QC七大手法培训资料最新Word下载.docx

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通过排列图，可以很直观地看出，头4位不良，占了总不良的80以上，根据抓大放小、针对关键的原则，1998年4月起的主要管理重点，应为头4项，而其他3项则暂不予理会。

3．该方法实战时注意事项：

1重点管理占80%的前几项不良，其他剩余的项目并非全然不予理会，当前几项不良消失后，后几位又升上来，成为必须重点对策的不良。

2“其他”一栏的数据一般不能超过20%，否则便要再往下细分。

在现场管理中，此图通常在不良品的等级、种类、数量、损失金额、原因的分析上用的较多。

二、第二种手法——因果图

因果图是指：

用树状结构画出因果关系的图。

它是由日本人石川馨首先提出的，所以有人称之为“石川图”，又由于它的形状像鱼的骨头，也有人称之为“鱼骨图”、“鱼刺图”。

1、作用：

将影响品质的诸多原因一一找出，形成因果对应关系，使人一目了然，对于确定正确的对策方案有帮助。

2作成方法：

①列出品质发生变异的项目。

②画出4M1E（人员、设备、材料、作业方法、作业环境）5条支干或者只画出相关的支干。

③在支干上面画出相关次支干，并写出原因，次支干与支干互为因果关系。

④如此反复，直至所有支干和最终一层原因写出为止。

⑤记入图名、作成者、长、作成时间等项目。

例如，在T550的不良中，经过调查，发现占不良首位的抖晃，主要是由以下几个方面的原因造成：

P卷轴不良、C轮松动、测试带过期……

长担当

张陈

从图中可以看出,每一支干都是由次支干的原因造成的,要解决抖晃这个最终问题,就得先从最小的次支干处入手.

3.该方法实战时注意事项:

①尽可能多听取现场当事人的意见,从中筛选出相关的原因.

②要记入事实原因,不可以想当然地捏造出因果关系来.

③当因果支干太多时,则要选取重要的给予优先对策.

④每一个问题都要尽量刨根问底,直到找出真正原因.

⑤要解决主干,就得先解决支干,要解决支干,又得先解决再下一个次支干.

⑥因果图只告诉你问题的原因在哪,不会告诉你哪一个更重要,哪一个需要优先处理,因此要结合其他QC手法,才能发挥更大作用.

三、第三种手法——散布图

散面图是指：

以点的形式在坐标系上，画出两个对应变量之间的内在关系的图，也有人称之为“散点图”、“相关图”。

1.作用：

用于确认两个变量之间，是否存在某种内在关系，有助于判明原因真假。

2.作成方法:

①确定要调查的两个变量,收集相关的最新数据.

②设定坐标系,将两个变量分别写入X轴Y轴.

③将相对应的两个变量,以点的形式标上坐标系.

④必要时可将前后两个点连接起来,便于观察.

