QC七大手法是:
1、QC旧七大手法:特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。
2、QC新七大手法:关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。
品管新七大手法,也叫品管新七大工具,其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题,与原来的“旧”品管七大手法相比,它主要应用在中高层管理上,而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。
qc七大手法的作用
经典QC7大手法也叫老QC七大手法偏重于统计分析,针对的是问题发生后的识别和改善,新QC七大手法将来会单独介绍则偏重于思考分析过程,主要是强调在问题发生前进行预防,半个世纪以来,B7在现场质量管理中发挥了巨大的作用。
其本身也在不断地发展和完善,在人们俗称的B7中,已经用流程图Flowchart替代了分层法,基本的质量管理工具在应用上遵循某种逻辑顺序,先使用流程图对所要改进的过程进行基本描述,再使用检查表收集过程数据,然后利用直方图散布图或控制图来完成对数据的分析。
新旧七种工具都是由日本人总结出来的。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。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、推移图等。
本次,主要讲的是QC七大手法,而SPC(管制图)是QC七大手法的核心部分,是本次培训的重点内容。
二、旧七种工具
QC旧七大手法指的是:检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。
旧七种工具是我们本次的内容,也是我们将要大力推行的管理方法。从某种意义上讲,推行QC七大手法的情况,一定程度上表明了公司管理的先进程度。这些手法的应用之成败,将成为公司升级市场的一个重要方面:几乎所有的OEM客户,都会把统计技术应用情况作为审核的重要方面,例如TDI、MOTOROLA等。
三、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旧七大手法,也从未成为顾客审核的重要方面。
也叫品管新七大工具,其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题,与原来的“旧”QC七大手法法相比,它主要应用在中高层管理上,而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。因此,新QC七大手法法应用于一些管理体系比较严谨和管理水准比较高的公司。
一、起源
新旧QC七大手法法都是由日本人总结出来的。日本人在提出旧QC七大手法推行并获得成功之后,1979年又提出QC七大手法。之所以称之为“QC七大手法”,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、推移图等。
二、QC七大手法
QC旧七大手法指的是:检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。
从某种意义上讲,推行QC七大手法的情况,一定程度上表明了公司管理的先进程度。这些手法的应用之成败,将成为公司升级市场的一个重要方面:几乎所有的OEM客户,都会把统计技术应用情况作为审核的重要方面,例如TDI、MOTOROLA等。
三、QC七大手法
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旧七大手法,也从未成为顾客审核的重要方面。四、日本著名的质量管理专家石川馨曾说:企业内95%的质量管理问题,可通过企业上上下下全体人员活用QC七大手法而得到解决。全面质量管理的推行,离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用
五、 QC七大手法QC七大手法一
1、层别法
1)、何谓层别法
2)、为何要用层别法
3)、层别角度和注意事项
2、查检表
1)何谓查检表 2)为何要用查检表 3)查检表分类
4)如何设计查检表 5)如何设计查检表 6)练习
3、柏拉图
1)、何谓柏拉图 2)、为何要用柏拉图
3)、柏拉图之作法及应用
二、QC七大手法QC七大手法二
1、直方图
1)、何谓直方图 2)、直方图的作法及应用 3)、练习
2、特性要因图
1)、何谓特性要因图 2)、为何要用特性要因图
3)、如何作特性要因图 4)、练习
3 、推移图
1)、何谓推移图 2)、为何要用推移图
3)、推移图的作法
三、QC七大手法QC七大手法三
1、散布图
1)、何谓散布图 2)、为何要用散布图
3)、散布图的作法
2、管制图
1)、何谓管制图 2)、制程变动的原因
3)、管制图的种类 4)、x一P管制图的作法 5)、练习
四、QC七大手法的应用改善案例
结果解析(现状掌握)
因果分析(因果关系掌握)
要因解析(重要要素明确及再深入)
改善对策的提出与评价效果维持(标准化) 成果检讨
