品质统计七大手法
品質統計七大手法
品質統計方法是工廠品質管理過程中經常運用的重要手法。主要是通過對各種相關資料的收集.分析和利用，以用來証實產品生產過程能力及產品對規定要求的符合性。其作用在應用于產品的設計.生產過程的控制.防止不合格品產生.品質問題的分析.查找原因.確定產品和過程的限定值，預測.驗証并測量和評定產品質量特性。為了達到上述目的就必須選擇適宜的統計方法，下述即常用的統計方法及其應用。
一.圖示法(直方圖.制程流程圖.散布圖.柏拉圖.因果圖等)
主要用于進行問題診斷，并據此選擇適宜的方法進行統計診斷
二.統計控制圖(X –R.P.C控制圖等)
主要用于監控產品的生產和測量過程。
三.試驗設計
主要用于確定變量對過程和產品性能有顯著影響。
四.建立量化模型進行回歸分析
主要用于生產過程運作的條件和產品設計發生變化時，對產品和過程的特性進行分析。
五.進行變量分析
對各變量構成進行評估.似務變量占總體變量的比例，作為最佳的質量改進機會的依據。
為控制圖.產品特性的確定和產品的放行設計抽樣方案。
六.抽樣計划
工廠質量管理如果能充分運用各種統計手法，將在各方面受益，并表現在：
1.發現品質管制過程中的薄弱環節，對品質改善采取針對性的措施﹔
2.查找形成品不良的因素，使品質追溯有據可依﹔
3.驗証品質控制方法有效性。
以下介紹品管七大手法
1.直方圖
2.柏拉圖
3.因果圖法(魚刺圖)
4.層別法
5.控制圖
6.檢查表
7.推移圖
2.統計技朮的應用
一直方圖
直方圖有稱柱狀圖，是將囤積數據匯總.分組，并將每組數據繪成柱狀圖，依統計數據的分布形狀，進行產品生產過程.品質狀態及管制能力的分析。運用直方圖進行分析的步驟為1.數據統計
將同一類型和相近似的現象歸納在一起，以分析該類現象對產品品質的影響程度。
2.將統計數據分組.確定組數是直方圖分析中的重要步驟，將統計的樣本總數進行合理分
組便于觀察數據分布情況，合理的組數魚樣本總數的關系通常為：(見右下表)
3.計算全距.組距.組界.中心值：
1.全距：代號為R，是數據中最大值與最小值的差，即
2.組距代號為，組距(h )=R /組數，組距通常選整﹔
3.確定組界：
最小一組的下組界= -測量值的最小位數/2
測量值的最小位數一般是1或0.1
最小一組的上組界=下組界+組距
4.確定中心值
各組界之間的中心值，也稱中值。每組的中心值=(該組的上組界+下組界)/2。
4..統計符合各組值的數據次數
在已確定的每組上下界的數值范圍內，將樣本數據中符合此范圍的樣本數統計出來，每一個數據為一次
5.建立坐標系
以數據的次數值為縱軸，特性值為橫軸，建立坐標系
直方(柱狀)控制圖
ISSUEB BY: CHECK BY: APPROVED BY: CC: ENG;
6. 按每組數據次數的多少在坐標中繪出柱狀圖，并記入圖名.日期.制作人等。 例：
直方圖用應用實例
實驗室為測定某型號火牛的溫升是否正常，經統計獲得以下數據：
單位:次/P.P
由表可知，樣本最大值L=78.2,最小值S=28﹔全距R=78.2-28=50.2 組數為9組，則組距C=50.2/9=5.6
第一組的下組界=28-0.05=27.95，上組界=33.55 數據的次數分布如下：
由圖中看到
火牛溫升直方圖偏左分布，屬不正常，
進一步分析其原因為冷卻時間過短導致。應延長冷卻時間，使其分布狀態為正態分布。一般來說，應用直方圖進行品質分析可達到如下目的：
1. 比較平均值輿標准值，將其作為是否調整制程生產品質管制方式的依據;
2. 評估制程能力符合工程設計能力的依據﹔
3. 考核各部門品質管制績效的依據﹔
4. 比較物料或供應商的方法
直方圖在應用過程中經常出現以下情況：
圖一：正態分布，左右對稱，表明制程正常.穩定
圖二：偏態分布，制程中顯示有異常因素。
圖三：雙峰分布，表明制程內可能有二種不同的
偏差。
圖四：不正常分布，可能測定的數據有偏差。
(2)
(3)
(4)
二.柏拉圖法
在工廠實際職作業過程中，造成品質不良的原因很多，但有一些因素所占的比率較低﹔而有一些因素所占的比率很高。柏拉圖就是將肢這些因素加以量化，對占80％以上的項目加以原因調查.分析，并獲得品質效率法而提升。
使用柏拉圖進行品質分析，必須要確定不良項目，按項目分類進行數據的統計輿匯總，再按所得數據繪制出曲線輿直方圖。
應用柏拉圖進行品質分析的步驟：
1.決定品質分析的期間，以確定進行數據的選取﹔
2.將品質統計數據按項目進行分類登記﹔
3.各項目數據，按大小順序依次自左向右排列在橫坐標軸上，(即大多數靠近縱坐標)
﹔
4.以縱坐標表示項目的數量或折合金額數﹔
5.在橫坐標上繪制每個項目的直方圖形﹔
6.逐項累計項目數量，并按縱坐標參數，將所得之累計數標在柏拉圖上﹔
7.連接累計曲線。
柏拉圖應用示例
QA在八月份檢查成品品質狀況統計如下：
步驟2：繪制柏拉圖
步驟3：解讀柏拉圖 由上圖可知：
造成品質不合格的主要因素是：1.產品表面刮花﹔2.產品變形
3.產品破損。此三項累計達83.8％，工廠應著重調查造成此三項不合格得原因，并在綜合分析的基礎上，制定出有針對性的糾正措施。 三.因果圖
(魚刺圖)
在品質統計中，運用柏拉圖找到主要的問題，需要進一步用因果圖來分析問題產生的原因，“一項結果的產生，必定有其原因，應充分利用圖解法找出其原因來”。這是由日本品管專家石川馨提出來的，因此，因果圖又稱為“石川圖”，因其形狀象魚刺，也稱之為“魚刺圖”。魚刺圖的構成是先例出發生品質變異的項目，然后對造成變異的4MIE 因素(人.機.方法.物料..環境)進行分析，將造成品質變異的原因一 一列明。其基本形狀如下：
1. 因果圖的應用步驟
1. 確定產生的品質變異問題，將其標明在圖中主干的前端﹔
2. 召集相關人員研討，將可能的原因全部顯示出來，先將第一層原因找出，展開形成
第二層原因﹔將第二層原因展開，形成第三層原因，依次展開，直到提出解決措施為止﹔
3. 分析圖上標出的原因，從最低層次原因中找出少量對結果有主要影響的原因，并畫
上標記，對它們進一步收集資料。進行實驗和確認 因果圖應用實例
電子部QA 組對2003年11月份電動工具快充充電器電路板各項不良狀況統計后，將
各項數據制成不良狀況一覽表。
