QC七大手法相关知识简介

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QC七大手法详细介绍

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

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七大手法培训(完整版)

QC七大手法培训(完整版)
人的区别:在划分制造要因的层别时,通常也要根据实施人的区别进行层别。(从作业班分析)这样对作业管理、作业方法有益。另外,还可根据性别区分、年龄区分、经验区分。·机械、装置的区别:在有几台相同机械的时候,可以根据每一台机械的数据进行判断不良原因是否因机械差异而产生,另外,像炉子这样的设备会因位置的不同而温度不同,所以在炉内的位置上考虑层别将会得到良好的效果。·原材料区分:从供应者、前工程、批量、原材料的比例等方面考虑层别。·时间区分:上午、下午、日期、季节·环境区分:温度、湿度、气候、环境状况·作业方法区分:作业的方法、作业条件、批量、测定方法。一个出色的层别应是将数据层别后,能清楚的将层间的区别表现出来。
③制作步骤:⑴决定不良的分类項目。⑵决定数据收集期间,并且按照分类項目收集数据。⑶记入图表纸。⑷计算累计比率。⑸标记代表意义。⑹记上累计值,并用线连接。⑺记入柏拉图的主题及相关资料。
④举例:
④用途说明:⑴掌握问题点。⑵掌握重要要因。⑶确认改善效果。
⑤改善效果之确认:
⑥效果确认的柏拉图制作要决:⑴必须两个柏拉图并排,分为改善前与改善后。⑵收集数据的期间和对象必须一致。⑶季节性的变化应列入考虑。⑷对於改善项目以外的要因也要加以注意。
一、QC七大手法简介
2.作用:①协助我们作好日常管理。②可在混沌不明的情況下,认清问题关键所在,进而解决问题。
3.意义: ①用事实与数据说话 ②全面预防 ③全因素、全过程的控制 ④依据PDCA循环突破状予以改善 ⑤层层分解、重点管理
1.构成: 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、层别法、柏拉图(排列图)、鱼骨图(因果图)、直方图、散布图、控制图等所谓的QC七工具。
⑵记录用点检表 此类查检表是用来搜集计划资料,应用于不良原因和不良项目的记录,作法是将数据分类为数个项目别,以符号、划记或数字记录的表格或图形。由于常用于作业缺失,品质良莠等记录,故亦称为改善用查检表。

QC七大手法简要介绍

QC七大手法简要介绍

QC七大手法简要介绍品质控制(Quality Control, QC)是一种用于确保产品或服务质量的管理方法。

在现代制造业和服务行业中,QC是非常重要的,它可以帮助组织提高产品质量、减少缺陷和不合格品的数量,以及提高客户满意度。

在QC中,七大手法被广泛应用,本文将简要介绍这些手法。

PDCA循环PDCA循环,也被称为计划-执行-检查-行动循环,是一种基本的质量管理方法。

它由日本的质量管理专家Edwards Deming提出,被认为是持续改进的基础。

PDCA循环包括以下四个步骤:1.计划(Plan):确立目标、确定活动和资源,并制定实施计划。

2.执行(Do):执行计划并收集相关数据。

3.检查(Check):分析数据,评估结果和目标之间的差距。

4.行动(Action):根据检查阶段的结果,采取适当的行动,并持续改进。

PDCA循环的优点在于通过不断地反馈和改进,逐步提高质量管理的有效性和效率。

5W1H分析5W1H分析是一种用于解决问题和改进过程的方法。

它可以帮助QC团队深入了解和分析问题,并找到解决问题的最佳方法。

5W1H是指以下问题:•What(是什么): 问题的描述和定义。

•Why(为什么): 问题发生的原因。

•Where(在哪里): 问题发生的地点。

•When(何时): 问题发生的时间。

•Who(谁): 参与问题的人员。

•How(如何): 问题如何发生。

通过回答这些问题,QC团队可以全面地了解问题并制定相应的解决方案。

画面检查画面检查是一种通过直观地观察来发现质量问题的方法。

它可以帮助QC团队发现一些难以通过其他手法检测到的问题,如外观缺陷、杂质等。

画面检查通常要求QC人员有良好的观察力和经验,以便准确地辨别出质量问题并采取适当的措施。

直观法直观法是一种基于QC人员主观判断的质量评估方法。

它基于QC 人员的经验和专业知识,通过直观地观察和感觉来评估产品的质量。

直观法常用于质量抽样检验、产品缺陷评估等。

QC七大手法详细讲解

QC七大手法详细讲解

PERIOD: M/C#: INSPECTOR: SAMPLING FREQUENCY: 4/20 4/21 4/24
.
4
实例:
设备每日检查表
序号
日期 项目

1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15
1
各部位油量是否 正常
2
操作按钮功能确 认
3
气缸及操作手柄 是否正常
4
电机传动链条声 音是否正常
5
自动上料系统是 否正常
6
光电感应系统是 否正常
7
自动送料是否到 位
8
手动送料是否正 常
9
放松手柄功能确 认
10
B NO.2
A NO.1
B NO.2
日期 不良项目 尺寸 外观 材料 其它 尺寸 外观 材料 其它 尺寸 外观 材料 其它 尺寸 外观 材料 其它
.
3
2.点检用查检表:
主要功用是为要确认作业实施、机械设备的实施 情形,或为预防发生不良或事故,确保安全时使用.这 种点检表可以防止遗漏或疏忽造成缺失的产生. 把非作不可、非检查不可的工作或项目,按点检顺 序 列出,逐一点检并记录之.
作法:
1.明确目的. 2.决定查检项目. 3.决定检查方式(抽检、全检). 4.决定检验基准、数量、时间、对象等. 5.设计表格实施检验.
.
2
查检表的种类:
1.记数用查检表:
主要用在根据收集之数据以调查不良项目、不良原因、 工程分布、缺点位置等情形必要时对收集的数据要予以 层别.
操作员 机台号
A NO.1
它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明,又 称“石川图”.

