QC七大工具培训

QC七大工具培训
一、管理工具的分类
使用频率中：红色表示不常用，黄色表示不常用，绿色表示常用
三、常用管理工具的基础理论
1．调查表
2．排列图(柏拉图)
3．因果图(鱼骨图)
4．散布图
5．直方图
6．控制图
7. 层别法
8．流程图
（一）调查表
定义：调查表是收集和记录数据的一种形式，它便于按统一的方式收集数据并进行分析。

原理：调查表用于系统地收集数据，以获取对事实的明确认识，并可用于粗略的分析。

作用：搜集数据，记录所要了解的项目活动的真实内容，获取最真实的资料。

使用范围：调查表既适用于数字数据的收集和分析，也适用于非数字数据的收集和分析。

设计前准备：确立收集数据的具体目的。

识别为达到目的所需要的数据。

确定由谁以及如何分析数据。

编制用于记录数据的表格。

内容设计：调查表要提供记录以下信息的栏目：
（1）调查表的题目：调查的目的要通过题目清楚地表现出来。

（2）调查对象和项目：指出要调查什么，要获得什么样的数据；
（3）调查方法：明确采用什么工具、用什么方法来调查；
（4）调查日期和期间：以怎样的时间间隔、从何日开始、到何日为止；（5）调查人：由谁来调查或由谁来收集数据；
（6）调查场所：在什么地方调查；
（7）调查结果的整理：合计、平均数、比例等的计算、考察；
通过收集和记录某些数据来试用表格。

必要时，评审并修订表格。

正式使用调查表。

2. 调查表的种类
调查表的形式因调查的目的、内容等的不同而不同，种类繁多，大致可分为下面几种：
（一）缺陷位置调查表
（二）不良项目调查表
（三）过程状况调查表
（四）生产运行记录表
（二）排列图
定义：排列图是对从发生频数最高到最低的项目进行排列的简单图示技术。

原理：此图建立在帕累托（Pareto）原理的基础上，即少数的项目往往产生主要的影响。

作用：通过排列图，区分最重要的与较次要的项目，选择那些极少数的项目，并解决它们，从而可以用最少的努力获取最佳的改进效果。

应用范围：用于原因分析和数据处理
绘制排列图的一般程序如下：
1、选择要进行分析的项目。

2、选择用于分析的度量单位。

3、选择用于分析的数据的时间周期。

4、排列项目。

5、建立纵坐标。

6、画出各项目的作用程
7、画出累计频数线。

8、确定最关键的改进项目。

一般可将累计频率达到80%左右时所对应的
几个项目确定为最关键的改进项目。

例1：某部门将上个月生产的产品作出统计，总不良数414个，其中不良项目依次如下表：
由上图可以看出，该部门上个月产品不良最大的来自破损，占了47.1%，前三项加起来超过了80%以上，进行处理应以前三项为重点。

(三)、因果图（石川图\鱼骨图）
定义：许多潜在的原因可归纳成原因与子原因，形成类似鱼刺的样子，因此该工具又称为鱼刺图。

作用：因果图是用于考虑并展示已知结果与潜在原因之间关系的一种工具。

原理：是从产生问题的结果出发的。

首先找出影响质量特性的大原因，然后从大原因出发找出对其影响的中原因，然后找出影响中原因的小原因，……依次类推，步步深入，直到找到能够采取措施予以改进的最终原因为止。

应用范围：①分析因果关系；
②表达因果关系；
③通过识别症状、分析原因，寻找措施，促进问题的解决。

因果的一般步骤：
使用程序：
⑴明确、扼要地确定结果。

⑵规定可能原因的主要类别。

影响产品质量的主要类别或大原因通常可以从5M1E考虑：（1E—环境（Environment）；5M—人员（Men）、设备（Machine）、材料（Material）、
方法（Method）、测量（Measurement）。

