德信诚品管七大手法培训讲义
更多免费资料下载请进：好好学习社区
德信诚品管七大手法培训讲义
一.七大手法简介:
A.特性要因图:寻找因果关系.
B.柏拉图:找出“重要的少数”.
C.直方图:了解数据分
布与制程能力.
D.层别法:按层分类,分别统计分析.
E.查检表:调查记录数据用以分析.
F.散布图:找出两者的关系.
G.管制图:了解制程变异.
二.品管七大手法所体现的精神:
1.用事实与数据说话.
2.全面预防.
3.全因素、全过程的控制.
4.依据PDCA 循环突破
现状予以改善. 5.层层分解、重点管理.
三.特性要因图:
对于结果与原因间或所期望之效果与对策间的关系,以箭头连结,详细分析原因或对策的一种图形称为特性要因图,工程鱼骨图或因果图.它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明,又称“石川图”.
作法:
1.4M1E 法:(人、机、料、法、环境)
2.5W1H 法:(What 、Where 、When 、Who 、Why 、How)
3.创造性思考法:希望点例举法、缺点列举法、特性列案法.
4.脑力激荡法:“Brain Storming ”严禁批评、自由奔放.
5.系统图法:依因果关系组合排列,作成问题点系统图.
特
性
60°
小因子
小小因子
人
機材料
方法
環境
1.追求原因型
四.柏拉图:
1897年,意大利学者柏拉撬分析社会经济结构,拉法则”.发现绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉图”
產產產鎖扣不定位方式不合理
折彎間隙變化影響大
多次折彎累積偏差
工程人員未切實驗證
模修人員維修方式不當品管人員未作CSI 驗證
實配間隙小
對變異要求苛刻
品
品
品
回彈
達
改善系統規格執行所有兩個QA Network 開始改善品質100%他山之教IPQC 推動模點檢結模具問規格問協助生育他山之石匯整完善相關開發導入品提升品管加強生產品質情報推動品質提案8件
文件
度94%
產品
導入SPC 產品導入CCD
應用干部學習FMEA
研究
衝件CSI
記錄稽核
執證上崗
石檢討
觀摩兄弟單位5次
育訓練
140hr/人/年
與FQC 交叉擔綱
每日始業點檢具稽核
每日IPQC 作業點檢
果反饋隨時問題反饋題反饋
題反饋來料問
題反饋每周品質
狀況匯整
QIT 活動
10次以上
產品質教訓練品質檢討會推動成立QCC
18圈以上
品質系統管新技術人員素質作業稽核及時反饋活動
成年度工作目標
美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上,创出了“Vital Few, Trivial Many ”(重要的少数,琐细的多数)的名词,称为“柏拉图原理”.
定义:根据所搜集之数据,按不良原因、不良状况、不良发生位置等不同区分标准,以寻求占最大比率之原因,状况或位置的一种图形. 作法: 注意事项:
1.横轴按项目别,依大小顺序由高而低排列下来,“其它”项排末位.
2.次数少的项目太多时,可归纳成“其它”项.
3.前2～3项累计影响度应在70%以上.
4.纵轴除不良率外,也可表示其它项目.柏拉图的用途: 1.作为降低不良的依据. 2.决
定改善的攻击目标. 3.确认改善效果.
4.用于发掘现场的重要问题点.
5.用于整理报
告或记录.
6.可作不同条件的评价.
柏拉图应用范围: 1.时间管理.
2.安全.
3.士气.
4.不良率.
5.成本.
累A B C D E
不良率
100%
計影響度
項目
6.营业额.
7.医疗.ABC 法应用: A.时间管理. B.仓务管理. C.其它.
柏拉图实例:
五.
层别法:定义:为区别
各
种不同原因对结果之影响,而以个别原因为主体,分别作统计分析的方法,称为层别法. 分类:
1.时间的层别.
2.作业员的层别.
3.机械、设备层别.
4.作业条件的层别.
5.
原材料的层别. 6.地区的层别等.
实例一:结果显示,周师傅的方法配美国材料良品率最高,为98%.
