qc七大手法培训讲义

QC七大手法讲义 目 录 2006年2月22日背 景1前 言2第一章 柏拉图4第一节 柏拉图的定义4第二节 柏拉图的功用与注意事项4第三节 柏拉图制作步骤与实例8第二章 鱼骨图13第一节 鱼骨图的定义、目的与运用要点13第二节 因果图制作步骤与实例14第三章直方图17第一节 直方图的定义17第二节 直方图的使用目的与功用17第三节 直方图的制作步骤与实例20第四节 直方图的看法及其使用23第四章 脑力激荡法27第一节 概述27第二节 脑力激荡法的应用要点28第五章 散布图31第一节 散布图的定义31第二节 散布图的功用、目的31第三节 散布图的种类与分析31第四节 散布图的判读33第五节 散布图制作步骤与实例39第六章 查检表41第一节 查检表定义41第二节 查检表设计要点及步骤43第七章 图形法45第一节 雷达图45第二节 饼型图46第三节 甘特图47第四节 推移图48总 结52背 景2005年年中，控股公司在吉林建龙试办自主管理活动，紧接着9月又在承德建龙试办，2006年开始在各钢铁子公司全面实施自主管理活动。其间，控股公司企划部曾派专家及工业工程师至各子公司进行培训及现场辅导，培训教材及内容包括：自主管理活动培训讲义及自主管理活动操作手册。培训讲义内针对QC七大手法的运用大约做了一个钟头的介绍，各子公司企划处及分厂综合管理室负责自主管理活动推动的人员提议企划部能够针对QC七大手法进一步深入的介绍，让企划人员也能充分了解QC手法的目的和应用，以便日后顺利接手，广泛落实自主管理活动。故依据编制QC七大手法思路的深化，编制了本QC七大手法，有两项特别意义：(1) 把脑力激荡法取代层别法，依本人的经验，脑力激荡法比层别法效果好，且符合国内需要，脑力激荡法可使人人参与讨论，人人有提供意见的机会，达到集思广益的效果。利用脑力激荡法创造新构想、新点子，这样可将以前的“判断性会议”变成“创意性会议”。(2) 把日本的管理图和管理表合二为一称为图形法，与台湾中钢保持一致。此修订之后的QC七大手法作为培训企划处人员及自主管理活动负责推动人员的教材，效果更佳。企划部高级特聘专家：齐育金 谨识2006年2月22日前 言一、什么(What)是QC?l QC=Quality Controll 质量控制(QC)是指控制制造产品或服务的质量，使产品或服务质量达到最优良的状态。l 以5W1H来说明二、QC七大手法是什么(What)？(1) 柏拉图（Pareto Diagram）抓重点(2) 特性要因图（Causes & Effects Chart）或称鱼骨图(Fish Bone Diagram)追原因(3) 直方图（Histogram）显分布(4) 脑力激荡法（Brain storming）激创意(5) 散布图（Scattered Diagram）看相关(6) 查检表（Check List）找数据(7) 图形法（Statistical Chart）收成果日本、 中钢 、宝钢、建龙自主管理七大手法对比表宝钢台湾中钢日本建龙备注排列图巴雷特折线柏拉图柏拉图柏拉图重点分析因果图鱼骨图鱼骨图鱼骨图依据4M对策表-依据5W1H，找出因素（要因）对策分层发层别法-脑力激荡法直方图直方图直方图直方图必须多做案例，给一线员工练习，即常态分布表散布图散布图散布图散布图一次回归分析管理图管理图/图表管理图图形法-管理表-查检表查检表查检表三、QC七大手法在什么地方(Where)推行最有效？(1) 在制造工厂(如钢厂、造船厂、加工厂) ；(2) 电器家电 组装厂；(3) 汽车生产线-组装。四、QC七大手法在何时(When)推行：(1) 四个月成果发表会一次，一年三次成果发表会；(2) 日常工作：作统计分析、归纳时可采用；(3) 专案报告。五、QC七大手法学习对象是谁(Who)？(1) 圈友；(2) 专案工程师、管理师；(3) 作业长以上领导；(4) 全体员工。六、为什么(Why)要学习QC七大手法？(1) 发挥团队(Teamwork)力量和精神，集思广益，脑力激荡；(2) 重视结果更重视过程，如评审表发表会成绩占20%，活动过程占80%；(3) 重视合作更重视分工，如计划书、改善对策表等，分工合理，人人参与；(4) 既重视改善，更重视创意，开发人的脑力资源；(5) 重视持续效果，更重视标准化的建立，当作培训教材；(6) 目标要量化，更要有原始资料，整理、分析、归纳资料；(7) 因果要分明，手段与目标要清晰。