QC七大手法培训

QC7大手法电池技术研发部-质量2023年7月17日工具介绍起源起源新旧七种工具都是源自日本人总结出来，日本人在提出旧七种工具推行并获得成功之后，1979年又提出新的七种工具。主要讲的是QC七大手法，而SPC（管制图）是QC七大手法的核心部分品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。工具介绍QC7大工具新七大手法旧七大手法关连图法KJ法--又称「亲和图法」系统图法矩阵图法矩阵数据解析法过程决定计划图法箭线图法查检表分析层别法分析散布图分析直方图分析管制图分析柏拉图分析特性要因图分旧七大手法特征倾向于数值性资料分析针对问题发生后的改善新七大手法特征倾向于语言性资料分析强调在问题发生前进行预防QC七大手法（旧）特性要因图——收集、整理资料查检表——展示变数之间的线性关系柏拉图——确定主要因素层别法——寻找引发结果原因散布图——从不同角度层面发现问题直方图——展示过程的分布情况控制图——识别波动的来源手法运用旧QC7大工具手法运用旧QC7大工具检查表定义：以简单的数据、用容易了解的方式做成图形或表格。表中记有查检的必要项目，只要记上检查记号，并加以统计整理，就可做为进一步分析或核对检查之用。数据的定义整理时应注意事项收集重点所谓数据，就是根据测量所得到的数值和资料等事实。数据＝事实。数据的分类：定性数据

定量数据收集正确的数据。避免主观的判断。要把握事实真相。取样方法测定方法与设备做原因分析或采取对策时，须有数据做为依据。清楚使用目的。改善前与改善后所具备条件要一致。收集完后须马上使用（时效性）。记录时要力求正确及清晰。用途说明日常管理。收集数据。改善管理。手法运用旧QC7大工具层别法定义：区分所搜集之数据中，因各种不同之特征对结果产生影响，将各别特征加以分类、统计。数据搜集时加以适当注记分类，如有问题发生时，很可能只是其中一因素有问题，便可快速寻得症结之所在层别的对象和项目用途说明使用步骤有关人的层别机械设备的层别作业方法、条件的层别时间的层别原材料零件别测量检查的层别环境天候的层别制品的层别发现问题，界定问题。发掘问题的要因。验证要因产生的影响

