数理统计方法与工具--质量管理QC新、老七种工具应用

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QC老七大和新七大工具

QC老七大和新七大工具
质量管理中常用的工具和技术
一、统计数据及其分类
计量数据
数据
计数数据
计件数据
计点数据
二、总体与样本
总体:指在某一次统计分析中研究对象的全体,有时又叫母
体;组成总体的每个单元(产品)叫做个体,总体中所含的个 体数叫做总体含量(总体大小),常用符号N表示,
样本:从总体中随机抽取出来并且要对它进行详细研究分析的
累计百分比 100.00% 90.00% 80.00% 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00%
K
QC工具老七种之三
直方图
别名:柱状图、分布图
功能:分析数据的规则性,尤其是中心值和分布状况
批次数量
160
130 100
一批中缺 陷的数目
重新推敲计划阶段的方案; 容易处理在实施过程中出现的情况变化和计划变更; 迅速得到由于部分作业给整个计划带来影响的,从而尽早采取措施;
容易找出关键路线,采取措施,缩短日程。
QC工具新七种之五
矩阵图
是利用多维思考去 逐步明确问题的方法, 用数学上矩阵的形 式,表示各因素之间的 相互关系,从中探索问 题所在,并得出解决问 题的设想。

QC工具新七种之一
头脑风暴法(Brain Storm)
头脑风暴法又叫畅谈法、集思法等, 应用步骤:
1、准备阶段;
2、引发和产生创造思维的阶段;
3、整理阶段。
QC工具新七种之二
系统图又称树图、树型图 把要实现的目的与需要采取的措施或手段,系统地展开,并绘制成 图,以明确问题的重点,寻找最佳手段或措施。

3、抽样风险: 弃真:第Ⅰ类错误 存伪:第Ⅱ类错误

质量管理与QC活动的新七种工具

质量管理与QC活动的新七种工具

质量管理与QC小组活动的新七种工具质量管理与QC小组活动的新七种工具指的是系统图、关联图、矩阵图、网络图、PDPC法、亲和图和矩阵数据分析法。

一、系统图系统图也称树图(Tree diagram),是一种单目标展开的表示某一问题各要素间逻辑关系的图。

在质量管理中,可以利用系统图把某个质量问题分解成若干个组成要素,根据因果关系排列起来,以显示出问题与要素、要素与要素之间的逻辑关系和顺序关系,从而明确问题的重点和解决问题的关键。

1.系统图的形式系统图是一种单目标的、层层展开的树枝状图,一般由主题、要素类别、要素和各级子要素组成。

由于它的单目标性决定了其主题只有一个,主题下面是要素类别,每个要素类别又分若干个要素,要素又分子要素,子要素又分子要素,直至末端子要素为止。

实际使用中,系统图可以向下展开,也可以侧向展开,向下展开的称宝塔型,侧向展开的称侧向型,图4-12就是一个宝塔型系统图的典型形式。

图4-12 宝塔型系统图2.系统图应用示例系统图可以用于质量方针、目标的展开,质量责任制的展开,也可以象因果图、关联图一样用来进行原因分析。

图4-13就是某QC小组利用系统图对焊接管道渗漏偏多进行的因果分析。

图4-13焊接管道渗漏偏多原因分析系统图二、关联图关联图(Relation diagram)也称关系图。

它是解决因素间相互关联,因素与问题间关系复杂的原因与结果或者目的与手段间的关系的图示技术。

与系统图不同的是关联图的主题不只一个,可以是多个。

1.关联图的基本类型关联图的基本类型有中央集中型和单侧汇集型两种。

中央集中型关联图把要分析的问题放在图的中央位置,把同“问题”发生关联的因素逐层排列在其周围。

单侧汇集型关联图把要分析的问题放在右(或左)侧,把与其发生关联的因素从右(左)向左(右)逐层排列。

图4-14中央集中型的关联图基本形式在绘制关联图时。

一般是用方框表示“问题”,用圆框表示“原因”,用箭头表示原因与结果间的关系,箭头由原因指向结果。

QC七大手法——质量工具简介及应用

QC七大手法——质量工具简介及应用

二、旧QC七大手法的应用
• 旧QC七大手法口

❖ 层别做解析
❖ 柏拉抓重点
❖ 鱼骨追原因
❖ 散布看相关
❖ 直方显分布
❖ 控制找异常
❖ 查核集数据
二、旧QC七大手法的应用 2.1 层别法
2.1 层别法
• 定义
将不同类型的一组数据按一定的性质、范围或 目的进行分类(分层),进行数据分析。
• 特点
常用,简便易上手,结果一目了然。
2.4 散布图
• 常见的散布图规律 A
正相关:
两组数据成正比关
系,A增大,B也增
B

负相关:
A
两组数据成正比关系,
A增大,B反而减小 B
不相关:
A 两组数据成散乱状 态,A增大,B可能 增大或减小
B
2.4 散布图
• 应用
--收集数据(数据应是有对应或关联性质的成对 数据,且数据量不宜太少,一般要25组以上)
T1
T2 温度
2.4 散布图
• 注意事项
散布图所反映的可能是一种趋势,对于定性的 结果还需要具体分析。
二、旧QC七大手法简介 2.5 直方图
2.5 直方图
• 定义
用一组宽度相同、高度各异的矩形的排列状态 表示数据分布状况,从而达到分析过程的质量和 合格与否。
• 特点
直观的反映过程状况,了解数据群的对准倾向和 散布状态。此方法需要用到一定的数学及统计学知 识,有一定难度。
• 示例
电池事业部为提高产品直通率,选取批量为800 片的电池片作为样本,将其A级品、B级品检测数 据分别作了统计,统计结果见下表:
2.1 层别法
类别 不良项目
电性能 缺损 外观 印刷质量 总不良数 不良率 直通率

