QC七大手法之控制图

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QC七大手法(分层法、控制图、调查表)

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3546
18.64%
20.02%
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QC七大手法培训
• QC七大手法:
• 1.柏拉图 • 2.鱼骨图 • 3.检查表 • 4.分层法 • 5.控制图 • 6.散布图 • 7.直方图

(完整)07.QC七大手法-控制图

■ 输出的产品随时间而产生的变化 ■ 输出的产品随环境而产生的变化
‹#›
过程变差——反馈与测量
由于测量用于过程中的所有组成部分，测量的变差会对过程的各个阶段产生影响
■ 偏倚/■ 稳定性/■ 重复性 ■ 再现性/■ 分辨率
‹#›
测量系统变差
偏倚--测量的观测平均值和基准值的差异
偏倚
测量系统的平均值
‹#›
再现性
由不同的测量人使用同一种测量仪器, 测量同一零件的同一特性时产生的测量平均值的变差
再现性
评价人
C
A
B
‹#›
过程能力与过程能力指数
过程能力：一个过程能够稳定地输出合格品的能力；
过程能力指数CP或CPK：过程能力满足产品质量标准要求的程度。
‹#›
过程能力的评价准则
过程能力指数范围对过程能力指数的评价
‹#›
管制图的分类
(2) 计数值管制图
所谓计数值管制图是指管制图所依据的数据均属于以单位计数者，如不良数、缺点数等不连续性的数据。
a.不良率管制图（P chart ） b.不良数管制图（Pn chart ） c.缺点数管制图（C chart ） d.单位缺点数管制图（U chart ）
‹#›
‹#›
■ 6σ逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺，追求持续进步的一种质量管理哲学。
■ 换一种说法，6σ是一种“愿景”，是一种目标，而并非一种具体的方法。而SPC是实现这种愿景的一个有效的手段。
‹#›
计量值数据
是指可取任意数值的数据，只要测取数据的精度足够，我们即可取任意小的数值，这些数值属于连续型数据。例如长度、重量、速度、压力、温度等的数据，是属于计量值数据。

