QC小组活动简易手法.docx
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QC小组活动简易手法
一、质量管理小组活动介绍
二、质量管理小组活动程序
三、QC小组活动简易的新七种工具介绍
QC小组活动简易手法
一、甘特图
二、5W1H分析法简介
5W1H法是第二世界大战中美国陆军兵器修理部首创。
简单、方便，易于理解、使用，富有启发意义，广泛用于企业管理和技术活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。
（1）WHY——为什么？
为什么要这么做？
理由何在？
原因是什么？
（2）WHAT——是什么？
目的是什么？
做什么工作？
（3）WHERE——何处？
在哪里做？
从哪里入手？
（4）WHEN——何时？
什么时间完成？
什么时机最适宜？
（5）WHO——谁？
由谁来承担？
谁来完成？
谁负责？
（6）HOW——怎么做？
如何提高效率？
如何实施？
方法怎样？
用五个以W开头的英语单词和一个以H开头的英语单词进行设问，发现解决问题的线索，寻找发明思路，进行设计构思，从而搞出新的发明项目，这就叫做5W1H法。
为什么（Why）；做什么（What）；何人做（Who）；何时（When）；何地（Where）；如何（How）。
这就构成了5W1H法的总框架。
如果提问题中常有“假如……”、“如果……”、“是否……”这样的虚构，就是一种设问，设问需要更高的想象力。
三、防呆法（防错法）
在我们的日常生活中，有时匆忙起床赶着上学或上班时，才发觉忘了带车票、钥匙、钞票、怎证件等等，这种忘记带东西的事，大家多少都经验过。
为了防止再次发生，有些人就养成一个良好的生活习惯，就是每晚睡前，将东西集中预放在床边或事先预放在隔天要穿的衣服或公事袋内。
所以一早起来只要顺手一拿或穿上衣服后，东西绝不会忘了带。
这各做法也是“防呆法“观念的延伸使用。
防呆法的意思简单地说就是如何去防止错误发生的方法。
通常人性的弱点总是在怪罪一件错误的发生，而较少去动脑筋想想如何去设计一些方法来避免错误的发生。
这也难怪，因为我们背负了历史的包袱那就是“人非圣贤，孰能无过”。
而事实上，许多人误解了这句话的意思，把它当做“做错事是正常应该有的现象”的负面意义。
事实上，这句话的积极意义是在鼓励吾人“不要怕改过，有了错误应该彻底检讨，努力改过向善”。
防呆法的含义
防呆法,其义即是防止呆笨的人做错事。
亦即,连愚笨的人也不会做错事的设计方法,故又称为愚巧法。
日本的质量管理专家、著名的丰田生产体系创建人新江滋生（ShingeoShingo）先生根据其长期从事现场质量改进的丰富经验,首创了POKA-YOKE的概念，并将其发展成为用以获得零缺陷，最终免除质量检验的工具。
狭义：
如何设计一个东西，使错误绝不会发生。
广义：
如何设计一个东西，而使错误发生的机会减至最低的程度。
因此，更具体的说“防呆法”是：
1.具有即使有人为疏忽也不会发生错误的构造──不需要注意力。
2.具有外行人来做也不会错的构造──不需要经验与直觉
3具有不管是谁或在何时工作都不会出差错的构造──不需要专门知识与高度的技能。
四、统计图
1.概念：
统计图：
用点、线、面的位置、升降或大小来表达统计资料数量关系的一种陈列形式。
2.制图的基本要求：
（1）要有标题，一般位于图的下方，扼要说明资料内容。
（2）条图、散点图、线图、直方图要有横、纵轴，要有单位和图例。
（3）注意合理选用图的种类。
3.统计图的类型
（1）条图：
又称直条图，表示独立指标在不同阶段的情况，有两维或多维，图例位于右上方。
（2）百分条图和圆图：
描述百分比（构成比）的大小，用颜色或各种图形将不同比例表达出来。
（3）线图：
用线条的升降表示事物的发展变化趋势，主要用于计量资料，描述两个变量间关系。
（4）半对数线图：
纵轴用对数尺度，描述一组连续性资料的变化速度及趋势。
（5）直方图：
描述计量资料的频数分布。
（6）散点图：
描述两种现象的相关关系。
（7）统计地图：
描述某种现象的地域分布。
五、推移图
推移图也叫时间序列图,是以时间轴为横轴,变量为纵轴的一种图。
推移图主要目的是观察变量是否随时间变化而呈某种趋势。
六、流程图法
生产工业流程、工作流程、服务流程（流程图）
老七种工具
一、因果分析图法
一、因果分析图法的涵义
影响产品质量的因素多种多样，这些因素往往又错综复杂地交织在一起．企业只有准确地找出问题产生的根源才能从根本上解决问题，进而保证质量得到持续改进。
