免费咨询热线:18206123702
您的位置:主页 > 企业管理培训 >

QC七大手法

 浏览次数:

QC七大手法
又称新旧QC七大工具(手法),都是由日本总结出来的。日本人在提出旧七种工具推行并获得成功之后,1979年又提出新七种工具。旧QC七大手法偏重于统计分析,针对问题发生后的改 善,新QC七大手法偏重于思考分析过程,主要是强调在问题发生前进行预 防。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。除了新旧七种工具以外,常用的工具还有实验设计、分布图、推移图、趋势图等。
品管七大手法是常用的统计管理方法,又称为初级统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、直方图、排列图、检查法、层别法、散布图等所谓的QC七工具。
其实,质量管理的方法可以分为两大类:一是建立在质量管理思想之 上的组织性的质量管理;二是以数理统计方法为基础的质量控制。
组织性的质量管理方法是指从组织结构,业务流程和人员工作方式的角度进行质量管理的方法,它建立在质量管理的思想之 上,主要内容有制定质量方针,建立质量保 证体系,开展QC小组活动,各部门质量责任的分担,进行质量诊断等。
旧七大手法
编辑
手法口诀
Ø  1查检集数据
Ø  2分层作解析
Ø  3排列抓重 点
Ø  4直方显分布
Ø  5因果追原因
Ø  6散布看 相关
Ø  7管制找异常
检查表
检查表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的一种工具,其格式可多种多样,这种方法虽然较简单,但实 用有 效,主要作为记录或者点检所用。
数据分层法
数据分层法又称为层别法就是将性质相同的,在同一条件下收集的数据归纳在一起,以便进行比较分析。因为在实际生产中,影响质量变动的因素很多,如果不把这些因素区别开来,则难 以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如,按不同时间,不同班次进行分层,按使用设备的种类进行分层,按原材料的进料时间,按原材料成分进行分层,按检查手段,按使用条件进行分层,按不同缺陷项目进行分层,等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。
数据分层法的应用,主要是一种系统概念,即在于要处理相当复杂的资料,就得懂得如何把这些资料有系统、有目的地加以分门别类的归纳及统计。
科学管理强调的是以管理的技法,来弥补以往靠经验、靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法,除了建立正确的理念外,需要有数据的运用,才有办法进行工作解析及采取正确的措施。
如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计,也是诸多品管手法的基础工作。举个例子:我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激 烈,航空公司为了争取市场除了加强措施外,也在服务品质方面下工夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。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。
排列图
排列图又称为柏拉图、重 点分析图、ABC分析图,由此图的发 明 者19世纪意大利经济学家柏拉图(Pareto)的名字而得名。柏拉图用排列图分析社会财 富分布的状况,他发现当时意大利80%财 富集中在20%的人手里,后来人们发现很多场合都服从这一规律,于是称之为Pareto定律。后来美国质量管理专 家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具,其形式用双直角坐标图,左边纵坐标表示频数(如件数 金额等),右边纵坐标表示频率(如百分比表示)。分折线表示累计频率,横坐标表示影响质量的各项因素,按影响程度的大小(即出现频数多少)从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。这种方法实际上在质量管理中,在其他许多管理工作中,例如在库存管理中,都有是有用的。
排列图
在质量管理过程中,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原因,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,不好状况发生的现象,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。
在工厂或办公室里,把低效率,缺损,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的80%以 上的项目加以追究处理,这就是所谓的柏拉图分析。
柏拉图使用以层别法的项目别(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,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,期限间尽可能定期;
(4) 各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上;
(5) 绘上柱状图;
(6) 连接累积曲 线。
直方图
在质量管理中,如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理,来反映产品质量的分布情况,判断和预测产品质量及不合格率。
直方图又称质量分布图,柱状图,它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性,比较直观地看出产品质量特性的分布状态,对於资料分布状况一目了然,便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时,牵涉学的概念,先要对资料进行分组,因此如何合理分组是其中的关键问题。按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。是一种几何形图表,它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况,画成以组距为底边、以频数为高 度的一系列连接起来的直方型矩形图。
作直方图的目的就是通过观察图的形状,判断生产过程是否稳定,预测生产过程的质量。具体来说,作直方图的目的有:
①判断一批已加工完毕的产品;
②验证工序的稳定性;
③为计算工序能力搜集有关数据。
直方图将数据根据差异进行分类,特点是明察秋毫地掌握差异。
直方图的作用
(1)显示质量波动的状态;
(2)较直观地传递有关过程质量状况的信息;
(3)通过研究质量波动状况之后,就能掌握过程的状况,从而确 定在什么地方集中力量进行质量改进工作。
直方图法在应用中常见的错误和注意事项
a. 抽取的样本数量过小,将会产生较大误差,可信度低,也就失去了统计的意义。因此,样本数不应少于50个。
b. 组数 k 选用不当,k 偏大或偏小,都会造成对分布状态的判断有误。
c. 直方图一般适用于计量值数据,但在某些情况下也适用于计数值数据,这要看绘制直方图的目的而定。
d. 图形不完整,标注不齐 全,直方图上应标注:公差范围线、平均值 的位置(点画线表示)不能与公差中 心M相混淆;图的右上角标出:N、S、C p或 CP K.
因果分析图
因果分析图是以结果作为特性,以原因作为因素,在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种发动员工动脑筋,查原因,集思广益的好办法,也适合于工作小组中实行质量的民 主管理。当出现了某种质量问题,未搞清楚原因时,可针对问题发动大家寻找可能的原因,使每个人都畅所欲言,把可能的原因都列出来。
所谓因果分析图,就是将造成某项结果的众 多原因,以系统的方式图解,即以图来表达结果(特性)与原因(因素)之间的关系。其形状像鱼骨,又称鱼骨图。
某项结果之形成,有原因,应设法利用图解法找出其因。先提出了这个概念的是日本品管权 威石川馨博士,所以特性原因图又称[石川图]。因果分析图,可使用在一般管理及工作改 善的阶段,是树立意识的初期,易于使问题的原因明朗化,从而设计步骤解决问题。
分析图使用步骤:
步骤1:召集与此问题相关的,有经验的人员,人数4-10人。
步骤2:挂一张大白纸,准备2-3支色笔。
步骤3:由集合的人员就影响问题的原因发言,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20-30个原因则可结束。
步骤5:就所搜集的原因,何者影响,再由大轮流发言,经大家磋商后,认为影响较大予圈上红色圈。
步骤6:与步骤5一样,针对已圈上一个红圈的,若认为重要的可以再圈上两圈,三圈。  步骤7:重新画一张原因图,未上圈的予于去 除,圈数愈多的列为先处理。
因果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。 直方图(Histogram) 直方图又称柱状图,它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料,解析出规则性,比较直观地看出产品质量特性的分布状态,对于资料中心值或分布状况一目了然,便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时,牵涉到一些统计学的概念,首先要对数据进行分组,因此如何合理分组是其中的关键问题。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。
散布图
散布图又叫相关图,它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上,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原因,特性一特性,原因一原因的关系。通过对其观察分析,来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的,例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系,某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在,但又难 以用的公式或函数关系表示,在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x 和 y,x 表示某一种影响因素,y 表示某一质量特征值,通过实验或收集到的x 和 y 的数据,可以在坐标图上用点表示出来,根据点的分布特点,就可以判断 x和 y 的相关情况。
在我们的生活及工作中,许多现象和原因,有些呈规则的关联,有些呈不规则形有关联。我们要了解它,就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。
控制图
控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年先提出,管制图使用后,就一直成为科学管理的一个重要工具,在质量管理方面成了一个不 可 或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图,用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的,可以提供系统原因存在的信息,从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类,一类是供分析用的控制图,用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况,看工序是否处于稳定受控状;再一类是供管理用的控制图,主要用于发现生产过程是否出现了异常情况,以预 防产生不合格品。
统计管理方法是进行质量控制的有 效工具,但在应用中须注意以下几个问题,否则的话就得不到应有的效 果。这些问题主要是:1 )数据有误。数据有误可能是两种原因造成的,一是人为的使用有误数据,二是由于未掌握统计方法;2 )数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的;3) 数据的记录,抄写有误;4 )异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的,它们会导致分析结果有误。
以上概要介绍了七种常用初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”,这些方法集中体现了质量管理的“以事 实和数据为基础进行判断和管理”的特点。还需指出的是,这些方法看起来都比较简单,但能够在实际工作中正确灵活地应用并不是一件简单的事。
 
