新七种-5-矩阵解析法
新QC七大手法
两种品管七大手法的区别: 两种品管七大手法的区别
并不取代品管七大手法； 与品管七大手法相辅相成 相辅相成； 相辅相成
品管七大手法 理性面 大量的数据资料 问题发生后的改善
4
品管新 品管新七大手法 感性面 大量的语言资料 问题发生前计划、 问题发生前计划、构想
亲和图法定义：
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。 亲和图法是1953年日本川喜田二郎在探险 尼泊尔时，将野外的调查结果资料予以整 理时研究开发 的。
2
品管新七大手法的特点： 品管新七大手法的特点：
整理语言资料 语言资料； 语言资料 引发思考，有效解决零乱问题 解决零乱问题； 解决零乱问题 充实计划 计划； 计划 防止遗漏 疏忽 遗漏、疏忽 遗漏 疏忽； 使有关人员了解 人员了解； 人员了解 促使有关人员的协助 协助； 协助 确实表达过程 表达过程。 表达过程
全宽 动力方向盘 座椅 价格 流线型 备件
28
◎
X
AD r=-0.60显示有些微的负相关
◎ ◎
△ △
X X
TURBO
21
PDPC法
( Process Decision Program Chart )
开始
预 约 内 部 会 埸 预 订 了 内 部 会 埸 内 部 会 埸 订 不 到 外 部 会 埸 找 寻
卡片 1
卡片 2
卡片 3
确 认 内 部 会 埸
卡片 5
卡片 4
有 了 对 象 会 埸
卡片 6
卡片 7
卡片 8
卡片 9
達成目的B的系列性手段
快速学习QC七大手法
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9。
什么是系统集成 .................................................. 错误!未定义书签。
1．妙计QC七大手法：查检收数据管制防变异直方显分布柏拉抓重点散布找相关层别找差异特性找要因什么是QC七大手法？1、柏拉图:定义：将问题的原因或是状况进行分类，然后把所得的数据由大到小排列后，所绘出的累计柱状图。
作用：在现场众多的不良问题中，找出关键的前几名，以便决定今后管理工作的重点。
2、因果图：定义：用树状结构画出因果关系图。
作用：将影响品质的诸多原因一一找出，形成因果对应关系，使人一目了然，对于确定正确的对策方案有帮助。
质量管理新老七种工具
质量管理新老七种工具摘要：随着社会经济的发展，市场的主导地位由买方市场向买方市场转变，市场商品丰富，货源充沛，消费者处在了交易的有利趋势上，与此同时消费者对商品的质量提出了更高的要求。
在企业的角度为了适应激烈的市场竞争，在竞争中谋求发展，企业也越来越注重产品的质量，以此来提高消费者的满意度，赢得市场。
企业在运营的过程中都着眼于提供更加高质量的产品和服务才能达到消费者的需求。
因此质量管理这门科学应运而生，在各个部门得到了广泛的应用。
企业对全体职工分层次地进行质量管理知识的教育培训，广泛开展群众性质量管理小组活动，并创造了一些通俗易懂、便于群众参与的管理方法，包括由他们归纳、整理的质量管理的老七种工具和新七种工具，使全面质量管理充实了大量新的内容。
质量管理的手段也不再局限于数理统计，而是全面地运用各种管理技术和方法。
关键字：质量管理；工具；供应链；提高；分析。
一、引言随着社会生产力的大发展，产品得到了极大丰富，人们对产品的质量和服务的要求越来越高，而且其质量的领域不断拓宽，质量已成为竞争的焦点，要提高质量，我们就不得不运用管理管理中的新老十四种工具。
这十四种工具既能单独使用，又可以根据不同企业不的不同要求混合使用，特别是新的七种工具的使用更能帮助企业进行群体作业和为决策者提供有价值的信息供其决策。
从而提高企业的运作效率和提高产品质量，满足了消费者对产品的质量要求，提高了竞争力，赢得了市场。
了解它们发展的历史，学习对它们的不同理解与运用，将有助于我们更好的将其运用到质量管理中，进一步改进质量。
二、新老七种工具诞生的背景20世纪50年代以来，科学技术和工业生产的发展，对质量要求越来越高。
