Date1 0.目 录 1.品质控制概论 2.全数检验与抽样检验 3.不合格品产生的原因 4.不合格品控制的关键 5.不合格品的判断 6.品质统计的手法 7.品质统计手法应用益处 8.品质统计手法应用详述 9.5W1H法 10.PDCA管理循环 11.八项质量管理原则 12.ISO9000基本知识 13.6Sigma简介 8.1 层别法 8.5 直方图 8.2 柏拉图 8.6 工程图 8.3 因果图 8.7 管理图 8.4 相关图 8.8 推移图 2019/11/212 1.1 品质控制的意义 近年来，随着全球市场一体化的趋势愈来愈明显，企业之间不断上演兼并、重 组乃至强强联合的市场行为。产品的市场竞争，不再是简单的价格竞争，而是扩 展到企业的研发生产、市场推广及售后服务等全过程的竞争。于是许多企业都在 其产品的市场推广活动中，突出强调“以质量求生存，以信誉求发展”的企业质量 方针。力求拓展市场空间，获取更大市场份额。达到企业“永续进步”的目标。 只有建立运转良好的品质控制体系，用文件化的形式加以规定并严格执行，才 有可能保证企业生产出优良产品并达到“持续进步”的最高经营目标。 1.2 品质控制的演变 产品质量的控制发展到今天，主要经历了如下阶段： 第一阶段：操作者控制 在18世纪以前，由于产品生产的组织形式主要是手工作坊，产品从投入到产出 所有工序的制作，都是由一个人来完成，因此产品质量的优劣也就由一个人负责 控制。 第二阶段：班组长控制阶段 在19世纪，特别是工业化革命以后，生产方式逐渐变成由多数人集中在一起， 以一个组或班为生产单位，主要由班组长负责整个班组的产品品质控制。 第三阶段：检查员控制阶段 一战后，由于工厂管理工作的日益复杂，班组长的精力基本放在了组织生产、 提高效率上，已很难兼管品质，因此设置专职品质检验员，来协助班组长工作， 专门负责产品质量控制。 1. 品质控制概论 Date3 第四阶段：统计控制阶段 利用统计手段进行品质控制，是美国管理学家W.A.SHEWART在1924年提出的， 通过统计数据绘制控制图来抽述抽样结果，并判定批量产品的质量状况。采用统计方 法控制产品质量，是品质控制技术的重大突破，开创了品质控制的全新局面。 第五阶段：全面质量管理(TQC) 全面质量管理同样源于美国，是由美国著名质量管理专家菲根堡姆创建的。它将工 厂内部品质控制延伸到从产品构想、市场调研、产品设计、制造一直到售后服务的全 过程的品质控制。 第六阶段：全员品管(CWQC) CWQC最先起源于日本，与TQC相比，它要求公司所有部门的每一位员工，通力 合作完成公司的经营目标，包括产品设计、生产及售后服务全过程的品质控制，提倡 全员品管全员参与的企业质量文件。 企业在生产过程中，为了确保其生产的产品品质满足客户的要求，必须采取 一定的方法对生产所用的物料或所生产的产品品质进行检验，以判定其品质特性 。而检验的方法不外乎两种，即：全数检验与抽样检验 2. 全数检验与抽样检验 Date4 2.1 全数检验检验 全数检验 是将送检批的产品或物料全部加以检验 而不遗漏的检验 方法，全 数检验 适用于以下情形： 送检批数量较少，检验简单 且费用较低 产品必须是良品 产品中如有少量的不良品，即可导致该产 品产生致命性的影响。 2.2 抽样检验样检验 抽样检验 的方法是伴随着军事工业的发展而产生的。在二战时 ，由于战 争的需要，英、美等国将大量的民用工业转 化为军 事工业，此时，对产 品逐 一进行全数检验 是不可能的.因此，在送验批的产品中，随机抽取一定数量的 样本进行试验 和测定，并利用统计 学的方法将其检测结 果与要求的品质检 验标 准进行比较，从而判定该批产品是否合格的方法称之为抽样检验 。