统计品管手法运用
品管新七大手法概述
•如何开设一家受欢迎的快餐店
•人员素质要高 •食物口味要独特
•旅游服务专业 •材料要优质
•大专文凭 •南北口味 •产•品英代语4号/6级明确 •适合各年龄层
•工艺制造独特
•配方设计
•制造加工精细 •搭配药材
•如何开设一家受欢迎的快餐店
•服务态度和蔼亲切
•着装得体 •微笑服务
•主动帮助客户
•订餐时间短
•参考
第三章 亲和图
• 品质不合 • 包装错误 • 色泽太深 • 重量不合
• 交期不准 • 缺能源 • 锅炉故障 • 停电 • 停水
• 机器故障 • 设备老旧 • 保养不周 • 操作不当
• 工作效率低 • 人员疲劳 • 人员不足 • 工作环境差
• 原料管理差 • 物料延误 • 原料贮存变质
• 生产计划不周 • 订单日期太近 • 订单临时增加 • 通知生产太迟
•固定梢设置不当
•其他
•设备不当
•冲压作业效率低
第一章 品管七大手法简介
五、分层法 按照一定的类别，把收集到的资料加以分 类整理的一种方法。 注意几点: §确定分层的类别和调查的物件； §设计收集数据的表格； §收集和记录数据； §整理数据并绘制相应图表； §比较分析和最终的推论；
第一章 品管七大手法简介
•散布图示例
第一章
•Y
品管七大手法简介
•Y
•强正相关
•0
•X
•0
•Y
•Y
•强负相关
•X
•弱正相关
•0
•X
•0
•弱负相关
•X
第一章 品管七大手法简介
四、因果图 用于寻找造成问题产生的原因，即分析原因 与结果之间关系的一种方法。 注意几点: §充分组织人员全面观察，从人、机、料、 法、环、测方面寻找； §针对初步原因，展开深层的挖掘； §记下制图部门和人员、制图日期、参加人 员；
(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。
品管七大手法
东莞龙光电业有限公司内部培训技术资料 文档密级:内部公开 龙光机密,未经许可不得扩散 品管七大手法第1页,共2页品管七大手法品管七大手法,也叫品管七工具,是目前全世界都应用比较广的品质管理工具,它具有简单、实用的特性。
它们分别是：查检表、层别法、鱼骨图、柏拉图、散布图、管制图、直方图。
品管的主管工作简单地说，就是通过对各来料、生产，、出货等环节检验产品及物料，以找出各种出现或潜在出现的问题及原因，甚至解决部分问题，使产品品质问题尽量在内部解决，达到在合理成本的基础上使客户满意，品管七大手法就是在这些环节中用来处理各问题及原因。
查检表：用来在现场收集数据，尽量让现现场作业简单面有效，它是其它六手法的起点。
层别法：用来对收集来的数据进行分类，以利于统计分析，找出细部问题，通常需要查验表设定相应栏位，也是其它手法的一个基础。
鱼骨图：用来对一个现象或结果进行原因深入细致的分析，通常用来找原因入因素，最好同层别法结合起来使用。
柏拉图：用来对多种问题或原因进行分析，找出最大问题或原因，以利用工具积效的提升，实现花较少成本做好更多的事情。
散布图：用来对收集来两个或两个以上的问题或特性的数据，托出之间可能的相关性。
管制图：用来了解品质在过程中的变化状态和预测品质下一步可能之状况，有助于提前发现问题，是实现第一次就把事情做好的基本步骤之一。
直方图：用来对品质现状了解，找出比较深入的问题。
以上是品管七大手法之应用关系。
品管七大手法各名称的定义：查检表就是一种为了便于收集数据，使用简单记号填记并予统计整理，并作进一步分析或作为核对、检查之用而设计的一种表格或图表。
查检表的种类：记录用（或改善用）查检表、点检用查检表、设计点检用查检表在一个群体中，为了深入分析内部状况，而设立一个将母体分割开来的方法或条件，称为层别法。
在品质管理中，主要是对各种条件下所产生的问题及原因做分析。
对于结果与原因间所期望之效果与对策之间的关系，以箭头连结，详细分析原因或对策的一种图形称为特性要因图。
品管七大手法完整
02
七大手法详解
流程分析图
总结词
通过流程图展示工作流程和步骤，帮助分析流程中的问题。
详细描述
控制图是一种用于过程控制和监控的工具。 通过将实际数据绘制在图表上并与控制限进 行比较，可以及时发现异常值并采取相应的 措施进行调整和控制。控制图可以帮助保持 过程的稳定性和可靠性，提高生产效率和产
品质量。
03
七大手法应用场景
流程分析图应用场景
总结词
流程分析图用于描述一个过程或系统的运作流程，帮助企业了解整个流程的运作情况， 找出潜在的问题和改进点。
目的与意义
• 品管七大手法的目的是通过科学的方 法，对品质管理中的数据进行收集、 整理、分析和解释，以解决品质问题， 提高产品和服务的质量。这些手法有 助于企业识别和解决生产过程中的问 题，降低不良率，提高生产效率和客 户满意度。
