QC新旧七大手法

1QC七大手法概

述人类区别与一般动物的本质在于制造和使用工具，没有工具人与动物一样。工程技术的发展，产生了工程图样，用来表达工程技术要求，是工程技术人员的语言。计算机技术的发展，产生了计算机语言，用于人与机器的交流对话。画家用绘画作为艺术的语言。质量工作者用数据和图表展示自己的研究发现和思维逻辑，数据即是事实，图表即是语言，

于是有了QC工具。21、QC工具一览表序号老七种工具新七种工具1调查表关联图2排列图亲和图3因果图树 图4散布图矩阵图5分层法网络图6直方图PDPC法7控制图矩阵数据解析法32、QC老工具浅说调查表——调查问题的原因类别和数量关系，

为排列图、直方图提供数据；排列图——分析因素影响的大小；因果图——分析原因与结果的关系，找到问題的原因；散布图——分析成对变量之间的依存关系；分层法——按照不同影响因素，寻找问题真是原因和变化规律；直方图——显示质量波动的分布状况；控制图——区分偶因和异因引起的质量波动，监控过程的稳定42.1调查表（Data-collection

Form）别名：检查表、核对表、统计分析表概念及用途：用来系统地收集资料和积累数据确认事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。它能够促使我们按统一的方式收集资料，便于分析，

在质量改进的活动中得到了广泛的应用。应用调查表的注意事项：必须按照一定的规则对调查项目进行分类，分类的

规则即考察事务的纬度，如人的年龄、学历、收入

状况等；不合格的类别、位置、模式等，不可混淆。52.1调查表（Data-collection

Form）应用调查表的步骤1、明确收集资料的目的。2、确定为达到目的所需搜集的资料（这里强调问题）3、确定对资料的分析方法（如运用哪种统计方法）

和负责人。4、根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式，其内容应包括：调查者、调查的时间、地点和方式等栏目。5、对收集和记录的部分资料进行预先检查，目的是审查表格设计的合理性。6、如有必要，应评审和修改该调查表格式。调查表的样式多种多样，可根据需要调查的项目灵活设计。6应用实例不合格分项检查表不合格种类检验记录小计表面缺陷* 正 正 一16裂纹* 正 一11装配不良一1形状不良* 正 一11其他* 一6总计* 正 正 正 正 正 正 正 正 正45782.2排列图(Pareto Diagram)别名：柏拉图、pareto图概念及用途：柏拉图是为寻找影响产品质量的主要问题，即在影响产品质量的诸多问题中确定关键的少数一种方法。质量问题是以质量损失（不合格项目和成本）的形式表现出来的，大多数损失往往是由几种不合格引起的，而这几种不合格又是少数原因引起的。因此，一旦明确了这些“关键的少数”，就可消除这些原因，避免由此引起的大量损失。用排列图，我们可以有效地实现这一目的。排列图是为了对发生频次从最高到最低的项目进行排列而采用的简单图示技术。排列图是建立在巴雷特原理的基础上，主要的影响往往是由少数项目导致的，通过区分最终要的和较次要的项目，可以用最少的努力获取最佳的改进果。92.2排列图(Pareto Diagram)概念及用途：1897年，意大利经济学家巴雷特(V.Pareto)提出了一个公式，这个公式标明社会上人的收入是不均等的。1907年，美国经济学家洛仑兹(M.C.Lorenz)也提出了类似的理论。这两位学者都指出大部分社会财富是掌握在少数人手里。后来，在质量管理的领域，美国的朱兰博士(J.M.Juran)运用洛仑兹的图表法将质量问题分为“关键的少数”和“次要的多数”，并将这种方法命名为“巴雷特分析法”。朱兰博士称在许多情况下，多数不合格及其引起的损失是由相对少数的原因引起的。排列图按下降的顺序显示出每个项目（例如不合格项目）在整个结果中的相应作用。相应的作用可以包括发生次数、有关每个项目102.2排列图(Pareto Diagram)排列图的分类：正如前面所述，排列图是用来确定“关键的少数”的方法，根据概念及用途，排列图可分为分析现象用排列图和分析原因用排列图。分析现象用排列图这种排列图与以下不良结果有关，用来发现主要问题。质 量：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修；成 本：损失总数、费用等；交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等；安 全：发生事故、出现差错等。分析原因用排列图这种排列图与过程因素有关，用来发现主要问题。操作者：班次、级别、年龄、经验、熟练情况以及个人本身因素；机 器：机器、设备、工具、模具、仪器；原材料：制造商、工厂、批次、种类；作业方法：作业环境、工序先后、作业安排、作业方法。112.2排列图(Pareto Diagram)制作排列图的步骤：第一步，确定所要调查的问题以及如何收集数据。选题，确定所要调查的问题是哪一类问题，如不合格项目，损失金额、事故等等。确定问题调查的期间，如自4月1日至4月30日止。确定哪些数据是必要的，以及如何将数据分类，如：或按不合格类型分，或按不合格发生的位置分，或按工序分，或按机器设备分，或按操作者分，或按作业方法分等等。数据分类后，将不常出现的项目归到“其他：项目。确定收集数据的方法，以及在什么时候收集数据，通常采用调查表的形式收集数据。第二步，设计一张数据记录表（检查表）。第三步，将数据填入表中，并合计。122.2排列图(Pareto Diagram)第四步，制作排列图用数据表，表中列有各项不合格数据，累计不合格，各项不合格所占百分比以及累计百分比。第五步，按数量从大到小顺序，将数据填入数据表中。“其他”

