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qcc培训资料 qc小组推进工作事务局品质管理课 2003年04月20日 qc七工具 qc七工具 与 新qc七工具 qc七工具 处理数值数据 分层 检查表 排列图 特性要因图 分布图 直方图 图表 管理图 新qc七工具 处理语言数据 亲和图法 关联图法 系统图法 矩阵图法 矩阵 数据解析法 矢量图法 pdpc法 解决问题所常用的qc七工具 解决问题的程序 qc七工具 分层 检查表 排列表 因果图 散点图 拆柱表 直方图 管理图 系统图 关联图 矩阵图 选定题目 把握问题 确定题目 把握现状与设定目标 把握现状 设定目标 1 2 3 4 5 6 7 制订活动计划 解析要因 调查特性的现状 把握特性与要因的关系 把握要因的影响程度 分层比较 观察时间上的变化 了解关系的密切的度 研讨与实施对策 研讨对策 实施对策 确认效果 落实标准化与管理 将对策内容标准化 落实管理方法 分层 什么叫分层 分层是指 根据一定目的从不同角度对全部原始数据进行分类 整理 汇总 这种做法称为分层 排列图是指按现象或原因的类别对有关问题进行分类 并采用柱状图和累积曲线的形式 依照各项数据的大小顺序 将有关问题加以排列这后形成的图 例 照相机组装工序的数据表对2月1日至2月5日间所发生的91件不良品按 日期 星期 和 不良项目 进行如下分类 按日期分类 按不良项目分类 2 1 星期一 18件 2 2 星期二 20件 2 3 星期三 20件 2 4 星期四 17件 2 5 星期五 16件 螺丝松动 33件 里程表有灰尘 12件 外表伤 18件 焊接不良 17件 粘接不良 16件 动作不良 5件 间隙不良 3件 零件掉落 3件 外面脏污 2件 对照相机组装工序发生的不良品 按 日期 和 不良项目 进行分层 分层 分层可以说是 收集和整理数据时所必须遵循的一种基本思想思考方法 分层的思考方法也被下列的一些手法采纳 排列图是把分层后的数据表示为柱状图 进而按大小顺序加以排列 标出累积曲线后所形成的图 特性要因图也是在对原因系列 要因 按大骨 中骨 小骨进行分层之后形成的 记录用的数据表也对数据进行分层 可以方便地收集数据 分层的方法 进行分层时 原则上必须选择对特性 结果 产生影响的要素 作为分层的标准 项目 检查表 什么叫检查表 为了获取数据并加以整理 必须采用某种手法 以方便地记录有关数据 并且以便于整理的方式把这些数据集中起来 检查表就是适应这种需要而设计出来的一种表格 通过检查表 只需进行简单的 确认 就能收集到各种信息 检查表的种类 不良项目别检查表 用于调查工序分布的检查表 例如作成直方图时 用于调查缺陷位置的检查表等 检查表 有关检查表作成方法的注意事项 明确取数据的目的 整理调查项目 确定检查方法 制定检查表的格式 实施 检查项目的确认修改 管理项目的重点有时会发生变化 不良的发生状况 产品或零件的状态 是否处于受控状态 列出调查项目清单 决定项目数量 对项目应明确履历 以便收集数据后能 进一步分层 工序 设备 材料等 期间 全数还是抽样 检查数量 检查人员 检查标记 用纸的大小 科内格式的统一 用纸的布局 如果不能按预期的目的使用 则应予改善 最好经过一定的时期后进行确认修改 排列图 什么叫排列图 在制造现场通常会存在不良 工伤 故障 不满意等各种问题点 如果分别按项目进行分类 可以发现很多场合下 其中的2 3个项目占据着全部的大部分 排列图是这样的图 就上述问题而言 按现象 原因进行分类 按数据大小顺序排列 用柱形图和累积曲线表示而形成的图 财产的累积百分率 100 0 人口的累积百分率 100 劳伦斯曲线 排列图 20 40 60 80 累积比率 100 不良件数 脏污 涂层 划伤 电镀 变形 碰伤 颜色 其它 不良项目 不良项目别巴雷特图 合计 132件 件 检查台数650台 排列图 照相机组装工序不良项目检查表 产品名 工序名 测定方法 批号 测定机械 日期 记录员 不良 分类方法 日期星期 