快速学习QC七大手法.docx

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快速学习QC七大手法

1．妙计QC七大手法：

查检收数据

管制防变异

直方显分布

柏拉抓重点

散布找相关

层别找差异

特性找要因

什么是QC七大手法？

1、柏拉图:

定义：

将问题的原因或是状况进行分类，然后把所得的数据由大到小排列后，所绘出的累计柱状图。

作用：

在现场众多的不良问题中，找出关键的前几名，以便决定今后管理工作的重点。

2、因果图：

定义：

用树状结构画出因果关系图。

作用：

将影响品质的诸多原因一一找出，形成因果对应关系，使人一目了然，对于确定正确的对策方案有帮助。

3、散布图：

定义：

以点的形式在坐标系上画出两个对应变量之间的内在关系的图。

作用：

用于确认两个变量之间是否存在某种内在关系，有助于判明原因真假。

4、直方图：

定义：

对同一类型的数据进行分组、统计，并根据每一组所分析的数据量画出柱子状的图。

作用：

弄清众多数据的分布状态，了解总体数据的中心和变异，并能以此推测事物总体的发展趋势。

5、检查表：

定义：

以表格的形式，对数据进行简单整理和分析的一种方法。

作用：

简便、直观地反映数据的分布情况。

6、  层别法：

定义：

按某一线索对数据进行分门别类、统计的方法。

作用：

寻找出数据的某项特性或共同点，对现场中的即时判定有帮助。

7、  控制图：

定义：

用统计方法分析品质数据的特性，并设置合理的控制界线，对引起品质变化的原因进行判定和管理，使生产处于稳定状态的一种时间序列表。

作用：

A：

可以判定品质是处于稳定的状态还是处于异常状态。

B：

可以确认不良对策是否有效。

C：

可用作日常品质维持管理的重要工具。

新QC七大手法为：

  1、系统图，2、亲和图，3、关联图，4、箭条图，5、矩阵图，6、PDPC法，7、矩阵数据解析法

新QC七大手法

1.关联图法--TQM推行,方针管理,品质管制改善,生产方式,

生产管理改善

2.KJ法--开发,TQM推行,QCC推行,品质改善

3.系统图法--开发,品质保证,品质改善

4.矩阵图法--开发,品质改善,品质保证

5.矩阵开数据解析法--企划,开发,工程解析

6.PDPC法--企划,品质保证,安全管理,试作评价,生产量管理

改善,设备管理改善

7.箭法图解法--品质设计,开发,品质改善

新旧QC七大手法

一、QC七大手法分为：

1、简易七大手法：

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

计数值：

以合格数、缺点数等使用点数计算而得的数据一般通称为计数数据。

（数一数）

计量值：

以重要、时间、含量、长度等可以测量而得来的数据，一般为计量值，如长度、重要、浓度，有小数点的凡四舍五入都称之。

（量一量）

4、QC七大手法由五图，一表一法组成：

五图：

柏拉图、散布图、直方图、管制图、特性要因分析图（鱼骨图）

一表：

查检表（甘特图）

一法：

层别法

二、介绍简易七大手法：

1、甘特图：

用途

1、工作进度安排

2、查核工作进度

3、掌握现况

4、日常计划管理用

是一种最容易、最有效的一种进度自我管理。

2、统计图（条形图）：

用途

1、异常数据一目了然。

2、容易对照比较。

3、易看出结论。

应用最普通报章、杂志均可看到的图表。

应用到层别法。

3、推移图（趋势图）：

用途1、数据对时间变化管理使用。

2、可以把握现状、掌握问题点。

3、效果、差异比较。

了解数据差异最简单的方法，应用很广。

次品率、推移图。

4、流程图：

用途

1、工作内容之表示。

2、容易掌握工作站。

3、教育、说明用。

工作说明、内容之简易表示方法。

5、圆图：

用途

1、用以比较各部分构成比例。

2、以时钟旋转方向由大到小排列，将圆分成若干个扇形。

3、直截了当的描绘各项所占比例。

用到层别法。

三、介绍旧七大手法：

1、查检表（CHECKLIST）

用途

1、日常管理用

2、收集数据用

3、改善管理用

帮助每个人在最短时间内完成必要之数据收集

2、层别法：

用途

1、应用层别法、找出数据差异因素而对症下药。

2、以4M，每1M层别之。

1、借用其他图形，本身无图形。

2、由大到小排列。

3、柏拉图（计数值统计）：

借用层别图。

由生产现场所收集到后数据，必须有效的加以分析、运用，才能成为人价值的数据。

而将此数据加以分类、整理，并作成图表，充分的掌握问题点及重要原因，是时下不可缺的管理工具。

而最为现场人员所使用于数据管理的图为柏拉图。

定义：

1）根据所收集的数据，按不良原因、不良状况、不良项目、不良发生后位置等不同区分标准而加以整理、分类，借以寻求占最大比率的原因状况或位置，按其大小顺序后排列，再加上累积值的图形。

