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精益质量管理基本工具介绍

来源/作者:原创力文档     发布时间:2021-04-01     浏览次数:

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AI新时代重新定义精益管理

新益为5S咨询公司概述:对基本任务而言,精益质量管理支持工具重点是直方图和控制图,相关理论是统计过程控制,即SPC;对第二层任务而言,在前面工具基础上,重点是6西格玛管理理论和方法。

 

精益质量管理

 

精益质量管理

 

1、直方图简介

 

直方图是将质量数据按顺序分成若千间隔相等的组,以组距为底边,以落入各组的数据频数为依据,按比例构成的若干矩形条排列的图。

 

直方图的典型作用包括:观察与判断产品质量特性分布状况:通过直方图形状,判断生产过程是否正常,判断工序是否稳定,并找出产生异常的原因计算工序能力,估算生产过程不合格品率。

 

在生产过程是否正常的判断上,通过直方图的典型形状就可判断。直方图典型形状包括正常型、偏向型、双峰型、锯齿型、平顶型和孤岛型。通过已总结出的不同形状常见质量原因,这为迅速发现和解决质量问题提供了重要途径。

 

对正常型直方图再进一步与公差限的结合,可直观快速的判断工序能力和质量状况,直观发现工序异常。如典型图形有:理想型、偏心型、无富余型、富余型、能力不足型。

 

2、控制图简介

 

控制图是画有控制界限对生产过程中产品质量进行控制的一种图。控制图是直方图的一种变形,其将直方图顺向转90度再反转,再绘制中心线和上下控制限。中心线为样本某统计量的均值,上下控制限分别为均值基础上的正负三倍标准差。

 

当生产中不存在系统误差时,产品质量特性(总体)服从正态分布,样品值出现在均值加减3σ范围内的概率为0.9973。根据相关统计定理,如果生产处于受控状态,则认为样品值一定落在此3σ范围内。

 

控制图较直方图最大的特点是引入了时间序列或样本序列,通过观察样本点相关统计值是否在控制限内以判断过程是否受控,通过观察样本点排列是否随机从而及时发现异常。控制图较直方图在质量预防和过程控制能力方面大为改进。

 

控制图的主要用途有:分析判断生产过程是否稳定:及时发现生产中异常情况,预防不合格品产生;检查生产设备和工艺装备的精度是否满足生产要求:对产品进行质量评定。

 

3、六西格玛管理简介

 

在6西格玛管理中,通常使用西格玛水平Z作为满足顾客要求程度的质量水平度量。西格玛水平是综合了标准差与公差限的计算值,公式为Z=(USL一LSL)/2σ,即顾客要求的公差限除以两倍标准差。由于顾客要求是不断提高的,即公式中分子所代表的公差将不断减少,要求标准差应不断降低,以适应顾客要求提高企业质量竞争力。

 

达到6西格玛水平是指Z等于6.用正态分布来解释,就是在正态分布单侧从均值到公差上限或下限范围内可容纳6个标准差:传统控制图理论则是单侧3个标准差,不合格率控制在0.27%水平。6西格玛管理对控制图3倍控制限进行了彻底突破,将西格玛水平指标由3提高到6。我们应认识到,以3西格玛水平为标准的控制图及统计过程控制SPC理论和方法,在实际中仍是有效的。随着西格玛水平的提高,3倍标准差的控制限区间得到不断压缩,通过控制图仍能有效发现质量异常。

 

Z还有另一种表达形式用百万分之缺陷率(ppm)来表示。一个服从正态分布的过程,其超出规范限的缺陷百分比与西格玛水平是一对应的。根据这个规律,我们可以通过测量缺陷的比率,估算过程的西格玛水平Z,并以此考察过程满足顾客要求的能力。

 

当分布中心无漂移时,即样本均值与分布中心重合时,3西格玛水平对应的不合格率为0.27%,即2700ppm;6西格玛水平对应的不合格率为十亿分之二,即0.0024ppm。分布中心无漂移为理想状态。当分布中心上下漂移1.5σ时,3西格玛水平对应的不合格率为66807ppm;4西格玛水平为6210ppm;5西格玛水平为233ppm;6西格玛水平为3.4ppm。GE采取了上下漂移1.5σ来设定西格玛标准,6西格玛水平为3.4ppm。这成为6西格玛管理的默认标准。

 

在企业追求由3西格玛向6西格玛的过程中,每提高1个西格玛水平,质量水平均呈数十倍的改善。据研究,对一个3西格玛水平的企业来说,提高一个西格玛水平可获得下述收益:利润率增长20%、产出能力提高12%一18%、减少劳动力12%、资本投入减少10%一30%。




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