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小团队活动老七种工具讲义-李新洲

发布时间:2014-01-22 11:02:35  

小团队活动七种工具讲义

TPS推进部

2007年1月25日

1

目录
Ⅰ.小团队活动7种工具的特征 Ⅱ.小团队活动7种工具的手法的不同目的 Ⅲ.手法灵活运用的方法?作图步骤?实施事例 1.检查表(确认表) 2.排列图(巴莱多表) 3.因果图(特性要因表) 4.直方图 5.图表 6.控制图(控制图) 7.散布图 3 5 7 7 11 17 25 31 37 47

2

Ⅰ.小团队活动7种工具的特征
小团队活动七种工具是使问题防患未然、防止再发生的7种有 效方法的汇总。当然不局限于质量方面在更多的课题、问题的解决 时发挥着重要的作用。 这其中特性要因图是语言数据的解析,其它的手法也是以解析 数据为中心。

与新QC7种道具结合灵活的运用可以更加有效的解析问题。

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问题解决(课题解决)各步骤的灵活运用
步骤 问题(课题)的明确化(整理 现状的把握(整理) 目标的设定 活动计划的作出 要因(对策)的找出 要因(对策)的提炼 行动计划的作出 方案(对策)的实施 效果确认 标准化和控制的固化 手法 排列图、图表、直方图、检查表 、控制图 图表 特性要因图 散布图、图表

巴莱多图、图表、直方图、确认 表、控制图 特性要因图(控制項目整理用)

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Ⅱ.QC7种道具各种手法的目的
1.检查表(确认表)
有与没有或者是该做的是否完成的确认。

2.排列图
按照数据的大小步骤进行排列找出重点地东西。

3.因果图
因果整理、推定要因。

4.直方图
把握数据的均衡情况(分布的形状)。 例如掌握对应规格的不均衡状态。

5

5.图表 数据表格化、使其大小关系、变化、倾向、比例变得容易分辨。 6.控制图(管理图) 调查工序是否处于稳定的状态(是否异常)。 7.散布图 寻求两种数据间的关系(关系的强弱,相关联的方式)数据间的 结构。 另外在不同的讲义中也将[分层次]作为7种道具中的一种来介绍的 情况,7种道具都是分层次的反法所以在这里不包括(分层法)。

6

Ⅲ.工具的有效运用方法、作图步骤 1.检查表
1.1 检查表的特征
世间有非常多的要确认的工作,确认表也要适应这些有各种形式。 (1)点检(确认)。 确认实际中点检的项目是否按照要求在做。 还有点检确认表的缺点是会出现不确认下意识的打分,想要活用 就有必要多下功夫。 (2)进行调查。 例如缺陷点等调查项目确认,调查确认的次数。再有在经营、营 业状况等调查这样大型的项目中发挥作用。
7

1.2 灵活运用和有效的事例
①设计检查表: 设计时检查是否有设计遗漏。 ②点检确认表: (例)设备点检确认表 确认设备是由没有问题作动正

常。 ③为做出直方图的检查表: (例)调查划伤、缺陷的数次,寻求数据分布。 ④JMS(日本经营控制)等调查用检查表:调查经营、控制的状态。

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1.3 事例 「设备???的点检确认表」
确认项目 ①冷却水的泻漏 ②空气泄漏 ③???的过热 ④电气线路的短路 ⑤?????? ⑥?????? ⑦?????? ⑧??????
1日 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

レ レ レ レ レ レ レ レ

レ レ レ レ レ × レ レ
⑥ 交換

9

2.排列图
2.1 排列图的特征
排列图是通过课题、问题中的数值了解什么是重要,确定提出的优 先步骤的手法。 项目解决的话能得到什么程度的效果?作为结果提出时和对策后的 图表比较的话可以清晰地看出对策的效果。

10

2.2灵活的运用和有效的事例
①组织及机制中有问题时汇集认为是形成的原因的现象,按照意见 的多少排序,找出优先步骤。 例:质量问题多次发生,商品开发的准确性差。

②技术方面的原因要对实物、数据进行调查,按照重要的步骤进行 调查。

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2.3 作图步骤
顾 客 索 100 赔 件 数 50 步骤2


