品管七大工具知识简介
SHAININ DOE 七工具介绍
Multi-Vari Chart(多层图)
B vs .
C (B与C比较)
Paired Comparisons(成对比较)
Components Search(组件寻找)
Variables Search(变数寻找)
Full Factorials(全因子效果)
Realistic Tolerance Parallelogram (scatter plots)(散布图定公差)目的:降低变异
MUTI-VARI CHART
多层图:变异之掌握
时间面变动(Temporal Variation)
在不同的时段、生产班次、生产日期、生产周别等等，由於时间不同制程会发生的品质变异，是一种非随机性的要因，只要能掌握到它们的存在，伴生的品质变异就可望全数消除。
空间面变动(Position Variation)
在相同时间里，在不同的部位、机台、人手或工厂所发生的品质变异，就是所谓的空间要因所产生的。经过恰当对策後，空间面要因所产生的品质变异可望消除大半。
以下列举了各类的空间面要因:
单品的内变异，如一件铸品因不同部位孔隙度有差异。
组品内各单件之间的差异，譬如一块含千、百只零组件电路机板，各点之问焊锡品质有差异。
全品之内相同各件之间的差异，譬如一片晶圆上数百粒晶体之间品质出入很大。
同模或同次生产，各件产品之间的品质差异。譬如在IC的封胶制程，，乙付模具上通常有数十处相同的穴位，但产出的各个胶体之间也有所差异。
不同的作业手、生产机台、或生产工厂投入相同的生产要素，但产品之间也有品质差异。
重覆面变动(Cyclic Variation)
在同一机台，用同批材料、由同一作业手、按相同程序生产，产品之间仍有品质差异。这种随机性要因是会再度出现的，所以它们有反覆性。只有在技术上、材料上或设备上等等有所突坡，此类反覆性品质变异才可以减少。
讨论:请举出在LCD之制程中，时间之变异有哪些。
讨论:请举出在LCD之制程中，空间之变异有哪些。
讨论:请举出在LCD之制程中，重覆之变异有哪些。
Multi-Vari个案研究：转子轴
某制造厂生产圆柱的转子轴，需求直径为”±”，制程能力研究显示”的(标准差)散布，C
＝。领班准备废弃此老式的生产转子轴的六角车床设备(TURRET PK
LATHE)，买一个新的价格为$70，000，能保持±”的车床，即 Cpk＝，然而，顾问说服工厂经理先行Multi-Vari 研究，即使在买进新车床前，它的回收只是九个月
图表６-２显示Multi-Vari图的
结果．
空间面变动(Position
Variation)
轴四个位置的（轴内）变动，
显示如方格内，每个轴的左边
到右边，上下为轴的最大的直
径和最小的直径
重覆面变动(Cyclic Variation)
循环性的变动，一方格到这下
一个方格
时间面变动(Temporal
Variation)
从周期到这下一个，以小时显示．
结论:
图中显示，最大的变化似乎是时间到时间，变化发生於10上午和11上午，这提供这领班一个强的线索，上午10什麽呢休息时间！。而在下一个三轴样本是取在11上午，这些读数是类似於最初８上午生产。
变异要因检讨
解析例
某家瓷砖制造商磁砖褙纸之褙纸黏度品质不易控制，搜集数据如下表(1)横条之内(每条5片瓷砖)(2)横条之间(3)时间，另外，将以上数据绘制成 multi-vari charts(包括每条中最高黏度每时段平均黏度、每条平均黏度)，如图
( 问题)
1那一方面的变因有最大的变异
2你可以找到什麽端倪包括非随机的趋势。
Multi-Vari Chart 之制作
计算各组最大，最小，小平均，大组平均B8格 =MAX
复制B8，至
B9格 =MIN
复制B9，至
B10格 =AVERAGE
复制B10，至
B11格 =AVERAGE
复制B11，选择贴上(值)至
复制B11，至E11
复制E11，选择贴上(值)至
复制E11，至H11
复制H11，选择贴上(值)至
画图
分隔之做法
练习
为了解0402印刷宽度之变异，取3个MASK，每MASK作4JIG，每JIG取上下两PACK，每PACK，X方向与Y方向等距离取3点共9点，量测印刷宽度，
1.若规格在240 10，制程能力C PK=，显然不足，X = ，s =
成对比较
成对比较类似组件搜寻方法,藉由成对"良品"和"坏品"单位的比较，找出两者之间差异，进而根据其差异分析重要要因。
使用时机:
单位元件或子装置不能够分解或重新组装(不像组件搜寻)
有多数良品和少数的坏品成对单位出现
有适当的参数来发现与区别良品与从坏品
此技术可适用在组装站、制程、测试仪器,等具有类似的单位，组装,或工具。同时，它也是失败故障分析的有力工具。
成对比较制作步骤:
1.选出一良品单位和一坏品单位(尽可能的,接近相同的制造时间)。
2.称此为一对，详细地观察记录在二单位之间的差异。差异可能来自外观的﹐尺寸﹐电
性﹐机械性质,化学性质等，观察技术包括眼睛，X光,扫描电子显微镜，破坏测试等。
3.选择第二对良品和坏品单位。如同第2步骤，.观察且记录此对差异,
4.重复此搜寻步骤，第三,第四,第五,和第六对,直到观察的差异显现出有重覆的模式。
5.去掉每对中有矛盾方向的差异。通常,到第五或第六对,一致性的差异将降至少数几个
