qc七大手法基础运用培训

QC七大手法 基础运用编制：杨 华日期： 20080218部门：南京品管制程组品管员培训教材1QC七大手法管理人 员 五大使命 -品 质 ,交期 ,成本 ,服务 ,安全管理1.品 质异常2.交期 异常3.产量异常4.设备异常5.人员异常62QC七大手法 管理的基本原則1.尊重人性 -把工作人 员 的想法 与意见 有效 发挥2.依 PDCA的管理 循环彻底执行 -不停的 转动PDCA循环3.彻底实施标准化 -做好管理的第一步 .4.活用 统计 手法 -统计 方法收集 数据 ,加以 统计分析3QC七大手法 工作及生活中 难免 碰到 问题 ，一旦 发生问题 如不立即 解决 ，小 问题 也可能 变成 大 问题 。然而， 解决问题 是要用方法的，而品 质 管理（ QC）手法就是能 协助我们 迅速且 正确解决问题 的利器之一。 一般 问题解决 的程序 约可分为收集 整理 归纳 分析 判断决策 等 阶段 ，每 一接阶段 都有不同的 QC手法可供搭配使用。如果能夠充分了解 QC手法且 运用得 当 ，就能 收集 到 正确 有效的 资讯 ， 并 作出 精准 的判断 。4QC七大手法1、 特性要因 图2、散布图3、 柏拉 图4、 直方 图5、 推移 图6、层别法7、查检表5QC七大手法1.收 集 ： 须根据事实或数据说明 。工具包括： 查检表 （ Check List） ,散 布图 （ Scatter Diagram）、 层别 法（ Stratification）。2.整 理 ： 理清问题 所在以 作为判断重大问题的依据 。工具包括：柏拉 图 （ Pareto Diagram）、直方 图 （ Histogram）。3.归纳分析 ：主要 针对原因问题的关系 ， 探讨 其相互 关系与 潛在的真因。工具包括：特性要因 图 （ Characteristic Diagram）。4.判断决策 ： 针对问题所发生的 原因， 采取 有效 对策 ，加以 处置 。工具包括：特性要因 图 、 统计图中管制图 （ Control Chart）。6一 .特性要因 图 (鱼骨图 ) 品 质 是 制造 出來的 -制造 的物品具有各項品 质 特性 ,依材料 ,设备 ,方法 ,人而形成不同的品 质 特性 .若 制程 的品 质 特性出現 问题 的 话 ,制造 的品 质 也 会产生 問題 。 特性 与 要因为了解决问题 ,将品质特性（结果）与原因之间关系明确化， 而在 品质 管制上造成的因素 称为 要因 .所以利用 图将品质 特性的要因表現出 来 即 称为 特性要因 图 .因很像一 只吃完 鱼肉 ,只剩骨 头 的 鱼 所以又 称鱼骨图。7一 .特性要因 图 (鱼骨图 ) 绘制 方法 -1.决定 特性 :,不良率 ,不良現象 ,2.列举 要因 :a.应用 5W1H,4M方法 发掘 要因(what/where/when/who/why/how/人 ,机 ,物 ,法 )b.有 影响 特性的要因全部 列举 出來c.要分析至可 执行对策 ,或 收集数据 的要因d.应用脑力激荡(禁止 批评 ,欢迎 自由 联想 ,构想 越多越好 ,欢迎搭便 车 .)8一 .特性要因 图 (鱼骨图 )3.整理特性要因的 形状 -将列举 的要因加以 分类整理后 ,画出 大骨 ,中骨 ,小骨 .4.调查 要因的 影响度 -解析 过去累积数据 及取管制 图 ,直方 图 ,散 布图 加以分析 ,确认列举 要因是否 对 特性真的有 影响5.决定 特性要因 图 列举 要因中 ,该 追加的追加 ,该减少的减少 .一切以 数据为根据 .6.其他 -绘制日期 ,绘制 者 ,其他 参考 事項 9一 .特性要因 图 (鱼骨图 )封口不良高分析操作人员方法机 器压头偏位 压力不够等 物料盖膜 温度不稳定材质不好操作不当精力不集中未认真操作方法设计不当新工多10二 .散 布图 身高 与体重高 重 ? 矮 轻 ?No.身高體重 No.身高體重 No.身高體重1 165 56 11 161 55 21 175 622 172 68 12 176 62 22 162 623 159 52 13 166 48 23 158 484 182 74 14 175 76 24 162 525 158 63 15 168 67 25 178 746 162 58 16 178 75 26 159 527 176 72 17 159 50 27 152 458 175 66 18 159 62 28 159 629 165 56 19 176 78 29 158 5910 163 68 20 158 54 30 182 7711二 .