海尔集团6Sigma教材

海尔集团6SigmaYB教材

（Word1版）

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OQp-O~wr-“、.一1*

质量保证经营公司

6Sigma推进部编辑整理

目录

第一章：品质的基本楼念.................3页

第二章：统计基础..........................9页

第三章：散步的基本概念.................19页

第四章：数据的整理方法.................24页

第五章：6SIGMA懂得.......................48页

第六章：标准化的懂得....................66页

第一章：品质的基本概念

1.品质治理

企业活动可以认为是从产品的产生到其寿命终止的社会活动，它包括从市场调查、

产品开发、设计、采购、制造、销售、修理、服务等生产、销售、使用的过程。

企业的目的是企业活动永远存在并追求发展，为了达到这个目的，必须能够开发顾客

群、能够生产出顾客中意的质量的产品。

企业应该生产出顾客中意的产品从而取得顾客及社会的信任并通过开发顾客群及扩大

市场谋求提高收益并对社会做出奉献。

为了完成这些目的，企业需要制订品质目标并为了达到这个目标开展合理的、经济的

活动。

综上所述，对品质治理可以做出如下定义

I品质治理是为了确保顾客要求的品质而进行的一切合理的且经济的活动的总和。1

今天有众多企业正在以品质治理的名义开展种种活动，但仍旧由于销售有缺点的产

品经常遭到顾客的投诉。

做为其理由之一，可以起经营班子的作用，在推动品质治理的过程中，经营班子需

要的懂得企业对品质的使命，谋求企业内部以品质治理有一个统一的认识，明确要

达到的目标，为了同一个目的全社必须共同努力。

现代品质治理是舒哈特（W.Shewhart）于1924年指出“即使在同一条件下制造的产

品，其质量特性值也存在散布”的事实，从而在制造过程中进行品质治理时采用了

统计方法后以统计品质治理（SQC：依的定义）的名义在产业界得以普及。

随着产品高度复杂化及顾客对品质要求日益严格，当发觉只靠制造过程中的品质管

理难以满足顾客的需求后，转变为广泛开展品质保证（QA：贝尔研究所的活动）活

动A.VFeigenbaum扩大为综合性质量治理（TQC）概念。

Juran较之TQC更经常使用全社的品质治理的概念并包含了赖以推动的Management

（经营）的概念。

如今由于包含了产品责任（PL：ProductLiability）课题使企业对品质的责任非常重

大，因此为了推动全而品质治理，就需要统一整个企业内部对品质治理的认识。

-何谓综合性品质治理？

为达到品质目的而进行的一切合理的必须的活动。

第一、品质治理是企业达到经营目标的重要的功能之一，所以必须认识到它是总体

的系统性的经营活动。

第二、为了能够有效完成品质治理活动，需要积极活用统计方法。

第三、品质治理通常被认为是实践科学，因此需要在实际业务中加以运用，学习解决

问题和开发创意所必需的知识和技能并加以实践。

2.品质

品质这一概念虽然不仅仅限于物体，但在使用品质治理、品质保证的概念时，一样

指产品的品质。

甲、品质的含义

1）有用性、使用适合性

由于产品只有在使用过程中才实现其价值，因此基本上用能满足使用者使用目

的的属性来说明品质。

2）做为产品功能的品质

产品发挥的功能中既包含符合使用者的使用目的的功能，又包含使用者没有

期望的功能，即除了产品固有的功能，有些功能根据与使用目的的相关性及

使用方法不同而不同，有时甚至起反作用。

这种认为需要考虑到产品的双面性的功能作为品质的见解日益得到重视。

3）考虑到经济性的品质

制造不良品会使产品价格（成本）上升，要努力将用于为阻止不良品到使用

者手中而进行的所有活动的经费（品质成本）减少到最少。另外从使用者立

场上来看，只有当取得产品所需费用加上用于修理或废弃的总费用（Livecycle

cost）尽可能少，使用者才中意。可以说，旨在减少这些费用的活动也与生

产者利益息息相关。

4）综合性品质

使用者不仅对品质而且对价格、数量、交货期也要求得到满足，需要以这些

因素进行综合评判。

5）从统计角度看品质

对每个使用者来看是单个产品，但由于通常是大量生产，因此作为集团的产

品保持一致既可使者放心，又能利于产品的互换性。

6）品质的体现

顾客要求的品质是使用时的功能，叫做真特性。从生产者的立场上来看，需

要将它转换为可以作为明确的生产对象的代用特性使之与真特性相联系。生

产者要考虑到特性的水平（要求品质水平、使用品质水平）并确定代用特性

水平（品质保证水平），然后努力达到这个水平。

乙、品质的分类

根据从产品形成到消费者的不同阶段可以将品质分为市场品质、设计品质、

制造品质、服务品质。

1）市场品质

指消费者要求的品质，它对决定设计品质提供重要信息，产品品质以此

为准展开。

2）设计品质

基于使用者要求的充分调查，并考虑制造技术能力、设备、治理状态等

经济性，以可以制造的水准决定品质。

3）制造品质

可以称为实际品质、适合品质。是指在技术能力、经济能力答应的范畴

内决定设计品质后，制造时努力使产品符合设计品质要求而制造出的制

品的实际品质。

4）服务品质

产品过渡到消费者后，在实际使用中得到评判的品质，可以为开拓新市场,

或市场调查阶段提供重要信息。

3.治理

治理在英文表述为［Control］或［Management］,一样［Control］翻译为治理，［Management］

翻译为经营。

Control是指确定某种基准或限度，并以为依据控制行为。Management是指制订企业

的运营方针、计划并在有组织地系统地付诸实施的过程中进行必要的控制。

当今品质治理概念从控制在某一基准内的Control上运营，转变为重点放在运营计划

性的Management上。即从QC（品质治理、品质控制）扩展为QM（品质经营、

品质Management）Ji.

