5大工具及7大手法Word文档格式.docx
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◆降低成本
◆降低不良率，减少返工和浪费
◆提高劳动生产率
◆提供核心竞争力
◆赢得广泛客户
（2）实施SPC两个阶段
∙
分析阶段：
运用控制图、直方图、过程能力分析等使过程处于统计稳态,使过程能力足够。
监控阶段：
运用控制图等监控过程
（3）SPC的产生
工业革命以后，随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何控制大批量产品质量成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。
于是，英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。
1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并发表了著名的“控制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。
（4）SPC的作用:
1、确保制程持续稳定、可预测。
2、提高产品质量、生产能力、降低成本。
3、为制程分析提供依据。
4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。
FMEA
FMEA（PotentialFailureModeandEffectsAnalysis）即潜在的失效模式及后果分析,是在产品/过程/服务等的策划设计阶段,对构成产品的各子系统、零部件，对构成过程，服务的各个程序逐一进行分析，找出潜在的失效模式，分析其可能的后果，评估其风险，从而预先采取措施，减少失效模式的严重程序，降低其可能发生的概率，以有效地提高质量与可靠性，确保顾客满意的系统化活动。
FMEA种类：
按其应用领域常见FMEA有设计FMEA（DFMEA）和过程FMEA（PFMEA），其它还有系统FMEA，应用FMEA，采购FMEA，服务FMEA。
MSA
MSA：
MeasurementSystemAnalysis的简称，MSA测量系统分析，它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成份。
PPAP
PPAP：
生产件批准程序（Productionpartapprovalprocess），是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法。
PPAP生产件提交保证书：
主要有生产件尺寸检验报告,外观检验报告,功能检验报告,材料检验报告;
外加一些零件控制方法和供应商控制方法；
主要是制造型企业要求供应商在提交产品时做PPAP文件及首件，只有当PPAP文件全部合格后才能提交；
当工程变更后还须提交报告。
2、七大方法
1
检查表
检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出，然后定期或不定期的逐项检查，并将问题点记录下来的方法，有时叫做查检表或点检表。
例如：
点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S活动检查表、工程异常分析表等。
1、组成要素
①确定检查的项目；
②确定检查的频度；
③确定检查的人员。
2、实施步骤
①确定检查对象；
②制定检查表；
③依检查表项目进行检查并记录；
④对检查出的问题要求责任单位及时改善；
⑤检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认；
⑥定期总结，持续改进。
2
层别法
层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类，将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组，加以层别。
层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用，也可单独使用。
例如：
抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。
实施步骤：
①确定研究的主题；
②制作表格并收集数据；
③将收集的数据进行层别；
④比较分析，对这些数据进行分析，找出其内在的原因，确定改善项目。
3
柏拉图
柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别法已确定的项目从大到小进行排列，再加上累积值的图形。
它可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于记数值统计，有人称为ABC图，又因为柏拉图的排序识从大到小，故又称为排列图。
1、分类
1）分析现象用柏拉图：
与不良结果有关，用来发现主要问题。
A品质：
不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等；
B成本：
损失总数、费用等；
C交货期：
存货短缺、付款违约、交货期拖延等；
D安全：
发生事故、出现差错等。
2）分析原因用柏拉图：
与过程因素有关，用来发现主要问题。
A操作者：
班次、组别、年龄、经验、熟练情况等；
B机器：
设备、工具、模具、仪器等；
C原材料：
制造商、工厂、批次、种类等；
D作业方法：
作业环境、工序先后、作业安排等。
2、柏拉图的作用
①降低不良的依据；
②决定改善目标，找出问题点；
③可以确认改善的效果。
