1、 QC七大手法講義 前 言一、QC七大手法的定義    QC七大手法為品管進行有效管理的統計和分析改善的方法.它主要的表現方式是通過對事實的整理,挖掘其原因,加以分析并尋求解決問題的途徑.二、發展歷程    QC手法最先出現于美國，到上世紀六十年代在日本出現，因其作用明顯，在日本得到迅速發展，為日本的產品在全世界奠定聲譽起到了不可磨滅的作用。正因為如此，自上世紀七十年代到八十年代在全世界圍的工業界被廣泛使用，并給此后產品的品質的提升帶來了質的飛躍。正如日本品管大師石川馨博士所講：QC手法的使用能解決95%

2、的品質問題，因此QC手法常用于品管工作，協助解決品質問題。三、品管工作的步驟為：四、七大手法包括：    柏拉圖   特性要因圖（魚骨圖）  圖表    查檢表（CHECKING LIST）    直方圖   散布圖   管制表后又有人總結出新QC七大手法：    關聯圖、系統圖、KJ法、箭頭圖、矩陣圖、PAPC圖、矩陣數據解析圖  &#

3、160; 第一講  柏拉圖一、定義：    以項目別分類數據（如不良原因、不良狀況、不良項目、不良發生位置等），而按其大小排列的圖稱為柏拉圖。它是在1897年由意大利經濟學家柏拉圖（Vilfredo Pareto）提出。當時他在研究財富不均的現象，他在對意大利財富的分配調查中發現少數人掌握著大部分的財富，此種少數人控制大部分財富的現象也稱作柏拉圖法則。柏拉圖能使需要了解的狀況一目了然，便于分析，從而可以很直觀的從圖上看出“哪一項有問題”、“有哪些影響”等。從柏拉圖上可以看出：    最

4、大的問題點    問題大小、嚴重程度    各項目對最終結果影響的份量    可針對性的進行預測    不良項目的容變化二、可以整理為柏拉圖的項目：（1）品質-不良品的發生整理、客戶投訴的整理（2）時間-作業工時、設備故障和閑置率的數據整理（3）成本-輔料的另件單價、要素別單價，產品的成本統計（4）安全-安全事故件數分析，場所、職別的分類整理（5）營業-產品銷售情況顯示、銷售網點與業務員積效等三、步驟：A、確定目標、收集數據 

5、 1) 首先決定收集時間段、方法、分類。  2) 原因是些什么項目？容是些什么項目？  3) 收集數據時要注意問題發生的頻率。         B、整理數據    1）各項目數據依大小排列，并求其累積數。  2）求出各項目數據的比例與累積比例。  FQC外觀不良狀況數據整理  C、繪柱狀圖表   1）先依數據繪成柱狀圖表  2）

6、橫軸為項目名稱，縱軸為統計的數據  3）依項目的數據大小從左向右排列      第二講  特性要因圖一、定義    特性要因圖又叫”魚骨頭”,也叫因果分析圖,首先提出這個概念的是日本的品管權威人士石川馨博士，所以它也叫“石川圖”。它是以原因作為因素,在它們之間用箭頭聯系表示因果關系的圖.二、作用:    特性要因圖是一種追溯原因的方法,主要用于異常分析、成本分析、研究事物、現場或軍事上。可以使用在一般管理與工作改善的

7、各個階段，特別是樹立意識的初期，易于使問題的原因明朗化，從而便于提供解決問題的方向。可全員參與，以便集中、統一整理。其用途可依目的分類：1、改善分析用：以品質改善、提高效率、降低成本為目標。2、管理用：發生抱怨、不良品或異常時，作為尋找原因，采取消除措施用。3、制定標準用：為制定或修改作業方式、管理點、管理方法等的作業標準4、品質管制導入與教育用：導入品質管制，全員參與討論時，用特性要因圖整理問題，作為新進人員的教育，工作說明時用。5、特性要因圖可以配合柏拉圖、直方圖、管制圖連串起來活用。三、做法：        

8、                                          1、腦力激蕩2、找準主題并提出為什么（WHY）3、評介（重要、次要、無關）4、分類（4M）5、繪

9、制“魚骨頭”6、再補充要因四、要素分析做“魚骨頭”可以運用4M1W手法。何為4M1W呢？即：      4M                             1 W      作業者-

10、0; Member      方  法-  Method            為什么- Why      材  料-  Material      機  器-  Mac

