新老七种工具比较.doc
《新老七种工具比较.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《新老七种工具比较.doc（21页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
新老七种统计工具文献综述
摘要：
质量管理统计方法，是根据数理统计原理对产品质量实行统计质量控制的科学的质量管理方法。
一些学者把质量管理中常用统计方法归纳为新老两类，本文介绍了统计工具在质量管理中的应用，重点阐述了质量专家发明的“老七种工具”和“新七种工具”的特点、应用、使用注意事项等。
关键词：
质量管理；质量控制；老七种工具；新七种工具
一、前言
王毓芳,郝凤.（2003）质量分析质量改进与统计技术中提出新老七种工具都是由日本人总结出来的。
日本人在20世纪60年代提出老七种工具推行并获得成功之后，1979年又提出新七种工具。
之所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士在出阵作战时，经常携带有七种武器，所谓七种工具就是沿用了七种武器。
有用的质量统计管理工具当然不止七种。
除了新老七种工具以外，常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。
20世纪70年代末80年代初，日本“质量管理研究会”根据推进全面质量管理的需要，经过多年研究和实践，提出“质量管理新七种方法”，简称“新七种工具”。
质量控制（QC=QualityControl）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。
老七种工具QC老七大手法指的是：
检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。
新七种工具QC新七大手法指的是：
关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图法。
相对而言，新七大手法在世界上的推广应用远不如老七大手法，也从未成为顾客审核的重要方面。
（一）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，认清问题关键在于搜集数据，分析、归纳问题，进而解决问题。
二、老七种工具
刘宏（2006）质量与管理中老七种工具的特点1、强调用数据说话，重视对制造过程的质量控制2、通俗易懂,一线员工易于掌握，主要解决现场质量问题。
秦现生（2008）质量管理学这本书中质量管理的老七种工具：
（一）、层别法
又叫分类法分组法，是整理质量数据的一种重要方法。
它是把所收集起来的数据按不同的目的加以分类，将性质相同、生产条件相同的数据归为一组，使之系统化，便于找出影响产品质量的具体因素。
造成质量问题的原因和条件是多方面（人、机、料、环、法）的，所收集的大量统计数据往往带有综合性，为真实地反映质量问题的实质性原因和变化的规律，将收集到的大量统计数据，按其不同的来源进行分类后，再进行质量分析的方法，称为分层法。
分层的目的在于使同一层内的数据波动尽可能小，而使层与层之间的数据差异尽可能大地反映出来，就可以显示出分层的作用与果，否则分层无效。
在应用分层法对数据进行分层时，须选择适当的分层标志，一般按人机、料、环、法、时间等条件作为的标志。
分层法是通过多元思考而明确问题的展开型系统图。
（二）、柏拉图（ParetoAnalysis）
意大利经济学家Vilfredo.Pareto巴雷托（柏拉图）在分析社会财富分配时设计出的一种统计图，美国品管大师JosephJuran将之加以应用到质量管理中。
又名重点分析图：
根据所搜集的数据，以不同区分标准单位（t、次数、kwh、个）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.它是用来找出影响质量的主要因素的一种方法。
它一般由两个纵坐标、一个横坐标、几个长方形和一条折线组成。
左边的纵坐标表示频数（如件数、金额、时间等）；右边的纵坐标表示频率；横坐标表示影响质量的各种因素，按频数大小自左至右排列；长方形的高度表示因素频数的大小；折线由表示各因素的累计频率的点连接而成。
柏拉图（又叫排列图；帕累托图）
1、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。
