QC七大手法培训教材1.docx
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QC七大手法培训教材1
QC七大手法
序
2005年年中，本人接到吉林建龙的邀请，要求在吉林建龙强化自主管理活动，紧接着9月又在承德建龙试办，2006年开始在各钢铁子公司全面推广自主管理活动。
其间，控股公司企划部曾派专家及工业工程师至各子公司进行培训及现场辅导，培训教材及内容包括：
《自主管理活动培训讲义》及《自主管理活动操作手册》。
培训讲义内针对《QC七大手法》的运用大约做了一个钟头的介绍，反映良好，各子公司企划处及分厂综合管理室负责自主管理活动推动的人员提议企划部能够针对《QC七大手法》作进一步深入的介绍，所以编制本《QC七大手法》的念头油然而生，目的是为了让企划人员能充分了解QC手法的目的和应用，以便日后顺利接手，广泛落实自主管理活动。
故此次编制的《QC七大手法》有几项特别意义：
（1）作为基本教材：
适合广大基层员工，要简单明了，易懂，效果好；
（2）把脑力激荡法取代层别法，依本人的经验，脑力激荡法比层别法效果好，且符
合国内需要，脑力激荡法可使人人参与讨论，人人有提供意见的机会，达到集思广益的效果。
利用脑力激荡法创造新构想、新点子，这样可将以前的“判断性会议”变成“创意性会议”；
（3）把日本的管理图和管理表合二为一称为图形法，与台湾中钢保持一致。
今修订的本《QC七大手法》手法不变，但思路比较深化，内容比较深奥，每个手法增加了定义、目的和功用，还有制作步骤和案例，尤其是图形法中增加了棒状图、推移图和控制图，比较适合管理人员使用。
所以本《QC七大手法》作为培训企划处人员及自主管理活动负责推动人员的教材，效果更佳。
本《QC七大手法》教材在编制过程中，特别重视数据量化，如何将数据转化成柏拉图及各手法之间紧密联系，如同环环相扣；只有将其灵活运用落实在自主管理活动过程中，避免做秀，独创手法，激励士气，方臻自主管理活动成功。
最后，感谢企划部李杰先生的协助和其他同仁的帮忙，特此致十二万分的谢忱，谢谢大家！
前言
一、什么（What）是QC?
（1）QC=QualityControl；
（2）质量控制（QC）是指控制制造产品或服务的质量，使产品或服务质量达到最优良的
状态；
（3）以5W1H来说明。
二、QC七大手法是什么（What）？
（1）柏拉图（ParetoDiagram）——抓重点
（2）特性要因图（Causes&EffectsChart）或称鱼骨图（FishBoneDiagram）——追原因
（3）直方图（Histogram）——显分布
（4）脑力激荡法（Brainstorming）——激创意
（5）散布图（ScatteredDiagram）——看相关
（6）查检表（CheckList）——找数据
（7）图形法（StatisticalChart）——收成果
日本、中钢、宝钢、建龙自主管理七大手法对比表
宝钢
台湾中钢
日本
建龙
备注
排列图——
巴雷特折线
柏拉图
柏拉图
柏拉图
重点分析
因果图
鱼骨图
鱼骨图
鱼骨图
依据4M
对策表
------
------
------
依据5W1H，找出因素（要因）对策
分层法
层别法
------
脑力激荡法
直方图
直方图
直方图
直方图
必须多做案例，给一线员工练习，即常态分布表
散布图
散布图
散布图
散布图
一次回归分析
管理图
管理图/图表
管理图
图形法
------
------
管理表
------
查检表
查检表
查检表
三、QC七大手法在什么地方（Where）推行最有效？
（1）在制造工厂（如钢厂、造船厂、加工厂）；
（2）电器家电组装厂；
（3）汽车生产线——组装。
四、QC七大手法在何时（When）推行：
（1）四个月成果发表会一次，一年三次成果发表会；
（2）日常工作：
作统计分析、归纳时可采用；
（3）专案报告。
五、QC七大手法学习对象是谁（Who）？
（1）圈友；
（2）专案工程师、管理师；
（3）作业长以上领导；
（4）全体员工。
六、为什么（Why）要学习QC七大手法？
（1）发挥团队（Teamwork）力量和精神，集思广益，脑力激荡；
（2）重视结果更重视过程，如评审表发表会成绩占20%，活动过程占80%；
