品质管理七大手法
一．介绍品质管理
二．品质管理模式
（一）PDCA （PLAN——DO——CHECK——ACTION）
（二）七步法（现状把握→设定改善目标→要因解析→研讨对策→计划实施→效果确认→效果巩固）
三．检查表
（一）定义——将原始测量、检查的数据及项目毫无遗漏的又极其方便的记录下来所用的表格
（二）用途——①用于记录②用于点检③用于调查
（三）制图要点
①制作检查表的目的明确（WHAT——做什么？）
②检查对象（项目）要正确，与工作相符合（WHY——为什么？）
③检查之频率恰当（WHEN——什么时候，隔多长时间？）
④WHO——检查人员的确定
⑤HOW——检查之方法标准化、正确、合适
⑥WHERE——检查区域要明确标示（制程别、检验点）
⑦检查表达格式要明确、记录方法要确定（如正、、Ⅰ、Ⅱ、△、○、√）
⑧对检查表项目要不断推准更正
⑨数据跟踪要明确
⑩传递途径的明确、谁要了解、向谁报告
（四）举例（线上物品不良记录表）
（五）练习
欲知某生产线之不良数:8:00-10:00有划痕16PCS、生锈11PCS、凹凸不平5PCS、有纤维5PCS、变形3PCS、其它不良3PCS，10:00-12:00有划痕15PCS、生锈10PCS、凹凸不平5PCS、有纤维3PCS、其它不良2PCS，13:00-15:00有划痕10PCS、生锈10PCS、凹凸不平5PCS、有纤维1PCS、变形1PCS、其它不良1PCS，15:00-17:00有划痕10PCS、生锈5PCS、有纤维1PCS、变形1PCS、其它不良1PCS。要求每两小时进行统计一次所有不良项目的不良数，一天下来再统计出所有不良项目的总不良数。
四.柏拉图
(一)定义——将调查对象的现象(或原因)及其对应发生的频次、件数等数据收集并将数据以
柱形及曲线方式，按由多到少的顺序排列的图。
10090806020
5040307010
（二）制作步骤及方法
（1）决定数据的分类项目，如不良项目别，材料别，方式别，人别，设备别项目以不超过10为原则。
（2）决定数据收集的期间（一天，一周，一月，一季度等）并接分类项目，在期间内收集数据。
（3）依分类项目别，做数据整理，并作成统计表（数据按大小顺序排列，并求出不良率及累计影响度，其它项不可大于前三项，不然应再细分）
（4）记入图表中并依数量大小排列画出柱状图（纵轴左侧表示不良率，右侧表示累计影响度，横轴不宜长于纵轴，纵横轴的间距均应一致）
（5）绘制累计曲线，（要标上累计百分比）
（6）绘累计比率（将纵轴右侧标上百分比，与左轴不良数一一对应）
（7）记入标题、数据、合计、工程、作成者等必要事项。
（三）注意事项
（1）据以作图之数据一定要准确可靠，不致蒙蔽事实直相。
（2）作成的柏拉图若各项分配比例差不多时，应以其它角度作项目别或用分层法，重新分析，制柏拉图。
（3）柏拉图是管理改善手段而非目的，对于数据项别重点明确者则无须再作柏拉图。
（4）作成柏拉图后仍觉前三项不够具体，可再作柏拉图分解。
（5）先着手改善第一位次的项目，采取对象不良降低，如果不久问题再出现时，则考虑将要因重新整理分类另作柏拉图，或特性要因图分析。
（四）练习题
请20位朋友到一家酒楼吃饭，每个人都有意见。8位投诉酒楼米饭太硬，6位投诉空气
五．特性要因图
（一）定 义——将结果（特性）与原因（要因）之间的关系及原因影响结果的情
形表示出来的图形。因其形状象鱼骨，故称鱼骨图，亦称石川图。
（二）目 的——①筛选出要因及对策方案
②整理各种意见，激发全体成员智能的发挥，加强各部门合作
（三）制图方法——①最常用4M1E 〖设备-MACHINE 、人员-MAN 、材料-MATERIAL 、
1009080602050403070
10
20
4 10 8
6 2
2
3
1
4
方法-METHOD、环境-ENVIRONMENT〗要因分析法
②脑筋激荡法
(举例说明“米饭不好吃为特性”)
（四）制图注意事项
（1）集合全员之知识与经验。
（2）应用5WIH及4MIE法，把重点放在解决问题上。
（3）将计量之要因（温度、速度、压力）与计数之要因（机械别、人别）分开，使管理责任明确依部门分类，按特性分类，绘制各别的特性要因图。
（4）问题的重要度不同，加上相应颜色表示，如红色，红色愈多表示愈重要。（五）制图使用注意事项
（1）对影响大具重要之要因，由全员以技术或经验来决定，并分类为重、轻、微的要因。
（2）使相关人员彻底了解，将特性要因图贴到大家可看到的地方并于
发生问题时，集合有关人员在特性要因图表，举行现场谈体会。
（3）与作业标准比较，要因讨论完后，依最小要因调查现场实情并与作业标准之内容比较。
（4）决定改善事项并实施，应经常检查其结果且全员应明确加以标准化后确实实施。
（5）技读进行改善改订活动，问题发生时进行及时改善，并在改善的同时工进行改订新的方法。
六．直方图
（一）定义——把被调查对象收集的数据（一般为计量值），予以分成若干组（又称区间），将分组的数据按一定统计方法计算后，将各组计算后的数据用柱状图方式绘制成图，这就是直方图，用于表示其整体分布状况。
①计量值②计数值③序列数据、人员编号、产品批次
（二）制作步骤
①收集数据（一般在100个以上，在50-100也可以）
②计算——L（MAX）=5.6 S(MIN)=4.5 R=L－S=1.1
③制作直方图数据分布表
⑴决定组数(组数多少)通常将常数据剔除
国际标准——n=50-100个，约划分6-10个区间K= n = 50 ≈7
n=100-250个，约划分7-12个区间
n=250以上，约划分10-20个区间
⑵决定区间的间距，也就是各区间的宽度
h=（L－S）/K=（5.6－4.5）/7≈0.2
⑶分区间的计算方法：第一区间起点=S－（最小测定单位）/2
=4.5－0.05=4.45mm
第一区间终点=4.45+0.5=4.65mm
第二区间起点=4.65mm
第二区间终点=4.65+0.2=4.85mm
依次类推……
⑷求各区间的中心值
中心值=(上区间界限值+下区间界限值)/2
(例)=(4.45+4.65)/2=4.55
(五)制作直方图
①将直方图数据分布图表化,以横轴表示数值之变化,以纵轴表示次数
②横轴与纵轴各取适当的单位长度,再将各组之区间分别标在横轴上,各区间应为
等距
③在图之右上角记入相关数据
SL=4.5
〖数据总数n 、平均值X 、标准差б、CPK 、上限（SL ）、下限（SU ）〗 ④ 以各组内的次数为高、组距为底，在每一组上画成矩形，形成直方图 ⑤记入必要事项（制作人、日期、工程名、制品名等）
SU=5.
