统计品管手法运用
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(品管工具QC七大手法)品管七大工具品管七大工具品质管理七大工具应用概述1.表示事物特征于质量管理活动中收集到的数据大均表现为杂乱无章的,这就需要运用统计方法计算其特征值,以显示出事物的规律性。
如平均值、中位数、标准偏差、方差、极差等。
2.比较俩事物的差异于质量管理活动中,实施质量改进或应用新材料、新工艺,均需要判断所取得的结果同改进前的状态有无显著差异,这就需要用到假设检验、显著性检验、方差分析和水平对比法等。
3.分析影响事物变化的因素为了对症下药,有效地解决质量问题,于质量管理活动中能够应用各种方法,分析影响事物变化的各种原因。
如因果图、调查表、散布图、排列图、分层法、树图、方差分析等等。
4.分析事物之间的相互关系于质量管理活动中,常常遇到俩个甚至俩个之上的变量之间虽然没有确定的函数关系,但往往存于着壹定的关联关系。
运用统计方法确定这种关系的性质和程度,对于质量活动的有效性就显得十分重要。
这里就可利用散布图、实验设计法、排列图、树图、头脑风暴法等。
5.研究取样和试验方法,确定合理的试验方案用于这方面和统计技术有:抽样方法、抽样检验、实验设计、可靠性试验等。
6.发现质量问题,分析和掌握质量数据的分布情况和动态变化用于这方面的统计技术有:频数直方图、控制图、散布图、排列图等。
7.描述质量形成过程用于这方面的统计技术有流程图、控制图等。
产品质量波动1、正常波动正常波动是由随机原因引起的产品质量波动。
这些随机因素于生产过程中大量存于,对产品质量经常发生影响,但它所造成的质量特性值波动往往比较小。
壹般情况下这些质量波动于生产过程中是允许存于的,所以称为正常波动。
2、异常波动异常波动是由系统原因引起的产品质量波动。
这些系统因素于生产过程中且不大量存于,对产品质量也不经常发生影响,壹旦存于,它对产品质量的影响就比较显著。
壹般说来于生产过程中是不允许存于的。
质量管理的壹项重要工作,就是要找出产品质量波动规律,把正常波动控制于合理范围内,消除系统原因引起的异常波动。
东莞龙光电业有限公司内部培训技术资料 文档密级:内部公开 龙光机密,未经许可不得扩散 品管七大手法第1页,共2页品管七大手法品管七大手法,也叫品管七工具,是目前全世界都应用比较广的品质管理工具,它具有简单、实用的特性。
它们分别是:查检表、层别法、鱼骨图、柏拉图、散布图、管制图、直方图。
品管的主管工作简单地说,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,使产品品质问题尽量在内部解决,达到在合理成本的基础上使客户满意,品管七大手法就是在这些环节中用来处理各问题及原因。
查检表:用来在现场收集数据,尽量让现现场作业简单面有效,它是其它六手法的起点。
层别法:用来对收集来的数据进行分类,以利于统计分析,找出细部问题,通常需要查验表设定相应栏位,也是其它手法的一个基础。
鱼骨图:用来对一个现象或结果进行原因深入细致的分析,通常用来找原因入因素,最好同层别法结合起来使用。
柏拉图:用来对多种问题或原因进行分析,找出最大问题或原因,以利用工具积效的提升,实现花较少成本做好更多的事情。
散布图:用来对收集来两个或两个以上的问题或特性的数据,托出之间可能的相关性。
管制图:用来了解品质在过程中的变化状态和预测品质下一步可能之状况,有助于提前发现问题,是实现第一次就把事情做好的基本步骤之一。
直方图:用来对品质现状了解,找出比较深入的问题。
以上是品管七大手法之应用关系。
品管七大手法各名称的定义:查检表就是一种为了便于收集数据,使用简单记号填记并予统计整理,并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。
查检表的种类:记录用(或改善用)查检表、点检用查检表、设计点检用查检表在一个群体中,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,称为层别法。
在品质管理中,主要是对各种条件下所产生的问题及原因做分析。
对于结果与原因间所期望之效果与对策之间的关系,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。