要求人们运用“系统工程”的概念，把质量问题作为一个有机整体加以综合分析研究，实施全员、全过程、全企业的管理。
60年代在管理理论上出现了“行为科学”学派，主张调动人的积极性，注意人在管理中的作用。
随着市场竞争，尤其国际市场竞争的加剧，各国企业都很重视“产品责任”和“质量保证”问题，加强内部质量管理，确保生产的产品使用安全、可靠。
QC新七大手法简介
QC新七大手法简介
质量管理新七种工具是日本质量管理专家于70年代末提出的，主要运用于全面全面质量管理PDCA循环的P（计划）阶段，用系统科学的理论和技术方法，整理和分析数据资料，进行质量管理。
常用的质量控制方法主要运用于生产过程质量的控制和预防，新的七种质量控制工具与其相互补充。
1.亲和图法
从浑沌的状态中（未知、未经验的领域、将来的问题）将所收集到的语言资料, 根据其相互间的类似性（亲和性）来分类，将问题明确化。
2.关联图法
对于各种复杂性原因缠绕的问题，针对问题将原因群展开成 1 次、2 次原因，将其因果关系明朗化，以找出主要原因（必须采取对策的重点项目）。
3.系统图法
为了达成所决定的目的与目标，依“目的——手段”系列做有系统的展开，以寻求最适当手段及策略的方法，又称树形图或家系图。
4.箭形图法
以达成的目的必要实施事项(作业、手段等) 为主体，依时间序列的顺序，连结成网状的箭形图，而订定最适当的日程计画，有效率地管理进度。
5.过程决定计划图法
针对计划的实施, 随着事态的进展而设想各种结果和问题，制定出能获得理想结果的过程。
6.矩阵图法
利用一元性的排列，找出其相对因素，探索出问题之所在、问题形态；也可从二元性关
系中，获得解决问题的构想。
7.矩阵数据解析法
又称为主成分分析法，是多变量解析法中的一个解析方法。
可将矩阵图中排列之从多数据作整理及预测，为新QC七大手法中唯一的数值资料解析法，多用于市场调查及工程问题之解析。
质量改进之新七种工具概述
图5-7 铸造质量问题、设备工装、工艺管 理关系分析Y型矩阵图
5.6 矩阵图的注意事项
– 1.正确选型，根据不同的因素分析选择适宜的 图形；
– 2.因素组内的各因素应在同一层次； – 3.因素组之间的相关关系应明显； – 4.QC小组使用矩阵图选择课题时，应关注矩阵
图中的着眼点； – 5.在进行矩阵分析时应独立考虑要选择的课题
•
QC小组在实施过程中可使用PDPC法辅助实现对策目标，
也可用它在构思新的设计方案时优化方案，实现小组目标。
4.5 PDPC法应用步骤
• 1.确定所要解决的课题，提出实现目标值； • 2.提出达到理想状态的手段、措施实施方案； • 3.对提出的措施，逐项进行可行性分析，充分预测可能
的结果及遇到困难时应采取的新的可行性措施和方案； • 4.综合考虑时间顺序、经济性、可靠性、难易程度和效
– 5.确认关联关系。 – 6.评价重要程度。
5.5 矩阵图的应用实例
• 例1：
– 某厂QC小组为提高某电机输入功率，通过运用 L型矩阵图法，对影响电机性能的相关关系进 行了比较分析。见下图。
图5-6 电机性能差原因分析L型矩阵图
• 例2：
• 某铸造厂QC小组为了解决汽车缸体铸 件产出率低的问题，针对涉及的设备工装 、工艺管理和铸造质量问题三个事项，选 用了Y型矩阵图进行了分析，见下图。
• 重要程度：
– 因直接到现场去接触事物有时是有限制的，所 以，为了广泛收集情况，这种间接调查方法也 是有效的。
③.头脑风暴法
• 含义：
– 头脑风暴法是采用会议的方式，引导每个参加 会议的人围绕某个中心议题广开言路，激发灵 感，在自己的头脑中掀起思想风暴，毫无顾忌 、畅所欲言地发表独立见解的一种集体创造性 思维的办法。
新老七大质量工具简介-高人总结讲解
Ç·Öý 1746 36.23 36.23
Àä ¸ô 1537 31.89 68.12
С É°ÑÛ 913 18.95 87.07
Õ³ É° 493 10.23 97.3
Æä Ëû
130 2.7 100
ºÏ ¼Æ 4819 100
废 品
数4000
3000
2000
1000 0
欠铸 冷隔 小砂眼 粘砂 其他
三、亲和图
亲和图实例：
三、亲和图
