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1、最全质量管理知识汇总目录1、5W3H思維模式12、8D/5C报告23、QC七大手法44、QC 新七大手法85、IATF16949 五大核心手册96、10S/五常法117、7M1E128、SPC八大判异准则/三大判稳原则139、ISO知识总结1410、IE 七大手法1511、六西格玛（6）1612、PDCA循环1713、RoHS符合性十步曲1814.零缺陷管理1915.质量管理体系术语201、5W3H思維模式What，Where，When,，Who，Why,，How，How much，How feel(1)Why：为何-为什么要做？为什么要如此做（有没有更好的办法）？（做这项工作的原因或理由）(
2、2)What：何事-什么事？做什么？准备什么？（即明确工作的内容和要达成的目标）(3)Where：何处-在何处着手进行最好？在哪里做？（工作发生的地点）？(4)When：何时-什么时候开始？什么时候完成？什么时候检查？（时间）(5)Who：何人-谁去做？（由谁来承担、执行？）谁负责？谁来完成？（参加人、负责人）？(6)How：如何-如何做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？（用什么方法进行）？(7)How much：何价-成本如何？达到怎样的效果（做到什么程度）？数量如果？质量水平如何？费用产出如何？概括：即为什么？是什么？何处？何时？由谁做？怎样做？成本多少？结果会怎样？ 也就是：要明确工作
3、/任务的原因、内容、空间位置、时间、执行对象、方法、成本。再加上工作结果（how do you feel）：工作结果预测，就成为5W3H。2、8D/5C报告（一）8D报告：D0：准备，征兆紧急反应D1：成立改善小组D2：问题描述D3：临时处理措施D4：根本原因分析D5：制订永久纠正对策D6：实施/确认永久措施PCAD7：防止再发生D8：结案并祝贺（二）5C报告：5C报告是DELL为质量问题解决而提出来的，即五个C打头的英文字母的缩写：描述；围堵措施；原因；纠正措施；验证检查。相比于8D报告简单了些，但是基本思想相同为了书写更优良的5C报告，需要遵守“5C”准则：C1：Correct（准确）：每
4、个组成部分的描述准确，不会引起误解；C2：Clear（清晰）：每个组成部分的描述清晰，易于理解；C3：Concise（简洁）：只包含必不可少的信息，不包括任何多余的内容；C4：Complete（完整）：包含复现该缺陷的完整步骤和其他本质信息；C5：Consistent（一致）：按照一致的格式书写全部缺陷报告。3、QC七大手法鱼骨图（又叫鱼刺图、树枝图、特性要因图、因果图、石川图）（Characteristic Diagram）：鱼骨追原因）。(寻找因果关系)层别法Stratification：层别作解析。(按层分类,分别统计分析)柏拉图（排列图）Pareto Diagram：柏拉抓重点。(找出
5、“重要的少数”)b查检表（检查表、查核表）Check List：查检集数据。 (调查记录数据用以分析)7散布图Scatter Diagram：散布看相关。 (找出两者的关系)直方图Histogram：直方显分布。 (了解数据分布与制程能力)管制图（控制图）Control Chart：管制找异常。(了解制程变异)-例一：直方图直方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）的原理，把50个以上的数据进行分组，并算出每组出现的次数，再用类似的直方图形描绘在横轴上。1、实施步骤1）收集同一类型的数据；2）计算极差（全距）R=Xmax-Xmin；3）设定组数K：K=1+3.23logN数
6、据总数50100100250250以上总数61071210204）确定测量最小单位，即小数位数为n时，最小单位为10-n；5）计算组距h，组距h=极差R/组数K；6）求出各组的上、下限值第一组下限值=X min-测量最小单位10-n/27第二组下限值（第一组上限值）=第一组下限值+组距h；7）计算各组的中心值，组中心值=（组下限值+组上限值）/2；8）制作频数表；9）按频数表画出直方图。2、直方图的常见形态与判定:1）正常型：是正态分布，服从统计规律，过程正常；2）缺齿型：不是正态分布，不服从统计规律；3）偏态型：不是正态分布，不服从统计规律；4）离岛型：不是正态分布，不服从统计规律；5）高原
7、型：不是正态分布，不服从统计规律；6）双峰型：不是正态分布，不服从统计规律；7）不规则型：不是正态分布，不服从统计规律。例二：控制图1、控制图法的涵义影响产品质量的因素很多，有静态因素也有动态因素，有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便改善生产过程，减少废品和次品的产出?控制图法就是这样一种以预防为主的质量控制方法，它利用现场收集到的质量特征值，绘制成控制图，通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。控制图可以提供很多有用的信息，是质量管理的重要方法之一。控制图又叫管理图，它是一种带控制界限的质量管理图表。运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分