确定目的。掌握影响问题的因素及范围。决定层别项目、收集使用表单。层别观察事实并记录、分类与绘制应有的图表。寻求差异点，找寻真因所在。得出结论。手法运用旧QC7大工具层别法例：车间7S检查发现40项问题不同的层别，问题结果的侧重不同；分层的目的是把杂乱无章和错综复杂的数据，按照不同的目的、性质、来源等加以分类整理，使之系统化、条理化，能更确切地反映数据所代表的客观事实，便于查明产品质量波动的实质性原因和变化规律，对症下药采取措施，解决问题。手法运用旧QC7大工具散布图定义：把互相有关联的对应数据，在方格纸上以纵轴表示结果，以横轴表示原因；然后用点表示出分布形态，根据分布的形态來判断对应数据之间的相互关系。用途说明制作步骤目的检定两个变数间的相关性。从特性要求寻找最适要因。从要因预估特性水准。收集相对应数据，至少30组以上，并且整理写到数据表上。找出数据之中的最大值和最小值。画出纵轴与横轴刻度，计算组距。将各组对数据标示在座标上。记录必要事项知道两组数据（或原因与结果）之间是否有相关及相关程度。依据各种可能影响原因层别绘制散布图，可找出最适的要因。检视是否为不相关。手法运用旧QC7大工具散布图散布图类型注意有无异常点.看是否有层别必要.是否为假相关（依据技术经验认为没有相关，经过散步分析却有相关趋势，需要进一步分析造成假相关的原因）.勿依据技术、经验作直觉的判断.数据太少,易发生误判数据的性质要相同，否则会导致不真实的判断结果。判读注意事项手法运用旧QC7大工具鱼骨图定义：当一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有条理的图形，这个图形就称为特性要因图，又叫鱼骨图（Fish-BoneDiagram）。微制绒和正常片混片人机法环测员工培训不到位设备故障作业方法不正确现场环境不达标缺少监测过程制作步骤1.决定问题或品质的特性–特性的选择不能使用看起来很抽象或含混不清的主题。2.决定大要因–须是简单的完整句，且具有某些程度或是方向性。3.决定中小要因。4.决定影响问题点的主要原因。5.填上制作目的、日期及制作者等资料。手法运用旧QC7大工具鱼骨图培训后未进行效果确认培训内容与实际操作不符中因小因料原料混装中间产品未标识根因次因缺少确认过程手法运用旧QC7大工具鱼骨图用途说明1.整理问题。2.追查真正的原因。3.寻找对策。注意要点1.头脑风暴。2.以事实为依据。3.无因果关系者，予以剔除，不予分类。4.多加利用过去收集的资料。5.重点放在解决问题上，并依结果提出对策，依5W2H原则执行。6.依据特性别，分别制作不同的特性要因图。7.大要因通常代表是一个具体方向。中要因通常代表的是一个概念、想法。小要因通常代表的是具体事件。8.要因都不能重复。对策：微制绒后中间产品使用专用标识花篮；现场规划正常片和微制绒片花篮放置区域半成品使用前与上一步操作人元确认手法运用旧QC7大工具柏拉图柏拉图重点管理图，根据所收集的数据，以不同区分标准加以整理、分类，计算出各分类项目所占的比例而按照大小顺序排列，再加上累积值的图形。又叫排列图。它是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的一种图表。找出影响产品质量的主要因素（主要的少数）识别质量改进的机会确认重要的因果确认改善效果决定不良的分类项目/决定数据收集区间；收集数据录入完整的数据；计算累计比率。标记代表意义。制作图表。手法运用旧QC7大工具柏拉图数据统计示例序号缺陷分类不良数不良占比累计比率1外观2267454.67%54.67%2扭牙741917.89%72.56%3槽内铁屑656515.83%88.39%4通规33848.16%96.55%5尺寸12863.10%99.65%6孔大1460.35%100.00%1.项目轴－－X轴；2.频数轴－－主Y轴；5.累积不良率折线图形。4.累积不良率轴－－次Y轴；3.频数柱状图形；柏拉图的制作手法运用旧QC7直方图定义：将所收集的数据、特性值或结果值，在横轴上适当地区分成几个相等区间，并将各区间内测定值所出现的次数累加起来，用柱形画出的图形。使用目的测知制程能力。测知数据的真伪。测知分配型态。计算产品不良率。调查是否混入两个以上的不同群体藉以制定规格界限。规格与标准值比较。设计管制界限是否可用于制程管制。求分配的平均值与标准差。1.收集数据并且记录在纸上。2.找出全体数据中之最大值（L）与最小值（S）3.定全距（R）＝最大值（L）－最小值（S）4.决定组数史特吉斯公式组数：K＝1＋3.32lognn＝数据个数组数决定参考表(经验法则)5.定组距（H）＝R／K＝全距／组数6.求各组上、下组界–第一组下组界＝最小值－最小测定值／2–第一组上组界＝下组界＋组距（以此类推）7.决定组的中心点。–（上组界＋下组界）／2＝组的中心点8.制作次数分配表。9.制作直方图。10.填上主题、规格、平均值、数据来源、日期等资料。制作步骤手法运用旧QC7大工具手法运用旧QC7直方图手法运用旧QC7大工具直方图的形状分析与判断测知制程能力,作为制程改善的依据；标准差S愈小愈好,平均值越接近规格中心线越好。

NX1+X2+….+XnX=平均值

代表集中趋势.n-1(X1-X)2+(X2-X)2+….+(Xn-X)2标准差S=代表分散程度.控制图手法运用旧QC7大工具定义：统计图就是将繁杂的数据用最简单的图形表达，让使用者易于接受、理解。统计图能有效率地传送情报，易于发现问题重点。1.掌握数据全体形态、趋势，使读者易于发现事实。2.有效率传送情报。3.强调发现问题的重点。

1、以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性值或其统计量为纵坐标；

2、三条具有统计意义的控制线：上控制线UCL、中心线CL、下控制线LCL；

3、一条质量特性值或其统计量的波动曲线。控制图手法运用旧QC7大工具

控制图缺陷数控制图

控制图单位缺陷数控制图泊松分布计点型

控制图不合格品数控制图

控制图不合格品率控制图二项分布计件型计数型

控制图单值－移动极差控制图

控制图中位数－极差控制图

控制图均值－标准差控制图

控制图均值－极差控制图正态分布计量型简记控制图分布数据类型常见控制图分类按用途分类：分析用控制图——用于质量和过程分析，研究工序或设备状态；或者确定某一“未知的”工序是否处于控制状态；控制用控制图——用于实际的生产质量控制，可及时的发现生产异常情况；或者确定某一“已知的”工序是否处于控制状态。

分析用控制图过程稳定控制用控制图控制图手法运用旧QC7大工具连续25点在控制线内；

连续35点最多有一点出界；

连续100点最多有两点出界判稳原则点出界就判异；界内点排列不随机判异。（异常的排列和分布主要归纳为八个判异准则）判异