全面质量管理的常用七种工具

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全面质量管理的七种工具

全面质量管理的七种工具

全面质量管理的七种工具
全面质量管理(Total Quality Management,简称TQM)是一种以持续改进、质量控制和客户满意为核心的管理理念和方法。

在TQM中,有许多工具被用于帮助组织达到高质量的目标。

以下是常用的七种TQM工具:
1. 流程图:流程图是通过图形化的方式展示工作流程和操作步骤的工具。

它可以帮助识别流程中的问题和瓶颈,并优化工作流程。

2. 控制图:控制图用于监控过程的变化和波动,帮助判断是否存在特殊原因的变动。

通过对控制图的分析,可以及时发现并纠正过程中的异常情况。

3. 帕累托图:帕累托图是一种按重要性排序的直方图,在质量管理中用于识别主要问题或原因。

它可以帮助决策者优先解决最重要的问题,提高效率。

4. 回顾模板:回顾模板用于记录和分析过程中的问题和教训,并总结出改进措施。

通过回顾模板,可以促进知识共享和经验积累,提高团队的学习和进步。

5. 直方图:直方图是一种用于展示数据分布和频率的图表。

在质量管理中,直方图可以帮助对数据进行分析和解释,了解数据的特征和趋势。

6. 散点图:散点图用于显示两个变量之间的关系,帮助识别变量之间的相互影响和趋势。

通过散点图的分析,可以找到改进质量的关键因素。

7. 核查表:核查表用于记录数据和信息,并帮助确保工作的一致性和准确性。

通过核查表的使用,可以标准化工作流程和操作,并提高工作的质量和效率。

这些工具在TQM中被广泛应用,可以帮助组织更好地理解和改进质量管理过程,提高产品和服务的质量,满足客户的需求和期望。

关于质量管理七种工具的描述

关于质量管理七种工具的描述

质量管理七种工具是指在质量管理过程中常用的七种方法和工具,包括流程图、因果图、直方图、散点图、控制图、检查表和Pareto图。

这些工具可以帮助识别问题、分析数据、改进过程,以提高产品或服务的质量。

流程图:用于显示一个或多个输入转化为一个或多个输出的过程中,所需要的步骤顺序和可能分支。

流程图有助于了解和估算一个过程的质量成本。

因果图:也称为鱼骨图或石川图,用于分析问题的根本原因。

通过将问题与可能的原因相关联,可以识别出问题的潜在因素。

直方图:一种特殊的条形图,用于描述集中趋势、分散程度和统计分布形状。

直方图可以直观地展示数据的分布情况。

散点图:显示两个变量之间的关系的图表。

通过散点图的观察和分析,可以发现两个变量之间是否存在相关关系或因果关系。

控制图:用于确定一个过程是否稳定或可预测的绩效。

控制图可以检测到过程的异常波动,从而及时采取措施解决问题。

检查表:用于收集数据的查对清单。

通过检查表,可以对某一特定事项或问题进行逐项检查,以便记录和分析数据。

Pareto图:一种特殊的垂直条形图,用于识别造成大多数问题的少数重要原因。

Pareto图可以帮助企业优先解决关键问题,提高生产效率和质量。

这些工具在质量管理中发挥着重要作用,通过综合运用这些工具,企业可以更好地理解和控制生产过程,提高产品质量,降低生产成本,增强客户满意度和忠诚度。

全面质量管理七种工具

全面质量管理七种工具

全面质量管理七种工具全面质量管理(Total Quality Management,简称TQM)是一种注重全体员工,全面参与,不断改进,以客户满意度为核心的企业管理方法。

在TQM中,七种工具是非常重要的一部分,被视为提高企业管理质量和效率的基本工具和手段。

下面,我们来逐步介绍下这七种工具。

第一种工具:流程图。

流程图可以将复杂的工作流程化为简单的图形表示,清晰的呈现出工作的步骤和程序。

企业可以通过这种方式找出潜在的问题和改进点,进而提高工作效率和品质水平。

第二种工具:直方图。

直方图可以直观的展示出数据的分布情况,可以让企业更直观地了解到生产过程中的差异和问题,在调整生产过程中提供更有针对性的数据分析。

第三种工具:散点图。

散点图是一种以坐标轴上两个变量数值为基础的图表,能够帮助企业发现数据关系和变化趋势,从而在提高生产品质和降低成本等方面提供有价值的信息。

第四种工具:控制图。

控制图是企业管理中应用较为广泛的工具之一。

它可以帮助企业把握过程的变化和趋势,并在过程中统计和记录数据变化情况,从而发现异常情况并及时进行调整,确保生产效率稳定和品质合格。

第五种工具:因果图。

因果图又称“鱼骨图”,可以将企业的问题分门别类地展示出来。

从而帮助企业快速了解问题的来源,通过交叉对比加以解决,提高工作质量和效率。

第六种工具:直观图。

直观图是一种通过人眼对数据进行的某一种形式的直观展示工具。

能够让人员更直观地了解和理解数据和过程中的信息和规律。

第七种工具:检查表。

检查表是用来记录和归纳复杂信息的一种表格或格式。

能够帮助企业记录和管理不同环节的数据,是一种非常实用的管理工具。

总之,全面质量管理七种工具是一种帮助企业实现高效管理和持续发展的基本手段。

通过其协助企业不断优化生产过程和提高产品质量,不断满足客户需求和提升经济效益,让质量成为企业发展的核心竞争力。

全面质量管理常用七种工具和方法(TOM)

