第二章常用的质量管理方法

第二章常用的质量管理方法本章主要内容2.1质量管理的老七种工具2.2质量管理的新七种工具学习目标掌握常用质量管理工具的概念及使用方法熟悉质量管理新工具的概念及使用方法常用的QC工具老七种工具直方图控制图调查表分层法排列图因果图散布图新七种工具关联图系统图（树图）亲和图PDPC法矩阵图矩阵数据分析法矢线图简易图表饼分图折线图柱形图水平对比推移图流程图雷达图专用工具类0.618法正交实验法抽样检验方差分析假设检验价值工程2.1质量管理的老七种工具1、排列图（帕累托图、主次因素分析图ParetoDiagram）2、因果图（鱼刺图、特性要因图、石川图Cause-EffectDiagram）3、调查表（统计分析表、检查表DataCollectionForm）4、分层法(Stratification)5、直方图(Histogram)6.散布图（相关图ScatterDiagram）7、控制图(ControlChart)2.1质量管理的老七种工具日本著名的质量管理专家石川馨曾说过,企业内95%的质量问题,可以通过企业上上下下全体人员活用这七种工具而得到解决。2.2质量管理的老七种工具1.排列图----把握重点的利器一、排列图概述排列图,又称帕累托图、主次因素分析图。（特殊类型的条形图）它是将质量改进项目（或影响质量的各种因素）从最重要到最次要顺序进行排列而采用的一种图表。此图是建立在帕累托原理（80/20法则）的基础上,即少数的因素往往产生主要的影响（关键的少数和次要的多数）,因此又叫帕累托图。（库存管理中ABC管理法也是基于帕累托原理）（朱兰）2.1质量管理的老七种工具－排列图2.1质量管理的老七种工具－排列图在质量管理中运用排列图,就是根据“关键的少数和次要的多数”的原理,对有关产品质量的数据进行分类排列,用图形表明影响产品质量的关键所在,从而便可知道哪个因素对质量的影响最大,改善质量的工作应从哪里入手解决问题最为有效,经济效果最好。2.1质量管理的老七种工具二、排列图的形式2.1质量管理的老七种工具－排列图三、排列图的做法例2.1对某产品进行质量检验,并对其中的不合格品进行原因分析,共检查了7批,对每一件不合格品分析原因后列在如表2.1所示。2.1质量管理的老七种工具－排列图从表2.1中给出的数据可以看出各种原因造成的不合格品的比例。为了找出产生不合格品的主要原因，需要通过排列图进行分析，具体步骤如下:（1）列频数统计表。将表2.1中的数据按频数或频率大小顺序重新进行排列，最大的排在最上面，其他依次排在下面，“其他”排在最后，然后再加上一列“累积频率”，便得到频数统计表，如表2.2所示。2.1质量管理的老七种工具－排列图2.1质量管理的老七种工具－排列图（2）画排列图。在坐标系的横轴上从左到右依次标出各个原因,“其他”这一项放在最后,在坐标系上设置两条纵坐标轴,在左边的纵坐标轴上标上频数,在右边的纵坐标轴的相应位置上标出频率。然后在图上每个原因项的上方画一个矩形,其高度等于相应的频数,宽度相等。然后在每一矩形的右上角上点一个点,其高度为到该原因为止的累积频数,并从原点开始把这些点连成一条折线,称这条折线为累积频率折线,也叫帕累托曲线,如图2.7所示。2.1质量管理的老七种工具－排列图2.1质量管理的老七种工具－排列图（3）确定主要原因（应用排列图进行问题分析)主要问题或关键问题（A类）:累积百分比从0%到80%（大约数）之间的问题。从图2.7可以看出，造成不合格品的主要原因是操作、工具与设备，要减少不合格品应该首先从这3个方面着手。次要问题（B类）:累积百分比从80%到90%多之间的问题。（工艺、材料）更次要问题（C类）:累积百分比从90%多到100%之间的问题。（其他）四、排列图的另一个例子:序号不良品因素不良品数不良品率累积百分比1蓄油孔扣环15033.933.92动平衡超差14031.665.53开档大8018.083.54法兰销孔大306.890.35小头直径小225.095.36拐颈小214.7100.0曲轴加工不良品统计数据表2.1质量管理的老七种工具－排列图不良品数累积百分比蓄油孔扣环动平衡超差开档大法兰销孔大小头直径小拐颈小050100150501001501408030222133.966.583.590.395.31002.1质量管理的老七种工具－排列图2.因果图----寻找原因的捷径一、因果图概述因果图是用来表示和分析质量问题与其潜在的原因关系的一种图表。它是以结果为特性,以原因作为因素,在它们之间用箭头联系起来,表示因果关系的图形。又叫特性要因图,或形象地称为树枝图或鱼刺图,是由日本质量管理学者石川馨在1943年提出的,所以也称为石川图。因果图是用来分析影响产品质量各种原因的一种有效的定性分析方法。2.1质量管理的老七种工具－因果图二、因果图的基本形式质量问题2.1质量管理的老七种工具－因果图三、因果图的做法例2.2复印机的复印质量未达到预定标准,希望通过因果图找出复印机复印不清楚的原因,以便采取针对性措施加以解决。第一步,确定待分析的质量问题,将其写在右侧的方框内,画出主干,箭头指向右端。确定复印机复印不清楚作为此问题的特性,在它的左侧画一个自左向右的粗箭头,如图2.8所示。2.1质量管理的老七种工具－因果图第二步,确定该问题中影响质量原因的分类方法。一般分析工序质量问题,常按其影响因素——人、机、料、法、环五大因素,造成复印机复印不清楚的原因可以具体分成复印人员、复印机、复印纸、原稿、复印方法及复印环境六大类,用中箭头表示。第三步,将各分类项目分别展开,每个中枝表示各项目中造成质量问题的一个原因。作图时,中枝平行于主干,箭头指向大枝,将原因记在中枝上下方。2.1质量管理的老七种工具－因果图人员People产品/服务product/service价格price政策policies市场促进Promotion流程Process程序procedures地点/厂址/技术place/plant/technology第四步,对于每个中枝的箭头所代表的一类因素进一步分析,找出导致它们质量不好的原因,逐类细分,用粗细不同,长短不一的箭头表示,直到能具体采取措施为止。每五步,分析图上标出的原因是否有遗漏,找出主要原因,画上方框,作为质量改进的重点。第六步,注明因果图的名称、绘图者、绘图时间,参与分析人员等。2.1质量管理的老七种工具－因果图2.1质量管理的老七种工具－因果图四、画因果图应注意的事项（1）画因果图时一般开“诸葛亮会”,充分发扬民主,畅所欲言,各抒己见,集思广益,把每个人的意见都一一记录在图上。