QC七大手法完整版介绍

QC七大手法完整版介绍七大质量控制手法是指通过一系列工具和技术来管理和控制产品或项目的质量，确保其达到预期的标准和要求。

以下是七大质量控制手法的完整版介绍：1.散点图：散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表。

通过将两个变量的取值绘制在坐标轴上，可以观察到可能的相关性。

散点图可以用于分析数据，发现可能的关联和异常点，并帮助确定合适的控制措施。

2.流程图：流程图是一种图形化表示过程的工具。

通过绘制不同步骤和决策之间的连接，可以清晰地展现整个过程的流程和逻辑。

流程图可以帮助识别可能的瓶颈和错误，并优化流程，提高效率和质量。

3.直方图：直方图是一种用于显示数据分布情况的图表。

通过将数据按照一定的范围进行分类和统计，并用条形图表示各个范围内的频率，可以直观地了解数据的分布情况和偏差。

直方图可以用于分析数据质量，检测异常数据和确定控制上限和下限。

4.控制图：控制图是一种用于监控过程稳定性和质量的统计工具。

通过绘制过程数据点的变化趋势和控制限，可以追踪过程的中心线和变异范围，及时发现和纠正异常，确保过程在可控范围内。

控制图可以用于实时监控和改进过程质量。

5.因果图：因果图是一种用于分析问题根本原因的工具。

通过将问题细分为各个因素，并挖掘这些因素之间的因果关系，可以找到问题的本质原因。

因果图可以帮助识别和解决问题的潜在因素，指导改进措施的制定。

6. Pareto 分析：Pareto 分析是一种按重要性排序的方法，用于确定改进工作的优先级。

通过将问题或缺陷按照发生频率或影响程度进行分类和统计，并用累积百分比曲线表示，可以快速找到重要问题并采取相应措施。

Pareto 分析可以帮助决策者集中精力解决最重要的问题，提升整体质量。

7.效果图（雷达图）：效果图是一种用于比较和评估多个指标综合表现的图表。

通过将不同指标的取值绘制在雷达图上，可以直观地比较各个指标的相对优劣，并找到改进的方向和重点。

效果图可以用于综合评估产品或项目的质量表现，制定改进措施和目标。

QC七大手法的基本应用

QＣ七大手法的基本应用1. 引言QＣ（Quality Control）是指通过采取预防性措施和纠正措施来确保产品和服务质量的一种管理方法。

QＣ的目标是减少质量问题、提升产品质量和满足客户需求。

在QＣ中，有七种基本手法被广泛运用，它们是：因果图、流程图、帕累托图、直方图、控制图、散点图和检查表。

本文将介绍这七大手法的基本应用及其在质量控制中的意义。

2. 因果图因果图（Cause and Effect Diagram），也称鱼骨图或石墨图，是一种将问题的根本原因与其各种可能因素联系起来的工具。

它的核心思想是找出问题的原因并制定解决方案。

因果图主要有以下几个应用方面：•问题分析：用于分析问题的根本原因，并找出解决问题的最佳方案。

•原因识别：帮助识别问题的潜在原因，进一步扩大问题的考虑范围。

•团队协作：通过团体讨论和共享思维来促进团队内外部的合作和协作。

3. 流程图流程图（Flowchart）是一种用图形符号表示程序、计划或操作过程的图表。

它提供了对流程的可视化表达，有助于更好地理解和优化流程。

流程图具有以下几个基本应用：•流程分析：用于分析和评估现有流程的有效性，找出改进的机会。

•流程规划：用于规划新的流程或更改现有流程，以实现更高效的运作。

•流程控制：帮助控制流程的执行，确保按照规定的步骤和顺序进行。

4. 帕累托图帕累托图（Pareto Chart）是一种用于显示各种因素的重要性或问题的频率的条形图。

它有助于确定导致问题的主要原因，以便采取相应的纠正措施。

帕累托图在质量控制中具有以下应用：•问题分析：帮助分析导致问题的主要因素，并确定最重要的改进领域。

•优先级排序：通过识别和分类问题，帮助确定改进的优先级顺序。

•决策支持：提供数据和信息，以便做出基于事实的决策。

直方图（Histogram）是一种用于显示数据分布的统计图。

它通过将数据按照一定的范围分组，并计算每个范围的频率来展示数据的分布情况。

直方图在质量控制中具有以下应用：•数据分析：帮助分析数据的分布情况，以便确定是否存在异常或偏差。

QC七大手法知识

3.偏峰型。数据的平均值位于中间值珠左侧(或右侧)，从左至右(或从右至左)，数据分布的频数增加后突然减少，形状不对称。当下限 (或上限)受到公差等因素限制时，由于心理因素，往往会出现这种形状。
4.陡壁型。平均值远左离(或右离)直方图的中间值一，频数自左至右减少(或增加)，直方图不对称。当工序能力不足，为找出符合要求的产品经过全数检查，或过程中存在自动反馈调整时，常出现这种形状。
❖ (三)如何使用直方图：
❖ 根椐直方图形状，对总体进行初步分析 1.直方图的常见类型
❖ 1.标准型(对称型)。数据的平均值与最大值和最小值的中间值相同或接近，平均值附近的数据的频数最多，频数在中间值向两边缓慢下降，以平均值左右对称。这种形状是最常见的。
❖ 2.锯齿型。作频数分布表时，如分组过多，会出现此种形状。另外，当测量方法有问题或读错测量数据时，也会出现这种形状。
(二)直方图的作图步骤：
第一步：收集数据，作直方图的数据一般大于50个，最少不得小于30个。
❖ 第二步：求极差 R。(R= Max-Min=356-332=24)
❖ 第三步：根据样本量 n，确定分组的组数和组距。
❖ 组数：分组太多，每组内出现的数据个数很少，作出的直方图过于分散或呈现锯齿状：分组太少，数据会集中在少数组内，而掩盖了数据的差异。通常选组距 h为接近 R/k的某个整数值。 'n=100, k=9, R/k=24/9=2.7，故取 h=3。
3.按原料分层
可以按原料供应商、按原料批次进行分层。为弄清哪些产品与原料有关，必须对批号有明确的记录。
4.按时间分层
可以按上午或下午，日班或夜班进行分层。
5.按作业环境状况分层

qc七大手法之控制图(中英文版)(pdf 149页)

cannot control it. • If we cannot control it, we are at the mercy
of chቤተ መጻሕፍቲ ባይዱnce.
F. L. CHEN, NTHU
PREVENTION COSTS
Quality planning and engineering New products review Product/process design Process control Training Quality data acquisition and analysis Burn-in
Scrap Rework Retest Failure analysis Downtime Yield losses Downgrading/offspecing
EXTERNAL FAILURE COSTS
Complaint adjustment Returned product/material Warranty charges Liability costs Indirect costs
F. L. CHEN, NTHU
Motorola Six-Sigma Concept
Spec. Limit ±1 Sigma ±2 Sigma ±3 Sigma ±4 Sigma ±5 Sigma ±6 Sigma
Percent inside Specs 30.23 69.13 93.32 99.3790 99.97670 99.999660
LCL
=
R
− 3σˆR
=
R − 3d3
R d2
=
D3R
F. L. CHEN, NTHU
X −R
X-bar Control Chart

