七项质量控制技术

第一章：检查表

1. 检查清单的定义：

检查表是一种表格或图表，旨在方便收集数据，使用简单的符号进行填写和统计整理，并用于进一步分析或验证和检查的目的。

简而言之：

旨在促进数据收集的表格或图表。

一种使用非常简单的标记、符号和数字输入表格或图表，使结果一目了然的技术和工具。

就日常管理改进而言，好用、高效、无风险的工具是解决问题的前提。

在分析问题的时候，能够清楚地抓住问题的焦点。

3、检查表的分类和制作：

检查表没有特定的标准格式。只要根据使用目的、易用性、统计分析等设计出适合自己需求的清单即可。

(1) A：记录（或改进）清单

主要功能是根据收集到的数据调查缺陷项目、缺陷主要原因、项目分布、缺陷位置等。

制作清单的步骤：

1.明确目的——为了能够在未来提出改进策略和数据，需要了解当前的情况并与使用目的相匹配。

2、确定检查项目——从特征因素图中圈出的4-6项中确定。

3、决定抽查检验方式——全数检验还是随机检验。

4、确定检验方法——检验标准、检验数量、检验时间和周期、检验对象，并确定收集者和记录符号。

5.设计实施检查的表格。

B：点检清单

主要功能是确认工作的执行情况、机械的性能，或防止缺陷或事故并确保安全。

如何制作清单：

1、数据采集应快速、准确、方便，记录时仅标记必要的项目。

2. 录制时必须考虑图层。要利用好特性，必须将层层分析的结果按人员、机器、原材料、时间等分别进行考察。

3、数据历史记录应清晰——谁检验、检验时间、检验周期、检验方法、检验班次、检验机器……应明确说明，其他测量或检验条件也应正确记录。坠落。

4、尽量使用符号和数字，避免使用文字。当不允许使用数字和文字时，应简洁、正确。

5、检查项目不宜过多，以4-6项为原则（仅对影响较大的因素收集数据），其他可能的因素应归为“其他”项目。

6. 最好将情况记录一次，然后能够显示图表状态。

7.如果能用逼真的图形，一目了然。

8. 检查清单的目的，并在必要时进行审查和更正。不同的目的需要不同的数据收集方式。因此，收集数据的目的必须明确。

9、预留空间，以便在实际检查时可以添加事先未考虑到且经常出现的项目。

第二章：特征因素图——鱼骨图（特征图）

一、前言：

工厂的目的是制造具有适当质量的产品。这些产品是通过一系列流程制造的。在这一系列的制造过程中，主要的管理目标是更好的质量（满足顾客需求的质量）和更低的质量。成本低、效率高、工艺稳定。

因此，工厂的工作条件可以用我们制造的产品的质量、成本、交货期、数量等结果来表示。然而，结果的质量受到每个过程中遇到的各种原因的影响；因此，如果我们想要获得好的结果，就必须充分了解什么原因有好的影响，什么原因有坏的影响，然后进行管理和改善。

2、什么是特征因子图：

用箭头连接结果（特征）与原因（因素）或期望效果（特征）与对策之间的关系，详细分析原因或对策的图称为特征因素图。

特征元素图是由日本质量控制权威学者石川薰博士于1952年发明的，故又称为“石川图”，又因其形状酷似鱼骨，又称为“鱼骨图” ”。它阐明了因果关系，也称为“因果图”。

3.如何绘制特征因子图：

步骤一：确定问题的特征（或质量）

在绘制特性图之前，应先确定问题（或质量）的特性，如不良率、停机率、返修率、投诉发生情况、外观不良、尺寸不良等与低质量相关的问题。

第二步：准备合适的纸张，画出特性图的骨架，在右端写上特性，从左边画一条粗的主干线（称为母线——。。过程），再画一条主干线的右端指向右侧）箭头。可以在工作现场将笔划粘贴到一张较大的纸上。

