质量体系文件.docx
《质量体系文件.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《质量体系文件.docx（32页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
质量体系文件
品管培训系列教材
QC七大手法
2003年4月
一、QC七大手法的由来
第二次世界大战后，日本由于受国际制裁，经济发展受到制约。
为扭转困境，日本确定了以质量为中心的技术救国之国策。
在美国质量管理专家戴明博士的指导下，许多日本质量管理专家致力于统计方法简化的研究工作。
他们先后提出新老七种手法，新七种手法为：
KJ法、关联图、系统图、矩阵图、矢线图、PDPC法、矩阵数据解析法；老七种手法为：
排列图、因果图、调查表、直方图、控制图、散布图及分层法。
由于使用上述十四种方法时，只要求应用者懂得应用程序和规则即可就象工人使用榔头、扳手一样方便，因此又称为统计工具。
这就是新老七种手法，又称新老七种工具的原因。
以上的十四种工具，最常用的是老七种工具，即为我们常说的品管七大手法，在下面的章节中将逐一介绍。
七种工具中调查表既适用于数据分析，又适用于非数字数据分析。
分层法、因果图适用于非数字数据分析；控制图、直方图、排列图和散布图适用于数字数据分析。
对品管七大手法，也许你早已熟悉它，也许你还很陌生，但只要能学好此教材，并确实将其应用在工作上，不远的将来，你也可以成为一名真正的“品管大师”！
二、柏拉图
（一）概念
柏拉图是为了从最关键的到较次要的项目进行排序而采用的简单图示技术，它是通过区分最关键的与最次要的项目，用最少的努力获取最佳的改进效果。
在工厂里，要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，而事实上大部分的问题，只要能找出几个影响较大的要因，并加以处置及控制，即可解决问题的80%以上。
要想取得最佳的效果，应当运用“抓主要矛盾、抓重点、抓关键”的原则，选择影响大的重要质量问题进行质量改进，选择起关键作用的主要原因去解决质量问题，以取得事半功倍的效果。
因此，排列图又称为重点图或ABC法。
排列图的另一个别名叫柏拉图，这是因为排列图是美国品管大师裘兰博士（Joseph.Juran）运用意大利经济学家柏拉图（Pareto）的系统图加以延伸所创造出来的。
在工厂或办公室里，把低效率、缺点、制品不良等损失按其原因或现象别，也可换算成损失金额来表示，以金额顺序大小排列，对占总金额的80%以上的项目加以追究处理，这就是所谓的柏拉图（Pareto）分析。
柏拉图法的使用要以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能画制成柏拉图。
（二）柏拉图分析的步骤：
（1）将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。
（2）纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强强烈。
（3）决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期间尽可能定期。
（4）各项目依照合计之大小顺位自左至右排列在横轴上。
（5）绘上柱状图。
（6）连接累积曲线。
范例1：
某部门将上个月生产的产品作出统计，总不良数414个，其中不良项目依次为：
层别统计表
顺位
不良项目
不良数（件）
占不良总数
比率（%）
累积比率
（%）
1
破损
195
47.1
2
变形
90
21.7
68.8
3
刮痕
65
15.7
84.5
4
尺寸不良
45
10.9
95.4
5
19
4.5
100
合计
其他
414
100
100
200
300
400
20
40
60
80
100
N=414
47.1%
21.7%
15.7%
10.9%
4.6%
100%
不良数
84.5
比例
0
%
破损变形刮痕尺寸其它
项目
由上图可以看出，该部门上个月产品不良最大的来自破损，占47.1%，前三项加起来超过了80%以上，进行处理应以前三项为重点。