（头脑风暴法）（2）确定要分析的主要质量问题（特性）,不能笼统,要具体,不宜在一张图上分析若干个主要质量问题。也就是说,一个主要质量问题只能画一张图,多个质量问题则应画多张因果图。总之,因果图只能用于单一目的的研究分析。2.1质量管理的老七种工具－因果图（3）因果关系的层次要分明。最高层次的原因应寻求到可以直接采取措施为止。（4）主要原因一定要确定在末端因素上,而不应确定在中间过程上。（5）主要原因可用排列图、投票或试验验证等方法确定,然后加以标记。（6）画出因果图后,就要针对主要原因列出对策表。包括原因、改进项目、措施、负责人、进度要求、效果检查和存在问题等。2.1质量管理的老七种工具－因果图五、因果图另一个示例:下图是一个制造企业的流程中存在的某一问题的因果图。这个企业加工出的某种活塞杆出现弯曲，其原因可能有四大类:操作方法，所用材料，操作者和机器。每一类原因可能又是由若干个因素造成的。与每一因素有关的更深入的考虑因素还可以做为下一级分支。当所有可能的原因都找出来以后，就完成了第一步工作，下一步就是要从其中找出主要原因。2.1质量管理的老七种工具－因果图活塞杆弯曲机器切削力大进给量大中间无支撑磨削顶弯杆长方法热处理零件卧放未摆齐材料人料弯校直不好2.1质量管理的老七种工具－因果图案例分析焊缝质量鱼刺分析图焊缝问题的对策表

3.调查表----QC的基本功一、调查表概述调查表又称检查表、统计分析表,是一种收集整理数据和粗略分析质量原因的工具,是为了调查客观事物、产品和工作质量,或为了分层收集数据而设计的图表。调查表实质上是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具,其格式可多种多样。特点是简单,实用,有效。2.1质量管理的老七种工具－调查表2.1质量管理的老七种工具－调查表二、调查表的类型

1.不良品调查表2.缺陷位置调查表3.质量分布调查表2.1质量管理的老七种工具－调查表1.不良品调查表。不良品是指产品生产过程中不符合图纸、工艺规程和技术标准的不合格品和缺陷品的总称,它包括废品、返修品和次品。不良品检查表有3种。第一种是调查不良品的原因第二种是调查不良品项目第三种是不良品的类型调查表2.1质量管理的老七种工具－调查表①不良品原因调查表为了调查不良品原因,通常把有关原因的数据与其结果的数据一一对应地收集起来。如表2.3所示。2.1质量管理的老七种工具－调查表②不良品项目调查表一个工序或一种产品不能满足标准要求的质量项目,叫做不良品项目。为了减少生产中出现的各种不良品,需要了解发生了哪些项目不合格以及各种不合格项目所占的比例有多大。为此,可采用不合格项目调查表。不合格项目调查表主要用来调查生产现场不合格品项目频数和不合格品率,以便继而用于排列图等分析研究。2.1质量管理的老七种工具－调查表某合成树脂成型工序的不良品项目调查表。对114件不良品进行了调查,调查结果如表2.4所示。2.1质量管理的老七种工具－调查表③不良品类型调查表。为了调查生产过程中出现了哪些不良品以及各种不良品的比例,可采用不良品类型调查表。2.1质量管理的老七种工具－调查表2.缺陷位置调查表缺陷位置调查表可用来记录、统计、分析不同类型的外观质量缺陷所发生的部位和密集程度,进而从中找出规律性,为进一步调查或找出解决问题的办法提供事实依据。缺陷位置调查表是工序质量分析中常用的方法。掌握缺陷发生之处的规律,可以进一步分析为什么缺陷会集中在某一区域,从而追寻原因,采取对策,能更好地解决出现的质量问题。2.1质量管理的老七种工具－调查表缺陷位置调查表2.1质量管理的老七种工具－调查表3.质量分布调查表质量分布调查表是对计量值数据进行现场调查的有效工具。了解工序某质量指标的分布状态以及与标准的关系,可用质量分布调查表。它是根据以往的资料,将某一质量特性项目的数据分布范围分成若干区间而制成的表格,用以记录和统计每一质量特性数据在某一区间的频数。（频数分布表）2.1质量管理的老七种工具－调查表从表格形式看,质量分布调查表与直方图的频数分布表相似。所不同的是,质量分布调查表的区间范围是根据以往的资料,首先划分区间范围,然后制成表格,以供现场调查记录数据；而频数分布表则是首先收集数据,再适当划分区间,然后制成图表,以供分析现场质量分布状况之用。作完调查表就可研究工序质量分布状态,如果分布不是所期望的类型或出现异常状态,那么就要查明原因,采取必要的措施以便求得改进。调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××调查人:李××05101520253035400.55.510.515.520.525.530.535.540.545.540.5零件实测值分布调查表2.1质量管理的老七种工具－调查表三、运用例子明确目的:某印染公司近期客户抱怨较多，所以本次品质改善的目的是通过不良项目的分析，掌握公司产品各类异常的实际状况。决定查检项目:色差；断氨纶；折痕；脏污；其它异常设定查检表的格式:日期异常项目合计色差断氨纶折痕脏污其它异常合计实施查检部门:生产部车间:染色车间期间:6.1-6.6负责人:张三日期（星期）异常项目6月1日（一）6月2日（二）6月3日（三）6月4日（四）6月5日（五）6月6日（六）合计色差///////////////15断氨纶///////////11折痕//////////////14脏污///////////11其它异常/////////9合计101099101160填写必要事项:完善表单信息，如部门、车间、期间、负责人等。（1）明确目的:某茶叶公司茶饼重量很不稳定。（2）决定查检项目:茶饼成型共有两台设备，分别收集两台成型设备的数据。（3）设定查检表的格式①分段原则:对重量进行分段确定区间对已经确认的区间进行分组（10组）计算组距:区间除以组数确认范围下限（最小值减去最小单位值的一半）计算下组界与上组界（第一个组的下组界=范围下限+组值）②分段计算数据区间=最大值-最小值=258g-240g=18g对数据分成10组进行研究；组距=数据区间/组数=18/10=1.8范围下限值=最小值-最小单位值的一半=240-0.5=239.5第一组的下限=239.5，上限=239.5+1.8=241.3（4）实施查检向定型车间包装称重的两位员工讲解本表单目的及记录方法，并要求其在7月1日08:00-10:00期间对重量进行记录。茶饼重量分布调查表如下:部门:生产部车间:成型车间期间:2007.7.1:08:00-10:00负责人:李四茶饼品种:250型春茶饼生产线:1和2号线序号组界中值