全面质量管理常用七种工具和方法(TOM)

TQM 全面质量管理的常用七种工具方法所谓全面质量管理常用七种工具,就是在开展全面质量管理活动中,用于收集和分析质量数据,分析和确定质量问题,控制和改进质量水平的常用七种方法。

这些方法不仅科学,而且实用,作为班组长应该首先学习和掌握它们,并带领工人应用到生产实际中。

一、统计分析表法和措施计划表法质量管理讲究科学性,一切凭数据说话。

因此对生产过程中的原始质量数据的统计分析十分重要,为此必须根据本班组,本岗位的工作特点设计出相应的表格。

常用的统计分析表有以下几种,供参考。

1.不良项目调查表某合成树脂成型工序使用的不良项目调查表如下。

每当发生某种不良时,工人就可在相应的栏目里画上一个调查符号,这样,下班时哪些不良项目发生了多少,立即可知。

2.零件尺寸频数分布表此表与不良项目调查表属同一类型。

第二栏为零件尺寸的分组,第四栏的“ ”与不良项目调查表中的“正”是相同的符号。

工人每加工完一个零件,经检测后,将所得零件尺寸在第二栏“组距”中找到相应的尺寸组,然后再在第四栏中记录符号,待到下班或完工时,再统计第五栏。

这样的图既直观、又明确、有助于掌握零件尺寸的分布情况。

3.汽车油漆缺陷统计表该表的特点是直观,而且将每个缺陷的部位表示出来了4.不良原因调查表要分清不良的发生原因,可接设备、操作者、时间等标志进行分层调查,填写不良原因调查表。

下表为调查了甲、乙两位工人5天生产塑料勺不良原因的调查表。

5.不合格品分类统计分析表下表为某工序同时生产三种规格的轴承,按不良项目分别统计。

表的右侧和下边的合计栏均画作虚线,表示可根据需要取舍。

需要注意的是“尺寸精度”和“旋转精度”作为总目,下面还细分若干细目,这是表格设计的一种技巧,与此对应,下边合计栏也应合理设计。

6. 措施计划表措施计划表,又称对策表。

在制订一个具体的改进措施计划后,所有对策编制成计划表的形式。

为了解决自拍质量问题,针对所分下表为某照相机厂生产一种自拍照相机,析的原因,制订的改进措施计划表。

全面质量管理常用七种工具和方法(TOM)

全面质量管理常用七种工具和方法(TOM)

