质量控制中的七个基本工具
QA质量七大工具
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一、检查表(Worksheet)
检查表又称调查表 核对表 它是用来进行数据的收集和整理， 检查表又称调查表、核对表，它是用来进行数据的收集和整理， 表又称调查 来进行数据的收集和整理 并在此基础 进行原因的初略分析 基础上 原因的初略分析。 并在此基础上进行原因的初略分析。 常用的调查表有: (1)不合格品项目调查表 不合格品项目调查 常用的调查表有: (1)不合格品项目调查表 调查表有 (2)缺陷位置调查表等 缺陷位置调查 (2)缺陷位置调查表等
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排列图(Pareto)
二、分析原因用排列图 这类排列图与过程因素有关， 这类排列图与过程因素有关，用来发现主要问题 1、操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况 、操作者：班次、组别、年龄、经验、 以及个人本身因素； 以及个人本身因素； 2、机器：机器、设备、工具等； 、机器：机器、设备、工具等； 3、原材料：制造商、工厂、批次、种类； 、原材料：制造商、工厂、批次、种类； 4、作业方法：作业环境、工序先后、作业安排、 、作业方法：作业环境、工序先后、作业安排、 作业方法； 作业方法； (海量营销管理 Nhomakorabea训资料下载)
排列图(Pareto)
二、设计记录表，将统计结果填入表中， 设计记录表，将统计结果填入表中， 计算比率及累计比率，不分类的“其它” 计算比率及累计比率，不分类的“其它” 类不论其大小都要放在表末。 类不论其大小都要放在表末。
不合格类型 气孔 夹砂 浇不足 裂纹 硬度低 其它 不合格数 比率（％） 累计不合格 累计比率（％）
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例二：热处理中淬火温度与硬度之间的 例二：热处理中淬火温度与硬度之间的散 中淬火温度与硬度之间 布图(正相关 布图(正相关) 硬度
质量管理的老7种工具
质量管理的老7种工具老七种工具：分层法排列图法因果分析图法调查表法直方图法散布图法控制图法产生背景:日本，二十世纪六十年代。
老七种工具的特点：强调用数据说话，重视对制造过程的质量控制通俗易懂,一线员工易于掌握质量管理老7种工具1.分层法概念分层法又称分类法，即：把收集来的原始质量数据，按照一定的目的和要求加以分类整理，以便分析质量问题及其影响因素的一种方法。
原则➢根据分层的目的➢按照一定的标志➢数据的归类➢分层的关键质量数据分层的标志(5M1E)操作者、机器设备、原材料、测量、方法、环境。
不同的时间；不同的检验手段；废品的缺陷项目。
分层法实例（1）某轧钢厂一个车间的生产情况统计如下：甲乙丙三班各轧制钢材2000t，共轧制6000t，其中轧废169t。
如果只知道这样三个数据，则无法对质量问题进行分析。
下表是进行的分层分析。
分层法实例（2）某产品的汽缸体与气缸盖之间经常发生漏油现象，使用分层法分析其主要原因。
解：通过现场调查发现主要原因是密封不好。
该装配工序是由甲乙丙三个工人各自完成的；并发现漏油的主要原因是三个人在涂粘结济方法上的不同以及所使用的气缸垫分别来自A 和B两个协作厂。
调查的数据如下：调查总数50个，漏油19个，漏油发生率0.38。
现采用分层法按操作者和协作厂分层收集整理数据。
按操作者分层结论：工人乙的操作方法漏油发生率比较低。
按协作厂分层结论：B厂的气缸垫漏油发生率比较低。
综上：建议采用乙的工作方法和B厂的气缸垫。
实施结果：漏油发生率增加了原因：没有考虑两者之间的关系措施：重新考虑分层与协作厂联合分层结论：B厂↔工人甲A厂↔工人乙2.排列图法概念➢排列图又称主次因素分析图或帕累托图（Pareto）。
➢由两个纵坐标、一个横坐标、几个直方块和一条折线所构成。
➢累计百分比将影响因素分成A、B、C三类。
排列图又叫巴雷特图（pareto diagram）,其原理是意大利经济学家帕累托在分析社会财富分布状况时得到的“关键的少数和次要的多数”的结论。
QC质量管理新旧七大工具介绍
旧七大工具简介-散布图
强负相关
弱负相关
负相关：当变量X增大时，另一个变量Y却减小，如油的粘度与温度的关系
旧七大工具简介-散布图
曲线相关：变量X增大时，Y也随之增大，但达到某一值后，当X增大时，Y反 而减小，如记忆和年龄的关系
旧七大工具简介-散布图
