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QC七大手法培训资料QC七大手法请将手机调整为静音或振动模式课程目的 了解各手法的基本概念 理解各手法的原理并熟练掌握其使用方法 能综合运用各手法解决实际工作问题《QC七大手法简介》QC活动常用的图表第一招:查检集数据第二招:柏拉抓重点第三招:鱼骨追原因第四招:直方显分布第五招:管制找异常第六招:散布看相关第七招:层别作解析QC七大手法基本作用以数据图表为基础的分析工具《改善》一种改变目前作业方法,使效果更好的活动.具体的步骤:问题把握(Plan)→现况分析(Do)→改善对策实施(Do)成果维持(A)←标...

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QC七大手法请将手机调整为静音或振动模式课程目的 了解各手法的基本概念 理解各手法的原理并熟练掌握其使用方法 能综合运用各手法解决实际工作问题《QC七大手法简介》QC活动常用的图表第一招:查检集数据第二招:柏拉抓重点第三招:鱼骨追原因第四招:直方显分布第五招:管制找异常第六招:散布看相关第七招:层别作解析QC七大手法基本作用以数据图表为基础的分析工具《改善》一种改变目前作业方法,使效果更好的活动.具体的步骤:问题把握(Plan)→现况分析(Do)→改善对策实施(Do)成果维持(A)← 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 化(Action)←实施结果与确认(Check)ADCP《手法》以现实合理之眼光来观察产生不良情形之现场的现物,所谓【3现主义】现地,现物,现况通过改善的手法与教育﹐做到“不接受不良品﹐不制造不良品﹐不后流不良品”的质量【3不政策】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.要把握事实真相数据与图表数据的种类A.定量数据:长度.时间.重量等测量所得数据,也称﹕计量值B.定性数据:以缺点数,不良品数来作为计算标准的数值称为﹕计数值 连续型数据 ----计量型数据 离散型数据 ----计数型数据连续型数据(计量型数据)三.数据的种类离散型数据(计数型数据)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.Graph图表图表的功用:利于多种复杂现象相互比较可供分析研究用费甚少时间可得明确的概念对于专门知识不足的人,亦可得到了解表示事务间关系时,图表较文章可以使阅者印入脑海利于演讲,宣传或广告时,予阅者深刻印象可供预测用图表的必备条件:能把握全体------应一看即能完全了解全体的状况简单明了,迅速了解,正确的判断,浮现对策《QC图表制作前考虑要点》1.先确定目的何在?目的要明确2.要掌握的资料为何?数据应特性固定,前后一致,具正确性、活用性3.有那些可以用的数据?直单位及刻划要合理,注意完整性4.阅读的对象是谁?要简单,不要使用太多颜色或记号5.以后使用是否方便,经久可用?要求标准化6.实用性为何?实用第一,美观次之7.有符合正确、简洁、清楚的原则?简洁的词句运用具有画龙点睛之效字体搭配要凸出,布局要简单一目了然查检表定义:为了便于收集数据,使用简单记号填记并予以统计整理,以作进一步分析或作为核对,检查之用的一种表格.         古人云:好记性不如烂笔头METHOD1查检表记录用查检表-->查检表种类<--点检用查检表 主要用于不良主因,不良项目, 工程 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 分布和缺点位置的记录用查检表. 制作方法:(1)决定所要收集的数据及希望把握的项目.(2)决定查检的格式;如纵栏列入决定分类项目,横栏记入期间.(3)决定记录形式;常用棒形记号[册],一般用的[正]字记号,以及图形记号[○,△,]等.(4)决定收集数据的方法;由何人收集,期间多久及检查方法.记录用查检表电视故障状况查检表范例﹕******制程不良率高范例﹕一、用于确认作业实施,设备实施情形.预防发生不良, 确保安全时用.二、制作方法: 1.将须点检的项目逐一列出,并空出要记入记号的空栏. 