2、柏拉图的注意事项：
（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，4～5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。
3、柏拉图法的适用范围：
改进任何问题都可以使用排列图法：
适用于各行各业以及各个方面的工作改进活动。
（三）、因果图
因果图最先由日本品管大师石川馨提出来的，故又叫石川图，同时因其形状，又叫鱼刺图、鱼骨图、树枝图。
还有一个名称叫特性要因图。
一个质量问题的发生往往不是单纯一种或几种原因的结果，而是多种因素综合作用的结果。
要从这些错综复杂的因素中理出头绪，抓住关键因素，就需要利用科学方法，从质量问题这个“结果”出发，依靠群众，集思广益，由表及里，逐步深入，直到找到根源为止。
因果图就是用来根据结果寻找原因的一种QC手法。
因果图（又叫鱼刺图；石川图）
1、功用
（1）整理问题；
（2）追查真正的原因；
（3）寻找对策。
2、绘制因果图应注意事项
（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5W2H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5W2H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）。
（四）、直方图
梁国明（2006）在制造业过程质量控制与检验常用统计方法读本这本书中提到，又称质量分布图和质量散布.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。
过程能力刚好过程能力比规格好得多
中心偏左的过程能力中心偏右的过程能力
分散度过大的过程能力
1、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）可用于制程管制（9）求分配的平均值与标准差。
（五）、管理图
美国休哈特博士于1927年发明，他表明在过程中，异常因素对产品的质量变异影响的程度是很大的。
又称控制图。
它是用于分析和判断工序是否处于稳定状态，带有管理界限的图。
它有分析用管理图和控制用管理图两类。
前者专用于分析和判断工序是否处于稳定状态，并且用来分析产生异常波的原因；后者专用于控制工序的质量状态，及时发现并消除工艺过程的失调现象。
（六）、散布图
又称相关图。
它是在处理计量数据时，把互相有关联的对应数据，在方格纸上以纵轴表示结果，以横轴表示原因；然后用点表示出分布形态，根据分布的形态来判断对应数据之间的相互关系。
1、散布图的功用
（1）检定两变数间的相关性。
（2）从特性要求寻找最适要因。
（3）从要因预估特性水平。
2、散布图的目的
（1）知道两组数据（或原因与结果）之间是否有相关及相关程度。
（2）依据各种可能影响原因层别绘制散布图，可找出最适合的要因。
（3）检视是否为不相关。
3、在制作散布图时，应注意以下事项
（1）两组变量的对应数至少在30个以上，最好50个，100个最佳。
（2）找出x、y的最大值及最小值建立x、y坐标。
（3）通常横坐标用来表示原因或自变量，纵坐标表示效果或因变量。
（4）散布图绘制后，分析散布图应谨慎，因为散布图是用来理解一个变量与另一个变量之间可能存在的关系，这种关系需要进一步的分析，最好作进一步的调查。
4、散布图的种类与分析
（1）正相关：
当变量x增大时，另一个变量y也增大。
相关性强：
如马力与载重的关系；
相关性中：
如收入与销售的关系；
相关性弱：
如体重与身高的关系。
（2）负相关：
当变量x增大时，另一个变量y却减少。
相关性强：
如投资率与失业率的关系；
相关性中：
如举重力与年龄的关系；
相关性弱：
如血压与年龄的关系。
（3）不相关：
当变量x（或y）增大时，另一个变量（或x）并不改变。
如气压与温度的关系。
（4）曲线相关：
当变量x增大时，另一个变量y也随着增大，但达到某一个值后，则当x值增大时，y反而减少，反之亦然。
如记忆与年龄的关系。
（七）、调查表
又称检查表、统计分析表，以简单的数据、应用容易了解的方式做成图形或表格。
表中记有查检的必要项目，只要记上检查记号，并加以统计整理，就可作为进一步分析或核对检查之用。
用一种简单的方式将问题查检出来的表格或图即叫做查检表。
