qc七大手法培訓教程

1、1,整理:培訓組,QC七手法培訓課程,版本:A/1,2,課程介紹,了解ISO9000：2000對數據分析的要求了解數據的分類及相關術語 主要掌握數據分析的方法（舊QC七手法）了解新QC七手法介紹ISO9000涉及的常用統計方法介紹其它常用圖表,3,ISO9001：2000對數據分析的要求,8.測量、分析和改進8.1總則 組織應策劃并實施所需的監(jiān)視、測量、分析和持續(xù)改進過程，以便： a） 實現產品的符合性；

2、 b） 確保質量管理體系的符合性； c） 持續(xù)改進質量管理體系有效性。 這應包括統計技術在內的適用方法及應用程度的確定。,4,ISO9001：2000對數據分析的要求,8.4數據分析 組織應確定、收集和分析適當數據，以證實質量管理體系的適宜性和有效性，并評價在何處可以進行質量管理體系的持續(xù)改進。這應包括來自監(jiān)視和測量的結果以及其他有關來源的數據。 數據分析，應提供以下方面的信息：

3、 a）客戶滿意；（見8.2.1） b）與產品要求的符合性；(見7.2.1) c）過程和產品的特性及趨勢,包括采取預防措施的機會；（涉及 條款8.2.3/8.2.4/8.5.3) d）供方。(涉及條款7.4)其它相關條款：5.4.1質量目標 8.1總則 8.3不合格 8.2.2內部審核等,5,數據的分類,數字數據計量值數據：可連續(xù)取值的數據（如長度、電流等描述質量特性的數據）計

4、數值數據：只能間斷取值的數據（如件數、缺陷數等數據），由此計算所得的如合格率也屬于計數值數據，所以計數值數據又可分為：計件值數據計點值數據非數字數據：指用語言和文字表達的數據，其表達的都是定性描述的質量數據，如信息、意見、議題、設想等。--以上是ISO9004-4標準 質量改進中的分類方法,6,另類數據,官能量：并非所有質量特性都能用數據來表征，在產品和體系評價中還存在另一類特殊的量，即官能量。企業(yè)的質量方針、管理者的質量意

5、識、電視機的清晰度、音響的音質等。由于官能量的評審多具模糊性，其評定效果主要依靠評定人員的經驗和專業(yè)技能。,7,數據的統計特征值,以2、8、7、5、8五個數據為例平均值：X=中位數：X將數據按從小到大的方法排列，取處于中間位置的數據，本例為7極差（又稱全距）：一組數據中最大值與最小值之差 R=8-2=6標準偏差：S= ?,X1+X2+X3+….+Xn,,n,,?（xi-x)2,,?,,,n-1,S是較準

6、確地表示樣本數據分散程度的統計特征值,8,相關術語,記錄：闡明所取得的結果或提供所完成活動的證據的文件?？陀^證據：支持事物存在或其真實性的數據。信息：有意義的數據。 數據—信息 相當 材料—成品 只有數據經過加工處理成可利用的有效信息，數據才體現價值。,9,相關術語二,總體：又稱母體，是研究對象的全體。分為有限總體和無限總體；樣本：又稱子樣，是從一批產品中隨機抽取的一

7、個或多個提供檢查的單位產品；個體：又叫樣品或樣本單位則構成總體或樣本 的基本單位；樣本反應總體的特性,10,相關術語三,簡單隨機抽樣：抽簽法；分層隨機抽樣：將總體按某種特征劃分為若干層，同一層內的個體質量盡可能一致，各層內分別用簡單隨機抽樣的方法抽樣；系統隨機抽樣：按一定的空間或時間間隔抽取樣本的方法；多級隨機抽樣：總體由若干群體組成，每群又分若干組，每組又分若干小組….分別叫一級（整群）、二級、三級隨機抽樣。,11,數據如何

8、加工呢？,舊QC七手法新QC七手法適用的統計方法和統計工具及常用圖表,12,七工具的概述,1.1品質管制演變及七工具的出現古代：（石器--品管先端、古埃及墳墓上浮雕圖像 約1450B.C)近代： (1787--完全相同產品、1840—單側規(guī)格、1870---雙側規(guī)格、不合格概念、檢驗實務與隨機抽樣的應用） 1900年前：操作者的品質管制 1900：領班的品質管制

9、 (品質是檢查出來的)1920：檢驗員的品質管制1940：統計品質管制 (品質是制造出來的)1950：品質保證 (品質是設計出來的)1960：全面品質保證/TQC (品質是習慣出來的、QCC、QIT)1980：全面品質管制/TQM (品質是經營管理出來的、顧客導向、 方針、目