六.查检表: 为了便于收集数据,使用简单记录填记并予统计整理,以 作进一步分析或作为核对,检查之用而设计的一种表格或图表.作法:
3
3
2
1
100%
89%
67%
33%0
1234567890%
10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%不良次數3321累計不良率
33%
67%
89%
100%
尺寸NG 毛邊/毛刺
變形包裝不合格
94%95%98%人員
92%
93%
94%
劉師傅
93%96%95%李師傅周師傅大陸臺灣美國材料
1.明确目的.
2.
决定
查检项目.
3.决定检查方式(抽检、全检).
4.决定查验基准、数量、时间、对象等.
5.设计表格实施查验.查检表的种类:
1.记录用查检表:
主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目、不良主因、工程分布、缺点位置等情形.必要时,对收集的数据要予以层别.
2.点检用查检表:
主要功用是为要确认作业实施、机械设备的实施情形,或为预防发生不良或事故,确保安全时使用.这种点检表可以防止遗漏或疏忽造成缺失的产生.把非作不可、非检查不可的工作或项目,按点检顺
序列出,逐一点检并记录之.实例: 设 备 每 日 检 查 表 收集数据应注意的事项:
1.收集的数据必须真实,不可作假或修正.
2.收集的数据应能获得层别的情报.
日尺疵其尺尺尺點疵疵材料料他
A
B
No.1
No.2
No.1
No.2
合計
作業者機
械不良種類
期
寸
點材料
他寸寸寸疵點點料材材其其他
其他
編各部位之清潔(含內輥輪)
10放鬆手柄功能確認
9
手動送料是否正常8自動送料是否到位7光電感應系統是否正常6自動上料系統是否正常5電機,傳動鏈條聲音是否正常4氣缸及操作手柄是否正常3操作按鈕功能確認2各部位油量是否正常19
87654321號
3.查检项目基准需一致.
4.样本数需有代表性.
5.明确测定、检查的方法.
6.明确查验样本的收集方法、记录方式、符号代表意义.
7.慎用他人提供的数据.
七.散布图:
为研究两个变量间的相关性,而搜集成对二组数据(如温度与湿度或海拔高度与湿度等),在方格纸上以点来表示出二个特性值之间相关情形的图形,称之为“散布图”.
关系的分类:
A.要因与特性的关系.
B.特性与特性的关系.
C.特性的两个要因间的关系.散布图的判读: 1.强正相关:X增大,Y也随之增大,称为强正相关. 2.弱正相关: 3.强负相关: 4.弱负相关: 5.曲线相关: 6.无相关:散布图判读注意事项: 1.注意有无异常点. 2.看是否有层别必要. 3.是否为假相关. 4.勿依据技术、经验作直觉的判断. 5.数据太少,易发生误判.SPC --- Statistical Process Control.
统计制程管制.
☆由制程调查来改进制程能力,不断降低产品质量变异性,而提升产品质量的一种方法.七十年代风行于日本,以至于仍有不少日本人至今仍深信其功效,而抵触ISO9000的导入.☆它的主要工具为管制图.质量有两大特性:
11.规律性22.波动性: 正常波动异常波动管制图的功效:aA. 及时掌握异常波动,克服影响因素,维持制程稳定.bB. 了解制程能力.(Cpk、Ca、Cp)cC. 应客户的要求,提供给客户作为质量控制的依据.管制图与直方图的区别: 11. 管制图控制时间段直方图控制时间点.22 .管制图反映的Cpk是动态的Cpk直方图反映的Cpk是静态的Cpk.“直方图是管制图的基础,管制图是直方图的升华.”
八.直方图:
直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为横轴,并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积,用柱子排起来的图形.
6r-PPM制程介绍: 1.何谓6r制程:(零缺陷的质量管理).
制程精密度 Cp=2.0
制程能力指数 Cpk≧1.5
即:规格范围为数据分布范围的2倍. 2.以6r 订为品质缺点的基准理由:
在无制程变异情况下(Cp=Cpk=2.0),产生之缺点n 率 为0.002PPM(10亿分之2).
在制程无法消除变异情况下,Cp=2.0,Cpk=1.5产生之 缺点n 率为3.4PPM(百万分之3.4).
九.管制图:
“质量管理始于管制图,终于管制图”.