所谓全面质量管理常用七种工具,就是在开展全面质量管理活动中,用于收集和分析质量数据,分析和确定质量问题,控制和改进质量水平地常用七种方法.这些方法不仅科学,而且实用,作为班组长应该首先学习和掌握它们,并带领工人应用到生产实际中.一、统计分析表法和措施计划表法质量管理讲究科学性,一切凭数据说话.因此对生产过程中地原始质量数据地统计分析十分重要,为此必须根据本班组,本岗位地工作特点设计出相应地表格.常用地统计分析表有以下几种,供参考.文档收集自网络,仅用于个人学习1.不良项目调查表某合成树脂成型工序使用地不良项目调查表如下.每当发生某种不良时,工人就可在相应地栏目里画上一个调查符号,这样,下班时哪些不良项目发生了多少,立即可知.文档收集自网络,仅用于个人学习2.零件尺寸频数分布表此表与不良项目调查表属同一类型.第二栏为零件尺寸地分组,第四栏地“ ”与不良项目调查表中地“正”是相同地符号.工人每加工完一个零件,经检测后,将所得零件尺寸在第二栏“组距”中找到相应地尺寸组,然后再在第四栏中记录符号,待到下班或完工时,再统计第五栏.这样地图既直观、又明确、有助于掌握零件尺寸地分布情况.文档收集自网络,仅用于个人学习3.汽车油漆缺陷统计表该表地特点是直观,而且将每个缺陷地部位表示出来了.4.不良原因调查表要分清不良地发生原因,可接设备、操作者、时间等标志进行分层调查,填写不良原因调查表.下表为调查了甲、乙两位工人天生产塑料勺不良原因地调查表.文档收集自网络,仅用于个人学习5.不合格品分类统计分析表下表为某工序同时生产三种规格地轴承,按不良项目分别统计.表地右侧和下边地合计栏均画作虚线,表示可根据需要取舍.需要注意地是“尺寸精度”和“旋转精度”作为总目,下面还细分若干细目,这是表格设计地一种技巧,与此对应,下边合计栏也应合理设计.文档收集自网络,仅用于个人学习. 措施计划表措施计划表,又称对策表.在制订一个具体地改进措施计划后,所有对策编制成计划表地形式.文档收集自网络,仅用于个人学习下表为某照相机厂生产一种自拍照相机,为了解决自拍质量问题,针对所分析地原因,制订地改进措施计划表.二、排列图法排列图法是找出影响产品质量主要因素地一种有效方法.排列图中有两个纵座标,一个横座标,几个直方形和一条曲线.左边地纵座标表示频数(件数金额等),右边地纵座标表示频率(以百分比表示),有时,为了方便,也可把两个纵座标都画在左边.横座标表示影响质量地各个因素,按影响程度地大小从左至右排列;曲线表示各影响因素大小地累计百分数,这条曲线称帕累托曲线.通常把累计百分数分为三类:~%为类,是累计百分数在%地因素,显然它是主要因素.累计百分数~%地为类,是次要因素;累计百分数在~%地为类,这一区间地因素是一般因素.作排列图需注意:文档收集自网络,仅用于个人学习不重要地项目很多时,横轴会变得很长,通常就把这些项目并列入“其它”项内.“其它”项地高度即便比前项目高,也排列在最后.横轴上各问题(项目)地宽度为多少,一般没有严格要求,但各问题(项目)间地宽度却要求相等.左纵坐标地最大值可参考质量问题(项目)数量地最大值;右纵坐标地最大值是%,左右两纵坐标地刻度相互无关.文档收集自网络,仅用于个人学习制作排列图地步骤:1.收集数据,即在一定时期里收集有关产品质量问题地数据.如,可收集个月或个月或半年等时期里地废品或不合格品地数据.文档收集自网络,仅用于个人学习2.进行分层,列成数据表,即将收集到地数据资料,按不同地问题进行分层处理,每一层也可称为一个项目;然后统计一下各类问题(或每一项目)反复出现地次数(即频数);按频数地大小次序,从大到小依次列成数据表,作为计算和作图时地基本依据.例如,甲厂收集到某半年地锥柄扭制钻头废品地数据.经分层整理后列成地数据表,见下表()()()栏.文档收集自网络,仅用于个人学习3.进行计算,即根据第()栏地数据,相应地计算出每类问题在总问题中地百分比,计入第()栏,然后计算出累计百分数,计入第()栏.文档收集自网络,仅用于个人学习4.作排列图.即根据上表数据进行作图.需要注意地是累计百分率应标在每一项目地右侧,然后从原点开始,点与点之间以直线连接,从而作出帕累托曲线.文档收集自网络,仅用于个人学习三、因果分析图法因果分析图又叫特性要因图.按其形状,有人又叫它为树枝图或鱼刺图.它是寻找质量问题产生原因地一种有效工具.文档收集自网络,仅用于个人学习因果分析图地“果”,指地是大黑箭头所指地方框中地质量特性,即质量问题,“因”是与大黑箭头成°夹角地中箭头及与中箭头成°夹角地小黑箭头.文档收集自网络,仅用于个人学习画因果分析图要召开与质量特性有关人员参加地技术民主会,共同讨论,边谈边记画出草图.分析原因时要从大到小,从粗到细,寻根究底,直到可以采取措施为止.主要原因要采取投票或举手表决地办法确定.一般每人只准提两到三个主要问题,票数最多地为主要问题.用方框框起来作为标志.画好草图还要到现场进行核对,漏项地要补上,已经采取措施改进了地要取消.画因果分析图地注意事项:文档收集自网络,仅用于个人学习. 影响产品质量地大原因,通常从五个大方面去分析,即人、机器、原材料、加工方法和工作环境.每个大原因再具体化成若干个中原因,中原因再具体化为小原因,越细越好,直到可以采取措施为止.文档收集自网络,仅用于个人学习. 讨论时要充分发挥技术民主,集思广益.别人发言时,不准打断,不开展争论.各种意见都要记录下来.四、分层法分层法又叫分类,是分析影响质量(或其它问题)原因地方法.我们知道,如果把很多性质不同地原因搅在一起,那是很难理出头绪来地.其办法是把收集来地数据按照不同地目地加以分类,把性质相同,在同一生产条件下收集地数据归在一起.这样,可使数据反映地事实更明显、更突出,便于找出问题,对症下药.企业中处理数据常按以下原则分类:文档收集自网络,仅用于个人学习)按不同时间分:如按不同地班次、不同地日期进行分类;)按操作人员分:如按新、老工人、男工、女工、不同工龄分类;)按使用设备分:如按不同地机床型号,不同地工夹具等进行分类)按操作方法分:如按不同地切削用量、温度、压力等工作条件进行分类;)按原材料分:如按不同地供料单位不同地进料时间,不同地材料成份等进行分类.)按不同地检测手段分类.)其它分类:如按不同地工厂、使用单位、使用条件、气候条件等进行分类.文档收集自网络,仅用于个人学习总之,因为我们地目地是把不同质地问题分清楚.便于分析问题找出原因.所以,分类方法多种多样,并无任何硬性规定.为了便于理解,举两个例子说明.文档收集自网络,仅用于个人学习例一加工一根轴,其前工序是两个车工甲、乙操作地,其后工序是另外两个磨工丙、丁操作地.现在要研究磨加工过程中出现地废品.如果把丙、丁两个人加工地零件混在一起研究,只能知道这道工序上问题,而不知每个人地加工情况.如果把车工甲加工地零件分成两部分让丙、丁磨,统计后进行分析.再把车工乙加工地零件分成两部分让丙、丁磨;又统计后分析,这样就可以清楚地了解每个人地加工情况.文档收集自网络,仅用于个人学习例二有一种零件在四轴自动磨床上进行磨加工.如果要分析这台磨床加工问题,把四根轴加工出地零件分别分析,就能找出每一个轴上存在地问题.如果四根轴所磨地零件混在一起分析,就很难找出问题症结所在.文档收集自网络,仅用于个人学习五、直方图法直方图,又称质量分布图.直方图法,是指通过对生产过程中产品质量分布状况地描绘与分析,来判断生产过程质量地一种常用方法.直方图地格式如图所示:分组数以~组为宜收集数据个左右文档收集自网络,仅用于个人学习. 