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QC七大手法


QC七大手法
又稱新舊QC七大工具(手法),都是由日本總結出來的。日本人在提出舊七種工具推行并獲得成功之后,1979年又提出新七種工具。舊QC七大手法偏重于統(tǒng)計分析,針對問題發(fā)生后的改 善,新QC七大手法偏重于思考分析過程,主要是強調在問題發(fā)生前進行預 防。之所以稱之為“七種工具”,是因為日本古代武士在出陣作戰(zhàn)時,經常攜帶有七種武 器,所謂七種工具就是沿用了七種武 器。
有用的質量統(tǒng)計管理工具當然不止七種。除了新舊七種工具以外,常用的工具還有實驗設計、分布圖、推移圖、趨勢圖等。
品管七大手法是常用的統(tǒng)計管理方法,又稱為初級統(tǒng)計管理方法。它主要包括控制圖、因果圖、直方圖、排列圖、檢查法、層別法、散布圖等所謂的QC七工具。
其實,質量管理的方法可以分為兩大類:一是建立在質量管理思想之 上的組織性的質量管理;二是以數理統(tǒng)計方法為基礎的質量控制。
組織性的質量管理方法是指從組織結構,業(yè)務流程和人員工作方式的角度進行質量管理的方法,它建立在質量管理的思想之 上,主要內容有制定質量方針,建立質量保 證體系,開展QC小組活動,各部門質量責任的分擔,進行質量診斷等。
舊七大手法
編輯
手法口訣
Ø  1查檢集數據
Ø  2分層作解析
Ø  3排列抓重 點
Ø  4直方顯分布
Ø  5因果追原因
Ø  6散布看 相關
Ø  7管制找異常
檢查表
檢查表是利用統(tǒng)計表對數據進行整理和初步原因分析的一種工具,其格式可多種多樣,這種方法雖然較簡單,但實 用有 效,主要作為記錄或者點檢所用。
數據分層法
數據分層法又稱為層別法就是將性質相同的,在同一條件下收集的數據歸納在一起,以便進行比較分析。因為在實際生產中,影響質量變動的因素很多,如果不把這些因素區(qū)別開來,則難 以得出變化的規(guī)律。數據分層可根據實際情況按多種方式進行。例如,按不同時間,不同班次進行分層,按使用設備的種類進行分層,按原材料的進料時間,按原材料成分進行分層,按檢查手段,按使用條件進行分層,按不同缺陷項目進行分層,等等。數據分層法經常與上述的統(tǒng)計分析表結合使用。
數據分層法的應用,主要是一種系統(tǒng)概念,即在于要處理相當復雜的資料,就得懂得如何把這些資料有系統(tǒng)、有目的地加以分門別類的歸納及統(tǒng)計。
科學管理強調的是以管理的技法,來彌補以往靠經驗、靠視覺判斷的管理的不足。而此管理技法,除了建立正確的理念外,需要有數據的運用,才有辦法進行工作解析及采取正確的措施。
如何建立原始的數據及將這些數據依據所需要的目的進行集計,也是諸多品管手法的基礎工作。舉個例子:我國航空市場近幾年隨著開放而競爭日趨激 烈,航空公司為了爭取市場除了加強措施外,也在服務品質方面下工夫。我們也可以經常在航機上看到客戶滿意度的調查。此調查是通過調查表來進行的。調查表的設計通常分為地面的服務品質及航機上的服務品質。地面又分為訂票,候機;航機又分為空服態(tài)度,餐飲,衛(wèi)生等。透過這些調查,將這些數據予以集計,就可得到從何處加強服務品質了。
排列圖
