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QC七大手法培训讲义 第 6 页QC七大手法培训讲义 作成：李培建QC七大手法（QC seven tools）是在制造业的品质管理过程中，不断发展起来的7种不同的管理手法。这7种手法特点各不相同，主要应用范围也各异，在通常的使用过种中更多的是两种或两种以上手法一起结合运用。在组立课，QC七种手法不仅仅是做为一种品质管理工作的技术，更多的是作为一种思维、分析的有效工具，应用在不同的工作中。 关于QC七手法，不同教材的分类方法略有差异，本讲义采用的是目前中国国内比较一致的方法进行分类。QC七手法：层别法、排列图、特性要因图、散布图、查核表、直方图、管理图。详见下表：QC7手法一览表No.标准名称其它名称主要就应用领域1层别法分层法依据需要的目的,将原始的数据进行分门类统计2排列法柏拉图找出解决问题的主要原因3特性要因图鱼骨图按4M1E的5个方面分析影响问题的多种要素4散布图相关图通过作图,分析两个因素之间有无相关性5查核图统计分析法/调查表收集数据的规范化的表格6直方图柱状图将大量的数据进行整理加工,找出统计的规律7管理图控制图研究质量数据随时间变化规律性的一种统计方法1 层别法：按需要的目的将原始数据分门别类集计。 特点： 1）目的不同,分类方法不同；2）同一条件，同一性质的数据放在一起；3）用整理的数据达到科学管理的要求； 4）数据处理的方法不直观,一般和其他方法结合使用。 难点：按照何种方法进行分类. 应用：产品不良统计表2 排列图：将影响问题的因素，按照其影响程度的大小用图形的方式表达出来的数据处理方法。通俗的叫法是柏拉图。 特点： 1）找出问题的关键（重点管理法）； 2）源于资本主义社会的经济现象（80：20理论）；3）由两个纵坐标，一个横坐标，一条百分比曲线，几条高低排列的长方形组成。 做法： 1）将要处理的事件、现象、状态或原因加以层别； 2）确定收集资料的时间间隔，应尽可能定期； 3）计算各项目类别所产生的数据及所占比例； 4）依照数据所占的比例的大小顺序排列； 5）计算出数据所占比例的累加值； 6）以项目类别为横轴，以累加值为纵坐标，绘出柱装图； 7）连接累计曲线； 8）从柏拉图中可清楚的找出关键问题，针对关键问题，制订纠正和预防措施。应用：1、2001年4月DL-S部品不良的统计表(资料来源:石龙品管部) 从下表可以看出:反射镜污损和MFB外端板标签是主要的不良,两项不良达到全部不良的80%。也就是说：解决了上述的两项不良，就解决问题的关键。 3特性要因图：用图形的方式表示出影响问题的多种因素，形似鱼骨故也称鱼骨图， 特点： 1）图形表达，一目了然，避免文字说明的烦琐；2）与会者畅所欲言，便于分析和解决问题；3）标示出主要原因便于对策。4散布图：用坐标的形式表示一组成对的数据之间的相关性（联系） 特点：1）能反映现象与原因之间的关系；几种相关性：A、强正相关性，B、强负相关性，C、弱正相关性，D、弱负相关性，E、不相关，F、非线形关系；2）变量较多的场合，各变量的影响难确定；3）变量对结果的影响比较明了就不必作散布图。 做法：1）30100组对应的数据，数据必须一一对应。 2）画出横坐标和纵坐标，横坐标表自变量，纵坐标表因变量。 3）按数据画出坐标点。 4）填上有关事项：标题、日工资期、制图日、数据个数及其它参数。5、查核表：将要确认的项目用表格的形式列出，定时或定期检查此项目的完成情况。 特点：1）动态管理，定时收集变化的数据，发现问题及时处理。 2）点检型和计数型。 3）记入方法只用“是、否”或“有、无”等简单标识。 4）有异常问题时应在相应位置记入。6、直方图：也叫柱状图，将杂乱无章的数据按一定的方法整理以找出规律性。 特点：1）直方图是为找出一组数据的规律性而做的图形，不同于层别分析中的分门别类统计数据。 2）对大量计量值数据进行整理加工，找出统计规律分析数据分布形态，以便从整体上进行分析。 分析：用公差对比类观察直方图：作法：例：已知某一轻工产品的质量特征，要求为8-24mm，现对其工序能力进行分析。 1步：取50件产品并按先后顺序测量其特性值并排列。1019112116141218141215161616231314151918171412171616101418201517151613161917152215161416141617151813 2步：找出所有数据中最大值和最小值 Max=23 Mix=10 3步：求出全体数据分布范围R 即极差 R=Max-Mix=23-10 4步：分组 原则：15057组，50100710组，1002501020组 故本例组数K=7 5步：计算组距h，h=R/K=13/7=2 6步：计算第一组上下界限值，公式：Mixh/2 故：第一组 9-11 第二组 11-13 第三组 13-15 第四组 15-17 第五组 17-19 第六组 19-21 第七组 21-237步：记录各组的数据，整理成频率分布表组号组距h中心值频数统计fi12345679-1111-1313-1515-1717-1919-2121-2310121416182022361416722 8步：画直方图 A、质量特性公布范围B在T的中间，平均值X基本与公差中心重合，质量特性分布的两边还 有一定余地。这很理想。 B、质量特性分布范围B也落在公差界限内，但因偏向一边，故有超差的可能应采取措施纠正。 C、质量特性公布范围B也落在公差之内，但完全没有余地，说明总体已出现一定数量的废品，应设法使其分布更集中，提高工序能力。 D、公差范围比特性分布范围大很多，此时应考虑是否可改变工艺，提出生产效率，降低成本，或缩小公差范围。 E、质量特性分布范围过分偏离公差范围，已明显看出公差应立即采取措施加以纠正。 F、质量特性分布范围太大，两边产生了超差，要提高加工精度，缩小分布范围。 7、管理图：考察数据随时间变化的规律的一种统计方法。 特点：1）判断生产工序过程是否处于控制状态。 2）区分质量波动量是由偶然原因引起还是由于系统原因引起。 3）计量值的控制图和计数值控制图。 作法：参照（QR-200103）1） 收集数据2） 数据分组（K表示组数=2025，每组数为n=5pcs）3） 填写数据表4） 计算多组平均数据X和级差R5） 计算管理线：中心线CL=X；管理上限：UCL=X+A2R；管理下限：LCL=X-A2R；6） 在管制界限内，描出每5个点所计算的值，并依据取样的先后顺序将点连成一条线7） 观察所做图形，对异常数据及时采取必要的纠正和预防措施。 分析：1）判断生产过程或工作过程处于控制状态可归纳为以下两条： 控制图上的点不超过控制界限 控制图上的点排列没有缺陷 2）控制图没有处于控制状态的分析。 链状-点连续出现在中心线一侧； -当连续出现5点在中心线一侧，应注意其发展情况，当出现6点时，应开始调查。 -当连续7点在中心线一侧，判定为有异常状态，应采取措施解决。 偏离-较多的点间断地出现在中心线一侧 -连续11点中至少有10点出现在中心线一侧时， -连续14点中至少有12点出现在中心线一侧时， -连续17点中至少有14点出现在中心线一侧时， -连续20点中至少有16点出现在中心线一侧时， 倾向-点的连续上升或连续下降的状态