QC七大手法

文摘   2024-12-25 22:29   河南  
一、检查表(Check Sheet)
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1. 定义:检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出,然后定期或不定期的逐项检查,并将问题点记录下来的方法,有时叫做查检表或点检表。
2. 实施步骤:
  • 确定检查的项目;

  • 确定检查的频度;

  • 确定检查的人员;

  • 制定检查表;

  • 依检查表项目进行检查并记录;

  • 对检查出的问题要求责任单位及时改善;

  • 检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认;

  • 定期总结,持续改进。
3. 应用:常用于不良原因和不良项目的记录、机械设备与活动作业的确认等。

二、层别法(Stratification)
1. 定义:层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类,将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组,加以层别。
2.实施步骤:
  • 确定研究的主题;

  • 制作表格并收集数据;

  • 将收集的数据进行层别;

  • 比较分析,对这些数据进行分析,找出其内在的原因,确定改善项目。
3. 应用:层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用,也可单独使用。例如抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。
三、柏拉图(Pareto Chart)
1. 定义:柏拉图的使用要以层别法为前提,将层别法已确定的项目从大到小进行排列,再加上累积值的图形。它可以帮助找出关键的问题,抓住重要的少数及有用的多数,适用于记数值统计,有人称为ABC图,又因为柏拉图的排序是从大到小,故又称为排列图。
2.分类:
  • 分析现象用柏拉图:与不良结果有关,用来发现主要问题;

  • 分析原因用柏拉图:与过程因素有关,用来发现主要问题。
3. 作用:
  • 降低不良的依据;

  • 决定改善目标,找出问题点;

  • 确认改善的效果。
4. 应用要点及注意事项:
  • 柏拉图要留存,把改善前与改善后的柏拉图排在一起,可以评估出改善效果;

  • 分析柏拉图只要抓住前面的2~3项即可;

  • 柏拉图的分类项目不要定得太少,5~9项较合适,如果分类项目太多,超过9项,可划入其它,如果分类项目太少,少于4项,做柏拉图无实际意义;

  • 作成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时,柏拉图就失去意义,应从其它角度收集数据再作分析;

  • 柏拉图是管理改善的手段而非目的,如果数据项别已经清楚者,则无需浪费时间制作柏拉图。
四、因果图(Cause-and-Effect Diagram)
1. 定义:因果图,又称特性要因图,主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系,通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决,是一种用于分析品质特性(结果)与可能影响特性的因素(原因)的一种工具,又称为鱼骨图。
2.分类:
  • 追求原因型:在于追求问题的原因,并寻找其影响,以因果图表示结果(特性)与原因(要因)间的关系;

  • 追求对策型:追求问题点如何防止、目标如何达成,并以因果图表示期望效果与对策的关系。
3. 实施步骤:
  • 成立因果图分析小组;

  • 确定问题点;

  • 画出干线主骨、中骨、小骨及确定重大原因;

  • 与会人员热烈讨论,依据重大原因进行分析,找到中原因或小原因,绘至因果图中;

  • 因果图小组要形成共识,把最可能是问题根源的项目用红笔或特殊记号标识;

  • 记入必要事项。
4. 应用要点及注意事项:
  • 确定原因要集合全员的知识与经验,集思广益,以免疏漏;

  • 原因解析愈细愈好,愈细则更能找出关键原因或解决问题的方法;

  • 有多少品质特性,就要绘制多少张因果图;

  • 因果图应以现场所发生的问题来考虑;

  • 因果图绘制后,要形成共识再决定要因,并用红笔或特殊记号标出。
五、散布图(Scatter Diagram)
1. 定义:将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上,以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”,也称为“相关图”。
2.分类:
  • 正相关:当变量X增大时,另一个变量Y也增大;

  • 负相关:当变量X增大时,另一个变量Y却减小;

  • 不相关:变量X(或Y)变化时,另一个变量并不改变;

  • 曲线相关:变量X开始增大时,Y也随着增大,但达到某一值后,则当X值增大时,Y反而减小。
3. 实施步骤:
  • 确定要调查的两个变量,收集相关的最新数据,至少30组以上;

  • 找出两个变量的最大值与最小值,将两个变量描入X轴与Y轴;

  • 将相应的两个变量,以点的形式标上坐标系;

  • 计入图名、制作者、制作时间等项目;

  • 判读散布图的相关性与相关程度。
4. 应用要点及注意事项:
  • 两组变量的对应数至少在30组以上,最好50组至100组,数据太少时,容易造成误判;

  • 通常横坐标用来表示原因或自变量,纵坐标表示效果或因变量;

  • 当有异常点出现时,应立即查找原因,而不能把异常点删除。
六、直方图(Histogram)
1. 定义:直方图是针对某产品或过程的特性值,利用常态分布(也叫正态分布)的原理,把50个以上的数据进行分组,并算出每组出现的次数,再用类似的直方图形描绘在横轴上。
2.实施步骤:
  • 收集同一类型的数据;

  • 计算极差(全距)R=Xmax-Xmin;

  • 设定组数K:K=1+3.23logN;

  • 确定测量最小单位;

  • 计算组距h,组距h=极差R/组数K;

  • 求出各组的上、下限值;

  • 计算各组的中心值;

  • 制作频数表;

  • 按频数表画出直方图。
3. 应用:直方图可用于测知制程能力、测知数据的真伪、测知分配型态、计算产品不良率等。
七、控制图(Control Chart)
1. 定义:控制图是一种用于监测过程是否处于受控状态的图形工具。它可以帮助识别过程中的异常波动,从而及时采取措施进行改进。
2.应用:控制图在质量管理中广泛应用,可用于监控各种生产过程的稳定性,及时发现并纠正偏差,确保产品质量的一致性和稳定性。

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