步骤4

100%

80 步骤4 累 计 60 %
40

步骤3

20 0

步骤2

格○ ○ 不 合

△ 格□ △ □ 不 不 合 合 格

☆ ☆ 不 良

● ● 不 良

○ 其 △ 它 不 良

步骤索赔 步骤
12

作图步骤: 步骤1 确定课题(例:发生不合格原因的调查) 步骤2 横轴作为项目,項目(不良項目、原因など)とし、纵轴是这 些项目的值(数据)取合计最大刻度的纵轴。 步骤3 各项目(不合格项目、原因)的值(数据)用柱形图表画出, 其它的最后画 步骤4 各项目(不合格项目、原因)的值(数据)的求出各项目 的比率(%)将累计值用图表表示。 这时累计个数直方图的安排在右侧,之后总合计认为是 100%来确定右侧的纵轴是一般性采用的方法。
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步骤1:

***车车身异响质量缺陷统计表 2005.12
月份 统计数量 缺陷数量 缺陷率 严重缺陷率 9 200 68 34% 11% 统计: 10 200 64 32% 12% 11 200 66 33% 10% 制表:

9\10\11月 产品检测 结果

14

1997年9月、10月、11月车身异响缺陷(返修车)统计表
序号 缺陷项目 1 右后翼子板钢板撞击声 2 尾门铰链钢板摩擦声 3 车身下部钢板摩擦声 4 右后翼子板异响 5 后搁板处异响 6 其它 频数 百分比(%) 累计百分比(%) 206 34.6 34.6 186 31 65.6 166 27.6 93.2 18 3 96.2 16 2.6 98.8 8 1.2 100

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车身异响缺陷排列图
频 数 500 ( 台) 400 300 200 100 右后 翼子 板钢 板撞 击声 34.6% 步骤3 尾门 铰链 钢板 摩擦 声 车身 下部 钢板 摩擦 声 右后 翼子 板异 响 后搁 板处 异响 93.2% 步骤4 65.6% 50 96.2% 98.8% 100

累 计 百 分 率

( %)

步骤2

其它

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事例 「削减库存的活动 对象车型的选定」
100% 100 80 60 累 積 %

库 存 金 額

50

40
20

以E車、B車、F車 为中心推进



0
E B F C A D 其 车 车 车 车 车 车 它

车型
17

2.4 巴莱多图的事例

「确认对策效果」
顾 客 100 索 赔 数 量 50

100% 80 对策效果 60 累 计 %

40
20 对策前


格○ ○ 不 合 △ 格□ 格☆ 格● 格○ 其 △ □ ☆ ● △ 它 不 不 不 不 不 合 合 合 合 合 格

0

对策后

顾客索赔

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3.因果图
3.1 因果图(特性要因图)的特征
(1) 特性要因图有以下的使用方法。 ①对应某一个从大家的意见中提取,并将其进行整理使其容易找 到结论。 (例如;对不明原因的问题追究原因等) ②整理需要控制的项目,方便搞清楚。

(例如、明确原因、整理对应原因的控制项目的等) (2) 在质量问题发生的情况下用现地、现物的原理、原则也判明不了 原因的情况下使用最合适。 另外在「为什么、为什么」检讨时运用[系统图]的方法更方便。。

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3.2灵活的运用和有效的事例
①在实施质量提升、成本降低、交货期缩等活动时,检讨对应目 标应该怎么做。 ②解决问题 可以灵活的运用在各种问题中。

20

3.3 作图步骤:
????? 步骤5 ????
???? ????

步骤2

大骨架

?????
????

順序4
小骨架 ???? ???? 中骨架

步骤3

???? ????
???? ???? ????

步骤1
课题(特性)

????
????

?????
21

作图步骤 步骤1 确定作为对象的特性(课题)写在右侧。 步骤2 作为大的骨干(大骨架)找出有关联的问题。 例如、工厂的情况下、4M(人、机械、材料、方法)等。 步骤3 找出认为是有关大骨架中的要因,作为中骨架。、 步骤4 进一步中骨架中认为是要因的项目抽出作为小骨架。 步骤5 选出手段中重要的要因。 步骤6 根据需要可以作为第2阶段,重要要因作为[特性]进一步展 开。 (最好到步骤5为止不要详细的展开)

22

3.4 特性要因图的事例 对应原因不清楚的问题,大家提出意见找出问题原因时的特性要因图 「新产品开始生产时总装的质量问题多」


????
???? 错装多 ???? ???? ????

设备
尺寸错误 ????

????
???? ????

机型的设定错误 不同机型设计尺 寸不合适 ????

