QC原因分析的常用工具图课件
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原因分析的常用工具图PPT课件
确认该卡片的处理方法(参见错误范例1)
错误范例 1
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1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题
2.分析可能造成该问题的影响因素
3.重新组织语言后抄写至卡片上
4.用箭头表示出各张卡片之间的关系，如：由于 “喝太多碳酸饮料”导致“喝太少白开水”，所 以箭头就是由前者指向后者
3.重新组织语言后抄写至卡片上
4.用箭头表示出各张卡片之间的关系，如：由于 “喝太多碳酸饮料”导致“喝太少白开水”，所 以箭头就是由前者指向后者
5.依照步骤“4” 将各卡片之间的相关性连接起 来
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2.分析可能造成该问题的影响因素
3.重新组织语言后抄写至卡片上
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2.分析可能造成该问题的影响因素
3.重新组织语言后抄写至卡片上
4.用箭头表示出各张卡片之间的关系，如：由于 “喝太多碳酸饮料”导致“喝太少白开水”，所 以箭头就是由前者指向后者
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1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题
2.分析可能造成该问题的影响因素
5.依照步骤“4” 将各卡片之间的相关性连接起 来 6.统计卡片进出箭头的个数，进一个箭头计“+1” 出一个箭头计“-1”，将结果记录在各张卡片上
7.对卡片进行分类 箭头只进不出是问题 箭头只出不进是主因 箭头有进有出是中间因素 出多于进的中间因素是关键中间因素
8.对关联图的结果进行判读。计算出平均分= 箭头数/卡片数（计算结果需向上求整）。各卡 片中分数为负值（即主因与关键中间因素）且绝 对值大于平均分的，选定为主要影响因素
错误范例 1
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4.用箭头表示出各张卡片之间的关系，如：由于 “喝太多碳酸饮料”导致“喝太少白开水”，所 以箭头就是由前者指向后者
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4.用箭头表示出各张卡片之间的关系，如：由于 “喝太多碳酸饮料”导致“喝太少白开水”，所 以箭头就是由前者指向后者
5.依照步骤“4” 将各卡片之间的相关性连接起 来
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2.分析可能造成该问题的影响因素
3.重新组织语言后抄写至卡片上
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2.分析可能造成该问题的影响因素
3.重新组织语言后抄写至卡片上
4.用箭头表示出各张卡片之间的关系，如：由于 “喝太多碳酸饮料”导致“喝太少白开水”，所 以箭头就是由前者指向后者
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1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题
2.分析可能造成该问题的影响因素
5.依照步骤“4” 将各卡片之间的相关性连接起 来 6.统计卡片进出箭头的个数，进一个箭头计“+1” 出一个箭头计“-1”，将结果记录在各张卡片上
7.对卡片进行分类 箭头只进不出是问题 箭头只出不进是主因 箭头有进有出是中间因素 出多于进的中间因素是关键中间因素
8.对关联图的结果进行判读。计算出平均分= 箭头数/卡片数（计算结果需向上求整）。各卡 片中分数为负值（即主因与关键中间因素）且绝 对值大于平均分的，选定为主要影响因素
《QC五大工具》课件
散点图是一种图表，可以用来显示两个变量之间的关系，并帮助我们发现变量之 间的联系。
2
散点图的作用
散点图可用于显示两个指标之间的相关性，以及哪些指标可能需要被重点关注。
3
举例说明散点图的使用
比如我们可以使用散点图来分析客户的行为和购买数据，找到与客户满意度有关 的购买特征。
工具四：因果图
1 因果图介绍
工具二：直方图
直方图介绍
直方图是用来表示数据分布情况的图表，可用 于识别数据的趋势和偏差。