范例2：
沿上题鉴于主要不良项目为破损，此破损为当月份生产许多产品的破损总合，再将产品别用柏拉图法分析如下：
破损不良数=195件
产品别依次为：
层别统计表
顺位
不良项目
不良数（件）
占不良总数
比率（%）
累积比率
（%）
1
A
130
66.7
2
B
35
17.9
84.6
3
C
10
5.1
89.7
4
D
8
4.1
93.8
5
其它
12
6.2
100
合计
195
100
84.6
50
100
150
200
20
40
60
80
100
N=195
66.7%
17.9%
5.1%
4.1%
6.2%
不良数
比例
0
%
ABCD其它
产品
在上个月的产品中，光是A产品在破损这一项就占了整部门的49.9%×66.7%=33.3%。
在进行消灭不良的活动中，即以此项为第一优先对象。
A产品+B产品两项合计超过80%，故A、B产品为重点处理产品。
（三）柏拉图适用于以下几方面的分析：
1质量
2时间/效率
3成本
4营业
5交通
6安全
7选取
⑧治安
（四）柏拉图制作应用注意事项：
1．选取项目亦4～6项为宜
2．纵轴刻度比横轴刻度长（美观）
3．制作两个柏拉图，对改善前后作个比较
4．累积比率的连线是折线
5．柏拉图是管理改善手段；
6．收集的数据应准确、无误
7．收集项目分配比例相差无几时，须重新选项；
8．制作时应记录必要事项，如：
标题、工程别、制作者、结论等
（五）柏拉图法，提供了我们在设法面面俱到的状况下，去抓重要的事情，关键的事情，而这些重要的事情又不是靠直觉判断得来的，而是有数据依据的，并用图形来加强表示。
在这个快步调的时代里，人们喜欢也习惯于快速地去思考事情及解决问题，假如能将平日累积的工作经验融入此重点管理法中，对于问题的处理及解决，往往是一劳永逸的。
也就是分层法提供了统计的基础，柏拉图法则可帮助我们抓住关键的事情。
三、因果图（特性要因图）
（一）定义
因果图是用于考虑并展开已知结果（如某质量特性的波动）与其潜在原因之间关系的一种工具。
就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解之，亦即以图来表达结果（特性）与原因（要因）之间的关系。
因其形状像鱼骨，又称[鱼骨图]。
日本品管权威石川馨博士首先提出[某项结果之形成，必定有其原因，应设法利用图解法找出其原因来。
]这个概念。
所以特性要因图又称[石川图]。
因果图用来分析因果关系、表达因果关系和通过识别症状、分析原因、寻找措施、促进问题的解决。
因果图可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的要因明郎化，从而设计步骤解决问题。
（二）因果图使用步骤
1．确定要分析的质量问题。
由于因果图只能用于单一目的分析，所以每一个质量问题要单独进行因果分析。
2．列出影响质量的主要因素，通常分为人（Man）、机（Machine）、料（Material）、法（Methld）、环（Environment），即4MIE。
3．针对要分析的质量问题，开展广泛深入的调查研究。
本步骤中要应用调查表和头脑风暴法等工具，目的在于尽可能多地收集信息，争取能获得影响质量问题的全部原因。
4．绘制因果图草图
开始绘图，把“质量问题”画入右边的方框中，然后把各类原因放在左边，作为要分析的“质量问题”的输入。
在因果图的大分枝上为原因分类的类别，每一类原因形成一个分枝，相应把分层图中的第一层原因画在中分枝上，第二层原因画在小分枝上。
一个完整的因果图至少有二层，许多因果图有三层或更多层。
图2—1给出的是“尺寸变异”因果图的实例。
尺寸
变异
材料人
硬度方法间隔
弹性调整
材质检查
组织
群体给油方法
量日数
速
度振曲
刀具
电压空气切削回转轴
条件形状强
调节度各部
压深回油
力度转
照明温度冷却液数总动部
深粘机械
种类度性
环境方法机械
5．针对绘制的草图组织集体讨论，讨论结果若认为是完善的，可进行下一步步骤，若认为是不完善的，则应从2重复进行。
6．绘制正式的因果图图形。
