QC七大工具的作用
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QC七大工具及运用技巧
第五章 特性要因图（因果图）
一.何谓特性要因图? 一个问题的特性受到一些要因的影响时,我们将这些要因加以整理,
成为有相互关系而且有条理的图形,这个图形称为特性要因图（因果图 ）.
特性要因图最先由日本品管大师石川馨提出来的，故又叫石川图，
同时因其形状就像鱼的骨头，又叫鱼刺图、鱼骨图、树枝图。
一个质量问题的发生往往不是单纯
2.当你想了解某件事件发生的次数 时；
3.当你想收集资讯时。
四、 检查表的作法 1、 明确目的---将来要能提出改善对策数据,因 之 必需把握现状,与使用目的相配合 2、解决检查項目---从特性要因图圈选的4~6項 决定 3、决定抽检方式---全检、抽检 4、决定检查方式---检查基准、检查数量、检查 时间与期间、检查对象之决定、并决定收集者 、记录符号 5、设计表格实施检查
一、定义: 根据搜集的数据,以不良原因,不 良状况,不良发生的位置,客户抱怨种类, 或安全事故等项目别分类,计算出各分类 项目所占之比例按照大小顺序排列,再加 上累积值的图形.
按照累计的百分数可以将各项分成三类： 0~80%为A类，显然是主要问题点； 80~90%为B类，是次要因素； 90~100%为C类，是一般因素。
四、柏拉图的制作实例
1.搜集数据；如正极片批量为20000，不良品中变形600 ，露铝360，硬块120，暗痕60，其他不良60。
2.作出分项统计表（按原因、人员、工序、不良项目等 ）
A把分类项目按频数大小从大到小进行排列，至于“其他” 项，不论其频数大小均放在最后；
B计算各项目的累计频数； C计算各项目在全体项目中所占比率（即频率） D计算累计比率。（示范表格见下页）
QC七大工具及运用技巧
[QC培训]QC七大工具运用介绍
![[QC培训]QC七大工具运用介绍](https://img.taocdn.com/s3/m/a4fbb81fbf1e650e52ea551810a6f524cdbfcb08.png)
ＡＭ
ＰＭ
17
9
25
不良合计
小计
合计
26
34
70
10
27
54
109
28
179 179
179
在计算栏作出后，易于计算的小计、 合计等等。
1．３ ＱＣ七大工具
排列图
特点
１．能一眼就能看出哪个项目最大。 ２．知道各项所占有比例。 ３．能简单的判定出改善某项目后的效果,并在改善后知道下一步该改善什么。
标题
切勿忘记写标题
痕 口 裂 巢 纹 它 检查数：１０００个
对策后
实施对策①
不
不 1.2
实施对策②
合
合 1.0
格
格
实施对策③
率
率 0.8
％
％ 0.6
0.4
目标
0.2
目标
0.0
7月 8 月 9 月 10 月 11 月 12 月
1．２ 问题解决型的程序
程序1
选定主题
程序2 掌握现状和设定目标
在日常工作里反映对策后取得效果的项目 并稳定地维持其效果
评
重紧 要急 度度
经 济 性
全 体 人 员
是 否 能 参 加
是 否 能
自 行 解 决
是 否 能 在
期 间 内 解 决
评 价 总 分
价 分 的 图 表 化
A
◎ ○ △ ○ △ △ 14
B
○ ◎ △ ◎ ○ ○ 20
C
◎△ ○
△ △ 12
凡例 ◎高
：5分
○中
：3分
△低
：1分
改善的观点
问题意识：日常司空见惯的事情也要考虑『为什么？』。
(企业管理)QC七大工具及运用技巧
对大数据分析的需求。
QC七大工具的创新与发展
拓展应用领域
随着企业管理需求的不断变化，QC七大工具的应 用领域将不断拓展，涉及更多管理领域。
智能化发展
借助人工智能、大数据等技术，实现QC七大工具 的智能化发展，提高工作效率和准确性。
定制化服务
根据企业实际需求，提供定制化的QC七大工具解 决方案，满足企业个性化需求。
检查表
通过制定检查表，企业可 以对生产过程中的关键环 节进行定期检查，确保产 品质量符合要求。
因果图
通过分析因果关系，企业 可以找出问题的根本原因， 制定有效的解决方案。
