QC七大手法培训

QC七大手法培训2024-02-01BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA目录CONTENTS七大手法概述第一个手法：查检表第二个手法：层别法第三个手法：柏拉图第四个手法：因果图目录CONTENTS第五个手法：散布图第六个手法：直方图第七个手法：控制图总结回顾与拓展延伸BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA01七大手法概述QC七大手法是指在质量管理中常用的七种统计分析工具和方法，包括查检表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图和管制图。运用QC七大手法可以系统地收集、整理、分析数据，帮助我们发现并解决问题，提高产品质量和管理水平。定义与目的目的定义QC七大手法起源于日本，是二战后日本企业为提升产品质量和管理效率而总结出来的一套行之有效的方法。起源随着全球化和市场竞争的加剧，QC七大手法逐渐被世界各国企业所采纳和应用，并不断得到完善和发展。发展手法起源与发展适用范围QC七大手法适用于制造业、服务业等各个领域，特别是在质量管理、生产管理、设备管理等方面具有广泛的应用价值。重要性掌握QC七大手法可以帮助企业提高生产效率、降低成本、减少浪费，同时提升员工的质量意识和问题解决能力，为企业的可持续发展奠定坚实基础。适用范围及重要性BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA02第一个手法：查检表查检表是一种用于收集和整理数据的简单工具，它通过预先设定的项目和标准，对数据进行分类和记录，以便后续的分析和改进。查检表定义查检表能够帮助我们快速、准确地收集数据，并对数据进行分类和整理，从而让我们更好地了解问题的实际情况，为后续的改进提供有力的支持。查检表作用查检表定义与作用根据实际需要，确定需要查检的项目和标准，确保查检表的内容全面、准确。确定查检项目根据查检项目，设计相应的查检表格，包括表格的标题、列名、行名等，以便后续的数据填写和整理。设计查检表格按照查检表格的要求，收集相应的数据并填写到表格中，确保数据的准确性和完整性。收集数据并填写对收集到的数据进行整理和分析，包括数据的分类、统计、比较等，以便更好地了解问题的实际情况和原因。整理和分析数据制作方法与步骤质量改进查检表在质量改进过程中，可以使用查检表对改进前后的数据进行对比和分析，从而评估改进效果并确定后续的改进方向。生产现场查检表在生产现场，可以使用查检表对生产过程中的各种数据进行收集和整理，如不良品数量、设备故障次数等，以便及时发现和解决问题。市场调研查检表在市场调研中，可以使用查检表对调研数据进行分类和整理，如消费者需求、竞争对手情况等，以便更好地了解市场情况和制定营销策略。应用实例分析BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA03第二个手法：层别法层别法是一种将大量有关某一特定主题的数据进行分类，以便于分析和解释的方法。原理在于通过将数据划分为不同的层次或类别，可以更清晰地揭示数据之间的内在关系和规律。层别法有助于快速定位问题、找出影响因素，并制定有效的改进措施。层别法概念及原理按时间、地点、人员、设备、材料、方法等进行分类。分类方式实施步骤注意事项收集数据、确定分类标准、划分层次、绘制层别图表、分析并找出问题所在。分类标准应明确、合理，层次划分应清晰、有序，图表绘制应简洁、直观。030201层别分类与实施步骤应用场景举例品质管理对生产过程中的不良品进行分类，找出不良原因并制定相应的改善措施。市场调研将消费者按照不同的特征进行分类，分析各类消费者的需求和购买行为，为产品设计和营销策略提供依据。人员管理对员工按照绩效、能力、态度等方面进行分类，制定针对不同类别员工的培训和发展计划。设备管理对设备按照故障类型、维修难度等方面进行分类，制定设备维护和维修计划，提高设备使用效率。BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA04第三个手法：柏拉图