電路板不良狀況一覽表制表部門：
將表中各項數據繪制成柏拉圖，有圖很容易看到電路板中不良項目比例最高的是線路不良，占不良率的54.8％，因此，運用因果圖對線路不良項目展開分析，查找產生不良的主要原因。通過對線路不良的原因分析，查找出其中的主要原因為：
1.作業人員:本月招進新員工過多，未能進行足夠的培訓，另外有經驗的老員工流失過多。
2.設備：設備電壓不穩，造成質量不穩定，多個供應商的元件混用，也造成質量不穩定。
3.物料：免檢放行物料太多且未嚴格執行先進先出原則。
4.作業方法：沒有及時更換作業指導書，操作不規范。
5.作業環境：噪音.光線等影響作業員注意力。
6.其它方面：生產計划中急單過多，造成加班頻繁，客戶給定圖紙中參數有誤差。
工廠各相關部門在對上述原因進行研討后，擬定如下改善對策：
1.加強對新員工的培訓，每組中至少安排二名有經驗的老員工進行輔導，對重點設備.重點
產品進行監控﹔
2.申購一台過銻爐﹔
3.加強線爐路板的管理，杜絕同一產品使用多種線路板的現象，并編制書面的線路板質量
要求給予供應商﹔
4.清查倉庫中不良線路板，由品管部對其質量進行重新評定﹔
5.電子開發部盡快制定新的作業指導書，并就客戶圖紙中的技朮參數輿客戶進行確認﹔
6.生產計划部門在編排生產計划時合理評估產能，盡量避免急單。
四.層別法
層別法是指對某一個項目按統計數據分類進行區別的方法，層別法是統計方法中最基礎的工具。通常輿其它方法如柏拉圖.因果圖等結合使用。運用層別法時一定要充分了解如何分層，即按什么條件分層。
一.划分層別的原則
1.人員：按不同組別分層
2.原物料：按不同供應商分層
3.產品：按不同產品別分層
4.機器：按不同機器別分層
5.批別：按不同時期生產的產品分層。
層別法的應用示例
QA部在對2003年11月20日至30日生產的成品圓盤鋸進行抽查過程中，對其不良現象統計如下：
QA部成品驗貨統計表
從表中可清楚的看出11月20日至30日，生產的產品每天的不良項目.不良數量，對每天生產的產品的品質狀況一目了然。
五.控制圖
控制圖是工廠品質管制中不可缺少的一項重要工具，它最早是由美國貝餌電話實驗室的休華特在1924年首先提出使用的，它通過設置合理的控制界限，對引起品質異常的原因進行判定和分析，使工序處于正常、穩定的狀態。控制圖的種類、應用特點如下﹔對于上述各種控制圖的表樣，限于篇幅，此處只給出X-R
及P控制圖的表樣，對于控制圖的應用，本次以P控制圖的應用進行說明。
1.P-Chart：不良率控制圖的應用
1.在制程中，定時、定量的隨機抽取樣本﹔
2.接統計所得數據，分組計算出不合格品率P=Pn/n=單項不合格品數/抽樣總數﹔
3.計算平均不合格率(P)=∑Pn/∑n=不合格總數/總抽樣數
4.計算控制線中心值，上限及下限值﹔
中心控制線CL=P
控制上限UCL=P+3√P(1-P)/n P=P
控制下限LCL=P-3√P(1-P)/n P=P
5 將抽取得樣本結果(測量所得數值)填寫在P控制圖得相應欄中﹔
6. 將數值按計點方式繪制在P控制圖上
7. 控制界限得解讀：
a.數據點超出上下限。其中：超過上限的點，要查明造成不合格率高的原因，并針對性采取糾正措施﹔而對于低于下限的點，也應分析為什么會有如此低的不合格率，是否為以前制定標准過低，或有其它原因，管理者應針對此現象進行調查，以便制定出合理的不良率，充分發揮各生產部門的潛力，使生產業績不斷上升，并在此基礎上，有意識地降低不合格率標准。
b.抽樣數據連續有7個點偏離中心時，表示制程能力出現不穩定，特別是出現7個點持續走低﹔或7個點持續走高的狀態，管理者應謹慎對待。
c.各點均在上下限之間有規律的變動時，表示制程情況較為穩定，這時管理者應考慮是否提高作業要求。
六、檢查表
檢查表是以表格的形式，將要進行的檢查項目分類整理出來，然后按檢查表定期進行檢查，其作用在于比較簡便、直觀地反映問題。
1.檢查表的制作方法
1.確定檢查項目、檢查人員及時間等﹔
2.將要檢查的細目逐條列在表上﹔
3.將相關的檢查結果記入表中。
2.檢查表樣表(*見下頁)
七、推移圖(散布圖)
推移圖是將實際工作績效于計划值之間關系數據化，并用統計報表將實績轉換成圖示的方法。推移圖可以反映工作的實際績效于目標值的差距，促進管理者進一步采取措施。
1.推移圖的繪制
1.統計需要到而數據﹔設定統計項目，如產量、不良數、合格率等。將該項目在期
間(日、月、年)內的計划數、實際數、累計數分別進行統計并列入相應的表格中
﹔
2.建立坐標圖，縱軸表示結果，將設定的項目用一定的形狀表示出來，如：
不良數：用柱狀圖
不良率：用折線圖
橫軸表示日期、月度、年度，并將已統計的數據列于橫軸下方。
2.推移圖的作用
推移圖通過將計划目標于實績相比較，能一目了然的反映管理成效，如果期間內的實績始終控制在目標線附近，則表明管理狀況良好，否則就需要采取改善行動。
3.推移圖的應用實例
電動工具生產部2003年11月生產型號為圓盤鋸的電動工具，在該類產品完成后，經統計編成如下圖的月度推移圖。從該圖中即可了解該部門11月份的生產實績、不良率等生產狀況。
電動工具生產部2003年11月月度推移圖
品質績效分析
工廠的品質管理是否上軌道，各項品質控制活動是否有效落實執行，要通過品質績效來體現。對于工廠管理者，只有通過品質績效的分析，才能明了現行品質管理水平輿質量目標之間的差距，獲取質量改進的必要信息。
一.品質績效分析的步驟
1.准時出貨率
2. 客戶投訴率
3 生產直通率
4. 成品合格率
不良率
計划累積
實績累積
對七大手法的補充：
1.柏拉圖的分析
一般情況下，以累積百分比達到80%的不良項目為主要項目，稱為A類﹔累積在80-95%左右屬次要項目，稱為B類﹔95%以上為更次要問題，但實際工作中不可機械的按80%確定，應結合具體情況來選定。
柏拉圖一般直觀的展現出主要問題，因此運用柏拉圖發現問題后，應明確從主要問題豬著手，集中精力優先解決，然后再持續運用其方法逐步解決其它問題。
2.因果圖的分析及注意事項
○1.運用腦力激蕩法時，應發揚民主、集思廣益、暢所欲言、嚴禁批評別人的觀點。
○2.在確定主要原因，采取對策，列出具體措施、負責人、實施時間等。
○3.
