QCC七大手法(一)基础

第一部分统计基础知识讲解提纲

质量管理中常用的工具和技术老七种工具：分层法、调查表、排列图、因果图、直方图、控制图、散布图

新七种工具：系统图（树图）、关联图、亲和图（KJ法A型图解）、PDPC法（过程决策程序图法）、矩阵图、矩阵数据分析法、矢线图

其他方法：简易图表、正交试验法、优选法、水平对比法、头脑风暴法、流程图等

第一节统计方法概述

一、什么是统计方法?

“统计”（Statistics）是由“国家”一词演化来的，是指收集整理国情资料、信息的一种活动。

统计方法指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题作出一定结论的方法。

美国著名质量专家A.V.菲根堡姆指出，在全面质量管理中，“无论何时、何处都会用到数理统计方法”。

日本著名的质量管理专家石川馨把引入统计方法的质量管理成为新的质量管理。

二、统计方法的性质

1）描述性：利用统计方法对统计数据进行整理和描述，以便展示出统计数据的规律。如用数量值加以度量（平均数、中位数、极差和标准偏差等）；或用图表显示（将数据整理成折线图、频数直方图等）

2）推断性：统计方法都要通过详细研究样本来达到了解、推测总体状况的目的，因此，具有由局部推断整体的性质。

3）风险性：统计方法既然要用部分去推断全体，那么由推断得出的结论就不会百分之百正确，即可能有错误。犯错误就要担风险。不过，正确地使用统计方法，可以最大限度地减少带来的风险，并对犯错误的可能性和风险大小作出有效的估计。

三、统计方法的用途

1）提供表示事物特征的数据：对收集到的杂乱无章的数据，运用统计方法计算其特征值，以显示事物的规律性。（平均值、中位数、极差、方差和标准偏差等）

2）比较两事物的差异：实施质量改进或应用新标准、新工艺，均需要判断所取得的结果同改

进前的状态有无显著差异，需要用到假设检验、显著性检验、方差分析、和水平对比法等。3）识别影响事物变化的因素：为了对症下药，有效地解决质量问题，应用统计方法，识别影响事物变化的各种原因。（因果图、调查表、散布图、排列图、分层法、树图等）

4）分析事物之间的相互关系：在质量管理活动中，常遇到两个（或以上）变量之间虽然没有确定的函数关系，但往往存在一定的相关关系。运用统计方法确定这种相关关系的性质和程度，对于质量活动的有效性显得十分重要。（利用散布图、实验设计法、排列图、树图、头脑风暴法等）

5）研究取样和试验方法，确定合理的试验方案：如抽样方法、抽样检验、实验设计、可靠性试验等。

6）发现质量问题，识别和掌握质量数据的分布状况和动态变化：频数直方图、控制图、散布图、排列图等。

7）描述质量形成过程：流程图、控制图等。

第二节基础知识

一、产品质量波动

产品质量波动具有普遍性和永恒性。从统计学的角度来说，可将产品质量波动分为两类：正常波动、异常波动

1、正常波动

正常波动又称为：一般波动，正常波动是由随机原因引起的，随机因素在生产质量过程中大量存在，质量特性值波动相对较小，正常波动的影响是很难通过对过程的控制而消除在正常的生产过程中允许存在的。

