1、一、解決問題的一般途徑 工作及生活中難免碰到問題，一旦發生問題如不立即解決，小問題也可能變成大問題。 然而，解決問題是要用方法的，否則必將雜亂無章，思路混亂。 而質量工具就是能協助我們迅速且正確解決問題的利器之一。 一般問題解決,一般都是按照PDCA的原理來解決的。 每一階段都有不同的質量工具可供搭配使用。如果能夠充分了解質量工具且運用得宜，就能搜集到正確有效的信息，并作出精準的判斷。 PDCA和質量工具的關系1. 排列圖法排列圖法, ,直方圖法直方圖法, ,控制圖法控制圖法, ,工序能力分析工序能力分析,KJ,KJ法法, ,矩陣圖矩陣圖法法2. 因果分析圖法因果分析圖法, ,關聯圖法關聯圖法

2、, ,矩陣數據分析法矩陣數據分析法, ,散布圖法散布圖法3. 排列圖法排列圖法, ,散布圖法散布圖法, ,關聯圖法關聯圖法, ,系統圖法系統圖法, ,矩陣圖法矩陣圖法,KJ,KJ法法, ,實驗設計法實驗設計法4. 目標管理法目標管理法, ,關聯圖法關聯圖法, ,系統圖法系統圖法, ,矢線圖法矢線圖法, ,過程決策程序圖法過程決策程序圖法5.系統圖法系統圖法, ,矢線圖法矢線圖法, ,矩陣圖法矩陣圖法, ,過程決策程序圖法過程決策程序圖法 6. 排列圖法排列圖法, ,控制圖法控制圖法, ,系統圖法系統圖法, ,過程決策程序圖法過程決策程序圖法, , 檢查表檢查表, ,抽樣檢驗抽樣檢驗7. 標準化

3、標準化, ,制度化制度化,KJ,KJ法法8. 在下一個改進機會中重新使用在下一個改進機會中重新使用PDCAPDCA循環循環A PC DPDCA的四個階段八個步驟PDCA的職責分布7.效果維持效果維持8.反省及今后計劃反省及今后計劃6.效果確認效果確認3.方策擬定方策擬定2.課題明確化與目標設定課題明確化與目標設定1.主題選定主題選定4.最適策追究最適策追究5.最適策實施最適策實施P管理人員管理人員D作業人員作業人員A管理人員管理人員C檢驗人員檢驗人員質量七大工具專家的話用途調查表：調查表：收集數據收集數據分層法：分層法：數據項目的設立數據項目的設立排列圖：排列圖：看問題的分布情況看問題的分布情

4、況,找出主要因素。找出主要因素。因果圖：因果圖：理清思路，尋找原因。理清思路，尋找原因。散布圖：散布圖：兩個因素之間的關系。兩個因素之間的關系。直方圖：直方圖：看問題的分別情況，發現異常情況存在。看問題的分別情況，發現異常情況存在。控制圖：控制圖：穩定與否。穩定與否。口決查檢集數據層別作解析排列抓重點魚骨追原因散布看相關直方顯分布管制找異常一、調查表一、調查表 調查表是為了調查客觀事物、產品和工作質量，或為了分層收集數據而設計的圖表。即把產品可能出現的情況及分類預先列成調查表，則檢查產品時只需在相應分類中進行統計。1 1、不良項目調查表、不良項目調查表 質量管理中“良”與“不良”，是相對于標準

5、、規格、公差而言的。一個零件和產品不符合標準、規格、公差的質量項目叫不良項目，也稱不合格項目。缺陷調查表如1-1表。表表1-1 不良品項目調查表不良品項目調查表不良品不良品類型項目日期交驗數合格數 廢品數次品數返修品數廢品類型次品類型返修品類型良品率/% 2 2、缺陷位置調查表、缺陷位置調查表 大多是畫成產品外形圖、展開圖，然后在其上對缺陷位置的分布進行調查。缺陷位置調查表宜與措施相聯系，能充分反映缺陷發生的位置，便于研究缺陷為什么集中在那里，有助于進一步觀察、探討發生的原因。 二、分層法二、分層法 分層就是把所收集的數據進行合理的分類，把性質相同、在同一生產條件下收集的數據歸在一起，把劃分的

