【正文】 最簡單的辦法是是首先找到具有最多工作的那條線路，先畫上這條線，然后向這條線上增加其他的平行路線。（4）網(wǎng)絡圖是有向圖，不允許有回路。五、應用案例如某建筑公司 QC小組在施工中，考慮多種施工方案，制作如下網(wǎng)絡圖：第十五節(jié) 頭腦風暴法一、定義頭腦風暴法是一個團隊對諸如為解決已知問題產(chǎn)生多個想法的一種簡單方法。二、用途常用來在短時間內產(chǎn)生大量的想法和觀點。三、使用步驟（1）審核將要討論的主題或問題，確保整個小組都理解這次集體討論的主題。（2）允許每人沉默一到兩分鐘思考這個問題。（3）要求小組成員大聲說出他們的觀點。在一張掛紙上以最接近發(fā)言人的字眼記錄下所有的觀點。在這期間，不允許有任何討論或評價。（4）繼續(xù)產(chǎn)生和記錄觀點直到出現(xiàn)幾分鐘的沉默。四、注意事項（1）不能批評！當有批評時，人們在陳述觀點之前開始評價他們的觀點，這樣只能產(chǎn)生很少的觀點，失去創(chuàng)造性觀點。（2）盡量避免一切評價，包括像“好觀點”這樣積極的評價。這就意味著另一個不能獲得贊美的觀點是普通的。（3）越多越好，越瘋狂越好。思維要打破傳統(tǒng)，瘋狂的觀點是有創(chuàng)見性的。（4）搭便車。建立在其他人的觀點之上。（5）鼓勵人們迅速說出突然出現(xiàn)在他們頭腦中的觀點。（6）保持所有的觀點可視化，保證所有人都能看到這些觀點。第十六節(jié) 流程圖一、定義流程圖就是將一個過程（如工藝過程、檢驗過程、質量改進過程等）的步驟用圖的形式表示出來。通過對一個過程中各步驟之間關系的研究，一般能發(fā)現(xiàn)故障的潛在原因，知道哪些環(huán)節(jié)需要進行質量改進。流程圖由一系列容易識別的標志構成。一般使用的標志如圖所示。開始和結束活動說明決策流程線二、用途流程圖可以用于從材料流向產(chǎn)品銷售和售后服務的全過程的所有方面。流程圖可以用來描述現(xiàn)有的過程，亦可用來設計一個新的過程。三、使用步驟描述和分析現(xiàn)有過程的流程圖的步驟如下：（1）判斷過程的開始和結束。（2）觀察從開始到結束的整個過程。（3）規(guī)定在該過程中的程序（輸入、活動，判斷、決定、輸出）。（4）畫出表示該過程的流程草圖。（5）與該過程中所涉及的有關人員共同評審該草圖。（6）根據(jù)評審結果改進流程草圖。（7）與實際過程比較，驗證改進后的流程圖；（8）注明正式流程圖的形成日期，以備將來使用和參考（它可用作過程實際運行的記錄，亦可用于判斷質量改進的時機）。設計新過程的流程圖的步驟如下：（1）判別該過程的開始和結束。（2）使這個新過程中將要形成的程序（輸入、活動、判斷、決定、輸出）形象化。（3）確定該過程中的程序（輸入、活動、判斷、決定、輸出）。（4）畫出表示該過程的流程草圖。（5）與預計該過程將要設計到的有關人員一起評審該流程草圖。（6）根據(jù)評審結果改進流程草圖。（7）注明形成正式流程圖的日期，以備將來使用和參考（它可用作設計該過程的運行記錄，亦可用于判別質量改進的時機）。四、注意事項（1）在畫流程圖中要包括參與過程的所有關鍵人物。（2）不要讓“技術專家”來繪制流程圖，而應由真正執(zhí)行操作的人來畫。五、應用案例開始開始復印接受文件輸入復印份數(shù)機器運轉正常糾正錯誤重新開始結束是否如復印文件的流程圖：第十七節(jié) 其它簡易圖表一、折線圖折線圖常用來表示質量特性數(shù)據(jù)隨著時間推移而波動的狀況。如：409系冷板冷線初判夾雜不合率逐月波動情況用折線圖表示如下：二、柱狀圖柱狀圖是用長方形的高低來表示數(shù)據(jù)大小，并對數(shù)據(jù)進行比較分析。如409系冷板冷線初判夾雜不合率逐月波動情況用柱狀圖表示如下：三、餅分圖餅分圖也叫圓形圖。