柏拉图基本原理介绍80/20原则柏拉图基于80/20原则，即80%的问题往往由20%的原因引起，通过找出并解决这20%的关键原因，可以显著改善整体状况。重点关注少数关键因素柏拉图强调在解决问题时，应重点关注那些占比较大的关键因素，而非平均用力。图形化展示通过将数据以条形图和曲线图的形式展示，柏拉图能够直观地反映出各项因素对总体问题的影响程度。数据收集与分类首先收集相关数据，并按照一定的分类标准进行分类整理。绘制条形图和曲线图以各项因素为横坐标，以占比或累计占比为纵坐标，分别绘制条形图和曲线图。注意曲线图应从左至右绘制，且起点为0%。标注关键信息在图形上标注出各项因素的名称、占比、累计占比等关键信息，方便查看和理解。计算各项因素占比根据分类后的数据，计算各项因素在总体中所占的比例。绘制方法及注意事项识别关键因素制定针对性措施监控改进效果持续改进数据解读与改进措施01020304通过观察柏拉图，可以快速识别出那些占比较大的关键因素。针对关键因素制定具体的改进措施，并优先实施这些措施。在实施改进措施后，持续监控相关数据的变化情况，以评估改进效果并及时调整策略。根据监控结果和反馈信息，不断完善和优化改进措施，实现持续改进和提高。BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA05第四个手法：因果图因果图（Cause-and-EffectDiagram）又称为鱼骨图或石川图，是一种用于分析问题根本原因的可视化工具。通过因果图，可以将问题的各种可能原因进行分类和整理，帮助团队系统地识别和解决问题。因果图在质量管理、产品研发、流程优化等领域具有广泛应用，有助于提高问题解决效率和质量。因果图概念及作用绘制方法与步骤绘制大骨根据问题的性质，从主骨两侧分别画出若干条大骨，代表问题的主要类别或原因，如人、机、料、法、环等。绘制主骨在图纸上画出一条主骨，代表问题或缺陷，通常将主骨画成鱼头的形状。明确问题首先确定需要分析的问题，确保团队成员对问题有共同的理解。绘制中骨和小骨在大骨的基础上，继续细分并绘制中骨和小骨，代表更具体的原因或因素。标注原因和解决方案在每个骨头上标注出具体的原因和可能的解决方案，以便团队成员进行讨论和改进。系统性分析团队合作优先级排序持续改进问题解决策略探讨绘制因果图需要团队成员的共同参与和讨论，有助于促进团队合作和沟通。在识别出多个可能的原因后，团队可以根据重要性和紧急性对原因进行排序，优先解决关键问题。因果图不仅用于解决问题，还可以用于预防问题的发生。通过持续改进和优化流程，可以降低问题复发的风险。因果图鼓励团队成员从多个角度系统地分析问题原因，避免遗漏重要信息。BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA06第五个手法：散布图散布图是用来表示一组成对的数据之间是否有相关性的一种图表。散布图定义将成对数据的两组数分别标示在X轴与Y轴上，通过观察点的分布形态，可以判断相关关系。原理简述适用于分析两个变量之间是否存在某种关联关系，以及关联程度如何。应用场景散布图基本原理介绍收集成对的两组数据，确保数据真实、准确。数据收集确定X轴与Y轴所代表的因素，将数据点绘制在图表上，形成散布图。绘制步骤选择合适的坐标轴刻度，使得数据点分布均匀；注意异常值的处理，避免影响判断。注意事项绘制方法及注意事项正相关、负相关、不相关等，通过观察点的分布形态进行判断。相关关系类型若点呈现某种趋势性分布（如线性、曲线等），则认为两变量之间存在相关关系；若点分布杂乱无章，则认为两变量之间不相关。判断方法在质量控制中，可以运用散布图分析不同因素对产品质量的影响程度，为改进措施提供依据。运用示例相关关系判断与运用BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA07第六个手法：直方图直方图概念直方图是一种用于展示数据分布的图形，通过矩形条的高度或面积来表示各类目的频数或频率，能够直观地反映出数据的分布情况。直方图作用直方图可以帮助我们了解数据的分布形态、中心趋势和离散程度，从而判断数据是否符合正态分布、是否有异常值等，为后续的数据分析提供有力支持。直方图概念及作用确定组距与组数根据数据的最大值、最小值和分布情况，合理确定组距和组数，使得数据能够均匀地分布在各个组内。收集数据根据分析目的，收集一定量的原始数据，并进行分类整理。绘制横坐标在横坐标上标出各组的组界和组中值，确定直方图的基本框架。添加标题和标注在直方图的上方添加标题，标明数据的来源和分析目的，同时在需要的地方添加标注，解释特殊的数据点或分布情况。绘制矩形条根据各组的频数或频率，在相应位置上绘制矩形条，矩形条的高度或面积表示该类目的频数或频率。绘制方法与步骤异常值分析通过观察直方图中的异常矩形条（如过高或过低的矩形条），可以初步判断数据是否存在异常值，并进一步分析异常值的原因和影响。正态分布如果直方图呈现中间高、两边低且左右对称的形态，那么数据可能符合正态分布，这是一种理想的数据分布形态。偏态分布如果直方图的峰值偏向一侧，形成不对称的分布形态，那么数据可能存在偏态分布，需要进一步分析原因并进行处理。离散分布如果直方图中的矩形条分布比较均匀且没有明显的峰值，那么数据可能比较离散，需要关注数据的稳定性和一致性。数据分布形态分析BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA08第七个手法：控制图

控制图基本原理介绍控制图是一种用于分析和判断过程是否处于稳定状态的工具。它通过收集数据并以图形的方式展示，帮助我们发现过程中的异常波动。控制图的核心思想是，当过程处于稳定状态时，数据会呈现出某种规律的分布；而当过程出现异常时，数据的分布会发生变化。收集数据计算控制限绘制图形注意事项绘制方法及注意事项按照一定的时间间隔和规则收集相关数据。将数据和控制限绘制在图表上，形成控制图。根据数据的均值和标准差计算控制限，通常包括中心线、上控制限和下控制限。确保数据的真实性和准确性，合理选择样本大小和抽样间隔，及时更新控制限以适应过程的变化。当数据点超出控制限时，认为过程出现了异常。异常判断首先确认异常是否真实存在，然后分析异常产生的原因，采取相应的措施进行处置，最后对处置效果进行评估和监控。处置流程在判断异常时要考虑数据的随机波动和系统性因素，避免误判和漏判；在处置异常时要及时、果断、有效，防止问题扩大化。注意事项异常判断与处置流程BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA09总结回顾与拓展延伸123简便、直观地记录和整理数据，便于后续分析。查检表根据数据大小排列，明确重点问题，有效指导改善方向。柏拉图系统分析问题原因，帮助找到根本解决方案。特性要因图七大手法总结回顾七大手法总结回顾研究两个变量间的相关性，为预测和控制提供依据。展示数据分布情况，判断过程稳定性和能力。实时监控生产过程，及时发现异常并采取措施。将数据按不同层次进行分类，便于比较和分析。散布图直方图控制图层别法010204企业实际应用案例分享某制造企业通过查检表和柏