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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