亲和图模板：
四、矩阵图
定义：矩阵图法就是由问题的事项中找出相对的要素，以行与列 配置。以其交点表示各要素是否相关联，依其形式可分为：
L型矩阵图 T型矩阵图 Y型矩阵图 X型矩阵图 C型矩阵图 其中最常见的是L型矩阵图
四、矩阵图
用途: 为了设定系统产品的开发及改良的着眼点 制品的品质展开 产品的品质保证与管理机能的相关联 品质评价体质的强化与效率低 制造工程中不良原因的追求 市场与制品的关系的连接，使技术的关联明确化 现有技术或材料，单元等的应用范围加以探索
一、检查表
定义：又称调查表，统计分析表等。 注意事项：1、用在对现状的调查 2、明确项目名称 3、确 定数据 收集人、时间、场所、范围
二、柏拉图
定义：柏拉图是为寻找主要问题或影响质量的主要原因所 使用的图。它是由两个纵坐标、一个横坐标、几个按高低 顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成的图.
五、PDPC法
PDPC法实例
六、箭条图（网络图）
定义：为了让各式各样的作业依照复杂的顺序，在实施的同时也 能顺利地达成目的，所采取的将顺序与日程计划予以明确化， 且让进度被有效管理的一种方法。它能促使单项作业所需工时 的缩短。
云质QMS说质量 - 质量工具之矩阵解析法
1.什么是矩阵解析法前面我们有一篇文章专门写矩阵图的文章，对矩阵解析法（Matrix Data Analysis Chart）也进行了简单介绍。
矩阵图上各元素间的关系，如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。
这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据解析法或矩阵数据分析法，简称矩阵解析法。
矩阵解析法用于确定各对策措施的优先顺序时，也叫优先顺序矩阵法（Prioritization Matrices）。
矩阵解析法是从矩阵图法演化而来，它区别于矩阵图法的是：不是在矩阵图上填符号，而是填数据，形成一个分析数据的矩阵，从而量化各要素间的相关性，进一步了解问题与手段或方法与对策间的相互关系。
矩阵解析法是一种定量及半定量的分析问题的方法，是一种多变量的统计方法，计算较复杂，一般用计算机进行计算。
常见的统计分析软件及电子办公软件中的表格软件都可以支持矩阵数据分析法的数据分析计算。
在QC新七种工具中，矩阵解析法是唯一一种利用数据分析问题的方法，其结果仍要以图形表示，适用于复杂多变且需要解析的案例，是一种在质量管理专业领域中较复杂的方法。
可以预见，随着计算机技术的进步，在质量管理软件中将会获得越来越广泛的应用。
2.矩阵解析法的原理要想阐述清楚矩阵解析法的原理，首先要详细说一下”主成分分析法“。
矩阵解析法的主要方法为主成分分析法（Principal component analysis，PCA），又称主分量分析法或主成分回归分析法，是一种统计方法，其通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
2.1什么是主成分分析法主成分分析首先是由K.皮尔森（Karl Pearson）对非随机变量引入的，后来H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形，信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。
在实证问题研究过程中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。
这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。
新QC七大手法解读
区分
使用特点
品管 七大 手法
1.检查表
2.散布图 3.层别法 4.直方图 5.柏拉图
●
●
●
●
行列法
坐标法 思考法 ● 图示法 图示法
检查项目需 周全
纵横坐标的 相关性 不同性质的 区别 可以规格或 标准值比较 能显示问题 重点
●
●
●
●
6.因果图
●