排列圖、因果圖和對策表，稱“兩圖一表”，在質量管理中運用最普遍。 3. 直方圖:
1.
分布極差R 。R ＝最大值－最小值＝X max -X min
2.. 各組簡化中心值
U i .
以頻數(f i )最大一覽的中心值記為X 0，用下式確定各組U i .值。
計算頻數f i 輿簡化中心值的乘績，即f i U i .并填入表中。 計算頻數f i 輿簡化中心值平方的乘績，即f i U i .2。 計算平均值X
(1)
（1）可用簡化公式
(（2) 計算標准差S(正態分析、工序能力用到S)
依正態分布S=
或用簡化公式：
直方圖輿公差進行比較
(1) (2) (3)
(4) (5) (6)
注：兩虛線之間為分布范圍B。
兩實線之間為公差T.
分析：
1.質量特性分布范圍B位于T（公差）的中間，平均值X(中間虛線)基本輿公差中
心重合，兩邊并都有一定余地，較理想。
2.B在T之內，但傾向一邊，有超差的可能，應采取措施糾正。
3.B在T之內，但非常接近T之上下限，分布太大，應設法使分布集中，提高工序
能力。
4.B遠小于T，這說明工序能力過剩，此時應改變工藝，以提高效率，或縮小T。
5.B偏離T,明顯超差，即刻糾正。
6.B遠大于T，兩邊超差，即刻糾正，提高加工精度，或放大公差。
4.散布圖
散布圖是分析研究兩種特性之間相互關系（相關性）的方法。兩種特性之間的相關性如單從數據觀察則很難判斷，如做成散布圖則較為直觀，如線性相關、非線性相關等。
1.作法
1.收集30-100組相對應的數據，數據必須一一對應。
2.取橫坐標表示自變量，蹤坐標表示因變量，坐標距離大小依實際確定
3.描點，依數據確定并描繪出各坐標點。如點重合可用⊙來表示
4.填上標題、日期、數據等。
2.散布圖的觀察
依據觀點的分布情況，判斷兩個變量X.Y之間的相關性，以及相關狀態和密切程
度，圖形狀態很多，常見有如下几種。
圖（a）為強正相關（X變化，Y隨之變化）(b)為弱正相關（X變化，Y大致變化）
（c）不相關（X和Y無明顯相關關系）﹔（d）強負相關（X變化，Y變小）﹔（e）弱負相關（X變大，Y大致變小）﹔(f)非線性相關（X變大，Y輿X不成
線性變化）。
觀察散布圖的注意事項：
強正相關弱正相關不相關
強負相關弱負相關非線性相關
注：橫軸為X軸
蹤軸為Y軸.
1.要有足夠大的樣本。如樣本太少，做出來的圖形零落分散，形不成趨勢，難以判斷
其相關關系。
2.異常點的處理。相關圖上遠離總體的異常點。如下圖（1）所示，可能是由于測量
的錯誤、記錄錯誤或作業條件發生變化等特殊原因造成。此時應很好地分析研究，查明原因，并除去這些異常點。但注意，如原因不明，不可隨意去除這些點。
3.要注意分層觀察。如圖（2）所示，如從整體觀察似乎無相關性，若分層觀察就有
明顯相關性，如圖（3）所示，從整體看似乎相關，若分層就不相關了。在實際應
用中，應注意結合各種情況進＆×行分析、判別。
注：橫軸為X軸
蹤軸為Y軸.圈內為異常點。
3.散布圖的相關判定
在實際生產和工作中，為迅速判斷兩類數據是否相關時，常采用中直法。
中值法做法如下：
1.作中值線。在相關圖上分別作出X.Y軸的中值線，使X.Y的中值線左右兩側的點數相同，并由兩條中線正交將相關圖分成自右上角起逆時針方向第Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
象限。如下圖
2.
3.計算
第輿第象限的點數和＝nⅠ+nⅢ
第輿第象限的點數和＝nⅡ+nⅣ
象限點數分布總和N=Σn-n線（Σn位總點數，n線位線上點數）
在制定時，應取點數和較小值作為判定值。
4.判定，將計算結果輿檢定表比較，如果點數大于判定值，則應判定為相關，否則為
無關。檢定表如下，其中5%、1%為危險率（危險率小表示錯判挂概率小）。
相關檢定表
5.控制圖
UCL(Upper Control Limit) LCL(Lower Control Limit) CL(Centor Limit) 控制圖的作用
1. 及時發現生產過程中的異常現象和緩慢變異，預防不合格品發生。
2. 有效分析判斷生產過程中工序質量的穩定性，從而可降低檢驗、測試費用。
3. 為判定工序目標和規格界限，特別是對配合零部件的最優化確立可靠的基礎，也為
改變未能符合經濟性的規格標准提供了依據。 4. 保証產品質量提高緊急效益。 控制圖的作法
控制圖具體分為計量值和計數值兩種，下面僅介紹兩種常用的控制圖。 a.X-R 控制圖（平均值輿極差控制
圖）
公式
a)
上限UCL x = X 1+A 2R
下限UCL x = X 1-A 2R
式中X 1為抽取樣本總體平均值。
R 為抽取樣本每組極差平均值 A 2為常數，可由下表查出。
b)
R 控制圖中線CL R =R
UCL R =D 4R
LCL R =D 3R
收集數據 當生產處于穩定狀態時（如大訂單開始正常生產），每隔一段時間或在一定
時期之內，抽取總額為50-100個以上（最好100個以上）的樣品測量。 數據分組 分組的原則是一般取組數K ＝20-25，每組的樣本大小n 一般為n=3-5。（分
組無嚴格規定，可根據實際狀況進行調整）
計算X 和X 1
X
計算各組極差R i 及平均值
R i =X -X (X -X 分別為本組內最大值和最小值)
將每個X 平均值和R 值描入表圖中。
依公式計算X 平均和R 控制圖的控制界限。
畫控制圖。將圖中描的點順次連接，便構成控制圖。
P 控制圖(不合格品率控制圖)
P 控制圖是通過產品的不合格品率的變化來控制質量的，屬于計數值控制圖。它常用于極限規檢查零件外形尺寸或目測檢查零件外觀，從而確定不合格品率的場合。 數據選取輿分組，一般按時間順序將正常生產的產品分成若干群，從每群中抽取樣品數大小為n 為樣本，查清樣本中不合格品的個數P n 。一般來說，為便于計算，每次抽取樣本數中的樣品數應盡可能相等，一般取n=50-500個，取樣本數(組數)為10-25組。 計算每組的P(
計算平均不合格品率
計算上、下限(依公式，注意下限LCL p 不可能為負值。) 關于n 值的討論
UCL p
依據公式 = LCL p
可知，當n 值(樣本中的樣品數)增大時，控制界限變小﹔反之，當n 值過小時，P=0點增多，不容易發現異常，而且，控制圖中，當n 值相同時，控制界限出現明顯的凹形台。故當每次無法抽取相同的樣本數時(即n 不相同)，可用n 值的平均值代之，即：
注意這種作法僅限于以下條件： 1. 樣本中最大的樣品數n max <2n
2. 樣本中最小的樣品數n min >1/2n (不等號后的n 為n 的平均值) P 控制圖控制界限的發展討論
在實際工作中，按零缺理論和持續改進的原理，一般認為P 值越小越好(當然，樣本數應足夠)，如P=0則最好，故現今控制不良率的目標應是趨近于零，當我們在制作P 控制圖時，如引入以上原理，則控制界限更改為：
UCL P =P M CL P 不存在 LCL P =0
簡易的P 控制圖如下圖：
UCL p =P M
X
控制圖中其它類型的控制圖。
計量值控制圖
Xbar-R(平均值輿全距控制圖)
X-R：中位數輿全距控制圖
Xbar-S:平均值輿標准差控制圖
X-Rm:個別值輿移動全距控制圖
2.計數值控制圖
P-chart:不良率控制圖
Pn-chart:不良數控制圖
C-chart:缺點數控制圖
U-chart:單位缺點數控制圖
控制圖選用決策圖