不相关：当变量X增大时，另一个变量Y不改变，如气压和温度的关系
（2）作用： ➢ 归纳整理所收集到的数据，以便在不同层面、不同角度问题问题和规律。 ➢ 因为在实际工作中产品质量会因人、机、料、法、环、检测等不同而存在
（2） 作用： ➢ 找出主要问题，优先解决
➢ 充分反映出“少数关键、多数次要”的规律 ➢ 是一种寻找主要因素、抓住主要矛盾的手法
旧七大工具简介-柏因 死亡人数 累计人数 影响比率%累计比率%
1 酒后驾车 5000 5000 41.67 41.67
2 超速行驶 3000 8000 25 66.67
L xy ——表示x的离差与y的离差的乘积之平方之和，即 (xx)(yy)2
旧七大工具简介-散布图
相关系数r与相关性判断：
r值 r=1 1＞r＞0 r=0 0＞r＞-1 r= -1
两变量间的关系 完全正相关 正相关(越接近于1,越强; 越接近于0,越弱) 不相关 负相关(越接近于-1,越强; 越接近于0,越弱) 完全负相关
旧七大工具简介-因果图
① 整理问题型：各要素与特性值间不存在原因关系，而是结构构成关系
培训计划实施
培训计划制定
结果跟踪
师资 教材
培训项目 员
课时计划
工
培
实际应用
学生反馈
课时跟踪 训
晋升比例
成绩评比
成绩考核
质量统计新老七大工具课件
三）直方图 histogram
直方图法适用于对大量计量值数据进行整理加工，找出其中的统计 规律，即分析数据的分布状态，以便于对其总体的分布特征进行推断， 对工序或批量产品的质量水平及其均匀程度进行分析。 1） 制作直方图的步骤如下： A、收集数据：一般都要随机抽取50个以上的质量特性数据，并按照先 后顺序排列 B、找出数据中的最大值、最小值，并计算出极差
或是不同材料、不同加工方法、不同 设备生产的两批产品混在一起造成的。
测数据不准造成。
• 平顶型：图形无突出顶峰。 多是由于生产过程中缓慢变化的
因素（如设备磨损）造成的
• 孤岛型：图形明显的分为两部分，呈 孤岛形状。 通常是由于测量有误，或生产中 的突发因素造成
4）直方图与标准界限的比较
A、统计分布符合标准的直方图
5.5 10.5 15.5 20.5 25.5 30.5 35.5 40.5 45.5 50.5 55.5
重量（cg）
50
2）直方图的用途 • 观察与判断产品质量特性的分布状况 • 判断工序是否稳定 • 计算过程能力，估算并了解过程能力对产品质量的影响 3）直方图的观察与分析 • 分析直方图的全图形状，能够发现生产过程的一些质量问题 • 把直方图与质量指标作比较，观察质量是否满足要求
简单的说，散布图的形式就是一个直角坐标系，它是以自变量 x 的 的值作为衡坐标，以因变量 y 的值为纵坐标，通过描点作图的方法在坐标 系内形成一系列的点状图形。
1、散布图的观察分析
散布图大致有以下5种情形，分别表现了x、y 之间不同的关系密切程度：
• 完全正相关：
x 增大，y随之增大，它 们之间可用直线 y = a + bx 表示 （b ＞ 0）
28
质量控制QC-七种工具PPT课件
许多可能的原因可归纳成原因类别与子原
因，画成形似鱼刺的图，所以该工具又称鱼刺
图，
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QC老七种工具之三[因果图]
❖ 应用因果图的步骤
1、简明扼要地规定结果，即规定需要解决的质量 问题。 2、规定可能发生的原因的主要原因。 3、开始画图。把“结果”画在右边的矩形框中， 然后把各类主要原因放在它的左边，作为“结果” 框的输入。
强正相关 8 6 4 2 0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617
强负相关
X
30
QC老七种工具之四[散布图]
Y 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
弱正相关
X
Y 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0
比
40% 例
(%)
20%
0 收敛 几何 白平衡 敲闪 无书面 书面 其他
不良 失真 不良
倾斜
0
不合格项目
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QC老七种工具之二[排列图]
❖ 排列图的注意事项