6
20 18 16 14 12 10 8 6 4
2
4.45
4.65 4.85
5.05 5.25 5.45 5.65
n=50 X=5.00 δ=0.23
制品名： 工程名： 制作人：
≈0.23
K= M －X /［SU －SL/2］
= 5.0-5.0 /［5.6-4.5/2］
=0
X=X +（∑fw/n ）×h
=4.95+(12/50) ×0.2 ≈5.00
CPK=CP=0.72 直方图的判读
工程能力指数(CP 值)与不良率关系
(1)
-60 -50 -40 -30 -20 -10 0 +10 +2δ +3δ +4δ +5δ +6δ
68．26%
95．46%
99．73%
99．999943%
99．9937%
99．9999998%
（2）
常见直方图类型判读
形态形成说明形态形成说明
SL SU
双峰型
七.散布图
(一)定义——将反映两组不同特性的数据、种类分别定为横坐标、纵坐标，反映这两组特性相关
性图就为散布图。
1． 收集50-100组两相关数据整理在数表上
2． 在横轴（X 轴）及纵轴（Y 轴）上标上尺度，（根据收集数据的大小）
3． 把数据标点到坐标上（二点重复时画上二重图号○，三点重复时，） 4． 记入必要事项。（记入样本数据数量N ，数据收集时间，X 轴特性及单位，Y 轴特性及单位，制作者等）
（四）制图注意事事项
1． 制作散布图时，为了更容易标记点，而把图画得过大，但因为点过于分散，可能难以判定相关性
2． 在设定刻度时，尽可能考虑到让标点排到呈45度角分布，在X 轴、Y 轴之间，这
样容易判定。
（五）判读注意事项
1．将散布图上的标点予以左右等分为2纵，画中值线X
2．将散布图上的记点予以上下等分为2横，画中值线Y
3．把纵横两中值线所分隔的4个区域从右上角区域以反时针方向编号为⑴⑵⑶⑷，并称它为第1象限，第2象限……
4．数出各区域内的点数，并且列为n⑴，n⑵，n⑶，n⑷，
把n⑴+ n⑶=N+（符号），n⑵+ n⑷=N－（符号）
5．若N+＞N－正相关
N+＜N－负相关
N+ = N－不相关
八．层别法
（一）定义——被调查的对象往往有很多数据组成，我们称之为群体，通过一定原则将此群体的数据分为若干几个子集合的方法，称之为“层别法”。
（二）别分类的原则
1．分类原则主要根据观测到数据源的条件，因素不同而细分，其出发点在于数据来源、因素上差异可能造成结果上的差异，通过层别分类，找到真正相关的因素。
2．常用的层别分类原则
（1）根据人不同而分类
（2）根据机械、设备、模具分类
（3）根据作业方法来分类
（4）根据原材料来分类
（5）根据时间段来分类
（6）根据厂家的不同来分类
（7）据位置场所来分类
九．管制图
（一）定义——以实际产品品质特性依过去分析之制程能力的管制界限比较，而以时间顺序加以表示之图形。
（二）管制图之基本构成
（1）中心线（CL），中心线为平均值（X ），平均全距（R ），平均不良率（P）等，一般以蓝色的实线绘制。
（2）管制界限
①管制上限（UPPER CONTROL LIMIT UCL）
②管制下限（LOWER CONTROL LIMIT LCL）一般以红色虚线表示
（3）点，代表从指中所获得数据
（4）N，构成批量（群体）的数据个数，表示样本大小
（三）管制图的种类与选用
1．X –R管制图的制作
（A）X-R CHART的制作方法
（1）计算出各组的X 、R
（2）总平均X的计算X ，全距的平均值R 的计算
（3）X 管制图计算中心线CL=X ，上限UCL=X+A2 R，下限LCL=X-A2 R
（4）R 管制图的管制界限之计算
CL=R 上限UCL=D 4R 下限LCL=D 3R （5）绘制中心线及管制界限，并将各点绘入图中
（6）将各数据来源及特性原因记入，以备查考、分析、判断
（B ）X-R 管制图制作注意事项
①管制图上段为X 管理图，下段为R 管制图 ②X 、R 管理图之上下限间隔以20-30mm 距离为准 ③中心线画黑实线（─），管理界限画虚线（┄） ④将各组X 与R 值依序标点入图，同一组X 与R 点应该位于同一纵轴上
⑤制作过后的管理图应记载
a ）管理图名
b ）管理项目（管理特性）
c ）工程名
d ）品名
e ）规格值
f ）测定单
g ）抽样方式
h ）组的大小 I)管理担当等资料
2.P 管制图的制作
（1） P 管制图的制作方法
① 计算不良数P=
② 计算平均不良率P =
③ 制界限之计算
④ 绘制中心线及管制界限，并将各点绘入图中
⑤ 将各数据来源及特性原因记入，以备查考、分析、判断
不良个数（Pn ）
检查个数（n ） 全不良个数（∑Pn ）
全检查个数（∑n ） P （1－P ）
n
UCL=P P （1－P ） n
LCL=P
（LCL 如是负
（2）P管制图制作注意事项
①各项工程名称、管制特性、测定单位、设备、操作（测定）者，样本大小、材料、环境变
化、……等任何变更资料应清楚填入，以便资料之分析整理。
②CL、UCL、LCL之数值位数计算比例测定值多两位数即可。
公司名称 常用品管手法概要 概要： 统计是采取“数据与事实发言”的管理方法，除了客观判定事实外，亦应具有相当合理的说服力，而在QC活动中所采取的统计手法，均极为简易。 重要性： 94年版ISO9001 4.20中，特别规定应将各项品质改善，用统计的手法来分析，2000版ISO9001中8.1策划中谈到使用统计技术的要求，并且条文8.4资料分析万万离不计分析。 常用品管手法 1．根据数据、事实发言-图表（GRAPH），查检表（CHECK LIST），散布图（Scatter diagram）； 2．整理原因与结果之关系，以探讨潜伏性之问题 - 特性要因图（Characteristic Dirgram）； 3．凡事物不能完全单用平均数来考虑，应了解事物均有变异存在，须从平均数与变异数来考虑 - 直方图（Histogram）、管制图（Control Chart）。 4．所有数据不可仅止于平均，须根据数据之来龙去脉，考虑适当分层-曾别法（Stratification）。 5．并非对所有原因采取措施，而是先从影响较大的2-3项采取措施，即所谓管理重点 - 排列图（柏拉图）（Pareto Diagram）. ISO中应使用统计技术的场合 推移图：1、品质目标达成情况控制；2、各阶层不良率控制； 查检表：1、内部审核结果不符合点分布判断；2、5S执行情况点检； 特性要因图：1、显著问题原因分析；2、潜在问题分析；3、客户抱怨分析； 曾别图：1、作业条件之曾别；2、制品之曾别；3、班别等； 排列图：1、不良项目排列；2、供应商别合格率排列；3、客户别不良率； 直方图：1、制程常态分布情况； 管制图：1、制程稳定情况。 在近日ISO旋风席卷全球之际，各企业应依实绩的情况，积极的在各阶层全面事实QC教育训练，提升品质意思，熟用各种品管手法/技术，及以提升系统的品质，在近日ISODE 洪流冲击下，必将成为明日企业的佼佼者。
