QC七大手法学习总结

1、-QC七大手法学习总结一、 检查表在现场收集数据，使用简单明了的标准化表格并填入规定的图形记号，再加以统计汇总，以提供进一步分析或比照检查的表格或图表，是其它六大手法的起点。通常分为点检用检查表防止不小心的失误、起备忘录作用；此类表在记录时只做有、没有、好、不好的记录。或记录用检查表通过收集到的数据反映不良的状况；此类检查表用来收集计量和计数数据。本卷须知：1应能迅速、正确、简易地收集到数据，记录时只要在必要工程上加注记号；2记录时要考虑到层別，按人员、机台、原料、时间等分类；3数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來；4尽可能以记号、图形标记，防止使用文字；5检查工程不宜太多，以4-6项为宜针对重要的几项就可，其他可能发生的工程采用“其他栏。6可配合帕累托图、直方图使用；7检查工程可考虑由鱼刺图推断出得特性要因；85W1H(Why,What,Who,Where,When,How)的分析方法；9数据收集完成后，应立即进展分析，保证时效性。制作程序：二、 层别法将得到的数据资料按需要而分成数个类别，便于以后的分析。

2、分层方法：1) 人机料法环；例如：作业员：不同拉、班、组别机器：不同机器别；原料、零件：不同供应厂家别；作业条件：不同的温度、压力、湿度、作业场所；产品：不同的产品别；其他：如使用不同的工艺方法生产的同种产品别。2) 时间；不同批别、不同时间生产的产品；3) 作业区域；不同班组、不同车间、过程区域层别；4) 不良工程等。本卷须知：1) 实施前，首先要确定分层的目的不合格率分析.效率提高.作业条件影响.；2) 检查表的设计应针对疑心的对象设计；3) 数据性质分类应清晰、详细记载；4) 依各类可能原因加以分层，找出真正原因；5) 分层所得的结果应与对策相联接，并实施行动。制作流程：层别法的应用方法：5. 特性要因图三、 柏拉图排列图二八原则当我们要解决问题时，总会发现产生问题的要因很多，不知从何着手，因此最好找出其影响度最大的几个要因，再按优先顺序，一一谋求改善对策，才能以有限的人力和时间，有效地解决问题。柏拉图就是这样一种供你寻找重要要因的一种统计工具。 作为降低不合格的依据：想降低不合格率，先绘柏拉图看看。 决定改善目标，找出问题点。 确定主要因素、有影响因素和次要因素。 抓主要因素解

3、决质量问题。 确认改善效果(改善前、后的比较)。本卷须知：1横轴是按工程別，依大小順序由高而低排列下來，其他项排在最未。2)次数少的工程太多时，可考虑将后几项归纳成其他项。有時，改变层别和分类的方法，也可使工程減少。3)纵轴的左侧尽量以金额表示，如此就降低本钱、追求利润的企业而言，更具意义。通常用于表示发生不良的次数、缺点数、发生次数不良率、单位缺点数等。4)柏拉图的柱形图横轴距离一样。5)改善前后进展比较： (1) 改善前后横轴工程別依然按大小順序由高到低排列。 (2) 前后比较基准一致，刻度应一样。 (3) 各工程以色別来区分更易比较。6)柏拉图中、连接横轴与纵轴对应点的线应为折线而非曲线。制作流程：四、 因果图特性要因图/鱼骨图先列出品质变异的工程，然后对造成变异的4M1E因素进展分析。1） 原因追求型2） 对策追求型本卷须知：1) 不要指责他人的任何想法；2) 全方位多角度各层次，数量越多越好3) 自由奔放，毫无拘束；甚至于异想天开4) 分析时思考方向：替代人员顶替/材料替换/方法替代；过程优化BPI与重组BPR；消减/简化/合并/调序等等。制作流程：五、 直方图直方图是将所收