它是把數(shù)據(jù)的構成按比例用圓的扇形面積來表示的圖形。各扇形面積表示的百分率加起來是100%，即整個圓形面積，如鉻鋼熱軋缺陷原因分布情況用餅分圖表示如下：鉻鋼熱軋缺陷分布四、雷達圖雷達圖是模仿電子雷達機圖像的一種圖形。它常用來檢查（包括自我檢查和他人檢查）工作成效。在圓心引出的射線上標明指標名稱，把實際情況（檢查結果）根據(jù)比例在圖中坐標點上點出相應的點子，連接各點形成一個閉環(huán)的折線。閉環(huán)折線的形狀反映出被檢查項目的總狀況和特點。如：某廠月份材料消耗雷達圖：五、甘特圖甘特圖是按順序安排項目的工作，并顯示每一工作必須發(fā)生的時間。甘特圖的橫軸是時間單元（天、周、月等），縱軸是需要完成的活動。條形顯示了各個活動開始時間和持續(xù)時間。它適用于計劃項目和監(jiān)控項目的進展，且項目或過程的步驟順序和持續(xù)時間能夠預知。如六西格瑪項目界定階段的甘特圖：任務第一周第二周第三周第四周評價項目立項表和確定項目確定顧客需求的關鍵質量特性確認關鍵過程輸出變量界定不良質量成本估算西格瑪質量水平，評價現(xiàn)有數(shù)據(jù)完成界定階段，著手測量計劃第十八節(jié) 測量系統(tǒng)分析一、為什么要進行測量系統(tǒng)分析？在日常生產(chǎn)中，我們經(jīng)常根據(jù)過程加工部件的測量數(shù)據(jù)去分析過程的狀態(tài)、過程的能力和監(jiān)控過程的變化。那么，怎么確保分析的結果是正確的呢？我們必須從兩個方面來保證，一是確保測量數(shù)據(jù)的質量，使用測量系統(tǒng)分析（MSA——Measure System Analyze）方法對獲得測量數(shù)據(jù)的測量系統(tǒng)進行評估；二是確保使用了合適的數(shù)據(jù)分析方法，如使用統(tǒng)計過程控制（SPC）、試驗設計、方差分析、回歸分析等。DMAIC方法是一套基于數(shù)據(jù)的過程績效改進方法。在項目的每一個階段都離不開數(shù)據(jù)，都需要對數(shù)據(jù)進行分析和基于數(shù)據(jù)做出決策。從這個角度來講，數(shù)據(jù)本身的質量在很大程度上決定了項目的成敗。測量系統(tǒng)是項目團隊必須考慮的關鍵過程影響因素之一。二、測量數(shù)據(jù)的質量通過在穩(wěn)定條件下運行的某一測量系統(tǒng)得到的多次測量結果的統(tǒng)計特性來確定測量數(shù)據(jù)質量。例如，假定在穩(wěn)定條件下運行的某測量系統(tǒng)，得到某一特性的多次測量數(shù)據(jù)。如果這些測量數(shù)據(jù)與這一特性的真實值都很“接近”，那么可以說這些測量數(shù)據(jù)的質量“高”；類似地，如果一些或全部測量數(shù)據(jù)“遠離”真實值，那么可以說這些數(shù)據(jù)的質量“低”。表征數(shù)據(jù)質量最通用的統(tǒng)計特性是測量系統(tǒng)的偏倚和方差。所謂偏倚的特性，是指數(shù)據(jù)相對基準（標準）值的位置，而所謂方差的特性，是指數(shù)據(jù)的散布。三、測量系統(tǒng)的基本概念MSA是指用統(tǒng)計學的方法來分析測量系統(tǒng)中的各個變異源，以及它們對測量結果的影響，最后給出測量系統(tǒng)是否合乎使用要求一個明確的判斷。測量是指“以確定實體或系統(tǒng)的量值大小為目標的一整套作業(yè)”。這一整套作業(yè)就是給具體事物（實體或系統(tǒng)）賦值的過程。這個過程的輸入有人（操作者）、機（量具和必要的設施和軟件）、料（實體或系統(tǒng)）、法（操作方法）、環(huán)境（測量環(huán)境），這個過程的輸出就是測量結果。這個由人、量具、測量方法和測量對象構成的過程的整體就是測量系統(tǒng)。