QC统计手法概述

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QC七大手法简介

QC七大手法简介引言QC（Quality Control，质量控制）是一种用于确保产品或服务的质量的管理方法。

为了有效地提高产品质量并减少不良率，QC方法可以帮助企业在生产过程中进行实时的质量控制和改进。

本文将介绍QC的七大手法，以帮助读者更好地理解和应用这些方法来改善质量控制。

1. 石川式五问法石川式五问法是QC中最常用的手法之一，它通过提出5个关键问题，来帮助识别和解决问题的根本原因： - 问题是什么？ - 为什么会发生这个问题？ - 哪里会出现这个问题？ - 为什么会在这个地方出现问题？- 该如何解决问题和确保问题不再发生？通过回答这五个问题，我们可以逐步发现问题的真正原因，并采取相应的措施来解决它。

2. 柴田先生的图解法柴田先生的图解法是一种通过绘制图表来分析问题根本原因的方法。

利用该方法，我们可以将问题和相关因素表达成图解，从而更加直观地识别和分析问题的根本原因。

通过绘制图表，我们可以清晰地了解问题的相关因素，并采取措施来解决问题。

3. 工程统计法工程统计法是一种利用统计学方法分析数据并进行质量控制的方法。

通过采集和分析数据，我们可以获得关于产品或服务质量的信息，从而识别潜在的问题，并制定相应的改进措施。

工程统计法可以帮助我们了解生产过程中的变异性，并帮助我们制定相应的质量控制计划。

4. 田部井手法田部井手法是一种通过定义和管理关键控制点，来控制和改进产品质量的方法。

田部井手法将重点放在关键控制点上，通过严格地监测和控制这些关键控制点，可以提高产品的稳定性和合格率。

这种方法还可以帮助我们识别并控制可能影响产品质量的因素。

5. 直方图法直方图法是一种通过绘制直方图来分析数据分布的方法。

通过绘制直方图，我们可以清晰地了解数据的分布情况，并根据数据分布特征来制定相应的改进措施。

直方图可以帮助我们识别数据中存在的异常情况，并采取措施来降低不良率。

6. 因果图法因果图法是一种通过绘制因果图来分析问题根本原因的方法。

QC七大手法简介

六种典型的点子云形状图
作图步骤
1. 收集成对数据（X，Y）（至少不得少于30对）。 2. 标明 X 轴和 Y 轴。 3. 找出X和Y的最大值和最小值，并用这两个值标定横轴X和纵轴Y 。 4. 描点（当两组数据值相等，即数据点重合时，可围绕数据点画同心
圆表示）。 5. 判断（分析研究点子云的分布状况，确定相关关系的类型）。
简介
七大手法简介
◆层别法：层别作解析 (按层分类，分别统计分析) . ◆柏拉图：柏拉抓重点 (找出“重要的少数”) . ◆因果图：鱼骨追原因 (寻找因果关系) . ◆查检表：查检集数据 (调查记录数据用以分析) . ◆散布图：散布看相关 (找出两者的关系) . ◆直方图：直方显分布 (了解数据分布与过程能力) . ◆控制图：控制找异常 (了解过程变异) .
分类
1、部门别、单位别：生产部门、测试部门、采购部门、研究部门、资材部门……
2、制程区层别：下料区、裁剪区、折弯区、加工区、焊接区、涂装区、组立区……
3、作业员层别：班别、线别、熟练度别、操作法别、年龄别、性别、教育程度别……
4、机械、设备之层别：
机台别、场所别、机械别、年份别、制造厂别、新旧别……
9.数据应能获得层别的情报。 10.数据收集若非当初所想的，应重新检讨查检表。 11.查检项目、时间、单位…等基准应一致，以利
分析。 12.尽快呈报结果给相关人员。 13.数据搜集应注意随机性、代表性。 14.过去、现在的查检记录，应适当保管。 15.查检表记录完成后，可用柏拉图加以整理。
实例1
1.点检用查检表 ◆列出每一需要点检项目 ◆找出非点检不可之项目 ◆注意顺序排列 ◆尽可能将之层别～以利解析机种、人员、工程、时程…） ◆先使用，再求改善

