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QC七大手法(定义、特点、用途) , c/ A+ A6 X b- ]: C, ^% S0 @# ~
1 W+ @* r" ]# H! G' L: \) y
一、、品管二十四字真经:6 u8 B3 y: q+ \+ t% s$ H- N
& r8 B5 D+ p% Y% x" b, }9 F% M: ~9 D查出异因、采取措施、保证消除、不再出现、纳入标准、落实执行
+ S' r0 K7 l, `: ^二、QC七大手法:5 `) M2 L( Q" r) N
7 G- K1 q. D: V* c' _1、层别法:是所有手法中最基本的概念,亦即将多种多样的资料,因应目的的需要分成不同的类别,使之方便以后的分析。
1 ]' n' Y3 K( h1 q5 ]( M
1 r/ s. w1 U* ^$ j特点:比较作业5 G1 C1 v* a+ G* _9 k
+ J0 q+ t4 ^- T" E* q; \: D9 P
用途:应用层别区分法,找出数据差异的因素,而对症下药3 f B. u1 J; s1 l! S {& s* n. R4 w
( r- H. F8 d' q# }& F Y! h例:某一学生考试成绩5科总分为440分,各科成绩如下:语文95分;英文92分;历史85分;地理78分。分类后,易于采取因应措施。+ S9 V) A7 ^+ M4 x9 [2 V
) s; j6 {, d% f$ j$ l. O
" b$ g5 h; z3 w" x- B0 L+ ?5 ^+ l4 N! G: \( q
2、柏拉图:是根据归集的数据,以不良原因、不良状况发生的现象,有系统地加以项目别(层别〕分类,计算出各项目别所产生的数据(如不良率〕及所占的比例,再依照大小顺序排列,再加上累积值的图形。
+ [+ Z+ I8 {, O3 x$ q& Y1 T6 e' R7 c% o- S3 P/ J
特点:重点把握。
4 x2 U8 f) z9 S- [. p/ k
" Y* ?; P4 x# Q$ o+ [( P用途:决定改善目标,明确改善的效果,掌握重点分析。9 Z3 w% q% S) b# V
例:" {+ W4 h" y6 m, h
先用层别法分类统计(见附件:柏拉图)
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4 R) q2 T V, N! Q( u+ {. j* L! Z* A5 k0 ]
3、特性要因图: c& b- n q4 k5 `: V3 r
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将造成某项结果的众多原因,以系统的方式图解之,亦即以图来表达结果(特性)与原因(要因)之间的关系。因其形状象鱼骨,又称“鱼骨图”( Y& N9 b k& {6 L% P; s6 o
# I7 t- l, `9 z. K7 p$ n特点:分类清楚
" m$ p K# `! \5 O1 N用途:管理教育、改善解析用,源流管理,现场操作标准用。
! G: T' m8 o& N例:(见附件:鱼骨图)
. U, g$ D8 V8 N " d0 ]7 m5 d5 s: O4 z1 h
4、查核表法: 就是备忘条,将要进行查看的工作项目一项一项地整理出来,然后定期或定时检查
6 N" v8 i8 J" [8 L8 T5 K0 {# e4 B特点:简易有效2 k& W$ f( ~3 m; H ~. a* ?: O
用途:日常管理,收集数据,改善管理用
# x- h. n) d8 w7 T+ _9 w. C例:点检用查核表、记录用查核表
/ }) f3 {' L; H! j" m/ a& z6 q 7 j. B# O& Y @- a8 @. H/ E! G
5、直方图法:; M4 k1 Z% I0 q0 q! `$ c
特点:了解品质
2 A% w, c7 Z% d9 M+ U# J$ Z7 O用途:1、了解分布,制程能力
, j* I; O+ b p5 z( @0 b/ T( ]2 d2、与规格比较
# l4 H8 ^, c1 I8 b! F5 R5 g3、各批品质情况* L$ M- }' s: D4 O# N4 F9 r
例:CPK的计算/ M2 o+ y& M4 | E
- ~. m/ w/ J8 M5 W6、散布图法2 I0 z- O& _+ z
7 ^" J8 v( D r5 [4 v+ ^3 u( i特点:相关易懂1 h6 y( E) {# ]6 [1 W5 y( p) ~: t3 Y) x
0 b% d+ M9 b! C5 N+ X6 A用途:1、了解二种因素(或数据)之间的关系# o1 i j6 I: \) o: |
2、发现原因与结果的关系4 v; `4 M% E# R$ o/ l/ e V( y% U7 P
& y; r; ^4 z" c* y2 U4 s/ }
7、管制图法+ v- z, J% ?$ w/ Q/ _' ?