管制图,是一种以实际产品质量特性与根据过去经验所判明 的制程能力的管制界限比较,而以时间顺序用图形表示者. 管制图与常态分配:
99.73%
-6r -5r -4r -3r
-2r -1r +6r +1r +2r +3r +4r +5r 68.26%
95.44%99.9937%99.999943%99.9999998%
697,700 ppm 317,400 ppm 1308,73366,8036,2002333.40.019
45,4002,700
630.570.0020.00003
234567中心偏移1.5r 之缺陷數
中心不偏移時之缺陷數r 數
0.27%
99.73%
u ±3r
4.55%9
5.45%u ±2r 31.74%68.26%u ±1r 在外之或然率
在內之或然率u ±kr
A.普通原因﹕造
成随着时间的推移具有
稳定
的且
可重复的分布过程中的许多变差的原因.(如刀具正常磨损).
B.特殊原因﹕造成不是始终作用于过程的变差的原因﹐即当它们出现时将造成过程的分布改变﹐如果系统内存在变差的特殊原因﹐随着时间的推移﹐过程的输出将不稳定.(如刀具崩缺).
解决变差的特殊原因通常采取局部措施﹕由与过程直接相关人员(如作业员)实施﹐可解决15%的问题.解决变差的普通原因通常需要采取系统措施﹕由管理者实施﹐可纠正85%的问题.使用控制图前提条件﹕
1.过程处于统计稳定状态.
2.过程各测量值服从正态分布.
3.工程及其它规范准确代表顾客需求.
4.设计目标值位于规范中心.
68.26%
95.45%
99.73%-3r -2r -1r
+1r +2r +3r
U ±3r 之範圍近似地可看作是所有數據分布範圍,近似程度為99.73%,因此通常以u ±3r 作為管制上、下限,此即為肖華特博士所創的3r 法.
5.测量变差相对较小.
使用控制图的准备﹕ 1.建立适合于实施的环境(确保统计方法公正有效).
2.定义过程(根据不同过程不同因素的关系理解过程).
3.确定待管理的特性﹕
a.顾客的需求.
b.当前的潜在问题区域.
c.特性之间的相互关系(统计上之相关性=因果关系). 4.确定测量系统﹕
测量工具和方法必须保证产生准确和精密的结果.1、不精密、不准确 2、精密、不准确 3、准确、不精密 4、准确、精密量具重复性和再现性(%R&R)可接受条件﹕误差
<10%------量具系统可接受.
误差为10%到30%之间------考虑到维修费用﹑量具成本等可能是可接受的.
误差>30%------量具系统需要改进.X-R管制图的定义
在计量值管制图中,X-R管制图系最常用的一种,所谓平均值与全距管制图,系平均值管制图(X Chart)与全距管制图(R Chart)二者合并使用.平均值管制系管制平均值的变化,即分配的集中趋势变化;全距管制图则管制变异的程度,即分配的离散程度的状况.
（品管工具QC七大手法） 新七大手法
第二章品管新七大手法概述 壹、品管新七大手法的来源： 1972年日本科技联盟整理出七个新手法； 1977年于日本开始于企业中推行实施； 1978年由日本水野滋、近藤良夫教授召开研讨会命名为“品管新七大手法”； 1979年日本科技联盟正式公布品管新七大手法。 二、品管新七大手法浅说 品管新七大手法的使用情形，可归纳如下： 关联图——理清复杂因素间的关系； 系统图——系统地寻求实现目标的手段； 亲和图——从杂乱的语言资料中汲取信息； 矩阵图——多角度考察存于的问题,变量关系； PDPC 法——预测设计中可能出现的障碍和结果； 箭条图——合理制定进度计划； 矩阵数据解析法—多变量转化少变量数据分析； 品管新七大手法的特点： ■整理语言资料； 大量的語言資料 大量的數據資料 問題發生前計劃、構想 問題發生後的改善 感性面 理性面 品管新七大手法 品管七大手法
■引发思考，有效解决零乱问题； ■充实计划； ■防止遗漏、疏忽； ■使有关人员了解； ■促使有关人员的协助； ■确实表达过程。 品管新七大手法于品管手法中的地位：且不取代品管七大手法； 和品管七大手法相辅相成； 和品管七大手法的差异。 俩种品管七大手法的区别： 俩种品管手法之间相辅相成；