Qc七大手法之控制图

第七章控制图 95第七章控制图一．前言:为使现场的质量状况达成目标，均须加以管理。

我们所说的“管理”作业,一般均用侦测产品的质量特性来判断“管理”作业是否正常。

而质量特性会随着时间产生显著高低的变化;那么到底高到何种程度或低至何种状态才算我们所说的异常?故设定一合理的高低界限,作为我们分析现场制程状况是否在“管理”状态,即为控制图的基本根源。

控制图是于1924年由美国品管大师修哈特(W.A.Shewhart)博士所发明。

而主要定义即是[一种以实际产品质量特性与依过去经验所研判的过程能力的控制界限比较,而以时间顺序表示出来的图形]。

二．控制图的基本特性:一般控制图纵轴均设定为产品的质量特性,而以过程变化的数据为刻度;横轴则为检测产品的群体代码或编号或年月日等,以时间别或制造先后别,依顺序点绘在图上。

在管制图上有三条笔直的横线,中间的一条为中心线(Central Line,CL),一般用蓝色的实线绘制；在上方的一条称为控制上限(Upper Control Limit,UCL)；在下方的称为控制下限(Lower Control Limit,LCL)。

对上、下控制界限的绘制,则一般均用红色的虚线表现,以表示可接受的变异围;至于实际产品质量特性的点连线条则大都用黑色实线绘制。

控制状态:96 品管七大手法上控制界限(UCL) 中心线(CL)三．控制图的原理:1.质量变异的形成原因:一般在制造的过程中,无论是多么精密的设备、环境,它的质量特性一定都会有变动,绝对无法做出完全一样的产品;而引起变动的原因可分为两种：一种为偶然(机遇)原因；一种为异常(非机遇)原因。

（1）偶然(机遇)原因(Chance causes)：不可避免的原因、非人为的原因、共同性原因、一般性原因,是属于控制状态的变异。

（2）异常(非机遇)原因(Assignable causes):可避免的原因、人为的原因、特殊性原因、局部性原因等,不可让其存在,必须追查原因,采取必要的行动,使过程恢复正常控制状态,否则会造成很大的损失。

QC七大手法案例

QC七大手法案例质量掃描（QC）是一种用于识别和解决问题的工具和方法。

它可帮助组织有效地改进其产品和服务，提高客户满意度和业绩。

在本文中，我们将介绍QC七大手法并提供一些案例来说明这些手法是如何应用于实际情况的。

1.石川图石川图是一种用于显示问题的根本原因和影响因素之间关系的图表。

通过将问题分解为不同的因素，石川图可以帮助团队找到问题的根本原因，并采取相应的措施来解决这些问题。

例如，一个制造公司的产品在质量检查中频繁出现问题，经过分析发现，原因可能是由于机器故障、操作人员技能不足和材料质量问题等多种因素导致的。

通过使用石川图，团队可以更好地理解这些问题之间的因果关系，并采取相应的改进措施。

2.直方图和散点图直方图和散点图是两种用于显示数据分布和变化的图表。

直方图可以帮助团队分析数据的分布情况，了解数据的变化趋势，并找出异常值。

例如，一个零售公司分析了其销售数据的直方图后，发现一些产品的销售量比其他产品明显低，经过进一步分析，发现该产品的价格过高，导致了销售量下降。

而散点图则用于显示两个变量之间的关系，例如销售量和广告投入之间的关系，可以帮助团队找出影响销售量的关键因素。

3.控制图控制图是一种用于监控过程稳定性和检测异常情况的图表。

通过绘制控制图，团队可以及时发现过程中的变化和问题，并采取相应的措施进行调整。

例如，一个生产车间定期绘制产品质量的控制图，发现一些工序的产品质量出现了异常波动，经过分析发现是由于设备故障导致的，及时修复设备问题后，产品质量得到了恢复。

4.统计分析统计分析是一种用于识别和解决问题的方法。

通过对数据进行统计分析，团队可以找出问题的原因和关键因素，进而采取相应的改进措施。

例如，一个金融机构分析了其客户投诉数据后发现，投诉率与客户服务满意度之间存在明显的负相关关系，为提高客户满意度，金融机构可以加强客户服务培训，提高服务质量。

5.样本调查样本调查是一种用于收集信息和反馈的方法。

QC七大手法(分层法、控制图、调查表)