要因。为差异的要因分析提供强列的线索。
成对比较个案研究:不良两极管
DO-35两极管,汽车里的在-那之下-头巾电子学组件用,有无法接受的失败率。一些被失败的两极管被从领域向後地带来和反对没有有缺点的好的单位比较。被的成对比较结果,当在扫描的电子之下检查的时候仔细检查,是依下列各项:
号码分对观察差异
1良品-坏品良品没有缺点
坏品
Chipped die,
oxide defects,
copper migration
2良品-坏品良品没有缺点
坏品
Alloying irregularities,
oxide defects
3良品-坏品良品没有缺点
坏品
Oxide defects,
contamination
4良品-坏品良品没有缺点
结论:
1.Four repeats in oxide defects, probable Red X family
2.Two repeats in chipped die, probable Pink X family
Solution: Working with the semiconductor supplier (who, up to this analysis, had resisted responsibility), the following corrective actions were instituted:
1. For oxide defects:
* Thicker photo resist
* Mask inspection
* Increased separation between mask and die
2. For chipped die:
* Reduced oxide thickness in scribe grid
B VS. C
B表示Better，C表示Current，就是比较好条件与现有条件是否有差异。在过去常用的方法为两组母平均差之检定，但计算较为复杂，再过去统计方法中有很多简易之计算方法，其中SHAININ提出两种容易之方式(1)Lord Test及(2)Tukey Quick Test。
SHAININ使用Lord test 之步骤
例:HOUREMETER
An hour meter , built by an electronics company , had a 20-25 percent defect rate because several of the units could not meet the customer's reliability requirement of perfect operation at -40 C .The worst units could only reach 0 C before malfunction .
The hour meter consists of a solenoid cell with a shield to concentrate the electrical charge which pulses at regular intervals .The pulse triggers a solenoid pin , which in turn causes a verge arm , or bell crank , to trip the counter , advancing it by one unit .
The counter is attached to a numeral shaft containing numeral wheels .These numeral wheels are separated from each other by idler gears , which rotate on an idler gear
1参考Lord's test for two independent samples.此处Lord 采用平均，SHAININ采用中位数，较方便计算，判断值在5%下，Lord值为，SHAININ为，可能是为方便记忆。
shaft .Both the idler gear shaft and the numeral shaft are attached to the mainframe ,
units is determined by the formula : D: R>:1，The Red X and Pink X are among the
causes being considered and there is good repeatability in the disassembly / reassembly process .
Lord's test for two independent samples.
In this test the sample ranges R1,R2replace s1, s2. This is a quick test, no more robust under nonnormality than the t test, and even more vulnerable to erroneous sample extreme values.