的数据由许多数据很小的项目合并在一起，将其列在最后，而不必考虑“其他”项数据的大小。第六步，画两条纵轴和一条横轴，左边纵轴，标上件数（频数）

的刻度；右边纵轴，标上比率（频率）的刻度，最大刻度为100%

左边总频数的刻度与右边总频率的刻度（100%）高度相等，横轴上将频数从大到小列出各项。第七步，在横轴上按频数大小画出矩形，矩形的高度代表各不合格项频数的大小。第八步，在每个直方柱右侧上方，标出累计值（累计频数和累计频率百分数），描点，用实线连接，画累计频数折线（巴雷特曲线）第九步，在图上记入有关必要事项，如排列名称、数据、单位、作图人姓名以及采集数据时间、主题、数据合计等等。应用实例电气不良状况记录表 期间:2024年8月8-28日项目

月日8

月

5

日6

日7

日8

日9

日合计收敛不良几何失真无书面白平衡不良书面倾斜亮度不足敲 闪无电过程检查组 检验者:13应用实例不良项目不良数不良率%累计数影响比率%累计影响比率%1收敛不良573.935733.533.52几何失真342.349120.053.53白平衡不良281.9311916.570.04敲 闪171.1713610.080.05无书面140.971508.288.26书面傾斜130.901637.695.87其 他70.481704.2100.0总检查数1450142.2排列图(Pareto Diagram)排列图的注意事项15

项目分类一定要按照同一维度，这里最容易出现的错误就是分类混杂，如在同一张排列图上同时按照不合格的位置和原因分类，导致无法识别问题。分类方法不同，得到的排列图不同。通过不同的角度观察问题，

把握问题的实质，需要用不同的分类方法进行分类，以确定“关键的少数”，这也是排列图分析方法的目的。为了抓住“关键的少数”，在排列图上通常把累计比率分为三类：

0%~80%间的因素为A类因素，也即主要因素；在80%~90%间的因素为B类因素，也即次要因素；在90%~100%间的因素为C类因素，也即一般因素。如果“其他：项所占百分比很大，则分类是不够理想的。如果出现这种情况，是因为调查的项目分类不当，把许多项目归在了一起，这是应考虑采用另外的分类方法。如果数据是质量损失（金额），画排列图时质量损失在纵轴上表示出来。2.3因果图（Cause-and-effect

Diagram）别名：石川图、鱼刺图、特性要因图概念及用途：导致过程或产品问题的原因可能有很多因素，通过对这些因素进行全面系统地观察和分析，可以找出因果关系。16••••因果图就是一种简单易行的方法。因果图是一种用于分析质量特性（结果）与可能影响质量特性的因素（原因）的一种工具。它可用于以下几个方面：分析因果关系；表达因果关系；通过识别症状、分析原因、寻找措施，促进问题解决。许多可能的原因可归纳成原因类别与子原因，画成形似鱼刺的图，所以该工具又称鱼刺图。2.3因果图（Cause-and-effect

Diagram）概念及用途：1953年，日本东京大学教授石川馨第一次提出了因果图，所以因果图又称石川图（ishikawachart）。石川教授和他的助手在研究活动中用这种方法分析影响质量问题的因素，由于因果图非常实用有效，在日本的企业得到了广泛的应用，很快又被世界上许多国家采用。因果图不仅仅用在解决产品质量问题方面，在其他领域也得到了广泛的应用。因果图主要用于分析质量特性与影响质量特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决。172.3因果图（Cause-and-effect Diagram）因果图的绘制步骤18

简明扼要地规定结果，即规定需要解决的质量问题。如主轴颈出刀痕、烟支空松、中继线插头槽径大、青霉素瓶消毒后胶塞水分高，等等。规定可能发生的原因的主要原因。这时可以考虑下列因素作为因素的主要类别：数据和信息系统、人员、机器设备、材料、方法、度量和环境等。开始画图。把“结果”画在右边的矩形框中，然后把各类主要原因放在它的左边，作为“结果”框的输入。寻找所有下一个层次的主原因并画在相应的主（因）枝上；继续一层层地展开下去。如图所示。一张完整的因果图展开的层次至少有二层，许多情况下还可以有三层、四层或更多的层。从最高层次（即最末一层）的原因（末端因素）中选取和识别少理（一般为3~5个）看起来对结果有最大影响的原因（一般称重要因素，简称要因），并对它们做进一步的研究，如收集资料、论证、试验、采取措施、控制等。2.3因果图（Cause-and-effect

Diagram）因果分析图完成以后，下一步就是要评价各因素的重要程度。因果图中所有的因素与结果不一定紧密相关，将对结果有显著影响的因素做出标记。最后，在因果图上标明有关资料，如产品、工序或小组的名称，参加人员名单，日期等等。因果图方法的显著特点是包括两个活动，一个是找出原因，另一个是系统整理这些原因。查找原因时，要求开放式的积极讨论，最有效的方法是“头脑风暴法”，用过去的说法就叫“诸葛亮会”。19因果图实例20212.3因果图（Cause-and-effect

Diagram）1、绘制因果图的注意事项 ：确定原因时应通过大家集思广益，充分发扬民主，以免疏漏。必须确定对结果影响较大的因素。如果某因素在讨论是没有考虑到，在绘图时当然不会出现在图上。因此，绘图前，必须让有关人员都参加讨论，这样，因果图才会完整，有关因素才不会疏漏。确定原因，尽可能具体。质量特性如果很抽象，分析出的原因只能是一个大概。尽管这种图的因果关系，从逻辑上虽说没什么错误，但对解决问题用处不大。有多少质量特性，就要绘制多少张因果图。比如，同一批产品的长度和重量都存在问题，必须用两张因果图分别分析分析长度波动的原因和重量波动的原因。若许多因素只用一张因果图来分析，势必使因果图大而复杂，无法管理，问题解决起来也很困难，无法对症下药。验证。如果分析出的原因不能采取措施，说明问题还没有得到解决。要想改进有效果，原因必须细分，直至能采取措施为止。实际上，注意事项的内容分别要实现“重要的因素不要遗漏”和“不重要的因素不要绘制”两方面要求。正如前面提到过，最终的因果图往往是越小越有效。2.3因果图（Cause-and-effect