第三章关联图 壹、定义: 就是把关系复杂而相互纠缠的问题及其因素,用箭头连接起来的壹种图标分析工具，从而找出主要因素和项目的方法。 60年代由日本应庆大学的千住镇雄教授开发出来的，正式的全名叫做《管理指针间的关联分析》。 二、适用范围: 用于纷繁复杂的因果纠缠分析 用于现场问题的掌握 用于市场调查及抱怨分析 用于方针管理的展开 三、关联图的特点： 适合整理原因非常复杂的问题；容易取得成员的壹致意见；从计划阶段壹开始就能够广阔的视野透视问题；形式自由，有助于因素之间的连接和转换；可打破先入为主的观念； 四、关联图类型: 多目的型（俩个之上目的） 单目的型（单壹目的）
常用品管手法概要 概要： 统计是采取“数据与事实发言”的治理方法，除了客观判定事实外，亦应具有相当合理的讲服力，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，特不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，同时条文8.4资料分析万万离不计分析。 常用品管手法 1．依照数据、事实发言-图表（GRAPH），查检表（CHECK LIST），散布图（Scatter diagram）； 2．整理缘故与结果之关系，以探讨埋伏性之问题 - 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，须依照数据之来龙去脉，考虑适当分层-層不法（Stratification）。 5．并非对所有缘故采取措施，而是先从阻碍较大的2-3项采取措施，即所谓治理重点 - 排列图（柏拉图）（Pareto Diagram）. ISO中应使用统计技术的场合
推移图：1、品质目标达成情况操纵；2、各阶层不良率操纵；查检表：1、内部审核结果不符合点分布推断；2、5S执行情况点检； 特性要因图：1、显著问题缘故分析；2、潜在问题分析；3、客 户抱怨分析； 層不图：1、作业条件之曾不；2、制品之曾不；3、班不等； 排列图：1、不良项目排列；2、供应商不合格率排列；3、 客户不不良率； 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。
品管七大手法培训讲义 一．培训目的： 让QC学习品管七大手法，掌握它们的主要精神及思考模式，在在实践中熟练运用。 二．培训课时：4课时 三．培训内容： 1．简介：○1品管七大大手法，也称品管七大工具，是目前世界应用比较广的品质管理工具，其它的品质管理工具如：FMEA（潜在失败模式及后果分析）、MSA（量测分析系统）、DOE（实验法）、QFD。 ○2品质管理的工作，简单的说就是通过对各来料、生产、出货等环节检验产品及物料，以找出各种出 现或潜在出现的问题及原因甚至解决部分问题，使产品品质问题在内部解决，达到在合理成本的基 础上使顾客满意，品管七大手法就是用以处理这些问题的工具。 ○3品管七大手法分别是：查检表、层别法、柏拉图、管制图、直方图、推移图、散布图、鱼骨图。（新 七大手法：关联图法、亲和图法、系统图法、过程决策图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、箭头图 法）。 2．品管七大用法之应用：
3．品管七大手法的详细介绍： ○1、查检表：七大手法的基础 A．定义：是一种为了便于收集数据，使用简单符号填记并予以统计整理，并作进一步分析研究或核对，检查之用而设计的表格或图表。 B．种类： a．记录用（或改善用）查检表，收集数据用的调查不良项目，不良原因、工程、分布、缺点位置等状况，并作为原始记录的凭证。 b．点检用查检表：确认作业实施、机械设备的实施状况或预防发生不良或事故，确保安全使用。 c．使用说明：查检表设计步骤，Ⅰ。明确目的，Ⅱ。决定检查项目，Ⅲ。决定抽检方式，Ⅳ。决定查检方式、查检基准、数量、时间与时间段、查检对象。 d．举例说明：QC班长日报表 ○2、层别法： A．定义：在一个群体中，为了深入分析内部状况而设立一个将母体分割开来的方法或条件。 B．