品管七大手法

1、QC七大手法简介及其应用第一招:查检集数据第二招:柏拉抓重点第三招:鱼骨追原因第四招:直方显分布第五招:管制找异常第六招:层别作解析 第七招:散布看相关一.检查表 检查表就是将需要检查的内容和项目一一列出来，然后定期或不定期的逐项检查，并将问题点记录下来的方法。有时候又叫点检表。它是最简单。使用最多，用途最广的一种品管手法。在工厂、学校、医院、酒店、银行、国家行政部门的日常管理中，检查表都得到广泛使用，它对我们以后的管理工作帮助很大。 有些管理者喜欢把检查内容装在脑子里，但“好记性不如烂笔头”。应事先将所有检查内容和项目做成检查表格，然后一个一个地检查，又快又准又不遗漏。定义: 为了便于收集数

2、据,使用简单记号填记并予统计整理,作进一步分析或作为核对,检查之用的一种表格或图表.查检表种类: 一. 点检用查检表 二. 记录用查检表制作程序: 一. 明确目的所在 二. 决定查检项目 三. 决定抽样方法 四. 决定查检方式 五. 设计表格实施查检 六. 记下资料相关条件功用: 通常是利用查检表来了解现状或收集数据以作分析之用. 检查表一般包括，但不限于： 诊断表（顾问诊断表，医生诊断表等） 问询表（记者采访问询表等） 统计表（生产数量统计表、不良率统计表等） 调查表（客户满意度调查表、民意调查表等） 记录表（IQC检验记录表、机器保养记录表等） 工程表（电子行业QC工程表、家具产品QC工程

3、表等） 考核表（员工考核表、干部考核表、晋升考核表等） 检查表（5S检查表、内部审核表等） 管制表（人员管制表、物料管制表等） 二.层别法 层别法又叫分层图，是品管所有的手法中最基本的概念。是统计方法中最基础的管理工具，它将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类，将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组，加以层别。通过层别法，可以将杂乱无章的数据归纳为有意义的类别，将事物处理得一清二楚，一目了然，这种科学的统计方法可以弥补靠经验靠直觉判定管理的不足。运用层别法必须以大量的数据为前提，依据所获得的数字信息进行层别比较，找出问题所在。ISO9001八大原则之第七大原则告诉我们：以事实作

4、为决策之依据。事实是什么？指的就是数据，运用数据分析解决品质问题，这也是现代品质管理的精髓之一 在应用上，层别法可单独使用，并且可以捕捉到问题点。也可以跟其他QC手法结合使用，且效果更佳，如与柏拉图同时使用，既可将某一主题的数据层别清楚，又可以找到关键或重要的问题，以便抓住重要的少数和有用的多数。另外层别的对象应具有可比性，这样更容易发现问题点。如： 1.部门别：技术部、市场部、工程部、生产部、品管部、行政部、采购部、财务部等； 2.制程别：TN制程、RM制程、TT制程、表面涂层制程、电镀制程、工程图制程等； 3.班别： 白班、小夜班、大夜班； 4.测量别：测量仪器别、测量人员别、测量方法别等

5、； 5.检查别：检查人员别、检查方法别、检查场所别等； 6.原材料别：五金类、塑胶类、外购类等； 7.作业员别：工龄别、年龄别、教育程度别、性别等 8.机械设备别：机台别、机型别、生产厂家别、新旧别等。三.柏拉图柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别法以确定的项目从大到小进行排列，再加上累积值的图形。柏拉图可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数有用的多数，适合用于计数值统计，也有人称其为ABC图。又因为柏拉图的排列是依大小顺序，故又称排列图。定义: 根据搜集的数据,以不良原因,不良状况,不良发生位置,客户抱怨种类,或安全事故等项目分类,计算出各分类项目所占之比例按照大小顺序排列,再加上累积值

6、的图形制作程序: 一. 确定资料的分类项目 二. 决定期限,搜集资料 三. 按项目统计数据 四. 图表画上纵轴及横轴 五. 将所占的比例用曲线表示 六. 记下资料及图的条件柏拉图分类：柏拉图是用来确定“关键的少数”的方法，根据用途，柏拉图可分为分析现象用柏拉图和分析原因用柏拉图。1）分析现象用柏拉图 这种柏拉图与以下不良结果有关，用来发现主要问题。 a）品质：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等； b）成本：损失总数、费用等； c）交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等； d）安全：发生事故、出现差错等。 2）分析原因用柏拉图 这种柏拉图与过程因素有关，用来发现主要问题。 a）操作者：班次、