总新 装产 的品 质开 量始 问生 题产 多时

尺寸错 误

物(零件)

方法
23

作为第2阶段最好将其中的重要要因进一步的展开。
由于人 操作方法的错误
???? ???? 没有进行作业训 练 没有实现标准 化

????


????

????
夹具的尺寸 不对 ????

不便安装 ????

????
????

总 装 安 装 错 误 多

安装夹具
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设备不稳定 铰链定位销磨损严重 铰链定位不准


成份不合格 横梁材质差

铰链镀锌前处理清洗不 彻底、表面有油污 电流时断时通
铰链镀锌层质量差

除尘设备关 MAG焊接声 噪音大 除尘效果差 011工位焊点位置 不具体 工艺表达不清

尾门 铰链 钢板 摩擦 声

操作工培训不够






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事例 原因清晰、应该控制项目明确的情况下的特性要因图 「驾驶席的视认性」

驾驶室 支柱
???? 与驾驶员的位 置关系 ???? ???? ???? ???? ????

车门
???? 车窗位置 方便视认的形 状

???? ???? ????

视驾 认驶 性席 的
①前(正面、下) ②右(横、后方、??) ③左(横、后方、??) ④后方 向不同的方向展开
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后视镜

?????

参考事例:原因怎么也搞不清楚,另外又好像有复数的工序相关联的场合,如果按照不同 的工序展开比较便于理解。 工序A 工序B 工序C 工序D

切削尺寸大

搬运时位置错位

工装的位置错位

尺寸过大

?????

?????

?????

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4.直方图
4.1 直方图的特征
(1) 数据肯定存在不均衡,直方图更适合于判明了解。 (2) 最了解不均衡形状的是正规分布图。 但是,一般情况下不均衡是歪斜的,有各种不均衡的形状(分布 形状)。 (3) 作为统计数量,平均值和标准偏差被经常的使用。质量出现问题 时、可以通过平均值的问题和不均衡的问题来判明。

4.2 适用的问题
①产品的不均衡 ②其它各种各样事项的不均衡,制造时间、作业时间、试验的结 果等。
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平均值得问题

不均衡的问题

直方 图形 状的 例子

两个要因

分离小岛形状

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4.3 作图步骤
规格范围
8

平均值 X
№.
1 2
データ

53.5 52.8 58.3 55.2

温 度 6 度 数 4
2

步骤3

步骤2

3 4

5
6 39

53.3
57.9 51.4

0 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60

40

56.8



特性

步骤1
30

作图步骤:
步骤1 根据数据的大小分区间在8到10度范围。 步骤2 计算不同区间的数据数量。

步骤3 横轴作为数据的的区分,纵轴用柱形图计入不同区分的数据数 量。
步骤4 根据需要计算平均值、标准偏差。

另外图表可以用Excel简单的完成。

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4.4 直方图的事例 「工序能力」
工序能力评价的规定、基准、方法

工序能力 Cp =

规格幅度 3×标准偏差×2
1.8 %
规 格

工序能力 0.7 1.8×2 %

3σ 3σ

1.8 %
32

过程能力 Cpk =

规格值(上限或下限) -中央值 3×标准偏差

规格值(上限) -中央値 规 格 规格值(下限)


规格值-中央値 下规 ) 格 ( A 以




总体:全数 (全量)

[总体 ] 平均値: μ 标准偏差: σ

[样本] 平均値: X

标准偏差: s
s = √V n-1
V:分散(不偏分散)

X=(X1+X2+???+Xn )/n 在这里 V=

( X1 -X )2 + ( X2 -X )2 +???+ ( Xn -X )2
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5.图表
众所周知的手法。

5.1 图表的特征
在本讲义中进场出现,图表化后可以一目了然的了解状况。是 非常有用的手法。

5.2 灵活运用和有效事例
本讲义中出现的「排列图」、「直方图」、「控制图」、「散布图」都是 图表,可以在很多的事例中有效的运用。

5.3 作图步骤
由于图表种类过多,详细省略(参照各手法)。

34

5.4 图表的种类和目的 图表做成重要的是要根据目的选择种类、画法。 最近由于电脑上的适用可以制作出很多外观漂亮的图表,但最终还是要以目的 优先。 图表种类 折线图 柱形图 圆形图 了解变化的状况。 比较大小。 了解不同项目的比率。比较大小。 目 的

