QC七大手法应用培训

1、QC seven techniques,ISTC MFG,学习QC七大手法的必要性,在工厂的管理中,数据的作用是巨大的,它是管理者决策的依据,如果没有了正确的数据支持,管理者是很难做出正确的决定的。然而，数据在形式上有一个致命的缺点，太枯燥。因此，往往很多有价值的数据被忽视，错过了许多改进的机会，而数据的提供者的工作价值也无从体现。因此我们可以灵活一点，多花几分钟功夫，把辛辛苦苦收集到的数据变成美观的图表，呈送给你的上司，从而是你的工作变得更生动有趣，你的工作成绩也将变得更加夺目。,品管七大手法培训简介,第一章 检查表 第二章 层别法 第三章 柏拉图 第四章 因果图 第五章 散布图 第六章 直

2、方图 第七章 控制图 品管其他手法：推移图，抽样检验，脑力激荡发，价值工程法，潜在失效模式与后果分析法，过程能力分析，品质成本分析法。,一. 基本概念与应用要点 检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出来，然后定期或不定期的逐项检查，并将问题记录点记录下来的方法。有时又叫作查检表或点检表。它是使用最多，最简单，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，检查表都得到了广范的应用，它对我们的管理帮助很大。 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（记者采访闻询表，与某人沟通问讯表等） 统计表（人口统计表，生产数量统计表，不良率统

3、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工程表） 考核表（员工考核表，干部考核表，干部谨慎考核表等） 检查表（5S检查表，工业安全检查表，内部审核表） 管制表（人员管制表，物料管制表，APQP管制总表等） 检查表是其它QC手法的起点。他虽然是一种既简单又实用的工具，但在应用时应注意如下几点： 1.确定检查的项目；2.确定检查的频率；3.确定检查的人员。,第一章 检查表,检查表的实施步骤,1.确定检查对象； 2.制定检查表； 3.依检查表项目进行检查并记录； 4.对检查出的问题要求责任单位即时改善；

4、 5.检查人员在规定时间内对对改善效果的确认； 6.定期总结，持续改进。,检查表案例,第二章 层别法,层别法又叫分层图法，是品管所有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的类别，将事务处理的一清二楚，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。 在应用上，层别法可单独使用，并且可以普捉到问题点。也可以根其他QC手法结合使用，且效果更佳，如与柏拉图同时使用，即可将某一主题的数据曾别清楚，又可找到关键或重要的问题

5、，便于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。如同一班组生产不同的产品，对相同的产品或不同的产品进行层别分析，可以发现产品存在的品质问题。,层别法对象举例,部门别：技术部，市场部，工程部，生产部，品管部，行政部， 采购部，物控部，财务部等。 班 别：早班，中班，晚班。 时间别：小时别，日别，周别，月别，季度别。 原料别：五金类，塑料类，电子元件类，包装材料类等。 测量别：测量仪器别，测量人员别，测量方法别。 检查别：检查人员别，检查方法别，检查场所别。,层别法的实施步骤,1：确定研究的主题，如各班组的绩效，不同产品之间的报废数量等； 2：制作表格收集的

6、数据必须保证其真实性，及时性，代表性； 3：将收集的数据进行层别，使人一目了然； 4：比较分析，对这些数据进行分析，找出其内在或外在的原因，确定改善之项目。,一：柏拉图的概念 1897年，意大利经济学家柏拉在分析社会经济结构式发现一个规律，这个规律就是80的社会财富掌握在20%的人手中，后被成为“柏拉法则”。 柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别法已确定的项目从达到小进行排列，再加上累计职的图形。柏拉图可以帮我主我们找出关键的问题，专著重要的少数既有用的多数，适用于计数值统计，也有人称其为ABC图。又因为柏拉图是依大小顺序，故又称排雷图。 二：柏拉图的分类 柏拉图是用来确定“关键的少数”的方法

7、，根据用途，柏拉图可以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 这种柏拉图与过程因素有关，用来发现主要问题。 a)品质：不合格，故障，客户抱怨，退货，维修等等； b)成本：损失总数，费用等； c)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，组别，年龄，经验，熟练情况； b)机器：设备，工具，仪器等； 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；,第三章 柏拉图,柏拉图绘制步骤,柏拉图,第四章：因果图,一.因果图的基本概念与应用要点 所谓因果图，又称特性要因图

8、，主要用于分析品质特性与影响品质特征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）与可能影响特性因素的一种工具。由于它的形状象一尾鱼的骨架而得名，故又称鱼尾图。 在工作方法上，如果我们将影响产品或服务品质的诸多原因意义找出，形成因果对应关系，使人一目了然，这对我们的管理是大有帮助的，而且通过因果图的制作，易培养团队精神，使因果图小组成为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得主要因素绘制的，长时间的积累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

9、（TQM）的改进，因果图提出的各种原因又可以反馈到实际工作中去验证，进一步促使加强工作和技术工作标准化。 因果图的应用要点： 1）确定原因时集思广益，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。 5）在数据基础上客观的评价每个因素的重要性。 6）因果图使用时要不断的加以改进。 因果图分为追求原因型和追求对策型两种。 1）追求原因型：在于追求问题的原因，并寻找其影响，以因果图表示结果（特性）与原因间的关系。 2）追求对策图（鱼骨反转图）：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。,二 绘制因果图应注意的事项,要集合全员的