经要因分析、柏拉图分析，因果分明，才不会把主题弄错。七、如何(How)去实现： 1、各阶层主管要重视尤其是董事长和总经理更要重视。 2、组织公司委员会和厂处委员会负责推动。 3、培训：圈友人人参加。 4、聘请专家担任辅导。 5、定期开圈会，讨论本作业区的问题、研究问题、解决问题。 6、要定期举行成果发表会 7、要有激励制度。八、QC七大手法的作用1、协助我们作好日常安全生产管理，达到降本增效的目的。2、可在混沌不明的情况下，认清问题关键在于搜集数据，分析、归纳问题，进而解决问题。第一章 柏拉图第一节 柏拉图的定义柏拉图（Pareto Analysis）又名重点分析图：根据所搜集的数据，以不同区分标准单位(t、次数、kwh、个)加以整理、分类，计算出各分类项目所占的比例而按照大小顺序排列，再加上累积值的图形。第二节 柏拉图的功用与注意事项一、柏拉图的功用(1) 它可以迅速掌握问题重点，了解问题的基本症结所在；(2) 掌握重要要因。每个原因占整个问题的百分比，使你能把握问题的重心，抓住重点，对症下药，解决问题；(3) 确认改善效果。二、柏拉图的注意事项：(1) 分析柏拉图只要抓住前面45项原因就可以；(2) 柏拉图的分类项目不要太少，45项较合适，最多不超过9项，如果分类项目太多，超过9项，可划入“其它”，如果分类项目太少，少于4项，做的柏拉图无实际意义；(3) 做成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时，柏拉图失去意义，与柏拉图法则不符，应从其它角度收集数据再做分析；(4) 柏拉图是管理改善的手段而非目的，如果数据类别已经很清楚者，则无需再花时间制作柏拉图。 二、运用要点收集或调查问题发生的原因，将各项原因逐一列明并分项统计，求出各项原因对全部问题原因发生的百分比，例如造成产品剔退(问题)的原因有A、B、C、D、E五种因素，见下图1-1。据调查的数据(问题)显示，A占剔退原因的50%，B占30%，C占10%，D占7%，E占3%。柏拉图明显的告诉我们，解决问题要先解决主要原因，如A、B原因己占全数的80%，则先解决A、B两问题。问题解决了百分之八十，换句话说，每月剔退量只剩百分之二十的问题了，效果良好。100806040200 A B C D E100%80%60%40%20%0%问题原因公吨05年十二月份转炉炼钢碳命中失败次数统计表项目时间吹炼总炉数设备（炉数）料（炉数）人为（炉数）吹炼时间（炉数）没命中总计数12月1日5011212月2日481112月3日4921312月4日5111212月5日521112月6日542212月7日5221312月8日511112月9日491112月10日5311212月11日4812312月12日532212月13日4911212月14日542212月15日48121412月16日5212312月17日552212月18日5321312月19日4812312月20日4912305年十二月份转炉炼钢碳命中失败次数统计表（续） 项目时间吹炼总炉数设备（炉数）料（炉数）人为（炉数）吹炼时间（炉数）没命中总计数12月21日482212月22日5321312月23日492212月24日542212月25日4811212月26日5221312月27日5512312月28日532212月29日48111312月30日492212月31日53123总计1580192817872料 28/72 38.89%；设备 19/72 26.39% ；人为 17/72 23.61%吹炼时间 8/72 11.11%94.59%81.08%67.57%54.05%40.54%27.03%13.51%0% 料 设备 人为 吹炼时间38.89%65.28%88.89%100%图1-1 柏拉图剔退原因比率10080604020222850459次数高温搅拌激烈L/N熔损铝线弯曲项目10080604020221728334356次数其它铝线圈人为机械项目图1-2 柏拉图法2图1-3 柏拉图法3三、柏拉图应注意事项：1) 分析柏拉图只要抓住前面45项原因就可以；2) 柏拉图的分类项目不要太少，45项较合适，最多不超过9项，如果分类项目太多，超过9项，可划入“其它”，如果分类项目太少，少于4项，做的柏拉图无实际意义；3) 做成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时，柏拉图失去意义，与柏拉图法则不符，应从其它角度收集数据再做分析；4) 柏拉图是管理改善的手段而非目的，如果数据项别已经很清楚者，则无需再花时间制作柏拉图。