质量管理工具之QC七大统计手法.ppt

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1、质量管理工具之QC七大统计手法工作及生活中难免碰到问题，一旦发生问题如不立即解决，小问题也可能变成大问题。然而，解决问题是要用方法的，否则必将杂乱无章，思路混乱。而质量工具就是能协助我们迅速且正确解决问题的利器之一。培训是我们能够快速了解和学会使用质量工具的一种捷径和快速通道。课程培训目的：对统计技术有基本的了解掌握QC七大手法，并应熟练使用其中常用的几种统计手法（如检查表、直方图、排列图、鱼刺图等）学会分析、找到解决问题的方法检查表(CheckList)检查表集数据特性要因图(CharacteristicDiagra

2、m)要因图追原因因果图(Cause-Effect)鱼骨图(FishBoneChart)柏拉图(ParetoDiagram)柏拉图抓重点排列图、帕累托图、80/20法则直方图(Histogram)直方图显分布层别法(Stratification)层别法作解析分层法散布图(ScatterDiagram)散布图看相关控制图(ControlChart)控制图找异常作用：通过对数据的搜集、统计和分析，认清问题发生的关键所在，对产品的异常采取必要的措施，使产品质量和品质管控不断持续改进、提升。QC七大手法七大手法口诀七大手法实质：

3、简介关联图KJ法系统图矩阵图矩阵数据分析法过程决策程序图(PDPC)箭头图作用：QC新七种工具QC新旧七大手法的起源：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。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。是发现与解决问题的一种思想、方法以及工具。是一种统计手法在品质管理中的应用。QC七大手法的意义：用事实和数据说话。全面预防。全因素、全过程的控制。依据PDCA循环突破现状予以改善。层层分解，重

4、点管理。思考我们在平时的工作中对哪些数据进行了统计分析？采用了哪些统计技术？数据数据：依据测量所获得的数值和资料等事实。凡事讲求数据：数据=事实数据的分类：依特性分：定性、定量依来源分：市场、原料、检验等依时间先后分：过去数据、日常数据、新数据但没有经过整理的数据，是杂乱无章没有头绪的，也没有规律可循和很难发现里面可能存在的问题整理数据的方法：机器整理、人工整理整理数据的原则发生问题要采取对策前，必须要有数据作为依据；对于数据使用目的应清楚了解；当数据收集完成后，应立即使用；数据的整理与运用，改善前、后所具备的条件应一

5、致；数据不可造假，否则问题将永远无法解决。应用数据要注意的重点收集正确可用的数据；避免个人主观的判断；掌握事实的真相。有了科学的数据，适宜的QC统计手法就可以快速地找到问题发生的原因和果断采取必要的措施，不断持续改善。数据一、检查表定义：是为了使数据看起来简单明了好整理而而事先设计好的表格或图表，利用此表可以只依靠简单的检查就可以获得主要情报，另外检查时也不会遗漏掉主要的项目，即可提供量化分析或比对检查，有时也称为点检表或查核表。检查表的分类点检用检查表：在设计时就已定义，使用时只做是非或选择的标记，其主要功能在于确认

6、作业的执行。记录用检查表：用于收集数据资料，对不合格原因或项目进行统计，由于常用于作业缺点、质量差异等记录，也称为改善用检查表。检查表的制作1明确制作检查表的目的a、为了便于日常管理，事先检查和检验需要的事项，以免发生问题b、当发生问题时，为调查某项主题进行的检查。c、为留下记录而检查，观察全体的情况，检查是否发生定期变化。2决定检查的项目3决定检查的频率4决定检查的人员及方法5相关条件的记录方式，如作业场所、日期、工程等6决定检查表格式(图形或表格)7决定检查记录的符号检查表制作要点并非一开始就要求完美，可先参考他人

7、的示例，使用时如不理想，再加以改善越简单越好，容易记录、看图，以最短的时间将现场的资料记录下来一目了然，检查的事项应清楚陈述，使记录者在记录问题的同时，即能明了所记录的内容以TeamWork的方式进行，大家集思广益，切记不可遗漏重要项目设计不会让使用者记录错误的检查表，以免影响日后统计分析的真实性点检用检查表：记录用检查表：二、特性要因图特性要因图：当一个问题的特性(结果)受到一些要因(原因)的影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有系统的图形。简言之就是将造成某项结果(特性)的诸多原因(要因)，以有系统的方式(

8、图表)来表达结果与原因之间的关系。特性要因图由日本人石川馨在1953年第一次提出了因果图，故又称“石川图”，其目的是阐明因果关系，又因其形状与鱼骨相似，故又称“鱼骨图”或“鱼刺图”。特性要因图分类原因追求型：列出可能会影响过程(或流程)的相关因子，以便进一步由其中找出主要原因，并以此图形表示结果与原因之间的关系。Why?特性要因图