2019年QC七大手法概论培训课件
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QC七大手法培训ppt
电视故障投诉状况检查表
1.检查表-调查数据用于分析
2.点检用检查表：又称备忘点检表，常用于机械设备与活动作业的确认。这种检查表主要是调查作业过程中的情形，可防止作业上的疏忽或遗漏。
1.检查表-调查数据用于分析
1.检查表-调查数据用于分析
决定研究的目的及所要收集的数据。 决定查检表的格式。 决定记录形式。 决定收集数据的方法。
某电缆厂有A、B两台设备，最近经常有不符合要求的异常产品发生，进过排查，发现问题可能机器设备原因，为了分析异常原因，分别就A、B两台设备测定生产50批产品。 规格值（135~210g），样本数：A设备50批，B设备50批。
范例1
2.层别法-从不同的角度看问题
从全体数据的直方图中难以找到异常原因是由哪台设备引起的
制作人：XXX
3.柏拉图-找出主要原因
4.柏拉图分析
范例1
根据上图结果，发现市构件和控制器占总库存金额的70%，列为重点解决对象。 对这两项进行进一步的分析，可再利用柏拉图法或者特性要因图进行分析，制定改善措施。
3.柏拉图-找出主要原因
范例1
5.改善后的数据整理
制作人：XXX
3.柏拉图-找出主要原因
组中点值=（上组界＋下组界）／2
例： 第一组=(120.5+124.5)÷2=122.5 第二组=(124.5+128.5)÷2=126.5 第三组=(128.5+132.5)÷2=130.5 第四组=(132.5+136.5)÷2=134.5 第五组=(136.5+140.5)÷2=138.5 第六组=(140.5+144.5)÷2=142.5 第七组=(144.5+148.5)÷2=146.5
1.检查表-调查数据用于分析
2.点检用检查表：又称备忘点检表，常用于机械设备与活动作业的确认。这种检查表主要是调查作业过程中的情形，可防止作业上的疏忽或遗漏。
1.检查表-调查数据用于分析
1.检查表-调查数据用于分析
决定研究的目的及所要收集的数据。 决定查检表的格式。 决定记录形式。 决定收集数据的方法。
某电缆厂有A、B两台设备，最近经常有不符合要求的异常产品发生，进过排查，发现问题可能机器设备原因，为了分析异常原因，分别就A、B两台设备测定生产50批产品。 规格值（135~210g），样本数：A设备50批，B设备50批。
范例1
2.层别法-从不同的角度看问题
从全体数据的直方图中难以找到异常原因是由哪台设备引起的
制作人：XXX
3.柏拉图-找出主要原因
4.柏拉图分析
范例1
根据上图结果，发现市构件和控制器占总库存金额的70%，列为重点解决对象。 对这两项进行进一步的分析，可再利用柏拉图法或者特性要因图进行分析，制定改善措施。
3.柏拉图-找出主要原因
范例1
5.改善后的数据整理
制作人：XXX
3.柏拉图-找出主要原因
组中点值=（上组界＋下组界）／2
例： 第一组=(120.5+124.5)÷2=122.5 第二组=(124.5+128.5)÷2=126.5 第三组=(128.5+132.5)÷2=130.5 第四组=(132.5+136.5)÷2=134.5 第五组=(136.5+140.5)÷2=138.5 第六组=(140.5+144.5)÷2=142.5 第七组=(144.5+148.5)÷2=146.5
QC七大手法培训课件PPT课件
用于描述一个过程或系统的 运作流程。
数据收集与整理
确保数据的准确性和 完整性，避免遗漏和 错误。
使用合适的方法和工 具进行数据收集和整 理，提高效率和质量。
对数据进行分类和整 理，以便于分析和处 理。
分析问题原因
利用因果图、流程图等工具，深入分 析问题的原因。
考虑各种可能的原因，不遗漏任何潜 在的因素。
强调预防措施和持续改进，有助于企业不断优化生产流程和管理体系。
QC七大手法的优点与局限性
• 提供了可视化的图表和统计分析工具，有助于快速识别问 题和改进点。
QC七大手法的优点与局限性
01
局限性
02
03
04
过度依赖数据和统计分析，可 能导致忽略实际经验和直觉判
