QC七大手法培訓(xùn)(課件)

首先，什么是QC？QC：QualityControl品質(zhì)管控/質(zhì)量管理

-是指控制制造或服務(wù)的品質(zhì)，使產(chǎn)品或服務(wù)達到最優(yōu)良的狀態(tài)。首先，什么是QC？QC：QualityControl品質(zhì)QC七大手法

從上個世紀60年代開始，日本的企業(yè)通過運用QC七大手法，收集工作現(xiàn)場的數(shù)據(jù)并進行分析，大大地改善了產(chǎn)品的品質(zhì)，使日本的產(chǎn)品成為“品質(zhì)”的代名詞。70年代初，日本人大力推行QCC活動，除了重視現(xiàn)場的數(shù)據(jù)分析外，并逐步運用一些新的品管手法，對工作現(xiàn)場伙伴的情感表達和語言文字資料進行分析，并逐漸演譯成新的品管手法。QC七大手法是將散漫無章的語言資料變成邏輯思考的一種方法，也是一種事先考慮不利因素的方法，它通過運用系統(tǒng)化的圖形，呈現(xiàn)計劃的全貌，防止錯誤或疏漏發(fā)生。QC七大手法從上個世紀60年代開始，日本的企業(yè)通過運用Q舊QC七大手法層別法舊QC七大手法層別法1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析數(shù)據(jù)的定義：數(shù)據(jù)，就是根據(jù)測量所得到的數(shù)值和資料等事實。收集數(shù)據(jù)時應(yīng)注意的重點收集正確的數(shù)據(jù)。避免主觀的判斷。要把握事實真相1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析數(shù)據(jù)的定義：數(shù)據(jù)，就是根1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析檢查表1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析檢查表檢查表定義：

檢查表是利用統(tǒng)計表對數(shù)據(jù)進行整理和初步原因分析的一種工具，將需要檢查的內(nèi)容或者項目一一列舉出來，定期或不定期地逐項檢查，并將問題點記錄下來。主要作為點檢用檢查表或記錄用檢查表。1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析檢查表定義：1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析記錄用檢查表：又稱改善用查檢表，以符號、記號或數(shù)字（如□、√、×、正……）記錄的圖表，常用于不良原因和不良項目的記錄。電視故障投訴狀況檢查表1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析記錄用檢查表：又稱改善用查檢表，1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析2.點檢用檢查表：又稱備忘點檢表，常用于機械設(shè)備與活動作業(yè)的確認。這種檢查表主要是調(diào)查作業(yè)過程中的情形，可防止作業(yè)上的疏忽或遺漏。1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析2.點檢用檢查表：又稱備忘點檢表1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析決定研究的目的及所要收集的數(shù)據(jù)。決定查檢表的格式。決定記錄形式。決定收集數(shù)據(jù)的方法。制表的步驟：注意事項：查檢收集完成的數(shù)據(jù)應(yīng)馬上使用。（數(shù)據(jù)的時效性）數(shù)據(jù)是否集中在某些項目或某些時段？是否因時間的經(jīng)過而產(chǎn)生變化？適當保留過去、現(xiàn)在及未來的記錄，以便日后比較。1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析決定研究的目的及所要收集的數(shù)據(jù)。2.層別法-從不同的角度看問題層別法2.層別法-從不同的角度看問題層別法2.層別法-從不同的角度看問題

層別法又稱數(shù)據(jù)分層法，就是對觀察到的現(xiàn)象或所收集到的數(shù)據(jù)，按照它們共同的特征加以分類、統(tǒng)計的一種分析方法。層別法是所有品管手法中最基本的概念，是統(tǒng)計方法中最基本的管理工具，通過層別法，可以將雜亂無章的數(shù)據(jù)歸為有意義的類別，達到一目了然的目的，這種科學(xué)的統(tǒng)計方法可以彌補靠經(jīng)驗、靠直覺判定管理的不足。層別法的定義：2.層別法-從不同的角度看問題層別法又稱數(shù)據(jù)分層法，層別的對象與項目：作業(yè)者：班組、年齡、工齡、性別、熟練度等機械設(shè)備：型式、性能、位置、新舊、工具等作業(yè)方法：批次、場所、溫度、壓力、作業(yè)方案等時間：班制、上下班、年月日、改善前后等測量、檢查：檢查員、檢測方法、檢測工具等材料零件：供應(yīng)方、購買日期、成分、等級等環(huán)境、氣候：氣溫、濕度、天氣、照明等產(chǎn)品類型：新產(chǎn)品、不良品、合格品、品種等2.層別法-從不同的角度看問題層別的對象與項目：作業(yè)者：班組、年齡、工齡、性別、熟練度等2確定研究的目的。確定問題的范圍，明確分析方向。決定層別項目，設(shè)計收集數(shù)據(jù)的表格。按層別收集數(shù)據(jù)并記錄。畫分層歸類圖（如分層直方圖、分層折線圖等）尋求差異點，找尋真因所在。步驟：2.層別法-從不同的角度看問題例：分層折線圖確定研究的目的。步驟：2.層別法-從不同的角度看問題例：分層范例1按機器層別分開分析2.層別法-從不同的角度看問題某電纜廠有A、B兩臺設(shè)備，最近經(jīng)常有不符合要求的異常產(chǎn)品發(fā)生，進過排查，發(fā)現(xiàn)問題可能機器設(shè)備原因，為了分析異常原因，分別就A、B兩臺設(shè)備測定生產(chǎn)50批產(chǎn)品。

規(guī)格值（135~210g），樣本數(shù)：A設(shè)備50批，B設(shè)備50批。范例1按機器層別分開分析2.層別法-從不同的角度看問題范例12.層別法-從不同的角度看問題從全體數(shù)據(jù)的直方圖中難以找到異常原因是由哪臺設(shè)備引起的范例12.層別法-從不同的角度看問題從全體數(shù)據(jù)的直方圖中難以范例12.層別法-從不同的角度看問題范例12.層別法-從不同的角度看問題范例12.層別法-從不同的角度看問題范例12.層別法-從不同的角度看問題范例22.層別法-從不同的角度看問題××公司某天白班、中班、夜班共制造出不良品200個，品管部為了得到更明確的信息，以便采取措施進行改善，從白班、中班、夜班的角度對不良品進行層別分析。表3

不同班次不良品層別分析

班次不良品占比白班2010%中班3015%夜班15075%合計200100%結(jié)論：從層別分析來看，夜班是造成不良品的主要班次，應(yīng)優(yōu)先采取措施進行改善。范例22.層別法-從不同的角度看問題××公司某天白班、中班、范例32.層別法-從不同的角度看問題某工廠有三個設(shè)備，生產(chǎn)中發(fā)生的產(chǎn)品缺失總是居高不下，上半年平均缺失148次，于是對缺失情況進行深層分析。范例32.層別法-從不同的角度看問題某工廠有三個設(shè)備，范例32.層別法-從不同的角度看問題51998范例32.層別法-從不同的角度看問題519983.柏拉圖-找出主要原因3.柏拉圖-找出主要原因3.柏拉圖-找出主要原因意大利經(jīng)濟學(xué)家Pareto（柏拉圖）于1897年分析社會經(jīng)濟結(jié)構(gòu)時，發(fā)現(xiàn)意大利80%的財富集中在20%的富人身上，于是將所得大小與擁有所得的關(guān)系加以整理，發(fā)現(xiàn)有一定的方程式可以表示，稱為“柏拉圖法則”。1907年美國經(jīng)濟學(xué)家Lorenz使用“累計分配曲線”描繪“柏拉圖法則”，也就是經(jīng)濟學(xué)所稱的“勞倫茲曲線”。美國品管專家Juran（朱蘭博士）將勞倫茲曲線應(yīng)用于品管上，同時創(chuàng)出“重要的少數(shù)，瑣細的多數(shù)”的見解，并借用Pareto的名字，將此現(xiàn)象定為“柏拉圖原理”?！鞍乩瓐D法”由品管圈（QCC）創(chuàng)始人日本石川馨博士介紹到品管圈的活動中使用，成為QC七大手法之一。柏拉圖的由來3.柏拉圖-找出主要原因意大利經(jīng)濟學(xué)家Pareto（3.柏拉圖-找出主要原因在質(zhì)量管理過程中，要解決的問題很多，但往往不知從哪里著手，但事實上大部分的問題，只要能找出幾個影響較大的原因，并加以處置及控制，就可解決問題的80%以上（二八原則）。柏拉圖就是根據(jù)收集的數(shù)據(jù)，將不良原因，不良狀況，以層別分類為基礎(chǔ)，計算出各項所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（如不良率，損失金額）及所占的比例，再依照大小順序排列，再加上累積值的圖形。