7．图形分析：
确定主要原因。
对因果图中所有的末端因素进行论证，从中确定哪些是影响质量问题的主要原因。
论证方法（辅助工具）包括有以下几种：
a.排列图论证：
A类因素为要因
b.散布图论证：
强相关的为要因
c.矩阵图论证：
按相关性加权计算后转为排列图论证
d.正交法论证：
按正交试验设计法试验结果计算各因素位级的贡献系数，极差大的为要因。
e.工艺试验论证：
通过工艺试验，必要时应假设检验或方差分析，具有显著性差异的要因。
f.经验论证：
可以邀请多名有关的专家进行评价，最后以矩阵评价表（包括专家会签法和两两对比法）的方式表达论证结果。
经论证确定为要因的末端因素，应在因果图中给予特殊的标记。
影响质量的主要原因找出来以后，再以“正交法”进行实验分析，找出最佳工作方法，问题也许能得以彻底解决，这是解决问题，更是预防问题。
（三）因果图适用于以下几方面：
（1）质量问题
（2）管理方法
（3）制订作业标准
（4）质量控制的导入及训练
（四）因果图绘制应用注意事项:
1.绘制因果图常用的方法是应用头脑风暴法收集所有可能的原因，运用头脑风暴法应注意以下几点：
a.禁止批评：
不准批评和反对他人意见；
b.自由奔放：
尽情地想象，自由地发言，做到知无不言，言无不尽；
c.欢迎多提：
提出的观点越多越好
d.结合改善：
与别人的意见相结合，不断启发和改善自己的想法，发言时要用附合雷同他人发言的方式发表意见；
e.如实记录：
对于任何人的发言，均要如实记录下来。
一是获得全面的信息，二是给人以重视感，从心里上感召他人多发表意见。
2.原因的分析用分层法进行归纳；
3.因果图一般由小组集体绘制，但拥有足够过程知识和经验的个人亦可独自担当。
4.当图表完成时，填写上目的、问题、绘制日期及制作者。
（五）因果图不仅在发掘原因，而且可以整理问题、找出最重要的问题，循原因找出解决问题的方法。
一个管理人员，在他的管理工作范围内所追求的目标，假如加以具体的归纳，我们可得知从项目来说不得很多，然而就每个追求的项目来说，都会有影响其达成目的的主要原因及次要原因，这些原因就是阻碍你达成工作的变数。
如何将追求的项目一一地罗列出来，并将影响每个项目达成的主要原因及次要原因也整理出来,并使用要因分析图来表示并针对这些要因有计划地加以强化，将会使你的管理工作更加得心应手。
同样地，有了这些因果图，即使发生问题，在解决问题的过程中，也能更快速、更可靠。
因果图可以说是集工作经验、直觉和事实的大成。
四、调查表（查核表）
（一）定义：
调查表是收集和记录数据的一种形式，它便于按统一的方式收集数据并进行简单的统计计算和分析。
由于调查表可以系统地收集数据，以获取对事实的明确认识，实际在应用各种统计技术都离不开调查表的应用。
调查表的应用中，重要的在于调查表格式的设计和评审，是保证其有效性的关键环节。
调查表在不同场合也称为数
据表、核对表、统计分析表等。
简单的调查表，就是备忘条，将要进行查看的工作项目一项一项地整理出来，然后定期或定时检查。
（二）调查表分类：
调查表按形式分为点检用调查表和记录用调查表
1．点检用调查表
调查表设计成在记录时只做是非或选择的注记的叫点检用调查表，其格式如下：
表3-1
日期
项目
1
2
3
4
5
6
7
8
9
……
31
人员服装
工作场地
机器保养
机器操作
工具使用
2．记录用调查表
用于收集计量或计数资料的调查表，其格式如下：
表3-2
日期
项目
1
2
3
4
5
6
7
8
9
……
31
箱唛错漏
尺寸偏差
贴纸错用
吻合不良
水彩回潮
错用配笔
其他
（三）编制调查表的步骤：
1.确定收集数据的具体目的（将要解决的问题）
2.识别为达到目的所需要的数据（能够有利于解决问题）
3.编制（设计）用于记录数据的表格，并提供记录以下信息的栏目：
——谁收集的数据
——何时、何地、以何种方式收集的数据
4.通过收集和记录某些数据预先试用的表格（设计初步的表格）。
5.必要时，评审并修订表格（确定下来，作为今后应用的规范化调查表的表格形式）。
完整调查表的范例参看表（3-3）
表4-3调查表
缺陷原因
缺陷类型
未印上的页数
模糊的页数