品质管理七大手法 一．介绍品质管理 二．品质管理模式 （一）PDCA （PLAN——DO——CHECK——ACTION） （二）七步法（现状把握→设定改善目标→要因解析→研讨对策→计划实施→效果确认→效果巩固） 三．检查表 （一）定义——将原始测量、检查的数据及项目毫无遗漏的又极其方便的记录下来所用的表格 （二）用途——①用于记录②用于点检③用于调查 （三）制图要点 ①制作检查表的目的明确（WHAT——做什么？） ②检查对象（项目）要正确，与工作相符合（WHY——为什么？） ③检查之频率恰当（WHEN——什么时候，隔多长时间？） ④WHO——检查人员的确定 ⑤HOW——检查之方法标准化、正确、合适 ⑥WHERE——检查区域要明确标示（制程别、检验点） ⑦检查表达格式要明确、记录方法要确定（如正、、Ⅰ、Ⅱ、△、○、√） ⑧对检查表项目要不断推准更正 ⑨数据跟踪要明确 ⑩传递途径的明确、谁要了解、向谁报告 （四）举例（线上物品不良记录表） （五）练习 欲知某生产线之不良数:8:00-10:00有划痕16PCS、生锈11PCS、凹凸不平5PCS、有纤维5PCS、变形3PCS、其它不良3PCS，10:00-12:00有划痕15PCS、生锈10PCS、凹凸不平5PCS、有纤维3PCS、其它不良2PCS，13:00-15:00有划痕10PCS、生锈10PCS、凹凸不平5PCS、有纤维1PCS、变形1PCS、其它不良1PCS，15:00-17:00有划痕10PCS、生锈5PCS、有纤维1PCS、变形1PCS、其它不良1PCS。要求每两小时进行统计一次所有不良项目的不良数，一天下来再统计出所有不良项目的总不良数。
品管七大手法 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。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。 其实，质量管理的方法可以分为两大类：一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理；二是以数理统计方法为基础的质量控制。 组织性的质量管理方法是指从组织结构，业务流程和人员工作方式的角度进行质量管理的方法，它建立在全面质量管理的思想之上，主要内容有制定质量方针，建立质量保证体系，开展QC小组活动，各部门质量责任的分担，进行质量诊断等。 统计质量控制是美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924年首先提出的控制图为起点，半个多世纪以来有了很大发展，现在这些方法可大致分为以下三类。 （1）初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。 （2）中级统计管理方法：包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。 （3）高级统计管理方法：包括高级实验计划法、多变量解析法。这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。 这里就概要介绍常用的初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”。 （一）统计分析表 统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。 （二）数据分层法 数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按
概要： 统计是采取“数据与事实发言”的管理方法，除了客观判定事实外，亦应具有相当合理的说服力，而在QC活动中所采取的统计手法，均极为简易。 重要性： 94年版ISO9001 4.20中，特别规定应将各项品质改善，用统计的手法来分析，2000版ISO9001中8.1策划中谈到使用统计技术的要求，并且条文8.4资料分析万万离不開統计分析。 常用品管手法 1．根据数据、事实发言-图表（GRAPH），查检表（CHECK LIST），散布图（Scatter diagram）； 2．整理原因与结果之关系，以探讨潜伏性之问题 - 特性要因图（Characteristic Dirgram）； 3．凡事物不能完全单用平均数来考虑，应了解事物均有变异存在，须从平均数与变异数来考虑 - 直方图（Histogram）、管制图（Control Chart）。 4．所有数据不可仅止于平均，须根据数据之来龙去脉，考虑适当分层-層别法（Stratification）。 5．并非对所有原因采取措施，而是先从影响较大的2-3项采取措施，即所谓管理重点 - 排列图（柏拉图）（Pareto Diagram）. ISO中应使用统计技术的场合 推移图：1、品质目标达成情况控制；2、各阶层不良率控制； 查检表：1、内部审核结果不符合点分布判断；2、5S执行情况点检； 特性要因图：1、显著问题原因分析；2、潜在问题分析；3、客户抱怨分析； 層别图：1、作业条件之層别；2、制品之層别；3、班别等；
排列图：1、不良项目排列；2、供应商别合格率排列；3、客户别不良率； 直方图：1、制程常态分布情况； 管制图：1、制程稳定情况。 在近日ISO旋风席卷全球之际，各企业应依实绩的情况，积极的在各阶层全面實施QC教育训练，提升品质意識，熟用各种品管手法/技术，及以提升系统的品质，在近日ISO的洪流冲击下，必将成为明日企业的佼佼者。
质量体系五大工具 APQP（Advanced Product Quality Planning）即产品质量先期策划,是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。 产品质量策划有如下的益处： ◆ 引导资源，使顾客满意； ◆ 促进对所需更改的早期识别； ◆ 避免晚期更改； ◆ 以最低的成本及时提供优质产品。 SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，主要是指应用统计分析技术对生产过程进行适时监控，科学区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定从而达到提高和控制质量的目的。 SPC非常适用于重复性的生产过程，它能够帮助组织对过程作出可靠的评估，确定过程的统计控制界限判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况，以防止废品的产生，减少对常规检验的依赖性，定时以观察以及系统的测量方法替代大量检测和验证工作。 ⊙SPC实施意义 可以使企业： ◆ 降低成本 ◆ 降低不良率，减少返工和浪费 ◆ 提高劳动生产率 ◆ 提供核心竞争力 ◆ 赢得广泛客户 ⊙实施SPC两个阶段 分析阶段：运用控制图、直方图、过程能力分析等使过程处于统计稳态,使过程能力足够。 监控阶段：运用控制图等监控过程 ⊙SPC的产生:
工业革命以后，随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何控制大批量产品质量成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。 1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并发表了著名的“控制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。 ⊙SPC的作用: 1、确保制程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为制程分析提供依据。 4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。 FMEA(Potential Failure Mode and Effects Analysis)即潜在的失效模式及后果分析,是在产品/过程/服务等的策划设计阶段,对构成产品的各子系统、零部件，对构成过程，服务的各个程序逐一进行分析，找出潜在的失效模式，分析其可能的后果，评估其风险，从而预先采取措施，减少失效模式的严重程序，降低其可能发生的概率，以有效地提高质量与可靠性，确保顾客满意的系统化活动。 ⊙FMEA种类： 按其应用领域常见FMEA有设计FMEA（DFMEA）和过程FMEA（PFMEA），其它还有系统FMEA，应用FMEA，采购FMEA，服务FMEA。 MSA：Measurement System Analysis的简称 MSA测量系统分析，它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成份。 PPAP:生产件批准程序(Production part approval process) ⊙PPAP生产件提交保证书：主要有生产件尺寸检验报告,外观检验报告,功能检验报告, 材料检验报告;外加一些零件控制方法和供应商控制方法； ⊙主要是制造型企业要求供应商在提交产品时做PPAP文件及首件，只有当PPAP文件全部合格后才能提交；当工程变更后还须提交报告。 PPAP是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法。
Q C七大手法和九大步骤 2018-05-13 QC七大手法 “七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。 “老七种” 1分层法（分类法、分组法） 质量问题的原因多方面，来源于不同条件（4M1E）。为真实反映质量问题的实质性原因和变化规律，须将大量综合性统计数据按数据的不同来源（需要进行追溯）进行分类，再进行质量分析的方法。 2调查表 用于收集和记录数据的一种表格形式,?便于按统一的方式收集数据并进行统计计算和分析。 3排列图 对发生频次从最高到最低的项目进行排列——简单图示技术。
4直方图 直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。? 5因果图（Causeand effectdiagram) ——石川图、特色要因图、树枝图、鱼刺图? 以结果为特性，以原因为因素，将原因和结果用箭头联系，表示因果关系。? 5控制图 也叫质量管理图或监控图。它是通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。这种方法是在1924年由美国的休哈特首创，应用简单、效果较佳、极易掌握，能直接监视控制生产过程，起到保证质量的作用。 7相关图法 相关图法又叫散布图法、简易相关分析法。它是通过运用相关图研究两个质量特性之间的相关关系，来控制影响产品质量中相关因素的一
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睛?否则被测系统发射的大功率激光可能对眼睛造成伤害。 在使用光功率计进行测量时?不要将被测光纤或连接器的末端对着眼 普通光功率计 √ EPON 专用光功率计 光功率测试需要用PON 专用的光功率计,测试结果比较精确 测试仪器光功率计选择和测量注意事项 光功率计
线路工兵 光功率计的保护与清洁 在不进行测量时?请将光功率计的防护帽盖好?否则会因为长期暴露在空气中附着灰尘而导致测量误差?如果光探测器前端面脏了?会导致透过的入射光被衰减?严重影响光功率测量的精度?需要清洁光探测器?清洁方法如下? ?将顶部固定FC法兰连接器的四个螺钉取下。 ?将FC连接器轻轻取出后?会看到下面的光探测器。 ?用棉签儿沾无水酒精轻轻擦洗这个光探测器前端的玻璃窗体端面。 ?清洁完?等三分钟晾干后将FC法兰连接器轻轻恢复原位用螺钉固定。
OLT光功率测量方法 PON专光功率计有两个测量端口?一个测OLT的发光功率?一个测量ONU 的发光功率?测量OLT发射光功率只需要将尾纤直接插到光功率上OLT的端口即可?就可以通过读取光功率上1490nmOLT显示的数值测量得到OLT在此处光功率值?此处光功率上的数值为-13dbm OLT光功率测试读数图OLT光功率测连接图
ONU 光功率测试读数图 ONU 光功率测试连接图 1310nmONT 显示的数值测量得到ONU 光功率值。下图ONU 发射光功率为 光功率测试仪的OLT 端口?串联之后就可以就可以通过读取光功率上 2.2dBm 。 的尾纤连接到光功率测试仪的ONU 端口?将连接OLT 端口的尾纤连接到 才能发光?所以必须将光功率计串联到OLT 和ONU 之间?即将连接ONU ONU 光功率测量?由于ONU 是被动发光?只有当ONU 接受OLT 的光之后 ONU 光功率测量方法
1常用工具软件 1.1 数据库操作（PL/SQL Developer） 1.1.1PL/SQL Developer介绍 PL/SQL Developer 是一个为Oracle 数据库开发存贮程序单元的集成开发环境（IDE），我们这里仅介绍使用本工具，进行一些数据库的一些维护工作，包括（数据的查询及增、删、改操作等。） 本工具可以从网络上下载使用。以下是使用PL/SQL Developer 8.0版本做说明。 1.1.2PL/SQL Developer登录 启动PL/SQL Developer,界面如下： 选择要连接的数据库实例名，输入用户名及密码（区分大小写），点击OK按钮，进行系统。