7、组别、年龄、经验、熟练情况； b）机器：设备、工具、模具、仪器； c）原材料：制造商、工厂、批次、种类； d）作业方法：作业环境、工序先后、作业安排。柏拉图应用要点： 1）柏拉图要留存，把改善前与改善后的柏拉图排在一起，可以评估出改善前后效果。 2）分析柏拉图只要抓住前面23项就可以。 3）柏拉图的分类项目不要定得太少，59项较合适，如果分类项目太多，超过9项，可划入“其他”，如果分类项目太少，少于4项，做的柏拉图无实际意义。 4）作成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时，柏拉图就失去了意义，与柏拉图法则不符，应从其他角度收集数据再做作分析。 5）柏拉图是管理改善的手段而非目的，如果数据项目

8、已经很清楚者，则无需再浪费时间制作柏拉图。 6）其他项目如果大于前面几项，则必须加以分析层别，检讨其中是否有原因。 7）柏拉图分析主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策，但如果第一位的项目依靠现有条件很难解决时，或即使解决花费很大，得不偿失，那么可以避开第一位项目，而从第二位项目着手。功用: 1）降低不良的依据 想降低不良，先绘制柏拉图看看，总不良有多少？哪种不良占最多？哪些不良要降低？ 2）决定改善目标，找出问题点 虽然分类较多，但实际上影响较大的是前面23项，如果要改善就抓住前面23项。 3）可以确认改善的效果 只要把改善前、改善后的柏拉图拿来看一看，可以立即评价出改善的效果。但是这里

9、提一点的是，改善前、改善后的条件或对象要一致、否则没有可比性。四 因果图 我们知道，任何问题的发生，必然有其内在或外在原因，而这些原因的存在，又必定会产生变异的结果，也就是说，原因与结果之间一定存在因果关系。在现场管理中，导致过程或产品问题的原因可能有很多，如果对这些因素进行全面系统地分析，可以找出其因果关系。所谓因果图，又称为特性要因图，主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决。是一种用于分析品质特性（结果）与可能影响特性要因（原因）的一种工具。由于它形状像一尾鱼的骨架而得名又叫鱼骨图。 1953年，日本东京大学石川教授和他

10、的助手在研究活动中用这种方法分析影响品质问题的因素，第一次提出了因果图，所以又称石川图。由于因果图非常实用有效，在日本企业得到了广泛的应用，后被世界上许多国家采用。因果图不仅用在解决产品品质问题方面，在其他领域也得到广泛使用。 如果我们将影响产品或服务品质的诸多原因一一找出，形成因果对应关系，使人一目了然，这对我们的管理是有大帮助的，而且通过因果图的制作，易培养团队精神，使因果图小组成一个集体工作的催化剂。 运用因果图可以使我们的工作更系统化、条理化、科学化。由于因果图是针对某一个问题的主要因素绘制的，长时间累积的许多同类问题的因果分析图，可以进行对比，找出规律，有利于全面品质管理（TQM）的

11、改进，因果图提出的各种原因又可以反馈到实际工作中去验证，进一步促使加强管理工作和技术工作标准化。定义: 将造成某项结果的众多原因,以系统的方式图解之,亦即图表来表达结果(特性)与原因(要因)之间的关系.制作程序: 一. 确定特性 二. 概略记载各原因 三. 说明各原因的形成 四. 更详细的解说 五. 圈出最重要的原因 六. 记载所根据的条件 因果图应用要点： 1）确定原因是集思广益，以免疏漏。 2）确定原因尽可能具体。 3）有多少品质特性，就要绘制多少张因果图。 4）验证。（不能采取措施的因果图只能算练习，要实现“重要不漏”“不重要不写”） 5）在数据的基础上客观地评价每个因素的重要性。 6）

12、因果图使用是要不断加以改进。因果图分为追求原因型和追求对策型两种： 1）追求原因型：在于寻求问题的原因，并寻找其影响，因果图表示结果（特性）与原因（要因）的关系 ： 生产效率为什么这么低？ 为什么这段时间经常延迟交货？ 为什么人员流动率居高不下？ 为什么客户投诉这么多？ 不良率为什么降不下来？ 为什么表面处理不良增加？ 右图是”追求原因型“的因果图示例，供参考。2）追求对策型（鱼骨图反转）：追求问题点如何防止、目标如何达成，并以因果图表示期望效果与对策的关系：如何提高生产效率？如何防止不良品的发生？ 如何降低生产成本？五. 散布图 在日常管理中,我们总感觉到一些现象和结果似乎存在某种内在联系,