例如，为了确认T550录音机连续运转之后，速度是否会发生改变，经试验获得以下数据：

T550录音机连续运转与速度一览表

时间

速度

3030

3028

3006

19

2994

25

2983

3016

14

3015

20

2995

26

2990

3026

9

3014

15

3002

27

2980

3024

3012

16

3000

22

2988

28

2956

3022

11

3010

17

2998

23

2986

29

2974

3020

12

3008

18

2997

24

2984

30

*时间单位为：

H（小时）,速度单位为：

HZ

1998/4/1

从图中可以看出,随着连续运转时间的延长,速度呈现明显的下降态势,即二者的内在关系为负相关。

4．该方法实战时注意事项：

①两组变量的对应数据至少要收集30个以上，最好有50个。

②当两点重复时，以⊙做记号，三点重复时以◎做记号。

③通过图形，可以看出两个变量之间的三种内在关系：

正相关，

相关性强！

正相关，但

相关性弱！

负相关，但

负相关，

不相关！

四、第四种手法——直方图

直方图是指：

对同一类型的数据进行分组、统计，并根据每一组所分布的数据量画出柱子状的图，也称“柱状图”。

弄清众多数据的分布状态，了解总体数据的中心和变异，并能以此推测事物总体的发展趋势。

收集同一类型数据。

A．组数：

人们为了便于观察分布情况，人为设定的数值区，通常如下：

数据量

50～100

100～250

250以上

组数

6～10

7～12

10～20

B．全距：

代号为R，即数据中最大值与最小值的差。

C．组距：

等分各组的宽度，代号为H，即=全距/组数=R/组数，通常要调整到测定单位的整除数。

D．组界：

各组数据之间的界限值。

E．中心值：

各组界之间的中心值，也称中值、代表值

设定组数，并计算全距、组距、组界、中心值。

最小值全距最大值

组距组界中心值

1组2组3组4组5组6组

③统计符合各组值的数据次数，每一个数据为一次。

④按横坐标为数据特性值，纵坐标为数据的次数值，建立坐标系。

⑤按每一组数据次数的多少在坐标系里画出直柱图。

⑥记入图名、作成者、长、作成时间等项目。

例如，为了了解T550录音机磁带速度的分布情况，经过测定，获得以下数据：

录音机速度一览表

T5501998/4/1

实测

2979

41

2989

3007

3011

32

2968

2967

33

43

3044

3038

34

2992

44

3021

2981

3013

35

45

2991

3003

36

3017

46

3004

2969

37

47

3019

38

48

3032

39

49

3001

2975

40

50

2957

*规格为：

3000±

90,测定单位为:

从表中可得知,全距R=3044-2957=87HZ

设组数为8组,那么,组距H=87/8=10.87≈11HZ

那么,第一组的下界=最小值-测定单位/2（一般除2）=2957-1/2=2956.5HZ,其他各组数据相应如下:

组次

组距

数据次数

中心值

2956.5-2967.5

2962

2967.5-2978.5

2973

2978.5-2989.5

2989.5-3000.5

3000.5-3011.5

3011.5-3022.5

3022.5-3033.5

T550录音机磁带速度直方图

x

—

李张

*MIN=2957x=3001.46MAX=3044S=19.8

3033.5-3044.5

3039

]

从上图中可以看出整体平均值略微右偏，但整体分布仍为常态分布，工序正常。

有了直方图，还可以进一步计算工序能力是否满足要求，请参阅《算算工序能力够不够》一章。

①直方图一般有以下几种分布情况：

右偏或左偏分布

正态分布

锯齿分布

离岛分布

平顶分布

双峰分布

②当数据出现异常分布时,首先要做好以下确认工作:

A.测定数据有无错误?

有无混入其他不相关的数据?