柏拉圖可以幫助我們找到關(guān)鍵問題及影響程度（TOP3），適用于計數(shù)值項目的統(tǒng)計分析，因此也有人稱其為ABC圖，又因為柏拉圖的排列是從大到小，又稱為排列圖3.柏拉圖-找出主要原因在質(zhì)量管理過程中，要解決的問題3.柏拉圖-找出主要原因柏拉圖的用途找到關(guān)鍵的問題在諸多問題中找出當前最關(guān)鍵、最重要、影響最大的問題。掌握重要的要因雖然問題的原因很多，但影響較大的只不過其中的2~3項而已，改善使只要把握其中的TOP3~4就行了。確認改善的效果通過改善前后的兩個柏拉圖累計比例的對比，可以很明顯地確認改善的效果柏拉圖不僅限于品質(zhì)不良的改善，亦可以使用在工作中的任何問題上。3.柏拉圖-找出主要原因柏拉圖的用途找到關(guān)鍵的問題柏拉圖不僅實施步驟3.柏拉圖-找出主要原因步驟一：收集數(shù)據(jù)

根據(jù)改善的目的，用層別法從“結(jié)果分類”或“原因分類”著手解析數(shù)據(jù)，層別分類項目不宜太多，但要全面滿足問題的需要。步驟二：數(shù)據(jù)整理

制作數(shù)據(jù)匯總表，對數(shù)據(jù)進行處理，按從大到小的順序進行排序，并計算各項比例及累計百分比。步驟三：繪制柏拉圖

畫出橫軸縱軸，橫軸表示研究的項目、原因，左邊縱軸表示項目的數(shù)據(jù)值，右邊縱軸表示累計百分比。

實施步驟3.柏拉圖-找出主要原因步驟一：收集數(shù)據(jù)3.柏拉圖-找出主要原因步驟四：記入必要事項標題：如2015年5月產(chǎn)品不良項目的柏拉圖分析；項目別：如安裝不良、工人熟練度不夠、焊縫問題等；數(shù)據(jù)收集的區(qū)間：如5月1日~5月30日數(shù)據(jù)合計：如共100件制作人：XXX實施步驟3.柏拉圖-找出主要原因步驟四：記入必要事項實施步驟3.柏拉圖-找出主要原因?qū)嵤┎襟E步驟五：分析柏拉圖找出前面累計比例（一般為70%到80%）較大的幾項，列入重點解決的對象；對重點項目進行原因分析，可用特性要因圖進行剖析，制定改善措施；執(zhí)行改善措施，并根據(jù)改善前后的數(shù)據(jù)對比重新繪制柏拉圖，進行效果確認3.柏拉圖-找出主要原因?qū)嵤┎襟E步驟五：分析柏拉圖3.柏拉圖-找出主要原因注意事項：對于原因項目中所占比例較小但項目多的可用“其他”代替，放于最右端，“其他”項不大于前幾項，若大于則進行細分。重點把握，一般而言前三項的累計比例應(yīng)在50~80%之間，分類是前提。改善前后對比：改善后項目別大小會變化，按大小順序重新排列；前后比較的基準一致，刻度比例應(yīng)相同。3.柏拉圖-找出主要原因注意事項：對于原因項目中所占比例較小3.柏拉圖-找出主要原因范例11.收集數(shù)據(jù)2012年3月底XX廠倉庫按采購類別的明細類別金額（萬）機制件371鈑金11市構(gòu)件1778鑄件804電料28控制器11703.柏拉圖-找出主要原因范例11.收集數(shù)據(jù)2012年3月底X3.柏拉圖-找出主要原因2.數(shù)據(jù)整理范例1對各類別的金額按從大到小排列，并計算出累計百分比：3.柏拉圖-找出主要原因2.數(shù)據(jù)整理范例1對各類別的金額按從3.柏拉圖-找出主要原因范例13.繪制柏拉圖制作人：XXX3.柏拉圖-找出主要原因范例13.繪制柏拉圖制作人：XXX3.柏拉圖-找出主要原因4.柏拉圖分析范例1根據(jù)上圖結(jié)果，發(fā)現(xiàn)市構(gòu)件和控制器占總庫存金額的70%，列為重點解決對象。對這兩項進行進一步的分析，可再利用柏拉圖法或者特性要因圖進行分析，制定改善措施。3.柏拉圖-找出主要原因4.柏拉圖分析范例1根據(jù)上圖結(jié)果，發(fā)3.柏拉圖-找出主要原因范例15.改善后的數(shù)據(jù)整理制作人：XXX3.柏拉圖-找出主要原因范例15.改善后的數(shù)據(jù)整理制作人：X3.柏拉圖-找出主要原因范例16.改善前后的效果對比3.柏拉圖-找出主要原因范例16.改善前后的效果對比3.柏拉圖-找出主要原因EXCEL實際操作3.柏拉圖-找出主要原因EXCEL實際操作4.直方圖-展示過程的分布情況直方圖4.直方圖-展示過程的分布情況直方圖4.直方圖-展示過程的分布情況在質(zhì)量管理中，如何預(yù)測并監(jiān)控產(chǎn)品質(zhì)量狀況?如何對質(zhì)量波動進行分析?直方圖就是一目了然地把這些問題圖表化處理的工具。它通過對收集到的貌似無序的數(shù)據(jù)進行處理，來反映產(chǎn)品質(zhì)量的分布情況，判斷和預(yù)測產(chǎn)品質(zhì)量及不合格率。簡單來說，直方圖就是把特性值（如長度、時間、溫度等）的數(shù)據(jù)分成幾個組，計算各組的數(shù)據(jù)制作成頻數(shù)表的圖表。直方圖的定義4.直方圖-展示過程的分布情況在質(zhì)量管理中，如何預(yù)測4.直方圖-展示過程的分布情況直方圖的目的：⑴了解分配的形態(tài)，觀察過程是否異常。⑵計算制程能力（滿足產(chǎn)品質(zhì)量要求的程度）。⑶過程分析與控制。⑷觀察數(shù)據(jù)的真?zhèn)危òl(fā)現(xiàn)異常值）。⑸計算產(chǎn)品的不合格率。⑹求平均值與標準差。⑺可用以制定規(guī)格界限。⑻與規(guī)格或標準值比較。⑼調(diào)查是否混入兩個以上的不同群體。⑽了解設(shè)計控制是否合乎過程控制。例：計算不合格率為32.25%4.直方圖-展示過程的分布情況直方圖的目的：⑴了解分配的形態(tài)4.直方圖-展示過程的分布情況直方圖的制作步驟：步驟一：收集數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)時，對于抽樣分布必須特別注意，不可取部分樣品，應(yīng)全部均勻地加以隨機抽樣。所收集的數(shù)據(jù)個數(shù)應(yīng)大于50以上。例:某廠成品尺寸規(guī)格為130至160mm，今按隨機抽樣方式抽取60個樣本，其測定值如附表，試制作直方圖。4.直方圖-展示過程的分布情況直方圖的制作步驟：步驟一：收集4.直方圖-展示過程的分布情況步驟二：找出數(shù)據(jù)中的最大值(L)與最小值(S)

先從各行（或列）求出最大值，最小值，再予比較。最大值用“□”框起來，最小值用“○”框起來

求得最大值L=148

最小值S=1214.直方圖-展示過程的分布情況步驟二：找出數(shù)據(jù)中的最大值(L4.直方圖-展示過程的分布情況步驟三：求極值（R）數(shù)據(jù)最大值(L)-最小值(S)=極差(R)

例：R=148-121=27步驟四：決定組數(shù)⑴組數(shù)過少，雖然可得到相當簡單的表格，卻失去次數(shù)分配的本質(zhì)與意義；

組數(shù)過多，雖然表格詳盡，但無法達到簡化的目的。

通常，應(yīng)先將異常值剔除再進行分組。

⑵一般可用數(shù)學(xué)家史特吉斯提出的公式，根據(jù)測定次數(shù)n來計算組數(shù)k，公式為：

k=1+3.32

log

n

例：n=60

則k=1+3.32

log

60=1+3.32(1.78)=6.9

即約可分為6組或7組⑶另外可參照右表對數(shù)據(jù)分組（經(jīng)驗法則）例：取7組4.直方圖-展示過程的分布情況步驟三：求極值（R）數(shù)據(jù)最大值4.直方圖-展示過程的分布情況步驟五：定組距（H）⑴組距H=極差R÷組數(shù)K⑵為便于計算平均數(shù)及標準差，組距常取為2，5或10的倍數(shù)。