排列圖又稱為柏拉圖、重 點分析圖、ABC分析圖,由此圖的發(fā) 明 者19世紀意大利經濟學家柏拉圖(Pareto)的名字而得名。柏拉圖用排列圖分析社會財 富分布的狀況,他發(fā)現(xiàn)當時意大利80%財 富集中在20%的人手里,后來人們發(fā)現(xiàn)很多場合都服從這一規(guī)律,于是稱之為Pareto定律。后來美國質量管理專 家朱蘭博士運用柏拉圖的統(tǒng)計圖加以延伸將其用于質量管理。排列圖是分析和尋找影響質量主原因素的一種工具,其形式用雙直角坐標圖,左邊縱坐標表示頻數(如件數 金額等),右邊縱坐標表示頻率(如百分比表示)。分折線表示累計頻率,橫坐標表示影響質量的各項因素,按影響程度的大小(即出現(xiàn)頻數多少)從左向右排列。通過對排列圖的觀察分析可抓住影響質量的主原因素。這種方法實際上在質量管理中,在其他許多管理工作中,例如在庫存管理中,都有是有用的。
排列圖
在質量管理過程中,要解決的問題很多,但往往不知從哪里著手,但事 實上大部分的問題,只要能找出幾個影響較大的原因,并加以處置及控制,就可解決問題的80%以 上。柏拉圖是根據歸集的數據,以不 良原因,不好狀況發(fā)生的現(xiàn)象,有系統(tǒng)地加以項目別(層別)分類,計算出各項目別所產生的數據(如不 良率,損失金額)及所占的比例,再依照大小順序排列,再加上累積值的圖形。
在工廠或辦公室里,把低效率,缺損,制品不 良等損失按其原因別或現(xiàn)象別,也可換算成損失金額的80%以 上的項目加以追究處理,這就是所謂的柏拉圖分析。
柏拉圖使用以層別法的項目別(現(xiàn)象別)為前提,依經順位調整過后的統(tǒng)計表才能制成柏拉圖。
柏拉圖分析的步驟:
(1) 將要處置的事,以狀況(現(xiàn)象)或原因加以層別;
(2) 縱軸雖可以表示件數,以金額表示比較強烈;
(3) 決定搜集資料的期間,自何時至何時,作為柏拉圖資料的依據,期限間盡可能定期;
(4) 各項目依照合半之大小順位左至右排列在橫軸上;
(5) 繪上柱狀圖;
(6) 連接累積曲 線。
直方圖
在質量管理中,如何預測并監(jiān)控產品質量狀況?如何對質量波動進行分析?直方圖就是一目了然地把這些問題圖表化處理的工具。它通過對收集到的貌似無序的數據進行處理,來反映產品質量的分布情況,判斷和預測產品質量及不合格率。
直方圖又稱質量分布圖,柱狀圖,它是表示資料變化情況的一種主要工具。用直方圖可以解析出資料的規(guī)則性,比較直觀地看出產品質量特性的分布狀態(tài),對於資料分布狀況一目了然,便于判斷其總體質量分布情況。在制作直方圖時,牽涉學的概念,先要對資料進行分組,因此如何合理分組是其中的關鍵問題。按組距相等的原則進行的兩個關鍵數位是分組數和組距。是一種幾何形圖表,它是根據從生產過程中收集來的質量數據分布情況,畫成以組距為底邊、以頻數為高 度的一系列連接起來的直方型矩形圖。
作直方圖的目的就是通過觀察圖的形狀,判斷生產過程是否穩(wěn)定,預測生產過程的質量。具體來說,作直方圖的目的有:
①判斷一批已加工完畢的產品;
②驗證工序的穩(wěn)定性;
③為計算工序能力搜集有關數據。
直方圖將數據根據差異進行分類,特點是明察秋毫地掌握差異。
直方圖的作用
(1)顯示質量波動的狀態(tài);
(2)較直觀地傳遞有關過程質量狀況的信息;
(3)通過研究質量波動狀況之后,就能掌握過程的狀況,從而確 定在什么地方集中力量進行質量改進工作。
直方圖法在應用中常見的錯誤和注意事項
a. 抽取的樣本數量過小,將會產生較大誤差,可信度低,也就失去了統(tǒng)計的意義。因此,樣本數不應少于50個。
b. 組數 k 選用不當,k 偏大或偏小,都會造成對分布狀態(tài)的判斷有誤。
c. 直方圖一般適用于計量值數據,但在某些情況下也適用于計數值數據,這要看繪制直方圖的目的而定。
d. 圖形不完整,標注不齊 全,直方圖上應標注:公差范圍線、平均值 的位置(點畫線表示)不能與公差中 心M相混淆;圖的右上角標出:N、S、C p或 CP K.