治理分为计划（Plan）,实施（Do），确认或检验（SeeorCheck）,措施（Action）四个

阶段，这叫做治理的周期（Cycle）或PDCA周期。根据旨在坚持的活动还是旨在改

善的活动而分为坚持治理周期和改善治理周期。

甲、计划阶段（P）

-无论何事先决定所要达到的目标。

-制订达到目标的具体程序，即规定谁、在什么时候、在哪里、做什么、如

何做等内容。

乙、实施阶段（D）

-将程序化的计划内容付诸实践。

丙、确认阶段（C）

-确认实施后显现的结果。

-将结果与所期望的内容（期望改善的程度、基准）进行比较，确认是否符合

基准。

丁、实施阶段（A）

-当结果脱离基准时采取纠正措施。

-当措施不明确时，详细分析原因后重新采取措施。

-确保已经采取措施的内容不再显现问题。

如前所述，治理包括坚持（预防）和改善（解决问题）两个方面，通过交替重复这

两个过程，治理才得以发展。即，可以认为治理的本质是对已改善的内容如何有效

地坚持其状态。

4.根据品质目的经营

在企业经营中品质越来越占有重要的位置，所谓品质经营，即不单纯追求企业利益,

而且重视品质，这是一种为了有助于企业经营而以追求品质为目的的经营。

以品质为目的的经营意味着所有措施（行动）都是以结果的状态为归宿，而结果的

状态是指通过步骤、过程、工序等过程得到的现象，现物（产品）。

当以结果为着眼点采取措施时要以预防为主，解决问题为辅。

5.预防和解决问题

-预防和解决问题是品质治理的两个要素和原则，同时又是组成部分。

甲、预防

以安定、保全为目的，一旦现象处于中意的状态时，试图坚持其状态的行为。

即在猜测到结果状态（条件）可能发生问题的程度后，在其成为实际的问题之前

采取措施（行动）叫做预防。

预防虽为必要的措施，但并非在所有情形下都能充分满足的行动。这是因为我们

只能在我们懂得的范畴内才能够采取预防措施。

归根到底，对于我们无论用技术的方法或科学的方法或其它方法都不能懂得的事

物是不能采取预防措施的。

乙、解决问题

以成长和进步为目的试图使现象从不中意的状态达到可以中意的状态的行为。

即，通过运用知识、采取技术方法、科学方法、统计方法等系统手段，懂得现象

并加以改善的过程叫做解决问题。所以应该从战略角度，系统地挑选问题并解决

之。

我们已经得到解决的问题学习并加深懂得，可以在日后采取预防行动中得到运

用。

预防和解决问题是以品质为目的而经营的充分条件。

即，品质为目的的治理和运营中，有预防和解决问题的两个因素。

6.问题的原因

既然我们尽最大努力为什么还会存在问题？

问题的原因大体上可以分为设计品质的不足，制造品质的不足及服务品质得不到确

保几个方面。

甲、设计品质的不足

之所以显现设计品质不足，是因为在开发过程中没有能够充分考虑到所有的变

数。

1）设计时没有考虑操作人员的能力

在设计阶段是以最高能力为基准设计，但在实际制造过程中由于能力不足的人

来操作。

即，由操作者的散布引起显现问题。