第三节 柏拉图制作步骤与实例一、柏拉图的制作步骤绘制柏拉图可以按照下列步骤进行：(1) 收集数据；(2) 把数据分类好的项目进行汇总，由多到少进行排序，并计算累积百分比；(3) 绘制横轴与纵轴刻度，注意纵横坐标要均衡匀称；(4) 绘制柱状图；(5) 绘制累计积分曲线；(6) 记入必要事项（如总检察数、不良数、检查者、绘制者、日期等）；(7) 分析柏拉图。二、柏拉图制作案例 案例一、某热轧厂品管部对8月热轧中宽带表面不良进行统计，总不良数为148卷，其中不良数分布为：步骤一、收集数据。8月热轧中宽带表面不良统计表序号不良项目(原因)不良数占不良总数百分比（%）1表面裂缝5335.8%2孔洞106.8%3压痕53.4%4折边128.1%5边裂3624.3%6划伤74.7%7折叠2215%8异物压入31.9%合计148100%制表人：李光地 审核：罗亮 统计日期：9月1日步骤二、把分类好的项目进行汇总，项目依不良数由多到少进行排序，并计算累计百分比。8月热轧中宽带表面不良累积统计表序号不良项目不良数占不良总数百分比(%)累积百分比（%）1表面裂缝5335.8%35.8%2孔洞3624.3%60.1%3压痕2215%75.1%4折边128.1%83.2%5边裂106.8%90%6划伤74.7%94.7%7折叠53.4%98.1%8异物压入31.9%100%合计148100%步骤三、绘制横轴与纵轴刻度。a) 画出横轴与纵轴，横轴表示不良项目，左边纵轴表示不良数，右边表示不良率。b) 左边纵横最高刻度是不良总数148卷，右边纵轴最高刻度是不良率100%。 c) 左边的纵轴刻度和右边的纵轴最高刻度是在一条水平线。推移图（趋势图）表面裂缝 孔洞 压痕 折边 边裂 划伤 折叠 异物压入 0%60%10%20%30%40%50%70%80%90%100%1481401301201101009080706050403020100不良数累积百分比步骤四、绘制柱状图。a) 在左纵轴与横纵轴区域间找出坐标点，共8个坐标点；b) 将各不良项目画出坐标，也就是柱状图。表面裂缝 孔洞 压痕 折边 边裂 划伤 折叠 异物压入 0%148140130120110100908070605040302010060%10%20%30%40%50%70%80%90%100%不良数 累积百分比步骤五、绘制累积积分曲线 a) 针对累积积分曲线在右纵轴与横纵轴区域间找出坐标点，共8点；b) 用折线将8点连接起来。月份日期/天表面裂缝 孔洞 压痕 折边 边裂 划伤 折叠 异物压入0%148140130120110100908070605040302010060%10%20%30%40%50%70%80%90%100%不良数累积百分比35.8%60.1%75.1%83.2%90%94.7%98.1%步骤六、记入必要事项：a) 总检查数12800卷b) 总不良数：148卷c) 不良率：1.16%（作为基准值）d) 目标值：不良率降为1%e) 每卷单重：5吨f) 价差：200元/吨g) 不合格减少量=12800*5*(1.16%-1%)=102.4吨h) 效益：200元/吨*102.4吨=20,480元i) 年效益：20480元 12245,760元.步骤七、分析柏拉图从以上柏拉图可以看出：制程中表面裂缝、孔洞、压痕、折边占总不良率的83.2%，这四项是9月份重点改善的项目，（不良率的83.2%对应多少数量，有数量就可以换算金额）建议用鱼骨图对这三项不良进行原因分析。案例四、14月搅拌站处理387炉，其中剔退3炉、转用15炉、共计18炉。