1.1.3PL/SQL Developer主界面介绍 点击工具栏上面的‘新建’按钮，在出现的菜单中选择‘SQL Window’选项，进行SQL 语句编辑及执行环境。 1.1.4数据查询及导出操作。 【数据检索】
在‘SQL语句编辑窗口’输入相应的SQL语句，点击‘执行’按钮，查询结果会在‘结果集窗口’显示。 如果查询的结果很多，会仅显示第一页的结果，这时可以点击‘下一页’按钮，继续查询， 或者，点击‘全部’按钮，显示所有查询结果。 查询的结果可以按列表方式显示，或点击‘单条记录’显示，显示单个记录。 【数据导出】 可以把查询的结果集，导成相应的文件格式（如：.csv、.sql） 点击工具栏上的‘导出结果集’，这时会导出全部结果（包括当前查询出来的和未查询出来的）。 在结果集上点右键，在弹出菜单中选择‘导出’操作，这时导出的，仅时‘当前已查询出’的结果集 1.1.5数据增、删、改操作。 要对查询的结果集进行编辑，必须要SQL语句后面，加上‘FOR UPDATE’关键字。然后，点击‘编辑’按钮，进入编辑状态。 注意：使用‘FOR UPDA TE’会对当前的查询结果锁定，其它用户再操作查询结果，会处于等待状态，直到‘提交或回滚’操作以后释放。
产品质量检验的七大手法是那几项? 摘要: （1）初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。... （1）初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。 （2）中级统计管理方法：包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。 （3）高级统计管理方法：包括高级实验计划法、多变量解析法。这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。 这里就概要介绍常用的初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，供网友们参考。（一）统计分析表 统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。 （二）数据分层法 数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。 数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的加以分门别类的归纳及统计。 科学管理强调的是以管理的技法来弥补以往靠经验靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。 如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工作。 举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。
一文看懂质量管理五大工具和七大手法 五大工具 APQP APQP(Advanced Product Quality Planning)即产品质量先期策划,是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。 产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。 产品质量策划有如下的益处： 引导资源，使顾客满意； 促进对所需更改的早期识别；
避免晚期更改； 以最低的成本及时提供优质产品。 FMEA FMEA(Potential Failure Mode and Effects Analysis)即潜在的失效模式及后果分析,是在产品/过程/服务等的策划设计阶段,对构成产品的各子系统、零部件，对构成过程，服务的各个程序逐一进行分析，找出潜在的失效模式，分析其可能的后果，评估其风险，从而预先采取措施，减少失效模式的严重程序，降低其可能发生的概率，以有效地提高质量与可靠性，确保顾客满意的系统化活动。 FMEA种类： 按其应用领域常见FMEA有设计FMEA（DFMEA）和过程FMEA（PFMEA），其它还有系统FMEA，应用FMEA，采购FMEA，服务FMEA。 MSA MSA(Measurement System Analysis)即MSA测量系统分析，它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成份。
PPAP PPAP(Production part approval process)即生产件批准程序，是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法。 PPAP生产件提交保证书：主要有生产件尺寸检验报告、外观检验报告、功能检验报告,、材料检验报告、外加一些零件控制方法和供应商控制方法； 制造型企业要求供应商在提交产品时做PPAP文件及首件，只有当PPAP文件全部合格后才能提交；当工程变更后还须提交报告。 SPC SPC(Statistical Process Control)即统计过程控制，主要是指应用统计分析技术对生产过程进行适时监控，科学区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定从而达到提高和控制质量的目的。
品質管理七大手法與運用 Page 1 of 8 品質管理七大手法與運用 品質管理七大手法： 1.0 特性要因圖 2.0 柏拉圖 3.0 查檢表 4.0 散布圖 5.0 層別法 6.0 管制圖 7.0 直方圖 特性要因圖 1.1定義 對于結果與原因間所期望之效果與對策之間的關系, 以箭頭連結, 詳細分析原因或對策的一種圖形稱為特性要因圖. 特性要因圖為日本品管權威學者石川馨博士于1952年所發明, 故又稱[石川圖].又因其形狀似魚, 亦稱魚骨圖. 意在闡明原因與結果之關系, 亦稱因果圖. 1.2畫法 步驟1: 特性要因圖在未劃之前, 應先決定問題(或品質的特性, 例如: 為什麼零件不合 格？為什么某工序工序能力低？不合格品的缺陷為什么會產生？等等。 步驟2: 劃制特性要因圖的骨架, 將特性寫在右端, 自左劃上一條較粗的干線(母線, 就是代 表制程, 並在干線的右端劃一指向右方的箭頭. 步驟3: 把原因分類成幾個大類, 每大類劃于中骨上, 且以“□”圈起來, 加上箭頭的大分枝, 稍稍斜向(約60 插到母線, 此大分枝較母線略細. 原因一般分為人, 機械, 材料, 方法, 其它.