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 一 二 三 四 五 螺丝松动 距离计积尘 外表划伤 焊接不良 连接不良 间隙不良 动作不良 部件摔落 外表污迹 计 检查合计 2037 不良率 4 5 计 33 12 18 5 10 5 3 3 2 91 为制作排列图而进行的计算 螺丝松动 距离计积尘 外表划伤 焊接不良 连接不良 间隙不良 动作不良 部件摔落 外表污迹 计 不良项目 不良件数 累积不良件数 累积比率 33 12 18 5 10 5 3 3 2 91 其它 33 36 5 51 63 73 78 83 91 100 0 56 0 69 2 80 2 85 7 91 0 100 0 排列图 排列图的读解与使用方法 读解方法 横轴上的分类项目 尽可能是那些容易采取行动加以解决的各种原因 数据收集方法得当 则容易取得效果 纵轴上尽可能以损失金额来表示 看出采取行动的顺序 可对报告 记录 成果等进行确认 可查清不良 故障的原因 以金额加以表示 可以进一步弄清问题的内涵 柱状图的高低不平情况若趋于缓和 可尝试变换一下纵轴 横轴的内容 即便是同一件不良 对损失的影响程度常常有所不同 特性要因图 什么叫特性要因图 特性要因图是 把认为是问题的特性 结果 和给于其影响的要因 原因 间的关系系统地综合成的鱼骨形状的图 特性要因图 特性要因图的制作方法 应尽可能让更多的有关人员参加与充分理解问题是什么 并按下列步骤总结大家的意见 特性要因图 制作时的注意事项 集思广益地制作 特性和原因因素尽可能表述得简洁地表述出来 更具体地追查原因 反复问 为什么 不仅只注意到大骨 中骨 追查要因须深入到小骨 细骨的层次 在制作特性要因图过程中 qc小组全体成员的积极参与 充分地交换意见 即真正做到集思广益 是至关重要的 不要用长篇文章来表述 只用一两名短语简洁地表述出来 特性和要因 结果和原因 关系须采用大家都能够理解的表述形式 特性要因图 按现象分别作成特性要因图 作成特性要因图时 为了更容易找到对策 与其把课题本身当作特性 不如进行分层 按现象分别八成图后再追究原因更方便 特性要因图的看法 要因图的原因抽出有没有遗漏 小骨 中骨 小骨 孙骨 是否行到了系统的整理 大骨是否写全了 有没有漏掉关键的要因 有没有填写遗漏 小骨 孙骨的要因能够具体地开展活动 进行改善吗 对应特性的要因一般而言比较错综复杂 需要明确特性和要因 结果和原因 的关连性 大骨 中骨 小骨 孙骨 是否按照合理的顺序往下展开了 有没有毫无关连性的要素 要素的大小有没有颠倒 特性要因图 是不是容易采取对策的特性要因图 用于教育培训 认为对特性影响力较大的要因 主要要因 是否明确 要因的重要性 美国广播公司等 排序是否合理 在qc小组聚会上由大家决定 研讨原因的对策本小组能否自己进行 是否需要委托上司或其它部门 研讨是属于可以计量性地分析的要因还是可以计数性地分析的要因 特性要因图的用法 用来解析工序的问题 发现改善点 可用于工序管理或针对管理点的管理 可以发现工序的管理项目等 特性要因图可应用于记录用检查表的运用 把特性要因图中列举的要因作为检查项目 每天进行记录管理 可发现 哪各要因对特性产生着较大的影响 把产生较大影响的要因进行对策 通过画特性要因图可以理解特性和要因 结果和原因 的因果关系 同时 通过此类活动 能够提高科学地追究课题究竟在哪里的能力 管理图 图表 什么叫图表 所谓图表 指 使数据结果一目了然的 对数据图表化的形式 图表的效果 从众多的信息中对想要说明的事情 目的 进行概括 简单地表示出来 能够更快地读取信息 可以准确无误地采取必要的措施 能够让对方有举趣地看 能够从阅读的烦恼中解脱出来 图表的种类 折线图 表示堕时间的变化 柱形图 比较数量的大小 饼分图 了解明细 比例 带形图 比较明细 比例 和每个项目的大小关系 雷达图 用雷达形式表示每个项目的大小比较 甘特图 用于分项目的日程管理 等 管理图 图表 变压器绕线不良的折线图 各分店销售额的柱状图 