第三步：将原因分为几大类。在中间的骨头上画出每个主要类别并将其圈起来。添加带有箭头的大分支并将其以微小角度（约60）插入母线。这个大分支称为子分支，比母线稍细。

主要原因可按过程类型（4M1E）分类：一般分为人、机器、材料、方法、环境等。

第四步：探究大因的原因，细分为中因和次因，记录在小骨和枝骨（称为子枝和曾孙枝）上。细分中小原因时，应注意以能够采取对策的为主要条件，有因果关系的置于同一中小分支，无因果关系的则不放在同一中小分支中。

步骤5：确定影响问题点的原因的顺序

采用集中思考、自由讨论的方法，在列出的你认为影响较大的原因上画上红圈。然后指出你认为影响较大的红圈原因，并在其上画上红圈。继续回顾。最后圈出4-6个重要原因。 （表示重要原因）

注：这种在头脑风暴开始时找到大骨头，然后根据大骨头进行头脑风暴，然后找到中骨头和小骨头的方法称为大骨头扩展法。还有一种方法是先讨论各种原因，然后将它们组合成鱼骨，称为小骨扩张法。

4、特征因子图的类型：

特征因素图可分为寻求原因型和寻求对策型。

5-1 追寻对策（鱼骨图反转）

寻求如何预防问题、如何实现目标效果等对策，通过特征因子图来表示期望效果（特性）与对策之间的关系。

5-2 理性寻求型

就是追寻缺陷的位置进而找出其影响的原因，并用特征因素图来表示结果（特征）与原因（因素）之间的关系。

5.特征因子图的思维原理：

5-1 头脑风暴

(一)定义

当B.B.D.O. 副总经理Alix F. Osbon 博士1938年，他在美国广告公司参观过精神病院，他很羡慕每一个可以自言自语、不受任何人干扰、到处乱说的疯子。他问陪同他参观的。。：“他们在做什么？”。。回答：“他们的精神障碍学名是头脑风暴。”奥斯本博士回来后，提倡“Brain Storming”解决问题的技巧，也就是头脑风暴。

头脑风暴法：是利用集体思维激发创意并产生连锁反应，从而引导创造性思维的方法。

5-2 4M1E方法

(1)操作员(Man)、(2)机械、(3)材料(Material)

(4)方法，(5)环境

5-3 5W1H

（1）什么？ （什么）

(2)哪里(哪里)

(3)何时

(4)谁(谁)

(5)为什么(为什么)

﹖ (6)如何(How)

5-4 系统图法（问题反转法）

(1) 将头脑风暴得出的每个理由写在卡片上，然后分类。您还可以添加卡片，使因果系统更加清晰。

(2)按照因果关系排列，制作问题系统图。

5-5 创造性思维方法

如：特征枚举法、希望点枚举法、缺点枚举法

5-6次自由讨论

井边会法——不分长辈、晚辈，用共同语言讨论。

快战快决法——快聚快散。

澡堂聚会风格------热闹喧闹，大家畅所欲言。

第3章：柏拉图

一、柏拉图的由来：

1-1.意大利经济学家帕累托（1848-1923）1897年分析其社会经济结构发现，大部分国民收入集中在少数人手中。因此，收入规模与零售收入之间的关系是用一定的方程来表达的，这就是“普拉特定律”

1-2. 1907年，美国经济学家M.O.洛伦兹用累积分布曲线来描述“普拉定律”，在经济学上被称为洛伦兹曲线。

1-3.美国J.M.朱兰·洛伦兹曲线应用于质量控制，他创造了“Vital Few, Trivial Many”（重要的少数，琐碎的许多）这一术语，并借用帕累托的名字将这种现象定义为“柏拉图原理”。

1-4.朱兰在他的《质量控制手册》第一版中错误地将洛伦兹曲线称为“柏拉图曲线”。在第四版中，虽然他纠正并承认了误用，但由于影响巨大，柏拉图曲线仍然是大家经常谈论和使用的术语。

1-5。由质量控制图创始人石川薰博士提出，是质量控制圈活动中使用的七种质量控制技术之一。

2.柏拉图的定义：

2-1.根据收集到的数据，采用缺陷的原因、缺陷、条件、发生地点等不同的分类标准，找出占比例最大的原因、条件或地点的图表。

2-2.从柏拉图的角度，我们可以看出哪个项目存在问题以及影响的程度，从而确定问题的症结并采取改进措施来解决问题，所以也被称为ABC图。 （所谓ABC分析的重点是强调所有事物“应根据价值做出不同的努力”以获得结果，这是对柏拉图分析的前2-3个重要项的控制）