特点:趋势明朗1 C; p- u% @) ?- p% }1 j
用途:掌握制程现状的品质,发现异常即时采取行为* r7 L% S2 x6 c; v* X5 T/ v
管制图的总类: P管制图:) R! q5 G( d5 Y1 U+ D, J Y
不良率管制图
K5 \/ ? p- j9 k1 [( B0 z2 s
- M7 a' n6 H& K I0 n# bC管制图: 缺点数管制图
u- ]4 w( V( w* B8 v
4 Y( d8 t- ?; s$ tPn管制图: 不良数管制图1 o' D2 x8 T4 i
) H e, {. J" n, i7 |+ \0 s
X-R管制图: 平均值与全距管制图
# d* [$ Q5 c+ p4 W: d- @, H/ l7 z 8 W+ |8 L* y3 q' v$ X
三、新QC七大手法(见付件:新QC七大手法)! r" d$ L4 v+ n' H
2 e6 L: B3 W. O6 ?1、关连图法6 W% Z$ v5 J9 T% i2 M% U6 c6 i: _
6 @3 T$ e# P8 m' g l4 a4 H
特点:关系明了
: ? \& u# q0 L+ r6 a! `& X- V) w) q% E' q
用途:A、能导出适当解决对策的有效方法7 Z9 Q6 ]5 \$ U0 L( i1 n* a
B、用于要因具有复杂的关系* n8 `" m; L5 E/ V% }. u8 d
# o7 K" F% t+ `* i& Q+ E
, B2 C5 ]# G0 P1 g* v1 P0 `2、系统图法; p# K5 D# R3 b' A
4 ]% Q1 P) ~( }+ U特点:层次分明
: ?# u# [2 F C4 }
" t" D2 M# W6 ]& T! ?用途:A、可应用5W2H法* \7 N8 q& n4 C5 a
B、以展开找对策型
& l7 r D2 m& { V. AC、基本机能之展开
2 W& S$ @1 v8 i- u : y% m+ v# G- ~
/ {8 Y7 f- _* B' B+ j
3、KJ 图; S8 O+ D% A! J* D( s0 U x& Z4 v8 L
% i$ z: Q- E% g# ?
特点:化繁为简
g: e! k1 i1 P/ S. q5 J
: @0 r2 d3 y5 g: y用途:A、烦杂的文字语言结合成易懂的方案% X/ L) e# h6 i( e
B、用以认清事实与突破现状( k: r$ M4 Z& i7 ?7 e
5 U6 P4 h) q! a
9 n9 B3 ?/ z, a, ?. ]9 O! t4、矩阵图法- N0 J- v' K! Z" ?5 J y1 T
; [; V/ c; ^ q+ W. J/ f; b
特点:简单明了
/ H+ j+ B7 I# Z( D
0 ?; y: z- J, i. `; U. `5 r$ Q( H用途:A、应用系统展开
( f+ |# b. r$ a1 kB、工程不良原因追查0 \* U( j) J# I1 Z {
C、多重性考虑,可明确找出问题的方法
* [0 [+ g! _6 M * I2 K* a$ y$ L |2 P
6 x# j1 I, x( j# \( d+ o5、箭头图法:: c9 O( k( [' ~( d. K% r/ d
$ q* X" E$ h# {* Q特点:进度掌握" `: n5 `. Q5 A7 u' d7 j( v9 o
/ g7 S5 T- K$ n5 ]1 Y; ]8 m
用途:A、找工作中之要径踏线法9 U3 K6 g( l% m8 y8 i5 M
B、用于如期完工或焊工作业可降低成本
1 d8 A, X. { q" _ - w6 `, s/ l1 K5 [6 S' A+ y) O8 t
( _5 S3 s. E( n6 A/ T
6、PDCA法! V. H6 q1 `% g' B$ x
/ B2 Z2 ^; {+ B( X& {" ~( M. B2 h特点:事先考虑$ U: [" Q2 [* j E+ S3 W9 U1 J' A1 O
7 y0 p! n. m% S; ]( d9 d0 m3 N
用途:寻找最佳决策案: A、目标管理的策定
" V7 x) T5 D; BB、寻找最佳决策案5 B: a Z; f. E& J( k
C、系
1 V" t) S# H, o( j ?5 l2 V; Z' w+ {# Y: [
统上预测及对策的策定
. {; c3 k2 u b
, H$ n) J; ]- {/ [, {% t4 K+ }6 q6 Y0 v1 h
7、矩阵数据解析法
d; W: V8 c/ u0 s; z; r% y
( B/ i, C$ f+ F+ y0 ?+ `" ^% x: ~特点:由数据求真理. p; i, E" p" e4 `) U) Z8 r" a
: g9 ^* q2 y/ z! M/ ~" m用途:A、复杂工程解析 B、复杂多变量的品质评价
0 x+ r0 i# p2 IC、数据之解析 |
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