QC7大手法培训教材

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各位朋友：

早上好！企业人在企业中的责任：基层（执行层）中层（管理层）高层（经营层）问题二：一个企业管理不好，主要责任是谁？问题三：一个企业执行力不足，任务完不成，主要责任是谁？问题一：一个企业经营不好，主要责任是谁？基层（作业层）品质怎么办？㊣品质：90%意识+10%方法—托马斯：IBM㊣品质:是制造出来的,而不是检验出来的!㊣要解决品质问题，最根本、最有效的做法是调整心态、树立意识、规范行为、活用工具、系统规划、不断改善，否则，品质问题永远是问题。品质品质品质品质品质品质品质品质品质品质品质品质品质目录一、QC手法概述※二、层别法※三、查检表※四、柏拉图法※五、特性要因图法※六、散布图七、直方图八、管制图

思考：为什么产品会结块？其真因到底是什么？如何进行有效改善预防？为什么会开错票?其真因到底是什么？如何进行有效改善预防？为什么料会配错？其真因到底是什么？如何进行有效改善预防？工欲善其事、必先利其器———————方能事半功倍！一、QC手法概述1、何为QC七大手法?

QC七大手法又称QC七大工具，一般指旧QC七大手法，即层别法、查检表、柏拉图、因果图、管制图、散布图和直方图。是质量管理及改善运用的有效工具。

2、QC手法的适用范围

QC手法的用途非常广，可用于企业管理的方方面面（包括计划管控、员工思想意识行为管理、质量管控、成本管控、交期管控、士气管理、环境管理、安全管理、效率管理、绩效考核、日常管理等等），但主要用于品质管理及改善。3、QC七大手法模型：手法用途图示层别法将混合的数据层别开来，以利比较查检表采集相关数据柏拉图找出重要不良项目特性要因图查找因果关系，找出真因散布图观察两种特性数据间之关系直方图观察品质的分配情况推移图将数据推移查看品质趋势情况管制图判断制程是否正常ABAB4、七大手法口诀因果追原因查检集数据柏拉抓重点直方显分布散布看相关管制找异常层別作解析5、计量值与计数值：

计量值:是指不只能以整数计量的数据，如长度、时间、重量等测量所得数据,其特

点为连续不间断数据。

计数值:是指只能以整数计量的数据，

其特点为间断数据。

1、定义：

层別法就是对某一问题，依各种不同角度收集数据，分别了解掌握其关键点，以便进一步分析，查找真因，采取有效措施改善的统计分析方法。2、模型：二、层別法ABCABC其它别制品别3、层别类别检查别测定别材料别条件别设备别人员别时间别4、层別的对象及项目：

4.1时间別：早、中、晚，时、日、周、月、年度

别…..等.

例:制程中温度的管理就常以每小时来层別.

4.2人员別：班/组、作业者、方法別、熟练度別、

年齡、性別、教育程度別…..等.

例:A班及B班的完成品品质层別.

4.3设备別：场所別、机型別、新旧別、制造商、

工具別、編号別、速度別…..等.

例:不同机型生产相同产品以机型別來分析其不良率.

4.4条件別：

溫度別、湿度別、压力別、天气別、作业时

间別、作业方法別、测定器別…..等.

例:对温度敏感的作业现场所应记录其温度、

湿度,以便溫度或湿度变化时能层別比较.4.5材料別：

供应商別、批量別、产地別、材质別、大小

类別、储存时间別、成分別…..等.

例:同一厂商供应的原材料也应做好批号別,

領用时均能加以层別,以便了解各批原料的品质.

4.6测定別：

测定器別、测定者別、测定方法別…..等.

4.7检查別：

检查员別、检查场所別、检查方法…..等.

4.8制品别：品种别、批号别、规格别、新旧别…….等

4。9其他别：

良品与不良品別、包装別、搬运方法別…..等.

5、层别法的运用技巧：

★层别的方向角度很多，如何层别，则需巧

用KKD（经验、感觉、胆识）；

★层别法需与查检表、推移图、柏拉图、直

方图、管制图等进行灵活运用，方能取得更好

效果；

★层别法可缩小问题范围，对真因的查找非

常关键。案例一：人员别2004年5月份制程不合格统计不良表现240192199155775954-122合计耐压不合格121116套管密封漏11215油阀密封漏13123111底板塞漏油24118分接开关漏112法兰漏油11箱沿密封漏213温度计封漏112线圈短路11保护装置漏11合计5676105140结论：5月份制造过程中主要质量问题为：耐压不合格、套管密封漏、油阀密封漏和底板塞漏油，而主要肇事者是：240、192、199、155、77、59。应对主要质量问题立项分析改善，同时必须加强对主要责任人进行操作技能培训及其作业过程监控和考核。案例二：材料别供应商别

2004年1-5月份供应油箱不合格统计

月份商名1月2月3月4月5月合计上海721214641常州22721172491宁海13518256本厂1111合计2129684932199结论：从上表可以得出，油箱不良率非常高，应对油箱质量问题立项进行专项整改1、定义

为了便于收集数据,以作进一步分析或核对、检查之用而设计的一种表格或图表。

三、查检表2、模型：XXX查检表

查检方式：全检（）抽检（）；查检对象：；查检人：

查检数量：；查检周期：月日至月日

记录方式：文字+数据查检时间：日期不良项目合计合计

3、查检表的种类及作用：

查检表分为记录用查检表和点检用查检表

(1)记录用(或改善用)查检表分为结果用查检表和原因用查检表，主要功用在于根据收集的数据以调查不良项目、不良原因等情况.

