常用质量管理工具介绍.doc
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工程人员工作手册
一、常用质量管理工具
质量管理的发展从质量检验阶段历经统计质量管理阶段，而后从20世纪50年代开始进入全面质量管理阶段，在这当中，产生了TQC、TQM、QCC、ISO9001、6sigma等各种质量管理理论及方法，这些质量管理方式对质量统计工具均有广泛的运用，那么常用的质量工具到底有哪些，它们的作用又是如何呢？
下面将作简要的介绍。
1.1数据的种类
²定量数据
计量数据：
是连续性的数据，如长度（mm）、时间（second）、重量（Kg）等测量所得数据,也称计量值。
计数数据：
是间断性数据，以缺点数,不良品数来作为计算标准的数值称为计数值，如合格/不合格。
²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。
在质量管理过程中，需要有目的地收集有关质量数据，并对数据进行归纳、整理、加工、分析，从中获得有关产品质量或生产状态的信息，从而发现产品存在的质量问题以及产生问题的原因，以便对产品的设计、工艺进行改进，以保证和提高产品质量。
数据在质量管理中的作用
一切用数据说话，数据是质量管理活动的基础。
1.2整理数据应注意的事项
²要对问题采取对策之前，一定要有数据作为依据。
²要清楚数据使用的目的。
²数据的整理，改善前与改善后所具备条件要一致，才有可比性。
²数据收集完成之后，一定要马上统计、使用。
1.3常用质量管理工具列表：
新QC七大工具
新QC七大工具
其它方法
分层法
调查表
排列图
因果图
直方图
控制图
散布图
系统图
关联图
亲和图
矩阵图
矢线图
PDPC法
矩阵数据分析法
简易图
正交试验设计法
优选法
水平对比法
头脑风暴法
流程图
1.4QC旧七大工具
1.4.1柏拉图――又称为28原理图、排列图。
此图表的运用在于找出影响问题发生的几个较大的因素，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。
注：
这里的80%不是一个绝对的概念，只指占多数，一般情况下，只要有70%以上比例，即可直接列为要解决的对象。
运用：
根据收集的数据，以不良原因或不良现象等加以项目别分类，及所占的比例，再依照大小顺序排列，再加上累积值的图形
用EXCEL制作步骤：
²将收集的数据分类并按数量大小排序，如下
²点击EXCEL菜单栏插入→图表→自定义类型→两轴线-柱图→下一步，之后按提示操作，以下为完成后的柏拉图，从中看出连焊、漏贴、偏移占了73%，这三项是首要解决的问题
在QCC活动中，常用柏拉图呈现现状（如上图），以找到首先要解决的问题，在效果验证中，还可以运用柏拉图做改善前后比对，对突出改善效果，如下图，从中一目了然地看出A、B两项问题在经过改善之后不再是主要问题。
1.3.2因果图――又称鱼骨图、特性要因图。
作用是将造成某个问题的众多原因，分别整理出来，表达结果与原因之间的关系。
以抓住产生结果的直接原因，从而采取有效的措施解决问题。
运用：
对问题的产生由相关人员用脑力风暴法从（5M2E）人、机、料、法、环、测进行分析。
1）先讨论决定大要因，并以大骨连接骨干。
大要因数量应根据实际情况合理分类，一般按“人机料法环测”分类，但不应该过多，将大要因写于大骨上
2）再分层次讨论决定中要因及小要因，分别将中要因、小要因写在中骨及小骨上。
3）对所有要因进行分析讨论，得出重要原因（或者说真因），并以突出的方式标识出来。
（如用红笔圈出最重要的要因:
原则上是最小要因）
1.3.3直方图――就是将所收集的数据经过计算，以数据的最大值和最小值之间的全距分为几个相等的区间作为X轴，以次数为Y轴,并将各区间內的测定值所出現次数累计画成的柱形,以各组的次数决定柱子的高低从而识别过程的分布状况。
运用：
根据收集的数据，找出最大值和最小值计算出全距，决定组数计算出组距，制作出次数分布表，再画出图形，并标出平均值、规格上限和下限。
从图中测知制程能力及数据分布范围，了解所分析的制程和规格、平均值之间的差异。
到超市检查某一包装食品重量，要求偏差在+50g，-0g,抽100包，每包重量偏差如下，
制作步骤：
组数选择10，组距=极差/组数，约等于5，接着制作出生成图形的次数分布表，如下
组数
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
界限
5.5-10.5
10.5-15.5
15.5-20.5
20.5-25.5
25.5-30.5
30.5-35.5
35.5-40.5
40.5-45.5
45.5-50.5
50.5-55.5
频数
1
3
6
14
19
28
14
10
3
3
（2）接着点击EXCEL菜单栏插入→图表→标准类型→柱形图→下一步，之后按提示操作，以下为完成后的直方图。
1.3.4查检表――将原始测量和收集到的数据定期或定时检查。
