最新QC七大手法培训教程课件PPT.ppt

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1、QC七大手法培训教程课程介绍了解ISO9000：2000对数据分析的要求了解数据的分类及相关术语主要掌握数据分析的方法（旧QC七手法）了解新QC七手法介绍ISO9000涉及的常用统计方法介绍其它常用图表2ISO9001：2000对数据分析的要求8.测量、分析和改进8.1总则组织应策划并实施所需的监视、测量、分析和持续改进过程，以便：a）实现产品的符合性；b）确保质量管理体系的符合性；c）持续改进质量管理体系有效性。这应包括统计技术在内的适用方法及应用程度的确定。3数据的统计特征值以2、8、7、5、8五个数据为例

2、平均值：X=中位数：X将数据按从小到大的方法排列，取处于中间位置的数据，本例为7极差（又称全距）：一组数据中最大值与最小值之差R=8-2=6标准偏差：S=X1+X2+X3+….+Xnn（xi-x)2n-1S是较准确地表示样本数据分散程度的统计特征值7相关术语记录：阐明所取得的结果或提供所完成活动的证据的文件。客观证据：支持事物存在或其真实性的数据。信息：有意义的数据。数据—信息相当材料—成品只有数据经过加工处理成可利用的有效信息，数据才体现价值。8相关术语二总体：又称母体，是研究对象的全体。分为有限总体和

3、无限总体；样本：又称子样，是从一批产品中随机抽取的一个或多个提供检查的单位产品；个体：又叫样品或样本单位则构成总体或样本的基本单位；样本反应总体的特性9相关术语三简单随机抽样：抽签法；分层随机抽样：将总体按某种特征划分为若干层，同一层内的个体质量尽可能一致，各层内分别用简单随机抽样的方法抽样；系统随机抽样：按一定的空间或时间间隔抽取样本的方法；多级随机抽样：总体由若干群体组成，每群又分若干组，每组又分若干小组….分别叫一级（整群）、二级、三级随机抽样。10数据如何加工呢？旧QC七手法新QC七手法适用的统计方法和

4、统计工具及常用图表11七工具的概述1.1品质管制演变及七工具的出现古代：（石器--品管先端、古埃及坟墓上浮雕图像约1450B.C)近代：(1787--完全相同产品、1840—单侧规格、1870---双侧规格、不合格概念、检验实务与随机抽样的应用）1900年前：操作者的品质管制1900：领班的品质管制(品质是检查出来的)1920：检验员的品质管制1940：统计品质管制(品质是制造出来的)1950：品质保证(品质是设计出来的)1960：全面品质保证/TQC(品质是习惯出来的、QCC、QIT)1980：全面品质管制/

5、TQM(品质是经营管理出来的、顾客导向、方针、目标管理、流程管理、PQCDSM)在上述第六阶段的进化过程中,就产生了大量的(非全部)统计手法及品质管制手法,QC七工具也就相继产生(1897年产生柏拉图)121七工具的概述1.2新旧七工具七工具序号旧七工具新七工具（1972-1976）一检查表关连图法二直方图KJ法（亲和图法）三层别法系统图法（目的—手段）四柏拉图矩阵图法五散布图矩阵数据解析法（主成份分析法）六特性要因图PDPC法（过程决定计划图）七管制图箭形图法（日程计划与进度管理）13七工具的概述1.3新(旧

6、)七工具的适用范围企业在现场容易量化的问题即有数据的资料（产品的不良现像、不良率）方面多利用品管（旧）七大工具（QC7Tools）解决，它也是品管圈（QualityControlCircle）活动的重要工具。注:后续课程中无特别说明时,皆指旧七具。在设计或管理之类方面的问题则因不易量化即无数据的言语资料（如产品装配线不良原因关连图）而创造新七大工具（NewQC7Tools）来分析归纳，成效十分良好。注：日本科技联盟（JUSE）1972年—1976年开发出新七工具。14七工具的概述1.4七工具使用情形简析(旧)七

7、工具的用途序号(旧)七工具使用情形一检查表（CheckList）散布图（Scatter）根据事实数据发言二特性要因图CharacteristicDiagram)整理原因与结果之间的关系，以探讨潜伏性问题三直方图（Histogram）管制图（ControlChart）凡事物不能完全单用平均值来考虑，应了解事物均有变异存在，须从平均值与与变异值来考虑。四层别法（Strtification）所有数据不可仅止于平均，须根据数据之履历，考虑适当分层五柏拉图（Paretodiagram）并非对所有的不良均采取措施，而是先就

8、其中影响较大的2-3项采取措施。152检查表/调查表2.1定义使用简单明了的表格或图形,相关人员填入规定之检查记录,再加以统计,提供量化分析或对比检查用途的表格或图形2.2示例：某五金零件不良检查表（见下页）内部质量审核检查表顾客意见调查表16日期项目8/18/28/38/48/59/6合计外径不良14