2）材料的散布

在开发阶段只考虑较小的材料散布而设计，但在实际工序中材料的散布比较

大。

3）外部环境条件

在开发时以工序中的外部环境因素得到控制为前题开发，但实际工序中存在

对该工序产生负面影响的条件的变异。

（外部温度，外部湿度等）

4）初期运转条件

开发人员设计时不考虑初期运转条件，但在实际制造工厂中存在由于初期运

转条件导致结果不安定。

（LINESTOP后的重新启动条件）

乙、产品品质的不足

1）制造工序的不足

即使设计品质得到切实保证，但如果在制造过程中制造方法或环境条件达不

到要求，则难以生产接近设计品质的产品。

2）工程调剂的不熟

在开发中充分考虑的所有变数如果不是完备地调剂，那么实际产品很难适合

设计品质。

丙、不能确保服务品质

1）流出不良品

即使在制造最终阶段了解到没有不良品，仍旧可能有不良品到达消费者手中。

这可能是由于搬动产品时不注意导致不良品混入或在仓库时不完善，运输时存

在问题等。

2）对投诉调查不足

向使用者对产品的使用方法宣传不够，不能正确使用产品有可能导致投诉。

所以应充分调查现有产品能够在什么程度上满足消费者要求。

7.面向品质的经营

所谓而向品质的经营是指所有问题都是从品质的观点上考虑的经营，即从局部或全

局上定义结果的指数并以此为解决问题的出发点。

为了从品质观点考虑、解决所有问题，就需要过渡到品质改善。品质改善的方法将

在高级教程中涉及。

第二章：统计基础

,总体和样本（SAMPLE）

总体（POPULATION）是做为调查或分析的对象，具有某种共同特性的个体的集

合。

uv估量X

82S2

2.正态分布

调查总体内的所有个体的某种特性会发觉，一样来将这些数值存在类似的模

型。大部分数值接近中心值周围，越是偏离中心值则个体数越来越少。举例来说,

测量由众多成年男性参加的某一个聚会的所有成员身高会发觉，大部分的身高处

在165cm至175cm之间，处在155cm至165cm,175cm至185cm的人比较少，

而155cm以下或185cm以上身高的人更少

将这些数值用直方图描述如下情形（各点表示该范畴内占有的人数。）

这种模型在各种其它类型的总体中也显现，称之为正态分布，当总体具有这种

模型时，称做存在正态分布

正态分布图形可以为一个曲线包围，形状类似一个倒挂的钟。该曲线被叫做正态分布

曲线

150155160165170175180185190

3.数据形状

为了从数据获得正确的信息，需要收集正确的、有意义的数据是十分重要的。

数据一样分为两种类型。

一计量型数据(Variabledata):象温度、重量这样的连续的测量值。

一计数型数据(Attributedata):观察工序结果或count某种对象时的结果值。

计量型/计数型数据的比较

计数型数据是通过观察

计量型数据是用运算和Count得出来的值

仪器测量后得出的

,COUNTS

Yes-no(是，不是)