2.须点检的项目是[非做不可的工作],[非检查不可的事项]等. 3.点检有顺序要求时需注明编号,依顺序排列. 4.点检表必须确实毫无遗漏. 5.必须点检的项目,尽可能以机械,制程人员等层别之.点检用查检表点检用查检表范例﹕项目METHOD1练习一﹑现某生产线为了了解产品外模部位外观不良的实际情况﹐收集了三天的资料﹐4月25日刮伤8条﹐变形11条﹐脏污5条﹐缩水2条﹔4月26日刮伤12条﹐变形9条﹐脏污7条﹐缩水3条﹔4月27日刮伤6条﹐变形15条﹐脏污9条﹐缩水1条﹔请依据以上数据制作一张查检表。二﹑你的团队要到阳澄湖畔露营烧烤,晚上路营,由你负责采购及准备器具,材料,为了让大家尽兴避免疏漏,请制作一份查检表!以确认所有的东西均已备妥.讨论:10min成果展示:10minMETHOD2柏拉图 意大利经济学者Pareto分析其国家经济结构,发现国民所得的大部分集中于少数人. 美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上,创出了“VitalFew,TrivialMany”(重要的少数,琐细的多数)的名词,称为“柏拉图原理”.---也就是常说的80:20原理定义:根据搜集的数据,以不良原因,不良状况,不良项目,不良发生的位置,客户抱怨种类,或安全事故等项目别分类,计算出各分类项目所占之比例按照大小顺序排列,再加上累积值的图形.功用:最主要是用来设定改善的目标.制作步骤:一.确定资料的分类项目结果分类:不良项目,场所,工站原因分类:材料,机械,设备,作业者二.决定期限,搜集资料依期间,发生顺序,项目,次数记入分析表三.按项目别统计数据不良率%=不良数/总检查数×100%影响度%=不良数/总不良数×100%A.项目依据数据大小顺序排列B.求累计不良率及累计影响度C.其他项若太大或太高时必须再检讨四.图表画上纵轴及横轴纵轴:左侧=不良率、不良数或损失金额右侧=累计影响度横轴:项目(横轴不宜长过纵轴,约2:3否则应调整等分)五.将所占的比例用累计曲线表示六.记下资料及图的条件项目别以颜色区别,基准及刻度要相同范例:不良数累计影响度(%)4050302010060%100%ABC80%40%20%0%其他◆纵轴至少与总计数一样高◆数据种类依降序排列◆“关键的少数”占80%以上错误图表范例:?? 发掘现场重要问题点 作为降低不良的依据 决定改善的目标 确认改善的效果 用于整理报告或记录 可作不同条件的评价柏拉图之用途 数据应正确无误,方不致蒙事实真相 是管理改善手段,非目的,对于已清楚的部份已无必要再浪费时间分析 减低不良数只能降低不良率不代表符合经济原则 各项目比例如果差不多,应换另一种角度重新层别 前项次不够具体无法下对策者可据以再进一步分析 主要项次非单位可以解决时可以从次位着手 其他项如大于前面几项则需再加以层别柏拉图使用注意事项METHOD2练习新的一年又到来了﹐回想起去年我也没有存下多少钱﹐所以今年我把每个月的零花钱都做了一些统计﹐发现我每个月平均的零花钱分类如下﹕1.买衣服﹕300元2.吃零食﹕200元3.手机费﹕100元4.上网费﹕50元5.生活用品﹕20元6.其他交际费用﹕50元请依费用画柏拉图分析并确认必须节省的项目?METHOD3鱼骨图将影响产品质量特性的诸多因素,按 规定 关于下班后关闭电源的规定党章中关于入党时间的规定公务员考核规定下载规定办法文件下载宁波关于闷顶的规定 要求整理到一张鱼形图上,并标识出主要因素所形成的图形,即为特性要因图。又称鱼骨图(Fish-Bone)。又称因果图(Cause-Effect,C&E)。原因型鱼头向右鱼头向左对策型分 类步骤一一.决定问题或质量的特性:问题写在右端,画一条较粗的横线(母线)与箭头为什么延迟交货问题二.决定大要因:大要因画于中骨之上,可用4M1E或其他方式。步骤二三.决定中小要因:探讨中、小原因并记录于小骨与中骨上母线可分出子枝60°,子枝可分出孩枝或曾孙枝45°步骤三四.圈出最重要的原因以红圈圈出4~6项重要原因步骤四(1)追求原因型Example1(2)追求对策型Example2范例3:手扳Carry造成端子弹钢琴Housing隔栏毛边导致PIN头不良产品系列转换多加班时间长端子插反端子供料不及时手扳Carry造成端子弹钢琴Housing隔栏毛边导致PIN头不良产品系列转换多加班时间长端子插反端子供料不及时???