断。
某些方法可能不适合特定行业 或企业规模，需要灵活应用和
用于收集、整理和记录数 据，以便于观察和统计。
排列图
用于找出影响质量的主要 因素。
直方图
用于表示数据的分布情况， 以便发现数据的异常值。
选择合适的手法
01
02
03
04
散布图
用于分析两个变量之间的关 系。
因果图
用于分析问题的原因，找出 潜在的影响因素。
控制图
用于监控过程的稳定性，及 时发现异常。
流程图
详细描述
通过将两个变量之间的关系绘制在图 上，可以了解它们之间的相互影响。 这种方法有助于团队成员更好地理解 两个变量之间的关系，并找出它们之 间的规律和特点。
箱线图法
总结词
用于表示一组数据的最大值、最小值、中位数和平均数等统计指标，以便了解数据的集中趋势和离散 程度。
详细描述
通过将数据分成若干组，并计算每组的最大值、最小值、中位数和平均数等统计指标，可以绘制出箱 线图。这种方法有助于团队成员更好地了解数据的分布情况和离散程度。
数据收集与整理
确保数据的准确性和 完整性，避免遗漏和 错误。
使用合适的方法和工 具进行数据收集和整 理，提高效率和质量。
对数据进行分类和整 理，以便于分析和处 理。
分析问题原因
利用因果图、流程图等工具，深入分 析问题的原因。
考虑各种可能的原因，不遗漏任何潜 在的因素。
强调预防措施和持续改进，有助于企业不断优化生产流程和管理体系。
QC七大手法的优点与局限性
• 提供了可视化的图表和统计分析工具，有助于快速识别问 题和改进点。
QC七大手法的优点与局限性
01
局限性
02
03
04
过度依赖数据和统计分析，可 能导致忽略实际经验和直觉判
断。
某些方法可能不适合特定行业 或企业规模，需要灵活应用和
用于收集、整理和记录数 据，以便于观察和统计。
排列图
用于找出影响质量的主要 因素。
直方图
用于表示数据的分布情况， 以便发现数据的异常值。
选择合适的手法
01
02
03
04
散布图
用于分析两个变量之间的关 系。
因果图
用于分析问题的原因，找出 潜在的影响因素。
控制图
用于监控过程的稳定性，及 时发现异常。
流程图
详细描述
通过将两个变量之间的关系绘制在图 上，可以了解它们之间的相互影响。 这种方法有助于团队成员更好地理解 两个变量之间的关系，并找出它们之 间的规律和特点。
箱线图法
总结词
用于表示一组数据的最大值、最小值、中位数和平均数等统计指标，以便了解数据的集中趋势和离散 程度。
详细描述
通过将数据分成若干组，并计算每组的最大值、最小值、中位数和平均数等统计指标，可以绘制出箱 线图。这种方法有助于团队成员更好地了解数据的分布情况和离散程度。
QC七大手法培训教材(PPT 82页)
欲知查检项目的集中倾向、数据全体、分布情形 时 用。 （3）图形式 欲知对象物于何位置发生缺点情形时用。 （4）点检式 确定所定的事有无忘记、遗漏。
QC七大手法-查检表
步骤4：决定数据
收集人、方法、登记法并实施收集数据。
步骤5：记上其他必要事项
查检表标题（显示目的）、期间、品名、工程名、 测定者等。
下左表是表示从接到顾客要求点检修理的电话至与 顾客接触答应处置的时间的查检表，将之层别为A地区 和B地区之后即如右表所示，可知A地区已经迅速确实地 采取服务行动了。
QC七大手法-层别法
QC七大手法-层别法
又如有机械A、B、C切削同一种类的零件，由于机械设备的精 度、作业员等原因，切削零件的直径值分别为D1、D2、D3（如下 图）。假如零件的直径有变异，机械设备A、B、C所加工的零件混 在一起，则如下图所示，变异变成很大。此时以机械别层别，便可 很方便地找出A、C的加工品有不良品出现，进而就能采取措施改 善问题了。
4．特性要因分析再分析 一个问题要解决，有时只作一特性要因图是不够深 入具体的，须视必要情况，针对重点项目分别作特 性要因图。并追根究底地探讨原因，将原因记录下 来，将有助于问题的分析改善。
（四）特性要因图的活用 1．改善、解析用 为达到各单位的质量或效率的提高、成本的降低等 目标，可运用特性要因图作现状解析。 2．管理用 特性发生异常时，可召集有关人员在特性要因图前 研讨，以及早发现问题点并予纠正，