O实际测量值数率96.5%focus不良3

focus5.5dot根，通过率53.2%

B/R0.5mm

dot宽度35u

温度33.3度

。使用：测量工具显

微镜、尺、温度计、放

大镜

数据的统计处理是从对计量型/计数型的懂得开始

通过分析计量型数据和计数型数据我们可以获得重要信息

4.数据的中心倾向及散布

1）中心倾向（CentralTendency）

平均：口（谬）表示总体的平均，又表示标本的平均

例）499,500,500,502,503中央值=500

187,499,500,501,502,503中央值=（500+501）72=500.5

一众数（最频值）：在数据集合中显现频度最多的数

例）187,499,500,501,502,503最频值=500

*在求中心倾向时我们多使用平均。但应该清楚清楚平均的短处。平均对偏离

的数据很敏锐。

比如:503,499,500,502,500这5个数据的平均为500.8,但当追加一

个偶然偏离的即平均对偏离的数据表现非常敏锐的倾向

但是中央值（mdeian）在上述两种情形皆为500,故中央值有可能对偏离的

数据不敏锐

2）变动（Variability）和散布（variation）

-范畴（Range）:测量散布的最简单的方法，指最大值和最小值之差

R=X最大-X岐小

-分散（Variance）:表示数据从中央值偏离程度的尺度，总体的分散用。？

样本的分散用S?表示

分散

总体标本

£(Xi-u)2S(Xi-X)2

s2=---------

Nn-1

N=总体数n=标本数

-标准偏差（StandardDeviation）

由于分散是将偏离平均值的距离平方所得，因此具有原数据的二次方单位。

为解决这个问题，求出离差的平方根后使用，称之为标准偏差。总体的标准偏差用

。来表示，标本的标准偏差用S来表示

*范畴和标准偏差：

在表示数据的散布时.，标本的范畴仅用两个值（最大、最小）。相反，标本的标准

偏差要用所有的数值运算。标准偏差利用全体数据的信息。但并不意味着不能使用

样本的范畴。当标本数较少的时候（nW7）范畴可以成为适当的尺度。但当标本数

大的时候应使用标准偏差。范畴应在n小的时候使用

5.正态分布的特点

下面表示一样正态分布曲线与u和。之间的关系

平均（u）

_oo4-00

正态分布具有如下特点：

a）以平均值为中心呈左右对称的倒挂的钟的形状

b）平均值不同分散相同的两个分布形状相同

c）平均值相同分散不同的两个分布形状不同

平均不同分散相同时

d）正态分布大多数集中在以口为中心位置，越往边缘个体数越少的模型。

从下图可以看出在正态分布中，以平均值为中心，标准偏差内的个体占个

体总数的百分比。

U-6oU-5OP-4OU-3Op-2OP-1oUU+loH+2oM+3ou+4oU+5oP+6o

上述事实也可以从概的角度去观察。如果从具有正态分布的总体中抽取一个个体并测定某种特

性，则该个体的测定值大于u+3。或小于U-30的概率只有0.27%（0.27%=100%-99.73%）

再以参加聚会的成年男性身高为例子，假设总体的平均值（U）为17（）cm,标准偏差为5cm,当从

该总体中随机挑选一个人时，他的身高小于155cm（u-3。）或大于185cm（u+3。）的概率会非常

小（0.27%）

*两个重要的事实

1）在概率和统计学中随机（Random）是一个非常重要的概念。随机是指某种现象偶然发生或

由于该现象内在的正常性变动而发生的现象。如前所述参加聚会的成年男性身高的例子中,

当选定一个要测量的人时，如果挑选的人向周围扫视一遍后挑选引人注目的人的话，这就

算不上是随机抽取。而且在生产现场上如果发觉各个产品远远偏离工序的正常平均值的话,

就表明有某种非正常的因素（非随机的）在影响着散布。

2）在诸如投票前对选民进行舆论调查或在制造工序中抽取样本（Sampling）时，通过较少的样

本来估量总体的特性时，抽取多少样本这一问题十分重要。样本数越多，准确度越高。但

现实中由于抽取样本的费用等问题只可能抽取有限数量的样本。一样认为，在多数的情形

下为了推算总体的平均和标准偏差需要测量的最少数为30。特别是当进行总体数达几百万,

几千万的投票前舆论调查时至少应抽取1000个以上的样本

140145150155160165170180185190195200cm

M-6oM-5oM-4。M-3。M-2oM-oM-u。M+2oM+3oM+4。M+5M+6。

6.标准正态分布和Z-转换

由于正态分布可以具有多种不同的平均值和标准偏差，为了进行与正态分布

有关的运算有必要将正态分布标准化，并且转换为正态分布。

为了将正态分布转换为标准正态分布就需要Z值。

X

X-u

z=------

o

如果正态分布通过Z转换，转换为标准正态分布，那么平均为U、标准偏差为。的正态分布就

变成平均为0,标准偏差为I的标准正态分布。

z=

2。o2

U0

若利用标准化后标准正态分布表，则可以对所有正态分布运算正态分布的概率值。

例)某种零件的长度呈平均100,标准偏差为10的正态分布，抽取一个零件后测得长度为90。

将该值转换为Z值

90-100

z=----------=-1.0

10

7.所谓6。品质水准

与通过制造工序生产出的产品特性一样，所有PROCESS的产物具有判定其适当与否的规格

(Specification)(,规格分为规格上限(USL：UpperSpecificationLimit)和规格下限(USL：Lower

SpecificationLimit),如果超出规格上下限范畴，则认为是不良品(defect)规格上限和下限的

差异即答应的最大范畴叫做公差(Tolerance)