质量管理五大工具七大手法主要用途是什么

质量管理五大工具七大手法主要用途是什么

质量管理五大工具七大手法主要用途是什么质量管理是企业持续改进和保障产品或服务质量的重要环节。

在质量管理中,五大工具和七大手法是经典且实用的方法,具有较高的适用性和效果。

本文将详细介绍这些工具和手法的主要用途。

五大工具五大工具是指直方图、散点图、控制图、因果图和流程图。

它们是质量管理中常用的方法,可以帮助企业发现问题、解决问题和改进流程,提高产品或服务质量。

1. 直方图直方图是一种将数据分组并以矩形条表示各组频率的图形。

它可以清晰展示数据的分布情况,有助于发现数据的规律和异常,帮助企业进行数据分析和优化决策。

2. 散点图散点图是以坐标轴上的点来展示数据之间的关系。

通过散点图可以直观地看出变量之间的相关性和趋势,有助于定位问题的根源和制定相应的改进措施。

3. 控制图控制图是一种用来监控过程稳定性的工具,可以及时识别过程中的特殊因素和异常情况。

通过控制图,企业可以做到实时控制和调整,确保产品或服务质量的稳定性和可靠性。

4. 因果图因果图是用来分析问题产生原因的工具,帮助企业找出问题的根源。

通过因果图,可以系统性地分析问题,确定影响质量的关键因素,并制定相应的改进方案。

5. 流程图流程图是用来描述工作流程和流程中各个环节之间的关系的图形表示工具。

通过绘制流程图,企业可以清晰地了解工作流程,发现瓶颈和问题,优化流程,提高效率和质量。

七大手法七大手法是指因果分析、5W1H分析、五力分析、帕累托分析、PDCA循环、不良成本分析和质量成本分析。

这些手法是质量管理中常用的方法,适用于不同的问题和场景,有助于提高企业的绩效和竞争力。

1. 因果分析因果分析是通过分析问题的因果关系,找出问题的根本原因。

通过因果分析,企业可以避免只见树木不见森林的情况,深入挖掘问题的本质,实现从表面到根本的问题解决。

2. 5W1H分析5W1H分析是通过回答问题的5W(what、why、when、where、who)和1H (how)来全面了解问题的背景和原因。

QC七大工具的主要管理功能

QC七大工具的主要管理功能
表1 按操作员分层的漏气情况
操作员
漏气
不漏气
漏气率p/%
A
6
13
32
B
3
9
25
C
10
9
53
合计
19
31
38
表2 按工厂分层的漏气情况
供应商
漏气
不漏气
漏气率p/%
甲厂
9
14
39
乙厂
10
17
37
合计
19
31
38
由表1和表2,人们似乎认为,降低气缸漏气率的办法可采用乙厂提供的汽缸垫和操作员B的操作方法。但实践结果表明,这样做漏气率非但没有降低,反而增加到43%,这是什么原因呢? 这是由于仅单纯的分别考虑操作者和原材料造成漏气的情况,没有进一步考虑不同操作员用不同工厂提供的汽缸垫也会造成漏气。为此,需要进行更细致的综合分析,如表3。
图例 调整要点
直方图的用途能够直观地看出数据的分布情况能够直观地判断生产过程的稳定性与规格比较,定性评价过程能力
六、散布图: 又称相关图,是研究两个变量之间关系的一种图形工具,能大概掌握原因与结果之间是否有关联及关联的程度如何。 散布图的判读:
控制图的种类: 按用途分: 分析用控制图:利用控制图对已经完成的生产过程进行分析,以评估该过程是否稳定,或确认改进的效果; 控制用控制图:对正在进行的生产过程实施质量控制,以保持过程的稳定。 当确认生产过程处于稳定受控状况时,再将分析用控制图的控制界限延长,转化为控制用控制图。
(B)偏心型
调整分布中心,使分布中心与公差中心重合。
直方图与质量标准(公差T)的关系分析
(C)无富余型
调整要点
表明工序能力不足,应采取措施提高工序能力。

质量管理老七种工具的使用方法

质量管理老七种工具的使用方法
铆错
1
81
98.78%
铆裂
1
82
100%
合计
82
82
注意事项:当一种产品有两种或两种以上不 合格时,事先必须规定如何记录。
中、重卡第六横梁件铆接铆钉质量缺陷调查表
例二:
不合格位置调查表
#2022
机翼划伤位置记录表
单位:×车间×工段
日期: 年 月 日
操作者:× × ×
排 列 图
目从最重要到最次要进行排列而采用的一种简单的图 示技术。 排列图是由一个横坐标、两个纵坐标、几个按 高低顺序排列的矩形和一条累计百分比折线组成。
定义:排列图又叫帕累托图。它是将质量改进项
按重要性顺序显示每个质量改进项目对整 个质量问题的作用。 识别进行质量改进的机会。
作用
制作排列图的步骤
#2022
第七步,在横轴上按频数大小画出矩形,矩形的高度代表
各不合格项频数的大小。
第八步,在每个直方柱右侧上方,标上累计值(累计频数和
累计频率百分数),描点,用实线连接,画累计频数折线(帕累
托曲线)。
第九步,在图上记入有关必要事项,如排列图名称、数
据、单位、作图人姓名以及采集数据的时间、主题、数据合计
序号
缺陷
频率
累计频数
频率×100
累击频率×100
1 2 3 4 5 6 7
精磨外圆 精切环槽 精镗销孔 垂直摆差 斜 油 孔 磨 偏 差 其 它
229 136 56 42 15 14 8
229 365 421 463 478 492 500
45.8 27.2 11.2 8.4 3.0 2.8 1.6
注意事项:
数据的性质分类要明确; 从品质(不良率/缺陷数)、效率(工时)、成本 (各项费用)等项目的日报、周报、月报中发现问题 同一问题有很多项目在一起应层别; 层别所得资料要能与对策相连接。