6、組叫做“層”，通過數據分層把錯綜復雜的影響質量因素分析清楚。 通常，我們將分層與其他質量管理中統計方法一起聯用，即將性質相同、在同一生產條件下得到的數據歸在一起，然后再分別用其他方法制成分層排列圖、分層直方圖、分層散布圖等。 【例1-1】 在柴油機裝配中經常發生氣缸墊漏氣現象，為解決這一質量問題，對該工序進行現場統計。 （1）收集數據：n = 50，漏氣數f = 19，漏氣率p = f / n = 19 / 50 = 38% （2）分析原因通過分析，認為造成漏氣有兩個原因：該工序涂密封劑的工人A、B、C三人的操作方法有差異；氣缸墊分別由甲、乙兩廠供給，原材料有差異。因此采用分層法列成表1-3、

7、表1-4進行分析。 表表1-3 按按工工人人分分層層的的漏漏氣氣情情況況表表 1-4 按按工工廠廠分分層層的的漏漏氣氣情情況況工人漏氣不漏氣漏氣率p/%工人漏氣不漏氣漏氣率p/%ABC合計63101913993132255338甲廠乙廠合計91019141731393738 三、排列圖三、排列圖 排列圖是通過找出影響產品質量的主要問題，以便確定質量改進關鍵項目的圖表。排列圖最早由意大利經濟學家巴累特（Pareto）用于統計社會財富分布狀況的。后來，美國質量學家朱蘭把這個原理應用到質量管理中來，成為解決產品質量的主要問題的一種圖形化的有效方法。排列圖的形式，一般如圖1-13所示。圖1-13 排列

8、圖的形式 【例1-3】 某化工廠對十五臺尿素塔焊縫缺陷所需工時進行統計分析，如表1-9。 序 號項 目返修工時fi頻率Pi / %累計頻率Fi / %類 別12焊縫氣孔夾渣1485160.420.860.481.2A34焊縫成型差焊道凹陷20158.26.189.495.5B5其 他114.5100C合 計245100表表1-9 焊縫缺陷所需工時進行統計分析表焊縫缺陷所需工時進行統計分析表 按排列圖作圖步驟，確定焊縫氣孔和夾渣為主要因素；焊縫成型差和焊道凹陷為有影響因素。所作排列圖如圖1-14。圖1-14 焊縫缺陷排列圖 四、因果圖四、因果圖 把所有能想到的原因，按它們之間的相依隸屬關系，用箭

9、頭歸納聯系在一起（箭干寫原因，箭頭指向結果），繪成一張樹枝狀或魚刺狀的因果圖。質量因果圖由質量問題和影響因素兩部分組成，如圖1-15。主干箭頭所指的為質量問題，主干上的大枝表示大原因，中枝、小枝芽表示原因的依此展開。圖1-15 因果圖示意圖圖1-16 因果圖為分析圖1-14上第一位主要因素“焊縫氣孔缺陷”原因，作因果圖，見圖1-16。專家的話圖1-9 鋼的淬火溫度與硬度分布圖五、散布圖五、散布圖 1、散布圖的觀察分析、散布圖的觀察分析 根據測量的兩種數據做出散布圖后，觀察其分布的形狀和密疏程度，來判斷它們關系密切程度。散布圖的五種情形如圖1-10。 圖1-10 散布圖的五種情形圖1-11 局部

10、與整體的散布圖圖1-12 應分層處理的散布圖六、直方圖六、直方圖 直方圖法是適用于對大量計量什數據進行整理加工，找出其統計規律，即分析數據分布的形態，以便對其總體的分布特征進行推斷，對工序或批量產品的質量水平及其均勻程度進行分析的方法。1、作直方圖的方法步驟如下、作直方圖的方法步驟如下 （1）收集數據 一般收集數據都要隨機抽取50個以上質量特性數據，并按先后順序排列。表1-6是收集到的某產品數據，其樣本大小用 n = 100表示。表表1-6 實實測測數數據據組號實 測 數 據maxmin123456789106144484556544947454555385250435347485452635

11、05255474548545547394852515043405055554953484850484847475555505554504345496362505045536345475050505550495547435255494655505060405348515545505254554353504360476353556363545256636039384540404340434545 （2）找出數據中的最大值，最小值和極差 數據中的最大值用xmax表示，最小值用xmin 表示，極差用R表示。 【例1-2】 某項目統計數據為： xmax = 63， xmin = 38，極差R= xmax

12、 - xmin = 63-38 = 25。區間xmax， xmin稱為數據的散布范圍，全體數據在此范圍內變動。 （3）確定組數 組數常用符號k表示。k與數據數多少有關。數據多，多分組；數據少，少分組。數據數目組數k常用分組數k50100100250250以上510712102010組數選用表組數選用表 （4）求出組距（h） 組距即組與組之間的間隔，等于極差除以組數，即 組距 h = = =2.78 3 （5）確定組界 為了確定邊界，通常從最小值開始。先把最小值放在第一組的中間位置上。 本例中數據最小值xmin =38，組距（h）=3，故第一組的組界為： Xmax - Xmink63-389Xm

