QC七大手法（旧）

详细介绍了QC七大手法（旧）的具体内容，适合快速入门使用，具体内容包括了检查表，层别法，柏拉图鱼骨图，直方图，散布图，控制图这几个部分。

QC旧七大手法

• 检查表（统计分析表、调查表）
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  • 定义：检查表是使用简单易于了解的标准化图形，人员只需填入规定之检查记号，再加以统计汇整其数据，即可提供量化分析或比对检查用，此种表格称为点检表或查核表。
  • 作用：系统地收集资料，确认事实并可对数据进行粗略的整理和分析。
  • 分类
    • 点检用检查表
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      • 在设计时即已定义使用时，只做是非或选择的注记，其主要功用在于确认作业执行、设备仪器保养维护的实施状况或为预防事故发生，以确保使用时安全用，此类查验表主要是确认检核作业过程中的状况，以防止作业疏忽或遗漏，例如教育训练查检表、设备保养查检表，行车前车况检表......等等均属之
    • 记录用检查表
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      • 此类查检表是用来搜集计划资料，应用于不良原因和不良项目的记录，作法是将数据分类为数个项目别，以符号、划记或数字记录的表格或图形。由于常用于作业缺失，品质良莠等记录，故亦称为改善用查检表。
• 层别法（分类法、分组法）
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  • 定义：按照一定的特征(如何人、何处、何种方法、何种设备)把收集到的有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的方法
  • 作用：突出某一特性，方便进一步进行比较分析。
  • 层别对象： 5M1E
    • 人 （ MAN）
    • 机（ MACHINE）
    • 料（MATERIAL）
    • 法（METHOD）
    • 环（ENVIRONMENT）
    • 测（Measurement）
• 柏拉图（帕累托图）
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  • 定义：将出现的质量问题和质量改进项目按照重要程度依次排列而采用的一种图表。
  • 作用：突出主要因素和次要因素，找出影响最大的因素。
  • 注意事项
    • ① 帕累托图由项目的“数值”和“累计百分比”组成
    • ② 项目的“数值”大小从左到右依次减小
    • ③“累计百分比”需从0%开始连接，100%结束连接
    • ④ 项目紧密相连，不可存在空隙
    • ⑤ 项目的“数值”和“累计百分比”均要有标签
    • ⑥ 项目的“累计百分比”的拐点需在数值的直方图之上
• 鱼骨图（特性要因图、因果图、石川图）
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  • 定义：鱼骨图看上去有些像鱼骨，问题或缺陷（即后果）标在“鱼头”处。在鱼骨上长出鱼刺，上面按出现机会多寡列出产生问题的可能原因，有助于说明各个原因是如何影响后果的。
  • 作用：可以帮助我们整理思路,便于找出问题的原因所在。
  • 结构
    • 鱼头
      • 描述异常现象
    • 主骨
      • 衔接大骨
    • 大骨
      • 描述大要因，如：人机料法环测
    • 中骨
      • 描述中要因，如：测量、检测
    • 小骨
      • 描述小要因，如：镜检工作台洁净度不达标
    • 说明：大骨与中骨头成60°夹角，中骨和主骨平行
  • 分类
    • 整理问题型鱼骨图
      • 各要素与特性值之间不存在原因关系，而是结构构成关系
    • 原因型鱼骨图
      • 鱼头在右
    • 对策型鱼骨图
      • 鱼头在左，特性值通常以“如何提高/改善……”来写
  • 分析要点
    • 确定大要因（大骨）时，现场作业一般从“人、机、料、法、环”着手，管理类问题一般从“人、事、时、地、物”层别，应视具体情况决定
    • ① 大要因必须用中性词描述（不说明好坏），中、小要因必须使用价值判断（如……不良）；
    • ② 脑力激荡时，应尽可能多而全地找出所有可能原因，而不仅限于自己能完全掌控或正在执行的内容。对人的原因，宜从行动而非思想态度面着手分析；
    • ③ 中要因跟特性值、小要因跟中要因间有直接的原因-问题关系，小要因应分析至可以直接下对策；
    • ④ 如果某种原因可同时归属于两种或两种以上因素，请以关联性最强者为准（必要时考虑三现主义：即现时到现场看现物，通过相对条件的比较，找出相关性最强的要因归类）；
    • ⑤ 选取重要原因时，不要超过7项，且应标识在最末端原因。
• 直方图（频数直方图、质量分布图）
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  • 定义：指由系列宽度相等高度不等的长方形表示的图形。
  • 作用：由图的位置形状判断生产是否稳定。
  • 分类
    • 正常型
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      • 该工序正常运行
    • 锯齿型
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      • 直方图分组过多、测量读数有误、测量精度不足、抽样数据不够
    • 峭壁型
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      • 习惯性操作、 不真实的测定
    • 孤岛型