QC七大工具的定义与重要性
排列图
通过排列图，企业可以了解各个 因素对产品质量的影响程度，优
先解决影响最大的问题。
直方图
通过直方图，企业可以对数据 进行统计分析，了解产品质量 的分布情况。
05 QC七大工具的未来发展 与展望
QC七大工具的局限性
适用范围有限
QC七大工具主要适用于质量管 理和控制领域，对于其他管理领
域的应用有限。
缺乏灵活性
传统QC七大工具的运用方式相 对固定，难以根据企业实际情况
进行灵活调整。
数据分析能力不足
传统QC七大工具在数据分析方 面相对较弱，难以满足现代企业
VS
详细描述
因果图通常用于分析问题产生的可能原因 ，并确定各因素之间的相互关系。通过因 果图，可以更好地理解问题的本质和根源 ，并采取相应的措施进行改进。
散布图
总结词
散布图是一种表示两个变量之间关系的图表工具，通过绘制散布图可以分析两个变量之间的关联程度 。
详细描述
散布图通常用于分析两个变量之间的关联性，如产品质量与生产过程参数之间的关系。通过散布图， 可以更好地了解变量之间的关系和影响，从而更好地进行质量控制和改进。
QC七大工具的创新与发展
拓展应用领域
随着企业管理需求的不断变化，QC七大工具的应 用领域将不断拓展，涉及更多管理领域。
智能化发展
借助人工智能、大数据等技术，实现QC七大工具 的智能化发展，提高工作效率和准确性。
定制化服务
根据企业实际需求，提供定制化的QC七大工具解 决方案，满足企业个性化需求。
检查表
通过制定检查表，企业可 以对生产过程中的关键环 节进行定期检查，确保产 品质量符合要求。
因果图
通过分析因果关系，企业 可以找出问题的根本原因， 制定有效的解决方案。
QC七大工具的定义与重要性
排列图
通过排列图，企业可以了解各个 因素对产品质量的影响程度，优
先解决影响最大的问题。
直方图
通过直方图，企业可以对数据 进行统计分析，了解产品质量 的分布情况。
05 QC七大工具的未来发展 与展望
QC七大工具的局限性
适用范围有限
QC七大工具主要适用于质量管 理和控制领域，对于其他管理领
域的应用有限。
缺乏灵活性
传统QC七大工具的运用方式相 对固定，难以根据企业实际情况
进行灵活调整。
数据分析能力不足
传统QC七大工具在数据分析方 面相对较弱，难以满足现代企业
VS
详细描述
因果图通常用于分析问题产生的可能原因 ，并确定各因素之间的相互关系。通过因 果图，可以更好地理解问题的本质和根源 ，并采取相应的措施进行改进。
散布图
总结词
散布图是一种表示两个变量之间关系的图表工具，通过绘制散布图可以分析两个变量之间的关联程度 。
详细描述
散布图通常用于分析两个变量之间的关联性，如产品质量与生产过程参数之间的关系。通过散布图， 可以更好地了解变量之间的关系和影响，从而更好地进行质量控制和改进。
(品管工具QC七大手法)品管七大工具
（品管工具QC七大手法）品管七大工具品管七大工具品质管理七大工具应用概述1．表示事物特征于质量管理活动中收集到的数据大均表现为杂乱无章的，这就需要运用统计方法计算其特征值，以显示出事物的规律性。
如平均值、中位数、标准偏差、方差、极差等。
2．比较俩事物的差异于质量管理活动中，实施质量改进或应用新材料、新工艺，均需要判断所取得的结果同改进前的状态有无显著差异，这就需要用到假设检验、显著性检验、方差分析和水平对比法等。
3．分析影响事物变化的因素为了对症下药，有效地解决质量问题，于质量管理活动中能够应用各种方法，分析影响事物变化的各种原因。
如因果图、调查表、散布图、排列图、分层法、树图、方差分析等等。
4．分析事物之间的相互关系于质量管理活动中，常常遇到俩个甚至俩个之上的变量之间虽然没有确定的函数关系，但往往存于着壹定的关联关系。
运用统计方法确定这种关系的性质和程度，对于质量活动的有效性就显得十分重要。
这里就可利用散布图、实验设计法、排列图、树图、头脑风暴法等。
5．研究取样和试验方法，确定合理的试验方案用于这方面和统计技术有：抽样方法、抽样检验、实验设计、可靠性试验等。
