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数据分析基本原则和四图一表doc

2019-08-05 03:47 来源: 震仪

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  数据分析基本原则和四图一表 数 据 分 析 基 本 原 则 和 四 图 一 表 方园认证公司 王志刚 数据分析包括了百分率,(合格率),波动图即趋势图(趋势图),因果图,直方图,对策表(一般称为四图一表)及过程能力分析,等部分组成,产品合格率与废品率是各单位常用的手段。过程能力(工程能力)多用于大批量稳定生产的条件下的大批量产品,对于中小型企业多产品,经常换产品的生产单位使用不多。加之层次稍高涉,又及概率论数理统计部分较多,运用不广,故一般以“四图一表”为常用手段。 首先是尽可能多而真实的搜集记录数据,如实的反映产品质量现况,从而用“四图一表”找出质量变化的规律,废品与不合格品产生的原因最后采取措施找到解决的对策。 一般从波动图即趋势图开始 波 动 图(趋势图) 心电图就是记录人的心脏与时间关系的波动图即趋势图。如图一所示医生由此可以诊 断人的心脏得什么病。 同样原理把一个产品在 某一个机床或生产系统 的产品特性与生产时间 关系对应地作出波动图即趋势图, 也可以得出产品生产过程 也可以从波动图即趋势图中得到机 图1 心电图可以反映人的心脏的规律 床或系统加工中发生了什么问题。如;每1分钟抽一个数值测量得结果如下 ;下料直径Ф20±04.15mm的直径加工记录为 表1: 时间 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 直径 20.0 19.90 19.87 19.88 20 19.97 20.09 19.98 19.96 20.06 20 19.97 19.99 20.02 20.05 20.06 19.99 20.10 20.09 19.99 19.98 20.10 20.16 图2 Ф20±0.15 的抽查记录如图所示 虽然是抽查但反映0—23分钟期间产品加工中的趋势,加工尺寸的中心线是向直径变大的方向发展的,而到了22分后,开始出现超差。抽查有偶然性,实际上可能早就有超差的,从波动图即趋势图我们可以看出来的超差只有一个占1/ 23即4.34%,但实际超差数是按正态分布,可以用直方图描述的(下边讲)。说明一点 虽然是抽查但反映0—23分钟期间产品加工中的趋势,加工尺寸的中心线是向直径变大的方向发展的,而到了22分后,开始出现超差。抽查有偶然性,实际上可能早就有超差的,从波动图即趋势图我们可以看出来的超差只有一个占1/ 23即4.34%,但实际超差数是按正态分布,可以用直方图描述的(下边讲)。说明一点 是清晰的,在前一段时间倾向于因小而废,后一段时间因大而废,关键是出现可能性的大小,从图上看中间最安全因大因小而废的(安全系数都最大)出现可能性都小。为此人们不得不想出内控的办法。 如图3所示 A此段不能 B此段能用, 应该先所加工件的 C此段不能用. D 周而复始地重复B段内容 E 此段不能用 用.会因小 数据中心调到加工中心线 而废 偏低一点,加工到离上极限 还差一点时就停止加工. 20.15 20.00 19.85 图3波动图即趋势图的应用 波动图即趋势图在公差(上下极限)范围放在距中数线倍公差的上下位置上各设一个上控线与下控线,只要抽查的结果应落入控制线范围内,产品生产的质量是安全的,如图一所示的记录曲线在图三表示出来很明显 曲线前端与后端都有超差的可能,如果采取调整手段控制成 曲线的样子那是合格率最高,质量最有保证的了这就是关键工序用波动图即趋势图控制关键尺寸的应用。 从波动图即趋势图上可以看出加工过程发展趋势,图1所示Ф20±0.15的尺寸越加越大,可能是抗刀抗的刀架向后飘移,可能是刀具磨损引起尺寸变大,总之换刀或者调整刀架位置都可以,达到让加工尺寸向中数安全地带靠拢的目的。 到底取那一个办法,视情况酌情处理,一般的原则是看数据的集中程度,象图2图3表示的记录数据应该是比较集中的,如图 所 示则说明数据很散,说明加工机床或系统根本不能保证尺寸要求,无论怎样调整也不会保证大多数度产品都合格,只能更换机床或加工系统(可能包括了刀 具与操作者、操作方法) 有效使用段 简而言之,数据散了就要换 (设备与人,方法等),数 据偏了就要调(设备、刀具 工艺等),数据集中而偏一边 的情况的处理,把数据中心 图4带上下控制线一上下极限线的波动图即趋势图(控制图) (平均值)调一下就会让大部分产品全合格。数据很离散,即使数据中心完全在中数上,也不能保证加工大部分产品全合格。更换机床与系统,大动干戈的麻烦是不可避免的了。 这就是波动图即趋势图的作用。 波动图即趋势图的另一个应用是趋势图 趋势图是有目标线的波动图即趋势图。从趋势图既可以看出任务的完成任务情况;以可以看出发趋势;关键是可预测未来的发展趋势 对于趋势图的使用,关键在分析; 首先是目标线.