正常波动称为统计控制状态，简称为控制状态或稳定状态

2、随机原因

随时随地影响过程的、微小的、在技术上难根本消除的或消除其影响要花费很大的经济代价的、在过程中允许存在的波动的因素。

随机原因：

—原材料的成分和性能在规范内的微小差异

—机器在规定范围内的微小振动

—温度湿度的微小变化

—操作方法、测量方法和测量仪器的微小差异等

3、异常波动（又称为：特殊波动）

由系统原因引起的；在生产过程中并不是大量存在的,对产品质量也不经常发生影响。一旦存在，则影响比较显著；在正常的过程中不允许存在的比较容易查明和消除的。

把有异常波动的过程称为处于非统计控制状态，简称为失控状态或不稳定状态。

系统原因：

—原材料的成分和性能不符合规定的要求

—机器设备带病运转

—操作者违反操作规程

—测量工具带系统性误差等

4、引起产品质量波动的原因

1）人(man)：人的质量意识、技术水平、文化素养、熟练程度、身体素质等。

2）机器(machine)：机器设备、工夹具的精度、维护保养状态。

3）材料(material)：材料的化学成分、物理性能、外观质量等。

4）方法(method)：加工工艺、操作规程和作业指导书的正确程度等。

5）测量(measure)：测量设备、试验手段和测试方法等。

6）环境(environment)：工作现场的温度、湿度、含尘度、照明、噪声和震动等。

二、统计数据及其分类

从统计学的角度来说，可将质量特性的测量和统计数据分为两类：计量数据、计数数据计量数据：凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具具体测量出小数点以下数值的这类数据，就叫做计量数据。例如：以长度、容积、重量、化学成分、温度、产量、工资总额、售电单价、售电量等测量和统计的数据

计数数据：凡是不能连续取值的，或者说即使用测量工具也得不到小数点以下的数据，而只能得到0、1、2、3等自然数的这类数据，就叫做计数数据。例如：已通过未通过、合格不合格、缺陷数等测量和统计的数据，我们称为计数数据。