步骤7：记载对象制品名、对象工程名等，以及作此 特性要因图的日期、制作者（或圈名）等必 要事项。
QC七大手法-特性要因图
（三）制作特性要因图的注意事项 1．问题特性要具体表示 要明确改善目的之所在，诸如“提高制品品质”、 “减少不良”等措辞不够具体，不如“A零件不
QC七大手法-查检表
步骤4：决定数据
收集人、方法、登记法并实施收集数据。
步骤5：记上其他必要事项
查检表标题（显示目的）、期间、品名、工程名、 测定者等。
下左表是表示从接到顾客要求点检修理的电话至与 顾客接触答应处置的时间的查检表，将之层别为A地区 和B地区之后即如右表所示，可知A地区已经迅速确实地 采取服务行动了。
QC七大手法-层别法
QC七大手法-层别法
又如有机械A、B、C切削同一种类的零件，由于机械设备的精 度、作业员等原因，切削零件的直径值分别为D1、D2、D3（如下 图）。假如零件的直径有变异，机械设备A、B、C所加工的零件混 在一起，则如下图所示，变异变成很大。此时以机械别层别，便可 很方便地找出A、C的加工品有不良品出现，进而就能采取措施改 善问题了。
4．特性要因分析再分析 一个问题要解决，有时只作一特性要因图是不够深 入具体的，须视必要情况，针对重点项目分别作特 性要因图。并追根究底地探讨原因，将原因记录下 来，将有助于问题的分析改善。
（四）特性要因图的活用 1．改善、解析用 为达到各单位的质量或效率的提高、成本的降低等 目标，可运用特性要因图作现状解析。 2．管理用 特性发生异常时，可召集有关人员在特性要因图前 研讨，以及早发现问题点并予纠正，
步骤7：记载对象制品名、对象工程名等，以及作此 特性要因图的日期、制作者（或圈名）等必 要事项。
QC七大手法-特性要因图
（三）制作特性要因图的注意事项 1．问题特性要具体表示 要明确改善目的之所在，诸如“提高制品品质”、 “减少不良”等措辞不够具体，不如“A零件不
qc七大手法培训资料ppt完整版
提高员工对QC七大手法的理解和应用能力 01
促进企业产品质量提升，降低生产成本 02
适应市场竞争，提升企业核心竞争力 03
qc七大手法简介
01 检查表
通过表格形式进行数据收集和整理，便于分析和 解决问题。
02 层别法
将数据按照不同层次进行分类，找出数据间的差 异和规律。
03 柏拉图
根据数据大小排序，以直观的图形展示主要问题。
03
04
05
直观展示两组数据之间 的相关关系；
可用于判断数据之间的 相关程度；
为进一步的数据分析和 问题解决提供线索。
散布图绘制步骤与技巧
步骤 1. 收集两组相关数据；
2. 选择合适的坐标轴比例；
散布图绘制步骤与技巧
01 3. 在坐标轴上标出数据点；
02 4. 观察点的分布情况和趋势。
散布图绘制步骤与技巧
练习
提供几个实际案例，让学员尝试使用因果图进行分析，并讨论分析结果和改进措施的有 效性。通过练习加深学员对因果图原理和应用的理解。
06
qc七大手法之五：散布图
散布图原理及意义
01
02
原理：通过收集两组数 意义 据（自变量和因变量）， 在坐标轴上以点的形式 表示出来，通过观察点 的分布情况和趋势，分 析两组数据之间的关系。
VS
直方图意义
能够清晰地展示数据的分布规律，帮助分 析人员快速识别数据中的异常值、偏态分 布等问题，为后续的数据分析和质量控制 提供有力支持。
直方图绘制步骤与技巧
绘制步骤 收集数据并进行整理；
确定数据分组数和数据组距；
直方图绘制步骤与技巧
计算每个数据组的频数和频率； 绘制直方图，用矩形条的高度表示每个数据组的频率。
促进企业产品质量提升，降低生产成本 02
适应市场竞争，提升企业核心竞争力 03
qc七大手法简介
01 检查表
通过表格形式进行数据收集和整理，便于分析和 解决问题。
02 层别法
将数据按照不同层次进行分类，找出数据间的差 异和规律。
03 柏拉图
根据数据大小排序，以直观的图形展示主要问题。
03
04
05
直观展示两组数据之间 的相关关系；
可用于判断数据之间的 相关程度；
为进一步的数据分析和 问题解决提供线索。
散布图绘制步骤与技巧
步骤 1. 收集两组相关数据；
2. 选择合适的坐标轴比例；