质量管理的qc七大手法详细介绍

质量管理的qc七大手法详细介绍

质量管理是现代企业生产过程中非常重要的一个环节。

而在质量管理中,QC七大手法是非常关键的一部分。

本文将详细介绍质量管理的QC七大手法,为读者提供全面的了解和知识。

一、整理(Seiri)整理是指清除不必要的物品,只留下必要的物品。

在质量管理中,整理是非常重要的一环,它可以提高生产效率,减少浪费,使生产过程更加流畅。

只有把生产过程中的“无用之物”清除出去,企业才能更好地进行质量管理。

二、整顿(Seiton)整顿是指合理地安排必要的物品,减少寻找物品的时间。

在生产过程中,整顿可以让工作场所变得整洁、清爽,让员工能够更加高效地工作。

通过整顿,企业可以减少错误和浪费,提高产品的质量。

三、清扫(Seiso)清扫是指使工作场所保持清洁。

在质量管理中,清扫是非常重要的一环,它可以降低工作场所的事故率,减少杂物对生产过程的干扰,保障产品的质量。

四、清洁(Seiketsu)清洁是指使工作场所保持整洁、清爽。

在质量管理中,清洁可以提高员工的工作积极性和生产效率,让员工在一个整洁的环境中工作,有利于保障产品的质量。

五、遵守纪律(Shitsuke)遵守纪律是指要求员工遵守企业的规章制度、操作规程,做好本职工作。

在质量管理中,遵守纪律可以保障生产过程的正常进行,有利于提高产品的质量。

六、标准化(Seiketsu)标准化是指建立符合国家标准和企业要求的生产工艺流程,加强操作规范。

在质量管理中,标准化可以保障产品的质量和一致性,帮助企业提高生产效率,降低成本。

七、自律(Jishu)自律是指员工自觉遵守标准化操作规程,保障产品的质量。

在质量管理中,自律可以提高员工对质量的重视程度,保障产品的质量和企业的声誉。

总结起来,质量管理的QC七大手法是非常重要的一环,它涵盖了生产、管理、人员培训等多个方面,能够有效地提高产品的质量和企业的竞争力。

企业在质量管理中应当重视QC七大手法的实施,不断优化和提升生产管理水平,使产品质量得到更好的保障。

QC七大手法有哪些

QC七大手法有哪些

QC七大手法有哪些在质量管理领域,质量控制(Quality Control,简称QC)是一种常用的管理方法,用于确保产品或服务符合质量要求。

为了提高产品或服务质量,可以使用一系列的手法来控制和监测质量。

本文将介绍QC 七大手法,包括:1.物理检验2.外观检验3.抽样检验4.统计控制图5.测试和验证6.校准和校验7.过程改进1. 物理检验物理检验是通过对产品的物理属性进行测试和评估来判断产品是否符合质量要求。

