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1、2013年5月 质量控制方法 主讲人:主讲人:XXX XX医院内三科医院内三科 2013年年5月月 2013年5月 2 质量控制的七种方法简介质量控制的七种方法简介 质量控制,Quality Control(QC)的概念于1950年代起源于 日本,并于1980年代在日本得到全面的发展乃至扩散到全世 界。 如果没有正确的品质管理工具来确定了解事件的真相跟“ 瞎子摸象”无异。 努力使自己早些灭亡 戴明博士( W. Edwards Deming) 2013年5月 3 靠经验解决问题,不易掌握事物的真相,应利用正确的统计 方法来分析所收集的数据,以查找真正的原因。 实际工作中常用的质量控制方法: 1.
2、检查表 (Checklist):收集数据用 2.直方图 (Histogram):掲示数据群的分布情况 3.散点图 (Scatter Diagram):掲示不同要素之间的相关性 4.帕勒托图 (Pareto Diagram):确定主要要素 5.控制图 (Control Chart):掲示数据群波动的情况 6.特性要因图 (Characteristic Diagram):调查造成结果的原因 7.层别法 (Stratification):从不同角度层面分析事物 常见的七种质量控制常见的七种质量控制(QC)(QC)方法方法 2013年5月 4 你会有过出门忘记关电源、带钥匙、手机的痛苦经历吗 ? (检
3、查表) 你曾经有过面对复杂的问题现象而不知从哪一个开始下 手吗? (帕勒托图) 你能预测男女结婚,女的身高大于男的身高的比率吗? (直方图) 你想知道你的体重变化情况吗? (控制图) 2013年5月 5 七种七种QCQC方法与方法与PDCAPDCA直接的关直接的关 系系 程序活动项目使用手法 P PLAN 主题选定-层别法 -直方图 -帕勒托图 -检查表 活动计划表 -PDCA -5W1H(时间,地点,人物,目的,工 作,) 把握现状/数据收集-层别法 -直方图 -帕勒托图 -检查表 目标设定-层别法 -直方图 -帕勒托图 -检查表 发掘问题/要因分析-鱼骨图 -层别法 -直方图 -检查表 -
4、散点图 对策拟定-直方图 -层别法 -检查表 D DO对策实施-进程图 C CHECK效果确认-直方图 -帕勒托图 -检查表 -控制图 A ACTION标准化-检查表 -控制图 2013年5月 6 (一)检查表(一)检查表-Checklist-Checklist 检查表是收集数据用的一种简单的表格,将有关项 目和要收集的数据,根据使用目的,填入相应的栏 目内。用简单的符号填写,检查表的数据主要用于 把握现状、分析原因使用。这种设计出来的表格称 之为检查表。 2013年5月 7 检查表的一般形式检查表的一般形式 2020/9/25 2013年5月 8 检查表的目的检查表的目的 1、日常管理: 质
5、量控制项目的点检,作业前的点检,作业后的点检, 医疗设备、电子病历信息系统运行状况的点检等。 2、特别调查: 问题已经发生要加以调查,安全事故的调查、不良原因 调查等。 3、记录分析: 对采集的数据需要进行分析,然后作成如变化趋势图、 直方图等。 2020/9/25 2013年5月 9 检查表就在你的日常工作中检查表就在你的日常工作中 记 录 用 不良项目 为了调查哪种不良如何发生的,事前 制作一份可预期的不良项目表。 不良原因调查不良品如何发生,要因为何。 次数分布用来调查数据的分布成何种形态。 缺点位置 记录所调查的对象是哪个位置发生何 种缺点。 检 查 用检查表 为使日常作业能正常进行,