Diagram）2、使用因果图的注意事项：在数据的基础上客观地评价每个因素的重要性。每个人要根据自己的技能和经验来评价各因素，这一点很重要，但不能仅凭主观意识或印象来评议各因素的重要程度。用数据来客观评价因素的重要性比较科学又符合逻辑。因果图使用时要不断加以改进。质量改进时，利用因果图可以帮助我们弄清楚因果图中哪些因素需要检查。同时，随着我们对客观的因果关系认识的深化，必然导致因果图发生变化，例如：有些需要删减或修

改，有些需要增加，要重复改进因果图，得到真正有用的因果图。这对解决问题非常有用。同时，还有利于提高技术熟练程度，增加新的知识和解决问题的能力。222.4散布图（Scatter Diagam）概念及用途：散布图是研究成对出现［如（X，Y），每对为一个点］的两组相关数据之间相关关系的简单图示技术。在散布图中，成对的数据形成点子群，研究点子群的分布状态便可推断成对数据之间的相关程度。在散布图中：当Ｘ增加，相应地Ｙ值也增加，我们就说Ｘ和Ｙ是正关；当Ｘ增加，相应地Ｙ值却减少，我们就说Ｘ和Ｙ之间是负相关。散布图可以用来发现、显示和确认两组相关数据之间的相关程度，并确定其预期关系，常在ＱＣ小组的质量改进活动中得到的应用，在各种科学研究中应用广泛。23242.4散布图（Scatter Diagam）图示出６种常见的点子群状态201510500Y强负相关1816141210864200

1

2

3

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5

6

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1011121314151617XY弱正相关1816141210864200

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12XY弱负相关1816141210864200

1

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12XY不相关1816141210864200

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12XY1098765432100

1

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12非直线相关 XY2.4散布图（Scatter Diagam）应用散布图的步骤：收集成对数据（Ｘ，Ｙ）。从将要对它的关系进

行研究的相关数据中，收集成对数据（Ｘ，Ｙ），至少不得少于３０对。标明Ｘ轴和Ｙ轴。找出Ｘ和Ｙ的最大值和最小值，并用这两个值标定横轴Ｘ和纵轴Ｙ。两个轴的长度应大致相等。描点。当两组数据值相等，即数据点重合时，可围绕数据点画同心园表示，或在离前一个点的最近处点上第２个点表示。判断。分析研究画出来的点子群的分布状况，确定相关关系的类型。252.4散布图（Scatter Diagam）散布图的相关性判断散布图中数据点的相关性分析判断方法有：对照典型图例判断法；象限判断法；相关系数判断法等。262.4散布图（Scatter Diagam）散布图实例YX身高体重272.5分层法（stratication）28别名：层别法、分类法、分组法概念及用途：引起质量波动的原因是多种多样的，因此搜集到的质量数据往往带有综合性。为了能真实地反映产品质量波动的真实原因和变化规律，就必须对质量数据进行适当归类和整理。分层法又叫分类法、分组法。它是按照一定的标志，把搜集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。分层的目的在于把

杂乱无章和错综复杂的数据加以归类汇总，使之更

能确切地反映客观事实。分层法常用于归纳整理搜集到的统计数据。分层法

常与其他统计方法结合起来应用，如分层直方图法、分层排列图法、分层控制图法、分层散布图法和分

层因果图法等等。2.5分层法（stratication）29分层的原则是使同一层次内的数据波动幅度尽可能小，而层与层之间的差别尽可能大，否则就起不到归类、汇总的作用。分层的目的不同，分层的标志也不一样。一般来说，分层可采用以下标志：人员。可按年龄、工级和性别等分层。机器。可按设备类型、新旧程度、不同的生产线和工夹具类型等分层。材料。可按产地、批号、制造厂、规格、成分等分层。方法。可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法、生产速度等分层。测量。可按测量设备、测量方法、测量人员、测量取样方法和环境条件等分层。时间。可按不同的班次，日期等分层。环境。可按照明度、清洁度、温度、湿度等分层。其他。可按地区、使用条件、缺陷部位、缺陷内容等分层。分层方法很多，可根据具体情况灵活运用。也可以在质量管理活动中不断创新，创造出新的分层标志。2.5分层法（stratication）应用分层法的步骤：30收集数据。将采集到的数据根据不同目的选择分层标志。分层。按层归类。画分层归类图。2.5分层法（stratication）操作者漏油不漏油漏油率王师傅61332李师傅3925张师傅10953合计193138分层法实例某装配厂的气缸体与气缸盖之间经常漏油。经过50套产品进行调查后发现两种情况：（1）三个操作者在涂粘结剂时，操作方法同；（2）所使用的气缸垫是由两个制造厂提供的。于是对漏油原因进行分层分析：（1）按操作者分层，如表1所示；（2）按气缸生产厂家分层，如表2所示。表1 按操作者分层 表2 按生产厂家分层生产厂家漏油不漏油漏油率A厂家91439B厂家101737合计193138312.5分层法（stratication）分层法实例表3 按两种因素交叉分层操作者漏油情况气缸垫合 计A厂家B厂家王师傅漏油606不漏油21113李师傅漏油033不漏油549张师傅漏油3710不漏油729合 计漏油91019不漏油141731共 计232750322.5分层法（stratication）由以上两个分层表容易得出：为降低漏油率，

