七大手法学习总结

1、QC 七大手法学习总结、检查表在现场收集数据，使用简单明了的标准化表格并填入规定的图形记号，再加以统计汇总，以提供进一步分析或对比检查的表格或图表，是其它六大手法的起点。通常分为点检用检查表（防止不小心的失误、起备忘录作用；此类表在记录时只做有、 没有、好、不好的记录。）或记录用检查表（通过收集到的数据反映不良的状况； 此类检查表用来收集计量和计数数据。 ）o注意事项：1）应能迅速、正确、简易地收集到数据，记录时只要在必要项目上加注记号；2）记录时要考虑到层别，按人员、机台、原料、时间等分类；3）数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也

2、要正确地记录下来；4）尽可能以记号、图形标记，避免使用文字；5）检查项目不宜太多，以4-6项为宜（针对重要的几项就可），其他可能发生的 项目采用“其他”栏。6）可配合帕累托图、直方图使用；7）检查项目可考虑由鱼刺图推断出得特性要因；8） 5W1H（Why,What,Who,Where,When,How）的分析方法;9）数据收集完成后，应立即进行分析，保证时效性。制作程序：层别法将得到的数据资料按需要而分成数个类别，便于以后的分析。分层方法：1）人机料法环；例如： 作业员：不同拉、班、组别机器：不同机器别；原料、零件：不同供给厂家别；作业条件：不同的温度、压力、湿度、作业场所；产品：不同的产品别

3、；其 他：如使用不同的工艺方法生产的同种产品别。2）时间；不同批别、不同时间生产的产品；3）作业区域；不同班组、不同车间、过程区域层别；4）不良项目等。注意事项：1）实施前，首先要确定分层的目的（不合格率分析效率提高作业条件影响）；2）检查表的设计应针对怀疑的对象设计；3）数据性质分类应清晰、详细记载；4）依各类可能原因加以分层，找出真正原因；5）分层所得的结果应与对策相联接，并实施行动。制作流程：层别法的应用方法：5.特性要因图三、柏拉图（排列图）一一二八原则当我们要解决问题时，总会发现产生问题的要因很多，不知从何着手，因此最好找 出其影响度最大的几个要因，再按优先顺序，一一谋求改善对策，才

4、能以有限的人 力和时间，有效地解决问题。柏拉图就是这样一种供你寻找重要要因的一种统计工 具。作为降低不合格的依据：想降低不合格率，先绘柏拉图看看。决定改善目标，找出问题点。确定主要因素、有影响因素和次要因素。抓主要因素解决质量问题。确认改善效果（改善前、后的比较）。注意事项：1）横轴是按项目别，依大小顺序由高而低排列下来，其他项排在最未。2）次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成其他项。有时，改变层别和分类 的方法，也可使项目减少。3）纵轴的左侧尽量以金额表示，如此就降低成本、追求利润的企业而言，更具意义 通常用于表示发生不良的次数、缺点数、发生次数不良率、单位缺点数等。4）柏拉图的柱形图横

5、轴距离相同。5）改善前后进行比较：（1）改善前后横轴项目别依然按大小顺序由高到低排列。（2）前后比较基准一致，刻度应相同。（3）各项目以色别来区分更易比较。6）柏拉图中、连接横轴与纵轴对应点的线应为折线而非曲线。制作流程：四、因果图（特性要因图/鱼骨图）先列出品质 变异的项目，然后对造成变异的4M1E因素进行分析。1）原因追求型2）对策追求型注意事项：1）不要指责他人的任何想法；2）全方位多角度各层次，数量越多越好3）自由奔放，毫无拘束；甚至于异想天开4）分析时思考方向：替代一一人员顶替/材料替换/方法替代；过程优化BPI与重组BPR;消减/简化/合并/调序等等。制作流程：五、直方图直方图是将

6、所收集的数据分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内的测定值所出现次数累积而成的面积，用柱子排列起来的图形。直方图可显示数据的三种特性：集中的趋势、数据的范围、分布的形状。注意事项：1）抽取的样本数量过小，将会产生较大误差，可信度低，也就失去了统计的意义。 因此，样本数不应少于50个。2）组数k选用不当，k偏大或偏小，都会造成对分布状态的判断有误。3）直方图一般适用于计量值数据，但在某些情况下也适用于计数值数据，这要看 绘制直方图的目的而定。4）图形不完整，标注不齐全，直方图上应标注：公差范围线、平均值 的位置（点 画线表示）不能与公差中心M相混淆；图的右上角标出：N、S、C p或CPK5）收

