品質管理七大手法圖

時間：2024-10-13 08:44:19 品質管理我要投稿

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品質管理七大手法圖

　　QC舊七大手法指的是：檢查表、層別法、柏拉圖、因果圖、散布圖、直方圖、管制圖。下面一起來詳細了解一下!

　　一、檢查表

　　檢查表就是將需要檢查的內容或項目一一列出，然后定期或不定期的逐項檢查，并將問題點記錄下來的方法，有時叫做查檢表或點檢表。

　　例如：點檢表、診斷表、工作改善檢查表、滿意度調查表、考核表、審核表、5S活動檢查表、工程異常分析表等。

　　1、組成要素. x+ j: L. {# I/ Z- S) n

　　①確定檢查的項目;②確定檢查的頻度;③確定檢查的人員。1 v- ~; f/ n5 S$ D% r

　　2、實施步驟

　　①確定檢查對象; 5 u8 U" N4 F: x: t1 q, y

　　②制定檢查表;

　　③依檢查表項目進行檢查并記錄;, s: k& h& d, p% m! V/ X% y

　　④對檢查出的問題要求責任單位及時改善;

　　⑤檢查人員在規定的時間內對改善效果進行確認;

　　⑥定期總結，持續改進。

　　二、層別法

　　層別法就是將大量有關某一特定主題的觀點、意見或想法按組分類，將收集到的大量的數據或資料按相互關系進行分組，加以層別。層別法一般和柏拉圖、直方圖等其它七大手法結合使用，也可單獨使用。

　　例如：抽樣統計表、不良類別統計表、排行榜等。

　　實施步驟：

　　①確定研究的主題;

　　②制作表格并收集數據;

　　③將收集的數據進行層別;

　　④比較分析，對這些數據進行分析，找出其內在的原因，確定改善項目。

　　三、柏拉圖

　　柏拉圖的使用要以層別法為前提，將層別法已確定的項目從大到小進行排列，再加上累積值的圖形。它可以幫助我們找出關鍵的問題，抓住重要的少數及有用的多數，適用于記數值統計，有人稱為ABC圖，又因為柏拉圖的排序識從大到小，故又稱為排列圖。

　　1、分類;

　　1)分析現象用柏拉圖：與不良結果有關，用來發現主要問題。

　　A品質：不合格、故障、顧客抱怨、退貨、維修等;5 a& ];

　　B成本：損失總數、費用等;

　　C交貨期：存貨短缺、付款違約、交貨期拖延等;

　　D安全：發生事故、出現差錯等。

　　2)分析原因用柏拉圖：與過程因素有關，用來發現主要問題。

　　A操作者：班次、組別、年齡、經驗、熟練情況等;

　　B機器：設備、工具、模具、儀器等;

　　C原材料：制造商、工廠、批次、種類等;

　　D作業方法：作業環境、工序先后、作業安排等。

　　2、柏拉圖的作用

　　①降低不良的依據;

　　②決定改善目標，找出問題點;

　　③可以確認改善的效果。

　　3、實施步驟;

　　①收集數據，用層別法分類，計算各層別項目占整體項目的百分數;

　　②把分好類的數據進行匯總，由多到少進行排列，并計算累計百分數;

　　③繪制橫軸和縱軸刻度

　　④繪制柱狀圖

　　⑤繪制累積曲線;

　　⑥記錄必要事項

　　⑦分析柏拉圖

　　要點：A柏拉圖有兩個縱坐標，左側縱坐標一般表示數量或金額，右側縱坐標一般表示數量或金額的累積百分數;B柏拉圖的橫坐標一般表示檢查項目，按影響程度大小，從左到右依次排列;C繪制柏拉圖時，按各項目數量或金額出現的頻數，對應左側縱坐標畫出直方形，將各項目出現的累計頻率，對應右側縱坐標描出點子，并將這些點子按順序連接成線。

　　4、應用要點及注意事項

　　柏拉圖要留存，把改善前與改善后的柏拉圖排在一起，可以評估出改善效果;

　　②分析柏拉圖只要抓住前面的2~3項九可以了;

　　③柏拉圖的分類項目不要定得太少，5~9項教合適，如果分類項目太多，超過9項，可劃入其它，如果分類項目太少，少于4項，做柏拉圖無實際意義;

　　④作成的柏拉圖如果發現各項目分配比例差不多時，柏拉圖就失去意義，與柏拉圖法則不符，應從其它角度收集數據再作分析;

　　⑤柏拉圖是管理改善的手段而非目的，如果數據項別已經清楚者，則無需浪費時間制作柏拉圖;

　　⑥其它項目如果大于前面幾項，則必須加以分析層別，檢討其中是否有原因;& A. b5 H3 A8 E M$ l! \5 |: h9 ^

　　⑦柏拉圖分析主要目的是從獲得情報顯示問題重點而采取對策，但如果第一位的項目依靠現有條件很難解決時，或者即使解決但花費很大，得不償失，那么可以避開第一位項目，而從第二位項目著手。

