QC七大手法的介绍.doc

质量管理教育(初级)七大工具QC七大工具在质量管理中想解决某个问题时，通常按照以下程序进行。事实现象取得数据比较、研讨、判断行动在这里通过数据正确认识事实、现象是非常重要的。之后必须要进行正确的比较、研讨、判断。只是看着取得的数据是无法作出正确判断的。取得合乎目的的数据、做好总结、正确引导出（视觉化）数据所持有的信息是很有必要的。汇集了进行数据分析的基本手法称为QC七大工具，是解决问题的不可缺少的方法。在进行QC七大工具的说明之前，先讲述取得数据时的注意点。l 明确取得数据的目的因为长期进行取得数据的工作，有时候不知不觉会将取得数据认为是目的。所以要明确是为了什么取得数据，或者取得数据的对象，处置的对象是什么。l 必须取得正确的数据如果取得的数据是不恰当的就不能作出正确的判断，不能解决问题。因此，使用符合精度管理对象的测量器是非常重要的。另外，不可认为“出现这种数值很奇怪”而修改数据。l QC七大工具的概要4/1ABCD2345678（1）检查表容易收集数据，收集后下功夫制成容易看懂的，用于调查、记录的表或图。（2）柏拉图专心致力于改进时，决定该从什么地方下手的图表。特性（3）特性要因图用图来表示对发生的问题（结果）产生影响的要因的关系，也就是为了找出原因的视觉化图。XY（4）散布图结果（Y）和要因（X）一一对应，分析两者之间的强弱关系的图表。SUSL（5）直方图使貌似无序的数据视觉化，通过分布范围收集信息的图表（例如是一座山还是不只一座）。（6）控制图图表可以知道工序的动向（变化）的推移、趋势，搜集是否处于稳定状态的信息的图表。（7）层化按照给特性偏差带来大影响的要因区分数据，从而找出原因的数据处理方法。（1）检查表检查表是指，为了便于边确认事实（工序）边记录数据而事先编制的带有表格和项目名的格式纸。方便是可以容易收集数据，容易整理而且一看记录就能直觉掌握整体情形，在现场就可以判断那里出了问题。 使用目的分为调查、分析的调查用与记录、点检的记录用两大类。l 调查用检查表用于调查问题的状况，调查哪个零件、机器发生了怎样程度的不良并查找原因。l 记录用检查表定期与标准对照检查点检所规定的是否处于正常状态，并留下记录。 编制要点编制检查表时，重要的是要明确什么目的、什么项目、谁、何处、以什么方法、多少（期间与对象个数）。 代表事例 频数分布调查用检查表用于掌握零件的尺寸偏差。图表3.12频数分布调查用检查单 不合格要因调查用检查表为了容易探求不合格的发生原因，检查要因的水平和NG个数。图表3.13不合格要因调查用检查表 缺点位置调查用检查表在产品示意图上钩出缺点位置。图表3.14缺点位置调查用检查单 点检记录用检查表为了进行安全点检和工作条件的点检，使用确认项目格式纸检查。图表3.15点检记录用检查表（2）柏拉图柏拉图是指，将由于不合格品和缺陷、返工、市场投诉等造成的损失金额按现象和不同要因分类并整理数据，按照多少的顺序用直线图表示大小，用折线图表（累积曲线）表示累积的图表。“问题的大部分是在众多的项目中只占极少数”是柏拉图的基本思考方法。 使用目的进行改善时，最好的方法是解决自己最棘手的问题和对策效果大的问题。是为了对实行明确问题，从重要问题开始进攻的这个“指向重点”的思考方法有用的手法。 编制程序根据表3.1的数据说明柏拉图的编制程序。表3.1是一个月中检查了500个A零件的按外观不良项目统计的数据。表3.1外观不良的数据【顺序1】编制表格整理数据 根据不良个数从多到少重新排列项目。 寻求累积不良个数。 相对全体算出每个项目所占的比率（）。 算出占有率的累积。