功能：透过各种分层，依各层收集数据做分析，并寻找不良位置或最佳条件，作为改善品质的有效方法。 C．其精神实质是问题从多方面多角度全面进行分析。 D．对象与目的： a．时间的层别：年月日 b．机器设备的层别：1#2# c．机器设备的层别：和申、纪晓岚 d．作业条件：A方法，B方法 e．原材料：电子、塑胶、五金、包材 f．环境、气候季节的层别：春夏秋冬 g．地区的层别：南方北方 h．制品：新旧、变更前后 i．使用方法：包装、搬运方法 E．举例说明（略） ○3、柏拉图： A．定义：根据收集的数据，按不良原因、状况、发生位置等不同标准，以寻求占最大比率之原因、状况或位置的一种图形。 B．其精神实质是80/20法则，大多数问题都是由小部分原因造成，大多数问题是由少数人造成的，大多数财富掌握在少数人手中。 C．使用说明： a．将数据分类 b．把分类好的数据进行汇总，由多到少排序，并计算各类所占百分比。 c．计算各类之总和。 d．以总数和为左纵轴，以总数的十分之一为一单位格，以各类别为横轴，每一类别为一单位格，以百分比为右纵轴。 e．横轴由多到少排列，依计算出的数据进行描点。 D．用途： a．作为降低不良依据。 b．决定改善工作目标。 c．确定改善效果。 d．应用发掘现场的重要问题点。 e．用于整理报告或记录。
德信诚品管七大手法培训讲义 更多免费资料下载请进：好好学习社区
德信诚品管七大手法培训讲义 一.七大手法简介: A.特性要因图:寻找因果关系. B.柏拉图:找出“重要的少数”. C.直方图:了解数据分 布与制程能力. D.层别法:按层分类,分别统计分析. E.查检表:调查记录数据用以分析. F.散布图:找出两者的关系. G.管制图:了解制程变异. 二.品管七大手法所体现的精神: 1.用事实与数据说话. 2.全面预防. 3.全因素、全过程的控制. 4.依据PDCA 循环突破 现状予以改善. 5.层层分解、重点管理. 三.特性要因图: 对于结果与原因间或所期望之效果与对策间的关系,以箭头连结,详细分析原因或对策的一种图形称为特性要因图,工程鱼骨图或因果图.它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明,又称“石川图”. 作法: 1.4M1E 法:(人、机、料、法、环境) 2.5W1H 法:(What 、Where 、When 、Who 、Why 、How) 3.创造性思考法:希望点例举法、缺点列举法、特性列案法. 4.脑力激荡法:“Brain Storming ”严禁批评、自由奔放. 5.系统图法:依因果关系组合排列,作成问题点系统图. 特 性 60° 小因子 小小因子 人 機材料 方法 環境
1.追求原因型 四.柏拉图: 1897年,意大利学者柏拉撬分析社会经济结构,拉法则”.发现绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉图” 產產產鎖扣不定位方式不合理 折彎間隙變化影響大 多次折彎累積偏差 工程人員未切實驗證 模修人員維修方式不當品管人員未作CSI 驗證 實配間隙小 對變異要求苛刻 品 品 品 回彈 達 改善系統規格執行所有兩個QA Network 開始改善品質100%他山之教IPQC 推動模點檢結模具問規格問協助生育他山之石匯整完善相關開發導入品提升品管加強生產品質情報推動品質提案8件 文件 度94% 產品 導入SPC 產品導入CCD 應用干部學習FMEA 研究 衝件CSI 記錄稽核 執證上崗 石檢討 觀摩兄弟單位5次 育訓練 140hr/人/年 與FQC 交叉擔綱 每日始業點檢具稽核 每日IPQC 作業點檢 果反饋隨時問題反饋題反饋 題反饋來料問 題反饋每周品質 狀況匯整 QIT 活動 10次以上 產品質教訓練品質檢討會推動成立QCC 18圈以上 品質系統管新技術人員素質作業稽核及時反饋活動 成年度工作目標