B．组距设定是否恰当？

应为测定单位的整除数。

C．必要时，将数据重新细分后，再确认分布情况。

③尽可能多收集一些数据，至少50个以上。

④收集数据时，应该是随机的。

⑤异常分布时，应该采取对策，使数据处于正态分布。

五、第五种手法——检查表

检查表是指：

以表格的形式，对数据进行简单整理和分析的一种方法，也有人称之为“调查表”、“统计分析表”、“查核表”。

简便、直观地反映数据的分布情况。

①确定检查对象、检查者、检查时间等。

②将检查项目记入表中，必要时可利用图示说明。

③将相关的检查数据记入表中。

例如，T550录音机98/4/1的生产经QC例行检查后，发现一些不良品，经过整理，得到以下“成绩表”。

从表中可以清楚地知道T550录音机当天的品质状况如何。

①该表多用于产品品质相对稳定时的维持管理上。

②表的格式千差万别，无需追求统一，只要实用就可以。

③向其他部门反馈情报时，如果每个数据附有实物的话，则更具说服力。

六、第六种手法——分层法

分层法是指：

按某一线索，对数据进行分门别类、统计的方法，也有人称之为“层别法”。

寻找出数据的某项特性或共同点，对现场中的即时判定有帮助。

2．作成方法：

①确定分层线索，即按什么条件进行分层。

②确定该分层条件所对应的范围。

③统计符合各分层条件的数据。

④记入图名、作成者、作成日期、长等事项。

3.该方法实战时注意事项：

如果是以某一生产要素为线索进行分层处理的话，则所得到的数据更有助于判断。

与其他QC手法结合使用，效果更佳。

例如某录音机近期之修理情况如下：

①一般情况下,使用x—R控制图，当数本数＞10以上时，用s图代替R图，此时用x—s控制图较方便。

②需要把数据直接记入控制图时，可以用x—R控制图更方便。

③每一个数据都进行管理，或者是样品数据均匀，多抽样也无太大意义时，可用X—Rs控制图。

2．控制图的使用场合。

①当需要通过事物的计量值，如长度、重量、强度、纯度、收缩率等来管理品质时，用到x—R控制图。

②当需要通过不良率、合格率、报废率、交货延迟率等来管理品质时，用到P控制图。

③当需要通过不良个数来管理品质时，用到Pn控制图。

④从预先确定的单位中统计所有的不良数，并以此来管理品质时，用到C控制图。

⑤从非固定的试料中统计所发生的不良数，并以此来管理品质时，用到U控制图。

代号

含义

计算方法

备注

试料的平均值

x1+x2+x3…+xn

X=N

读:

X

BAR

中位值

位于最中间的数据值（奇数时取最中间的数据，偶数时最中间两个的平均值）。

读：

X

MEDIAN

S

标准差

（x1—x）2+（x2—x）2+（xn—x）2

S=N

SMAL

L

R

极差

最大值减去最小值

Rs

移动极差

Rs=│Ri-Ri+1│I=1,2,3…N-1

Pn

不良率

试料不良数

P=试料总数

P

不良个数

试料中的不良总数

C

任何一定单位中的不良个数

U

平均每个单位的不良个数

3.控制图的作用：

①能够判断品质是处于稳定状态还是处于异常状态。

②可以确认不良对策是否有效。

③可用作日常品质维护管理的主要工具。

4.该方法实战时注意事项：

（仅以x-R控制图为例）

①选定要控制的对象，一般在《标准作业书》里都有详细规定。

②准备数据

A．要生产稳定时期的最新数据。

B．以此数据作成的控制图，在日后使用过程中如不能真实反映品质状况，还需重新研讨收集数据的时期。

C．数据量越多越好，尽量在100个以上，组数在20～25以上。

③计算以下各值：

UCL=D4R

CL=R

LCL=D3R

UCL=x+A2R

CL=x

LCL=x—A2R

中心值（CL）、上限值（UCL）、下限值（LCL）、平均值（x）、总平均值（x）、极差平均值（R）。

*其中A2、D4、D3可以从《系数表》中查得。

*上下限计算到小数后面二位。

*当N=2—6时，不考虑R控制图中的下限。

④在空白通用x—R控制图上，记入品名、品质特性、规格、测定单位、测定仪器、测定者、测定日期等内容。

⑤在空白通用x—R控制图的相应位置上画上UCL、CL、LCL线，其中UCL、LCL线为红色虚线，CL为红色实线。

A．例如，T550录音机P卷轴自1998/3起生产工序一直处于稳定状态，试作成x—R管理图。

T550P卷轴压入高度数据一览表

规格

11．6±

0.1

测定者

张

测定日期

1998/4/1～4/30

单位

0.01mm

测定仪器

百分仪

测定场所

部组

组号

实测值

X1

X2

X3

X4

X5

4月1日

11.58

11.57

11.61

11.6

11.59

0.04

4月2日

11.55

11.62

11.54

0.08

4月3日

11.56

4月4日

4月7日

0.02

4月8日

0.05

4月9日

11.64

0.07

4月10日

4月11日

4月14日

0.03

4月15日

11.63

4月16日

4月17日

4月18日

4月21日

4月22日

11.27

4月23日

0.2

4月24日

4月25日

4月27日

*每天测取5个数据,x=11.59R=0.04

R控制图

UCL=D4R=201150.04=0.0846

LCL=D3R=不存在

x控制图

=11.59+0.577×

0.04=11.61

CL=x=11.59

LCL=x-A2R

=11.59-0.577×

0.04=11.56

B．试以该数据作成的控制图对5月份的压入高度进行管理。

又设5月份的头几天共获得以下数据：

5月份P卷轴压入高度实测数据

日期

5月2日

11．55

11．57

11．54

11．56

0．03

5月5日

11．58

11．59

5月6日

11．6

11．588

0．04

5月7日

11．61

5月8日

11．62

0．02

5月9日

X控制图

0.09

0.01

-0.01

UCL

CL

R控制图

C．将以上数据填入到控制图中。

随着生产的进行，将每一天的数据记入表中，通过连接点线的走势，就能很好地判定品质是否处于稳定或异常状态。

⑥当点线走势满足以下条件时，判定品质处于稳定状态：

A．连续25个点都在控制线内。

B．连续35个点中，只有1个点在控制线外。

C．连续100个点中，只有2个点在控制线外。

⑦当点线走趋满足以下条件时，判定为品质处于异常状态：

A．点落在控制线外，或刚好在控制线上（要先考虑判稳条件）。

B．点的排列不呈随机状态，有明显某一趋势，如以下一些情况：

a.连续3点中有2点接近控制线。

判异条件a

b.连续7点中有3点以上接近控制线。

判异b条件

c.连续10点中有4点接近控制线。

d.连续11点中有10点落在中心线的某一侧。

e.连续14点中有12点落在中心线的某一侧。

f.连续17点中有14点落在中心线的某一侧。

g.连续20点中有16点落在中心线的某一侧。

h.当连续7点上升或下降时，即非随机排列。

差异h条件

j.当点线呈现有规律的周期性波动时。

判异j条件

判明品质异常之后，最为重要的是要查明原因，消除造成不良的因素，使品质恢复稳定状态。

5.其他：

①当品质特性呈正态分布时，所设定的控制线不同，任意测定所得的值，其分布在控制线内的概率不同，换言之，即使是正态分布，亦有极少数产品不符合品质规格要求，要小心区分差异和判稳的原则。

控制线范围

分布概率

μ±

σ

68.26%

2σ

95.45%

3σ

99.73%

绝大多数企业采用

4σ

99.99%

与3σ无多大区别

②如果点子落在控制线以外时,不论是正常还是异常分布,均要在点子处做上记号,注明发生原因和处理方法。

P卷轴压入治具松，已调整！

P1998/5/15

①

采用QC7手法的间接效果：

产品品质（狭义）得以稳定,并能提高。

②不良品下降，内外投诉事件减少。

③生产成本下降，为增加产量打下基础。

④人机怠工减少，返工减少。

⑤检查频度和数量得以减少，各种试验费用随之减少。

⑥各种装置、设备、夹具的修理、改善或增设，都得到合理的、有重点的进行。

①

采用QC7手法的间接效果：

不是凭直觉或者经验，而是可以科学地、有效地分析现场，把握现场问题。

②只要明确判断标准，谁都可以同样作出正确的判断。

③平日被忽略的问题点突出地表现出来，避免管理遗漏。

④可以从杂乱的变化中发现问题总的规律性。

⑤不会被个别的问题分散了注意力，可以看到整体。

⑥因为具有客观性，容易统一众人的意见。

⑦在状况说明时，因为有统计分析过的数据，说明可以简单地进行。

⑧

QC7手法的使用心得：

看一眼图表就能大致明白现状，可以提高全员对品质的责任心和关心。

①QC7手法是达成目的的有效手段之一。

千万别忘记，手法始终只是作为现场管理、作业改善的一种工具，它不能解决所有的问题，如人际关系。

3利用QC7手法可以解决很多问题。

凭借直观和经验、意愿或者胆量并不能处理好事情，但只要牢牢地掌握住QC7手法并加以正确使用的话,则可以解决很多问题。

4亲自操作比单纯懂得其理论更重要。

知道了QC7手法后，要多加使用，并养成习惯。

QC7手法的价值取决于是否巧妙地运用。

如果机械地使用QC的某一种手法，或只是简单地进行内容统计的话，都不能充分发挥手法的作用。

④要使QC手法富有成效，必须全体动员。

比如对于因果图来说，只叫某一个人来作成，是绝不会成功的，这要大家齐心协力，共同出计出策才可以做成，因此，齐心合力，共献计策，使手法生效是非常重要的，“集思广益”说的就是这个道理。

⑤不仅仅判断是最