新旧七种质量管理常用七种工具对比

新旧七种质量管理常用七种工具对比

新旧七种质量管理常用七种工具对比新七大手法要紧应用在中高层管理上,而旧七手法要紧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与管理水准比较高的公司QC旧七大手法:特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。

QC新七大手法:关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。

一、检查表检查表又称调查表,统计分析表等。

检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。

但或者许正由于其简单而不受重视,因此检查表使用的过程中存在的问题很多。

使用检查表的目的:系统地收集资料、积存信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理与分析。

也就是确认有与没有或者者该做的是否完成(检查是否有遗漏)。

二、排列图法排列图法是找出影响产品质量要紧因素的一种有效方法。

制作排列图的步骤:1、收集数据,即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。

如,可收集1个月或者3个月或者半年等时期里的废品或者不合格品的数据。

2、进行分层,列成数据表,马上收集到的数据资料,按不一致的问题进行分层处理,每一层也可称之一个项目;然后统计一下各类问题(或者每一项目)反复出现的次数(即频数);按频数的大小次序,从大到小依次列成数据表,作为计算与作图时的基本根据。

3、进行计算,即根据第(3)栏的数据,相应地计算出每类问题在总问题中的百分比,计入第(4)栏,然后计算出累计百分数,计入第(5)栏。

4、作排列图。

即根据上表数据进行作图。

需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧,然后从原点开始,点与点之间以直线连接,从而作出帕累托曲线。

三、因果图法因果图又叫特性要因图或者鱼骨图。

按其形状,有人又叫它为树枝图或者鱼刺图。

它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。

画因果分析图的注意事项:1、影响产品质量的大原因,通常从五个大方面去分析,即人、机器、原材料、加工方法与工作环境。

每个大原因再具体化成若干个中原因,中原因再具体化为小原因,越细越好,直到能够采取措施为止。

(品管工具QC七大手法)数理统计方法与工具质量管理QC新老七种工具应用

(品管工具QC七大手法)数理统计方法与工具质量管理QC新老七种工具应用

(品管工具QC七大手法)数理统计方法与工具质量管理QC新老七种工具应用数理统计方法和工具--质量管理QC新、老七种工具应用于质量管理活动中经常提到“方法应用”和“工具应用”二种说法,从本质上说二者没有原则的区别。

数理统计方法属于应用数学的范畴,是实践的科学,没有实际应用就失去了存于的意义。

可是,数理统计方法的理论基础是“概率论”,从这壹点见又要求应用者有较高的素质。

日本于推行全面质量管理过程中特别注意到数理统计方法的应用,许多专家致力于对数理统计方法进行简化的研究,先后提出了“质量管理七种工具”和“质量管理新七种工具”。

此时,应用者只要根据规定的要求去应用,就会收到好的效果,这就好比工人的操作中使用扳手、郎头等工具壹样方便。

因此称为数理统计工具。

1.新、老七种工具的主要区别1)老七种工具;包括排列图、因果图、调查表、分层法、直方图、散布图、控制图。

于老七种工具中,除因果图以外,均属于统计型方法。

其主要特点为:1/适用于现场质量管理活动中应用;2/研究对象大均是可定量化表达的;3./收集分析数据和进行统计计算的方法取得分析结果。

2)新七种工具:包括系统图等七种于新七种工具中除矩阵数据解析法外,均属于情理型方法,其主要特点是1/适用于管理层次的应用2/研究对象大均是定性的3/很少进行计算,主要以收集语言资料和用图表4/新七种工具是能提供思考方法,提供壹系列科学思维方法的工具。

2.、排列图的应用2.1定义:排列图是为寻找主要问题或影响质量的主要因素所使用的图。

排列图是由俩个纵坐标(左边的纵坐标为项目发生的频数,右边的纵坐标为累积百分数),壹个横坐标(按列的项目数均等分),几个按高低顺序依次排列的直方柱(“其他”壹项除外。

无论频数多大,“其它”这壹项均应放于最后位置)和壹条累积百分比折线甲已丙丁其他即帕累托折线)所组成的图2.2排列图分析的程序(1)明确排列项目。

(2)收集数据。

(3)作缺陷项目统计表且进行必要的计算。

QC新旧七大工具

QC新旧七大工具

㈢作为调查发生不良的要因 电镀不良
正正正
18
分析。
其他
正正
13
3.实际应用举例
★检查类检查表功能:相当于工作备忘录,防止不小心造成的工作失误,
用于检查作业基准、设备操作、设备部位是否正确、正常。
1. 检查用检查表的作法 ㈠逐条列举需检查的项目,并作出填入记号项目栏目; ㈡检查项目应为“非做不可的工作”和“非检查不可的内容”; ㈢按照作业或检查顺序排列,必须是毫无遗漏可检查出问题的检查表。
组号 1 2 3 4 5 6 7