在规定的规格上限和下限上，分布的散布越大，偏移上下限的个体越多，不良率也就越高。因

此减少散布对提高品质产生绝对的影响。下述两个分布中可以看出由于B分布较A分布散布大,

加此可以看出偏移规格的区域出相对的大

LSLUSL

A

B

6。品质水平如下图，规格的上限和下限的位置离分布的中心各自处在+6。,

-6。位置的状态。这时偏移规格的不良率是0.002PPM（PartsPerMillion）即，百万个中超出0.002

个（在正态分布的假设中）

-6o-5o-4o-3o-2。。u4-o+2o+3o+4o+5。+6。

根据规格的位置不良率的变化如下

分布的中心与规格的目标相一致时

0水平规格的位置样品率（％）不良率（PPM）

10±。68.27317300

2o±2o92.4545500

3。±3o99.732700

4o±4。99.993763

5o±5。99.9999430.57

6。±6。99.99999980.002

但是根据实际上的各种变化的原因（材料、设备，方法，人员、环境、测定等）分布的中心可

发生变化，也可以说到±1.5。为止能够自然地变化。如下图，即使中心变化±1.56。，其不良

率也是3.4PPM,可以认为几乎是完好无缺。

LSL自然变动±1.5。USL

-6o-5a-4o-3o-2a-ou+o+2o+3o+4。+5。+6。

中心自然变动±1.5。的情形

0水平规格的位置样品率（％）不良率（PPM）

10±030.23697700

2。±2o69.13308700

30±3。93.3266810

4。±4。99.37906210

5o±5o99.97670233

6o±6。99.9996603.4

第三章：散步的基本概念

1.概论

如果从总体（或工序）中获得数据，其价格总是发生变化。把测定值集中起

来作图就形成如下图称之为分布的模型。数据分布以点或直方图、分布曲

线显示。

分布的中心和散布（扩大）是可以变化的

各种数据形成分布

分布的DATA互相不同

大小------x大小------►大小

形成称之为分布的pattern

分布也可以互相不同

2.散布（Varition）的根源

散布具有两种形状---偶然要因（CommonCause）非常要因（SpecialCause）

如果是从总体（或工序）中获取的测定值或观测值比较稳固且日后的面貌显示出

能猜测的模样，那么我们就认为总体（工序）处于“治理状态”，散布的根源则由系

统内在的一样性的偶然条件来形成的。散布的偶然要因是自然的，可猜测的，是普

遍存在的。人们之间存在的差异，设备间存在的正常的散布就是偶然要因的

根据偶然要因的散布

如果从某总体（或工序）的数据不安定，形成不可猜测的分布，那么把总体（或工

序）称之为“偏离治理”。分布引起变化的理由是因为散布产生的根源在于系统的不

自然。象这样的散布根源称之为非常要因。

因非常要因而产生的散布

只存在重大的变化偏离不安定的

治理的不可猜测的非常条件

散布常常在测定或观测PROCESS（工序）的Output时可以发觉。期望铭记偶然要

因和非常要因的根源就是PROCESS（工序）的Input.

散布的根源

非常要因而产生的影响

位置（中心）的变动

散布的根源

3.散布的减少

减少散布中的核心

为决定从的数据模型，什么样的散布从非常条件中发生,

什么样的散布从偶然中发生

’各种统计性方法具有从永久存在的偶然条件中能区分非

常条件的能力

有三种改善的接近方法

-排除不期望的非常条件

-把期望的非常要因体现在现实中

一减少偶然要因的散布

非常要因的存在说明有很多改善的机会。在这基础上对非常要因的改善活动常

常要优先进行

4.工序的散布和品质水准

即使在工序中得到的数据满足规格（SPEC）,但不能认定它一定具有好的质量水

准。如下图，离目标值（Target）越远，质量水准下降的幅度就越大，因而可以说

这时的质量是“以目标值为中心的散布”

第四章：数据的整理方法

1.直方图(Histogram)