线记录次数1239.5-241.3240.4//22241.3-243.1242.2////43243.1-244.9244.0/////54244.9-246.7245.8///////75246.7-248.5247.6/////////////136248.5-250.3249.4//////////////////187250.3-251.1250.7///////////////////////////278251.1-252.9252.0/////////////////////////////////////379252.9-254.7253.8//////////////////////////2610254.7-256.5255.6////////8（5）填写必要事项4.分层法----拔开迷雾见本质一、分层法概述引起质量波动的原因是多种多样的,因此搜集到的质量数据往往带有综合性。为了能真实地反映产品质量波动的实质原因和变化规律,就必须对质量数据进行适当归类和整理。分层法是分析产品质量原因的一种常用的统计方法,它能使杂乱无章的数据和错综复杂的因素系统化和条理化,有利于找出主要的质量原因和采取相应的技术措施。2.1质量管理的老七种工具－分层法一、分层法概述质量管理中的数据分层就是将数据根据使用目的,按其性质、来源、影响因素等进行分类的方法,把不同材料、不同加工方法、不同加工时间、不同操作人员、不同设备等各种数据加以分类的方法,也就是把性质相同、在同一生产条件下收集到的质量特性数据归为一类。分层法经常同质量管理中的其他方法一起使用,如将数据分层之后再进行加工整理成分层排列图、分层直方图、分层控制图和分层散布图等。2.1质量管理的老七种工具－分层法二、分层法的原则及分层标志分层法的一个重要的原则是，使同一层内的数据波动幅度尽可能小，而层与层之间的差别尽可能大，否则就起不到归类汇总的作用。分层的目的不同，分层的标志也不一样。一般说来，分层可采用以下标志:1.操作人员:可按年龄、工级和性别等分层。2.机器:可按不同的工艺设备类型、新旧程度、不同的生产线等进行分层。3.材料:可按产地、批号、制造厂、规范、成分等分层。4.方法:可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法和生产速度等进行分类。5.时间:可按不同的班次、日期等分层。2.1质量管理的老七种工具－分层法三、分层法示例例2.3某柴油机装配厂的气缸体与气缸垫之间经常发生漏油现象，为解决这一质量问题，对该工序进行现场统计。被调查的50台柴油机，有19台漏油，漏油率为38%。通过分析，认为造成漏油的原因有两个：一是该工序涂密封剂的工人A、B.C三人的操作方法有差异；二是气缸垫分别由甲、乙两厂供应，原材料有差异。为了弄清究竟是什么原因造成漏油或找到降低漏油率的方法，我们将数据进行分层。先按工人进行分层，得到的统计情况如表2.6所示。然后按气缸垫生产厂家进行分层，得到的统计情况如表2.7所示。2.1质量管理的老七种工具－分层法2.1质量管理的老七种工具－分层法由上面两个表格可以得出这样的结论:为降低漏油率，应采用操作者B的操作方法，因为操作者B的操作方法的漏油率最低；应采用乙厂提供的气缸垫，因为它比甲厂的漏油率低。实际情况是否如此，还需要通过更详细的分层分析。下面同时按操作工人和气缸垫生产厂家分层，如表2.8所示。2.1质量管理的老七种工具－分层法2.1质量管理的老七种工具－分层法232750如果按照上面的结论，采用操作者B的操作方法和乙厂的气缸垫的话，漏油率为3/7=43%，而原来的是38%，所以漏油率不但没有下降，反而上升了。因此，这样的简单分层是有问题的。正确的方法应该是:1.当采用甲厂生产的气缸垫时，应推广采用操作者B的操作方法。2.当采用乙厂生产的气垫缸时，应推广采用操作者A的操作方法。这时它们的漏油率平均为0%。因此运用分层法时，不宜简单地按单一因素分层，必须考虑各因素的综合影响效果。2.1质量管理的老七种工具－分层法5.直方图----品质稳定性的分析工具一、直方图概述直方图是一种常用的演示定量数据的图形。2.1质量管理的老七种工具－直方图由宽度一样,长度不同的条状长方形组成。直方图中长方形的宽度表示数据的组距,一般放在坐标系的横轴上；长方形的高度为数据落入各相应区间的频数。各种频数的数值一般标在纵轴上。二、直方图的重要作用直方图法适用于对大量计量值数据进行整理加工，找出其统计规律，分析数据分布的形态，以便对其总体的分布特征进行分析。（从看似杂论无章的数据中发现规律）作用:有助于我们判断生产过程是否稳定正常，分析产生产品质量问题的原因，预测产品的不合格品率，提出提高质量的改进措施。2.1质量管理的老七种工具－直方图三、直方图的做图步骤1.收集数据收集数据就是随机抽取50个以上的质量特性数据,而且数据越多做直方图效果越好。如表2.9所示是收集到的某产品的质量特性数据,其样本大小为n=100。2.1质量管理的老七种工具－直方图2.1质量管理的老七种工具－直方图2.计算极差值数据中的最大值用Xmax表示,最小值用Xmin表示,极差用R表示。根据上表中的数据可知,R=63－38=25。3.确定组数和组距组数一般用k表示,组距一般用h表示。根据数据的个数进行分组,分组多少的一般原则是数据个数为50～100分7～10组,100～250分10～20组,也可根据经验公式来确定K。本例可分9组,组数为k=9。2.1质量管理的老七种工具－直方图（n为数据个数）（一般情况下,正态分布为对称形,故常取K为奇数）组距就是组与组之间的间隔,等于极差除以组数,即2.1质量管理的老七种工具－直方图为了方便计算,可以取h=3。4.确定组限值。组的上、下界限值称为组限值。由全部数据的下端开始,每加一次组距就可以构成一个组的界限。第一组的上限值就是第二组的下限值,第二组的下限值加上组距就是第二组的上限值。在划分组限前,必须明确端点的归属。故在决定组限前,只要比原始数据中的有效数字的位数多取一位,则不存在端点数据的归属问题。本例最小值为38,则第一组的组限值应该为（37.5,40.5）,以后每组的组限值依此类推。“上组限不在组内的原则”当相邻两组的上下限重叠时,恰好等于某一组上限的变量值不算在本组内,而计算在下一组内。2.1质量管理的老七种工具－直方图5.计算各组的组中值组中值就是处于各组中心位置的数值,其计算公式为组中值=（组下限+组上限）/26.统计各组频数及频率频数就是实测数据中处在各组中的个数,频率就是各组频数占样本大小的比重。