101.5~104.5
104.5~107.5
107.5~110.5
110.5~113.5
113.5~116.5
116.5~119.5
119.5~122.5
中心值 103 106 109 112 115 118 121
标记
F(次数) 4 10 13 9 8 5 1
再检查一遍,是否有遗漏的数据,准备作图。
步骤1:按发生次数的顺序(由大至小,有其他项者无论是否为最小,一 律置放于最后)将项目及次数记入不良分析表中。
不良分Байду номын сангаас表
项目 作业员常不在 作业员技术不足 原料品质欠佳 机器故障 作业流程不当 其他 合计
不良数
80 50 22 18 14 16 200
步骤2:计算累计不良数(累计次数、累计损失额)、百分比及累计百分率。
将各个要因绘制于中骨上,小原因一般与中骨成60°。
A参数值不合理
夹板轴变形

考核制度不严 工人培训不够

辊轮参数不当
罗拉成型不良
模具制造精度差
发泡不良

QC质量管理新旧七大工具介绍

QC质量管理新旧七大工具介绍

数据:关于客体的事实。(ISO9000:2015) 客体:可感知或可想象到的任何事物。(ISO9000:2015) 客体可以是物质的(如一张纸),也可以是非物质的(如一个项目 计划),也可以是想象的(如公司的发展前景)。
LIYANG
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6
旧七大工具简介-检查表
数据的分类:
计数型
数值数据(定量) 计量型
50%
41.67%
25%
0 ¬Ë ³ ÙÐÊ » Î ´Ï µ° ²È «´ ø ¹ âÏ ß² »¼ Ñ Â ²¿ ö² »º Ã Æ ä Ë û
14
旧七大工具简介-柏拉图
(3) 制作柏拉图注意事项:
① 若发现项目分类数目不多时,则不符合使用柏拉图,应从其他角度再做 分析。 ② 如果“其他项”所占比例大于最大的前面几项,则必须再细分。 ③ 柏拉图适用于计数型数值统计,计量型数值统计用直方图。
LIYANG
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ÀÍ öÈ ËÊ ý 12000 Ë 11000 10000 9000 8000 7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 ƺ ¾ ó¼ ݳ µ
91.67% 83.34%
95.84%
À Û¼ Ʊ ÈÂ Ê 100%
75%
66..67%
9
旧七大工具简介-检查表
② 记录用检查表:
ÏÏ ÏÏ
ÏÏ 〃 ÏÏ 〃Ï ÏÏ〃 ÏÏ à
Ïì ÏÏÏÏÏ Ïì ÏÏ 1Ï Ï 224 240 151 75 14 704 2Ï Ï 258 256 165 80 18 777
ÏÏÏ ÏÏÏ 3Ï Ï 356 283 178 90 27 934
XXX XXX

浅析QC七种工具在质量管理中的应用

浅析QC七种工具在质量管理中的应用

浅析QC七种工具在质量管理中的应用目录摘要············································································································- 3 - 关键词·········································································································- 3 - 正文············································································································- 3 -一、引言································································································- 3 -二、QC统计方法的作用············································································- 3 -三、质量管理中常用的QC七种工具····························································- 3 -(一)直方图 ················································································- 3 -(二)排列图 ················································································- 4 -(三)散布图 ················································································- 5 -(四)检查表 ················································································- 6 -(五)折线图 ················································································- 6 -(六)因果图(鱼骨图) ·································································- 7 -(七)控制图 ················································································- 8 -四、结论······························································································ - 10 - 参考文献···································································································· - 10 -【摘要】本文主要介绍在质量管理中我们要运用QC七种工具的必然性和重要性,并阐述了QC七种工具在质量管理中实施。

质量管理的老七种工具

质量管理的老七种工具

质量管理;老七种工具一、质量管理的老七种工具指的是什么?质量管理的老七种工具是对应质量管理的新七种工具而言的,又叫做QC其中工具,包括统计分析表、数据分层表、排列图、因果分析图、直方图、散布图和控制图七种,其中工具可以单独使用也可以配合使用。

目的是服务质量管理。

二、质量管理的老七种工具的主要作用是什么?1、统计分析表:统计分析表是利用统计方法对数据进行整理和初步原因分析并形成表格以供直接阅读的一种工具,其格式多种多样,可以根据用户的习惯来自行制定,有利于对质量数据进行分类汇总查找规律。

2、数据分层表:数据分层法是统计分析表的延伸,就是将性质相同的,条件相同条件下收集的质量数据归纳比较。

例如统计分析表如果具体到每个车间工段的话,数据分层表可以具体到其班组和生产材料及影响因素,检查者的素质能力等。

可以按检查手段,按使用条件、和时效等进行分层,进行质量深入分析。

3、排列图。

排列图是在统计分析基础上,对影响质量的各个因素进行逐层分析后,通过直观手段呈现质量影响主要因素或者高频因素的一种质量管理图形,又叫柏拉图,图形的左侧纵坐标是影响频数,右侧纵坐标是影响频率,坐标趋势线是累积频数,横坐标是影响因素从大到小的排列组合4、因果分析图。