3.柏拉图的方法：

3-1.确定数据的不良分类项

其类别有：

(a) 结果分类：缺陷项目类别、场地类别、项目类别。

(b)原因分类：物料类型、机器类型、设备类型、操作者类型。

一般我们先对结果进行分类，洞察问题，然后根据原因进一步绘制柏拉图，以采取对策。

3-2.确定收集数据的周期，根据上述项目进行分类，并在该周期内收集数据。

3-3.按出现的顺序记录缺陷分析表中的项目和时间。

3-4.根据分类项目和统计数据制作统计表。

(a) 将每一项按照出现的数据大小依次排列，并计算其累计数；

(b) 找出每个项目的数据和累计数量的影响；

(c) 其他项目排在最后。如果其他项目过大，需要审查是否还有其他重要因素需要提出；

3-5用纸记录图表中的垂直轴和水平轴。纵轴左边的直线。。缺陷数量、不良率或损失金额，右边的直线。。累积影响，横轴。。项目。横轴不能比纵轴长，否则应调整其等间距；

3-6.将上述累积缺陷数（或累积缺陷率）和累积影响，并用折线连接起来，就会得到柏拉图；点

项目类别

3-7.在图表空白处记录数据收集的周期、记录者、绘图者、检查总数、缺陷总数等。

第4 章：直方图

1.直方图的定义：

用于方便地表示长度、重量、时间、硬度等测量数据分布的图表。直方图是将采集的测量值或数据的整个范围以横轴划分为若干等间隔，并排列各间隔内测量值出现次数累加而形成的区域的图表与列。我们也称其为条形图。