质量统计七大手法
品質統計七大手法 品質統計方法是工廠品質管理過程中經常運用的重要手法。主要是通過對各種相關資料的收集.分析和利用，以用來証實產品生產過程能力及產品對規定要求的符合性。其作用在應用于產品的設計.生產過程的控制.防止不合格品產生.品質問題的分析.查找原因.確定產品和過程的限定值，預測.驗証并測量和評定產品質量特性。為了達到上述目的就必須選擇適宜的統計方法，下述即常用的統計方法及其應用。 一.圖示法(直方圖.制程流程圖.散布圖.柏拉圖.因果圖等) 主要用于進行問題診斷，并據此選擇適宜的方法進行統計診斷 二.統計控制圖(X –R.P.C控制圖等) 主要用于監控產品的生產和測量過程。 三.試驗設計 主要用于確定變量對過程和產品性能有顯著影響。 四.建立量化模型進行回歸分析 主要用于生產過程運作的條件和產品設計發生變化時，對產品和過程的特性進行分析。 五.進行變量分析 對各變量構成進行評估.似務變量占總體變量的比例，作為最佳的質量改進機會的依據。為控制圖.產品特性的確定和產品的放行設計抽樣方案。 六.抽樣計划 工廠質量管理如果能充分運用各種統計手法，將在各方面受益，并表現在： 1.發現品質管制過程中的薄弱環節，對品質改善采取針對性的措施﹔ 2.查找形成品不良的因素，使品質追溯有據可依﹔ 3.驗証品質控制方法有效性。 以下介紹品管七大手法 1.直方圖 2.柏拉圖 3.因果圖法(魚刺圖) 4.層別法 5.控制圖 6.檢查表 7.推移圖 2.統計技朮的應用 一直方圖 直方圖有稱柱狀圖，是將囤積數據匯總.分組，并將每組數據繪成柱狀圖，依統計數據的分布形狀，進行產品生產過程.品質狀態及管制能力的分析。運用直方圖進行分析的步驟為
品质管理七大手法
品质管理七大手法 一．介绍品质管理 二．品质管理模式 （一）PDCA （PLAN——DO——CHECK——ACTION） （二）七步法（现状把握→设定改善目标→要因解析→研讨对策→计划实施→效果确认→效果巩固） 三．检查表 （一）定义——将原始测量、检查的数据及项目毫无遗漏的又极其方便的记录下来所用的表格 （二）用途——①用于记录②用于点检③用于调查 （三）制图要点 ①制作检查表的目的明确（WHAT——做什么？） ②检查对象（项目）要正确，与工作相符合（WHY——为什么？） ③检查之频率恰当（WHEN——什么时候，隔多长时间？） ④WHO——检查人员的确定 ⑤HOW——检查之方法标准化、正确、合适 ⑥WHERE——检查区域要明确标示（制程别、检验点） ⑦检查表达格式要明确、记录方法要确定（如正、、Ⅰ、Ⅱ、△、○、√） ⑧对检查表项目要不断推准更正 ⑨数据跟踪要明确 ⑩传递途径的明确、谁要了解、向谁报告 （四）举例（线上物品不良记录表） （五）练习 欲知某生产线之不良数:8:00-10:00有划痕16PCS、生锈11PCS、凹凸不平5PCS、有纤维5PCS、变形3PCS、其它不良3PCS，10:00-12:00有划痕15PCS、生锈10PCS、凹凸不平5PCS、有纤维3PCS、其它不良2PCS，13:00-15:00有划痕10PCS、生锈10PCS、凹凸不平5PCS、有纤维1PCS、变形1PCS、其它不良1PCS，15:00-17:00有划痕10PCS、生锈5PCS、有纤维1PCS、变形1PCS、其它不良1PCS。要求每两小时进行统计一次所有不良项目的不良数，一天下来再统计出所有不良项目的总不良数。
常用品管手法之QC七大手法
常用品管手法概要 概要： 统计是采取“数据与事实发言”的治理方法，除了客观判定事实外，亦应具有相当合理的讲服力，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，特不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，同时条文8.4资料分析万万离不计分析。 常用品管手法 1．依照数据、事实发言-图表（GRAPH），查检表（CHECK LIST），散布图（Scatter diagram）； 2．整理缘故与结果之关系，以探讨埋伏性之问题 - 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，须依照数据之来龙去脉，考虑适当分层-層不法（Stratification）。 5．并非对所有缘故采取措施，而是先从阻碍较大的2-3项采取措施，即所谓治理重点 - 排列图（柏拉图）（Pareto Diagram）. ISO中应使用统计技术的场合
推移图：1、品质目标达成情况操纵；2、各阶层不良率操纵；查检表：1、内部审核结果不符合点分布推断；2、5S执行情况点检； 特性要因图：1、显著问题缘故分析；2、潜在问题分析；3、客 户抱怨分析； 層不图：1、作业条件之曾不；2、制品之曾不；3、班不等； 排列图：1、不良项目排列；2、供应商不合格率排列；3、 客户不不良率； 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事实QC教育训练，提升品质意思，熟用各种品管手法/技术，及以提升系统的品质，在近日ISODE 洪流冲击下，必将成为明日企业的佼佼者。
品质七大手法及8D报告
品管七大手法 品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。 其实，质量管理的方法可以分为两大类：一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理；二是以数理统计方法为基础的质量控制。 组织性的质量管理方法是指从组织结构，业务流程和人员工作方式的角度进行质量管理的方法，它建立在全面质量管理的思想之上，主要内容有制定质量方针，建立质量保证体系，开展QC小组活动，各部门质量责任的分担，进行质量诊断等。 统计质量控制是美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924年首先提出的控制图为起点，半个多世纪以来有了很大发展，现在这些方法可大致分为以下三类。 （1）初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。 （2）中级统计管理方法：包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。 （3）高级统计管理方法：包括高级实验计划法、多变量解析法。这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。 这里就概要介绍常用的初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”。 （一）统计分析表 统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。 （二）数据分层法 数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按
品质统计七大手法简介