设变Carry方向改自动机插入切Carry治具上刀改成斜坡式改切Carry为手折V-CUT加深Housing端子定位槽Housing毛边CCD检测更换Housing原料如何降低**制程不良率?手扳Carry造成端子弹钢琴Housing隔栏毛边导致PIN头不良Carry并拢压坏使用前端子用治具整形先切Carry后压入制作辅助工具调整切Carry治具将端子拉伤端子在料盘中堆积变形制作Online裁切机切Carry治具上刀改成V型槽减少盘中端子堆积量将端子倒刺改小并延长导引其它专人生产Housing成型生产时需至装配试做范例4:特性要因图思考方法 脑力激荡法(头脑风暴BrainStorming)二.5M法作业者(Man)机具.设备(Machine)材料(Material)方法(Method)量规.仪器(Measurement)三.5WIH什么(What);何处(Where);何时(When);谁(Who);为何(Why);如何(How)四.创造性思考法特性列举法,希望点列举法,缺点列举法五.自由讨论井边会议方式:不分辈份,用平常话来讨论速战速决方式:急速集合,很快解散澡堂集会方式:热热闹闹,大家自由发言脑力激荡法BrainStorming三个阶段(1)关注小组创造点子的数量(2)审视这些提出的点子,删除与实现目标无关的点子(3)再审视筛选出来的点子,按小组的意见进行优先排序四大原则(1)禁止批评--绝不批评别人的意见。(2)量多--意见愈多愈好,通常至少五十则以上。(3)自由奔放--让参与成员自由联想。(4)搭便车--可以搭在别人的意见上自由发挥。特性要因图应用注意事项一.采脑力激荡术找原因二.集合全员的知识与经验三.把要因层别(5M或5W1H)四.依特性绘制多张要因图五.原因解析越细越好六.原因重要程度可以考虑可行性,价值并表决通过七.特性的决定以现场第一线的问题来考量八.避免管理者指示 为什么经常上班迟到? 为什么厕所有异味?课堂练习讨论:10min成果展示:10minMETHOD4直方图定义:将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等区间作为横轴,并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积,用柱子排起来的图形,叫直方图,亦称之为柱状图.功用:可配合管制图使用或用来订定规格界限. 例:身高量测制作程序:一.搜集数据并记录于纸上二.找出最大值(L)及最小值(S),并计算全距(R=L-S)三.定组数:K=1+3.231gn(n=样本数)一般对数据之分组可参照下表四.定组距:H=R/K(取最小测定单位的倍数)如﹕10﹐20﹐30﹐20﹐40﹐30……最小测定单位为10﹔11﹐23﹐15﹐17﹐14﹐19……最小测定单位为1﹔1.3﹐2.4﹐3.7﹐2.1﹐4.5……最小测定单位为0.1﹔五.决定各组之上下组界最小一组下组界=最小值-(最小测定单位/2)最小一组上组界=最小一组下组界+组距第二组下组界=最小一组上组界第二组上组界=第二组下组界+组距:依此类推六.计算组中点,各组组中点=(各组上组界+下组界)/2七.作次数分配表(可以采用点检符号)八.划上下线制作直方图(横轴为组距,纵轴为计量数据)九.记录数据履历等相关条件METHOD4例题某公司为了要设计新工衣,因此总务单位根据员工身高进行研究及测量以设计型号,本次测量采抽样方式,样本数共100名,请制作一份直方图,并订下规格.1581561661601561581701801831701661551581731631661731701801701581561661601581581701801581731661601581731631661631661801631581561631601501581681701661701661551581701631661561681661601661601581731631661631661801631581561631601501581681601661631661601581731631661631661801631581561631601661581681601661631.