2）从柏拉图可看出哪一项目有问题，其影响度如何，以判断问题之所在，并针对问题点采取改善措施，故又称ABC图，（分析前面2-3项重要项目之控制。

）

3）又因图后排列是依大小顺序，故又可称为排列图。

4）柏拉图制作说明：

A决定数据的分类项目

分类的方式有：

a结果的分类包括不良项目别、场所别、时间别、工程别。

b原因的分类包括材料别（厂商、成份等）。

方式别（作业条件、程序、方法、环境等）、人（年龄、熟练度、经验等）、设备别（机械、工具等）。

分类的项目必须合乎问题的症结，一般的分类先从结果分类上着手，以便洞悉问题之所在，然后再进行原因分析，分析出问题产生之原因，以便采取有效的对策。

将此分析的结果，依其结果与原因分别绘制柏拉图。

B决定收集数据的期间，并按分类项目，在期间内收集数据。

考虑发生问题的状况，从中选择恰当的期限（如一天、一周、一月、一季或一年为期间）来收集数据。

C依分类项目别，做数据整理，并作成统计表。

a各项目按出现数据大小顺序排列，其他项排在最后一项，并求其累积数。

（其他项不可大于前三项，若大于时应再细分）。

b求各项目数据所占比率累计数之影响度。

c其他项排在最后，若太大时，须检讨是否其他重要要因需提出。

不良率（%）=各项不良数÷总检查数*100

影响度（%）=各项不良数÷总不良数×100

D记入图表纸并依数据大小排列画出柱状图。

a于图表用纸记入纵轴及横轴。

纵轴左侧填不良数、不良率，或损失金额，纵轴右侧刻度表示累计影响度（比率）；在最上方刻100%，左方则依收集数据大小做适当刻度。

横轴填分类项目名称，由左至右按照所占比率大小记入，其他项则记在最右边。

b横轴与纵轴应做适度比例，横轴不宜长于纵轴。

E绘累计曲线：

a点上累计不良数（或累计不良率）。

b用折线连结。

F绘累计比率：

a纵轴右边绘折线终点为100%。

b将0~100%间分成10等分，把%的分度记上（即累计影响度）。

c标出前三项（或四项）之累计影响度是否>80%或接近80%。

J记入必要的事项：

a标题（目的）。

b数据收集期间。

c数据合计（总检查、不良数、不良率…等）。

d工程别。

e作成者（包括记录者，绘图者…）。

绘图注意事项：

1）柏拉图之横轴是按项目别，依大小顺序由高而低排列，[其他]项排在最后一位。

2）柏拉图之柱形图宽度要一致，纵轴与横轴比例为3：

2。

3）纵轴最高点为总不良数，且所表示之间距离一致。

4）次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成[其他]项；其他项不应大于前几项，若大于时应再分析。

有时，改变层别或分类的方法，亦可使分类的项目减少。

通常，项目别包括其他项在内，以不要超过4~6项为原则。

5）改善前后之比较时：

a改善后，横轴项目别依照出现大小顺序由高而低排列。

b前后比较基准须一致，且刻度应相同，则更易于比较。

4、管制图：

（1）何为管制图：

为使现场之品质状况达成吾人所谓之“管理”作业，一般均以侦测产品之

品质特性来替代“管理”作业是否正常，而品质特性是随着时间、各种状况有着高低的变化；那么到底高到何种程度或低至何种状况才算吾人所谓异常？

故设定一合理之高低界限，作为吾人探测现场制程状况是否在“管理”状态，即为管制图之基本根源。

管制图是于1924年由美国品管大师修哈特博士所发明。

而主要主义即是【一种以实

际产品品质特性与依过去经验所研判之制程之能力的管制界限比较，而以时间顺序

用图形表示者】。

（2）基本特性：

一般管制图纵轴均设定为产品的品质特性，而以制程变化的数据为分度；横轴则为检测制品之群体代码或编号或年月日等，以时间别或制造先后别，依顺序将点绘于图上。

在管制图上有三条笔直的横线，中间的一条为中心线（CenterLine，CL），一般以蓝色之实线绘制。

左上方的一条称为管制上限（UpperControlLimit，UCL），在下方的称为管制下限（LowerControlLimit，LCL），对上、下管制界限之绘制，则一般均用红色之虚线表现之，以表示可接受之变异范围；至于实际产品品质特性之点连线条则大都以黑色实线表现绘制之。

