QC7大手法及举例说明Word下载.docx
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调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。
地面又分为订票、候机；
航机又分为空服态度、餐饮、卫生….等。
透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。
2柏拉图
在工厂里，要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，但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；
就可解决问题的80％以上，柏拉图是根据归集的数据，以不良原因、不良状况发生的现象，有系统地加以项目别（层别）分类，计算出各项目别所产生的数据（如不良率、损失金额）及所占的比例，再依照大小顺序排列，再加上累积值的图形。
柏拉图是美国品管大师朱兰博士（JosephJuran）运用意大利经济学家柏拉图（Pareto）的统计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别或现象别，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。
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
15.8
84.6
4.
尺寸不良
45
10.9
95.5
5.
其他
19
4.5
100
合计
414
上图可以看出，该部门上个月产品不良最大的来自破损，占了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：
产品
130
66.7
35
17.9
10
5.1
D
8
4.1
12
6.2
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47.1%×
66.7%=31.4%。
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。
范例3：
某纸业公司在年底将本年度内的品质损失进行统计分析。
依项目别（层别）统计如下，其中光是第一项损失，就占了整个总损失的55.2%。
年度损失额（万元）
损失百分比（%）
本项目
累计
1
55
55.2
2
变颜色
22
22.1
77.3
3
包装污损
7.8
85.1
4
张数不齐批
6.7
91.8
5
8.0
6
99.5
随着交通及电子媒体的愈来愈发达，人与人之间的距离感觉愈来愈短，许许多多的事情也愈来愈复杂。
一个管理人员面临千头万绪的工作，总是有顾此失彼、穷于应付之感，以致造成许多的[盲乱］，工作缺乏效率。
柏拉图法（重点管理法），提供了我们没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。
也就是层别法提供了统计的基础，柏拉图法则可帮助我们抓住关键性的事情。
3特性要因图
所谓特性要因图，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]。
[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]。
首先提出这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性要因图又称[石川图]。
特性要因图，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朗化，从而设计步骤解决问题。
如上图，当分析造成尺寸变异（不良）的时候，通常找出几个主要原因的大骨，而影响这些主要原因的一些要因如小骨一样，又附在几个主要原因的大骨上。
所以要因分析图如能做得完整的话，容易找出问题之症结，采取相应的对策措施。
1.特性要因图使用步骤
步骤l：
集合有关人员。
召集与此问题相关的、有经验的人员，人数最好4一10人。
步骤2：
挂一张大白纸，准备2一3支色笔。
步骤3：
由集合的人员就影响问题的要因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问。
（脑力激荡法）
步骤4：
时间大约1个小时，搜集20一30个原因则可结束。
步骤5：
就所搜集的要因，何者影响最大，再由大家轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大的予圈上红色圈。
步骤6：
与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈、三圈。
步骤7：
重新画一张要因图，未上圈的予去除，圈数愈多的列为最优先处理。
特性要因分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易奏效。
2.特性要因图与柏拉图之使用
•建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表。
•建立柏拉图之目的，在于掌握影响全局较大的[重要少数项目]。
•再利用特性要因图针对这些项目形成的要因逐予探讨，并采取改善对策。
所以特性要因图可以单独使用，也可连接柏拉图使用。
3特性要因图再分析
要对问题形成的原因追根究底，才能从根本上解决问题。
形成问题之主要原因找出来以后，再以[实验设计]的方法进行实验分析，拟具实验方案，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。
任何一个人、任何一个企业均有它追求的目标。
但在追求目标的过程中，总会有许许多多有形与无形的障碍，而这些障碍是什么（WHAT）、这些障碍为何形成（WHY）、这些障碍如何（HOW）破解等问题，就是要因分析图法主要的概念。
事实上，任何事情的形成都有它的原因，比如说你的办公桌的位置不好（脑子想）、你就去搬动它（动手搬），所以办公桌的位置就移动了：
上面的例子中办公桌的位置移动是结果，原先的位置不妥当是原因，动手去搬为达成目的所采用的方法。
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是很多。
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，这些原固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，并使用要困分析图来表示，并针对这些要；
在有计划地加以强化，将会使你的管理工作更加得心应手。
同样地，有了这些要因分析图，即使发生问题，在解析问题的过程中，也能更快速，更可靠。
4散布图
散布图是用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。
这种成对的数据或许是[特性一要因]、[特性一特性][要因—要因］的关系。
在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则形的关连，有些呈不规则形的关连。
例如：
物价的高低或消费支出水平有关连；
油的粘度与温度高低有关系；
汽车的运转数与出力有关系；
等等。
我们要了解它，必须藉助统计方法来判断它们之间之关系。
下面我们列出了5种散布图，分别是：
（1）正相关（回转数与出力）
（2）负相关（油的粘度与温度）
（3）不相关（气压与气温）
（4）弱正相关（身高与体重）
（5）弱负相关（温度与步伐）
散布图的类型可见下列五图。
散布图的绘制程序如下：
1.收集资料（至少30组以上）
2.找出数据中的最大值与最小值。
3.准备座标纸，划出纵轴、横轴的刻度，计算组距。
通常纵轴代表结果，横轴代表原因。
组距的计算应以数据中的最大
值减最小值再除以所需设定的组数求得。
3.将各组对应数标示在座标上。
4.须填上资料的收集地点、时间、测定方法、制作者等项目。
5查核表（CheckSheet）
简单的查核表，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。
1点检用查核表
此类表在记录时只做[有、没有]、[好、不好]的注记。
制作程序如下：
a.制作表格，决定记录形式
b.将点检项目列出
c.查核
d.异常事故处理
例：
管理人员日常检点查核表
日期
…
31
人员服装
工作场地
机器保养
机器操作
工具使用
.
