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淺析精益質(zhì)量管理論文篇一
精益質(zhì)量管理 就是在對關(guān)鍵質(zhì)量數(shù)據(jù)的定量化分析基礎(chǔ)上,綜合運(yùn)用多種知識和方法,,對關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)持續(xù)系統(tǒng)改進(jìn),,追求達(dá)到卓越標(biāo)準(zhǔn),如6西格瑪標(biāo)準(zhǔn),,實(shí)現(xiàn)顯著提高企業(yè)質(zhì)量績效及經(jīng)營績效的目的,。今天應(yīng)屆畢業(yè)生網(wǎng)小編為大家?guī)硪恍┫嚓P(guān)的資料來幫助大家,,希望對您有幫助,!
在質(zhì)量管理百年歷程中,先后經(jīng)歷了傳統(tǒng)質(zhì)量檢驗(yàn),、統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制,、全面質(zhì)量管理 幾大階段,目前以6西格瑪 管理為核心的精益質(zhì)量管理正成為質(zhì)量管理新的發(fā)展趨勢,。
在傳統(tǒng)質(zhì)量檢驗(yàn)階段,,檢驗(yàn)從生產(chǎn)中分離出來,如泰勒主張成立專門的檢驗(yàn)部門,,改變原有工人自已檢驗(yàn)的方式,,設(shè)立專職檢驗(yàn)員進(jìn)行產(chǎn)品檢驗(yàn)。在20世紀(jì)40,、50年代,,數(shù)理統(tǒng)計(jì)被引入到質(zhì)量管理中,質(zhì)量管理進(jìn)入到統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制階段,,抽樣檢驗(yàn),、統(tǒng)計(jì)過程控制等理論和方法不斷完善,并被大量應(yīng)用于質(zhì)量管理之中,。
隨后階段,,數(shù)理統(tǒng)計(jì)被應(yīng)用于企業(yè)經(jīng)營全過程,質(zhì)量管理工具不斷推陳出新,,iso9000等標(biāo)準(zhǔn)也開始形成并不斷被企業(yè)接受,,質(zhì)量管理理念隨著市場競爭也提到了新的高度,全面質(zhì)量管理成為質(zhì)量管理百年歷程中具深遠(yuǎn)影響的發(fā)展階段,。
在20世紀(jì)90年代,,以ge為代表的世界級優(yōu)秀企業(yè),開始了質(zhì)量管理新階段的探索,,其重大貢獻(xiàn)就是6西格瑪思想和方法的提出和運(yùn)用,。6西格瑪管理強(qiáng)調(diào)將度量和改進(jìn)應(yīng)用于包括質(zhì)量管理在內(nèi)的企業(yè)經(jīng)營全過程,。6西格瑪管理繼承了全面質(zhì)量管理(tqm)的思想,并對tqm有了新發(fā)展,,即在追求卓越目標(biāo)下,,通過度量及指標(biāo)持續(xù)改進(jìn)為tqm找到了落實(shí)方法。
隨著ge,、摩托羅拉等企業(yè)應(yīng)用6西格瑪?shù)木薮蟪晒Γ?西格瑪正被越來越多的企業(yè)所了解和認(rèn)識,,以6西格瑪為核心的精益質(zhì)量管理將成為質(zhì)量管理發(fā)展新趨勢。精益質(zhì)量管理就是在對關(guān)鍵質(zhì)量數(shù)據(jù)的定量化分析基礎(chǔ)上,,綜合運(yùn)用多種知識和方法,,對關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)持續(xù)系統(tǒng)改進(jìn),追求達(dá)到卓越標(biāo)準(zhǔn),,如6西格瑪標(biāo)準(zhǔn),,實(shí)現(xiàn)顯著提高企業(yè)質(zhì)量績效及經(jīng)營績效的目的。
質(zhì)量數(shù)據(jù)是指某質(zhì)量指標(biāo)的質(zhì)量特性值,,由于質(zhì)量一詞含義豐富,,既包括狹義的產(chǎn)品質(zhì)量,也包括廣義的工作質(zhì)量,,因而質(zhì)量指標(biāo)在企業(yè)中就多種多樣,,質(zhì)量數(shù)據(jù)在企業(yè)中幾乎無處不在。
狹義的質(zhì)量數(shù)據(jù)主要是產(chǎn)品質(zhì)量相關(guān)的數(shù)據(jù),,如不良品數(shù),、合格率、直通率,、返修率等,。廣義的'質(zhì)量數(shù)據(jù)指能反映各項(xiàng)工作質(zhì)量的數(shù)據(jù),如質(zhì)量成本損失,、生產(chǎn)批量,、庫存積壓、無效作業(yè)時間等,。這些均將成為精益質(zhì)量管理的研究改進(jìn)對象,。
在質(zhì)量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中,特別關(guān)注三項(xiàng)指標(biāo),,一是數(shù)據(jù)的集中位置,,二是數(shù)據(jù)的分散程度,三是數(shù)據(jù)的分布規(guī)律,。數(shù)據(jù)的集中位置分別有平均值,、中位數(shù)、眾數(shù)三種表示方法,,其各具優(yōu)缺點(diǎn),,其中平均值最為普遍常用,。數(shù)據(jù)的分散程度由標(biāo)準(zhǔn)差表達(dá),用符號s(西格瑪)表示,,數(shù)據(jù)的分散程度在質(zhì)量管理中就是質(zhì)量特性值的波動性,,反映過程能力。