例：H=27/7=3.86，組距取4步驟六：求各組上限，下限(?。敬?第一組下組界＝最小值－最小測定值／2第一組上組界＝下組界＋組距（以此類推）例：第一組=121-1/2=120.5～124.5

第二組=124.5～128.5第三組=128.5～132.5

第四組=132.5～136.5

第五組=136.5～140.5

第六組=140.5～144.5

第七組=144.5～148.54.直方圖-展示過程的分布情況步驟五：定組距（H）⑴組距H=4.直方圖-展示過程的分布情況步驟七：求組中點組中點值=（上組界＋下組界）／2例：第一組=(120.5+124.5)÷2=122.5

第二組=(124.5+128.5)÷2=126.5

第三組=(128.5+132.5)÷2=130.5

第四組=(132.5+136.5)÷2=134.5

第五組=(136.5+140.5)÷2=138.5

第六組=(140.5+144.5)÷2=142.5

第七組=(144.5+148.5)÷2=146.54.直方圖-展示過程的分布情況步驟七：求組中點組中點值=（上4.直方圖-展示過程的分布情況步驟八：做次數(shù)分配表將所有數(shù)據(jù)，按其數(shù)值大小記在各組的組界內(nèi)，并計算其次數(shù)。次數(shù)分配表4.直方圖-展示過程的分布情況步驟八：做次數(shù)分配表將所有數(shù)據(jù)4.直方圖-展示過程的分布情況步驟九：制作直方圖1.以各組內(nèi)的次數(shù)為高，組距為寬，每一組上畫成矩形，完成直方圖。2.在圖的右上角記入相關(guān)數(shù)據(jù)（測量次數(shù)n，平均值x，標準差σ…），并劃出規(guī)格的上、下限。3.填入必要事項：產(chǎn)品名稱、工序名稱、時間、制作日期、制作者120.5124.5128.5132.5136.5140.5144.5148.54.直方圖-展示過程的分布情況步驟九：制作直方圖1.以各組內(nèi)4.直方圖-展示過程的分布情況直方圖形態(tài)的觀察分析：序號類別特征說明圖形對策1正常型中間高，兩邊低，有集中趨勢左右對稱分布（正態(tài)分配），表示系統(tǒng)處于穩(wěn)定狀態(tài)正常2雙峰型有兩個高峰出現(xiàn)有兩種不同類別的項目混合，如樣本是來自不同機器或材料時，會產(chǎn)生不同的測量值，有兩個峰值先加以分層，再重新做直方圖4.直方圖-展示過程的分布情況直方圖形態(tài)的觀察分析：序號類別4.直方圖-展示過程的分布情況序號類別特征說明圖形對策3高原型中間部分特別高，形似高原狀不同平均值的分配混合在一起先加以分層，再重新做直方圖4陡壁型有一端不見可能數(shù)據(jù)已經(jīng)經(jīng)過了一次全檢，規(guī)格以外的數(shù)據(jù)被剔除不對數(shù)據(jù)提前處理，保持數(shù)據(jù)的真實性4.直方圖-展示過程的分布情況序號類別特征說明圖形對策3高原4.直方圖-展示過程的分布情況序號類別特征說明圖形對策5鋸齒型高低不一，有缺齒情況不正常的分配，測定值有偏差，數(shù)據(jù)失真，如檢驗員對數(shù)值有喜好原因，或儀器不精密規(guī)范檢測過程，放棄主觀偏好，確認機器設(shè)備正常6離島型在左邊或右邊出現(xiàn)小直方圖，形成小島狀異常值混入，測量錯誤，樣本突然改變調(diào)查小島的數(shù)據(jù)來源，剔除異常原因4.直方圖-展示過程的分布情況序號類別特征說明圖形對策5鋸齒4.直方圖-展示過程的分布情況補充：過程精密度Cp的求法Cp是指過程滿足技術(shù)要求的能力，常用客戶滿意的偏差范圍除以六倍的西格瑪?shù)慕Y(jié)果來表示。4.直方圖-展示過程的分布情況補充：過程精密度Cp的求法Cp4.直方圖-展示過程的分布情況根據(jù)Cp的大小判斷過程能力的好壞（偏差越小越好）4.直方圖-展示過程的分布情況根據(jù)Cp的大小判斷過程能力的好4.直方圖-展示過程的分布情況6σ4.直方圖-展示過程的分布情況6σ5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系

特性要因圖——是日本管理大師石川馨博士在1952年所創(chuàng)的一種把握結(jié)果（特性）與原因（要因）的又方便又有效的方法，又叫“石川圖”。

其主要目的在闡述因果關(guān)系，發(fā)現(xiàn)問題根本原因，亦被稱為“因果圖”，因其形狀像魚骨架，也被稱為“魚骨圖”。5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系特性要因圖——是日本管理5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系一個質(zhì)量問題的發(fā)生往往不是單純一種或幾種原因的結(jié)果，而是多種因素綜合作用的結(jié)果。要從這些錯綜復(fù)雜的因素中理出頭緒，抓住關(guān)鍵因素，就需要利用科學(xué)方法，從質(zhì)量問題這個“結(jié)果”出發(fā)，依靠群眾，集思廣益，由表及里，逐步深入，直到找到根源為止。

因果圖就是用來根據(jù)結(jié)果尋找原因的一種QC手法?？梢允刮覀兊墓ぷ鞲到y(tǒng)化,條理化,科學(xué)化。概述5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系一個質(zhì)量問題的發(fā)生往往不5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系特性要因圖可以用來分析的問題類型(1)、表示產(chǎn)品質(zhì)量的特性：尺寸、強度、壽命、不合格率、廢品件數(shù)、純度、透光度等；(2)、費用特性：價格、收率、工時數(shù)、管理費用等；(3)、產(chǎn)量特性：產(chǎn)量、交貨時間、計劃時間等(4)、其他特性：出勤率、差錯件數(shù)、合理化建議件數(shù)5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系特性要因圖可以用來分析的問題類型5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系特性要因圖的思考原則(1)腦力激蕩法(2)5W1H法(WhatWhereWhenWhoWhyHow)(3)5M1E法(Man、Machine、Material、Method、Measurement、Environment；人、機、料、法、環(huán)、測)(3)5Why法5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系特性要因圖的思考原則5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系

不要批評構(gòu)想

歡迎自由聯(lián)想

創(chuàng)意越多越好

歡迎搭便車，利用別人的靈感刺激創(chuàng)意

不要太早下結(jié)論

討論要力求集中，針對某一問題

破除階級尊卑的意念，無拘無束一起討論

將提出的意見，利用特性要因圖一一記錄下來

不要以個人冒充大家的意見

想出來的創(chuàng)意，要加以整理評價運用腦力激蕩法、頭腦風(fēng)暴(BS)十大原則5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系不要批評構(gòu)想腦力激蕩法、頭腦風(fēng)5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系人、機、料、法、環(huán)、測(5M1E)5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系人、機、料、法、環(huán)、測(5M1E5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系5WIH

什么(What)

改善對象是什么?

改善的目的是什么?

做什么?

是否無其他的可做?何處(Where)在何處做?是否在別處做的效率較好?發(fā)生在何處?作業(yè)的地點是否適當?為什么在那地方做?何時(When)可否改變時間、順序?何時做最好?為何需在那時做?是否在別的時間較有利?誰(Who)由誰來做?是否可找其他人來做?有誰可以做得更好?人的組合或工作分擔(dān)恰當否?為何(Why)把其他5W用Why來質(zhì)問、檢討,并找出最好的改善方案為何要如此做?為何要機器、人來做這工作?為何要照此方法來做?為何不那么做?如何(How)如何使方法更簡單?如何使作業(yè)方法簡化?如何做才省費用?如何做最好?5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系5WIH什么(What)何處5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系5Why工序名操作

取件

取工具

檢查

等待

驅(qū)動組裝131770%17910%22712%1146%392%對以上問題運用5Why分析法對原因進行分析：問：為什么驅(qū)動組裝取工具、零件耗時多？答：因為要用行吊吊運。問：為什么要使用行吊？答：因為要吊取驅(qū)動橋、變速箱、發(fā)動機。問：為什么吊取驅(qū)動橋、變速箱、發(fā)動機耗時多？答：因為緩存擺放位置較遠。經(jīng)過以上的提問，找到取工具、零件耗時較多問題的根本原因，即大件物料的緩存區(qū)位置較遠，需要走較遠距離進行吊運。表4-6驅(qū)動組裝實測時間5Why分析法，又稱為“為什么-為什么”分析，是一種探索問題原因的方法和診斷性技術(shù)，被用來識別和說明因果關(guān)系鏈。對一個問題連續(xù)發(fā)問5個為什么，每一個原因都會緊跟著一個為什么，直到問題的根本原因被挖掘出來。5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系5Why工序名操作取件取工5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系