计数数据分为计件数据和计点数据

a) 计件数据：按件计数的数据。如：不合格品数、机器台数、检验项目数等

b) 计点数据：按缺陷点（项）计数的数据。如：疵点数、砂眼数、气泡数、单位产品缺陷数等

三、总体和样本

1、总体

总体（母体）－它是指在某一次统计分析中研究对象的全体。常用符号N表示。

－有限总体：可以计量或计数的

－无限总体：不可计量或计数的

2、样本

样本（子样）－它是从总体中随机抽取出来并且要对它进行详细研究分析的一部分个体（样品）。常用符号n表示。样本中所含样品数目，一般叫样本大小或样本容量

3、抽样

抽样－从总体中抽取样品组成样本的过程。

随机抽样－使总体中的每一个个体（产品）都有同等机会被抽取出来组成样本的过程。

4、总体和样本的关系

收集数据的目的－对生产过程中某道工序进行预防性控制和管理

以该产品为对象，从过程输出中抽取样本，将数据进行整理、分析并判断过程中的质量状况。

5、随机抽样方法：

有简单随机抽样法、系统抽样法、分层抽样法、整群抽样法

1）简单随机抽样方法（随机抽样法）

总体中的每个个体被抽到的机会是相同的。

2）系统抽样法（等距抽样法、机械抽样法）

将总体中每个个体顺序编号，查随机数值表确定起始点，然后按等距原则将依次入选的产品确定下来。

3）分层抽样方法（类型抽样法）

从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取（个体）的方法。常用于产品质量验收

4）整群抽样方法（集团抽样法）

将总体分成许多群，每个群按一定方式结合而成，然后从总体中随机抽取整群样品的方法。

例子：设某成品零件分别装在20个零件箱内，每箱各装50个，总共有1000个。如果从中抽取100个零件作为样本，如何取样？

1）采用简单随机抽样法：

－将20箱零件到在一起，混合均匀

－将零件从1－1000一一编号

－查随机数表或抽签，确定抽出的零件编号

－按编号取出100个零件构成样本

如：查随机编号数表得到的100个编号分别是：3、7、16、19、22、36、46、57、73、88……等100个编号，然后按编号取出零件。

2）采用系统抽样法：

－将20箱零件到在一起，混合均匀

－将零件从1－1000一一编号

－查随机数表或抽签，确定起始编号，按等距原则，依次计算出抽取零件的编号。

－按编号取出100个零件构成样本

如：查随机数表得到的起始编号是：6，以10为等距，依次相加获得的100个编号分别是，6、16、26、36、46、56……，然后按编号取出零件。

3）采用分层抽样法：

－对20箱零件，每箱都随机抽取5个零件，共取出100个零件构成样本4）采用整群抽样法：

－从20箱零件中随机抽取2箱

－有2箱中的全部100个零件构成样本

6、统计特征数

统计方法中常用的统计特征数可分为两类

－表示数据的集中位置的统计特征数，如：样本平均值、样本中位数

－表示数据的离散程度的统计特征数，如：样本极差、样本方差、样本标准差

(品管工具QC七大手法)新七大手法

（品管工具QC七大手法） 新七大手法

第二章品管新七大手法概述 壹、品管新七大手法的来源： 1972年日本科技联盟整理出七个新手法； 1977年于日本开始于企业中推行实施； 1978年由日本水野滋、近藤良夫教授召开研讨会命名为“品管新七大手法”； 1979年日本科技联盟正式公布品管新七大手法。 二、品管新七大手法浅说 品管新七大手法的使用情形，可归纳如下： 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信息； 矩阵图——多角度考察存于的问题,变量关系； PDPC 法——预测设计中可能出现的障碍和结果； 箭条图——合理制定进度计划； 矩阵数据解析法—多变量转化少变量数据分析； 品管新七大手法的特点： ■整理语言资料； 大量的語言資料 大量的數據資料 問題發生前計劃、構想 問題發生後的改善 感性面 理性面 品管新七大手法 品管七大手法

■引发思考，有效解决零乱问题； ■充实计划； ■防止遗漏、疏忽； ■使有关人员了解； ■促使有关人员的协助； ■确实表达过程。 品管新七大手法于品管手法中的地位：且不取代品管七大手法； 和品管七大手法相辅相成； 和品管七大手法的差异。 俩种品管七大手法的区别： 俩种品管手法之间相辅相成；

第三章关联图 壹、定义: 就是把关系复杂而相互纠缠的问题及其因素,用箭头连接起来的壹种图标分析工具，从而找出主要因素和项目的方法。 60年代由日本应庆大学的千住镇雄教授开发出来的，正式的全名叫做《管理指针间的关联分析》。 二、适用范围: 用于纷繁复杂的因果纠缠分析 用于现场问题的掌握 用于市场调查及抱怨分析 用于方针管理的展开 三、关联图的特点： 适合整理原因非常复杂的问题；容易取得成员的壹致意见；从计划阶段壹开始就能够广阔的视野透视问题；形式自由，有助于因素之间的连接和转换；可打破先入为主的观念； 四、关联图类型: 多目的型（俩个之上目的） 单目的型（单壹目的）

新品质管理七大手法

概要： 统计是采取“数据与事实发言”的管理方法，除了客观判定事实外，亦应具有相当合理的说服力，而在QC活动中所采取的统计手法，均极为简易。 重要性： 94年版ISO9001 4.20中，特别规定应将各项品质改善，用统计的手法来分析，2000版ISO9001中8.1策划中谈到使用统计技术的要求，并且条文8.4资料分析万万离不開統计分析。 常用品管手法 1．根据数据、事实发言-图表（GRAPH），查检表（CHECK LIST），散布图（Scatter diagram）； 2．整理原因与结果之关系，以探讨潜伏性之问题 - 特性要因图（Characteristic Dirgram）； 3．凡事物不能完全单用平均数来考虑，应了解事物均有变异存在，须从平均数与变异数来考虑 - 直方图（Histogram）、管制图（Control Chart）。 4．所有数据不可仅止于平均，须根据数据之来龙去脉，考虑适当分层-層别法（Stratification）。 5．并非对所有原因采取措施，而是先从影响较大的2-3项采取措施，即所谓管理重点 - 排列图（柏拉图）（Pareto Diagram）. ISO中应使用统计技术的场合 推移图：1、品质目标达成情况控制；2、各阶层不良率控制； 查检表：1、内部审核结果不符合点分布判断；2、5S执行情况点检； 特性要因图：1、显著问题原因分析；2、潜在问题分析；3、客户抱怨分析； 層别图：1、作业条件之層别；2、制品之層别；3、班别等；