散布图绘制步骤与技巧
01 3. 在坐标轴上标出数据点；
02 4. 观察点的分布情况和趋势。
散布图绘制步骤与技巧
练习
提供几个实际案例，让学员尝试使用因果图进行分析，并讨论分析结果和改进措施的有 效性。通过练习加深学员对因果图原理和应用的理解。
06
qc七大手法之五：散布图
散布图原理及意义
01
02
原理：通过收集两组数 意义 据（自变量和因变量）， 在坐标轴上以点的形式 表示出来，通过观察点 的分布情况和趋势，分 析两组数据之间的关系。
VS
直方图意义
能够清晰地展示数据的分布规律，帮助分 析人员快速识别数据中的异常值、偏态分 布等问题，为后续的数据分析和质量控制 提供有力支持。
直方图绘制步骤与技巧
绘制步骤 收集数据并进行整理；
确定数据分组数和数据组距；
直方图绘制步骤与技巧
计算每个数据组的频数和频率； 绘制直方图，用矩形条的高度表示每个数据组的频率。
qc七大手法培训课件(PPT 58页)
(4)直方图的制作方法 *举例*
某制药公司9月1日至9月30日制造了一批感冒药品,约1 万个，每天抽取5个，对重量进行测定，取得下列数据： （标准为13.75±1.05g）
感冒药品的重量（g)
①
②
③
④
⑤
⑥
⑦ ⑧⑨⑩
A
13.8 14.2 13.9 13.7 13.6 13.8 13.8 13.6 14.8 14.0
对照相机组装工位发生的不良品，按“日期”和“不 良项目”分类。
层别法可以说是“收集和整理数据时所必须遵循的一种基本思考方法”。 层别法的思考方法也被下列的一些手法采纳： *排列图是把分层后的数据表示为柱图进而按大小顺序排列、标出累计曲线后所形成的图。 *特性要因图也是在对原因系列（要因）按大骨、中骨、小骨进行分层之后形成的。 *记录用的数据表也对数据进行分层，可以方便的收集数据。
二：分层的方法
进行分层时，原则上必须选择对特性（结果）产生影响的要素，作为分层的标 准（项目）。
标准（项目）
1.时间经过 2.作业员的差异
具体内容
小时、上午、下午、刚开始作业时、刚结束作业时、白天、夜晚、日期、星期、周、 月、季度
作业员、男、女、年龄、岗龄、班次、新人、熟练工
3.机器、设备的差异
机器设备、型号、新旧、生产线、工具夹
7.其它
新产品、老产品、初始化产品与其他、良品、不良品、包装、运输方法
三、柏拉图
㈠ 什么叫柏拉图
在制造过程中，总会出现一些不良的情况。将这些不良项目按数据的大小顺序 自左向右进行排列而列出的图。从图中我们可以看出哪些项目有问题，影响的程度 如何，我们可以针对重要的项目进行调查、分析，采取可行的改善措施。柏拉图就 是利用统计的手法，以图的形式将这些不良现象表现出来。
QC七大手法培训教材(PPT36页).pptx
0. 80
GAP ( mm)
UCL= 0.70
0. 70
CL= 0. 65
LCL= 0.60
0. 60
0. 50
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
பைடு நூலகம்
14
15
16
17
18
19
20
管制 圖
五.舉例說明:
2.U-CHART(計數值) UL U =U UCL U =U+3δ LCL U =U-3δ
直 方圖
周二
周三
散布圖
一.散布圖的用途
1.檢視是否有离島情形﹐亦即有無极端大或极端小的點子應予 去除后﹐再行分析﹒
2.檢視是否未予層別﹐而應采層別措施的情形﹒ 3.測出二雙數間的有無關系﹒ 4.自變數以對因變數間的關系如成為直線變化,可依散布圖求出
直線方程式,以為訂定標准之用﹒
散布圖
(二).散布圖的分類
Ⅱ.第二種錯誤: (β) (該判錯者不判錯) 原來之群體平均為μ1,標准差為σ,現因某原因其平均值已自 μ1轉變為μ2(即群體已經改變). 凡屬于 μ2這一部分都不是我們所需要的,可是因為μ2之一部分(斜線部分)仍然在μ1這一邊的 ±3σ範圍內,如從該部分抽驗,則會誤判μ2情況為正常.也就是講制程已發生本質之改變,而樣本 因波動原因落在管制界限以內,因而使檢驗人員判斷錯誤,認為此為正常情況,而喪失尋找非機遇 原因之機會,造成不良品增加.