查核者
异常处理
2记录用查核表（计数用）
记录用查核表用来收集计量或计数资料，通常使用划记法。
其格式如下：
修整项目
次数
表面斑点
装配不良
电镀不良
其他
有经验的管理人员，通常会把管理的工作规划成两个阶段来运作，一个是改善管理，一个是维持管理，并持续进行。
古云[逆水行舟，不进则退］。
这句话用在市场经济环境下的管理工作再恰当不过了。
试想一个企业的营运假如一直维持现状，长期不进展，那只有接受淘汰的命运了，此所谓[适者生存，不适者汰换]。
谈到改善（突破），就要有计划，然后全体动员去做。
进行改善，进行突破，得到好的成果，这些成果就是改变了那些管理方法或生产方法，这些好成果得来不易，而要让这些成果能维持不再掉下来，那就得在维持管理方面下功夫，也就是所谓的[标准化]工作了。
的确，管理工作犹如爬山一样，爬上一段就得休息一下，补充体力，准备下一段的工具，一段一段地爬，总是有机会到达山顶的。
也有人把维持管理与改善管理与带兵作战来做比。
一个指挥官的部队把预定攻占的阵地攻占下来后，得先做阵地巩固的工作，然后再进行下一波的攻击。
两者道理是一样的。
改善工作需先改善计划，改善计划会产生计划方案，然后这些计划方案要交付实施，才有机会得到我们预期的效果。
此时这些计划方案有无确实在实施，或实施的过程出现哪些问题，就得依赖查核表的跟催。
同样的，得到的成果要能维持，除了对新方法进行标准化外，经标准化后的新方法也可以使用查核表进行查检，这也是管理机能中控制机能的一种。
日常的管理工作中，使用查检表的例子比比皆是，对我们的管理工作助益甚大。
6直方图
直方图又称柱状图，可将杂乱无章之资料，解析出其规则性。
藉着直方图，对于资料中心值或分布状况可一目了然。
直方图的制作，牵涉到一些统计学的概念，但我们尽可能用简单的计算来说明。
1.直方图制作之步骤
（1）收集数据，并记录于纸上。
统计表上的资料很多，少则几十，多则上百，都要一一记录下来，其总数以N表示。
（2）定组数
总资料数与组数的关系大约如下表所示：
N（数据）
数组
50-100
6-10
100-250
10-20
250以上
（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）
R÷
组数=组距，通常是2.5或10的倍数
（5）定组界
最小一组的下组界=S—测量值的最小位数（一般是1或.0.1）×
0.5
最小一组的上组界=最小一组的下组界＋组距
最小二组的下组界=最小的上组界
依此类推。
（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。
横轴表示测量值的变化，纵轴表示次数。
将各组的组界标示在横轴上，各组的次数多少，则用柱形划在各组距上。
（9）填上次数、规格、平均值、数据来源、日期。
直方图主要作为观察用，主要是为观察直方图之分布图型，将可得到3种状况：
A、柱状图形呈钟形曲线，可以说：
制程显得：
[正常]，且稳定。
变异大致源自机遇原因。
然若呈现的是一种双峰或多峰形分布，则显得[不正常]或制程中有两
个标准。
B、制程中心值
直方图的平均值与规格中心值是否相近，作为调整制程的依据。
C、制程是否有能力符合工程规格。
依直方图散布状况来衡量是否具有达到工程能力的水准。
2直方图可达到下列目的：
•评估或查验制程
•指出采取行动的必要
•量测矫正行动的效应
•比较机械绩效
•比较物料
•比较供应商
（范例1）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，如下表：
308
317
306
314
315
302
311
307
305
310
309
304
316
303
318
312
7
313
320
9
行最大
319
行最小
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=301+C=304
6第二组依此类推
7划次数分配表，如下表：
分布表
组
组界
中心值
301~304
302.5
304~307
305.5
307~310
308.5
13
310~313
311.5
313~316
314.5
316~319
317.5
319~322
直方图之作用于了解制程全貌,可自图上看出分配中心倾向（准确度）及分配之形状,散布状态（精密度）与规格关系.
