质量管理 新旧 七种工具简介
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质量管理的新老七工具老七种工具:因果图、流程图、直方图、检查表、散点图、帕累托图、控制图新七种工具:关联图、亲和图、系统图、矩阵图、过程决策程序图、矩阵数据分析法、箭条图新七工具的概述20世纪70年代末80年代初,日本“质量管理研究会”根据推进全面质量管理的需要,经过多年研究和实践,提出“质量管理新七种方法”,简称“新七种工具"“新七种工具”结合统计方法和思考过程,充分体现全面质量管理特点,完善了质量管理理论. “老七种工具”偏重统计分析,“新七种工具”偏重思考分析.关联图:对具有原因—结果,或手段-目的等逻辑关系的一系列有关问题的要素用生产线连接起来并找出主要因素的方法。
可以用于分析整理各种复杂因素交织一起的多目的情况. 是指用连线图来表示事物相互关系的一种方法。
它也叫关系图法主要用途:1。
制订企业方针计划和实施措施2. 制订生产过程不良品对策3。
制订工序管理故障对策4. 制订QC小组目标规划5。
改善各部门质量工作6。
改善企业各项工作质量箭线图法,又称矢线图法,是网络图在质量管理中的应用。
箭线图法是制定某项质量工作的最佳日程计划和有效地进行进度管理的一种方法,效率高,特别是运用于工序繁多、复杂、衔接紧密的一次性生产项目上。
系统图,是指系统寻找达到目的的手段的一种方法,它的具体做法是将把要达到的目的所需要的手段逐级深入,如下图所示。
系统法可以系统地掌握问题,寻找到实现目的的最佳手段,广泛应用于质量管理中,如质量管理因果图的分析、质量保证体系的建立、各种质量管理措施的开展等。
矩阵图法运用二维、三维……多维矩阵表格,通过多元因素分析找出问题和造成问题的原因。
矩阵图的基本形式如下图所示.二维矩阵图中,从造成问题的因素中找出对的因素形成R(R1,R2,R3……)和L(L1,L2,L3……)一列一行因素,在列Ri和行Li的交点上表示各因素的关联程度,从而找出解决问题的着眼点。
矩阵图主要运用于寻找改进老产品的着眼点和研制新产品、开发市场的战略,以及寻找产品质量问题产生的原因、确立质量保证体系的关键环节等质量管理工作。
所谓全面质量管理常用七种工具,就是在开展全面质量管理活动中,用于收集和分析质量数据,分析和确定质量问题,控制和改进质量水平的常用七种方法。
这些方法不仅科学,而且实用,作为班组长应该首先学习和掌握它们,并带领工人应用到生产实际中。
新七大手法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QC 旧七大手法:特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。
QC 新七大手法:关系图、系统图法、KJ 法、箭头图法、矩阵图法、PAPC 法、矩阵数据解析法。
一、检查表检查表又称调查表,统计分析表等。
检查表是QC 七大手法中最简单也是使用得最多的手法。
但或许正因为其简单而不受重视,所以检查表使用的过程中存在的问题不少。
使用检查表的目的:系统地收集资料、积累信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理和分析。
也就是确认有与没有或者该做的是否完成(检查是否有遗漏)。
二、排列图法排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。
制作排列图的步骤:1 、收集数据,即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。
如,可收集1 个月或3 个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。
2、进行分层,列成数据表,即将收集到的数据资料,按不同的问题进行分层处理,每一层也可称为一个项目;然后统计一下各类问题(或每一项目)反复出现的次数( 即频数) ;按频数的大小次序,从大到小依次列成数据表,作为计算和作图时的基本依据。
3 、进行计算,即根据第(3) 栏的数据,相应地计算出每类问题在总问题中的百分比,计入第(4) 栏,然后计算出累计百分数,计入第(5) 栏。
4、作排列图。