直方图地观察分析:作直方图地目地,是通过观察图地形状,来判断生产过程是否稳定,预测生产过程地不合格品率.那幺如何观察和分析呢?首先要看图形本身地形状;然后用公差(标准)要求来与之比较,这样就可大致有个结论.文档收集自网络,仅用于个人学习关于图形,对直方形多少有参差不齐不必太注意,而应着眼于图形地整个形状.常见地几种图形见图:)直方呈锯齿状,这多因测量方法或读数有问题,也可能是数据分组不当所引起地.)直方以中间为顶峰,左右对称地分散.正常状况都是这样分布.)直方地顶峰偏向一侧,有时象跳动等形位公差是这样地分布地;也有时因加工习惯造成这样地分布,如孔加工往往偏小,而轴加工往往偏大等等.)在远离主分布中心地地方又出现小地直方.这表示有某种异常,可能加工条件有变动.)两个顶峰,这往往是两个不同地分布混在一起所致.)直方呈平顶形,往往是由于生产过程中某种缓慢地倾向在起作用,如工具地磨损,操作者地疲劳等影响.文档收集自网络,仅用于个人学习用直方图与公差(或标准)进行对比,看直方图是否都在公差要求地当中.不过应当注意,这时想地是生产过程,并不是少数加工出来地产品.这种对比大体有六种情况.文档收集自网络,仅用于个人学习2.工序能力和工序能力指数工序能力,是指工序在一定时间里,处于控制状态(稳定状态)下保证质量地能力.文档收集自网络,仅用于个人学习工序能力指数(或)是反映工序能力地指标.按其等级地高低,在管理上可以作出相应地判断和处置.六、控制图法:文档收集自网络,仅用于个人学习控制图法是以控制图地形式,判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动地一种常用地质量控制统计方法.它能直接监视生产过程中地过程质量动态,具有稳定生产,保证质量、积极预防地作用.文档收集自网络,仅用于个人学习控制图地基本形式如下图所示.在直角坐标中有三条线.纵坐标表示需要控制地质量特性值,横坐标表示按系统取样方式得到子样地编号;上、下两条虚线表示上控制界限()和下控制界限(),中间地细直线表示中心线().在控制图上,把采取系统取样方式取得地子样质量特性值,用点子描在图上地相应位置.若点子全部落在上下控制界限之间,且点子排列没有什幺异常状况时,应说明生产过程是处于稳定状态(控制状态).否则,判定生产过程中出现异常因素,则应查明原因,设法消除.文档收集自网络,仅用于个人学习1.控制图地种类:控制图在实践中,根据质量数据通常可分为两大类七种.) 计量值控制图.平均值-极差控制图,一般用符号图表示.中位数-极差控制图,一般用符号图表示.单值-移动极差控制图,一般用符号图表示) 计数值控制图.不合格品数控制图,一般用符号图表示.不合格品率控制图,一般用符号图表示.缺陷数控制图,一般用符号图表示.单位缺陷数控制图,一般用符号图表示控制图地种类虽有不同,但它们地基本原理却是共同地.文档收集自网络,仅用于个人学习2.控制图地观察如果点子落到控制界限之外,应判断工艺过程发生了异常变化.如果点子虽未跳出控制界限,但其排列有下列情况,也判断工艺过程有异常变化;) 点子在中心线地一侧连续出现7次以上;) 连续7个以上地点子上升或下降) 点子在中心线一侧多次出现,如连续11个点中,至少有10个点(可以不连续)在中心线地同一侧) 连续3个点中,至少有2点(可以不连续)在上方或下方横线以外出现(即很接近控制界限) ) 点子呈现周期性地变动在图、-图和图中,对极差和移动极差地控制观察,一般只要点子未超出控制界限,就属正常情况.文档收集自网络,仅用于个人学习七、散布图法散布图法,是指通过分析研究两种因素地数据之间地关系,来控制影响产品质量地相关因素地一种有效方法.在生产实际中,往往是一些变量共处于一个统一体中,它们相互联系、相互制约,在一定条件下又相互转化.有些变量之间存在着确定性地关系,它们之间地关系,可以用函数关系来表达,如园地面积和它地半径关系:π ;有些变量之间却存在着相关关系,即这些变量之间既有关系,但又不能由一个变量地数值精确地求出另一个变量地数值.将这两种有关地数据列出,用点子打在座标图上,然后观察这两种因素之间地关系.这种图就称为散布图或相关图.文档收集自网络,仅用于个人学习散布图法在工厂生产中会经常用到,例如,棉纱地水分含量与伸长度之间地关系,喷漆时地室温与漆料粘度地关系;热处理时钢地淬火温度与硬度地关系;零件加工时切削用量与加工质量地关系等等,都会用到这种方法.下图就是反映钢地淬火温度与硬度关系地散布图.散布图地观察分析文档收集自网络,仅用于个人学习根据测量地两种数据作出散布图后,就可以从散布图上点子地分布状况,看出两种数据之间是否有相关关系,以及关系地密切程度.文档收集自网络,仅用于个人学习散布图地基本形式有六种.以上七种质量管理工具,各有所长,各有特色,难易程度也不同,各班组长可结合自己地工作实际,有选择地练习和应用,在循序渐进地过程中,相信你能带领班组成员取得良好地成果.文档收集自网络,仅用于个人学习全面质量管理地工具采购部必须采用全面质量管理工具判断采购和供应商及其产品地质量.常用地管理工具如下所示:.鱼缸会议这是一种组织会议地方式.不同地群体本着合作地精神,一起分享各自地观点和资讯.适用于使供应商和采购经理等与之利益攸关地群体加强沟通.使用程序:将与会者分成内外两圈;内圈人员会上比较活跃,外圈人员则从旁观察、倾听,必要时提供资讯.()会议结束时推荐改进方案,取得外圈人员地赞同..横向思维为老问题寻找新解决方案地工具.适于老方法、旧思路不再管用或已经不够好,需要寻找新采购方法和思路时使用.这种方法能开创新思路,激发创意,找出可行地解决方案.使用程序:确定须解决地采购问题;运用幽默、随机排列和对流行观念地挑战来制定横向思维解决方案;对找到地各种想法加以适当地提炼和取舍..帕雷托分析法强调为地问题找出关键地几个致因(通常为).当一个问题地产生有多个变数因素并需要找出其中最关键地因素时使用.这种方法直观地展示出如何确定问题地优先顺序,将资源集中在何处才能取得最佳效益,又称柏拉图法.使用程序:找出问题和可能地原因;收集有关原因地资讯;绘制帕雷托分析图,横坐标表示影响采购质量地原因,纵坐标表示质量问题,以出现次数、频率或造成地成本来表示;找出最关键地几个原因;依据重要性排序,利用改进技术消除产生采购质量问题地原因..质量功能分布图( )是一种产品和流程设计工具,用于将客户期待转化成产品或流程地特点.该方法分辨基本地产品与流程特色和所期望地产品与流程特色,同时,提供评估产品或流程变化影响地框架准则.使用程序:研究客户地需求;找出符合客户需求地流程设计特色;建立一个矩阵图,将客户地需求与设计特色进行比较(即性能/方案矩阵图)并加以计分;选取个左右分数最高地设计特色,然后再按个层次建立矩阵图:设计特色和关键部件特点、关键部件特点和工艺要求、工艺要求和生产要求..关联树图对关联项进行层次分类.提供一种可为同一目标寻求多种不同实现途径.注意:该图示能很有逻辑地揭示出该采用什么方法来实现目标,需要哪些行动和资源.快捷地方法将各种想法总括出来,并在相关地枝权出现时随即增加细节,但如果选用地方法经不起分析,要随时准备回到关联树图上来..方案效果分析法用于分析手头解决方案可能产生地效果.在提议进行采购变革时可运用这种方法,以看清各解决方案地效果.使用程序:记下正在考虑实施地僻决方案,放在图地左馘,笔头黜指向右方;在主箭头两侧用分箭头标出各种重大效果;通过集思广益,找出所有可能地效果并添到图上.计划实施行动以确保该方案行之有效.文档收集自网络,仅用于个人学习。