因果分析图又叫鱼骨图,是一种以原因作为因素,以结果为质量问题特征的关系图。

用箭头对应来代表。

因果分析图可以通过头脑风暴法来集思广益,调动员工发现质量问题并查找原因的积极性。

5、直方图。

直方图与排列图的作用类似,但是形式不一样。

主要是反映质量问题和管理效果总体分布的一种工具。

通过直方图可以较为直观的看出质量的特征的分布,有利于质量管理的高效准确开展。

6、散布图。

散布图的作用是通过若干数据的对应关系,使得特征和原因分布在一定平面区间内,作为查找质量特征发生原因或者条件的一种借鉴工具。

有利于判断质量问题以及客观条件和发生原因等变量之间的对应关系。

7、控制图。

控制图分为供分析的控制图和供管理用的控制图。

QC七种工具及使用方法

QC七种工具及使用方法

将收集到的数据以点的形式 绘制在坐标系上,其中横轴 表示一个变量,纵轴表示另 一个变量。
观察散布图上的点分布情况 ,判断两个变量之间是否存 在关联性,如果点分布比较 集中,说明两个变量之间存 在较强的关联性,如果点分 布比较分散,则说明两个变 量之间关联性较弱。
如果两个变量之间存在线性 关系,可以通过回归分析等 方法进一步确定它们之间的 关系。
在生产过程中,通过直方图分析产品质量检测数 据的分布情况,识别异常值和改进方向。
市场调研
在市场调研中,通过直方图分析消费者对产品或 服务的评价分布,了解消费者需求和偏好。
3
数据分析
在数据分析中,通过直方图分析各种数据的分布 情况,如销售数据、用户行为数据等,帮助企业 了解市场和用户行为。
THANKS FOR WATCHING
05
散布图
定义与特点
定义
散布图是一种将两个变量之间的关系以 图形的方式表示出来的方法。
VS
特点
能够直观地展示两个变量之间的关联程度 ,通过观察散布图上的点分布情况,可以 判断两个变量之间是否存在线性关系、是 否需要进一步分析。
使用方法
收集数据
绘制散布图
分析关联性
判断线性关系
收集需要分析的两个变量的 数据,例如,产品的尺寸和 重量。
收集数据
收集有关产品质量的数据,并按照影响程度进行排序。
制作图表
根据收集的数据,制作柏拉图图表,展示各因素对整 体质量的影响程度。
分析原因
针对关键因素,分析其产生的原因,并制定相应的解 决措施。
适用场景
质量改进
当产品存在质量问题,且问题集 中在少数关键因素上时,可以使 用柏拉图进行问题分析和改进。

QC质量管理新旧七大工具介绍

QC质量管理新旧七大工具介绍

QC质量管理新旧七大工具介绍在质量管理领域,质量控制(Quality Control,QC)是一个关键的概念。

它旨在通过采取各种措施来确保产品或服务符合质量标准,并满足客户的期望。

为了更好地实施质量控制,各种工具被开发出来,以帮助企业进行有效的质量管理。

在本文中,我们将介绍QC质量管理的新旧七大工具,包括流程图、帕雷图、控制图、散点图、直方图、因果图和检查表。

通过学习和应用这些工具,企业可以更好地管理和控制其产品和服务的质量。

一、流程图流程图是一种可视化表示过程步骤的图表。

它帮助人们更好地理解和分析一个过程的各个步骤及其相互关系。

在质量管理中,流程图可用于识别和分析存在的问题或瓶颈,并为改进提供指导。

通过绘制一个清晰且易于理解的流程图,企业可以更好地理解其质量管理过程,并找出提高质量的关键因素。

二、帕雷图帕雷图是用来识别和解决问题的强大工具。

它是一个条形图,按照某个因素的重要性对问题进行排序,并以此为依据制定优先解决方案。

通过帕雷图,企业可以在众多问题中识别出最具影响力的几个,并集中资源解决这些问题,以获得质量的全面改进。

三、控制图控制图是用于监测和控制质量的重要工具。

它可以追踪产品或过程中的变异,并提供反馈指示何时需要采取纠正措施。

通过使用控制图,企业可以进行实时的质量监测,识别并解决潜在问题,从而保证产品或服务的质量稳定性。

四、散点图散点图是用来表示两个变量之间关系的图表。

在质量管理中,散点图可以用来查看两个变量之间的相关性,并确定是否存在某种模式或趋势。

通过分析散点图,企业可以了解不同变量之间的关系,并采取相应措施改进质量。

五、直方图直方图是一种展示数据分布的图表。

它通过将数据分组并显示各组数据的频率,使人们更容易理解数据的分布情况。

在质量管理中,直方图可用于分析产品的质量特征,例如尺寸、重量等。

通过直方图,企业可以了解产品质量的分布情况,并根据需要进行调整和改进。

六、因果图因果图,也称为鱼骨图或石川图,是用于分析问题产生原因的工具。

数理统计方法与工具--质量管理QC新、老七种工具应用

数理统计方法与工具--质量管理QC新、老七种工具应用

数理统计方法与工具--质量管理QC 新、老七种工具应用在质量管理活动中经常提到“方法应用”和“工具应用”二种说法,从本质上说二者没有原则的区别。

数理统计方法属于应用数学的范畴,是实践的科学,没有实际应用就失去了存在的意义。

但是,数理统计方法的理论基础是“概率论”,从这一点看又要求应用者有较高的素质。

日本在推行全面质量管理过程中特别注意到数理统计方法的应用,许多专家致力于对数理统计方法进行简化的研究,先后提出了“质量管理七种工具”和“质量管理新七种工具”。

此时,应用者只要根据规定的要求去应用,就会收到好的效果,这就好比工人的操作中使用扳手、郎头等工具一样方便。

因此称为数理统计工具。

1.新、老七种工具的主要区别1)老七种工具;包括排列图、因果图、调查表、分层法、直方图、散布图、控制图。

在老七种工具中,除因果图以外,都属于统计型方法。

其主要特点为:1/ 适用于现场质量管理活动中应用;2/ 研究对象大都是可定量化表达的;3./ 收集分析数据和进行统计计算的方法取得分析结果。

2) 新七种工具:包括系统图等七种在新七种工具中除矩阵数据解析法外,都属于情理型方法,其主要特点是1/适用于管理层次的应用2/研究对象大都是定性的3/很少进行计算,主要以收集语言资料和用图表4/新七种工具是能提供思考方法,提供一系列科学思维方法的工具。