步驟4: 探討大原因的原因, 再細分為中, 小原因, 將其記入小骨及枝骨上(稱孩枝, 會孫枝. 步驟5: 決定影響問題之原因的順序. 以集中思考自由討論的方式, 在所列出的原因中認為影響較大的劃上紅圈, 再從劃上紅圈的原因中找出影響更大者再補上紅圈, 一直檢討下去. 最后圈選出重要原因4~6項. Page 2 of 8 品質管理七大手法與運用 1.3 特性要因圖的特點 1.3.1. 繪制特性要因圖就是一種教育. 1.3. 2. 特性要因圖是討論題的捷徑. 1.3.3. 特性要因圖代表了一定時期的公司的技術水準. 1.3.4. 展現現場問題的因果關系, 工作層次. 2.0 柏拉圖 2.1 定義 根據所搜集之數據, 按不良原因, 狀況, 發生位置等不同區分標準, 以尋求占最大比率之原因, 狀況或位置的一種圖形. 2.2 柏拉圖之作法
1. 大野耐一圈 在二战后的四十年间，由丰田公司的高级经理大野耐一创建和实施了一种新型的制造系统，今天称之为丰田生产系统。其中大野拿粉笔在地上画个圈让经理们站在其中，训练他们识别某个工作区域所存在的问题的方式已广为人知。 今天，“站在圈内”的练习是培训员工识别浪费非常有效的方法，为团队主管的日常改进提供了结构化的方式，也为时间有限的高级主管提供了解现场的机会。 当你花上一段时间站在现场的大野耐一圈内，你会发现实际状态和目标状态之间的差距。这时可采用帕累托原则确定缩小差距的开始区域。 2. 帕累托图 1906年意大利经济学家维弗雷多.帕累托用他的80/20法则为我们简化了世界，或称为帕累托原则。通常采用帕累托图来表达。 识别重要的少数会对缩小现状和目标状态之间的差距具有最大的效果，一旦该步骤完成，再转向关注于帕累托图中的下一高点。 为了找出造成影响预定目标的20%因素的根本原因，下一步需要采用石川馨图深挖其中的根本原因。 3. 石川图 石川图（又称鱼骨图或因果图）是由日本质量管理专家石川馨教授于1960年代引入，石川馨是川崎钢铁公司质量过程管理的先驱者，从而成为现代管理奠基人之一。用以识别造成特定事件或情况的原因。石川图属于QC的七大工具之一，其中包括直方图，帕雷托图，检查表，控制图，流程图和散点图。
这是一种相当灵活的工具。即可以采用4M（人，材料，设备，方法）或6M（加上环境和测量方法）为制造或生产型流程的进行根原因分析，又可用4P（价格，促销，地点，产品）进行市场和销售的改善。 到目前为止，你已经识别出问题的根原因，下一步准备实施相应的措施。所以你需要一个行动计划。 4. 甘特图 亨利甘特曾是管理咨询顾问，在1910期间以其项目管理工具甘特图而闻名于世。 任何使用微软项目管理软件或使用这个经典项目管理工具的人需要感谢甘特先生。随着甘特图在全球范围传播，带来管理大型，复杂项目的革命。 甘特先生算是早期具有精益思维的专家，他为后来的发展奠定了基础，例如标准作业合并表，安排每日工作和作业平衡。行动计划不能仅局限于“计划和实施”，也要注重“检查和纠正”。这是根据PDCA环原则，通称戴明环。 5. 戴明环 戴明环又称为PDCA环。爱德华戴明以其在日本教授和传播PDCA的质量改进方式而闻名。更准确的说，应归功于Walter Shewhart，他是统计学的先驱者同时也是戴明的老师, PDCA即源自于他的构想。
QC七大手法和九大步骤 食品论坛 2018-05-13 QC 七大手法 “七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC 法以及矩阵数据分析法等。 “老七种” 1分层法（分类法、分组法） 质量问题的原因多方面，来源于不同条件（4M1E）。为真实反映质量问题的实质性原因和变化规律，须将大量综合性统计数据按数据的不同来源（需要进行追溯）进行分类，再进行质量分析的方法。 2调查表 用于收集和记录数据的一种表格形式, 便于按统一的方式收集数据并进行统计计算和分析。 3排列图
对发生频次从最高到最低的项目进行排列——简单图示技术。 4直方图 直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。 5因果图(Causeand effectdiagram) ——石川图、特色要因图、树枝图、鱼刺图 以结果为特性，以原因为因素，将原因和结果用箭头联系，表示因果关系。 5 控制图 也叫质量管理图或监控图。它是通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。这种方法是在1924 年由美国的休哈特首创，应用简单、效果较佳、极易掌握，能直接监视控制生产过程，起到保证质量的作用。 7 相关图法
失效分析常用工具介绍 透射电镜（TEM） TEM一般被使用来分析样品形貌（morhology），金相结构（crystallographic structure）和样品成分分析。TEM比SEM系统能提供更高的空间分辨率，能达到纳米级的分辨率，通常使用能量为60-350keV的电子束。 与TEM需要激发二次电子或者从样品表面发射的电子束不同，TEM收集那些穿透样品的电子。与SEM一样，TEM使用一个电子枪来产生一次电子束，通过透镜和光圈聚焦之后变为更细小的电子束。 然后用这种电子束轰击样品，有一部分电子能穿透样品表面，并被位于样品之下的探测器收集起来形成影像。 对于晶体材料，样品会引起入射电子束的衍射，会产生局部diffraction intensity variations，并能够在影像上非常清晰的显现出来。对于无定形材料，电子在穿透这些物理和化学性质都不同的材料时，所发生的电子散射情况是不相同的，这就能形成一定的对比在影像观察到。 对于TEM分析来说最为关键的一步就是制样。样品制作的好坏直接关系到TEM能否有效的进行观察和分析，因此，在制样方面多加努力对于分析者来说也是相当必要的工作。 扫描声学显微镜 集成电路封装的可靠性在许多方面要取决于它们的机械完整性.由于不良键合、孔隙、微裂痕或层间剥离而造成的结构缺陷可能不会给电性能特性带来明显的影响,但却可能造成早期失效.C模式扫描声学显微镜(C—SAM)是进行IC封装非破坏性失效分析的极佳工具,可为关键的封装缺陷提供一个快速、全面的成象.并能确定这些缺陷在封装内的三维方位.这一C—SAM系统已经在美国马里兰州大学用于气密性(陶瓷)及非气密性(塑料)IC封装的可靠性试验。它在塑料封装常见的生产缺陷如:封装龟裂、叶片移位、外来杂质、多孔性、钝化层龟裂、层间剥离、切断和断裂等方面表现出 俄歇电子（Auger Analysis ）