最大值:L=183最小值:S=150全距:R=183-150=332.组数:K=73.组距:H=R/K=33/7≒54.组界、中心距:下组界上组界组中点数据次数一组149.5154.5152二组154.5159.5157三组159.5164.5162四组164.5169.5167五组169.5174.5172六组174.5179.5177七组179.5184.5182直方图例题:直方图示例如下:051015202530人数1521571621671721771822262724147直方图常见形态:一.正常型:说明:中间高两边低,有集中趋势结论:制程在正常运转下.二.缺齿型说明:高低不一,有缺齿情形.结论:分组过细或是假造数据三.偏态型1.偏右型:例如有微量成份,不能取到某值以下时产生2.偏左型:例如有成份含量高,不能取到某值以上时产生说明:高处偏向一边,另一边低,拖长尾巴.(偏态分配)结论:尾巴拖长时,应检讨是否在技术上能够接收.多由工具磨损、松动及加工习惯引起四.绝壁型(切边型或断裂型)说明:有一端被切断.结论:数据经过全检过,或制程本身经过全检.五.双峰型说明:有两个高峰出现结论:有两种分配混合.六.离岛型说明:在左端或右端形成小岛.结论:测定有错误,工程调节错误或不同原料引起.七.高原型说明:平顶状.结论:不同平均值的分配混在一起.直方图应用一.测知制程能力,作为改善依据二.计算良品不良率三.调查是否混入两个以上不同的群体四.测知有无假数据五.测知分配型态六.订出规格界限七.与规格或标准值比较八.研判管制界限是否适用在制程管制直方图应用注意事项[一.异常值应除去后再分组二.从样品测定值推断群体,最简单及有效的方法三.数据必须考虑完整性四.进行制程管理及分析时可采用层别法某健康食品规格为310±8g,今抽样50罐,以直方图分析重量情形:308315305310309312313311304309312306310316312315307308311312306302309307307305317310309316314311305303305316315311309312308307304318317309320314310318 制作步骤总数N=50定组数k=6最大值L=320最小值S=302全距R=L-S=320-302=18定组距h=18/6=3定组界第一组下限=302-0.5=301.5……课堂练习讨论:10min成果展示:10minMETHOD5管制图失误与缺陷:因为失误是造成缺陷的原因,故可通过消除或控制失误来消除缺陷SPC发展史工业革命以后,随着生产力的进一步发展,大规模生产形成,如何控制大批量产品质量已成为一个突出问题,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,因此,必须改进质量管理的方式。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基础。为什么要用SPC?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。SPC相关术语1.Xi:实测数据,X1…X5是指一个样组中的5个实测数据2.Xbar:表示5个数据的平均值,即:X=(X1…+X5)/53.T:表示公差值,即:公差值=规格最大值–规格最小值(T=USL–LSL)4.μ:表示规格中心值,即:规格中心值=(规格最大值+规格最小值)/2,μ=(USL+LSL)/25.R:表示极差值,即:极差值=样组中之最大值–样组中最小值6.Rm:表示样组之极差值,即:第二组Rm值=第二组X值–第一组X值,依此类推。7.Cpk:表示制程能力指数。8.s:样本标准差。一、数据分类计数值数据----以个数计算的数据或数据是间断的,不连续的.例:不良数,检验批等.计量值数据----可以连续量测的数据或数据呈连续性.例:尺寸,插拔力等.二、数据变异测量值\真值误差:系统误差 偶然误差测定误差(人,仪器,时,地) 抽样误差管制图基本概念普通原因:是造成随着时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因,我们称之为:“处于统计控制状态”、“受统计控制”,或有时简称“受控”,普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有变差的普通原因存在且不改变时,过程的输出才可以预测。