特性要因圖的種類1.追求原因型：魚頭在右，特性值通常用“為什么”來寫5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系特性要因圖的種類1.追求原因型5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系

特性要因圖的種類2.追求對策型：魚頭在左，特性值通常用“如何改善/提高”來寫5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系特性要因圖的種類2.追求對策型5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系

實施步驟第一步：決定問題的目的

應(yīng)先決定研究的目的，是為了調(diào)查原因還是為了追求對策，改善問題的。并確定如不良率、效率低等有關(guān)質(zhì)量的具體問題特性，確定研究方向。第二步：繪制主干線

畫一條較粗的箭頭向右或向左的主干線（稱母線），將特性現(xiàn)在右（左）邊，如下圖：5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系實施步驟第一步：決定問題的目的5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系第三步：畫入主要因

將原因分成幾個大類，并用“”圈起來。再用箭頭斜插到母線上。大原因可根據(jù)5M1E類型分類，一般分為人員、機器/工具、材料、方法、環(huán)境、測量、其他等。5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系第三步：畫入主要因5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系第四步：探討中要因，小要因

將主要因再進行分析，細分為中、小要因，分析小要因時要反復(fù)論證，避免父子關(guān)系顛倒。5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系第四步：探討中要因，小要因5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系第五步：決定重要程度較大的要因

以集中思考、自有考慮的方式，在所列的原因中，將認為影響較大的畫上“”。選出4~6項。5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系第五步：決定重要程度較大的要因5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系

范例5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系范例5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系

范例5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系范例5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系1、某電腦鍵盤制造廠連續(xù)3個月的成品，最終檢驗均為字鍵作動力不良，故由生產(chǎn)課課長召集字鍵插入班人員，利用特性要因圖解析發(fā)生原因。試解之

范例5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系1、某電腦鍵盤制造廠連續(xù)3個月的5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系

范例5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系范例5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系散布圖6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系散布圖6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系一、散布圖的定義：

是一種研究成對出現(xiàn)的、兩組相關(guān)數(shù)據(jù)之間關(guān)系的圖示技術(shù)，表示兩個變量之間變化關(guān)系。把互相有關(guān)聯(lián)的對應(yīng)數(shù)據(jù)，在方格紙上以縱軸表示結(jié)果，以橫軸表示原因；然后用點表示出分布形態(tài)，根據(jù)分布的形態(tài)來判斷對應(yīng)數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系。6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系一、散布圖的定義：6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系散布圖的作用(1)驗證兩個變量間的相關(guān)關(guān)系。尋找影響產(chǎn)品質(zhì)量的各因素并對其進行質(zhì)量分析；（當懷疑兩個變量可能有關(guān)系，但不能確定這種關(guān)系的時候，就可以使用。）(2)根據(jù)相關(guān)程度，掌握要因?qū)μ匦缘挠绊懗潭?.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系散布圖的作用(1)驗證兩個6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系6種分布形態(tài)6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系6種分布形態(tài)6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系XY01、強正相關(guān)：在圖中當X增加,Y也增加,也就是表示原因與結(jié)果有相對的正相關(guān),如下圖所示:6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系XY01、強正相關(guān)：在圖中6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系XY02、弱正相關(guān)：散布圖點的分布較廣但是有向上的傾向,這種形態(tài)叫做似有正相關(guān)稱為弱正相關(guān)6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系XY02、弱正相關(guān)：散布圖6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系Y0X3、強負相關(guān)：當X增加,Y反而減少,而且形態(tài)呈現(xiàn)一直線發(fā)展的現(xiàn)象,這叫做完全負相關(guān).如下圖所示:6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系Y0X3、強負相關(guān)：當X增6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系Y0X4、弱負相關(guān)：當X增加,Y減少的幅度不是很明顯,這時的X

除了受Y的影響外,尚有其他因素影響X,這種形態(tài)叫作弱負相關(guān),如下圖所示:6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系Y0X4、弱負相關(guān)：當X增6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系Y0X5、無相關(guān)：如果散布點的分布呈現(xiàn)雜亂,沒有任何傾向時,稱為無相關(guān),也就是說X與Y之間沒有任何的關(guān)系,這時應(yīng)再一次先將資料層別化之后再分析,如下圖所示:AB6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系Y0X5、無相關(guān)：如果散布6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系Y0X6、曲線相關(guān)：假設(shè)X增大,Y也隨之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而開始減少,因此產(chǎn)生散布圖點的分布有曲線傾向的形態(tài),稱為曲線相關(guān),如下圖所示:6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系Y0X6、曲線相關(guān)：假設(shè)X6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系散布圖的做法1、收集成對數(shù)據(jù)（x，y）：收集成對數(shù)據(jù)一般在30組以上；2、確定坐標并標明刻度：橫坐標x軸為自變量（原因或因素），縱坐標y軸為因變量（結(jié)果或特性），且兩軸的長度大體相等。3、描點，形成散布圖：當兩組數(shù)據(jù)相等時，即數(shù)據(jù)點重合時，可圍繞數(shù)據(jù)點畫同心圓表示，或在離第一個點最近出畫上第二個點表示；4、填寫必要信息：填上資料的收集地點、時間、測定方法、制作者等項目6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系散布圖的做法1、收集成對數(shù)6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系散布圖的分析判斷方法①對照典型圖形分析法：將繪制的散布圖與6種典型圖相對比，從而確定其相關(guān)關(guān)系和程度。6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系散布圖的分析判斷方法①6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系②簡單象限法：在圖上畫一條與y軸平行的P線，使P線左、右兩側(cè)的點數(shù)相等或大致相等在圖上再畫一條與x軸平行的Q線，使Q線上、下兩側(cè)的點數(shù)相等或大致相等PQ兩線把圖形分成四個象限，計算各象限區(qū)域內(nèi)的點數(shù)，線上的不計計算對角象限內(nèi)的點數(shù)，即nⅠ+nⅢ，nⅡ+nⅣ當nⅠ+nⅢ﹥nⅡ+nⅣ時，為正相關(guān)；當nⅠ+nⅢ﹤nⅡ+nⅣ時，為負相關(guān)；當nⅠ+nⅢ＝nⅡ+nⅣ時，為不相關(guān)；YPQXnⅠnⅡnⅢnⅣ6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系②簡單象限法：Y6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系使用注意事項1、散布圖反映的只是一種趨勢，對于定性的結(jié)果還需要具體的分析。2、分析時，應(yīng)注意對數(shù)據(jù)的正確分層，否則可能會發(fā)生誤判。3、對散布圖進行分析時，需要觀察是否有異常點或者離群點出現(xiàn)。4、當數(shù)據(jù)較多時，可能會重復(fù)數(shù)據(jù)出現(xiàn)，對重復(fù)數(shù)據(jù)要進行區(qū)分，并加以分析。5、一般情況下，至少應(yīng)取30組以上的數(shù)據(jù)進行分析。6、通常情況下，橫坐標用來表示原因或者自變量，縱坐標用來表示效果或者因變量。7、在使用散布圖調(diào)查兩個因素之間的關(guān)系時，應(yīng)盡可能固定對這兩個因素有影響的其他因素（控制變量法），才能保證通過散布圖分析的結(jié)果比較的準確。6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系使用注意事項1、散布圖反映6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系實例1第一步：收集淬火溫度與硬度的相應(yīng)數(shù)據(jù)；第二步：從下面數(shù)據(jù)中找出最大值和最小值；