透过反面的页数
顺序不对的页数
合计
湿度
色料
原件情况
其它
合计
调查者：
日期：
地点：
调查方式：
（四）、编制调查表注意事项：
1.要根据调查目的和内容列出必要的调查项目，项目的排列要有利于数据的整理、计算和分析。
2.调查表要根据调查对象确定应答方式，尽可能采取简短的数据或文字表达，必要时可采用符号应答。
3.调查表应经试用、修订后才可正式使用。
五、直方图
（一）定义：
直方图又称柱状图，是用一系列等宽不等高的长方形来表示数据，宽度表示数据范围的间隔，高度表示在给定间隔内数据的数目，变化的高度形态表示数据的分布情况的一种图示技术。
通过对直方图图形的分析，可以得到大量的有关过程的质量信息，如数据分析的特征值、工序能力指数、不合格率。
因此，直方图在过程质量及过程控制方面是很重要的。
（二）直方图制作步骤：
1.收集数据
把收集的数据填入数据表，其总数以N表示
作直方图要求要收集100个左右的数据，最小也不能少于50个，否则反映分布及随后的各种推算结果就会有很大的误差。
2.定组数
总数与组数的关系大约如下表所示：
N（数据）
组数
50-100
6-10
100-250
7-12
250以上
10-25
3.找出最大值（L）及最小值（S），并计算全距（R）R=L-S
4.定组距（C）
组距即每组数据范围的间隔。
R÷组数组距，通常是2.5或10的倍数
5.定组界
第一组的下组界=S-测量值的最小位数（一般是1或0.1）×0.5
第一组的上组界为下组界加上组距；
第二组的下组界就是第一组的上组界；
第二组的上组界为其下组界加上组距。
依此类推，确定各组的上、下组界。
6.决定组的中心点
（上组界+下组界）÷2=组的中心点
7.制作次数分布表
依照数值大小记入各组的组界内，然后计算各组出现的次数。
8.制作直方图
1在平面直角坐标系内，纵坐标表示频数，横坐标表示质量特性值。
确定纵
坐标刻度时应考虑最大刻度值要包容各组内的最大频数，确定横坐标刻度时要考虑包括数据的整个分布范围。
②以组距为底，各组数据的数目（频数）为高，分别画出所有各组的长方形，即构成直方图。
9.填上次数、规格、平均值、日期等
10.范例：
测量50个蛋糕的重量
N=50
重量规格=310±8g
测量50个重量数据，
如右表：
L=320
S=302
1将其分成7组
2全距R=L-S=320-302=18
3组距C=18÷7=2.57，取C=3
4第一组下界=S（S个位数×0.5）
=302-1=301
5第一组上界=310+C=304
6第二组依此类推
7划次数分配表，如下表：
8画直方图如下表：
1
308
317
306
314
308
2
315
306
302
311
307
3
305
310
309
305
304
4
310
316
307
303
318
5
309
312
307
305
317
6
312
315
305
316
309
7
313
307
317
315
320
8
311
308
310
311
314
9
304
311
309
309
310
10
309
312
316
312
318
行
最大
315
317
319
314
320
行
最小
304
306
302
303
304
分布表
组
组界
中心值
划记
次数
1
301-304
302.5
4
2
304-307
305.5
10
3
307-310
308.5
13
4
310-313
311.5
9
5
313-316
314.5
8
6
316-319
317.5
5
7
319-322
320.5
1
直方图
20
UL=318
CL=310
SL=302
15
次
数
X=311
10
5
1234567
（三）直方图的图形分析：
为全面获得信息，应对直方图进行图形分析，常用的分析法有：
图形形状分析和对照标准（规格）分析。
1.图形形状分析
对计量值质量特性而言，其数据分布大体上符合正态分布，在正常的生产情况下其直方图的形状也应呈现出正常的形态，当有异常因素影响时，直方图的图形形状也呈现出异常。
a.正常形（对称型）见图（a）。
正常型的直方图图形，中间高、两边低，左右基本对称。