例如,对于电子产品,可以通过测量尺寸、重量、电压等物理指标来进行检验。

物理检验可以直观地反映产品的实际性能和质量水平,是质量控制的常用手段之一。

2. 外观检验外观检验是通过对产品的外观特征进行检查,以判断产品是否存在表面缺陷、污染或其他不良情况。

外观检验可以通过肉眼观察或借助辅助工具(如放大镜、显微镜等)来进行。

外观检验尤其适用于对产品外观要求高的行业,如汽车、家电等。

3. 抽样检验抽样检验是根据一定的抽样方法,从批量生产中随机抽取一部分样品进行检验。

通过对样品的检验结果进行统计分析,可以推断整个批次产品的质量情况。

抽样检验可以有效地节约时间和成本,同时又能提供可靠的质量判断结果。

4. 统计控制图统计控制图是一种基于统计方法的质量控制工具,用于监控和管理一个过程的质量。

通过将过程的质量参数反复测量,并将测量结果绘制在控制图上,可以判断过程是否处于统计控制状态。

统计控制图可以及时识别出过程中的异常情况,并采取相应的措施进行调整和改进。

5. 测试和验证测试和验证是通过执行已定义的测试计划和验证方案来验证产品是否符合规格和需求。

测试和验证涉及对产品的功能、性能、可靠性等方面进行全面的测试和评估。

通过测试和验证可以发现产品的潜在问题,及早进行修正,确保产品的质量符合要求。

6. 校准和校验校准和校验是对测量设备和工具进行校准和验证,以确保其测量结果的准确性和可靠性。

校准是通过调整设备或工具的参数,使其与已知标准一致。

QC七大手法详细讲解

QC七大手法详细讲解
qc七大手法详细讲 解
目录
CONTENTS
• 特性要因图法 • 柏拉图法 • 层别法 • 查检表法 • 散布图法 • 控制图法 • 直方图法
01 特性要因图法
定义与特点
01
定义
特性要因图法,也称为鱼骨图 ,是一种用于表示因果关系的 图形工具,通过将问题的结果 (特性)与可能的原因(要因 )关联起来,帮助分析者系统 地研究和分析问题。
使用步骤
1. 确定变量
明确需要分析的两个变量,例如尺寸和不良 率。
2. 收集数据
收集相关数据,确保数据的准确性和完整性。
3. 绘制散布图
将数据绘制在散布图上,通常使用笛卡尔坐标系 。
4. 分析关系
观察散布图上的点分布,分析两个变量之间的关系 。
5. 判断关联性
根据散布图中点的分布情况,判断两个变量是否 具有关联性。
绘制控制图
根据收集到的数据,绘制控制图,包 括中心线、上控制限和下控制限。
监控与分析
在控制图上标记数据点,观察数据点 的分布情况,分析生产过程的稳定性。
异常处理
当发现异常数据点时,及时采取措施 进行调整和改进,确保生产过程的稳 定性和产品质量。
实例分析Βιβλιοθήκη 实例某生产线上生产一种电子元件,通过控 制图法监控其电阻值。
6. 监控与评估
对改进措施的实施效果进行监控 和评估,确保问题得到有效解决

5. 制定改进措施
针对关键因素制定相应的改进措 施,并实施。
4. 确定关键因素
根据柏拉图的分析结果,确定对 质量影响最大的关键因素。
实例分析
在某生产线上,产品不合格率较高,通过柏拉图法分析发现,主要原因是 原材料质量不稳定和生产设备老化。

QC七大手法简介及其应用

QC七大手法简介及其应用

• METHOD 1 查 检 表
•定义: 为了便于收集数据,使用简单记号填记并予统计整
• 理,以作进一步分析或作为核对,检查之用的一种表

格或图表.
•查检表种类:

一. 点检用查检表
二. 记录用查检表
•制作程序:

一. 明确目的所在
二. 决定查检项目

三. 决定抽样方法
四. 决定查检方式

五. 设计表格实施查检 六. 记下资料相关条件

一. 管制用管制图

二. 解析用管制图

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QC七大手法簡介及其應用
•管 制 图 (二)
•不稳定型态之检定方法:
•检定法则一: 有单独一个点子出现在3A

之外者.
•检定法则二: 连续三点之中有两点落在A

区或甚至A区以外者.
•检定法则三: 连续五点之中有四点落在B

区或甚至于B区以外者.

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QC七大手法簡介及其應用
•管 制 图 (三)
•检定法则四: 连续有八点落在C区或甚至于C区 以

外者.
•检定法则五: 连续几点同一方向时:

A.连续五点继续上升或下降-注意

以后后动态.

B.连续六点继续上升或下降-开始

调查原因.

C.连续七点继续上升或下降-必有

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3. 4.
中个位别值值与 与全移距动管全制距图管制图•~((XX--RRmCChahratr)t)

二. 计数值管制图

1. 不良率管制图 ( p Chart)

QC七大手法培训资料建议收藏(2024)

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16
柏拉图法实施步骤
2. 计算频率
计算各类别数据的频率或占比 。
4. 绘制累计曲线
从柱状图的最高点开始,依次 连接各点,形成累计曲线。
1. 收集数据
收集与问题相关的数据,并进 行分类和整理。
2024/1/29
3. 绘制柱状图
以类别为横轴,频率为纵轴, 绘制柱状图。
5. 识别关键因素
根据累计曲线的形状和拐点, 识别出对结果产生主要影响的 关键因素。
练习
收集一组实际数据,如员工绩效评分、产品质量检测数 据等,按照上述步骤进行直方图分析,并尝试识别数据 中的异常值和分布情况。
2024/1/29
30
08
控制图法
2024/1/29
31
控制图法原理及作用
01
02
原理:控制图法是一种 用图形记录与评估过程 是否处于统计控制状态 的方法。它通过收集数 据、计算控制界限,并 将数据点绘制在图上, 以直观展示过程的稳定 性和能力。
2024/1/29
12
层别法实施步骤
确定分层的目的和 需求
收集原始数据
进行分层
统计分析
制定改进措施
明确分层的目的和需求 是实施层别法的第一步 ,只有明确了目的和需 求,才能有针对性地进 行分层。
2024/1/29
根据分层的目的和需求 ,收集相关的原始数据 。数据应该具有代表性 、准确性和可比较性。
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05
因果图法
2024/1/29
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因果图法原理及作用
2024/1/29
原理
因果图法是通过分析问题的原因和结 果之间的关系,将问题按照因果逻辑 进行分解和归类,以便找出问题的根 本原因和解决方案。

QC七大手法(培训资料)

QC七大手法(培训资料)

