QC七大手法教材.docx
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QC七大手法教材
QC七大手法教材
一、何谓QC七大手法：
1、点检表
2、层别法
3、柏拉图
4、因果图
5、直方图
6、散布图
7、管制图
二、有哪些实用性较强的高阶统计方法：
1、FMEA（失效模式分析）
2、SPC（制程控制技术）
3、MSA（测量系统分析）
4、DOE（实验计划法）
三、QC七大手法的作用：
1、管理&统计方法的基础；
2、管理形象化，管理简单化；
管理类型品质系统管理&统计方法
凭经验、无记录
不良品直接剔除
传统质量管理
经验化管理
QC七大手法、抽样手法
统计质量管理
数据化管理
IE手法、5S、QC圈
全面质量管理
系统化管理
ISO-9000系列QS-90006σ管理法
FMEA、MSA、DOE、SPC、回归分析法
标准化管理
四、QC七大手法之关系：
（收集数据）
记录用查检表
（对数据分项、使数据具可比性）
层别法
（找出重大影响因素）
柏拉图
发现问题
（对重大影响因素进行原因分析）
特性要因图
（了解数值分布鞋、查找潜在原因）
直方图
（牵涉多变量）
散布图
解决问题
点检用查检表
（核查问题是否再发生）
（控制问题再发生）
管制图
QC七大手法之查检表
（一）
1、定义：
进行统计或查核工作所使用的表单，表单一般要求注明统计范围或查核项目，以方便查检者使用。
2、作用：
（1）减少漏检、误检；
（2）适用于经验不足之员工；
（3）方便数据统计
3、分类：
查检表分为两大类：
（1）统计用查检表
序号
不良项目
不良数量
汇总
上午
下午
加班
1
外观不良
正
正T
T
14
2
功能不良
正
正T
T
5
3
试验不良
一
/
一
2
4
材料不良
正
正T
正
17
5
包装不良
一
/
/
1
6
客户要求不符
/
/
/
/
7
螺牙不良
一
T
一
8
配件不良
/
/
/
0
9
配置不符
一
T
/
3
10
15
20
11
50
备注：
不良品应尽量根据原因做好记号，并分开摆放，以便统计。
（2）点检用查检表：
XXX产品点检表
年月日
检验项目
数据标准
结果判定
1
2
3
1、有无新员工换岗位。
/
2、新员工或换岗员工操作规范度&自互检程度。
/
3、生产线机台&工装治具调校正常。
/
4、试水机台水质干净，连接处无泄漏，水压稳定。
16±1kg/cm²
5、低压试气机台气压稳定。
2±0.1kg/cm²
6、生产线顺畅（不顺畅则对相关物料及时分析并反馈）。
/
7、本体管脚长度足够，螺牙完整。
Min54mm
8、本体毛刺清除干净，栓轴孔&止水孔壁无缺料，矽油喷涂均匀。
/
9、止水垫表面无缺料、裂纹、拌有矽油，安装到位无脱落。
/
10、栓轴表面干净，内外“O”RING无缺料、毛边、老化且安装到位。
/
11、上盖表面无缺料，裂纹、螺牙完整，能顺畅与本体旋合。
/
12、上盖锁紧扭力符合要求。
150±2.0N.M
13、把手组外观无明显不良，螺栓与挡环配合螺纹长度足够。
Min5.0mm
14、试水员按标准作业，注意产品持压时间。
Min10s
15、试水不良品标识规范，并有隔离。
/
16、彩盒印刷内容与产品相符，且清晰完整，无脱胶、破损、色差。
/
17、电脑标印刷清晰，能轻易扫出读数，内容与首件相符。
/
18、配件无短、混装现象（详见下表）
/
19、外箱正、侧唛（或标贴）印刷清晰，完整，内容与工作单相符。
/
20、封箱胶带平整、牢固，打包方式正确，成品箱正唛一律朝外整齐排放在完整的托盘上，并贴上“待检卡”。
/
备注：
QC七大手法之层别法
（二）
1、定义：
层别法是所有统计手法的基础，它将繁杂的数据资料按人、机器、原料、工艺、批次、时间等各项特性进行划分，使之具备可比性。
2、作用：
（1）使数字具备可比性；
（2）可初步找出问题点，解决简单问题。
例如：
本产品的数值查核表：
产品
机台
原料
班次
生产数
不良数
不良率
A
1
001
早班
100
10
10．0%
A
2
001
晚班
100
16
16．0%
B
1
001
早班
200
8
4．0%
A
2
001
晚班
80
16
20．0%
B
2
001
早班
250
15
6．0%
B
1
002
晚班
250
10
4．0%
B
2
002
晚班
250
11
4．4%
A
2
001
早班
90
12
13．3%
A
1
002
晚班
100
3
3．0%
B
1
002
早班
200
8
4．0%
从本表中很难得出明确的信息。
3、使用层别法后：
A、按产品类别分
产品
生产数
不良数
不良率
A
470
57
12．1%
B
1150
52
4．5%
可从表中得出产品A的不良率比产品B要高得多。
选择对产品A进行分析，看机台、原料、班次是否对不良率有影响。
首先看机台：