排列图：1、不良项目排列；2、供应商别合格率排列；3、客户别不良率； 直方图：1、制程常态分布情况； 管制图：1、制程稳定情况。 在近日ISO旋风席卷全球之际，各企业应依实绩的情况，积极的在各阶层全面實施QC教育训练，提升品质意識，熟用各种品管手法/技术，及以提升系统的品质，在近日ISO的洪流冲击下，必将成为明日企业的佼佼者。

德信诚品管七大手法培训讲义

德信诚品管七大手法培训讲义 更多免费资料下载请进：bbs.bz01.好好学习社区

德信诚品管七大手法培训讲义 一.七大手法简介: A.特性要因图:寻找因果关系. B.柏拉图:找出“重要的少数”. C.直方图:了解数据分 布与制程能力. D.层别法:按层分类,分别统计分析. E.查检表:调查记录数据用以分析. F .散布图:找出两者的关系.G.管制图:了解制程变异. 二.品管七大手法所体现的精神: 1.用事实与数据说话. 2.全面预防. 3.全因素、全过程的控制. 4.依据PDCA 循环突破现 状予以改善. 5.层层分解、重点管理. 三.特性要因图: 对于结果与原因间或所期望之效果与对策间的关系,以箭头连结,详细分析原因或对策的一种图形称为特性要因图,工程鱼骨图或因果图.它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明,又称“石川图”. 作法: 1.4M1E 法:(人、机、料、法、环境) 2.5W1H 法:(What 、Where 、When 、Who 、Why 、How) 3.创造性思考法:希望点例举法、缺点列举法、特性列案法. 4.脑力激荡法:“Brain Storming ”严禁批评、自由奔放. 5.系统图法:依因果关系组合排列,作成问题点系统图. 特 性 60° 小因子 小小因子 人 機材料 方法 環境

1.追求原因型 四.柏拉图: 1897年,意大利学者柏拉撬分析社会经济结构,拉法则”.发现绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉图” 產產產鎖扣不定位方式不合理 折彎間隙變化影響大 多次折彎累積偏差 工程人員未切實驗證 模修人員維修方式不當品管人員未作CSI 驗證 實配間隙小 對變異要求苛刻 品 品 品 回彈 達 改善系統規格執行所有兩個QA Network 開始改善品質100%他山之教IPQC 推動模點檢結模具問規格問協助生育他山之石匯整完善相關開發導入品提升品管加強生產品質情報推動品質提案8件 文件 度94% 產品 導入SPC 產品導入CCD 應用干部學習FMEA 研究 衝件CSI 記錄稽核 執證上崗 石檢討 觀摩兄弟單位5次 育訓練 140hr/人/年 與FQC 交叉擔綱 每日始業點檢具稽核 每日IPQC 作業點檢 果反饋隨時問題反饋題反饋 題反饋來料問 題反饋每周品質 狀況匯整 QIT 活動 10次以上 產品質教訓練品質檢討會推動成立QCC 18圈以上 品質系統管新技術人員素質作業稽核及時反饋活動 成年度工作目標