QC七大手法详细介绍

目的
01
记录数据
查检表法通过表格的形式，将数据记录下来，以便后续的分析和处理。
找出问题
02
03
制定解决方案
通过对数据的记录和分析，可以发现异常、偏差和问题，进而找出问题的原因。
根据问题的分析结果，制定相应的解决方案，并采取措施进行改进和优化。
使用步骤
1. 确定目标
明确查检的目的和范围，确定需要记录和分析的数据项。
3. 数据分析
对各层数据进行分别分析，可以使用统计分析、图表等方法来揭
示各层数据的特征和规律。
02
2. 数据整理
将原始数据按照分层标准进行整理，将相同类别的数据归为一层
。
04
4. 结果呈现
将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，以便于决策者和其他
利益相关者理解和使用。
05
散布图法
定义
散布图法是一种通过绘制散布图来分析两个变量之间关系的方法。
对整个查检过程进行总结和反馈，总结经验教训，优化查检表和方法。
04
层别法
定义
层别法是指将数据按照一定的分类标准进行分层，以便于对各层数据进行分别分析和处理的方法。
层别法是一种数据整理技巧，通过对数据的分层，能够将复杂的数据结构化，便于后续的数据分析。
目的
识别不同类别数据的特征和规律
通过将数据分层，可以更好地了解不同类别数据的分布和特征，进而发现其内在规律和趋势。
便于数据分析和比较
分层后的数据更易于进行比较和分析，有助于发现不同类别数据之间的差异和关联。
提高数据分析和处理的效率
通过分层处理，可以减少数据处理的工作量，提高数据分析和处理的效率。

QC七大手法相关知识简介

QC七大手法相关知识简介1. 质量控制〔QC〕简介质量控制〔Quality Control，简称QC〕是一种通过测量和监控产品或效劳的特性，以确保其符合规定质量标准的方法。

QC主要包括七大手法，即直方图、折线图、箱线图、散点图、质量控制图、因果图和脑力激荡法。

下面将对这七大手法进行逐一介绍。

2. 直方图直方图是一种通过将数据分组并显示为柱状图来展示数据分布的可视化工具。

它可用于显示连续变量的分布情况，并帮助判断数据是否服从某种特定的概率分布。

直方图可以直观地展示数据的集中趋势、离散程度和偏斜程度。

3. 折线图折线图是一种连接数据点的图形展示方法，常用于显示随时间变化的信息。

它通常用于展示连续数据的趋势和变化模式。

折线图可以帮助我们分析和理解数据的变化趋势，识别周期性模式和异常值。

4. 箱线图箱线图〔Box Plot〕是一种用于显示数据集中趋势、离散程度和异常值的可视化工具。

它以五个统计量〔最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值〕为根底绘制一个矩形箱体，并用线表示异常值。

箱线图可以帮助我们判断数据的分布形态和离群值。

5. 散点图散点图是一种以点的形式表示两个变量之间关系的图形展示方法。

它可以帮助我们观察变量之间是否存在线性关系、趋势或聚集。

散点图常用于发现异常值、识别异常情况和检测数据的相关性。

6. 质量控制图质量控制图〔Control Chart〕是一种用于监控过程稳定性和识别异常情况的工具。

它通过绘制样本数据的统计量，如平均值或范围，以及控制限来帮助我们判断过程是否在统计控制下。

质量控制图常用于质量管理和过程改良。

7. 因果图因果图〔Cause and Effect Diagram〕，也称为鱼骨图或石川图，是一种用于分析问题根本原因的图形工具。

它以一个问题为中心，将可能导致该问题的多个因素分别列在鱼骨的骨架上。

因果图可以帮助我们理解问题产生的多个可能原因，并通过分析和改良这些因素来解决问题。

QC七大手法是什么,及具体内容有哪些

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。

有用的质量统计管理工具当然不止七种。

除了新旧七种工具以外，常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。

本次课程，主要讲的是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，一定程度上表明了公司管理的先进程度。