带状图
雷达图

了解不同项目的比率。比较大小。 前后或者是比较与对手的大小。
比较不同项目的大小。 按照不同的项目比较与对手的大小。
35

5.5 图表的事例 「质量问题发生方式」

质量问题(在工厂发生) 折线图
平均值变化 不均衡变化
控 制 幅 度

每周初多发
規 格 幅 度 不 合 格 率
星期一 二 三 四 五

X

X

时间

时间

36

图表的事例 「质量问题发生的方式」
质量问题(在市场发生) 折线图
累 计 索 赔 率 目标 ( 实 线 ) 马上发生 初期 故障 磨损 故障

偶发故障

故 障 率 ( 虚 线 ) 随时效发生

时间

目标 寿命

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图表的事例 「把握降低成本的实际业绩」

圆形图
○△费的分 项
C

柱形图

D
B



或是

带状图
现状 目标 ○△費

A B D C

目标为达到

其它竞争企业

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图表的事例 「与其它竞争公司的对比」

竞争A公司
销售点 营销力

雷达图
服务体制

本公司
品牌(知名度)

配套商的技术 力量

价格

生产技术能力 技术能力(产品开发力)

质量

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6.控制图
6.1 控制图的特征
控制图是用来确认工序是否处于稳定状态(有没有异常)的手法。 即发现与以往不同的(异常)的手法,不是发现不合格的手法。

? ? ?

?

异常早期发现,或者是调查不合格的方式与以往的不同尽快采取对 策措施的方法。 控制图是了解过程变差并帮助达到统计控制状态的有效工具,使过 程达到: ----更高的质量 ----更低的单件成本 ----更高的有效能力
40

控制图的种类和特征
控制图的种类 活 用


② ③

XーR 控制图
X-R 控制图 X 控制图 XーR

控制图 np控制图 (pn控制图

是平均值和不均衡的控制图最众所周知。但是不能够与规格 值进行比较。
①的平均式作为中央值控制图(不经常使用)。 单纯的数据和移动范围的控制图比较简单。 控制幅度和其它的规格线加入后,可以检测出不合格(规格 偏差)。近期经常被使用。 不合格数量的控制图。一般虽都使用np控制图但最好是在生 产数量一定的情况下使用。

④ )

⑤ p 控制图
⑥ c 控制图

不合格率的控制图。但是在不合格率小的情况下最好是使用 计量值(例如③)的控制图。
缺陷数控制图最好用于一定大小的产品,碰伤等可以通过大 小、不同种类区分控制。
41

控制图的种类和控制値(中心线?控制限界线)的计算公式
控制图的种类 ① XーR 控制图 内 容 平均和范围 中心线 控制界限 LCL: D3R LCL: D3R

X : X X± A 2 R R : R UCL: D4R




X-R 控制图 (Me控制图)
X 控制图 XーR 控制图

中央值和范围
各种数值 (移动范围R) 不合格品数 (不合格数) 不合格品率 (不合格率) 不合格数

X : Me Me±A4R R : R UCL: D4R

X : X X±2.659R R : R UCL: D4R LCL: D3R

④ pn控制图 (np控制图) ⑤ p 控制图 ⑥ c 控制图

np p c

np±3 p ±3 c ±3 c

np(1-p) p(1-p)/n

⑦ u 控制图

单位内不合格数、

42

控制图用係数表
子组的 大小
2 3 4 5 6 7 X A 2 1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 D 4 3.267 2.574 2.282 2.114 2.004 1.924

R
D 3 0 0 0 0 0 0.076

Me A 4 1.880 1.187 0.796 0.691 0.549 0.509

43

6.2 灵活运用和有效事例
①瞄准不合格为零。 制造出的质量有限定时从数据的倾向中,不合格出现前采取对 策处置。 由于一般的情况下单独的靠制造出的质量保证无法达到目标为零 的,必须使用计量控制。 ②瞄准减低不合格率。
控制图要根据目的的不同来选择。

44

6.3 控制图的事例和作图步骤

X-R控制图
上方控制界限: UCL
(23,2+0.729×0.12=23.29)

(mm) 23.3

数据的范围R

X

n=4
23.2

中心线:CL
(23.2)

23.1

下方控制界限 :LCL

异常

处置(对策)

(23.2-0.729×0.12=23.11)



0.1 0.05

上方控制界限: UCL
(2.282×0.12=0.274)

中心线:CL
(0.12)
45



X-R 控制图
(g)