发展历程
品管七大手法的发展历程可以追溯到20世纪50年代的日本。当时，日本企业面临着一系列品质管理方面的问题，为了解决这 些问题，一些质量管理专家和学者开始研究并开发新的品质管理工具和方法。经过多年的实践和改进，品管七大手法逐渐形 成并被广泛应用。随着全球化的推进，这些手法也被引入到其他国家和地区，成为品质管理领域的重要工具。
品管七大手法
目录
• 定义与概述 • 七大手法详解 • 七大手法应用场景 • 七大手法实施步骤 • 七大手法实施注意事项
01
定义与概述
定义
品管七大手法培训
品管七大手法培训
第21页
月費用支出分析（排列图）
二. 排列图
4.案例分析
品管七大手法培训
第22页
对观察到现象或所搜集数据，按照它们共同特征加 以分类、统计一个分析方法。即为了区分各种不一样原 因（部门、人员、工作方法、设备、地点等）对结果影 响，而以个别原因为主，分别统计分析一个方法。是一 种轻易观察，有效掌握事实最有效、最简单方法。
3.确认改进效果（改进前、后之比较）：
作为降低不良依据：想降低不良率，先绘柏拉图看看. 真正影响不良 大原因只2～3项而已，只要对2～3项主要原因把握住，整个不良原因 就减掉大半了。
2. 决定改进目标，找出问题点： 柏拉图分析并不限于“不合规格”不良，任何工厂问题都可应用柏 拉图分析，比如： （1）修理件数、费用、时间。 （2）客诉件数、处理时间及费用。 （3）不良品数及所损失金额。
破损
1
1
1
2
1
6
反向
1
0
1
1
1
4
其它
1
2
3
2
1
9
Total
29
21
19
16
15
100
二. 排列图
3.做法与步骤:
品管七大手法培训
第17页
不良项目
不良拥有率
累计不良率
短路
41.5%
41.5%
空焊
27.0%
68.5%
撞件
12.5%
81.0%
破损
6.0%
87.0%
反向
4.0%
91.0%
其它
9.0%
100.0%
一. 鱼骨图
品质统计管理(质量统计管理)KJ法(亲和图法)详解
品质统计管理（质量统计管理）KJ法（亲和图法）详解目录01 .KJ法（亲和图法） (3)┃新QC七大手法的使用情形： (3)┃新QC七大手法概述： (3)┃新QC七大手法的特点： (4)┃新QC七大手法的五项益处： (4)┃新旧QC七大手法的区别： (5)┃新旧七大手法使用范围： (5)02 .亲和图法 (6)1 .定义 (6)2 .应用时机 (6)3 .适用范围 (6)4.亲和图特点 (6)5 .亲和图类型 (7)6 .亲和图制作步骤 (7)7 .相关注意事项 (10)01 .KJ法（亲和图法）┃新QC七大手法的使用情形：归纳如下：亲和图：从杂乱的语言数据中汲取信息；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；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。
┃新QC七大手法概述：┃新QC七大手法的特点：1 .整理语言资料的工具；2 .将语言情报用图形表示的方法；3 .引发思考，有效解决凌乱问题；4 .充实计划；5 .防止遗漏、疏忽；6 .使有关人员了解；7 .促使有关人员的协助；8 .确实表达过程；9 .管理工具，可以应用于QC以外的领域。
┃新QC七大手法的五项益处：1 . 迅速掌握重点：实时掌握问题重心，不似无头苍蝇般地找不到重点。
2 . 学习重视企划：有效解析问题，透过手法的运用，寻求解决之道。
3 . 重视解决过程：重视问题解决的过程，不只是要求成果。
4 . 了解重点目标：拥有正确的方向，不会顾此失彼。
5 . 全员系统导向：强化全员参与的重要性，进而产生参与感与认同感。
┃新旧QC七大手法的区别：新七大手法并不能取代旧七大手法，两种品管手法相辅相成。
┃新旧七大手法使用范围：02 .亲和图法1 .定义把大量收集到的事实、意见或构思等语言资料，按其相互亲和性(相近性)归纳整理这些资料，使问题明确起来，求得统一认识和协调工作,以利于问题解决的一种方法。
品管 七大手法
手法四 直方图
定义：
直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直 方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量 特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总 体质量分布情况 ，
内容:
1、计算数据，数据总数以N表示 2、求最大值（L）与最小值（S） 3、求L与S之差后除以组数 4、决定组距（h） 5、决定各组之组界 6、作次数分配表 7、绘制直方图
1、明确要查核的项目及具体的要求； 2、根据项目和要求的性质设计窗体； 3、实施查核，将结果填在窗体上； 4、分析和总结记录的查核结果； 5、针对结果实施改进。
手法二 检查表（运用）
成品部七区七月各组长出现严重质量事故检查表：
责任组长 欧春妹 潘美珍 黄春兰 曾庆红 李水妹 陈玉珍 其它
漏合版
√√√√
内容：
包括纵轴、横轴、中心线CL，上管制界限UCL，下管制界限LCL， 如果点都在上管制界限和下管制界限之间，如此则即表示是在控制状态 下；如果点有连续往上或往下延伸或突出上下管制界限之外，这种情形 就表示必须深入调查原因。
受控制的過程的極差
6
不受控制的過程的極差（有超過控制界限 的點）
7 6
5
不良品個數
手法五 柏拉图
定义： 柏拉图又称为排列图，由此图的发明者19世纪意大利经 济学家柏拉（Pareto）的名字而得名。它是分析和寻找影响 质量主原因素的一种工具，是质量控制最主要、最常用的手 法。 用途: 1、作为决定降低不良的依据； 2、作为分析问题，决定改善目标之依据；
3、运用柏拉图从事管理；
4、作为QCC（品管圈）活动成果比较用
制程品质状况图
5 4 4 3 2 2 1 1 0 0 成品一区 成品二区 成品三区 成品四区 成品五区 成品六区 成品七区 1 1 2
品质统计七大手法
品质统计七大手法 Corporation standardization office #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8品质统计七大手法品质统计方法是工厂品质管理过程中经常运用的重要手法。
主要是通过对各种相关资料的收集.分析和利用，以用来证实产品生产过程能力及产品对规定要求的符合性。
其作用在应用于产品的设计.生产过程的控制.防止不合格品产生.品质问题的分析.查找原因.确定产品和过程的限定值，预测.验证并测量和评定产品质量特性。
为了达到上述目的就必须选择适宜的统计方法，下述即常用的统计方法及其应用。
一. 图示法(直方图.制程流程图.散布图.柏拉图.因果图等)主要用于进行问题诊断，并据此选择适宜的方法进行统计诊断二. 统计控制图(X –控制图等)主要用于监控产品的生产和测量过程。
三. 试验设计主要用于确定变量对过程和产品性能有显着影响。
四. 建立量化模型进行回归分析主要用于生产过程运作的条件和产品设计发生变化时，对产品和过程的特性进行分析。
五. 进行变量分析对各变量构成进行评估.似务变量占总体变量的比例，作为最佳的质量改进机会的依据。
为控制图.产品特性的确定和产品的放行设计抽样方案。
六. 抽样计划工厂质量管理如果能充分运用各种统计手法，将在各方面受益，并表现在：1.发现品质管制过程中的薄弱环节，对品质改善采取针对性的措施﹔2.查找形成品不良的因素，使品质追溯有据可依﹔3.验证品质控制方法有效性。
以下介绍品管七大手法1.直方图2.柏拉图3.因果图法(鱼刺图)4.层别法5.控制图6.检查表7.推移图2.统计技术的应用一直方图直方图有称柱状图，是将囤积数据汇总.分组，并将每组数据绘成柱状图，依统计数据的分布形状，进行产品生产过程.品质状态及管制能力的分析。
运用直方图进行分析的步骤为1.数据统计将同一类型和相近似的现象归纳在一起，以分析该类现象对产品品质的影响程度。
2.将统计数据分组.确定组数是直方图分析中的重要步骤，将统计的样本总数进行合理分组便于观察数据分布情况，合理的组数鱼样本总数的关系通常为：(见右下表)3.计算全距.组距.组界.中心值：差，即2.组距代号为，组距(h )=R /组数，组距通常选整﹔3.确定组界：最小一组的下组界= -测量值的最小位数/2测量值的最小位数一般是1或最小一组的上组界=下组界+组距4.确定中心值各组界之间的中心值，也称中值。
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统计品管手法运用
统计品管手法运用
一、前言
公司每位员工须在自己的岗位，应具备品意识、问题意识、危机意识、改
善意识、寻求本身工作方法或推广方法之缺失，谋求改善，在全员努力之
下来满足顾客需求与社会之要求，其管理方法〔手段〕为应用统计之品管
手法或观念。
统计是采取[根据数据与事实发言]的管理方法，除了客观判断事实外，亦应具有相当合理的说服力。
而在QC活动中所采取的统计手法，均极为
简易，即一般所谓的“QC七大手法”。
二、QC七大手法浅谈QC七大手法之使用情形，可归纳如下：