搅拌站异常发生统计表 时间项目1月2月3月4月合计百分比处理炉数1009010196387不合格机械1221633.33%人为 1022527.78%铝圈0120316.67%其他1111422.22%不合格合计347418根据上表得到柏拉图如下所示：件11.11%33.33%44.44%55.56%66.67%77.78%88.89%100%机械 人为 铝圈 其他 0%33.33%61.11%77.78%第二章 鱼骨图第一节 鱼骨图的定义、目的与运用要点一、定义：当一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有条理的图形，这个图形就称为特性要因图，又叫鱼骨图（Fish-Bone Diagram）。二、目的：鱼骨图又称特性要因图(Cause-And-Effect Diagram)，用以画出所有可能会影响流程或质量的相关因子，可以详细明了所有问题的发生原因，并加以归类，提供解决问题的广度(各种分类)及深度(各项细目)。三、功用(1) 整理问题；(2) 追查真正的原因；(3) 寻找对策。四、鱼骨图的形成须利用脑力激荡法，启发每个人的思路，发掘问题的原因所在，绘在鱼骨图上，“骨”表示分类，“刺”表示细目，使问题的原因纲目分明，设法解决最重要原因，原因消除后，将对策标准化，鱼骨图实例如下图所示：剔退（钢板）人员进料设备方法工作经验不足知识不足判断错误超过厚度公差平坦度不够记号设备故障配料不足放样错误尺寸不符弯曲弧形刀隙未调好基准线未抓准图2-1 鱼骨图分析原因五、绘制因果图应注意事项(1) 脑力激荡：要集合全员的知识与经验，运用脑力激荡法，集思广益。(2) 以事实为依据：分析大原因时应根据具体情况，适当增减或另立名目，除人、设备、物料、方法、环境等因素外有时还包括其它如动力、管理等方面。(3) 原因分析愈细愈好，愈细则更能找出关键原因或解决问题的方法。(4) 在进行原因逐层分解时要充分使用5W2H的方法分析。(5) 无因果关系者，予以剔除，不予分类。(6) 多加利用过去搜集的资料。(7) 重点放在解决问题上，并依结果提出对策，依5W2H原则执行。(8) 依据特性别，分别制作不同的特性要因图。(9) 大要因 (大骨)通常代表是一个具体方向。 中要因(中骨)通常代表的是一个概念、想法。 小要因(小刺)通常代表的是具体事件。(10) 至少要有4根大骨、3根中骨及2根小骨。一支特性要因图就会有24个小要因，且这些要因都不能重复。(11) 对要因发问，为什么？(Why？)；对对策发问，如何(How)。第二节 因果图制作步骤与实例 一、因果图制作步骤：(1) 确定待分析的质量问题，将其写在右侧的方框内，画出主干，箭头指向右端。见图2-2所示。质量问题（结果）小原因中原因大原因具体方向具体方向图 2-2 鱼骨图原因层级(2) 确定该问题中影响质量原因的分类方法。一般分析工序质量问题，常按其影响因素主要有四个M， (1)人(Man)、(2)设备(Machine)、(3)原料(Material)、(4)方法(Method)，另加环境或其它等分类；作图时，依次画出大支，箭头方向从左到右斜指向主干，在箭头尾端写上原因分类项目。见图2-3所示。质量问题（结果）人机料法环图 2-3 鱼骨图大要因层级a) 将各分类项目分别展开，每个中支表示各项目中造成质量问题的一个原因。作图时，中支平行于主干，箭头指向大枝，将原因记在中支后面或上下方。b) 将原因再展开，分别画小支，小支是造成中支的原因，依次展开，直至细到能采取措施为止。c) 分析图上标出的原因是否有遗漏，最后在形成共识的基础上，把最可能是问题根红笔或特殊符号标识，画上方框，作为质量改进的重点。d) 注明因果图的名称、绘图时间、绘制者、参与分析人员等必要项目。