搜索
QC七大手法品管培訓教材--------2010/11/02新舊QC七大手法對照表舊QC七大手法新QC七大手法查檢表關聯圖柏拉圖(排列圖)親和圖(KJ法)因果圖(魚骨圖)系統圖(树圖)散布圖矩陣圖層別法網絡圖(箭條圖)直方圖PDPC法(過程決策圖法)管制圖矩陣数據解析法一.查檢表:查檢表就是调查问题的原因类别和数量关系,将检查的内容或项目一一列出,为柏拉图、直方图提供数据,然后定期或不定期的逐项检查,并将问题点记录下来的方法,有时叫做檢查表或点检表。例如:点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S活动检查表、工程异常分析表等。應用:用来系统地收集资料和积累数据,确认事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。它可以是記錄表,也可以是統計表。1、实施步骤:1明确收集资料的目的;2确定为达到目的所需搜集的资料;3确定对资料的分析方法和负责人;4根据不同目的,设计用于记录资料的调查表格式,其内容应包括:调查者、调查的时间、地点和方式等栏目;5对收集和记录的部分资料进行预先检查,以审查表格设计的合理性;6以實際調查對象或方式评审和修改该调查表格式,调查表的格式不限,可根据需要调查的项目灵活设计;7对检查出的问题要求责任单位及时改善;不良類別周不良批數小计一二三四五六七毛邊521432219水花13011006黑點423214218刮傷12021118包風01010013总计1110410676548检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认;9定期統計总结,持续改进。2、注意事項:必须按照一定的规则对调查项目进行分类,分类的规则即考察事务的维度,如人的年龄、学历、收入状况等;不合格的类别、位置、模式等,不可混淆。3、圖例:二.層別法:层别法就是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。层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用,也可单独使用。例如:抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。1、实施步骤:1收集数据;2将采集到的数据根据不同目的选择分层标志;3分层;4按层归类;5画分层归类图;6比较分析,对这些数据进行分析,找出其内在的原因,确定改善项目。2、分层目的:在于把杂乱无章和错综复杂的数据加以归类汇总,使之更能确切地反映客观事实。同一层次内的数据波动幅度尽可能小,而层与层之间的差别尽可能大,否则就起不到归类、汇总的作用。3、分层類別:分层的目的不同,分层的标志也不一样,一般来说,分层可采用以下标志：人员：可按年龄、工级和性别等分层。机器：可按设备类型、不同的生产线等分层。材料：可按产地、批号、制造厂、规格、成分等分层。方法：可按不同的工艺要求、操作方法、等分层。测量：可按测量设备、测量人员和环境条件等分层。时间：可按不同的班次、日期等分层。环境：可按照明度、清洁度、温度、湿度等分层其他：可按地区、使用条件、缺陷部位、缺陷内容等分层。4、圖例:某装配厂的气缸体与气缸盖之间经常漏油,经过50套产品进行调查后发现两种情况:（1）三个操作者在涂粘结剂时,操作方法不同;（2）所使用的气缸垫是由两个制造厂提供的。于是对漏油原因进行分层分析：（1）按操作者分层,如表1所示;（2）按气缸生产厂家分层,如表2所示。三.柏拉圖: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大到小进行排列,再加上累积值的图形。它可以帮助我们找出关键的问题,抓住重要的少数及有用的多数,适用于记数值统计,有人称为ABC图,又因为柏拉图的排序只从大到小,故又称为排列图。1、分类:1分析现象用柏拉图:与不良结果有关,用来发现主要问题。A.品质:不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等;B.成本:损失总数、费用等;C.交货期:存货短缺、付款违约、交货期拖延等;D.安全:发生事故、出现差错等。2分析原因用柏拉图: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、熟练情况等;B.机器:设备、工具、模具、仪器等;C.原材料:制造商、工厂、批次、种类等;D.作业方法:作业环境、工序先后、作业安排等。2、柏拉图的作用:1降低不良的依据;2决定改善目标,找出问题点;3可以确认改善的效果。3、实施步骤:1确定所要调查的问题以及如何收集数据;2设计一张数据记录表;3将数据填入表中,并合计;4制作排列图用数据表,表中列有各项不合格数据,累计不合格,各项不合格所占百分比以及累计百分比;5按数量从大到小顺序,将数据填入数据表中;6画两条纵轴和一条横轴,左边纵轴标上件数(频数)的刻度;右边纵轴标上比率(频率)的刻度;7在横轴上從左到時右按频数大小依次画出矩形,矩形的高度代表各不合格项频数的大小,将数据填入表中,并合计;8在每个直方柱右侧上方,标出累计值(累计频数和累计频率百分数),描点後用实线连接,画累计频数折线(巴雷特曲线);9在图上记入有关必要事项,如排列名称、数据、单位、作图人姓名以及采集数据时间、主题、数据合计等等。4、应用要点及注意事项1柏拉图要留存,把改善前与改善后的柏拉图排在一起,可以评估出改善效果;2分析柏拉图只要抓住前面的占80%的2~3项就可以了;在排列图上通常把累计比率分为三类:0%~80%间的因素为A类因素,也即主要因素;在80%~90%间的因素为B类因素,也即次要因素;在90%~100%间的因素为C类因素,也即一般因素。