20世纪80年代,中国*地区引入了qc七大手法,并在大陆得 到了广泛应用和推广,成为企业提高质量管理水平的有效手 段。
qc七大手法的应用范围
qc七大手法适用于各种行业和领域,如制造业、服务业、 医疗卫生、金融等,是一种通用的质量管理工具。
qc七大手法可以帮助企业发现和解决生产、服务过程中存 在的问题,提高产品质量、降低成本、提高工作效率和客 户满意度。
定义
柏拉图法是一种将数据按照某种 特定分为“少数”和“多数”两类 ,从而找出影响整体的主要因素 。
适用场景
适用于寻找影响整体的主要因素 ,以及制定相应的对策。
工具
通常使用表格、图表或软件工具 进行数据分析和排列。
散布图法
定义
散布图法是一种将两个变量之间的关系用图形表示出来的方法。它将两个变量之间的关系分为正相关、负相关和不相关三种 类型,从而了解变量之间的相互影响。
02
qc七大手法详解
特性要因图法
定义
特性要因图法是一种用于分析影响产品或过程特性的原因的方法,也称为鱼骨图法。它将问题或缺陷作为“鱼头”,将可能 的原因作为“鱼骨”,从而分析出根本原因。
适用场景
适用于产品或过程中出现的问题或缺陷的根源分析,以及制定相应的对策。
工具
通常使用白板或软件工具进行绘制。
qc七大手法(培训资料)
xx年xx月xx日
目 录
• qc七大手法简介 • qc七大手法详解 • qc七大手法在实践中的应用
01
qc七大手法简介
qc七大手法的发展历程
qc七大手法起源于20世纪50年代的日本产业界,最初包括“ 老七种”手法和“新七种”手法,后来逐渐发展成为包括柏 拉图、因果图、直方图、排列图、检查表、层别法和控制图 在内的七大质量控制工具。

QC七大手法概述及作用说明

QC七大手法概述及作用说明

QC七大手法概述及作用说明1. QC(Quality Control)简介质量控制(Quality Control,简称QC)是指在产品或服务生产过程中,通过一系列的检测、测量、评估和纠正措施,确保产品或服务达到预期的质量要求的管理活动。

通过质量控制手法的应用,可以提高产品或服务的质量、效率和可靠性,并帮助组织及时发现和纠正潜在的问题,提高客户满意度和市场竞争力。

2. QC七大手法概述QC七大手法是指常用于质量控制领域的七种基本工具和技术,它们是:1.流程图2.帕累托图3.控制图4.直方图5.散点图6.因果图7.5W1H分析法下面将对每种手法进行详细的概述和作用说明。

2.1 流程图流程图是一种通过图形化的形式来描述工作流程和操作步骤的工具。

它通过使用各种符号和箭头表示不同的任务和决策,清晰地展示了工作流程的各个环节和关键节点。

流程图可以帮助团队成员更好地理解工作流程,识别潜在的瓶颈和改进机会。

2.2 帕累托图帕累托图也称为80/20法则(Pareto Principle),它是基于意大利经济学家帕累托(Vilfredo Pareto)的观察而得名。

帕累托图通过按照频率和影响力对问题或原因进行排序,确定关键因素和主要贡献因素。

它可以帮助质量控制团队优先处理最重要的问题和原因,提高效率和效果。

2.3 控制图控制图是一种用于监控和改进过程稳定性和能力的工具。

它以时间为横轴,以关键指标(如质量特性、工序时间、成本等)为纵轴,通过统计分析过程数据,绘制出一条中心线和上下限控制线。

通过实时监控测量数据,可以判断过程的稳定性和能力,并及时采取相应的纠正措施。

2.4 直方图直方图是一种以长方形的形式显示数据分布情况的统计图表。

它通过将数据按照不同的范围划分为一系列等宽的区间,然后绘制每个区间的柱状图,表示该区间内数据的频率。

直方图能够直观地显示数据的分布情况,帮助识别数据的偏移和异常值。

2.5 散点图散点图是一种用于表示两个变量之间关系的图表。

QC七大手法资料精选全文

QC七大手法资料精选全文
OHP-
59
直方图(三)续
4. 决定组数史特吉斯公式组数:K=1+3.32log n n=数据个数组数决定参考表(经验法则)
OHP-
60
直方图(三)续
5. 定組距(H)=R/K=全距/組數6. 求各組上、下組界第一組下組界=最小值-最小測定值/2第一組上組界=下組界+組距 (以此類推)
OHP-
26
数据及查检表─数据(一)
定义所谓数据,就是根据测量所得到的数值和资料等事实。数据=事实。
OHP-
27
数据及查检表─数据(二)
收集重点收集正确的数据。避免主观的判断。要把握事实真相。取样方法。测定方法与设备。
OHP-
28
数据及查检表─数据(三)
整理时应注意事項做原因分析或采取对策时,须有数据做为依据。清楚使用目的。改善前与改善后所具备条件要一致。收集完后须马上使用(时效性)。记录时要力求正确及清晰。
层别法(五)
注意重点收集数据之前就应使用层别法。QC手法的运用应该特別注意层别法的使用。管理工作上也应该活用层别法。
OHP-
44
层别法(六)
层别法和直方图
OHP-
45
层别法(七)
范例:芒果汁加工场
OHP-
46
散布图(一)
定义把互相有关联的对应数据,在方格纸上以纵轴表示结果,以横轴表示原因;然后用点表示出分布形态,根据分布的形态來判断对应数据之间的相互关系。
OHP-
31
数据及查检表─查检表(二)
类别记录用查检表:又称改善用查检表,常用于不良原因和不良项目的记录。点检用查检表:又称备忘点检表,常用于机械设备与活动作业的确认。
OHP-
32
数据及查检表─查检表(三)