品质统计七大手法 品质统计方法是工厂品质管理过程中经常运用的重要手法。主要是通过对各种相关资料的收集.分析和利用，以用来证实产品生产过程能力及产品对规定要求的符合性。其作用在应用于产品的设计.生产过程的控制.防止不合格品产生.品质问题的分析.查找原因.确定产品和过程的限定值，预测.验证并测量和评定产品质量特性。为了达到上述目的就必须选择适宜的统计方法，下述即常用的统计方法及其应用。 一. 图示法(直方图.制程流程图.散布图.柏拉图.因果图等) 主要用于进行问题诊断，并据此选择适宜的方法进行统计诊断 二. 统计控制图(X –控制图等) 主要用于监控产品的生产和测量过程。 三. 试验设计 主要用于确定变量对过程和产品性能有显着影响。 四. 建立量化模型进行回归分析 主要用于生产过程运作的条件和产品设计发生变化时，对产品和过程的特性进行分析。 五. 进行变量分析 对各变量构成进行评估.似务变量占总体变量的比例，作为最佳的质量改进机会的依据。 为控制图.产品特性的确定和产品的放行设计抽样方案。 六. 抽样计划 工厂质量管理如果能充分运用各种统计手法，将在各方面受益，并表现在： 1.发现品质管制过程中的薄弱环节，对品质改善采取针对性的措施﹔ 2.查找形成品不良的因素，使品质追溯有据可依﹔ 3.验证品质控制方法有效性。 以下介绍品管七大手法 1.直方图 2.柏拉图 3.因果图法(鱼刺图) 4.层别法 5.控制图 6.检查表 7.推移图 2.统计技术的应用 一直方图 直方图有称柱状图，是将囤积数据汇总.分组，并将每组数据绘成柱状图，依统计数据的分布形状，进行产品生产过程.品质状态及管制能力的分析。运用直方图进行分析的步骤为1.数据统计 将同一类型和相近似的现象归纳在一起，以分析该类现象对产品品质的影响程度。 2.将统计数据分组.确定组数是直方图分析中的重要步骤，将统计的样本总数进行合理分 组便于观察数据分布情况，合理的组数鱼样本总数的关系通常为：(见右下表) 3.计算全距.组距.组界.中心值：
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。
QC七大手法是什么
QC七大手法是什么 检查表(Datacollectionform) 分层法(Stratification) 散布图(Scatter) 排列图(Pareto) 直方图(Histogram) 因果图(Cause-Effectdiagram) 控制图(ControlChart) 应用在哪些方面如何运用 1.查检表（CheckList） 以简单的数据或容易了解的方式，作成图形或表格，只要记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查用，其目的在於『现状调查』。 2.柏拉图（ParetoDiagram） 根据所搜集之数据，以不良原因、不良状况、不良发生或客户抱怨的种类、安全事故等，项目别加以分类，找出比率最大的项目或原因并按照大小顺序排列，再加上累积值的图形。用以判断问题症结之所。 3.特性要因图（CharacteristicDiagram） 一个问题的特性（结果）受一些要因（原因）的影响时，将这些要因加以整理，而成为有相互关系而且有条且有系统的图形。其主要目的在阐明因果关系，亦称『因果图』，因其形状与鱼骨图相似故又常被称作『鱼骨图』。 4.散布图（ScatterDiagram） 把互相有关连的对应数据，在方格上以纵轴表示结果，以横轴表示原因，然后用点表示分布形态，根据分析的形态未研判对应数据之间的相互关系。 5.管制图（ControlChart） 一种用於调查制造程序是否在稳定状态下，或者维持制造程序在稳定状态下所用的图。管制纵轴表产品品质特性，以制程变化数据为分度；横轴代表产品的群体号码、制造曰期，依照时间顺序将点画在图上，再与管制界限比较，以判别产品品质是否安定的一种图形。 6.直方图（Histogram） 将搜集的数据特性值或结果值，在一定的范围横轴上加以区分成几个相等区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形画出的图形。因此也叫柱形图。 7.层别法（Stractification） 针对部门别、人别、工作方法别、设备、地点等所搜集的数据，按照它们共同特徵加以分类、统计的一种分析方法 QC七大手法 第一章概述 一、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。之所以称之为“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。
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
质量管理五大工具七大手法知识点总结
质量管理五大工具、七大手法知识点总结 五大工具 APQP APQP(Advanced Product Quality Planning)即产品质量先期策划,是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。 产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。 产品质量策划有如下的益处： 引导资源，使顾客满意； 促进对所需更改的早期识别； 避免晚期更改； 以最低的成本及时提供优质产品。 FMEA FMEA(Potential Failure Mode and Effects Analysis)即潜在的失效模式及后果分析,是在产品/过程/服务等的策划设计阶段,对构成产品的各子系统、零部件，对构成过程，服务的各个程序逐一进行分析，找出潜在的失效模式，分析其可能
的后果，评估其风险，从而预先采取措施，减少失效模式的严重程序，降低其可能发生的概率，以有效地提高质量与可靠性，确保顾客满意的系统化活动。 FMEA种类： 按其应用领域常见FMEA有设计FMEA（DFMEA）和过程FMEA（PFMEA），其它还有系统FMEA，应用FMEA，采购FMEA，服务FMEA。 MSA MSA(Measurement System Analysis)即MSA测量系统分析，它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成份。 PPAP PPAP(Production part approval process) 即生产件批准程序，是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法。
QC七大手法和九大步骤
QC七大手法和九大步骤 食品论坛 2018-05-13 QC七大手法 “七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。 “老七种” 1分层法（分类法、分组法） 质量问题的原因多方面，来源于不同条件（4M1E）。为真实反映质量问题的实质性原因和变化规律，须将大量综合性统计数据按数据的不同来源（需要进行追溯）进行分类，再进行质量分析的方法。 2调查表 用于收集和记录数据的一种表格形式, 便于按统一的方式收集数据并进行统计计算和分析。 3排列图
对发生频次从最高到最低的项目进行排列——简单图示技术。 4直方图 直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。 5因果图（Causeand effectdiagram) ——石川图、特色要因图、树枝图、鱼刺图 以结果为特性，以原因为因素，将原因和结果用箭头联系，表示因果关系。 5控制图 也叫质量管理图或监控图。它是通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。这种方法是在1924年由美国的休哈特首创，应用简单、效果较佳、极易掌握，能直接监视控制生产过程，起到保证质量的作用。 7相关图法
