品管七大手法五大工具

第一章

第二章第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章

QC统计手法概述 数据与图表 查检表

散布图层别法 直方图 拍拉图 特性要因分析图 管制图封面封底2

一.前言. 二.管理循环 管理、改善与统计 P-D-C-A循环 三.QC STORY 四.QC七大手法与ISO 9000统计技术

一.何谓数据 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.数据的分类1.依特 A.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. B.定量数据:长度,时间.重量等测量所得数据,也称计量 值;(特点连续不间断)以缺点数,不良品数来作为计算 标 准的数值称为计数值.(特点离散性的数据) 2.依来源 A.市场数据 B.制程数据 C.检验数据

三.应用数据须注意的重点 1.搜集正确可用的数据 2.避免个人主观的判断 3.掌握事实的真相 四.整理数据的方法. 1.机器整理法(电脑软件….)2.人工整理法(卡片.笔记….) 3.实例说明5

五.整理数据的原则 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

品管七大手法

1. 特性要因图(鱼剌图、因果图、石川图)

2. 检查表（查检表、点检表）, 3. 层别法, 4.散布图 5.柏拉图 6.直方图 7.控制图

品管七大手法应用及相互关系

1. 根据问题,探讨可能之原因(特性要因图) 2. 收集数据(检查表)

3. 检讨数据之间的关系(层别法,散布图)

4. 对数据进行分析,并对影响较大之2-3项进行重点控制(柏拉图,直方图) 5. 对变异进行控制(控制图)

特 性 要 因 图 一.何谓特性要因图:

1. 特性要因图:对于结果(特性)与原因(要因)间或所期望之效果(特性)与对策间之关系,以箭头连结,

详细分析原因或对策的一种图形.

2. 特性要因图的来源:特性要因图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年发明的,故又称石川图.

又因其形状似鱼剌,故亦称鱼剌图.其目的在于阐明原因与结果之关系,亦称因果图. 二.特性要因图的制作要领: 1. 决定问题(或质量)的特性.

2. 准备适当的纸张,绘出特因要因图的骨架,将特性写在右端,自左划上一条粗线(称母线),代表制

程.

3. 把原因分类成几个大类,每大类划于中骨上,依制程一般分为人,机械,材料,方法,环境等. 4. 探

品管七大手法/李傳政 老師

改善手法

改善手法 管制圖 VA/VE PM TPM MBO 5S IE7手法 時間 1924年 1947年 1951年 1971年 1954年 1955年 1961年 地點 內容 美國修華特 管制圖 美國GE公司 價值分析/工程 美國 預防保養 日本電裝 全面參與式生產保全 美國 目標管理 日本中央勞動災害防整理/整頓/清掃/清潔/教止協會 養 美國 流程程序圖/防呆法 動作分析/人機圖 五W法/時間研究/ 稼動分析 日本科技連盟石川馨 特性要因圖/查檢表/ 柏拉圖/層別法/ 直方圖/管制圖/ 散佈圖 日本科技連盟石川馨 QC STORY 日本石橋 方針管理 日本科技連盟納谷嘉親和圖/關連圖/ 信 系統圖/矩陣圖/ 箭頭圖/矩陣數據解析 法/過程決策程序圖 日本豐田 看板管理零庫存 美國 QC工程表/管制圖/ QC STORY /製程能力分析/GAUGE R&R 日本 群體訪談/意見調查/定位分析/發想查撿表/表形式發想法/Conjoint分析/品質表 美國韓默 企業再造 QC7手法 1962年 QCC手法 1962年 1964年 MBP 新QC7手法

品质管理数据的统计方法

品管新七大手法简介

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；

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.

第一章 品管新七大手法概述

作用

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。 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

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：

质量统计七大手法

质量统计七大手法

质量统计方法是工厂质量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.质量问题的分析.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 –R.P.C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著影响。 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.

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.

§5 统计技术应用

一、 柏拉图的应用

柏拉图一般由一个横坐标、两个纵坐标、几个直方图和一条曲线组成。如图4-5所示。图中，左边的纵坐标表示频数；右边的纵坐标表示频率；横坐标表示各个因素或项目按各影响因素影响程度的大小，从左到右排列；直方图的高度表示某因素影响程度的大小；曲线表示各影响因素大小的累计百分数。应用柏拉图步骤如下： 1．确定统计分析对象 可以按检验产品的不合格件数和不合格项目等作为对象。 2．确定收集数据的时间范围 可以年、月、日、季或班次为单位时间进行统计。 3．对收集的数据进行分层统计项目按发生的频次有多到少，从左到右排列，“其它”

项不论发生的频次是多少，必须放在最后一项。然后计算各项目累积发生的数量与累积百分率。

4．根据作出的排列图，找出影响质量的主要因素。一般来说，找出的主要因素最好是一个、两个，至多不超过三个。

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例如，压接组七月份累计不合格品如表4-2所示：

表4-2

序号 1 2 3 4 5 6 缺陷项目 飞线芯 少胶 包胶 端子变形 漏打 其他 总计 作排列图： 2100

1400

1670 59.6% 93.2% 87.8% 频数 1

IE七大手法

工業程(工I)七大E法 手EI To7ol

s1:01640:1

IE七大手法

言質量前表代一個了國家的科技術、生產水學帄、管理水和文帄化 水.帄產品質 量的提高,味著經濟意益的提高.效今當界世經的濟發展正 歷經著由數量型長向增量型增長質的變轉,市竟爭也場人格 由竟為爭主轉向質竟爭為主.量所而企有的目業的系均希望最小以投的(入NPUT)得到I最的大產出 (UOTPU)T以,致獨得最的效大益那.麼何在如質品證保基的礎 上使,企業獨最大得效的益?只呢有低降成本提和高業的生產企力,把這些“投 ”做最入有的組合,以達效到品質定、穩效率高、期 交準、浪費少、成低.本這是近代就業界工業工工(IE程)所要的主做要作工

.

IE七大手法

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IE七大手法

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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.

质量管理工具Quality Control Tools

自我介绍金志冬，上海奕鸣企业管理咨询有限公 司咨询师 曾任知名跨国公司质量经理 国家注册审核员 ISO9000/QS9000/VDA6.1/TS16949咨询师 帮助多家公司通过 ISO9000/QS9000/TS16949质量管理体系 认证

课程简介加深对统计技术的了解 掌握QC七大手法 学会解决问题的方法

简介QC七大手法

检查表 (Check List) 散布图 (Scatter Diagram) 特性要因图 (Characteristic Diagram) 因果图 (Cause-Effect)、 鱼骨图 (Fish Bone Chart) 直方图 (Histogram) 控制图 (Control Chart) 层别法 (Stratification) 柏拉图 (Pareto Diagram)

简介QC新七种工具

关联图 KJ法 系统图 矩阵图 矩阵数据分析法 过程决策程序图 (PDPC) 箭头图

ISO9000与统计技术

ISO9000:2000中的0.2“质量管理原则”g):基于事实的决策方 法------有效决策是建立在数据和信息分析的基础上