电车失物饼分图 a工厂经费带状曲线 散点图 何谓散点图 散点图是 成对的2种数据之间关系状况的调查图 所谓成对的两种数据 指的是从其中的1种数据要可以得出性质不同的第2种数据这一情形 例 化学制品的 原材料中杂质所占比例 与 制品产率 的关系 钢材的 热处理温度 与 抗拉强度 的关系 催化剂的活度 与 寿命 的关系 营业员的 访问次数 与此同时 销售额 的关系 百货店的 来客人数 与 销售额 的关系 人的 身高 与 体重 的关系 制作散点图的注意事项 纵轴与横轴的长度相等 呈正方形 将被认为是原因的要素置于楠四上 设为x 将被认为是结果的要素置于纵轴上 设为y 体重 身高 体重和身高的关系 n 40 散点图 散点图的使用方法 观察点的分布是呈右上倾斜方向 还是呈右下倾方向 观察 的倾斜方向上的分散程度是多少 呈右上倾方向时 x增加了y也随这增加 正相关 呈右下倾方向时 x增加了y也随这减少 负相关 分散程度小 表明相关关系强 分散程度大 表明相关关系弱 相关关系的符号检定 在用气压必改锥拧螺丝的工序上 出现了扭矩不匀的情况 为了说明其中的原因 有关人员就空气压力如何引起扭矩变化的问题作了一项调查 不过 调查时假定气压改锥 螺丝不变 问题 最大值 最小值 散点图 7 6 空气压力 空气压力和扭力矩的关系 紧固扭力矩 4 8 5 2 5 6 6 0 6 4 6 8 7 2 4 0 4 2 4 4 4 6 4 8 5 0 5 2 5 4 5 6 5 8 6 0 kgf cm2 散点图 问题 能说空气压力p与紧固扭矩t这间有相关关系吗 步骤1 划中线 划一条垂直线 垂直方向的中位线 和一条水平线 水平方向的中位线 使图上的30个点正好均分 步骤2 在分成四块的区间内编上号码 分别数出各个区间里的点数 区间 点数 12 3 12 3 中位线上的点数 步骤3 分别统计对角区间 和 和 里的点数 n 24n 6 步骤4 进行符号检定 利用符号检定表进行检定 符号检定不的n为 n n 把统计得出 n n 小的一个值 称为实现值 与符号检定 因为中位线上的点不数 所以有时收集的数据与n不同 表中对应n的判定值进行比较 散点图 符号检定表 进行判定 实现值n 0 01的判定值 有很强的正相关关系 实现值n 0 05的判定值 实现值n 0 01的判定值 实现值n 0 05的判定值 实现值n 0 01的判定值 实现值n 0 01的判定值 有轻微的正相关关系 有很强的负相关关系 有轻微的负相关关系 因为n 24 n 6 因此 n 30 与符号检定表中n 30处的0 01的判定值 7比较 n 6 7 因此 可以判定 空气压力p与紧固扭矩t这间有很强的相关关系 回归线的画法 散点图 7 6 空气压力 空气压力和扭力矩的关系 拧紧扭力矩 4 8 5 2 5 6 6 0 6 4 6 8 7 2 4 0 4 2 4 4 4 6 4 8 5 0 5 2 5 4 5 6 5 8 6 0 kgf cm2 中位线 中位线 回归线 y 1 5x 1 4 5 65 7 2 4 5 5 45 散点图 回归线及相关系数的计算方法 以下考虑一元线性回归的情况 一般形式为 y 斧头 b 回归线议程系数a b的计算方法 lxx x2 1 n x 2 lyy y2 1 n y 2 lxy xy2 1 n x y a lxy lxx b y 斧头 r 0无相关 r 1强相关 相关系数r的计算方法 直方图 柱形图可表示测量数据 尺寸 重量 时间等计量值 具有怎样的偏差 分布 且容易把握整体情况 柱形图也称为柱状图 频度数 尺寸 厘米 成形树脂尺寸直方图 n 100 s 2 98 cp 1 30 cpk 1 10 sl su 4 8 12 16 27 5 33 5 39 5 何谓直方图 直方图 直方图的特点 数据的分布形状 数据的中心位置 数据分散的大小 数据和规格的关系 一目了然 把握分布的形态 调查分散和偏离的原因 通过与规格相比较 可了解是否有问题 研究改善前 后的效果 工序异常 直方图的用途 直方图最基本的使用方法是把握分布的形态 出现 