七大手法和九大步骤
Q C七大手法和九大步骤 2018-05-13 QC七大手法 “七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。 “老七种” 1分层法（分类法、分组法） 质量问题的原因多方面，来源于不同条件（4M1E）。为真实反映质量问题的实质性原因和变化规律，须将大量综合性统计数据按数据的不同来源（需要进行追溯）进行分类，再进行质量分析的方法。 2调查表 用于收集和记录数据的一种表格形式,?便于按统一的方式收集数据并进行统计计算和分析。 3排列图 对发生频次从最高到最低的项目进行排列——简单图示技术。
4直方图 直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。? 5因果图（Causeand effectdiagram) ——石川图、特色要因图、树枝图、鱼刺图? 以结果为特性，以原因为因素，将原因和结果用箭头联系，表示因果关系。? 5控制图 也叫质量管理图或监控图。它是通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。这种方法是在1924年由美国的休哈特首创，应用简单、效果较佳、极易掌握，能直接监视控制生产过程，起到保证质量的作用。 7相关图法 相关图法又叫散布图法、简易相关分析法。它是通过运用相关图研究两个质量特性之间的相关关系，来控制影响产品质量中相关因素的一
品质管理新七大手法
品質管理新七大手法 排列圖、因果分析圖等老七种質量管理常用工具，在生產現場的質量管理中，用來歸納整理數据，并從中尋找出影響質量的原因，進而采取對策以控制質量。這种方法簡便易進。但是，隨著質量管理活動的不斷深入和發展，僅靠這老七种常用工具還是不夠的，為此日本科技聯盟質量管理方法研究會又提出了新七种質量管理工具。 所謂質量管理新七种工具是指關聯圖法、KJ法、系統圖法、矩陳圖法、矩陳數据解析法、過程決策程序圖法(PDPC法)和箭條圖法。 它們作為方法在質量管理的領域中應用為新七种工具。但以圖形式來歸納整理質量信息資料，幫助人們清理思路，作好全面質理管理的計划，卻有突出的作用，并能和常用的老七种工具相鋪相成。 一、關聯圖法 所謂關聯圖法，就是把几個問題与其主要因素之間的因果關系加以標示，以找出關鍵問題与因素的方法。關聯圖法的基本圖形，見圖4-10所示。 圖4-10關聯圖的基本圖形 關聯圖法是抓問題的核心，指導有效地解決問題的方法。因此，它不僅可以用來解決企業質量管理方面的問題，而且也可應用于社會現象的分析。對工業企業質量管理來說，它的主要用途是： 用于工厂目標的制訂和展開； 用制訂質量管理的推進計划； 用制訂質量改進的活動方案； 用于改進和提高質量職能及部門的工作質量。 通過繪制關聯圖，找到影響質量的關鍵原因，從而通過优先解決主要問題而解決質量問題。 關聯圖的优點是不拘形或，由有關人員共同深挖問題原因，討論將什么問題作
為重點或优先解決，從廣闊視野看問題全貌，以便捕捉到一般因果圖所不便表示的各种因素間的因果關系。因此，也容易找出确切的對策。 二、KJ法(親和圖法) 所謂KJ法，就是對于未知或雜亂無章的問題，首先收集有關的文字資料作成卡片，然后利用資料卡片之間的內在關系(即親和性)歸納整理成圖解形式，進而從中找到應解決的問題和明确這問題形態。這种圖觖方法就是親和圖法。由于該方法是由日本川喜田二郎(Kawakita Jiko)提出，以“川”“二”兩日文漢字的羅馬拼音字頭命名，則稱為KJ法。 KJ法常常用來研究“應如何進行新產品的研究開發？”“今后質量保証怎么搞？”等課題的研究。 KJ的應用步驟如下： 1.确定課題 一般應選定一些應解決但又不易解決的課題作為KJ法的對象。如“本企業全面質量管理現狀診斷”，“五年后質量保証的發展趨勢”，“80年代的全面質量管理應如何開展”，“怎么開展有效的質量管理小組活動”等，都是KJ法的對象。 2.收集語言文字資料 課題确定以后，就要用各种各樣的方法收集与該課題有關的語言文字資料。3.把語言文字資料作成卡片 把收集的語言文字資料，按內容分解為一些具有最低限度獨立意義的短句，把每一短句記錄在卡片上。 4.展開資料卡 把資料卡攤放在面前，使之能看到每張卡片的內容。 5.利用卡片間新和性歸攏卡片 把一些“几乎相同”或“十分相似”即相互間“親近”的卡片集攏在一起。但決不能人為地去歸類。 6.制作親和卡 把集攏的每組卡征上的語言，歸納成新的短句，記錄在新的卡片上，這就是親和卡或稱標題卡。并把親和卡放在該組資料卡上面。 7.排列卡片作成親和圖 把各組卡片展開并排列起來，根据其相互關系作成親和圖。如果收集語言文字資料時還處于混沌狀態，作出親和圖時，就脈絡一目了然了。 8.口頭發表或寫成報告 作出親和圖之后，既可口頭講解，也可把講解內容寫成書面報告發表。 由此可知KJ法主要應用于P階段，以整理未知的混亂事件，确定問題所在。 三、系統圖法 系統圖法是用于系統地探求達到目的最為适當的方法。 系統圖又稱為樹形圖，它是采用樹木分枝的形狀來表達事物的現象，它和很早
QC七大手法是什么
QC七大手法是什么? 检查表(Data collection form) 分层法(Stratification) 散布图(Scatter) 排列图(Pareto) 直方图(Histogram) 因果图(Cause-Effect diagram) 控制图(Control Chart) 应用在哪些方面?如何运用? 1. 查检表（Check List） 以简单的数据或容易了解的方式，作成图形或表格，只要记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查用，其目的在於『现状调查』。 2. 柏拉图（Pareto Diagram） 根据所搜集之数据，以不良原因、不良状况、不良发生或客户抱怨的种类、安全事故等，项目别加以分类，找出比率最大的项目或原因并按照大小顺序排列，再加上累积值的图形。用以判断问题症结之所。 3. 特性要因图（Characteristic Diagram） 一个问题的特性（结果）受一些要因（原因）的影响时，将这些要因加以整理，而成为有相互关系而且有条且有系统的图形。其主要目的在阐明因果关系，亦称『因果图』，因其形状与鱼骨图相似故又常被称作『鱼骨图』。 4.散布图（Scatter Diagram） 把互相有关连的对应数据，在方格上以纵轴表示结果，以横轴表示原因，然后用点表示分布形态，根据分析的形态未研判对应数据之间的相互关系。 5. 管制图（Control Chart） 一种用於调查制造程序是否在稳定状态下，或者维持制造程序在稳定状态下所用的图。管制纵轴表产品品质特性，以制程变化数据为分度；横轴代表产品的群体号码、制造曰期，依照时间顺序将点画在图上，再与管制界限比较，以判别产品品质是否安定的一种图形。 6. 直方图（Histogram） 将搜集的数据特性值或结果值，在一定的范围横轴上加以区分成几个相等区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形画出的图形。因此也叫柱形图。 7. 层别法（Stractification） 针对部门别、人别、工作方法别、设备、地点等所搜集的数据，按照它们共同特徵加以分类、统计的一种分析方法 QC七大手法 第一章概述 一、起源