进一步说就是在收集数据时设计的一种简单的表格，将有关项目和预定收集的数据，依其使用目的以很简单的符号填注，而且很容易收集整理以了解现状，作分析或作为核对点检使用，这种设计出来的表格称之为查检表。
1、数据概述
（1）数据
数据：
所谓数据，就是根据测量所得到的数值和资料等事实。
数据＝事实；以数据追踪品质，让数据说实话。
（2）数据搜集重点：
搜集正确的数据；避免主观的判断；要把握事实真相；取样方法；测定方法与设备。
（3）数据的种类
定量数据
计量值：
如长度、时间、重量等连续性数据；
计数值：
如缺点数、不良品数、样品数、人数等非连续性数据。
定性数据
如衣服的美感等以优先级、等级为依据的数据。
2、检查表的目的与意义
（1）查检表的目的
提供一个记录数据的标准化格式，以协助资料搜集。
如果要知道制程的变异情形，这时可利用检查表搜集资料，如表6-1所示。
这种做法免除数据的重复抄录及计算错误，而能得出与直方图相同的效果，是一种颇为实用的工具。
（2）检查表的整理时应注意事项：
做原因分析或采取对策时，须有数据作为依据；清楚使用目的；改善前与改善后所具备条件要一致；搜集完后须马上使用（时效性）；记录时要力求正确及清晰。
三、新七种工具
刘宏（2006）质量与管理 中提到新七种工具的特点：
多变复杂的竞争,管理方法的交叉组合应用把现代化管理方法引入质量管理强调用系统性、多元化的方法考虑并解决问题强调用图形对非量化资料的整理
王兰会（2007）质量管理部规范化管理工具箱中对新七种工具进行了介绍。
（一）、亲和图简要说明
亲和图是1953年日本人川喜田二郎在探险尼泊尔时将野外的调查结果资料进行整研究开发出来的。
亲和图也叫KJ法，就是把收集到大量的各种数据、资料，甚至工作中的事实、意见、构思等信息，按其之间的相互亲和性（相近性）归纳整理，使问题明朗化，并使大家取得统一的认识，有利于问题解决的一种方法。
在解决重要问题时，将混淆不清的事物或现象进行整理，以使问题得以明确，使用亲和图是很有效的一种方法。
通过亲和图的运用，可使不同见解的人统一思想，培养团队精神。
亲和图分类通常是根据人员来分的，可以分为两类：
个人亲和图：
是指主要工作由一个人进行，其重点放在资料的组织整理上。
团队亲和图：
由2个或2个以上的人员进行，重点放在策略，再把所有成员各种意见整理分类。
1、亲和图法的应用
一般来说，任何一个世界都有多种因素影响它、左右它、或多个事件有多个因素影响它左右它，我们可以运用亲和图来理顺这些关系。
以下情况都可以使用亲和图。
（1）用于掌握各种问题重点，想出改善对策；
（2） 用于研究开发、效率的提高；
（3）讨论未来问题时，希望获得整体性的架构。
如本公司应如何导入TQM？
（4）讨论未曾经历之问题时，藉此吸收全体人员看法，并获知全貌。
例如：
开发新产品时、市场调查和预测；
（5）针对以往不太注意的问题，而从新的角度来重新评估时；
（6）获取部属的心声，并教育部属，贯彻公司方针。
2、 亲和图的特点
（1） 从混淆的事件或状态中，采集各种资料，将其整合并理顺关系，以便发现问题的根源；
（2） 打破现状，让所有相关人员产生新的统一；
（3） 掌握问题本质，让有关人员明确认识；
（4） 团体活动，对每个人的意见都采纳，提高全员参与意识。
（二）、 关连图的简要说明
关连图就是把现象与问题有关系的各种因素串联起来的图形。
通过连图可以找出与此问题有关系的一切要图，从而进一步抓住重点问题并寻求解决对策。
1、 关联图法的应用
（1） QA之方针展开与决定。
（2）CWQC导入之推展时。
（3）市场抱怨处理或不良品问题点掌握。
（4）采取预防措施时。
（5）小团队活动的效果性推展。
（6）明确事件的内容和关系时。
2、 关联图的特点
（1） 容易掌握关连关系，而有效的掌握重点。
（2） 组员的共识容易形成，并增长见闻。
（3） 对要因复杂的比其他手法，更易处理要因关连关系。
（4） 表现形式不受拘束，图形可自由书写。
（5） 不同成员图形呈现不同面貌，但结论应很相近。
（三）、 系统图的简要说明
当某一目的较难达成，一时又想不出较好的方法，或当某一结果令人失望，却又找不到根本原因，在这种情况下，建议应用品管新七大手法之一的系统图，通过系统图，你一定会豁然开朗，原来复杂的问题简单化了，找不到原因的问题找到了原因之所在。
系统图就是为了达成目标或解决问题，以[目的——方法]或[结果—原因]层层展开分析，以寻找最恰当的方法和最根本的原因。