双峰 孤岛 等不规则形状 通过比较用4m等分层的直方图 可以了解分散和偏离的原因 记入规格值后 就可以了解相对规格的分散 不良的发生状况 将其用于解决现场的问题后 就能很清楚地了解平均值和分散的改善 直方图 直方图的制作方法 问题 以下列问题为基础进行理解 a制药公司9月1日至9月30日制造了一批药品b 约1万个 每天抽取5个 对重量进行测定 取得下列数据 药品b的重量 g 直方图 程序2 a b c d e f g h i j 13 8 14 2 13 9 13 7 13 6 13 8 13 8 13 6 14 8 14 0 14 2 13 4 14 2 13 9 14 1 13 6 14 4 14 6 14 0 13 7 14 0 12 9 14 5 13 7 14 3 14 1 13 5 14 2 13 8 14 0 13 9 14 0 14 7 13 7 14 1 13 6 14 4 14 1 13 3 14 1 14 1 14 3 14 1 14 0 13 5 15 0 13 7 14 0 13 9 13 5 13 9 14 8 13 2 14 0 13 9 14 1 13 7 14 0 13 0 13 8 14 1 13 5 14 1 14 5 13 6 14 0 14 7 14 2 14 8 13 5 14 2 14 0 13 9 13 7 14 3 13 7 13 8 14 7 14 0 13 9 13 9 13 6 14 3 14 3 14 8 13 8 13 7 13 7 13 9 14 2 13 1 14 4 14 4 14 9 14 4 14 5 13 8 13 3 14 5 14 0 程序1 收集数据 9月1日 30日之间 每天抽取5个药品b 测定重量得到100个数据 n 100 查找所有数据中的最大值xmax和最小值xmin 通常用 填写 通常用 填写 从加上标记的数据中找到最大值和最小值 xmax 15 0 xmin 12 9 直方图 程序4 程序3 决定假设的区间数 柱数 把包含最大值和最小值的范围 分成若干个等间隔的区间 区间数大体上是数据数值的平方根 求出测定单位 测定值的最小刻度 假设的区间数 n 100 10 n不是整数的情况下 四舍五入成整数 由于在程序5中 划分区间宽度时 需要对数据做适当四舍五入处理 所以也会出现最终的直方图的区间和假设区间数不同的情况 测定单位是指所有数据间差的最小值 所举事例的测定的测定单位是0 1克 测定单位应该在收集数据时就已经知道了 程序5 确定区间宽度 区间的宽度是指区间上侧的边界值和下侧的边界值这间的差 区间的宽度的求法是 最大值和最小值的差除以 假设区间数 所得的值 而且应使之与 测定单位 成整数倍的关系 直方图 程序6 确定区间的边界值 如果区间的边界值和数据的相同 就不知道那个数据应该记入上 下哪个区间了 所谓 测定单位的整数倍 区间宽度 h 0 2克 所以 区间边界值要用测定单位的1 2大小来表示 因此 最下边的边界值可以下面的方法计算出来 最下边的区间下限的边界值 最小值 测定单位 2 12 9 0 1 2 12 85 12 85 13 65 14 05 13 05 13 05 13 45 13 85 14 25 14 45 14 65 14 85 15 05 克 包含最小值12 9 包含最大值15 0 测定单位 1 2 3 4 0 1 0 2 0 3 0 4 直方图 程序7 制作频度表 no 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 区间的边界值 中心值 确认 频度数 11 12 85 13 05 13 05 13 25 13 25 13 45 13 45 13 65 13 65 13 85 13 85 14 05 14 05 14 25 14 25 14 45 14 45 14 65 14 65 14 85 14 85 14 05 12 95 13 15 13 35 13 55 13 75 13 95 14 15 14 30 14 