13、ix - xmin + h2h2 （6）計算各組的組中值（wi） 所謂組中值，就是處于各組中心位置的數值，又叫中心值。 某組的中心值（ wi ）=（某組的上限+某組的下限）/2 第一組的中心值（ w1 ）=（36.5+39.5）/2=38 第二組的中心值（ w2 ）=（39.5+42.52）/2=41 其他各組類推，組中值如表1-7中所示。 （7）統計各組頻數 統計頻數的方法，如表1-7所示。組 號組界組中值wi頻數f累計頻數相對累計頻 率/%136.539.538222239.542.541244342.545.544162020445.548.547183838548.551.550236

14、161651.554.553177878754.557.556159393857.560.55939696960.563.5624100100表表1-7 頻數統計表頻數統計表 （8）畫直方圖 以分組號為橫坐標，以頻數為高度作縱坐標，作成直方圖，如圖1-2所示。2015105頻 數2 21618231715341 2 3 4 5 6 7 8 9組 號圖1-2 直方圖2、直方圖的用途、直方圖的用途 直方圖是經常使用的且能發揮很大作用的統計方法。其主要作用是： （1）觀察與判斷產品質量特性分布狀況。 （2）判斷工序是否穩定。 （3）計算工序能力，估算并了解工序能力對產品質量保證情況。3、直方圖的觀察

15、與分析、直方圖的觀察與分析 觀察主要有兩個方面：一是分析直方圖的全圖形狀，能夠發現生產過程的一些質量問題；二是把直方圖和質量指標比較，觀察質量是否滿足要求。 如果我們把直方圖分為正常和非正常型的話，它們的形狀如圖1-3。 （a）正常型（b）偏向型（左） （c）偏向型（右）（d）雙峰型（f）平頂型（e）鋸齒型（e）鋸齒型（g）孤島型圖1-3 直方圖的形狀 （1）正常型圖1-3（a） 圖形中央有一頂峰，左右大致對稱，這時工序處于穩定狀態。其他都屬非正常型。 （2）非正常型圖1-3（b），（c） 圖形有偏左、偏右兩種情形，原因是： 一些形位公差要求的特性值是偏向分布。 加工者擔心出現不合格品，在加工

16、孔時往往偏小，加工軸時往往偏大造成。 （3）雙峰型圖1-3（d） 圖形出現兩個頂峰極可能是由于把不同加工者或不同材料、不同加工方法、不同設備生產的兩批產品混在一起形成的。 （4）鋸齒型圖1-3（e） 圖形呈鋸齒狀參差不齊，多半是由于分組不當或檢測數據不準而造成。 （5）平頂型圖1-3（f） 無突出頂峰，通常由于生產過程中緩慢變化因素影響（如刀具磨損）造成。 （6）孤島型圖1-3（g） 由于測量有誤或生產中出現異常（原材料變化、刀具嚴重磨損等）。4、直方圖與標準界限比較、直方圖與標準界限比較 統計分布符合標準的直方圖有以下幾種情況： （1）理想直方圖：散布范圍B在標準界限T=Tl，Tu內，兩過有

17、余量，如圖1-4。 （2）B位于T內，一邊有余量，一邊重合，分布中心偏移標準中心，應采取措施使分布中心與標準中心接近或重合，否則一側無余量易出現不合格品，如圖1-5（a）和（b）。圖1-4圖1-5 （3）B與T完全一致，兩過無余量，易出現不合格品。如圖1-6。統計分布不符合標準的直方圖有以下幾種情況： 分布中心偏移標準中心，一側超出標準界限，出現不合格品，如圖1-7。 散布范圍B大于T，兩側超出標準界限，均出現不合格品，如圖1-8。 盡管直方圖能夠很好地反映出產品質量的分布特征，但由于統計數據是樣本的頻數分布，它不能反映產品隨時間的過程特性變化，有時生產過程已有趨向性變化，而直方圖卻屬于正常型

18、，這也是直方圖的局限性。圖1-6圖1-7圖1-8專家的話 七、控制圖七、控制圖 控制圖是判斷和預報生產過程中質量狀況是否發生波動的一種有效方法。現有控制作為質量控制的有力武器已廣泛應用于各行各業。例如美國某電氣公司的一個工廠有3000人，制定了5000張控制圖；美國柯達彩卷公司有5000人，制定控制圖有35000張，平均每人7張。我國航空飛機制造廠中的先進質量體系（AQS）中，要求一些工序必須作控制圖。 1、控制圖的基本格式、控制圖的基本格式 控制圖的基本格式如圖1-17。它一般有三條線。 中心線CL（central line）用細實線表示； 上控制界限UCL（upper control li