应采用李师傅的操作方法并选用B厂的气缸垫。然而，事实并不是这样的，当该厂采用这个方

案后，漏油率仍然很高(如表3所示，漏油率为3/7=43%)。因此，这样简单的处理是有问题的。正确的方法是：（1）当采用A厂生产的气缸垫时，应推广采用李师傅的操作方法；当采用B厂生产的气缸垫时，应推广采用王师傅的操作方

法。这时他们的漏油率都是0%可见，运用分层法时，不宜简单地按单一因素分层，必须考虑各个因素的综合影响效果。332.6直方图(Histogram)别名：分布图概念及用途：直方图是对定量数据分布情况的一种图形表

示，由一系列矩形（直方柱）组成。它将一批数据按取值大小划分为若干组，在横坐标上将各组为底作矩形，以落入该组的数据的频数或频率为矩形的高。通过直方图可以观测并研究这批数据的取值范围、集中及分散

等分布情况。直方图根据使用的各组数据是频数还是频率分为频数直方图与频率直方图。342.6直方图(Histogram)制作直方图地步骤：在以某厂生产的产品重量为例，对应用直方图的步骤加以说明。该产品的重量规范要求为1000（＋0---＋0.50g）数据表：测量单位（cg）43282726332918243214342230292224222848124293536303414423862832222536392418281638362120262018812374028281230313026284742323420283420242724291821461410212234222828203812321930281930202435202824243240注：表中数据是实测值减去1000g的简化值352.6直方图(Histogram)1、收集数据。作直方图的数据一般应大于５０个。本例在生产过程中收集了100个数据。2、确定数据的极差（Ｒ）。用数据的最大值减去最小值求得。本例R＝48－1＝47。3、确定组距（h）。先确定直方图的组数，然后以此组数去除极差，可得直方图每组的宽度，即组距。组数的确定要适当。组数太少，会引起工作量大。组数（k）的确定可参考组数（k）选用表。组数（k）选用表数据数目组数（k）组数（k）50——1005——1010100——2507——12250以上10——20362.6直方图(Histogram)4、确定各组的界限值。为避免出现数据值与组的界限值重合而造成频数计算困难，组的界限值单位应取最小测量单位的１／２。本例最小测量单位是个位，其界限值单位应取０．５。分组时应把数据表中最大值和最小值包括在内，第一组下限等于最小值减去最小测量单位的１／２。第一组下限值为：１－０．５＝０．５；第一组上限值为：第一组下限值加组距，即０．５＋５＝５．５；第二组下限值就是第一组的上限值，即５．５第二组上限值就是第二组的下限值加组距，即５．５＋

５＝１０．５第三组以后，依此类推定出各组的组界．372.6直方图(Histogram)5、编制频数分布表。把各个组上下界限值分别填入频数分布表内，并把数据表中的各个数据列入相应在组，统计各组频数。组号组界频数统计表组中值频数10.5——5.53125.5——10.583310.5——15.5136415.5——20.51814520.5——25.52319625.5——30.52827730.5——35.53314835.5——40.53810940.5——45.54331045.5——50.548338392.6直方图(Histogram)6、按数据值比例画横坐标。7、按频数值比例画纵坐标。以观测值数目或百分数表示。8、画直方图。按纵坐标画出每个长方形的高度，它代表了落在此长方形中的数据数。（注意：每个长方形的宽度都是相等的。）成品重量直方图30252015105038131823283338 43 48重量（组中值）频数402.6直方图(Histogram)直方图的常见类型：通常直方图有以下几种类型：如图所示。根据直方图的形状，可以对总体进行初步分析1、标准型（对称型）。数据的平均值与最大值和最小值的中间值相同或接近，平均值附近的数据的频数最多，频数在中间值

向两边缓慢下降，以平均值左右对称。这种形状也是最常见的。2、锯齿型。作频数分布时，如分组过多，会出现此种形状。另外，当测量方法有问题或读错测量数据时，也会出现这种形状。3、偏峰型。数据的平均值位于中间值的左侧（或右侧），从左至右（或从右至左），数据分布的频数增加后突然减少，形状不对称。当下限（或上限）受到公差等因素限制时，由于心理因素，往往会出现这种形状。412.6直方图(Histogram)4、陡壁型。平均值远左离（或右离）直方图的中间值，频数自左至右减少（或增加），直方图不对称。当工序能力不足，为找出符合要求的产品经过全数检查，