（3）设定检查表格式
次品检查表
部门：日期：班别：负责人：
日期次品项目露肉露骨
合计
扇形未打开扇形缺失其它次品
合计
（4）实施检查
次品检查表
部门：质量部
班别：白班
日期：2014.6.20-2014.6.22 次品项目负责人：
日期
6.20
6.21 13kg 20kg 5kg 2kg 10kg 50kg
四.注意事项
1.根据调查的目的，对调查的项目进行合理的分类及分层，比如按照人员、设备、材料、方法、环境等进行分层。 2.要做到简单易懂，能一目了然。 3.使检查记录的项目没有遗漏，并且标明调查目的、人、时间等
4.最好做出合计、平均、比例等计算栏，以使记录或检查容易计算。
QC七工具之层别法
根据柏拉图分析得出：在2014.1-5月湖北同星原料异物中软骨占比例最多。
四.运用层别法的注意事项
1.在数据收集之前就应该用层别法； 2.层别的方向尽可能多； 3.每次层别的结果未必都一定有用。
• QC七工具之控制图
主要内容：
一、定义
二、原
三、目四、类五、做
理
的型法
六、判断准则
例1.常见的缺陷统计表
淤血
不可接受缺陷
露肉随机抽取一袋产品扇形缺失称量并记没有打开宽录结果淤血
一般缺陷（可接受
红斑无红斑露肉露骨
例2.过程监控表
产品留样及报废记录
生产日期产品名称数量留样人存放位置备注
2.检查用 • 是指把事先规定的项目罗列在表格上，按照事先罗列的项目对事件进行一一检查确认。 • 如：生产前检查表、设备点检表、体检表。 • 好处是：会对事情的确认有帮助，无论谁做都能够事先预防事故。

QC七大手法基础教程-控制图

控制图1、概念控制图又叫做管制图，是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的一种工序管理图。

控制图是一种对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图，图上有中心线（CL ）、上控制线（UCL ）、下控制线（LCL ）,并有按时间顺序抽取的样本计量值的描点序列。

控制图主要用于：过程分析及过程控制。

图1表示了控制图的基本形状：2、原理控制图的作图原理被称为“3σ原理"，或“千分之三法则”。

根据统计学可以知晓，如果过程受控，数据的分布将呈钟形正态分布,位于“μ±3σ"区域间的数据占据了总数据的99。

73%，位于此区域之外的数据占据总数据的0.27%（约千分之三,上、下界限外各占0.135%)，因此,在正常生产过程中，出现不良品的概率只有千分之三，所以我们一般将它忽略不计（认为不可能发生），如果一旦发生，就意味着出现了异常波动。

μ：中心线,记为CL ，用实线表示； μ+3σ：上界线，记为UCL ，用虚线表示； μ－3σ:下界线，记为LCL ，用虚线表示。

3、控制图的种类①、计量值控制图：控制图所依据的数据均属于由量具实际测量而得。

A 、平均值与全距（或极差)控制图（ R Chart ）； B S Chart ）；C Chart ）；D 、单值控制图（X Chart ）；②、计数值控制图:控制图所依据的数据均属于以计数值(如：不良品率、不良数、缺点数、件数等）。

A 、不良率控制图（P Chart)； B 、不良数控制图（Pn Chart ）；质量特性数据C、缺点数控制图（C Chart）;D、单位缺点数控制图(U Chart）。

4、控制图的用途根据控制图在实际生产过程中的运用，可以将其分为分析用控制图、控制用控制图:①、分析用控制图(先有数据，后有控制界限)：用于制程品质分析用，如：决定方针、制程解析、制程能力研究、制程管制之准备。