系统图目前在企业界被广泛应用。
1、系统图一般可分为两种，一种是对策型系统图，另一种是原因型系统图。
（1）对策型系统图：
以[目的—方法]方式展开，例如问题是“如何提升品质”，则开始发问“如何达成此目的，方法有哪些？
”经研究发现有——推行零缺点运动、推行品质绩效奖励制度等。
（以上为一次方法）；“推行零缺点运动有哪些方法？
”（二次方法）；后续同样就每项二次方法换成目的，展开成三次方法，最后建立对策系统图。
（2）原因型系统图：
以[结果—原因]方式展开，例如问题是“为何品质降低？
”则开始发问“为何形成此结果，原因有哪些？
”经研究发现原因是——人力不足、新进人员多等（以上为一次原因）；接着以“人力不足、新进人员多”等为结果，分别追问“为何形成此结果，原因有哪些？
”其中“人力不足”的原因有——招聘困难，人员素质不够等（二次原因）；后续同样就每项二次原因展开成三次原因等，最后建立原因型系统图。
2、 系统图的应用
在企业管理中或日常的学习生活中，我们都会碰到一些复杂的事情，这些复杂的事情可以透过系统图得到分析并解决。
系统图一般在以下情况下使用：
（1） 新产品研制过程中设计质量的展开；
（2） 制订质量保证计划，对质量活动进行展开；
（3） 可当作因果图使用；
（4） 目标、方针、实施事项的展开；
（5） 任何重大问题解决的展开；
（6） 明确部门职能、管理职能；
（7） 对解决企业有关质量、成本、交货期等问题的创意进行展开。
3、在应用系统图时，应注意的事项：
（1） 下级使用的方法和工具应具体规定，并且提出实施对策和行动计划；
（2） 针对改善对策需要进行有效评估，确保改善对策的有效性。
4 、系统图的特点
（1） 对较为复杂一些，或涉及面较广的项目或目标，效果更易突出，很容易对事项进行展开。
（2） 协调、归纳、统一成员的各种意见，把问题看得更全面，方法和工具可能选得更恰当有效。
（3） 容易整理、观看时简洁、直观、明了。
（四）、过程决定计划图（PDPC）法的简要说明
PDPC法是英文原名ProcessDecisionProgramChart的缩写，中文称之为过程决定计划图。
所谓PDPC法是针对为了达成目标的计划，尽量导向预期理想状态的一种手法。
任何一件事情的完成，它必定有一个过程，有的过程简单，有的过程复杂，简单的过程我们较容易控制，但有些复杂的过程，如果我们采用PDPC法，可以做到防患于未然，避免重大事故的发生，最后达成目标。
1、 PDPC法应用
在日常管理中，特别是高层管理干部，面对公司的复杂情况，往往理不清其过程关系，或事先未进行过程策划，造成不必要。
PDCA循环的8个步骤与所用方法
2、PDPC法在应用时应注意：
（1） 新产品的设计开发过程中，对不利状况和结果，设法导向理想状态,防患于未然；
（2） 计划的实施过程中，发生不测应迅速修正计划，增加必要的措施保证目标达成；
（3） 工厂的企划、研究开发、营业等工作，绝大部分都要预测未来并拟订对策，以及如何实施，此时可利用PDPC图进行过程进度管理，达成目标。
因PDPC法中使用了语言文字，而且其经过是依时间顺序加以标示的，故在实施对策时，只要检查PDPC图，就等于在进行过程管理。
（4）品管七大手法对于问题的发现及原因的追查都极有帮助，可是如果想有好的构想或创意，利用语言文字来进行会比数值、数据更为有效。
在PDPC法中一旦误判事实，则往后的预测作业皆无意义,因此首先利用QC七大手法，将事实的不良程度、影响原因一一举出，而在对策下达时，再使用PDPC法。
（5）在决策实施过程如不顺利时，再想纠正的话，不但延误时效，甚至状态的变化也会与发生时不一样,因此应借助PDPC图事先提出对策。
（五）、 矩阵图的简要说明
从问题事项中,找出成对的因素群,分别排列成行和列,找出其间行与列的相关性或相关程度的大小的一种方法。
在目的或结果都有二个以上，而要找出原因或对策时，用矩阵图比其他图方便。
1、 矩阵图的应用
矩阵图应用比较广泛，一般应用在以下几种情况下：
（1）竞争对手分析时；
（2） 新产品策划时；
（3）探索新的课题时；
（4）方针目标展开时；
（5）明确事件关系时；
（6）纠正措施排序时。
2、 矩阵图特点
（1）透过矩阵图的制作与使用，可以累积众人的经验，在短时间内整理出问题的头绪或决策的重点，可以发挥象数据般的效果。
（2） 各种要素之间的关系非常明确，能够使我们掌握到全体要素的关系。
（3） 矩阵图可根据多次元方式的观察，将潜伏在内的各项因素显示出来。