一年一设定;这是直线,逐月发生变化;这是斜线型的;这反映了企业和管理水平 正向指标向上斜;如产量、产值、利润等指标每个月不一样;逐月提高; Y=X(1±α) 象富士康就是这样的 负向指标是向下斜的;如废品率、工伤率、成本、消耗等指标; 所以,说目标线的设定反映企业的管理理念;完成曲线反映了企业的管理水平与控制能力; 另外波动图即趋势图还有第三种用法 准时化生产的考核 竖轴是月累计量;横轴是时间轴 红线是计划完成的理论线;曲线是实际完成累计量曲线该曲线的波动宽度;就是准时化生产的精度. 其考核其累计数的同时,也考核其波动范围,波动范围过大也反映生产或销售不均衡,这对投产出都是个麻烦, 二、因 果 图 因果图又名鱼刺图,这是当出现不合格分析原因用的图形工具,它帮助人们用系统的方法全面分析研究不合格原因所在。由于经历几十年的不断补充己格式化了七十年代末只提从人、机、料、法 四个方向,分析不合格原因,八十年代末加上了“环境因素”、临进入二十一世纪世纪又加上了“测量监视因素”。举例说明:铸造产品缺陷的原因分析 在使用因果图时,应从人、机、料、法、环、测六个方面进行分析,又称为 5M1E法: 人 Man 机指设备 Machina 料指材料 Materia 法指方法 Method 测指测量 Measure 环指环境 Enrironment 无论发生任何有关质量的问题,在分析原因时,必须从这六个方寻找;而且是分条展开支找。 以人为例:在人的因素中又分为责任心、技术技能、身体素质、工作经验、是否受过专业培训等,应从围绕人的素质素养等几方面去细找。 以机为例:在设备的因素中又分为设备各部位的精度、准确度、规格、可靠性、以及辅助工装、工具、刀具等设备设施若干因素,应从设备本身和志设备相关的设施因素中寻找。 料指被加工对象、即工件本身;应从被加工对象的内质和外在几何尺寸、表面状态等几方面去找原因。 法指加工方法;包括工艺方法、工艺流程、加工工步安排等的具体细节原因。 测指测量方面的原因;测量设备的选择、精度和使用各个环节的失误都会成为因测量千万失误的原因。 环指环境方面的原因;从与加工有关的环境的因素包括物理的化学的生物的各种的因素;以物理因素为例有力、热、电、磁、辐射、核能等各种因素 常见的是温度、湿度、振动、粉尘等、 以上六种因素对对不同的行业与企业,出现的种类和程度不同,因此分析研究重点与角度也不同 铸造产品缺陷因果图 材料 设备 人员 自动化程度低 配方不稳 炉温控制差 技术技能低 成分变化 质量意识差 粒度不均 培训不足 电压不稳 盲目追求效率 铸造 缺陷 气温变化大 目测误差 浇铸温度不准 砂型未捣紧 空气湿度 环境 测量 方法 图5:因果图 这六个方面都可以引出若干分枝要素,这种树型结构给出人们寻找真正原因的思路,这项工作也不是一个单独可以完成的,这是原来TQC(全面质量管理)小组留下来的一个方法,因果图提供的仅是一个可能性,它与分析人的经验与水平有很大关系,因果图分析的 原因只有在以后验证后才能确定,即分析的原因在验证时是可以重复因果关系时才能确定这个原因是客观地找到了,另外在确认时原因与结果的关联度大小也反映了,原因的真实性与客观性。如图六所示,原因与结果关联度较大,试验点呈带状 (a) (b) 图6;(a) (b)关联度大的因果关系 。 如图7所示的原因与结果没有关系 三直方图与排列图 波动图即趋势图给出了加工产品与时间,特殊关系的变化对应关系。直方图员抽去了时间因素,仅研究产品特性与产品数量之间的对应关系,从干的“好”的与“坏”的产品在总数中占的比例分布(不是比例数)从更本质的方面反映系统加工的质量保证能力。举例:甲车床与乙车床同样各加工300件产品,都是φ20±0.5mm。由于两个机床精度,操作者的技术。刀具制造工装设计不一样,那么它们干的活差距很大其测量结果由表2所示 表3 发生次数 尺寸 设备 19.50 19.60 19.70 19.80 19.90 20.00 20.10 20.20 20.30 20.40 20.50 20.60 甲设备(机床) 1 5 9 19 49 128 48 21 13 6 1 乙设备(机床) 2 9 19 26 59 68 53 32 18 11 3 怎样判断哪台设备加工能好呢?从表面上看,是乙设备好;因为乙设备没有超差的;甲设备坏,因为甲设备有超差的,(至少有1 个超差的)。这是一般人的简单的见解;但不是正确的看法。正确的看法是恰恰相反,甲设备加工的数据集中,只不过是数据中心走偏了。如果调动一下,向小数方向调整0.01㎜,就一个超差的也没有了。而乙设备则加工数据十分离散,当时看,没有超差的;但是从长远角度看,继续干下去,因大而废和因小而废的可能性,比甲设备要高得多。而这种情况,只有在画成直方图时才更容易理解。 图8甲设备加工尺寸数据集中,只有一个因大而废的 所以简单的产品合格率并不能反映情况设备的加工能力,设备加工能力的判别标准产品的分布。从统计的角度分析:只要数量充足,把加工产品的特性指标从小到大的排列后,所画出的直方图基本上符合正态分布状态。 图9乙设备加工尺寸数据离散,因大而废和因小而废的都有,比甲设备多。 , 在直方图和和波动图即趋势图之间,是可以相互转换的。