（3）重视合作更重视分工，如计划书、改善对策表等，分工合理，人人参与；
（4）既重视改善，更重视创意，开发人的脑力资源；
（5）重视持续效果，更重视标准化的建立，当作培训教材；
（6）目标要量化，更要有原始资料，整理、分析、归纳资料；
（7）因果要分明，手段与目标要清晰。
经要因分析、柏拉图分析，因果分明，才不会
把主题弄错。
七、如何（How）去实现：
（1）各阶层主管要重视尤其是董事长和总经理更要重视；
（2）组织公司委员会和厂处委员会负责推动；
（3）培训：
圈友人人参加；
（4）聘请专家担任辅导员；
（5）定期开圈会，讨论本作业区的问题、研究问题、解决问题；
（6）要定期举行成果发表会；
（7）要有激励制度。
八、QC七大手法的作用
（1）协助我们作好日常安全生产管理，达到降本增效的目的；
（2）可在混沌不明的情况下，认清问题关键，搜集数据，分析、归纳问题，进而解决
问题。
第一章柏拉图
第一节柏拉图的定义与功用
一、柏拉图的定义
柏拉图（ParetoAnalysis）又名重点分析图：
根据所搜集的数据，以不同区分标准单位加以整理、分类，计算出各分类项目所占的比例而按照大小顺序排列，再加上累积值的图形。
二、柏拉图的功用
（1）它可以迅速掌握问题重点，了解问题的基本症结所在；
（2）掌握重要要因。
每个原因占整个问题的百分比，使你能把握问题的重心，抓住
重点，对症下药，解决问题；
（3）确认改善效果。
第二节柏拉图的注意事项
应用柏拉图进行分析时，主要有以下几点注意事项：
（1）分析柏拉图只要抓住前面4～5项原因就可以；
（2）柏拉图的分类项目不要太少，4～9项较合适，最多不超过9项，如果分类项目
太多，超过9项，可划入“其它”，如果分类项目太少，少于4项，做的柏拉图无实际意义；
（3）做成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时，柏拉图失去意义，与柏拉图
法则不符，应从其它角度收集数据再做分析；
（4）柏拉图是管理改善的手段而非目的，如果数据类别已经很清楚者，则无需再花
时间制作柏拉图。
第三节柏拉图的制作步骤与实例
一、柏拉图的制作步骤
绘制柏拉图可以按照下列步骤进行：
（1）收集数据；
（2）把数据分类好的项目进行汇总，由多到少进行排序，并计算累积百分比；
（3）绘制横轴与纵轴刻度，注意纵横坐标要均衡匀称；
（4）绘制柱状图；
（5）绘制累计积分曲线；
（6）记入必要事项（如总检查数、不良数、检查者、绘制者、日期等）；
（7）分析柏拉图。
二、柏拉图制作案例
案例一、某热轧厂品管部对8月热轧中宽带表面不良进行统计，总不良数为148卷，其中不良数分布为：
步骤一、收集数据。
表1-18月热轧中宽带表面不良统计表
序号
不良项目（原因）
不良数
占不良总数百分比（%）
1
表面裂缝
53
35.8%
2
孔洞
10
6.8%
3
压痕
5
3.4%
4
折边
12
8.1%
5
边裂
36
24.3%
6
划伤
7
4.7%
7
折叠
22
15%
8
异物压入
3
1.9%
合计
148
100%
制表人：
李光地审核：
罗亮统计日期：
9月1日
步骤二、把分类好的项目进行汇总，项目依不良数由多到少进行排序，并计算累计百
分比。
表1-28月热轧中宽带表面不良累积统计表
序号
不良项目
不良数
占不良总数百分比（%）
累积百分比（%）
1
表面裂缝
53
35.8%
35.8%
2
边裂
36
24.3%
60.1%
3
折叠
22
15%
75.1%
4
折边
12
8.1%
83.2%
5
孔洞
10
6.8%
90%
6
划伤
7
4.7%
94.7%
7
压痕
5
3.4%
98.1%
8
异物压入
3
1.9%
100%
合计
148
100%
步骤三、绘制横轴与纵轴刻度。
（1）画出横、纵轴。
横轴表示不良项目，左边纵轴表示不良数，右边纵轴表示不良率；
（2）左边纵横最高刻度是不良总数148卷，右边纵轴最高刻度是不良率100%；
（3）左边的纵轴刻度和右边的纵轴最高刻度是在一条水平线。
步骤四、绘制柱状图。
（1）在左纵轴与横纵轴区域间找出坐标点，共8个坐标点；
（2）将各不良项目画出坐标，也就是柱状图。
步骤五、绘制累积积分曲线
（1）针对累积积分曲线在右纵轴与横纵轴区域间找出坐标点，共8点；