或过程中存在自动反馈调整时，常出现这种形状。5、平顶型。当几种平均值不同的分布混在一起，或过程中某种要素缓慢劣化时，常出现这种形状。6、双峰型。靠近直方图中间值的频数较少，两侧各有一个“峰”。肖有两种不同的平均值相差大的分布混在一起时，常出现这种形状。7、孤岛型。在标准型的直方图的一侧有一个“小岛”。出现这种情况是夹杂了其他分布的少量数据，比如工序异常，测量错误或混有另一分布的少量数据。422.6直方图(Histogram)432.6直方图(Histogram)直方图与公差限的比较加工零件时，有尺寸公差规定，将公差限用两条线在直方图上表示出来，并与直方图的分布进行比较。典型的五种情况如图所示，评价总体时可予以参考。（1）当直方图符合公差要求时：现在的状况不需要调整，因为直方图充分满足公差要求。直方图能满足公差要求，但不充分。这种情况下，应考虑减少波动。（2）当直方图不满足公差要求时：必须采取措施，使平均值接近规格中中间值。要求采取措施，以减少变差（波动）。要同时采取（c）和（d）的措施，既要使平均值接近规格的中间值，又要减少波动。TL44TUTLTU2.6直方图(Histogram)(a)(b)TL45TUTLTU2.6直方图(Histogram)(c)(d)2.6直方图(Histogram)TL46TU(e)2.6直方图(Histogram)直方图使用的注意事项：不要将直方图与柱状图、控制图、排列图等混淆。异常值应去除后再分组。应取得详细的数据资料（例如：时间、原料、测量者、设备、环境条件等）。472.7控制图（Control Chart）别名：管制图、管理图、休哈特图概念及用途控制图是用来区分由异常原因引起的波动、或是由过程固有的随机原因引起的偶然波动的一种工具。偶然波动一般在预计的界限内随机重复，是一种正常波动；而异常波动则表明需要对其影响因其加以判别、调查，并使之处于受控状态。控制图建立在数理统计学的基础上，它利用有效数据建立控制界限，一般分上控制界限（UCL）和下控制界限（LCL），如果该过程不受异常原因影响，那么，进一步得到的观测数据将不会超出控制界限。482.7控制图（Control Chart）49控制图的种类很多，一般常按数据的性质分成计量值控制图和计数值控制图两大类,其中最常用的是平均值——极差控制图。后面将以它作为应用实例加以表述。控制图的作用：（１）在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态；（２）在质量控制方面，可能性用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需要使过程保持相应的稳定状态；（３）在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。2.7控制图（Control Chart）50原理：产品质量是具有变异的产品质量的变异具有统计学规律性质量变异的偶因和异因2.7控制图（Control Chart）51应用控制图的步骤应用步骤如下：a、选取控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格数等。b、选用合适的控制图种类。c、确定样本组、样本大小和抽样间隔。在样本组内，

假定波动只由偶然原因所引起。d、收集并记录至少２５个样本组的数据，或使用以前所记录的数据。e、计算各组样本的统计量，如样本平均值、样本极差和样本标准差等。f、计算各统计量的控制界限。2.7控制图（Control Chart）52g、画控制图并标出各组的统计量。h、研究在控制界限以外的点子和在控制界限内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态。

这一步要使用控制图的判断准则进行分析，当过程稳定了，可以执行下一步；否则剔除异常数据后从第5

步重新开始。i、研究过程能力并检验是否满足技术要求。若过程能力满足要求，可以转入下一步；否则需要调整过程直至满足要求。j、延长控制图地控制限作为控制用控制图，进行过程日常管理。2.7控制图（Control Chart）应用实例某公司为控制某型号产品的尺寸（规格100.150±0.050）,每天取样五个作测量，数据如下所示532.7控制图（Control Chart）54控制图的观察和分析控制图上的点子是否超出控制线及其排列状况，反映出生产过程的稳定程度，据此，便可决定是否采取措施。点子没有超出控制线（在控制线上的点子按超出处理），控制界线内的点子排列无缺陷，反映工序处于控制状态，生产过程稳定，不必采取措施。控制图上的点子出现下列情形之一时，即判断生产过程异常：1、点子超出或落在控制线上（判异准则一）；2、控制界线内点子的排列有缺陷（判异准则二）。552.7控制图（Control Chart）注意事项在应用控制图中常见的错误有如下几种情况：a、在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工序。b、在分析用控制图不满足要求（如工序能力不足、控制图不稳等）情况下就使用控制图管理工序。c、用公差线代替控制线，或用压缩的公差线代替控制线。d、仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用。e、不及时打“点”，因而不能及时发现工序异常。f、当“5M1E”发生变化时，未及时调整控制线。g、画法不规范或不完整。h、在研究分析用控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消除后，未剔除异常点数据。2.7控制图（Control Chart）56过程能力研究a、过程能力过程能力是指过程的加工质量满足技术标准的能力，它是衡量过程加工内在一致性的，是稳态下的最小波动。过程能力决定于质量因素人、机、料、法、环、测而与公差无关。当过程处于稳态时，产品的计量质量特性值有99.73%落 在μ±3σ的范围内。其中 μ为质量特性值的总体均值，σ为质量特性值的总体标准差，也即有99.73%的产品落在上述6σ范围内，这几乎包括了全部产品。故通常用6倍

标准差6σ表示过程能力，它的数值越小越好。2.7控制图（Control Chart）b、过程能力指数双侧公差情况的过程能力指数对于双侧能力公差情况，过程能力指数单侧公差情况的过程能力指数若只有上限要求，而对下限没有要求，若只有下限要求，而对上限没有要求，6

6

6

ˆCP的计算公式如下：Cp

T

TU

TL

TU

TUU则过程能力指数计算如下：

PU

X

T

C

3SU3

T

T

XL57LPL则过程能力指数计算如下：C

X

T

3S3

T

X582.7控制图（Control Chart）偏移度K为则过程能力指数修正为有偏移情况的过程能力指数：过程综合能力指数CPK当产品质量特性值分布的均值μ与公差中心M不重合（即有偏移）时，显然不合格品率增大，也即CP值降低，故需要加以修正。定义分布中心μ与公差中心M的偏移为

M ，以及μ与M的K

T

26

6

ˆPPKC

1

K

C

1

K

T

1

K

T

TLTUT/2εM μ产品质量分布均值μ与公差中心M不重合的情况592.7控制图（Control Chart）提高过程能力指数的途径减由于过程能力指数的计算公式可见，影响过程能力指数有3个变量即产品质量规范（公差范围T）；过程加工的分布中心与公差中心M的偏移量ε；过程加工的质量特性值的分散程度，即标准偏差S，因此，提高过程能力指数的途径有3个，即减少中心偏移量ε；少标准偏差S；或增大公差范围T。a、调整过程加工的分布中心，减少中心偏移量ε减少过程加工的中心偏移量有如下措施：通过收集数据，进行统计分析，找出大量连续生产过程中由于工具磨损、加工条件随时间逐渐变化而生产偏移的规律，及时进行中心调