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      • 突发因素影响、操作失误等
    • 平顶型
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      • 工具磨损、操作者疲劳等
    • 双峰型
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      • 数据来源自多个不同的个体，需进一步做层别
    • 偏向型
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      • 因技术造成的偏态现象，需进行一步检查技术问题
  • 使用方法
    • 计算全距，即极差（R），R=X(max)-X(min)
    • 确定组数（K），每组平均至少包括4~5个数据 依据以下经验数值表参考数据总量决定组数
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    • 计算组距（h），组距=全距/组数
      • 组距通常取整数，以便分组。
      • 在不违背分组原则的基础上组距尽量取奇数，以便于组界的划分。
    • 计算界限值，界限值单位=最小测量单位/2
      • 如：某产品尺寸的测量设备最高可达到1mm，则最小测量单位为1mm，界限值为0.5mm
    • 计算上组界和下组界
      • 第一组下限值=最小值-界限值单位
      • 第一组上限值=第一组下限值+组距
      • 第二组上限值=第二组下限值+组距
      • 以此类推算出各组的界限值
    • 计算组中心
      • （上组界+下组界）/2
    • 编制频数分布表
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    • 绘制直方图
• 散布图（相关图）
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  • 定义：由散点表示的图形。
  • 作用：用来研究两个变量之间是否存在相关关系的一种图形。
  • 分类
    • 强正相关
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    • 强负相关
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    • 弱正相关
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    • 弱负相关
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    • 不相关
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    • 非直线相关
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• 控制图（管理图）
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  • 定义：用于分析和判断过程是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的图
  • 作用：质量管理评估
    • 分析用控制图
      • 依据收集的数据计算控制线、作出控制图并将数据在控制图上打点，以分析工序是否处于稳定状态，若发现异常，寻找原因，采取措施，使工序处于稳定状态;若工序稳定，则进入正常工序控制。
    • 控制用控制图
      • 当判断工席处于稳定状态后，用于控制工席用的控制图，操作人员按规定的取样方式获得数据，通过打点观察，控制异常因素的出现。
  • 3σ准则（拉依达准则）
    •  数值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6826 数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9545 数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9973 可以认为，Y 的取值几乎全部集中在（μ-3σ,μ+3σ)区间内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3%。
    • 在生产过程中，仅有偶然性原因存在时，产品质量特性值X形成某种确定的典型分布。当出现系统性原因时，X 就偏离原来的典型分布了。 设当工序不存在系统性原因时，X-N(u,o),则P(u-3o<x<u+3o)=0.9973
  • 结构
    • 横坐标
    • 纵坐标
    • 上控制界限（UCL）
      • UCL：Upper Control Limit
    • 下控制界限（LCL）
      • LCL：Lower Control Limit
    • 中心线（CL）
      • CL：Control Limit
    • 质量特性值或其统计量的波动曲线
  • 类型
    • 计量型控制图： 利用真实的测量值进行制表
      • 极差（Range） 平均值（Xbar） 中位数（Xmer）
      • IX-MR（单值移动极差图）
      • Xbar-R（均值极差图）
      • Xbar-s（均值标准差图）
    • 计数型控制图： 利用合格-不合格信息进行制表
      • P（用于可变样本量的不合格品率）
      • Np（用于固定样本量的不合格品数）
      • u（用于可变样本量的单位缺陷数）
      • c（用于固定样本量的缺陷数）
  • 应用步骤