巴德富QC七大手法教材

1、QC七大手法 课前小问题1：QC七大手法是哪七种？课前小问题2：和我们有关系吗？我们平时用了哪些？课 程 大 纲1、QC七大手法在企业的实际应用2、检查表、层别法制作及应用实例3、柏拉图、因果图的制作及案例练习4、直方图、散布图制作及案例练习5、控制图的应用及案例分析第一部分QC七大手法在企业的实际应用 QC 七大手法 QC七大手法，也叫品管七工具，是目前全世界应用比较广泛的品质管理工具，它具有简单实用的特性。日本著名的品质管制专家石川馨曾说过，企业内95%的品质管制问题，可通过企业上上下下全体人员活用品管七工具而得到解决。 石川馨QCC 之父 QCC，品管圈又名质量控制圈、品管圈、质量小组、

2、QC小组等，其特点是由基层员工组成的小组，通过适当的训练及引导，使小组能通过定期的会议，去发掘、分析及解决日常工作有关的问题。QC 七大手法 品质管理的主要工作简单地说，就是通过对各来料、生产过程、出货等环节进行检验和分析，找出各种出现或潜在出现的问题及原因，甚至寻求解决办法，使产品品质问题尽量在内部解决，达到在合理成本的基础上使客户满意。QC 七大手法的作用1、查检表：用来在现场收集数据，尽量让现场作业简单而有效，它是其它六大手法的起点。2、层别法：统计方法中最基础的工具，用来对收集的数据进行分类或分层，以利于统计分析，通常与柏拉图、因果图结合使用，层别法的重点是了解如何进行分层。3、柏拉图

3、：用来对多种问题或原因进行分析，找出最大问题或原因，以实现花较少成本做更多事情。4、鱼骨图：用来对一个现象或结果进行原因深入细致的分析，通常用来找原因及因素，最好同层别法结合起来使用。5、直方图：用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。 6、散布图：用来对收集的两个或两个以上可能相关的问题或特性的数据，找出之间可能的相关性。7、管制图：用来了解品质在过程中的变化状态和预测品质下一步可能性的状况，有助于提前发现问题，是实现第一次就把事情做好的基本步骤之一。第二部分检查表和层别法的制作及案例分析

4、 一、检查表 为了便于收集数据，使用简单明了的标准化表格并填入规定的图形记号，再加以统计汇总，以提供进一步分析或对比检查的表格或图表。 通常分为点检用检查表或记录用检查表。部门:品管部 第 区 区域负责人： 月份： 日期: 至 序号检 查 内 容扣分标准扣分结果1次2次3次4次5次6次7次1.责任区杂物.水渍等未及时清扫2分/处2.桌上放置与现在工作无关的文件.书籍.零食.饮料等.5分/处3.资料柜中放置私人物品2分/处4.相关物品未放在指定位置1分/处5.设备清洁不好，有灰尘及杂物等2分/处6.检测设备未贴标签1分/处7.样办无标识1分/处8.记录未及时做，是后补记录，内容填写不齐全2分/处

5、9.空桶未及时清理开现场1分/处点检用检查表作用：确认各种作业、机械设备的实施情况，或为预防不良事故的发生、确保安全。制造部现场管理6S检查表还有哪里用了这个？消防器械的点检表，是不是？反应釜等设备的点检表，是不是？ 记录用检查表作用：通过收集到的数据反映不良的状况。不良项目/周别123合计1、划伤正正一正一三202、尺寸偏差正一正一123、污点二一一44、变形正二7记录人： 审核： 目前品管部在品质查验中正在使用的查验记录表一定要记住：正常的，无故障的也要记录下来。 检查表的设计注意事项1、应能迅速、正确、简易地收集到数据，记录时只要在必要项目上加注记号；2、记录时要考虑到层別，按人员、设备