10、標管理、流程管理、PQCDSM) 在上述第六階段的進化過程中,就產生了大量的(非全部)統計手法及品質管制手法,QC七工具也就相繼產生(1897年產生柏拉圖),,13,1 七工具的概述1.2新舊七工具,14,七工具的概述,1.3新(舊)七工具的適用范圍 企業(yè)在現場容易量化的問題即有數據的資料（產品的不良現像、不良率）方面多利用品管（舊）七大工具（QC 7 Tools）解決，它也是品管圈（Quality Contr

11、ol Circle）活動的重要工具。 注:后續(xù)課程中無特別說明時,皆指舊七具。 在設計或管理之類方面的問題則因不易量化即無數據的言語資料（如產品裝配線不良原因關連圖）而創(chuàng)造新七大工具（New QC 7 Tools）來分析歸納，成效十分良好 。注：日本科技聯盟（JUSE）1972年—1976年開發(fā)出新七工具。,15,七工具的概述1.4七工具使用情形簡析,16,2 檢查表/調查表,2.1 定義使用簡單明了的表格

12、或圖形,相關人員填入規(guī)定之檢查記錄,再加以統計,提供量化分析或對比檢查用途的表格或圖形2.2示例：某五金零件不良檢查表（見下頁） 內部質量審核檢查表 顧客意見調查表,,某五金零件不良檢查表,18,2 檢查表,2.3 分類點檢用檢查表(5S活動檢查表、內審檢查表） 記錄用檢查表（不良項目檢查表）2. 4 制作及

13、記載時注意事項5W1H原則（目的、對象、何人、何時、何處、方法）格式（圖形或表格）及記錄方法（正、○）結果之整理：合計、平均、統計分析傳遞途徑：誰需要了解？要報告給誰）,19,2 檢查表,2.5制作方法列出需點檢之項目或需要收集的數據決定檢查表的格式(注意項目順序及層別)決定記錄的方式決定檢查的方法(誰檢查、多久檢查、檢查方法）按上述各項繪制檢查表,20,2 檢查表,2·6 應用時注意事項數據之收集應注意

14、樣本取得之隨機性與代表性事實現物的觀察要細心、客觀，數據要準確盡快將結果呈報您要報告的人，使相關人員也知道檢查完成后，可利用柏拉圖加以整理，以便掌握問題重點,21,練 習 一,請設計今天的學員意見調查表,22,3 柏拉圖,3.1定義根據所搜集的數據,按不良原因,不良狀況,不良項目等不同區(qū)分標準加以整理、分類、藉以尋求占最大比率之原因、狀況或位置。按其大小順序排列，再加以累積值的圖形，又叫ABC圖，亦稱重點圖或排列圖有人又叫“

15、8020”圖,23,3 柏拉圖,3.2制作步驟及方法決定數據的分類項目，如不良項目別、材料別、方式別、人、設備別，項目以不超過4-6項為原則決定數據搜集的期間（一天、一月等）并按分類的項目，在期間內收集數據依分類項目別，做數據整理，并作成統計表（數據按大小順序排列，并求出不良率及累計影響度，其它項不可大于前三項，不然應再細分）。記入圖表中并依數據大小排列畫出柱狀圖（縱軸左側表示不良率，右側表示累計影響度，橫軸不宜長于縱軸，縱橫軸

16、之間距均應一致）。柏拉圖應用指引.doc,24,3 柏拉圖 3.3示例,,,,,,,,,,25,3 柏拉圖,3.3柏拉圖的用途不要企圖“一口吃成大胖子” 把握重要要因或問題重點的有效工具以收事半功倍效果。了解各項目對問題的影響度占百分比?？擅鞔_重點改善項目是什么，大小順序的內容是什么，占大多數的項目又是什么。訂定改善目標的參考?？砂l(fā)掘現場之重要問題點。,26,3 柏拉圖,練 習 二

17、 某印刷廠五月份報廢統計如下：（單位：公斤）起線：220材料不良：78大小邊：67走位：40尺寸超差：55貼合不良：30貼反：10請制作柏拉圖，并列出主要改善的不良點,27,3 柏拉圖,3.5應用注意事項橫軸依大小順序柏拉，其他項最末位。橫軸各柱形距離要相同?？v軸的最高尺度含蓋合計數且隔距應一致。累積折線依正確畫法。柏拉圖需標示累積百分比。勿將兩個以上角度混雜一起分類。一般把欲優(yōu)先解決之項