●
图示法
由大至小显 示,制造业常 用
控制制程变 异
7.管制图
第一章、亲和图
8、制作亲和图，将亲和卡和资料卡之间相互关系，用框线 连结起来。 框线若改变粗细或不同颜色描绘的话，会更加清楚。经 过这8个步骤所完成的图，就是亲和图。当资料卡零散 时造成混淆，如果完成亲和图，便可清晰地理顺其关系。 9、亲和图完成后，所有的相关人员共同讨论，进一步理清 其关系，统一大家的认识，并指定专人撰写报告。
方法因素 作业无标准 检验无标准 标准不统一
其他因素 管理混乱 干部不负责 领导不重视
第二章
关连图
第二章、关连图
一、关连图的简要说明
1、关连图就是把现象与问题有关系的各种因素串联起来的图形。通过关连图可以找 出与此问题有关系的一切要图，从而进一步抓住重点问题并寻求解决对策。(参考 图2.1)
三次因 三次因 三次因 三次因
第二章、关连图
三、关联图法制作步骤
1、决定主题，并依主题决定动作成员。 2、列举原因，预先由主席定义主题，并要求成员预先思考， 收集资料。 3、整理卡片。 4、集群组合，以推理将因果关系相近之卡片加以归类 5、以箭头联结原因结果，尽量以为什么发问，回答寻找因 果关系。 6、检讨整体的内容，可以再三修正，并将主题放于中间 7、粘贴卡片，画箭头。 8、明确重点、将重要原因加以着色。 9、写出结论、作总结。
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优 先 顺 序 5 2 4 3 1
1号佳丽
2, 3号
4号 5号 1号
9 3 3 1 9
1 9 3 9 9
3 9 1 1 3
1 1 9 3 1
2号佳丽 3号佳丽 4号佳丽 5号佳丽
1-5-7
新七种工具
QC新七大工具—矩阵解析法（例二）
案例二
下图是X-Y矩阵图，其中abcde为输入因素，ABCDE为输出因素，A因素影响 重要度为5，B为6，C为4，D为7，E为2； 请确定a、b、c、d、e输入因素的 影响顺序。 输 出
矩阵解析法是一种多变量的解析法中的一种，计算较复杂，一般用计
算机进行计算。
新七种工具
1-5-2
QC新七大工具—矩阵解析法（二）
适用范围： 新产品开发的企划; 复杂的品质评价 ; 自市场调查的资料中，要把握顾 客所要求的品质,质量功能的展 开; 从多量的资料中解析不良要因;
牵涉到复杂性要因的工程解析;
机进行多变量分析，适用于复杂多变且需要解析的案例，是一种在品质
管理专业领域中较复杂的方法，使用的机率并不高，只要概略熟悉即可 在使用“矩阵数据分析法”时应注意： 1.正确判断所取得的资料是有效的； 2.如何确保有效处理收集的资料。
新七种工具
1-5-6
QC新七大工具—矩阵解析法（例一）
案例一（环球小姐的评选）
100%
结论：由上表计算结果可知： e、b、c三个因素对输出因素影响最大 新七种工具
QC新七大工具—矩阵解析（例三）
PCBA来料加工的缺陷因果分析矩阵
工序 输入变量 PCBA 组件 10 1 1 1 1 2 1 1 3 1 5 4 10 3 8 2 3 8 10 1 2 1 焊接 短路 8 2 3 5 4 4 2 8 2 8 5 10 5 3 4 5 焊接 少锡 5 5 4 5 6 4 2 8 2 8 5 10 7 3 2 过程输出 功能 在线 测试 测试 10 10 板裂 9 51 10 94 105 142 102 76 174 56 224 145 385 105 119 62 180 180 140 10 113 10 评 分
印刷机调整 胶水印刷 胶水密度 贴片速度 SMT 贴片 SMT料的包装 过焗炉 参数设置 检查员能力 半成品检查 生产速度 作业员能力 插件 生产速度 弯脚工具 弯脚 作业员能力 波峰炉参数 过波峰炉 松香型号 焊点检查 检查员能力 烙铁参数 执锡 执锡方法 在线测试 夹具设置 功能测试 程序设置 贴标签纸 外观检查 检查员能力 包装
A——表示双手容易同时进行 B——表示在一定的视野内可行，或者熟练以后可行 C——不可能做到，应尽量避免。
新七种工具 1-5-10
QC新七大工具—矩阵解析（例五）
洗衣店服务的简化矩阵图