整，或采取设备自动补偿偏移或刀具自动调整和补偿等。根据中心偏移量，通过首件检验，可调整设备、刀具等的加工定位装置。改变操作者的孔加工偏向下差及轴加工偏向上差等的倾向性加工习惯，以公差中心值为加工依据。配置更为精确的量规，由量规检验改为量值检验，或采用高一等级的量具检测。602.7控制图（Control Chart）b、提高过程能力，减少分散程度过程加工的分散程度，即过程加工的标准偏差S。由于材料的不均匀、设备精度等级低和可靠性差、工装模具精度低、工序安排不合理和工艺方法不正确等，对工序能力指数的影响是十分显著的。提高过程能力、减少分散程度的措施极为广泛，一般有：修订工序，改进工艺方法，修订操作规程，优化工艺参数，补充增添中间工序，推广应用新材料、新工艺、新技术；检修、改造或更新设备，改造、增添与公差要求相适应的精度较高的设备；增添工具工装，提高工具工装的精度；改变材料的进货周期，尽可能减少由于材料进货批次的不同而造成的质量波动；改造现有的现场环境条件，以满足产品对现场环境的特殊要求；对关键工序、特种工艺的操作者进行技术培训；加强现场的质量控制，设置过程质量控制点或推行控制图管理；开展QC小组活动；加强质检工作。612.7控制图（Control Chart）c、修订公差范围修订公差范围，其前提条件是必须保证放宽公差范围不会影响产品质量。在这个前提条件下，可以对不切实际的过高的公差要求进行修订，以提高过程指数。实践证明，在工序加工分析时，减少中心偏移量的措施，在技术上、操作上比较容易实现，同时也不必为此花费太多的人力、物力和财力，因此把它作为提高过程能力指数的首要措施。只有当中心偏移量ε=0，而值仍然小于1时，才考虑提高过程能力，减少过程加工的分散程度或考虑是否有可能放宽公差范围。放宽公差范围必须不影响产品质量，不影响用户使用效果。提高过程能力往往需要对现场的生产进行工艺上的改进和改造，技术上难度较大，需要花费较多的时间和费用，但提高过程能力却正是提高了制造质量的水平，对于企业来说，有时是很必要的。3 QC新七种工具62QC新七种工具浅说：品管新七大手法的使用情形，可归纳如下：关联图——理清复杂因素间的关系；亲和图——从杂乱的语言数据中汲取信息；系统图——系统地寻求实现目标的手段，或对主题构成因素进行系统分析展开；矩阵图——多角度考察存在的问题、变量关系；箭条图——合理制定进度计划；PDPC法——预测设计中可能出现的障碍和结果；

矩阵数据解析法——多变量转化少变量数据分析。3.1

QC新七种工具来源631972年日本科技联盟整理出七个新手法；1977年在日本开始在企业中推行实施；1978年由日本水野滋、近藤良夫教授召开研讨会命名为“品管新七大手法”；1979年日本科技联盟正式公布品管新七大手法。3.2

QC七种工具特点64整理语言资料；引发思考，有效解决零乱问题；充实计划；防止遗漏、疏忽；使有关人员了解；促使有关人员的协助；确实表达过程。3.3

QC新老七种工具对比65QC老七种QC新七种理性面感性面大量的数据资料大量的语言资料问题发生后的改善问题发生前计划、构想用途（当你想要……）使用手法内容说明查清问题关联图亲和图当你处于混沌不清的状况，想要查清问题，找出问题时使用展开方法树图矩阵图针对某一问题事件，寻找解决方法，展开计划步骤时使用实施计划网络图PDPC法矩阵数据解析法针对问题事件，一步一步将处理手段排列出来，做成实施计划图，并具体实行时使用664.1关联图（Relation

Diagram）问题问题2别名：关系图概念及用途在企业的质量管理活动中，一个质量问题的影响因素多种多样、错综复杂。要解决这样复杂的质量问题，若再像过去那样，以一名管理者为中心逐个因素加以解决，那进程将是非常缓慢的。当今，已进放由多方管理者和有关人员密切配合并在广阔的范围内进行卓有成效的合作时代。关联图也因此应运而生。什么是关联图？它是解决关系复杂、因素之间又相互关联的原因与结果或目的与手段的单一或多个问题的图示技术，是根据逻辑关系理清复杂问题、整理语言文字资料的一种方法。其格式如图1 4问题5364.1关联图（Relation

Diagram）67关联图可用于：制订全面质量管理计划制订质量方针；制订生产过程的质量改进措施；推进外购、外协件的质量管理工作；制订质量管理小组活动规划与目标展开；解决工期、工序管理上的问题；改进职能部门的工作；其他。4.1关联图（Relation

Diagram）68应用关联图的步骤：

确定要分析的“问题”。“问题”宜用简洁的“主语＋谓语”的短语表达，一般用粗线方框圈起。一个粗方框只圈一个

“问题”，多个问题则应用多个粗方框圈起来。“问题”识别规则是：箭头只进不出。如开诸葛亮会。与会者应用“头脑风暴法”就分析的“问题”

充分发表意见，找“因素”边记录、边绘制、反复修改关联图；用箭头表示原因与结果（目的与手段）的关系；箭头指向是：原因→结果。找出重要因素（简称“要因”）。“要因”应出自末端因素。末端因素的识别标志是：箭头只出不进。“要因”应当用符

号加以标别。将“要因”同“问题”之间的路线用粗箭头连接起来，以示关键路线。复审关联图。随着环境条件的变化，应当不断地、及时地复审关系图并加以修正甚至重新绘制。4.1关联图（Relation

Diagram）应用实例694.1关联图（Relation

Diagram）70应用注意事项：单目标（即关键质量问题只有一个）因果分析时最好不用关联图；用因果分析关联图时，“要因”必出自末端因素并做出“标识”；图中一定有若干相互关联的因素。4.2亲和图(Affinity Diagram)71别名：KJ法、A型图解法概念及用途：亲和图是由日本学者川喜田二郎于1970年前后（一说1953年）研究开发并加以推广的方法。这种方法是针对某一问题，充分收集各种经验知识，想法和意见等语言.文字资料，通过亲和图进行汇总，并按其相互亲和性归纳整理这些资料，使问题明确起来，求得统一认识和协调工作，以利于问题解决的一种方法。亲和图适合解决那些需要时间.慢慢解决.