7、集数据时，对于抽样分布必须特别注意，不可取部分样品，应全部均匀地加 以随机抽样?评估和检查工能力，研充过程能力或止篁过程能21忸工序的过程能力.是过程酢力的最好最直观的写照；? 一工解且理；特性父布肉整区L? 揖出采取葩施白勺必要；_?检套执行刿亚埴魄星查直数? 比较设备、物料、人员及供应商；?计算产品的不良率，根据不良数量可以直接计算出来；?调查是否混入两种以上不同的数据；?测知数据是否有假；?以此制定产品的规格标准；?设计合理的控制界限。制作流程：常见图形举例：正常型说明：中间高，两旁低，有集中趋势结论：左右对称分配（正态分配），显示过程运转正常。缺齿型（凸凹不平型）说明：高低不一，有缺齿

8、情形。不正常的分配，由于测定值或换算方法有 偏差，次数分配不妥当所形成。结论：检验员对测定值有偏好现象，如对 5, 10之数字偏好；或是假造数 据。测量仪器不精密或组数的宽度不是倍数时，也有此情况；可能是分组过细或数 据不真实。切边型（断裂型）说明：有一端被切断。结论：原因为数据经过全检，或过程本身经过全检，会出现的形状。若剔 除某规格以上时，则切边在靠近右边形成。离岛型说明：在右端或左端形成小岛。结论：测量有错误，工序调节错误或使用不同原料所引起。一定有异常原因存在，只要去除，就可满足过程要求，生产出符合规格的产品。高原型说明:形状似高原状。结论:不同平均值的分配混在一起，应分层后再做直方图

9、比较。双峰型说明：有两个高峰出现。结论：有两种分配相混合，例如两台机器或两家不同供应商，有差异时，会出现这种形状，因测量值不同的原因影响，应先分层后再作直方图。偏态型（偏态分配）说 明：高外偏向一边，另一边低，拖长尾巴。可分偏右型、偏左型。偏右型：例如，微量成分的含有率等，不能取到某值以下的值时，所出现的形状。偏左型：例如，成分含有高纯度的含有率等，不能取到某值以上的值时，就会出现的形状。结 论：尾巴拖长时，应检查是否在技术上能够接受，多由工具磨损、松 动及加工习惯引起。过程性能力指数或称初始过程能力：1.过程性能力指数或称初始过程能力的求法：（a）双侧规格六、散布图为研究两个变量之间的相关性

10、，而搜集成对两组数据，在坐标上用点来表示出两个特性值之间相关情形的图形， 称之为散布图。其主要作用：知道两组数据（原因与结果）之间是否相关及其相关程度1 .强正相关。x增大，y也随之线性增大。x与y之间可用直线y=a+bx（b为 正数）表示。止匕时，只要控制住x, y也随之被控制住了，图（a）就属这种情况。2 .弱正相关。图（b）所示，点分布在一条直线附近，且 x增大，y基本上随之 线性增大，此时除了因素x外可能还有其它因素影响V。3 .无关。图（c）所示，x和y两变量之间没有任何一种明确的趋势关系。 说明两 因素互不相关。此时宜再考虑其他可能影响的要因。4 .弱负相关。图（d）所示，x增大，y基本上随之线性减小。此时除x之外，可 能还有其它因素影响y。5 .强负相关。图（e）所示，x与y之间可用直线y=a+bx（b为负数）表示。y随 x的增大而减小。止匕时，可以通过控制 x而控制y的变化。6 .非线性相关。图所示，x、y之间可用曲线方程进行拟合，根据两变量之 间的曲线关系，可以利用x的控制调整实现对y的控制。散布图与相关系数r变量之间关系的密切程度，需要用一个数量指标来表示，称为 相关系数，通常用r表示。不同的散布图有不同的相关系数，r满足：-1守W1。因此，可根据相关系数r值来判断散布图中两个变量之间的关系。散布图制作流程：七、控制图作控制图的目的是为了使生产过程