机台
生产数
不良数
不良率
1
200
13
6．5%
2
270
44
16．3%
再看原料：
原料
生产数
不良数
不良率
001
270
33
12．2%
002
200
24
12．0%
最后看班次：
班次
生产数
不良数
不良率
早班
190
25
13．2%
晚班
280
32
11．4%
从上表可以得出机台存在问题，应对其采取纠正措施。
QC七大手法之柏拉图（三）
1、定义：
以8：
2原则为基础，将多种不良要素由大到小排列，并用直观的图形予以表示，以便找出主要待解决问题的统计手法。
2、作用：
A．帮助项目小组把集中力放在那些解决后影响较大的项目上；
B．具有极强的直观性，方便基层员工理解；
C．通过前后对比既能看出效果，又能防止问题转移；
D．以损失金额做图更具有刺激性（特别对于老板）；
3、拉图的作法：
序号
流程
要点
图示
1
绘制X、Y1、Y2轴
数据收集
1．1将要分析的数据按不良原因对应数量（金额）记录于纸上，不同类型的数据不能作表，应先用层别法予以剔除。
2
2．1X为横轴线，代表不良项目别。
2．2Y1为纵轴线，代表不良数量（金额）（上限为不良总数或总金额）；Y2为纵轴线，代表累积不良率（上限为100%）。
Y1、Y2的上限点应平齐。
先画X线&Y1线、Y2线.（图一）
不良总数、金额
Y2
Y11
80
100
800
600
X
20
40
60
200
400
图一
序号
流程
要点
图示
3
绘制柱形图
接上页
3．1将不良项次由大到小以柱形方式自左向右排列，柱形高度以该项不良数为准，并在柱形上方标注不良总数比率，每排列一项则计算累加不良总数比率，累积不良总数比率达80%后最多再绘1-2项，其余各项均以“其它”表示，以减少工作量。
3．2柱形下方标明不良项目名称。
（图二）
图二
X
Y2
Y1
其它
不良项目4
不良项目3
不良项目2
不良项目1
200
20
40
60
80
100
400
600
800
不良总数、金额
（假设前四项不良率为35%、25%、20%、10%）
90%
100
800
80%
80
600
60
60%
40
400
35%
其它
不良项目4
不良项目3
不良项目2
不良项目1
200
20
200
4
绘制累积曲线
不良总数、金额
4．1累积曲线又叫累积不良曲线，每点的累积不良率是表示该点左侧的各项不良项次的累积不良率。
累积典线的终点应与Y2轴的上限100%相吻合。
（图三）
5
图形分析
5．1一般对累积不良率80%左右的前几项不良进行分析，此谓8-2原则，即集中精力解决占不良率80%的项目。
6
改善后柏拉图绘制
6．1流程同1-5，但抽样数应相同。
这样抽样后的不良品与改善前的不良品数目才有可比性。
6．2按改善前的不良数绘制X1、Y1、Y2轴，分别将改善后的数据代入，便可得出改善之效果。
4、图例分析：
例：
某厂8月份生产中，QC试水抽检A产品10000PCS发现不良1000PCS，经改善后，9月份同样试水抽检10000PCS产品，发现不良622PCS，具体不良明细如下：
不良项目
改善前
不良数
不良率（%）
占不良总数比率（%）
改善后
不良数
不良率（%）
占不良总数比率（%）
起泡器漏水
188
1．88
18．80
93
0．93
14．95
水嘴砂孔漏
132
1．32
13．2
30
0．30
4．82
出水品与本体接合处漏
522
5．22
52．20
215
2．15
34．57
本体砂孔漏
62
0．62
6．20
135
1．35
21．70
不止水
16
0．16
1．60
8
0．08
1．29
水柱开叉
12
0．12
1．20
46
0．46
7．40
本体内堵
68
0．68
6．80
95
0．95
15．27
合计
1000
10．00
100
622
6．22
100
↑比率
请给出其改善前后的柏拉图。
Y2
Y1
改善前：
改善后：
↑比率
Y2
Y1
87.3%
93.5%
80.5%
N=622
1000N=1000100
↑
不良数
71%
75
800
100
91.2%
86.3%
↑
不良数
622
60052.2%600
75
5071.4%
50
40040056.2%
34..5%
25
20025200
0
水嘴
砂孔
接合处漏
起泡器漏
起泡器漏
本体内堵
其它
水柱歪斜
本体砂孔
接合处漏
其它
本体砂孔
本体内堵
起泡器漏
X1%
X1%0
产品
QC七大手法之特性要因图（四）
1.定义：
利用团队力量探讨，将可能引发的品质特性的所有原因按人、
材料、机械、方法、环境等进行分类，并绘制于一张图上，
此谓特性要因图（鱼骨图、石川图）
2.作用:
A.群策群力，解决问题。
B.教育训练、思路全面。
3.特性要因图绘制:
序号
流程
要点
图示
1
决定讨论
之品质特性
应运用查检表、层别法、
柏拉图来确定。
2
绘出主线