1、根据事实、数据发言－－图表〔Graph〕、查检表〔CheckLit〕、
散布图〔catterDiagram〕。
2、整理原因与结果之关系，以探讨潜伏性之问题－－特性要因
图〔CharacteriticDiagram〕。
3、凡事物不能完全单用平均数来考虑，应了解事物均有变异存在，须从平均数与变异性来考虑－－直方图〔Hitogram〕、管制图〔ControlChart〕。
4、所有数据不可仅止于平均，须根据数据之来龙去脉，考虑适
当分层－－层别法〔tratification〕并非对所有原因采取处置，而是先
从影响较大的2~3项采取措施，即所谓管理重点－－柏拉图〔ParetoDiagram〕。
四、数据与图表1、数据=事实〔根据事实经判断后再采取行动〕2、
应用数据须注意的重点：(1)搜集正确可用的数据(2)防止个人主观的判断(3)掌握事实的真相3、整理数据的原那么：(1)发生问题而要采取改善对
策前，必须有数据作为依据(2)对于数据使用目的应清楚了解(3)当数据搜
集完成后，应立即使用它(4)数据的整理与运用，改善前、改善后所具备
的条件应一致(5)数据不可造假，否那么问题将永远无法解决4、图表之
功用：(1)利于多种复杂现象的相互比拟，可供分析研究之用(2)费甚少时
间可得明确的概念(3)对于专门知识缺乏的人，亦可得到了解(4)表示事务
间的关系时，图表较文章可以使阅者印入脑海(5)利用于演讲、宣传或广
告时，予阅者深刻印象(6)有时可用插补法近似值。
(1) 并非一开始，即要求完美，可先行参考他人的例，模仿出新的，使用时如有不理想，再行改善。
(4) 以Teamwork的方式，大家集思广益，切记不可遗漏重要工程
(5) 设计不会令使用者记录错误的查检表，以免影响日后统计分析作业
的真实性3、查检表应用：查检表的制作完成后，要让工作场所中
的人员〔使用者〕了解，并且做在职训练，而在使用查检表时应注意以下
事项并适时反映。
(1) 搜集完成之数据应立即使用，并观察整体数据是否代表某些事实？(2) 数据是否集中在某些工程，而各工程间之差异为何？(3) 某些
事项是否因时间的经过而有所变化？(4) 如有异常，应马上追究原因、
并采取必要之措施。
(5) 查检的工程应随着作业的改善而改变。
(6) 事实现物的观察要细心、客观。
(7) 由使用的记录即能迅速判断，采取行动。
(8) 查检责任者，明确指定谁来做，并使其了解收集目的及方法。
(9) 搜集的数据应能获得层别的情报。
(10)数据搜集后，假设发现并非当初所设想的，应重新检讨再搜集之。
(11)查检之工程，期间计算单位等基准，应一致方能进行统计分析。
(12)尽快将结果呈报您要报告的人，并使相关人员亦能知晓。
(13)数据的搜集应注意样本取得之随机性与代表性。
(14)对于过去、现在及未来的查检记录，应适当保管，并比拟其差异性。
(15) 查检表完成后可利用柏拉图加以整理，以便掌握问题重心。
六、散布图即是将因果关系所对应变化的数据分别点绘在X-Y轴座标
的象限上，以观察其中的相关性是否存在。
1、散布图考前须知：1.1是否有异常点：有异常点时，不可任意删
除该异常点，除非异常的原因已确实掌握。
1.2是否需层别：数据的获得常常因为作业人员、方法、材料、设备
或时间等的不同，而使数据的相关性受到扭曲。
七、层别法对所收集之数据因各种不同之特征而对结果产生
之影响，而以各别特征加以分类统计，此类统计分析的方法即所谓层别法。
层别法之主要功能为：透过各种分层收集数据以寻求不良原因之所在或最
正确条件以作为改善品质之有利手法。
1、层别法使用考前须知：1.1实施前,首先确定层别的目的——不
良率分析效率之提升作业条件确认？……1.2查检表之设计应针对所疑心
之对象设计之。
1.3数据之性质分类应清晰详细载明之。
1.4依各种可能原因加以层别,至寻出真因所在。
1.5层别所得之情报与对策相连接，并付诸实际行动。
2、层别法之运用范例：八、直方图直方图是
将所收集的测定值特性值或结果值，分为几个相等的区间作为黄轴，并将
各区间内所测定值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形。
1、直方图使用目的：1.1了解分配的型态1.2研究制程能力或测知
制程能力1.3工程解析与管制1.4测知数据之真伪1.5方案产品之不良率1.6求分配之平均值与标准差1.7藉以订定规格界限1.8与规格或标准值
比拟1.9调查是否混入两个以上的不同群体1.10了解设计管制是否符合
制程管制2、直方图之型态及判读:2.1正常型说明:中间高,两边低,有集
中趋势.结论:左右对称分配(常态分配),显示制程在正常运转下.。