6、必须预先 制定产品、机器、设备等的检查项目, 可防止错误、遗漏或异常发生. 2013年5月 10 (二)直方图(二)直方图-Histogram-Histogram 直方图(histogram)是以直方面积描述各组频数的多少, 面积的总和相当于各组频数之和,适合表示数值变量的 频数分布,通过直方图的整理,我们可以得到数据的几 种特征: 1.数据的分布形态; 2.数据的平均数; 3.数据离散程度的大小; 4.数据和规格之间的关系。 2013年5月 11 2000年某医院收治乙脑病例的年龄分布 2013年5月 12 (三)散点图(三)散点图 Scatter Diagram Scatter Diagr
7、am 1、定义:用来表示一组成对的数据之间是否有相关性的一种图表。 散点图(scatter plot)以直角坐标上点的密集程度和趋势来表示两 个变量间的数量关系。 2013年5月 13 散点图中点的分布状态和两特性值的相关关系有 以下三种: 1、正相关:当其中一方的特性值越大,另一方 的数值也有增加的倾向时,散点图会呈向右上方 走向,代表此两特性值为正相关。 2、负相关:当其中一方的特性值越大,另一方的 数值却越小时,散点图会呈向右下方走向,代表 此两特性值为负相关。 3、无相关:两个特性值互相不受对方影响时,散 步几乎是圆形,代表两者不相干。 2013年5月 14 检查异常值: 要浏览散点图
8、的整体,查看是否有异常值存在,在距离多 数点记之外的地方出现点记的话:先调查此数据的来源, 一旦确定是因为异常的原因所造成的异常值的话,便可将 此点去除。 若从图上无法判别其是否为异常值时,切不可任意下结论, 必须追究此点和其它点偏离的原因,在确定其原因后才能 判断其是否为异常值。 2013年5月 15 散点图的使用散点图的使用 1、调查两特性值之间是否相关: 可经由视觉直接解析判断其相关性。 2、可判断异常值的存在: 异常值多半因为作业失误、测量失误、记录失误等而 发生的,在制作散点图时,这些异常值常会偏离其它 值甚多,很容易察觉出来。 3、应用于问题解决步骤中: 当找出了某现象所发生的原因
9、后,便可利用散点图来 验证其是否为具有重大影响力的要因。 2013年5月 16 为何叫帕勒托图 - Pareto Chart 帕勒托为19世纪意大利经济学家帕勒托(V.Pareto)调查 国民所得分配时发现少部分的人占有大部分财富。 80/20法则:80%的问题集中于20%的项目中,故控制20%的 项目即可解决80%的问题。 帕勒托图的基本思想是:以有限的人力和时间,有效解决问题。 (四)帕勒托图(四)帕勒托图-80/20-80/20法则法则 2013年5月 17 2020/9/25 帕勒托例图帕勒托例图 2013年5月 18 帕勒托图的好处帕勒托图的好处 1. 有助于了解哪一个项目是最重要的
10、。 2. 一眼就能明白事情的重要顺序。 3. 知道哪一个项目在整体中所占有的比例程度。 4. 可以预测减少某一项目,就能期待整体获得多少效果。 2013年5月 19 (五)控制图(五)控制图-Control Chart-Control Chart 控制图简介: 控制图是Shewhart博士于1924年发明。 控制图是一种图形表示的工具,用来表示从样本中测量 或计算所得的品质特性。 控制图不仅能将数值以曲线表示,观察其变化的趁势, 并可透过它即时判定制程是否有发生异常的趁势或已发 生异常。 2013年5月 20 控制图控制图 异常点 Out-of-Control 控制上限(UCL):x+3 控制
11、下限(LCL):x-3 样本平均值x 中心线(CL): 平均值 控制图范例:x-R Chart 上警戒限(UWL):x+2 下警戒限(UWL):x-2 2013年5月 21 样本方差2: 母体平均值 到中心点的距离 将距离平均 (N=母体总个数) 样本方差的大小与药效的关系为何?(变异大不稳定 ) 样本方差可以互相比较吗?(只要总体相同例如) 2013年5月 22 标准差标准差 标准差 2013年5月 23 控制图的目的控制图的目的 1、维持制程在稳定状态中。 2、即时找出非机遇原因异常趁势、异常发生。 3、消除问题,立即改善。 4、重复此一循环,持续监控。 异常发生 异常趁势 Ex:连续5点