QC新七大手法详细解析

品管新七大手法 品管新七大手法，也叫品管新七大工具，其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，与原来的“旧”品管七大手法相比，它主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨和管理水准比较高的公司。 其实品管新七大手法与原品管七手法一样，不仅用在品质管理上，还可以应用到其它所有管理工作中，因此，在学习的过程中，笔者希望各位读者不要为品管所迷惑，而要学习它们的精神实质，把它转化为一种思维模式放在大脑中，这样有利于工作和能力的提升。 从上个世纪60年代开始，日本的企业通过运用品管七大手法，收集工作现场的数据并进行分析，大大地改善了产品的品质，使日本的产品成为“品质”的代名词。品管七大手法的运用，提升了日本产品的水平，是日本产品走向世界的原动力。70年代初，日本人大力推行QCC活动，除了重视现场的数据分析外，并逐步运用一些新的品管手法，对工作现场伙伴的情感表达和语言文字资料进行分析，并逐渐演译成新的品管手法。1972年，日本科技联盟之QC方法开发委员会正式发表了“品管新七大手法”。

品管新七大手法是将散漫无章的语言资料变成逻辑思考的一种方法，也是一种事先考虑不利因素的方法，它通过运用系统化的图形，呈现计划的全貌，防止错误或疏漏发生。 品管新七大手法是指：亲和图（也称KJ法）、关联图、系统图、过程决定计划图（PDPC法）、矩阵图、矩阵数据解析法、箭线图七种。 亲和图：将资料或信息分类归纳，理顺关系 关联图：把与现象和问题有关系的各种因素串联起来系统图：将要实现的目的展开寻找最恰当的方法。 过程决定计划图：如何做一个完整的计划 矩阵图：找出众因素之间关系和相关程度的大小。 矩阵数据解析法：对多个变动且复杂的因素进行解析箭线图：对事件做好进程及计划管理 品管新七大手法与应用时机对应表

(品管工具QC七大手法)生产管理之新QC七大手法

（品管工具QC七大手法）生产管理之新QC七大手 法

新QC七大手法 壹、新QC7之意义和发展贰、亲和图法 参、关连图法 肆、系统图法 伍、矩阵图法 陆、箭形图法 柒、PDPC法 捌、矩阵数据解析法 玖、总结

壹、新Q7之意义和发展 壹、何谓新QC七大手法(N7) 1.是管理的工具，以往应用于QC以外的领域。 2.由日本科技连盟(JUSE)纳谷嘉信博士所领导QC方法开发 委员会于1972年整理发表。 3.有别于QC7手法，是整理语言资料的工具。 4.将语言情报用图形表示的方法。 5.新QC七大手法为 ?亲和图法(KJ法) ?关连图法 ?系统图法 ?矩阵图法 ?PDPC法 ?箭形图法 ?矩阵数据解析法 二、需要使用新QC七大手法的理由 1.解决问题的时候常发生没有数据或数据不足的情况。 2.管理活动强调PDCA的循环，所以需要有充实的计划。 3.很多问题须要所有关系人员共同解决，而如何使他们对问题 理解、共识，且产生具体可执行方案(图)。 4.QC领域中手法不足，无法有效解决更复杂的问题，且为适 应将来更复杂的发展，所以需要新QC手法。 5.图形思考使问题更易见、易懂，有利问题的解决。

︵ 乔哈利之窗︶由自己壹人(壹部门)来从事，不管多么努力也仅知道和的部份，壹人是不行的。 由大家来做，加上且使得的部份变得明白，所以要利用小组来运作活用。 不断地使用新QC手法，即能激发创意、创造力，的部份就也能领悟出来。 最初着手之际，即使是小组运 作也仅了解的部份，如此也 行。第壹次仅将脑海中所想的 予以揭穿即算了事。 图问题解决需要集合全员的智能

品管七大手法讲解

品管七大手法 講解

一.七大手法簡介: ?A.特性要因圖:尋找因果關係. ?B.柏拉圖:找出“重要的少數”. ?C.直方圖:了解數據分布與制程能力. ?D.層別法:按層分類,分別統計分析. ?E.查檢表:調查記錄數據用以分析. ?F.散布圖:找出兩者的關係. ?G.管制圖:了解制程變異. 二.品管七大手法所體現的精神: ?1.用事實與數據說話. ?2.全面預防. ?3.全因素、全過程的控制. ?4.依據PDCA循環突破現狀予以改善. ?5.層層分解、重點管理. 三.特性要因圖: ?對於結果與原因間或所期望之效果與對策間的關係,以箭頭連結,詳細分析原因或對 策的一種圖形稱為特性要因圖,工程魚骨圖或因果圖. ?它為1952年日本品管權威學者石川馨博士所發明,又稱“石川圖”.