11、hine                制作特性要因圖，最關鍵的是要抓住因果關系。抓重點、抓要因，要有中要因-分類的項目（結果），小要因-問題點（原因）。找原因要充分發揮大家的作用，運用腦力激蕩。盡量無遺漏的調查原因，發現原因較少時，要檢查是否有遺漏。找出原因后，要分清楚原因大小、重要程度、需要解決的先后順序等。五、注意事項（1）、特性（即主題）以標明“什么”、“為什么”較容易激發聯想。（2）、要實事求事。（3）、盡量多的收集意見（4）

12、、對過去的資料多加利用。（5）、無因果關系，不需采用。（6）、對原因要深入分析。（7）、層別、主次地區分。（8）、要標明做圖者、部門、作成日期等。六、“魚骨頭”與柏拉圖和系統圖的關系。    建立柏拉圖須先以層別建立要求目的的統計表。建立柏拉圖的目的主要是能從圖表上掌握影響全局的重要少數項目，如果再利用特性要因圖針對這些項目形成的原因進行探討，并采取改善對策，問題就變得容易解決得多。所以結合使用，效果更好。系統圖為梯形圖，“魚骨頭”可解析成系統圖。第三講  圖表    圖表-使你所要的資料一目了

13、然,QC七大手法中有很多的統計手法可以使用,而圖表是當中最常用的,它包括折線圖、長條圖、圓行圖以與帶狀圖。                           (一)折線圖    去年度線路不良統計表如下(單位:PCS)月份12345678910 1112不良數4564895846542193846

14、54259584365398347    當你手頭有這樣一個數據的時候,你應該怎么向你的主管匯報?    OK,我們可以用折線圖來做一個圖表給主管看:        這樣是不是很直觀呢?折線圖可以讓人很直觀的看到不良異常的變化狀況.掌握各時段的具體數據.所以折線圖的作用是能讓人很直觀的看到你想了解的數據.(二)長條圖    如果你是人事小姐,老板要你報告05年度的人員流失情況,你會用什么方式去匯報

15、?直接一個一個同老板講嗎?肯定不行,老板沒有那么多時間聽你的長篇大論,也不利于他了解真實的狀況.這個時候你就可以用到長條圖了.  數據如下:月份123456789101112流失人數16201413108221834934    我們可以依上面的數據做長條圖如下:    (三)圓形圖    圓形圖也叫扇狀分布圖,因為它的項目成扇狀分布而得名.它能使數據更清晰的表示出來,它一般用于同類型均等地位的數據的統計,比如項目的分布、比例分配等。同樣的，我們來做個例子

16、：部門印刷課沖床課NC課外包報廢來料報廢金額4500003210001863001254010560    依上數據做圖如下：    我們現在是用顏色來表示，也可以用其他的方式來表示，比如網格線、斜線等等。(四)帶狀圖      圖表中的各種圖形，都是表示數據變化情況的一種工具。它們均可以將雜亂無章的資料，解析出規則性，比較直觀的看出要項（如產品質量）的特性的分布狀況。   第四講 查檢表(check list)一、定義: &

17、#160;  查檢表是用一種簡單的方式將問題檢查出來的表格或圖。就是說在收集數據時設計一種簡單的表格，將有關項目和預定收集的數據，依其使用目的以很簡單的符號填寫，而且很容易收集整理以了解現狀，做分析或作為核對點檢使用，這種設計出來的表格叫做查檢表二、查檢表的特征:1、記入數據時很簡便2、能迅速把握問題所在3、記入完畢后，對全體的狀況能一目了然4、很多項目能一次查檢5、數據能以各種不同的層別法做出來三、查檢表種類:1、查檢表的種類2、計數類查檢表3、計量類查檢表4、點檢用查檢表四、制作步驟:1、明確目的所在2、決定查檢項目3、決定抽樣方法4、決定查檢方式5、計表格實施查檢6、

18、記下資料相關條件五、作用:      查檢表通常是用來了解現狀或收集數據以作分析之用. 所以數據收集完成應馬上使用,首先觀察整體數據是否代表某些事實?數據是否集中在某些項目或各項目之間有否差異?是否因時間的經過而產生變化?另外也要特別注意周期性變化的特殊情況. 查檢表統計完成即可利用QC七大手法中的柏拉圖加工整理,以便掌握問題的重心.  六、設計查檢表的要點：1、要一眼能看出整體形狀，要簡明、易填寫、易層別，記錄項目和方式力求簡單2、盡可能以符號記入避免文字或數字的出現3、數字的履歷要清楚，收集工作要明確4、項目盡