QC七大手法之控制图：如何用数据来监控过程？

QC七大手法之控制图：如何用数据来监控过程？一、介绍控制图的概念及作用控制图是一种基于数据分析的工具，能够帮助企业对生产过程的稳定性、可重复性进行监控和改进。

控制图是通过将一组数据的变化趋势可视化呈现，让人们能够更容易地理解和识别数据中的规律和异常，从而对生产过程进行管控和优化。

控制图的作用是帮助企业通过数据的监控和改进，提高产品质量、生产效率以及客户满意度。

控制图可以监控的过程包括但不限于生产过程、质量控制过程、维修过程、服务过程等等。

二、控制图的种类及应用场景1.均值图：用于监控平均值的变化趋势，应用场景包括生产过程中指标的平均值是否稳定、客户满意度等。

2.极差图：用于监控数据的稳定性，应用场景包括同一生产过程中同一批次的数据变异是否稳定、装修工程的材料成本、购买同一品牌的电子产品价格波动等。

3.标准差图：用于监控数据的离散程度，应用场景包括生产过程中质量的稳定性、质量管控过程中产品的缺陷率等。

4.P图：用于监控不良品率，应用场景包括生产过程中不良品率的变化趋势、服务过程中的客户抱怨率等。

5.C图：用于监控缺陷数，应用场景包括生产过程中出现的缺陷数量、服务过程中的事故数量等。

6.U图：用于监控缺陷的平均数，应用场景包括质量控制过程中产品的平均缺陷数、维修过程中每次维修所需时间等。

7.NP图：用于监控不良品数量，应用场景包括生产过程中不良品的数量是否稳定、质量管控过程中维修次数等。

三、控制图的制作流程1.收集样本数据：收集过程中需要选取合适的数据来源并保证样本的代表性，收集的数据需要是连续性的。

2.计算统计量：根据所绘制的控制图种类，计算出数据的平均值、标准差等统计量。

3.建立控制线：根据数据的性质和控制图的种类，确定上限、下限等控制线。

4.绘制控制图：根据统计量和控制线通过软件进行绘制控制图。

四、控制图的解读方法1.游离点的处理方法：游离点是指偏离控制线的数据点。

当数据点数不足大于或等于25个时，游离点不应处理。

QC七大手法的原理及应用

6
质量控制
五、质量控制的工具——QC七种工具（二）因果图（树枝图、鱼刺图、石川图） 1、起源：日本，石川馨提出的。 2、用途：整理和分析影响质量（结果）的各因素之间关系因为影响产品质量的因素非常多，也很复杂，概括起来有两种互为依存的关系：平行和因果平行关系：处于同一层次的因素之间的关系。因果关系：不同层次之间的关系大 3、图形构成：
组数K的确定可以根据下表。本例中K取10 组距h=（R／K）＝（0.89／10）＝0.09
23
质量控制
五、质量控制的工具——QC七种工具（六）直方图法
数据个数N 50 ~ 100 100 ~ 250 250以上
分组数K 6 ~10 7 ~ 12 10 ~ 20
一般使用K 10
24
质量控制
五、质量控制的工具——QC七种工具（六）直方图法
材料
工人A 操作工人B 者
工人C
共计
共计
漏油不漏油
漏油不漏油
漏油不漏油
漏油不漏油
密封垫
甲厂
乙厂
6
2
2
5
0
3
5
4
4
0
7
9
9
6
10
22
19
28
共计
8 7 3 9 4 16
15 32 47
21
质量控制
五、质量控制的工具——QC七种工具（五）分层法
由表7---B可以看出来若采用前面所说的改进方法，由工人C操作，选用甲厂生产的密封垫，漏油4台，不漏油7台，漏油发生率为4/11 *100% = 36%，比调查时的32%还高，不可取。正确的取法为：使用甲厂的密封垫时，应推广工人B的操作方法；再使用乙厂的密封垫时，应推广工人C的操作方法。

