新qc七大手法培训资料

QC七大手法培训资料

常见的QC应用方法，除后面讲到的常见的“七大手法”外，还包括实验法、查核表法、推移图法、抽样计划、品质成本、制程流程、IE法等方法。

一． 层别法：

特 点：常用，简便易上手。

实用范围：将多种多样的资料/信息，分类别、分目的等进行分类，而后进行分析。 注意要点：注意分类前提必须相同/相等或一致。

案例分析：5名工人各自生产1500件同样产品，其产生的不良品数量如图表所示，分析

其质量状况。

二． 柏拉图法:

特 点：简单明了反映不良项的变化趋势，还能反映相应数据。

实用范围：能在众多的问题点中找出影响较大的几个因素加以处理改善，明确问题的关

键点。可在短时间内进行立竿见影的改善。

注意要点：该方法并非一次性全面解决问题的良药。

案例分析：图中有x1-5共计5个问题点，其总共不良数据为100，其各不良项的走势如

图所示，分析其现在质量状况。

三． 因果分析法（鱼骨图法）：

特 点：清晰反映造成结果的各类因果关系。

实用范围：针对结果寻求原因，罗列所有可能的原因进行改善。

注意要点：该分析方法需在“畅所欲言”的民主环境下进行。（又名“头脑风暴”） 案例分析：针对“JG”的结果，寻找造成该结果的原因，其中包括5大项目，而每个大

的项目里又包含

QC七大手法培训资料

常见的QC应用方法，除后面讲到的常见的“七大手法”外，还包括实验法、查核表法、推移图法、抽样计划、品质成本、制程流程、IE法等方法。

一． 层别法：

特 点：常用，简便易上手。

实用范围：将多种多样的资料/信息，分类别、分目的等进行分类，而后进行分析。 注意要点：注意分类前提必须相同/相等或一致。

案例分析：5名工人各自生产1500件同样产品，其产生的不良品数量如图表所示，分析

其质量状况。

二． 柏拉图法:

特 点：简单明了反映不良项的变化趋势，还能反映相应数据。

实用范围：能在众多的问题点中找出影响较大的几个因素加以处理改善，明确问题的关

键点。可在短时间内进行立竿见影的改善。

注意要点：该方法并非一次性全面解决问题的良药。

案例分析：图中有x1-5共计5个问题点，其总共不良数据为100，其各不良项的走势如

图所示，分析其现在质量状况。

三． 因果分析法（鱼骨图法）：

特 点：清晰反映造成结果的各类因果关系。

实用范围：针对结果寻求原因，罗列所有可能的原因进行改善。

注意要点：该分析方法需在“畅所欲言”的民主环境下进行。（又名“头脑风暴”） 案例分析：针对“JG”的结果，寻找造成该结果的原因，其中包括5大项目，而每个大

的项目里又包含

一、前言：

1.何谓新QC七大手法：

自从1950年戴明博士赴日教导统计品管后，日本即兴起了全国的品管热潮，并不断研究品质管理，目前日本各企业都实施全员品管、全员改善，不但是课组长、工程师们，就连班组长、基层作业员都极为努力的学习品质管理及相关手法，在现场问题的发掘及改善上，发挥了莫大的效果。

其中最常用，也最适合现场问题改善的QC手法，是为QC七大手法。即是大家所熟知的特性要因分析图、层别法、查检表、柏拉图、推移图、散布图及直方图，偶而也将管制图列入。

然而，上述这些手法，除了特性要因图外，其它手 法都是用在数据收集以后的整理及解析，在尚未收集到数据前的状况，就无法使用，因为在此种状况下，一般都是极为混沌，因素间之关连也甚为复杂。为了能克服这点，日本科学技术连盟(JUSE)研究归纳出另外一套的QC手法，可资应用，这些手法也是七种，因此就称为新QC七大手法。 新QC七大手法包括了： 1.系统图法2.矩阵图法 7.矩阵数据解析法

上述新QC七大手法中之前六项皆是针对语言资料之整理，作成图形表示者，唯有最后一项之矩阵数据解析法是要用到数字资料，是属于多变量解析的一种，方法较为艰难，在一般现场的间题的改善上较少被使用，因此不在本讲座范围内。 2.