表3.2计算表【顺序2】制作柏拉图。以纵轴表示特性（不合格数），在纵轴的最上端标出总数然后标上刻度，纵轴和横轴的长度大致为1:1或2:1。 用直线图表表示每个项目的件数，最后填写其它项目。 压缩直线的间隔，用折线表示累积占有率。 在右边画上纵轴，并标上刻度。折线的起点为0%，终点为100%。把0到100%分成五等份或者十等份，并标上刻度、数值。 填写零件名、工序名、检查个数、检查期间、制作日期、制作者等。制作容易看清楚的正方形刻度设为10%或20%零件名:A零件工序:成品检查检查期间:年月日年月日制作日期: 年月日制作者:本田 太郎项目不可忘记“0”“其它”再多也排在最后数据的总数累积曲线的起点纵轴的说明特性(结果)数据的履历不良数累积占有率（个）（）打痕占全体的40%考察检查个数:500个外观不良个数:80个累积曲线图表3.16外观不良的柏拉图 柏拉图的效果 能够容易找出哪个项目的问题最大。 能一眼看清问题的大小顺序。 可以知道各个项目的所占比率。 可以简单的预测减少某某项目后，会给全体带来怎样程度的效果。 可以知道改善后会有怎样的效果，更可以知道不良项目是怎样变化的，从而容易找出下一个改善对象。对策后对策前(个)（）累积占有率不良数检查个数:500个外观不合格个数:80个检查期间:年月日年月日这个差异是对策的效果(个)（）不良数检查个数:500个外观不良个数:80个检查期间:年月日年月日这个差异是全体的效果累积占有率图表3.17对策前后的外观不良的柏拉图（3）特性要因图特性要因图是指，将认为对特性（结果）有影响的要因进行分类，为了有系统的一眼看清而用箭头连结的图表。众多的要因整理在一张图表上是非常好的方法。因此，通过尽量多汇集有关人员，互相提出各种意见可以找出原因并进行正确的对策。使用目的特 性主骨（画的最粗）标上箭头特性要因图是明确“思考什么才是问题发生的原因”，用于找出没有被控制的主要要因，将其作为原因采取对策。 编制程序【顺序1】决定问题(特性)。首先在右边画一个填写特性的细长的方框，然后对着它画上一根粗线箭头。这就是称为主骨的骨头。【顺序2】画出大骨。在这里称为分类项目，在制造部门最好是在考虑了4M或7个要素的基础上开始。分类项目数为48会比较容易整理。4M：Man（作业者），Machine（机器设备），Method（作业方法），Material（材料零部件）。7个要素：4M（夹工具，测定，搬运）【顺序3】把认为影响特性的要因作为中骨、小骨、孙骨等用“为什么、为什么”问答来表示“主语谓语何事怎样”。查明实际上所能采取行动的极限，用箭头记录。【顺序4】从查明的要因中，把认为对特性影响大的主要要因用或圈起来。【顺序5】最后填写特性要因图的制作目的，时期，编制者（成员）等。分类项目分类项目分类项目分类项目大骨目的:编制日期:编制者:特性（问题）（二次要因）小骨(三次要因)孙骨(一次要因)中骨主骨用纵长的方框框起来图表3.18特性要因图的大骨、中骨、小骨、孙骨 编制要点 各种各样的人员自由发言进行头脑风暴而编制。即使是小的意见也不漏写的话就可以增加找出原因的机会。 反复的进行“为什么、为什么”，如果这样做还不知道的话就找专家听取意见，不是只停留在列举现象上，而是彻底进行要因查明的工作。 要因不仅是坐在桌前和放在脑子里考虑，而是要经常留心现场、现物、现实（三现主义），根据事实查明要因。(例如)服务的答复慢服务恶劣服务的答复要花一小时 牢固掌握现状缩小特性范围并具体表示，特定问题。另外，尽可能用具体的数字表示。 重要的是特性要因图要一遍一遍的重新看，想到什么就写什么，有新的发见就重写。