（2）用折线将8点连接起来。
图1-1不良统计柏拉图
步骤六、记入必要事项：
（1）总检查数12800卷；
（2）总不良数：
148卷；
（3）不良率：
1.16%（作为基准值）；
（4）目标值：
不良率降为1%；
（5）每卷单重：
5吨；
（6）价差：
200元/吨；
（7）不合格减少量=12800*5*（1.16%-1%）=102.4吨；
（8）效益：
200元/吨*102.4吨=20480元。
步骤七、分析柏拉图
从以上柏拉图可以看出：
制程中表面裂缝、孔洞、压痕、折边占总不良率的83.2%，
这四项是9月份重点改善的项目，（不良率的83.2%对应多少数量，有数量就可以换算金额）建议用鱼骨图对这三项不良进行原因分析。
案例二、经调查造成某种产品剔退（问题）的原因有A、B、C、D、E五种因素，见下图1-1。
据调查的数据（问题）显示，A占剔退原因的50%，B占30%，C占10%，D占7%，E占3%。
柏拉图明显的告诉我们，解决问题要先解决主要原因，如A、B原因己占全数的80%，则先解决A、B。
假设产品每月剔退100公吨，现在问题解决了百分之八十，换句话说，每月剔退量只剩百分之二十，效果良好。
图1-2产品剔退柏拉图
附：
柏拉图的其他表示方法
图1-3柏拉图表示法
（1）图1-4柏拉图表示法
（2）
案例三、05年十二月份转炉炼钢碳命中失败次数原因分析柏拉图
表1-305年十二月份转炉炼钢碳命中失败次数统计表
单位：
炉数
项目
时间
吹炼
总炉数
碳命中失败原因
失败炉数总计
设备
料
人为
吹炼时间
12月1日
50
1
1
2
12月2日
48
1
1
12月3日
49
2
1
3
12月4日
51
1
1
2
12月5日
52
1
1
12月6日
54
2
2
12月7日
52
2
1
3
12月8日
51
1
1
12月9日
49
1
1
12月10日
53
1
1
2
12月11日
48
1
2
3
12月12日
53
2
2
12月13日
49
1
1
2
12月14日
54
2
2
12月15日
48
1
2
1
4
12月16日
52
1
2
3
12月17日
55
2
2
12月18日
53
2
1
3
12月19日
48
1
2
3
12月20日
49
1
2
3
表1-305年十二月份转炉炼钢碳命中失败次数统计表（续）
项目
时间
吹炼总炉数
设备
（炉数）
料
（炉数）
人为
（炉数）
吹炼时间
（炉数）
没命中
总计数
12月21日
48
2
2
12月22日
53
2
1
3
12月23日
49
2
2
12月24日
54
2
2
12月25日
48
1
1
2
12月26日
52
2
1
3
12月27日
55
1
2
3
12月28日
53
2
2
12月29日
48
1
1
1
3
12月30日
49
2
2
12月31日
53
1
2
3
总计
1580
19
28
17
8
72
命中失败百分比
26.39%
38.89%
23.61%
11.11%
100%
根据以上数据得到柏拉图如下图1-5所示：
图1-5转炉炼钢碳命中失败原因分析柏拉图
柏拉图分析：
从图中可以看出，料、设备和人为造成的失败次数占到了总数的88.89%，故此三项应该作为今后改善的重点。
案例四、1～4月搅拌站处理异常炉数柏拉图
表1-4搅拌站异常发生统计表
时间
项目
1月
2月
3月
4月
合计
百分比
处理炉数
100
90
101
96
387
不合格
机械
1
2
2
1
6
33.33%
人为
1
0
2
2
5
27.78%
铝圈
0
1
2
0
3
16.67%
其他
1
1
1
1
4
22.22%
不合格合计
3
4
7
4
18
100%
根据上表得到柏拉图如下图1-6所示：
图1-6炉数异常分析柏拉图
柏拉图分析：
在经过分析筛选之后，用查检表得出影响问题的原因共有四项，在以上四项原因之中，机械、人为和铝圈就占到了总影响度的77.78%，若对此问题抓重点，就应该对机械、人为和铝圈三个原因进行重点分析，寻找解决问题的对策，才能省时高效的解决问题。
第二章鱼骨图
第一节鱼骨图的定义、目的与功用
一、鱼骨图的定义：