直方图的作用
直方图可以帮助我们了解质量数据的分布情况， 发现哪些环节或者过程存在问题。
举例说明直方图的使用
我们可以使用直方图来分析销售数据，以了解 哪些产品或服务表现最好，哪些需要改进。
工具三：散点图
1
散点图介绍
工具一：流程图
流程图介绍
流程图是一种图表，用于显 示工艺或工作流程，并可用 于跟踪、识别和防止质量问 题。
流程图的作用
流程图可以帮助我们更好地 理解不同步骤之间的依赖关 系，以及在何处可能出现问 题。
举例说明流程图的 使用
举例来说，流程图可以用于 优化生产线上的工作流程， 从而提高生产效率和质量。
QC五大工具在质量管理中有着广泛的应用，未来 仍将持续发挥作用，并逐步向更广泛的领域发展。
QC五大工具
这是一份QC五大工具的PPT课件，旨在介绍这些工具的作用和重要性，并通过 实际应用的案例来说明它们的有效性。让我们一起来探索，QC五大工具是如 何帮助我们提高业务质量的。
简介
什么是QC五大工具？
QC五大工具是一组有助于提高业务质量的质量管理工具。
QC五大工具的作用和重要性
这些工具可用于识别潜在的问题和机会，并帮助我们制定决策。
QC老七种工具ppt课件
精选版课件ppt
20
QC七大手法
UCL、CL和CLC统称为控制限，它们是互相 平行的。若控制图中的描点落在控制限之外 或描点在控制限之间的排列不随机，则表明 过程异常。世界上第一张控制图是美国休哈 特(W.A.Shewhart)在1924年提出的不合格率 （P）控制图。
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21
QC七大手法
❖ 推行SPC能保证实现全过程预防。
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29
QC七大手法
6、3σ（西格玛）原则 UCL=μ＋3σ
CL=μ CLC=μ＋3σ 式中：μ、σ为总体参数。 规范限不能用作控制限，规范限用于区分合 格与不合格。控制限则用于区分偶然波动与 异常波动；二者不能混淆。
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30
QC七大手法
306 302 309 307 307 305 317 310 309 316
314 311 305 303 305 316 315 311 309 312
308 307 304 318 317 309 320 314 310 318
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13
QC七大手法
设置组界进行统计：
组
组界
中心值
1
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28
QC七大手法
3σ控制原则下平均只占2.7%左右，主要是由 异因造成）。故在统计控制状态下生产的不 合格品最少，生产最经济。
⑶在统计控制状态下，过程的变异最小。
❖ 所谓的控制都要以某个标准为基准，一旦偏 离这个基准，就要尽快加以纠正，使之保持 这个基准。SPC（统计过程控制）就是以统 计控制状态（稳态）作为基准的。
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32
QC七大手法
程调整到稳态后，才能延长控制图的控制限 作为控制用控制图，这就是控制用控制图阶 段。故日本有句名言：“始于控制图，终于 控制图”。所谓“始于控制图”是指对过程 的分析从应用控制图对过程进行分析开始； 所谓“终于控制图”是指对过程的分析结束， 最终建立控制用控制图。
QC七大工具ppt课件
31
因果图(Cause-Effect diagram)
常见的错误及注意事项： (1)确定的质量问题或质量特性笼统不具体， 针对性不强 (2)原因分析展开不充分，只是依靠少数人 “闭门造车” (3)画法不规范 (4)一个质量特性画一张图，不要将多个质量 特性画在一张图上。
32
因果图(Cause-Effect diagram)
1 故障停车
2
异响
3
漏雨
4 油漆不亮
合计
频数 110 40 30
3 183
频率% 累计频数 累计频率%
26
五、直方图(Histogram)
定义：直方图是通过对数据的加工整理，从而分析和掌 握质量数据的分布状况和估算工序不合格品率的一种方 法。
用途：常用于分析质量原因，测量工序能力，估计工序 不合格品率等。
质量改进七工具
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)
1
一、检查表(Worksheet)
23
20
17
16
1.2
1
0.8
15
0.6
0.4
0.2
0