2.、排列图的应用2.1 定义:排列图是为寻找主要问题或影响质量的主要因素所使用的图。

排列图是由两个纵坐标(左边的纵坐标为项目发生的频数,右边的纵坐标为累积百分数),一个横坐标(按列的项目数均等分),几个按高低顺序依次排列的直方柱(“其他”一项除外。

无论频数多大,“其它”这一项均应放在最后位置)和一条累积百分比折线甲 已 丙 丁 其他频数 累计%即帕累托折线)所组成的图2.2 排列图分析的程序(1)明确排列项目。

(2)收集数据。

(3)作缺陷项目统计表并进行必要的计算。

(4)作排列图,并标注必要的说明。

质量管理新七种方法与老七种方法介绍及对比

质量管理新七种方法与老七种方法介绍及对比

质量管理新七种方法与老七种方法介绍摘要:本文介绍了统计工具在质量管理中的应用,重点阐述了日本质量专家发明的新老七种统计工具的特点。

关键词:统计工具;质量管理Abstract: This paper introduces application of statistical tools in quality management, mainly elaborates specialty of statistical tools about old and new seven classes that were invented by Japanese quality experts.Key words: Statistical tool; Quality management1.新老七种工具诞生的背景20世纪50年代以来,科学技术和工业生产的发展,对质量要求越来越高。

要求人们运用“系统工程”的概念,把质量问题作为一个有机整体加以综合分析研究,实施全员、全过程、全企业的管理。

60年代在管理理论上出现了“行为科学”学派,主张调动人的积极性,注意人在管理中的作用。

随着市场竞争,尤其国际市场竞争的加剧,各国企业都很重视“产品责任”和“质量保证”问题,加强内部质量管理,确保生产的产品使用安全、可靠。

在上述背景条件下,显然仅仅依赖质量检验和运用统计方法已难以保证和提高产品质量,也不能满足社会进步要求。

1961年,菲根堡姆提出了全面质量管理的概念。

日本质量管理专家在推行全面质量管理工作过程中,引进学习美国质量管理理论,开发、应用了新老7种工具,为开展质量改进,普及统计技术应用提供了有效的途径。

老7种工具起源于1962年日本科学技术联盟,上个世纪70年代备受日本工业界推崇,并很快在日本的工厂企业现场质量管理中发挥了巨大作用。

老7种工具有调查表、分层法、直方图、散布图、排列图、因果图、控制图,适用于生产现场、施工现场、服务现场解决质量问题和改进质量。

质量工具箱-新老QC七种工具介绍

质量工具箱-新老QC七种工具介绍

手段1
7
手段5
2
目 的
手段6 手段2
手段7
3
4
手段8
8
手段3 手段9
5
手段10
6
9
A部门 B部门 C部门 D部门
工程1 活动要项1
2
工程2 3
4
工程3 5
6
7
工程4
8
9
30
三、关联图
(五)关联图做法:
•决定题目—以标记写出主题; •小组组成—集合有关部门人员组成小组; •资料收集—运用脑力激荡,寻找原因; •用简明通俗的语言作卡片; •连接因果关系制作关联图; •修正图形—讨论不足,修改箭头; •找出重要专案、原因並以标记区别; •形成文章—整理成文章使别人易懂; •提出改善对策;
15
一、质量管理七种工具简介
直方图示例
SL=130 20
15 10
与要求相比偏高
Sμ=160
与要求相比偏低
正常
5
120.5 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5 148.5
过程波动少
过程波动大
规范
16
一、质量管理七种工具简介
(七)控制图 ❖控制图是用于分析和控制过程质量的一种 方法。 ❖控制是一种带有控制界限的反映过程质量 的记录图形,图的纵轴代表产品质量特性值 (或由质量特性值获取的某种统计量);横轴 代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本 号;图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记 为UCL)和下控制界限(记为LCL)三条线(见下 图)。
19
二、质量管理新七种工具概述
(一)质量管理新七种工具的来源 ❖ 1972年日本科技联盟整理出七个新工具 ❖1977年在日本开始在企业中推选实施 ❖1978年由日本水野滋、近藤良夫教授召 开研讨会命名为“质量管理新七种工具” ❖1979年日本科技联盟正式公布质量管理 新七种工具。
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数理统计方法与工具--质量管理QC 新、老七种工具应用在质量管理活动中经常提到“方法应用”和“工具应用”二种说法,从本质上说二者没有原则的区别。