　　四、因果圖

　　所謂因果圖，又稱特性要因圖，主要用于分析品質特性與影響品質特性的可能原因之間的因果關系，通過把握現狀、分析原因、尋找措施來促進問題的解決，是一種用于分析品質特性(結果)與可能影響特性的因素(原因)的一種工具。又稱為魚骨圖。

　　1、分類'

　　1)追求原因型：在于追求問題的原因，并尋找其影響，以因果圖表示結果(特性)與原因(要因)間的關系;

　　2)追求對策型：追求問題點如何防止、目標如何達成，并以因果圖表示期望效果與對策的關系。

　　2、實施步驟9

　　①成立因果圖分析小組，3~6人為好，最好是各部門的代表;

　　②確定問題點;

　　③畫出干線主骨、中骨、小骨及確定重大原因(一般從5M1E即人Man、機Machine、料Material、法Method、測Measure、環Environment六個方面全面找出原因);

　　④與會人員熱烈討論，依據重大原因進行分析，找到中原因或小原因，繪至因果圖中;

　　⑤因果圖小組要形成共識，把最可能是問題根源的項目用紅筆或特殊記號標識;

　　⑥記入必要事項

　　3、應用要點及注意事項

　　確定原因要集合全員的知識與經驗，集思廣益，以免疏漏

　　②原因解析愈細愈好，愈細則更能找出關鍵原因或解決問題的方法;

　　③有多少品質特性，就要繪制多少張因果圖;

　　④如果分析出來的原因不能采取措施，說明問題還沒有得到解決，要想改進有效果，原因必須要細分，直到能采取措施為止;

　　⑤在數據的基礎上客觀地評價每個因素的主要性;

　　⑥把重點放在解決問題上，并依5W2H的方法逐項列出，繪制因果圖時，重點先放在“為什么會發生這種原因、結果”，分析后要提出對策時則放在“如何才能解決”;

　　Why——為何要做?(對象)

　　What——做什么?(目的)

　　Where——在哪里做?(場所)

　　When——什么時候做?(順序)

　　Who——誰來做?(人)

　　How——用什么方法做?(手段)

　　How much——花費多少?(費用)

　　⑦因果圖應以現場所發生的問題來考慮

　　⑧因果圖繪制后，要形成共識再決定要因，并用紅筆或特殊記號標出;

　　因果圖使用時要不斷加以改進。

　　五、散布圖

　　將因果關系所對應變化的數據分別描繪在X-Y軸坐標系上,以掌握兩個變量之間是否相關及相關的程度如何,這種圖形叫做“散布圖”，也稱為“相關圖”。

　　1、分類

　　正相關：當變量X增大時，另一個變量Y也增大;

　　負相關：當變量X增大時，另一個變量Y卻減小;

　　3)不相關：變量X(或Y)變化時，另一個變量并不改變;

　　曲線相關：變量X開始增大時，Y也隨著增大，但達到某一值后，則當X值增大時，Y反而減小。

　　2、實施步驟

　　1)確定要調查的兩個變量，收集相關的最新數據，至少30組以上;

　　2)找出兩個變量的最大值與最小值，將兩個變量描入X軸與Y軸;

　　3)將相應的兩個變量，以點的形式標上坐標系;

　　4)計入圖名、制作者、制作時間等項目;

　　5)判讀散布圖的相關性與相關程度。

　　3、應用要點及注意事項

　　1)兩組變量的對應數至少在30組以上，最好50組至100組，數據太少時，容易造成誤判;

　　2)通常橫坐標用來表示原因或自變量，縱坐標表示效果或因變量;

　　3)由于數據的獲得常常因為5M1E的變化，導致數據的相關性受到影響，在這種情況下需要對數據獲得的條件進行層別，否則散布圖不能真實地反映兩個變量之間的關系;

　　4)當有異常點出現時，應立即查找原因，而不能把異常點刪除;

　　5)當散布圖的相關性與技術經驗不符時，應進一步檢討是否有什么原因造成假象。

　　六、直方圖

　　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，解析出規則性，比較直觀地看出產品質量特性的分布狀態，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。

　　七、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年首先提出管制圖使用后，管制圖就一直成為科學管理的一個重要工具，特別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，用來區分引起質量波動的原因是偶然的還是系統的，可以提供系統原因存在的信息，從而判斷生產過程是否處于受控狀態。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，看工序是否處于穩定受控狀;再一類是供管理用的控制圖，主要用于發現生產過程是否出現了異常情況，以預防產生不合格品。

　　統計管理方法是進行質量控制的有效工具，但在應用中必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，二是由于未真正掌握統計方法;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。

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