QC七大手法是什么

QC七大手法是什么?之杨若古兰创作检查表(Data collection form)分层法(Stratification)散布图(Scatter)排列图(Pareto)直方图(Histogram)因果图(CauseEffect diagram)控制图(Control Chart)利用在哪些方面?如何应用?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，只需记上检查记号，并加以统计清算，作为进一步分析或核对检查用，其目的在於『近况调查』.2. 柏拉图（Pareto Diagram）根据所搜集之数据，以不良缘由、不良情况、不良发生或客户埋怨的品种、平安事故等，项目别加以分类，找出比率最大的项目或缘由并按照大小顺序排列，再加上累积值的图形.用以判断成绩关键之所.3. 特性要因图（Characteristic Diagram）一个成绩的特性（结果）受一些要因（缘由）的影响时，将这些要因加以清算，而成为有彼此关系而且有条且有零碎的图形.其次要目的在说明因果关系，亦称『因果图』，因其外形与鱼骨图类似故又常被称作『鱼骨图』.4.散布图（Scatter Diagram）把互相有关连的对应数据，在方格上以纵轴暗示结果，以横轴暗示缘由，然后用点暗示分布外形，根据分析的外形未研判对应数据之间的彼此关系.5. 管制图（Control Chart）一种用於调查建造程序是否在波动形态下，或者保持建造程序在波动形态下所用的图.管制纵轴表产品品质特性，以制程变更数据为分度；横轴代表产品的群体号码、建造曰期，按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，在必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.是以也叫柱形图.7. 层别法（Stractification）针对部分别、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以后，1979年又提出新七种工具.之所以称之为“七种工具”，是由于日本古代军人在出阵作战时，经常携带有七种兵器，所谓七种工具就是沿用了七种兵器.有效的质量统计管理工具当然不止七种.除了新旧七种工具之外，经常使用的工具还有实验设计、分布图、推移图等.本次课程，次要讲的是QC七大手法，而SPC（管制图）是QC七大手法的核心部分，是本次培训的重点内容.二、旧七种工具QC旧七大手法指的是：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图.旧七种工具是我们本次课程的内容，也是我们将要大力推行的管理方法.从某种意义上讲，推行QC七大手法的情况，必定程度上标明了公司管理的进步前辈程度.这些手法的利用之成败，将成为公司升级市场的一个次要方面：几乎所有的OEM客户，都会把统计技术利用情况作为审核的次要方面，例如TDI、MOTOROLA等.三、新七种工具QC新七大手法指的是：关系图法、KJ法、零碎图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、收集图法.绝对而言，新七大手法活着界上的推广利用远不如旧七大手法，也从未成为顾客审核的次要方面.第二章层别法一、定义层别法是所有手法中最基本的概念，亦即将多种多样的材料，因应目的的须要分成分歧的类别，使之方便当前的分析.二、通常的层别方法使用的最多的是空间别：功课员：分歧拉、班、组别机器：分歧机器别原料、零件：分歧供给厂家别功课条件：分歧的温度、压力、湿度、功课场合产品：分歧的产品别（如同时生产NiCd和NiMH电池）时间别：分歧批别、分歧时间生产的产品其他：如使用分歧的工艺方法生产的同种产品别三、利用层别法的利用，主如果一种零碎概念，即在于要想把相当复杂的材料进行处理，就得懂得如何把这些材料加以有零碎有目的的加以分门别类的归纳及统计.第三章检查表一、概述检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法.但或许正由于其简单而不受看重，所以检查表使用的过程中存在的成绩很多.不妨看看我们此刻正在使用的各种报表，是不是有很多栏目空缺？是不是有很多栏目的内容用笔进行了点窜？是不是有很多栏目内容有待点窜？二、定义以简单的数据，用容易理解的方式，制成图形或表格，须要时记上检查记号，并加以统计清算，作为进一步分析或核对检查之用.三、目的记录某种事件发生的频率.四、时机1.当你必须记下某种事件发生的具体情况时；2.当你想了解某件事件发生的次数时；3.当你想收集资讯时.五、检查表品种1.分歧格项目的检查表；2.工序分布检查表；3.缺陷地位检查表；4.操纵检查表.六、使用检查表的留意事项1.应尽量取得分层的信息；2.应尽量简便地取得数据；3.应立即与措施结合.应事先规定对什么样的数据发出警告，停止生产或向上级陈述.4.