这些手法的应用之成败，将成为公司升级市场的一个重要方面：几乎所有的OEM客户，都会把统计技术应用情况作为审核的重要方面，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、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC 法、网络图法。

相对而言，新七大手法在世界上的推广应用远不如旧七大手法，也从未成为顾客审核的重要方面。

第二章层别法一、定义层别法是所有手法中最基本的概念，亦即将多种多样的资料，因应目的的需要分成不同的类别，使之方便以后的分析。

二、通常的层别方法使用的最多的是空间别：作业员：不同拉、班、组别机器：不同机器别原料、零件：不同供给厂家别作业条件：不同的温度、压力、湿度、作业场所产品：不同的产品别（如同时生产Ni-Cd和Ni-MH电池）时间别：不同批别、不同时间生产的产品其他：如使用不同的工艺方法生产的同种产品别三、应用层别法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统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。

QC七大手法简介

检查表记载的注意事项和作用：
作检查表应注意事项﹕ (1)明确作检查表目的 (2)检查项目要齐全（3）决定检查频率（4）决定检查表格式（5）决定标记方式﹕如﹕正 ﹑+ 、X （6）记录相关条件（7）决定检查的人员及方法检查表作用: (1)为下一步分析提供数据 (2)观察各项目存在差异 (3)追究异常原因 (4)提供发展趋势 (5)可追溯到责任者
18.95%
10.23% 2.70%
87.07%
97.30% 100.00%
120.00% 1537 87.07% 68.13% 100.00% 100.00% 80.00% 60.00% 40.00% 20.00% 0.00% 废品数（件）累计频率％ 493 130
97.30%
913
欠铸
冷隔
小砂眼
21
Why
四、特点因果图
b)对策追求型﹕此类型是将鱼骨图反转成鱼头向左的图形﹐目的在于追求问题点应如何防止﹐目标结果应如何达成的对策﹐帮以特性要因图表示期望效果与对策间的关系。
How
22
四、特点因果图
3.绘制方法﹕ a)确定特性﹔ b)绘制骨架﹔ c)大略记载各类原因﹔ d)依据在要因﹐再分出中要因﹔ e)要更详细列出小要因﹔ f)圈出最重要的原因。 g)记载所依据的相关条件。
QC 7 TOOL
1.定义﹕ 根据所搜集的数据﹐按不良原因﹑不良状况﹑不良项目﹑ 不良发生的位置等不同区分标准化而国以整理﹑分类﹐藉以寻求占最大比率之原因﹑状况或位置﹐按其大小顺序﹐再加上累积值控的图形。柏拉图又称ABC图和排列图。
（按项目将数据进行分类整理，按大小罗列的图）。
- 利用柱状图表、折线图表。
QC七大手法简介

QC七大手法

QC（Quality Control，质量管制，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。

它主要包括检查表表、层别图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图等所谓的QC 七工具。

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，有时叫做检查表或点检表。

例如：点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、5S 活动检查表、工程检查表异常分析表等。

用途：可以让数据的收集更为规律、有效；制成的表格更为简明、易懂。

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。

层别法办何柏拉图、直方图等其他七大手法结合使用，也可单独使用。

例如：抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。

用途：区别出问题的来源，然后可以给予更好的控管、改善。

三、柏拉图柏拉图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。

他可以帮助外面找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于记数值统计，层别法有人称为ABC图，又因为柏拉图的排序识从大到小，故又称为排列图。

用途：将问题点表现出来，并呈现其相对重要性，提供改善方向的优先顺序。

柏拉图ABA B C123四、因果图因果图又称她特性要因图，主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决，是一种用于分析品质特性（结果）与可能影响特性的因素（原因）的一种工具，又称为鱼骨图。