统计结果如表2.10所示。2.1质量管理的老七种工具－直方图2.1质量管理的老七种工具－直方图7.画直方图以各组序号为横坐标,频数为纵坐标,组成直角坐标系,以各组的频数多少为高度做一系列直方形,即可得到如图2.9所示的直方图。2.1质量管理的老七种工具－直方图四、直方图的几种典型形状分析直方图能比较形象、直观、清晰地反映产品质量的分布情况,观察直方图时,应该着眼于整个图形的形态,对于局部的参差不齐不必计较。根据形状判断它是正常型还是异常型,如果是异常型,还要进一步判断它是哪种类型,以便分析原因,采取措施。常见的直方图形状大体有8种,如图2.10所示。2.1质量管理的老七种工具－直方图2.1质量管理的老七种工具－直方图（1）对称形,如图2.10（a）所示。对称形直方图是中间高、两边低、左右基本对称,符合正态分布。这是从稳定正常的工序中得到的数据做成的直方图,这说明过程处于稳定状态（统计控制状态）。2.1质量管理的老七种工具－直方图（2）折齿形,如图2.10（b）所示。折齿形直方图像折了齿的梳子,出现凹凸不平的形状,这多数是因为测量方法或读数有问题,也可能是做图时数据分组不当引起的。2.1质量管理的老七种工具－直方图（3）陡壁形,如图2.10（c）、（d）所示。陡壁形直方图像高山陡壁,向一边倾斜,一般在产品质量较差时,为得到符合标准的产品,需要进行全数检验来剔除不合格品。当用剔除了不合格品后的产品数据做直方图时,容易产生这种类型。2.1质量管理的老七种工具－直方图（4）尖峰形,如图2.10（e）所示。尖峰形直方图的形状与对称形差不多,只是整体形状比较单薄,这种直方图也是从稳定正常的工序中得到的数据做成的直方图,这说明过程处于稳定状态。2.1质量管理的老七种工具－直方图（5）孤岛形,如图2.10（f）所示。孤岛形直方图旁边有孤立的小岛出现。原材料发生变化,刀具严重磨损,测量仪器出现系统偏差,短期间由不熟练工人替班等原因,容易产生这种情况。2.1质量管理的老七种工具－直方图（6）双峰形,如图2.10（g）所示。双峰形直方图中出现了两个峰,这往往是由于将不同原料、不同机床、不同工人、不同操作方法等加工的产品混在一起所造成的,此时应进行分层。2.1质量管理的老七种工具－直方图（7）平坦形,如图2.10（h）所示。平坦形直方图没有突出的顶峰,顶部近乎平顶,这可能是由于多种分布混在一起,或生产过程中某种缓慢的倾向在起作用。如工具的磨损,操作者的疲劳的影响,质量指标在某个区间中均匀的变化。2.1质量管理的老七种工具－直方图五、直方图与标准界限比较将直方图和公差对比来观察直方图大致有以下几种情况,如图2.11所示。2.1质量管理的老七种工具－直方图（1）直方图的分布范围B位于标准范围T内且略有余量,直方图的分布中心（平均值）与公差中心近似重合。这是一种理想的直方图。此时,全部产品合格,工序处于控制状态,如图2.11（a）所示。2.1质量管理的老七种工具－直方图（2）直方图的分布范围B虽然也位于公差T内,且也是略有余量,但是分布中心偏移标准中心。此时,如果工序状态稍有变化,产品就可能超差,出现不合格品。因此,需要采取措施,使得分布中心尽量与标准中心重合,如图2.11（b）、（c）所示。2.1质量管理的老七种工具－直方图（3）直方图的分布范围B位于公差T范围之内,中心也重合,但是完全没有余地,此时平均值稍有偏移便会出现不合格品,应及时采取措施减少分散,如图2.11（d）所示。2.1质量管理的老七种工具－直方图（4）直方图的分布范围B偏离公差T中心,过分地偏离公差范围,已明显看出超差。此时应该调整分布中心,使其接近标准中心,如图2.11（e）所示。2.1质量管理的老七种工具－直方图（5）直方图的分布范围B超出公差T,两边产生了超差。此时已出现不合格品,应该采取技术措施,提高加工精度,缩小产品质量分散。如属标准定得不合理,又为质量要求所允许,可以放宽标准范围,以减少经济损失,如图2.11（f）所示。2.1质量管理的老七种工具－直方图2.1质量管理的老七种工具－直方图六、直方图的另一个例子2.1质量管理的老七种工具－直方图2.1质量管理的老七种工具－直方图6.散布图----查看数据分布的工具2.1质量管理的老七种工具－散布图一、散布图概述散布图，又称相关图，是描绘两种质量特性值之间相关关系（什么是相关关系？）的分布状态的图形，即将一对数据看成直角坐标系中的一个点，多对数据得到多个点组成的图形即为散布图。（描述定量数据之间的关系）主要作用：直观判断两种对应数据之间有无相关性、相关关系是一种什么状态;相关系数数值为进一步的回归分析提供依据，是进一步建立有效模型的前提条件。例:某厂测得钢的淬火温度与硬度之间的成对数据如下表所示。做散布图显示它们之间的关系。2.1质量管理的老七种工具－散布图2.1质量管理的老七种工具－散布图2.1质量管理的老七种工具－散布图二、散布图的作图步骤（1）选定对象。可以选择质量特性值与因素之间的关系,也可以选择质量特性与质量特性值之间的关系,或者是因素与因素之间的关系。（2）收集数据。一般需要收集成对的数据30组以上。数据必须是一一对应的,没有对应关系的数据不能用来做相关图。2.1质量管理的老七种工具－散布图（3）画出横坐标x与纵坐标y，填上特性值标度。一般横坐标表示原因特性，纵坐标表示结果特性。进行坐标轴的分计标度时，应先求出数据x与y的各自最大值与最小值。划分间距的原则是:应使x最小值至最大值（在x轴上的）的距离，大致等于y最小值至最大值（在y轴上的）的距离。其目的是为了防止判断的错误。（4）根据每一对数据的数值逐个画出各组数据的坐标点。2.1质量管理的老七种工具－散布图三、散布图的类型散布图的类型主要是看点的分布状态,判断自变量x与因变量y有无相关性。两个变量之间的散布图的图形形状多种多样,归纳起来有6种类型,如图2.13所示。2.1质量管理的老七种工具－散布图（1）强正相关的散布图,如图2.13（a）所示,其特点是x增加,导致y明显增加。说明x是影响y的显著因素,x、y相关关系明显。（2）弱正相关的散布图,如图2.13（b）所示,其特点是x增加,也导致y增加,但不显著。说明x是影响y的因素,但不是唯一因素,x、y之间有一定的相关关系。2.1质量管理的老七种工具－散布图（3）不相关的散布图,如图2.13（c）所示,其特点是x、y之间不存在相关关系,说明x不是影响y的因素,要控制y,应寻求其他因素。2.1质量管理的老七种工具－散布图（4）强负相关的散布图,如图2.13（d）所示,其特点是x增加,导致y减少,说明x是影响y的显著因素,x、y之间相关关系明显。