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QC七大手法 老 BasicSevenToolsofQualityQCNANATSUDOUGU 统计系列培训 统计技术方法介绍 1 一般图表 条形图 柱形图 折线图 甘特图 推移图 扇形图 雷达图等 2 七大手法 老 检查表 柏拉图 因果图 散布图 直方图 控制图 分层法 3 七大手法 新 关联图 系统图 亲和图 KJ法 矩阵图 过程决定计划图 PDPC法 箭条图 矩阵数据解析法 4 其他 试验设计 DOE 方差分析 回归分析 相关分析 抽样检验 假设检验 区间估计 故障 FTA 时间序列分析 概率分布等 七大手法 主要内容 七大手法介绍 七大手法 七大手法 与7个步骤的关系 七大手法 数据 数据依据测量所获得的数值和资料等事实 即所谓数据 数据类型1 定性数据 利用人的感官判断而来的数据 例如 布料的质感及陈年美酒的香醇 2 定量数据 1 计量数据 以重量 长度等可以测量的数据 2 计数数据 以合格数 缺点数等使用点数计算而得的数据 注意点 1 收集正确可用的数据 2 避免个人主观的判断 3 掌握事实的真相 为了防止错误发生 首先应确实掌握数据 亦即掌握事实的真相 制定正确的对策 纠正行动才能无误地达到预期的效果 还有其他的分类方法 如依来源 时间等分类 1 定义又叫调查表 点检表等 它是用来系统收集数据资料 确认事实并对资料进行粗略整理和分析的图表 2 分类 1 点检用检查表 在设计时就已定义 使用时 只做是非或选择的标记 其主要功能在于确认作业执行 设备仪器保养维护的实施状况或预防事故发生 以确保使用时安全用 此类检查表主要是确认查核作业过程中的状况 以防止作业疏忽或遗漏 例如教育训练检查表 设备保养检查表内部稽核检查表 行车前车况检查表 2 记录用检查表 用来收集计划资料 用于不合格原因和不合格项目的记录 作法是将数据分类为数个项目 以符号 划记或数字记录的表格或图形 由于常用于作业缺点 质量差异等记录 所以也称为改善用检查表 七大手法 检查表 3 实施步骤 1 确定检查对象 2 设计检查表 确定检查人员 项目 频次等 3 依检查表项目进行检查并记录问题或数据 4 对记录的问题或数据进行分析 5 对检查出的问题要求责任单位及时改善 6 检查人员在规定时间内对改善效果进行确认 7 定期总结 持续改进 关键工序巡检表 七大手法 检查表 4 注意要点 1 并非一开始 即要求完美 可先行参考他人的示例 模仿出新的 使用时如有不理想 再作改善 2 越简单越好 容易记录 看图 以最短的时间将现场的资料记录下来 3 一目了然 检查的事项应清楚陈述 使记录者在记录问题的同时 即能明了所记录的内容 4 以Teamwork的方式 大家集思广益 切记不可遗漏重要项目 5 设计让使用者记录不会错误的检查表 以免影响日后统计分析的真实性 6 注意样本的代表性和随机性 七大手法 检查表 七大手法 检查表 5 范例 1 防止不小心失误的检查表 点检用检查表 七大手法 检查表 5 范例 2 5S现场诊断表 点检用检查表 七大手法 检查表 5 范例 3 缺点记录检查表 记录用检查表 七大手法 检查表 5 范例 4 七大手法 检查表 5 范例 5 有几张检查表 1 定义又叫层别法 分组法等 把收集来的原始数据按照一定的目的和要求加以分类整理 以便比较分析的一种方法 2 分层原则同一层次内的数据波动或差异尽可能小 而层与层之间的差别尽可能大 按责任部门分 按投诉原因分 七大手法 分层法 3 分层的对象 举例 人 机 料 法 环 时间等 1 部门 市场部 生产部 品管部 行政部 采购部 财务部等 2 工序 CAM 光刻 显影 蚀刻 清洗 检验 3 班别 早班 中班 夜班 4 员工 工龄 年龄 教育程度 性别等 5 设备 机台 机型 生产厂家 新旧等 6 时间 小时 日 周 旬 月 日夜 季节等 7 环境 温度 湿度 压力 作业时间 人工与自动等 8 材料 五金类 塑胶类 实木类 电子元件类 包装材料类等 9 地区 华北地区 华南地区 东北地区 华东地区 东南亚等 七大手法 分层法 4 分层的步骤1 确定研究的主题 如中国各行业的收入水平工厂各班组的绩效不同材料制作产品的报废数量2 设计收集数据的表格3 收集数据数据的真实性 及时性 代表性4 分层比较对这些的数据从各个方面进行分层比较 找出其中的差异 确定改善的项目 七大手法 分层法 5 注意事项 1 实施前 首先确定分层的目的 不合格率分析 效率的提高 作业条件确认 2 检查表的设计应针对所怀疑的对象而设计 3 数据的性质分类应清晰详细记载 4 依各类可能原因加以分层 以找出真正原因所在 5 分层所得的结果应与对策相连接 并付诸实际行动 七大手法 分层法 6 与其他手法的结合运用 1 七大手法 分层法 与推移图结合 6 与其他手法的结合运用 2 七大手法 分层法 与控制图结合 2 250 900 550 10 IX控制图 