甲、定义

把数据存在的范畴分为几个部门，确认进入各区间中的数据频度数，用柱形图来

做成的图画，可以把握分布状态。

乙、用途

在调查数据（计量型）以什么值为中心形成怎样的分布中使用的图表。

1）把握数据分布量。

2）把握的整体模样。

3）把握数据具有的散布的大小。

4）把握数据中心的位置。

5）比较数据和标准值，可以一次性地获得多种信息。

丙、用语

1）度数：属于各区间（或者是级）中的数据。

2）区域间的幅度：柱子的粗细。

3）区域间的经济值：柱子之间分界的值。

4）区域间的中心值：相当于柱子中央的价值。

区域间的幅度

区域间（柱子）

区域间的中心值

区域间的经济值

丁、Histogram制作数据图例

138150164132129144144140

146158140125147149163135

161138126147153157154150

168173142148142136165145

146135145176156152135128

1）数一数测定值的数（n）:n=40

2）决定DATA的范畴。（R）：最大值=176,最小值=125

1^=最大值-最小值=51

3）决定区间的数

※决定方法

①利用图表

测量DATA的数（n）30〜5051〜10()101〜25()250以上

区域间的数（k）5〜76〜107〜1210〜20

②k=/T~

利用图表决定k=5

4）把范畴（R）分成区间的数决定区域间的幅度。

（注意：使区间幅度与原数据都是相同位数）

区域间大小=即1<=51/5=10.2弋10

5）为决定区域间的界线值决定测定单位的1/2值。

（例：原数据在第一个整数位时1的1/2值：0.5在第二个小数位时，那么

是0.01的1/2值：0.005）

测定单位的1/2值：0.5

6）制作区间的分界线。

（从开始值到区域幅度的一倍，包括最后的数据）

①从最小值开始：最低值-原数据的1/2值〜

②从最大值开始：〜最高+原数据的1/2值

7）求度数的分布

区域号区域界线区域的代表值CheckSheet度数

1124.5〜134.5129.5-m-5

2134.5〜144.5139.513

144.5〜154.5149.512

154.5〜164.5159.5-m-i3

5164.5〜174.5169.5///3

6174.5〜184.5179.5/1

8）画直方图

代表值

戌、说明

-在直方图中为了获得数据信息，要忽视曲线的大小，要着眼于整体模样。

①分布的中心位置

②数据的散布

-是否向左右倾斜？

-分布是否平均？

-有无偏离的？

-是否形成两座大山？

-分布的左右无有坡形？

-如分层会怎样，其必要性？

③对规格怎样？

-有脱离标准的数据？

-分布中心是否在规格的某个中心？

-对规格方面，分布是否有余地地被整理？

直方图的说明方法

名称分布形态说明备注

以一样形状表现的正态分布性检讨

模样的度数多位于法。

中心近处。随着离-非对称图

—

中心越远，慢慢地(SKEWNESS)

一样型—变少，几乎形成左=0检讨