即根据上表数据进行作图。
需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧,然后从原点开始,点与点之间以直线连接,从而作出帕累托曲线。
三、因果图法因果图又叫特性要因图或鱼骨图。
按其形状,有人又叫它为树枝图或鱼刺图。
新旧七种质量管理常用七种工具对比新七大手法要紧应用在中高层管理上,而旧七手法要紧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与管理水准比较高的公司QC旧七大手法:特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。
QC新七大手法:关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。
一、检查表检查表又称调查表,统计分析表等。
检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。
但或者许正由于其简单而不受重视,因此检查表使用的过程中存在的问题很多。
使用检查表的目的:系统地收集资料、积存信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理与分析。
也就是确认有与没有或者者该做的是否完成(检查是否有遗漏)。
二、排列图法排列图法是找出影响产品质量要紧因素的一种有效方法。
制作排列图的步骤:1、收集数据,即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。
如,可收集1个月或者3个月或者半年等时期里的废品或者不合格品的数据。
2、进行分层,列成数据表,马上收集到的数据资料,按不一致的问题进行分层处理,每一层也可称之一个项目;然后统计一下各类问题(或者每一项目)反复出现的次数(即频数);按频数的大小次序,从大到小依次列成数据表,作为计算与作图时的基本根据。
3、进行计算,即根据第(3)栏的数据,相应地计算出每类问题在总问题中的百分比,计入第(4)栏,然后计算出累计百分数,计入第(5)栏。
4、作排列图。
即根据上表数据进行作图。
需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧,然后从原点开始,点与点之间以直线连接,从而作出帕累托曲线。
三、因果图法因果图又叫特性要因图或者鱼骨图。
按其形状,有人又叫它为树枝图或者鱼刺图。
它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。
画因果分析图的注意事项:1、影响产品质量的大原因,通常从五个大方面去分析,即人、机器、原材料、加工方法与工作环境。
每个大原因再具体化成若干个中原因,中原因再具体化为小原因,越细越好,直到能够采取措施为止。
质量管理的旧七种工具是什么?质量管理的旧七种工具是:1、分层法分层法又叫分类法,是整理质量数据的一种重要方法。
它是把所收集起来的数据按不同的目的加以分类,将性质相同、生产条件相同的数据归为一组,使之系统化,便于找出影响产品质量的具体因素。
2、排列图排列图也叫巴雷特图、主次因素分析图和ABC法。
它是用来找出影响质量的主要因素的一种方法。
它一般由两个纵坐标、一个横坐标、几个长方形和一条折线组成。
左边的纵坐标表示频数(如件数、金额、时间等);右边的纵坐标表示频率;横坐标表示影响质量的各种因素,按频数大小自左至右排列;长方形的高度表示因素频数的大小;折线由表示各因素的累计频率的点连接而成。
3、因果图因果图是整理和分析影响产品(工程、工作)质量的各因素(原因)之间的关系,即表示质量特性与原因之间的关系的一种工作图。
它又称因果分析图、树枝图或鱼刺图。
4、直方图直方图又称质量分布图和质量散布图。
它是将数据按大小顺序分成若干间隔相等的组,以组距为底边,以落入各组的频数为高所构成的矩形图。
直方图是用来整理质量数据,从中找出规律,用以判断和预测生产过程中质量好坏的一种常用工具。
5、管理图管理图,又称控制图。
它是用于分析和判断工序是否处于稳定状态,带有管理界限的图。
它有分析用管理图和控制用管理图两类。
前者专用于分析和判断工序是否处于稳定状态,并且用来分析产生异常波的原因;后者专用于控制工序的质量状态,及时发现并消除工艺过程的失调现象。