R控制图 0 600 450 300 150 100755025 100 累计比例 改善 前移 6 与其他手法的结合运用 3 七大手法 分层法 与排列图结合 7 范例 七大手法 分层法 依人员分 依问题性质分 1 来源又称柏拉图 1897年 意大利经济学家V Pareto 1848 1923年 在分析社会经济结构时发现一个规律 这个规律就是80 的社会财富掌握在20 的人手中 后被称为 柏拉法则 1907年 美国经济学家劳伦兹 Lorenz 使用累积分配曲线描绘了柏拉图法则 被称为 劳伦兹曲线 1930年后 品管泰斗 美国品管专家朱兰博士将劳伦兹曲线应用到品质管理上 二十世纪60世纪年代 日本品管大师石川馨在推行他自己发明的QCC品管圈时使用了柏拉图 从而成为品管七大手法之一 识别关键的少数 铬版缺陷 七大手法 排列图 2 定义 1 又称柏拉图 2 根据所搜集的数据 按不良原因 不良状况 不良项目 不良发生的位置等不同区分标准而加以整理 分类 从中寻求占最大比率的原因 状况或位置 按其大小顺序排列 再加上累积值的图形 3 从排列图可看出那一项目有问题 其影响度如何 以判断问题的症结所在 并针对问题点采取改善措施 故又称为ABC图 所谓ABC分析的重点是强调对于一切事务 依其价值的大小而付出不同的努力 以获至效果 亦即柏拉图分析前面2 3项重要项目的控制 七大手法 排列图 3 绘制步骤 1 选择要进行分析的项目 收集数据 2 将收集的数据分类整理 并由多到少进行排序 3 计算频率 累计频率 4 绘制排列图 可利用Excel方便绘制 5 分析改进 七大手法 排列图 4 注意事项 1 柏拉图的横轴是按项目别 按大小顺序由高而低排列 其他 项排在最后一位 2 柏拉图的柱形图宽度要一致 纵轴与横轴比例为3 2 3 纵轴最高点为总不合格数 且所表示的间距应一致 4 次数少的项目太多时 可考虑将后几项归纳成 其他 项 其他项不应大于前几项 若大于时应再分析 有时 改变层别或分类的方法 也可使分类的项目减少 通常 项目别包括其他项在内 以不要超过4 6项为原则 七大手法 排列图 5 应用 1 1 作为降低不合格的依据 想降低不合格率 先绘排列图看看 1 全体的不合格有多少 2 各种不合格占多少 3 降低那些不合格 可将全体不合格降低70 80 以上 真正影响不合格的大原因只2 3项而已 只要对2 3项主要原因把握住 整个不合格原因就减掉大半了 2 决定改善目标 找出问题点 排列图分析并不限于 不合规格 的不合格 任何工厂的问题都可应用柏拉图分析 例如 1 修理件数 费用 时间 2 客诉件数 处理时间及费用 3 不合格品数及所损失金额 4 效率损失 七大手法 排列图 5 应用 2 3 确认改善效果 改善前 后的比较 采取改善对策后 为确认其成效 需重绘一次柏拉图 如采取的对策有效 柱形图的高度会降低 且横轴的不合格项目及顺序会变动 1 把改善前 后的柏拉图排列在一起 即可评估其改善成效 2 确认改善效果时 应注意下列三点 a 柏拉图收集数据的期间及对象要一致 b 对季节性的变动应列入考虑 c 对于对策外之要因 也应加以注意 以免疏忽 4 用于整理报告或记录 5 其他 七大手法 排列图 6 范例 1 七大手法 排列图 28 14 12 8 5 10 77件数 100 70 前三项 抱怨原因占70 1 针对前三项问题 加以层别找出真正原因 则可消除大部份的问题 客户投诉分析 前三项缺陷占了80 以上 产品缺陷分析 七大手法 排列图 6 范例 1 七大手法 排列图 6 范例 2 2005年大铬版内部责任报废 2006年 1 来源日本品管权威石川馨博士在1952年发明 又称石川图 亦叫因果图或特性要因图 由于它形状象一尾鱼的骨架而得名 鱼头是问题 其目的是要找出造成此一问题的可能原因 2 说明从产生问题的结果出发 首先找出影响问题的原因 然后再找出影响原因的进一步原因 步步深入 一直找到能直接采取措施的根本原因为止 七大手法 鱼骨图 3 分类 1 追求原因型 2 追求对策型 环 如何 法 人 HOW 机 料 七大手法 鱼骨图 4 绘制步骤 1 明确提出问题的结果 画出主骨干和鱼头 2 明确导致问题的大原因 画出大原因的分支线 通常按5M1E 人员 设备 材料 方法 测量和环境 分类 也可依工序分类 3 分析 寻找影响问题的中原因 小原因 步步深入 并画出分支线 4 找出影响问题的关键因素 要因 以3 5个为宜 并用圈或框等标记标识 5 注明绘制人员 参与讨论人员 时间等信息 七大手法 鱼骨图 5 注意事项 1 要集合全员的知识与经验 如采取头脑风暴法 2 重点在解决问题 并依5W2H的方法逐项列出 绘制要因图时 重点先放在 为什么会发生这种原因 结果 分析后要提出对策时则放在 如何才能解决 并依5W2H的方法逐项列出 Why 为何必要 对象 What 目的为何 目的 Where 在何处做 场所 When 何时做 顺序 Who 谁来做 人 How 什么方法 手段 