(2)点检用查检表：主要功用是为了确认作业实施情况或为预防发生不良事故等，如设备点检表、产前确认表。4、查检表的作法

(1)明确查检对象及目的；

(2)明确查检内容（即不良项目）；

(3)决定查检方式---全检、抽检；

(4)决定查检指标---查检数量、查检时间

与周期、查检对象及查检人、记录方式

及其它注意事项；

(5)设计查检表格实施查检；5、案例：案例一：变压器漏油情况查检表

日期不良项目星期一星期二星期三星期四星期五星期六星期日合计套管密封漏油阀密封漏底板塞漏油分接开关漏箱沿密封漏温度计封漏保护装置漏其它合计抽检数（台）查检方式：全检；查检对象：入库成品；查检人：FQC员

查检数量：当日入库量；查检周期：2004年6月1—7日

记录方式：数据查检时间：每日上午检查前一日入库品案例二：退货不良原因查检表

不良项目1月2月3月4月5月合计生产原因销售原因运输原因客户原因其它合计查检方式：全检；查检对象：退货品；查检人：FQC员

查检数量：当月退货量；查检周期：2004年1—5月

记录方式：数据查检时间：接到退货处置信息后48小时内1、定义及作用：

管理学家V.Pareto研究发现：造成产品质量不良的原因很多，但影响度占60-80%

的原因往往只有其中1-3项，只要找出其影

响度占60-80%的关键三项，制定相应的整

改措施进行有效改善，则就解决了60-80%

的质量问题。因此该种寻找主要问题的统

计分析方法则叫柏拉图，也叫巴氏图。

80/20原则也是根据柏拉图的延伸而得。四、柏拉图2、模型：3、柏拉图作法：

步骤一：确立改善项目，设计查检表收集数据

2004年3—5月制程不良查检表

不良项目3月4月5月合计套管密封漏24511油阀密封漏7111129底板塞漏油39820分接开关漏96217箱沿密封漏99321油枕密封漏8614耐压不合格106622线圈短路74112空载损耗不良4610其它63211合计656438167月产量3995734021374步骤二：计算不良率、影响度及累计影响度计算公式：不良率%=不良数÷查检总数×100%；影响度%=不良数÷不良总数×100%表1：

不良项目不良数不良率%累计不良率%影响度%累计影响度%漏油1188.58%8.58%70.66%70.66%耐压不合格221.610.18%13.2%83.86%线圈短路120.8711.05%7.18%91.04%空载损耗不良100.73%11.78%5.9%96.94%绝缘不良20.15%11.93%1.2%98.14%线圈匝数不够20.15%12.08%1.2%99.34%其它10.07%12.15%0.6%99.94%合计16712.15%99.94%注：2004年3—5月份总产量为：1374台不良项目不良数不良率%累计不良率%影响度%累计影响度%油阀密封漏292.11%2.11%17.4%17.4%耐压不合格221.6%3.71%13.2%30.6%箱沿密封漏211.53%5.24%12.6%43.2%底板塞漏油201.45%6.69%12.1%55.3%分接开关漏171.24%7.93%10.2%65.5%油枕密封漏141.02%8.95%8.3%73.8%线圈短路120.87%9.82%7.1%80.9%套管密封漏110.8%10.62%6.6%87.5%空载损耗不良100.73%11.35%5.9%93.4%其它110.8%12.15%6.6%100%合计16712.15%100%注：2004年3—5月份总产量为：1374台，平均不良率为：12.15%表2：步骤三：绘制图形表1图1：

从上图得出：3-5月份制程不良中占80%的主要质量问题是：漏油、耐压不合格，应针对该两项进行立项分析改善

表2图2：3、绘制柏拉图的技巧：

★不良项目应按其不良数量大小排列，其它

项必须排在最末项；

★如其它项中数据太大时，则应从中细分出

一个或数个较严重的项目来；

★应与查检表、层别法进行巧妙结合使用；

★图形绘制时应巧用Excel程序绘图；1、定义：

一个问题的特性受到一些要因的影响时,我们將这些要因加以整理,成为有相互关系而且有条理的图形,这个图形称因果图或特性要因图.由于形狀就像鱼的骨头和树枝形状,所以又叫做鱼骨图或树枝图.