0
0
0
擦伤
砂眼 尺寸不合格
断裂
弯曲
其他
改进效果
尺寸不合格 砂眼 擦伤 断裂 弯曲 其他
24
排列图(Pareto)
举例
25
排列图(Pareto)
练习:联系工作实际或根据下列数据画排列图
因果图(Cause-Effect diagram)
常见的错误及注意事项： (1)确定的质量问题或质量特性笼统不具体， 针对性不强 (2)原因分析展开不充分，只是依靠少数人 “闭门造车” (3)画法不规范 (4)一个质量特性画一张图，不要将多个质量 特性画在一张图上。
32
因果图(Cause-Effect diagram)
1 故障停车
2
异响
3
漏雨
4 油漆不亮
合计
频数 110 40 30
3 183
频率% 累计频数 累计频率%
26
五、直方图(Histogram)
定义：直方图是通过对数据的加工整理，从而分析和掌 握质量数据的分布状况和估算工序不合格品率的一种方 法。
用途：常用于分析质量原因，测量工序能力，估计工序 不合格品率等。
质量改进七工具
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)
1
一、检查表(Worksheet)
23
20
17
16
1.2
1
0.8
15
0.6
0.4
0.2
0
0
0
0
擦伤
砂眼 尺寸不合格
断裂
弯曲
其他
改进效果
尺寸不合格 砂眼 擦伤 断裂 弯曲 其他
24
排列图(Pareto)
举例
25
排列图(Pareto)
练习:联系工作实际或根据下列数据画排列图
QC七工具PPT课件
01
03
绘制点
将数据点绘制在坐标轴上，注意点的 位置和分布。
分析
通过观察散布图，分析两个变量之间 的关联性和异常点，并据此进行相应 的分析和改进。
05
04
绘制趋势线
根据数据点的分布情况，绘制趋势线， 以便更好地观察两个变量之间的关系。
08 控制图
定义与特点
在此添加您的文本17字
定义：控制图是一种用于监控过程质量的工具，通过图形 的方式展示数据，从而帮助管理者了解过程是否处于控制 状态。
使用场景
01
当需要了解两个变量之间的关联 性时，可以使用散布图。
02
在质量控制、工艺改进、故障分 析等领域中，散布图可以帮助我 们发现异常点，找出问题的根源 。
制作步骤
收集数据
收集需要绘制散布图的数据，确保数 据准确可靠。
02
确定坐标轴
根据变量的特性选择合适的坐标轴， 确保能够清晰地展示两个变量之间的 关系。
特点
具有标准化、系统化、简单易用的特 点，能够快速有效地收集数据，便于 后续分析。
使用场景
品质检查
在产品生产过程中，可以 使用查检表对产品进行品 质检查，记录问题并进行 分析。
数据分析
在市场调研、销售数据分 析等领域，可以使用查检 表收集数据，便于后续的 数据整理和分析。
项目管理
在项目管理中，可以使用 查检表记录任务进度、问 题等信息，便于项目的管 理和控制。
动态性
可以随时添加或删除数据点，方便进 行数据更新和调整。
使用场景
质量改进
用于识别生产过程中出现的主要 问题，以便针对性地进行改进。
问题分析
用于分析问题和故障，找出主要原 因，以便快速解决。
QC七大工具--PPT课件
右端划上纵轴，折线终点为100％。 0～100％分成10等分，把％的分度记上。 （7）记入收集时间，总检查数，记录者。
18
5、注意事项
（1）横轴依项目别大小顺序排列，其他项排最后。 （2）横轴距离相同。 （3）纵轴是品质特性，如不良数、缺点数。 （4）最高尺度包含总数。 （5）适用于计数值。
19
××不良统计表
而设计的一 种表格，查检表。 2、查检表设计步骤
11
2－1：决定收集数据的项目与数据
数据：衡量问题点“好”或“坏”的程度大小。 2－2：决定记录格式
层别：4M（人员、机器、原料、方法）＋1E（环境） 时间（早、中、晚班） 地区（A、B区）
2－3：决定记录方式 划记：////、正 符号：△ × 数字：阿拉伯数字
不良项目 Ａ×× Ｂ×× Ｃ×× Ｄ×× Ｅ×× 其他 合计
不良数 83 46 11 9 2 1 152
收集期间：7/18～7/30
累计
累计影
不良率％ 不良率％ 响度％
55%
55%
55%
30%
85%
85%
7%
92%
92%
6%
98%
98%
1%
99%
99%
1%
100%
100%
100% 100%
100%
20
51.5 53.5 55.5 27
3、直方图的作用：
3.1、由图较易了解分配的形态
掌握制程全貌：a.中心趋势 b.离散趋势 c.分配形状
3.2可了解制程的安定或异常 3.3与规格比较可判断制程能力
28
右图是锡膏厚 度的直方图， 上下限分别是 130和220.由 图可直接看出 数据分布在 150~200内, 而 170~180间的 数据最多.