QC七大手法
一、起源
新旧七种工具都是由日本人总结出来的。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。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、推移图等。
二、旧七种工具
QC旧七大手法指的是:检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。
从某种意义上讲,推行QC七大手法的情况,一定程度上表明了公司管理的先进程度。这些手法的应用之成败,将成为公司升级市场的一个重要方面:几乎所有的OEM客户,都会把统计技术应用情况作为审核的重要方面,例如TDI、MOTOROLA等。
三、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旧七大手法,也从未成为顾客审核的重要方面。
QC老七大手法:
检查表——收集、整理资料;
排列图——确定主导因素;
散布图——展示变数之间的线性关系;
因果图——寻找引发结果的原因;
分层法——从不同角度层面发现问题;
直方图——展示过程的分布情况;
控制图——识别波动的来源。
QC新七大手法:
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
KJ法——开发, TQM推行, QCC推行, 品质改善
系统图法——开发, 品质保证, 品质改善
矩阵数据分析法——开发, 品质改善, 品质保证
矩阵开数解析法——企划, 开发, 工程解析
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
箭法图解法——品质设计, 开发, 品质改善
1897年,意大利学者柏拉图分析社会经济结构,发现绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉法则”。 美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上,创出了“Vital Few, Trivial Many”(重要的少数,琐细的多数)的名词,称为“柏拉图原理”。
柏拉图法的涵义: 影响产品质量的因素很多,但这些因素中有的起关键作用,有的只起次要作用,如何从众多因素中找出起关键作用的因素?通过绘制柏拉图,将这些影响因素并用一个图来表达,就能够找到这种关键因素,然后再分别运用不同的管理方法加以解决。柏拉图法是质量管理最常用的工具之一。
新旧QC七大手法
一、QC七大手法分为:
1、简易七大手法:甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图
2、QC旧七大手法:特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图
3、QC新七大手法:关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法
计数值:以合格数、缺点数等使用点数计算而得的数据一般通称为计数数据。(数一数)
计量值:以重要、时间、含量、长度等可以测量而得来的数据,一般为计量值,如长度、重要、浓度,有小数点的凡四舍五入都称之。(量一量)
4、QC七大手法由五图,一表一法组成:
五图:柏拉图、散布图、直方图、管制图、特性要因分析图(鱼骨图)
一表:查检表(甘特图)
一法:层别法
二、介绍简易七大手法:
1、甘特图:
用途
1、工作进度安排
2、查核工作进度
3、掌握现况
4、日常计划管理用
是一种最容易、最有效的一种进度自我管理。
2、统计图(条形图):
用途
1、异常数据一目了然。
2、容易对照比较。
3、易看出结论。
应用最普通报章、杂志均可看到的图表。
应用到层别法。
3、推移图(趋势图):
用途
1、数据对时间变化管理使用。
2、可以把握现状、掌握问题点。
3、效果、差异比较。
了解数据差异最简单的方法,应用很广。
次品率、推移图。
4、流程图:
用途
1、工作内容之表示。
2、容易掌握工作站。
3、教育、说明用。
工作说明、内容之简易表示方法。
5、圆图:
用途
1、用以比较各部分构成比例。
2、以时钟旋转方向由大到小排列,将圆分成若干个扇形。
3、直截了当的描绘各项所占比例。
用到层别法。
三、介绍旧七大手法:
1、查检表(CHECK LIST)
用途
1、日常管理用
2、收集数据用
3、改善管理用
帮助每个人在最短时间内完成必要之数据收集
2、层别法:
用途
1、应用层别法、找出数据差异因素而对症下药。
2、以4M,每1M层别之。
1、 借用其他图形,本身无图形。
2、 由大到小排列。
3、柏拉图(计数值统计):
借用层别图。
由生产现场所收集到后数据,必须有效的加以分析、运用,才能成为人价值的数据。而将此数据加以分类、整理,并作成图表,充分的掌握问题点及重要原因,是时下不可缺的管理工具。而最为现场人员所使用于数据管理的图为柏拉图。
定义:1)根据所收集的数据,按不良原因、不良状况、不良项目、不良发生后位置等不同区分标准而加以整理、分类,借以寻求占最大比率的原因状况或位置,按其大小顺序后排列,再加上累积值的图形。