新七大手法
关联图(Relationship Diagram)
关联图,又称关系图,20世纪60年代由日本应庆大学千住镇雄教授提出,是用来分析事物之间“原因与结果”、“目的与手段”等复杂关系的一种图表,它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中,寻找出解决问题的办法。
亲和图(Affinity Diagram)
亲和图法,又叫KJ法,是日本川喜田二郎首 创,把大量收集到的关于未知事物或不明确的事 实的意见或构思等语言资料,按其相互亲和性(相近性)归纳整理这些资料,使问题明确起来,求得统一认识和协调工作,以利于问题解决的一种方法。
系统图(System Diagram)
系统图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段,系统地展开,并绘制成图, 以明确问题的重 点,寻找手段或措施的一种方法。
过程决策程序图(PDPC)
过程决策程序图,又称PDPC(Process Decision Program Chart)法是随事态的进展分析能导致结果的要素,并确 定一个过程使之达到理想结果的方法。
矩阵图(Matrix Diagram)
矩阵图法就是从多维问题的事 件中,找出成对的因素,排列成矩阵图,然后根据矩阵图来分析问题,确 定关键点的方法,它是一种通过多因素综合思考,探索问题的好方法。
矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis Chart)
矩阵数据分析法是对多个变动且复杂的因果进行解析。 矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示,就能准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法,叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中,数据矩阵分析法是一种利用数据分析问题的方法,但其结果仍要以图形表示。
箭条图(Arrow Diagram)
箭条图法是将项目推行时所需的各步骤、作业按从属关系用网络图表示出来的一种方法。
在线咨询
微信咨询
联系电话
18206123702
返回顶部

关闭