⑶开始画图，把结果（头骨）画在右边的方框中，然后把主要的各类原因（大骨）放在它的左边，作为“结果”框的“输入”。

⑷寻找所有下一层次原因（小骨）并画在相应的大骨上，并继续发展下去。

⑸从最高层次的原因中选取和识别少量的（3—5）个可能对结果有最大影响的原因，对它开展进一步的工作，如收集数据、采取控制措施等等。

因果图只是将可能影响的原因列举出来，为系统地分析具体原因提供直观而全面的视觉图象和指南。

(四)、散布图
定义：散布图是一种研究成对出现的两组相关数据之间关系的图示技术
作用：①发现和确认两组相关数据之间的关系；
②确认两组相关数据之间的预期关系。

散布图的绘制程序：
⑴收集数据，最好收集30对以上数据。

⑵确定坐标轴，建立坐标系。

⑶确定坐标轴的范围和刻度。

⑷将数据描在坐标上。

⑸研究数据的分布形态，从而找出相关关系的类型和程度。

下图是6种有代表性的散布图，这些散布图各自的特点及其反映信息如下
(五)、直方图：
定义：直方图是用一系列等宽不等高的长方形来描述数据分布形态的一种工具。

直方图中，长方形的宽度表示数据范围的间隔，高度表示在给定间隔内数据的数目，于是，变化着的高度形态所表示的就是数据的分布形态。

原理：在正常情况下，即仅在偶然性原因产生影响时，数据的分布形态有某种固定的形状，大多数情况下是正态分布，外轮廓呈对称的钟形形状（如图6—1所示）。

当系统性原因起作用时，数据的分布形态会不同于正常情况下的分布形态，其具体的分布形态将决定于是何种性质的、何种程度的系统性原因在起作用，通过观察所作的直方图，分析具体的生产过程，就有可能查出该原因，并予以消除，使生产过程恢复到正常状态。

应用范围：①评估和查验生产过程；
②决定在何处集中力量进行改进；
③测量改进的绩效；
④比较物料；
⑤比较供应商等。

直方图制作步骤：
⑴收集数据（至少50个以上），并记录。

⑵定组数。

数据数量与组数的关系大约如下表所示：
⑶找出最大值（L）及最小值（S），并计算全距（R）：R=L—S
⑷定组距（C）：R÷组数=组距，通常是2.5或10的倍数。

⑸定组界：
最小一组的下边界=S－测量值的最小位数（一般是1或0.1）×0.5
最小一组的上组界=最小一组的下边界＋组距
最小二组的下组界=最小的上组界……依次类推
⑹决定组的中心点：
组的中心点=（上组界＋下组界）÷2
⑺制作次数分布表
依照数值大小记入各组的组界内，然后计算各组出现的次数。

⑻制作直方图
横坐标表示测量值的变化，纵坐标表示次数。

将各组的组界标示在横坐标上，各组的次数多少，则用柱形画在各组距上。

表6—1列出了一些常见的不同类型的分布形态及其可能的原因。

2、直方图与规格标准值的关系。

案例：一个食品工厂对其生产的一批蛋糕的重量进行分析：从中随机取50
个糕进行测量所得的数据如下：
N=50
重量规格=310 8g
测量50个重量数据如右表：
最大值：L=320 最小值：S=302
1、将其分成7组；
2、全距R=L－S=320－302=18
3、组距C=18÷7=2.57，取C=3
4、第一组下界=S－（S个位数×0.5)=302－1=301
5、第一组上界=301+C=304
6、第二组以此类推
7、划次数分布表，如下表：
8、画直方图
判断标准：将作图所得图形与表（6—1）对比作为判断标准。

(六)、控制图：
定义：控制图法是以控制图的形式，判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种常用的质量控制统计方法。

作用：它能直接监视生产过程中的质量动态，具有稳定生产、保证质量、积极预防的作用。

基本简介：
上图为控制图的基本形式。

它在直角坐标中有三条线。

纵坐标表示需要控制的质量特性值；横坐标表示按系统取样方式得到子样的编号；上、下两条虚线表示上控制界限（UCL）和下控制界限（LCL），中间的细直线表示中心线（CL）。

在控制图上，把采取系统取样方式取得的子样质量特性值，用点子描在图上的相应位置。

若点子全部落在上下控制界限内，且点子排列没有什么异常状况时，就说明过程是处于稳定状态（控制状态）。

否则，判定生产过程中出现异常因素，应查明原因，设法消除。

控制图的基本形式：
控制图的使用步骤：
⑴在生产过程中，定时定量随机抽取样本；
⑵测量样本的控制特性；
⑶将结果绘制于控制图上；
⑷判断有无工程异常或偶发性事故；
⑸对工程异常或偶发性事故采取措施：
Ⅰ.寻找原因；
Ⅱ.提出改善、纠正、应急措施，防止再发生。