品管新七大手法 品管新七大手法，也叫品管新七大工具，其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，与原来的“旧”品管七大手法相比，它主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨和管理水准比较高的公司。 其实品管新七大手法与原品管七手法一样，不仅用在品质管理上，还可以应用到其它所有管理工作中，因此，在学习的过程中，笔者希望各位读者不要为品管所迷惑，而要学习它们的精神实质，把它转化为一种思维模式放在大脑中，这样有利于工作和能力的提升。 从上个世纪60年代开始，日本的企业通过运用品管七大手法，收集工作现场的数据并进行分析，大大地改善了产品的品质，使日本的产品成为“品质”的代名词。品管七大手法的运用，提升了日本产品的水平，是日本产品走向世界的原动力。70年代初，日本人大力推行QCC活动，除了重视现场的数据分析外，并逐步运用一些新的品管手法，对工作现场伙伴的情感表达和语言文字资料进行分析，并逐渐演译成新的品管手法。1972年，日本科技联盟之QC方法开发委员会正式发表了“品管新七大手法”。
品管新七大手法是将散漫无章的语言资料变成逻辑思考的一种方法，也是一种事先考虑不利因素的方法，它通过运用系统化的图形，呈现计划的全貌，防止错误或疏漏发生。 品管新七大手法是指：亲和图（也称KJ法）、关联图、系统图、过程决定计划图（PDPC法）、矩阵图、矩阵数据解析法、箭线图七种。 亲和图：将资料或信息分类归纳，理顺关系 关联图：把与现象和问题有关系的各种因素串联起来系统图：将要实现的目的展开寻找最恰当的方法。 过程决定计划图：如何做一个完整的计划 矩阵图：找出众因素之间关系和相关程度的大小。 矩阵数据解析法：对多个变动且复杂的因素进行解析箭线图：对事件做好进程及计划管理 品管新七大手法与应用时机对应表
（品管工具QC七大手法）生产管理之新QC七大手 法
新QC七大手法 壹、新QC7之意义和发展贰、亲和图法 参、关连图法 肆、系统图法 伍、矩阵图法 陆、箭形图法 柒、PDPC法 捌、矩阵数据解析法 玖、总结
壹、新Q7之意义和发展 壹、何谓新QC七大手法(N7) 1.是管理的工具，以往应用于QC以外的领域。 2.由日本科技连盟(JUSE)纳谷嘉信博士所领导QC方法开发 委员会于1972年整理发表。 3.有别于QC7手法，是整理语言资料的工具。 4.将语言情报用图形表示的方法。 5.新QC七大手法为 ?亲和图法(KJ法) ?关连图法 ?系统图法 ?矩阵图法 ?PDPC法 ?箭形图法 ?矩阵数据解析法 二、需要使用新QC七大手法的理由 1.解决问题的时候常发生没有数据或数据不足的情况。 2.管理活动强调PDCA的循环，所以需要有充实的计划。 3.很多问题须要所有关系人员共同解决，而如何使他们对问题 理解、共识，且产生具体可执行方案(图)。 4.QC领域中手法不足，无法有效解决更复杂的问题，且为适 应将来更复杂的发展，所以需要新QC手法。 5.图形思考使问题更易见、易懂，有利问题的解决。
︵ 乔哈利之窗︶由自己壹人(壹部门)来从事，不管多么努力也仅知道和的部份，壹人是不行的。 由大家来做，加上且使得的部份变得明白，所以要利用小组来运作活用。 不断地使用新QC手法，即能激发创意、创造力，的部份就也能领悟出来。 最初着手之际，即使是小组运 作也仅了解的部份，如此也 行。第壹次仅将脑海中所想的 予以揭穿即算了事。 图问题解决需要集合全员的智能
控制图 1、概念 控制图又叫做管制图，是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的一种工序管理图。 控制图是一种对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图，图上有中心线（CL ）、上控制线（UCL ）、下控制线（LCL），并有按时间顺序抽取的样本计量值的描点序列。 控制图主要用于：过程分析及过程控制。 图1表示了控制图的基本形状： 2、原理 控制图的作图原理被称为“ 3 b原理”，或“千分之三法则”。 