二、鱼骨图实例客房部投诉率增加员工设施材料环境方法上岗培训不多新招聘人员多人手紧张服务意识不够服务态度不好未建立工作标准存储规定不清公共设施维护不当空调故障电梯修理不及时 客房设施故障多气温变化存储环境无防潮设施卫生纸差卫生用品过期图2-4 实例1准备工作轴承整理 回 装轴承拆出设备定位慢轴承刮修费时不熟练、人力少协调差特殊工作种类多风盖吊出危险工具准备费时密封膏难涂上空间小 油量调整不易固定销难逼出心轴难顶高测量范围小螺丝紧空间小密封膏难清理无工具技术不纯熟刮修点难找无挂勾无平台人员堕落易碎黏性强上盖不易翻转油管阻挡水平量测慢上轴承拆解费时风盖挡住钢索不易穿入轴承盖难拆解试车慢轴承回装费时钢索不易穿入外盖及周边设备回装费时黏性强降低联轴器拆卸工时图2-5 实例2第三章 直方图第一节 直方图的定义将所搜集的数据、特性值或结果值，在横轴上适当地区分成几个相等区间，并将各区间内测定值所出现的次数累加起来，用柱形画出的图形。第二节 直方图的使用目的与功用一、使用目的(1) 测知制程能力；(2) 测知数据的真伪；(3) 测知分配型态；(4) 计算产品不良率；(5) 调查是否混入两个以上的不同群体；(6) 藉以订定规格界限；(7) 规格与标准值之比较；(8) 可用于制程管制；求分配的平均值与标准差。二、功用(1) 表示质量正态分布 ：直方图为次数分配的一种表示方法，即将组界绘制在横轴，次数绘在纵轴所形成的图形，常常用来表示质量正态分布。如下图3-1所示：图3-1(2)可作管制图：设上、下限，有助于标准的设定，以长条形式展示数据次数的图形，协助确认过程的改变，它显示产品测量值变动的情形，一旦标准值设定后，可将测量值与标准相比较。直方图是综合一组数据的变异的图形，直方图的图形本质使人能一目了然地看清楚实际搜集数据与规格或标准的变异，若以数字表示，难以显示变异。我们总希望制程能力在规格或标准内，且是最好的制程，平均值与规格的中心相一致如图1所示，如果实际的制程在规格界限外，即超过控制上限(Upper Control Line ,UCL)或标准下限(Lower Control Line ,LCL)如图3-2、图3-3、图3-5。若实际制程在规格界限内，但双尾离规格界限太远如图3-2表示制程能力强，但制造成本较高，对公司而言不算是好现象，我们必须记住，要以最经济的方式生产，成本低，质量好，只要满足顾客的需求，就是达到制造的目的。下面五个图例可以帮助我们理解直方图对过程（工序）能力的判断，请参考：LCLUCLLCLUCL图3-3 过程能力比规格好得多图3-2 过程能力刚好LCLUCLLCLUCL图3-4 中心偏左的过程能力图3-5 中心偏右的过程能力注：UCL=标准上限LCL=标准下限 UCL = Upper Control LineLCL = Lower Control Line图3-6 分散度过大的过程能力第三节 直方图的制作步骤与实例一、直方图的制作步骤(1) 收集同一类型的数据，最好在50个以上。(2) 计算极差。找出所有数据中的最大值与最小值，计算极差（即全距）(3) 设定组数。根据数据的个数进行分组，其分组原则一般是：数据总数50100100250250组数610组712组1020组(4) 确定测量最小单位。（按小数点的位数来决定）l 整数位测量单位为1，如果数据是50或100时，那么它的最小测量单位为1；l 小数点为1位时，测量最小单位为0.1，如果数据为1.5或50.8时，那么它的最小测量单位为0.1。l 小数点为2位时，测量最小单位为0.01，如果数据为1.05或50.85 时，那么它的测量最小单位为0.01。(5) 组距。计算(6) 求出各组的上、下限值。l ，第一组上限值=第一组下限值+组距；l 第二组下限值=第一组上限值，第二组上限值=第二组下限值+组距；l 第组下限值=第组上限值，第组上限值=第组下限值+组距。(7) 计算出各组的中心值（）。(8) 制作频数分布表。组别组距上下限值中心值次数(9) 按频数分布图绘制出直方图。(10) 对绘制出的柏拉图进行分析。二、直方图举例：案例一、为考核某齿轮尺寸的品质水平，随即在一批产品中抽样测得数据100个，此产品规格为：24.56.0mm。