目的：推进关于部门编制日期：年月日编制者：铃木,田中,佐藤方针的改善图表3.19组装的花费时间的特性要因图 QC的要因、主要要因、原因的意思 认为对特性（结果）有影响力的事项称为“要因（factor）”。 要因中影响大并有必要进行控制的要因称为“主要要因（main factor）”。 主要要因中由于没有进行适当的控制而引起了特定的不良的主要要因称为“原因（cause）”。例如，即使是主要原因但是进行了适当的控制就不会引起不良，因此不会成为原因。（4）散布图散布图是指，为了解析类似于原因与结果、要因与特性二者关系的手法。对应的两种数据在横轴上表示原因（要因）、纵轴上表示结果（特性），然后打点制作图表。 使用目的根据分布的状态判断对应的两种数据有无关系。如果有关系，可以调查把要因调整成怎样的值才能使特性能在规格范围里。这里所说的对应的两种数据是指类似于同一个人的身高与体重的成对的数据。 编制程序表3.3是以制造部门的淬火工序为例进行说明。【顺序1】收集对应的数据。 为了调查二者之间是否有关系以对应的形式收集两种数据。在这个例子要因为淬火温度，特性为产品的硬度。 有时候会因为数据的组数太少而无法弄清其关系，因此最理想的是收集30组以上的数据。表3.3淬火温度与硬度的对应数据【顺序2】从淬火温度与硬度的数据求出各自的最大值和最小值。【顺序3】画出散布图的横轴和纵轴。 以横轴表示要因，纵轴表示特性。原因与结果的情况下，横轴为原因系，纵轴为结果系。 以最大值和最小值的差（范围）作为、轴的长度范围。在此长度范围中标上大致相等长度的刻度。【顺序4】在横轴和纵轴的数据的交叉点上打。如果两个数据的打点重叠就用表示。【顺序5】填写零件名、工序名、数据的组数（n）、检查期间、制作日期、制作者等。决定横轴、纵轴的刻度的长度时，尽量使得成为正方形零件名：A零件工序：淬火工序检查期间：年月日年月日制作日期：年月日制作者：本田 太郎横轴：要因、纵轴：特性或者横轴：原因系、纵轴：结果系最理想的数据组数是30组以上（n）硬度n=30数值重叠时的表示方法（HRC）（）淬火温度图表3.20对于淬火温度的硬度的散布图 散布图的看法、用法从分布状态确认要因和特性之间有什么关系。从图表3.21里，正的相关是指增加时也增加的关系，负的相关是指增加时反而减少的关系。图a：有正的相关图c：可能有正的相关图e：没有相关图b：有负的相关图d：可能有负的相关图f：如果层化就可能有相关图表3.21各种散布图 图a和图b只要管理要因就能管理特性。 图c和图d，与图a和图b比较点不是在一直线上，虽然有某种程度的相关但要考虑“引起偏差”的其它的要因。 图e可以判断为没有相关。的增减与无关。如果认为有相关但得到这种散布图时，应考虑取数据的方法和增加样品数量，如果得到的结果还是相同就应从新的观点重新考虑。 图f是从层化数据后的散布图调查有无相关。（5）直方图直方图是把存在某个特性值（长度、重量、时间、温度）的数据的范围分成几个组，计算各组的数据制作频数表的图表。图的横轴上标上特性值、纵轴上标上频数的刻度，柱子的高度表示各组的个数。 使用目的例如，制造部门即使采用同样的工序、同样的标准作业，使用同样的材料，同样的设备、机器生产，生产出的产品的质量特性也一定会发生“偏差”。这种偏差的形状是大部分的数值向某一数值集中，而离开中心的比率会减少。这称为产品的集团有“分布”。 从分布的形状，可以知道改善的方法。 在视觉上能够知道分布的中心位置（平均值）和偏差的大小。 可以知道有无离散的数据（异常值） 画上标准线，可以在视觉上知道工序是处于稳定状态还是不稳定状态。 