用途：在改善小组的脑力激荡之下，列举所有可能的异常原因；逐一过滤之后，会发现平常忽略的小毛病，可能就是问题的根源。

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”。

用途：检查二组数据之间的相互关系，尤其是对鱼骨图中的因、果验证。

QC七大手法介绍

QC七大手法介绍概述质量控制〔Quality Control，简称QC〕是指通过各种手段和方法，确保产品或效劳在生产过程中的符合质量要求。

为了更好地实施质量控制，QC采用了七大手法，即：相对论、因果图、检查表、直方图、散点图、控制图和PDCA循环。

这篇文档将详细介绍这七大手法的根本原理和应用。

1. 相对论相对论是一种质量管理中常用的工具和方法，用于分析产品或效劳的相对重要性和优先级。

通过相对论分析，可以根据不同的需求和要求，制定出优先级高的任务和目标，从而提高质量管理的效率。

相对论分析的根本步骤包括：确定要比拟的对象，确定比拟的标准，评估每个对象的得分，得出相对重要性和优先级。

因果图是一种用于分析问题根本原因的工具。

通过因果图分析，可以找出导致问题发生的根本原因，从而采取相应的措施来解决问题。

因果图通常采用鱼骨图或者石墨烯图的形式展示，其中问题作为中心节点，各种可能的原因作为分支节点。

通过分析节点之间的关系，可以找出问题的根本原因并提出解决方案。

3. 检查表检查表是一种记录和系统化检查过程的工具。

通过检查表可以确保每个步骤都得到正确执行，并及时发现和修正错误。

检查表通常包括了所需的步骤、标准和对应的结果，通过逐个勾选和记录，可以方便地跟踪和控制过程的执行情况。

直方图是一种用于统计数据分布情况的工具。

通过绘制数据的频率分布，可以直观地了解数据的特点和规律，从而评估产品或效劳的质量水平。

直方图通常由横轴和纵轴组成，横轴表示数据的范围，纵轴表示数据的频率。

通过观察直方图的形状和分布，可以推断出数据的中心趋势和离散程度。

5. 散点图散点图是一种用于分析两个变量之间关系的工具。

通过将两个变量的取值绘制在坐标系上，可以观察到它们之间的关系。

散点图通常由横轴和纵轴组成，分别表示两个变量的取值。

通过观察散点图的分布和趋势，可以判断两个变量之间是否存在相关性，并进一步分析其影响和关联。

控制图是一种可用于监控过程稳定性和变化的工具。

QC七大手法

人
人少
素质差
方法
更小原因中原因
小原因
大原因
结果
设备
材料
环境
原稿卷曲度
稿纸质量强度
药液
颜色深浅
保管时间
清晰度
新旧程度
书写整齐
污染
房间不洁
手不洁放纸方式
保管时间
感光度干燥时间
保管方法
使用人员
液量
精神不集中
操作速度
干净度灯泡亮度纸质量使用时间
复印不清楚
的相互关系。
散布图是研究两个变量之间是否存在着相关关系的统计工具
某体育运动俱乐部，为了研究运动员的身高与体重之间是否存在某种关系，将所有运动员的身高和体重的测量数据，作散布图进行分析。
身高和体重呈正相关
越高的人越重
温度与产量之间的数据表
序号温度x（OC）产量y（kg）序号温度x（OC）产量y（kg）
• 在某产品装配过程中，经常发现齿轮箱盖漏油的现象，为解决该问题，对该工艺进行了现场调查，收集数据 n=50；漏油数f=19；试用分层法找出影响产品质量的原因。
分析：
1 、造成漏油的原因有两个（1）齿轮箱密封垫是由甲、乙两厂分别供给的（2）涂粘结剂的工人A、B、C操作方法不同 2 、分别对操作者和齿轮箱垫供货单位分层，得到如下结果：
操作者分层表
工人 A B C
合计
漏油 6 3 10 19
不漏油 13 9 9 31
漏油率（%） 32 25 53 38
齿轮箱垫供货单位分层表
供货厂甲乙
合计
漏油 11 8 19
不漏油 14 17 31