2. 依用途來分類: a. 管制用管制圖: b. 解析用管制圖:
管制 圖
五.舉例說明:
1.X-R管制圖(計量值)
平
CL X = X = U
GAP ( mm)
UCL= 0.70
0. 70
CL= 0. 65
LCL= 0.60
0. 60
0. 50
1
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பைடு நூலகம்
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管制 圖
五.舉例說明:
2.U-CHART(計數值) UL U =U UCL U =U+3δ LCL U =U-3δ
直 方圖
周二
周三
散布圖
一.散布圖的用途
1.檢視是否有离島情形﹐亦即有無极端大或极端小的點子應予 去除后﹐再行分析﹒
2.檢視是否未予層別﹐而應采層別措施的情形﹒ 3.測出二雙數間的有無關系﹒ 4.自變數以對因變數間的關系如成為直線變化,可依散布圖求出
直線方程式,以為訂定標准之用﹒
散布圖
(二).散布圖的分類
Ⅱ.第二種錯誤: (β) (該判錯者不判錯) 原來之群體平均為μ1,標准差為σ,現因某原因其平均值已自 μ1轉變為μ2(即群體已經改變). 凡屬于 μ2這一部分都不是我們所需要的,可是因為μ2之一部分(斜線部分)仍然在μ1這一邊的 ±3σ範圍內,如從該部分抽驗,則會誤判μ2情況為正常.也就是講制程已發生本質之改變,而樣本 因波動原因落在管制界限以內,因而使檢驗人員判斷錯誤,認為此為正常情況,而喪失尋找非機遇 原因之機會,造成不良品增加.
2. 依用途來分類: a. 管制用管制圖: b. 解析用管制圖:
管制 圖
五.舉例說明:
1.X-R管制圖(計量值)
平
CL X = X = U
QC七大手法管理培训资料(完整版)(PPT-30页)
---朱兰博士 3.80/20法则
根据所搜集之数据，按不良原因、不良状况、不良发生位置等不同区分标准， 以寻求占最大比率之原因，状况或位置的一种图形。
排列图又叫柏拉图。它是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的 一种图表。
Here comes your footer
12
your footer
7
条形图
your footer
2.层别法
折线图柱形图 饼图 瀑布图子弹图 簇状图散点图 面积图曲面图柏拉图
推移图圆环图直方图 雷达图甘特图
8
your footer
2.层别法
9
your footer
a.什么是查检表？ 3.查检表
它是用来系统地收集资料（数字与非数字),确认事实并对资料进行粗略整理 和分析的图表。
2
your footer
1.简介 a.什么是品管七大手法？
是日本人首先提出来的 是一种统计手法在品管中的应用 是发现与解决问题一种思想，方
法 以及工具
b.品管七大手法的意义？
用事实与数据说话 全面预防 全因素、全过程的控制 依据PDCA循环突破状予以改善 层层分解、重点管理
3
Here comes your footer
17
a.什么是散布图？ 6.散布图
散布图是研究成对出现的两组相关数据之间相关关系的简单图示技术。在散布 图中，成对的数据形成点子云，研究点子云的分布状态便可推断成对数据之间 的相关程度。
散布图可以用来发现、显示和确认两组相关数据之间的相关程度，并确定其预 期关系。
f.控制图的八大判异准则？
Here comes your footer
27
8.控制图 f.控制图的八大判异准则？
根据所搜集之数据，按不良原因、不良状况、不良发生位置等不同区分标准， 以寻求占最大比率之原因，状况或位置的一种图形。
排列图又叫柏拉图。它是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的 一种图表。
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7
条形图
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2.层别法
折线图柱形图 饼图 瀑布图子弹图 簇状图散点图 面积图曲面图柏拉图
推移图圆环图直方图 雷达图甘特图
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2.层别法
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a.什么是查检表？ 3.查检表
它是用来系统地收集资料（数字与非数字),确认事实并对资料进行粗略整理 和分析的图表。
2
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1.简介 a.什么是品管七大手法？
是日本人首先提出来的 是一种统计手法在品管中的应用 是发现与解决问题一种思想，方
法 以及工具
b.品管七大手法的意义？
用事实与数据说话 全面预防 全因素、全过程的控制 依据PDCA循环突破状予以改善 层层分解、重点管理