6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系實例1第一步：收集淬火溫度6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系第三步：畫出橫軸和縱軸，將數(shù)據(jù)描點上去第四步：填寫必要信息，工序名稱、單位、組數(shù)、時間。。。。6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系第三步：畫出橫軸和縱軸，將6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系實例2某酒廠要判定中間產(chǎn)品酒中的酸度喝酒度2個變量之間有無關(guān)系，存在什么關(guān)系？（搜集到的數(shù)據(jù)如下表）序號酸度x酒度y序號酸度x酒度y10.56.3160.76.020.95.8170.96.131.24.8181.25.341.04.6190.85.950.95.4201.24.760.75.8211.63.871.43.8221.53.480.95.7231.43.891.34.3240.95.01010.5.3250.66.3111.54.4260.76.4120.76.6270.66.8131.34.6280.56.4141.04.8290.56.7151.24.1301.24.86.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系實例2某酒廠要判定6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系解答：1、確定坐標：橫坐標x軸為酸度，縱坐標y軸為酒度2、描點，形成散布圖：Y0X酒度酸度nⅠnⅡnⅢnⅣ3、圖形分析：可以認為酸度和酒度之間存在著弱負相關(guān)關(guān)系6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系解答：Y0X酒度酸度nⅠnEXCEL實際操作6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系EXCEL實際操作6.散布圖-展示變數(shù)之間的線性關(guān)系7.控制圖-識別波動的來源控制圖7.控制圖-識別波動的來源控制圖7.控制圖-識別波動的來源控制圖又叫做管制圖，是對過程質(zhì)量加以測定、記錄從而進行控制管理的一種用科學(xué)方法設(shè)計的圖，用于分析和判斷工序是否處于穩(wěn)定狀態(tài)所使用的帶有控制界限的一種工序管理圖。

圖上有中心線（CL）、上控制線（UCL）、下控制線（LCL），并有按時間順序抽取的樣本計量值的描點序列。定義7.控制圖-識別波動的來源控制圖又叫做管制圖，是對過7.控制圖-識別波動的來源控制圖的種類①、計量值控制圖：控制圖所依據(jù)的數(shù)據(jù)均屬于由量具實際測量而得。A、平均值與全距（或極差）控制圖（X—R

Chart）；B、平均值與標準差控制圖（X—S

Chart）；C、中位值與全距控制圖（X—R

Chart）；D、單值控制圖（X

Chart）；②、計數(shù)值控制圖：控制圖所依據(jù)的數(shù)據(jù)均屬于以計數(shù)值（如：不良品率、不良數(shù)、缺點數(shù)、件數(shù)等）。

A、不良率控制圖（P

Chart）；

B、不良數(shù)控制圖（Pn

Chart）；C、缺點數(shù)控制圖（C

Chart）；D、單位缺點數(shù)控制圖（U

Chart）。

7.控制圖-識別波動的來源控制圖的種類①、計量值控制圖：控制7.控制圖-識別波動的來源控制圖的用途根據(jù)控制圖在實際生產(chǎn)過程中的運用，可以將其分為分析用控制圖、控制用控制圖。①、分析用控制圖（先有數(shù)據(jù)，后有控制界限）：

用于制程品質(zhì)分析用，如：決定方針、制程解析、制程能力研究、制程管制之準備。

分析用控制圖的主要目的是（1）分析生產(chǎn)過程是否處于穩(wěn)態(tài)。若過程不處于穩(wěn)態(tài)，則須調(diào)整過程，使之達到穩(wěn)態(tài)（稱為統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)）；（2）分析生產(chǎn)過程的工序能力是否滿足技術(shù)要求。若不滿足，則須調(diào)整工序能力，使之滿足（稱為技術(shù)穩(wěn)態(tài)）。7.控制圖-識別波動的來源控制圖的用途根據(jù)控制圖在實際7.控制圖-識別波動的來源②、控制用控制圖（先有控制界限，后有數(shù)據(jù)）：

用于控制制程的品質(zhì)，如有點子跑出界時，應(yīng)立即采取相應(yīng)的糾正措施。7.控制圖-識別波動的來源②、控制用控制圖（先有控制界限，后7.控制圖-識別波動的來源原理控制圖的作圖原理被稱為“3σ原理”，或千分之三法則”。根據(jù)統(tǒng)計學(xué)可以知曉，如果過程受控，數(shù)據(jù)的分布將呈鐘形正態(tài)分布，位于“μ±3σ”區(qū)域間的數(shù)據(jù)占據(jù)了總數(shù)據(jù)的99.73%，位于此區(qū)域之外的數(shù)據(jù)占據(jù)總數(shù)據(jù)的0.27%（約千分之三，上、下界限外各占0.135%）

因此，在正常生產(chǎn)過程中，出現(xiàn)不良品的概率只有千分之三，所以我們一般將它忽略不計（認為不可能發(fā)生），如果一旦發(fā)生，就意味著出現(xiàn)了異常波動。

μ：中心線，記為CL，用實線表示；μ+3σ：上界線，記為UCL，用虛線表示；μ－3σ：下界線，記為LCL，用虛線表示。7.控制圖-識別波動的來源原理控制圖的作圖原理被稱為7.控制圖-識別波動的來源對原理的2種解釋①、控制圖原理的第1種解釋：點出界出判異（小概率事件原理）小概率事件原理：在一次實驗中，小概率事件幾乎不可能發(fā)生，若發(fā)生即判斷異常在生產(chǎn)過程處理統(tǒng)計控制狀態(tài)（穩(wěn)態(tài)）時，點子出界的可能性只有千分之三，根據(jù)小概率事件原理，要發(fā)生點子出界的事件幾乎是不可能的，因此，只要發(fā)現(xiàn)點子出界，就判定生產(chǎn)過程中出現(xiàn)了異波，發(fā)生了異常。7.控制圖-識別波動的來源對原理的2種解釋①、控制圖原理的第7.控制圖-識別波動的來源例：螺絲加工過程中，為了解螺絲的質(zhì)量狀況，從中抽取100個螺絲進行檢查，量取螺絲的直徑值7.控制圖-識別波動的來源例：螺絲加工過程中，為了解螺絲的質(zhì)7.控制圖-識別波動的來源在以上數(shù)據(jù)中，各樣本的標準偏差為0.26，平均值為10，由此可以得出控制圖的控制線：UCL=μ+3σ≈10.78

CL=μ≈10.0

LCL=μ－3σ≈9.217.控制圖-識別波動的來源在以上數(shù)據(jù)中，各樣本的標準偏差為07.控制圖-識別波動的來源②、控制圖原理的第2種解釋：根據(jù)影響質(zhì)量的因素不同，可將其分為人、機、料、法、環(huán)（即4M1E），但對影響質(zhì)量大小的因素來看，可分為偶然因素（簡稱偶因）和異常因素（簡稱異因）。另外的一種說法，將影響質(zhì)量大小的因素分為一般原因與異常原因。偶然因素：是始終存在的，對質(zhì)量影響甚微，但難以消除。如：機床開動時的輕微振動。異然因素：是有時存在的，對質(zhì)量影響較大，但不難去除。如：車刀磨損、機床螺絲松動等。7.控制圖-識別波動的來源②、控制圖原理的第2種解釋：7.控制圖-識別波動的來源由于生產(chǎn)過程的質(zhì)量波動是由偶因、異因引起的，因此，將質(zhì)量波動分為偶然波動、異常波動：偶然波動：由偶然因素造成的質(zhì)量波動，簡稱偶波。偶波是系統(tǒng)固有的，不可避免。

異常波動：由異常因素造成的質(zhì)量波動，簡稱異波。異波不是系統(tǒng)本身所具有的，有時會發(fā)生，只要采取有效措施，不難消除。經(jīng)驗和理論分析表明，如果生產(chǎn)過程中只存在偶因時，產(chǎn)品質(zhì)量將形成某種典型分布，例如：在車制螺紋的例子中形成正態(tài)分布。如果除去偶波之外還有異波，則產(chǎn)品質(zhì)量的分布必將偏離原來的典型分布。可由控制圖檢出。7.控制圖-識別波動的來源由于生產(chǎn)過程的質(zhì)量波動是由偶7.控制圖-識別波動的來源20字方針查出異因采取措施保證消除不再出現(xiàn)納入標準控制圖的流程模型7.控制圖-識別波動的來源20字方針查出異因采取措施保證消除7.控制圖-識別波動的來源1.判異準則判異準則用來判斷過程是否存在異常因素，生產(chǎn)過程的質(zhì)量波動是正常的還是異常的。判異準則主要有兩條：判異準則1：點出界（或在控制線上）就判斷異常；

判異準則2：控制界限內(nèi)的點排列不隨機就判斷異常。

在“判異準則2”中，“點排列不隨機”是指點的排列呈現(xiàn)某種規(guī)律，具體來說，可能會出現(xiàn)以下6種排列現(xiàn)象7.控制圖-識別波動的來源1.判異準則判異準則用來判斷7.控制圖-識別波動的來源①、異常模式一控制點屢屢接近控制界線A、連續(xù)3點中，至少有2點接近控制界限；B、連續(xù)7點中，至少有2點接近控制界限；C、連續(xù)10點中，至少有4個點接近控制界限。7.控制圖-識別波動的來源①、異常模式一7.控制圖-識別波動的來源②、異常模式二