图八给出的是数据比较稳定时的, 图九:数据中心有趋势倾向的波动图即趋势图,可以按“倾向方向“重新划分数据组,也可以画成直方图。波动图即趋势图即时给出趋势倾向,可直接指出是否要采取调整或更换的必要性,尤其是调整的时间周期,能给出明确的答案。转化成直方图后对数据的集中与否会判断的更容易,更直观,从理论上更本质,更深刻,在决定到底是调整数据中心还是更换 系统要素的问题上直方图比波动图即趋势图更好使用。正因为如此,人们要把波动图即趋势图转化为直方图 直方图画的正确与否决定于原始数据的多少,数据散布的范围与分组时组距的划分,图8图9是每0.1mm一组划分得出顺滑的,没有呈现出狼牙交错的锯齿状,足以证明分组正确,组距划分合理,若以0.05mm一组划分,得到的图形是狼牙交错的锯齿状,如图10所示 遇这种情况首先判断是失败的不能 以此做任何结论。重做直方图。 可加大组距为0.1mm一组, 减少组数得到光滑的直方图。 图十 当分组不当时数据太少、组距过细时的直方图 也可以加大数据采集量, 当出现此种直方图时,分析是失败的 大到一定程度,也可以使直方图光顺起来,此法工作量的增加几乎成倍加大, C、也不能无限扩大组距减少分组数,组数太少,直方图趋向一个直柱子,也没有分辨直分规律的可能了,一般情况直方图组成了一个类似中国古钟的样子,又名叫钟形曲线,也叫高斯分布曲线或正态分布曲线为最常见的,但也有反例,测量跳动摆差,形位公差时,画的直方图就一边偏,如图十一所示: 图11 分组得当后,比较平滑的直方图 图12 符合正态分布的直设计图 “偏”的原因是跳动与摆差下限为零,上限不封顶,它与尺寸误差有区别,尺寸以中数为轴心正负方向可无限延伸,而跳动与摆差最为零,没有负值所以图形就“偏”了,从严格意义上讲它不符合正态分布,但粗略地当作正态分布计算在工程上也就足够了。 总之直方图告诉我们数据越集中,钟形越“瘦”越好,数据越散钟形曲线越平“胖”越不好,偏了就要调,但散了再调也无济于事,更换机床 或加工系统任何要素都是很麻烦的。寻找处理质量偏差的办法,直方图比合格率更本质,更深刻一些。 直方图与波动图即趋势图的关系时,由波动图即趋势图可以转换成直方图,但是,反之有了直方图,未必能转化为波动图即趋势图 图九、图十、讲明两种情况下转化直方图的例子:, 图10、数据中心比较“稳定,的波动图即趋势图很容易转化为直方图,比较失线、经过调整“角度”后的波动图即趋势图转化为直方图后,不失真了。 为什么要做直方图呢?这是研究加工数据是否集中需要。如果,加工的数据集中,反映加工系统的误差/散差/变差小,数据的波动范围小,加工精度高,加工质量让人放心,如图8所示。反之,加工的数据离散,说明加工系统的误差/散差/变差大,数据的波动范围大,加工精度低,加工质量不让人放心。在这方面用直方图表示一目了然,用波动图即趋势图表示就比较困难,所以,应运就产生了直方图。图8所示的顺滑曲线叫高斯曲线,又叫正态分布曲线。正态颁布曲线在两条上下极限线内围的面积越大,反映产品加工的合格率越高。在的上下极限线同样宽度的情况下,明显是图8比图9的面积大,所以,图8比图9的合格率要高多了。这就需要直方图越尖细越好,反之越胖越差。 由此,引出新的加工记录方法——图形记录法。在欧美汽车制造业中比较流行; 它的好处是:既能记录加工数据,又可以直观地观察到加工数据的颁布状况,以便及时地采取相应措施。某中情况下,还可以作为判断的依据。因为,不同的加工系统的记录图形也是各不相同的。 32 18 19 16 16 11 11 5 3 1 2 1 1 1.00 1.02 1.04 1.06 1.08 1.10 1.12 1.14 1.16 1.00 1.02 1.04 1.06 1.08 1.10 1.05 1.076 1.05 1.0513 图12 数据分布离散 图13 数据分布比较集中 图12是1#机加工产品的数据颁布形态,图13是9#机加工产品的数据颁布形态。当两个设备加工的产品周转箱混放时,利用其数据分布特性,就可以将其分开。这像人的指纹一样,是可以当判断依据用的。 排列图是对直方图的另一种应用。 排列图是研究因果关系的工具,不是研究数据集中度的。排列图是促成一个结果的若干因素中找出主要因素的一个工具。 它的原理来源于博特分布,71937年左右意大利统计学家博特,在马克思去世后50年从另一个角度得出了与马克思十分相似的社会结论:即占人类总数80%左右的人仅占有社会财富的5——10%,而占人口5——10%的人反而占有了社会财富的70——80% 。 另外第三种是人口占人类总数与社会财富的比例都在10——20%左右,这就是我们过去讲的工人、农民、地主、资本家、与中产阶级。马克思由此得出无产阶级革命理论。而戴明把这个“关键的少数控制次要多数“的结论推广到加工和其他事物的构成与作用之间的关系上。在质量管理中得到十分出色的应用。 排列图的具体做法是 1.把所有要评价的因素按发生的频率从大到小排列,统计计算每个因素发生的次数、累计次数、频率和累计频率;(注1) 2.建立双座标轴的柱-线.在每个数值示柱上作博特累计拆图 4.在百分数100%、95%和80%三处各高一条ABC控制线.