右的对称。工序安-(KURTOSIS)

定的情形下显现。=3检讨

f理想的正态会布-利用正态几率指

状态的检讨。

—

——

—

———阶段幅度是不是整

这时根据层次方

数的倍数还有测定

豁口型—法可划分全体散

法，数据终结法习

布

惯时显现的模样。

—

——

—因理论上或者规格

——等因素，下限被抑

倾斜型——制，不取某一值以

下的价格时显现的

模样

峭壁型

挑选全部的规格以根据全部的挑选

下的，并删除时，形成这样的模样

—

测定的骗术，检查时，有必要提高工

—

—测定未遂，误差等序能力或者进行

—表现的模样。规格的再检讨

——

——

——平均值多少与其它

—制作一下各段的

高原型几个分布相混淆时

直角图

所表现的模样。

平均值不同的个

——2

分布混淆时显现的

—如果每阶段重新

模样举例，两台机

制作直角图就会

双峰型—器之间，两个原材

——明确两个分布的

—料之间等某些两个

差异。

集团的差异。而增

加发生的可能性

—工序非常、测量未

落岛（小岛）：双

遂其它工序的数据

—峰型的一种）发

落岛型——也在里边等其它分

—生。追其原因，会

—布中数据略为混入

—把握改善方法。

时所表现的模样。

~1

2.检查表(CHECKSHEET)

甲、定义

按照不同的种类获取数据或者在确认阶段中为了消灭遗落、错误等简单地做出

了记号，并使得以此认清结果的图表。

确认表是把数据或者事情结果用简单的记号来表示，以此来整理数据或者可以

确认工作是否无错误地进行者的非常便利的方法。

乙、目的

1）为了工程治理以免发生问题而定期地对必要事项事前做确认记号。

2）为解决工程上的问题点，对实物进行调查、分析

3）把握工序全体的事项，定期地记录变化事项，为事前防止事帮故的发生而

进行。

丙、种类

1）不良项目调查用检查表

2）不良条件调查用检查表

3）工序分布调查用检查表

4）缺点位置调查用检查表

5）检验、确认用检查表

丁、制作时注意事项

1）清楚地做出5W1H

2）要作得一目了然（数字、记号）

3）要作得简单、容易懂得

4）不要漏掉重要项目

5）要明确为什么确认的目的

戌、以用途为类

1）记录用检查表

记录用检查表记录每天的数据很容易把握问题集中在哪些项目上。

一制作方法

①作检查表要符合记录目的

②选定要取得的项目

③表示DATA

④记录DATA期间，材料根据、调查者。

数据期间98.2.10〜2.16

材料根据作业日报

废品检查表

调查者洪占东

199年月日

项目/日期2/102/112/122/132/142/152/16合计

被印///////////////////19

面划痕///////////////15

取得性////////////饮1111////36

CONECleke//////////10

丝棉污染////////////////////20

油印不足///////////>«//沏〃'TW4'm-u50

合计2519242320182115()