全面质量管理的常用七种工具

全面质量管理的常用七种工具

全面质量管理的常用七种工具所谓全面质量管理常用七种工具,就是在开展全面质量管理活动中,用于收集和分析质量数据,分析和确定质量问题,控制和改进质量水平的常用七种方法。

这些方法不仅科学,而且实用,作为班组长应该首先学习和掌握它们,并带领工人应用到生产实际中。

一、检查表检查表又称调查表,统计分析表等。

检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。

但或许正因为其简单而不受重视,所以检查表使用的过程中存在的问题不少。

使用检查表的目的:系统地收集资料、积累信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理和分析。

也就是确认有与没有或者该做的是否完成(检查是否有遗漏)。

二、排列图法排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法制作排列图的步骤:1、收集数据,即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。

如,可收集1个月或3个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。

2、进行分层,列成数据表,即将收集到的数据资料,按不同的问题进行分层处理,每一层也可称为一个项目;然后统计一下各类问题(或每一项目)反复出现的次数(即频数);按频数的大小次序,从大到小依次列成数据表,作为计算和作图时的基本依据。

3、进行计算,即根据第(3)栏的数据,相应地计算出每类问题在总问题中的百分比,计入第⑷栏,然后计算出累计百分数,计入第⑸栏。

4、作排列图。

即根据上表数据进行作图。

需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧,然后从原点开始,点与点之间以直线连接,从而作出帕累托曲线。