散 布图 调查两种数量之间的关系品质 特性 与品质 特性的 关系品质 特性 与 要 因之间要因 与 要 因之间例 :A.身高与体重之关系B.产量与不良率 之 关系C.时间与效率之关系D.人数与产量 之 关系 .再如 :近视眼与遗传的关系、食品中水分含量与霉变的关系、产品加工过程中的加工质量与人、机、料、法、环之间的关系、产品成本与原料、动力、各种费用之间的关系等作用 :判断与产品质量特性有关的人、机、料、法、环、测之间的各种关系，及其与各质量特性之间的因果关系，为质量改进提供信息。寻找影响产品质量的各因素并对其进行质量分析；（当怀疑两个变量可能有关系，但不能确定这种关系的时候，就可以使用。 )12二 .散 布图 绘制 方法1.收集 数据 :收集 50100相 对应 之 数据 .至少 30組 .2.决定横轴与纵轴一般以橫 轴 代表要因 ,纵轴 代表 品质 特性 . 若是要因 与 要因或 品质 特性 与品质 特性 .則可任意 决定 .刻度大小 ,则两者变异弧度 大致相同大小即可以 .3.点绘数据将 收集之 数据绘于相对 位置上 .4.判 读 散 布图把握 正确资讯 ,采取 必要的措施 .13二 .散 布图散 布图看 法 1.(弱 )正相 关x增加时 y也跟 着 增加 .欲管制 y時只需管制 x.2.(弱 )负相关x增加 时 y反而跟 着减少 .只需管制 x, y即可 获得 管制 .3.无 相 关x与 y完全 沒有相 关 .4.线形相关14三 .柏拉 图 柏拉 图柏拉 图 分析是以 80:20原理 进行重点 分析的图 表，不良 缺点项目 依 数量 之大小排列，橫座 标为 不良 缺点项目 ， 纵 座 标准为 不良 缺点数量 或 累积 百分比，分析出 重点 不良 缺点项目 做 为 改善之目 标 15三 .柏拉 图 绘制 方法1. 决定分类项目 ： 以 产品或制程订定检查项目 或不良原因。2. 收集 数据 ： 以某一期 间 收集特定 问题 的 检查记录 。3. 依 数量 之大小排序整理 数据 ，如下表不良缺點 不良缺點 數 量 累積數量 累積百分比代 號 名 稱1 Q1 Q1 Q1 T2 Q2 Q1 Q2 (Q1 Q2) T3 Q3 Q1 Q2 Q3 (Q1 Q2 Q3) T Qk Q1 Q2 ,Qk 100總 計 16三 .柏拉 图4.绘制 不良分析 图 (柏拉 图 ):a.横轴 依不良 个数 大小順序取不良 项目 .b.纵轴 取不良 数 及不良率 .c.依不良 数 之大小 顺序 由左而右 绘 出 条形图 表示之 .d.累积 不良率 则 使用曲 线图 表示之 .5.计 入必要 项目 :即 数据 的期 间 .数据 的 数目 等 .17三 .柏拉 图不良項目 KG不良占 有率累計不良率封口 83 41.5% 41.5%气泡 54 27.0% 68.5%白 层 25 12.5% 81.0%添加物 12 6.0% 87.0%黑渣 8 4.0% 91.0%其他 18 9.0% 100.0%Total 200 100.0% -18四 .直方 图 (又称质量分布图 ) 收集 数据 之目的 整批 制品 的分 布与变化 品质规格 的平均值 与变化 确认项目 1.分配的 形状2.分配的中心值3.分配的散 布 情形4.与规格 (公差 )的 关系揭示质量问题，确定质量改进点1、显示产品质量波动分布状态；通过对数据的收集整理来直观的描述生产过程中的产品质量分布状况。2、分析判断生产过程保证产品质量的能力。3、估算产品不合格率及产生的可能原因。为质量改进提供信息19四 .直方 图 直方 图 的 绘制方法1.收集 数据作直方 图 ,数据 至少 50個以上 .一般 对于数据个数 多少 ,称为样本大小 , 用 n 表示 .2.整理 数据将数据整理 ,并 找出最大值 与 最 小 值 .3.决定组数分 组 的 组数并 沒有 统一 的 规定 ，但太多或太少 组 皆 会 使直方 图 失真 .A.分 组组数 依 数据的样本大小 n决定B.最大值 减 最小值的差 (R),用 2,5,10等相 关数值 除之 . 根据 样 本大小 n 建 议 分 组组 数 50 100 6 10100 250 7 12250 以上 10 25全距 ( R )=最大數 (Max)-最小數 （ Min）组数 = R / 2, 5,1020四 .直方 图4.决定 組距组距 h 可由 组数 k 除以全距 R 來決定，如下式。