55 14 75 14 95 2 2 3 11 18 24 16 10 5 7 2 合认 n 100 直方图 程序8 制作直方图 12 85 13 65 14 05 13 05 13 05 13 45 13 85 14 25 14 45 14 65 14 85 15 05 克 5 10 15 20 25 频度数 直方图的分布形状 名称 名称 分布形状 说明 务注 一般型 犬牙型或梳状型 右裙部型 左裙部型 频度数在中心附近最多 从中心向两侧逐渐减少 左右对称 一般的表现形式 每隔一个区部频度数变少 呈现犬牙或梳状 区间宽度是否是测量单位的整数倍 测量者的读数有无毛病等 需要进行研讨 直方图的平均值分布偏向中心的左侧急速 右侧缓慢 非对称型 从理论上说 表示按规格值而言下限值得到控制 不存在某值以下的值的情况 在杂质成分接近0 的情况 不良品数和缺陷数接近0 等情况下出现 直方图的分布形状 名称 名称 分布形状 说明 务注 左绝壁型 右绝壁型 高原型 双峰型 直方图的平均值分布极端偏向中心的左侧 频度数的变化 在中心的左侧很陡 右侧缓慢 属于非对称型 表示规格以下的东西全数筛选排除后的情况 各区间包含的频度数的变化不大 呈高原的形状 区间宽度是否是测量单位的整数倍 测量者的读数有无毛病等 需要进行研讨 分布的中心附近 频度数很少 左右呈山峰形状 情况表示平均值不同的两个分布混合在一起的情况 例如 两台机器之间 两种材料之间存在差异的情况 制作成分层直方图试试看 就能明白其不同的地方了 混入了少量 不同分布的数据应从数据的来历 工序有无异常 测量是否有错误 是否混入了其它工序的数据等方面进行调查 孤岛型 确认有无测量作假 检查失误 测量误差等现象 一般的直方图的右端或左端有孤立的小岛 直方图 分布的分散大小的表示的方法 作为定量表示分布分散程度的方法 有偏差的平方和 分散 标准偏差 范围等 偏差平方和 s xi n s xi x 2 xi2 2xix2 xi2 2x xi nx2 xi2 2 xi n xi2 2 xi n 2 2 xi 2 n xi2 xi2 xi 2 n xi2 xi 2 n 分散 v 因为偏差平方和的值等于偏差的平方和 所以分散的程度随着数据的增加而增大 但是和数据的个数没有关系 偏差的大小表示分散的程度 直方图 在求分散v时 之所以以不用数据数n而用 n 1 除偏差的平方和s 是因为在评价被抽样的母体偏差的大小时 从理论上说用 n 1 除要比用b除得到的偏离小得多 标准偏差 s 范围 r r xmax xmin 范围r是同一组所有数据中最大值与最小值之间的差 母数和统计量的符号 直方图 依据频度表求平均值 标准偏差 程序2 程序1 制作辅助计算表 大约在整体的中间位置 在度数较多的区间的x处填入 0 是一种简便法 所得数值不是真值 而是近似值 但误差不大 填入 0 的区间的中心值是假设的平均值x0 x0 13 95 以填入 0 的区间为基准 在区间中心值变大的方向上的x栏上填入 1 2 3 在区间中心值变小的方向上的x栏上填入 1 2 3 程序4 程序3 将f x的值填入fx栏 把fx加起来求出 fx 将fx x的值填入fx2栏 把fx2加起来求出 fx2 程序5 用下列公式计算 平均值 假设平均值x0 13 95 直方图 依据频度表求 平均值 和s 标准偏差 的辅助计算表 no 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 区间的边界值 中心值 11 12 85 13 05 13 05 13 25 13 25 13 45 13 45 13 65 13 65 13 85 13 85 14 05 14 05 14 25 14 25 14 45 14 45 14 65 14 65 14 85 14 85 14 05 12 95 13 15 13 35 13 55 13 75 13 95 14 15 14 30 14 55 14 75 14 95 合计 频度f x fx fx2 2 2 3 11 18 