數(shù)據(jù)的分布規(guī)律在質(zhì)量管理中對統(tǒng)計(jì)總體而言為正態(tài)分布,,該分布規(guī)律是理論和實(shí)踐證明的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,。質(zhì)量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析重點(diǎn)就是在總體正態(tài)分布這個已知背景下研究該正態(tài)分布的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。質(zhì)量數(shù)據(jù)定量化分析對企業(yè)質(zhì)量管理以及經(jīng)營管理具有重要意義,,其是精益質(zhì)量管理的基礎(chǔ),。
通過研究,我們把精益質(zhì)量管理基本任務(wù)分為兩個層次,。精益質(zhì)量管理基本任務(wù)是利用相關(guān)質(zhì)量工具分析實(shí)際質(zhì)量狀況,,及時發(fā)現(xiàn)異常,并消除質(zhì)量異常;精益質(zhì)量管理第二層次任務(wù)是持續(xù)改進(jìn)質(zhì)量水平,,持續(xù)降低質(zhì)量波動,,即減少樣本的標(biāo)準(zhǔn)差,。第二層次任務(wù)的實(shí)現(xiàn)依托于第一層次任務(wù),。
結(jié)合前面所提精益質(zhì)量管理兩層次任務(wù),對基本任務(wù)而言,,支持工具重點(diǎn)是直方圖和控制圖,,相關(guān)理論是統(tǒng)計(jì)過程控制,即spc;對第二層任務(wù)而言,,在前面工具基礎(chǔ)上,,重點(diǎn)是6西格瑪管理理論和方法。
1,、直方圖簡介
直方圖是將質(zhì)量數(shù)據(jù)按順序分成若干間隔相等的組,,以組距為底邊,以落入各組的數(shù)據(jù)頻數(shù)為依據(jù),,按比例構(gòu)成的若干矩形條排列的圖,。
直方圖的典型作用包括:觀察與判斷產(chǎn)品質(zhì)量特性分布狀況;通過直方圖形狀,判斷生產(chǎn)過程是否正常,,判斷工序是否穩(wěn)定,,并找出產(chǎn)生異常的原因;計(jì)算工序能力,估算生產(chǎn)過程不合格品率,。
在生產(chǎn)過程是否正常的判斷上,,通過直方圖的典型形狀就可判斷。直方圖典型形狀包括:正常型,、偏向型,、雙峰型,、鋸齒型、平頂型和孤島型,。通過已總結(jié)出的不同形狀常見質(zhì)量原因,,這為迅速發(fā)現(xiàn)和解決質(zhì)量問題提供了重要途徑。
對正常型直方圖再進(jìn)一步與公差限的結(jié)合,,可直觀快速的判斷工序能力和質(zhì)量狀況,,直觀發(fā)現(xiàn)工序異常。如典型圖形有:理想型,、偏心型,、無富余型、富余型,、能力不足型,。
2、控制圖簡介
控制圖是畫有控制界限對生產(chǎn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行控制的一種圖,??刂茍D是直方圖的一種變形,其將直方圖順向轉(zhuǎn)90度再反轉(zhuǎn),,再繪制中心線和上下控制限,。中心線為樣本某統(tǒng)計(jì)量的均值,上下控制限分別為均值基礎(chǔ)上的正負(fù)三倍標(biāo)準(zhǔn)差,。
當(dāng)生產(chǎn)中不存在系統(tǒng)誤差時,,產(chǎn)品質(zhì)量特性(總體)服從正態(tài)分布,樣品值出現(xiàn)在均值加減3σ范圍內(nèi)的概率為0.9973,。根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)定理,,如果生產(chǎn)處于受控狀態(tài),,則認(rèn)為樣品值一定落在此3σ范圍內(nèi),。
控制圖較直方圖最大的特點(diǎn)是引入了時間序列或樣本序列,,通過觀察樣本點(diǎn)相關(guān)統(tǒng)計(jì)值是否在控制限內(nèi)以判斷過程是否受控,,通過觀察樣本點(diǎn)排列是否隨機(jī)從而及時發(fā)現(xiàn)異常,??刂茍D較直方圖在質(zhì)量預(yù)防和過程控制能力方面大為改進(jìn),。
控制圖的主要用途有:分析判斷生產(chǎn)過程是否穩(wěn)定;及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中異常情況,,預(yù)防不合格品產(chǎn)生;檢查生產(chǎn)設(shè)備和工藝裝備的精度是否滿足生產(chǎn)要求;對產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量評定,。
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