质量管理五大工具、七大手法知识点总结 五大工具 APQP APQP(Advanced Product Quality Planning)即产品质量先期策划,是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。 产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。 产品质量策划有如下的益处： 引导资源，使顾客满意； 促进对所需更改的早期识别； 避免晚期更改； 以最低的成本及时提供优质产品。 FMEA FMEA(Potential Failure Mode and Effects Analysis)即潜在的失效模式及后果分析,是在产品/过程/服务等的策划设计阶段,对构成产品的各子系统、零部件，对构成过程，服务的各个程序逐一进行分析，找出潜在的失效模式，分析其可能
的后果，评估其风险，从而预先采取措施，减少失效模式的严重程序，降低其可能发生的概率，以有效地提高质量与可靠性，确保顾客满意的系统化活动。 FMEA种类： 按其应用领域常见FMEA有设计FMEA（DFMEA）和过程FMEA（PFMEA），其它还有系统FMEA，应用FMEA，采购FMEA，服务FMEA。 MSA MSA(Measurement System Analysis)即MSA测量系统分析，它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成份。 PPAP PPAP(Production part approval process) 即生产件批准程序，是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法。
介绍6个常用的质量工具及运用 以下介绍几种质量工具及如何运用它们解决日常业务问题。每种工具的讨论都包括下列内容：何时用、何时不用、培训、能达到何目的、注意事项和使用程序。 鱼缸会议 这是一种组织会议的方式。不同的群体本着合作的精神，一起分享各自的观点和信息。因此，让销售部门与客户服务部、或高层管理人员与管理顾问碰头，这种做法一定管用。 何时用：鱼缸会议使某些群体与顾客、供应商和经理等其它与之利益攸关的群体加强沟通。 何时不用：如果用这种方法不能明确地分清各群体的职责，就不宜使用。 培训：会议召集人需要接受培训。 能达到何目的：迅速增进了解、扫除误解。 注意事项：这类会议影响巨大。可能会暴露实情，使内情人和旁观者感到受威胁，因此需要精心组织。 使用程序：把与会者安排成内外两圈。内圈人员会上比较活跃，外圈人员则从旁观察、倾听，必要时提供信息。会议结束时推荐改进方案，取得外圈人员的赞同。 横向思维 这是一种为老问题寻找新解决方案的工具。 何时用：由于老方法、旧思路不再管用或已经不够好，需要寻找新方法、新思路时使用。 何时不用：种种制约使这种全新的思维方式无法发挥作用时不要用。 培训：建议读EdwarddeBono（爱德华）写的LateralThinkingfor Management（管理中的横向思维）一书。 能达到何目标：开创新思路，激发创意，找出可行的解决方案。 注意事项：需要传统的逻辑思维加以支持。爱德华建议，只有10%的解决问题过程采用横向思维。 使用程序：确定问题。运用幽默、随机排列和对流行观念的挑战来制定横向思维解决方案。对找到的各种想法加以适当的提炼和取舍。 举例来说，某工业缝纫线轴制造商的传统市场已经消失，公司不得不另寻出路。对此，公司经理们的
QC七人手法和九人步骤 食品论坛 2018-05-13 QC七大手法 “七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。 “老七种” 1分层法（分类法、分组法） 质量问题的原因多方面，来源于不同条件（4M1E。为真实反映质量 问题的实质性原因和变化规律，须将大量综合性统计数据按数据的不同来源（需要进行追溯）进行分类，再进行质量分析的方法。 2调查表 用于收集和记录数据的一种表格形式，便于按统一的方式收集数据 并进行统计计算和分析。 3排列图 对发生频次从最高到最低的项目进行排列一一简单图示技术。 4直方图 直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。 5 因果图（Causeand effectdiagram） ――石川图、特色要因图、树枝图、鱼刺图 以结果为特性，以原因为因素，将原因和结果用箭头联系，表示因果关系。
5控制图 也叫质量管理图或监控图。它是通过把质量波动的数据绘制在图上，观察它是否超过控制界限来判断工序质量能否处于稳定状态。这种方法是在1924年由美国的休哈特首创，应用简单、效果较佳、极易掌握， 能直接监视控制生产过程，起到保证质量的作用。 7相关图法 相关图法又叫散布图法、简易相关分析法。它是通过运用相关图研究两个质量特性之间的相关关系，来控制影响产品质量中相关因素的一种有效的常用方法。相关图是把两个变量之间的相关关系，用直角坐标系表示的图表，它根据影响质量特性因素的各对数据，用小点表示填列在直角坐标图上，并观察它们之间的关系。 “新七种” 1系统图 表示某个质量问题与组成要素之间的关系，从而明确问题的重点，寻 求达到目的所应采取的最适当的手段和措施的树状图形（倒立逻辑关 系因果图）。 2关联图 把几个问题及涉及这些问题的关系极为复杂的因素之间的因果关系用箭头连接起来的图形。 3KJ法一一亲和图 KJ法（川喜田二郎KawakitaJiko ）----- 利用卡片对语言资料进行归纳整理的方法。KJ法的主体方法，把收集到的大量有关特定主题的意见、观点、想法等语言文字资料，按它们相互亲近的程度用图形加以归纳、汇总。 4矩阵图 从作为问题的事项中，找出成对的因素群，分别排列成行和列在其交点上表示成对因素间相关程度的图形。 方法--- 多元思考。 5PDPC过程决策程序图
质量体系五大工具和七大手法图文质量管理五大工具 APQP APQP(Advanced Product Quality Planning)即产品质量先期策划,是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。 产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。 产品质量策划有如下的益处:
引导资源，使顾客满意; 促进对所需更改的早期识别; 避免晚期更改; 以最低的成本及时提供优质产品。 FMEA FMEA(Potential Failure Mode and Effects Analysis)即潜在的失效模式及后果分析,是在产品/过程/服务等的策划设计阶段,对构成产品的各子系统、零部件，对构成过程，服务的各个程序逐一进行分析，找出潜在的失效模式，分析其可能的后果，评估其风险，从而预先采取措施，减少失效模式的严重程序，降低其可能发生的概率，以有效地提高质量与可靠性，确保顾客满意的系统化活动。
