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1、质量管理工具之 QC七大统计手法,工作及生活中难免碰到问题，一旦发生问题如不立即解决，小问题也可能变成大问题。 然而，解决问题是要用方法的，否则必将杂乱无章，思路混乱。 而质量工具就是能协助我们迅速且正 确解决问题的利器之一。 培训是我们能够快速了解和学会使用质量工具的一种捷径和快速通道。,课程培训目的：,对统计技术有基本的了解 掌握QC七大手法，并应熟练使用其中常用的几种统计手法（如检查表、直方图、排列图、鱼刺图等） 学会分析、找到解决问题的方法,检查表 (Check List) 检查表集数据 特性要因图 (Characteristic Diagram) 要因图追原因 因果图 (Cause-
2、Effect) 鱼骨图 (Fish Bone Chart) 柏拉图 (Pareto Diagram) 柏拉图抓重点 排列图、帕累托图、80/20法则 直方图 (Histogram) 直方图显分布 层别法 (Stratification) 层别法作解析 分层法 散布图 (Scatter Diagram) 散布图看相关 控制图 (Control Chart) 控制图找异常 作用：通过对数据的搜集、统计和分析，认清问题发生的关键所在，对产品的异常采取必要的措施，使产品质量和品质管控不断持续改进、提升。,QC七大手法,七大手法口诀,七大手法实质：,简介,关联图 KJ法 系统图 矩阵图 矩阵数据分析法
3、过程决策程序图 (PDPC) 箭头图 作用：,QC新七种工具,QC新旧七大手法的起源：,新旧七种工具都是由日本人总结出来的。日本人在提出旧七种工具推行并获得成功之后，1979年又提出新七种工具。 所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士在出 阵作战时，经常携带有七种武器，所谓七种工具就是沿用 了七种武器。 是发现与解决问题的一种思想、方法以及工具。 是一种统计手法在品质管理中的应用。,QC七大手法的意义：,用事实和数据说话。 全面预防。 全因素、全过程的控制。 依据PDCA循环突破现状予以改善。 层层分解，重点管理。,思 考,我们在平时的工作中对哪些数据进行了统计分析？采用了哪些统计技术？,
4、数据,数据：依据测量所获得的数值和资料等事实。 凡事讲求数据：数据=事实 数据的分类： 依特性分：定性、定量 依来源分：市场、原料、检验等 依时间先后分：过去数据、日常数据、新数据 但没有经过整理的数据，是杂乱无章没有头绪的，也没有规律可循和很难发现里面可能存在的问题,整理数据的方法：机器整理、人工整理 整理数据的原则 发生问题要采取对策前，必须要有数据作为依据； 对于数据使用目的应清楚了解； 当数据收集完成后，应立即使用； 数据的整理与运用，改善前、后所具备的条件应一致； 数据不可造假，否则问题将永远无法解决。 应用数据要注意的重点 收集正确可用的数据； 避免个人主观的判断； 掌握事实的真相
5、。 有了科学的数据，适宜的QC统计手法就可以快速地找到问题发生的原因和果断采取必要的措施，不断持续改善。,数据,一、检查表,定义：是为了使数据看起来简单明了好整理而而事先设计好的表格或图表，利用此表可以只依靠简单的检查就可以获得主要情报，另外检查时也不会遗漏掉主要的项目，即可提供量化分析或比对检查，有时也称为点检表或查核表。 检查表的分类 点检用检查表：在设计时就已定义，使用时只做是非或选择的标记，其主要功能在于确认作业的执行。 记录用检查表：用于收集数据资料，对不合格原因或项目进行统计，由于常用于作业缺点、质量差异等记录，也称为改善用检查表。,检查表的制作,1 明确制作检查表的目的 a、为了