不容易解决而非解决不可的问题，不适用于简单的.需要迅速解决的问题。亲和图的主要用途如下：认识事物。对未知的事物或领域，认真收集实际资料，并从杂乱无章的资料中整理出事物的相互关系和脉络，就某件事情达成一致。打破现状，提出新的方针，由于根据以往的经验，形成了一种固有的概念，阻碍了事物的发展，而有时往往经验是靠不住的。因此，就要打破旧框框，创造新思想。固有的观念体系一经破坏、崩溃，思想观念又处于混乱状态，这时，用亲和图法，重新确立自己的思想，提出新的方针。促进协调，同一思想，不同观点的人们集中在一起，很难统一意见。最好能有相互理解的人员组成计划小组，为着共同的目标，小组成员提出的经验，意见和想法，

然后将这些资料编成卡片并利用亲和图解法进行整理。贯彻方针。向下级贯彻管理人员的想法，靠强迫命令不会取得好的结果。亲和图可以帮助人们举行讲座，充分讨论，集思广益，从而将方针自然地贯彻下去。724.2亲和图(Affinity Diagram)亲和图的绘制步骤确定课题收集语言资料在亲和图的使用过程中，资料的收集是重要的一环。应按照客观事实，找出原始资料和思想火花，收集语言资料。将语言资料制成卡片将收集的语言资料，按内容进行逐个分类，并分别用独立的、简洁的语言写在一张张卡片上。注意不要用抽象化的语言表述，而应尽量采用形象生动的、让大家都能理解的语言来表示。否则，这些卡片在下一阶段就会失去应有的作用。整理综合卡片卡片汇在一起以后，将卡片逐张展开，用一定的时间反复阅读几遍，在阅读卡片的过程中，要将那些内容相似或比较接近的卡片汇总在一起，编成一组，并命名。整理卡片时，对无法归入任何一组的卡片，可以独立地编为一组制图卡片编组整理后，将它们的总体结构用容易理解的亲和图来表示。应用绘制出亲和图后，可以反复观看，也可以采用小组的形式，组内轮流讲解，还可以就亲和图写一些报告，在这些活动过程中，就逐步达到了使用亲和图的目的。734.2亲和图(Affinity Diagram)亲和图实例4.2亲和图(Affinity Diagram)7475别名：树型图、系统图树图的分类：在树图法中，所用的树图大体上可以分为两大类：一类是把组成事项展开，称为“构成因素展开型”；另一类是把为了解决问题和达到目的或目标的手段、措施加以展开，称为“措施展开4.3树图(Tree Diagram)764.3树图(Tree Diagram)概念及用途树图能将事物或现象分解成树枝状，又称树型图和系统图。构成因素展开型树图就是把主题构成因素一级一级的展开，绘制成树状图形，显示因素之间的关系。措施展开型树图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制成图，以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施。在计划与决策过程中，为了达到某种目的，就需要选择和考虑某一种手段；而为了采取这一手段，又需要考虑它下一级的相应手段。这样，上一级手段成为下一级手段的行动目的。如此把要达到的目的和所需的手段按顺序层层展开，直到可以采取措施火止，并绘制成树图，就能对问题有一个全面的认识，然后从图形中找出问题的重点，提出实现预定目标的最理想途径。774.3树图(Tree Diagram)树图的主要用途：新产品研制过程中设计质量的展开；制定质量保证计划，对质量保证活动进行展开；目标、方针、实施事项的展开；明确部门职能、管理职能；对解决企业有关质量、成本、交货期等问题的创意进行展开；工序分析中对质量特性进行主导因素的展开；探求明确部门职能、管理职能和提高效率的法；

可以用于因果分析 。784.3树图(Tree Diagram)绘制树图的一般步骤措施展开型树图步骤1、确定具体的目的或目标要把应用树图最终达到的目的或目标，明确地记录在卡片上。在确定具体的目的或目标时，

应该注意：

为了使任何人都能一目了然，必须把目的或目标的名词或短文以简洁的形式表示出来；在为了达到目的、目标过程中，如果存在着制约事项，必须予以指明；确定目的、目标时，首先要对已经确定的目的、目标，问几个“为什么”也就是，“为什么要实现该目的、目标”？在确认了更高一级水平的目的、目标时之后，还要确认原目的、目标是否恰当。4.3树图(Tree Diagram)792、提出手段和措施为了达到预定的目的、目标，必须召开会议集思广益，提出必要的手段、措施、并依次记录下来。提出这种手段、措施，有几中方法可供参考：

从水平高的手段、措施开始，按顺序边想边提；先提出被认为是最低水平的手段、措施，一边编组，一边按顺序提出较高水平的手段、措施；不管水平的高低，按随意想到的方式，提出手段、措施。至于采用哪种方法，要视具体情况而定，不能一概而论。3、对措施、手段进行评价要对提出的手段、措施一一进行评价，每项手段、措施是否适当，可行或是需要经过调查才能确认。在有限制事项时，也要对该限制事项进行评价。