12、上升 2013年5月 鱼骨图由日本管理大师石川馨所发明,故又名石川图。鱼 骨图是一种发现问题“根本原因”的方法,它也可以称之为 “Ishikawa”或者“因果图”。 它看上去有些象鱼骨,问题或缺陷(即后果)标在 鱼头 外。在鱼骨上长出鱼刺,上面按出现机会多寡列出产生生产问 题的可能原因。鱼骨图有助于说明各个原因之间如何相互影响。 它也能表现出各个可能的原因是如何随时间而依次出现的。这 有助于着手解决问题。 (六)特性要因图(六)特性要因图-Characteristic -Characteristic DiagramDiagram 24 2013年5月 25 2013年5月 问题的特性总是受到一
13、些因素的影响,我们通过头脑风暴找出这些 因素,并将它们与特性值一起,按相互关联性整理而成的层次分明、 条理清楚,并标出重要因素的图形就叫特性要因图。因其形状如鱼 骨,所以又叫鱼骨图(以下称鱼骨图)。 26 2013年5月 问题的来源问题的来源 5M1E5M1E 27 2013年5月 A、整理问题型鱼骨图(各要素与特性值间不存在原因关系,而是 结构构成关系,对问题进行结构化整理) B、原因型鱼骨图(鱼头在右,特性值通常以“为什么”来写) C、对策型鱼骨图(鱼头在左,特性值通常以“如何提高/改善” 来写) 鱼骨图的三种类型鱼骨图的三种类型 28 2013年5月 原因之一 原因之二 分原因 分原因
14、分原因 分原因 分原因 分原因 分原因 分原因 分原因 29 2013年5月 多重鱼骨分析法多重鱼骨分析法 一层的鱼骨图分析往往深度有限,无法找到问 题的根本原因,多重鱼骨图分析能够有效的对 问题进行追根究底的解剖,找到导致问题产生 的根本原因。 30 2013年5月 第2层鱼骨 31 2013年5月 32 ( (七)层别法七)层别法-Stratification-Stratification 层别法(Stratification)是一种概念。 其并没有特定的图形表示,这在七大手法中是较为特别的 一种,但其确为品质管理的一种发现不良因素的有效技术。 透过数据的分类,寻找事实的真正原因。 分开观
15、察并将资料按照特性加以分类,以找出其中的差异。 2020/9/25 2013年5月 33 层别法的步骤层别法的步骤 (1/2)(1/2) 1、确定使用层别法的目的 做某件事之前,必须了解因何目的而做?为何这样做?好处 在那儿?在使用层别法之前,首要即是确定为何种目的,使用 何种层别,为了评定作业员的绩效、生产线的效率、还是分析 不良原因等。 2、层别的项目 一般影响品质特性的原因包括时间、原料、机器设备、作业方 法与作业的人员等。所以,我们可以依下列的例子来做层别: 2013年5月 34 层别法的步骤层别法的步骤(2/2)(2/2) 3、收集与整理数据 使用表单如记录卡或是检查表的方式,委托有
16、关人员收集欲实 施层别法的项目资料。但是,所收集到的资料并非完全都符合 需要的。因此,必须将所收集到的资料数据整理,或对于不足 的资料加以补充。 4、分析、比较与检定 层别法可以用来比较各个项目,所以各个项目的优劣一目了 然,因此可以简易判别出异常的原因,或其他所欲探求的事项。 2013年5月 35 层别项目的实例层别项目的实例 2013年5月 36 全体看时可能看不出有任何相关关系,但层别之后有时可以看出 相关关系存在。 例:某化学工场制造产品时,反应温度应控制在3040,且 公司采用班制度,有早班及夜班员工,其生产量的数据如下,试 绘制散点图说明温度与生产之间的关系?若将两班的资料加以层 别方式比较有何差异? 散点图的层别法散点图的层别法