（5）弱负相关的散布图,如图2.13（e）所示,其特点是x增加,也导致y减少,但不显著。说明x是影响y的因素,但不是唯一因素,x、y之间有一定的相关关系。2.1质量管理的老七种工具－散布图（6）非线性相关的散布图,如图2.13（f）所示,其特点是x、y之间虽然没有通常所指的那种线性关系,却存在着某种非线性关系。图形说明x仍是影响y的显著因素。2.1质量管理的老七种工具－散布图四、散布图的相关性检验两个变量是否存在着线性相关关系,通过画散布图,大致可以做出初步的估计。但实际工作中,由于数据较多,常常会做出误判。因此,还需要相应的检验判断方法。通常采用中值法和相关系数法进行检验。（1）中值法。①做中值线。在相关图上分别做出两条中值线A和B,使得中值线A左右两侧的点数相同,使中值线B上下两侧的点数相同,中值线将相关图上的点子划分成了4个区间I、II、III、IV,如图2.14所示。2.1质量管理的老七种工具－散布图2.1质量管理的老七种工具－散布图②数点。数出各个区间内的点数n及位于线上的点数。例如,有一个用N=50组数据做成的散布图,各个区间及线上的点数,如表2.11所示。③计算。分别计算两个对角区间的点数和,然后找出两者之间的最小值,作为判定值。n1+n3=39,n2+n4=9,因此,判定值为9。2.1质量管理的老七种工具－散布图④查表判定。将计算结果与检定表比较,如果判定值小于临界值,应判为相关,否则为无关。相关检定表见相关教材。本例中,由于N=50,落在线上2点,因此查N=48时的临界值。当显著性为1%时,临界值为14；显著性为5%时,临界值为16。上面计算得出的判定值均小于临界值,因此判定这两个变量具有相关关系。相关检定表2.1质量管理的老七种工具－散布图（2）相关系数检验法。①相关系数的概念。相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的特定指标，用r表示，它是一个绝对值在0～1之间的系数，其值大小反映两个变量相关的密切程度。相关系数有正负号，正号表示正相关，负号表示负相关。数学上可以证明，一定有关系式:。因此，当时，表明n个点全在一条直线上，这时两个变量间完全线性相关；r绝对值越接近于1，表明各个点离直线越近；随着r绝对值的逐渐减小，各个点越远离直线，呈现出越分散的状况。2.1质量管理的老七种工具－散布图（2）相关系数检验法。总之,当>0时,称两个变量正相关,这时当某一变量的值增加时,另一变量的值也有增大的趋势,的值越大说明二者关系越密切；当<0时,称两个变量负相关,这时当某一变量的值增加时,另一变量的值有减小的趋势,的绝对值越大说明二者关系越密切。2.1质量管理的老七种工具－散布图②相关系数的计算公式

2.1质量管理的老七种工具－散布图②相关系数的计算公式

2.1质量管理的老七种工具－散布图③相关系数的检验计算出相关系数以后就可以查相关系数检验表（事先做出的表）,对计算出的相关系数进行检验。见相关教材相关系数检验表,表中n－2为自由度,5%和1%为显著性水平。在“相关系数检验的临界值表”查出与显著性水平0.05或0.01及自由度n-2（n为观测值组数）相应的相关数临界值r0.05或r0.01；例如ｎ＝７时,ｒ0.05＝0.6694,ｒ0.01＝0.8329求得的相关系数ｒ和临界值ｒ0.05比较,若ｒ＞ｒ0.05,上面ｙ与ｘ是线性相关的,当r≤r0.05或r0.01,认为线性关系不显著2.1质量管理的老七种工具－散布图7.控制图----及时发现问题的工具一、控制图概述控制图又称为管理图。它是根据数理统计学的相关理论构造出的一种图,运用它可以对生产工序过程进行动态控制,可用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的,还可以提供系统原因存在的信息,从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图是休哈特早在1924年就提出来的一种质量控制工具。控制图的种类很多,常规控制图有计量控制图与计数控制图。2.2质量管理的老七种工具－控制图2.2质量管理的老七种工具－控制图二、控制图的基本格式三、控制图异常判断准则2.2质量管理的老七种工具－控制图2.2质量管理的老七种工具－控制图2.2质量管理的老七种工具－控制图2.2质量管理的老七种工具－控制图2.2质量管理的老七种工具－控制图2.2质量管理的老七种工具－控制图2.2质量管理的老七种工具－控制图2.2质量管理的老七种工具－控制图

查检集数据分层作解析排列抓重点鱼骨追原因散布看相关直方显分布控制找异常总结口诀2.2质量管理的老七种工具2.2质量管理的新七种工具2.2质量管理的新七种工具1.关联图法2.系统图法3.矩阵图法4.KJ法5.矩阵数据分析法6.过程决策程序法7.箭条图法质量管理的新七种工具概述一、新七种工具的来源

1972年日本科技联盟整理出七个新手法；1977年日本开始在企业中推行实施；1978年由日本水野滋、近藤良夫教授召开研讨会命名为“品管新七大手法”；1979年日本科技联盟正式公布品管新七大手法。质量管理的新七种工具概述二、QC新七手法与问题形态的对应质量管理的新七种工具概述二、QC新七手法与问题形态的对应用途（当你想要······）使用手法亲和图法关联图法系统图法矩阵图法PDPC法箭条法矩阵数据解析法理清问题●●展开方案●●实施计划●●●质量管理的新七种工具概述三、新七种工具的特性是整理语言资料的手法。是引发思考能有效解决零乱问题的手法。是能充实计划内容,减少遗漏,疏忽的手法。是使相关人员能够了解且协力推行的手法。是淋漓尽致表达过程的手法。可以应用于QC以外的领域质量管理的新七种工具概述四、新旧七种工具的比较新QC七大手法并不取代旧QC七大手法,而是与QC旧七大手法相互补充、相辅相成的。品管老七大手法品管新七大手法理性面感性面大量的数据资料大量的语言资料问题发生后的改善问题发生前计划、构想新旧七大工具使用范围序号旧七大手法新七大手法调查表分层表排列表因果图直方图控制图散布图系统图关联图亲和图矩阵图矩阵数据分析法PDPC法箭条法1选题2现状调查3目标设定4原因分析5确定主要原因6制定对策7对策实施8效果检讨9制定巩固措施10总结及下一步打算方法程序●表示特别有效○表示有效△表示有时采用1.关联图法整理复杂的枝节,明确因果关系,探索真因所在MutualRelationDiagram2.2质量管理的新七种工具－关联图法一、关联图法概述关联图是将质量问题及其主要影响因素的因果关系用箭头连接起来,从而揭示出问题的本质,找出主要因素的一种方法。