新旧QC七大工具

新旧QC七大工具查检表层別法柏拉图直方图特性要因图散布图管制图QC七大手法品管七大手法之功用QC七大手法简介通过简便直观的统计图形和表格方法，提供客观的判断，作为品质改善活动的依据。将原始数据资料转化为有用资讯的工具。提供系统化的分析方法。提供解决问题的能力。协助现场改善及决策制订。QC七大手法：检查表1.检查表QC七大手法：检查表定义：将要检查的内容或项目一一列出，然后定期或不定期逐项检查，并将检查结果以简单的“数据”或“记号”记录下来的方法。QC七大手法：检查表检查表的主要用途日常管理：避免疏漏，遵守作业规则设备点检表、工作检查表、6s检查表、医生诊断表、各种调查表、统计报表、考核表等等。特別调查：针对专项问题进行调查事故调查表、专项问题分析调查表、各种问卷调查表等。取得记录：收集记录需要的数据生产日报表、品质检验表、入库登记表、领料记录表等。检查表实施步骤确定检查人员、方法、时间设计检查表遵守执行，收集结果-确定范围避免遗漏-明确定义认识一致-一目了然查核重点-简单明确-易于执行-分析数据-采取措施234确定检查项目和内容1QC七大手法：检查表QC七大手法：层别法2.层别法QC七大手法：层别法层别法的定义针对所要分析的目的，将所收集的数据依照不同分类方式加以统计汇总，从不同的层次和角度分析和对比数据，以发现存在问题的有效方法QC七大手法：层别法层别法的用途针对模糊不清，数据混乱，或是原因复杂的问题，进行分门别类的区别，以迅速分析其现象及原因层別法是一种方法理念，并无固定图形或表格形式QC七大手法：层别法层别法实施步骤分析和发现问题所在由粗到细层层深入-确定问题范围-明确分析方向-根据问题范围确定层别项目-按层别项目从大到小进行层别-从层别结果分析和发现问题的根本原因所在23确定问题和目的1QC七大手法：层别法按原料的供应商、批次来层别按作业人员的工龄、性别、班别进行层别按设备的种类、厂牌、布置位置等来层别按时间，例日、周、月、季、年来层别按作业条件（温度、湿度等）来层别按不同生产线来层别按不同缺陷项目进行分层层别方式QC七大手法：柏拉图3.柏拉图QC七大手法：柏拉图柏拉图的来源来源：意大利学者Pareto在1895所提出的帕累托法则-社会分为“举足轻重”的少数人(20%)和“无足轻重”的多数人(80%)发展：美国质量管理大师JosephJuran将之导入品管工作。-80%的问题由20%的系统原因引起QC七大手法：柏拉图80/20法则在原因和结果、产入和产出，以及努力和报酬之间，不是平衡的：80%的产出，来自于20%的投入；80%的结果，归结于20%的原因；80%的成绩，归功于20%的努力。37.8%68.1%80.6%92.0%97.7%99.6%99.9%100.0%0100200300400500600700电性外观料别替换型号替换可靠性客户转换复查工艺转换不良项目评审批次0%20%40%60%80%100%120%不良批次Pareto(%)QC七大手法：柏拉图定义：利用柱状图和折线图来直观显示问题原重要性的方法。电性、外观和料别替换的不良占了总不良的80%柱状图比例QC七大手法：柏拉图柏拉图的用途知道每个原因的影响程度(所占比例)了解哪些原因是重要原因及所占大小顺序评估改善效果QC七大手法：柏拉图柏拉图实施步骤绘制柱状图和折线图排序并计算累计比例抓出重点-收集相关数据，并计算出每种原因的影响比例-按比例数据大小排序并计算累计比例-绘制每种原因出现次数的柱状图和累计比例的折线图-找出总影响占到80%的前几项原因234收集数据,计算每种原因的影响比例1QC七大手法：柏拉图柏拉图应用的一些要点以层别法为基础上进行要留存，以评估出改善的效果因素项目确定5-9项，超过9项划入“其他”项或重新层别分类抓前面2-3项为主要影响因素柏拉图是工具而非目的EABCEADBC60%柏拉图可以用来说明改善过程的有效性：例如图甲为改善前的柏拉图，共有A,B,C,D,E五大不良原因。