6、散布图散布图,又称相关图。
它是在处理计量数据时,分析、判断、研究两个相对应的变量之间是否存在相关关系,并明确相关程度的一种方法。
7、调查表调查表,又称检查表、统计分析表,它是为分层收集数据而设计的图表,用来进行数据整理和粗略的原因分析。
可根据不同的目的要求,设计多种多样的调查表。
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质量管理;老七种工具一、质量管理的老七种工具指的是什么?质量管理的老七种工具是对应质量管理的新七种工具而言的,又叫做QC其中工具,包括统计分析表、数据分层表、排列图、因果分析图、直方图、散布图和控制图七种,其中工具可以单独使用也可以配合使用。
目的是服务质量管理。
二、质量管理的老七种工具的主要作用是什么?1、统计分析表:统计分析表是利用统计方法对数据进行整理和初步原因分析并形成表格以供直接阅读的一种工具,其格式多种多样,可以根据用户的习惯来自行制定,有利于对质量数据进行分类汇总查找规律。
2、数据分层表:数据分层法是统计分析表的延伸,就是将性质相同的,条件相同条件下收集的质量数据归纳比较。
例如统计分析表如果具体到每个车间工段的话,数据分层表可以具体到其班组和生产材料及影响因素,检查者的素质能力等。
可以按检查手段,按使用条件、和时效等进行分层,进行质量深入分析。
3、排列图。
排列图是在统计分析基础上,对影响质量的各个因素进行逐层分析后,通过直观手段呈现质量影响主要因素或者高频因素的一种质量管理图形,又叫柏拉图,图形的左侧纵坐标是影响频数,右侧纵坐标是影响频率,坐标趋势线是累积频数,横坐标是影响因素从大到小的排列组合4、因果分析图。
因果分析图又叫鱼骨图,是一种以原因作为因素,以结果为质量问题特征的关系图。
用箭头对应来代表。
因果分析图可以通过头脑风暴法来集思广益,调动员工发现质量问题并查找原因的积极性。
5、直方图。
直方图与排列图的作用类似,但是形式不一样。
主要是反映质量问题和管理效果总体分布的一种工具。
通过直方图可以较为直观的看出质量的特征的分布,有利于质量管理的高效准确开展。
6、散布图。
散布图的作用是通过若干数据的对应关系,使得特征和原因分布在一定平面区间内,作为查找质量特征发生原因或者条件的一种借鉴工具。
有利于判断质量问题以及客观条件和发生原因等变量之间的对应关系。
7、控制图。
控制图分为供分析的控制图和供管理用的控制图。
质量管理新老七种工具解析质量管理的办法、技术和工具进行了整理,主要包括:传统的检查、测试、统计抽样和6σ。
另外,业界在开展全面质量管理的过程中,通常将因果图、流程图、直方图、检查表、散点图、排列图和控制图称为“老七种工具”,而将相互关系图、亲和图、树状图、矩阵图、优先矩阵图、过程决策程序图和活动网络图称为“新七种工具”。
传统工具:1 检查指对工作产品进行检视来判断是否符合预期标准。
检查的结果含有度量值,检查常常也叫做评审、审计、走查。
检查的目的是检测和识别软件产品异常。
一次检查通常针对产品的一个相对小的部分。
发现的任何异常都要记录到文档中,并提交。
2 测试是用来确认一个项目的品质或性能是否符合需求说明书所提出的一些要求。
示例:在项目质量监控过程中,在完成每个模块编码工作之后就要做的必要测试,称为单元测试。
3 统计抽样从感兴趣的群体中选取一部分进行检查统计抽样(适当的抽样调查可降低质量控制成本)、趋势分析、缺陷修复审查等。
4 6σ采用以顾客为中心的评测方法,驱动组织内各个层次开展持续改进,包括:单位产品缺陷(DPU);每百万次运作所存在的缺陷(DPMO);组建项目团队,提供积极培训;注重支持团队活动的倡导者;培训具有高素质的过程改进专家;确保在持续改进过程初期确定合理的测评标准;委派有资历的过程专家指导项目团队工作。
6σ管理(每一百万个机会里面有3.4个瑕疵)老七种工具:1 因果图(鱼刺图)定义:石川图、鱼骨图问题的特性总是受到一些因素的影响,我们通过脑力激荡找出这些因素,并将它们与特性值一起,按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚,并标出重要因素的图形就叫特性要因图。