2）检查用检查表

事前选好要检查的或要确认的项目并一个一个地做下记录，其目的在于事前防止发生

事故。

（对重要项目要每天确认）

一制作方法

①选定要检查的项目。

②定下检查项目。

③以检查项目的重要程度为序。

④制作样式。

⑤记入制作年、月、日与制作者。

⑥检查表下方处记入特别事项栏。

⑦记入检查者与确认者栏。

⑧一定要记录谁、何时、在哪里、是什么等。

3.帕累托（ParetoDiagram）图？

甲、何谓帕累托（ParetoDiagram）图？

是指把不良、缺点、KRAME、故障等的发生件数（或者缺失金额）以现象或原因为

分类排列成顺序，用纵向坐标来表示的图表。

乙、目的

现场治理监督者所负责的业务中，以要改善的不良品、缺点及故障等的事项为对象。

对判定下列问题很有帮助。

1）哪里有问题？

2）对于判定“要在哪里采取措施？”给予很多的帮助。

丙、要点

帕累托被认为是80/20定律

即通过对相当于20%范畴的攻克，减少80%问题根源。

1）可以找到成为问题的项目。

2）对问题项目的顺序及其比率，可以一目了然。

3）可以一眼见到问题的大小，因此有说服力。

4）因为不需要较复杂的运算，所以谁都可以容易地制作。

5）因为表示的是累积占有率，所以可以知道问题项目的占有率。

丁、制作顺序

1）确定制作对象，收集DATA

①确定期间（1〜2个月）

②确定收集者。

2）按分类项目，集中数据。

期间98.2.10〜2.16

收集人洪吉东

确认单

什么废品

199年月日

项目/日期2/102/112/122/132/142/152/16合计

被印///////////////////19

面划痕///////////////15

取得性////////Illi////////36

CONECleke//////////1()

丝棉污染/////////III////////20

油印不足Ww///////////>w///汉/〃*/50

合计25192423201821150

3）在坐标用纸上用纵、横轴来记入。

-纵轴上以数据多少的顺序来记入项目

-横轴上，记入标示星点。

-纵轴横轴的比率是以1：1〜2：1来记入。

-纵横、横轴中要抓好哪一点？

O纵轴

现象不良项目类、缺点内容类、位类

时间按日、按周、按月、按季度、按时间

工作者按人员、按男女、按年龄等类

LOT别按LOT、按MAKER、成分分类

作业方法按SIZE、压力、速度、条件

机器、设备按机器、按工具、按设备、按仪器

◊横轴

金额缺失金额、销售金额、人工费用、各商品原价

品质不良件数、缺点数、退货数、修理件数

时间工作时间、运转时间、故障时间

安全事故次数、灾害次数、故障件数

士气出勤率、缺勤率、参加率、提案件数

4）以数据大小为序，从左边开始画出纵向座标。

一帕累托里侧与左侧上端上记入全部不良数。

一帕累托右侧上端上记入DATA期间、调查者，根据材料等。

一帕累托左侧上记录星点、数字、箭头、不良率（参照纵向项目）,

右侧上记录％、数字等。

一其它的集中画在右侧顶端上。

一横上的项目最好是5~7个。

5）DATA的占有率用折线来表示。

一纵向的左侧上记入不妆数的星点、箭头、单位。

—纵向的右侧上记入百分比（％）星点。

一画折线时从“0”开始画起。

项目