不要用粗浅的认识进行评价，轻易否定别人提出的手段、措施；对这些手段、措施，要反复推敲、思考和调查，有许多措施初看是不行的，实践证明是可行的。愈是离奇的思想和手段，愈容易被否定。但是，实践证明，当离奇的思想和手段实现后，往往效果更大，因此，更要慎重。在进行评价的过程中，往往又会出现新的设想，要不断补充、完善。4.3树图(Tree Diagram)804、绘制手段、措施卡片把经过评价后提出的手段、措施，

用通俗易懂的语言写在一张卡片上。5、形成目标手段的树状展开图摊开一张白纸，把绘制的目的、目标卡片放在纸的左侧中间，如有限制事项时，把这一限制事项记在目的、目标卡片的下方。4.3树图(Tree Diagram)81首先对目的、目标卡片提出问题Ｉ问题Ｉ：为了实现这个目的、目标，需要采取什么手段、措施？从绘制的手段、措施的卡片中，找出能回答这一问

题的手段、措施卡片，把它安排在提出问题的目的、目标卡片的右侧，如果有2张以上的卡片。可以纵向排放，然后，把达到目的、目标与相应采取的手段、措施之间的关系联系起来。但是，这些手段、措施，一般还不能变为具体的行动。因此，为了实现上一水平的手段、措施，还必须对下一水平的手段、措施进行展开。接着，又要安排在这种目的、目标之后的各种手段、措施，提出问题Ⅱ。4.3树图(Tree Diagram)82问题Ⅱ：把手段、措施作为目的、目标，为了实现这个目的、目标，又需要采取什么手段、措施？从绘制的手段、措施卡片中，找出能够回答这一问题的手段、措施卡片，把它安排在提出问题的手段、措施卡片右侧以下，不断重复提问问题Ⅱ，把绘制成的所有手段、措施卡片按顺序排列在成为“目的”的手段、措施卡片的右侧，排列结束后，分别按“目的——手段”的关系，又线连接起来。在树图绘制过程中，往往不等绘制手段、措施的卡片工作做完，就又会发现一些新的必要的手段、措施，必须一个个补充上去。同时，还要去掉那些不需要的或修改那些不清楚的手段、措施。特别需要注意的是，在树图法应用的过程中，绘制过程是重要的一环，不能把全部精力仅仅放在整理这些手段、措施上，重要的是要仔细考虑如何更好的系统展开这些手段、措施，防止疏忽和遗漏。4.3树图(Tree Diagram)836、确认目标能否充分地实现虽然做出了树图，但还需要从“手段”出发，确认上一级的“手段”（目的）是否妥当，也就是说，首先对做出的树图的最低水平（最右端）的手段提出问题Ⅲ。问题Ⅲ：实现这些手段、措施能否达到更高一级的目的、目标？如果回答“行”，那就依次对上一水平的“手段”（目的）提出同样的问题，并且确认所展开的手段、措施能否达到最初所确定的目的、目标。如果回答

“不行”，意味着所展开的手段，没有实现上一水平的“手段”（目的），必须增加所缺少的的手段、措施。以上确认完成后，将为达到目的、目标所必须的的所有手段、措施都进行系统的展开，树图即告完成。4.3树图(Tree Diagram)7、制定实施计划根据上述方案，制定实施计划。这时，要把树图最低水平的手段更加具体化，并决定具体的实施内容、日期和负责人等。措施展开型树图示意图844.3树图(Tree Diagram)构成因素展开型树图步骤简明扼要地讲述清楚要研究的主题（如质量问题）；确定该主题的主要类别，即主要的层次。这时可以利用亲和图中的主卡片，也可以利用头脑风暴法确定的主要层次来确定；构造树图。把主题放在最上的方框内，把主要类别放在下边的框内；针对这个主要类别确定其组成要素及其子要素；把针对每个主要类别的组成要素及其子要素放在主要类别下边相应的方框内；评审画出的树图，确保无论在顺序上或逻辑上都没有差错和空档。主题主要类别组成要素主要类别85主要类别组成要素组成要素组成要素组成要素组成要素要要素 素要要素 素要要素 素要要素 素要要素 素要素要素4.3树图(Tree Diagram)树图法应用实例（1）措施展开型树图864.3树图(Tree Diagram)（2）构成因素展开型树图874.3树图(Tree Diagram)应用树图注意事项用于因果分析的树图一般是单目标的，即一个质量问题用一张树图；当树图用于多目标的因果分析时，目标不宜太多，一般不超过3个；树图中的主要类别一般可以不先从5M1E出发，而是根据具体的质量问题和逻辑关系去选取。884.4矩阵图（Matrix Chart）矩阵图基本概念所谓矩阵图是一种利用多维思考去逐步明确问题的方法，其工具是矩阵图。就是从问题的各种关系中找出成对要素L1，L2，L3，……Ln和R1，R2，R3，……Rn，用数学上矩阵的形式排成行和列，在其交点上标示出L和R各因素之间的相互关系，从中确定关键点的方法。在分析质量问题的原因、整理顾客需求、分解质量目标时，将问题、顾客需求、质量目标、（设为L）放在矩阵图的左边，将问题的原因、顾客需求转化来的质量目标或针对质量目标提出的质量措施（设为R）列在矩阵图的上方，用不同的符号表示它们之间关系的强弱，通常用◎表示关系密切，○表示有关系，△表示可能有关系（或不相关），如图所示。894.4矩阵图（Matrix Chart）90通过在交点处给出行与列对应要素的关系及关系程度，可以从二元关系中探讨问题所在和问题的形态，并得到解决问题的设想。在寻求问题的解决手段时，若目的（或结果）能够展开为一元性手段（或原因）则可用树图法，然而，若有两种以上的目的（或结果），则其展开用矩阵图法较为合适。RR1R