作法: ? 1.4M1E 法:(人、機、料、法、環境) ? 2.5W1H 法:(What 、Where 、When 、Who 、Why 、HOW) ? 3.創造性思考法:希望點例舉法、缺點列舉法、特性列案法. ? 4.腦力激蕩法:“Brain Storming”嚴禁批評、自由奔放. 兩類特性要因圖: 特性 人 機

方法 2.追求對策型:

四.柏拉圖: ? 1897年,意大利學者柏拉撬分析社會經濟結構,發現絕大多數財富掌握在極少數人手里,稱為“柏拉法則”. ? 美國質量專家朱蘭博士將其應用到品管上,創出了“Vital Few, Trivial Many”(重要的少數,瑣細的多數)的名詞,稱為“柏拉圖原理”. ? 定義:根據所搜集之數據,按不良原因、不良狀況、不良發生位置等不同區分標準,以尋求占最大比率之原因,狀況或位置的一种圖形. 作法: 注意事項: ? 1.橫軸按項目別,依大小順序由高而低排列下來,“其他”項排末位. ? 2.次數少的項目太多時,可歸納成“其他”項. ? 3.前2～3項累計影響度應在70%以上. ? 4.縱軸除不良率外,也可表示其他項目. 柏拉圖的用途: ? 1.作為降低不良的依據. A B C D E 不良率 100% 累 計 影 響 度 項目

品质管理新QC七大手法详解

品管新七大手法

品管新七大手法 品管新七大手法，也叫品管新七大工具，其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，与原来的“旧”品管七大手法相比，它主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨和管理水准比较高的公司。 其实品管新七大手法与原品管七手法一样，不仅用在品质管理上，还可以应用到其它所有管理工作中，因此，在学习的过程中，笔者希望各位读者不要为品管所迷惑，而要学习它们的精神实质，把它转化为一种思维模式放在大脑中，这样有利于工作和能力的提升。 从上个世纪60年代开始，日本的企业通过运用品管七大手法，收集工作现场的数据并进行分析，大大地改善了产品的品质，使日本的产品成为“品质”的代名词。品管七大手法的运用，提升了日本产品的水平，是日本产品走向世界的原动力。70年代初，日本人大力推行QCC活动，除了重视现场的数据分析外，并逐步运用一些新的品管手法，对工作现场伙伴的情感表达和语言文字资料进行分析，并逐渐演译成新的品管手法。1972年，日本科技联盟之QC方法开发委员会正式发表了“品管新七大手法”。 品管新七大手法是将散漫无章的语言资料变成逻辑思考的一种方法，也是一种事先考虑不利因素的方法，它通过运用系统化的图形，呈现计划的全貌，防止错误或疏漏发生。 品管新七大手法是指：亲和图（也称KJ法）、关联图、系统图、过程决定计划图（PDPC法）、矩阵图、矩阵数据解析法、箭线图七种。 亲和图：将资料或信息分类归纳，理顺关系 关联图：把与现象和问题有关系的各种因素串联起来 系统图：将要实现的目的展开寻找最恰当的方法。 过程决定计划图：如何做一个完整的计划 矩阵图：找出众因素之间关系和相关程度的大小。 矩阵数据解析法：对多个变动且复杂的因素进行解析 箭线图：对事件做好进程及计划管理