关连图就是把现象与问题有关系的各种因素串联起来的图形。。具体而言,就是把与事物有关的各环节按相互制约的关系用箭头逻辑性地连接起来形成整体,综合地掌握全貌,用于搞清楚各种复杂因素相互缠绕的、相互牵连的问题,寻找、发现各种因素内在的因果关系,找出解决问题的措施。2.2质量管理的新七种工具－关联图法●该方法是上世纪60年代由日本应庆大学的千住镇雄教授开发出来的,正式的全名叫做《管理指标间的关联分析》。2.2质量管理的新七种工具－关联图法二、应用时机1.影响事件的因素众多,且各因素间相互关连性大时。2.欲深入探讨该问题事件。3.想要使各关系与要因间逻辑明确。4.想要掌握问题的来龙去脉。2.2质量管理的新七种工具－关联图法三、关联图的特点1.适合整理原因非常复杂的问题,可以从整体出发,从混杂、复杂中找出重点。2.用关联图表达看法,他人易理解,容易取得成员的一致意见；3.从计划阶段一开始就可以广阔的视野透视问题；4.没有图形的限制,形式自由,有助于思考的转换与展开。5.可打破先入为主的观念；2.2质量管理的新七种工具－关联图法四、关联图的类型（1）中央集中型关联图（单一目的）,即把应解决的问题或重要的项目安排在中央位置,从和它们最近的因素开始,由近及远,把有关系的各因素排列在它的周围,并逐层展开,如图2.16所示。关联图的箭头,只反映逻辑关系,不是工作顺序,一般是从原因指向结果,手段指向目的。2.2质量管理的新七种工具－关联图法（2）单向汇集型关联图（单一目的）,即把需要解决的问题或重要项目安排在右（或左）侧,与其相关联的各因素,按主要因果关系和层次顺序从右（或左）侧向左（或右）侧排列,如图2.17所示。2.2质量管理的新七种工具－关联图法（3）关系表示型关联图（多目的）,主要用来表示各因素间的因果关系,因此在排列上比较自由灵活,如下图所示。问题132456问题问题2.2质量管理的新七种工具－关联图法关联图的判别方法:箭头只进不出是问题；箭头只出不进是主因；箭头有进有出是中间因素；出多于进的中间因素是关键中间因素；主要因素中间因素问题2.2质量管理的新七种工具－关联图法五、关联图的做法(1)组织质量改进小组，参加人员应包括所有与达成目标相关的人员。(2)以所要解决的质量问题为中心展开讨论，通过头脑风暴法列出所有因素。(3)使用生动贴切的语言，简明扼要地表达问题和因素。(4)把因果关系用箭头连接起来。箭头的指向原则是:对原因—结果型，从原因指向结果；对目的—手段型，从手段指向目的。(5)统观全局，确认这些因果关系，如果有遗漏，还可以进行补充修改。(6)进一步归纳出重点问题或因素。(7)针对重要问题或因素制定相应的措施。2.2质量管理的新七种工具－关联图法六、关联图使用的注意事项(1)应该尽可能地广泛听取多方意见,集思广益,抓住问题。尤其是需要听取现场人员的意见。(2)尽可能用准确的语言表达各问题和因素的名称,最好用短语、短句来表达。(3)为了找出重点项目,要反复修改图形,这项工作最好由质量管理人员来承担。(4)重点因素要用特殊标记来表示。(5)要全面彻底地分析原因,找出最基本的因素。2.2质量管理的新七种工具－关联图法七、关联图与因果图的比较因果图以研究因素对质量之间纵向的关系为主,以质量问题为主干,对各影响因素逐项整理出它们之间的因果关系；关联图是以分析因素之间横向关系为主,找出各因素之间的关联程度,从而达到解决质量问题的目的,具体如表2.15所示。两种方法各有所长,相辅相成,互为补充。2.2质量管理的新七种工具－关联图法注:▲――要因用关联图分析产品零件易丢损原因▲▲▲包装方式落后碰伤运输丢失易散失新工人多装坏拆坏责任心不强管理松交接手续不清缺培训无法索赔开后门进入产品零件丢损严重八、关联图示例2.2质量管理的新七种工具－关联图法2.2质量管理的新七种工具－关联图法老黄为何感冒？很多人感染常出入公共场所流行性传染工作劳累缺少运动身体虚弱睡眠不足营养不良饮食不正常外出未带外套凉未注意天气变化做事不细心过敏性体质缺乏抵抗力天气变化大刚做完手术老黄为何感冒？结论：缺少运动2.2质量管理的新七种工具－关联图法2.系统图法以分枝思考,追求达成目的的最佳手段SystematizationDiagram2.2质量管理的新七种工具－系统图法一、系统图法概述系统图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段系统地展开,并绘制成图,以明确问题的重点,寻找最佳手段或措施的一种方法。具体而言,就是在计划与决策过程中,为了达到某个目的或解决某一质量问题,就要采取某种手段,为了实现这一手段,又必须找出下层次的手段,而上层次的手段就变成了下层次的目的,再由下层次的目的找出更下层的手段,再转成目的,如此循环下去,直到找到具体可行的手段为止。这种解析的方法,称之为系统图法。2.2质量管理的新七种工具－系统图法系统图的基本形式2.2质量管理的新七种工具－系统图法2.2质量管理的新七种工具－系统图法二、系统图的主要用途（1）在开发新产品中,把用户要求具体转化为设计质量并将设计质量目标进行展开。（2）质量保证活动的展开,建立质量保证体系。（3）可与因果图结合使用；（4）用以解决企业内质量、成本、产量等各种问题的新设想的展开。（5）目标、方针、实施事项的展开。（6）探求部门职能、管理职能和提高效率的方法。2.2质量管理的新七种工具－系统图法三、系统图的作图程序确定目标或目的；提出手段和措施；确定所设定目标的限制条件；评价手段和措施；第一次展开,讨论出达成目的的手段第二次展开,再展开,直到不能再展开,或认为可具体实施为止；制作实施手段的评价表绘制措施卡片,作成系统图；确认目标是否能够充分的实现；制定实施计划,确定进度、责任人。2.2质量管理的新七种工具－系统图法四、系统图优点虽然在解决问题的步骤中,每个阶段都可以应用系统图,但是最重要的是在“拟定对策”的阶段中,活用系统图可以充分发掘问题的潜在原因,并且选定欲解决的目标之后,在将对策具体化的过程中,也可以运用系统图,协助我们拟定对策。1>图形一目了然。2>完整做出系统分析,避免遗珠之憾3>避免主观判断,容易达成共识且较具说服力。4>思考具逻辑性,不会偏离主题。2.2质量管理的新七种工具－系统图法五、系统图与因果图的比较分析因果关系常用因果图,但有若干缺点,例如同一水平的因素难于相互比较评价,难于数量化；因素层次多时易模糊不清,也难于将因素与对策之间的关系表示出来。系统图可避免此项缺点。系统图可将最末因素即具体措施手段,根据效果大小、难易度、投资金额、重要度、普及度、评价分、优先顺序等栏目加以综合评分,进行比较评价,如图2.21所示。2.2质量管理的新七种工具－系统图法2.2质量管理的新七种工具－系统图法五、举例2.2质量管理的新七种工具－系统图法如何使QCC落实加强培训观念要正确内训外训购置书刊设黑板报圈员家举行烤肉郊游标语举办读书会圈会活泼化多交流竞赛活动活泼化宣导公司内公司外国际性技能操作2.2质量管理的新七种工具－系统图法5S管理不良教养不良整理不良整顿不良轻扫不良清洁不良专业知识不足公司规章及课程不了解实施课内专业教育培训相关杂志心得报告废物规范不佳物品摆放区无表单摆放不当物品摆放不当器具摆放不定位垃圾分类排定值日人员规划物品放置区按工作性质摆放定位规划摆放顺序规划摆放位置地板容易脏仪器保养差购置清洗地板机器门口放置脚踏板重新规划保养可能不良原因