19、mit）用虛線表示； 下控制界限LCL（lower control limit）用虛線表示。圖1-17 控制圖的基本格式 UCL和LCL之間的面積為數據在正態分布的99.73，而不是公差。 所謂控制圖的基本思想就是把要控制的質量特性值用點子描在圖上，若點子全部落在上、下控制界限內，且沒有什么異常狀況時，就可判斷生產過程是處于控制狀態。否則，就應根據異常情況查明并設法排除。通常，點子越過控制線就是報警的一種方式，如圖1-17中的第六點。 控制圖作為一種管理圖，在工業生產中，根據所要控制的質量指標的情況和數據性質分別加以選擇。如表1-10。表表1-10 各種控制圖計算公式一覽表各種控制圖計算公式一

20、覽表 2、常用控制圖的種類、常用控制圖的種類 常用質量控制圖可分為兩大類。 （1）計量值控制圖包括：單值控制圖、單值-移動極差控制圖、平均值-極差控制圖、中位數控制圖。 （2）計數值控制圖包括：不良品數控制圖、不良品率控制圖、缺陷數控制圖、單位缺陷數控制圖。 根據所要控制的質量特性和數據的種類、條件等，按圖1-18中的箭頭方向便可作出正確的選用。圖1-18 控制圖的種類及選用流程 計量值控制圖一般適用于以計量值為控制對象的場合。所謂計量值表現為數軸上的所有點，是連續的數值。比如，長度、強度等，只要測量精度能夠達到，那么其特征值可以任意的精度表示。 計量值控制圖對工序中存在的系統性原因反應敏感，

21、所以具有及時查明并消除異常的明顯作用，其效果比計數值控制圖顯著。計量值控制圖經常用來預防、分析和控制工序加工質量，特別是幾種控制圖的聯合使用。 計數值控制圖則用于以計數值為控制對象的場合。所謂計數值表現為數軸上的整數形式，是離散型的數值。比如，一個產品批的不合格品件數。 計數值控制圖的作用與計量值控制圖類似，其目的也是為了分析和控制生產工序的穩定性，預防不合格品的發生，保證產品質量。 4、控制圖的分析與判斷、控制圖的分析與判斷 用控制圖識別生產過程的狀態，主要是根據樣本數據形成的樣本點位置以及變化趨勢進行分析和判斷，判斷工序是處于受控狀態還是失控狀態。 （1）受控狀態的判斷 工序是否處于受控狀

22、態，也就是工序是否處于統計控制狀態或穩定狀態，其判斷條件有兩個： 第一個判斷條件是在控制界限內的點子排列無缺陷； 第二個判斷條件是控制圖上的所有樣本點全部落在控制界限之內。 在滿足了第一個條件的情況下，對于第二個條件，若點子的排列是隨機地處于下列情況，則可認為工序處于受控狀態。 連續25個點子沒有一點在控制界限以外； 連續35個點子中最多有一點在控制界限以外； 連續100個點子中最多有兩點在控制界限以外。 因為用少量數據做控制圖容易產生錯誤的判斷，所以至少25點才能作判斷。從概率理論可知，連續35個點子中，最多一點超出控制界限的概率為0.9959，至少有一點在界限外的概率為0.0041，即不超

23、過1%，是個小概率事件。連續100個點子中，最多兩點超出控制界限的概率為0.9974，而至少有兩點在界限外的概率為0.0026，也不超過1%，也是小概率事件。 （2）失控狀態的判斷 只要控制圖上的點子出現下列情況時，就可判斷工序為失控狀態： 首先，控制圖上的點子超出控制界限外或恰好在界限上；其次，控制界限內的點子排列方式有缺陷，呈現非隨機排列。 在3界限控制圖中，正常條件下，點子越出界限的概率只有0.27%，這是一個小概率事件，若不是異常狀態，點子是不會超出控制界限以外的。另外，即使所有點子落在界限內，但如果有下列排列異常的情況發生，仍有可能判斷處于失控狀態。同理可以計算下列情況的發生概率，它

24、們也是小概率事件。 控制圖有缺陷的狀態大致有以下幾種：點子越出控制界限。點子在控制界限附近，即在23之間。（稱為警戒區間）連續3點中有2點在警戒區內（如圖1-21）；連續7點中有3點在警戒區內；連續10點中有4點在警戒區內。圖1-21 3點中有2點在控制界限附近示意圖點子在中心線一側連續出現。連續7點在中心線一側，如圖1-22。連續11點中有10點在中心線一側；連續14點中有12點在中心線一側；連續17點中有14點在中心線一側；連續20點中有17點在中心線一側；如圖1-23。點子有連續上升或下降趨向，如點數7，則判斷有系統性因素影響。如圖1-24。點子在波動呈現周期性變化，表明生產過程有系統性