数理统计方法属于应用数学的范畴,是实践的科学,没有实际应用就失去了存在的意义。

但是,数理统计方法的理论基础是“概率论”,从这一点看又要求应用者有较高的素质。

日本在推行全面质量管理过程中特别注意到数理统计方法的应用,许多专家致力于对数理统计方法进行简化的研究,先后提出了“质量管理七种工具”和“质量管理新七种工具”。

此时,应用者只要根据规定的要求去应用,就会收到好的效果,这就好比工人的操作中使用扳手、郎头等工具一样方便。

因此称为数理统计工具。

1.新、老七种工具的主要区别1)老七种工具;包括排列图、因果图、调查表、分层法、直方图、散布图、控制图。

在老七种工具中,除因果图以外,都属于统计型方法。

其主要特点为:1/ 适用于现场质量管理活动中应用;2/ 研究对象大都是可定量化表达的;3./ 收集分析数据和进行统计计算的方法取得分析结果。

2) 新七种工具:包括系统图等七种在新七种工具中除矩阵数据解析法外,都属于情理型方法,其主要特点是1/适用于管理层次的应用2/研究对象大都是定性的3/很少进行计算,主要以收集语言资料和用图表4/新七种工具是能提供思考方法,提供一系列科学思维方法的工具。

2.、排列图的应用2.1 定义:排列图是为寻找主要问题或影响质量的主要因素所使用的图。

排列图是由两个纵坐标(左边的纵坐标为项目发生的频数,右边的纵坐标为累积百分数),一个横坐标(按列的项目数均等分),几个按高低顺序依次排列的直方柱(“其他”一项除外。

无论频数多大,“其它”这一项均应放在最后位置)和一条累积百分比折线甲 已 丙 丁 其他即帕累托折线)所组成的图2.2 排列图分析的程序频数累计%(1)明确排列项目。

(2)收集数据。

(3)作缺陷项目统计表并进行必要的计算。

(4)作排列图,并标注必要的说明。

(5)对排列图进行分析,找出A类因素。

2.3.问题分析。

(1)要按规范画法绘制排列图,以便于对排列图找出A类因素。

首先,在确定表示频数的纵坐标轴刻度时,应能容纳排列项目的合计频数。

并标出该频数。

它在累计%率坐标轴上对应100%。

之后对该坐标轴作均分刻度,按规定程序绘图。

当对排列图进行分析时,在累积百分数坐标轴的80%刻度处作水平线,称为A线。

A线所覆盖的百分数所代表的直方项目即为A类因素,非常直观。

(2)A类因素的“二八”确定原则不是绝对的。

只要掌握“夫键的少数、次要的多数”原则,A类因素的确定应具体情况选定。

如1、2、3项累积百分数虽为80%,但由于第2项与第3项差距甚大,而第3项与第4项相比差距又甚小,此时A类因素以只确定1、2项为好。

(3)作排列图分析时,各项的单位必须是等效的,否则就失去了排列的意义。

(4)排列项目不能过少,否则难以确定出“关键的少数”。

如有的作排列图时,只有两个排列项目,确定其中之一为A类因素。

这种作法显然不妥,一是算不上关键的少数,在实际工作中影响质量问题的原因不应只有两项,由于收集项目不全很可能把真正的关键少数丢了。

二是如果确实只有两项也就用不着画排列图了。

(5)对比性排列图是效果检查时惯用的手法,确实不错。

但应注意两点,一是活动前后两个排列图里收集数据应注意保持数据来源及工艺条件的一致。

二是前后两个排列图取样数差别不能太大,否则会失去可比性。

(6)排列图的取样数不能太少,否则就会造成较大的判断误差。

所有的统计型工具都有这个问题,取样数过小就会增大判断误差,取样数过大又会增加工作量,还可能造成人为误差,因此应取适当的取样数。

(7)排列项目频数差距不大时就难以确定关键的少数(主次不明显)。

造成这一现象的原因一是项目单位不当,二没有分层,或分层不合理。

3.、因果图的应用3.1.定义因果图是表示质量特性与原因之间关系的图。

3.2.因果图应用的程序(1)确定分析的主要质量问题,每一个质量问题要单独进行因果图分析。

即因果图只能用于单一目的分析。

(2)对各有关层次进行广泛调查研究,听取各方面的意见,取得大量语言资料。

调查会(俗称诸葛亮会)要做到:①畅所欲言,各抒己见。

②对各种意见不批评、不反驳、不争论。

③要详细进行记录。

(3)对取得的语言资料进行整理。

①对取得的语言资料到现场进行认证,排除错误的和不存在的意见。

②按语言资料所属,分为几个必要的大类,如人、机、料,法、环五大类。

当然,情况不同分类也会有所不同。

③对划分的各大类中的语言资料,接从属的逻辑关系排列为系统的层次。

要保证层次之间必须有直接的因果关系。

(4)画因果图。

画好的因果图要经过讨论,对存在的缺陷进行修正。

对发现问题尚未展开到底的分支,按程序1)至3)再次调查研究、分析整理,直至分析到末端因素。

(5)对因果图中的末端因素进行论证,从中确定主要原因,并在因果图中对应的部位标出记号。

确认要因时必须对所有末端因素逐个进行论证,论证可以应用各种必要的方法。

*排列图论证:A类因素为要因;*散布图论证:强相关的因素为要因;*正交法论证:按正交试验设计法试验结果计算各因素位极的贡献系数,极差大的为要因(也可以将极差转化为排列图进行论证);*工艺试验论证:通过工艺试验,必要时应用假设检验换方差分析,具有显著差异的为要因;*凭经验论证:可以邀请多名有关专家进行评价,最后以矩阵评价表的形式表达(也可以将矩阵评价表的评价数据化为排列图进行论证)3.3 问题分析(1)情理型方法应用。