四、絕對誤差和相對誤差 前面提到的近似真值是采用多次測量的方法得出的，所以使用平均絕對誤差來描述測量數(shù)據(jù)的精確程度。用公式表示為：至此，測量的結果可表示為：絕對誤差反映測量的絕對精密度。例如，測量兩個物體的長度，結果分別為從結果看，用絕對誤差對兩者的評價是相同的。％，后者則占5％。顯然前者的相對精密度比后者高得多。因此，我們有必要引入相對誤差：即因此，我們測量結果的完整、正確表示應為：測量誤差的不良后果；l 不合格產(chǎn)品被接收l 合格產(chǎn)品被拒收l 難以識別過程中發(fā)生的變化l 控制圖失真，不能提供正確信息五、測量系統(tǒng)誤差分類 (1)、測量系統(tǒng)的分辨力分辨力是指測量系統(tǒng)所能檢測出來的最小變化量的能力。由于經(jīng)濟上或物理上的限制，測量系統(tǒng)不可能無限制地識別或區(qū)分被測量的任意微小的變化。例如，。，一般稱測量結果的最小間距為其分辨力。分辨力的要求：l 對于計量型數(shù)據(jù)，用于產(chǎn)品是否合格的判定，要求：，作為分辨力足夠的條件。l 對于計量型數(shù)據(jù)，用于計量型過程控制，要求：，作為分辨力足夠的條件。另外還有一種方法，那就是在統(tǒng)計分析后，由測量系統(tǒng)所得出的兩個標準差而確定的可分辨的數(shù)據(jù)組數(shù)，來評價測量系統(tǒng)是否有足夠的分辨力。數(shù)據(jù)組數(shù)可以由下面的公式中得到：其中：是測量對象散布的標準差；是測量系統(tǒng)散布的標準差。如果數(shù)據(jù)組數(shù)小于2，那么用這樣的測量系統(tǒng)控制或分析過程是無意義的。如果數(shù)據(jù)組數(shù)大于等于5，這個測量系統(tǒng)才有足夠的分辨力，使測量得到的數(shù)據(jù)能夠很好地用于分析和控制過程。下表是數(shù)據(jù)組數(shù)代表的測量系統(tǒng)分辨力對過程分析和控制的影響。測量系統(tǒng)分辨力對過程分析和控制的影響數(shù)據(jù)組數(shù)與過程分布滿足下列條件下才可用于控制：分 析1個數(shù)據(jù)組與規(guī)范相比過程散布較小預期過程散布上的損失函數(shù)很平緩過程散布的主要原因導致均值偏移對過程參數(shù)及指數(shù)估計不可接受。只能表明過程是否正在產(chǎn)生合格零件24個數(shù)據(jù)組依據(jù)過程分布可用半計量控制技術可產(chǎn)生不敏感的計量控制圖一般來講對過程參數(shù)及指數(shù)的估計不可接受只提供粗劣的估計5個或更多個數(shù)據(jù)分級可用于計量控制圖建議使用（2）、準確性和精確性測量系統(tǒng)必須有良好的準確性和精確性。它們通常由偏倚和散布等統(tǒng)計指標來表征。偏倚用來表示多次測量結果的平均值與被測質量特性基準值之差，其中基準值是已知的參考值（如在測量重量時將50克的砝碼作為測量的對象，則50克就是參考值）或通過更高級別的測量設備進行若干次測量取其平均值來確定。散布表示在相同的條件下進行多次重復測量結果分布的分散程度，常用測量結果的標準差來表示。這里的測量過程散布是指99%的測量結果所占區(qū)間的長度。測量數(shù)據(jù)質量高，既要求偏倚小，又要求散布小。只要偏倚和散布中有一項大，就不能說測量數(shù)據(jù)質量高。準確且精確——偏倚小，散布小精確但不準確——偏倚大，散布小不準確且不精確——偏倚大，散布大準確但不精確——偏倚小，散布大圖51 偏倚與散布示意圖（3）、偏倚（Bias）測量系統(tǒng)的偏倚是指對同一測量對象進行多次測量的平均值與該測量對象的基準值或標準值之差。標準值可通過更高級別的測量設備進行若干次測量取其平均值來確定。