抽样 检验 方法适用于以下情形： 对产 品的性能检验 需要进行破坏性试验 产品的批量太大，无法进行全数检验 在送检产 品中允许有一定程度的不良品存在 送检产 品需要较长 的检验时间 和较高的检验费 用 2.2.1 术语说术语说 明 抽样：在送验批中抽取一定数量样本的过程 批： 同样产 品集中在一起作为抽验对 象 批量：批中所含单位数量，其大小用N表示 样本数：从批中抽取的部分单位数量，其大小用n表示 不合格判定个数:样本中允许的最大不良品数，如该批产品被检出的不良 品数超过此数量，判定该批拒收 Date5 合格判定个数：样本中的最小不良品数,如该批产品被检出的不良品数小于此数量 ，判定该批允收 允收水准（AQL Acceptable Quality Level) 允收水准是供方在其现有的设备、物料、管理水平及人员素质等因素的影响下， 认为某种程度的不良品率可为客方接受，且客方也认为可以接受的不良品率的品质 标准。当供方的不良品率低于此标准时，可判定该批产品合格且为客方接受，反之 ，则判定为不合格且拒收，AQL值的大小由不同的抽样计划决定。 2.2.2 单次抽样检验 单次抽样检验是从送验批中只抽取一次样本，根据其检测结果判定该批产品是否 合格的一种抽样检验方法。 例:某公司在其进料验收过程中,采用单次抽样检验,规定在抽取样本数n=80时，其合 格判定个数Ac=5，不合格判定个数Re=6，则对该批物料的抽样检验步骤为： 在送验批中抽取样本80个加以检验 样本中的不良品数量 5个或5个以下时 判定该批允收 6个或6个以上时 判定该批拒收 Date6 2.2.2 双次抽样检验 双次抽样检验是在送验批中抽取第一次样本时，检验的结果可能判定该批为合格、 不合格、保留等三种情况,当该批 判定为保留时，为了继续判定该批合格与否，应追加第二次抽样，根据第一、二次样本 检查结果,判定该批合格与不合格 的抽样检验方法。 例:某公司在其进料接收检验中,第一次抽取样本数n=80合格判定个数Ac=3,不合格判 定个数RE=7,第一次抽样时检出的不良品数为5个，为判定该批产品是否合格，追加第 二次抽样检验,样本n=80,累计样本数n=160,合格判定个数Ac=8，不合格判定个数Re=9 ，则该批产品的双次抽样检验步骤为： 第一次从批中抽取样本80个加以检验 第一次抽样检查的不良品数量 3个或3个以下时 判定该批允收 7个或7个以上时 判定该批拒收 46个 第二次抽样80个进行检验 第一、二次抽样发现的不良品总数 8个或8个以下9个或9个以上 Date7 3.1 不合格品产生的原因变异 如果工作条件(人员、机器、材料、方法、环境等)保持恒定,结果(品质)将会是 100%的好或坏,不会有任何变化。但是，工作条件永远不会完全相同，因此结果(品 质)相应地会发生变化。 任何一个与结果（品质）有关的工作条件变动，结果也就会随之变动。有些变动 导致的结果变动在规格范围内，而有些变动导致的结果变动在规格范围以外：产生了 不合格品 3.2 导致品质变异的常见5因素（4M1E） 人 （MAN） a、人员熟练度 b、工作情绪 c、是否依标准作业 设备 （机器、工夹具） （Machinery) a、机器安装与设计不当 b、机器设备长时间无校验 c、机器、设备的维修、保 养不当 d、设备加工能力不足 e、刀具、模具、工具品质不良 f、 机器精度不 够 结果（品质） 人员机器材料方法环境 3.不合格品产生的原因 Date8 材料 （Material) a、使用未经检验合格的材料 b、材料或配件的误用 c、材料或配件的品质变异 工作方法（Method) a作业流程变更 b有无依从作业标准书作业 c作业规程、方法、应对措施不完善 环境 （Environment) a温湿度 b照明 C 粉尘 即然不合格品是因为变异所发生，所以我们控制不合格品发生的关键就是尽量 减少异常变异的发生。