(注：UCL=30.5mm、CL=24.5mm、LCL=18.5mm)(1) 收集数据，如下表所示：1234567891022.123.422.627.722.923.724.521.324.721.225.824.523.221.321.624.124.817.421.920.323.924.624.322.724.626.730.026.023.124.622.821.822.624.025.122.419.323.923.621.525.023.624.924.826.423.926.618.323.225.321.725.023.521.724.327.229.025.023.822.322.228.024.621.625.224.826.727.628.525.824.625.322.527.525.524.824.623.818.819.925.124.822.626.624.125.023.420.621.326.322.924.421.523.123.428.922.420.126.226.4(2) 算出极差R。 (3) 根据直方图的操作步骤“(3)”中的分组原则，此例中分组为：=10。(4) 本组数据有一位小数点，所以本组的测量最小单位为：0.1。(5) 计算组距： (6) 求出各组的上、下限值。l 第一组下限值=l 第二组下限值（第一组上限值）=17.35+1.3=18.65l 具体上下限值如下：第一组：17.3518.65 第六组：23.8525.15第二组：18.6519.95 第七组：25.1526.45第三组：19.9521.25 第八组：26.4527.75第四组：21.2522.55 第九组：27.7529.05第五组：22.5523.85 第十组：29.0530.35(7) 计算中心值。，。(8) 制作频数分布表（如下表所示）：组别组距上下限值中心值频数117.3518.6518.002218.6519.9519.303319.9521.2520.605421.2522.5521.9016522.5523.8523.2020623.8525.1524.5029725.1526.4525.8012826.4527.7527.108927.7529.0528.4041029.0530.3529.701(9) 按频数分布图绘制出直方图（如下图）。(10) 分析：此直方图属正态分布，服从统计规律，可认定过程较为稳定。第四节 直方图的看法及其使用一、直方图的形状只要看直方图的形状就可以了解其过程安定或异常。安定的过程就像钟铃一样左右对称。直方图有岛型、双峰型、缺齿型。这些形态出现，必定是过程发生某种原因所致。(1) 正常型：是正态分布，服从统计规律，过程正常，如下图所示： 图3-2(2) 缺齿型：不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：a) 测量仪器精确度不够，而要求的精确度较高。b) 次数分配表上分组不当，如作图时分组太多。图3-3(3) 偏态型：不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：a) 习惯作业造成作业方法不对；b) 工具、冶具、模具已经磨损或松动。图3-4(4) 离岛型：原料或过程发生异常时的分配状态，离岛说明过程一定有某种异常原因发生，有找出其异常原因的必要。只要去除这种离岛，就可以制造充分合乎规格界限的制品。图3-5(5) 绝壁型：一端切掉的分布型态。过程能力不够，检查部门为了要确保数量而把规格外的制品稍微修改使其合格时会出现，所以和离岛型一样有早期改善必要。图3-6(6) 双峰形：不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：a) 有两个不同的组合，如两部机器或两家不同的供应商；b) 在过程中有变异产生，而作了较大调整。c) 作业者或测时器不同时也有可能发生此种直方图。图3-7二、与规格比较将规格值计入直方图，可检讨过程能力。(1) 制品变异比规格宽度要窄，平均值在中央，此种分配的形状是理想的，规格界限如果在标准差的4倍之处，那就是更为理想的状态了。如下图3-8所示：图3-8(2) 图3-9变异情况大致与图3-9相同，但平均值稍偏左，过程稍微变化就容易发生不良，平均值有移到中心的必要。图3-9(3) 图3-10平均值良好，但变异稍大，刚好和规格的两端吻合，若稍微增大，很可能出现不良品，最好平均值保持原状，但变异方面应采取缩小的对策。图3-10(4) 图3-11变异太大，两侧都超过规格界限值，发生不良品，应立刻检讨缩小差异的对策，如规格无法变更，过程改善亦无法立刻采取对策，那最好是用全数选别的对策。