6、、原料、时间等分类；3、数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查产品、检查设备，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來；4、尽可能以记号、图形标记，避免使用文字；5 、检查项目不宜太多，以4-6项为宜（针对重要的几项就可） ，其他可能发生的项目采用“其他”栏。 检查表的制作程序 1、明确使用表格的目的； 2、决定要检查的项目及必要的顺序； 3、决定抽样方法(是全检还是抽检，什么时候 检？检的频率多高？)； 4、决定收集、检查的方法及相关的职责要求； 5、设计表格的形式和记录的符号。 检查表应用课堂练习1、请针对你公司目前的实际情况来设计；2、如果你想了解一下最近一

7、周内成品检查主要不良 项目的出现情况；3、请设计一份合适的检查表，格式不限/内容自拟。 二、层别法 将得到的数据资料按需要而分成数个类别，便于以后的分析。人员: Man机器: Machine物料: Material方法: Method环境: Environment 其他层别方法 1、以时间层别； 2、以作业区域层别； 3、以不良项目层别等。序号不良项目12345678合计 1固含问题68754721402粘度问题36372446353外观异H值不符46303534285成膜异常23116832266应用性能差447101036357 合 计20322421194019

8、22195层别法应用举例：成品验货不良品统计表 层别法应用课堂练习1、请针对你公司目前的实际情况来设计；2、如果你想对最近一月内我司在品质查验中出现的 异常按发生时间进行分类；3、请设计一份合适的层别法应用表，格式不限/内容 自拟。第三部分柏拉图和因果图的制作及案例分析 三、柏拉图 当我们要解决问题时，总会发现产生问题的要因很多，不知从何着手，因此最好找出其影响度最大的几个要因，再按优先顺序，一一谋求改善对策，才能以有限的人力和时间，有效地解决问题。柏拉图就是这样一种供你寻找重要要因的一种统计工具。 Pareto的二八法则 柏拉图又称排列图，意大利经济学家柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状

9、况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量专家朱兰将此引入到质量管理中，来抓影响质量的主要因素。80%的人20%的人穷人富人掌握世上20的财富掌握世上80的财富用脖子以下赚钱用脖子以上赚钱卖时间买时间知识就是力量行动才有结果我要是有钱我就怎么样怎么样做我要是怎么样怎么样做我就有钱爱瞎想有目标早上才想今天干吗计划未来不愿做简单的事重复做简单的事今天的事明天做明天的事今天做不可能办到如何能办到受失败人的影响受成功人的影响不愿改变环境与成功人为伍改变别人改变自己有趣的二八原则 柏拉图制作步骤1、决定调查事项，收集数

10、据；2、整理数据，计算累计数、累计比率并绘制表格；3、将数据绘制成柱状图；4、连接曲线。柏拉图制作案例 我司在四月份生产制程检验中发现有27釜不良品，不良项目及不良数如下表，请根据这些数据绘制柏拉图。不良项目不良数量不良率累计不良率0.00%渣多933.33%33.33%固含725.93%59.26%粘度518.52%77.78%应用性能27.41%85.19%焦化13.70%88.89%其他311.11%100.00%柏拉图制作案例主要控制项目柏拉图制作案例 不良状况清晰了，那究竟那么多不良品是如何产生的呢？根据以下分析，请做柏拉图分析。不良因素不良数量不良率累计不良率0.00%原料因素17

11、4.265.02%65.02%人的因素68.925.72%90.74%技术因素24.89.26%100.00%其他因素00.00%100.00%柏拉图制作案例2原来原料影响和人的因素是主要原因柏拉图制作注意事项1、横轴是按项目別，依大小順序由高而低排列下來，其他项排在最末。2、次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成其他项。有時，改变层别和分类的方法，也可使项目減少。 3 、纵轴的左侧通常用于表示发生不良的次数、缺点数；右侧通常用于表示发生次数不良率、累计不良率等。4、柏拉图的柱形图横轴距离相同。5、改善前后进行比较： (1) 改善前后横轴项目別依然按大小順序由高到低排列。 (2) 前后比较基