可以采用的对策措施农场游客人数不稳定服务态度不友善解说员仪态不端庄恶劣削价同质性太高推广渠道不足食物不具特色餐饮品质不佳赠品不具买相额外服务费用单价偏高活动费用外加农场解说不足行程未多样化流程不畅多人共用沐浴设施床单不干净房间隔音不佳线路不佳路况不佳缺乏线路接驳高速公路多雨升寒湿热竞争激烈人员态度不佳行程枯燥价格太高产品品质异常天气恶劣交通混乱设施不佳环境因素产品因素业务因素2.2质量管理的新七种工具－系统图法分析原因方法之因果图、系统图与关联图比较方法名称适用场合原因之间联系展开层次因果图针对单一问题进行原因分析原因之间没有交叉影响一般不超过四层系统图针对单一问题进行原因分析原因之间没有交叉影响没有限制关联图对单一问题进行原因分析原因之间有交叉影响没有限制对两个以上问题进行原因分析部分原因把两个以上的问题纠缠在一起3.矩阵图法应用多元性思考,以评价对策及决定决策Matrix-Diagram2.2质量管理的新七种工具－矩阵图法一、矩阵图法概述矩阵图法是从问题事项中,找出成对的因素群,分别排列成行和列,据此经由多元性的思考,找出其间行与列的关系或相关程度的大小,从而探讨问题点的一种方法。具体而言,也就是将与问题有关的各种因素,依其所属,分别配置“行”与“列”,利用因素与因素之交点来了解彼此之间是否有关联,以及关联的程度,然后借着交点作为构想点,进行问题的有效解决。2.2质量管理的新七种工具－矩阵图法二、矩阵图的类型（1）L型矩阵图。它是一种最基本的矩阵图，将一组对应数据用行和列排列成二元表格形式，表示两组事件之间的关系，或关系的程度。如图2.22所示，图中是A.B因素对应的矩阵图。2.2质量管理的新七种工具－矩阵图法（2）T型矩阵图。它是由A因素和B因素、A因素和C因素的两个L型矩阵图组合起来的，从中可看出A与B.C间的关系。如图2.23所示。2.2质量管理的新七种工具－矩阵图法（3）X型矩阵图。把A与B、B与C、C与D.D与A等4个L型矩阵图组合在一起的矩阵图，可以清楚表达出A与B、D，B与A、C，C与B、D，D与A、C，彼此间的关系，如图2.24所示。2.2质量管理的新七种工具－矩阵图法（4）Y型矩阵图。由A与B、B与C.C与A等3个L型矩阵图组合而成的，从中可以清楚表达出A与B、C，B与A、C，C与A、B，彼此间的关系。如图2.25所示。2.2质量管理的新七种工具－矩阵图法三、绘制矩阵图的步骤1.确定事项。2.选择对应的因素群。找出与问题有关的属于同一水平的对应因素,这是绘制矩阵图的关键。3.选择适用的矩阵图类型。4.根据经验,集思广益、征求意见、展开讨论,用理性分析和经验分析的方法,用符号在对应的因素群交点上做出相应关联程度的标志。◎密切关联,○一般关联,△可能存在（或存在较弱）关联5.在列或行的终端,对有关系或有强烈关系、密切关系的符号做出数据统计,以明确解决问题的着眼点和重点。6.制订针对问题根源的纠正措施2.2质量管理的新七种工具－矩阵图法四、矩阵图的应用（举例）矩阵图的用途很广,一般在具有两种以上的目的和结果,并要使它与手段和原因相应展开的情况下,均可应用矩阵法,现通过一具体示例说明。例2.5某电扇厂QC小组对吊扇输入功率高、效率低的问题,使用L型矩阵图。170绝缘强度低耐压击穿功率大转速低启动性能差绝缘漆浓度低预烘时间短定子性能差转子缺陷风叶不配套风叶角度与电机不匹配轴承不合格精加工精度差性能原因

——表示有关系（或弱相关）——表示有强相关（或密切相关）关系性能原因分析矩阵图主要问题是“功率大”、“转速低”,主要原因是“定子性能差”。进一步分析定子性能差的影响因素,通过试验,找到解决办法。

电机不合格外筒不合格螺钉不合格垫圈不合格风扇不合格平衡量板面震动芯子震动变形板厚尺寸错误紧固程度安装失误圆度重量设备精度组装检查加工检验调整平衡检查组装安装电机安装外筒安装垫圈安装风扇运转性能检查零件震动不良的因素工序

分析家用小吸尘器震动不良用T型矩阵图根据矩阵图分析,造成“震动”的零部件中,主要是“电机不合格”和“风扇不合格”二项；在工序方面,主要是“平衡检查”和“性能检查”二道工序；结合具体影响震动的因素分析,则“平衡量”、“设备精度”和“检查能力”,均对主要零件问题和主要工序问题产生影响。所以要解决紧固设备、平衡机和震动检查装置的能力与精度问题1722.2质量管理的新七种工具－矩阵图法2.2质量管理的新七种工具－矩阵图法有时也可将矩阵图与系统图结合起来使用。如果做矩阵图所需对应的事件，如图2.28所示的A.B两对应事件确定了，则可将每一事件的要素利用“系统图”予以展开，直到得出具有意义的末级水平的要素，然后将两事件的各要素对应起来即可做出系统图与矩阵图组合使用的矩阵图。2.2质量管理的新七种工具－矩阵图法4.KJ法综合零乱,从混淆不清的事象中找出问题点KawakitaJiro；AffinityDiagram2.2质量管理的新七种工具－KJ法一、KJ法概述KJ法,又叫亲和图法,是由日本川喜田二郎提出的一种属于创造性思考的开发方法。KJ法就是把大量收集到的事实、意见或构思等语言资料,依据相互间的亲和性（相近的程度、相似性）进行统一综合,归纳整理,使问题明朗化,并使大家取得统一的认识,有利于问题解决的一种方法。2.2质量管理的新七种工具－KJ法二、KJ法的主要用途（1）用于认识新事物。（2）用于形成构思。（3）用于打破现状。（4）用于彻底更新。（5）用于策划组织工作。（6）用于彻底地贯彻方针。2.2质量管理的新七种工具－KJ法三、KJ法的主要步骤1决定主题2针对主题来进行语言资料的收集3重新讨论确认,修正语言资料4语言资料卡片化5卡片的汇集、分组6制作亲和卡7卡片的配置排列8完成亲和图。