图3-11(5) 图3-12变异非常小，对规格而言还有充裕，如能把变异稍微放大也没有关系，如此效率能提高，消耗品、材料能减少，管理也较轻松。同时有必要时，和有关部门联络，把规格缩小，采取规格缩小对策。图3-12(6) 图3-13虽满足规格，但中心值靠近旁边且左端尾部被切除，这是为要符合规格作过选别。应该检讨选别前的直方图，把变异减小，并把平均值移到中央，此种措施是必要的。图3-13(7) 图3-14一方的分配的平均或变异都在良好状态，也符合规格，但有“离岛”制品出现，发生不良现象，这是过程有异常现象出现，应调查离岛原因，采取对策。图3-14 第四章 脑力激荡法第一节 概述一、简要说明一般人的思想常受生活习惯、环境及逻辑的学习方式的影响，而将个人的思路局限在某个范围内，常常遇到问题却找不出症结所在，而实际原因很可能非常简单。这是因为当事者，只注意点的垂直思考，没有注意面的水平思考，而问题的解决方法往往隐藏在另一点的下面，而使你无法发现。一般所称的脑力可以分为下列四种： 吸收力(观察、注意)脑力 记忆力(感觉、记忆) 垂直思考力 理解力(分析、判断) 创造力(灵感) 水平思考力图4-1 脑力分类现代人类脑力的吸收力与记忆力已比不上计算机，但目前计算机无理解力和创造力，因此人类须充分发挥理解力和创造力，尤其是创造力的运用，亦即多使用水平的思考法，较容易解决问题。爱因斯坦说过：想象力比智识重要，脑力激荡法就是利用人类创造性的想象力来解决问题的，创造的想象形成方式，如下图4-2所示：空 想再生的想象 空堂 (把过去的记忆 创造的想象重新想出来) 图4-2 创造的想象形成方式二、脑力激荡法功用利用人的表现欲来开发脑力资源，集众人的智慧来研究问题的症结，可以发掘许多问题的潜在原因。三、脑力激荡法技巧的运用A.会议：脑力激荡法的运用，必须借着会议讨论方式进行，大家海阔天空地谈论，不受限制，大家彼此脑力激荡下，激发出新的构想或方法，所谓三个臭皮匠，胜过一个诸葛亮。此种会议不是一般判断性的会议，而是属于创造性的会议。B.配合鱼骨图的运用，把每个成员想的构想或方法在鱼骨图上表明，如此可使问题的原因纲目分明。C.焦点法：以较简单的日常题目来作焦点讨论，再以模拟方式强制联想，如下图4-3表示： 秋天 落叶 收割 存粮 台风 大风 吹倒房子 钱会损失 银行 储蓄 洪水 预防 有备无患 图4-3 焦点法示例D.缺点列举法：例如“使用的材料有无缺点？钢种、尺寸正确吗？”“此种改善方法对吗？有无更好的方法？”E.希望目标列举法：例如如果有更方便的产品多好！如果产品能携带。第二节 脑力激荡法的应用要点一、脑力激荡法的四大原则(1) 摒绝批评构想：对任何观念持有反对意见时，必须保留至稍后之时期，会议中不管别人构想是好是坏，绝不加批评。(2) 欢迎“自由奔放”，异想天开的意见，必须毫无拘束，广泛地想，观念愈奇特愈好。(3) 构想愈多愈好，不要顾虑构想内容的好坏。(4) 根据别人的“构想”联想另一个构想，即利用一个灵感激发另外一个灵感，或者是把别人的构想加以修正转变成更好的构想。二、脑力激荡法在实施中应注意的事项(1) 脑力激荡法会议的准备1) 时间：30分左右，不要超过一小时。2) 会议室：安静、不受别事打扰，电话最好切掉。3) 记录员最好有二人。4) 准备小铃，圈员有违反基本规则时，用按铃来管理会议。(2) 脑力激荡法的实施要领1) 运用脑力激荡术时，若无适当的题目，是不易成功的。2) 不能同时有两个以上的题目混在一起。3) 问题太大时，要分成几个小题。4) 创造力强，分析力亦要强，更需具有幽默感。5) 脑力激荡法分析问题，时间以15分至60分钟为宜。6) 圈长之外，需指定一位助理，将圈员的构想，简要地写在黑板上。书写时，字体要清晰，用以启发其它圈员的联想。7) 使用脑力激荡，会产生出无数的创意，有时在一小时内会有400条以上的创意，但这些创意不一定均具有实用性。8) 需要把许多想出来的创意，经过评价，以选取解决问题所必须的创意。9) 评价脑力激荡所想出来的创意，圈员最好受过创造性思考训练，能客观地判断，并对问题有广泛的认识。10) 评价各种创意时，可用下列分类处理：a) 立即可以实施者。