FMEA种类: 按其应用领域常见FMEA有设计FMEA(DFMEA)和过程FMEA(PFMEA)，其它还有系统FMEA，应用FMEA，采购FMEA，服务FMEA。 MSA MSA(Measurement System Analysis)即MSA测量系统分析，它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成份。
PPAP PPAP(Production part approval process) 即生产件批准程序，是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法。 PPAP生产件提交保证书:主要有生产件尺寸检验报告、外观检验报告、功能检验报告,、材料检验报告、外加一些零件控制方法和供应商控制方法; 制造型企业要求供应商在提交产品时做PPAP文件及首件，只有当PPAP文件全部合格后才能提交;当工程变更后还须提交报告。
编程常用工具介绍 Dev-C++ 5.0 beta 9.2 (4.9.9.2) Dev-C++ 是c++编程软件，图形界面，编译器，高连语法显示. Gentee 3.5.0 这是一个全方位的设计语言的程序。它提供所有必要的文档，实例和库。编译器和虚拟计算机创建一个单独的DLL 文件。 GenerateJavaCode java代码生成系统6.33 将GenerateJavaCode的权限管理系统与用户管理系统结合使用，只更改少量特殊的业务逻辑就可以完成整个系统，大幅度的提高项目的效率。 Geany 0.11 这是一个使用GTK2 工具包开发的快速和轻巧的集成开发环境，具有语法高亮显示，代码折叠，代码自动补完，自动补完经常使用的结构等等功能。 GCBTST 2.1 这款软件不得用于商业用途,但可将本文档中的任何部分复制、存储或引入检索系统，或者以任何形式或任何方式（电子、机械、影印、录音或其他方式）进行传播本文档中的信息，而无需未经作者明确授权。 Gen4DO 1.1.0 这是一款容易使用的.net开发工具，它可以直接从数据库表和视图中产生数据访问架构的C#代码。 Gallery Designer 1.1.2 画廊设计师让您在几分钟内就可以在您的照片，影片，故事，和音频文件即时编译Web的准备画廊。 Gauge 2.0 这是一款线性仪表控件。该控件可广泛地应用于仿真、科学、仪表、工业监控等领域，可以方便地生成样式多样的线性表计。 Gantt图控件1.0 这款控件可用于计划编制、调整及显示。其操作界面友好，功能定义清晰，是项目管理系统的必备控件。 FtpTree 12.1.0.0 这是专门用于程序设计的工具，可以让使用者从浏览器里树状的目录存取FTP站台，或者用在Visual Basic、Visual C++、VBA、MicrosoftWord、Microsoft Excel等支持OLE Container 的程序里，像是FTP V oyager便是使用FtpTree所写 fsEditor 1.0.4 beta 这是一套专门为学院类计算机专业或C/ASM语言初学者制定的用于C语言及汇编语言课程学习的编程工具。 Fuxi语言集成化开发环境1.64 这是一种面向对象的、并发的、函数型与逻辑型语言相结合的程序设计语言。 FTP Client Engine for C/C++ 2.7 这是一个函数库，它支持FTP协议的控制。它既包括16位DLL也包括32位DLL 并且可以用在任何Windows API 程序中。 Freepascal 1.0.10 这是完全的win32的pascal语言编译器，类似delphi，可编写windows程序，但完全免费，是不可多得的好软件。
企业质量体系五大工具与七大手法 1
质量体系五大工具 APQP(Advanced Product Quality Planning)即产品质量先期策划,是一种结构化的方法,用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系,以确保所要求的步骤按时完成。有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。 产品质量策划有如下的益处: ◆引导资源,使顾客满意; ◆促进对所需更改的早期识别; ◆避免晚期更改; ◆以最低的成本及时提供优质产品。 SPC(Statistical Process Control)即统计过程控制,主要是指应用统计分析技术对生产过程进行适时监控,科学区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动,从而对生产过程的异常趋势提出预警,以便生产管理人员及时采取措施,消除异常,恢复过程的稳定从而达到提高和控制质量的目的。 SPC非常适用于重复性的生产过程,它能够帮助组织对过程作出可靠的评估,确定过程的统计控制界限判断过程是否失控和过程是否有能力;为过程提供一个早期报警系统,及时监控过程的情况,以防止废品的产生,减少对常规检验的依赖性,定时以观察以及系统的测量方法替代大量检测和验证工作。 ⊙SPC实施意义 能够使企业: ◆降低成本 2
◆降低不良率,减少返工和浪费 ◆提高劳动生产率 ◆提供核心竞争力 ◆赢得广泛客户 ⊙实施SPC两个阶段 分析阶段:运用控制图、直方图、过程能力分析等使过程处于统计稳态,使过程能力足够。 监控阶段:运用控制图等监控过程 ⊙SPC的产生: 工业革命以后,随着生产力的进一步发展,大规模生产的形成,如何控制大批量产品质量成为一个突出问题,单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济 发展的要求,必须改进质量管理方式。于是,英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。 1924年,美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中,并发表了著 名的”控制图法”,对过程变量进行控制,为统计质量管理奠定了理论和方法基础。 ⊙SPC的作用: 1、确保制程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为制程分析提供依据。 4、区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。FMEA(Potential Failure Mode and Effects Analysis)即潜在的失效模式及后果分析,是在产品/过程/服务等的策划设计阶段,对构成产品的各子系统、零部件,对构成过程, 3