组距 (h)= 全距 (R) /组数 (k)一般取 h 值 为量测单位 之整 数倍 5.决定 組界组 界即是每一分 组 之上下界限值，其 决定 之方法如下：第一 组 下界 1 MIN Xij 量 测单位 2第一 组 上界 1 1 h第二 组 下界 2 1第二 组 上界 2 2 h第 组 下界 i i-1第 组 上界 i i h第 组 下界 k k-1第 组 下界 k k h MAX Xij 则 停止 6.计算 組中 点 各 组 皆以 组 中 点为代 表值，其 计算 方法如下：组 中 点 = ( L1+U1 ) / 2 21四 .直方 图6.计算 次 数并 作次 数 分配表：将组界 、 组中点 填入次 数 分配表， 将 原 数据 依其值 归类 入某一 组并 以 计 票的方式以 /字 划记 各 组 之次 数7.绘制直方图以 组 界或 组 中 点为 X轴 ，次 数为 Y轴 。再以各 组 之 组距为 底边 ，次 数为 高， 对 每一 组绘 一 长方形 ，相 邻 的 组 其 长 方形需紧 靠在一起，不要有空隙 .8.记 入必要事 项收集 数据期间 ,样本 大小 ,品质 特性的 单位 ,测定 日期 ,测定 者 ,必要的批 号 .22四 .直方 图順序 測 定 值1 10 1.36 1.49 1.43 1.41 1.37 1.40 1.32 1.42 1.47 1.39 11 20 1.41 1.36 1.40 1.34 1.42 1.42 1.45 1.35 1.42 1.39 21 30 1.44 1.42 1.39 1.42 1.42 1.30 1.34 1.42 1.37 1.36 31 40 1.37 1.34 1.37 1.37 1.44 1.45 1.32 1.48 1.40 1.45 41 50 1.39 1.46 1.39 1.53 1.36 1.48 1.40 1.39 1.38 1.40 51 60 1.36 1.45 1.50 1.43 1.38 1.43 1.41 1.48 1.39 1.45 61 70 1.37 1.37 1.39 1.45 1.31 1.41 1.44 1.44 1.42 1.47 71 80 1.35 1.36 1.39 1.40 1.38 1.35 1.42 1.43 1.42 1.42 81 90 1.42 1.40 1.41 1.37 1.46 1.36 1.37 1.27 1.37 1.38 91 100 1.42 1.34 1.43 1.42 1.41 1.41 1.44 1.48 1.55 1.37 测 量 100个杯厚 尺寸 單位 :mmMax= 1.55 Min=1.2723四 .直方 图 决定 組 数 A. n=100 , k=610. B. Max=1.55 Min=1.27R=1.55-1.27 = 0.280.28/0.02=14 0.28/0.05=5.6 0.28/0.01=28 为 方便 计算 ,此例我 们 使用 A方式 ,以 10组计算 决 定組距组 距 =全距 /組數=0.28 / 10 = 0.028 0.03决定组界 L1 1.27 - (0.01/2) U1 1.265 + 0.03 1.265 1.295L2 1.295 U2 1.325 L3 1.325 U3 1.355 L4 1.355 U4 1.385 L5 1.385 U5 1.415 L6 1.415 U6 1.445 L7 1.445 U7 1.475 L8 1.475 U8 1.505 L9 1.505 U9 1.535 L10 1.535 U10 1.565 24四 .直方圖 计算组 中 点组中点 = ( L1+U1 ) / 2 = (1.265+1.295) /2 = 1.280 计算 次 数并 作次 数 分配表组 界 组 中 点 點 XMED 次数划 记 次数 f11.265 - 1.295 1.28 / 11.295 - 1.325 1.31 / 41.325 - 1.355 1.34 / / 71.355 - 1.385 1.37 / / / / / 221.385 - 1.415 1.40 / / / / / 231.415 - 1.445 1.43 / / / / / 251.445 - 1.475 1.46 / / 101.475 - 1.505 1.49 / / 61.505 - 1.535 1.52 / 11.535 - 1.565 1.55 /