6．发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布情况和动态变化用于这方面的统计技术有：频数直方图、控制图、散布图、排列图等。
7．描述质量形成过程用于这方面的统计技术有流程图、控制图等。
产品质量波动1、正常波动正常波动是由随机原因引起的产品质量波动。
这些随机因素于生产过程中大量存于，对产品质量经常发生影响，但它所造成的质量特性值波动往往比较小。
壹般情况下这些质量波动于生产过程中是允许存于的，所以称为正常波动。
2、异常波动异常波动是由系统原因引起的产品质量波动。
这些系统因素于生产过程中且不大量存于，对产品质量也不经常发生影响，壹旦存于，它对产品质量的影响就比较显著。
壹般说来于生产过程中是不允许存于的。
质量管理的壹项重要工作，就是要找出产品质量波动规律，把正常波动控制于合理范围内，消除系统原因引起的异常波动。
QC七大手法简介及其应用
qc七大手法简介及其应 用
目录
Contents
• 概述 • 七大手法详解 • 应用场景与实例 • 实施步骤与注意事项 • 结论
01 概述
定义
定义
QC七大手法是一套用于质量改进和 问题解决的工具和方法集合，主要包 括特性要因图、柏拉图、查检表、层 别法、散布图、管制图和直方图。
解释
这些方法可以帮助企业更好地理解和 管理生产过程中的质量问题，通过数 据分析和可视化管理，提高生产效率 和产品质量。
4. 制定解决方案
根据分析结果，制定相应的解决方案，包括 改进措施和预防措施。
5. 实施解决方案
将制定的解决方案付诸实践，并进行跟踪和 监控。
6. 评估效果
对解决方案的实施效果进行评估，包括经济 效益、社会效益和环境效益等方面。
7. 总结经验教训
对整个实施过程进行总结，总结经验教训， 为今后的工作提供参考和借鉴。
散布图
总结词
用于展示两个变量之间关系的图表。
详细描述
散布图是一种展示两个变量之间关系的图表，通过将两个变量的数据点绘制在 同一张图上，观察它们之间的关系。散布图可以用来发现变量之间的相关性、 因果关系或独立关系，从而为解决问题提供线索和方向。
检查表
总结词
详细描述
用于收集数据、记录信息或进行核实的表格。
层别法应用实例
总结词
层别法是一种用于分类整理数据的图表工具，通过层 别法可以系统地将数据按照不同的特征进行分类整理 。
详细描述
在收集客户反馈数据时，可以使用层别法来分类整理数 据。首先，确定客户反馈的主题和分类标准。接着，将 客户反馈的数据按照不同的分类标准进行分类整理。然 后使用层别法将分类后的数据进行可视化展示。通过层 别法可以系统地将客户反馈数据按照不同的特征进行分 类整理，并找出不同类别之间的差异和共性。针对不同 类别之间的差异和共性进行分析和改进，可以提高客户 满意度和忠诚度。
目录
Contents
• 概述 • 七大手法详解 • 应用场景与实例 • 实施步骤与注意事项 • 结论
01 概述
定义
定义
QC七大手法是一套用于质量改进和 问题解决的工具和方法集合，主要包 括特性要因图、柏拉图、查检表、层 别法、散布图、管制图和直方图。
解释
这些方法可以帮助企业更好地理解和 管理生产过程中的质量问题，通过数 据分析和可视化管理，提高生产效率 和产品质量。
4. 制定解决方案
根据分析结果，制定相应的解决方案，包括 改进措施和预防措施。
5. 实施解决方案
将制定的解决方案付诸实践，并进行跟踪和 监控。
6. 评估效果
对解决方案的实施效果进行评估，包括经济 效益、社会效益和环境效益等方面。
7. 总结经验教训
对整个实施过程进行总结，总结经验教训， 为今后的工作提供参考和借鉴。
散布图
总结词
用于展示两个变量之间关系的图表。
详细描述
散布图是一种展示两个变量之间关系的图表，通过将两个变量的数据点绘制在 同一张图上，观察它们之间的关系。散布图可以用来发现变量之间的相关性、 因果关系或独立关系，从而为解决问题提供线索和方向。
检查表
总结词
详细描述
用于收集数据、记录信息或进行核实的表格。
层别法应用实例
总结词