因果分析圖
因果分析圖是以結果作為特性,以原因作為因素,在它們之間用箭頭聯(lián)系表示因果關系。因果分析圖是一種發(fā)動員工動腦筋,查原因,集思廣益的好辦法,也適合于工作小組中實行質量的民 主管理。當出現(xiàn)了某種質量問題,未搞清楚原因時,可針對問題發(fā)動大家尋找可能的原因,使每個人都暢所欲言,把可能的原因都列出來。
所謂因果分析圖,就是將造成某項結果的眾 多原因,以系統(tǒng)的方式圖解,即以圖來表達結果(特性)與原因(因素)之間的關系。其形狀像魚骨,又稱魚骨圖。
某項結果之形成,有原因,應設法利用圖解法找出其因。先提出了這個概念的是日本品管權 威石川馨博士,所以特性原因圖又稱[石川圖]。因果分析圖,可使用在一般管理及工作改 善的階段,是樹立意識的初期,易于使問題的原因明朗化,從而設計步驟解決問題。
分析圖使用步驟:
步驟1:召集與此問題相關的,有經驗的人員,人數4-10人。
步驟2:掛一張大白紙,準備2-3支色筆。
步驟3:由集合的人員就影響問題的原因發(fā)言,發(fā)言內容記入圖上,中途不可批評或質問(腦力激蕩 法)。
步驟4:時間大約1個小時,搜集20-30個原因則可結束。
步驟5:就所搜集的原因,何者影響,再由大輪流發(fā)言,經大家磋商后,認為影響較大予圈上紅色圈。
步驟6:與步驟5一樣,針對已圈上一個紅圈的,若認為重要的可以再圈上兩圈,三圈。  步驟7:重新畫一張原因圖,未上圈的予于去 除,圈數愈多的列為先處理。
因果分析圖提供的是抓取重要原因的工具,所以參加的人員應包含對此項工作具有經驗者,才易奏效。 直方圖(Histogram) 直方圖又稱柱狀圖,它是表示數據變化情況的一種主要工具。用直方圖可以將雜亂無章的資料,解析出規(guī)則性,比較直觀地看出產品質量特性的分布狀態(tài),對于資料中心值或分布狀況一目了然,便于判斷其總體質量分布情況。在制作直方圖時,牽涉到一些統(tǒng)計學的概念,首先要對數據進行分組,因此如何合理分組是其中的關鍵問題。分組通常是按組距相等的原則進行的兩個關鍵數字是分組數和組距。
散布圖
散布圖又叫相關圖,它是將兩個可能相關的變量數據用點畫在坐標圖上,用來表示一組成對的數據之間是否有相關性。這種成對的數據或許是特性一原因,特性一特性,原因一原因的關系。通過對其觀察分析,來判斷兩個變量之間的相關關系。這種問題在實際生產中也是常見的,例如熱處理時淬火溫度與工件硬度之間的關系,某種元素在材料中的含量與材料強度的關系等。這種關系雖然存在,但又難 以用的公式或函數關系表示,在這種情況下用相關圖來分析就是很方便的。假定有一對變量x 和 y,x 表示某一種影響因素,y 表示某一質量特征值,通過實驗或收集到的x 和 y 的數據,可以在坐標圖上用點表示出來,根據點的分布特點,就可以判斷 x和 y 的相關情況。
在我們的生活及工作中,許多現(xiàn)象和原因,有些呈規(guī)則的關聯(lián),有些呈不規(guī)則形有關聯(lián)。我們要了解它,就可借助散布圖統(tǒng)計手法來判斷它們之間的相關關系。
控制圖