3
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a.什么是散布图？ 6.散布图
散布图是研究成对出现的两组相关数据之间相关关系的简单图示技术。在散布 图中，成对的数据形成点子云，研究点子云的分布状态便可推断成对数据之间 的相关程度。
散布图可以用来发现、显示和确认两组相关数据之间的相关程度，并确定其预 期关系。
f.控制图的八大判异准则？
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27
8.控制图 f.控制图的八大判异准则？
QC七大手法培训教材(PPT-86页)
小计
弯曲
4 22
3
2
4
8
6
1
0
50
粘合 10 20 32
5
8
8
5
6
15 109
毛刺 2 2
6
5
6
0
8
2
4
35
断裂 5 7
2
9
1
4
0
2
1
31
披锋 1 0
2
3
1
2
0
0
ห้องสมุดไป่ตู้
1
10
划伤 1 2
1
0
0
0
1
2
1
8
爆裂 2 5
1
3
4
0
1
2
0
18
脏污 0 2
4
1
2
3
0
1
3
16
电哑色 1 3
0
1
3
2
4
0
0
14
裂纹 0 1
步骤5：绘制累积曲线
1） 针对累积不良率在右纵轴与横轴区域间找出 坐标点，共7点。
2） 用折线将7个点连接。
28
不良项目
累计百分比
140
94.70%
90%
130
83.20%
120
75.10%
110
100
90
60.10%
80
70
60
35.80%
50
40
30
20
10
00
孔位 锣槽 色差 尘粒 尺寸 划伤 不平
2 粘合
3 毛剌
4 断裂
QC七大手法培训课件(PPT-49页)
18
分层的标志：
➢ 人员：可按年龄、工级和性别分层
➢ 机器：可按设备类型、新旧程度、不同的生产线或 工夹具类型等分层
➢ 材料：可按产地、批号、制造厂、规格、成分等分 层
➢ 方法：可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法 、生产速度等分层
➢ 测量：可按测量设备、测量方法、测量人员、环境 条件等分层
➢ 时间：可按不同班次、日期等分层
缺陷集中发 生的部位
13
实例运用: 面电极磨损情况的跟踪:发现每叠产品的上层部分出 现磨损的情况较多,后经查证由于两叠产品之间的泡 沫隔片比产品矮，上面的产品在搬运过程中滑动磨 面损电。极磨损位置调查表
14
（3）质量分布调查表：主要是对计量数据进行现 场调查的有效工具。它是根据以往的资料，将某一 质量特性项目的数据分布范围分成若干区间而制成 的表格，用以记录和统计每一质量特性数据落在某 一区间的频数。
10
第一章 QC七大手法简介
调查表---收集、整理资料
作用：系统地收集资料和累积数据，确认事实并对数据进 行粗略的整理和简单分析的统计图表。
不合格项目调查表
使用范围分 类
缺陷位置调查表 质量分布调查表 矩阵调查表
11
（1）不合格项目调查表：主要用来调查生产现场 不合格品项目频数和不合格品率，以便继而用于排 列图等分析研究。
单值—移动 极差控制图
因各种原因（时间 简便省事，并能及时判 、费用等）每次只 断工序是否处于稳定状 能得到一个数据或 态。缺点是不易发现工 希望尽快发现并消 序分布中心的变化。 除异常因素 40
控制图种类及适用场合
31
第一章 QC七大手法简介
直方图---展示过程的分布情况；
定义:用一系列宽度相等、长度不等的长方 形表示数据的图（长方形的宽度表示数据范围的
分层的标志：
➢ 人员：可按年龄、工级和性别分层
➢ 机器：可按设备类型、新旧程度、不同的生产线或 工夹具类型等分层
➢ 材料：可按产地、批号、制造厂、规格、成分等分 层
➢ 方法：可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法 、生产速度等分层
➢ 测量：可按测量设备、测量方法、测量人员、环境 条件等分层
➢ 时间：可按不同班次、日期等分层
缺陷集中发 生的部位
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实例运用: 面电极磨损情况的跟踪:发现每叠产品的上层部分出 现磨损的情况较多,后经查证由于两叠产品之间的泡 沫隔片比产品矮，上面的产品在搬运过程中滑动磨 面损电。极磨损位置调查表
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（3）质量分布调查表：主要是对计量数据进行现 场调查的有效工具。它是根据以往的资料，将某一 质量特性项目的数据分布范围分成若干区间而制成 的表格，用以记录和统计每一质量特性数据落在某 一区间的频数。
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第一章 QC七大手法简介
调查表---收集、整理资料