编制程序图表3.4的数据表是从一天的生产中抽出的100个A零件的宽度尺寸的测量数据。数据的数量为n=100，规格值为101.5（mm）。表3.4数据表（A零件的宽度尺寸）【顺序1】从表3.4找出最大值、最小值。先从行中找出最大值和最小值，然后再从列中找最大值和最小值，这样做会减少发生错误。最大值=10.9mm，最小值=8.8mm【顺序2】决定临时的组数。组数=数据的数量=n，n =从100组数=100=10，因此以10为临时的组数。【顺序3】用以下公式计算组距的宽度。组距的宽度=最大值最小值组数10.98.8100.21【顺序4】用数据的测定单位凑整组距宽度的数值。这个例子的测定单位是0.1mm，因此选择0.210.2或0.3。在这里决定取0.2。【顺序5】决定组的最小界限值。组的界限值要取到测定单位的二分之一。测定单位是0.1mm，因此是0.05mm。最小的组的界限值最小值2测定单位8.80.128.75组距的宽度是0.2，因此第一个组是8.75到8.95。以下，直到包含最大值的组为止。【顺序6】制作频数分布表按照表3.5制作填写有组界限值和中心值的表，从开头的数据开始在每个相应的组上做如图记号。然后在度数（f）框里填写所做的记号数。最后确认频数的总计是否与数据的数量一致。表3.5频数分布表【顺序7】制作直方图。 以横轴为组的界限值并标上刻度。 在纵轴上标上频数刻度，制作直线图。 填写零件名、测量部分、数据的数量（n）、检查期间、制作日、制作者等必要项目。宽度尺寸（mm）（均值）n=100=9.78 频数下限标准上限标准标准宽度：101.5(mm)8.65 9.05 9.45 9.85 10.25 10.65 1105 11.45| | | | | | | | | | | | | | | | |填写必要的事项数据的数量（n）平均值（）零件名：A零件测量部位：宽度尺寸检查期间：年月日年月日制作日期：年月日制作者：本田 太郎 组的个数应根据数据的数量（n）设定。加入规格线、平均线可以知道偏差与偏颇图表3.22A零件宽度尺寸的直方图 直方图的看法、用法被控制的工序的直方图，如下图所示呈中央高、左右对称的分布（形状）。中心附近的频数最多逐渐向左右减少左右对称在直方图里划上标准线（规格值）就可以掌握工序的管理状态是处于稳定的状态、还是不稳定的状态。表3.6直方图分布和标准线稳定状态下限标准上限标准（平均值）（平均值）下限标准上限标准满足标准，没有出现不合格品。不稳定状态偏差大，标准的上下限均出现不合格品。（平均值）上限标准下限标准平均值偏离上限标准，出现不合格品。（平均值）下限标准上限标准平均值偏离上限标准，并且偏差大，不合格品多发。根据收集到的数据制作直方图时，有时所得到的直方图左右不对称、分布不合理。那里一定有原因，因此要根据分布特征确认所估计的原因并找出相应的对策。表3.7直方图分布的特征分布（形状）分布的特征设想的原因对策锯齿型每隔一个组的频数少。分组不当测量有问题测量精度低。确认分组确认测量者的测量问题。确认测量方法。陡坡型下限規格平均值中心偏于左边。向右平缓地减少。左右不対称挑选时故意挑出下限品的情况。确认数据的性质。确认测量精度。峭壁型下限規格平均值的中心极端偏左。频数突然变少。左右不对称。挑选全数除掉规格外的情况。虚伪测量。检查错误。确认数据的性质。确认测量精度。高原形各组的频数没有很大的变化均值的稍微不同的分布混在一起。进行层化。双峰形中心附近的频数少。左右有顶峰。平均值的相差大的分布混在一起。进行层化。孤岛型分布的右端或左端有孤岛。工序异常，测量错误，混入其它车型。调查不同分布混合的原因。进行层化。