根据统计学可以知晓，如果过程受控，数据的分布将呈钟形正态分布，位于“□土3b ”区域间的数 据占据了总数据的99.73%，位于此区域之外的数据占据总数据的0.27% （约千分之三，上、下界限外各 占0.135%）,因此，在正常生产过程中，出现不良品的概率只有千分之三，所以我们一般将它忽略不计 （认为不可能发生），如果一旦发生，就意味着出现了异常波动。 卩：中心线，记为CL ,用实线表示； +3 b :上界线，记为UCL，用虚线表示； 卩—3 b :下界线，记为LCL，用虚线表示。 3、控制图的种类 ①、计量值控制图：控制图所依据的数据均属于由量具实际测量而得。 A、平均值与全距（或极差）控制图（X —R Chart）; B、平均值与标准差控制图（X —S Chart）; C、中位值与全距控制图（X—R Chart）; D、单值控制图（X Chart）; ②、计数值控制图：控制图所依据的数据均属于以计数值（如：不良品率、不良数、缺点数、件数等）。 A、不良率控制图（P Chart）; B、不良数控制图（Pn Chart）;
C、缺点数控制图（C Chart）; D、单位缺点数控制图（U Chart ）。 4、控制图的用途 根据控制图在实际生产过程中的运用，可以将其分为分析用控制图、控制用控制图： ①、分析用控制图（先有数据，后有控制界限）：用于制程品质分析用，如：决定方针、制程解析、 制程能力研究、制程管制之准备。 分析用控制图的主要目的是：（1）分析生产过程是否处于稳态。若过程不处于稳态，则须调整过程，使之达到稳态（称为统计稳态）；（2）分析生产过程的工序能力是否满足技术要求。若不满足，则须调整工序能力，使之满足（称为技术稳态）。根据过程的统计稳态和技术稳态是否达到可以分为如下所示的四种情况： 当过程达到我们所确定的状态后，才能将分析用控制图的控制线延长用作控制用控制图。由于控制用控制图是生产过程中的一种方法，故在将分析用控制图转为控制用控制图时应有正式的交接手续。在此之前，会应用到判稳准则，出现异常时还会应用到判异准则。 ②、控制用控制图（先有控制界限，后有数据）：用于控制制程的品质，如有点子跑出界时，应立即 采取相应的纠正措施。 控制用控制图的目的是使生产过程保持在确定的稳定状态。在应用控制用控制图过程中，如发生异常，则应执行“ 20字方针”，使过程恢复原来的状态（参见第6条）。 5、控制图原理的2种解释 ①、控制图原理的第1种解释：点出界出判异（小概率事件原理） 小概率事件原理：在一次实验中，小概率事件几乎不可能发生，若发生即判断异常。 在生产过程处理统计控制状态（稳态）时，点子出界的可能性只有千分之三，根据小概率事件原理，要发生点子出界的事件几乎是不可能的，因此，只要发现点子出界，就判定生产过程中出现了异波，发生了异常。 例：螺丝加工过程中，为了解螺丝的质量状况，从中抽取100个螺丝进行检查，量取螺丝的直径值 （见表2），并将其用控制图作出（见图2）。
QC考核试题库（A） -----QC七大手法 一、填空题（20题40格,每格2分,共80分） 1、QC七大手法包括【查检表】、【层别法】、【直方图】、【柏拉图】、 【特性要因图】、【管制图】、散布图。 2、特性要因图是当一个问题的【特性（结果）】受到一些【要因（原因）】的影响时,我们将这些 要因加以整理,成为有相互关系且有系统的图形。 3、组距=【全距】÷【组数】。 4、散布图根据变量的相关性，可分为【正相关】、【负相关】、【不相关】。 5、管制图根据用途可分为【分析用】管制图、【控制用】管制图。 6、应用到80：20原理的是QC七大手法中的【柏拉】图。 7、造成质量波动并对过程起作用的因素分为【随机】波动、【异常】波动两类。 8、造成产品变异的原因可分为【异常】原因、【偶然】原因。 9、直方图组数的计算是根据数量的多寡来决定,可以用公式计算,组数（K）＝【 1+3.32LogN】。 10、查检表按用途分可分为【记录】用、【查核】用。 11、特性要因图，又称为【鱼骨图】、【因果图】。 12、制作特性要因图时，须收集多数人的意见,多多益善,可运用【脑力激荡】原则。 13、直方图是用于分析和掌握数据的【分布状况】，以便推断特性总体分布状态的一种统计方法。 14、全距R=【最大值】- 【最小值】。 15、请标识如下直方图属于哪种形态。 【正态】型【切边】型 16、X bar-R管制图中，X管制图的中心线是 ，控制上限是【 】+ 【 A2 】R, 控制下限是【】- 【 A2 】R。 17、当一批产品内质量特性数据是均一的，不需测取多个值，如酒精的浓度，应使用【单值移动 极差】控制图。 18、X-R s单值移差控制图中移差R s=【】。 19、不合格品率P管制图控制上限UCL=【】， 控制下限LCL=【】。 20、当3点中有2点在A区或【 A 】区以外，即可判定管制图异常。 R A X 2 +R A X 2 + R A X 2 +