作用：系统地收集资料和累积数据，确认事实并对数据进 行粗略的整理和简单分析的统计图表。
不合格项目调查表
使用范围分 类
缺陷位置调查表 质量分布调查表 矩阵调查表
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（1）不合格项目调查表：主要用来调查生产现场 不合格品项目频数和不合格品率，以便继而用于排 列图等分析研究。
单值—移动 极差控制图
因各种原因（时间 简便省事，并能及时判 、费用等）每次只 断工序是否处于稳定状 能得到一个数据或 态。缺点是不易发现工 希望尽快发现并消 序分布中心的变化。 除异常因素 40
控制图种类及适用场合
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第一章 QC七大手法简介
直方图---展示过程的分布情况；
定义:用一系列宽度相等、长度不等的长方 形表示数据的图（长方形的宽度表示数据范围的
QC七大手法培训教材学习 (ppt 38页)
QC七大手法---层别法
QC七大手法---层别法
QC七大手法---层别法
QC七大手法---柏拉图
2.4. 柏拉图
2.4.1 柏拉图的定义
为了对发生频次从最高到最低的项目 进行排列而采用的简单图示技术。
-------建立在巴雷特原理基础上，主 要的影响是由少数项目导致的，通过区 分最重要的与较次要的项目，可用最少 的努力获取最佳的改进效果。
QC七大手法---层别法
2.3.3 分层的使用步骤
1、确定分层的对象 2、利用检查表收集数据； 3、根据数据绘成推移图将其分层比较
2.3.4层别的应用实例
某生产PBCA组装公司从A、B、C三家PCB厂进料，根据IQC之进料 检验记录可比较三家供应商品质状况。 下表是5月21日5月28日三家供应商进料检验记录
1,了解原因与结果之间有无相关性及相关程度如何 2,是否有离群现象 3,原因与结果相关性高时,两者之间互为替代. 4,找出造成结果的原因
QC七大手法---散布图
2.3.1 散布图的制作
以横轴(X轴)表示原因,纵轴(Y轴)表示结果 步骤如下 1,收集成对数据(x1,y1),(x2,y2),…整理成数据表 2.找出X,Y的最大最小值 3,依据X,Y的最大最小值,决定适当的刻度,建立
2019/10/18
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2019/10/18
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1.1 数据的分类
作用
质
量
数
据
的
类
型
性质
2019/10/18
分析用数据 管理用数据 检验用数据 计量值数据
计数值数据
一般可以有小数，例如质量、长度、强度、硬度、 温度、湿度、压力、化学成分等。
计件值数据
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六. QC七大手法之简介（1）
手法 特 性 要 因 图
大意
由 繁 入 简
重
柏
点
拉
管
图
理
图形
用途说明 1.整理问题 2.追查真正的原因 3.寻找对策
1.掌握问题点 2.掌握重要要因 3.确认改善效果
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六. QC七大手法之简介（2）
手法
查 检 表
大意 方便 事实 查检
图形
项次 一 二 三 四 五 六 七
名称 特性要因分析图 层别法 查检表 柏拉图 统计图 散布图 直方图
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五. QC七大手法之应用
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柏拉图分析图：擒贼擒王(重点之掌握) 特性要因图：一网打尽(问题之因果关系与系统整理) 层别法：抽丝剥茧(数据分析／工作程序之了解与掌握) 检核表：照表操课(资料之分类、收集) 散布图：关系分明(两种资料间之相关性分析) 直方图：明查秋毫(变异之掌握) 管制图：了如指掌(质量特性之监控)
特柏查层散直统
QC 七大手法 性 拉 检 别 布 方 计
解决 问题的步骤
要图表法图图图 因 图
1 主题选定
2 现况把握
3 要因解析
4 对策检讨
5 对策实施
6 效果确认
7 标准化与管理的落实
◎ 非常适用 ○ 可以用
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五. QC七大手法之运用（2）
QC 七大手法 解决 问题的步骤
1 主题选定 2 现况把握 3 要因解析 4 对策检讨 5 对策实施 6 效果确认 7 标准化与管理的落实
3.效果确认
QC改善步驟示意圖
2.实施 吃八分饱 就可以
4.标准化
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一. 什麼是QC?