18、目標示出(累積百分比占70~80%之項目)。柏拉圖A項若難采取措施，則從B項開始，順位雖低，但易改善，亦可采取措施。,28,4.特性要因圖,4.1定義將結果(特性)與原因(要因)之間的關系及原因影響結果的情形表示出來的圖形,因其形狀象魚骨,故又稱魚骨圖,亦稱石川圖.,29,4.特性要因圖,4.2制作步驟及方法決定特性(品質、成本等）并將其寫在右邊，再自左劃上粗橫線，在現場劃時可用色筆劃在一大張白紙上。列出大要因（可依4M1E來分

19、類）并用□圈起來，加箭頭，以60°的傾斜度插到粗橫線上。各要因分別再記入中小要因（細分至能采取措施之小要因，沒有小骨的魚骨圖是不行的）根據過去之數據資料或投票方式圈4-6項重要要因。,30,4.特性要因圖,4.3示例,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,特性,中原因,小原因,大原因,中原因,細小原因,31,4.特性要因圖,4.4制圖之注意事項集合全員之知識與經驗(召集現場主管,技術人員、前后制程人員

20、等，以自由，無拘束的方式發(fā)言，依腦力激蕩法之原則進行應用5W1H及4M1E法，把重點放在解訣問題上。將計量之要因（溫度、速度、壓力）與計數之要因（機械別、人別…）分開；使管理責任明確，依部門別分類，按特性別，繪制各別的特性要因圖要因依其重要度不同，加上相應顏色表示，如紅色，紅色愈多表示愈重要,32,4.特性要因圖,以近期出現的一單客戶投訴做分析應用指導文件練習三分析聽課走神的原因（集體完成）,33,5.散布圖,5.1定義

21、 將兩種相對應的數據先劃好縱橫尺度,點繪其測定值而得之圖.,34,5.散布圖,5.2制作方法搜集50-100組兩相關數據整理在數據表上.在橫軸及縱軸標上尺度(橫軸愈向右其什愈大,縱軸愈向上其值愈大)肥數據點到期坐標上(二點重復時,畫上二重圓號◎,三點重復時,畫上三重圓號.,35,5.散布圖,5.3散布圖類型具強烈的正相關關系具微弱的正相關關系具無相關具強烈負相關關系具微弱負相關關系具函數相關關系,36,5.散布圖

22、練 習 四A據以下數據繪制一散布圖,并確認其是否相關X=強度 Y=膜厚,37,案例：,調查30名員工，食堂伙食對生產量之間的關系。調查10000名深圳特區(qū)打工仔，分析年齡與收入的關系。練習四B：體重與身高的關系？（數據請參考講義27頁,38,,定義： 直方圖是將所收集的測定值、特 性值或結果值，分為幾個相等的區(qū)間作為橫軸，并將各區(qū)間內所測定值依所出現的次數累積而成的面積，用柱子排起來的圖形。,,,,,,,,,6.直

23、方 圖（又謂頻數分布圖）,39,能達成的目標,了解過程輸出的變異情況，顯示數據波動的形態(tài)（分布狀況）；了解過程能力；決定在何處集中力量進行改進。,40,案例：,以下是A公司一個月以來開足工每天生產的產品數量（單位：K）： 20、22、24、26、28、30、28、24、30、34、36、21、25、27、24、26、31、28、26、27、 24、26、28、30 、21、25、27 、26、28、30。業(yè)務員拿一張訂單找到

24、您，客戶訂貨60K，2天要求交貨，如不交則每天扣款5%，請問接還是不接。,41,制作步驟（1）,收據數據定組數（N）找出最大值（L）、最小值（S）、并計算全距（R），R=L-S定組距（C）=R/N定組界最小一組的下組界T11=S-測量值的最小單位*0.5最小一組的上組界T12=T11+C第二組的下組界 T21= T12，以此類推,,42,制作步驟（2）,決定每組的中心點=（上組界+下組界）/2制作頻數分布表制作直方

25、圖填上次數、規(guī)格、平均數計算平均數算數平均數 (X)計算標準差 (?)計算樣本標準差 (s)觀察,,43,組數對照表,44,案例,,,,,,,,,,,,,例：某廠之成品尺寸規(guī)格為130至160mm，今按隨機抽樣方式抽取60個當樣本，其測定值如附表，試制作直方圖。,,,,,,,,,,,,,135,137,140,145,131,138,45,直方圖,,,,,,,,,,,,,,,,120.5,124.5,128.5,132.5,1

26、36.5,140.5,144.5,148.5,20,SL=130,Su=160,15,10,5,,,n=60X=135.8?=4.87s=? n-1=4.91,,46,練 習 五,以講義第8頁的數據為基礎試作直方圖,47,可能出現的圖形,正常型說明：中間高，兩邊低，有集中趨勢。結論：左右對稱分配(常態(tài)分配)，顯示制程在正常運轉下。,,,,,,,,,,,48,缺齒型 (凹凸不平型),說明：高低不一，有缺齒情形。不正常分配，系因測