2)从柏拉图可看出哪一项目有问题,其影响度如何,以判断问题之所在,并针对问题点采取改善措施,故又称ABC图,(分析前面2-3项重要项目之控制。)
3)又因图后排列是依大小顺序,故又可称为排列图。
4)柏拉图制作说明:
A 决定数据的分类项目
分类的方式有:
a 结果的分类包括不良项目别、场所别、时间别、工程别。
b原因的分类包括材料别(厂商、成份等)。方式别(作业条件、程序、方法、环境等)、人(年龄、熟练度、经验等)、设备别(机械、工具等)。
分类的项目必须合乎问题的症结,一般的分类先从结果分类上着手,以便洞悉问题之所在,然后再进行原因分析,分析出问题产生之原因,以便采取有效的对策。将此分析的结果,依其结果与原因分别绘制柏拉图。
B 决定收集数据的期间,并按分类项目,在期间内收集数据。
考虑发生问题的状况,从中选择恰当的期限(如一天、一周、一月、一季或一年为期间)来收集数据。
C 依分类项目别,做数据整理,并作成统计表。
a 各项目按出现数据大小顺序排列,其他项排在最后一项,并求其累积数。(其他项不可大于前三项,若大于时应再细分)。
b求各项目数据所占比率累计数之影响度。
c其他项排在最后,若太大时,须检讨是否其他重要要因需提出。
不良率(%)=各项不良数÷总检查数100
影响度(%)=各项不良数÷总不良数×100
D 记入图表纸并依数据大小排列画出柱状图。
a 于图表用纸记入纵轴及横轴。纵轴左侧填不良数、不良率,或损失金额,纵轴右侧刻度表示累计影响度(比率);在最上方刻100%,左方则依收集数据大小做适当刻度。横轴填分类项目名称,由左至右按照所占比率大小记入,其他项则记在最右边。
b 横轴与纵轴应做适度比例,横轴不宜长于纵轴。
E 绘累计曲线:
a点上累计不良数(或累计不良率)。
b 用折线连结。
F 绘累计比率:
a 纵轴右边绘折线终点为100%。
b 将0~100%间分成10等分,把%的分度记上(即累计影响度)。
c 标出前三项(或四项)之累计影响度是否>80%或接近80%。
J 记入必要的事项:
a 标题(目的)。
b 数据收集期间。
c 数据合计(总检查、不良数、不良率…等)。
d 工程别。
e 作成者(包括记录者,绘图者…)。
绘图注意事项:1)柏拉图之横轴是按项目别,依大小顺序由高而低排列,[其他]项排在最后一位。
2)柏拉图之柱形图宽度要一致,纵轴与横轴比例为3:2。
3)纵轴最高点为总不良数,且所表示之间距离一致。
4)次数少的项目太多时,可考虑将后几项归纳成[其他]项;其他项不应大于前几项,若大于时应再分析。有时,改变层别或分类的方法,亦可使分类的项目减少。通常,项目别包括其他项在内,以不要超过4~6项为原则。
5)改善前后之比较时:
a 改善后,横轴项目别依照出现大小顺序由高而低排列。
b 前后比较基准须一致,且刻度应相同,则更易于比较。
4、管制图:
(1) 何为管制图:
为使现场之品质状况达成吾人所谓之“管理”作业,一般均以侦测产品之
品质特性来替代“管理”作业是否正常,而品质特性是随着时间、各种状况有着高低的变化; 那么到底高到何种程度或低至何种状况才算吾人所谓异常?故设定一合理之高低界限,作为吾人探测现场制程状况是否在“管理”状态,即为管制图之基本根源。
管制图是于1924年由美国品管大师修哈特博士所发明。而主要主义即是一种以实
际产品品质特性与依过去经验所研判之制程之能力的管制界 限比较,而以时间顺序
用图形表示者。
(2) 基本特性:
一般管制图纵轴均设定为产品的品质特性,而以制程变化的数据为分度;横轴则为检测制品之群体代码或编号或年月日等,以时间别或制造先后别,依顺序将点绘于图上。
在管制图上有三条笔直的横线,中间的一条为中心线(Center Line,CL),一般以蓝色之实线绘制。左上方的一条称为管制上限(Upper Control Limit,UCL),在下方的称为管制下限(Lower Control Limit,LCL),对上、下管制界限之绘制,则一般均用红色之虚线表现之,以表示可接受之变异范围;至于实际产品品质特性之点连线条则大都以黑色实线表现绘制之。
(3) 管制图原理:
1)品质变异之形成原因
一般在制造的过程中,无论是多么精密的设备,环境,其品质特性一定都会有变动,绝无法做完全一样的制品;而引起变动的原因可分为两种,一种为偶然(机遇)原因,一种为异常(非机遇)原因。
2)管制图界限之构成:
管制图是以常分配中之三个标准差为理论依据,中心线为平均值,上、下管制界限以平均数加减三个标准差(±3σ)之值,以判断制程中是否有问题发生,此即修哈特博士所创之法。
(4) 管制图种类:
1)依数据性质分类:
A 计量值管制图:所谓计量值系指管制图之数据均属于由量具实际量测而得;如长度、重量、浓度等特性均为连续性者。常用的有:
a 平均数与全距管制图(X(—)-R Chart)
b 平均数与标准差管制图(X(—)-σChart)
c 中位数与全距管制图(X(~)-R Chart)
d 个别值与移动全距管制图(X-Rm Chart)
e 最大值与最小值管制图(L-S Chart)
B 计数值管制图:所谓计数值是指管制图之数据均属于单位计算数者而得;如不良数、缺点数等间断性数据均属之。常用的有:
a 不良率管制图(P Chart)
b 不良数管制图(Pn chart ,又称np chart或d chart)
c 缺点数管制图(C chart)
d 单位缺点数管制图(U chart)
2)计数值与计量值管制图之应用比较
计量值
计数值
优点
1、甚灵敏,容易调查真因。
2、可及时反应不良,使品质稳定。
1、所须数据可用简单方法获得。
2、对整体品质状况之了解较方便。
缺点
1、抽样频度较高、费时麻烦。
2、数据须测定,且再计算,须有训练之人方可胜任。
1、无法寻得不良之真因。
2、及时性不足,易延误时机。
(5) 管制图之绘制:
介绍:计量值管制图(X-R)常用
1)先行收集100个以上数据,依测定之先后顺序排列之。
2)以2~5个数据为一组(一般采4~5个),分成约20-25组。
3)将各组数据记入数据表栏位内。
4)计算各组之平均值X。(取至测定值最小单位下一位数)
5)计算各组之全距R。(最大值-最小值=R)
6)计算总平均X。
X=(X1+X2+X3+…+Xk)/k=ξXi/k(k为组数)
7)计算全距之平均R:
R=(R1+R2+R3+…+Rk)/k=ξRi/k
8)计算管制界限
X管制图:中心线(CL)=X
管制上限(UCL)=X+A2R
管制下限(LCL)=X-A2R
R管制图:中心线(CL)=R
管制上限(UCL)=D4R
管制下限(LCL)=D3R
A2,D3,D4之值,随每组之样本数不同而有差异,但仍遵循三个标准差之原理,计算而得,今已被整理成常用系数表。
9)绘制中心线及管制界限,并将各点点入图中。
10)将各数据履历及特殊原因记入,以备查考、分析、判断。
(6) 管制点之点绘制要领:
1)各项工程名称、管制特性、测定单位、设备别、操作(测定)者、样本大小、材料别、环境变化…等任何变更资料应清楚填入,以便资料之分析整理。
2)计量值变更管制图(X-R,X-R…等)其X管制图与R管制图的管制界限席宽度取法,一般原则以组之样本数(n)为参考,X管制图之单位分度约为R管制图之1/n倍。
(纵轴管制界限宽度约20-30m/m;横轴各组间隔约2-5mm)
3)中心线(CL)以实线记入,管制界限则记入虚线;各线上须依线别分别记入CL、UCL、LCL、等符号。
4)CL、UCL、LCL之数值位数计算比测定值多两位数即可。
(各组数据之平均计算数则取比测定值多一位数)
5)点之绘制有[·]、[○]、[△]、[×]…等,最好由厂内统一规定。
6)变管制图,二个管制图之绘制间隔最少距20mm以上,可行的话最好距30mm左右。
(7) 管制图之判读:
1)管制状态之判断(制程于稳定状态)
A 多数点子集中在中心线附近。
B 少数点子落在管制界限附近。
C 点子之分布与跳动呈随机状态,无规则可循。
D 无点子超出管制界限以外。
2)可否延长管制限界限做为后续制程管制用之研判基准:
A 连续25点以上出现在管制界限线内时(机率为9346%)。
B 连续35点中,出现在管制界限外点子不超出1点时。
C 连续100点中,出现在管制界限外点子不超出2点时。
制程在满足上述条件时,虽可认为制程在管制状态而不予变动管制界限,但并非点子超出管制界限外亦可接受;这此超限之点子必有异常原因,故应追究调查原因并予以消除之。
3)检定判读原则:
A 应视每一个点子为一个分配,非单纯之点。
B 点子之动向代表制程之变化;虽无异常之原因,各点子在界限内仍会有差异存在。
C 异常之一般检定原则:(如图所示)
(8) 管制图使用之注意事项:
1)管制图使用前,现场作业应予标准化作业完成。
2)管制图使用前,应先决定管制项目,包括品质特性之选择与取样数量之决定。
3)管制界限千万不可用规格值代替。
4)管制图种类之遴选应配合管制项目之决定时搭配之。
5)抽样方法以能取得合理样组为原则。
6)点子超出界限或有不正常之状态,必须利用各种措施研究改善或配合统计方法,把异常原因找出,同时加以消除。
7)X-R管制图里组的大小(n),一般采n=4-5最适合。
8)R管制图没下限,系因R值是由同组数据之最大值减最小值而得,因之LCL取负值没有意义。
9)制程管制做得不好,管制图形同虚设,要使管制图发挥效用,应使产品制程能力中之Cp值(制程精密度)大于1以上
QC七大手法,以前分为老七大与新七大,不过现在又改过来了
老七大:品管七大手法:
检查表——收集、整理资料;
排列图——确定主导因素;
散布图——展示变量之间的线性关系;
因果图——寻找引发结果的原因;
分层法——从不同角度层面发现问题;
直方图——展示过程的分布情况;
控制图——识别波动的来源;
新七大手法:
品管新七大手法的使用情形,可归纳如下:
关联图——理清复杂因素间的关系;
系统图——系统地寻求实现目标的手段;
亲和图——从杂乱的语言数据中汲取信息;
矩阵图——多角度考察存在的问题,变量关系;
PDPC法——预测设计中可能出现的障碍和结果;
箭条图——合理制定进度计划;
矩阵数据解析法—多变量转化少变量数据分析;
QC七大手法多用于管理,或者说是判断图表,在质量问题发生争议时则分别采用QC七大手法
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