特殊原因:指的是造成不是始终作用于过程变差的原因,即当它们出现时将造成过程的分布改变。除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施,否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统内存在变差的特殊原因,随时间的推移,过程的输出将不稳定。引起变异的原因56652425Best4-wayresulton*any*architecture!!!BeatsSQLServeronWindowsonsameplatform:performance*and*priceBeatsOracleonHPUXonsameplatform:publishedonsamedate*普通原因与特殊原因举例普通原因: 合格原料的微小变化 机械的微小震动 刀具的微量磨损 工艺的局限性 气候、环境的微小变化等特殊原因: 使用不合格原料 设备调整不当 新手作业,违背操作规程 刀具过量磨损 加工方法的改变56652425*三、群体,样本,批,变异1.群体(N)为统计调查对象的全部有限群体----群体数为有限个数单位体之群体无限群体----群体数为无限大的单位体之群体或10倍以上样本(N>=10n)之群体2.样本(n)从群体中随机抽取之样品.n>=30叫大样本;n<30叫小样本3.批同一条件下的一群集合,可是群体或群体的一部分4.变异同一条件下执行同一动作多次,其间有许多变动性的存在.四、基本统计量数1.平均值()2.中位数(orMe)将数据依大小排列,位居中间之数据例1:9,7,8,8,9例2:9,4,6,8,5,73.众数(Mo)次数分配中出现次数最多组之值 不良数 1 2 3 4 5 6 次数 10 15 38 11 18 11定义:是一种以实际产品质量特性与根据过去经验判明制程能力与管制界限比较,而以时间顺序用图形表示者.作用:1.维持制程稳定,防止异常原因再发生2.配合直方图可以判断制程数据分布情形及制程能力3.与层别法组合可以查出真正影响质量的因素,减少变异4.用于决定制造工程所达到目标或标准5.提前发现制程中潜伏不良6.配合柏拉图控制较大因素能有效解决问题管制图 内容 财务内部控制制度的内容财务内部控制制度的内容人员招聘与配置的内容项目成本控制的内容消防安全演练内容 与制作依管制图用途分类: 一.解析用管制图 1.决定方针 2.制程解析 3.制程能力研究 4.制程管制之准备用 二.管制用管制图 1.追查不正常原因 2.迅速消除此项原因 3.研究采取预防及重覆发生原因依数据之性质分类: 一.计量值管制图 1.平均值与全距管制图(X-RChart) 2.平均值与标准差管制图(X-SChart) 3.中位值与全距管制图(X-RChart) 4.个别值与移动全距管制图(X-RmChart) 二.计数值管制图 1.不良率管制图(pChart) 2.不良数管制图(npChart) 3.缺点数管制图 (cChart) 4.单位缺点数管制图(uChart)~YYNN控制图类型规格上限管制上限管制下限规格下限管制图的定义管制图是一种质量的图解记录.在图上有中心线(规格值)及二条管制界限.中心线是一种规格值,二条管制界限是容许产品的质量特性在其间变动的范围.在制造过程中用抽查的方式,将样本的统计量,点绘于图上,用以判断质量的变异是否显著.中心线X-RChart绘制步骤建立解析用管制图1.选定管制项目2.收集数据100个以上,并予适当分组后记入数据记录表.样本大小(n)=2~5(解析用)组数(k)=20~253.计算各组平均值(X)X=4.计算各组全距(R)R=Xmax-Xmin(各组最大值-最小值)X1+X2+X3+……+Xnn5.计算总平均值(X)X=6.计算全距之平均值(R)R=7.计算管制界限及绘出X管制图中心线CLx=X上限UCLx=X+A2R下限LCLx=X-A2Rx1+x2+x3+……+xkkR1+R2+R3+……+RKkR管制图中心线CLR=R上限UCLR=D4R下限LCLR=D3R8.