QC七大手法简介

QC七大手法简介
◆ 它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明,又
称“石川图”。
19
特性要因图的分类
追求对策型:针对目标找对策。怎样才能达成目标? 追求原因型:针对问题找原因。为什么会这样?
20
作图步骤
• 简明扼要地规定结果,即规定需要解决的质量问题; • 规定可能发生的原因的主要类别,这时可以考虑下列因素作为因 素的主要类别:数据和信息系统、人员、机器设备、材料、方法、度 量和环境等; • 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; • 寻找所有下一个层次的原因并画在相应的枝上,继续一层层地展 开下去。
30
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。
31
2
200.00%
7
200.002%00.00%
根据不良项目分层,结果如下:
现象描述 保护胶不良 信息面黑点 裂片 信息面划伤
暗 纹 /水 纹 /云 纹
边缘碰伤 粘 片 ,粘 胶 拉丝
合计
数量 7193
878 713 240 236 182 159
31 9632
8
根据机台号分层,结果如下:



4#
策为止; 5. 对分析出来的所有末端原因,都应到现场进行观察、测量、试验等
加以确认。
因果图常同柏拉图、对策表联合起来应用。
22
实例-噪声超标因果图

2024版QC七大手法(工具)完整版介绍

2024版QC七大手法(工具)完整版介绍
QC七大手法(工具)完整版介绍
目录
• 七大手法概述 • 检查表法 • 排列图法 • 因果分析图法 • 分层法 • 直方图法 • 控制图法 • 散布图法
01
七大手法概述
定义与背景
定义
QC七大手法是指在质量管理中常用的七种统计工具和技术,用 于收集、整理、分析和解释数据,帮助解决质量问题并改进过 程。
背景
QC七大手法起源于日本,在制造业中得到广泛应用,并逐渐发 展成为质量管理领域的基础工具。这些手法具有简单易学、实 用有效的特点,适用于各种行业和领域的质量管理工作。
重要性及应用领域
重要性
QC七大手法对于提高产品质量、降低生产成本、提升客户满意度等方面具有 重要意义。它们能够帮助企业更好地理解和控制生产过程中的各种变异,及时 发现并解决问题,从而实现持续改进和提升竞争力。
绘制步骤与注意事项
3. 绘制控制图
在坐标纸上绘制控制图,将收集到的 数据点标在图上,并用直线连接各点 形成折线图。
4. 分析判断
观察控制图上的数据点和折线走势, 判断生产过程是否处于稳定状态,是 否存在异常因素。
绘制步骤与注意事项
1. 数据要真实可靠
收集的数据必须真实可靠,不能随意篡改或 捏造。
注意事项
绘制时应尽可能全面地考虑各种可能的原因, 避免遗漏;分类要清晰明确,避免交叉重叠;
标明重要因素有助于突出重点并制定针对性 措施。
实例分析与问题解决
要点一
实例分析
以某产品质量问题为例,通过因果分析图法找出导致产品质 量问题的主要原因,包括原材料不合格、工艺参数设置不当、 设备故障等。
要点二
问题解决
02 1. 分层标准的选择要合理,能够反映出问 题的本质。

QC七大手法经典解析

QC七大手法经典解析
对此,应如何作分层法分析?并说明分层类别。 分析应如何后尾灯不亮?
月份 7月 8月 9月 10月 11月 12月
三)特性要因图绘图时应注意事项
1)集合有关全员知识与经验。 2)利用脑力激荡法。 3)寻找要因时依5W1H(what/why/where/when/who/how) 方法自问自答及依6M1E探索。 4)以事实为依据, 多利用过去资料及Know How。 5)对要因彻底深入分析追根究底。 6)把要因层别。 7)要标明品名、工程别、作成日期、操作者等。
QC七大手法经典解析
QC 七 大 手 法 第一招: 查检表集数据 第二招: 柏拉图抓重点 第三招: 散布图看相关 第四招: 因果图追原因
QC七大手法简介
一、检查表(数据采集表)
典型检查表
一)定义
检查表示使用简单易于了解的标准化表格或图 形,作业时仅需填入规定检查记号,再加以统计汇 整其数据,即可提供量化分析或对比检查用。系统 地收集资料和累积资料,确认事实并对资料进行粗 略的整理和简单分析的统计图表。
六)检查表的应用(1)
检查表制作完成后,要让使用者了解,并且作在职训练, 使用检查表时应注意下列事项并适时反映。 1)搜集数据要细心、客观,数据是否代表事实? 2)数据是否集中在某些项目,而各项目间差异为何? 3)某些事项是否因时间的变化而有所变化? 4)如有异常,应马上追究原因,并采取必要措施。 5)检查的项目应随着作业的改善而改变。 6)由使用的记录即能迅速判断、采取行动。
分类的项目必须合乎问题的症结,一般的分类先从结果分 类上着手,以便洞悉问题之所在;然后再进行原因分类,分析 出问题产生之原因,以便采取有效的对策。将此分析的结果, 依其结果与原因分别绘制柏拉图。
步骤2: 决定收集数据的期间;并按分类项目,在期间内收集 数据。