（3）管制图原理：

1）品质变异之形成原因

一般在制造的过程中，无论是多么精密的设备，环境，其品质特性一定都会有变动，绝无法做完全一样的制品；而引起变动的原因可分为两种，一种为偶然（机遇）原因，一种为异常（非机遇）原因。

2）管制图界限之构成：

管制图是以常分配中之三个标准差为理论依据，中心线为平均值，上、下管制界限以平均数加减三个标准差（±3σ）之值，以判断制程中是否有问题发生，此即修哈特博士所创之法。

（4）管制图种类：

1）依数据性质分类：

A计量值管制图：

所谓计量值系指管制图之数据均属于由量具实际量测而得；如长度、重量、浓度等特性均为连续性者。

常用的有：

a平均数与全距管制图（X（—）-RChart）

b平均数与标准差管制图（X（—）-σChart）

c中位数与全距管制图（X（~）-RChart）

d个别值与移动全距管制图（X-RmChart）

e最大值与最小值管制图（L-SChart）

B计数值管制图：

所谓计数值是指管制图之数据均属于单位计算数者而得；如不良数、缺点数等间断性数据均属之。

常用的有：

a不良率管制图（PChart）

b不良数管制图（Pnchart，又称npchart或dchart）

c缺点数管制图（Cchart）

d单位缺点数管制图（Uchart）

2）计数值与计量值管制图之应用比较

计量值

计数值

优点

1、甚灵敏，容易调查真因。

2、可及时反应不良，使品质稳定。

1、所须数据可用简单方法获得。

2、对整体品质状况之了解较方便。

缺点

1、抽样频度较高、费时麻烦。

2、数据须测定，且再计算，须有训练之人方可胜任。

1、无法寻得不良之真因。

2、及时性不足，易延误时机。

（5）管制图之绘制：

介绍：

计量值管制图（X-R）常用

1）先行收集100个以上数据，依测定之先后顺序排列之。

2）以2~5个数据为一组（一般采4~5个），分成约20-25组。

3）将各组数据记入数据表栏位内。

4）计算各组之平均值X。

（取至测定值最小单位下一位数）

5）计算各组之全距R。

（最大值-最小值=R）

6）计算总平均X。

X=（X1+X2+X3+…+Xk）/k=ξXi/k（k为组数）

7）计算全距之平均R：

R=（R1+R2+R3+…+Rk）/k=ξRi/k

8）计算管制界限

X管制图：

中心线（CL）=X

管制上限（UCL）=X+A2R

管制下限（LCL）=X-A2R

R管制图：

中心线（CL）=R

管制上限（UCL）=D4R

管制下限（LCL）=D3R

A2，D3，D4之值，随每组之样本数不同而有差异，但仍遵循三个标准差之原理，计算而得，今已被整理成常用系数表。

9）绘制中心线及管制界限，并将各点点入图中。

10）将各数据履历及特殊原因记入，以备查考、分析、判断。

（6）管制点之点绘制要领：

1）各项工程名称、管制特性、测定单位、设备别、操作（测定）者、样本大小、材料别、环境变化…等任何变更资料应清楚填入，以便资料之分析整理。

2）计量值变更管制图（X-R，X-R…等）其X管制图与R管制图的管制界限席宽度取法，一般原则以组之样本数（n）为参考，X管制图之单位分度约为R管制图之1/n倍。

（纵轴管制界限宽度约20-30m/m；横轴各组间隔约2-5mm）

3）中心线（CL）以实线记入，管制界限则记入虚线；各线上须依线别分别记入CL、UCL、LCL、等符号。

4）CL、UCL、LCL之数值位数计算比测定值多两位数即可。

（各组数据之平均计算数则取比测定值多一位数）

5）点之绘制有[·]、[○]、[△]、[×]…等，最好由厂内统一规定。

6）变管制图，二个管制图之绘制间隔最少距20mm以上，可行的话最好距30mm左右。

（7）管制图之判读：

1）管制状态之判断（制程于稳定状态）

A多数点子集中在中心线附近。