QC统计手法

QC统计手法
一、总述
QC七大手法：（查检收数据、层别找差异、拍拉抓重点、特性找要因、
直方显分布、管制防变异、散布找相关）
⒈查检表——收数据
⒉层别法——找差异
⒊柏拉图——抓重点
⒋特性要因图——找要因
⒌直方图——显分布
⒍管制图——防变异
⒎散布图——找相关
备注：
单项不良数
单项不良率= ×100%
抽样数
单项不良数
单项影响度= ×100%
总不良数
累计影响度 =各单项影响度的总和
二、各统计手法的具体运用
1．层别法：将收集的杂乱无章的数据进行整理、分类，使这一目了然，更为直观
例1：三班的产量及不良率
A：100万Y 0.3%
B：105万Y 0.4%
例2：
脏污：2Y 、脏污：1Y 、没织到：3Y 、钢扣穿交叉：2Y 、带子大小不一：4Y 脏污：1Y 、棕丝片穿错：2Y 、正面纱松：1Y 、宽度多0.5mm ：2Y 、跳针：1Y 、轻微脏污：2Y 、宽度变小：1Y 、起毛、：
②
①③④
2．柏拉图
作用：除大害（基于选别法之上），即80/20法则，少数影响重大（以累计不良影响度80%为界限的不良项需要进行分析、处理、改善正常的排列顺序：影响度由高向低排列例1：以层别法例2的数据来做柏拉图
例2
414 100。

QC七大手法

Volex(SZ) QA Department training MaterialQuality Control Seven ToolsPresented By: Xia Fan2th April. 2001Suzhou Quality1Quality Control Seven Tools品质管理需要用科学的管理方法和统计技术，对影响品质的各方面因素进行系统的考虑；对相关数据进行收集、处理、分析；找出形成原因和解决方法；实施改进。

Quality Control Seven Tools品质管理活动中所运用的统计手法一般称为“QC七大手法”：1、检查表（又称点检表）——收集、整理资料；根据事实、数据说话。

2、柏拉图（又称排列图）——确定主导因素；并非对所有原因采取处置，而是先就其中影响较大的2~3项采取措施。

3、因果图（又称特性要因图、鱼骨图）——寻找引发结果的原因；整理原因与结果之关系，以探讨潜伏伏性的问题。

Quality Control Seven Tools4、分层法（又称层别法）——从不同角度层面发现问题；所有数据不可仅止于平均，须根据数据的层次，考虑适当分层。

5、散布图（又称散点图）——展示变量之间的线性关系；6、直方图（数次表）——展示过程的分布情况；凡事物不能完全单用平均值来考虑，应该了解事物均有变异存在，须从平均值与变异性来考虑-。

7、控制图（又称管控图）——识别波动的来源；凡事物不能完全单用平均值来考虑，应该了解事物均有变异存在，须从平均值与变异性来考虑-Quality Control Seven Tools具体步骤是：1、问题的把握点（柏拉图、直方图），2、对问题的现状分析（控制图、检查表、散布图、层别法），3、改善对策实施（利用各种统计方法及固定的技术），4、实施结果的确认（推移图、柏拉图），5、标准化。