18
5、注意事项
（1）横轴依项目别大小顺序排列，其他项排最后。 （2）横轴距离相同。 （3）纵轴是品质特性，如不良数、缺点数。 （4）最高尺度包含总数。 （5）适用于计数值。
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××不良统计表
而设计的一 种表格，查检表。 2、查检表设计步骤
11
2－1：决定收集数据的项目与数据
数据：衡量问题点“好”或“坏”的程度大小。 2－2：决定记录格式
层别：4M（人员、机器、原料、方法）＋1E（环境） 时间（早、中、晚班） 地区（A、B区）
2－3：决定记录方式 划记：////、正 符号：△ × 数字：阿拉伯数字
不良项目 Ａ×× Ｂ×× Ｃ×× Ｄ×× Ｅ×× 其他 合计
不良数 83 46 11 9 2 1 152
收集期间：7/18～7/30
累计
累计影
不良率％ 不良率％ 响度％
55%
55%
55%
30%
85%
85%
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92%
92%
6%
98%
98%
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99%
99%
1%
100%
100%
100% 100%
100%
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51.5 53.5 55.5 27
3、直方图的作用：
3.1、由图较易了解分配的形态
掌握制程全貌：a.中心趋势 b.离散趋势 c.分配形状
3.2可了解制程的安定或异常 3.3与规格比较可判断制程能力
28
右图是锡膏厚 度的直方图， 上下限分别是 130和220.由 图可直接看出 数据分布在 150~200内, 而 170~180间的 数据最多.
QC七大工具培训课件
QC七大工具培训课件1. 介绍QC七大工具〔也称为质量控制七大工具〕是一组根本的质量管理工具，用于统计数据的收集、分析和问题解决。
这些工具帮助质量控制专业人员和团队有效地收集和分析数据，以便准确地识别和解决问题。
在本课件中，我们将会介绍QC七大工具的定义、用途和具体应用。
2. 箭图箭图是一种用于分析过程流程的工具。
它能够显示不同环节之间的依赖关系和流程方向，进而帮助我们识别和解决问题。
箭图可以用于优化生产流程、设计改良方案和改善团队协作。
在本节中，我们将会学习如何绘制箭图，并讨论其具体应用。
3. 柱状图柱状图是一种用于显示数据分布和比照的工具。
它通过垂直的柱子来表示不同类别或组之间的数据差异。
柱状图常用于展示数据的变化趋势、比照不同工程的性能以及评估过程改良的效果。
在本节中，我们将会学习如何绘制柱状图，并探讨其在质量控制中的应用。
4. 流程图流程图是一种用于描述和分析过程流程的工具。
它通过使用不同形状的图标和连线来表示不同的操作和决策步骤。
流程图能够帮助我们更好地理解和改良过程，并识别潜在的问题和瓶颈。
在本节中，我们将会学习如何绘制流程图，并讨论其在质量控制中的应用。
5. 直方图直方图是一种用于显示数据分布和频率的工具。
它通过使用垂直的柱状图来表示不同数值范围内的数据频率。
直方图常用于描述数据的分布情况、检测异常值以及进行数据分析和决策。
在本节中，我们将会学习如何绘制直方图，并探讨其在质量控制中的应用。
6. 散点图散点图是一种用于展示两个变量之间关系的工具。
它通过在坐标轴上绘制不同数据点来表示两个变量的取值和分布。
散点图可以用于查找变量之间的关联性、发现异常点、进行回归分析以及评估过程的稳定性。
在本节中，我们将会学习如何绘制散点图，并探讨其在质量控制中的应用。
7. 矩阵图矩阵图是一种用于比照和分析多个变量之间关系的工具。
它通过使用方格网格来表示不同变量交叉组合的数据结果。
矩阵图能够帮助我们发现变量之间的模式、相互影响以及潜在的问题。
《QC七大工具》课件
施，降低故障率。
集成式质量管理平台
03
将多种质量管理工具和流程集成到一个平台上，实现统一管理
和协同工作。
QC 七大工具的发展趋势与展望
持续改进与优化
随着质量管理理念的不断深化，QC七大工具将不断优化和完善， 以更好地满足企业质量管理的需求。
跨部门协同与整合
未来质量管理将更加注重跨部门协同与整合，打破部门壁垒，实现 质量管理的全面覆盖。
QC 七大工具的未来发展与趋 势
技术发展对 QC 七大工具的影响
数据分析工具的升级
随着大数据和人工智能技术的进步， QC七大工具将更多地依赖先进的数据 分析工具，实现更精准、高效的质量 控制。