(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
质量体系五大工具七大手法定义及详细解读
质量体系五大工具 APQP（Advanced Product Quality Planning）即产品质量先期策划,是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。 产品质量策划有如下的益处： ◆ 引导资源，使顾客满意； ◆ 促进对所需更改的早期识别； ◆ 避免晚期更改； ◆ 以最低的成本及时提供优质产品。 SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，主要是指应用统计分析技术对生产过程进行适时监控，科学区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定从而达到提高和控制质量的目的。 SPC非常适用于重复性的生产过程，它能够帮助组织对过程作出可靠的评估，确定过程的统计控制界限判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况，以防止废品的产生，减少对常规检验的依赖性，定时以观察以及系统的测量方法替代大量检测和验证工作。 ⊙SPC实施意义 可以使企业： ◆ 降低成本 ◆ 降低不良率，减少返工和浪费 ◆ 提高劳动生产率 ◆ 提供核心竞争力 ◆ 赢得广泛客户 ⊙实施SPC两个阶段 分析阶段：运用控制图、直方图、过程能力分析等使过程处于统计稳态,使过程能力足够。 监控阶段：运用控制图等监控过程 ⊙SPC的产生:
工业革命以后，随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何控制大批量产品质量成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。 1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并发表了著名的“控制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。 ⊙SPC的作用: 1、确保制程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为制程分析提供依据。 4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。 FMEA(Potential Failure Mode and Effects Analysis)即潜在的失效模式及后果分析,是在产品/过程/服务等的策划设计阶段,对构成产品的各子系统、零部件，对构成过程，服务的各个程序逐一进行分析，找出潜在的失效模式，分析其可能的后果，评估其风险，从而预先采取措施，减少失效模式的严重程序，降低其可能发生的概率，以有效地提高质量与可靠性，确保顾客满意的系统化活动。 ⊙FMEA种类： 按其应用领域常见FMEA有设计FMEA（DFMEA）和过程FMEA（PFMEA），其它还有系统FMEA，应用FMEA，采购FMEA，服务FMEA。 MSA：Measurement System Analysis的简称 MSA测量系统分析，它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成份。 PPAP:生产件批准程序(Production part approval process) ⊙PPAP生产件提交保证书：主要有生产件尺寸检验报告,外观检验报告,功能检验报告, 材料检验报告;外加一些零件控制方法和供应商控制方法； ⊙主要是制造型企业要求供应商在提交产品时做PPAP文件及首件，只有当PPAP文件全部合格后才能提交；当工程变更后还须提交报告。 PPAP是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法。
质量统计七大手法
质量统计七大手法 质量统计方法是工厂质量管理过程中经常运用的重要手法。主要是通过对各种相关资料的收集.分析和利用，以用来证实产品生产过程能力及产品对规定要求的符合性。其作用在应用于产品的设计.生产过程的控制.防止不合格品产生.质量问题的分析.查找原因.确定产品和过程的限定值，预测.验证并测量和评定产品质量特性。为了达到上述目的就必须选择适宜的统计方法，下述即常用的统计方法及其应用。 一.图示法(直方图.制程流程图.散布图.柏拉图.因果图等) 主要用于进行问题诊断，并据此选择适宜的方法进行统计诊断 二.统计控制图(X –R.P.C控制图等) 主要用于监控产品的生产和测量过程。 三.试验设计 主要用于确定变量对过程和产品性能有显著影响。 四.建立量化模型进行回归分析 主要用于生产过程运作的条件和产品设计发生变化时，对产品和过程的特性进行分析。 五.进行变量分析 对各变量构成进行评估.似务变量占总体变量的比例，作为最佳的质量改进机会的依据。为控制图.产品特性的确定和产品的放行设计抽样方案。 六.抽样计划 工厂质量管理如果能充分运用各种统计手法，将在各方面受益，并表现在： 1.发现质量管理过程中的薄弱环节，对质量改善采取针对性的措施﹔ 2.查找形成品不良的因素，使质量追溯有据可依﹔ 3.验证质量控制方法有效性。 以下介绍品管七大手法 1.直方图 2.柏拉图 3.因果图法(鱼刺图) 4.层别法 5.控制图 6.检查表 7.推移图 2.统计技朮的应用 一直方图 直方图有称柱状图，是将囤积数据汇总.分组，并将每组数据绘成柱状图，依统计数据的分布形状，进行产品生产过程.质量状态及管制能力的分析。运用直方图进行分析的步骤为 1.数据统计 将同一类型和相近似的现象归纳在一起，以分析该类现象对产品质量的影响程度。 2.将统计数据分组.确定组数是直方图分析中的重要步骤，将统计的样本总数 进行合理分组便于观察数据分布情况，合理的组数鱼样本总数的关系通常为：(见右下表)
品管七大手法培训(pdf 154页)
品管七大手法制作：***** 日期：2005-03-20 1
课程安排 一、ISO9000对统计技术的要求 二、统计技术方法介绍 三、品管七大手法 1 检查表 2 直方图 3 层别法 4 柏拉图 5 因果图 6 散布图 7 控制圖 2
一、ISO9000对统计技术的要求 1、八项质量管理原则 “原则七基于事实的决策方法” 2、ISO9001:2000标准 8.1 总则“这应包括对统计技术在内的适用方法及其应用程度的确定” 3、《ISO/TR10017：2003 统计技术在ISO9001:2000国际标准中的应用指南》目的在于帮助组织识别那些在建立、实施、保持和改进一个符合ISO9001:2000要求的质量管理体系时可以应用的统计技术 3