这说明工序处于稳定的正常状态。
b.孤岛型：
在远离主分布的地方出现小的直方形，犹如孤岛，见图（b）。
孤岛型直方图说明在生产过程中短时间内有异常因素在起作用，使加工条件发生变化。
例如，原材料的混杂、操作疏忽或短时间内有不熟练的工人替班等。
c.偏向型：
直方图的顶峰偏向一侧,形成不对称形状,见图（c）。
偏向型直方图的出现，往往是由于工人操作意识的偏差所造成的，如加工孔往往偏向负公差，而加工轴往往偏向正公差。
d.双峰型：
直方图的图形相距出现两个高峰，见图（d）。
双峰型直方图的数据来自两个总体，如两批材料制成的产品、两种设备加工的产品或两种工艺方法制造的产品混合为一起所取得的数据。
e.平顶型：
直方图呈现平顶形，完全不符合正态分布的规律，见图（e）。
平顶型直方图，往往是由于生产过程中有缓慢变化着的因素在起主导作用。
例如：
刀具的磨损、操作者的疲劳等。
f.锯齿型：
直方图内的各直方形大量出现高度上的参差不齐，但整个图形从总体看来还保持中间高、两边低、左右基本对称的形状，见图（f）。
（a）正常型（b）孤岛型（c）偏向型
（d）双峰型（e）平顶型（f）锯齿型
锯齿型直方图一般说来，生产过程中没有显著的异常因素起主导作用，是由于作直方图时分组过多或测量时仪表误差过大所造成。
2.对照标准分析（略）
六、控制图
（一）定义：
控制图是用于区别由异常或特殊原因所引起的波动和过程固有的随机波动的一种工具，也就是控制生产过程状态，保证工序加工产质量量的重要工具。
应用控制图可以对工序过程状态进行分析、预测、判断、监控和改进。
1924年美国的休哈特博士发明控制图，成为从质量检测阶段进入统计质量控制阶段的质量管理发展史上的里程碑。
凡是可以用定量化数字数据表示并具有可重复性的质量指标、质量特性值的控制，都可以应用控制图来达到目的。
人们常把控制图称为“统计工具的核心”来显示其重要作用。
为此，ISO9004-1和ISO9004-4所推荐的统计方法都包括控制图。
（二）控制图的分类：
控制图按质量数据特点可以分为计量值控制图和计数值控制图两大类。
1．计量值控制图
计量值控制图的基本思路是利用样本统计量反映和控制总体数字特征的集中位置和分散程度。
计量值控制图对系统性原因的存在反应敏感，所以具有及时查明并消除异常的明显作用。
计量值控制图经常用来预防、分析和控制工序加工质量，能够提供信息，帮助综合分析工序生产状态，改进加工质量。
常用的计量值控制图有
X-R：
平均值与全距控制图；
X-R：
中位数与全距控制图；
～
X-Rm：
个别值与全距移动控制图；
X-δ：
平均值与标准差控制图；
其中以X-R使用最为普遍
2．计数值控制图
计数值控制图是以不合格品数、不合格品率、缺陷数等质量特性值作为研究和控制的对象，其作用和计量值控制图相同。
目的是分析和控制生产工序的稳定性，预防不合格品的发生，保证产质量量。
常用的计数值控制图有：
P-Chart：
不合格品率控制图
Pn-Chart：
不合格品数控制图
C-Chart：
缺点数控制图
U-Chart：
单位缺点数控制图
其中以P-Chart应用较广。
初学控制图，可以先从X-R图及Pchart的使用开始，等熟练以后再视需要使用其他的图。
（三）控制图制作步骤：
1．计量值控制图制作步骤（略）
2．计数值控制图制作步骤
主要讲P控制图的制作方法
（1）收集数据（一般情况25组）
（2）计算每组不合格品率P
P=Pn/n=不合格品数/样本大小
（3）计算平均不合格率P
P=∑Pn/∑n=总不合格品数/总样本数
（4）计算控制界限
中心线CL=P
上控制界限UCL=P+
下控制界限LCL=P-
（5）作图：
描点连线
注：
每次样本数一定时，上、下控制界线为直线
每次样本数不一定时，上、下控制界线为折线。
（四）控制图的分析与判断：
用控制图识别生产过程的状态，主要是根据样本数据形成的样本点位置以及变化趋势进行分析和判断。
如图5.1所示为典型的受控状态，而失控状态表现在以下两个方面：
（1）样本点超出控制界限；
（2）样本点在控制界限内，但排列异常。
1．受控状态
如图5.1
升级会员 