博特拆线首先与A控制线相交;其左边的因素就是A类因素 6.博特拆线首先与B控制线相交;其左边的因素就是B类因素 6.博特拆线首先与C控制线相交;其左边的因素就C类因素 如表3 所示的是铸造产品缺陷分类(模式)排列统计表 缺陷 项目 铸造缺陷 碰伤 外园 裂纹 磨伤 车口 油孔 倒角 锈蚀 磷化 挤压 球面 底厚 总计 次数 385 99 26 5 4 1 520 累计次数 385 484 510 515 519 520 频率 74% 19% 5% 0.96% 0.77% 0.19% 100% 累计频率 74% 93% 98% 98.9% 99.8% 100% C类因素线 对铸造产品而言,最主要的缺陷是铸造缺陷(占74%)接近80% B类因素线 可定为A 类因素,是最优先需要解决的主要矛盾,的主要方面。其 A类因素线 对策表就是策划(P)实施(D)检查(C)分析改进(A)四个步骤循环的一个过程。 这是ISO9001—2000标准的不断持续改进的精华所在,所以图十四反映问题表如表四所示: no 存在问题 产生原因 措施 负责人 完成时间 验证人 验证时间 效果改进 残留问题 1 Φ20±0.15 ㎜车加工尺寸产生漂移 刀具磨损(占85%) 确定合理磨刀周期 尺寸控制中心,先下调到尺寸控制下限,后开始工作;充分利用刀具摩损,尺寸上漂的原理,待刀磨损接近上极限时;再更换刀具。 车工 XXX X年X月X日 段长 XXX 2)寻找更耐磨的刀具材料;延长加工时间;减少换刀时间,提高工效 技术员 XXX 主任 XXX 3) 加冷却液和切削液、延长刀具寿命 技术员 XXX 刀架抗刀漂移(占有15%) 调整刀架间隙 维修工 XXX 表四:对策表XX年X月X日制定制表XXX批准XX 对策表是三图之后的结果,但不时最终解决问题写出对策表后关键是实施并针对实施效果,再次,提评价与分析,按实际要求与厂情决定下一步行动。 数据分析四图一表不是新理论,早在七十年代末推行全面质量管理时就推行过,以后强调贯彻ISO9000标准,好像不提了。不能刮风,赶时髦。抓质量是干实事,实际证明数据分析四图一表是有用的工具,ISO9000标准不仅不排拆,而且在标准中专门还要求用数据分析技术(8.4条款)。在目前审核与国际交流中数据分析技术所用手段仍是四图一表。但对策表大家都在用,波动图即趋势图毫无争议都在用,更高层次的是工程(过程)能力的管理(又名6(σ)西格玛管理)。鉴于我国人员文化素质与发展水平所限,普及推广还有待时日。 王志刚正 2009.7.31. 排列图的应用举例 排列图是意大利帕托累在研究人口分布对财富分布关系时发现的一个客观规律,即在若干成因中是关键的少数控制着次要的多数。又称28律,成因数量仅占比例的20%的因素,可以对结果提供80%的作用,而下剩成因数量能占比例的80%的次要因素,仅对结果提供20%的作用。这一结果被质量管理学家戴明用于质量管理之中,用以分析造成不合格因素中的主要因素,从而抓住主要矛盾,以最少的代价解决质量问题。 为了便于各部门理解,举出各部门应用举例,从举例中体会其用法与排列图的作用。 一、排列图在销售工作中的应用 宏观一点的分析 在销售中产品质量、价格、包装、交货期、数量、售后服务N个方面应从哪一方面给予改进?答案从顾客满意度调查,与顾客投拆及售后服务反馈问题的统计中得出,这三方面的统计如表1所示,在从大到排列后得到表2 表1 NO 项目 次数 累计 1 价格 2 4% 2 质量 31 62% 其中 (性能) 21 (42%) (寿命) 8 (16%) (耐久) 1 (2%) (外观) 1 (2%) 3 包装 3 (6%) 4 准时性 5 (10%) 5 服务 4 (8%) 6 数量 4 (8%) 7 安全性 1 (2%) 总计 50 100% 表2 NO 项目 次数 累计数 频率 累计频率 备注 1 质量 32 32 64% 64% 其 中 性能 21 26 42% 42% 寿命 8 29 58% 58% 耐久 1 30 60% 60% 外观 1 31 62% 62% 安全 1 32 64% 64% 2 准时性 5 37 74% 74% 3 服务 4 45 8% 82% 4 数量 4 45 8% 90% 5 包装 3 48 6% 96% 6 价格 2 50 4% 100% 总计 50 50 100% 100% 由图1得出出质量与准时是第一位的A类因素,其中质量是最大的因素,还可以从质量这一项中寻找主要矛盾的主要方面由第二层的分析得到表3把表3的内容转化成图2的排列图这样就找到影响质量的主要性能。 C 类因素(主要因素)线与博特曲线相交时左边的因素是次要因素 B 类因素(主要因素)线与博特曲线相交时左边的因素是一般因素 A 类因素(主要因素)线与博特曲线相交时左边的因素是主要因素 直观的处理应该是改进与提高到其性能,但是从执行的角度,这是不好实现的,因为提高性能,从设计和工艺上都要有较大的变动,其实现的可能性不是很大,这样不得不求其次而为之,回到图1 上分析,准时与服务是答应做到 的,这些因素是人为造成的。只的,这些因素是人为造成的。