在控制線中心一側(cè)連續(xù)出現(xiàn)的點叫做鏈，其點子數(shù)目稱為鏈長。

鏈長不少于7時，判斷點子為非隨機排列，存在異常因素7.控制圖-識別波動的來源②、異常模式二7.控制圖-識別波動的來源③、異常模式三間斷鏈。如果鏈較長，有個別點出現(xiàn)在中心線的另一側(cè)，叫做間斷鏈。此種情況被視為點子非隨機排列，判為異常。7.控制圖-識別波動的來源③、異常模式三7.控制圖-識別波動的來源④、異常模式四傾向。點子逐漸上升或下降的狀態(tài)稱為傾向。當有7個點連續(xù)上升或下降傾向時，判定點子為非隨機排列，存在異常因素7.控制圖-識別波動的來源④、異常模式四7.控制圖-識別波動的來源⑤、異常模式五

點集中在中心線附近（點子距離中心線在1σ以內(nèi)）。如連續(xù)15點位于中心線附近，判定點子為非隨機排列，存在異常原因。7.控制圖-識別波動的來源⑤、異常模式五7.控制圖-識別波動的來源⑥、異常模式六點子呈現(xiàn)周期性變化。導(dǎo)致此現(xiàn)象的原因可能是：操作人員疲勞、原材料的發(fā)送有問題等。7.控制圖-識別波動的來源⑥、異常模式六7.控制圖-識別波動的來源判穩(wěn)準則用來判斷生產(chǎn)過程是否處于穩(wěn)定狀態(tài)，對于分析用控制圖來說，過程處于穩(wěn)定狀態(tài)即意味著可將其控制限延長，轉(zhuǎn)化為控制用控制圖。判穩(wěn)準則1：連續(xù)25個點都在控制界限內(nèi)；判穩(wěn)準則2：連續(xù)35個點至多1個點子落在控制界限外；

判穩(wěn)準則3：連續(xù)100個點子至多2個點子落在控制界限外。2.判穩(wěn)準則7.控制圖-識別波動的來源判穩(wěn)準則用來判斷生產(chǎn)過程是7.控制圖-識別波動的來源繪制過程收集相應(yīng)數(shù)據(jù)判斷工序是否處于穩(wěn)定狀態(tài)7.控制圖-識別波動的來源繪制過程收集相應(yīng)數(shù)據(jù)判斷工序是否處7.控制圖-識別波動的來源7.控制圖-識別波動的來源7.控制圖-識別波動的來源實例17.控制圖-識別波動的來源實例17.控制圖-識別波動的來源實例17.控制圖-識別波動的來源實例17.控制圖-識別波動的來源實例27.控制圖-識別波動的來源實例27.控制圖-識別波動的來源實例27.控制圖-識別波動的來源實例21查檢集數(shù)據(jù)2分層作解析3排列抓重點4直方顯分布5因果追原因6散布看相關(guān)7控制找異常QC七大手法口訣1查檢集數(shù)據(jù)QC七大手法口訣首先，什么是QC？QC：QualityControl品質(zhì)管控/質(zhì)量管理

-是指控制制造或服務(wù)的品質(zhì)，使產(chǎn)品或服務(wù)達到最優(yōu)良的狀態(tài)。首先，什么是QC？QC：QualityControl品質(zhì)QC七大手法

從上個世紀60年代開始，日本的企業(yè)通過運用QC七大手法，收集工作現(xiàn)場的數(shù)據(jù)并進行分析，大大地改善了產(chǎn)品的品質(zhì)，使日本的產(chǎn)品成為“品質(zhì)”的代名詞。70年代初，日本人大力推行QCC活動，除了重視現(xiàn)場的數(shù)據(jù)分析外，并逐步運用一些新的品管手法，對工作現(xiàn)場伙伴的情感表達和語言文字資料進行分析，并逐漸演譯成新的品管手法。QC七大手法是將散漫無章的語言資料變成邏輯思考的一種方法，也是一種事先考慮不利因素的方法，它通過運用系統(tǒng)化的圖形，呈現(xiàn)計劃的全貌，防止錯誤或疏漏發(fā)生。QC七大手法從上個世紀60年代開始，日本的企業(yè)通過運用Q舊QC七大手法層別法舊QC七大手法層別法1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析數(shù)據(jù)的定義：數(shù)據(jù)，就是根據(jù)測量所得到的數(shù)值和資料等事實。收集數(shù)據(jù)時應(yīng)注意的重點收集正確的數(shù)據(jù)。避免主觀的判斷。要把握事實真相1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析數(shù)據(jù)的定義：數(shù)據(jù)，就是根1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析檢查表1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析檢查表檢查表定義：

檢查表是利用統(tǒng)計表對數(shù)據(jù)進行整理和初步原因分析的一種工具，將需要檢查的內(nèi)容或者項目一一列舉出來，定期或不定期地逐項檢查，并將問題點記錄下來。主要作為點檢用檢查表或記錄用檢查表。1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析檢查表定義：1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析記錄用檢查表：又稱改善用查檢表，以符號、記號或數(shù)字（如□、√、×、正……）記錄的圖表，常用于不良原因和不良項目的記錄。電視故障投訴狀況檢查表1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析記錄用檢查表：又稱改善用查檢表，1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析2.點檢用檢查表：又稱備忘點檢表，常用于機械設(shè)備與活動作業(yè)的確認。這種檢查表主要是調(diào)查作業(yè)過程中的情形，可防止作業(yè)上的疏忽或遺漏。1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析2.點檢用檢查表：又稱備忘點檢表1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析決定研究的目的及所要收集的數(shù)據(jù)。決定查檢表的格式。決定記錄形式。決定收集數(shù)據(jù)的方法。制表的步驟：注意事項：查檢收集完成的數(shù)據(jù)應(yīng)馬上使用。（數(shù)據(jù)的時效性）數(shù)據(jù)是否集中在某些項目或某些時段？是否因時間的經(jīng)過而產(chǎn)生變化？適當保留過去、現(xiàn)在及未來的記錄，以便日后比較。1.檢查表-調(diào)查數(shù)據(jù)用于分析決定研究的目的及所要收集的數(shù)據(jù)。2.層別法-從不同的角度看問題層別法2.層別法-從不同的角度看問題層別法2.層別法-從不同的角度看問題

層別法又稱數(shù)據(jù)分層法，就是對觀察到的現(xiàn)象或所收集到的數(shù)據(jù)，按照它們共同的特征加以分類、統(tǒng)計的一種分析方法。層別法是所有品管手法中最基本的概念，是統(tǒng)計方法中最基本的管理工具，通過層別法，可以將雜亂無章的數(shù)據(jù)歸為有意義的類別，達到一目了然的目的，這種科學(xué)的統(tǒng)計方法可以彌補靠經(jīng)驗、靠直覺判定管理的不足。層別法的定義：2.層別法-從不同的角度看問題層別法又稱數(shù)據(jù)分層法，層別的對象與項目：作業(yè)者：班組、年齡、工齡、性別、熟練度等機械設(shè)備：型式、性能、位置、新舊、工具等作業(yè)方法：批次、場所、溫度、壓力、作業(yè)方案等時間：班制、上下班、年月日、改善前后等測量、檢查：檢查員、檢測方法、檢測工具等材料零件：供應(yīng)方、購買日期、成分、等級等環(huán)境、氣候：氣溫、濕度、天氣、照明等產(chǎn)品類型：新產(chǎn)品、不良品、合格品、品種等2.層別法-從不同的角度看問題層別的對象與項目：作業(yè)者：班組、年齡、工齡、性別、熟練度等2確定研究的目的。確定問題的范圍，明確分析方向。決定層別項目，設(shè)計收集數(shù)據(jù)的表格。按層別收集數(shù)據(jù)并記錄。畫分層歸類圖（如分層直方圖、分層折線圖等）尋求差異點，找尋真因所在。步驟：2.層別法-從不同的角度看問題例：分層折線圖確定研究的目的。步驟：2.層別法-從不同的角度看問題例：分層范例1按機器層別分開分析2.層別法-從不同的角度看問題某電纜廠有A、B兩臺設(shè)備，最近經(jīng)常有不符合要求的異常產(chǎn)品發(fā)生，進過排查，發(fā)現(xiàn)問題可能機器設(shè)備原因，為了分析異常原因，分別就A、B兩臺設(shè)備測定生產(chǎn)50批產(chǎn)品。

