qc七大手法运用实例1

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1、QC七大手法运用实例1何谓QC七大手法?QualityControl七大手法=品管七大手法1950年代由日本首先提倡，並於1980年代發揚光大至全世界沒有足夠而正確的工具來得知事件的真相跟“瞎子摸象”無異。每個瞎子摸到的部位都不一樣，自然彼此見解也不一樣，很多時候團隊中充滿各種自以為是的爭辯，演變到後來變成誰在爭辯中機智反應比較快，態度比較堅持、強悍那他的解決方案便成為主流。這時在錯誤方向下，越努力的人，所造成的損失越大。戴明博士(W.EdwardsDeming)稱之為『努力挖掘自已的墳墓』。2QC七大手法有哪些?凭经验去决定问题点，不易掌握重点，应利用统计方法

2、来解析所得的数据或图表，藉以取得重点；QC七大手法是目前最简单、常用的统计手法，时时刻刻在生活中出现，分别如下:1.查检表(Checklist):收集、整理资料2.直方图(Histogram):展示数据的分布情况3.散布图(ScatterDiagram):展示变量之间的线性关系4.柏拉图(ParetoDiagram):确定主导因素5.管制图(ControlChart):识别波动的来源6.特性要因图(CharacteristicDiagram):寻找引发结果的原因7.层别法(Stratification):从不同角度层面发现问题3QC七大手法有哪些?析因果,视相关

3、,查现象,示重点,看分布,滤问题,管异常鱼骨图,散布图,查检表,柏拉图,直方图,层别法,管制图4QC七大手法?跟我有关系吗?你曾有过出门忘记带手机、钥匙、皮包的痛苦经验吗？(查检表)你曾经有长官交付任务却考不清楚方向的迷惘吗？(柏拉图)(特性要因图)干系今ㄟ!怎么全台湾的人都中奖了只有我杠龟。乐透彩券真的公平吗？(直方图)(散布图)你知道ASUS使用了哪些QC大手法吗?5QC七大手法与PDCA6正确数据=事实垃圾进，垃圾出…..数据分类1.定性数据(布的质感/酒的香醇)2.定量数据(计数:良品数、缺点数)(计量:重量、时间、长度...)应用数据须注意:1.搜集正

4、确可用的数据2.避免个人主观的判断3.掌握事实的真相4.数据不可造假,否则问题将永远无法解决7查检表：在收集数据时一种简单的表格，将其有关项目和预定搜集的数据，依其使用目的，以很简单的符号填注，而容易汇集整理，用以了解现状、做分析或做核对点检使用，这种设计出来的表格称之为查检表。(一)查检表-Checklist8查检表的实例…9查检表的目的1.日常管理:质量管理项目的点检，作业前的点检，设备安全、作业标准的遵守。2.特别调查:问题已经发生要加以调查，或主题调查、不良原因调查.发现改善点的点检。3.取得记录:为了要报告，需取得记录，如推移图、直方图10查检表的种类

5、1.(事前…)点检用查检表:点检用查检表是为了要确认作业实施、机械设备的实施情形、预防发生不良或事故、确保安全时使用。如机械定期保养检核表、不安全处所检核表、登山装备检核表…等，这种检核表主要是调查作业过程之情形，可防止作业的遗漏或疏失(事前)2.(事后…)记录用检核表:是将数据分类为几个项目别，如依不良的种类、工程别、原因别等排列出来再以符号或数字记录于图或表中，藉以了解数据分布之状况。这种查检表主要是调查作业结果的情形，不单是记载每天的数据，并且可以看出那一种项目的数据特别集中(事后)11查检表就在你的日常工作中…12(二)直方图-Histogram是将数据

6、所分布的范围，区分为几个区间，将出现在各区间内的数据之出现次数作成次数表，并将其以图(柱形图)的形式表现出来。透过数据的量测(长度、重量、时间、温度、硬度……等，经由量测所得到的数据)及直方图的整理，我们可以得到数据的几种特征:1.数据的分布形态(分配状态)2.数据的中心位置。3.数据离散程度的大小。4.数据和规格之间的关系。13直方图与我们…次數14常见的直方图型态(1/4)左偏型(右偏型)说明:直方图的平均值在分布中心之左方，次数在左半边高到了右半边后则缓落，为不对称分布。解析:理论上说，可能是因为规格…等因素，而限制了下限值，当某一数据以下数值不被采用时，

7、或是避免全距不出现负值时偏歪分配：单边规格、信息隐藏规格下限15左绝壁型(右绝壁型)说明:直方图之平均值位在极左方，次数在左半部急高，而右半部急落。解析:当把规格以下之数据，完全剔除时，就会出现此种情形。截断分配：全检剔除规格下限常见的直方图型态(2/4)16双峰型说明:分布在中央的次数比较少，且在左右各有一座山。解析:平均值相异约两类数据分布混合在一超时，即会出现这种情形双峰分配：来自不同的群体常见的直方图型态(3/4)17离岛型说明:在直方图的左端或右端出现分离的小岛解析:不同状况的数据混在一起或发生异常时离岛分配：特别原因常见的直方图型态(4/4)18直方

8、图就在你的日常工作中…1