只要抓好管理,不要对生产设备与要抓好管理,不要对生产设备与软件做大动就可中做到,这是基于实事的决策结果 NO 项目 次数 累计次数 频率 累计频率 备注 1 性能 21 65.6% 65 21 2 寿命 9 93.25% 28 30 4 外观 1 97.25% 3.125 31 5 安全 1 100% 3.125 32 6 耐久 0 100% 合计 32 32 100 100% C 类因素(主要因素)线与博特曲线相交时左边的因素是次要因素 B 类因素(主要因素)线与博特曲线相交时左边的因素是一般因素 A 类因素(主要因素)线与博特曲线相交时左边的因素是主要因素 排列图在采购供应中的应用 在评价ABC三个供方时,可以从质量(成份偏析)外观、价格、包装、服务配合、准时等几个方面进行评价。这种评价的原始资料从供应部门日常的进货检验记录来得到,重点是记录其不合格的部分,作为民营企业,特别是乡镇企业建立初期,缺少这方面的经验与素养,进货不检验或者检验不记录的情况十分普遍。这方面的数据资料很少或没有,自然什么分析与改进工作、也进行不下去。另外一个原因是自上世纪五七年后形成报喜不报忧的浮夸风,加剧了这种倾向,其结果使企业的记录中充满了不合实际与不负责任的100%合格。没有不足与缺陷,也失去了改进的方向与原材料与原动力,这是在民营与乡镇企业推行“ISO9001:2000”标准中普遍存在的毛病与缺陷,即标准中8.3,8.4,8.5条款作不下去,呈现“真空状态”,这种大面积的条款缺失,是通过ISO9001:2000 标准中严重不合格不用三个章节 缺失,仅一个章节的一个关键条款缺失就是使认证失败了,所以这个“毛病与缺失”,必须克服。这是通过ISO9001:2000标准的必要的做出的前题条件。经过几个月的检验与统计会得到表4所示的记录 表3 某企业进货检验不合格统计 项目 发生次数 发生频率 备注 总数 A B C 总数 A B C 1 成份偏析 30 0 19 11 18% 0 11.4% 6.6% 2 外观 15 1 12 2 9% 0.6% 7.2% 1.2% 3 价格 8 7 1 0 4.8% 4.2% 0.6% 0 4 包装 89 2 78 9 53.6% 1.2% 4.7% 5.4% 5 服务 13 10 2 1 7.8% 6% 1.2% 0.6% 6 交付准时 11 8 2 1 6.6% 4.8% 1.2% 0.6% 9 总计 166 28 114 24 100% 168% 68% 144% 从表中可以看出ABC三个供方评价,与项目的评两个项目。从项目中得出表5 表5对于供方项目的评价 项目 次数 累计 数次 累计频率 1 包装 89 89 53.6% 53.6% 2 成份偏析 30 119 18% 71.6% 3 外观 15 134 9% 80.6% 4 服务 13 147 7.8% 88.4% 5 交付准时 11 158 6.6% 95.2% 6 价格 8 166 4.8% 100% 合计 166 166 100% 100% 不分厂家分析,来货包装不合格是主要指标 从图四可以看出包装是影响供应原主要因素,另外成份偏析,也与包装有因果关系,由于包装不好,会与异物混入所以出现或加深了成份偏析, C 类因素(主要因素)线与博特曲线相交时左边的因素是次要因素 B 类因素(主要因素)线与博特曲线相交时左边的因素是一般因素 A 类因素(主要因素)线与博特曲线相交时左边的因素是主要因素 从这个意义上分析53.7%与世18%可以相加为71.6%,是与2828原则相一致的,这说明,数据真实充足。 从另外 一个角度也可以讲价ABC三个供方的优劣,从表四可以从各公司的项目进行评价,评价的方式是多种的,最简单的评价是无加权评价,得到表六。以发生不合格数进行评价。 表六ABC三供方无加权排列评价 厂家 次数 累计次数 频率 累计频率 1 B厂 114 144 68.7% 68.% 2 A厂 28 142 16.9% 85.6% 3 C厂 24 166 14.6% 100% 合计 166 166 100% 100% C 类因素(主要因素)线与博特曲线相交时左边的因素是次要因素 B 类因素(主要因素)线与博特曲线相交时左边的因素是一般因素 A 类因素(主要因素)线与博特曲线相交时左边的因素是主要因素 单纯地从无加权排列分析,这是显而易见的,但B供方是最差的加权系数,评价就不那么直观了,例如:经验告诉我们质量(成分偏析)的加权是15,包装为05,外观03,服务06,交付准时04,加价格为1,在这种情况下评价ABC三个供方的优劣就只能从各项发生次数 其加权系数得到评价分,评分按ABC三个供方累计得分最高的为最差供方。(见符录,此处从略) 三 技术科室应用排列图 当技术科室评价产品或工艺的薄弱环节时,目的是为了找出改进的方向。这种薄弱环节的求出靠对各种质量缺陷的分类统计。这种统计有时需要几个月的时间。