+ — +
+
相关值设置如下： ：5 +：强正相关 ：3 —：强负相关 ：1
— —
+
— —
+
+ —
—
+ —
+ + + + + + +
新七种工具
6
2 3 10
1-5-12
6 2
+ +
— — — —
+ — —
+ + — —— + — +
+ — — +
新七种工具
1-5-11
QC新七大工具—矩阵解析法演练
演练： A公司生产的车床立轴的加工过程影响度分析如下表，试确定主要加工过 程的影响度
加工过程 车立环
输出 评分
平面度 8
圆度 7 8
挠曲度 影响度 6
车光轴
钻孔 铣键槽 精车
QC新七大工具—矩阵解析法
矩阵解析法目录
1 2 3 4 5 6 7
什么是矩阵解析法 矩阵解析法适用范围
矩阵解析法主要方法
优 缺点 矩 阵 解析法应用时机 矩阵图做法及步骤 注意事项 优缺点 案例
新七种工具1-5-1 NhomakorabeaQC新七大工具—矩阵解析法(一)
什么是矩阵解析法？ 矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理
新七种工具
1-5-3
QC新七大工具—矩阵解析法（三）
主要方法： 数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法，利用此法可从原始 数据获得许多有益的情报。 主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统 计方法。
应用时机：
1> 大量的数据进行要因解析 2> 复杂因子变量分析 3> 品质对复杂的要因交络重叠的工程解析 4> 品质工程评价
和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。
矩阵解析法与矩阵图法类似，它的区别是不在矩阵图上填符号，而且 填数据，形成一个分析数据的矩阵，从而量化各要素间的相关性，进一步
了解问题与手段或方法与对策间的相互关系。这是一种定量的分析方法。
矩阵解析法用于确定各对策措施的优先顺序时，也叫优先顺序矩阵法 （Prioritization Matrices)
1号佳丽:深圳小姐; 2号佳丽:杭州小姐; 3号佳丽:上海小姐; 4号佳丽:青岛小姐; 5号佳丽:广州小姐
条件
气 质
权 重 对象
1.2
机 智 问 答
1.5
才 艺 表 演
0.8
美 姿 美 仪
1
加 权 总 成 绩
15.7 22.9 17.9 18.5 27.7
期 望 值 %
15.3 22.3 17.4 18.0 27.0
2 2 2 2 1 4 3 5
4 3 4 2 2 2 1 3 1 6
5
5 8
6 10
1
1
8
新七种工具
1-5-9
QC新七大工具—矩阵解析（例四）
IE动作分析中左右手安排矩阵图
左手 右手 伸出 搬运 使用 抓住 装配 分解 放开 用力 伸出 A A A B B B A B 搬运 A A A B B B A B 使用 A A A B B B A B 抓住 B B B B C C A C 装配 B B B C C A A A 分解 B B B C C A A A 放开 A A A A A A A A 用力 B B B C C A A A
新七种工具 1-5-4
QC新七大工具—矩阵解析法（四）
矩阵解析法的做法： 收集资料 确定因素对事件影响程度 求相关系数 r 以计算机辅助计算，由相关行列求出固有值及固有向量值 作出矩阵图 下判断
新七种工具
1-5-5
QC新七大工具—矩阵解析法（五）
注意事项：
新QC七大手法中唯一采用数据解析的方法就是“矩阵数据分析法”， 这个方法是将已知的资料，经过整理、计算、判断与解析后，利用计算
Rank
输 入
A 5 7
B C D E 6 8 4 7 2
输入因素
影响程度
%
1a
2b 3c
5×7=35
6×8=48 5×6+4×3=42 4×4+2×7=30
16.06 %
22.02% 19.27% 13.76%
1a 2b 3c 4d 5e
6
3 4 9
1-5-8
4d
7
5e
小计
7×9=63
218
28.89%