1、项目分类一定要按照同一维度。 2、分类方法不同，得到的排列图不同。 3、为了抓住“关键的少数”，在排列图上通常把累 计比率分为三类：0%~80%间的因素为A类因素， 也即主要因素；在80%~90%间的因素为B类因素， 也即次要因素；在90%~100%间的因素为C类因素， 也即一般因素。 4、如果“其他”项所占百分比很大，则分类不够理 想。 5、如果数据是质量损失（金额），画排列图时质量 损失在纵轴上表示出来。
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QC老七种工具之三[因果图]
❖ 应用实例（一）
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❖ 应用实例（二）
七大质量工具 PPT课件
b. 最小一组的上组界值=最小一组的下组界值+组距 c. 第二组的下组界值=最小组的上组界值 6.决定组的中心点 （上组界+下组界）/2=组的中心点 7.作次数分配表 依照数值的大小记入各组界内，然后计算各组出现的次数。
8.绘直方图 横轴表示数值的变化，纵轴表示出现的次数。
0.647 0.646 0.649 0.640 0.663 0.649 0.652 0.634 0.655 0.638
0.646 0.655 0.651 0.652 0.662 0.642 0.661 0.641 0.658 0.645
0.649 0.649 0.637 0.657 0.647 0.637 0.654 0.653 0.649 0.650
绘制方法： 1.确定数据的分类项目并进行层别
从结果分类：不良项目别、场所别、工序别 从原因分类：人、机、料、法、工序等
2020/5/14 17
2. 收集数据并计算数据汇表； （可考虑与其他手法配合使用）； 3. 坐标轴：横轴表示需层别的项目，左纵轴以数量表示，右测纵轴表示对应的百分比 4. 计算各项目的比率，并右大至小排列在横轴上。 5. 绘制拄状图， 6. 连接累计的曲线。
0.648 0.653 0.640 0.654 0.649 0.649 0.647 0.652 0.640 0.649
0.649 0.659 0.646 0.655 0.648 0.657 0.641 0.653 0.643 0.655
•确定基本内容：N=100 •组数：K=10（参考经验数值）或计算确定 •最大值L=0.665 最小值S=0.634 全距R=0.665-0.634=0.031 •计算组距H H=R/K 0.031÷10=0.0031，取H为0.003 注：组距的位数应与测定值的位数相同或为测定值最小单位的整数倍
质量管理老七种工具
班级：10371学号：20103037120 姓名：谢春莹服务质量管理的七种方法、原理及利用、应用范例一、调查表法调查表又称检查表、核对表、统计分析表，是用来系统地收集资料和积累数据，确认事实，并对数据进行粗略整理和分析的统计图表，主要适用与现场管理。
类型：不合格品项目调查表、缺陷位置调查表、质量特征分布调查表、矩阵调查表应用调查表的步骤：1明确收集资料的目的；2确定为达到目的所需搜集的资料（这里强调问题）；3确定对资料的分析方法（如运用哪种统计方法）和负责人；4根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式，其内容应包括：调查者、调查的时间、地点和方式等栏目；5对收集和记录的部分资料进行预先检查，目的是审查表格设计的合理性；6如有必要，应评审和修改该调查表格式。
（一）不合格品项目调查表主要用于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。
插头焊接缺陷调查表N = 4870（二）缺陷位置调查表主要用于记录、统计、分析不同类型的外观质量缺陷所发生的部位和密集程度，进而从中找出规律性，为进一步调查和找出解决问题的办法提供事实依据。
做法：画出产品示意图或展开图，并规定不同外观质量缺陷的表示符号。
然后逐一检查样本，把发现的缺陷，按规定的符号在同一张示意图中的相应位置上表示出来。
汽车车身喷漆质量缺陷调查表（三）质量分布调查表质量分布调查表是根据以往的资料，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。
（四）矩阵调查表矩阵调查表是一种多因素调查表，它要求把产生问题的对应因素分别排列成行和列，在其交叉点上标出调查到的各种缺陷、问题和数量。
二、分层法分层法又称分类法、分组法，是按照一定的标志，把搜集到的大量有关某一特定主题的统计数据、意见等加以归类、整理和汇总的一种方法。
常用于归纳整理所收集到的统计数据。
常与其他统计方法结合起来应用，如：分层直方图法、分层排列图法、分层控制图法、分层散布图法、分层因果图法。