再来针对A与B前两大原因采取的改善对策，若干时日之后可以重新收集数据，划出改善后的柏拉图。由图乙的结果显示，A与B的发生次数明显降低，C变成是最大的不良原因。整体效果改善60%.图甲:改善前100%DQC七大手法：柏拉图QC七大手法：柏拉图4.直方图QC七大手法：直方图次数数据FQC20pcs电性测试数据定义：将数据分布的范围划分为若干个区间，再将出现在各区间內数据的出现次数以柱状图的形式表现出来分析数据的分布情况。QC七大手法：直方图展示用表格难以释明的大量数据显示各种数值出现的相对频率直观传达数据分布情况的信息观察某一段时间内的分布情况，预测制程能力对分析用数据的真实和有效性进行判断直方图的用途QC七大手法：直方图直方图的制作步骤步骤一：找出数据的全距(R)(数据至少收集50个)–全距(R)=(数据最大值)－(数据最小值)步骤二：决定组数(K)数据总数50-100100-250250以上组数6-107-1210-20步骤三：计算组距(H)–组距(H)=全距(R)÷组数(K)(保留与原始数据相同的位数)步骤四：计算各组组界–第一组下组界=最小值－(最小测量单位)÷2–第一组上组界=第一组下组界＋组距–下一组下组界=上一组下组界＋组距–下一组上组界=上一组上组界＋组距QC七大手法：直方图步骤五：制作频次分布表–对落在每一组范围内的数据进行计数。步骤六：绘制直方图–选取坐标轴：横轴表示数据变化，纵轴表示次数。–对橫轴、轴各取适当的单位，将各组组界标在橫轴上–以各组的次数为高，组距为底，在每一组上画出矩形步骤七：利用直方图分析直方图的制作步骤QC七大手法：直方图正常型:中间高两边低,有集中趋势结论:制程在正常运转下.缺齿型:高低不一,有缺齿情形.结论:分组过细或是假造数据偏态型:高处偏向一边,另一边低,拖长尾巴.结论:尾巴拖长时,应检讨是否在技术上能够接收.多由工具磨损、松动及加工习惯引起.绝壁型:有一端被切断.结论:数据经过全检过,或制程本身经过全检.双峰型:有两个高峰出现结论:有两种分配混合离岛型:在左端或右端形成小岛.结论:测定有错误,工程调节错误或不同原料引起.高原型:平顶状.结论:不同平均值的分配混在一起.正常型缺齿型偏态型绝壁型双峰型离岛型高原型直方图示例及类型QC七大手法：特性要因图5.特性要因图QC七大手法：特性要因图定义：观地展示出结果与原因之间的关系，把所有潜在原因展示出来，加以组织、归并、以便找出问题的症结所在。QC七大手法：特性要因图来源及用途来源：由日本石川馨博士所发展出來，故又称「石川图」；另外因形状像鱼骨，因此又称「鱼骨图」。用途：找出造成问题的所有潜在原因，在此基础上找出要因。QC七大手法：特性要因图特性要因图实施步骤确定次要因确定主要因绘制特性要因图-成立特性要因分析小组•各相关部门代表3-6人为佳-结合流程图和原理图确定可能的主要因•概括为4-8个•可以从5M1E出发-人(Man)-机(Machine)-料(Material)-法(Method)-测量(Measure)-环境(Environment)-集思广益，避免遗漏；深入根究，确定措施•有影响因素都列出来-脑力激荡深入分析-5W1H-为什么(Why-why-why)-什么时间(When)-什么位置(Where)-做什么(What)-谁负责(Who)-如何做(How)•鉴定主因–层别法/直方图/柏拉图-根据确定原因绘制要因图主题及大要因加框箭头表示因果关系中小要因要平行重要要因要圈选计入必要事项234确定问题内容和范围1注意事项①不要盲目罗列原因，最好是头脑风暴的结果，要集合全员的知识与经验而绘制。②原因展开时要分清层次，否则容易遗漏原因。③不要把措施也当成原因写入因果图中使分析中断。④原因展开要充分，要多问几个为什么，层层展开，直到能够采取措施为止（识别出的要因最好为单一因素）。