6、便于日常管理，事先检查和检验需要的事项，以免发生问题 b、当发生问题时，为调查某项主题进行的检查。 c、为留下记录而检查，观察全体的情况，检查是否发 生定期变化。 2 决定检查的项目 3 决定检查的频率 4 决定检查的人员及方法 5 相关条件的记录方式，如作业场所、日期、工程等 6 决定检查表格式(图形或表格) 7 决定检查记录的符号,检查表制作要点,并非一开始就要求完美，可先参考他人的示例，使用时如不理想，再加以改善 越简单越好，容易记录、看图，以最短的时间将现场的资料记录下来 一目了然，检查的事项应清楚陈述，使记录者在记录问题的同时，即能明了所记录的内容 以Team Work的方式进行，大
7、家集思广益，切记不可遗漏重要项目 设计不会让使用者记录错误的检查表，以免影响日后统计分析的真实性,点检用检查表：,记录用检查表：,二、特性要因图,特性要因图：当一个问题的特性(结果)受到一些要因(原因)的影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有系统的图形。简言之就是将造成某项结果(特性)的诸多原因(要因)，以有系统的方式(图表)来表达结果与原因之间的关系。 特性要因图由日本人石川馨在1953年第一次提出了因果图，故又称“石川图”，其目的是阐明因果关系，又因其形状与鱼骨相似，故又称“鱼骨图”或“鱼刺图”。,特性要因图分类,原因追求型：列出可能会影响过程(或流程)的相关因子，以便进一步由其中
8、找出主要原因，并以此图形表示结果与原因之间的关系。,Why?,特性要因图分类,对策追求型：将鱼骨图反转成鱼头向左的图形，目的在于追求问题点应该如何防止、目标结果应如何达成的对策。,How？,绘制特性要因图,确定特性：如不合格率、停机率、客户抱怨、材料费等 绘制骨架 大略记载各类原因：可由5M1E人（员）、机（设备）、料（材料）、法（工艺方法）、测（测量）、环（环境）等五大类着手 依据大要因，分出中要因 更详细地列出小要因 圈出最重要的原因，以作进一步讨论或采取对策 记载所依据的相关内容：如日期、目的、人员等,特性要因图模型,绘制要因图的一般步骤：,1、确定特性： 明确分析对象，确定要解决的是什
9、么质量问题？（产品？质量成本？产量？销售？）质量问题中的特性是什么？ 2、绘制骨架： 确定以后，首先在纸张上或其他用具（如白板）右方划一“” （矩形框）并填上问题的特性将其框起来，然后自左至右画出一条较粗的主干线，并在线的右端与“”接合处，画一向右的箭头指向这一矩形框。 3、确定原因类别 确定问题特性之后，就开始找出可能的原因类别，个原因一简单的字句，分别记在大骨上的“” ，加上箭头，以斜度约60画向干线，画时应留意要比主干线细一些。可将人（Man）、机（Machine）、料（Maretial）、法（Method）、环（Environment）、测（Measurement）等（5M1E）作为大
10、原因的类别。 4、依据大原因，再分出中原因 召集与特性有关的人，参加讨论会，运用“头脑风暴法”找出各大原因中的中原因，画出中骨线。,绘制要因图的一般步骤：,5、再更详细地列出小原因 运用中原因的方式，可将更详细的小原因讨论出来，如下图所示。,6、圈出最重要的原因 造成一个结果的原因有很多，可以通过搜集数据或自由讨论的方式，比较其对特性的影响程度，以一定的记号把特别重要、关键性的原因标出来，这类原因只能为2-3个，最多不超过5个。,绘制要因图的一般步骤：,特性要因图示例：,特性要因图示例,特性要因图的注意事项,特性应注明“为什么”，“什么”才会容易激发联想； 特性的决定不能使用看起来含混不清或抽
11、象的主题； 收集多数人的意见，多多益善，可运用脑力激荡原则（头脑风暴法）； 意见愈多愈好 禁止批评他人的构想及意见 欢迎自由奔放的构想 可顺着他人的创意及意见，发展自己的创意 注意分层：设备、工序等； 无因果关系的不予归类； 多加利用过去收集的资料； 重点应放在解决问题上，并依结果提出对策，其方法可依5W2H(Why, What, Where, When, Who, How, How much)原则执行； 以事实为依据； 依据特性分层制作不同的特性要因图。应该一个问题一幅因果图。找到重要原因后，不等于目的就实现了，重要的是使与会者到现场去核实并采取措施，经实践来验证效果。,三、柏拉图（帕累托图