2、直方图的制作：

3-1示例；省略

3-2 制作直方图

(1)绘制次数分布表，横轴。。体重变化，纵轴。。次数；

(2) 横轴和纵轴取适当的单位长度，然后在横轴上标记各组的边界。各组的边界应等距；

(3)每组重复次数最高，每组之间的距离最低。在每组上画一个矩形来完成直方图；

3、直方图常见形态分析：

3-1.普通型：

说明：中间高，两侧低，呈集中趋势。

结论：左右对称分布（正态分布）说明流程运行正常。

3-2.缺齿型（凹凸型）

描述：身高不同，牙齿缺失。异常分布是由于测量值或换算方法的偏差以及次数分布不当造成的。

结论：检查员对测量值有偏好，例如对数字5 和10 的偏好，或者他们捏造数据。当测量仪器不精确或组宽不是倍数时也会出现这种情况。

3-3 斜式

说明：一侧高，另一侧低，尾巴长。可分为右倾型和左倾型。对于偏态分布。

右侧型：微量成分的含有率不能低于一定值等情况下出现的形状。

左倾型：这是一种当组分具有高纯度含量且不能超过特定值时出现的形状。

结论：当尾巴被延长时，你应该审查它在技术上是否可以接受。

当工具磨损或松动时也可能发生这种情况。

3-4.悬崖式（修剪式、断裂式）

描述：一端被切断。

结论：原因是数据经过充分检查，或者流程本身经过充分检查，形状就会出现。

如果超过一定的规格被淘汰，则切边将在右侧附近形成。

3-5.双峰型（两山型）

说明： 有两个峰值。

结论：当两个分布相混合时，例如两台机器或两种不同原材料之间存在差异时，就会出现这种形状。由于测量值受到不同原因的影响，因此应分层后绘制直方图。

3-6.岛屿型（两山分开型）

描述：在右端或左端形成一个小岛。

结论：是由于测量误差、工程调整误差或命名时使用不同原材料造成的。

肯定有不正常的原因，只要排除掉，就可以生产出符合规格的产品。

3-7.高原型

描述：形状为高原状

结论：不同平均值的分布混合在一起，分层后应进行直方图比较。

第5 章：散点图

（散点图）

1.散点图的定义：

为了研究两个变量之间的相关性，成对收集两组数据，在方格纸上以点的形式显示两个特征值之间的相关性的图表称为“散点图”。

2、散点图的作用：

（1）知道两组数据（或原因和结果）之间是否存在相关性以及相关程度。

(2)对材料、机械设备、操作人员、工作方法等可能的影响因素进行分类，并绘制散点图，考察哪些因素影响结果。

（3）检查是否有离岛情况。 （如果有极大或极小的想法，应在分析前将其删除。）

（4）抽样检验时，如果某一质量特性的检验成本较高或较困难，可以采用与该特性相关的成本较低或较容易测试的另一个特性来降低检验成本。

(5)在控制图中，如果同一产品的两个特性之间存在密切关系，可以省略其中一个控制图，以降低预防成本。

(6) 如果两组数据之间存在直线变化，则可以根据散点图计算直线方程，以达到制定标准的目的。

3.如何制作散点图：

步骤一、收集30多组相关数据，整理成数据表。

（数据不能太小，否则容易出现误判）

步骤2.求数据x和y的最大值和最小值

步骤3.画出次轴和横轴（如果是判断因素与结果的关系，横轴。。因素，纵轴。。结果），取最大值和最小值的差值x 和y 绘制等长的刻度。

x的最大值-x的最小值=890-810=80

y的最大值-y的最小值=59-42=17

步骤4.将每组数据点放置在坐标上。

在水平轴和垂直轴的交点上放置一个“l”。

当两组数据在同一点重复时，画双圆标记“”。当三组数据在同一点重复时，画一个三圈标记“ ”。

步骤5.记录必要事项

数据数量、采集时间、目的、产品名称、项目名称、起草人、绘图日期……都必须记录清楚。

4. 散点图解释

4-1 正相关

当x增加时，y也增加，这称为正相关。

4-2 非显着正相关

当x增加时，y也增加，但增加的幅度并不显着。

此时宜考虑其他可能的影响因素。

4-3 负相关

当x增加时，y减少，称为负相关。

4-4 非显着负相关

当x增加时，y减少，但幅度并不显着。

此时宜考虑其他可能的影响因素。

4-5 不相关

(1) x 和y 之间不存在相关性。

(2) 当x增加时，y不变。

(3)以上两种情况称为无关。

4-6曲线相关

当x开始增加时，y也增加，但达到一定值后，当x增加时，y减少。

第六章：分层法

（分层）

1、层分类方法定义：

为了区分各种原因对结果的影响，根据各个原因进行统计分析的方法称为层次法。

2、图层分类功能：

顾名思义，阶层是一种层次分类，根据其共同特征将其划分为一个阶层（Stratum），并能明确区分各阶层。因此，当情况发生变化或者出现异常变化时，可以按照地层进行分层。该类型可以快速发现变化，进而有效掌握突变原因，消除异常原因。

如果制造过程中没有适当的水平，当当前项目或成品发现异常时，往往需要跟踪每个加工工序并调查所有机械、操作条件、原材料等；这种追踪方式往往会浪费大量的人力、物力。连原因都找不到。因此，如果各层分层得当，是可以避免上述缺陷的。