13、似乎存在,似乎又不存在,似乎关系较紧密,似乎关系又不紧密,但这个感觉有时候会产生错误的判断,如果我们收集两个变量的数据(至少30组以上)并描绘在坐标系上,情况一目了然,而且很容易判断原因真假.定义: 将两个种类的资料显示在X-Y坐标图上,借以判断两者是否相关.这种图表称之为散布图.依散布图之相关性可分为:一. 正相关二. 负相关三. 毫不相关 四. 弱正相关五. 弱负相关制作程序:一. 资料搜集:确定调查变量,收集最新相关数据,至少30组以上. 二. 找出数据中的最大值和最小值,并变量描绘入X-Y坐标系内. 三. 将相对应的两个变量的数据,以点的形式标上坐标系. 四. 记录下图名,制作者,制作

14、时间,数据收集的条件等事项. 五. 判读散布图的相关性与相关程度.注意事项: 两组数据至少30个以上,最好50个,100个最佳. 找出X,Y最大值,最小值,并以这两个值建立X-Y坐标系. 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. 分析散布图应谨慎,因为散布图用于理解一个变量和另一个变量之间可能存在的关系,这种关系需要进一步分析,最好作进一步调查.功用: 用来判定不同种类资料之间的相互关系.  六. 直方图直方图（也叫频率分布图）是针对某产品或过程的特性值,利用常态分布(也叫正态分布)原理把50个以上的数据进行分组,并算出每组出现的次数,在用类似的直方图描绘在横轴上,可

15、将杂乱无章的数据,解析出规则性,也可一目了然的看出数据中心值及数据的分布情形。很多人认为柱状图就是直方图,这是错误的,它们之间有很大的差别, 柱状图是利用推移的原理,只反应过去的每期或每类别项目的状况比较;而直方图是利用正态分布原理,反映真个时期的平治分布状况从中找出可能存在的问题.常见形态与判断正常型：是正态分布，服从统计规律，过程正常。缺齿型：不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是 1）有经验的人员故意做的假数据。 2）测量仪器精确度不够，而要求的精确度较高，检验员只好进行估计 3）次数分配不当，如作图时分组太多。 4）较多特性差异的数据混杂在一起。偏态形：不是正态分布，不服从统计规律

16、，可能的原因是 1）习惯作业造成作业方法不对。 2）工具、冶具、模具已经磨损或松动。离岛形：不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是 1）数据输入过程中，可能把10.01输成10.1或1.01。 2）过程中其他物料混入。 3）机台设备在过程中出现特殊原因，产生变异。高原形：不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是 1）人为做的假数据。 2）经过全检挑选的数据。 3）测量仪器精度不够。双峰形：不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是 1）有两个不同的组合，如两部机器或两家不同的供应商。 2）在过程中有变异生产，而作了较大调整七. 控制图 基本概念与简要说明 美国电子实验室的休哈特博士在20

17、世界20年代研究过程时 ，首先区分了可控制和不可控制的变差，就是今天我们所说的普通原因变差行业特殊原因变差，聪明的休哈特发明了一个简单有效的工具来区分他们-控制图，从那时起，在美国和其他国家，尤其是日本，成功的将控制图应用在各种过程控制场合，经验表明当出现特殊的原因变差时，控制图能有小地引起人们注意，以便及时地寻找原因采取措施。世界上第一张控制图是美国休哈特采用了3个标准差来确定控制图的上下限，即我们通常说的±3Sigma。控制图上有中心线（CL，Central Line），控制上限（ULC，Upper Control Limit）和控制下限（LCL，Lower Control Limit）。如下图: 由于控制图可用于直接控制和诊断控制，所以它是品管七大手法的核心。以下几个事例对认识控制图有所帮助：）日本名古屋工业大学调查了200家日本中小型企业，结果发现平均每家厂采用137张控制图。）有些大型企业应用控制图的张数是很多的，例如美国柯打彩色胶卷公司，有5000名员工，一共应用了35000张控制图，平均每个员工7张，为什么要应用这么多控制图呢？因为彩色胶卷工艺复