⑤因果图绘制后，要形成共识再决定要因，并用色笔或特殊记号标出，要因应为末端因素。⑥要因应经过观察到的事实或数据等验证，确认确实是问题的真因、要因、根因。⑦检查表、层别法、帕拉图、因果图、对策表，常常结合在一起使用。QC七大手法：散布图6.散布图QC七大手法：散布图变数1变数245680123127108642定义：将两个变数的成对数据点绘制在x-y座标图中，从数据点的分布状态来研究两个变数间的相关性QC七大手法：散布图研究两个特性数据之间的相关性发现因果关系外的其他联系应用在问题解决的步骤中检测趋势是否存在决定最佳的操作范围分析原因对结果的影响方式和程度主要用途QC七大手法：散布图散布图实施步骤绘制散布图确定坐标轴分析散布图-至少收集两个变量30组以上的数据,最好50个，100个最佳-以横轴代表原因，纵轴代表结果-确定两个变量最大值和最小值-以变量的最大值和最小值确定坐标轴的数值范围-将收集到的数据组画到确定好座标系中-计入相关事项-判断散布图的相关性和强度234收集数据1QC七大手法：散布图QC七大手法：散布图应用注意点只显示变量数据间的变化关系和强度不一定是因果关系要注意变量间的逻辑联系QC七大手法：控制图7.控制图QC七大手法：控制图来源和重要性管制图1924年由W.A.Shewhart发明，因为简单有效而被应用在多种控制场合，并逐渐发展成为一个强而有力的制程诊断和控制工具。管制图是QC七大工具的核心：•据对日本200家中小企业的调查，平均每家采用137张管制图•有些大企业应用大量管制图，KODAK公司5000员工共使用了35000张，人均7张QC七大手法：控制图定义：根据抽样数据绘制出曲线图，并依据统计学原理观察曲线图来分析制程能力和判断制程是否出现异常的方法。QC七大手法：控制图管制图的主要概念变异:品质的一般变异和特殊变异•一般变异：制程中一些随机原因造成的品质微小变动品质变动小，测量困难，难于消除•特殊变异：因制程中非随机原因引起的品质变动品质变动大，易于识别，力争消除无特殊变异而仅有一般变异的过程，称之为稳态，否则认为出现异常。管制图就是一种能够科学地分辨特殊变异和一般变异，从而发现制程异常的工具。QC七大手法：控制图管制图的统计学原理●管控上限和管控下限：-按照统计学原理，根据抽样数据计算确定-在没有特殊变异的情况下，制程对象数据点落在管控上下限外的可能性小于0.27%●中心线：-抽样数据的平均值-在没有特殊变异的情况下，制程对象数据点围绕中心线上下波动QC七大手法：控制图管控限与规格限的区别●管控限：根据抽样数据计算的管控上限和管控下限，反映的是制程能力。(UCL,LCL,CL)●规格限：根据客户需求由企业制订的品质合格标准，反映的是客户需求。(USL,LSL,CSL)●我们追求的是由稳定的制程持续生产出合格的产品。QC七大手法：控制图分析用管制图：制程能力分析和改善评估管制图的应用控制用管制图：制程监控，分析是否出现特殊变异QC七大手法：控制图QC七大手法：控制图管制图应用中的一些说明针对随机制程变量数据点不是单一的数据点，而是一组抽样数据的平均值根据变量数据的性质可分为计量值管制图和计数值管制图QC七大手法总结QC七大手法的适用问题集数据滤问题看分布示重点找原因视相关管异常检查表层别法直方图柏拉图要因图散布图管制图QC七大手法总结：记忆口诀检查表收数据、层别法找差异、柏拉图抓重点、因果图找要因、直方图显分布、控制图防变异、散布图找相关。QC新七大手法关联图系统图亲和图矩阵图网络图过程抉择程序图矩阵数据分析法QC新七大手法简介关联图——理清复杂因素间的关系；系统图——系统地寻求实现目标的手段；亲和图——从杂乱的语言资料中汲取资讯；矩阵图——多角度考察存在的问题,变数关系；网络图——合理制定进度计划；过程决策程序图——预测设计中可能出现的障碍和结果；矩阵数据分析法—多变数转化为少变数