因其形状如鱼骨,所以又叫鱼骨图(以下称鱼骨图),它是一种透过现象看本质的分析方法。
又叫因果分析图、鱼刺图或石川图;该图的“鱼头”代表质量问题,每个“鱼刺”代表了一个可能的差错原因或检验点。
因果图(又叫因果分析图、石川图或鱼刺图)直观地反映了影响项目的各种潜在原因或结果及其构成因素同各种可能出现的问题之间的关系。
QC质量管理新旧七大工具介绍在质量管理领域,质量控制(Quality Control,QC)是一个关键的概念。
它旨在通过采取各种措施来确保产品或服务符合质量标准,并满足客户的期望。
为了更好地实施质量控制,各种工具被开发出来,以帮助企业进行有效的质量管理。
在本文中,我们将介绍QC质量管理的新旧七大工具,包括流程图、帕雷图、控制图、散点图、直方图、因果图和检查表。
通过学习和应用这些工具,企业可以更好地管理和控制其产品和服务的质量。
一、流程图流程图是一种可视化表示过程步骤的图表。
它帮助人们更好地理解和分析一个过程的各个步骤及其相互关系。
在质量管理中,流程图可用于识别和分析存在的问题或瓶颈,并为改进提供指导。
通过绘制一个清晰且易于理解的流程图,企业可以更好地理解其质量管理过程,并找出提高质量的关键因素。
二、帕雷图帕雷图是用来识别和解决问题的强大工具。
它是一个条形图,按照某个因素的重要性对问题进行排序,并以此为依据制定优先解决方案。
通过帕雷图,企业可以在众多问题中识别出最具影响力的几个,并集中资源解决这些问题,以获得质量的全面改进。
三、控制图控制图是用于监测和控制质量的重要工具。
它可以追踪产品或过程中的变异,并提供反馈指示何时需要采取纠正措施。
通过使用控制图,企业可以进行实时的质量监测,识别并解决潜在问题,从而保证产品或服务的质量稳定性。
四、散点图散点图是用来表示两个变量之间关系的图表。
在质量管理中,散点图可以用来查看两个变量之间的相关性,并确定是否存在某种模式或趋势。
通过分析散点图,企业可以了解不同变量之间的关系,并采取相应措施改进质量。
五、直方图直方图是一种展示数据分布的图表。
它通过将数据分组并显示各组数据的频率,使人们更容易理解数据的分布情况。
在质量管理中,直方图可用于分析产品的质量特征,例如尺寸、重量等。
通过直方图,企业可以了解产品质量的分布情况,并根据需要进行调整和改进。
六、因果图因果图,也称为鱼骨图或石川图,是用于分析问题产生原因的工具。
质量管理新旧七种工具质量管理的新旧七种工具其实是一个很有趣的话题。
我们先说说,什么是“七种工具”?这个名字听起来就像是某种神秘的武器库,其实它们就是一些帮助企业提升质量的实用工具。
咱们可以把这些工具分成两个部分:老工具和新工具。
简单来说,老工具就像我们年轻时用的“古董”,而新工具则是闪闪发光的“新玩意儿”。
别小看这些工具,它们就像调味品,能让企业的管理工作变得更美味可口。
1. 老工具的魅力1.1 鱼骨图(因果图)鱼骨图听起来挺有趣的,像是一条鱼的骨架。
其实,它是用来找出问题根源的。
想象一下,你在厨房做饭,突然发现盐不够了,鱼骨图就能帮你分析,为什么会缺盐,是买菜时没注意,还是存货没清点?就像老话说的,“细节决定成败”,只要理清楚原因,解决问题就容易多了。
1.2 控制图控制图就像天气预报,能让你预测出质量的波动情况。
你可以随时查看产品质量的变化,就像监测天气变化一样,如果发现异常,马上调整策略,避免大雨来袭。
这种方法用得多了,你就会发现,预防问题总比事后补救来得省事。
2. 新工具的创新2.1 流程图流程图就像是一本“旅游手册”,告诉你每一步该怎么走。
它能帮助团队理清工作流程,让每个人都知道自己的角色和职责。
这就像在一场比赛中,每个人都有自己的位置,缺了谁都不行。
像《千与千寻》里的小白鼠,流程图能让你避开那些冗余的步骤,直接到达终点。
2.2 五大为什么这个工具听起来很简单,其实却非常有效。
通过问“为什么”来追根溯源,就像是在侦探故事里找线索。
比如,为什么设备故障?因为保养不够。
那为什么保养不够?可能是人手不足。
这样一问,问题一层层揭开,直到找到真正的原因。
这种方法简单但效果杠杠的,让人感叹“真是小问题,大智慧”。
3. 老工具与新工具的结合3.1 提升效率说到这儿,我们不得不提老工具和新工具结合的力量。
就像做菜,老菜谱和新食材的结合能做出不一样的风味。
质量管理也是如此,把老工具的经验和新工具的创新结合起来,才能真正提升效率。