27、定值或換算方法有偏差，次數分配不妥當所形成。結論：稽查員對測定值有偏好現象，如對5,10之數字偏好； 或是假造數據。測量儀器不精密或組數的寬度不是倍數時，亦會有此情況。,,,,,,,,,,,,,49,切邊型 (斷列型),說明：有一端被切斷。 結論：原因為數據經過全檢過,或制程本身有經過全檢過,會出現的形狀。若剔除某規(guī)格以上時,則切邊在靠近右邊形成。,,,,,,,,,,,,50,離島型,說明：在右端或左端形成小島。結論

28、：測定有錯誤,工程調節(jié)錯誤或使用不同原料所引起，不熟練員工的臨時替班等。一定有異常原因存在，只要去除,即可合乎制程要求,制出合規(guī)格的制品。,,,,,,,,,,,,,,51,高原型,說明：形狀似高原狀結論：是由于生產過程中某種因素在緩慢的起作用造成的，如刃具的磨損、操作者逐漸疲勞使質量特性數據的中心值緩慢的移動造成的。,,,,,,,,,,,,,52,雙峰型,說明：有兩個高峰出現結論：有兩種分配相混合，便如兩部機器或兩家不同供應商，會出

29、現此種形狀，因測定值受不同的原因影響，應予層別后再作直方圖。,,,,,,,,,,,,,53,偏態(tài)型 (偏態(tài)分配),說 明：高處偏向一邊，另一邊低，拖長尾 巴?？煞制倚?、偏左型。結論：產品加工能力發(fā)生偏差，或者是某些加工習慣造成的。,,,,,,,,,,,,,,54,直方圖之使用注意事項,異常值應去除后再分組。對於從樣本測定值推測群體形態(tài)，直方圖是最簡單有效的方法。應取得詳細之數據資料(例如：時間、原料、測定者、設備、環(huán)境條件等)

30、。進行制程管理及分析改善時，可利用層別方法，將更容易找出的問題的癥結點，對於品質的改善，有事半功倍的效果。,55,直方圖與規(guī)格比較,制程呈常態(tài)分配，且在規(guī)格界限內，顯示制程良好，品質均勻合格。,,,,,,,,,,,,,,,規(guī) 格,56,平均值偏低，,部分產品超規(guī)格下限有不良發(fā)生，但分配正常(常態(tài))。對策：應調平均值(往右),,,,,,,,,,,,,,,,,規(guī) 格,57,平均值偏高,部分產品超規(guī)格上限有不良發(fā)生，但分配正常(常態(tài))對

31、策：應調平均值(往左),,,,,,,,,,,,,,,,,規(guī) 格,58,7層別法,定義：從某角度針對調查事項分類(分層)，并收集各類資料(數據)進行相互比較為什么需要分層如何分層,59,案例,一個班4名同學期末考試分別如下：張雪友 總分230，樂理70、唱功90、舞蹈70劉小華 總分220，舞蹈80 、樂理70、唱功60李 明 總分195，唱功55 、舞蹈75 、樂理65郭夫成 總分220，舞蹈95 、樂理65、唱功60

32、如果您是他們班主任，請分析以上成績，以制訂下學期教學計劃,60,分層的必要性,彌補經驗判斷的不足從雜亂無章的數據獲得信息找到目標,61,使用分層的時機,在研制、開發(fā)新產品時在收集到有關某一特定主題的觀點、意見或想法等信息之后。在面對一大堆看似混亂復雜的現象，數據或事物之時由于歸納頭腦風暴法所產生的管理在編制調查表在整理歸納數據之時在提出質量改進措施時,62,如何分層,總經理打電話把品質部張經理叫到辦公室，將本月客戶退貨

33、統計丟在其面前說：“退貨率5%，超過目標3%，請立即拿出解決的方案出來，如果下個月沒有改善，你自己看著辦?！备魑煌瑢W幫張經理一把，接下來應怎么辦？,63,分層的角度,作業(yè)員：不同班組機器：不同機器原料作業(yè)條件：溫度、壓力、濕度產品  不良與錯誤狀況：不良項目、錯誤項目、發(fā)生位置、發(fā)生地點。時間?日、上、下午、改善前后、正常與加班。,64,分層時注意事項,分層角度的選擇依目的并配合專業(yè)知識考慮。分層分類需符合?互