QC七大手法概述及作用说明
QC七大手法概述及作用说明1. QC（Quality Control）简介质量控制（Quality Control，简称QC）是指在产品或服务生产过程中，通过一系列的检测、测量、评估和纠正措施，确保产品或服务达到预期的质量要求的管理活动。
通过质量控制手法的应用，可以提高产品或服务的质量、效率和可靠性，并帮助组织及时发现和纠正潜在的问题，提高客户满意度和市场竞争力。
2. QC七大手法概述QC七大手法是指常用于质量控制领域的七种基本工具和技术，它们是：1.流程图2.帕累托图3.控制图4.直方图5.散点图6.因果图7.5W1H分析法下面将对每种手法进行详细的概述和作用说明。
2.1 流程图流程图是一种通过图形化的形式来描述工作流程和操作步骤的工具。
它通过使用各种符号和箭头表示不同的任务和决策，清晰地展示了工作流程的各个环节和关键节点。
流程图可以帮助团队成员更好地理解工作流程，识别潜在的瓶颈和改进机会。
2.2 帕累托图帕累托图也称为80/20法则（Pareto Principle），它是基于意大利经济学家帕累托（Vilfredo Pareto）的观察而得名。
帕累托图通过按照频率和影响力对问题或原因进行排序，确定关键因素和主要贡献因素。
它可以帮助质量控制团队优先处理最重要的问题和原因，提高效率和效果。
2.3 控制图控制图是一种用于监控和改进过程稳定性和能力的工具。
它以时间为横轴，以关键指标（如质量特性、工序时间、成本等）为纵轴，通过统计分析过程数据，绘制出一条中心线和上下限控制线。
通过实时监控测量数据，可以判断过程的稳定性和能力，并及时采取相应的纠正措施。
2.4 直方图直方图是一种以长方形的形式显示数据分布情况的统计图表。
它通过将数据按照不同的范围划分为一系列等宽的区间，然后绘制每个区间的柱状图，表示该区间内数据的频率。
直方图能够直观地显示数据的分布情况，帮助识别数据的偏移和异常值。
2.5 散点图散点图是一种用于表示两个变量之间关系的图表。
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质量控制中的七个基本工具
质量控制中的七个基本工具，也称为七个管理工具或七个统计工具，是指在质量控制管理中日常使用的七个基本方法。
这七个基本工具是：直方图、因果图、记分卡、直线图、散点图、控制图和甘特图。
每一
种基本工具都有其特定的应用场景和功能，可以帮助企业实现质量控
制和管理。
直方图
直方图是一种常用的数据分布图表，通常用来表示样本数据的频率
分布情况。
通过绘制直方图，可以清晰地了解数据的分布情况，发现
数据的异常点，并对数据进行分类整理。
直方图的使用场景非常广泛，可以在生产过程中进行产品质量分析，也可以在市场调研中进行市场
占有率分析等。
因果图
因果图是一种常用的问题分析工具，也被称为鱼骨图或者石川图。
通过绘制因果图，可以对问题进行系统性的分析，找出问题的根本原因，从而针对性地进行解决。
因果图通常适用于工艺流程、产品质量、服务质量等方面的问题分析。
使用因果图能够帮助企业简化问题分析，提高工作效率。
记分卡
记分卡是一种常用的绩效评估工具，通常用于对企业绩效进行评估
和管理。
在记分卡中，可以设置各种绩效指标，如质量指标、生产效
率、客户满意度等。
通过对这些指标的监测和评估，可以实现对企业
绩效的及时掌控和管理。
直线图
直线图是一种常用的趋势分析工具，适用于分析某一指标随时间变
化的趋势。
通过绘制直线图，可以直观地了解指标变化的趋势和变化
周期，有利于企业制订合理的生产计划和调整生产方案。
散点图
散点图是一种常用的数据关系图，通常用于研究两个变量之间的关系。
通过绘制散点图，可以了解两个变量之间的相关性，评估它们之
间的关系强度和方向，从而指导企业进行生产和管理决策。
控制图
控制图是一种常用的统计工具，可以对数据进行统计分析，并判断
制程是否稳定。
控制图将数据绘制在图表上，标注中心线和上下限线，通过控制图可以实现对数据质量的监控，及时掌握生产情况，确保生
产过程的稳定性和可控行。
甘特图
甘特图是一种常用的项目管理工具，可以帮助企业管理和掌控项目
进度情况。
通过绘制甘特图，可以将项目的各项任务和子任务分解出来，安排在时间轴上，从而直观地了解整体项目进度，及时采取措施
调整进度和项目计划。
综上所述，质量控制中的七个基本工具是企业日常质量控制和管理的重要工具，可以帮助企业实现数据分析、问题分析、质量管理、绩效评估、趋势分析、数据监控、项目管理等多种功能，对企业质量控制和管理具有重要的指导价值。