規(guī)格值（135~210g），樣本數(shù)：A設(shè)備50批，B設(shè)備50批。范例1按機器層別分開分析2.層別法-從不同的角度看問題范例12.層別法-從不同的角度看問題從全體數(shù)據(jù)的直方圖中難以找到異常原因是由哪臺設(shè)備引起的范例12.層別法-從不同的角度看問題從全體數(shù)據(jù)的直方圖中難以范例12.層別法-從不同的角度看問題范例12.層別法-從不同的角度看問題范例12.層別法-從不同的角度看問題范例12.層別法-從不同的角度看問題范例22.層別法-從不同的角度看問題××公司某天白班、中班、夜班共制造出不良品200個，品管部為了得到更明確的信息，以便采取措施進行改善，從白班、中班、夜班的角度對不良品進行層別分析。表3

不同班次不良品層別分析

班次不良品占比白班2010%中班3015%夜班15075%合計200100%結(jié)論：從層別分析來看，夜班是造成不良品的主要班次，應(yīng)優(yōu)先采取措施進行改善。范例22.層別法-從不同的角度看問題××公司某天白班、中班、范例32.層別法-從不同的角度看問題某工廠有三個設(shè)備，生產(chǎn)中發(fā)生的產(chǎn)品缺失總是居高不下，上半年平均缺失148次，于是對缺失情況進行深層分析。范例32.層別法-從不同的角度看問題某工廠有三個設(shè)備，范例32.層別法-從不同的角度看問題51998范例32.層別法-從不同的角度看問題519983.柏拉圖-找出主要原因3.柏拉圖-找出主要原因3.柏拉圖-找出主要原因意大利經(jīng)濟學(xué)家Pareto（柏拉圖）于1897年分析社會經(jīng)濟結(jié)構(gòu)時，發(fā)現(xiàn)意大利80%的財富集中在20%的富人身上，于是將所得大小與擁有所得的關(guān)系加以整理，發(fā)現(xiàn)有一定的方程式可以表示，稱為“柏拉圖法則”。1907年美國經(jīng)濟學(xué)家Lorenz使用“累計分配曲線”描繪“柏拉圖法則”，也就是經(jīng)濟學(xué)所稱的“勞倫茲曲線”。美國品管專家Juran（朱蘭博士）將勞倫茲曲線應(yīng)用于品管上，同時創(chuàng)出“重要的少數(shù)，瑣細的多數(shù)”的見解，并借用Pareto的名字，將此現(xiàn)象定為“柏拉圖原理”?！鞍乩瓐D法”由品管圈（QCC）創(chuàng)始人日本石川馨博士介紹到品管圈的活動中使用，成為QC七大手法之一。柏拉圖的由來3.柏拉圖-找出主要原因意大利經(jīng)濟學(xué)家Pareto（3.柏拉圖-找出主要原因在質(zhì)量管理過程中，要解決的問題很多，但往往不知從哪里著手，但事實上大部分的問題，只要能找出幾個影響較大的原因，并加以處置及控制，就可解決問題的80%以上（二八原則）。柏拉圖就是根據(jù)收集的數(shù)據(jù)，將不良原因，不良狀況，以層別分類為基礎(chǔ)，計算出各項所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（如不良率，損失金額）及所占的比例，再依照大小順序排列，再加上累積值的圖形。

柏拉圖可以幫助我們找到關(guān)鍵問題及影響程度（TOP3），適用于計數(shù)值項目的統(tǒng)計分析，因此也有人稱其為ABC圖，又因為柏拉圖的排列是從大到小，又稱為排列圖3.柏拉圖-找出主要原因在質(zhì)量管理過程中，要解決的問題3.柏拉圖-找出主要原因柏拉圖的用途找到關(guān)鍵的問題在諸多問題中找出當前最關(guān)鍵、最重要、影響最大的問題。掌握重要的要因雖然問題的原因很多，但影響較大的只不過其中的2~3項而已，改善使只要把握其中的TOP3~4就行了。確認改善的效果通過改善前后的兩個柏拉圖累計比例的對比，可以很明顯地確認改善的效果柏拉圖不僅限于品質(zhì)不良的改善，亦可以使用在工作中的任何問題上。3.柏拉圖-找出主要原因柏拉圖的用途找到關(guān)鍵的問題柏拉圖不僅實施步驟3.柏拉圖-找出主要原因步驟一：收集數(shù)據(jù)

根據(jù)改善的目的，用層別法從“結(jié)果分類”或“原因分類”著手解析數(shù)據(jù)，層別分類項目不宜太多，但要全面滿足問題的需要。步驟二：數(shù)據(jù)整理

制作數(shù)據(jù)匯總表，對數(shù)據(jù)進行處理，按從大到小的順序進行排序，并計算各項比例及累計百分比。步驟三：繪制柏拉圖

畫出橫軸縱軸，橫軸表示研究的項目、原因，左邊縱軸表示項目的數(shù)據(jù)值，右邊縱軸表示累計百分比。

實施步驟3.柏拉圖-找出主要原因步驟一：收集數(shù)據(jù)3.柏拉圖-找出主要原因步驟四：記入必要事項標題：如2015年5月產(chǎn)品不良項目的柏拉圖分析；項目別：如安裝不良、工人熟練度不夠、焊縫問題等；數(shù)據(jù)收集的區(qū)間：如5月1日~5月30日數(shù)據(jù)合計：如共100件制作人：XXX實施步驟3.柏拉圖-找出主要原因步驟四：記入必要事項實施步驟3.柏拉圖-找出主要原因?qū)嵤┎襟E步驟五：分析柏拉圖找出前面累計比例（一般為70%到80%）較大的幾項，列入重點解決的對象；對重點項目進行原因分析，可用特性要因圖進行剖析，制定改善措施；執(zhí)行改善措施，并根據(jù)改善前后的數(shù)據(jù)對比重新繪制柏拉圖，進行效果確認3.柏拉圖-找出主要原因?qū)嵤┎襟E步驟五：分析柏拉圖3.柏拉圖-找出主要原因注意事項：對于原因項目中所占比例較小但項目多的可用“其他”代替，放于最右端，“其他”項不大于前幾項，若大于則進行細分。重點把握，一般而言前三項的累計比例應(yīng)在50~80%之間，分類是前提。改善前后對比：改善后項目別大小會變化，按大小順序重新排列；前后比較的基準一致，刻度比例應(yīng)相同。3.柏拉圖-找出主要原因注意事項：對于原因項目中所占比例較小3.柏拉圖-找出主要原因范例11.收集數(shù)據(jù)2012年3月底XX廠倉庫按采購類別的明細類別金額（萬）機制件371鈑金11市構(gòu)件1778鑄件804電料28控制器11703.柏拉圖-找出主要原因范例11.收集數(shù)據(jù)2012年3月底X3.柏拉圖-找出主要原因2.數(shù)據(jù)整理范例1對各類別的金額按從大到小排列，并計算出累計百分比：3.柏拉圖-找出主要原因2.數(shù)據(jù)整理范例1對各類別的金額按從3.柏拉圖-找出主要原因范例13.繪制柏拉圖制作人：XXX3.柏拉圖-找出主要原因范例13.繪制柏拉圖制作人：XXX3.柏拉圖-找出主要原因4.柏拉圖分析范例1根據(jù)上圖結(jié)果，發(fā)現(xiàn)市構(gòu)件和控制器占總庫存金額的70%，列為重點解決對象。對這兩項進行進一步的分析，可再利用柏拉圖法或者特性要因圖進行分析，制定改善措施。3.柏拉圖-找出主要原因4.柏拉圖分析范例1根據(jù)上圖結(jié)果，發(fā)3.柏拉圖-找出主要原因范例15.改善后的數(shù)據(jù)整理制作人：XXX3.柏拉圖-找出主要原因范例15.改善后的數(shù)據(jù)整理制作人：X3.柏拉圖-找出主要原因范例16.改善前后的效果對比3.柏拉圖-找出主要原因范例16.改善前后的效果對比3.柏拉圖-找出主要原因EXCEL實際操作3.柏拉圖-找出主要原因EXCEL實際操作4.直方圖-展示過程的分布情況直方圖4.直方圖-展示過程的分布情況直方圖4.直方圖-展示過程的分布情況在質(zhì)量管理中，如何預(yù)測并監(jiān)控產(chǎn)品質(zhì)量狀況?如何對質(zhì)量波動進行分析?直方圖就是一目了然地把這些問題圖表化處理的工具。它通過對收集到的貌似無序的數(shù)據(jù)進行處理，來反映產(chǎn)品質(zhì)量的分布情況，判斷和預(yù)測產(chǎn)品質(zhì)量及不合格率。簡單來說，直方圖就是把特性值（如長度、時間、溫度等）的數(shù)據(jù)分成幾個組，計算各組的數(shù)據(jù)制作成頻數(shù)表的圖表。直方圖的定義4.直方圖-展示過程的分布情況在質(zhì)量管理中，如何預(yù)測4.直方圖-展示過程的分布情況直方圖的目的：⑴了解分配的形態(tài)，觀察過程是否異常。⑵計算制程能力（滿足產(chǎn)品質(zhì)量要求的程度）。⑶過程分析與控制。⑷觀察數(shù)據(jù)的真?zhèn)危òl(fā)現(xiàn)異常值）。⑸計算產(chǎn)品的不合格率。⑹求平均值與標準差。⑺可用以制定規(guī)格界限。⑻與規(guī)格或標準值比較。⑼調(diào)查是否混入兩個以上的不同群體。⑽了解設(shè)計控制是否合乎過程控制。例：計算不合格率為32.25%4.直方圖-展示過程的分布情況直方圖的目的：⑴了解分配的形態(tài)4.直方圖-展示過程的分布情況直方圖的制作步驟：步驟一：收集數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)時，對于抽樣分布必須特別注意，不可取部分樣品，應(yīng)全部均勻地加以隨機抽樣。所收集的數(shù)據(jù)個數(shù)應(yīng)大于50以上。例:某廠成品尺寸規(guī)格為130至160mm，今按隨機抽樣方式抽取60個樣本，其測定值如附表，試制作直方圖。4.直方圖-展示過程的分布情況直方圖的制作步驟：步驟一：收集4.直方圖-展示過程的分布情況步驟二：找出數(shù)據(jù)中的最大值(L)與最小值(S)