（1）准确度与精密度
上表中可以看出，一组的产品准确度虽然可以但精密度差，二组刚好相反，三组则准确度及精确度都差,四组两者皆可以。
7管制图（contro1chart）
1924年美国的贝尔电话实验所的修华特博士（Dr.W.A.Shewart）首先提出管制图使用以后，管制图就一直成为科学管理上的一个重要的工具，尤其在品质管制里就成了一个不可或缺的工具。
在生产的过程中，变异是正常的现象，其来自机遇原因的变异虽无可避免，但非机遇原因大都是人为或人力可以控制的。
我们知道在日常的生产里，产品虽在正常的情况下生产，但其产品仍会随机做一上一下的变化，有些人靠经验来判断及处理，但经验多半依靠直觉，当直觉不可靠时，会产生严重后果，何况经验是有相当长时间的试误累积而来的。
而利用管制图，可以依科学方法加以管制，并研究制程的变异研判是机遇原因或非机遇原因，适时地采取对策措施。
（一）营制图的实施循环
1、在制程中，定时定量随机抽取样本。
2、抽取样本做管制特性的量测。
3、将结果绘制于管制图上。
4、判别有无工程异常或偶发性事故。
5、对偶发性事故或工程异常采取措施。
a.找寻原因。
b.改善对策、应急对策。
c.防止再发根本对策。
NO
管制图的实施循环
从上图可以看出，管制图的实施步骤是：
抽取样本，进行检验，将检验的结果画制于管制图上，再从管制图来判断，工程是否正常，如为不正常即应采取必要的矫正措施。
（二）管制图分类
管制图分为计量值管制图和计数值管制图两种。
1、计量值管制图。
用于产品特性可测量的，如长度、重量、面积、温度、时间等连续性数值的数据有：
X一R：
平均值与全距管制图（表2一9一1）
X一R：
中位数与全距管制图（表2一9一2）
X一Rm：
个别值与全距移动管制图（表2一9一3）
X-：
平均值与标准差管制图
其中以X一R使用最普遍。
2、计数值管制图
用于非可量化的产品特性，如不良数、缺点数等间断性数据。
有：
P一Chart：
不良率管制图（表之一9一4）
Pn一Chart：
不良数管制图
C一Chart：
缺点数管制图（表2一9一5）
U一Chart：
单位缺点数管制图
其中以P一Chart应用较广。
初学管制图，可以先从X一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）X-R管制图
X主要管制组间（不同组）的平均值变化。
R主要管制各组内（同一组样品）的范围变化。
一组测量数据5+2+10+7+4有5个
平均值X=（5+2+10+7+4）/5=5.6
全距R=Xmax-Xmin=10-2=8
2、管制图制作法
步骤：
（1）收集最近与今后制程相似的数据约100个。
（2）依测定时间或群体区分排列。
（3）对数据加以分组，把2—6个数据分为一组。
•组内的个别数据以n个表示。
•分成几组的个别组数以K表示。
•剔除异常数据。
（4）记入数据表（如图）。
（5）计算每组平均值X。
（6）计算每组全距R。
（7）计算总平均值X。
（8）计算全距平均R。
（9）计算管制界限值（下表）。
（10）划出管制界限。
所定的方格最好能在上下限间隔约20～30mm较合适。
（11）打上点记号。
点与点（组与组）距离约2～5mm较合适。
在管制界限内的点以为记，在管制界限外以为○为记。
12：
记入其它有关事项。
13：
检查：
（a）制程是否在管制状态下。
（b）检讨制程能力。
3、管制界限与产品规格比较。
将计算管制图之数据整理成直方图，然后再与规格比较。
（1）
直方图在产品规格值上、下限内，则所计算出来的管制上、下限可采用。
（3）如超出规格上下限时，则认为制程不能满足规格要求，则需调整制程，作制程解析，把平均值移到规格中心，或进行缩小变异措施。
如果技术上或经济上有困难，则需考虑变更规格。
（四）计数值管制图
计量值管制图是管制品质或持续改进品质的良好方法，不过它们有若干限制，最明显的是没法用来管制做目测的检验，比如说产品的颜色不正确、表面刮痕……等是较难用量测工具来检测的。
1P管制图（不良率管制图）
P管制图可用在产品不良率、人员缺勤率等方面。
2P管制图的做法
（1）先收集近期内的产品，分组并算出不良率。
3、管制过程
P管制图如有点超过管制界限，应进一步解析制程，追查原因，采取措施。
4、P管制图范例
（五）管制图判读异常的要决
1、资料点超出管制界限时
2、资料偏离中心线连续7点时，表示有变化，要小心。
3、资料呈规则性，原因易找出来。
谢四兵培训教材之1228
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