24 16 10 5 7 2 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 10 8 9 22 18 0 16 20 15 28 10 50 32 27 44 18 0 16 40 45 112 50 n f 100 fx 22 fx2 434 直方图 程序6 用下面的公式计算s 标准偏差 直方图 计算工序能力指数的方法 工序能力指数 cp 是评价工序相对于规格是否具有足够能力的指数 这里药品b的重量规格 上限为14 80g 下限为12 70g 工序能力指数 cp 上限规格 su 下限规格 sl 标准偏差 s 6 多数情况下 规格的中心值和平均值不一致 为了正确地进行评价 采用考虑偏离因素的工序能力指数 cpk cpk 1 偏离度 k cp 直方图 13 75 13 945 偏离度 k 规格的中心值 m 平均值 上限规格 su 下限规格 sl 2 14 8 12 7 0 244 1 05 0 232 2 cpk 1 偏离度 k cp 1 0 232 0 841 0 646 工序能力指数图解 工序能力指数 cp 上限规格 su 下限规格 sl 标准偏差 s 6 b a 如果cp 1 规格的宽度和标准偏差 s 6相同 99 7 是良品 标准偏差 s 标准偏差 s 6 规格的宽度 su sl b a 直方图 12 85 13 65 14 05 13 05 13 05 13 45 13 85 14 25 14 45 14 65 14 85 15 05 克 5 10 15 20 25 频度数 n 100 s 0 416 cp 0 841 cpk 0 646 规格的中心值 m 13 75 su 14 80 规格的宽度 偏离度 k a b b b a c 药品b重量的直方图 直方图 补充说明 产品的平均值比规格的中心值m 上限规格 偏右的情况 m su sl 6s su sl su 3s 直方图 工序能力指数 规格 不良率的关系 直方图的看法 规格与分布的关系 说明 理想型 产品数据全部在规格以内 平均值也和规格的中心一致 规格位于由直方图求得的标准偏差的大约四倍的位置 是理想情况 cp 1 33 单侧无裕量型 产品数据在规格以内 平均值过于接近规格上限 即使极小的工序变化 也可能发生超规格情况 有必要降低平均值 产品的范围 规格 下限 上限 产品的范围 规格 下限 上限 直方图的看法 规格与分布的关系 说明 产品范围与规格正好一致因为没有裕量 令人但心 工序稍有变化 就会超出规格 所以有必要减小偏差 裕量过富裕型 过于满足规格 相对于产品的范围 规格的过于宽松 裕量过大 需要变更规格 缩小规格范围基省略一部分工序 加宽产品范围 规格的单侧过于宽松时也应按同样的思路处理 双侧无裕量型 cp 1 00 平均值偏离型 平均值过于偏听偏左如果能用技术手段简单地改变平均值的话 应使平均值接近规格的中心值 直方图的看法 规格与分布的关系 说明 只提供了规格上限 下限 在okgf m2以上 室温在40度以上 等情况下 整体分布过于偏左 右 偏差大 工序偏差过大 必须进行工序改善 全数筛选 如果可能的话应扩大规格 产品的范围 规格 下限 超规格下限 上限 型 产品的范围 规格 下限 上限 产品的范围 规格 下限 上限 相对于规格的宽度 工序能力不足的情况下 如果无论如何也不能改变规格和工序的话 应在全数筛选或分层后使用 但是 这些只是应急措施 为了从根本上减小偏差 必须进行要因分析并采取对策 偏差很大 新qc七工具 1 新qc七工具是 将原始信息正确地语言数据化 并给出其图形表现的手法 原始信息 指各种各样互相混杂乱无 尚未充分推敲 也未充分筛选的语言信息 语言据化 筛选 推敲原始信息 以达到解决问题 产生新的想法时所 采取的加工方法 原始信息数据化 压缩化 语言数据化的留意点 区分成一个一个有独立意义的单元 单元化 将单元化信息重新划分 看是否能简单 适当地按 想说明什么 意味着什么 进行区分 不要用名词结尾 不要采取让人进行各种各样想象 