检查项目如果是很久之前拟定现已不适用的，必须从头研讨和修订5.通常情况下归类中不克不及出现“其他成绩类”.第四章柏拉图一、起源意大利经济学家Vilfredo.Pareto巴雷托（柏拉图）在分析社会财富分配时设计出的一种统计图，美国品管大师Joseph Juran将之加以利用到质量管理中.柏拉图能够充分反映出“少数关键、多数次要”的规律，也就是说柏拉图是一种寻觅次要身分、捉住次要矛盾的手法.例如：少数用户据有大部分发卖额、设备故障停顿时间大部分由少数故障惹起，分歧格品中大多数由少数人员形成等.二、定义根据收集的数据，以不良缘由、不良情况、不良发生的地位分类；计算各项目所占的比例按大小顺序排列，再加上累积值的图形.按照累计的百分数可以将各项分成三类：0~80%为A类，明显是次要成绩点；80~90%为B类，是次要身分；90~100%为C类，是普通身分.三、作图步调1.搜集数据；如063048正极片批量为20000PCS，不良品中变形600，露铝360，硬块120，暗痕60，其他不良60.2.作出分项统计表（按缘由、人员、工序、不良项目等）A把分类项目按频数大小从大到小进行排列，至于“其他”项，不管其频数大小均放在最初； B计算各项目的累计频数；C计算各项目在全体项目中所占比率（即频率）D计算累计比率.（示范表格见下页）示范表格（正极制片不良分项统计表，总批量20000PCS）：项目数量累计数比率% 累计比率%变形 600 600 50% 50%露铝 360 960 30% 80%硬块 120 1080 10% 90%暗痕 60 1140 5% 95%其他 60 1200 5% 100%A纵轴：左：频数刻度，最大为总件数右：频率（比率）刻度，最大数为100%.注：总件数与最大数100%应坚持在同一水平线上.B横轴：按频数大小用直方柱在横轴上暗示各项目（从左至右）C顺次累加频率，并连接成线.4.记入须要事项，如：图题、取数据时间、制图人、制图时间、检查产品总数、总频数等等.示范图（见下页）很明显，上图中变形和露铝为A类不良项，需立即采纳措施改善；硬块为B类不良项；暗痕和其他为C类不良项.B、C两类可稍后再采纳措施改善.四、使用排列图的留意事项1.捉住“少数关键”，把累计比率分为三类：A、B、C；2.用来确定采纳措施的顺序；3.对照采纳措施前后的排列图，研讨各个构成项目的变更，可以对措施的后果进行鉴定；4.利用排列图不但可以找到一个成绩的次要矛盾，而且可以连续使用找到复杂成绩的终极缘由；5.现场应留意将排列图、因果图等质量管理方法的综合应用.如可以使用因果图对形成变形和露铝的缘由进行进一步的分析.第五章因果图一、概述因果图最早由日本品管大师石川馨提出来的，故又叫石川图，同时因其外形，又叫鱼刺图、鱼骨图、树枝图.还有一个名称叫特性要因图.一个质量成绩的发生常常不是单纯一种或几种缘由的结果，而是多种身分综合感化的结果.要从这些错综复杂的身分中理出头绪，捉住关键身分，就须要利用科学方法，从质量成绩这个“结果”出发，依附群众，集思广益，由表及里，慢慢深入，直到找到根源为止.因果图就是用来根据结果寻觅缘由的一种QC手法.二、定义用以找出形成某成绩可能缘由的图表.三、因果图可用来分析的成绩类型1.暗示产品质量的特性：尺寸、强度、寿命、分歧格率、废品件数、纯度、透光度等；2.费用特性：价格、收率、工时数、管理费用等；3.产量特性：产量、交货时间、计划时间等4.其他特性：出勤率、错误件数、合理化建议件数四、因果图的作图步调经常使用：4M1E即人（员）、机（器）、料（原料）、法（工艺方法）、环（境），有时还可以弥补软（件）、辅（助材料）、公（用设施）三方面.也可用：工序顺序等分类分类好后，用中箭头与主箭头成45°角画在主箭头两侧.4.对中箭头所代表的一类身分，要进一步将与其有关的身分以小箭头画到中箭头上去，如有须要，可再次细分至可以直接采纳行动为止.5.检查所列身分有没有漏掉，如有漏掉应予弥补.6.各箭头末端的身分中，凡影响严重的次要身分可加上小圈等记号，按已无数据、搜集不到数据、未取数据等情况，还可加上其他简便记号.7.记入有关事项，如介入人员、制图者、拟定日期等.五、留意事项1.实质上是枚举法，故要走群众路线，集中讨论；2.最好采取能用数值暗示的成绩；3.最细的缘由要具体，以便采纳措施；4.对应于一个特性可以作几个因果图，如可按4M1E作图，也可按工序进行分类，分别作因果图.次要缘由可以抽出再作新的因果图.5.综合应用如排列图、对策表等；6.复印几份加以保管，以便当前不竭追加新内容.六、因果图与排列图联用1.建立柏拉图须先以层别建立请求目的之统计表；2.建立柏拉图之目的，在于把握影响全局较大的[次要少数项目]；3.再利用因果图针对这些项目构成的要素逐予探讨，并采纳改善对策；七、另一种作图步调（抽象）1.集合有关人员召集与此成绩相干的、有经验的人员，人数最好410人，并推选一人主导（掌管人）；2.挂一张大白纸，筹办2~3支色笔；3.由集合的人员就影响成绩的要因发言，发言内容记入图上，半途不成批评或质问（脑力激荡法）；4.