12、准一致，刻度应相同。 (3) 各项目以色別来区分更易比较。 6、柏拉图中、连接横轴与纵轴对应点的线应为折线而非曲线。柏拉图制作注意事项 柏拉图制作课堂练习 某公司2010年年度的客户投诉汇总表显示，一共接到1106份客诉，其中品质问题占435份，发错货问题153起，欠重问题占127起，交期问题占104份，服务问题占51份，其他投诉问题占236份。请根据以上的统计数据，绘制统计表及柏拉图。点击链接查看操作步骤 四、鱼骨图 鱼骨图，又叫特性要因图/因果图，由日本品质专家石川馨提出，所以又叫“石川图”。它是先列出品质变异的项目，然后对造成变异的4M1E因素进行分析。因其形状很象鱼骨，故又称为“鱼骨图

13、”。4M1E是什么？大家有没印象。（1）决定评价特性 自左向右画一粗横线代表制程（工艺），并将评价特性写在箭头右边，以“为何*不良”的方式表示。 为何*不良 鱼骨图制作步骤（2）列出大要因 大要因可直接依制程别分类，也可依4M1E（人、机械、材料、方法、环境）来分类。 大要因要以圈起来，加上箭头的大分枝到粗横线 为何*不良（3）各大要因，分别记入中、小原因 利用脑力激荡法(头脑风暴法)，共同探讨。 依各要因，分别细分，记入中要因、小要因 最末端必须是能采取措施的小要因 为何*不良（4）圈选出重要要因46项（用红笔圈选） 这些重要原因是下一步骤检查的依据， 当然圈选时仍需借助大家的经验以及实际状

14、况来判断。 为何*不良（5）整理 整理成墙报，张贴现场 必要时，可再讨论修正 明确显示下一步需改进的措施： 1、。 2、。 3、。 为何*不良案例：1、想办法如何使发料更容易？ 使用头脑风暴法应注意1、不要指责他人的任何想法；2、全方位多角度各层次，数量越多越好；3、自由奔放，毫无拘束；甚至于异想天开；4、鼓励大家去除固有观念，大胆创新。 鱼骨图分析时的思考方向1、替代人员顶替/材料替换/方法替代；2、BPI(流程优化)与BPR(流程再造)；说在题外的话：。万事皆有因，关键在于你对待问题的态度：1、讨厌问题：找借口2、面对问题：找方法 鱼骨图课堂练习 请针对公司目前制造过程最严重的品质问题，采

15、用鱼骨图进行分析，找出影响其最重要的因素。渣多问题渣多操作工设备工艺流程原料坏境纯水机坏，纯水供应不上投料不精确投料兑水量不够天气炎热原料检测不全面配料不精确后处理起渣未建立防故障措施称量工具不准确责任心不够未持续培训未校正或添置精确计量工具制冷设施不齐全气味大工艺监控不严未建立详细监控措施配料后未严格确认未建立免检产品的评估项目设备计量不精确第四部分直方图和散布图的制作及案例分析 五、直方图 从样本中获取数据是认识总体的基础，样本的数量越多，得到的关于总体的信息越多。信息增多时，要想一下子了解总体比较困难，那么应用直方图就简单了。直方图 直方图是将所收集的数据分为几个相等的区间作为横轴，并将

16、各区间内的测定值所出现次数累积而成的面积，用柱子排列起来的图形。直方图可显示数据的三种特性：集中的趋势、数据的范围、分布的形状。直方图制作案例 某高校想要了解该高校男生身高范围是多少，呈现什么趋势？于是随机选了50名同学，分别进行身高测量，数据如下：点击这里开始演示导航视窗返回首页直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度3

17、.依据公式，计算出第一组下界与上界点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度3.依据公式，计算出第一组下界与上界4.依次累加组宽度，即得可得出各组的上下界点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度3.依据公式，计算出第一组下界与上界4.依次累加组宽度，即得可得出各组的上下界5.统计出现在各组内的数据个数点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度3.依据