1. QC = Quality Control 2. 是指控制製造或服務的品質，使產品
或服務達到最優良的狀態。
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二. QC七大手法的作用
1. 協助我們作好日常管理。 2. 可在混沌不明的情況下，認清問題關
8月 9月 噪声 25 9 无画面 6 4
用途说明 1.日常管理 2.搜集数据 3.改善管理
区非不 层 同原因 别 对结果 法 的影响
1.发现问题，界定问题 2.发掘问题的要因 3.验证要因产生的影响
散 验证
布 图
因果
关系
1.检定两变数间的相关性 2.从特性要求寻找最适要因 3.从要因预估特性水平
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鍵所在，進而解決問題。
三. QC七大手法起源（1）
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1. 二次世界大战前，日本出的东西给人的印 象是「便宜但不好」。
2. 如今日本出产的产品，几乎就是质量的保 证，即使贵些也有人买。
3. 其中的转变，QC扮演了关键的角色。
三. QC七大手法起源（2）
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1. 约在1950，美国的戴明博士专程到日本教 授「统计质量管理」，他认为「质量是制 造出来的，而非检验出来的」。
六. QC七大手法之简介（3）
手法
直 方 图
大意
了解 产品 规格 分布 情形
图形
简单 1. 棒状图
统 地表 2. 饼图
计 达复 3. 带状图
图
杂的 数据
4. 推移图
5. 雷达图
6. 管制图
用途说明 1.掌握操作系统的分配状态 2.与规格做比较 3.藉以訂定規格界限
1.掌握数据全体形态、趋势 ，易于比较及发现事实
特柏查层散直统
性拉检别布方计
要图表法图图图
因
图
○◎○◎
◎◎
◎◎◎○◎◎
◎◎◎◎◎◎◎
◎
◎○
◎
◎◎◎○◎◎
○◎○
○
◎ 非常适用 ○ 可以用
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管理
2.有效率传送情报 3.強調發現問題的重點
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七. QC七大手法之运用
1. 七大手法各有各的优点，面对问题时 ，他们可以各自独当一面；但如果能 整合一起使用将可发挥加成的效果。
2. 使用时，并没有先后之分，需视所面 对的情形，选择适当的手法。
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五. QC七大手法之运用（续）
2. 戴明博士主张：「将简单且单刀直入的统 计手法，运用在制程中，才是预防质量滑 落的最好方法」。
3. 日本人学到了计算、预测产品质量的方法 ，更加发扬光大，发展出QC七大手法。
4. 使得日本产品与好质量直接划上等号。
三. QC七大手法起源（3）
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类别
手法名称
QC 七 大 手 法
手法名称
1.特性要因圈 2.柏拉图 3.查核表 4.层别法 5.直方图 6.管制图 7.散布图
发源年 发源处
特色
功能
公元 日本科 1962年 技联盟
1. 数据类型
2. 着重现场的 资料收集
3. 执行过程的 分析、了解 、改善
4. 过程差异比 较
1. 质量维持 及提升
2. 减少不良 3. 降低成本
四. QC七大手法
QC七大手法
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QC七大手法在QCC的位阶
要成功的推动QCC活动，在QCC活动的进行步 骤中，必须配合统计手法及质量管理的技术 ，才能使QCC活动发挥应有的功效。 QC七大手法就是QCC活动中运用统计手法达成 使产品或服务达到最优良状态的七种质量管 理工具。
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1.掌握现状