一般用于记录，调查，或设备、工具及计量仪器维护三个方面。
1.3.5层别法――就是按照不同类别，掌握特定的统计数据，找出其间是否有差异并改善的统计分析方法。
一般我们可以按照以下几种来分类
²部门别、单位别。
可按所属等分层。
²人员别。
可按年龄、工级和性别等分层。
²机器别。
可按不同的工艺设备类型、新旧程度、不同的生产线和工装置具等分层。
²方法别。
可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法、生产速度等分层。
²测量别。
可按测量设备、测量方法、测量人员、取样方法和环境条件等分层。
²材料别。
可按产地、批号、制造商、规范成分等分层。
²时间别。
可按不同的班次、日期等分层。
²环境别。
可按清洁度、湿度、温度和空间大小等分层。
²制品别。
可按成品、半成品、在制品等分层。
举例：
从2005年10月1日－12月31日装配5条线的不合格品记录中按不合格项目及线别进行层别，得到如下数据：
按生产线层别5条线生产总数10028
按不合格项目层别生产总数10028
线体
缺陷数量
百分比
1线
59
0.6%
2线
256
2.6%
3线
407
4.1%
4线
198
2.0%
5线
56
0.6%
合计
976
9.7%
1.3.6控制图――是用于分析和控制过程质量的一种方法。
图內有中心线（UCL）、上控制界限（UCL）和下控制界限（LCL）三条线。
而实际控制的线条往往在设置的三条线内波动。
如下图：
控制图的种类很多
²计数型控制图：
P控制图、C控制图等
²计量型控制图：
XBAR-R控制图、X-R控制图等
日常我们主要用的是XBAR-R控制图。
1.3.7散布图――又叫相关图，是用来考察和判断两个特性或变量之间关系的图形。
散布图中两个变量之间的关联判定状态有：
正相关，弱正相关，负相关，弱负相关，无相关。
用EXCEL制作步骤：
1、将收集的数据分类层别并制作成统计表格式如下：
温度
58
60
60
60
61
62
63
63
63
64
64
65
66
67
68
68
68
69
次数
4
1
3
5
3
2
0
1
6
0
4
3
3
2
2
5
6
0
温度
69
69
70
70
71
71
71
72
72
73
73
74
74
75
76
76
76
76
次数
1
3
1
4
0
1
2
1
5
5
5
3
5
3
2
0
1
6
故障次数与相对温度的关联分析
0
1
2
3
4
5
6
7
55
60
65
70
75
80
故障次数
2、点击EXCEL菜单栏插入→图表→标准类型→XY散点图→下一步，之后按提示操作，以下为完成后的散布图，从图中点的分布情况根据散布图的关联判定状态，故障次数与相对温度是不相关的。
1.3.8折线图――被用来显示一段时间内的趋势。
可以通过折线图，对将来作出预测。
用EXCEL表制作步骤：
首先在Excel工作表中将收集到的数据、资料生成制作折线图前的表格。
月份
10月
11月
12月
1月
月PPM
413
463
420
499
月目标
400
400
400
400
接着选择生成图表数据区域，点击EXCEL表菜单栏中插入→图表→标准类型→折线图→下一步，之后按提示操作，以下为完成后的折线图。
从中我们可以看出10月至1月抽检实际PPM的趋势推移与目标的对比情况。
10至1月QA抽检PPM推移图（包装部分）
1.3.9.柱形图――用EXCEL表制作步骤：
首先在Excel工作表中将收集到的数据、资料生成制作折线图前的表格。
接着选择生成图表数据区域，点击EXCEL表菜单栏中插入→图表→标准类型→柱形图→下一步，之后按提示操作。
按键沾锡不良项目分布
1.3.10.饼分图――用来表示一组数据中各项目类别所占的不同比率。
用EXCEL表制作步骤：
在Excel工作表中将收集到的数据、资料生成制作饼分图前的表格。
项目
漏检
可靠性问题
其它
在分析
无检验项目
现有方法无法检出
比值
41%
21%
15%
13%
5%
5%
接着选择生成图表数据区域，点击菜单栏中插入→图表→标准类型→饼分图→下一步，之后按提示操作，以下为完成后的饼分图。
1.3.11.雷达图――用于问题或项目在得到改进后的程度，如在项目管理改善以及QCC活动的效果分析中经常使用。
用EXCEL表制作步骤：
在Excel工作表中将收集到的数据、资料生成制作饼分图前的表格。
如下表格：
改善意识
5
7
逻辑思维
6
7
QC手法应用
4
6
资料制作
4
8
专业技能
7
8
成员士气
5
10
接着选择生成图表数据区域，点击菜单栏中插入→图表→标准类型→雷达图→下一步，之后按提示操作完成。
以下为完成后的雷达图。
无形效果评估
1.3.12甘特图――直观地表明任务计划在什么时候进行，以及实际进展与计划要求的对比。
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