在系统图、关联图、亲和图等手法已分析至极限时使用。
（4）矩阵图依行、列要素分析，可避免一边表现得太抽象、而另一边又太详细的情形发生。
（六）、矩阵数据解析法简要说明
矩阵数据解析法是将已知的宠大资料，经过整理、计算、判断、解析得出结果，以决定新产品开发或体质改善重点的一种方法。
如果能从现有的数千、数万、及至数十万的资料中寻求方法，并非简单的作业。
然而，若这些资料经过计算并整理后，可以得到所需要的有用的信息，，迅速找到解决问题的方向。
1、 矩阵图数据解法的应用
（1）客户需求调查；
（2） 客户需求预测；
（3） 竞争对手分析；
（4） 新产品策划；
（5） 明确事项内容；
（6） 方针目的展开；
（7） 方案优化。
2、 矩阵图数据解法的特点
（1） 既可以运用感观获得的资料，也可以运用测量获得的数据分析。
（2） 评价者的取样能确保此资料符合常态分布。
（五）、网络图法
网络图法即运用网络对有关质量问题进行计算、分析与处理的综合方法，它是选择最佳工期和实施有效进度管理的一种方法。
网络分析技术是把工程或任务作为一个系统的加以处理，将组成系统的各项工作的各个阶段，按先后顺序通过网络形式联系起来，统筹安排、合理规划，分别轻重缓急并研究其发展变化，从而对系统进行控制和调整，达到以最少时间和消耗来完成整个系统预期的目标。
因此，网络分析技术是一种系统的技术。
它以工序（活动）之间相互联系的网络图和较为简单的计算方法来反映整个工程或任务的全貌，指出对全局有影响的关键工序和关键路线，从而作出切合实际的统筹安排。
网络分析技术特别适用于一次性工程或任务。
工程或任务愈复杂采用网络分析技术收益愈大。
这时，也更便于应用计算机进行数据处理，从而加速工作的进展。
网络分析技术是质量管理中的常用工具之一，是取得每一PDCA循环活动成果的有效方法，是提高工作质量的重要途径。
四、新旧工具区别及使用范围
（一）、区别
“新七种工具”结合统计方法和思考过程，充分体现全面质量管理特点，完善了质量管理理论。
“老七种工具”偏重统计分析，而“新七种工具”偏重思考分析。
（二）、老七种工具使用范围
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变异特性找原因。
（三）、新七种工具使用范围
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、网络图法--品质设计,开发,品质改善
五、结束语
新老七种统计工具在日本经济振兴中充当了致关重要的角色，可
见，统计技术和统计工具的应用在产品质量产生、形成和实现的全过
程的质量管理中发挥着不可替代的作用。
就我国企业的质量管理而言，统计技术和统计工具都或多或少地
应用了一些，但由于对统计技术应用的重要性认识不足，和自身对统
计技术掌握不充分，我国相当多的工业企业在统计技术应用方面还处
于薄弱环节，因此，统计技术仍然企业亟待开发的可以是质量体系增
值的资源。
参考文献:
[1]夏铁瑛。
选用多种质量管理工具提高工作效益。
中信出版社。
2005年
[2]韩之俊，许前。
质量管理。
科学出版社。
2007年
[3]王光伟。
质量管理工作细化执行与模板。
人民邮电出版社。
2008年
[4]周纪芗,茆诗松。
质量管理统计方法。
中国统计出版社。
2008年
[5]张巢生。
品质管理简单讲。
广东经济出版社。
2008年
[6]李峰，朱仲华。
工厂管理简单讲。
广东经济出版社2009-3-1
[7]黄宏升。
统计技术与方法在质量管理中的应用。
国防工业。
2006-10-01
[8]周建华.品管七大手法。
东方音像电子出版社。
2007-12-5
[9]邢文英.QC小组基础教材。
中国社会出版社。
2010年4月
[10]陈云鹏。
制造企业的质量战略与管理——六西格玛管理。
硕士学位论文2006年。
[11]韩秀兰。
基于统计技术的质量改进。
化学工业出版社。
2009-3-1。
[12]龚益鸣。
现代质量管理学。
清华大学出版社。
2007-1-1
[13]王兰会。
质量管理部规范化管理工具箱。
人民邮电出版社。
2010-1-1
[14]姚小凤。
生产部规范化管理工具箱。
人民邮电出版社。
2010-1-1
[15]泰戈。
质量工具箱。
中国标准出版社。
2007-1-1
[16]埃文斯，林赛。
质量管理与质量控制。
中国人民大学出版社。
2010-5-1
升级会员 