(各种数值和移动范围的控制图)
上方控制界限: UCL

25.4

X

25.0 移动范围 R 24.6 0.4

中心线:CL 下方控制界限 :LCL

异常

上方控制界限: UCL



0.2


中心线:CL

46

np控制图
(個)

异常
上方控制界限: UCL

10

np
5 0
中心线:CL 下方控制界限 :LCL

异常

47

作图步骤:
步骤1 控制值(中央值、上方控制界限值、下方控制界限值从至今为止 的

数据(1个月、1周等)中求出。 計算方法参照P39,40 步骤2 为了采集数据在专用记录用纸上记录(或是计算机)。
步骤3 数据在图表用纸上每天更新记入。 步骤4 从数据中判断有没有异常。 (判断方法事例下页所示)

48

不在控制状態的(异常)判定
① 异常值??? 控制界限外的点。 ② 连 ??? CL一侧9点以上连续的点。 ③ 倾向 ??? 向右上升、下降的倾向(6点以上)。 ②、③项不局限于9或6等数字,感到要出现问题就应该采取措施对策。

(g) 53.4

① 上方控制界限: UCL ③



53.0 ② 52.6

中心线:CL

下方控制界限 :LCL
49

7.散布图
7.1 散布图的特征
是为了2种类型的数据相互关联的在X-Y軸的图标上标示,了解其 间关系的强弱、相关联方式的方法,是为了解决以因果关系为对象 的众多课题、问题的有效手法。 与统计学上使用的「相关?回归分析」是同样的东西。

50

7.2 适用事例
①把握要因和结果的关系。 关系强的情况下可以将要因考虑为原因之一。 通过要因解析来解析因果关系大都使用这种手法。 (不局限两个种类,多种类分析时 重回帰分析等也适用) ②使用代用特性计测期的情况下,掌握与目的特性的关系。(光通 过量?流体浓度、等)

51

7.3 作图步骤
要求特性 温度

步骤1
步骤3 步骤2
Y 21.3 22.5 31.2 32.4 34.5 36.6 39.5 X 33.5 32.8 48.3 45.2 53.3 57.9 56.4 66.8

步骤4 相关系数 0.92

40.7

回归式

Y=1.3X+0.5
52

作图步骤
步骤1 Y和X(例如、特性和要因)的关系数据记录在表上
步骤2 X-Y軸上构建数据。 步骤3 尽可能在选定数据中央划线,表示Y和X的关联。Y和X的 关系弯曲的情况下最好试着画2次曲线等。

步骤4 根据需要计算求出关系的程度(相关係数)、关系式(回归 式)
P51~52所示计算方法。 另外计算还可以利用Excel。
53

步骤4:相关系数?回归式的計算(相关分析?回归分析)
a.相关:作为相关系数求出特性和要因的因果关系的强弱。 b.回归:用回归系数求出特性和要因的关系式。
y 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 平均値 13 5 24 7 18 19 13 35 40 12 35 23 40 22 48 31 44 53 65 53 30 x 8 9 12 15 15 19 26 22 31 19 28 37 36 29 48 35 50 38 51 52 29
70 60 50 40 30 20 10 0 0 10 20 30 40 50 60

54

ⅰ. 相关系数 S(xy) r= S(xx) S(yy) x2 S(xx) =Σ(xi- ) S(yy) =Σ(yi- ) y2 x yi - ) S(xy) =Σ(xi- )( y ⅱ. 回归式 y=a+bx

r=

3932 3830× 5524

=0.8548

S(xx) =(8-29)2 +????=3830 S(yy) =(13-30)2 +???=5524 S(xy) =(8-29)(13-30) +??? =3932 贡献率=r2 =0.731

S(xy)
b=

b =3932/3830=1.027 S(xx) a = y -b x a =30-1.027×29=0.23 贡献率=r2 整体中该要因贡献的比率

55

7.4 散布图的事例 「销售额的要因解析」
服务体制配备完成
销售数量 要因(销售点数量等) 销售数量 车型数

体制配备未完成

注意数据不是实际数据
56

散布图的事例
「Stress(承负压力)和寿命的关系 (S-N线图)」 承 负 压 S1 力 的 S 2 大 小 ln S

散布图的事例 「计测器的检定」
浓度(目的)

N1

N2

透过度(代用特性)

寿命 ln N

按对数构建会形成直线

需要有很强的关联

57


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