19、量減少，查檢項目以46項為原則，其他項要列入5、最好能運用O、 、 等簡單符號，如果數種符合同時使用時，應注明各符號的意義（拿生產線的具體例子講解，加深印象，講完查檢表后講授數據收集的一些基本知識和QC手法的一些歷史）一.何謂數據?      就是根據測量所得到的數值和資料等事實.因此形成數據最重要的基本觀念就是:  數據=事實二.運用數據應注意的重點:1.收集正確的數據2.避免主觀的判斷3.要把握事實真相三.數據的種類：A.定量數據:長度.時間.重量等測量所得數據,也稱計量值;(特點連續不間斷)以缺點數,不良品數

20、來作為計算標準的數值稱為計數值.(特點離散性數據)B.定性數據:以人的感覺判斷出來的數據,例如:水果的甜度或衣服的美感.四.整理數據應注意的事項：1.問題發生要采取對策之前,一定要有數據作為依據2.要清楚使用的目的3.數據的整理,改善前與改善后所具備條件要一致4.數據收集完成之后,一定要馬上使用    品管七大手法，不僅用在品質管理上，還可以應用到其它所有管理工作中，因此，在學習的過程中，希望各位不要為“品管”所迷惑，而要學習它們的精神實質，把它轉化為一種思維模式放在大腦中，這樣有利于工作和能力的提升。    從上

21、個世紀60年代開始，日本的企業通過運用品管七大手法，收集工作現場的數據并進行分析，大改善了產品的品質，使日本的產品成為“品質”的代名詞。品管七大手法的運用，提升了日本產品的水平，是日本產品走向世界的原動力。70年代初，日本人大力推行QCC活動，除了重視現場的數據分析外，并逐步運用一些新的品管手法，對工作現場伙伴的情感表達和語言文字資料進行分析，并逐漸演譯成新的品管手法。1972年，日本科技聯盟之QC方法開發委員會正式發表了“品管新七大手法”。    品管新七大手法是將散漫無章的語言資料變成邏輯思考的一種方法，也是一種事先考慮不利因素的方法，它通過運用系統

22、化的圖形，呈現計劃的全貌，防止錯誤或疏漏發生。    品管新七大手法是指：親和圖（也稱KJ法）、關聯圖、系統圖、過程決定計劃圖（PDPC法）、矩陣圖、矩陣數據解析法、箭線圖七種。親和圖：將資料或信息分類歸納，理順關系關聯圖：把與現象和問題有關系的各種因素串聯起來系統圖：將要實現的目的展開尋找最恰當的方法。過程決定計劃圖：如何做一個完整的計劃矩陣圖：找出眾因素之間關系和相關程度的大小。矩陣數據解析法：對多個變動且復雜的因素進行解析箭線圖：對事件做好進程與計劃管理    第五講  直方圖一、定義:&

23、#160;   將某時間段收集的數據（比如尺寸、重量、硬度、溫度等）分類整理成量的分配表，以柱狀形式圖形化，此種圖形就叫做直方圖。它是分析工序的重要工具之一。二、作用：    直方圖能夠將雜亂無章的資料解析出規則性，比較直觀的看出各因別的分布狀況，對于資料的中心值或分布狀況一目了然，便于判斷其總體的分布情況。所以直方圖有如下用處：（1）報告用-將數據繪成直方圖，另附上數據總數n,平均值X，標準差都能讓人一目了然。（2）分析用-與層別法配合使用，是分析問題的有效工具。（3）調查用-比如可以用直方圖調查制造能力。（4）確認效果用

24、-能對改善前后進行比對。三、做法：步驟一：搜集計量值的數據（如尺寸、重量、硬度、溫度等）步驟二：決定組數（K）。先決定數據量(越多越好)最好不少于50個,再根據數據決定組數.n (數據量)k (組數)505750100610100250712250以上1020步驟三：找出數據極差并計算數據分組頻率。比如:  步驟四：繪圖。橫軸為特性，縱軸為次數（發生頻率）  步驟五：計算數據的平均值（X）和標準差（S）   四、合格率的計算，公式如下：         Z

25、v 和 Zl 分別表示上限不合格率和下限不合格率。五、直方圖與CPU、CPL、CPK、PPK的關系    CPU=1/3× Zv    CPL=1/3× Zl    PPK=minCPU、CPL第六講  散布圖一、定義為了了解兩種不同的數據之間的關系，而將此兩種數據以有序成對數據的方式在查角坐標上點繪成圖。二、作用用來測試變數之間存在的某種關系。所以它適用于科學實驗和驗證。三、做法：步驟一. 明確對像,確認調查目標.步驟二. 收集資料/