层别法是一种用于分类整理数据的图表工具，通过层 别法可以系统地将数据按照不同的特征进行分类整理 。
详细描述
在收集客户反馈数据时，可以使用层别法来分类整理数 据。首先，确定客户反馈的主题和分类标准。接着，将 客户反馈的数据按照不同的分类标准进行分类整理。然 后使用层别法将分类后的数据进行可视化展示。通过层 别法可以系统地将客户反馈数据按照不同的特征进行分 类整理，并找出不同类别之间的差异和共性。针对不同 类别之间的差异和共性进行分析和改进，可以提高客户 满意度和忠诚度。
QC七大手法-质量改进新七工具
为了实现顾客所期望的品质，则产品或服务在各个阶段或层次 上所需具备的特性称为代用特性。如此将代用特性依生产流程或 结构进行细分，则此类图可以明白要求品质是通过什么样的代用 特性来实现的。
3) 特性要因系统图：要明确代用特性与品质因素之间的关系。想 要知道是什么原因造成产品的特性不良时，首先要想一想，调查 调查，找出认为最有影响的要因，并且加以整理。将特性当作最 上位的结果，再将造成此一结果的要因当作下一层次的结果，层 层进行因果关系的展开。于是便可以明确特性与要因之间的因果 关系。由此图可以很容易地找出对特性造成很大影响的要因，另 外，也可以很容易地看出是什么原因会造成特性不良。
亲和图（Affinity Diagram） 目的：
➢ 亲合图是使用改善小组（项目）成员针对浑沌状态中不清楚的问题 ，创造性的产生出大量的意见/论点，然后组织和总结出它们的自 然类别或亲和性作归纳，以便理解问题的本质以及突破问题的解决 办法。
作用：
➢ 明确应有的状态 ➢ 例：“创造有魅力、可信赖的公司”，如果是具体来考虑如何创造
验再加以判断Βιβλιοθήκη 同时组员们应共同讨论，观察及调查现场，有时必 须收集数据与资料，利用统计方法，或实验计划，加以定量的验证 找出真正原因。 主要原因的判断方法如下： 1）箭头引出的项目 2）许多箭头引入或引出的项目 3）全体成员商讨的结果 4）各个成员投票产生的结果 5）进行统计而取得数据与数值后进行解析的结果。
➢ 预测未来的状况 未来的品质改善活动会有什么样的变化呢？ 未来的企业环境以及工作环境会有什么样的变化呢？ 尖端技术的开发以加速进行着，企业在此环境中的研究开发方向会
有什么样的变化呢？ 提示：如果想预测不久的将来，目前周围所发生的现象就是线索
，也可以说是未来变化的征兆。但是，这些现象非常零乱，并不是 可以用来直接做评估的情报。将现在已经发生的现象、或是已经知 道的事情、或是可以加以思考的问题等用语言资料的形式加以收集 、整合，便可以预测将来的情况。 ➢ 强化解决问题的方向 要如何将本公司的品质改善活动与往来客户结合在一起？ 要如何使用工场的人际关系更好？
QC七大工具
QC七大工具 QC七大工具
2007-10
Contents
QC的七大工具 的七大工具
特性要因图（ 特性要因图（Causes & Effects Chart） ） 柏雷托图（Pareto Diagram） ） 查检表（ 查检表（Check List） ） 层别法（ 层别法（Stratification） ） 散布图（ 散布图（Scattered Diagram） ） 直方图（ 直方图（Histogram） ） 统计图（ 统计图（Statistical Chart） ）
1
By HenryBenBen
Overview
QC
QC = Quality C的品质，使产品或服务达到最优良的状态
QC七大工具的作用 七大工具的作用
协助作好日常管理 可在问题不明的情况下，认清问题关键所在， 可在问题不明的情况下，认清问题关键所在，进而解决问题
用途： 用途：
1）掌握问题点 ） 2）掌握重要要因 ） 3）确认改善结果 ）
10
By HenryBenBen
2.柏雷托图
制作步骤： 制作步骤：
1）决定不良的分类项目 ） 2）决定数据收集期间，并且按照分类项目收集数据 ）决定数据收集期间， 3）记入图表纸 ） 4）计算累计比率 ） 5）标记代表意义 ） 6）记上累计值，并用连线连接 ）记上累计值， 7）记入柏拉图的主题及相关资料 ）