QC七大手法详细讲解

QC七大手法详细讲解

QC七大手法详细讲解在质量管理领域,QC 七大手法是一组非常实用且有效的工具,它们能够帮助我们收集、分析数据,从而找出问题的根源,制定有效的解决方案。

接下来,让我们详细了解一下这七大手法。

一、检查表检查表是一种简单而实用的工具,用于收集数据。

它可以帮助我们按照预定的项目和格式,系统地记录和整理相关信息。

比如说,在生产线上,我们可以设计一个检查表来记录产品的缺陷类型、出现的频率等。

通过检查表,我们能够快速、清晰地了解问题的现状,为后续的分析提供基础数据。

检查表的设计要根据实际需求,明确需要收集的信息,确保表格简洁明了,易于填写和统计。

二、分层法分层法是将数据按照不同的特征或层次进行分类,以便更清楚地看出各层次之间的差异和规律。

例如,我们可以按照产品的型号、生产班次、原材料供应商等因素对质量数据进行分层。

这样一来,就能更有针对性地分析问题,找出影响质量的关键因素。

分层法的关键在于合理选择分层的依据,要结合实际情况和问题的特点,确保分层能够有效地揭示数据中的信息。

三、排列图排列图也叫帕累托图,它是根据“关键的少数和次要的多数”的原理制作而成。

通过排列图,我们可以将质量问题按照其重要程度进行排序,从而找出需要优先解决的关键问题。

通常,我们会把影响因素按照从大到小的顺序排列,然后计算累计百分比。

比如,在一个产品质量问题的统计中,发现 80%的质量问题是由 20%的原因造成的。

通过排列图,我们就能清晰地看到这20%的关键原因,集中精力去解决它们,以达到事半功倍的效果。

四、因果图因果图又称鱼骨图,它用于寻找问题产生的原因。

我们将问题放在鱼头的位置,然后从人、机、料、法、环等方面去分析可能导致问题的原因。

通过因果图,我们可以全面、系统地梳理问题的因果关系,有助于找到问题的根源。

比如,产品出现质量不合格的情况,我们可以从操作人员的技能水平、设备的运行状况、原材料的质量、生产工艺以及环境条件等方面进行分析,找出潜在的原因。

QC七大手法培训资料(完整版)

QC七大手法培训资料(完整版)

QC七大手法培训资料(完整版)目录•引言•QC七大手法概述•QC七大手法详解•QC七大手法在质量管理中作用•QC七大手法实施步骤及注意事项•案例分析与讨论•总结与展望PART01引言通过QC 七大手法的学习和应用,提高员工对产品质量的把控能力,减少不良品率,提升客户满意度。

提升产品质量强化质量意识应对市场竞争使员工深入理解质量的重要性,树立全员参与质量管理的观念,形成质量文化。

在激烈的市场竞争中,优质的产品质量是企业赢得市场份额和客户信任的关键。

030201目的和背景内容QC七大手法的基本概念、原理和应用场景。

各手法的具体操作步骤和实施要点。

•结合实际案例进行分析和讨论,加深理解。

目标掌握QC七大手法的基本知识和应用技能。

能够独立运用QC七大手法分析和解决质量问题。

提高员工的质量意识和质量管理能力。

01020304PART02QC七大手法概述手法一:检查表检查表的定义和作用通过事先设计的表格,记录和整理数据,以便分析和解决问题。

检查表的种类包括记录用检查表、点检用检查表等。

检查表的应用场景适用于收集、整理各种数据,进行初步的原因分析。

1 2 3将收集到的数据进行分层分类,以便更好地分析和找出问题的原因。

层别法的定义和作用包括按时间、地点、人员、设备、材料等进行的层别。

层别法的种类适用于需要找出不同因素对结果影响程度的情况。

层别法的应用场景手法二:层别法柏拉图的定义和作用根据数据大小顺序排列,以直观的图形展示各因素对结果的影响程度。

柏拉图的应用场景适用于需要找出主要影响因素,进行重点改善的情况。

03因果图的应用场景适用于需要深入分析原因,找出根本解决方案的情况。

01因果图的定义和作用通过图形化展示各种可能的原因和结果,以便找出问题的根本原因。

02因果图的种类包括鱼骨图、石川图等。

散布图的定义和作用通过图形化展示两个变量之间的关系,以便判断它们之间是否存在相关关系。

散布图的应用场景适用于需要了解两个变量之间关系,进行预测或控制的情况。

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QC7大手法QC七大手法1.根据事实﹑数据发言───────图表﹑查检表﹑散布图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3.有变异性存在,须考虑平均值与变异数───────直方图﹑管制图4.数据须根据来源考虑适当分层───────层别法5.重点管理,对影响较大之2~3项原因采取措施───────柏拉图—1—查检表( Check Sheet )一﹑何谓查检表说是一种为了便于汇集数据,使用简单记号填记并予统计整理,俾作进一步分析或做为核对﹑检查之用而设计的一种表格或图表。