Table A 7(ii) applies to two independent samples of equal size. The mean of the two ranges, w = (R1 + R2)/2, replaces the w of the paired test and X2—X1takes the place of D. The test of significance is applied to the numbers of worms found in two samples of 5 rats, one sample treated previously by a worm-killer. See table We have X2—X1 = and w = (219 + 147)/2 = 183. From this, t R = (X2—X1)/ R = 183 = , which is beyond
the 1% point, , shown in table A 7(ii) for n = 5. TABLE OF WORMS PER RAT
Treated Untreated
123378
143275
192412
40265
259286
Means, X
Ranges, R219147
To find 95% confidence limits for the reduction in number of worms per rat due to the treatment, we use the formula
(X2—X1)—t R R≤μ2－μ1≤ (X2—X1) + t R R
- (183≤μ2－μ≤ + (183)
60 ≤μ2－μ1≤284
The confidence interval is wide, owing both to the small sample sizes and the high variability from rat to rat. Student's t, used in example for these data, gave closely similar results for the significance level and the confidence limits.
For two independent samples of unequal sizes; Moore (7) has given tables for the 10%, 5%, 2%, and 1% levels of Lord's test to cover all cases in which the sample sizes n. and n1，n2 are both 20 or less.
The range method can also be used when the sample size exceeds 20. With two samples each of size 24, for example, each sample may be divided at random into two groups of size 12. The range is found for each group, and the average of the four ranges is taken. Lord (3) gives the necessary tables. This device keeps the efficiency of the range test high for samples greater than 20, though the calculation takes
a little longer.
To summarize, the range test is convenient for normal samples if a 5% to 10% loss in information can be tolerated. It is often used when many routine tests of significance or calculations of confidence limits have to be made.
SHAININ使用Tukey Quick Test之步骤
1找出联合的那些二组样本里的最大和最小值，称为联合最大，及联合最小2如果联合最大值和联合
最小值两者在相同组的
样本发生,我们没有足
够证据证实二组样本是
不同的。在这情况﹐我
们指定统计值T=0。步
骤终止。如果一组样本
包含联合最大值和另一
组有联合最小值, 继续
第 3 至7步骤.
3找出第一组样本的最大
和最小值
4找出第二组样本的最大
和最小值
5考虑联合最小值，计算
另组最小值比联合最小
值大的个数
6考虑联合最大值，计算
另组最大值比联合最大
值小的个数
7T数值即为步骤第5和
第 6相加
判断
如表所示，N为较大组，n为较小组，如果n=3，N=4，可查道7/-/-，即若T>7，可判断此两组有差异，否则证据未足够判为有差异。
同值时之计算，有两种可能发生
1当两组之最大值等於联合最大值，或者两组之最小值等於联合最小值，在这些情形其中任何一个,T值为0.
2如果一组样本包含联合最大值和另一组有联合最小值，若发生另组数值与联合最小相同时或若发生另组数值与联合最大相同时，此时个数以1/2个计算
组件及变数搜寻(Component & Variable Search)
步骤1：粗估(Ballpark)
1. 列出（找出）可能会影响的零组件（分好与坏的PART ）或可能会影响的变数（分出
高及低的水准）
2. 确认这些要因中，会包括有影响变异之大要因
作法：将最好的组合，称为Good （High ）与最差的组合，称为Bad （Low ） 各3次实验，共6次，实验采6次随机试验 解析：
步骤2：消去(elimination)
逐一确认要因中是那一个重要(Red X or Pink X)，同时去除不重要因子（消去法）
A 开始，选择好的条件A H ，A L ，其余的变数组合为差的组合称为R L ，R H 。实施A L ，R H ，及A H R L 之实验，从此处判断A 是否具有重要性。 A 因子有重要影响，则应该有A L 在R H 群中，会有显着的差别出现，同时A H 在R L 群中会有显着的差别出现，也因此我们有如下之判断方法。 （1） 分别做出好、坏、群之管制线
公式：好群管制线()81.1776
.24*2
95.0R d R
t ±X =±X 3
坏群管制线()81
.1776
.24*2
95.0R d
R
t ±Y =±Y
2 参考Lord's test for two independent samples.