25、因素發生。圖1-22 7點鏈圖1-23 多點在中心線一側出現示意圖圖1-24 出現7點傾向的示意圖選擇過程確定描述過程性能的產品或過程特點選擇適當的控制圖類型在一段時間里進行過程性能度量在控制圖上畫度量數據根據度量數據用適當的計算，確定性能特點的中線和控制限過程穩定，繼續度量所有的度量值都在限制內并且在中線周圍隨機分布嗎？確定并排除可歸屬原因過程不穩定1是否2345678910使用控制圖評估過程穩定性的步驟找到原因找到原因分析原因分析原因調查表分層法排列圖因果圖控制圖散布圖直方圖專家的話 統計圖的功能是將繁雜的數據用最簡單的圖形表達出來，方便閱者能更正確地掌握內容的重點或數字所代表的涵意。由于

26、圖形容易掌握全體數據的形狀，使用者較能對事件整體作通盤了解，而不會以偏蓋全。 簡單的說，統計圖能有效率地傳送情報，易于發現問題所在。專家的話 統計圖約可分為棒狀圖、餅圖、帶狀圖、推移圖、雷達圖及管制圖等幾種，各有不同的功能。0 0101020203030404050506060707080809090第一季度第一季度 第二季度第二季度 第三季度第三季度 第四季度第四季度東部東部西部西部北部北部第一季度第一季度第二季度第二季度第三季度第三季度第四季度第四季度0 02020404060608080100100120120140140160160180180第一季度第一季度第三季度第三季度北部北部西

27、部西部東部東部專家的話例如，通過剛才的雷達圖，小張無須經過老楊的解釋，例如，通過剛才的雷達圖，小張無須經過老楊的解釋，就會發現包子類賣的金額最高。就會發現包子類賣的金額最高。其他解決問題的手法其他手法 6M1E 人、機、料、法、測量、信息、環境人、機、料、法、測量、信息、環境5個為什么豐田生產方式豐田生產方式: “反復提出五次為什么反復提出五次為什么” 5W2H做什么（做什么（What）、何時（）、何時（When）何地（）何地（Where）、為什么（）、為什么（Why）、誰（）、誰（Who）來）來做、如何做（做、如何做（How），到什么程度（），到什么程度（How much） 新七項質量工具

28、關聯圖、系統圖（也稱樹圖）、親和圖（也稱關聯圖、系統圖（也稱樹圖）、親和圖（也稱KJ法法A型圖解）、型圖解）、PDPC法（也稱過程決法（也稱過程決策程序圖法）、矩陣圖、矩陣數據分析法、矢線圖策程序圖法）、矩陣圖、矩陣數據分析法、矢線圖 對策表 針對所確定的每條主要原因制定對策。針對所確定的每條主要原因制定對策。 6M1E材料材料鋁錠不純清爐周期過長爐溫下降加料頻次少，一次性加料過多員工操作責任心不強無考核到個人人員人員方方法法 澆杯溫度過低停機后無預熱澆杯鋁渣多來料不良機（模具機（模具）模芯不光滑無定期保養澆杯阻塞澆注孔小模芯設計不合理情緒不好環境溫度高操作不規范培訓不足鑄不滿？鑄不滿？5 W

29、hy 范例范例: 為何停機為何停機問1:為什么機器停了?答1:因為機器超載, 保險絲燒斷了5 Why 范例范例: 為何停機為何停機問1:為什么機器停了?問2:為什么機器會超載?答1:因為機器超載, 保險絲燒斷了答2: 因為軸承的潤滑不足5 Why 范例范例: 為何停機為何停機問1:為什么機器停了?問2:為什么機器會超載?問3:為什么軸承會潤滑不足?答1:因為機器超載, 保險絲燒斷了答2: 因為軸承的潤滑不足答3: 因為潤滑幫浦失靈了5 Why 范例范例: 為何停機為何停機問1:為什么機器停了?問2:為什么機器會超載?問3:為什么軸承會潤滑不足?問4: 為什么潤滑幫浦會失靈?答1:因為機器超載, 保險絲燒斷了答2: 因為軸承的潤滑不足答3: 因為潤滑幫浦失靈了答4: 因為幫浦的輪軸耗損了5 Why 范例范例: 為何停機為何停機問1:為什么機器停了? 問2:為什么機器會超載?問3:為什