偏倚屬于系統(tǒng)性誤差，直接影響測量系統(tǒng)的準確度?？梢酝ㄟ^校準來消除偏倚，見下圖。偏倚基準值觀測的平均值偏倚的示意圖偏倚的確定方法：l 在工具室或全尺寸檢驗設備上對一個基準件進行精密測量；l 讓一位評價人用正被評價的量具測量同一零件至少10次；l 計算讀數(shù)的平均值。偏倚產(chǎn)生的原因：l 基準的誤差；l 磨損的零件；l 制造的儀器尺寸不對；l 儀器測量非代表性的特性；l 儀器沒有正確校準；l 評價人員使用儀器不正確（4）、線性線性是在量具預期的工作范圍內，偏倚值是基準值的線性函數(shù)，見下圖。觀測均值 注：在量程范圍內，偏倚不是基準值的線性函數(shù)。不具備線性的測量系統(tǒng)不是合格的，需要校正。無偏倚有偏倚基準值線性的示意圖線性的確定方法：l 在測量儀器的工作范圍內選擇一些零件；l 被選零件的偏倚由基準值與測量觀察平均值之間的差值確定；l 最佳擬合偏倚平均值與基準值的直線的斜率乘以零件的過程散布是代表量具線性的指數(shù)；l 將線性乘以100然后除以過程散布得到“%線性”。非線性的原因：l 在工作范圍上限和下限內儀器沒有正確校準；l 最小或最大值校準量具的誤差；l 磨損的儀器；l 儀器固有的設計特性。擬合優(yōu)度可用來推斷偏倚與基準值之間的關系。但線性是由最佳擬合直線的斜率而不是擬合優(yōu)度（R2）的值確定的。一般地，斜率越低，量具線性越好；相反斜率越大，量具線性越差。（5）、重復性（Repeatability)相同的測量人員、使用同一設備、在同一次校準期間、同一實驗室、采用相同的方法，在較短時間內，對同一零件的同一特性測量的結果，其相互接近的程度。（6）、再現(xiàn)性（Reproducibility)不同的測量人員、使用不同設備、在不同實驗室、在不同時間，采用相同的方法對同一零件的同一特性測量的結果，其相互接近的程度。再現(xiàn)性的確定方法：⑴ 確定每一評價人所有平均值；⑵ 從評價人最大平均值減去最小的得到極差(R0)來估計；⑶ 再現(xiàn)性的標準差(σ0)估計為R0／d2*；⑷ ／d2* ；穩(wěn)定性穩(wěn)定性通常是指某個系統(tǒng)其計量特性隨時間保持恒定的能力。穩(wěn)定性有兩個概念，一個是上面的概念，另一個是統(tǒng)計穩(wěn)定性。統(tǒng)計穩(wěn)定性是測量系統(tǒng)穩(wěn)定的基礎，統(tǒng)計穩(wěn)定性同樣可以應用到重復性、偏倚、一般過程等。表52 測量系統(tǒng)能力判別準則測量系統(tǒng)能力說明（P/TV且P/T）≤10%測量系統(tǒng)能力很好10%＜（P/TV且P/T）＜30%測量系統(tǒng)能力處于臨界狀態(tài)（P/TV且P/T）＞30%測量系統(tǒng)能力不足，必須進行改進第十九節(jié) 過程失效模式與效果分析（PFMEA）2003年2月1日，美國東部時間上午9時(北京時間1日22時)，即將返航的哥倫比亞號航天飛機在大約63 km高空處與地面控制中心失去聯(lián)系，在得克薩斯州中部地區(qū)上空爆炸解體，機上7名航天員全部遇難。項目的失敗，使人類付出了生命的代價！那么，怎樣去減少項目失敗的風險呢？過程失效模式及后果分析（Process Failure Modes and Effects Analysis，簡稱PFMEA）是一種綜合分析技術，主要用來分析和識別工藝生產(chǎn)或產(chǎn)品制造過程可能出現(xiàn)的失效模式，以及這些失效模式發(fā)生后對產(chǎn)品質量的影響，從而有針對性地制定出控制措施以有效地減少工藝生產(chǎn)和產(chǎn)品制造過程中的風險。這項綜合分析技術出現(xiàn)于上世紀60年代中期，最早應用在美國航空航天領域，如阿波羅登月計劃，19