品质特性
3
绘出五条主支线
主支线一般分为人、材料、工艺、设备、其它五项（其它包含环境、系统等等）。
主支线也可视情况绘6-7条。
※针对不同命题，主支线可以另行设定并不拘泥于上述五个方面。
品质特性
人
设备
材料
工艺
其它
4
运用脑力激荡法绘制分支线
换下页
每个人轮流发言，小组循环2-3次，不同的人可以提相同的原因，相同的原因在旁用红笔划“正”号，以表示该原因被提出的次数。
设备老化●
设备
人
品质特性
材料
其它
工艺
序号
流程
要点
图示
5
分析
接上页
对前3次的不良要因进行进一步的分析，并运用其它统计手法做进一步的确定。
4、例题：
公司为何无法成功推行5S管理。
5、思考题：
（1）为什么042水嘴漏水&不良率偏高？
（2）组装线为什么会产生短装现象？
（3）102厂的送货异常率偏高的原因是什么？
QC七大手法之直方图（五）
1、定义：
直方图又叫次数分配表.即将所收集的数据按多个相等的区间进行分配，将相应数量
用柱形图进行表示，并通过数据的分布趋势找出连的品质信息的QC手法。
2.作用：
（1）．从分布的形态了解产品是否受控；
（2）．测知数据之真假；
（3）．用于制定公差或规格界限；
（4）．调查是否有群体混杂现象；
3、流程：
序号
流程
要点
1
数据收集
确认产品规格
找出最大、最小值
决定组数
计算全距
用测量工具对要分析的特性进行抽样测量，抽样应均匀。
1.2数据n应在50组以上.
2
2．1即确认上公差UCL，下公差LCL。
3
3．1最大值为L，最小值为S。
4
4．1全距R=L-S
5
5．1组数K=1+3.32Lognn=抽样数
5．2组数一般判定原则：
抽样数分组数
505～7
51～1006～10
101～2507～12
序号
流程
要点
6
求组距
6．1
6．2若h为非整数，则4舍5入。
7
求各组上组界&下组界
7．1
8
求组中点
8．1
9
作次数分配表
9．1将各组数值统计入次数分配表内。
10
作直方图
10．1X轴为数值之变化，Y轴为各组分布数，将第1组到第R组定位于X轴上绘出柱形图。
各组柱形高度为其数值分布数。
10．2直方图上应标注N、UCL、LCL、CL、X
11
分析
11．1分析详见下文。
4.常见的直方图型态分析：
LCL
UCL
正常型
（1）正常型
（2）
在公差范围内，但存在超标的很大可能，应以控制。
LCL
UCL
大
正常型（3）切断型
LCL
UCL
大
在公差范围内，但过于集中，生产成本偏高。
※有经过全检剔除
UCL
LCL
缺齿型离岛型
LCL
UCL
※精度不够,测量误差或伪造数据。
※测量偏差，混入不良库存或机台调整时生产.。
UCL
LCL
LCL
UCL
高原型（未层别）双峰型
※未经层别法处理※不同批次、原材料、不同机台、不同人员操作
5、范例说明：
（1）收集数据并记录→数据应均匀抽样：
规格130-160㎜，LCL=130UCL=160
142148145140141138
138140141138138139
144138139136137137
131127138137137133
139130136128138132
145141135131136131
134136137133134132
135134132134121129
136132130135135134
137131131139136135
（2）算出最大、最小值：
最大值L=148最小值S=121；
（3）全距R=L-S=27
（4）决定组数：
K=1+3.32Logn=1+3.32（1-78）=6.9≈7
（5）求组距（h）：
（6）求各组上组界、下组界：
最小测定单位
2
①第1组下组界=最小值—
第1组上组界=下组界+组距第2组下组界=第1组上组界
最小数&最大数应在最小&最大1组内。
②120.5～124.5124.5～128.5128.5～132.5132.5～136.5
136.5～140.5140.5～144.5144.5～148.5
（7）求组中点：
=112.5134.5146.5
126.5138.5
130.5142.5
（8）作次数分配表：
1.→12.→23.→124.→185.→196.→57.→3
n=60X=135.8
①以横轴表示数值之变化，以纵轴表示次数。
（如图示一）
②横轴与纵轴各取适当的单位长度。
再将各组之组界分别标在横轴上，③以各组内之次数为高，组距为底；在每一组上画成矩形，则完成直方图。
各组界应为等距离。
（如图示二）
④在图之右上角记入相关数据履历（数据总数n，平均值X，），并划出规格之上、下限。
（如图示三）
⑤记入必要事项：
制品名、工程名、期间、制作日期、制作者。
（如图示四）
数值变化
（图一）
次数
20
15
10
5
120.5124.5128.5132.5136.5140.5144.5148.5
0
（图二）
20
15