18、公式，计算出第一组下界与上界4.依次累加组宽度，即得可得出各组的上下界5.统计出现在各组内的数据个数6.点击“插入”选择“柱状图”按提示完成左图点击这里开始演示导航视窗直方图1.收集数据（数据总数建议大于50个），并标注出最大值和最小值2.依据公式，计算出组数和组宽度3.依据公式，计算出第一组下界与上界4.依次累加组宽度，即得可得出各组的上下界5.统计出现在各组内的数据个数6.点击“插入”选择“柱状图”按提示完成左图具体操作可参考制作手册-第一章 柱状图7.双点“柱子”在“选项”中将“分类间距”调整为“0”，“确定”使用时机： 1.了解数据的分布形态数据总数建议大于等于50个横坐标代表数据的分

19、布范围，故柱子间不应有间隙纵坐标只能为频次标题应清晰明确的展示图表的内容直方图分析的结论可参考直方图常见分布形态及可能产生原因注意事项直方图常见的形态说明：中间高两边低，有集中趋势。 结论：制程在正常运转下。直方图-缺齿形说明：高低不一，有缺齿情形。 结论：可能是分组过细或数据不真实 直方图-偏态形说明：高处偏向一边，拖长尾巴，另一边低。 结论：尾巴拖长时，应检讨是否在技术上能够接收。 多由人工或设备仪器小误差引起。直方图-离岛形 说明：左端和右端形成小岛。 结论：可能测定有错误或由不同原料引起。直方图-高原形 说明：平顶且高。 结论：不同平均值的产品混在一起。直方图课堂练习我司测得一批50k

20、g包装产品的重量如下，请绘制直方图。 52.651.753.250.652.852.452.452.252.452.951.951.951.951.952.453.753.151.853.751.952.652.652.652.453.752.452.652.751.952.651.952.252.453.152.653.451.951.952.651.952.653.653.152.653.752.452.652.652.452.3 六、散布图 为研究两个变量之间的相关性，而搜集成对两组数据，在坐标上用点来表示出两个特性值之间相关情形的图形，称之为散布图。其主要作用：知道两组数据(原因与结果

21、)之间是否相关及其相关程度。点击这里开始演示导航视窗1.将数据(建议大于等于30个)输入到Excel中，并标注出该组数据的最大值与最小值散布图点击这里开始演示导航视窗1.将数据(建议大于等于30个)输入到Excel中，并标注出该组数据的最大值与最小值2.将数据放两列（或行）当中，在“插入”“图表”中选择“XY散点图”，点“下一步”散布图点击这里开始演示导航视窗1.将数据(建议大于等于30个)输入到Excel中，并标注出该组数据的最大值与最小值2.将数据放两列（或行）当中，在“插入”“图表”中选择“XY散点图”，点“下一步”3.在“数据产生区域”中框选输入的内容，在“系列产生在”勾选“列”，点“

22、完成”散布图点击这里开始演示导航视窗1.将数据(建议大于等于30个)输入到Excel中，并标注出该组数据的最大值与最小值2.将数据放两列（或行）当中，在“插入”“图表”中选择“XY散点图”，点“下一步”3.在“数据产生区域”中框选输入的内容，在“系列产生在”勾选“列”，点“完成”4.双点“左坐标轴” 在“刻度”中将调整最小值、最大值调整至适当的数值，点“确定”散布图点击这里开始演示导航视窗1.将数据(建议大于等于30个)输入到Excel中，并标注出该组数据的最大值与最小值2.将数据放两列（或行）当中，在“插入”“图表”中选择“XY散点图”，点“下一步”3.在“数据产生区域”中框选输入的内容，在

23、“系列产生在”勾选“列”，点“完成”4.双点“左坐标轴” 在“刻度”中将调整最小值、最大值调整至适当的数值，点“确定”5.双点“横坐标轴” 在“刻度” 中将调整最小值、最大值调整至适当的数值，点“确定”散布图点击这里开始演示导航视窗1.将数据(建议大于等于30个)输入到Excel中，并标注出该组数据的最大值与最小值2.将数据放两列（或行）当中，在“插入”“图表”中选择“XY散点图”，点“下一步”3.在“数据产生区域”中框选输入的内容，在“系列产生在”勾选“列”，点“完成”4.双点“左坐标轴” 在“刻度”中将调整最小值、最大值调整至适当的数值，点“确定”5.双点“横坐标轴” 在“刻度” 中将调整