品质统计管理(质量统计管理)KJ法(亲和图法)详解目录01 .KJ法(亲和图法) (3)┃新QC七大手法的使用情形: (3)┃新QC七大手法概述: (3)┃新QC七大手法的特点: (4)┃新QC七大手法的五项益处: (4)┃新旧QC七大手法的区别: (5)┃新旧七大手法使用范围: (5)02 .亲和图法 (6)1 .定义 (6)2 .应用时机 (6)3 .适用范围 (6)4.亲和图特点 (6)5 .亲和图类型 (7)6 .亲和图制作步骤 (7)7 .相关注意事项 (10)01 .KJ法(亲和图法)┃新QC七大手法的使用情形:归纳如下:亲和图:从杂乱的语言数据中汲取信息;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;矩阵图:多角度考察存在的问题,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。
┃新QC七大手法概述:┃新QC七大手法的特点:1 .整理语言资料的工具;2 .将语言情报用图形表示的方法;3 .引发思考,有效解决凌乱问题;4 .充实计划;5 .防止遗漏、疏忽;6 .使有关人员了解;7 .促使有关人员的协助;8 .确实表达过程;9 .管理工具,可以应用于QC以外的领域。
┃新QC七大手法的五项益处:1 . 迅速掌握重点:实时掌握问题重心,不似无头苍蝇般地找不到重点。
2 . 学习重视企划:有效解析问题,透过手法的运用,寻求解决之道。
3 . 重视解决过程:重视问题解决的过程,不只是要求成果。
4 . 了解重点目标:拥有正确的方向,不会顾此失彼。
5 . 全员系统导向:强化全员参与的重要性,进而产生参与感与认同感。
┃新旧QC七大手法的区别:新七大手法并不能取代旧七大手法,两种品管手法相辅相成。
┃新旧七大手法使用范围:02 .亲和图法1 .定义把大量收集到的事实、意见或构思等语言资料,按其相互亲和性(相近性)归纳整理这些资料,使问题明确起来,求得统一认识和协调工作,以利于问题解决的一种方法。
品质统计七大手法 Corporation standardization office #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8品质统计七大手法品质统计方法是工厂品质管理过程中经常运用的重要手法。
主要是通过对各种相关资料的收集.分析和利用,以用来证实产品生产过程能力及产品对规定要求的符合性。
其作用在应用于产品的设计.生产过程的控制.防止不合格品产生.品质问题的分析.查找原因.确定产品和过程的限定值,预测.验证并测量和评定产品质量特性。
为了达到上述目的就必须选择适宜的统计方法,下述即常用的统计方法及其应用。
一. 图示法(直方图.制程流程图.散布图.柏拉图.因果图等)主要用于进行问题诊断,并据此选择适宜的方法进行统计诊断二. 统计控制图(X –控制图等)主要用于监控产品的生产和测量过程。
三. 试验设计主要用于确定变量对过程和产品性能有显着影响。
四. 建立量化模型进行回归分析主要用于生产过程运作的条件和产品设计发生变化时,对产品和过程的特性进行分析。
五. 进行变量分析对各变量构成进行评估.似务变量占总体变量的比例,作为最佳的质量改进机会的依据。
为控制图.产品特性的确定和产品的放行设计抽样方案。
六. 抽样计划工厂质量管理如果能充分运用各种统计手法,将在各方面受益,并表现在:1.发现品质管制过程中的薄弱环节,对品质改善采取针对性的措施﹔2.查找形成品不良的因素,使品质追溯有据可依﹔3.验证品质控制方法有效性。
以下介绍品管七大手法1.直方图2.柏拉图3.因果图法(鱼刺图)4.层别法5.控制图6.检查表7.推移图2.统计技术的应用一直方图直方图有称柱状图,是将囤积数据汇总.分组,并将每组数据绘成柱状图,依统计数据的分布形状,进行产品生产过程.品质状态及管制能力的分析。
运用直方图进行分析的步骤为1.数据统计将同一类型和相近似的现象归纳在一起,以分析该类现象对产品品质的影响程度。
2.将统计数据分组.确定组数是直方图分析中的重要步骤,将统计的样本总数进行合理分组便于观察数据分布情况,合理的组数鱼样本总数的关系通常为:(见右下表)3.计算全距.组距.组界.中心值:差,即2.组距代号为,组距(h )=R /组数,组距通常选整﹔3.确定组界:最小一组的下组界= -测量值的最小位数/2测量值的最小位数一般是1或最小一组的上组界=下组界+组距4.确定中心值各组界之间的中心值,也称中值。
旧QC七大手法●旧七大QC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(调查表)、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。