26、數據（要因與特性；要因與要因；特性與特性）步驟三. 分別找出兩組數據之間的最大值與最小值.步驟四. 繪縱軸和橫軸,原因為 “X”,結果為 “Y”.步驟五. 將成對數據于圖上打點,步驟六. 記入必要事項  -標題  -數據之測定日期、繪制日期、制造者  -樣本數  -產品名、制程名            第七講  管制圖一、定義：    什

27、么是管制呢？管制就是將某事物的某一特性的標準值控制在一定的圍之。那管制圖也就是表示這樣一個過程的圖，即將產品的實際特性（標準值）在圖上打點連線，并與管制上下限比較，以掌握制程變動的情形。在生產過程中，品質特性是隨著時間、環境與其各種狀況的變化而變化的，它會因各種原因的變化而在標準值之間徘徊，那么到底變化高到或是低到什么程度會出現異常呢？所以設定一個合理的高低界限，作為探測現場制程狀況是否在“管理”狀態，這就是我們為什么要有管制的真正原因。    管制圖是1924年由美國的品管大師修哈博士所發明。而主要的意義是：一種以實際產品品質特性與依過去經驗所研究判斷

28、之制程能力的管制界限比較，而以時間順序用圖表示出來。二、原理：（1）品質變異之形成原因。一般在制造過程中，不論是多么精密的機器設備、多么好的環境，其品質特性一定都會有變動，絕對無法做完全一樣的產品，而引起變動的原因有兩個：一是偶然原因，一為異常原因。（2）管制圖界限的構成管制圖是以常分配中之三個標準差為理論依據，中心線為平均值（標準值），上、下管制界限以平均數加減三個標準差（±3）之值，以判斷制程中是否有問題發生。   平均值±3之包含99.73%的總體數據。   盡管工序本身有可能不成正態分布，其樣本平均的平均值也應該是正態分布的。

29、         三、管制圖的種類：1）依數據性質分類： A 計量值管制圖：所謂計量值系指管制圖之數據均屬于由量具實際量測而得；如長度、重量、濃度等特性均為連續性者。常用的有：     a 平均數與全距管制圖（X()-R Chart）     b 平均數與標準差管制圖（X()-Chart）     c 中位數與全距管制圖（X()-R Chart）     d

30、 個別值與移動全距管制圖（X-Rm Chart）     e 最大值與最小值管制圖（L-S Chart） B 計數值管制圖：所謂計數值是指管制圖之數據均屬于單位計算數者而得；如不良數、缺點數等間斷性數據均屬之。常用的有：     a 不良率管制圖（P Chart）     b 不良數管制圖（Pn chart ，又稱np chart或d chart）     c 缺點數管制圖（C chart）    

31、0;d 單位缺點數管制圖（U chart）      計數值與計量值管制圖之應用比較 計量值記數值優 點1、甚靈敏，較少樣本抽樣數，容易調查真因。 2、可與時反應不良，使品質穩定。1、所須數據可用簡單方法獲得。2、對整體品質狀況之了解較方便。 缺 點1、抽樣頻度較高、費時麻煩。 2、數據須測定，且再計算，須有訓練之人方可勝任。 1、無法尋得不良之真因。 2、與時性不足，易延誤時機。四、管制圖之繪制：  如計量值管制圖（X-R） 1）先行收集100個以上數據，依測定之先后順序排列之。 2）以25個數據為一組（一般采4

32、5個），分成約20-25組。 3）將各組數據記入數據表欄位。 4）計算各組之平均值X。（取至測定值最小單位下一位數） 5）計算各組之全距R。（最大值-最小值=R） 6）計算總平均X。   X=（X1+X2+X3+Xk）/k=Xi/k（k為組數） 7）計算全距之平均R：  R=（R1+R2+R3+Rk）/k=Ri/k 8）計算管制界限 X管制圖：中心線（CL）=X 管制上限（UCL）=X+A2R 管制下限（LCL）=X-A2R R管制圖：中心線（CL）=R 管制上限（UCL）=D4R 管制下限（LCL）=D3R     A2，D3，D4之值，隨每組之樣本數不同而有差異，但仍遵循三個標準差之原理，計算而得，今已被整理成常用系數表。        9） 繪制中心線與管制界限，并將各點點入圖中。 10）將各數據履歷與特殊原因記入，以備查考、分析、判斷。 五、管制圖之點繪制要領： 1）各項工程名稱、管制特性、測定單位、設備別、操作（測定）者、樣本大小、材料別、環境變化等任何變更資料應清楚填入，以便資料之分析整理。 2）計量值變更管制圖（X-R，X-R等