b) 需较长时间，加以研究或调查者。c) 缺少实用性者。三、脑力激荡法应避免的词句自主管理活动圈圈长或圈员用脑力激荡法解决问题时，不能使用下列的“绝句”，如使用这些词句，会把圈员所提出的创意完全抹杀。1) 理论上可以说得通，但实际上并不如此。2) 恐怕上级主管不会接受。3) 以前试过了。4) 违反公司的基本政策或方针。5) 会被人讥笑的。6) 没有价值吧！7) 可能没有这么多的时间。8) 可能大家不会赞成。9) 我以前想过了，只是没有多大的把握。10) 以后再想想看，或以后才研究吧！第五章 散布图第一节 散布图的定义 一、散布图的定义把互相有关联的对应数据，在方格纸上以纵轴表示结果，以横轴表示原因；然后用点表示出分布形态，根据分布的形态来判断对应数据之间的相互关系。这种图形叫做“散布图”，也有人称之为“相关图”。第二节 散布图的功用、目的一、散布图的功用(1) 检定两变数间的相关性。(2) 从特性要求寻找最适要因。(3) 从要因预估特性水平。二、散布图的目的(1) 知道两组数据（或原因与结果）之间是否有相关及相关程度。(2) 依据各种可能影响原因层别绘制散布图，可找出最适合的要因。(3) 检视是否为不相关。第三节 散布图的种类与分析一、散布图一般有以下四种类型，分别是： (1) 正相关：当变量x增大时，另一个变量y也增大。相关性强：如马力与载重的关系；相关性中：如收入与销售的关系；相关性弱：如体重与身高的关系。(2) 负相关：当变量x增大时，另一个变量y却减少。相关性强：如投资率与失业率的关系；相关性中：如举重力与年龄的关系；相关性弱：如血压与年龄的关系。(3) 不相关：当变量x（或y）增大时，另一个变量（或x）并不改变。如气压与温度的关系。(4) 曲线相关：当变量x增大时，另一个变量y也随着增大，但达到某一个值后，则当x值增大时，y反而减少，反之亦然。如记忆与年龄的关系。二、散布图分析分布图如下图表5-1，常用于检定特性与要因二变量之间是否确实存有某种关系，它不是用于证明一变量引起另一变量，但却能明确地显示该关系是否存在，以及相关性的强弱。表5-1 各种散布图分析图 示相关性解 说Y体重KGX(身高)正 相 关X值增加时，Y值也随之增加，若控制X值，则Y也将自然受制例：身高vs体重 训练vs绩效Y体重KGX(身高)可能为正相关X值增加时，Y值也随之略增，Y可能有除了X之外的其它影响变量。Y体重KG X(身高)相 关X与Y没有线性相关性Y体重KG X(身高)可能为负相关X值增加可能会导致Y值有减少的趋势。例：质量Vs顾客诉赔 训练Vs不良品Y体重KG X(身高)负 相 关X值增加可能会导致Y值有减少，因此或许只控制X以取代控制Y，(例如：当Y不易量测，而X便于量测时)三、在制作散布图时，应注意以下事项(1) 两组变量的对应数至少在30个以上，最好50个，100个最佳。(2) 找出x、y的最大值及最小值建立x、y坐标。(3) 通常横坐标用来表示原因或自变量，纵坐标表示效果或因变量。(4) 散布图绘制后，分析散布图应谨慎，因为散布图是用来理解一个变量与另一个变量之间可能存在的关系，这种关系需要进一步的分析，最好作进一步的调查。第四节 散布图的判读n 正相关（点子从左下至右上分布者），如下图：图5-2 强正相关关系图5-3 中度正相关关系图5-4 弱正相关关系n 负相关（点子从左上至右下分布者），如下图：图5-5 强负相关关系图5-6 中度负相关关系图5-7 弱负相关关系n 无相关（点子分布无向上或向下倾向者）：a) x与y之间看不出有何相关关系；b) x（或y）增大时，y(或x)并不改变； 以上两种情形均成为无相关，如下图所示：图5-8 无相关关系n 曲线相关（点子分布不是呈直线倾向，而是弯曲变化者）。当x开始增大时，y也随之增大，但达到某一值后，则当x值增大时，y反而减少，反之亦然，称为曲线相关。如下图所示：图5-9 曲线相关关系n 利用中间值进行相关分析在前面四种分布形态仍然没有办法判断的时候，可以利用中间值来分析。这种方法不需要用复杂的公式计算，也不需要画特别的图形，只要算出图上的点有多少，然后比较可以判断了。它的步骤有三点：a) 求出中间值：所谓中间值，就是将对应数据按大小顺序排列，取出中间值。b) 在散布图上画出