因此，层分类方法的主要作用是通过各个层根据每一层收集数据，以发现缺陷或最优条件，作为提高质量的有效方法。

3.级别对象和项目：

4-1.时间级别

小时、日期、星期、月份、十天、上午和下午、白天和晚上、季节等

（例）：制造过程中的温湿度管理通常是按小时分级的。

4-2 操作人员等级

班级、团体、操作方法类型、熟练程度、年龄、性别、文化程度、健康状况、新老……等。

（例）:A级和B级成品质量等级

4-3.机械设备等级

。。类型、地点类型、机器类型、年份类型、机器类型、工具类型、序列号类型、速度类型.等（示例）：根据不同机器类型生产的同一产品的不良率进行分析机器类型。

4-4.操作条件等级

温度分类、湿度分类、压力分类、天气分类、动作时间分类、操作方法分类、顺序分类、手动与机械分类、手动与自动分类、测量仪器分类.等。

（例）：对温度和湿度敏感的工作场所应定期记录温度和湿度，以便在温度和湿度变化时进行逐层比较。

4-5。原材料水平

供应商类型、集团批次类型、制造工厂类型、产地类型、材料类型、尺寸类型、储存期类型、成分类型.等。

（例）：同一厂家供应的原材料也应进行批次编号，以便收货时分层，以便了解每批原材料的质量情况，甚至在出现缺陷时可以采取应急措施迅速将损失降到最低。程度。

4-6。测量级别

测量仪器类型、测量人员类型、测量方法类型.等。

4-7。检查级别

检查人员的类型、检查地点的类型、检查方法的类型……等。

4-8 环境和天气等级

温差、湿度差、风、晴雨差、干湿差、光照差……等。

4-9。区域层面

沿海与内陆的差异、国内与国外的差异、南方与北方的差异、东方与西方的差异……等等。

4-10。产品层数

新旧类别、标准或特殊类别、制造类别.等。

4-11。其他的

良品、不良品的分类、包装、运输方式等

第7 章：控制图

（控制聊天）

1、控制图定义：

所谓控制图，是将实际的产品质量特性与根据过去的经验确定的过程能力的控制限度进行比较的按时间顺序的图形表示。

因此，在一般控制图中，主轴是产品的质量特性，以过程变更数据为指标，横轴是产品的组号，或者是生产的年月日。制造等，并将点按时间顺序和制造顺序绘制在图表上。

2、控制图原理：

2-1.质量变异的原因

一般来说，制造业生产的产品，无论其质量特性如何，都不可避免地会发生变化。产品永远不可能做出一模一样的，而产生这种变化的原因是受到很多因素的影响，而工厂内部在做过程控制时，通常很难掌握这些因素。

过程变化的原因可分为两类：一类是偶然（机会性）原因，另一类是异常（非机会性）原因。

2-1-1。偶然原因（偶然原因）

其存在的不可避免的原因是监管状态的变化。

2-1-2。异常（非机会性）原因（可分配原因）

决不能允许可避免的原因存在。必须查明原因并采取措施使流程恢复正常，否则将造成巨大损失。

2-2.控制图和正态分布

在生产过程中，如果只有偶然的变化，任何产品的质量特性都可以形成分布。该分布有其平均值和标准差。超出平均值加或减三个标准差范围的点很少。因此，通常采用平均值加减三个标准差作为控制上限和下限。这就是肖沃尔特博士创建的3方法。

正态分布的平均值为，标准差为。数据分布如下：

k

内部概率

外部概率

0.67

50.00%

50.00%

1

68.26%

31.74%

1.96

95.00%

5.00%

2

95.45%

4.55%

2.58

99.00%

1.00%

3

99.73%

0.27%

控制图的控制限是将分布图平移90，控制中心线（CL）为平均值，控制上限（UCL）为平均值加3个标准差；在平均值减去三个标准差时，控制极限是“到处工作”

生产控制下限（UCL）。

3. 控制图的类型：

3-1.按数据性质分类

(1)测量值控制图

所谓测量值控制图是指控制图所依据的数据，是由测量仪器实际测量得到的。长度、重量、成分等特征都是连续的。

(a) 平均和全范围控制图（

-R图表）

(b) 平均值和标准差控制图（

-图表）

(c) 中值和全范围控制图（

-R图表）

(d) 个别数据对照图（X图）

并分为可以合理分组的X-

-R控制图

无法正确分组的X-Rs 控制图（或X-Rm 图）

(e) 最大值和最小值控制图（L-S图）

(2)计数值控制图

所谓计数值控制图，是指控制图所依据的数据，都是以单位计数的。缺陷数、缺陷数等间歇性数据就属于此类。

(a) 不良率控制图（P图）

(b) 不良数控制图（Pn图）

(c) 缺陷计数图（C 图）

(d) 单位缺陷数控制图（U图）

3-2 按用途分类

(1) 控制用控制图

它用于控制制造过程的质量。如果想法超出范围，将立即采取以下措施：

(a) 调查异常原因

(b) 迅速排除原因

（三）并研究并采取措施，防止此类原因再次发生。

(2) 分析控制图

该控制图的目的是：

(a) 用于确定政策

(b) 用于过程分析

(c) 用于工艺能力研究

(d) 过程控制的准备