二、统计技术方法介绍 1、一般图表：条形图、柱形图、折线图、甘特图、推移图、扇形图、雷达图等。 2、品管七大手法：检查表、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图、分层法。 3、品管新七大手法：关联图、系统图、亲和图(KJ法）、矩阵图、过程决定计划图（PDPC法）、箭条图、矩阵数据解析法。 4、其他，试验设计(DOE）、方差分析、抽样检验、故障树（FTA）、时间序列分析、概率图等。 4
何谓图表 1.定义：现场的数据，用点、线、面、体表 示于纸上的图形。 2.目的：方便人的视觉，更快看出情报內容。 自一组数据把握到更多的情报。 图表种类1.依使用目的：解析用图表管理用图表 计划用图表计算用图表 纺计用图表说明用图表 2.依数据性质静态图表动态图表 3.依表现內容系统图表预定图表 记录图表统计图表 4.依表示方法棒形图、面积图、扇形图、折线图…. 5
品管七大手法是常用的统计管理方法
品质管理函盖的容很广~简单点说包括两个部分：1、品保；2、品检； 这里要修正下，品质管理和普通意义上我们说的管理不一样，一般我们说的做管理，是指做人/事/物的计划控制；而品质管理，则指的是通过统计工具对原料、生产过程、成品的流动过程进行控制；这里的控制就是通过检测和分析实现的了； 你的职位是QA，所以应该做的工作应该是产品品质异常的分析、改善、预防、控制工作；通俗点说，就是通过例如QC7大手法、8D、PDCA等工具进行分析，分析后针对影响的要素进行改善，改善后订立新标准进行预防，并制定管理制度进行控制。 所以你的主管现在安排你学习测量，其实就是让你熟悉现有的检测标准和检测设备了~这对你以后的工作是很重要的。品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制因果图、相关图、排列图、统计分析表、资料分层法、散布图等所谓的QC七工具其实，品质管制的方法可以分为两大类：一是建立在全面品质管制思想之上的品质管制；二是以数理统计方法为基础的质量控制。组织性的品质管制方法是指从组织结构，业务流程和人员工作方式的角度的方法，它建立在全员品质管制的思想之上，主要容有制定质量方针，建立体系，开展QC小组活动，各部门质量责任的分担，进行质量诊断等。 统计质量控制是美国的贝尔实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924出的控制图为起点，半个多世纪以来有了很大发展，现在这些方法可大致分为几类。
（1）初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。它主要包括控制图相关图、排列图、统计分析表、资料分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品各种资料，并用统计方法对资料进行整理，加工和分析，进而画出各种图表资料指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本着名的品质川馨曾说过：企业95%的品质管制问题，可通过企业上上下下全体人员活用而得到解决。全面品质管制的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。 （2）中级统计管理方法：包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查画法、方法研究等。这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技质管制部门的人使用。 （3）高级统计管理方法：包括高级实验计画法、多变数解析法。这些方法主要用於杂的工程解析和质量解析，而且要借助於电脑手段，通常只是专业人员使用这就概要介绍常用的初级统计品质管制七大手法即所谓的“QC七工具”。 （一）统计分析表 统计分析表是利用统计表对资料进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多样，这种方法虽然较单，但实用有效。
(品管工具QC七大手法)七大手法优质
（品管工具QC七大手法） 七大手法
品質統計七大手法 品質統計方法是工廠品質管理過程中經常運用的重要手法。主要是通過對各種相關資料的收集.分析和利用，以用來証實產品生產過程能力及產品對規定要求的符合性。其作用在應用于產品的設計.生產過程的控制.防止不合格品產生.品質問題的分析.查找原因.確定產品和過程的限定值，預測.驗証并測量和評定產品質量特性。為了達到上述目的就必須選擇適宜的統計方法，下述即常用的統計方法及其應用。 一.圖示法(直方圖.制程流程圖.散布圖.柏拉圖.因果圖等) 主要用于進行問題診斷，并據此選擇適宜的方法進行統計診斷 二.統計控制圖(X–R.P.C控制圖等) 主要用于監控產品的生產和測量過程。 三.試驗設計 主要用于確定變量對過程和產品性能有顯著影響。 四.建立量化模型進行回歸分析 主要用于生產過程運作的條件和產品設計發生變化時，對產品和過程的特性進行分析。 五.進行變量分析 對各變量構成進行評估.似務變量占總體變量的比例，作為最佳的質量改進機會的依據。為控制圖.產品特性的確定和產品的放行設計抽樣方案。 六.抽樣計划 工廠質量管理如果能充分運用各種統計手法，將在各方面受益，并表現在： 1.發現品質管制過程中的薄弱環節，對品質改善采取針對性的措施﹔ 2.查找形成品不良的因素，使品質追溯有據可依﹔ 3.驗証品質控制方法有效性。 以下介紹品管七大手法 1.直方圖 2.柏拉圖 3.因果圖法(魚刺圖) 4.層別法 5.控制圖 6.檢查表 7.推移圖 2.統計技朮的應用 一直方圖
直方圖有稱柱狀圖，是將囤積數據匯總.分組，并將每組數據繪成柱狀圖，依統計數據的分布形狀，進行產品生產過程.品質狀態及管制能力的分析。運用直方圖進行分析的步驟為 1.數據統計 將同一類型和相近似的現象歸納在一起，以分析該類現象對產品品質的影響程度。 2.將統計數據分組.確定組數是直方圖分析中的重要步驟，將統計的樣本總數進 行合理分組便于觀察數據分布情況，合理的組數魚樣本總數的關系通常為：(見右下表) 3.計算全距.組距.組界.中心值： 差，即 2.組距代號為，組距(h)=R/組數，組距通常選整﹔ 3.確定組界： 最小一組的下組界=-測量值的最小位數/2 測量值的最小位數一般是1或0.1 最小一組的上組界=下組界+組距 4.確定中心值 各組界之間的中心值，也稱中值。每組的中心值=(該組的上組界+下組界)/2。 4..統計符合各組值的數據次數 在已確定的每組上下界的數值范圍內，將樣本數據中符合此范圍的樣本數統計出來，每一個數據為一次 5.建立坐標系 以數據的次數值為縱軸，特性值為橫軸，建立坐標系 直方(柱狀)控制圖
QC品管七大手法与质量管理八大原则
QC品管七大手法与质量管理八大原则 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； 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收集数据，用层别法分类，计算各层别项目占整体项目的百分数； ②把分好类的数据进行汇总，由多到少进行排列，并计算累计百分数； ③绘制横轴和纵轴刻度； ④绘制柱状图； ⑤绘制累积曲线； ⑥记录必要事项 ⑦分析柏拉图 要点：A柏拉图有两个纵坐标，左侧纵坐标一般表示数量或金额，右侧纵坐标一般表示数量或金额的累积百分数；B柏拉图的横坐标一般表示检查项目，按影响程度大小，从左到右依