3柏拉图的分类项目不要定得太少,5~9项教合适:如果分类项目太多,超过9项,可划入其它,如果分类项目太少,少于4项,做柏拉图无实际意义;4作成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时,柏拉图就失去意义,与柏拉图法则不符,应从其它角度收集数据再作分析;5柏拉图是管理改善的手段而非目的,如果数据项别已经清楚者,则无需浪费时间制作柏拉图;6其它项目如果大于前面几项,则必须加以分析层别,检讨其中是否有原因;7柏拉图分析主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策,但如果第一位的项目依靠现有条件很难解决时,或者即使解决但花费很大,得不偿失,那么可以避开第一位项目,而从第二位项目着手。5、圖例:某壓鑄廠生產一批產品,全檢出148PCS不良品,經統計不良列表如下,請制作柏拉圖表,以分析異常:不良項目不良數不良率累計不良數累計不良率孔位5335.8%5335.8%鑼槽3624.3%8960.1%色差2215%11175.1%塵粒128.1%12383.2%尺寸106.8%13390%劃傷74.7%14094.7%不平53.4%14598.1%其它31.9%148100%合計148100%依不良列表制作柏拉圖如下:四.因果圖:所谓因果图,又称特性要因图,主要用于分析品质特性与影响品质特性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)与可能影响特性的因素(原因)的一种工。又称为鱼骨图。1、分类: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(要因)间的关系；2追求对策型: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。2、实施步骤:1成立因果图分析小组,3~6人为好,最好是各部门的代表;2确定问题点;3画出干线主骨、中骨、小骨及确定重大原因{一般从5M1E即:人(Man)、机(Machine)、料(Material)、法(Method)、测(Measure)、环(Environment)六个方面全面找出原因};4与会人员热烈讨论,依据重大原因进行分析,找到中原因或小原因,绘至因果图中;5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;3、应用要点及注意事项1确定原因要集合全员的知识与经验,集思广益,以免疏漏;2原因解析愈细愈好,愈细则更能找出关键原因或解决问题的方法;3有多少品质特性,就要绘制多少张因果图;4如果分析出来的原因不能采取措施,说明问题还没有得到解决,要想改进有效果,原因必须要细分,直到能采取措施为止;5在数据的基础上客观地评价每个因素的主要性;6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,重点先放在“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”;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）How——用什么方法做？（手段）Howmuch——花费多少？（费用）7因果图应以现场所发生的问题来考虑;8因果图绘制后,要形成共识再决定要因,并用红笔或特殊记号标出;9因果图使用时要不断加以改进。追求原因型追求對策型4.案例:五.散布圖: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,以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”,也称为“相关图”。1、分类:1正相关:当变量X增大时,另一个变量Y也增大;2负相关:当变量X增大时,另一个变量Y却减小;3不相关:变量X(或Y)变化时,另一个变量并不規律性改变;4曲线相关:变量X开始增大时,Y也随着增大,但达到某一值后,则当X值增大时,Y反而减小。2、实施步骤1确定要调查的两个变量,收集相关的最新数据,至少30组以上;2找出两个变量的最大值与最小值,将两个变量描入X轴与Y轴;3将相应的两个变量,以点的形式标上坐标系;4计入图名、制作者、制作时间等项目;5判读散布图的相关性与相关程度。3、应用要点及注意事项1两组变量的对应数至少在30组以上,最好50组至100组,数据太少时,看不出變化的規律,容易造成误判;2通常横坐标用来表示原因或自变量,纵坐标表示效果或因变量;3由于数据的获得常常因为5M1E的变化,导致数据的相关性受到影响,在这种情况下,需要对数据获得的条件进行层别,否则散布图不能真实地反映两个变量之间的关系;4当有异常点出现时,应立即查找原因,而不能把异常点删除;5当散布图的相关性与技术经验不符时,应进一步检讨是否有什么原因造成假象。4、六種常見散布圖:强正相关0510152001234567891011121314151617XY强负相关02468101214161801234567891011121314151617XY不相关0246810121416180123456789101112XY非直线相关02468100123456789101112XY弱正相关0246810121416180123456789101112XY弱负相关0246810121416180123456789101112XY強正相關強負相關弱正相關不相關弱負相關非直線相關230235240245250255260265270182022242628303234363840XY5、现有一化学反应的温度和反应时间对应数据如下表,试以散布图手法了解其二者之间的关系为何？六.直方圖: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,一般数据总数為50~100時,組數為6~10,數據總數為100~250時,組數為7~12,數據總數為250以上時,組數為10~20.4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=Xmin-测量最小单位10-n/2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:在際定上下限範圍內出現的次數;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