3
参考R 统计量
(品管工具QC七大手法)新七大手法
（品管工具QC七大手法） 新七大手法
第二章品管新七大手法概述 壹、品管新七大手法的来源： 1972年日本科技联盟整理出七个新手法； 1977年于日本开始于企业中推行实施； 1978年由日本水野滋、近藤良夫教授召开研讨会命名为“品管新七大手法”； 1979年日本科技联盟正式公布品管新七大手法。 二、品管新七大手法浅说 品管新七大手法的使用情形，可归纳如下： 关联图——理清复杂因素间的关系； 系统图——系统地寻求实现目标的手段； 亲和图——从杂乱的语言资料中汲取信息； 矩阵图——多角度考察存于的问题,变量关系； PDPC 法——预测设计中可能出现的障碍和结果； 箭条图——合理制定进度计划； 矩阵数据解析法—多变量转化少变量数据分析； 品管新七大手法的特点： ■整理语言资料； 大量的語言資料 大量的數據資料 問題發生前計劃、構想 問題發生後的改善 感性面 理性面 品管新七大手法 品管七大手法
■引发思考，有效解决零乱问题； ■充实计划； ■防止遗漏、疏忽； ■使有关人员了解； ■促使有关人员的协助； ■确实表达过程。 品管新七大手法于品管手法中的地位：且不取代品管七大手法； 和品管七大手法相辅相成； 和品管七大手法的差异。 俩种品管七大手法的区别： 俩种品管手法之间相辅相成；
第三章关联图 壹、定义: 就是把关系复杂而相互纠缠的问题及其因素,用箭头连接起来的壹种图标分析工具，从而找出主要因素和项目的方法。 60年代由日本应庆大学的千住镇雄教授开发出来的，正式的全名叫做《管理指针间的关联分析》。 二、适用范围: 用于纷繁复杂的因果纠缠分析 用于现场问题的掌握 用于市场调查及抱怨分析 用于方针管理的展开 三、关联图的特点： 适合整理原因非常复杂的问题；容易取得成员的壹致意见；从计划阶段壹开始就能够广阔的视野透视问题；形式自由，有助于因素之间的连接和转换；可打破先入为主的观念； 四、关联图类型: 多目的型（俩个之上目的） 单目的型（单壹目的）
常用品管手法之QC七大手法
常用品管手法概要 概要： 统计是采取“数据与事实发言”的治理方法，除了客观判定事实外，亦应具有相当合理的讲服力，而在QC活动中所采取的统计手法，均极为简易。 重要性： 94年版ISO9001 4.20中，特不规定应将各项品质改善，用统计的手法来分析，2000版ISO9001中8.1策划中谈到使用统计技术的要求，同时条文8.4资料分析万万离不计分析。 常用品管手法 1．依照数据、事实发言-图表（GRAPH），查检表（CHECK LIST），散布图（Scatter diagram）； 2．整理缘故与结果之关系，以探讨埋伏性之问题 - 特性要因图（Characteristic Dirgram）； 3．凡事物不能完全单用平均数来考虑，应了解事物均有变异存在，须从平均数与变异数来考虑 - 直方图（Histogram）、管制图（Control Chart）。 4．所有数据不可仅止于平均，须依照数据之来龙去脉，考虑适当分层-層不法（Stratification）。 5．并非对所有缘故采取措施，而是先从阻碍较大的2-3项采取措施，即所谓治理重点 - 排列图（柏拉图）（Pareto Diagram）. ISO中应使用统计技术的场合
推移图：1、品质目标达成情况操纵；2、各阶层不良率操纵；查检表：1、内部审核结果不符合点分布推断；2、5S执行情况点检； 特性要因图：1、显著问题缘故分析；2、潜在问题分析；3、客 户抱怨分析； 層不图：1、作业条件之曾不；2、制品之曾不；3、班不等； 排列图：1、不良项目排列；2、供应商不合格率排列；3、 客户不不良率； 直方图：1、制程常态分布情况； 管制图：1、制程稳定情况。 在近日ISO旋风席卷全球之际，各企业应依实绩的情况，积极的在各阶层全面事实QC教育训练，提升品质意思，熟用各种品管手法/技术，及以提升系统的品质，在近日ISODE 洪流冲击下，必将成为明日企业的佼佼者。
(品管工具QC七大手法)品管旧七大手法
（品管工具QC七大手法）品管旧七大手法