点图将数据点绘管制图上,相邻两点用直线连接.9.管制界限检讨10.记入其它注意事项范例X-R管制图应用注意事项1.管制界限宽度计算:组数=nX管制图的宽度约为R图之1/n倍2.中心线为蓝色实线,管制线为红色虚线3.点必须绘制清楚4.管制界限不可用规格值取代5.管制图使用前应先标准化6.样本大小一般使用2~6,最理想是4~5组7.一般情况下n=4时25点后,n=5时20点后点绘管制界限最好,新工程则10~15点划界限为上策8.R值LCL如为负数没意义,一般以0代表五.建立不良率管制图之步骤:1.选择管制项目:2.收集数据:收集过去已知之检查数n及不良数d20组以上3.分组:需合理分组,一般以一定时间之产品为一组,或以每批产品为一组4.计算每组不良率p=d/n5.计算平均不良率及平均样本数注:适用于ni大于20%;若不大于20%,需换为n6.管制界限计算CLP=p=7.点图8.检讨ΣdΣnnip*(1-p)UCL=p+3*nip*(1-p)LCL=p-3*例 Date 6/6 6/7 7/1 7/2 7/3 7/4 7/5 7/6 7/11 n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 X 0 5 2 2 3 2 2 5 5 n 15500 12500 16000 22000 12000 24800 22400 24900 4500 p 0 400 125 91 250 81 89 201 1111 Date 7/12 7/13 7/14 7/15 7/16 7/17 7/18 7/19 7/20 n 10 11 12 13 14 15 16 17 18 X 8 12 5 15 17 3 4 9 11 n 22000 22000 22000 22000 22000 22000 22000 22000 22000 p 364 545 227 682 773 136 182 409 500 Date 7/21 7/22 7/23 7/24 7/25 7/26 7/27 7/28 7/29 n 19 20 21 22 23 24 25 26   X 13 18 21 22 15 16 17 18   n 22000 22000 22000 22000 22000 22000 22000 22000   p 591 818 955 1000 682 727 773 818  判稳准则   一.点子未越出控制界限-多数点子集中在中心线附近;-少数点子落在控制界限附近;-无点子超出控制界限;二.界限内点子的分布是随机的,无任何规律,无排列缺陷.-连续25点在控制界限内且无排列缺陷;-连续35点仅有一点越界限,界限内点子排列无缺陷;-连续100点中不多于2点越界限,界限内点子排列无缺陷.有1点在A区以外者.(口诀:1A外)判异原则一连续9点在单侧.(口诀:9单侧)判异原则二连续7点持续的上升或下降.(口诀:7升7降)判异原则三连续7点持续的上升或下降.(口诀:7升7降)判异原则三连续14点交互着一升一降者.(口诀:14升降)判异原则四3点中有2点在A区或A区以外者.(口诀:3分之2A)判异原则五5点中有4点在B区或B区以外者.(口诀:5分之4B)判异原则六连续15点在中心线上下两侧之C区者.(口诀:15C)判异原则七有8点在中心线之两侧,但C区并无点子者.(口诀:8缺C)判异原则八局部措施和系统措施 局部措施 通常用来消除变差的特殊原因 通常由与过程直接相关的人员实施 大约可纠正15%的过程问题对系统采取措施通常用来消除变差的普通原因几乎总是要求管理措施,以便纠正大约可纠正85%的过程问题56652425*定义--将两个种类的数据显示在座标图上,借以判断两者是否相关--这种图表称之为散布图.又称散点图功用--用来判定不同种类资料之间的相互关系.METHOD6散布图相关性*相关性1078对父子的身高* 正相关(强>中>弱)负相关(强>中>弱)散布图之相关性分类3.不相关4.曲线相关散布图之相关性分类More一.搜集成对的数据(x1,y1)﹐(x2,y2)﹔二.找出数据中x﹐y的最大值和最小值﹔三.以x﹐y的最大值及最小值建立x-y坐标﹐并决定适当刻度便于绘点﹔四.将数据依次点于x-y坐标中﹐两组数据重复时以“。”