Quality Control Seven Tools1.什么是检查表：检查表是一种为了便于收集数据而设计的表格。

QC七大手法介绍

不良率％＝
各项不良数 ×100％
总检查数
影响度％＝各项不良数 ×100％总检查数
按项目数据大小顺序排列（求各项数据、累计影响度）其他项排在最后。
要符合管理上80：20原則，从占80 %重点项目下对策。
41
长教育资料
掌握问题点：
虽然分类很多，但实际上影响较大的只不过是2～3项，因此很容易找出问题出在那里。
气温、气候、晴、雨、潮湿
19
长教育资料
示
例
用5个为什么追
：
踪问题：
一种问题来源、影响等方面，按其分类，将每个问题层关系逐项向下层展开.
20
长教育资料
人员作业数量的层别:
材料人员
张三王五
李四
A班
B班
230
305
290
310
290
295
对机器的层别:
月份 1号 2号 3号 4机
计划产量 25000 25000 25000 25000
硬 36 38 41 43 46 47 51 54 60 度Y
根据上表的数据作成直方图
49
长教育资料
管制找异常
频数
20 10
0
1 234 5 6 7
8
日期/时间
50
长教育资料
作用: 一种随着时间的移动，将设定工作推
动的项目，结合设定的指标而将实绩在成果绘制在图上，以观察实际的成果与设定指标的差距，以便采取调整措施的一种图表;
43
长教育资料
散佈图----（散佈看相关）
44
长教育资料
作用: 通常是用来研究两变数间之相关联
性(正相关、负相关、或无相关)，也可以显示出相异数据之间之层別的情况。

QC七大手法概述

工艺1
生产工艺分析表
颜色 OK
硬度 B
附着性
OK
盐雾 12H
人汗 12H
硬度
工艺2 OK HB OK 24H 24H
工艺3 NG
1H
OK 24H 24H
工艺4 NG
1H
OK 48H 48H
工艺 1
工艺 2
工艺5 NG
2H
NG 48H 48H
工艺 3
工艺 5
工艺 4
盐雾
过程决定计划图法
过程决定计划图法就是将达成既定目标之过程，事先充份考量，对过程步骤及可能发生生之不利状况等绘成图，成为达成目标之计划。
数量
数量
不良
不良数量统计表类型
周数
退货数量统计表
管制图分析
管制图的主要定义是「一种以实际产品特性，与依过去经验所研判之制程能力的管制界限比较，而以时间顺序，用圆形表示者」。
异常原因之变动可避免的原因
偶然原因之变动不可避免的原因
管制图分析
X-R管制圖
產品名稱版本品質特性測量單位日期時間
25.05
5.01 1.84
02 年 4 月 1 日/ 4 月 1 日
/
5.15 5.33 6.15 5.36 5.94
27.93
5.59 1.00
/
6.24 5.54 5.62 6.40 4.94
28.74
5.75 1.46
/
4.95 6.61 5.35 5.38 5.38
27.67
5.53 1.66
X1 樣本 X2 測定 X3
值 X4 X5
ΣX X R
PCI SLOT
金手指鍍金厚度 mm

QC统计手法解析

QC统计手法解析1. 引言在质量控制（Quality Control，QC）过程中，统计手法是一种重要的工具，它可以帮助我们分析数据并评估质量控制的效果。

本文将对常见的QC统计手法进行解析，包括均值、标准差、方差分析、控制图等。

2. 均值均值是一组数据的平均值，它可以用来判断样本数据是否稳定。

在质量控制中，我们通常使用控制图来监控均值的变化情况。

当均值超过控制限时，表明质量出现异常，需要进一步分析。

3. 标准差标准差是一组数据的离散程度的度量，表示数据的波动程度。

通过监控标准差的变化，我们可以判断质量控制的稳定性。

通常，标准差较大时，说明数据波动较大，需要注意质量问题。

4. 方差分析方差分析是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个样本均值之间的差异是否显著。

在质量控制中，我们可以使用方差分析来评估不同生产批次或不同工序之间的质量差异，并找出导致差异的原因。

5. 控制图控制图是一种用于监控质量数据变化的图表。

它通常包括上限、下限和中心线，用于标识正常质量范围和异常点。

常见的控制图有平均图（X-Bar Chart）、范围图（R Chart）和方差图（S Chart）等。

通过对控制图的监控，我们可以及时发现质量问题，并采取相应的措施进行改善。

6. 其他统计手法除了上述常见的统计手法外，还有许多其他的QC统计手法可以帮助我们进行质量控制。

例如，假设检验（Hypothesis Test）可以用来判断一个样本是否符合某个特定的分布；回归分析（Regression Analysis）可以用来建立质量数据与影响因素之间的关系模型。