(品管工具QC七大手法)品管七大手法讲解

（品管工具QC七大手法）品管七大手法讲解

品管七大手法 講解

壹.七大手法簡介: ? A.特性要因圖:尋找因果關係. ? B.柏拉圖:找出“重要的少數”. ? C.直方圖:了解數據分布與制程能力. ? D.層別法:按層分類,分別統計分析. ? E.查檢表:調查記錄數據用以分析. ? F.散布圖:找出兩者的關係. ? G.管制圖:了解制程變異. 二.品管七大手法所體現的精神: ? 1.用事實與數據說話. ? 2.全面預防. ? 3.全因素、全過程的控制. ? 4.依據PDCA 循環突破現狀予以改善. ? 5.層層分解、重點管理. 三.特性要因圖: ? 對於結果與原因間或所期望之效果與對策間的關係,以箭頭連結,詳細分析原因或對策的壹種圖形稱為特性要因圖,工程魚骨圖或因果圖. ? 它為1952年日本品管權威學者石川馨博士所發明,又稱“石川圖”. 作法: ? 1.4M1E 法:(人、機、料、法、環境) ? 2.5W1H 法:(What 、Where 、When 、Who 、Why 、HOW) ? 3.創造性思考法:希望點例舉法、缺點列舉法、特性列案法. ? 4.腦力激蕩法:“BrainStorming”嚴禁批評、自由奔放. 兩類特性要因圖: ? 1.追求原因型:

?2.追求對策型: 柏拉圖的用途: ? 1.作為降低不良的依據. ? 2.決定改善的攻擊目標. ? 3.確認改善效果. 4.用於發掘現場的重要問題點. ? 5.用於整理報告或記錄. ? 6.可作不同條件的評價. 柏拉圖應用範圍: ? 1.時間管理. ? 2.安全. ? 3.士气. ? 4.不良率. ? 5.成本.

品管新七大手法简介

品管新七大手法简介 课程目的：在管理上應用統計技術的方法和觀念，在全員努力之下來滿足顧客要求. 课程纲要： v關聯圖——理清複雜因素間的關係； v系統圖——系統地尋求實現目標的手段； v親和圖——從雜亂的語言資料中汲取資訊； v矩陣圖——多角度考察存在的問題,變數關係； vPDPC法——預測設計中可能出現的障礙和結果； v箭條圖——合理制定進度計劃； v矩陣資料解析法—多變數轉化少變數資料分析； 第一章品管新七大手法概述 作用 當前企業應具備品質意識、問題意識、危機意識、改善意識，尋

求自身工作的改善方法，在管理上應用統計技術的方法和觀念，在全員努力之下來滿足顧客要求和社會要求。 在品質活動中所採用的統計方法，即我們常講的“品管七大手法”和“品管新七大手法”。 一、品管新七大手法的來源： V 1972年日本科技聯盟整理出七個新手 法； V 1977年在日本開始在企業中推行實施； V 1978年由日本水野滋、近藤良夫教授召開研討會命名爲“品管新七大手法”； V 1979年日本科技聯盟正式公佈品管新七大手法。 v品管新七大手法在品管手法中的地位： 並不取代品管七大手法； 與品管七大手法相輔相成； 與品管七大手法的差異。 二、品管新七大手法淺說

品管新七大手法的特點： ■整理語言資料； ■引發思考，有效解決零亂問題； ■充實計劃； ■防止遺漏、疏忽； ■使有關人員瞭解； ■促使有關人員的協助； ■確實表達過程。 第二章系統圖 定義： V系統圖就是把要實現的目的與需要採取的措施或手段，系統地展開，並繪製成圖， 以明確問題的重點，尋找最佳手段或措施 的一種方法。 適用範圍：

品管七大手法 八大原则

品管七大手法 七大手法：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图 一、检查表 检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出，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，有时叫做查检表或点检表。 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。 1、组成要素 ①确定检查的项目；②确定检查的频度；③确定检查的人员。 2、实施步骤 ①确定检查对象； ②制定检查表； ③依检查表项目进行检查并记录； ④对检查出的问题要求责任单位及时改善； ⑤检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认； ⑥定期总结，持续改进。 二、层别法 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。 实施步骤： ①确定研究的主题； ②制作表格并收集数据； ③将收集的数据进行层别； ④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。 三、柏拉图 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识从大到小，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；