下面具体阐述这几个步骤2.2质量管理的新七种工具－KJ法1>决定主题(可从以下几方面)对没有掌握好的杂乱无章的事物以求掌握；对还没理清的杂乱思想加以综合整理归纳；对旧观念重新整理归纳。用一个整句来描述需要讨论的问题，如：“为家庭计划一个愉快的假期时涉及哪些主要问题？”“今后，本公司应如何开展质量保证活动？”等。2.2质量管理的新七种工具－KJ法2>针对主题来进行语言资料的收集就所讨论的问题,想出至少20条意见或争论点,用简明的语言表达。(收集意见的方式可从以下方面)直接观察,亲自了解面谈阅读,听取他人描述,亲自查阅文件回忆过去反省考虑法头脑风暴法3>重新讨论确认,修正语言资料2.2质量管理的新七种工具－KJ法4>语言资料卡片化:用显著的标识和粗大的字体把每一条意见分别记在卡片上。为家庭计划一个愉快的假期涉及哪些重要的问题？征求孩子们的意见回忆以往经历的愉快假期找到几种价钱范围找到各年龄层次都有活动的地方将假期与出差联系起来确定总开支联系一个有创见的旅行社翻阅家庭图片考虑每个人的爱好2.2质量管理的新七种工具－KJ法5>卡片的汇集、分组:整理，收集卡片，将卡片分成几个相关的类别(卡片编组)为家庭计划一个愉快的假期涉及哪些重要的问题？征求孩子们的意见回忆以往经历的愉快假期找到几种价钱范围找到各年龄层次都有活动的地方将假期与出差联系起来确定总开支联系一个有创见的旅行社翻阅家庭图片考虑每个人的爱好2.2质量管理的新七种工具－KJ法6>制作亲和卡片:编组编写主卡片，将每类意见归纳为一个简要的主题内容统一全家对理想假期的看法确定最大的开支利用各种渠道研究如何度假2.2质量管理的新七种工具－KJ法7>卡片的配置排列:绘制最终的亲和图为家庭计划一个愉快的假期涉及哪些重要的问题？征求孩子们的意见回忆以往经历的愉快假期找到几种价钱范围找到各年龄层次都有活动的地方将假期与出差联系起来确定总开支联系一个有创见的旅行社翻阅家庭图片考虑每个人的爱好统一全家对理想假期的看法确定最大的开支利用各种渠道研究如何度假2.2质量管理的新七种工具－KJ法四、KJ法与关联图法的比较相同点从图形上来讲都是连线图,但是,关联图主要是依赖于逻辑推理（因果关系）,以问题的原因触发去寻找下一级的原因以及引起这些原因的因素和环境条件,最终找到解决问题的办法。而KJ法更多的是依靠感情观念,用创造性的语言,以及根据收集信息资料的亲和性来分析整理出问题的根本原因,达到解决问题的目标。亲和图实例用亲和图分析如何提高摩托车质量。材料来源不能满足要求固产钢带质量差建立外协质量保证体系能否进口钢带焊条质量不稳定钢管壁厚度大焊条质量不稳定工艺不稳定焊接夹具精度差没有形成生产线工人技术水平低焊接变形镀烙层剥落设计造型是关键问题带不带挡风罩125车还是90车应用价值分析法要不要生产女车标准设计十分重要用户要求产量小减少行政开支厂址较偏运费大关键在于责任制减少废品很重要建立流水线降低成本成本太高工艺过程有问题2.2质量管理的新七种工具－KJ法不良品过多环境因素人的因素新人无经验车间温度太高车间灯光昏暗产品对人体有害机器因素没有操作标准没有培训物料摆放凌乱薪资太低物料因素特采品过多原料未检验其他因素人员疲劳设备老化未作日常保养操作不当物料存放过长方法因素作业无标准检验无标准标准不统一管理混乱干部不负责领导不重视某公司产品交期不准亲和图

2.2质量管理的新七种工具－KJ法2.2质量管理的新七种工具－KJ法思考题某公司老是发生交期不准事件，屡次受到外部顾客的抱怨。请利用亲和图法寻找原因出自何处？提示目前收集到以下语言资料：1包装错误2锅炉故障3机器老旧4物料延误5产品色泽太深6经常停电7停水8机器保养不周9原料贮存变质10设备操作不当11人员疲劳12工作环境差13人员不足14人员流动高15订单日期太近16订单临时增加17通知生产太迟18产品重量不符合5.矩阵数据分析法FactorAnalysis2.2质量管理的新七种工具－矩阵数据分析法一、矩阵数据分析法概述矩阵数据分析是多变量质量分析的一种方法。是统计学中主成分分析法在质量管理中的应用。是质量管理新7种工具中唯一利用数据分析问题的方法。主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法。（计算繁杂，须借助电脑，用专门的软件来处理。）矩阵数据分析法与矩阵图的区别是:不是在矩阵图上填符号，而是填数据，形成一个数据分析的矩阵。2.2质量管理的新七种工具－矩阵数据分析法二、实例例2.6为了了解人们对60种食品的嗜好程度调查,评分标准为1～9分,即最喜欢的评9分,最不喜欢的评1分。将调查人群分为10组,每组50人,经过统计平均得出局部数据资料,如表2.16所示。2.2质量管理的新七种工具－矩阵数据分析法2.2质量管理的新七种工具－矩阵数据分析法所研究的问题是男女及各种年龄对食品的嗜好有无差异。若有差异,则应估计出每个年龄组喜欢什么样的食品。而从上面的数据并不能反映出来,因为数据的相关因素太多,并没有达到调查的目的。对上述数据进行处理后,得到相关矩阵（即,协方差矩阵）R=[rij],即2.2质量管理的新七种工具－矩阵数据分析法2.2质量管理的新七种工具－矩阵数据分析法2.2质量管理的新七种工具－矩阵数据分析法该协方差矩阵实际上是通过对原始数据进行标准化处理后,利用标准化后的样本估计,相对10组获得一个对称的协方差矩阵,从而可以通过计算得到反映系统特性的特征根。用计算机求解矩阵R,得到特征根λi和相应的特征向量[ai]。由于在所有的特征根λi中由小到大排列的特征根前3个的累计贡献率为90.1%,因此取其前3位作为主成分来综合描述原来10项分组指标,更能反映人群对食品系列的嗜好程度。计算结果如表2.17所示。2.2质量管理的新七种工具－矩阵数据分析法2.2质量管理的新七种工具－矩阵数据分析法从表2.17中的数据可以反映出各主成分的系数,3个主成分的意义可用特征向量来表示。第一主成分下有10个数值,此即特征向量。各数值表示各观测组同该嗜好类型（主成分）的关系。第一主成分下的数值大体相近,而且符号相同,表示不论哪一个年龄组均共同喜欢它。因此,称这个新的综合指标为一般嗜好指标。第二主成分的特征值从第一组到第五组变小,第六组到第十组变小,表示男女各年龄组对嗜好喜欢程度随年龄增长而下降。因此,称这个新的综合指标为年龄影响嗜好指标。2.2质量管理的新七种工具－矩阵数据分析法第三主成分中,男性的特征向量为正值,女性为负值。由此看出男女之间的嗜好差别。因此,称该指