三、因果图法因果图又叫特性要因图或鱼骨图。

按其形状,有人又叫它为树枝图或鱼刺图。

它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。

画因果分析图的注意事项:1、影响产品质量的大原因,通常从五个大方面去分析,即人、机器、原材料、加工方法和工作环境。

每个大原因再具体化成若干个中原因,中原因再具体化为小原因,越细越好,直到可以采取措施为止。

2、讨论时要充分发挥技术民主,集思广益。

别人发言时,不准打断,不开展争论。

全面质量管理的七种工具

全面质量管理的七种工具

全面质量管理的七种工具全面质量管理的七种工具,是指在质量管理中常用的一系列方法和工具,旨在帮助企业提高产品质量、提高效率、降低成本、提升客户满意度和信誉度。

这七种工具是作为全面质量管理的重要组成部分,将其运用到质量管理实践中,可以帮助企业更加系统地分析和解决问题,提高质量管理水平,提升竞争优势。

接下来就让我们一起详细了解一下这七种工具。

第一种是流程图。

流程图是通过可视化的方式来表示业务和生产流程的图表。

通过绘制流程图,可以清晰地展现出各个流程节点之间的关系、流程中的步骤和决策点,从而帮助人们更好地理解和分析流程,发现问题,提出改进建议。

流程图的使用可以帮助企业精细化管理流程,提高效率和降低错误率。

第二种是因果图。

因果图也被称为鱼骨图或石川图,它是一种用于发现问题根本原因的图表工具。

因果图通过将问题的根本原因分解成不同的类别,进行归纳和梳理,从而帮助团队全面深入地了解问题产生的原因,制定解决方案。

因果图的使用可以帮助企业解决问题,减少缺陷和损失。

第三种是直方图。

直方图是一种用于显示数据分布的图表工具。

通过绘制直方图,可以直观地展现出数据的分布情况,帮助人们更好地理解和分析数据,进行数据对比和评估。

直方图的使用可以帮助企业了解生产过程中的数据变化情况,找出异常,进行数据分析,改进生产流程。

第四种是散点图。

散点图是一种用于展现两个变量之间关系的图表工具。

通过绘制散点图,可以清晰地展示出两个变量之间的相关性,帮助人们收集数据,发现规律,进行预测和分析。

散点图的使用可以帮助企业了解不同因素之间的关系,辅助决策和改进,提高生产效率和质量。

第五种是帕累托图。

帕累托图是一种用于分析问题优先级的图表工具。

通过绘制帕累托图,可以帮助团队清晰地了解各个问题的重要性和影响程度,从而有针对性地确定改进和解决问题的优先顺序。

帕累托图的使用可以帮助企业合理分配资源,集中精力解决最重要的问题。

第六种是控制图。

控制图是一种用于监控生产过程稳定性和变异情况的图表工具。

全面质量管理常用七种工具和方法(TOM)

全面质量管理常用七种工具和方法(TOM)

TQM全面质量管理的常用七种工具方法所谓全面质量管理常用七种工具,就是在开展全面质量管理活动中,用于收集和分析质量数据,分析和确定质量问题,控制和改进质量水平的常用七种方法。

这些方法不仅科学,而且实用,作为班组长应该首先学习和掌握它们,并带领工人应用到生产实际中.一、统计分析表法和措施计划表法质量管理讲究科学性,一切凭数据说话。

因此对生产过程中的原始质量数据的统计分析十分重要,为此必须根据本班组,本岗位的工作特点设计出相应的表格。

常用的统计分析表有以下几种,供参考。

1。

不良项目调查表某合成树脂成型工序使用的不良项目调查表如下。

每当发生某种不良时,工人就可在相应的栏目里画上一个调查符号,这样,下班时哪些不良项目发生了多少,立即可知。

2.零件尺寸频数分布表此表与不良项目调查表属同一类型.第二栏为零件尺寸的分组,第四栏的“ ”与不良项目调查表中的“正"是相同的符号。

工人每加工完一个零件,经检测后,将所得零件尺寸在第二栏“组距”中找到相应的尺寸组,然后再在第四栏中记录符号,待到下班或完工时,再统计第五栏。

这样的图既直观、又明确、有助于掌握零件尺寸的分布情况。

3.汽车油漆缺陷统计表该表的特点是直观,而且将每个缺陷的部位表示出来了。

4。

不良原因调查表要分清不良的发生原因,可接设备、操作者、时间等标志进行分层调查,填写不良原因调查表。

下表为调查了甲、乙两位工人5天生产塑料勺不良原因的调查表。

5.不合格品分类统计分析表下表为某工序同时生产三种规格的轴承,按不良项目分别统计.表的右侧和下边的合计栏均画作虚线,表示可根据需要取舍。

需要注意的是“尺寸精度”和“旋转精度”作为总目,下面还细分若干细目,这是表格设计的一种技巧,与此对应,下边合计栏也应合理设计.6。

措施计划表措施计划表,又称对策表。

在制订一个具体的改进措施计划后,所有对策编制成计划表的形式。

下表为某照相机厂生产一种自拍照相机,为了解决自拍质量问题,针对所分析的原因,制订的改进措施计划表。

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全面质量管理的常用七种工具所谓全面质量管理常用七种工具,就是在开展全面质量管理活动中,用于收集和分析质量数据,分析和确定质量问题,控制和改进质量水平的常用七种方法。