二﹑查检表的设计要领查检表并无一定的标准格式,只要根据使用的目的,以及为求方便使用,利于作统计分析,而去设计适合自已所需的查核表:2-1.应能迅速﹑正确﹑简易地收集到数据2-2.记录时要考虑到能层别2-3.数据履历要清楚2-4.尽可能以符号,数字记入,避免使用文字2-5.查检项目不宜太多,以4~6项为原则2-6.最好能一次记录下来后,就能表示出图表状况来2-7.如能写实图形,更可一目了然2-8.查检表配合目的,必要时检讨修正2-9.预留定位,以供实际查核中,可再增列-2-三﹑查检表的种类与作法查检表的种类──记录用(或改善用)查检表主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目,原因及分布情形。

──点检用查检表主要功用为确认作业﹑机器﹑整备既预防措施实施情形。

查检表的设计步骤1.明确目的2.决定查检项目3.决定抽检方式4.决定查检条件5.设计表格实施查检四﹑查检表之应用4-1.有问题必须迅速地采取措施4-2.问题若未获解决,马上研究采取适当措施4-3.查检表之项目应随着工程的改善而改变内容4-4.查检表应能反应出下一工程或市场的关系4-5.由记号即能判断,并采取行动4-6.收集的数据应能获得层别的情报4-7.进行数据收集时,先准备好查检工具4-8.让收集者了解收集目的及方法4-9.收集的数据非所欲得者,检讨后重新收集之4-10.基准须一致4-11.计算单位符合实际4-12.考虑样本数-3-五﹑数据收集5-1.数据收集的意义5-2.数据的分类A.依来源分B.依时间先后分C.依特性分5-3.数据收集的目的为了把握现状﹑解析﹑管理﹑调节既判断是否合格5-4.数据收集的步骤5-5.数据收集的要领六﹑数据的整理6-1.数据整理之方法6-2.数据要理的步骤6-3.数据整理注意事项七﹑个案研习(CASE STUDY)-4-观一﹑何谓层别观念1.是为发现问题要因最有效,最简单的手法,最基本的观念。

2.从查检别的事实现象加以分门别类……此称为层……以寻求层间的差异或共通点,作为思考要因的主要线索。

3.由此线索出发,依据KKD以上推论发生问题的原因。

4.经由确认以发掘问题的真因而采取恒久对策。

二﹑层别的要素1.4M机械﹑材料﹑人员﹑方法2.环境地区﹑天气﹑工作所处之状况3.时间日﹑期﹑上班-5-三﹑层别的一例层别观念常实现于其它QC手法下表是应用层别观念之查检表-6-柏拉图( Pareto Diagram )一﹑柏拉图的由来──意大利经济学者V. Pareto于1897年分析其社会经济结构之结论,以所得大小与拥有所得之关系用一定的方程式表示,称为「柏拉法则」。

──1907年美国经济学者M. O. Lorenz使用累积分配曲线来描绘「柏拉法则」,即经济学上所称之劳伦兹曲线。

──美国J. M. Juan将劳伦兹(Lorenz)曲线应用到品管上,同时创出「Vital Few ,Trivial Many」(重要的少数,琐细的多数)的名词,并借幅Pareto名字将此现象定为「柏拉图原理」。

二﹑柏拉图的定义2-1.根据所搜集之数据,按不良原因,不良状况,不良发生位置等不同区分标准,以寻求占最大比率之原因,状况或位置的一种图形。

2-2.从柏拉图可看出那一项目有问题,其影响程度如何,以判断问题的症结点,并针对问题采取改善措施故又称「ABC图」。

-7-三﹑柏拉图的作法3-1.决定数据的分类项目a.依结果的分类/不良项目别﹑场所别﹑工程别。

b.依原因的分类/材料别﹑机器别﹑设备别﹑作业者别。

3-2.决定收集数据之期间3-3.按发生次数顺序,将项目及次数记入不良分析表3-4.按分类项目别,统计数据作统计表(例)各项不良数不良率%=───────x100总检查数各项不良数影响度%=───────x 100总不良数-8-a.各项目按出现数据之大小﹑顺序排列,并求其累计次数。

b.求各项目的数据及累计数的影响度。

c.其它项排在最后,其它项若太大时,要检讨是否尚有 其它重要要因需提出分列。

3-5.引用图表用纸绘出纵轴及横轴。

纵轴左侧直线代表不良次数,不良率或损失金额,右侧直线代表累计影响度;横轴代表项目。

3-6.点上累计不良次数(或累积不良率)及累积影响度,并以折线连结则得柏拉图。

%A B C D 其它3-7.于空白处记入,数据收集的期间﹑记录者﹑绘图者及总检查数﹑总不良数……。

↑不良率↑累計影響度100%四﹑柏拉图绘制之注意事项4-1.横轴之项目别,须依大小顺序由高而低排列,其它项列于末项。

4-2.项目别尽可能归纳成4~6项,必要时再予识别。

4-3.纵轴之左侧尽可能换算成金额来表示,使其更具意义。

4-4.柏拉图之柱形图横轴距离要相同。

4-5.改善前后之比较时。

4-6.纵轴与横轴可以表示下列项目──纵轴:金额﹑品质﹑时间﹑安全﹑其它。

──横轴:现象﹑机器设备﹑作业者﹑作业方法﹑原料﹑时间。

五﹑柏拉图之用途5-1.作为降低不良的依据5-2.决定改善的对策目标5-3.确认改善效果5-4.应用于发掘现场的重要问题点5-5.用于整理报告或记录5-6.可作不同条件的评价5-7.可供确认或调整特性要因图5-8.柏拉图分析具有「检定假说」之意义5-9.配合特性要因分析图使用六﹑那些数据可以整理为柏拉图──品质方面/时间方面/成本方面/安全方面/治安方面。