因果分析图就是寻找质量问题产生原因的一种有效方法，它能清晰、有效地整理和分析出产品质量和诸因素之间的关系。
因果分析图又叫特性要素图、树枝图和鱼刺图等，是质量管理常用工具之一。
它于1953年最早在日本川缔制铁公司毒合工厂应用，并取得了很好的效果，从而得到推广。
一般说来，影响产品质量的原因尽管很多，关系复杂，但归纳起来，不外存在两种互为依存的关系，即平行关系和因果关系。
在进行质量分析时，如果通过直观方法能够找出属于同一层的有关因素的主次关系（平行关系），就可以利用排列图对它们进行统计分析。
但是由于因素在层间还存在着纵向的因果关系，这就要求要有一种方法能同时整理出这两种关系，因果分析图就是根据这种需要而构思的。
在具体分析时，我们可以从质量问题出发，首先分析哪些因素是影响产品质量的大原因，进而从大原因出发寻找中原因、小原因和更小原因，并查出和确定主要原因。
如左图所示．因果图就是用锁头表示小原因、中原因、大原因、某种结果之间的因果关系的图形。
因果分析图法既是针对某一结果通过分析，制作因果图，并查明和确认主要原因的方法。
二、因果分析图的绘制步骤
将相关问题专家聚集在一起，通过召开“诸葛亮”会来集思广益地解决问题：
①明确要解决问题的准确含义，并用确切的语言把质量问题表达出来，并用方框画在图面的最右边；
②从这个质量问题出发先分析大原因，再以大原因作为结果寻找中原因，然后以中原因为结果寻找小原因，甚至更小的原因；
③画出主干线，主干线的箭头指向质量问题，再在主干线的两边依次用不同粗细的箭头线表示出大、中、小原因之间的因果关系，在相应箭头线旁边注出原因内容；
④找出主要原因，用显著记号或图把主要内容圈起来，以示突出：
⑤记录因果图的绘制日期、参加讨论的人员及其他备查的事项。
三、绘制因果分析目的注意事项
分析的问题只能是一个，主干线箭头就指向这个结果（要解决的问题）。
质量问题中的大原因一般有人、机器、材料、方法、环境五个方面，以这些方面作为切入点，分析中原因小原因时要追根究底，直至分析出可以采取具体措施的原因为止。
材料、方法、环境五个方面因果图中的原因是可以归类的，类与类之间的原因不发生联系，要避免归类不当的错误，同时要避免因果倒置的错误。
要想方设法找出主要原因，注意大原因不一定都是主要原因，为了找出主要原因，可作进一步调查或作试验验证。
分析时要充分发扬民主，各抒己见．主持会议者要注意会议形式，以有利于集思广益为宗旨。
二、排列图法
排列图法，又称主次因素分析法、帕累托（Pareto）图法，它是找出影响产品质量主要因素的一种简单而有效的图表方法。
排列图是根据“关键的少数和次要的多数”的原理而制做的。
也就是将影响产品质量的众多影响因素按其对质量影响程度的大小，用直方图形顺序排列，从而找出主要因素。
其结构是由两个纵坐标和一个横坐标，若干个直方形和一条折线构成。
左侧纵坐标表示不合格品出现的频数（出现次数或金额等），右侧纵坐标表示不合格品出现的累计频率（如百分比表示），横坐标表示影响质量的各种因素，按影响大小顺序排列，直方形高度表示相应的因素的影响程度（即出现频率为多少），折线表示累计频率（也称帕累托曲线）。
通常累计百分比将影响因素分为三类：
占0%～80%为A类因素，也就是主要因素；80%～90%为B类因素，是次要因素；90%～100%为C类因素，即一般因素。
由于A类因素占存在问题的80%，此类因素解决了，质量问题大部分就得到了解决。
为了方便理解，下面举个例子。
某酒杯制造厂对某日生产中出现的120个次品进行统计，做出排列图，如下图所示：
排列图表明：
酒杯质量问题的主要因素是划痕和气泡，一旦这些问题得到纠正，大部分质量问题即可消除。
排列图的作用
1、作为降低不良依据。
2、决定改善的攻击目标。
3、确认改善效果。
4、用于发现现场的重要问题点
5、用于整理报表或记录。
6、可作不同条件的评价。
排列图的使用
排列图的使用要以层别法为前提，将层别法的项目从大到小的进行排列，再加上累积值的图形。
适用于计数值统计，帮助我们抓住关键的少数及有用的多数，又称ABC图。
排列图应用要点：
1、排列图要留存，把改善前与改善后的排列图排在一起，可以评估出改善后果。
2、分析排列图只要抓住前面的2-3项就可以。
3、排列图的分类项目不要太少，5-9项较合适。
4、作成的排列图如果发现各项目分配的比例差不多时，排列图失去意义，与排列图法则不符。
5、排列图是管理手段而非目的，如果数据项目已经很清楚者，则无需再浪费时间制作排列图。