一、因果分析图因果分析图是以结果作为特性,以原因作为因素,在它们之间用箭头联系表示因果关系。
因果分析图是一种充分发动员工动脑筋,查原因,集思广益的好办法,也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。
当出现了某种质量问题,未搞清楚原因时,可针对问题发动大家寻找可能的原因,使每个人都畅所欲言,把所有可能的原因都列出来。
所谓因果分析图,就是将造成某项结果的众多原因,以系统的方式图解,即以图来表达结果(特性)与原因(因素)之间的关系。
其形状像鱼骨,又称鱼骨图。
概念与用途:因果图是一种用于分析质量特性(结果)与可能影响质量特性的因素(原因)的一种工具。
它可用于以下几个方面:(1)改善分析。
(2)管制制程;(3)制作操作标准;(4)实施品管教育。
许多可能的原因可归纳成原因类别与子原因,画成形似鱼刺的图,所以该工具又称鱼刺图。
因特图的分类A、整理问题型鱼骨图(各要素与特性值间不存在原因关系,而是结构构成关系)B、原因型鱼骨图(鱼头在右,特性值通常以“为什么……”来写)C、对策型鱼骨图(鱼头在左,特性值通常以“如何提高/改善……”来写)制作鱼骨图分两个步骤:分析问题原因/结构、绘制鱼骨图。
1、分析问题原因/结构。
A、针对问题点,选择层别方法(如人机料法环等)。
B、按头脑风暴分别对各层别类别找出所有可能原因(因素)。
C、将找出的各要素进行归类、整理,明确其从属关系。
D、分析选取重要因素。
E、检查各要素的描述方法,确保语法简明、意思明确。
分析要点:a、确定大要因(大骨)时,现场作业一般从“人机料法环”着手,管理类问题一般从“人事时地物”层别,应视具体情况决定;b、大要因必须用中性词描述(不说明好坏),中、小要因必须使用价值判断(如…不良);c、脑力激荡时,应尽可能多而全地找出所有可能原因,而不仅限于自己能完全掌控或正在执行的内容。
品管QC七大手法品管(Quality Control,QC)是指在制造产品或提供服务的过程中质量管理的体系和方法。
而品管QC七大手法,则是对于产品或服务的成型、检测等具体环节,进行优化和提升的方法论。
1. 流程图法流程图法,即对不同工序间的关系建立流程图。
其目的是从整体上观察生产流程,找出潜在的问题,分析不同环节的影响,并建立一套适合公司实际情况的质量控制框架,实现品质的稳定控制。
2. 直方图法直方图法是针对制造过程中产生的数据进行分析的一种手法,可以对数据进行可视化处理,较快地找到问题存在的关键。
实际上,直方图法可以让生产人员将统计分析变得更加实际和直观,因此,它广泛运用于生产工艺的缺陷分析、设计优化、稳定生产等领域。
3. 现场指导法现场指导法是直接针对生产环节进行管理,它主要解决的是产品在生产环节中可能存在的质量问题。
在现场指导法中,品质管理人员可以通过现场指导的方式,帮助生产人员解决具体的问题,保障产品的生产质量。
这一方法往往需要借助于现场跟踪技术和熟练的品质管理经验。
4. 测试数据分析法测试数据分析法,是通过对数据进行分析,找出其中存在的潜在问题,从而进行针对性的调整。
在测试数据分析法中,品质管理人员可以通过分析测试数据,找出问题存在的根本原因,并进一步制定问题解决方案。
这是很多公司常用的优化工艺和解决问题的手段之一。
5. 鱼骨图法鱼骨图法也被称为因果图法,可以帮助品质管理人员找到一个问题存在的各个方面,而找出问题存在的各个方面之后,根据这些因素,进一步找到问题的根本原因。
之后,品质管理人员可以将这些根本原因进行改进,以帮助公司实现更好的质量控制。
6. 控制图法控制图法是一种基于统计学的品质控制方法。
通过控制图法,可以帮助品质管理人员对生产过程进行不断的监控和分析,找出质量问题的根本原因,并及时进行调整和处理,从而确保公司的生产质量稳定性。
7. PDCA循环法PDCA循环法是一种四个步骤循环的管理方法。
品管圈的应用工具及手法品管圈是一种用于改善组织流程和提高产品质量的强大工具。
它可以帮助组织发现问题、分析原因,并制定有效的解决方案。
在进行品管圈的过程中,有许多常用的应用工具和手法可以使用。
以下是一些常见的品管圈应用工具及手法的例子:1. 流程图:流程图是一种图表工具,用于显示工作流程和操作顺序。
通过使用流程图,可以清楚地了解工作流程中的每个步骤和各个环节之间的关系。