Howmuch 花费多少 费用 七大手法 鱼骨图 5 事例 1 七大手法 鱼骨图 工作推进不力速度太慢 人员 其它 方法 部门经理管理能力有限 工作技能不足 对公司文化理解不深刻 思路不开阔 计划不严密 不善于利用内外部资源 工作流程不合理 工作节奏慢 工作理念不明晰 没有深入贯彻一次做对 此鱼骨图存在哪些问题 5 事例 2 七大手法 鱼骨图 此鱼骨图存在哪些问题 5 事例 3 七大手法 鱼骨图 1 概念将因果图关系所对应变化的数据分别描绘在 轴标系上 以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何 也有人称之为 相关图 2 类别 1 完全相关关系 2 相关关系 3 不相关 关系的表示 相关 一个变数的值增大时 另一个变数的值增大的情况 正的相关性 一个变数的值增大时 另一个变数的值减小的情况 负的相关性 相关关系的表示 相关系数 r 表示相关性的尺度 通常在 1和1之间 受到异常点的影响 七大手法 散布图 3 绘制步骤1 确定要调查的两个变量 收集相关的最新数据 至少30个以上 2 找出两个变量的最大值与最小值 将两个变量描入 轴与 轴 3 将相对应的两个变量 以点的形式标上坐标系 4 记入图名 制作者 制作时间等项目 5 判读散布图的相关性与相关程度 4 判读1 正相关 点子自左下至右上分布者 r 0 X增大时 Y也随之增大 称为正相关 七大手法 散布图 示例 七大手法 散布图 2 负相关 r 0 点子自左上至右下分布者 七大手法 散布图 3 无相关r 0 点子分布无向上或下倾向者 a X与Y之间看不出有何相关关系 b X增大时 或Y Y并不改变 或X 七大手法 散布图 4 曲线相关 点子分布不是呈直线倾向 而是弯曲变化者 七大手法 散布图 示例 七大手法 散布图 1 概念是频数直方图的简称 直方图是将所收集的测定值特性值或结果值 分为几个相等的区间作为横轴 并将各区间内所测定值依所出现的次数累积而成的面积 用柱子排起来的图形 因此 也叫做柱状图 2 用途 1 直观的看出产品质量特性值的分布状态 便于掌握产品质量分布的情况 2 显示质量波动状态 判断工序是否稳定 3 确定改进方向 4 调查工序能力和设备能力 5 用来制定规格界限 七大手法 直方图 3 绘制步骤 4 224 144 064 084 044 154 104 004 084 154 104 124 163 964 014 183 994 054 124 074 054 184 124 054 074 084 084 124 103 974 084 044 164 134 094 054 104 104 064 054 064 104 084 084 164 104 044 024 084 164 084 214 124 094 024 114 004 104 124 154 124 144 054 134 184 094 084 064 054 034 104 124 144 094 144 154 054 094 184 064 084 164 024 024 204 084 114 024 134 134 124 054 124 024 184 184 124 114 124 06 Data 区间编号 区间的界限值 中心值 频度 1 2 3 4 5 6 7 8 9 3 955 3 985 3 985 4 015 4 015 4 045 4 045 4 075 4 075 4 105 4 105 4 135 4 135 4 165 4 165 4 195 4 195 4 225 3 97 4 00 4 03 4 06 4 09 4 12 4 15 4 18 4 21 2 4 10 17 26 19 13 6 3 100 N 100 频度 3 955 3 985 4 015 4 045 4 075 4 105 4 135 4 165 4 195 4 225 区间 频数分布表 Histogram 示例 七大手法 直方图 1 Data收集 至少30个以上 越多可靠性越好 4 224 144 064 084 044 154 104 004 084 154 104 124 163 964 014 183 994 054 124 074 054 184 124 054 074 084 084 124 103 974 084 044 164 134 094 054 104 104 064 054 064 104 084 084 164 104 044 024 084 164 084 214 124 094 024 114 004 104 124 154 124 144 054 134 184 094 084 064 054 034 104 124 144 094 144 154 054 094 184 064 084 164 024 024 204 084 114 024 134 134 124 054 124 024 184 18