远程监控与实时反馈
虚拟仿真技术的应用
虚拟仿真技术将为QC七大工具提供更 为逼真的模拟环境，有助于在早期阶 段发现和解决潜在问题。
因果图
总结词
一种用于分析因果关系的图表。
详细描述
因果图是一种流程图，用于分析因果关系，可以清晰地显示出各个因素之间的关联和影响。在质量管 理中，因果图常用于分析质量问题产生的原因，以便找出根本原因并制定相应的解决措施。
散布图
总结词
一种用于分析两个变量之间关系的图表。
详细描述
散布图是一种图表，用于分析两个变量之间的关系，可以清 晰地显示出两个变量之间的关联程度和趋势。在质量管理中 ，散布图常用于分析两个质量特性之间的关系，以便了解其 相互影响和关联性。
02 QC 七大工具详解
层别法
总结词
将数据按照不同的特性或属性进行分类整理的方法。
详细描述
层别法是一种常用的数据整理方法，它将收集到的数据按照不同的特性或属性 进行分类，以便更好地分析和解决问题。在质量管理中，层别法常用于对质量 数据进行分类整理，以便找出问题的根本原因。
质量控制QC-七种工具PPT课件
许多可能的原因可归纳成原因类别与子原
因，画成形似鱼刺的图，所以该工具又称鱼刺
图，
22
QC老七种工具之三[因果图]
❖ 应用因果图的步骤
1、简明扼要地规定结果，即规定需要解决的质量 问题。 2、规定可能发生的原因的主要原因。 3、开始画图。把“结果”画在右边的矩形框中， 然后把各类主要原因放在它的左边，作为“结果” 框的输入。
强正相关 8 6 4 2 0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617
强负相关
X
30
QC老七种工具之四[散布图]
Y 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
弱正相关
X
Y 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0
比
40% 例
(%)
20%
0 收敛 几何 白平衡 敲闪 无书面 书面 其他
不良 失真 不良
倾斜
0
不合格项目
19
QC老七种工具之二[排列图]
❖ 排列图的注意事项
1、项目分类一定要按照同一维度。 2、分类方法不同，得到的排列图不同。 3、为了抓住“关键的少数”，在排列图上通常把累 计比率分为三类：0%~80%间的因素为A类因素， 也即主要因素；在80%~90%间的因素为B类因素， 也即次要因素；在90%~100%间的因素为C类因素， 也即一般因素。 4、如果“其他”项所占百分比很大，则分类不够理 想。 5、如果数据是质量损失（金额），画排列图时质量 损失在纵轴上表示出来。
24
QC老七种工具之三[因果图]
❖ 应用实例（一）
25
❖ 应用实例（二）
QC七种工具.ppt
集体智慧的火花集中于问题的原因而不是问题 的现状
2020/2/15
CATARCTR
2
因果图的基本结构
大原因(大骨) 小骨
中骨 主骨
因素(原因)
2020/2/15
CATARCTR
特性
特性(结果)
3
因果图作图步骤
选题，分析对象，确定质量特性。
组织讨论，找出所有可能会影响结果的 因素。
找出各因素之间的因果关系，在图上以 因果关系的箭头表示出来。
2020/2/15
CATARCTR
26
直方图与公差限
直方图符合公差要求
直方图不符合公差要求
SL
(a)
SU
SL
(c)
SU
SL
(d)
SU
SL
(b)
SU
SL
(e)
SU
2020/2/15
CATARCTR
27
直方图与公差限
直方图满足公差要求 (a)状况无需调整 (b)要考虑减少波动
直方图不满足公差要求 (c)采取措施，使平均值接近规格的中间值 (d)要采取措施，减少波动 (e)同时采取(c) 和(d)的措施
图
2020/2/15
CATARCTR
42
常规计量值控制图控制线计算公式
控制图名称
X R X s X~ R X Rs
控制线公式
X
图：UCLX X A2 R
CLX X
UCL
；R图：
R
D4 R
CLR R
CLCX X A2 R
CLC R D3 R
UCLX X A3s
机 器
●
○
2020/2/15
CATARCTR
2
因果图的基本结构
大原因(大骨) 小骨
中骨 主骨
因素(原因)
2020/2/15
CATARCTR
特性
特性(结果)
3
因果图作图步骤
选题，分析对象，确定质量特性。
组织讨论，找出所有可能会影响结果的 因素。
找出各因素之间的因果关系，在图上以 因果关系的箭头表示出来。
2020/2/15
CATARCTR
26
直方图与公差限