品管圈中使用流程图可以帮助识别流程中的瓶颈和问题,并确定改进点。
2. 鱼骨图:鱼骨图也称为因果图或因果关系图,是一种用于分析问题根本原因的工具。
通过将问题放在图表的中心,然后将可能的原因分成不同的类别并连接到问题上,可以帮助识别潜在的根本原因。
鱼骨图可以帮助团队理解问题的多面性,并找到解决方案的方向。
3. 直方图:直方图是一种用于显示数据分布的图表工具。
品管圈中使用的直方图可以帮助团队了解数据的变异性,并找出数据分布中的异常值。
直方图还可以帮助监控质量改进措施的效果。
4. 控制图:控制图是一种用于监控过程稳定性和质量变异的工具。
它使用统计方法来分析过程数据,并判断过程是否处于控制状态。
控制图可以帮助团队识别和解决过程中的特殊原因变异,并持续监控过程的性能。
5. PDCA循环:PDCA循环是指计划、执行、检查和行动的循环。
它是品管圈中的核心方法之一,用于持续改进过程和解决问题。
通过明确目标、制定计划、执行计划、检查结果并采取行动,团队可以逐步改善流程并提高产品质量。
6. 5W1H:5W1H是指“什么、为什么、何时、何地、谁(Who)和如何(How)”。
这是一种用于收集问题和解决方案相关信息的基本问询方法。
通过回答这些问题,团队可以更全面地了解问题,并找到解决问题的最佳方法。
以上仅是品管圈应用工具及手法的一部分,还有许多其他的工具和手法可以在实际操作中使用。
在实施品管圈的过程中,选择适合问题类型和团队需求的工具和手法是非常重要的。
团队成员应提前学习和熟悉这些工具和手法,并根据具体情况加以灵活运用,以确保品管圈的顺利进行和有效实施。
数据统计分析方法之品管七大手法1. 引言品管七大手法是指在数据统计分析中,常用的七种方法。
这些方法通过统计和分析数据,帮助企业了解产品或过程的质量,从而采取相应的措施来改进和优化。
本文将逐一介绍这七大手法及其应用场景。
2. 直方图直方图是一种展示数据分布情况的图形工具。
通过将数据划分为不同的区间,并统计每个区间内数据的频数或频率,可以直观地了解数据的分布情况。
直方图适用于连续型数据,并可以帮助企业发现潜在的问题和异常情况。
3. 散点图散点图是用来展示两个变量之间关系的图形工具。
通过在坐标轴上绘制数据点,并观察其分布情况,可以判断出变量之间的相关性或趋势。
散点图适用于研究两个变量之间的关系,并帮助企业寻找因果关系或进行预测分析。
4. 控制图控制图是一种用来监控过程性能的图形工具。
通过在图上绘制上限、下限以及平均数的中心线,可以对过程的稳定性进行监控。
当观察到异常点或超出控制线的数据时,可以判断出过程存在问题,并及时采取纠正措施。
5. 帕累托图帕累托图是一种通过绘制不同因素的累计百分比和总量的柱状图来分析问题的工具。
通过帕累托图,可以确定影响问题最重要的因素,并有针对性地解决这些问题。
帕累托图适用于分析问题的根本原因,并进行优先级排序。
6. 异常图异常图是一种用来检测和分析异常值的图形工具。
通过绘制数据点到平均值的距离,并与正态分布的置信区间进行比较,可以确定是否存在异常值。
异常图适用于识别离群值,并采取相应的措施来修复或排除异常值对数据分析的影响。
7. 箱线图箱线图是一种用来展示数据分布情况和异常值的图形工具。
通过绘制数据的最小值、最大值、中位数以及上、下四分位数,可以直观地了解数据的离散程度和异常情况。
箱线图适用于比较多组数据的分布情况,并帮助企业进行数据分析和决策。
8. 结束语品管七大手法是数据统计分析中常用的方法,可以帮助企业了解和改进产品或过程的质量。
通过直方图、散点图、控制图、帕累托图、异常图和箱线图等方法,企业可以深入分析数据并采取相应的措施来解决问题。
统计品管手法运用
统计品管手法运用
一、前言
公司每位员工须在自己的岗位,应具备品意识、问题意识、危机意识、改
善意识、寻求本身工作方法或推广方法之缺失,谋求改善,在全员努力之
下来满足顾客需求与社会之要求,其管理方法〔手段〕为应用统计之品管
手法或观念。
统计是采取[根据数据与事实发言]的管理方法,除了客观判断事实外,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,即一般所谓的“QC七大手法”。
二、QC七大手法浅谈QC七大手法之使用情形,可归纳如下:
1、根据事实、数据发言--图表〔Graph〕、查检表〔CheckLit〕、
散布图〔catterDiagram〕。
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〔CharacteriticDiagram〕。