10
5
0
120.5124.5128.5132.5136.5140.5144.5148.5
（图三）
SU=160
20SL=130
15
制品名10
工程名：
期间：
5
制作日期：
128.5
124.5
120.5
148.5
144.5
140.5
136.5
132.5
制作者：
（图四）
6、题目：
某供应商送货本体的栓轴孔深度（25.0±0.1），经测量后有如下数据，请绘出其直方图并进行分析。
25.0825.1025.1025.0325.05
25.0925.1025.1025.0825.06
25.0325.0225.1025.0825.09
25.0525.0625.0925.1025.08
25.1025.1025.0925.0425.06
25.1025.1025.0925.0525.06
25.0725.0725.1025.1025.08
25.0925.0825.0725.0625.07
25.1025.1025.0925.0825.10
25.1025.0925.0925.0825.05
QC七大手法之散布图（六）
1、定义：
在分析独立数据时，用直方图、柏拉图就可找到改善著眼点，但如要解析两个变量X、Y之间的相关性时，就需使用散布图，将X与Y的两组数据绘在方格纸上，可看出X、Y之间相关情形的图谓之散布图。
如：
钢粹火温度和硬度、油的温度与粘度、人的身高和体重。
2、作用：
直观地了解两种变量之间的关系。
（1）先搜集两种对应相关数据,至少要30组以上。
（2）求出数据中X、Y的最大值与最小值。
（3）在横轴（X）与纵轴（Y）上各列出品质要因（特性）。
（4）把两种对应数据点标在座标图上。
（5）两组数据相同时另作记号表示。
（6）图上加入品名、工程别、日期、制表人。
3、例：
下表所列数据为——钢制品的淬火温度与硬度间是否有相关性?
单位:
粹火温度（℃）温度（HR-C）
NO
烧入温度（X）
硬度（Y）
NO
烧入温度（X）
硬度（Y）
NO
烧入温度（X）
硬度（Y）
1
810
47
11
840
52
21
810
44
2
890
56
12
870
53
22
850
53
3
850
48
13
830
51
23
880
54
4
840
45
14
830
46
24
880
57
5
850
54
15
820
46
25
840
50
6
890
59
16
820
48
26
880
54
7
870
50
17
860
55
27
830
46
8
860
51
18
870
55
28
860
52
9
810
52
19
830
49
29
860
50
10
820
53
20
820
44
30
840
49
X:
max=890min=810Y:
max=59min=42
60
58
56
54
52
50
48
46
44
42
40
铜的烧入温度与硬度关连散布图
●
Y硬度
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
X温度800810820830840850860870880890900
4、如何分析散布图：
Y
（1）
●
●
●
●
●
●
●
●
●
X
Y
（2）
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
X
●
●
●
●
●
●
●
●
●
X增大时,Y也随之增大,典型的正相关.X增大时,Y反而减小,典型的负相关.
Y
Y
●
●
●
（3）
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
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X
X
X增大时，Y也随之增大，非极显著的正相关X增大时，Y反而减小，非检显著的负相关
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Y
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X
Y
（5）（6）
X
Y与X之间看不出有何关系X开始增大时，Y也随之增大，但达某一值以后，则X增大时，Y则减小
注意点：
Y&X均应用层别法区分后再行点入。
QC七大手法之管制图（七）
一、定义：
一种以实际产品品质特性与过去经验所设定之制程能力的控制界限相比较的图形表示法，通过一段时间的记录，从而分析品质特性的发展趋势并确认品质特性是否受控。
又称休哈特图，是美国休哈特博士于1924年发明的，控制图与制程能力分析相结合，称作统计过程控制（SPC）。
二、原理解释：
（一）异常波动
异常波动是由特
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