表示﹐三组数据重复时以“X”表示﹔五.必要时﹐可将相关资料注记于散布图上。制作步骤散布图之作法实例某种産品的硬度作爲CTQ管理,其生産工艺中有一项爲熔烧温度,收集了以下数据,用散布图验证其是否用来作CTP管理(X爲熔烧温度,Y爲硬度)散布图之作法实例 注意有无异常点,原因查明后及删除 看不出有任何关系时,可以先层别再确认相关性 注意是否为假相关 勿依据技术,经验作直觉的判断 数据太少则容易误判 图中如有很大的空隙即代表有特殊原因需调查散布图应用注意事项课堂练习以下为某同仁去年1~12月份的薪资收入列表,请作出散点图并作分析.定义:将多种多样的资料,因应目的,按照它们共同的特征加以分类,层别,使之方便以后分析的一种统计分析方法.层别法是所有品管手法中最基本的概念,是统计方法中最基础的管理工具.功用:可将杂乱无章的数据归纳为有意义的类别,将事物处理的一目了然,这种科学的统计方法可以弥补靠直觉判定管理的不足.METHOD7层别法1.时间的层别.2.作业员的层别.3.机械设备的层别.4.作业条件的层别.5.原材料的层别.6.制程的层别.7.检查的层别.8.地区的层别. 层别的对象与项目层别法的使用的三个重点1.在收集数据之前就应使用层别法.Problem:在解决日常问题时,经常会发现对于收集来的数据必须浪费相当多的精神来分类,并作再一次的统计工作.在得到不适合的数据,如此又得重新收集,费时又费力.  Action:在收集数据之前应该明确目的,考虑数据的条件背景以后,先把它层别化,再开始收集数据.          老子曰:凡事预则立,不预则废!2.QC手法的运用应该特别注意层别法的使用.QC七大手法都必须以发现的问题或原因来作层别法.Ex:制作柏拉图时,如果设定太多项目或设定项目中其他栏所估的比例过高,就不知道问题的重心,这就是层别不良的原因.   直方图的双峰型或高原型都是层别的问题.层别法的使用的三个重点3.管理工作上也应该活用层别法Ex:一张营业 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 与实际比较图,可以知道营业成绩来达成目标,如果在管理工作上就用层别法的概念先作分类的工作,以商品别作业绩比较表,可查出那种商品出了问题. 如再以营业单位销售落后业绩产品的层别化再比较即可发现各单位对这种产品的销售状况. 如对业绩不理想的单位,以营业人员别化即可发现各营业人员的状况,如此问题将更加以明确化.以上的说明中可以发现管理者为了探究问题的真正原因,分别使用了商品别,单位别,人别等层别手法,使得间题更清楚,这就是层别法的观点.层别法的使用的三个重点Ex1:商品别业绩比较Example层别法应用注意事项一.数据履历应详细载明二.依原因加以层别,直到找出原因三.查检表设计应针对怀疑对象来设计四.所获得的情报应付诸实际行动五.层别前应确认层别之目的《QC七大手法归类》1.根据事实,数据发言.查检表(CheckList),散布图(ScatterDiagram)2.整理原因与结果关系,探讨潜伏性问题.特性要因图(CharacteristicDiagram)3.以平均值,了解变异.直方图(Histogram),管制图(ControlChart)4.根据数据履历,考虑分层.层别法(Stratification)5.重点管理,采取措施.柏拉图(ParetoDiagram)56652425*柏拉图步骤1问题点掌握现状原因与结果之关系解析层别相关管制图采取对策效果确认标准化管理步骤2步骤3步骤4步骤5步骤6残留问题步骤7散布图直方图管制图柏拉图查检表质量改善与七大手法管制图时间图表(推移图)异常采取处置Q&A品管七大手法你理解了没有工作与生活中如何加以应用恭喜你,你已完成练习!56652425Best4-wayresulton*any*architecture!!!BeatsSQLServeronWindowsonsameplatform:performance*and*priceBeatsOracleonHPUXonsameplatform:publishedonsamedate*56652425*56652425***56652425*
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