数据越多越准确;数据最好不少于350个数据为好;下列是具有13道工序的加工缺陷的统计 表7 NO 工序名称 发生次数 累计次数 备注 1 下料 11 11 2 压型 23 34 3 折弯 34 68 4 钻Ф8孔 58 125 5 钻Ф5孔 72 197 6 冲槽 16 213 7 焊盖 12 225 8 焊吊钩 45 270 9 打印记 341 611 10 去锈 254 865 11 焊四角 63 928 12 喷漆 981 1909 13 贴商标 13 1923 合计 1922 1923 表8 各工序的加工缺陷排列分析 NO 工序名称 发生次数 累计次数 频率 累计频率 1 喷漆 981 981 51% 51% 2 打印记 341 1322 17.7% 68.7% 3 去锈 254 1576 13.2% 81.99% 4 钻Ф5孔 72 1648 3.7% 85.74% 5 焊四角 63 1711 3.3% 89.02% 6 钻Ф8孔 58 1769 2.9% 91.98% 7 折弯 34 1803 2.3% 94.32% 8 焊吊钩 45 1848 1.8% 96.09% 9 压型 23 1871 1.2% 97.29% 10 冲槽 16 1887 0.8% 98.13% 11 贴商标 13 1900 0.68% 98.8% 12 焊盖 12 1912 0.6% 99.45% 13 下料 11 1923 0.55% 100% 14 合计 1923 1923 100% 100% 图6 13道工序加工缺陷排列分析图 由图6得知喷漆、打印记和去锈是A类因素。总共占所有缺陷的80%左右;在此喷漆占的比重最大。只要解决了这三个问题,产品质量会有较大的改观。 表9 某厂退货统计表 NO 产品品牌 部件 部位 型号/零件/部位 退货原因 数量 累计 生产单位 1 奇瑞 中节 上盖 与后排气管连接处 漏水 12 12 张组 2 新昌河 中节 外桶 扣边处 漏水 11 23 李组 3 夏利 一体 后排气管 弯管处 开裂 13 36 刘组 4 夏利 一体 进气管 发兰盘脱焊 断裂 10 46 刘组 5 奇瑞 中节 吊耳 焊反了 错焊 2 48 石组 6 奇瑞 前叉 前叉 无通气孔 漏开孔 1 49 刘组 7 桑他那 中节 内腔 岩棉装错了地方 错装 12 61 张组 8 奥托 外管 后排气管 弯管处 裂纹 9 70 李组 9 红旗 中节 内套 内套与外套处松动 脱焊 8 78 张组 10 红旗 外管 后排气管 补焊时焊漏了 漏所 7 85 李组 11 夏利 一体 排气管 弯管处 漏气 11 96 李组 12 东南卡 后节 排气管 与端管连接处 漏气 15 111 张组 13 夏利 一体 发兰盘 脱焊 断裂 14 125 石组 14 富康 中节 消声器 开裂 断裂 17 142 李组 15 奇瑞 尾管 后排气管 与端管连接处 断裂 23 165 石组 16 夏利 进气管 进气管 弯管处 焊孔 1 166 石组 17 奥托 进气管 进气管 与端管连接处 断裂 15 181 张组 18 富康 排气管 排气管 与端管连接处 断裂 4 185 李组 19 夏利 一体 外桶 内套松 3 188 张组 20 夏利 一体 排气管 与端管连接处 断裂 16 204 石组 21 奇瑞 后节 外桶 有漏焊处 漏气 1 205 李组 22 夏利 一体 后排气管 与端管连接处 断裂 12 217 石组 23 合计 217 217 由此表可以得出下列分析表和排列图 表10 品种统计表 表11 品种缺陷排列统计分析表 NO 品牌 发生次数 累计数 1 奇瑞 39 39 2 新昌河 11 50 3 夏利 80 130 4 桑他那 27 157 5 奥托 9 166 6 红旗 15 181 7 东南卡 15 196 8 富康 21 217 9 合计 217 217 NO 品牌 发生次数 累计数 频率 累计频率 1 夏利 80 80 36.9% 36.9% 2 奇瑞 39 119 17.9% 54.8% 3 桑他那 27 146 12.4% 67.3% 4 富康 21 167 9.6% 76.9% 5 红旗 15 182 7% 83.8% 6 东南卡 15 197 7% 90.3% 7 新昌河 11 208 5% 95.3% 8 奥托 9 217 4.7% 100% 9 合计 217 217 100% 100% 图7 品种缺陷排列统计分析 图8 设计工艺缺陷排列统计分析 表10 品种统计表 表11 品种缺陷排列统计分析表 NO 部件 发生次数 累计数 频率 累计频率 1 排气管 106 106 48% 48% 2 进气管 30 136 13.8% 62.6% 3 内套 20 156 9.2% 71.8% 4 消声管 17 173 7.8% 79.8% 5 外桶 15 188 6.9% 86.6% 6 法兰盘 14 202 6.5% 93.7% 7 上盖 12 214 5.5% 98.7% 8 吊耳 2 216 0.9% 99.6% 9 前叉 1 217 0.4% 100% NO 部件 发生次数 累计数 1 上盖 12 12 2 外桶 15 27 3 排气管 106 133 4 进气管 30 163 5 吊耳 2 165 6 前叉 1 166 7 内套 20 186 8 法兰盘 14 200 9 消声管 17 217 图8 工艺工序缺陷排列分析统计图 