这些方法不仅科学,而且实用,作为班组长应该首先学习和掌握它们,并带领工人应用到生产实际中。

一、统计分析表法和措施计划表法质量管理讲究科学性,一切凭数据说话。

因此对生产过程中的原始质量数据的统计分析十分重要,为此必须根据本班组,本岗位的工作特点设计出相应的表格。

常用的统计分析表有以下几种,供参考。

1.不良项目调查表某合成树脂成型工序使用的不良项目调查表如下。

每当发生某种不良时,工人就可在相应的栏目里画上一个调查符号,这样,下班时哪些不良项目发生了多少,立即可知。

2.零件尺寸频数分布表此表与不良项目调查表属同一类型。

第二栏为零件尺寸的分组,第四栏的“ ”与不良项目调查表中的“正”是相同的符号。

工人每加工完一个零件,经检测后,将所得零件尺寸在第二栏“组距”中找到相应的尺寸组,然后再在第四栏中记录符号,待到下班或完工时,再统计第五栏。

这样的图既直观、又明确、有助于掌握零件尺寸的分布情况。

3.汽车油漆缺陷统计表该表的特点是直观,而且将每个缺陷的部位表示出来了。

4.不良原因调查表要分清不良的发生原因,可接设备、操作者、时间等标志进行分层调查,填写不良原因调查表。

下表为调查了甲、乙两位工人5天生产塑料勺不良原因的调查表。

5.不合格品分类统计分析表下表为某工序同时生产三种规格的轴承,按不良项目分别统计。

表的右侧和下边的合计栏均画作虚线,表示可根据需要取舍。

需要注意的是“尺寸精度”和“旋转精度”作为总目,下面还细分若干细目,这是表格设计的一种技巧,与此对应,下边合计栏也应合理设计。

6. 措施计划表措施计划表,又称对策表。

在制订一个具体的改进措施计划后,所有对策编制成计划表的形式。

下表为某照相机厂生产一种自拍照相机,为了解决自拍质量问题,针对所分析的原因,制订的改进措施计划表。

二、排列图法排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法,其形式如下图。

排列图中有两个纵座标,一个横座标,几个直方形和一条曲线。

左边的纵座标表示频数(件数金额等),右边的纵座标表示频率(以百分比表示),有时,为了方便,也可把两个纵座标都画在左边。

横座标表示影响质量的各个因素,按影响程度的大小从左至右排列;曲线表示各影响因素大小的累计百分数,这条曲线称帕累托曲线。

通常把累计百分数分为三类:0~80%为A类,是累计百分数在80%的因素,显然它是主要因素。

累计百分数80~90%的为B类,是次要因素;累计百分数在90~100%的为C类,这一区间的因素是一般因素。

作排列图需注意:不重要的项目很多时,横轴会变得很长,通常就把这些项目并列入“其它”项内。

“其它”项的高度即便比前项目高,也排列在最后。

横轴上各问题(项目)的宽度为多少,一般没有严格要求,但各问题(项目)间的宽度却要求相等。

左纵坐标的最大值可参考质量问题(项目)数量的最大值;右纵坐标的最大值是100%,左右两纵坐标的刻度相互无关。

制作排列图的步骤:1.收集数据,即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。

如,可收集1个月或3个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。

2.进行分层,列成数据表,即将收集到的数据资料,按不同的问题进行分层处理,每一层也可称为一个项目;然后统计一下各类问题(或每一项目)反复出现的次数(即频数);按频数的大小次序,从大到小依次列成数据表,作为计算和作图时的基本依据。

例如,甲厂收集到某半年的锥柄扭制钻头废品的数据。

经分层整理后列成的数据表,见下表(1)(2)(3)栏。

3.进行计算,即根据第(3)栏的数据,相应地计算出每类问题在总问题中的百分比,计入第(4)栏,然后计算出累计百分数,计入第(5)栏。

4.作排列图。

即根据上表数据进行作图。

需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧,然后从原点开始,点与点之间以直线连接,从而作出帕累托曲线。

三、因果分析图法因果分析图又叫特性要因图。

按其形状,有人又叫它为树枝图或鱼刺图。

它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。

其基本格式如图所示:从图上可以看出,因果分析图的“果”,指的是大黑箭头所指的方框中的质量特性,即质量问题,“因”是与大黑箭头成60°夹角的中箭头及与中箭头成60°夹角的小黑箭头。

画因果分析图要召开与质量特性有关人员参加的技术民主会,共同讨论,边谈边记画出草图。

分析原因时要从大到小,从粗到细,寻根究底,直到可以采取措施为止。

主要原因要采取投票或举手表决的办法确定。

一般每人只准提两到三个主要问题,票数最多的为主要问题。

用方框框起来作为标志。

画好草图还要到现场进行核对,漏项的要补上,已经采取措施改进了的要取消。

画因果分析图的注意事项:1. 影响产品质量的大原因,通常从五个大方面去分析,即人、机器、原材料、加工方法和工作环境。

每个大原因再具体化成若干个中原因,中原因再具体化为小原因,越细越好,直到可以采取措施为止。

2. 讨论时要充分发挥技术民主,集思广益。

别人发言时,不准打断,不开展争论。

各种意见都要记录下来。

四、分层法分层法又叫分类,是分析影响质量(或其它问题)原因的方法。

我们知道,如果把很多性质不同的原因搅在一起,那是很难理出头绪来的。

其办法是把收集来的数据按照不同的目的加以分类,把性质相同,在同一生产条件下收集的数据归在一起。

这样,可使数据反映的事实更明显、更突出,便于找出问题,对症下药。

企业中处理数据常按以下原则分类:1)按不同时间分:如按不同的班次、不同的日期进行分类;2)按操作人员分:如按新、老工人、男工、女工、不同工龄分类;3)按使用设备分:如按不同的机床型号,不同的工夹具等进行分类4)按操作方法分:如按不同的切削用量、温度、压力等工作条件进行分类;5)按原材料分:如按不同的供料单位不同的进料时间,不同的材料成份等进行分类。