这就要求我们： 对各工位人员进行相应的有效培训，并增强品质意识 对机器、设备、工夹 具进行定期保养和校正 选择品质稳定的供应商提供物料,并执行相应的验证 各工 位要有作业指导书，并严格依作业书进行作业 留意周边环境变化,搞好现场5S 推行先进的品质管理体系，如ISO9001等。 对不合格品的判断，涉及产品的符合性与适用性两种不同等级的判断： 1.符合性判断：检验员按检验标准检验产品，判断产品是否符合要求，正确 作出合格与否的界定 2.适用性判断：对不合格品是否适用,则不能要求检验员来承担判别的责任和 权限,它是一项技术性较强的判别,应由相关部门课长级人员,根据不合格程度及对产 成品品质的最终影响程度，确定分级处理 。 4.不合格品控制的关键 5.不合格品的判断 Date9 6.品质统计的手法 品质统计手法是工厂品质管理过程中经常运用的重要手法。主要是通过对各种相 关资料的收集、分析和利用，以用来证实产品生产过程能力及产品对规定要求的符合 性。主要应用于产品的设计、生产过程的控制、防止不合格品产生、品质问题的分析 、查找原因、确定产品和过程的限定值，预测、验证并测量和评定产品质量特性。为 了达到上述目的，就必须选择适宜的统计方法。 6.1 图示法(直方图/流程图/散布图/柏拉图/因果图等） 主要用于进行问题的诊断，并据此选择适宜的方法进行统计诊断。 6.2 统计控制图(X-R、P、C控制图等） 主要用于临控产品的生产和测量过程 6.3 实验设计 主要用于确定哪些变量对过程和产品性能有显著影响 6.4 建立量化模型进行回归分析 主要用于生产过程动作的条件或产品设计发生变化时,对产品或过程的特性进行分析 6.5 进行变量分析 对各变量构成进行评估，以各变量占总体变量的比例,作为最佳的质量改进机会的依 据。为控制图、产品特性的确定和产品的放行设计抽样方案 6.6 抽样计划 Date10 7.品质统计手法应用的益处 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,通常与其它方法如柏拉图、因果图等结合使用。运用层别法时一定要先了解 如何分层，即按什么条件分层。 划分层别的原则： 人员:按不同班组别分层 原物料:按不同供应商分层 产品:按不同产品别分层 机器: 按不同机器别分层批别:按不同时期生产的产品分层 例：某公司QA部在对2002年7月1日至6日生产的成品进行检查过程中，对其不良现象统计如下： 8.品质统计手法应用详述 工厂质量管理如果能充分运用各种统计手法，将在各方面受益，并表现在： 发现品质管制过程中的薄弱环节，对品质改善采取针对性的措施； 查找形成品质不良的因素，使品质追溯有据可依； 验证品质控制方法有效性 ； 序 号 不良项 日期1号 2号 3 号 4号 5 号 6 号 合 计 1崩53463223 2伤68754737 3点0102104 4污13221211 5合 计1215131591 175 Date11 在工厂实际作业过程中，造成品质不良的原因很多，但有一些因素所占的比率较低 而有一些因素所占的比率很高。柏拉图就是将这些因素加以量化，对占80%以上的项目 加以原因调查、分析，关采取适当纠正措施进行改善，以获得品质效率的提升。 使用柏拉图进行品质分析,必须要确定不良项目别,按项目分类进行数据的统计与汇 总,再按所得数据绘制出曲线与柱状图。 应用柏拉图进行品质分析的步骤： 决定品质分析的期间，以确定进行数据的选取 将品质统计数据按项目别进行分类登记 各项目数据，按大小顺