控制圖又稱為管制圖。由美國的貝爾電話實驗所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年先提出,管制圖使用后,就一直成為科學管理的一個重要工具,在質量管理方面成了一個不 可 或缺的管理工具。它是一種有控制界限的圖,用來區(qū)分引起質量波動的原因是偶然的還是系統(tǒng)的,可以提供系統(tǒng)原因存在的信息,從而判斷生產過程是否處于受控狀態(tài)。控制圖按其用途可分為兩類,一類是供分析用的控制圖,用控制圖分析生產過程中有關質量特性值的變化情況,看工序是否處于穩(wěn)定受控狀;再一類是供管理用的控制圖,主要用于發(fā)現(xiàn)生產過程是否出現(xiàn)了異常情況,以預 防產生不合格品。
統(tǒng)計管理方法是進行質量控制的有 效工具,但在應用中須注意以下幾個問題,否則的話就得不到應有的效 果。這些問題主要是:1 )數據有誤。數據有誤可能是兩種原因造成的,一是人為的使用有誤數據,二是由于未掌握統(tǒng)計方法;2 )數據的采集方法不正確。如果抽樣方法本身有誤則其后的分析方法再正確也是無用的;3) 數據的記錄,抄寫有誤;4 )異常值的處理。通常在生產過程取得的數據中總是含有一些異常值的,它們會導致分析結果有誤。
以上概要介紹了七種常用初級統(tǒng)計質量管理七大手法即所謂的“QC七工具”,這些方法集中體現(xiàn)了質量管理的“以事 實和數據為基礎進行判斷和管理”的特點。還需指出的是,這些方法看起來都比較簡單,但能夠在實際工作中正確靈活地應用并不是一件簡單的事。
 
新七大手法
關聯(lián)圖(Relationship Diagram)
關聯(lián)圖,又稱關系圖,20世紀60年代由日本應慶大學千住鎮(zhèn)雄教授提出,是用來分析事物之間“原因與結果”、“目的與手段”等復雜關系的一種圖表,它能夠幫助人們從事物之間的邏輯關系中,尋找出解決問題的辦法。
親和圖(Affinity Diagram)
親和圖法,又叫KJ法,是日本川喜田二郎首 創(chuàng),把大量收集到的關于未知事物或不明確的事 實的意見或構思等語言資料,按其相互親和性(相近性)歸納整理這些資料,使問題明確起來,求得統(tǒng)一認識和協(xié)調工作,以利于問題解決的一種方法。
系統(tǒng)圖(System Diagram)
系統(tǒng)圖就是把要實現(xiàn)的目的與需要采取的措施或手段,系統(tǒng)地展開,并繪制成圖, 以明確問題的重 點,尋找手段或措施的一種方法。
過程決策程序圖(PDPC)
過程決策程序圖,又稱PDPC(Process Decision Program Chart)法是隨事態(tài)的進展分析能導致結果的要素,并確 定一個過程使之達到理想結果的方法。
矩陣圖(Matrix Diagram)
矩陣圖法就是從多維問題的事 件中,找出成對的因素,排列成矩陣圖,然后根據矩陣圖來分析問題,確 定關鍵點的方法,它是一種通過多因素綜合思考,探索問題的好方法。
矩陣數據分析法(Matrix Data Analysis Chart)
矩陣數據分析法是對多個變動且復雜的因果進行解析。 矩陣圖上各元素間的關系如果能用數據定量化表示,就能準確地整理和分析結果。這種可以用數據表示的矩陣圖法,叫做矩陣數據分析法。在QC新七種工具中,數據矩陣分析法是一種利用數據分析問題的方法,但其結果仍要以圖形表示。
箭條圖(Arrow Diagram)
箭條圖法是將項目推行時所需的各步驟、作業(yè)按從屬關系用網絡圖表示出來的一種方法。
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