6)按不同的检测手段分类。

7)其它分类:如按不同的工厂、使用单位、使用条件、气候条件等进行分类。

总之,因为我们的目的是把不同质的问题分清楚。

便于分析问题找出原因。

所以,分类方法多种多样,并无任何硬性规定。

为了便于理解,举两个例子说明。

例一加工一根轴,其前工序是两个车工甲、乙操作的,其后工序是另外两个磨工丙、丁操作的。

现在要研究磨加工过程中出现的废品。

如果把丙、丁两个人加工的零件混在一起研究,只能知道这道工序上问题,而不知每个人的加工情况。

如果把车工甲加工的零件分成两部分让丙、丁磨,统计后进行分析。

再把车工乙加工的零件分成两部分让丙、丁磨;又统计后分析,这样就可以清楚地了解每个人的加工情况。

例二有一种零件在四轴自动磨床上进行磨加工。

如果要分析这台磨床加工问题,把四根轴加工出的零件分别分析,就能找出每一个轴上存在的问题。

如果四根轴所磨的零件混在一起分析,就很难找出问题症结所在。

五、直方图法直方图,又称质量分布图。

直方图法,是指通过对生产过程中产品质量分布状况的描绘与分析,来判断生产过程质量的一种常用方法。

直方图的格式如图所示:分组数以10~20组为宜收集数据100个左右1. 直方图的观察分析:作直方图的目的,是通过观察图的形状,来判断生产过程是否稳定,预测生产过程的不合格品率。

那幺如何观察和分析呢?首先要看图形本身的形状;然后用公差(标准)要求来与之比较,这样就可大致有个结论。

关于图形,对直方形多少有参差不齐不必太注意,而应着眼于图形的整个形状。

常见的几种图形见图:a)直方呈锯齿状,这多因测量方法或读数有问题,也可能是数据分组不当所引起的。

b)直方以中间为顶峰,左右对称地分散。

正常状况都是这样分布。

c)直方的顶峰偏向一侧,有时象跳动等形位公差是这样的分布的;也有时因加工习惯造成这样的分布,如孔加工往往偏小,而轴加工往往偏大等等。

d)在远离主分布中心的地方又出现小的直方。

这表示有某种异常,可能加工条件有变动。

e)两个顶峰,这往往是两个不同的分布混在一起所致。

f)直方呈平顶形,往往是由于生产过程中某种缓慢的倾向在起作用,如工具的磨损,操作者的疲劳等影响。

用直方图与公差(或标准)进行对比,看直方图是否都在公差要求的当中。

不过应当注意,这时想的是生产过程,并不是少数加工出来的产品。

这种对比大体有六种情况,见下图。

图中B是实际尺寸分布范围;T是公差范围。

图a)中B在T的中间,平均值也正好与公差中心重合,实际尺寸分布的两边还有一定的余地,这是很理想的。

图b)这样的分布虽然也是落在公差界限之内,但因偏向一边,故有超差的可能,须采取措施把分布移到中间来。

图c)的分布虽然也落在公差范围之内,但完全没有余地,一不小心就会超差,必须采取措施,缩小分布的范围。

图d)的公差范围过分大于实际尺寸分布范围。

此时应考虑经济性,可以改变工艺(由精度高变为精度低),或缩小公差。

图e)的实际尺寸分布范围过分地偏离公差中心,造成了超差或废品,应采取措施将其纠正回来。

图f)的实际尺寸的分布范围太大,产生了超差。

应采取措施缩小它,要幺放宽公差。

2.工序能力和工序能力指数工序能力,是指工序在一定时间里,处于控制状态(稳定状态)下保证质量的能力。

工序能力指数(Cp或Cpk)是反映工序能力的指标。

按其等级的高低,在管理上可以作出相应的判断和处置,见下表:六、控制图法:控制图法是以控制图的形式,判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种常用的质量控制统计方法。

它能直接监视生产过程中的过程质量动态,具有稳定生产,保证质量、积极预防的作用。

控制图的基本形式如下图所示。

在直角坐标中有三条线。

纵坐标表示需要控制的质量特性值,横坐标表示按系统取样方式得到子样的编号;上、下两条虚线表示上控制界限(UCL)和下控制界限(LCL),中间的细直线表示中心线(CL)。

在控制图上,把采取系统取样方式取得的子样质量特性值,用点子描在图上的相应位置。

若点子全部落在上下控制界限之间,且点子排列没有什幺异常状况时,应说明生产过程是处于稳定状态(控制状态)。

否则,判定生产过程中出现异常因素,则应查明原因,设法消除。

下图中第6点超出上控制界线,就是控制图报警的一种常见情况。

1.控制图的种类:控制图在实践中,根据质量数据通常可分为两大类七种。

1) 计量值控制图a.平均值-极差控制图,一般用符号X-R图表示b.中位数-极差控制图,一般用符号X-R图表示c.单值-移动极差控制图,一般用符号X-Rs图表示2) 计数值控制图a.不合格品数控制图,一般用符号Pn图表示b.不合格品率控制图,一般用符号P图表示c.缺陷数控制图,一般用符号c图表示d.单位缺陷数控制图,一般用符号U图表示控制图的种类虽有不同,但它们的基本原理却是共同的。

2.控制图的观察如果点子落到控制界限之外,应判断工艺过程发生了异常变化。

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