QC七大手法培训试题答案

QC考核试题库（A） -----QC七大手法 一、填空题（20题40格,每格2分,共80分） 1、QC七大手法包括【查检表】、【层别法】、【直方图】、【柏拉图】、 【特性要因图】、【管制图】、散布图。 2、特性要因图是当一个问题的【特性（结果）】受到一些【要因（原因）】的影响时,我们将这些 要因加以整理,成为有相互关系且有系统的图形。 3、组距=【全距】÷【组数】。 4、散布图根据变量的相关性，可分为【正相关】、【负相关】、【不相关】。 5、管制图根据用途可分为【分析用】管制图、【控制用】管制图。 6、应用到80：20原理的是QC七大手法中的【柏拉】图。 7、造成质量波动并对过程起作用的因素分为【随机】波动、【异常】波动两类。 8、造成产品变异的原因可分为【异常】原因、【偶然】原因。 9、直方图组数的计算是根据数量的多寡来决定,可以用公式计算,组数（K）＝【 1+3.32LogN】。 10、查检表按用途分可分为【记录】用、【查核】用。 11、特性要因图，又称为【鱼骨图】、【因果图】。 12、制作特性要因图时，须收集多数人的意见,多多益善,可运用【脑力激荡】原则。 13、直方图是用于分析和掌握数据的【分布状况】，以便推断特性总体分布状态的一种统计方法。 14、全距R=【最大值】- 【最小值】。 15、请标识如下直方图属于哪种形态。 【正态】型【切边】型 16、X bar-R管制图中，X管制图的中心线是 ，控制上限是【 】+ 【 A2 】R, 控制下限是【】- 【 A2 】R。 17、当一批产品内质量特性数据是均一的，不需测取多个值，如酒精的浓度，应使用【单值移动 极差】控制图。 18、X-R s单值移差控制图中移差R s=【】。 19、不合格品率P管制图控制上限UCL=【】， 控制下限LCL=【】。 20、当3点中有2点在A区或【 A 】区以外，即可判定管制图异常。 R A X 2 +R A X 2 + R A X 2 +

新QC七大手法(工具)完整版

新QC七大手法（工具）完整版 “七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，老七种手法，包括分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图。那么新的Q C七种工具有哪些呢？那就是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PD PC法以及矩阵数据分析法。今天，我们一起来了解一下。 1.KJ法（亲和图法）（Affinity Diagram）。 2.关联图法（Rolation Diagram）。 3.系统图法（Systematization Diagram）。 4.矩阵图法（Matrix Diagram）。 5.过程决策计划图法（Process Dicesion program Chart）。 6.箭条图法（Arrow Diagram）。 7.矩阵数据分析法（Factor Analysis）。 新QC七大手法的使用情形，可归纳如下： 亲和图——从杂乱的语言数据中汲取信息。 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。 矩阵图——多角度考察存在的问题,变量关系。 PDPC法——预测设计中可能出现的障碍和结果。

箭条图——合理制定进度计划。 矩阵数据解析法—多变量转化少变量数据分析。 新QC七大手法概述： 新QC七大手法的特点： 1.整理语言资料的工具。 2.将语言情报用图形表示的方法。 3.引发思考，有效解决凌乱问题。 4.充实计划。 5.防止遗漏、疏忽。 6.使有关人员了解。 7.促使有关人员的协助。 8.确实表达过程。 9.管理工具，可以应用于QC以外的领域。 新QC七大手法的五项益处： 1.迅速掌握重点——实时掌握问题重心，不似无头苍蝇般地找不到重点。 2.学习重视企划——有效解析问题，透过手法的运用，寻求解决之道。