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1.简介

课程的主要内容

2.层别法(Stratification) 3.查检表(Checksheet) 4.排列图(Pareto Diagram) 5.鱼骨图(Casue and Effect Diagram) 6.散布图(Scatter Diagram) 7.直方图(Histogram) 8.控制图(Control Chart) 9.Q&A

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a.什么是品管七大手法？ 是日本人首先提出来的

1.简介

是一种统计手法在品管中的应用 是发现与解决问题一种思想，方法 以及工具

b.品管七大手法的意义？ 用事实与数据说话 全面预防 全因素、全过程的控制 依据PDCA循环突破状予以改善 层层分解、重点管理

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1.简介c. QC七大手法的构成：

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a.什么是层别法？

2.层别法

所谓层别法，就是把收集来的原始数据按照的一定的目的与要求加以分类整理 ，以便进行比较分析的一种方法。

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一、前言：

1.何谓新QC七大手法：

自从1950年戴明博士赴日教导统计品管后，日本即兴起了全国的品管热潮，并不断研究品质管理，目前日本各企业都实施全员品管、全员改善，不但是课组长、工程师们，就连班组长、基层作业员都极为努力的学习品质管理及相关手法，在现场问题的发掘及改善上，发挥了莫大的效果。

其中最常用，也最适合现场问题改善的QC手法，是为QC七大手法。即是大家所熟知的特性要因分析图、层别法、查检表、柏拉图、推移图、散布图及直方图，偶而也将管制图列入。

然而，上述这些手法，除了特性要因图外，其它手 法都是用在数据收集以后的整理及解析，在尚未收集到数据前的状况，就无法使用，因为在此种状况下，一般都是极为混沌，因素间之关连也甚为复杂。为了能克服这点，日本科学技术连盟(JUSE)研究归纳出另外一套的QC手法，可资应用，这些手法也是七种，因此就称为新QC七大手法。 新QC七大手法包括了： 1.系统图法2.矩阵图法 7.矩阵数据解析法

上述新QC七大手法中之前六项皆是针对语言资料之整理，作成图形表示者，唯有最后一项之矩阵数据解析法是要用到数字资料，是属于多变量解析的一种，方法较为艰难，在一般现场的间题的改善上较少被使用，因此不在本讲座范围内。 2.

QC七大手法培训教材教材汇编：2007年7月

目

录

一、质量统计方法的概念 二、数据统计特征值 三、QC七大统计手法的运用与范例 四、新QC七大手法的简介

第一节：质量统计方法概述1、有关统计方法的概念： * 在ISO9000族标准中，统计方法的应用是质量体系基本要求之一。标 准指出，可以在与质量有关的活动中，特别是在市场分析、产品设计、 可靠性规范和寿命预测、工序控制和工序能力研究、质量水平研究和 检验方案以及数据分析、性能评定和缺陷分析等方面应用统计方法。 标准中还特别指出，应当在建立和运行质量体系时建立并保持选择和 应用统计方法的书面程序。统计方法在质量管理和质量保证领域内的 用途是非常广阔的。

* 统计方法是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映 的问题作出一定结论 的方法。

2、质量管理中统计方法的作用：* 提供表示事物特征的数据：在质量管理活动中收集到的数据大都表 现为杂乱无章，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、 极差等。 * 比较两事物的差异：在质量管理活动中，实施质量改进或引用新材 料、新工艺，均需要判 断所得的结果同改进前的状态有无显著差异，这就需要运用假设检验、 显著

QC七大手法試題

部 門: 工 號: 姓 名:

1.

QC七大手法是指哪七大手法﹖目前工作所用到的有哪几種類型﹖（20分） 1. 查檢表2. 柏拉圖 3. 特性要因圖(魚骨圖) 4. 直方圖5. 管制圖6. 散布圖7. 層別法 2.

查檢表有什么作用﹖分為哪几類﹖（10分）

作用: 利用查檢表來了解現狀或收集數據以作分析之用 分類:點檢用/記錄用 3.

柏拉圖有什么作用﹖需要針對圖形上所示的哪些分布進行分析﹖（10分）

作用:用來設定改善的目標 需要針對圖形分析的項目為所佔總體不良80%的項目 4.