6、其他项目如果大于前面几项，则必须分析加以层别，检讨其中是否有原因。
7、排列图分析的主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策，但如果第一项依靠现有条件很难解决，或即使解决花费很大，得不偿失，可以避开第一项，从第二项入手。
排列图的制作步骤
1、收集数据。
2、把分类好的数据进行汇总，由多到少进行排序，并计算累计百分比
3、绘制横轴与纵轴刻度。
4、绘制柱状图。
5、绘制累计曲线。
6、记入必要事项
7、分析排列图。
三、检查表
检查表是基于经验的方法，由分析人员列出一些项目，识别与一般工艺设备和操作有关的已知类型的危险有害因素、设计缺陷以及事故隐患。
检查分析表分析可用于对物质、设备或操作规程的分析。
工作程序：
1）建立检查表，分析人员从有关渠道（如内部标准、规范、作业指南）选择合适的检查表。
如果无法获取相关的检查表，分析人员必须运用自己的经验和可靠的参考资料制定检查表。
2）划分检查单元，将检查对象按系统划分为检查单元，对每一个检查单元可分为从业人员、设备和设施、工艺方法、物料和材料、作业场所等子单元，进行检查评价。
单元与子单元可以根据需要设置。
3）分析者依据现场观察、阅读系统文件、与操作人员交谈、以及个人的理解，通过回答检查表所列的问题发现系统的设计和操作等各个方面与标准、规定不符合的地方，记下差异。
4）分析差异（危险有害因素），提出改正措施建议。
检查表基本格式
（1）
评价单元：
工艺过程/设备：
检查人员：
日 期：
序号
检查部位
检查内容
依据标准
检查结果
整改意见
检查表基本格式
（2）
评价单元：
工艺过程/设备：
检查人员：
日 期：
序号
检查项目和内容
检查结果
标准依据
备注
是
否
检查表基本格式（3）
评价单元：
工艺过程/设备：
检查人员：
日 期：
序号
检查项目和内容
检查结果
备注
可判分数
判给分数
检查条款
0-1-2-3（低度危险）
0-1-3-5（中度危险）
0-1-5-7（高度危险）
百分比=总的分数÷总的可能的分数=判分/满分
注：
选取0-1-2-3时，条款属于低危险程度，对条款的要求为“允许稍有选择，在条件许可的条件下首先应该这样做”；选取0-1-3-5时，条款属于中等危险程度，对条款的要求为“严格，在正常的情况下均应这样做”；选取0-1-5-7，条款属于高危险程度，对于条款的要求为“很严格，非这样做不可”。
四、分层法
数据分层法（stratification）又称“分类法”、“分组法”。
数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。
因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。
数据分层可根据实际情况按多种方式进行。
例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。
数据分层法经常与统计分析表结合使用。
数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的加以分门别类的归纳及统计。
分层法分法
1.MAN---人
2.MACHINE---机器设备
3.MATERIAL---材料
4.METHOD---方法
5.ENVIRONMENT---环境
举个例子：
我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。
我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。
此调查是通过调查表来进行的。
调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。
地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。
透过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。
五、散布图（ScatterDiagram,相关图）
散布图是表示两个变量之间关系的图，又称相关图，用于分析两测定值之间相关关系，它有直观简便的优点。
通过作散布图对数据的相关性进行直观地观察，不但可以得到定性的结论，而且可以通过观察剔除异常数据，从而提高用计算法估算相关程度的准确性。
通过观察相关图主要是看点的分布状态，概略地估计两因素之间有无相关关系，从而得到两个变量的基本关系.