品管新七大手法
品管新七大手法 品管新七大手法，也叫品管新七大工具，其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，与原来的“旧”品管七大手法相比，它主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨和管理水准比较高的公司。 其实品管新七大手法与原品管七手法一样，不仅用在品质管理上，还可以应用到其它所有管理工作中，因此，在学习的过程中，笔者希望各位读者不要为品管所迷惑，而要学习它们的精神实质，把它转化为一种思维模式放在大脑中，这样有利于工作和能力的提升。 从上个世纪60年代开始，日本的企业通过运用品管七大手法，收集工作现场的数据并进行分析，大大地改善了产品的品质，使日本的产品成为“品质”的代名词。品管七大手法的运用，提升了日本产品的水平，是日本产品走向世界的原动力。70年代初，日本人大力推行QCC活动，除了重视现场的数据分析外，并逐步运用一些新的品管手法，对工作现场伙伴的情感表达和语言文字资料进行分析，并逐渐演译成新的品管手法。1972年，日本科技联盟之QC方法开发委员会正式发表了“品管新七大手法”。 品管新七大手法是将散漫无章的语言资料变成逻辑思考的一种方法，也是一种事先考虑不利因素的方法，它通过运用系统化的图形，呈现计划的全貌，防止错误或疏漏发生。 品管新七大手法是指：亲和图（也称KJ法）、关联图、系统图、过程决定计划图（PDPC法）、矩阵图、矩阵数据解析法、箭线图七种。 亲和图：将资料或信息分类归纳，理顺关系 关联图：把与现象和问题有关系的各种因素串联起来 系统图：将要实现的目的展开寻找最恰当的方法。 过程决定计划图：如何做一个完整的计划 矩阵图：找出众因素之间关系和相关程度的大小。 矩阵数据解析法：对多个变动且复杂的因素进行解析 箭线图：对事件做好进程及计划管理
品管新七大手法简介 课程目的：在管理上應用統計技術的方法和觀念，在全員努力之下來滿足顧客要求. 课程纲要： v關聯圖——理清複雜因素間的關係； v系統圖——系統地尋求實現目標的手段； v親和圖——從雜亂的語言資料中汲取資訊； v矩陣圖——多角度考察存在的問題,變數關係； vPDPC法——預測設計中可能出現的障礙和結果； v箭條圖——合理制定進度計劃； v矩陣資料解析法—多變數轉化少變數資料分析； 第一章品管新七大手法概述 作用 當前企業應具備品質意識、問題意識、危機意識、改善意識，尋
求自身工作的改善方法，在管理上應用統計技術的方法和觀念，在全員努力之下來滿足顧客要求和社會要求。 在品質活動中所採用的統計方法，即我們常講的“品管七大手法”和“品管新七大手法”。 一、品管新七大手法的來源： V 1972年日本科技聯盟整理出七個新手 法； V 1977年在日本開始在企業中推行實施； V 1978年由日本水野滋、近藤良夫教授召開研討會命名爲“品管新七大手法”； V 1979年日本科技聯盟正式公佈品管新七大手法。 v品管新七大手法在品管手法中的地位： 並不取代品管七大手法； 與品管七大手法相輔相成； 與品管七大手法的差異。 二、品管新七大手法淺說
品管新七大手法的特點： ■整理語言資料； ■引發思考，有效解決零亂問題； ■充實計劃； ■防止遺漏、疏忽； ■使有關人員瞭解； ■促使有關人員的協助； ■確實表達過程。 第二章系統圖 定義： V系統圖就是把要實現的目的與需要採取的措施或手段，系統地展開，並繪製成圖， 以明確問題的重點，尋找最佳手段或措施 的一種方法。 適用範圍：