先從各行（或列）求出最大值，最小值，再予比較。最大值用“□”框起來，最小值用“○”框起來

求得最大值L=148

最小值S=1214.直方圖-展示過程的分布情況步驟二：找出數(shù)據(jù)中的最大值(L4.直方圖-展示過程的分布情況步驟三：求極值（R）數(shù)據(jù)最大值(L)-最小值(S)=極差(R)

例：R=148-121=27步驟四：決定組數(shù)⑴組數(shù)過少，雖然可得到相當簡單的表格，卻失去次數(shù)分配的本質(zhì)與意義；

組數(shù)過多，雖然表格詳盡，但無法達到簡化的目的。

通常，應(yīng)先將異常值剔除再進行分組。

⑵一般可用數(shù)學(xué)家史特吉斯提出的公式，根據(jù)測定次數(shù)n來計算組數(shù)k，公式為：

k=1+3.32

log

n

例：n=60

則k=1+3.32

log

60=1+3.32(1.78)=6.9

即約可分為6組或7組⑶另外可參照右表對數(shù)據(jù)分組（經(jīng)驗法則）例：取7組4.直方圖-展示過程的分布情況步驟三：求極值（R）數(shù)據(jù)最大值4.直方圖-展示過程的分布情況步驟五：定組距（H）⑴組距H=極差R÷組數(shù)K⑵為便于計算平均數(shù)及標準差，組距常取為2，5或10的倍數(shù)。

例：H=27/7=3.86，組距取4步驟六：求各組上限，下限(?。敬?第一組下組界＝最小值－最小測定值／2第一組上組界＝下組界＋組距（以此類推）例：第一組=121-1/2=120.5～124.5

第二組=124.5～128.5第三組=128.5～132.5

第四組=132.5～136.5

第五組=136.5～140.5

第六組=140.5～144.5

第七組=144.5～148.54.直方圖-展示過程的分布情況步驟五：定組距（H）⑴組距H=4.直方圖-展示過程的分布情況步驟七：求組中點組中點值=（上組界＋下組界）／2例：第一組=(120.5+124.5)÷2=122.5

第二組=(124.5+128.5)÷2=126.5

第三組=(128.5+132.5)÷2=130.5

第四組=(132.5+136.5)÷2=134.5

第五組=(136.5+140.5)÷2=138.5

第六組=(140.5+144.5)÷2=142.5

第七組=(144.5+148.5)÷2=146.54.直方圖-展示過程的分布情況步驟七：求組中點組中點值=（上4.直方圖-展示過程的分布情況步驟八：做次數(shù)分配表將所有數(shù)據(jù)，按其數(shù)值大小記在各組的組界內(nèi)，并計算其次數(shù)。次數(shù)分配表4.直方圖-展示過程的分布情況步驟八：做次數(shù)分配表將所有數(shù)據(jù)4.直方圖-展示過程的分布情況步驟九：制作直方圖1.以各組內(nèi)的次數(shù)為高，組距為寬，每一組上畫成矩形，完成直方圖。2.在圖的右上角記入相關(guān)數(shù)據(jù)（測量次數(shù)n，平均值x，標準差σ…），并劃出規(guī)格的上、下限。3.填入必要事項：產(chǎn)品名稱、工序名稱、時間、制作日期、制作者120.5124.5128.5132.5136.5140.5144.5148.54.直方圖-展示過程的分布情況步驟九：制作直方圖1.以各組內(nèi)4.直方圖-展示過程的分布情況直方圖形態(tài)的觀察分析：序號類別特征說明圖形對策1正常型中間高，兩邊低，有集中趨勢左右對稱分布（正態(tài)分配），表示系統(tǒng)處于穩(wěn)定狀態(tài)正常2雙峰型有兩個高峰出現(xiàn)有兩種不同類別的項目混合，如樣本是來自不同機器或材料時，會產(chǎn)生不同的測量值，有兩個峰值先加以分層，再重新做直方圖4.直方圖-展示過程的分布情況直方圖形態(tài)的觀察分析：序號類別4.直方圖-展示過程的分布情況序號類別特征說明圖形對策3高原型中間部分特別高，形似高原狀不同平均值的分配混合在一起先加以分層，再重新做直方圖4陡壁型有一端不見可能數(shù)據(jù)已經(jīng)經(jīng)過了一次全檢，規(guī)格以外的數(shù)據(jù)被剔除不對數(shù)據(jù)提前處理，保持數(shù)據(jù)的真實性4.直方圖-展示過程的分布情況序號類別特征說明圖形對策3高原4.直方圖-展示過程的分布情況序號類別特征說明圖形對策5鋸齒型高低不一，有缺齒情況不正常的分配，測定值有偏差，數(shù)據(jù)失真，如檢驗員對數(shù)值有喜好原因，或儀器不精密規(guī)范檢測過程，放棄主觀偏好，確認機器設(shè)備正常6離島型在左邊或右邊出現(xiàn)小直方圖，形成小島狀異常值混入，測量錯誤，樣本突然改變調(diào)查小島的數(shù)據(jù)來源，剔除異常原因4.直方圖-展示過程的分布情況序號類別特征說明圖形對策5鋸齒4.直方圖-展示過程的分布情況補充：過程精密度Cp的求法Cp是指過程滿足技術(shù)要求的能力，常用客戶滿意的偏差范圍除以六倍的西格瑪?shù)慕Y(jié)果來表示。4.直方圖-展示過程的分布情況補充：過程精密度Cp的求法Cp4.直方圖-展示過程的分布情況根據(jù)Cp的大小判斷過程能力的好壞（偏差越小越好）4.直方圖-展示過程的分布情況根據(jù)Cp的大小判斷過程能力的好4.直方圖-展示過程的分布情況6σ4.直方圖-展示過程的分布情況6σ5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系

特性要因圖——是日本管理大師石川馨博士在1952年所創(chuàng)的一種把握結(jié)果（特性）與原因（要因）的又方便又有效的方法，又叫“石川圖”。

其主要目的在闡述因果關(guān)系，發(fā)現(xiàn)問題根本原因，亦被稱為“因果圖”，因其形狀像魚骨架，也被稱為“魚骨圖”。5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系特性要因圖——是日本管理5.特性要因圖-尋找因果關(guān)系一個質(zhì)量問題的發(fā)生往往不是單純一種或幾種原因的結(jié)果，而是多種因素綜合作用的結(jié)果。要從這些錯綜復(fù)雜的因素中理出頭緒，抓住關(guān)鍵因素，就需要利用科學(xué)方法，從質(zhì)量問題這個“結(jié)果”出發(fā)，依靠群眾，集思廣益，由表及里，逐