图形（a）和（b）表明X和Y之间有强的相关关系，且图形（a）表明是强正相关，即X大时，Y也显著增大；图形（b）表明是强负相关，即X增大时，Y却显著减小。
图形（c）和（d）表明X和Y之间存在一定的相关性。
图形（c）为弱正相关，即X增大时，Y也大体增大；图形（d）为弱负相关，即X增大，Y反会大致减小。
图形（e）表明X和Y之间不相关，X变化对Y没有什么影响。
（f）表明X和Y之间存在相关关系，但这种关系比较复杂，是曲线相关，而不是线性相关。
六、直方图（Histogram）也叫柱状图
是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况。
假设我们有一堆硬币，如下图所示，我们想知道一共有多少钱。
我们当然可以一枚一枚地数，但这样如果硬币多了可能会搞乱，因此我们需要先把硬币分类，然后分别统计每种硬币的数量。
把统计的结果图示出来，就成了直方图。
下图的横向数轴标示出硬币的面额（KindofCoins），纵向标示出硬币的数量（NumberofCoins）。
图像的直方图
以灰度图为例，假设我们的图中一共只有0,1,2,3,4,5,6,7这8种灰度，0代表黑色，7代表白色，其它数字代表0~7之间不同深浅的灰度。
统计的结果如下，横轴标示灰度级别（0~7），纵轴标示每种灰度的数量。
七、控制图
它的基本结构是在直角坐标系中画三条平行于横轴的直线，中间一条实线为中线
（Cl），上、下两条虚线分别为上、下控制界限（UCl和lCl）。
横轴表示按一定时间间
隔抽取样本的次序,纵轴表示根据样本计算的、表达某种质量特征的统计量的数值，由相继取得的样本算出的结果，在图上标为一连串的点子，它们可以用线段连接起来。
控制图的预防原理
控制图是如何贯彻预防原则的呢？
这可以由以下两点看出：
（1）应用控制图对生产过程不断监控，当异常因素刚一露出苗头，甚至在未造成不合格品之前就能及时被发现，在这种趋势造成不合格品之前就采取措施加以消除，起到预防的作用。
（2）在现场，更多的情况是控制图显示异常，表明异常原因已经发生，这时一定要贯彻“查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳人标准。
”否则，控制图就形同虚设，不如不搞。
每贯彻一次（即经过一次这样的循环）就消除一个异常因素，使它不再出现，从而起到预防的作用。
控制图的种类
1．计量值控制图
常用的计量值控制图有：
平均值与极差控制图（-R图）中位数与极差控制图（-R图）等等。
其中尤以-R图用得最多，它对加工工序有很强的控制能力，是控制产品质量最实用有效的一种工具
2．计数值控制图
常用计数值控制图由：
不合格品数控值图；不合格品率控制图和单位缺陷控制图，缺陷控制图。
3．应用控制图需要考虑的问题
应用控制图需要考虑以下一些问题：
（1）控制图用于何处？
原则上讲，对于任何过程，凡需要对质量进行控制管理的场合都可以应用控制图。
但这里还要求：
对于所确定的控制对象——质量指标应能够定量，这样才能应用计量值控制图。
如果只有定性的描述而不能够定量，那就只能应用计数值控制图。
所控制的过程必须具有重复性，即具有统计规律。
对于只有一次性或少数几次的过程显然难于应用控制图进行控制。
（2）如何选择控制对象？
在使用控制图时应选择能代表过程的主要质量指标作为控制对象。
一个过程往往具有各种各样的特性，需要选择能够真正代表过程情况的指标。
例如，假定某产品在强度方面有问题，就应该选择强度作为控制对象。
在电动机装配车间，如果对于电动机轴的尺寸要求很高，这就需要把机轴直径作为我们的控制对象。
（3）怎样选择控制图？
选择控制图主要考虑下列几点：
首先根据所控制质量指标的数据性质来进行选择；其次，要确定过程中的异常因素是全部加以控制（全控）还是部分加以控制（选控），若为全控应采用休哈特图等；若为选控，应采用选控图。
（4）如何分析控制图？
如果控制图中点子未出界，同时点子的排列也是随机的，则认为生产过程处于稳态或控制状态。
如果控制图中点子出界（或不出界）而点子的排列是非随机的（也称为排列有缺陷），则认为生产过程失控。
（5）对于点子出界或违反其他准则的处理。