表12工艺工序缺陷统表 表12工艺工序缺陷排列分析表 NO 工艺工序 发生次数 累计数 1 扣边 23 23 2 结构 85 108 3 弯管 33 141 4 错装 12 153 5 焊裂 25 178 6 脱焊 27 205 7 松装 8 213 8 错焊 3 216 9 漏割 1 217 11 合计 NO 工艺工序 发生次数 累计数 频率 累计频率 1 结构 85 85 39.2% 39.2% 2 弯管 33 118 15.2% 54.1% 3 脱焊 27 145 12.4% 66.8% 4 焊裂 25 170 11.5% 78.3% 5 扣边 23 193 10.6% 88.9% 6 错装 12 205 3.7% 94.5% 7 松装 8 213 5.5% 98.2% 8 错焊 3 216 0.5% 99.5% 9 漏割 1 217 0.4% 100% 11 合计 通过图5~10的分析得出如下结论: 1)图9表明:质量缺陷与班组关系不大。共四班组图上分析出50%以上都是主要因素(三个因素基本上相等)。明显与2828律相抵触。 2)图8表明:、产品设计结构、弯管和脱焊是工艺的主要因素;特别是产品结构,是主要因素中的主要因素(远远地比其他主要因素突出),是可信的。 3)图7表明:从产品品种上分析夏利、瑞和桑他那是主要因素;特别是夏利为主要因素中的主要因素(远远地比其他主要因素突出),是可信的。 4)图6表明:从工艺缺陷上分析;在13道工序中喷漆、打印记和去锈主要因素;特别是喷漆为主要因素中的主要因素(远远地比其他主要因素突出),是可信的。 表10 班组产生质量缺陷统计表 表11 班组产生质量缺陷排列统计分析表 NO 班组 发生次数 累计数 1 刘组 24 24 2 石组 68 92 3 李组 60 152 4 张组 65 217 5 合计 217 217 NO 班组 发生次数 累计数 频率 累计频率 1 石组 68 68 31% 31% 2 张组 65 133 29.9% 61.9% 3 李组 60 193 27.6% 88.9% 4 刘组 24 217 11.8% 100% 5 合计 100% 100% 图9班组产生质量缺陷排列分析表 从班组分析看,各班组的质量差别不是很大。班组因素对质量的影响不大。 从一个综合的缺陷统计表中,可以使出四种以上的分析。靠的是排列图分析工具。排列图本身就是用来找问题的产生原因的。找到了问题产生的原因,排列图的任务也就完成了。 至于怎样解决?这不是排列图要完成的任务。这是对策表要完成的任务。 九州方略 王志刚正 2005年11月29日 PAGE PAGE 17 图表1 21 0.656 9 0.9325 1 0.9725 1 1 0 1 Sheet1 性能 21 65.60% 寿命 9 93.25% 外观 1 97.25% 安全 1 100% 耐久 0 100% Sheet1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Sheet2 Sheet3 图表1 114 0.68 28 0.856 24 1 Sheet1 B厂 114 68.00% A厂 28 85.60% C厂 24 100% Sheet1 0 0 0 0 0 0 Sheet2 Sheet3 图表1 21 0.656 9 0.9325 1 0.9725 1 1 0 1 Sheet1 性能 21 65.60% 寿命 9 93.25% 外观 1 97.25% 安全 1 100% 耐久 0 100% Sheet1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Sheet2 Sheet3 图表1 80 0.369 39 0.548 27 0.673 21 0.769 15 0.838 15 0.903 11 0.953 9 1 Sheet1 夏利 80 36.90% 奇瑞 39 54.80% 桑他那 27 67.30% 富康 21 76.90% 红旗 15 83.80% 东南卡 15 90.30% 新昌河 11 95.30% 奥托 9 100% Sheet1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Sheet2 Sheet3 图表1 89 0.536 30 0.716 15 0.806 13 0.884 11 0.952 8 1 Sheet1 包装 89 53.60% 成份偏析 30 71.60% 外观 15 80.60% 服务 13 88.40% 交付准时 11 95.20% 价格 8 100% Sheet1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Sheet2 Sheet3 图表4 981 0.51 341 0.687 254 0.8199 72 0.8574 63 0.8902 58 0.9198 34 0.9432 45 0.9609 23 0.9729 16 0.9813 13 0.988 12 0.9945 