时间大约1小时，搜集20~30个缘由即可结束；5.就所搜集的缘由，何者影响最大，再由大家轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大的身分圈上红圈；6.与5一样，针对已画上一个红圈的，若认为最次要的可以再圈上两圈、三圈；7.从头画一张因果图，未上圈的予以去除，圈数多的列为优先处理.八、因果图示范图九、因果卡图简介因果卡图是在因果图的基础上发展出来的，又称为CEDAC（Cause Effect Diagram And Cards）图.因果卡图普通长宽各数米，大多公开张贴于生产功课现场或技术攻关地点的夺目地位，因果卡图的普通结构是：右上方为成绩栏，简要说明成绩的近况，作为进行质量改进的根据，右下方写明质量改进项目的目标（普通用定量值暗示）、项目负责人和项目实施期限；右方两头为质量随着本项目的实施的变更曲线；左方为鱼刺图形，鱼刺两旁分别张贴用色彩区分的缘由分析卡和措施方法卡；下方钉有两只标上“缘由”和“措施”字样的大口袋，分别装有两种分歧色彩的卡片，供介入者填写之用.然后将卡片按必定规则分类（如4M1E）张贴于鱼刺图形上.如可以规定鱼刺的右边张贴缘由卡，右侧张贴措施卡，用横线将对应的缘由卡与措施卡相联.第六章散布图法一、定义散布图是用来暗示一构成对的数据之间是否有相干性的一种图表.这类成对的数据或许是[特性—要因]、[特性—特性]、[要因—要因]的关系.二、散布图的分类1.正相干（如容量和附料分量）2.负相干（油的粘度与温度）3.不相干（气压与气温）4.弱正相干（身高和体重）5.弱负相干（温度与程序）三、散布图的绘制程序1.收集材料（至多三十组以上）2.找出数据中的最大值与最小值；3.筹办座标纸，画出纵轴、横轴的刻度，计算组距.通经常使用纵轴代表结果，横轴代表缘由.组距的计算以数据中的最大值减最小值再除以所需设定的组数求得.是否必定需分组？4.将各组对应数标示在坐标上；5.填上材料的收集地点、时间、测定方法、建造者等项目.四、散布图的利用当不晓得两个身分之间的关系或两个身分之间关系在认识上比较模糊而须要对这两个身分之间的关系进行调查和确认时，可以通过散布图来确认二者之间的关系.实际上是一种实验的方法.须要强调的是，在使用散布图调查两个身分之间的关系时，应尽可能固定对这两个身分有影响的其他身分，才干使通过散布图得到的结果比较精确.五、散布图五品种型的示范图（见下页）第七章直方图法一、定义：为要容易的看出如长度、分量、时间、硬度等计量什的数据之分配情形，所用来暗示的图形.直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，故我们亦称之为柱状图.二、直方图的作图步调1.收集记录数据3.找到最大值L及最小值S，计算全距RR=LSR÷组数=组距5.定组界最小一组的下组界=S[测量值的最小位数×0.5]最小一组的上组界=最小一组的下组界+组距顺次类推.（上组界+下组界）÷2=组的中间点7.建造次数分布表9.填上次数、规格、平均值、数据源、日期三、直方图之功用1.评估或检验制程；2.指出采纳行动的须要；3.量测已采纳矫正行动的后果；4.比较机械绩效；5.比较物料；6.比较供应商.。

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。

3.重视解决过程——重视问题解决的过程，不只是要求成果。

4.了解重点目标——拥有正确的方向，不会顾此失彼。

5.全员系统导向——强化全员参与的重要性，进而产生参与感与认同感。

新旧QC七大手法的区别：新七大手法并不能取代旧七大手法，两种品管手法相辅相成。

QC七大手法之控制图

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、控制图五、散布图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，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。

七、控制图1、控制图法的涵义影响产品质量的因素很多,有静态因素也有动态因素，有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便改善生产过程,减少废品和次品的产出？控制图法就是这样一种以预防为主的质量控制方法,它利用现场收集到的质量特征值,绘制成控制图,通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。

控制图可以提供很多有用的信息，是质量管理的重要方法之一。

控制图又叫管理图，它是一种带控制界限的质量管理图表.运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异常,一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。