记录用查检表举例： 记录用查检表举例：
18
By HenryBenBen
3.查检表
点检用查检表举例： 点检用查检表举例：
19
By HenryBenBen
3.查检表
制作步骤： 制作步骤：
1.决定所要收集的数据及希望把握的项目 决定所要收集的数据及希望把握的项目 2.决定查检表的格式 决定查检表的格式 3.决定记录形式 决定记录形式 4.决定收集数据的方法 决定收集数据的方法
2007-10
Contents
QC的七大工具 的七大工具
特性要因图（ 特性要因图（Causes & Effects Chart） ） 柏雷托图（Pareto Diagram） ） 查检表（ 查检表（Check List） ） 层别法（ 层别法（Stratification） ） 散布图（ 散布图（Scattered Diagram） ） 直方图（ 直方图（Histogram） ） 统计图（ 统计图（Statistical Chart） ）
1
By HenryBenBen
Overview
QC
QC = Quality C的品质，使产品或服务达到最优良的状态
QC七大工具的作用 七大工具的作用
协助作好日常管理 可在问题不明的情况下，认清问题关键所在， 可在问题不明的情况下，认清问题关键所在，进而解决问题
用途： 用途：
1）掌握问题点 ） 2）掌握重要要因 ） 3）确认改善结果 ）
10
By HenryBenBen
2.柏雷托图
制作步骤： 制作步骤：
1）决定不良的分类项目 ） 2）决定数据收集期间，并且按照分类项目收集数据 ）决定数据收集期间， 3）记入图表纸 ） 4）计算累计比率 ） 5）标记代表意义 ） 6）记上累计值，并用连线连接 ）记上累计值， 7）记入柏拉图的主题及相关资料 ）
记录用查检表举例： 记录用查检表举例：
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By HenryBenBen
3.查检表
点检用查检表举例： 点检用查检表举例：
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By HenryBenBen
3.查检表
制作步骤： 制作步骤：
1.决定所要收集的数据及希望把握的项目 决定所要收集的数据及希望把握的项目 2.决定查检表的格式 决定查检表的格式 3.决定记录形式 决定记录形式 4.决定收集数据的方法 决定收集数据的方法
QC新旧七大工具
㈢作为调查发生不良的要因 电镀不良
正正正
18
分析。
其他
正正
13
3.实际应用举例
★检查类检查表功能：相当于工作备忘录，防止不小心造成的工作失误，
用于检查作业基准、设备操作、设备部位是否正确、正常。
1. 检查用检查表的作法 ㈠逐条列举需检查的项目，并作出填入记号项目栏目； ㈡检查项目应为“非做不可的工作”和“非检查不可的内容”； ㈢按照作业或检查顺序排列，必须是毫无遗漏可检查出问题的检查表。
组号 1 2 3 4 5 6 7
组
界
101.5～104.5
104.5～107.5
107.5～110.5
110.5～113.5
113.5～116.5
116.5～119.5
119.5～122.5
中心值 103 106 109 112 115 118 121
标记
F（次数） 4 10 13 9 8 5 1
再检查一遍，是否有遗漏的数据，准备作图。
步骤1：按发生次数的顺序（由大至小，有其他项者无论是否为最小，一 律置放于最后）将项目及次数记入不良分析表中。
不良分Байду номын сангаас表
项目 作业员常不在 作业员技术不足 原料品质欠佳 机器故障 作业流程不当 其他 合计
不良数
80 50 22 18 14 16 200
步骤2：计算累计不良数（累计次数、累计损失额）、百分比及累计百分率。
将各个要因绘制于中骨上，小原因一般与中骨成60°。
A参数值不合理
夹板轴变形
人
考核制度不严 工人培训不够
机
辊轮参数不当
罗拉成型不良
模具制造精度差
发泡不良