这些统计手法在质量控制中扮演着重要的角色，帮助我们更好地分析和解决质量问题。

7. 总结QC统计手法是质量控制过程中必不可少的工具，它可以帮助我们分析数据、评估质量控制效果，并及时发现和解决质量问题。

了解和掌握这些统计手法，对于提高质量管理水平和生产效率具有重要意义。

通过合理运用QC统计手法，我们可以实现质量持续改进，提供更好的产品和服务。

QC统计手法概述

QC統計手法概述應具備品質意識、問題意識、危機意識、改善意識,尋求本身工作方法或推廣方法之缺失,謀求改善,在全員努力之下來滿足顧客需求與社會之要求,其管理方法(手段)為應用統計之手法或觀念.所謂管理,是指按照預定計劃,依作業標准而實施,然后查核實施的結果對目標達成之處置.簡言之,管理的主要功能是維持現狀.●所謂改善,就是要打破現狀:1>.問題點的所握;2>.對問題點的現狀分析;3>.改善對策實施;4>.實施結果的確認;5>.標准化.●QC七大手法之使用情形,可歸納如下;1>.根據事實、數據發言──圖表(Graph)、查檢表(Check List)、散布圖(Scatter Diagram).2>.整理原因與結果之關系,以探討潛伏性之問題──特性要因圖(Characteristic Diagram).3>.凡事物不能完全單用平均數來考慮,應了解事物均有變異存在,須從平均數與變異性來考慮──直方圖(Histogram)、管制圖(Control Chart).4>.所有數據不可僅止于平均,須根據數據之來龍去脈,考慮適當分層──層別法(Stratification).5>.並非對所有原因采取處置,而是先從影響較大的2~3項采取措施,即所謂管理重點──柏拉圖(Pareto Dragram).1 2 3 4 5 A // // // // // B// // // // // C // // // // //D // // // // //檢查表管制圖步驟1柏拉圖Q C 改善步驟與 Q C 手法簡單的說,這些手法是要「以現實合理的眼光,來觀察產生不良情形的現場與現物」,確實做好所謂的「三現主義」;同時,也藉由改善的手法與教育,做到「不制造部不良品、不良品不后流、不接受不良品」的品質「三不政策」.身為一個現場管理者,必須隨時掌握現狀,了解其單位的績效,與訂定之目標有無差距,再依據現狀,擬訂新的工作計劃,做到P-D-C-A 的管理循環.●何謂圖表現場的數據或情報,用點、線、面、體來表示大概情勢及鉅細變動于紙上的圖形,稱為圖表.其目的是:1. 方便人的視覺,使能獲取更多的情報,並使之能傳達更迅速,更易被人了,更快看出情報內容.2. 自一組數據,能把握到更多的情報,而能采取必要的對策.讓數據說話以現實的眼光,觀察現場與現物. 4. 不制造不良品. 5. 不良品不后流. 6. 不接受不良品●圖表必備條件1.把握全體──應一看即完全了解全體的狀況.2.簡單明了──繪制力求簡單明了.3. 迅速了解──不必任何言辭說明,閱讀者一看即能判斷出來.4. 正確的判斷──不論刻度標法、線的大小或實虛、點的大小,都應刻意講求,以使正確判斷.5. 浮現對策──最高明的圖表,是能夠從圖上看出解決問題的對策.●幾種常用圖表介紹1.條形圉以長短表示數值的大小,而將若干等寬長柱平行排列的統計圖.為使全圖得到平衡,予人明確的印象.2.推移圖(又稱趨勢圖、歷史線圖或折線圖)繪制法:1. 決定期間,搜集數據.2. 計算不良率或每單位缺點數.3. 橫軸表示時間,縱軸表示統計事項之數值.4. 以數據打點,點與時點之間以直折線連結.個日累計生產數5.記入數據期間,及記錄表之標題(目的).●查檢表一.定義:查檢表是使用簡單易于了解的標準化表格或圖形,人員只需填入規定之查檢記號,再加以統計整數據,即可提供量化分析或比對檢查用者謂之,亦稱為點檢表或查核表.二.查檢表的分類:1.點檢用查檢表2.記錄用點檢表●散布圖一.散布圖有以下的功用:1.能大概掌握原因與結果之間是否有相關及相關的程度如何.2.能檢視離島現象是否存在.3.原因與結果相關性高時,二者可互為替代變數.二.散布圖的定義特性要因圖(魚骨圖)大概可以了解工程上的要因會影響產品的品質特性,散布圖也是以這種因果關系的方式來表示其關連性.。