五、因果图2、因果图的画法

步骤一：将所要探讨的问题（特性）写在右边框内，

同时画一直线箭头（龙骨）指向边框（如下图）为何会配错料？龙骨步骤二：运用4M1E法（即人、机、料、环、法）确

立大要因，并用箭头与龙骨有机连接（如下图）龙骨人机法环料大要因大骨60度为何会配错料？步骤三：运用BS法（即头脑风暴法）、5Why法

（五个为什么法）查找中、小要因，并用箭头与

大骨有机连接（如下图）龙骨人机法环料中要因小骨60度小要因中骨45度为何会配错料？步骤四：运用BS法查找真因，并用园圈对主要真

因进行标记（如下图）龙骨人机法环料为何会配错料？3、真因查找技巧及方法：

☆

4M1E法：即人、机、料、环、法五个方面来确立

大要因，为中、小要因及真因的查找打下基础。

☆头脑风暴法（即BS法）：就是利群众智慧、各抒

已见，查找原因。该方法运用时不得进行人身攻击，

应对事不对人。

☆5Why法（即五个为什么）：在要因的查找过程中

应打破沙锅问到底，多问几个为什么，最终挖掘真正

的原因，为后续对症下药整改打下基础。

☆在要因的查找时,重点为应放在为什么会有这样的

原因,而不要考虑其改善对策。

☆找出的真因若需进一步验证必须验证确认后，方可

制定对策改善。

☆真因个数的最终确定一般为3-5个，不宜过多。4、案例：

你来实现！！！1、定义：

为探讨两个因素之间的关系，收集成对的两组数据，并点绘于坐标轴上，以了解分析其相互间关系的图。

2、散布图的种类：

原因与结果间的关系

结果与结果间的关系

原因与原因间的关系六、散布图3、散布图的作法：

步骤一：首先确定要研究的两个事项，并收集成对数据约30组以上；

步骤二：将收集的数据标记于横纵坐标上；

步骤三：分析两个数据的相互关系，作出分析结论。

示图正相关图：当X增加,Y也增加,也就是表示原因与結果有相对的正相关,如下图:4、散布图的研判XY0B图：点的分布较广，但是有向上的倾向,X增加,一般Y也曾加,但非相对性,也就是就X除了受Y的因素影响外,可能还有其他因素影响着X,这种形态叫做弱正相关。XY0C图：当X增加,Y反而减少,这种形态叫做完全負相关.如下图:Y0XD图：当X增加,Y减少的幅度不是很明显,这时的X除了受Y的影响外,尚有其他因素影响X,这种形态叫作非显著性负相关,如下图:Y0XE图：点的分布呈現杂乱,无任何规律性,称为无相关，如下图：Y0XF图：X增大,Y也增大,但是X增大到某一值之后,Y反而开始减少,因此产生点的分布有曲线倾向的形态,称为曲线相关,如下图:Y0X1、定义：

直方图就是将所收集的数据，其特性或结果值,用一定的范围在横轴上加以区分成几个相等的区间,将各区间內的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形画出的图形.七、直方图2、直方图的作用：

★可了解分布是否正常，质量是否稳定；

★可与标准比较，是否会有不良品产生；

★可了解其制程能力是否足够。3、直方图的作法:步骤1：抽测欲探讨项目的计量值数据（50个以上）步骤2：找出数据中的最大值与最小值，计算全距；步骤3：决定組数并计算組距；步骤4：决定組界并作次数分配；步骤5：绘制直方图；步骤6：分析图形，并作出结论。4、计算公式★全距=最大值—最小值★组数：按数据个数确定，如右表：★组距=全距÷组数★组界=（最小值）-测定值的最小单位数÷2注：最小一组的下组界=最小值-测定值的最小位数/2,测定值的最小位数确定方法:如数据为整流器数,取1;如数据为小数,取小数所精确到的最后一位(0.1;0.01;0.001……)

最小一组的上组界=下组界+组距第二组的下组界=最小一组的上组界，其余以此类推★組中点=下组界+组距/2数据个数组数50-1006-10100-2507-12250以上10-20案例1某电线厂有两台生产设备,最近,经常有不符合标准(135~210g)异常产品发生,今就A,B两台设备分別测定50批产品,请解析并回答下列回题:1.作全距数据的直方图.2.敘述由直方图所得的情报收集数据如下:A设备B设备20179168165183156148165152161168188184170172167150150136123169182177186150161162170139162179160185180163132119157157163187169194178176157158165164173173177167166179150166144157162176183163175161172170137169153167174172184188177155160152156154173171162167160151163158146165169176155170153142169148155解:1.全体数据的最大值为194,最小值为119

则取组数为10

组距=(194-119)/10=7.5取8最小一组的下组界=最小值-测定值的最小位数/2