QC七大手法讲义二

QC七大手法讲义二

  第三讲  图表

   图表------使你所要的资料一目了然,QC七大手法中有很多的统计手法可以使用,而图表是当中最常用的,它包括折线图、长条图、圆行图以及带状图。                          
(一)折线图
   去年度线路不良统计表如下(单位:PCS)

   当你手头有这样一个数据的时候,你应该怎么向你的主管汇报?
   OK,我们可以用折线图来做一个图表给主管看:
   

   这样是不是很直观呢?折线图可以让人很直观的看到不良异常的变化状况.掌握各时段的具体数据.所以折线图的作用是能让人很直观的看到你想了解的数据.

(二)长条图
   如果你是人事小姐,老板要你报告05年度的人员流失情况,你会用什么方式去汇报?直接一个一个同老板讲吗?肯定不行,老板没有那么多时间听你的长篇大论,也不利于他了解真实的状况.这个时候你就可以用到长条图了.
 数据如下:

   依上数据做图如下：
 

 我们现在是用颜色来表示，也可以用其他的方式来表示，比如网格线、斜线等等。

(四)带状图
 

   图表中的各种图形，都是表示数据变化情况的一种工具。它们均可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观的看出要项（如产品质量）的特性的分布状况。

  第四讲 查检表(check list)

一、定义:
   查检表是用一种简单的方式将问题检查出来的表格或图。就是说在收集数据时设计一种简单的表格，将有关项目和预定收集的数据，依其使用目的以很简单的符号填写，而且很容易收集整理以了解现状，做分析或作为核对点检使用，这种设计出来的表格叫做查检表

二、查检表的特征:
1、记入数据时很简便
2、能迅速把握问题所在
3、记入完毕后，对全体的状况能一目了然
4、很多项目能一次查检
5、数据能以各种不同的层别法做出来

三、查检表种类:
1、查检表的种类
2、计数类查检表
3、计量类查检表
4、点检用查检表

四、制作步骤:
1、明确目的所在
2、决定查检项目
3、决定抽样方法
4、决定查检方式
5、计表格实施查检
6、记下资料相关条件

五、作用:  
   查检表通常是用来了解现状或收集数据以作分析之用. 所以数据收集完成应马上使用,首先观察整体数据是否代表某些事实?数据是否集中在某些项目或各项目之间有否差异?是否因时间的经过而产生变化?另外也要特别注意周期性变化的特殊情况. 查检表统计完成即可利用QC七大手法中的柏拉图加工整理,以便掌握问题的重心.  

六、设计查检表的要点：
1、要一眼能看出整体形状，要简明、易填写、易层别，记录项目和方式力求简单
2、尽可能以符号记入避免文字或数字的出现
3、数字的履历要清楚，收集工作要明确
4、项目尽量减少，查检项目以4~6项为原则，其他项要列入
5、最好能运用O、╳ 、√ 等简单符号，如果数种符合同时使用时，应注明各符号的意义

（拿生产线的具体例子讲解，加深印象，讲完查检表后讲授数据收集的一些基本知识和QC手法的一些历史）

一.何谓数据?  
   就是根据测量所得到的数值和资料等事实.因此形成数据最重要的基本观念就是:  数据=事实

二.运用数据应注意的重点:
1.收集正确的数据
2.避免主观的判断
3.要把握事实真相

三.数据的种类：
A.定量数据:长度.时间.重量等测量所得数据,也称计量值;(特点连续不间断)以缺点数,不良品数来作为计算标准的数值称为计数值.(特点离散性数据)
B.定性数据:以人的感觉判断出来的数据,例如:水果的甜度或衣服的美感.

四.整理数据应注意的事项：
1.问题发生要采取对策之前,一定要有数据作为依据
2.要清楚使用的目的．
3.数据的整理,改善前与改善后所具备条件要一致．
4.数据收集完成之后,一定要马上使用

   品管七大手法，不仅用在品质管理上，还可以应用到其它所有管理工作中，因此，在学习的过程中，希望各位不要为“品管”所迷惑，而要学习它们的精神实质，把它转化为一种思维模式放在大脑中，这样有利于工作和能力的提升。

   从上个世纪60年代开始，日本的企业通过运用品管七大手法，收集工作现场的数据并进行分析，大大地改善了产品的品质，使日本的产品成为“品质”的代名词。品管七大手法的运用，提升了日本产品的水平，是日本产品走向世界的原动力。70年代初，日本人大力推行QCC活动，除了重视现场的数据分析外，并逐步运用一些新的品管手法，对工作现场伙伴的情感表达和语言文字资料进行分析，并逐渐演译成新的品管手法。1972年，日本科技联盟之QC方法开发委员会正式发表了“品管新七大手法”。

   品管新七大手法是将散漫无章的语言资料变成逻辑思考的一种方法，也是一种事先考虑不利因素的方法，它通过运用系统化的图形，呈现计划的全貌，防止错误或疏漏发生。

   品管新七大手法是指：亲和图（也称KJ法）、关联图、系统图、过程决定计划图（PDPC法）、矩阵图、矩阵数据解析法、箭线图七种。

亲和图：将资料或信息分类归纳，理顺关系
关联图：把与现象和问题有关系的各种因素串联起来
系统图：将要实现的目的展开寻找最恰当的方法。
过程决定计划图：如何做一个完整的计划
矩阵图：找出众因素之间关系和相关程度的大小。
矩阵数据解析法：对多个变动且复杂的因素进行解析
箭线图：对事件做好进程及计划管理

   第五讲  直方图

一、定义:
   将某时间段收集的数据（比如尺寸、重量、硬度、温度等）分类整理成量的分配表，以柱状形式图形化，此种图形就叫做直方图。它是分析工序的重要工具之一。

二、作用：
   直方图能够将杂乱无章的资料解析出规则性，比较直观的看出各因别的分布状况，对于资料的中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体的分布情况。所以直方图有如下用处：
（1）报告用---将数据绘成直方图，另附上数据总数n,平均值X，标准差σ都能让人一目了然。
（2）分析用---与层别法配合使用，是分析问题的有效工具。
（3）调查用---比如可以用直方图调查制造能力。
（4）确认效果用---能对改善前后进行比对。

三、做法：
步骤一：搜集计量值的数据（如尺寸、重量、硬度、温度等）
步骤二：决定组数（K）。先决定数据量(越多越好)最好不少于50个,再根据数据决定组数.

步骤三：找出数据极差并计算数据分组频率。比如:
 

步骤四：绘图。横轴为特性，纵轴为次数（发生频率）
 

步骤五：计算数据的平均值（X）和标准差（S）
 

四、合格率的计算，公式如下：
   

   Zv 和 Zl 分别表示上限不合格率和下限不合格率。

五、直方图与CPU、CPL、CPK、PPK的关系
   CPU=1/3× Zv
   CPL=1/3× Zl
   PPK=min{CPU、CPL}