QC7大手法

QC7大手法

1、QC简易七手法：甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图

2、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

3、QC新七大手法：关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数

据解析法

所谓新QC7大手法是相对老7手法而言的

1、关联图：对复杂因素相互纠缠的问题，搞清其结果，以找出适当解决措施的办法。作用：

适用于分析整理各种复杂因素交织在一起的问题， 经多次修改、绘制，可以明确解决问题

的关键，准确抓住重点。

2、系统图：把要实现的目的与需要采取的措施或手段，一级一级系统地展开，以明确问题

的重点，寻找最佳手段或措施。

3、KJ法：把从杂乱无章状态中收集到的语言数据根据它们相互间的亲和性统一起来，明确

需解决的问题。

4、头脑风暴法：是采用会议的方式，引导每个参加会议的人围绕着某个中心议题，广开言

路，激发灵感，在自己头脑中掀起思想风暴，毫无顾忌、畅所欲言地发表独立见解的一种集

体创造思维的方法。

5、矩阵图：是利用多维思考去逐步明确问题的方法，即使用数学上矩阵的形式，表示各因

素之间的相互关系，从中探索问题所在，并得出解决问题的设想。

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

统计技术课堂讲义

第一章 统计技术的基础知识

第一节 统计技术的基本概念

1. 统计的概念

2. 统计的工作过程 3. 关于统计技术 4. 为什么要学习统计技术 4-1从产品质量波动谈起

4-2引起产品质量波动的6大因素

人（Man） 操作者的质量意识、技术水平、文化素养、熟练程度和身体素质等。 机器（Machine） 机器设备、工夹具的精度和维护保养状况等。 材料（Material ） 材料化学成分、物理性能和外观质量等。 方法（Method） 加工工艺、操作规程和作业指导书的正确程度等。

测量（Measure） 测量设备、试验手段和测试方法等。

环境（Enviroment） 工作场地的温度、湿度、含尘度、照明、噪声和震动等。 4-3统计技术在质量管理体系中的作用

第二节

数据的收集与整理

1. 数据的分类

1-1 数据，是统计技术的基础。过程控制和体系运行都离不开数据。所以，学习统计技术首先要了解数据。

1-2 数据大体可分为两大类：计量型数据和计数型数据

计量型数据是指那些作为连续量测得的质量特性值，如长度、

统计技术课堂讲义

第一章 统计技术的基础知识

第一节 统计技术的基本概念

1. 统计的概念

2. 统计的工作过程 3. 关于统计技术 4. 为什么要学习统计技术 4-1从产品质量波动谈起

4-2引起产品质量波动的6大因素

人（Man） 操作者的质量意识、技术水平、文化素养、熟练程度和身体素质等。 机器（Machine） 机器设备、工夹具的精度和维护保养状况等。 材料（Material ） 材料化学成分、物理性能和外观质量等。 方法（Method） 加工工艺、操作规程和作业指导书的正确程度等。

测量（Measure） 测量设备、试验手段和测试方法等。

环境（Enviroment） 工作场地的温度、湿度、含尘度、照明、噪声和震动等。 4-3统计技术在质量管理体系中的作用

第二节

数据的收集与整理

1. 数据的分类

1-1 数据，是统计技术的基础。过程控制和体系运行都离不开数据。所以，学习统计技术首先要了解数据。

1-2 数据大体可分为两大类：计量型数据和计数型数据

计量型数据是指那些作为连续量测得的质量特性值，如长度、

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.

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.

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

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

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

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