推测的表现方式 怎么理解都行 例 受到注意了 但忘了报告 受到注意了 但忘了报告 例 听说今天的运动会只要给事物局一打电话就会取消 今天的运动会取消 例 发生发生了 新qc七工具 不要用抽象的表现 语言数据化的留意点 能肯定的就肯定 根据事实作成 明确事实关系 有数据的就使用数据 不要用名词结尾 应考虑 自己能做的 自己不做不行 例 猫白猫 例 请求带去 不采用 请求别人做 等办法 例 占销售额的大部分 占销售额的80 考虑带去的程序 例 请求带去 新qc七工具 亲和图法 1 什么叫亲和图法 亲和 亲切 柔和 时 究竟有什么问题呢 希望搞清楚时 目的 将模糊不清的原始信息进行综合 抽出有 应用范围 状况模糊不清 实际情况无法很好把握 有益的信息 也就是说思路还是比较朦胧时 2 作成的程序 决定题目 录像是 qc小组活动指导员的烦恼 收集原始信息 调查问卷 大脑风暴法 听取意见调查等 制作数据卡片 将原始信息语言数据化 填入卡片 数据卡片 亲和图法 排列卡片 将卡片充分混合 将2张认为 比较类似 有亲近感 的卡片排列到一起 最多3张 把卡片排列起来 让大家都能看得见 很好查看卡片 以坦诚的心态察真意 也就是 使用右脑体会在逻辑上意识到真意以前的 感觉 亲和图法 4张以上时 头脑中往往要进行进行分类 制作亲和卡片 排练成的每张卡片称为亲和卡片 门牌 在作成亲和卡片时 要恰如其分 既不致做过头 又不致不到火候 既不省略 又不追加多余的 将排成亲和卡片的卡片打成捆 把挪到亲和卡片下的卡片重叠起来 用夹子夹起来 重复操作 直到成捆卡片数到5以下 重复上述 亲和图法 排列卡片 作成亲和图 抽出由亲和图得到的信息 得出结论 亲和卡片 亲和卡片 亲和卡片 亲和卡片 亲和卡片 亲和卡片 亲和图的例子 题目 事业部标准化的问题点 标准化的地位不明确 未定期制改订 技a的办理花时间 很多编制需要批准 办理往后推 最近信息未标准化 程序逻辑不合规定 异常处理规定过时 标准化推进部门的服务不充分 标准化工作中有不落实的地方 因忙未进行标准化 标准化应如何进行 标准担当者的作用不明确 将厂家使用说明书当作标准 会签部门不明确 盖章过多 一次要因 目的 表示问题和原因的因果关系 关联图法 1 什么是关连图 适用范围 应该解决的问题抓住了 但 原因还有些不清楚 解决问题的思路还不明白 为了整理这样的朦胧状态 抽出应对策的原因时 了展开实现某目的的手段时 结果问题 重要要因 目标达成型 追求结果 问题 的原因 弄清原因和结果的相互关系 关连图的种类 通常用得很多 结果 原因 原因 结果 原因 结果 原因 结果 原因 结果 原因 结果 原因 原因 结果 原因 结果问题 关联图法 目标达成型 追求实现目的 基本目的 的手段 弄清目的和手段的相互关系 目的 手段 手段 目的 手段 手段 基本目的 关联图法 关连图的种类 目的 手段 目的 手段 目的 手段 目的 手段 目的 手段 目的 手段 目的 手段 关联图法 决定题目 2 作成的方法 例如 十字路口事故多是为什么 例如 为了增加入场人数 例如 时间范围 投资额 地区限制等 想知道原因时 不是为什么 结果原因 在思考什么方法时 为了要实现 结果原因 带制约条件 前提条件时 应事先明确 书写 手段 原因卡片 例如 受欢迎的点心和新鲜蔬菜属于同等地位 以单个句子的形式书写 一张卡片一个意思 内容 把认为起作用的原因写在卡片上 张数 每个成员写5 6张 水平 无特别要求 按自己想象的列举 注意点 不要在一张卡片上既写原因又写结果 例如 被行人分散了注意力未看到经绿灯 抽出一张原因卡片 把全体成员的卡片集中在一起 决定抽出卡片的人 随机抽出一张 由全体成员确认是否是原因 原因卡片 原因卡片 关联图法 抽出认为有因果关系的卡片 对抽出的原因卡片的原因和结果进行讨论 对讨论中提出的原因及结果 若手头的卡片中就 原因卡片 结果 有则将其排列起来 用铅笔以箭头的形式接起来 若手头卡片中没有 则应重新填写卡片 结果 关联图法 重复步骤 面若展开不下去 可从下一个人的手头抽取原 因卡片 以下的进行