請寫出分別寫出P Chart.U Chart.X-R Chart的計算公式﹖（10分） (1) X-R管制圖 CLx=X UCLx=X+A2R LULx=X-A2R R管制圖 CLr=R UCLr=D4R LCLr=D3R

(2) P管制圖 CL=P UCL=P+3 * P(1-P)/n LCL=P-3*P(1-P)/n (3) U管制圖 CLu = u UCLu = u + 3

QC七大手法之直方图详解

-专业提供SPC软件解决方案 咨询热线：020-85530201

QC七大手法之直方图详解

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摘要：优良的品质是靠科学的方法管理出来的，QC七大手法正是现场管理中最 常用的品质管理工具，其中QC七大手法包括：排列图、分层法、检查表、散布 图、控制图、因果图以及直方图等，本节主要针对其中之一的直方图来进行详解。

直方图

直方图(Histogram)是频数直方图的简称。它是用一系列宽度相等、高度不等的 长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方形的高度表示在 给定间隔内的数据数。

直方图的作用

(1)显示质量波动的状态；

(2)较直观地传递有关过程质量状况的信息；

(3)通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集

中力量进行质量改进工作。

应用直方图的步骤

现以某厂生产的产品重量为例，对应用直方图的步骤加以说明：

(1)收集数据。作直方图的数据一般应大于50个。本例 在生产过程中收集了100个数据，列于表一中。

(2)确定数据的极差(R)。用数据的最大值减去最小值 求得。

本例最大值X max =48(cg),最小值X mi

品管手法

搜集整理：龚浩

品管手法

讲解之内容第一章 数据与查检表 第二章 柏拉图 第三章 特性要因图 第四章 散布图 第五章 图表与管制图 第六章 直方图 第七章 层别法 第八章 QC九大步骤

品管手法

第一章 数据与图表一、何为数据? 就是根据测量所得到的数值和资料等事实.因此 形成数据最重要的基本观念就是:数据=事实

二、运用数据应注意的重点:1.收集正确的数据 2.避免主观的判断 3.要把握事实真相

品管手法

第一章 数据与图表三.数据的种类 A.定量数据:长度.时间.重量等测量所得数据,也 称计量值;以缺点数,不良品数来作为计算标准 的数值称为计数值. B.定性数据:以人的感觉判断出来的数据,例如:水 果的甜度或衣服的美感. 四.整理数据应注意的事项 1.问题发生要采取对策之前,一定要有数据作为依 据. 2.要清楚使用的目的. 3.数据的整理,改善前与改善后所具备条件要一致 . 4.数据收集完成之后,一定要马上使用.

品管手法

第一章 数据与图表五.何谓查检表? 以简单的数据用容易了解的方式作成图形或表格, 只要记上检查记号,并加以整理,作为进一步分析或核 对检查用. 六.查检表的种类 查检表以工作的种类或目的可分为:记录用查检表 和点检用查

解決問題的QC七大手法

單元目的

解決製程問題的方法不只限於管制圖，品質管理七大手法都是可能的方法，本系統將個別簡介這些手法，並提出實際使用例子，供學習者練習，希望對解決問題能有幫助。

單元大綱

在進行品質管制時，我們會利用到許多圖形方法來整理顯示資料及數據，這些用作品質改善的圖形工具，通常都不需要複雜的計算，比較常用到的圖形方法有七項，一般稱為品管七大手法（the magnificent seven）。品管七大手法包括：

1. 管制圖（control charts） 2. 檢核表（checksheets） 3. 直方圖（histograms） 4. 柏拉圖（Pareto diagrams）

5. 特性要因圖（cause and effect diagrams） 6. 散佈圖（scatter diagrams） 7. 流程圖（flowcharts）

品管七大手法通常會配合層別法一起使用。層別法是經由對可能之原因，如原料、機械或操作員等，分成若干個層，在透過收集數據的分類，找出不良之真正原因。影響品質特性的原因通常包括時間、原料、機器設配、作業方法與操作人員等，所以，我們可以依下列基準來作層別：

A. 依原料的供應來源或批次層別