24、最小值、最大值调整至适当的数值，点“确定”6.在图表中的空白区域点右键，在菜单中选择“图表选项”，选择“标题” “图表标题”输入温度与落尘量的散布图分析;“分类X轴”输入温度(华氏度);“数值Y轴”输入落尘量(粒/升).点“确定”散布图点击这里开始演示导航视窗1.将数据(建议大于等于30个)输入到Excel中，并标注出该组数据的最大值与最小值2.将数据放两列（或行）当中，在“插入”“图表”中选择“XY散点图”，点“下一步”3.在“数据产生区域”中框选输入的内容，在“系列产生在”勾选“列”，点“完成”4.双点“左坐标轴” 在“刻度”中将调整最小值、最大值调整至适当的数值，点“确定”5.双点“横坐

25、标轴” 在“刻度” 中将调整最小值、最大值调整至适当的数值，点“确定”6.在图表中的空白区域点右键，在菜单中选择“图表选项”，选择“标题” “图表标题”输入温度与落尘量的散布图分析;“分类X轴”输入温度(华氏度);“数值Y轴”输入落尘量(粒/升).点“确定”7.在任意单元格内输入公式“=CORREL（）”，在“（）”中的“,”前框选X(温度)，后框选Y(落尘量)，“确定”散布图相关系数函数点击这里开始演示导航视窗使用时机： 1.了解成对两种特性间之相关性1.将数据(建议大于等于30个)输入到Excel中，并标注出该组数据的最大值与最小值2.将数据放两列（或行）当中，在“插入”“图表”中选择“X

26、Y散点图”，点“下一步”3.在“数据产生区域”中框选输入的内容，在“系列产生在”勾选“列”，点“完成”4.双点“左坐标轴” 在“刻度”中将调整最小值、最大值调整至适当的数值，点“确定”5.双点“横坐标轴” 在“刻度” 中将调整最小值、最大值调整至适当的数值，点“确定”6.在图表中的空白区域点右键，在菜单中选择“图表选项”，选择“标题” “图表标题”输入温度与落尘量的散布图分析;“分类X轴”输入温度(华氏度);“数值Y轴”输入落尘量(粒/升).点“确定”8.将计算出的相关系数标注在图表之上7.在任意单元格内输入公式“=CORREL（）”，在“（）”中的“,”前框选X(温度)，后框选Y(落尘量)，

27、“确定”散布图返回首页注意事项数据总数最好大于等于30个可将坐标的比例作调整以方便观察相关性在使用相关系数进行判断时，需注明相关系数所处的区间如过相关系数在0.40.7（或-0.4-0.7）之间，需进一步进行检讨当图中发现异常点时，需先分析其产生原因，再决定是否删除该点数据的获得需注意是否需进一步层别，因为常常作业人员、方法、材、设备或时间等的同，而使数据的相关性受到扭曲散布图的结论若与固有技术、经验不相符时，应追查原因散布图常见分布形态及判读结果A.正相关0.85r1B.弱正相关0.7r0.85D.弱负相关-0.85r-0.7E.无相关-0.4r0.4C.负相关-1r-0.85F.曲线相关正相关 X增大时，Y也隨之增大，称为正相关。 完全的正相关 有正相关非显著性正相关 X增大时，Y也隨之增大，但增大的幅度不显著。此时宜再考虑其他 可能影响的要因。 似有正相关 负相关 X增大时，Y反而減少，称为负相关。 有负相关 完全的有负相关非显著性负相关 X增大时，Y反而減少，但幅度并不显著。此时宜再考虑其他可能影响的要因。无相关 (1) X与Y之间看不出有何相关关系；(2) X增大时，Y并不改变。 曲线相关 X开始增大时，Y也隨之增大，但达到某一值后，