12、）,意大利经济学家V.Pareto在1897年对社会经济结构进行分析时，赫然发现国民所得的大部分均集中在少数人身上，于是将所得的大小与拥有所得的关系加以整理，发现有一定的方程式可以表示，称为“柏拉图法则”。 1907年美国经济学者M.O.Lorenz使用累积分配曲线来描绘“柏拉图法则”，即经济学上的“劳伦兹曲线”。 美国质量管理专家J.M.Juran将劳伦兹曲线应用于质量管理，同时提出“重要的少数，次要的多数(Vital Few, Trivial Many)”的见解，并借用Parto的名字，将此现象称为“柏拉图原理”。 美国的朱兰博士将质量问题分为“关键的少数”和“次要的多数”。 品管圈的创始
13、人石川馨将柏拉图原理介绍到品管圈活动中使用，从而成为质量管理七大手法之一。 又称80/20法则,柏拉图的制作,决定数据的分类项目； 决定收集数据的期间； 依分类项目别，做数据整理，并制成统计表； 依数据大小排列画出柱状图(故又称排列图)； 绘累积曲线； 绘累积比率； 记入必要的事项：标题、人员等。,应用柏拉图应注意的事项,柏拉图是按所选取的项目来分析，因此只能针对所做项目加以比较，对于项目以外的分析无能为力。 若发现各项目的分配比例相关不多时，则不符合柏拉图法则，应从其他角度再做分析。 柏拉图适用于计数型数值统计，计量型数值统计用直方图。 一般而言，柏拉图的前三项往往累计达7080%强，如能针
14、对前三项做改善，便可得到70%以上的成效。 其他项若大于最大的前面几项，则必须再细分。 把柏拉图上的项目当作质量特性加以要因分析，再用柏拉图整理重新分类，可以找出改善的方案。,柏拉图练习,有一位制造经理想把主要的精力放在工作指导和改善活动上，但他整天忙得不可开交，没有时间去实施他的计划。为此他下决心对近三个月的时间利用作了统计，请帮他分析一下，这位经理的主要精力都用在了什么方面？,柏拉图示例,四、直方图,现场工作人员经常要面对许多数据，如果我们应用统计绘图的方法，将这些数据加以整理，则生产过程中的质量散布的情形、问题点所在及过程、能力等，均可呈现在我们的眼前；我们即可利用这些信息来掌握问题点并
15、采取对策。直方图为生产现场最常用的图表之一。 直方图是将所收集的测定值、特性值或结果值分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定的值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形。因此直方图也称柱状图。 直方图是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理后，用一系列等宽的矩形来表示数据。其中宽度表示数据范围的间隔，高度表示在给定间隔内数据的数目，变化的高度表示数据的分布情况。通过对数据分布形态和与公差的相对位置的研究，可以掌握过程的波动情况。,直方图的目的,了解分布的形态 研究过程能力 过程分析与控制 观察数据的真伪 计算产品的不合格率 求分布的平均值与标准差 用以制定规格界限
16、与规格或标准值比较 调查是否混入两个以上的不同群体 了解设计控制是否合乎过程控制,直方图示例,某厂成品尺寸规格为130160，今按随机抽样方式抽取60个样本量，其测定值如下表，试制作直方图。,直方图的制作,1. 收集数据并作记录（原则上应高于50组数据，最少不低于30个） 2. 找出数据中的最大值（148）与最小值（120） 3. 求极差R（原始数据中的最大值和最小值的差值=28） 4. 确定推荐组数k（一批数据究竟分多少组，通常根据数据个数的多少而定，组数取的太多或太小都是不合适的，选择组数为7） 通常可以参照下表进行选择：,直方图分组组数选用表,直方图的制作,求组距h h=极差组数（28 6 5） 为便于计算平均数及标准差，组距常取为2、5或10的倍数 求各组上限、下限(由小而大顺序)，精确到组距的下一位 第1组上下限=最小值+h/2=120