若点子出界或点子的排列是非随机的，则应立即追查原因并采取措施防止它再出现。
（6）对于过程而言，控制图起着报警铃的作用，控制图点子出界就好比报警铃响，告诉现在是应该进行查找原因、采取措施、防止再犯的时刻了。
一般来说，控制图只起报警铃的作用，而不能告诉这种报警究竟是由什么异常因素造成的。
要找出造成异常的原因，除去根据生产和管理方面的技术与经验来解决外，应该强调指出，应用两种质量诊断理论和两种质量多元诊断理论来诊断的方法是十分重要的。
（7）控制图的重新制定。
控制图是根据稳定状态下的条件5MIE来制定的。
如果上述条件变化，如操作人员更换或通过学习操作水平显著提高，设备更新，采用新型原材料或其他原材料，改变工艺参数或采用新工艺，环境改变等，这时，控制图也必须重新加以制定。
由于控制图是科学管理生产过程的重要依据，所以经过相当时间的使用后应重新抽取数据，进行计算，加以检验。
[编辑]控制图的用途及判断标准
（一）各个控制图的用途
1．-R控制图
对于计量数据而言，这是常用最基本的控制图。
它的控制对象为长度、重量、纯度、时间和生产量等计量值的场合。
2．-S控制图
当样本大小n>10或12，这时应用极差估计总体标准差的效率降低，需要用S图来代替R图。
3．-R控制图
用中位数图代替均值图。
由于中位数的计算觉得，所以多用于现场需要把测定的数据直接记人控制图进行控制的场合，这时为了简便，当然规定奇数个数据。
4．-Rs，控制图
多用于下列场合：
对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合；取样费时、昂贵的场合以及如化工等过程，样品均匀，多抽样也无太大的意义的场合。
由于它不像前三种那样能取得较多的信息，所以它判断过程变化的灵敏都也要差一些。
5．p控制图
用于控制对象为不合格品率或合格率等计数值质量指标的场合。
常见的不良率有不合格品率、废品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等等。
6．np控制图
用于控制对象为不合格品数的场合。
由于计算不合格品率需要进行除法，比较麻烦，所以样本大小相同的情况下，用此图比较方便。
7．c控制图
用于控制一部机器，一个部件一定的长度，一定的面积或任一定的单位中所出现的缺陷数目。
8．U控制图
当样品的大小保持不变时可用C控制图，而当样品的大小变化时则应换算为平均每单位的缺陷数后再使用U控制图。
（二）控制图判断标准
控制图判断异常的准则有两条：
点子出界就判断异常；界内点排列不随机判断异常。
1．判断稳态的准则
稳态是生产过程追求的目标。
那么如何用控制图判断过程是否处于稳态？
为此，需要制定判断稳态的准则。
判稳准则：
在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一就认为过程处于稳态：
（1）连续25个点子都在控制界限内；
（2）连续35个点子至多1个点子落在控制界限外；
（3）连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。
2．判断异常的准则
在讨论控制图原理时，已经知道点子出界就判断异常，这是判断异常的最基本的一条准则。
为了增加控制图使用者的信心，即使对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。
若界内点排列非随机，则判断异常。
判断异常的准则：
符合下列各点之一就认为过程存在异常因素：
（1）点子在控制界限外或恰在控制界限上控制界限内的点子排列；
（2）链：
连续链，连续7个点以上排列在一侧；间断链，大多数点在一侧
（3）多数点靠近控制界限（在2一3倍的标准差区域内出现）
（4）倾向性与周期性。
新七种工具
一、系统图法
系统图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制成图，以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施。
系统图法举例
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