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,须从平均数与变异性来考虑--直方图〔Hitogram〕、管制图〔ControlChart〕。
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--层别法〔tratification〕并非对所有原因采取处置,而是先
从影响较大的2~3项采取措施,即所谓管理重点--柏拉图〔ParetoDiagram〕。
四、数据与图表1、数据=事实〔根据事实经判断后再采取行动〕2、
应用数据须注意的重点:(1)搜集正确可用的数据(2)防止个人主观的判断(3)掌握事实的真相3、整理数据的原那么:(1)发生问题而要采取改善对
策前,必须有数据作为依据(2)对于数据使用目的应清楚了解(3)当数据搜
集完成后,应立即使用它(4)数据的整理与运用,改善前、改善后所具备
的条件应一致(5)数据不可造假,否那么问题将永远无法解决4、图表之
功用:(1)利于多种复杂现象的相互比拟,可供分析研究之用(2)费甚少时
间可得明确的概念(3)对于专门知识缺乏的人,亦可得到了解(4)表示事务
间的关系时,图表较文章可以使阅者印入脑海(5)利用于演讲、宣传或广
告时,予阅者深刻印象(6)有时可用插补法近似值。
(1) 并非一开始,即要求完美,可先行参考他人的例,模仿出新的,使用时如有不理想,再行改善。
(4) 以Teamwork的方式,大家集思广益,切记不可遗漏重要工程
(5) 设计不会令使用者记录错误的查检表,以免影响日后统计分析作业
的真实性3、查检表应用:查检表的制作完成后,要让工作场所中
的人员〔使用者〕了解,并且做在职训练,而在使用查检表时应注意以下
事项并适时反映。
(1) 搜集完成之数据应立即使用,并观察整体数据是否代表某些事实?(2) 数据是否集中在某些工程,而各工程间之差异为何?(3) 某些
事项是否因时间的经过而有所变化?(4) 如有异常,应马上追究原因、
并采取必要之措施。
(5) 查检的工程应随着作业的改善而改变。
(6) 事实现物的观察要细心、客观。
(7) 由使用的记录即能迅速判断,采取行动。
(8) 查检责任者,明确指定谁来做,并使其了解收集目的及方法。
(9) 搜集的数据应能获得层别的情报。
(10)数据搜集后,假设发现并非当初所设想的,应重新检讨再搜集之。
(11)查检之工程,期间计算单位等基准,应一致方能进行统计分析。
(12)尽快将结果呈报您要报告的人,并使相关人员亦能知晓。
(13)数据的搜集应注意样本取得之随机性与代表性。
(14)对于过去、现在及未来的查检记录,应适当保管,并比拟其差异性。
(15) 查检表完成后可利用柏拉图加以整理,以便掌握问题重心。
六、散布图即是将因果关系所对应变化的数据分别点绘在X-Y轴座标
的象限上,以观察其中的相关性是否存在。
1、散布图考前须知:1.1是否有异常点:有异常点时,不可任意删
除该异常点,除非异常的原因已确实掌握。
1.2是否需层别:数据的获得常常因为作业人员、方法、材料、设备
或时间等的不同,而使数据的相关性受到扭曲。
七、层别法对所收集之数据因各种不同之特征而对结果产生
之影响,而以各别特征加以分类统计,此类统计分析的方法即所谓层别法。
层别法之主要功能为:透过各种分层收集数据以寻求不良原因之所在或最
正确条件以作为改善品质之有利手法。
1、层别法使用考前须知:1.1实施前,首先确定层别的目的——不
良率分析效率之提升作业条件确认?……1.2查检表之设计应针对所疑心
之对象设计之。
1.3数据之性质分类应清晰详细载明之。
1.4依各种可能原因加以层别,至寻出真因所在。
1.5层别所得之情报与对策相连接,并付诸实际行动。
2、层别法之运用范例:八、直方图直方图是
将所收集的测定值特性值或结果值,分为几个相等的区间作为黄轴,并将
各区间内所测定值依所出现的次数累积而成的面积,用柱子排起来的图形。
1、直方图使用目的:1.1了解分配的型态1.2研究制程能力或测知
制程能力1.3工程解析与管制1.4测知数据之真伪1.5方案产品之不良率1.6求分配之平均值与标准差1.7藉以订定规格界限1.8与规格或标准值
比拟1.9调查是否混入两个以上的不同群体1.10了解设计管制是否符合
制程管制2、直方图之型态及判读:2.1正常型说明:中间高,两边低,有集
中趋势.结论:左右对称分配(常态分配),显示制程在正常运转下.。