当一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有条理的图形，这个图形就称为特性要因图，又叫鱼骨图（Fish-BoneDiagram）。
二、鱼骨图的目的：
鱼骨图又称特性要因图（Cause-And-EffectDiagram），用以画出所有可能会影响流程或质量的相关因子，可以详细明了所有问题的发生原因，并加以归类，提供解决问题的广度（各种分类）及深度（各项细目）。
三、鱼骨图的功用
（1）整理问题；
（2）追查真正的原因；
（3）寻找对策。
四、鱼骨图的形成
须利用脑力激荡法，启发每个人的思路，发掘问题的原因所在，绘在鱼骨图上，“骨”表示分类，“刺”表示细目，使问题的原因纲目分明，设法解决最重要原因，原因消除后，将对策标准化，鱼骨图实例如下图2-1所示：
图2-1鱼骨图分析原因
五、绘制鱼骨图应注意事项
（1）脑力激荡：
要集合全员的知识与经验，运用脑力激荡法，集思广益；
（2）以事实为依据：
分析大原因时应根据具体情况，适当增减或另立名目，除人、
设备、物料、方法、环境等因素外有时还包括其它如动力、管理等方面；
（3）原因分析愈细愈好，愈细则更能找出关键原因或解决问题的方法；
（4）在进行原因逐层分解时要充分使用5W1H的方法分析；
（5）无因果关系者，予以剔除，不予分类；
（6）多加利用过去搜集的资料；
（7）重点放在解决问题上，并依结果提出对策，依5W1H原则执行；
（8）依据特性别，分别制作不同的特性要因图；
（9）大要因（大骨）通常代表是一个具体方向；
中要因（中骨）通常代表的是一个概念、想法；
小要因（小刺）通常代表的是具体事件；
（10）至少要有4根大骨、3根中骨及2根小骨。
一支特性要因图就会有24个小要
因，且这些要因都不能重复；
（11）对要因发问，为什么？
（Why？
）；对对策发问，如何（How）。
第二节鱼骨图的制作步骤与实例
一、鱼骨图的制作步骤：
（1）确定待分析的质量问题，将其写在右侧的方框内，画出主干，箭头指向右端。
见图2-2所示。
图2-2鱼骨图原因层级
（2）确定该问题中影响质量原因的分类方法。
一般分析工序质量问题，常按其影响因素主要有四个M，
（1）人（Man）、
（2）设备（Machine）、（3）原料（Material）、（4）方法（Method），另加环境或其它等分类；作图时，依次画出大支，箭头方向从左到右斜指向主干，在箭头尾端写上原因分类项目。
见图2-3所示。
图2-3鱼骨图大要因层级
a）将各分类项目分别展开，每个中支表示各项目中造成质量问题的一个原因。
作
图时，中支平行于主干，箭头指向大支，将原因记在中支后面或上下方；
b）将原因再展开，分别画小支，小支是造成中支的原因，依次展开，直至细到能采
取措施为止；
c）分析图上标出的原因是否有遗漏，最后在形成共识的基础上，把最可能是问题的
重要原因用红笔或特殊符号标识，画上方框，作为质量改进的重点；
d）注明鱼骨图的名称、绘图时间、绘制者、参与分析人员等必要项目。
二、鱼骨图实例
图2-4某酒店客房部投诉率增加原因分析鱼骨图
图2-5联轴器拆卸工时过高原因分析鱼骨图
第三章直方图
第一节直方图的定义、目的与功用
一、直方图的定义
将所搜集的数据、特性值或结果值，在横轴上适当地区分成几个相等区间，并将各区间内测定值所出现的次数累加起来，用柱形画出的图形。
二、直方图的使用目的
（1）测知制程能力；
（2）测知数据的真伪；
（3）测知分配型态；
（4）计算产品不良率；
（5）调查是否混入两个以上的不同群体；
（6）藉以订定规格界限；
（7）规格与标准值之比较；
（8）可用于制程控制；
（9）求分配的平均值与标准差。
三、直方图的功用
（1）表示质量正态分布：
直方图为次数分配的一种表示方法，即将组界绘制在横轴，
次数绘在纵轴所形成的图形，常常用来表示质量正态分布。
如下图3-1所示：
图3-1直方图
（2）可作控制图：
设上、下限，有助于标准的设定，以长条形式展示数据次数的图形，
协助确认过程的改变，它显示产品测量值变动的情形，一旦标准值设定后，可将测量值与标准相比较。
直方图是综合一组数据的变异的图形，直方图的图形本质使人能一目了然地看清楚实际搜集数据与规格或标准的变异，若以数字表示，难以显示变异。