质量管理新七种工具简介一、新七种工具的产生日本在开展全面质量管理的过程中通常将层别法、柏拉图、特性要因图、查检表、直方图、控制图和散布图称为“老七种工具”,而将关联图、KJ法、系统图、矩阵图、矩阵数据分析法、PDPC法以及箭条图统称为“新七种工具”。
这七种新工具是日本科学技术联盟于1972年组织一些专家运用运筹学或系统工程的原理和方法,经过多年的研究和现场实践后于1979年正式提出用于质量管理的。
这新七种工具的提出不是对“老七种工具”的替代而是对它的补充和丰富。
一般说来,“老七种工具”的特点是强调用数据说话,重视对制造过程的质量控制;而“新七种工具”则基本是整理、分析语言文字资料(非数据)的方法,着重用来解决全面质量管理中PDCA循环的P(计划)阶段的有关问题。
因此,“新七种工具”有助于管理人员整理问题、展开方针目标和安排时间进度。
整理问题,可以用关联图法和KJ法;展开方针目标,可用系统图法、矩阵图法和矩阵数据分析法;安排时间进度,可用PDPC法和箭条图法。
70年代以来,特别是1973年“石油危机”后,日本一些质量管理专家学者、公司经理提出“要转向思考性的TQC”。
而思考性的TQC则要求在开展全面质量管理时,应注意如下几点:(1)要注意进行多元评价;(2)不要满足于“防止再发生”,而要注意树立“一开始就不能失败”的观念。
(3)要注意因地制宜地趋向于“良好状态”。
(4)要注意突出重点。
(5)要注意按系统的概念开展活动。
(6)要积极促“变”,进行革新。
(7)要具备预见性,进行预测。
由此,对于质量管理的方法也提出了以下几点新的要求:(1)要有利于整理语言资料或情报。
(2)要有利于引导思考。
(3)要有助于充实计划的内容。
(4)要有助于促进协同动作。
(5)要有助于克服对实施项目的疏漏。
(6)要有利于情报和思想的交流。
(7)要便于通俗易懂地描述质量管理的活动过程。
“新七种工具”就是在这样的要求下逐渐形成的。
质量控制新旧7种工具2009-03-10 16:33:46| 分类:默认分类| 标签:无|字号大中小订阅质量控制新旧7种工具,也称品管新旧七大手法(新旧QC 7工具),是常用的管理方法。
其中,(旧)QC 7工具包括直方图、柏拉图、散点图、分层法、控制图、因果图、检查表。
(新)QC 7工具包括关系图法、亲和图法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC 法、箭形图法。
(旧)QC 7工具:壹、直方图:直方图(Histogram) 直方图又称柱状图、质量分布图。
直方图法的涵义在质量管理中,如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。
它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理,来反映产品质量的分布情况,判断和预测产品质量及不合格率。
直方图又称质量分布图,是一种几何形图表,它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况,画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图,如图所示。
作直方图的目的就是通过观察图的形状,判断生产过程是否稳定,预测生产过程的质量。
具体来说,作直方图的目的有:①判断一批已加工完毕的产品;②验证工序的稳定性;③为计算工序能力搜集有关数据。
直方图将数据根据差异进行分类,特点是明察秋毫地掌握差异。
直方图的绘制方法①集中和记录数据,求出其最大值和最小值。
数据的数量应在100个以上,在数量不多的情况下,至少也应在50个以上。
②将数据分成若干组,并做好记号。
分组的数量在6-20之间较为适宜。
③计算组距的宽度。
用组数去除最大值和最小值之差,求出组距的宽度。
④计算各组的界限位。
各组的界限位可以从第一组开始依次计算,第一组的下界为最小值减去组距的一半,第一组的上界为其下界值加上组距。
第二组的下界限位为第一组的上界限值,第二组的下界限值加上组距,就是第二组的上界限位,依此类推。
⑤统计各组数据出现频数,作频数分布表。
⑥作直方图。
以组距为底长,以频数为高,作各组的矩形图。