10、知识与经验而绘制 要把重点放在解决问题上，并依5W2H的方法逐项列出。绘制因果图时，重点现放在“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。 原因解析的越细越好，越细则更能找出关键原因或解决问题的方法。 因果图应以现场第一线所发生的问题来考虑。 因果图绘制后，要形成共识再决定要因，并用色笔或特殊记号标出。,5W2H&QCDMS,Why为何要做（对象） What做什么（目的） Where在哪里做（场所） When什么时候做（顺序） Who谁来做（人员） How用什么方法作（手段） How much花多少钱（费用）,Q(Quality)品质

11、C(Cost)成本 D(Delivery)交期 M(Morale)士气 S(Safety)安全,因果图制作步骤,成立因果图分析小组，36 个人为佳，最好是各部门的代表。 确定问题：为什么机箱的划伤增加？ 画出干线主骨，中骨，小骨及确定重大原因。 与会人热列讨论，依据重大原因进行分析，找出中原因或小原因，绘制因果图。 因果图小组要形成共识，把最可能是问题根源的项目用红笔或特殊记号标识。如大原因中的培训不足是重要原因，则用红笔或特殊记号标识，因为这些才是重点分析对象。 记入必要事项：,例图：,第五章 散布图,一. 基本概念与应用要点 将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上，以掌握两个

12、变量之间是否相关及相关程度如何，这种图形叫做“散布图”，也有人称之为“相关图”。 散布图一般有下列四种，分别是： 正相关：当变量X增大时，另一个变量Y也增大。 负相关：当变量X增大时，另一个变量Y却减小。 不相关：变量X（或Y）增大时，另一个变量Y（或X）并不改变。 曲线相关：变量X开始增大时，另一个变量Y也随着增大，但到某一值后，则当X值增大时，Y反而减 小，反之亦然。 应用散布图似的注意事项： 1.是否有异常点，当有异常点出现时，请立即寻找原因，而不能把异常点删除，除非找出异常的原因。 2.由于数据的获得常常因为作业人员，方法，材料设备和环境等变化 ，导致数据的相关性受影响。在这种情况下需

13、要对数据获得的条件进行层别，否则散布图不能真实的反映两个变量之间的关系。 3.依据技术经验，可能认为没有相关经验，但散布图分析却有相关趋势，此时宜进一步检讨是否有什么原因造成假相关。 4.数据太少时，容易造成误判。,二 散布图的制作步骤,确定要检查的两个变量，收集相关的最新数据，至少30组以上。 找出两个变量的最大值与最小值，并以X,Y的最大值及最小值建立X,Y坐标。 将相对应的两个变量，以点的形式标上坐标系。 记入图名，制作者，制作时间等项目。 判读散布图的相关性与相关程度。,三 散布图举例,第六章 直方图,一. 基本概念与应用要点 直方图是针对某些产品或过程的特性值，利用正态分布的原理，把

14、50个以上的数据进行分组，并计算出每组出现的次数，再用类似的直方图描绘在横轴上。通过直方图，可以将杂乱无章的数据，解析出其规则性，也可以一目了然的看出数据中心值及数据得分的分布情形。 这里提示一下，很多人认为柱状图就是直方图，这是错误的，他们之间有很大的差别,柱状图是利用推移的原理，只反映过去每期或每类项目的状况比较；而直方图是利用正态分布原理，反映整个时期的品质分布状况，从中找出可能存在的问题。 通过直方图的应用可以达到如下的目的： 了解品质分布的情况，对品质状况分析有极其重要的参考价值； 显示波动的形态，知道其是否变异； 直观的传达有关过程品质分部情况的信息； 观察产品品质在某一时间段内的

15、整体分布情况 研究过程能力或预测过程能力； 求分配的平均值和标准值； 调查是否混入两个以上的不同群体； 测知是否有虚假数据（比如凹凸不平的直方图所收集的数据可能是假的）； 制定产品的规格界限。,二 直方图（频数分布图）的制作步骤,直方图举例,收集数据,三 直方图常见形态与判定,正常型：是正常分布，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。 偏态型：不是正态分布，不服从统计规律。 离岛型：不是正态分布，不服从统计规律。 高原型：不是正态分布，不服从统计规律。 双峰型：不是正态分布，不服从统计规律。 不规则型：不是正态分布，不服从统计规律。,第七章 控制图,一. 基本概念与应

16、用要点 美国贝尔实验室的修哈特博士在20世纪20年代研究过程时，首先区分了可控制和不可控制的变差，这就是今天我们所说的普通原因变差和特殊原因变差，聪明的修哈特发明了一个简单有效地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于各种过程控制场合，经验表明当出现特殊原因变差时，控制图能有效地引起人们的注意，以便即时的寻找原因采取措施。 世界上第一张控制图是美国修哈特在1924年5月提出的P控制图（不合格率控制图），当时修哈特采用了3个标准差来确定控制图的上下限，控制图有中心线（CL Control Line),控制上限(UCL,Upper Control Limit)和控制下限(LCL,Lower Control Limit)。 由于控制图可直接用于直接控制和诊断控制，所以它是品管七大手法的