──营业方面/交通方面/选举方面/士气方面/医学方面。

七﹑个案研习(CASE STUDY )%100 80 604050 200 0%10080604025 20C E AD B F 其它損失金額累計影響度不良個數 累計影響度-11-特性要因图( Characteristic Diagram )一﹑何谓特性要因图对于结果(特性)与原因(要因)间或所期望之效果(特性)与对策间之关系,以箭头连结,详细分析原因或对策的一种图形称为特性要因图。

特性要因图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明,故又称「石川图」。

又因其形状似鱼骨,故亦称鱼骨图。

其在阐明原因与结果之关系,亦称因果图。

二﹑特性要因图的画法步骤1:决定问题(或品质)的特性。

步骤2:准备适当的纸张,绘出特性要因图的骨架,将特性写在右端,自左划上一条粗的干线(称母线),就是代表制程。

步骤3:把原因分类成几个大类,每大类划于中骨上,且以圈起来,并依制程别分类,一般分为人﹑机械﹑材料﹑方法……其它。

步骤4:探讨大原因的原因,再细分中小原因时,应注意必须能揣取对策者为主要条件。

步骤5:决定影响问题点之原因的顺序─以集中思考自由讨论的方式,指出认为影响可能性最大者,并于图中按顺序予以标记。

-12-三﹑绘图应注意事项3-1.集合全员的知识与经验。

3-2.应用脑力激荡术﹑全员发言。

3-3.把要因层别。

3-4.把重点放在解决问题上,依5W1H的方法逐项列出。

3-5.应按特性别绘制多张的特性要因图。

3-6.原因解析愈细愈好。

3-7.确认原因好重要程度,且须考虑其可行性﹑价值,并经讨论表决后决定。

3-8.应将圈出的重要原因整理出来,重新制作另一个特性要因图。

3-9.记入必要的事项于图旁。

3-10.品质特性的决定以现场第一线所发生的问题来考虑。

3-11.管理者避免指示。

3-12.经过三阶段的酝酿一个完整的特性要因图,必须经过三阶段的酝酿──A提出原因B说明原因C圈选要因-13-四﹑特性要因图的特点──就是一种教育的过程──就是讨论问题的快捷方式──可以显示出水准──展现现场问题的因果关系﹑工作层次五﹑特性要因图的用法──依末端小原因,调查现场实情。

──应挂于工作场所附近,遇问题随即集合讨论应用。

──引用特性要因图所考虑的原因,进行现状分析,依其影响程度,研拟改善对策。

──可就管制图﹑直方图所显示出来的不稳定状态进行个案查明原因。

六﹑特性要因图的种类6-1.追求原因型6-2.追求对策型七﹑特性要因图的思考原则7-1.脑力激荡术7-2.5M法7-3.5W1H7-4.系统图法八﹑个案研习(CASE STUDY)-14-散布图( Scatter Diagram )一﹑何谓散布图为研究两个变量间之相关性,而汇集成对二组数据,在方格纸上以点来表示出两个特性值之间相关情形的图形,称之为「散布图」。

二﹑散布图的用途2-1.确认两组数据(或原因与结果)之间的相关性。

2-2.可检视制程品质特性,在管制图使用之经济性。

2-3.可用于检讨制程不同变量的影响因素。

2-4.可做为设定标准之用。

三﹑相对应的两组数据间关系的分类3-1.原因(要因)与结果(特性)之关系3-2.结果(特性)与他结果(特性)之关系3-3.结果(特性)与两个原因(要因)间之关系四﹑散布图之作法(例)某制品之烧溶温度及硬度间是否存有关系存在,今收集30 组数据,试分析之。

-15-步骤1:收集30组以上的相对数据,整理到数据表上。

步骤2:找出数据X,Y之最大值及最小值。

步骤3:画出纵轴与横轴(若是判断要因与结果之关系,则横轴代表要因,纵轴代表结果);并取X及Y之最大值与最小值差为等长度画刻度。

步骤4:将各组对数据点在坐标上。

横轴与纵轴之数据交会处点上“●”。

二组数据重复在同一点上时,划上二重圆记号“◎”。

三组数据重复在同一点上时,划上三重员记号“○”。

-16-6058 56 54 52 5048 46 44424060 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40NO.2→ 燒溶溫度°C x(x=890,y=56) 圖:數據打點法:SA -50 位:壓延課 :林武東:10/1NO.1(x=810,y=47)硬y度↑硬度 y↑800 810 820 830 840 850 860 870 880 890-17-步骤五﹑散布图之判读 5-1.正相关:x增大时,y也随之增大有正相关5-2.非显著性正相关:x增大时,y也随之增大,但幅度不显著此时宜再考虑其它可能影响的要因。

5-3.負相关:x增大时,y反而减少y ↑yy ↑燒溶溫度 x→ 燒溶溫度°C x圖:鋼之燒溶溫度與硬度散佈圖完全的负相关-18-5-4.非题着性负相关:x 增大时,y反而减少,但幅度不显著。

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