8、布状况，分析和判断生产过程是否发生 了异常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态。产品质量特性值的分布 是一种统计分布因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识。控制图是对生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制限，并有反映按时间顺序抽取的各样本统计量的数值点。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。多数的制造业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。常用的控制图有计量值和记数值两大类，它们分别适用于不同的生产过程；每类又可细分为具体的控制图，如计量值
9、控制图可具体分为均值极差控制图、单值一移动极差控制图等。2、控制图的绘制控制图的基本式样如图所示，制作控制图一般要经过以下几个步骤：按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本；测量样本的质量特性值，计算其统计量数值；在控制图上描点；判断生产过程是否有并行。控制图为管理者提供了许多有用的生产过程信息时应注意以下几个问题：根据工序的质量情况，合理地选择管理点。管理点一般是指关键部位、关健尺寸、工艺本身有特殊要求、对下工存有影响的关键点，如可以选质量不稳定、出现不良品较多的部位为管理点；根据管理点上的质量问题，合理选择控制图的种类：使用控制图做工序管理时，应首先确定合理的控制界限控制图上的点有异常状态，应立
10、即找出原因，采取措施后再进行生产，这是控制图发挥作用的首要前提；控制线不等于公差线，公差线是用来判断产品是否合格的，而控制线是用来判断工序质量是否发生变化的；控制图发生异常，要明确责任，及时解决或上报。制作控制图时并不是每一次都计算控制界限，那么最初控制线是怎样确定的呢?如果现在的生产条件和过去的差不多，可以遵循以往的经验数据，即延用以往稳定生产的控制界限。下面介绍一种确定控制界限的方法，即现场抽样法，其步骤如下：随机抽取样品50件以上，测出样品的数据，计算控制界限，做控制图；观察控制图是否在控制状态中，即稳定情况，如果点全部在控制界限内而且点的排列无异常，则可以转入下一步；如果有异常状态，或
11、虽未超出控制界限，但排列有异常，则需查明导致异常的原因，并采取妥善措施使之处在控制状态，然后再重新取数据计算控制界限，转入下一步；把上述所取数据作立方图，将立方图和标准界限(公差上限和下限)相比较，看是否在理想状态和较理想状态，如果达不到要求，就必须采取措施，使平均位移动或标准偏差减少，采取措施以后再重复上述步骤重新取数据，做控制界限，直到满足标准为止。3、怎样利用控制图判断异常现象用控制图识 别生产过程的状态，主要是根据样本数据形成的样本点位置以及变化趋势进行分析和判断。失控状态主要表现为以下两种情况：样本点超出控制界限；样本点在 控制界限内，但排列异常。当数据点超越管理界限时，一般认为生产
12、过程存在异常现象，此时就应该追究原因，并采取对策。排列异常主要指出现以下几种情况：连续七个以上的点全部偏离中心线上方或下方，这时应查看生产条件是否出现了变化。连续三个点中的两个点进入管理界限的附近区域(指从中心线开始到管理 界限的三分之二以上的区域)，这时应注意生产的波动度是否过大。点相继出现向上或向下的趋势，表明工序特性在向上或向下发生着变化。点的排列状态呈周期性变化，这时可对作业时间进行层次处理，重新制作控制图，以便找出问题的原因。控制图对异常现象的揭示能力，将根据数据分组时各组数据的多少、样本的收集方法、层别的划分不同而不同。不应仅仅满足于对一份控制图的使用，而应变换各种各样的数据收取方
13、法和使用方法，制作出各种类型的图表，这样才能收到更好的效果。值得注意的是，如果发现了超越管理界限的异常现象，却不去努力追究原因，采取对策，那么尽管控制图的效用很好也只不过是空纸一张。4、QC 新七大手法新旧QC七大手法关系图法（关联图法）；KJ法（亲和图法、卡片法）；系统图法（树图法）；矩阵图法；矩阵数据分析法；PDPC法(Process Decision Program Chart 过程决策程序图法)或重大事故预测图法；网络图法（又称网络计划技术法或矢线图也叫关键路线法）5、IATF16949 五大核心手册APQPAPQP（Advanced Product Quality Planning）
14、即产品质量先期策划,是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。产品质量策划有如下的益处： 引导资源，使顾客满意； 促进对所需更改的早期识别； 避免晚期更改； 以最低的成本及时提供优质产品。SPCSPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，主要是指应用统计分析技术对生产过程进行适时监控，科学区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及
15、时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定从而达到提高和控制质量的目的。SPC非常适用于重复性的生产过程，它能够帮助组织对过程作出可靠的评估，确定过程的统计控制界限判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况，以防止废品的产生，减少对常规检验的依赖性，定时以观察以及系统的测量方法替代大量检测和验证工作。（1）SPC实施意义可以使企业： 降低成本 降低不良率，减少返工和浪费 提高劳动生产率 提供核心竞争力 赢得广泛客户（2）实施SPC两个阶段 分析阶段：运用控制图、直方图、过程能力分析等使过程处于统计稳态,使过程能力足够。 监控阶段：运用控制图等监控过程（3）SPC的产生工业革命以后，随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何控制大批量产品质量成为一个突出问