（6）控制图图表a. 控制图控制图是指，从特性值的偏差（工序有无异常状态）求出管理线并记录在图表上，从每天的生产批次（群）抽取几个样本（通常25个），收集数据计算平均值进行打点的图表。控制图有供调查工序是否处在稳定状态的工序解析用的控制图，和供维持工序稳定状态的工序管理用的控制图。控制是指中心线、上控制界限、下控制界限的总称。其中上控制界限和下控制界限统称为控制界限，表示计算统计计算出的偏差界限值。并不是上限标准线和下限标准线。中心线（CL）Central Line数据统计量的平均值上控制界限（UCL）Upper Control Limit中心线上方的控制界限下控制界限（LCL）Lower Control Limit中心线下方的控制界限在直方图手法里陈述了制造工序里一定有“偏差”。 其偏差的原因认为有两种。偶然原因制造工序为了维持预计的质量，而适当的控制影响大的要因（主要因）。但即使是没有问题的状态，也必定会因为影响小的要因而出现偏差。通常这种偶然原因不作为积极控制的对象。异常原因是指问题将要发生或发生时，没有被适当控制的影响大的要因（主要因）。这种异常原因是需要紧急查明和排除的对象。 使用目的从点的位置、排列方法找出工序中的异常，调查其原因并采取对策防止再次发生，维持工序的稳定状态。 控制图的看法点在控制界限线以内、排列无缺陷时，可以视为工序是处于稳定状态。如果超出控制界限线，点的排列出现问题，就表示有异常原因。 被认为处于稳定状态的判定标准 点子不在控制界限以外（或者线上） 点子的排列、分散无缺陷被认为不处于稳定状态的判定标准。只要符合图表3.23中的一个，就判定工序有异常原因。UCLCLLCL 点子落在控制界限线以外的情况5个点的链（警戒）UCLCLLCL7个点的链（异常） 出现了连续7个点以上排列在一起的情况链是指中心线的上方或下方出现连续排列的点子UCL与CL的1/3的宽度UCLCLLCL 点子靠近控制界限线的情况把中心线和控制界限线的宽度分成三等份连续3点中2点连续7点中3点 进入时连续10点中4点UCLCLLCLUCL与CL的1/3的宽度 多数点靠近中心线的情况UCLCLLCL 有倾向性的情况连续7个点呈现上升或下降UCLCLLCL 有周期性的情况按某周期呈现相同模式的推移。图表3.23控制图的异常判定规定（根据参考旧JIS Z9021-1954）事例3.1-R控制图b. 图表图表是用图形表示数据的大小比较数量的大小，通过数量的变化状态得出的容易理解的图。 使用目的通过使用图表能够在视觉上直观数字、对比数据，一眼就能抓住数据的全貌，使看的人有容易理解的优点。注意的要点在折线图、直方图等的横轴、纵轴记录项目名、刻度、单位数值等，为了方便看，刻度最好标在图表的内侧。另外，一定要记录取得数据的日期、期间等。 图表的种类和特征 折线图目的：看数量的变化。特征：根据数字的高低可以比较数值的大小，同事容易知道根据经过时间的连续变化。4月无法达成目标考察（月）0.000.050.100.150.200.250（）目标制作日期：月日制作者：本田太郎 4月分配来的新职员的操作熟练度上有问题。 4/19实施对策不合格率制造月图表3.24组装零件的不合格率的推移折线图 柱形图目的：比较数量的大小。050100150200250ABCDEFG目标（台）只有G销售店达成目标，对于其它销售店需要采取措施考 察期 间：年月年月编制日期：年月编制者：本田 太郎销售台数基线（总是为零）棒的间隔最好是棒宽度的1/2销售店特征：排列一定的宽度的棒，根据棒的长短可以比较数值的大小。图表3.25各销售店的销售台数柱形图 圆饼