我们总希望制程能力在规格或标准内，且是最好的制程，平均值与规格的中心相一致如图3-2所示，如果实际的制程在规格界限外，即超过控制上限（UpperControlLine,UCL）或控制下限（LowerControlLine,LCL）如图3-4、图3-5、图3-6。
若实际制程在规格界限内，但双尾离规格界限太远如图3-3表示制造成本较高，对公司而言不算是好现象，我们必须记住，要以最经济的方式生产，成本低，质量好，只要满足顾客的需求，就是达到制造的目的。
下面五个图例可以帮助我们理解直方图对过程（工序）能力的判断，请参考：
我们知道，直方图是用来显示数据分布的图形，当我们做好了频数分配表之后，就可取每一个方形的中心值将其连接成曲线，就得到了显示分布的趋势线，也就是分布曲线，制定了分布曲线之后，我们根据实际情况判断其是否异常时，此时就需要制定规格上下限，上下限的制定依据如下表3-1所示，一般情况下，达到
的要求就已经可以很好的控制不良发生了。
表3-1过程不偏移
与不合格率的关系
第二节直方图的制作步骤与实例
一、直方图的制作步骤
（1）收集同一类型的数据，最好在50个以上；
（2）计算极差
。
找出所有数据中的最大值与最小值，计算极差（即全距）
；
（3）设定组数
，根据数据的个数进行分组，其分组原则一般是：
数据总数
50～100
100～250
250～
组数
6～10组
7～12组
10～20组
（4）确定测量最小单位。
（按小数点的位数来决定）；
●整数位测量单位为1，如果数据是50或100时，那么它的最小测量单位为1；
●小数点为1位时，测量最小单位为0.1，如果数据为1.5或50.8时，那么它的
最小测量单位为0.1。
●小数点为2位时，测量最小单位为0.01，如果数据为1.05或50.85时，那么
它的测量最小单位为0.01。
（5）组距
。
计算
；
（6）求出各组的上、下限值；
●
，第一组上限值=第一组下限值+组距
；
●第二组下限值=第一组上限值，第二组上限值=第二组下限值+组距
；
●第
组下限值=第
组上限值，第
组上限值=第
组下限值+组距
。
（7）计算出各组的中心值（
）。
；
（8）制作频数分布表；
组别
组距上下限值
中心值
次数
（9）按频数分布图绘制出直方图；
（10）对绘制出的柏拉图进行分析。
二、直方图举例：
案例一、为考核某齿轮尺寸的品质水平，随即在一批产品中抽样测得数据100个，此产品规格为：
24.5
6.0mm。
（注：
UCL=30.5mm、CL=24.5mm、LCL=18.5mm）
（1）收集数据，如下表所示：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
22.1
23.4
22.6
27.7
22.9
23.7
24.5
21.3
24.7
21.2
25.8
24.5
23.2
21.3
21.6
24.1
24.8
17.4
21.9
20.3
23.9
24.6
24.3
22.7
24.6
26.7
30.0
26.0
23.1
24.6
22.8
21.8
22.6
24.0
25.1
22.4
19.3
23.9
23.6
21.5
25.0
23.6
24.9
24.8
26.4
23.9
26.6
18.3
23.2
25.3
21.7
25.0
23.5
21.7
24.3
27.2
29.0
25.0
23.8
22.3
22.2
28.0
24.6
21.6
25.2
24.8
26.7
27.6
28.5
25.8
24.6
25.3
22.5
27.5
25.5
24.8
24.6
23.8
18.8
19.9
25.1
24.8
22.6
26.6
24.1
25.0
23.4
20.6
21.3
26.3
22.9
24.4
21.5
23.1
23.4
28.9
22.4
20.1
26.2
26.4
（2）算出极差R。
（3）根据直方图的操作步骤“（3）”中的分组原则，此例中分组为：
=10。
（4）本组数据有一位小数点，所以本组的测量最小单位为：
0.1。
（5）计算组距：
（6）求出各组的上、下限值。
●第一组下限值=
●第二组下限值（第一组上限值）=17.35+1.3=18.65
●具体上下限值
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