柱状图。 f:连接累积曲线。

VA-391(V3.2)测试不良统计分析表

A ：不显示 B

：开机显示不良C ：死机 D ：WIN95显示不良E ：动画显示不良F ：变色G ：抖动

2.7控制图

通过图表来显示生产随时间变化的过程中质量波动的情况，特点是动态的能

迅速及时地反映动态中的工序质量情况。

2.7.1管制图的实施循环

1.在制程中，定时定量随机抽取样本。

2.抽取样本做管制特性的量测。

3.将结果绘制予管制图上。

4.判别有无工程异常或偶发性事故。对偶发性事故或工程异常采取措施

a.找原因

b.改善对策，应急对策

c.防止再发根本对策

从上图可以看出，管制图的实施步骤是：抽取样本，进行检验，将检验的结果绘制于管制图上，再从管制图来判断工程是否正常，如为不正常，即应采取必要的矫正措施。

2.7.2管制图分类

1.计量值管制图

用于产品特性可测量的，如：长度、重量、面积、温度、时间等连续性数值的数据。

2.计数值管制图

用于非可量化的产品特性，如不良数、缺点数等间断性数据，有：

P-CHART：不良率管制图

Pn-CHART：不良数管制图

C-CHART：缺点数管制图

U-CHART：单位缺点数管制图

我们工厂常用的是P-CHART控制图（如附件三），主要是通过产品的不合格率的变化来控制产品质量。P-CHART图上有中心线（CL）和上下控制界限（UCL，LCL），中心线CL表明不合格品率平均水平（这是由于长期积累的历史数据得出的经验值）。

上控制界限UCL：超出UCL表明生产过程发生不利的变化，应当采取解决措施。

下控制界限LCL：表明生产过程是否发生变化，即使超过LCL也只表明生产过程更加稳定。

在P-CHART图上，可不画中心线及下控制界限。

1、P-CHART管制图的做法

①先收集近期内的产品，分组并算出不良率。

P=Pn/n=不良个数/总检查数

②计算平均不良率P=ΣPn/Σn=总不良数/总检验数

③计算管制线：

中心线CL=P

上管制限UCL=P+3 P(1-P)/n

下管制限LCL=P-3 P(1-P)/n

2.控制图上点不超过控制界限，（此处针对P-CHART图，仅指上控制界限，且凡是点在控制界限上的，均作为超出处理）。

3.控制图上点的排列分布有缺陷。

排列分布有缺陷是指出现链、偏离、倾向、周期、接近等情况。

a.链：指点连续出现在中心线CL一侧；

5点连：开始注意；

6点连：调查原因；

7点连：必须采取措施。

b.偏离：指点间断地出现在中心线一侧；当连续11点中至少有10点出现在一侧；连续14点中至少有12点出现在一侧；连续17点中至少有14点出现在一侧；或连续20点中至少有16点出现在一侧；均为异常状况。

c.倾向：指若干点连续上升的情况；

5点连续上升：注意操作方法；

6点连续上升：开始调查原因；

7点连续上升：必须采取措施。

d.周期：指点的上升或下降出现。

e.接近：指点接近中心线或上下控制界限。

3 检查与随机抽样

抽样检查抽取的样本只占批中的一少部份，所以必须采取建立在统计理论基础上的科学的抽样方法，才能够可靠地、真实的反映整批产品的质量。

3.1如何抽取样本

人工挑选取样法不能反映整批产品的质量状况，因为有人为的主观因素起作用，随机抽样是为了排除人的主观因素，要求抽取的样品都具有同等机会被抽取到。

3.1.1单纯随机抽样：

乱数表法：是指通过随机数表确定的序号来随机地抽取样品。

掷骰法：是指通过掷骰法来确定，随机数来随机地抽取样品，该方法简便易行，适于生产现场使用。

3.1.2系统抽样

对于连续作业时抽样，产品为连续体时抽样的情况下可采用一定间隔进行抽取的抽样方法称为系统抽样。

系统抽样非常适合流水线上取样，但在产品质量特性发生周期性变化时易产生较大偏差，使用时必须加以注意。

3.2 抽样检验的优劣

优点：1.抽检费用远比全检少

2.检验数少，可较详细

3.判断不合格，全部退货，可以刺激供方加强品质管制

缺点：1.虽然判为合格，也难免存在一些不良品。

2.可能把良品群体误判为不合格，亦有可能把不良品的群体误判为合格。

在大量生产型的企业里，如果处处使用全数检验，显然是不经济的，对时间

的要求也是不允许的，因之如何加强预防不良的措施，使不良率降到最低，并采用抽检进而免检，才是根本之法。