4、集的数据分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间的测定值所出现次数累积而成的面积，用柱子排列起来的图形。直方图可显示数据的三种特性：集中的趋势、数据的围、分布的形状。本卷须知：1） 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。2） 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。3） 直方图一般适用于计量值数据，但在*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。4） 图形不完整，标注不齐全，直方图上应标注：公差围线、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 CPK。5） 收集数据时，对于抽样分布必须特別注意，不可取局部样品，应全部均匀地加以随机抽样直方图的功用： 评估和检查工序能力，研究过程能力或计算过程能力；侧知工序的过程能力，是过程能力的最好最直观的写照； 了解质量特性分布的形状； 指出采取措施的必要； 检查执行纠正措施是否有效； 比较设备、物料、人员及供应商； 计算产品的不良率，根据不良数量可以直接计算出来； 调查是否混入两种以上不同的数据； 测知数据是否有

5、假； 以此制定产品的规格标准； 设计合理的控制界限。制作流程：常见图形举例： 正常型 说明：中间高，两旁低，有集中趋势 结论：左右对称分配正态分配，显示过程运转正常。缺齿型凸凹不平型 说明：上下不一，有缺齿情形。不正常的分配，由于测定值或换算方法有偏差，次数分配不妥当所形成。 结论：检验员对测定值有偏好现象，如对5，10之数字偏好；或是假造数据。测量仪器不精细或组数的宽度不是倍数时，也有此情況；可能是分组过细或数据不真实。切边型断裂型 说明：有一端被切断。 结论：原因为数据经过全检，或过程本身经过全检，会出现的形状。假设剔除*规格以上时，则切边在靠近右边形成。离岛型 说明：在右端或左端形成小岛。 结论：测量有错误，工序调节错误或使用不同原料所引起。一定有异常原因存在，只要去除，就可满足过程要求，生产出符合规格的产品。高原型 说明:形状似高原状。 结论:不同平均值的分配混在一起，应分层后再做直方图比较。双峰型 说明：有两个顶峰出现。 结论：有两种分配相混合，例如两台机器或两家不同供应商，有差异时，会出现这种形状，因测量值不同的原因影响，应先分层后再作直方图。偏态型偏态分配 说明：高外偏向

6、一边，另一边低，拖长尾巴。可分偏右型、偏左型。 偏右型：例如，微量成分的含有率等，不能取到*值以下的值时，所出现的形状。 偏左型：例如，成分含有高纯度的含有率等，不能取到*值以上的值时，就会出现的形状。 结论：尾巴拖长时，应检查是否在技术上能够承受，多由工具磨损、松动及加工习惯引起。过程性能力指数或称初始过程能力：1. 过程性能力指数或称初始过程能力的求法：(a)双侧规格六、 散布图为研究两个变量之间的相关性，而搜集成对两组数据，在坐标上用点来表示出两个特性值之间相关情形的图形，称之为散布图。其主要作用：知道两组数据(原因与结果)之间是否相关及其相关程度。1. 强正相关。*增大，y也随之线性增大。*与y之间可用直线y=a+b*(b为正数)表示。此时，只要控制住*，y也随之被控制住了，图(a)就属这种情况。2. 弱正相关。图(b)所示，点分布在一条直线附近，且*增大，y根本上随之线性增大，此时除了因素*外可能还有其它因素影响y。3. 无关。图(c)所示，*和y两变量之间没有任何一种明确的趋势关系。说明两因素互不相关。此时宜再考虑其他可能影响的要因。4. 弱负相关。图(d)所示，*增大，y根本上随之线性减小。此时除*之外，可能还有其它因素影响y。5. 强负相关。图(e)所示，*与y之间可用直线y=a+b*(b为负数)表示。y随*的增大而减小。此时，可以通过控制*而控制y的变化。6. 非线性相关。图(f)所示，*、y之间可用曲线方程进展拟合，根据两变量之间的曲线关系，可以利用*的控制调整实现对y的控制。散布图与相关系数r变量之间关系的密切程度，需要用一个数量指标来表示，称为相关系数，通常用r表示。 不同的散布图有不同的相关系数， r满足：-1r1。因此，可根据相关系数r值来判断散布图中两个变量之间的关系。散布图制作流程：七、 控制图作控制图的目的是为了使生产过程或工作过程处于“控制状态. 控制状态即稳定状态, 指生产过程或工作过程仅受偶然因素的影响, 产品质量特性的分布根本上不随时间而变化的状态. 反之, 则为非控制状态或异常状态. 控制状态的标准可归纳为二条: 第一条, 控制图上点不超过控制界限;第二条, 控制图上点的排列分布没有缺陷. z

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