直方图符合公差要求
直方图不符合公差要求
SL
(a)
SU
SL
(c)
SU
SL
(d)
SU
SL
(b)
SU
SL
(e)
SU
2020/2/15
CATARCTR
27
直方图与公差限
直方图满足公差要求 (a)状况无需调整 (b)要考虑减少波动
直方图不满足公差要求 (c)采取措施，使平均值接近规格的中间值 (d)要采取措施，减少波动 (e)同时采取(c) 和(d)的措施
图
2020/2/15
CATARCTR
42
常规计量值控制图控制线计算公式
控制图名称
X R X s X~ R X Rs
控制线公式
X
图：UCLX X A2 R
CLX X
UCL
；R图：
R
D4 R
CLR R
CLCX X A2 R
CLC R D3 R
UCLX X A3s
机 器
●
○
《QC七大工具》课件
发动机水泵漏水统计表
故障形态 水封损坏 轴承损坏
其他
不良数目 百分比 200 0.76 34 0.13
30 0.11
累积百分比 0.76
0.89
1
《QC七大工具》
不合格件数 累计百分比
不合格件数 累计百分比
排列图(Pareto)
水泵不合格项目排列图 250
0.89 200 200
0.76
150
100
23
20
17
16
1.2
1
0.8
15
0.6
0.4
0.2
0
0
0
0
擦伤
砂眼 尺寸不合格
断裂
弯曲
其他
改进效果
尺寸不合格 砂眼 擦伤 断裂 弯曲 其他
《QC七大工具》
排列图(Pareto)
举例
《QC七大工具》
排列图(Pareto)
练习:联系工作实际或根据下列数据画排列图
顾客对汽车质量投诉意见统计如下表：
通常有以下几种分层方法: (1)按人员分层 (2)按班次分层 (3)按设备分层 (4)按不同供应商物料分层 (5)其它
《QC七大工具》
分层法(Stratification)
举例: 气缸体毛坯完成金切后发现的不合格项按其不 同供应商进行分层
•供应商
•缺陷数 •缺陷率
哈尔滨××
6
6%
成都
2
2%
四平××铸造厂 12
《QC七大工具》
排列图(Pareto)
排列图的分类
一、分析现象用排列图 与不良结果有关，用来发现主要问题： ●质量：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等 ●成本：损失总数、费用等 ●交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等 ●安全：发生事故、出现差错等
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1.明确目的及语言数据的来源
2.记录下收集到的语言数据
3.将各语言数据抄写至卡片上，确认 描述的准确性和简洁性，并删除相同 内4.依容据的各卡语片言数据的亲和性（即有亲 近感，所表述内容类似）将卡片分组 放5.将置各组卡片所表达的关键语以简洁 的文字表述出来，完成“亲和卡”
使用时机： 1.认清事实 2.打破现状
6.如各“亲和卡”间有亲和性，则可重复 “5”中的操作。最后用一个标题来汇整 各“亲和卡”中的内容，完成亲和图
学点习击交流进PP入T 注意事项
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1. 卡片上语言的描述应尽可能清晰简练。 2. 当绘制亲和图时有离群的卡片出现，可先放置一边，待亲和图完成后再
确认该卡片的处理方法(参见错误范例1)
连6.统接计起卡来片进出箭头的个数，进一个
箭头计“+1” 出一个箭头计“-1”，将结
果7.对记卡录片在进各行张分卡类片上
箭头只进不出是问题
箭头只出不进是主因
使用时机：
箭头有进有出是中间因素
出多于进的中间因素是关键中间因素
1.理清众多影响因素的因果关8平.对系均关分联=图的结果进行判读。计算出
2.找出重点改善对象 点击进入注意事项
箭头数/卡片数（计算结果需向上求 学习交流PPT整）。各卡片中分数为负值（即主因
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1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题
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1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题 2.分析可能造成该问题的影响因素