控制图分类：两大类七种
(一) 计量值控制图
常用的有三种：
⑴平均值——极差控制图（X —R图）；
⑵中位数——极差控制图（~ X —R图）；
⑶单值——移动极差控制图（X—Rs 图）
(二)|计数值控制图
常用的有四种：
⑴不合格品数控制图（Pn 图）；
⑵不合格品率控制图（P图）；
⑶缺陷数控制图（C图）；
⑷单位缺陷数控制图（u图）。

控制图的原理：
（一）、控制图所要控制的因素是影响产品质量波动的系统性因素，而不是偶然性因素。

（二）、控制图上、下控制界限数值的确定，通常是依据正态分布的“三倍标准偏差法则”或“千分之三法则”。

CL（控制图的中心线）：定在被控对象的平均值（μ）上；
UCL（控制图的上控制界限）：定在被控对象的平均值加三倍标准偏差（μ＋3σ）处；
LCL（控制图的下控制界限）：定在被控对象的平均值减三倍标准偏差（μ－3σ）处；
控制图的分析：
㈠控制图处于稳定状态的判别
⑴点子没有越出控制界限；
⑵点子在控制界限内的排列没有缺陷（异常）。

（二）控制图处于不稳定状态的判别
当出现点子跳出控制界限；或者点子虽没越出控制界限，但其排列有下列几种缺陷（异常）时，可以判定生产过程发生了异常变化：
⑴出现7个点子的链。

见图8—11。

通常当出现5点链时，应注意工序或生产过程的发展情况；当出现6点链时，应调查一下原因；当出现7点链时，则判断为有系统性原因影响，工序不稳定。

⑵多点在中心线一侧出现。

出现下列情况之一者，可判断为点子排列有缺陷，预示着系统性因素参入，生产过程和工序不稳定：
●连续11点中，至少有10点出现在中心线一侧；
●连续14点中，至少有12点出现在中心线一侧；
●连续17点中，至少有14点出现在中心线一侧；
●连续20点中，至少有16点出现在中心线一侧；
⑶出现7个点子连续上升或下降的倾向。

（见图）
⑷点子出现周期性变化。

点子的波动呈现某种明显的周期性，表明工序或生产过程有系统性因素发生。

（见图）
⑸点子在控制界限附近出现，是指一定量的连续点子中
一定量的点出现在±2——±3个标准偏差的范围内。

判
断为异常的“一定量”中的“一定量”，通常认为有：
●连续3点中至少有2点出现在控制界限附近，如图8—15所示。

●连续7点中至少有3点出现在控制界限附近。

●连续10点中至少有4点出现在控制界限附近。

⑹大部分点子在中心线附近出现。

这种情况，虽然也称为异常，但它是一种好的异常，很可能预示着工序能力的提高。

这里所说的中心线附近的范围，通常是指中心线上下1.5σ的区域内。

见下图。

（七）层别法
数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。

因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。

数据分层可根据实际情况按多种方式进行。

例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。

数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用
（八）流程图
树图和流程图通过简单的关系来发现过程内在的流程和关系，从而发现事物内在的联系、有效按期工作流程和发现问题的原因，由于此工具较简单，所以不做陈述。

四、管理工具使用指南
说明：
1、数据收集：在数据收集时使用工具为《检查表》，前提条件为过程处
于稳定的状态（设备运行无异常时的数据）且要求数据量为≥125个2、将收集来的数据输入控制图的数据区域，绘制控制图（此步由程序完
成），并从图上直接读出系统的运行状态。

3、如果控制图显示结果正常,则对收集来的数据绘制(频率)直方图,以进
一步确认系统状态,(因为控制图是动态数据的测量的结果的反映,直方图是静态观测数据测量的结果,检出力高于控制图),以确认系统运行的状态,如果合格,计算工序能力指数,以确认稳定的系统是否符合工
艺要求.如合格则判断系统运行正常.并将此控制图转换成控制用控制图。

4控制图结果显示异常时的处理过程及相关工具的应用
a、绘制过程控图时出现异常时处置措施
b、绘制直方图时出现异常时处置措施
c、能力指数不合
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