34、斥?原則。分層時勿需將兩個以上角度混雜分類。盡量將分層觀念溶進其他手法 分層后應進行比較(或檢定)各作業(yè)條件是否有差異。,65,案例,結論：選擇B員工和乙廠的漏油率會較低,66,案例續(xù),最佳方案應是A員工用乙廠材料或B員工用甲廠材料,67,案例結論運用分層法時，不能簡單按單一因素分層，必須考慮各因素的綜合影響結果。,68,8．控制圖,定義：用于區(qū)分質量波動是偶然原因引起的還是系統引起的，判斷生產過程是否處于穩(wěn)定狀態(tài)，并畫有控制界

35、限的一種圖。,69,控制圖類型,計量值控制圖計數值控制圖,,,70,計量值控制圖,X控制圖(也叫單值控制)X-R控制圖(平均值，極差控制圖)X-R控制圖 (中位值，極差控制圖)X-Rs控制圖(單值，移動極差控制圖),,~,71,計數值控制圖,P控制圖(不合格率控制圖)Pn控制圖(不合格品數控制圖)C控制圖(缺陷數控制圖)?控制圖(單位缺陷數控制圖),72,控制圖的作用（1）,對判斷生產過程是否異常，

36、而使過程達到控制狀態(tài)及時發(fā)現生產過程中的異?，F象和緩慢變異，預防不合格品發(fā)生；能有效地分析判斷生產過程工序質量的穩(wěn)定性，降低檢驗、測試費用；可查明設備和工藝手段的實際精度，以便作出正確的技術決定；,73,控制圖的作用（2）,真正地制定工序目標和規(guī)格界限提供依據；工序的成本和質量成為可預測；最終可以保證產品質量提高經濟效益。,74,X-R平均值與全距控制圖,收集數據約100個依測定時間或群體進行區(qū)分排列對數據進行分組，2-6

37、個數據分為一組組內數據以n表示組數以K表示記入數據表計算每組平均值X計算每組全距R計算總平均值X計算全距平均R,,,,,,75,平均值與全距控制圖計算公式,X計算管制界限CL=XUCL=X+A2RLCL=X-A2RA2?可查表,R控制圖的控制界限計算方法：CL=RUCL=D4RLCL=D3RD3、D4可查表,,,,,,,,,,,,,,,76,X-R系數表,,77,X-R控制圖,,,,,X,,UCL,CL,L

38、CL,,,,R,UCL,CL,,78,P不良率管制圖,收集近期內的產品，分組算出不良率P=Pn/n=不良個數/檢查數計算平均不良率P=總不良數/總檢查數計算管制線中心線CL=P上管制線UCL=P+ 3√P（1-P）/n下管制線LCL=P- 3√ P（1-P）/n,,,,,,,,,,,79,控制圖的觀測,連續(xù)25個點在控制界限內，35點不多于1點在界限之外，100點不多于2點在界限之外連續(xù)至少7點在一側連續(xù)11點中至少有

39、10在一側連續(xù)14點中至少有12在一側連續(xù)17點中至少有14點在一側連續(xù)20點中至少有15點在一側連續(xù)至少7點連續(xù)上升點的排列成周期狀連續(xù)3點有2點或連續(xù)7點至少有3點落在2倍標準差之外,80,例：請判斷是否異常,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,81,控制圖法在應用中常見的錯誤,1．  在4M1E因素未加控制，工序處理不穩(wěn)定狀 態(tài)時就使用控制圖。2．  在工序能力不足（即Cp

40、<1）的情況下就使用控制圖。3．  用規(guī)格線代替控制線，或用壓縮的規(guī)格線代替控制線。4．  初次應用控制圖時，在畫出原始數據的控制圖后未進行打點鑒別而直接應用于現場。5．  在現場應用時，控制圖只打點不作分析判斷，失去控制圖的報警作用。,82,控制圖法在應用中常見的錯誤,6．  在現場應用時，打點不及時，工序出現異常也不能及時發(fā)現。7．  當工序條件4M1E因素發(fā)生變化時，

41、不及時調整控制界限線。 8 ．畫法不規(guī)范、不完整。上、下控制界限線和中心線的代表符號、控制圖的類型、樣本數n等標志不完全或有錯誤，以及上、下控制圖形的位置不對應等。,83,練 習 六,以發(fā)給大家的數據為基礎繪制X-R控制圖,84,其它常用圖表-折線圖、趨勢圖,,新產品試產合格率大于90%,85,其它常用圖表—柱狀圖,次品統計表（6月-7月上旬）,86,其它常用圖表—餅狀圖,87,其它常用圖表—甘特圖,,,,,,,,,,,,,,