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的程度。
问题。
系统图 GO
以目的-手段的逻辑，将
要达成的目的或分析的
问题，用分支法作系统
性展开，进而寻找对策
或构成要素。
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QC原因分析的常用工具图
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1
亲和图 GO
依据语言的亲近性，将 收集到的各语言数据作 整理，将问题的方向明 确化。
点"GO"进入绘制步骤 关连图 GO
按照因果关系用箭头连
矩阵图 GO
通过对矩阵图中各交点的 判读，进而了解项目之间
接各影响因素，进而了
相关性的有无及其相关联
解其中何为主因，何为
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1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题
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3.重新组织语言后抄写至卡片上
4.用箭头表示出各张卡片之间的关系， 如：由于“喝太多碳酸饮料”导致“喝太 少白开水”，所以箭头就是由前者指向 5后.依者照步骤“4” 将各卡片之间的相关性 连6.统接计起卡来片进出箭头的个数，进一个 箭头计“+1” 出一个箭头计“-1”，将结 果7.对记卡录片在进各行张分卡类片上 箭头只进不出是问题 箭头只出不进是主因 箭头有进有出是中间因素 出多于进的中间因素是关键中间因素
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3.将各语言数据抄写至卡片上，确认 描述的准确性和简洁性，并删除相同 内容的卡片
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3.将各语言数据抄写至卡片上，确认 描述的准确性和简洁性，并删除相同 内4.依容据的各卡语片言数据的亲和性（即有亲 近感，所表述内容类似）将卡片分组 放置
1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题 2.分析可能造成该问题的影响因素 3.重新组织语言后抄写至卡片上
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1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题
2.分析可能造成该问题的影响因素
3.重新组织语言后抄写至卡片上
4.用箭头表示出各张卡片之间的关系， 如：由于“喝太多碳酸饮料”导致“喝太 少白开水”，所以箭头就是由前者指向 后者
使用时机： 1.认清事实 2.打破现状
6.如各“亲和卡”间有亲和性，则可重复 “5”中的操作。最后用一个标题来汇整 各“亲和卡”中的内容，完成亲和图
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错误范例 1
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4.用箭头表示出各张卡片之间的关系，
如：由于“喝太多碳酸饮料”导致“喝太
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少白开水”，所以箭头就是由前者指向 5后.依者照步骤“4” 将各卡片之间的相关性
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1.确认检讨的现象，拟定讨论的问题
2.分析可能造成该问题的影响因素
3.重新组织语言后抄写至卡片上
4.用箭头表示出各张卡片之间的关系， 如：由于“喝太多碳酸饮料”导致“喝太 少白开水”，所以箭头就是由前者指向 5后.依者照步骤“4” 将各卡片之间的相关性 连接起来
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2.分析可能造成该问题的影响因素
3.重新组织语言后抄写至卡片上
4.用箭头表示出各张卡片之间的关系， 如：由于“喝太多碳酸饮料”导致“喝太 少白开水”，所以箭头就是由前者指向 5后.依者照步骤“4” 将各卡片之间的相关性 连6.统接计起卡来片进出箭头的个数，进一个 箭头计“+1” 出一个箭头计“-1”，将结 果记录在各张卡片上