B少数点子落在管制界限附近。

C点子之分布与跳动呈随机状态，无规则可循。

D无点子超出管制界限以外。

2）可否延长管制限界限做为后续制程管制用之研判基准：

A连续25点以上出现在管制界限线内时（机率为93.46%）。

B连续35点中，出现在管制界限外点子不超出1点时。

C连续100点中，出现在管制界限外点子不超出2点时。

制程在满足上述条件时，虽可认为制程在管制状态而不予变动管制界限，但并非点子超出管制界限外亦可接受；这此超限之点子必有异常原因，故应追究调查原因并予以消除之。

3）检定判读原则：

A应视每一个点子为一个分配，非单纯之点。

B点子之动向代表制程之变化；虽无异常之原因，各点子在界限内仍会有差异存在。

C异常之一般检定原则：

（如图所示）

（8）管制图使用之注意事项：

1）管制图使用前，现场作业应予标准化作业完成。

2）管制图使用前，应先决定管制项目，包括品质特性之选择与取样数量之决定。

3）管制界限千万不可用规格值代替。

4）管制图种类之遴选应配合管制项目之决定时搭配之。

5）抽样方法以能取得合理样组为原则。

6）点子超出界限或有不正常之状态，必须利用各种措施研究改善或配合统计方法，把异常原因找出，同时加以消除。

7）X-R管制图里组的大小（n），一般采n=4-5最适合。

8）R管制图没下限，系因R值是由同组数据之最大值减最小值而得，因之LCL取负值没有意义。

9）制程管制做得不好，管制图形同虚设，要使管制图发挥效用，应使产品制程能力中之Cp值（制程精密度）大于1以上

一﹕柏拉图 

　　二.柏拉图的制作方法 

　　1.决定不良的分类项目  

　　2.决定数据收集期间,并且按照分类项目收集数据.  

　　3.记入图表纸并且依数据大小排列书出柱形.  

　　4.点上累计值并用线连结.  

　　5.记入柏拉图的主题及相关资料. 

　　三.柏拉图的使用 

　　1.掌握问题点  

　　2.发现原因  

　　3.效果确认  

　　1、掌握问题点：

虽然分类很多，但实际上影响较大的只不过是2~3项，因此很容易找出问题出现在哪里。

　　2、发现原因：

从结果到原因，可查出结果，如：

缺陷项目类别，场所类别，工程类别，主要就是从5M1E中去找原因； 

　　3、改善效果确认：

把改善前与改善后的柏拉图排列在一起，可评估出改善效果； 

　　四、柏拉图的分析方法：

　　柏拉图是以数据、项目分类，如：

缺陷损失成本，缺陷类等，对现场管理及监督者而言，由柏拉图可看出下列各项问题：

　　3、1 那一项目问题； 

　　3、2 问题大小排列一目了然； 

　　3、3 各项目对整体所占份量及其影响程度如何； 

　　3、4 减少不良项目队整体效果的预测及评估。

　　五、制作对策前.对策后的效果确认时应注意以下三项  

　　1.柏拉图收集数据的期间和对象必须一样 

　　2.对季节性的变化应列入考虑 

　　3.对于对策以外的要因也必须加以注意,避免在解决主要原因时影响了其它要因的突然增加. 

　　 特性要因图  

　　一.何谓特性要因图?

　　 一个问题的特性受到一些要因的影响时,我们将这些要因加以整理,成为有相互关系而且有条理的图形,这个图形称为特性要因图.由于形状就像鱼的骨头,所以又叫做鱼骨图.  

　　二.用发散整理法制作特性要因图  

　　1.决定问题或品质的特征  

　　2.尽可能找出所有可能会影响结果的因素  

　　3.找出各种原因之的关系,在鱼骨图中用箭头联接 

　　4.根据对结果影响的重要程度,标出重要因素  

　　5.在鱼骨图中标出必要信息 　此方法包括两项活动:

一找原因;二系统整理出这些原因  

　　注意事项:

　　 1.严禁批评他人的构想和意见.  

　　 2.意见愈多愈好.  

　　 3.欢迎自由奔放的构想.  

　　 4.顺着他人的创意或意见发展自已的创意. 

