现代管理学：质量管理工具和方法

2023-12-01 理论教育版权反馈

【摘要】：图18－2因果分析图18.2.7控制图在质量管理中，控制图是对生产过程的质量状态进行分析判断和控制的一种极为重要的动态方法。

18.2　质量管理工具和方法

流程图是对一个工序的直观描述。作为一种解决问题的工具，流程图能够帮助调查人员确定工序中哪些点可能出现问题，其中可能出现的问题的关键点已在图中显著标识出来。流程图中的菱形代表工序中的决策点，而矩形代表操作，箭头标明工序中各步骤发生的先后顺序。图18－1所示是供方评定流程图。

为绘制一个流程图，开始时要列出工序的各个步骤，然后把这些步骤按操作或决策(检查)点进行分类。流程图一般要简明扼要，不要画得过于详细，以便分析人员能够清晰地观察到可能出现问题的关键点。

图18－1　供方评定流程图

18.2.2　检查表

检查表，又称统计分析表、调查表，是用于记录数据的一种表格，以简单的数据，用容易理解的方式，制成图形或表格，必要时记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查之用。

检查表一般由两部分组成，一部分为检查内容，主要包括查什么和怎么查的问题;另一部分为审核记录。管理体系标准的条款号、检查内容和审核记录应相互对应。对资深审核员来讲，由于对检查内容比较清楚，实际操作中对此部分内容可不填写或作简单填写。如表18－1所示的采煤系统安全隐患检查表。

表18－1　采煤系统安全隐患检查表

续表

审核员应在检查表中记录下述信息:受审核部门的组织结构，人员职责，主要活动、过程、资源，主要文件，目标/指标完成情况等;所会见的关键人员;文件编号和修改版号;设备名称、编号及其校准标志;物品的标识;抽查文件/信息/设备的接受者;人员的识别;参照的管理手册/程序文件/作业指导书的版本号;工作环境;对不符合情况的详细记录。

18.2.3　直方图

直方图是表示数据变化情况的一种主要工具，它显示了测量值的范围和每个值出现的次数。平均值和标准偏差都可以计算出来，以描述数据的分布。

在质量管理中，直方图通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。用直方图可以比较直观地看出产品质量特性的分布状态，可以判断工序是否处于受控状态，还可以对总体进行推断，判断其总体质量分布情况。

使用直方图进行质量分析时，可按以下步骤进行。

第一，记录和整理数据。数据的数量一般在100个以上，求出其最大值和最小值。

第二，将数据分成若干组，并做好记号。一般来讲，分组的数量在6—20之间较为适宜。

第三，计算组距的宽度。用组数去除最大值和最小值之差，求出组距的宽度。(www.chuimin.cn)

第四，计算各组的界限位。各组的界限位可以从第一组开始依次计算，第一组的下界为最小值减去组距的一半，第一组的上界为其下界值加上组距。第二组的下界限位为第一组的上界限值，第二组的下界限值加上组距，就是第二组的上界限位，依此类推。

第五，统计各组数据出现频数，作频数分布表。

第六，作直方图。以组距为底长，以频数为高，作各组的矩形图。

18.2.4　排列图

排列图，又称主次因素分析法、帕累托(Pareto)图，它是找出影响产品质量主要因素的一种简单而有效的图表方法。

排列图是根据“关键的少数和次要的多数”的原理而制作的，也就是将影响产品质量的众多影响因素按其对质量影响程度的大小，用直方图形顺序排列，从而找出主要因素。其结构是由两个纵坐标和一个横坐标，若干个直方形和一条折线构成。左侧纵坐标表示不合格品出现的频数(出现次数或金额等)，右侧纵坐标表示不合格品出现的累计频率(如百分比表示)，横坐标表示影响质量的各种因素，按影响大小顺序排列，直方形高度表示相应的因素的影响程度(即出现频率为多少)，折线表示累计频率(也称帕累托曲线)。通常累计百分比将影响因素分为三类:占0%—80%为A类因素，也就是主要因素;80%—90%为B类因素，是次要因素;90%—100%为C类因素，即一般因素。由于A类因素占存在问题的80%，此类因素解决了，质量问题大部分就得到了解决。

排列图最早是用于分析社会财富分布状况，后来被美国质量管理专家朱兰用到质量管理中，它是将出现的质量问题和质量改进项目按照重要程度依次排列而采用的一种图表，可用来分析质量问题，确定产生质量问题的主要因素。朱兰指出，公司80%的问题是只占20%的原因导致的，排列图有助于确定造成大多数问题的少数关键原因。

18.2.5　趋势图

趋势图，用来显示一定时间间隔(例如一天、一周或一个月)内所得到的测量结果。以测得的数量为纵轴，以时间为横轴绘成图形。趋势图就像不断改变的记分牌。它的主要用处是确定各种类型问题是否存在重要的时间模式，据此调查其中的原因。

在质量管理中，按小时或按天描绘出次品出现的分布图，就可能发现只要使用某个供货商提供的材料就一定会出问题，这表示该供货商的材料可能是原因所在;或者发现某台机器开动时一定会出现某种问题，这就说明问题可能出在这台机器上。

18.2.6　因果分析图

因果分析图也称鱼刺图，由日本管理大师石川馨先生提出，故又名石川图。它是一种发现问题“根本原因”的方法，用来帮助工人找到问题的真正原因。通常是利用“头脑风暴法”集思广益，寻找影响质量、时间、成本等问题的潜在因素，然后用图形形式来标识的一种方法，他揭示的是质量特性波动与潜在原因的关系。图18－2是因果分析图的一种形式。

使用因果分析图来分析问题时，首先查找要解决的问题，把问题写在鱼骨的头上，再召集同事共同讨论问题出现的可能原因，尽可能多地找出问题，把相同的问题分组，在鱼骨上标出，根据不同问题征求大家的意见，总结出正确的原因，针对任何一个问题，研究问题产生的原因，针对问题的答案再问为什么，这样挖掘根源，直到无法继续提问时，列出这些问题的原因，而后列出至少20个解决方法。

图18－2　因果分析图

18.2.7　控制图

在质量管理中，控制图是对生产过程的质量状态进行分析判断和控制的一种极为重要的动态方法。控制图是用图形显示某项重要产品或过程参数的测量数据，可用控制图来检验某一工序，以判断其产品特性值分布是否随机。

1924年，美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士首先提出控制图。此后，控制图在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。

控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状态;另一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

控制图的作用主要有:第一，分析判断生产过程是否平稳;第二，及时发现生产过程中的失控现象，控制生产过程的质量状态，预防不合格品发生;第三，为质量评定提供依据;第四，确定设备和工艺装备的实际精度。

现代管理学：质量管理工具和方法

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