QC旧七大手法讲义 1.概述 现代企业非常重视管理,但只有将管理.改善.统计方法三者有机结合起来,互相连贯运用,才能于整体上发挥效果,今天所讲的QC手法就是如何灵活运用统计方法来发现问题,分析问题,达到解决问题,改善质量目的的方法.QC手法最初出现于日本,日本之所以于战后迅速崛起,和日本企业重视质量是密切关联的,日本货质量好是世界公认得,日本的品保手法就成了世界研究和效法的对象. 日本企业发明的QC七大手法所应用的统计方法均很简单,但非常有效,接下来我们就来揭开她的神秘面纱…… 2.QC七大手法浅说 (1).根据事实和数据发言----图表(Graph),检查表(Checklist),散布图(ScatterDiagram) (2)分析原因和结果的关系,以探讨潜于性的问题----特性要因图(CharacteristicDiagram) (3).凡事物不能完全单独用平均数来考虑,应了解事物均有变差存于,须从平均数和变异性来考虑----直方图(Histogram),控制图(ControlChart) (4.)所有数据不可能仅考虑平均,须从数据来龙去脉,考虑适当分层----层别法(Stratification) (5).且非对所有原因均要采取措施,而是先从影响较大的2~3项来采取措施,即所谓重点管理----柏拉图(ParetoDiagram) 检查表(CheckList) 1.定义:检查表是使用简单且易了解的标准化表格或图形来记录数据或点检提供量化分析或 比对检查,
2.分类: (1).记录用检查表 (2).点检用检查表 3.检查表制作的注意事项 1)明确制作目的 2)决定检查的项目 3)决定检查的频率 4)决定检查人员及方法 5)关联条件的记录方式,如:场所,时间,工程…… 6)决定检查表的格式 7)决定检查记录的符号 4.检查表的制作方法 1):点检用检查表的制作方法 (1)列出每壹需要检查的项目 (2)非列不可的项目是什幺? (3)有顺序要求时,注明序号,依序排列 (4)如可行尽量将机械类别.人员,工程别……等加以分开,利于分析 (5)先用用见,如有不符需求处,加以改善后,才正式付印 2)记录用检查表的制作方式
品管七大工具知识简介
SHAININ DOE 七工具介绍 Multi-Vari Chart(多层图) B vs . C (B与C比较) Paired Comparisons(成对比较) Components Search(组件寻找) Variables Search(变数寻找) Full Factorials(全因子效果) Realistic Tolerance Parallelogram (scatter plots)(散布图定公差)目的:降低变异
MUTI-VARI CHART 多层图:变异之掌握 时间面变动(Temporal Variation) 在不同的时段、生产班次、生产日期、生产周别等等，由於时间不同制程会发生的品质变异，是一种非随机性的要因，只要能掌握到它们的存在，伴生的品质变异就可望全数消除。 空间面变动(Position Variation) 在相同时间里，在不同的部位、机台、人手或工厂所发生的品质变异，就是所谓的空间要因所产生的。经过恰当对策後，空间面要因所产生的品质变异可望消除大半。 以下列举了各类的空间面要因: 单品的内变异，如一件铸品因不同部位孔隙度有差异。 组品内各单件之间的差异，譬如一块含千、百只零组件电路机板，各点之问焊锡品质有差异。 全品之内相同各件之间的差异，譬如一片晶圆上数百粒晶体之间品质出入很大。 同模或同次生产，各件产品之间的品质差异。譬如在IC的封胶制程，，乙付模具上通常有数十处相同的穴位，但产出的各个胶体之间也有所差异。 不同的作业手、生产机台、或生产工厂投入相同的生产要素，但产品之间也有品质差异。 重覆面变动(Cyclic Variation) 在同一机台，用同批材料、由同一作业手、按相同程序生产，产品之间仍有品质差异。这种随机性要因是会再度出现的，所以它们有反覆性。只有在技术上、材料上或设备上等等有所突坡，此类反覆性品质变异才可以减少。 讨论:请举出在LCD之制程中，时间之变异有哪些。 讨论:请举出在LCD之制程中，空间之变异有哪些。 讨论:请举出在LCD之制程中，重覆之变异有哪些。 Multi-Vari个案研究：转子轴
(品管工具QC七大手法)品管七大工具
（品管工具QC七大手法）品管七大工具
品管七大工具 品质管理七大工具应用概述 1．表示事物特征 于质量管理活动中收集到的数据大均表现为杂乱无章的，这就需要运用统计方法计算其特征值，以显示出事物的规律性。 如平均值、中位数、标准偏差、方差、极差等。 2．比较俩事物的差异 于质量管理活动中，实施质量改进或应用新材料、新工艺，均需要判断所取得的结果同改进前的状态有无显著差异，这就需要用到假设检验、显著性检验、方差分析和水平对比法等。 3．分析影响事物变化的因素 为了对症下药，有效地解决质量问题，于质量管理活动中能够应用各种方法，分析影响事物变化的各种原因。如因果图、调查表、散布图、排列图、分层法、树图、方差分析等等。 4．