3、实施步骤
①收集数据，用层别法分类，计算各层别项目占整体项目的百分数；
②把分好类的数据进行汇总，由多到少进行排列，并计算累计百分数；
③绘制横轴和纵轴刻度；
④绘制柱状图；
⑤绘制累积曲线；
⑥记录必要事项
⑦分析柏拉图
【要点】
A、柏拉图有两个纵坐标，左侧纵坐标一般表示数量或金额，右侧纵坐标一般表示数量或金额的累积百分数；
B、柏拉图的横坐标一般表示检查项目，按影响程度大小，从左到右依次排列；
C、绘制柏拉图时，按各项目数量或金额出现的频数，对应左侧纵坐标画出直方形，将各项目出现的累计频率，对应右侧纵坐标描出点子，并将这些点子按顺序连接成线。
4、应用要点及注意事项
①柏拉图要留存，把改善前与改善后的柏拉图排在一起，可以评估出改善效果；
②分析柏拉图只要抓住前面的2~3项九可以了；
③柏拉图的分类项目不要定得太少，5~9项教合适，如果分类项目太多，超过9项，可划入其它，如果分类项目太少，少于4项，做柏拉图无实际意义；
④作成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时，柏拉图就失去意义，与柏拉图法则不符，应从其它角度收集数据再作分析；
⑤Y柏拉图是管理改善的手段而非目的，如果数据项别已经清楚者，则无需浪费时间制作柏拉图；
⑥其它项目如果大于前面几项，则必须加以分析层别，检讨其中是否有原因；
⑦柏拉图分析主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策，但如果第一位的项目依靠现有条件很难解决时，或者即使解决但花费很大，得不偿失，那么可以避开第一位项目，而从第二位项目着手。
4
因果图
所谓因果图，又称特性要因图，主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决，是一种用于分析品质特性（结果）与可能影响特性的因素（原因）的一种工具。
又称为鱼骨图。
1、分类
1）追求原因型：
在于追求问题的原因，并寻找其影响，以因果图表示结果（特性）与原因（要因）间的关系；
2）追求对策型：
追求问题点如何防止、目标如何达成，并以因果图表示期望效果与对策的关系。
2、实施步骤
①成立因果图分析小组，3~6人为好，最好是各部门的代表；
②确定问题点；
③画出干线主骨、中骨、小骨及确定重大原因（一般从5M1E即人Man、机Machine、料Material、法Method、测Measure、环Environment六个方面全面找出原因）；
④与会人员热烈讨论，依据重大原因进行分析，找到中原因或小原因，绘至因果图中；
⑤因果图小组要形成共识，把最可能是问题根源的项目用红笔或特殊记号标识；
⑥记入必要事项
3、应用要点及注意事项
①确定原因要集合全员的知识与经验，集思广益，以免疏漏；
②原因解析愈细愈好，愈细则更能找出关键原因或解决问题的方法；
③有多少品质特性，就要绘制多少张因果图；
④如果分析出来的原因不能采取措施，说明问题还没有得到解决，要想改进有效果，原因必须要细分，直到能采取措施为止；
⑤在数据的基础上客观地评价每个因素的主要性；
⑥把重点放在解决问题上，并依5W2H的方法逐项列出，绘制因果图时，重点先放在“为什么会发生这种原因、结果”，分析后要提出对策时则放在“如何才能解决”；
Why——为何要做？
（对象）
What——做什么？
（目的）
Where——在哪里做？
（场所）
When——什么时候做？
（顺序）
Who——谁来做？
（人）
How——用什么方法做？
（手段）
Howmuch——花费多少？
（费用）
⑦因果图应以现场所发生的问题来考虑；
⑧因果图绘制后，要形成共识再决定要因，并用红笔或特殊记号标出；
⑨因果图使用时要不断加以改进。
5
散布图
将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上,以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”，也称为“相关图”。
1）正相关：
当变量X增大时，另一个变量Y也增大；
2）负相关：
当变量X增大时，另一个变量Y却减小；
3）不相关：
变量X（或Y）变化时，另一个变量并不改变；
4）曲线相关：
变量X开始增大时，Y也随着增大，但达到某一值后，则当X值增大时，Y反而减小。
;
1）确定要调查的两个变量，收集相关的最新数据，至少30组以上；
2）找出两个变量的最大值与最小值，将两个变量描入X轴与Y轴；
3）将相应的两个变量，以点的形式标上坐标系；
4）计入图名、制作者、制作时间等项目；
5）判读散布图的相关性与相关程度。
3、应用要点及注意事项
1）两组变量的对应数至少在30组以上，最好50组至100组，数据太少时，容易造成误判；
2）通常横坐标用来表示原因或自变量，纵坐标表示效果或因变量；
3）由于数据的获得常常因为5M1E的变化，导致数据的相关性受到影响，在这种情况下需要对数据获得的条件进行层别，否则散布图不能真实地反映两个变量之间的关系；
4）当有异常点出现时，应立即查找原因，而不能把异常点删除；
5）当散布图的相关性与技术经验不符时，应进一步检讨是否有什么原因造成假象。
6
直方图
直方图是针对某产品或过程的特性值，利用常态分布（也叫正态分布）的原理，把50个以上的数据进行分组，并算出每组出现的次数，再用类似的直方图形描绘在横轴上。
1、实施步骤
1）收集同一类型的数据；
2）计算极差（全距）R=Xmax-Xmin；
3）设定组数K：
K=1+3.23logN
数据总数
50~100
100~250
250以
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