11 1 Sheet1 喷漆 981 51% 打印记 341 68.70% 去锈 254 81.99% 钻Ф5孔 72 85.74% 焊四角 63 89.02% 钻Ф8孔 58 91.98% 折弯 34 94.32% 焊吊钩 45 96.09% 压型 23 97.29% 冲槽 16 98.13% 贴商标 13 98.80% 焊盖 12 99.45% 下料 11 100% Sheet1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Sheet2 Sheet3 图表1 85 0.392 33 0.541 27 0.668 25 0.783 23 0.889 12 0.945 8 0.982 3 0.995 1 1 Sheet1 结构 85 39.20% 弯管 33 54.10% 脱焊 27 66.80% 焊裂 25 78.30% 扣边 23 88.90% 错装 12 94.50% 松装 8 98.20% 错焊 3 99.50% 漏割 1 100% Sheet1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Sheet2 Sheet3 图表1 68 0.313 65 0.612 60 0.889 24 1 Sheet1 石组 68 31.30% 张组 65 61.20% 李组 60 88.90% 刘组 24 100% Sheet1 0 0 0 0 0 0 0 0 Sheet2 Sheet3 图表1 20 19.9 19.87 19.88 20 19.97 20.09 19.98 19.96 20.06 20 19.97 19.99 20.02 20.05 20.06 19.99 20.1 20.09 19.99 19.98 20.1 20.16 直径 Sheet1 时间 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 直径 20 19.9 19.87 19.88 20 19.97 20.09 19.98 19.96 20.06 20 19.97 19.99 20.02 20.05 20.06 19.99 20.1 20.09 19.99 19.98 20.1 20.16 Sheet1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 直径 Sheet2 Sheet3 图表1 385 0.74 99 0.93 26 0.98 5 0.989 4 0.998 1 1 油孔 油孔 倒角 倒角 锈蚀 锈蚀 磷化 磷化 挤压 挤压 球面 球面 底厚 底厚 Sheet1 铸造缺陷 碰伤 外园 裂纹 磨伤 车口 油孔 倒角 锈蚀 磷化 挤压 球面 底厚 385 99 26 5 4 1 74% 93% 98% 98.90% 99.80% 100% Sheet1 385 0.74 99 0.93 26 0.98 5 0.989 4 0.998 1 1 油孔 油孔 倒角 倒角 锈蚀 锈蚀 磷化 磷化 挤压 挤压 球面 球面 底厚 底厚 Sheet2 Sheet3 图表1 32 0.64 5 0.74 4 0.82 4 0.9 3 0.96 2 1 Sheet1 质量 32 64% 准时性 5 74% 服务 4 82% 数量 4 90% 包装 3 96% 价格 2 100% Sheet1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Sheet2 Sheet3 图表1 20 19.9 19.87 19.88 20 19.97 20.09 19.98 19.96 20.06 20 19.97 19.99 20.02 20.05 20.06 19.99 20.1 20.09 19.99 19.98 20.1 20.16 直径 Sheet1 时间 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 直径 20 19.9 19.87 19.88 20 19.97 20.09 19.98 19.96 20.06 20 19.97 19.99 20.02 20.05 20.06 19.99 20.1 20.09 19.99 19.98 20.1 20.16 Sheet1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 直径 Sheet2 Sheet3 图表1 21 0.656 9 0.9325 1 0.9725 1 1 0 1 Sheet1 性能 21 65.60% 寿命 9 93.25% 外观 1 97.25% 安全 1 100% 耐久 0 100% Sheet1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Sheet2 Sheet3

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