　　三.用逻辑推理法制作特性要因图 

　　1.确定品质的特征  

　　2.将品质特性写在纸的右侧,从左至右画一箭头（主骨）,将结果用方框框上. 

　　3.列出影响大骨（主要原因）的原因,也就是第二层次原因作为中骨,接着列出第三层次原因 

　　4.根据对结果影响的重要程度,标出重要因素 5.在鱼骨图中标出必要信息 注意事项:

 利用5个为什么进行追踪原因 

　　特性要因图的使用 

　　1.问题的整理  

　　2.追查真正的原因  

　　3.寻找对策  

　　4.教育训练  

　　四.绘制特性要因图应该注意的事项:

　　1.绘制特性要因图要把握脑力激激荡法的原则, 让所有的成员表达心声  

　　 2.列出的要因应给予层别化  

　　 3.绘制特性要因图时,重点应放在为什么会有这样的原因,并且依照5W1H的方法 （WHY:

　为什么必要; WHAT:

目的何在; WHERE:

在何处做; WHEN:

何时做; WHO:

谁来做; HOW:

如何做. ）  

　　特性要因图的思考原则 

　　A、脑力激荡法 四原则:

 1.自由奔放 2.意见越多越好 3.严禁批评他人 4.搭便车  

　　B、5W1H法（WHAT ＷHERE WHEN WHO WHY HOW）  

　　C、5M法（MAN、MACHINE、MATERIAL、METHOD、 MEASUREMENT）  

　　D、系统图法  

　　特性要因图画法 

　　一、决定问题的特性  

　　二、画一粗箭头,表示制程  

　　三、原因分类成几个大类,且以 圈起来---中骨 

　　四、加上箭头的大分枝,约60°插到母线--子枝 

　　五、寻求中、小原因,并圈出重点  

2．电子标签

电子标签是RFID的俗称，RFID是RadioFrequencyIdentification的缩写，术语为射频识别。

什么是RFID电子标签技术？

RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。

RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。

RFID电子标签是一种突破性的技术：

"第一，可以识别单个的非常具体的物体，而不是像条形码那样只能识别一类物体；第二，其采用无线电射频，可以透过外部材料读取数据，而条形码必须靠激光来读取信息；第三，可以同时对多个物体进行识读，而条形码只能一个一个地读。

此外，储存的信息量也非常大。

"

什么是电子标签系统的基本组成部分？

最基本的电子标签系统由三部分组成：

－标签（Tag）：

由耦合元件及芯片组成，每个标签具有唯一的电子编码，高容量电子标签有用户可写入的存储空间，附着在物体上标识目标对象；

－阅读器（Reader）：

读取（有时还可以写入）标签信息的设备，可设计为手持式或固定式；

－天线（Antenna）：

在标签和读取器间传递射频信号。

RFID技术的基本工作原理是什么？

RFID技术的基本工作原理并不复杂：

标签进入磁场后，接收解读器发出的射频信号，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息（PassiveTag，无源标签或被动标签），或者主动发送某一频率的信号（ActiveTag，有源标签或主动标签）；解读器读取信息并解码后，送至中央信息系统进行有关数据处理。

电子标签的工作频率有哪些？

-125KHZ

-13.56MHz

-900MHz

-2.45GHz

-5.8GHz

电子标签技术的典型应用是什么？

物流和供应管理

生产制造和装配

航空行李处理

邮件/快运包裹处理

文档追踪/图书馆管理

动物身份标识

运动计时

门禁控制/电子门票

道路自动收费

防伪

电子标签的历史

1937年，美国海军研究试验室（U.S.NavalResearchLaboratory（NRL））开发了敌我识别系统（IdentificationFriend-or-Foe（IFF）system），来将盟军的飞机和敌方的飞机区别开来。

这种技术后来在50年代成为现代空中交通管制的基础。

并且是早期RFID技术的萌芽，而优先地应用在军事、实验室等。

60年代后期和70年代早期，电子物品监控（electronicarticlesurveillance（EAS））系统，就是我们常见的商场防盗系统。

80年代，早期商业应用，包括铁路和食品。

90年代，开始标准化，并提出了EPC的理念，全球每个物品唯一识别。

3．非接触式IC卡

又称射频卡,由IC芯片、感应天线组成，封装在一个标准的PVC卡片内，芯片及天线无任何外露部分。

是世界上最近几年发展起来的一项新技术,它成功的将射频识别技术和IC卡技术结合起来,结束了无源（卡中