首先要做到集思广益,不能由一二个人独自闭门造车。

(2)因素展开一定要到底,即末端因素必须是可以直接采取措施的。

例如:某因果图,在“材料”大类中展开到中原因为“保管不善”,对此并未继续往下展开。

显然,针对保管不善不便于直接采取措施,因为保管不善的原因可能还会有保管方法、保管人的责任心、保管条件的要求达不到等方面可以展开。

(3)各层次之间必须保持一定的逻辑关系,即因果图干线两侧的所有原因都是针对干线所指的质量问题的。

而在各大类分支中,大原因与中原因之间,大原因是中原因的果,中原因是大原因的因;中原困与小原因之间,中原因是小原因的果,小原因是中原困的因,以此类推始终要保持各层次之间的因果关系。

(4)确认要因的论证是对末端因素进行的,因此要因一定确定在末端因素上,而不应确定在中间过程上。

(5)确定末端因素为要因应有论证过程,并逐一对末端因素论证。

(6)对收集到的语言资料应到现场认证,对于确认为错误的或不存在的因素不要画到因果图上,以保证因果分析的有效性。

(7)因果图是针对单一目的进行原因分析的图,如果现场调查后存在两个以上的质量问题,就必须分别用两个因果图进行分析,除非有充分的论证说明这两个以上的质量问题其影响因素是完全一致的。

(8)画图不规范或用词用语不规范。

因果图右边的方框内应标出的是因果分析的对象,即主要质量问题。

问题就是问题,不应用。

“为什么……,或…的原因”来表示4. 调查表4.1 调查表又叫检查表、核对表、统计分析表。

它是用来系统地收集资料和积累数据,确认事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。

它能够促使我们按统一的方式收集资料,便于分析;一般在质量管理活动、质量分析和质量改进的活动中得到了广泛的应用。

4.2应用调查表的步骤:1 /明确收集资料的目的。

2/ 确定为达到目的所需搜集的资料(这里强调问题)3/ 确定对资料的分析方法(如运用哪种统计方法)和负责人。

4/ 根据不同目的,设计用于记录资料的调查表格式,其内容应包括:调查者、调查的时间、地点和方式等栏目。

5/ 对收集和记录的部分资料进行预先检查,目的是审查表格设计的合理性。

6/ 如有必要,应评审和修改该调查表格式。

调查表的样式多种多样,可根据需要调查的项目灵活设计。

不合格品项目调查表不合格品项目调查表主要用来调查生产现场不合格品项目频数和不合格品率,以便继而用于排列图等分析研究。

5. 分层法由于引起质量波动的原因是多种多样的,因此搜集到的质量数据往往带有综合性。

为了能真实地反映产品质量波动的原因和变化规律,就必须对质量数据进行适当归类和整理。

5.1定义分层法又叫分类法、分组法。

它是按照一定的标志,把搜集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。

分层的目的在于把杂乱无章和错综复杂的数据加以归类汇总,使之能确切地反映客观事实。

分层法常用于归纳整理所搜集到的统计数据。

分层法常与其他统计方法结合起来应用,如分层直方图法、分层排列图法、分层控制图法、分层因果图法等等。

5.2 分层的原则使同一层次内的数据波动幅度尽可能小,而层与层之间的差别尽可能大,否则就起不到归类、汇总的作用。

分层的目的不同,分层的标志也不一样。

一般来说。

分层可采用以下标志:1)人员。

可按年龄、i级和性别等分层。

2)机器。

可按设备类型、新旧程度、不同的生产线和工夹具类型等分层。

3)材料。

可按产地、批号、制造厂、规格、成分等分层。

4)方法。

可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法、生产速度等分层。

5)测量。

可按测量设备、测量方法、测量人员、测量取样方法和环境条件等分层。

6)时间。

可按不同的班次、日期等分层。

7)环境。

可按照明度、清洁度、温度。

湿度等分层。

8)其他。

可按地区、使用条件、缺陷部位、缺陷内容等分层。

分层方法很多,可根据具体情况灵活运用。

也可以在质量管理活。

动中不断创新,创造出新的分层标志。

5.3 应用分层法的步骤:1)收集数据。

2)将采集到的数据根据不同目的选择分层标志。

3)分层4)按层归类。

5)画分层归类图。

6. 控制图的应用在生产过程中收集各种必要的数据,应用统计技术进行充分的分析和处理,包括制作各种图表,来监视和预测生产过程的趋势,以达到控制生产过程的目的,这就是控制图理论。

其中所使用的绘有控制边界,显示生产过程随时间变化的质量波动,可以区分偶然因素和异常因素以实现动态控制的图形叫控制图。

控制图的应用,因为比较复杂,限于篇幅,拟另作专题讨论。

7. 散布图的应用,7.1定义散布图也叫相关图。

它是用来研究/判断两个变量之间相关关系的图7.2.变量之间存在的关系我们在质量管理活动中会遇到很多表现为计量值的随机变量。

研究、分析任两个变量之间的关系时,会发现大致有以下三种情况。

(1)没有关系:一个变量的变化不影响另一个变量的变化,说明两个变量之间没有关系即相互独立。

如排列图中列为排列项目的各变量之间都是以没有关系为前途的。

(2)确定的函数关系:变量之间的关系是确定的,一个变量一旦取值就确定了另一个变量的取值,它们之间的关系成为可以用数学解析式表达的函数关系。

如欧姆定律。

(3)。

相关关系;一个变量变化引起另一个变量随之变化,但是二者之间又没有一个确定的函数关系(不能从一个变量的取值精确地得到另一做量数值)。

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