QC统计手法的基本特征

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九、图表必备条件
1.能把握全体 2.简单明了 3.能迅速了解 4.正确的判断 5.浮现对策
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十、图表制作的原则
1.制作前考虑事项
确定目的掌握资料掌握情报阅读对象方便性、经久性、时间性符合正确、简洁、清楚原则
2.制作应遵守的原则
目的明确(清楚标示主题)
数据特性掌握(固定、前后一致、正确性、适用性) 图表之整体美观(单位、大小、点线、颜色…)
3.制程能力指数Cpk Cpk 是总合Ca 和 Cp 二值之指数 Cpk＝(1-|Ca|).Cp
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第七章柏拉图
一、前言 ◎有价值的数据 ◎充份掌握问题及重要原因 ◎重点管理→决策
二、柏拉图由来 ◎1897年V.Pareto ---- 意大利 ◎重要的少数、琐细的多数---美国朱兰 ◎Q.C.C活动----QC7----日本、石川馨
◎是否有异常点 ◎是否需再层别 ◎是否与固有技术、经验相符。
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四、散布图的判读：
1.完成正（负）相关。 2.高度正（负）相关。 3.中度正（负）相关。 4.低度正（负）相关。 5.无相关。 6.曲线相关。
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散佈圖：分析電壓變異與準確度之關係
測試電壓
(14v←－標準12V←－10V）
VOLT 16 14 12 10 8
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(3)切边型 ( 断裂型 ) 说明：一端被切断。
结论：数据经过全检或筛选。
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(4)离岛型说明：在右端或左端形成小岛。
结论：测定有错误，工程调节错误，或不同原料。
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(5)高原型说明：形状似高原状。
结论：不同平均值的分配混在一起，应再层别。
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(6)双峰型说明：有两个高峰出现。

QC 七大手法

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第一章
QC統計手法概述
–并非對所有原因采取措施，而是先從影響較大的2~3項采取措施，即所謂管理重點——柏拉圖(Pareto Dragram)。
• 從ISO談統計技術
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第二章
• 壹、數 • 前言
–數
數據与圖表
據
實
據 = 事
• 數據的分類
–依特性可分為：
• 計量數據 • 計數數據
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第二章
數據与圖表
–依來源可分為
• 原物料及產品市場數 • 過程數據 • 檢驗數据
–依時間先后可分為
• 過去數據 • 日常數據 • 新數據
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第二章
數據与圖表
• 應用數據注意的重點
–收集正確可用的數据 –避免個人主觀的判斷 –掌握事實的真相
• 整理數據的方法
–机器整理法 –人工整理法
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第二章
數據与圖表
• 整理數據的原則
義大利 63.9
英國 63.4 美國 90.5
1983年各主要車輛製造國家外銷比例條形圖
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第二章
--正確範例：
數據与圖表
沖壓工場C.D.E.F.G零件整修率
改善前、中、後條形圖比較
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第二章
--正確範例：
數據与圖表
目標值0.5%
1997年件每月不良率推移圖
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第二章
A
數據与圖表
[從起床到走出家門]
–目前產業界，必須將管理、改善、統計方法三者統一起來，三者相互連貫運用，才能在整体上發揮效果。
• QC七大手法淺說
–QC七大手法的使用情形，可歸納如下： –根據事實、數據發言——圖表(Graph)、檢查表 ( Check List)、散布圖 ( Scatter Diagram)。 3