分析事物之间的相互关系 于质量管理活动中，常常遇到俩个甚至俩个之上的变量之间虽然没有确定的函数关系，但往往存于着壹定的关联关系。运用统计方法确定这种关系的性质和程度，对于质量活动的有效性就显得十分重要。这里就可利用散布图、实验设计法、排列图、树图、头脑风暴法等。 5．研究取样和试验方法，确定合理的试验方案 用于这方面和统计技术有：抽样方法、抽样检验、实验设计、可靠性试验等。 6．发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布情况和动态变化 用于这方面的统计技术有：频数直方图、控制图、散布图、排列图等。 7．描述质量形成过程 用于这方面的统计技术有流程图、控制图等。 产品质量波动 1、正常波动 正常波动是由随机原因引起的产品质量波动。这些随机因素于生产过程中大量存于，对产品质量经常发生影响，但它所造成的质量特性值波动往往比较小。壹般情况下这些质量波动于生产过程中是允许存于的，所以称为正常波动。 2、异常波动 异常波动是由系统原因引起的产品质量波动。这些系统因素于生产过程中且不大量存于，对产品质量也不经常发生影响，壹旦存于，它对产品质量的影响就比较显著。壹般说来于生产过程中是不允许存于的。 质量管理的壹项重要工作，就是要找出产品质量波动规律，把正常波动控制于合理范围内，消除系统原因引起的异常波动。 ?调查表：收集数据 ?分层法：数据项目的设立 ?排列图：见问题的分布情况,找出主要因素。 ?因果图：理清思路，寻找原因。
QA五大工具和QC七大工具45798
质量体系工程师是管理方向，关系公司规运营体系的； 质量工程师是从事技术质量和服务质量等的研究、管理、监督、检查、检验、分析、鉴定等工作。 两个是不同概念！ QA是英文quality assurance中文含义是质量保证 QC是英文QUALITY CONTROL中文意义是品质控制 质量体系五大工具 APQP（Advanced Product Quality Planning）即产品质量先期策划 SPC统计过程控制（Statistical Process Control） MSA测量系统分析Measurement System Analysis FMEA潜在失效模式及后果分析Failure Mode and Effects Analysis PPAP:生产件批准程序(Production part approval process) 质量体系五大工具 APQP（Advanced Product Quality Planning）即产品质量先期策划,是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。产品质量策划有如下的益处：◆引导资源，使顾客满意； ◆促进对所需更改的早期识别； ◆避免晚期更改； ◆以最低的成本及时提供优质产品。 SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，主要是指应用统计分析技术对生产过程进行适时监控，科学区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定从而达到提高和控制质量的目的。 SPC非常适用于重复性的生产过程，它能够帮助组织对过程作出可靠的评估，确定过程的统计控制界限判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况，以防止废品的产生，减少对常规检验的依赖性，定时以观察以及系统的测量方法替代大量检测和验证工作。
QA五大工具和QC七大工具
质量体系工程师是管理方向，关系公司规范运营体系的；质量工程师是从事技术质量和服务质量等的研究、管理、监督、检查、检验、分析、鉴定等工作。 两个是不同概念！ QA 是英文quality assurance 中文含义是质量保证 QC 是英文QUALITY CONTROL 中文意义是品质控制 质量体系五大工具 APQP (Advanced Product Quality Planning )即产品质量先期策划 SPC 统计过程控制( Statistical Process Control ) MSA 测量系统分析Measurement System Analysis FMEA 潜在失效模式及后果分析Failure Mode and Effects Analysis PPAP: 生产件批准程序(Production part approval process) 质量体系五大工具 APQP (Advanced Product Quality Planning )即产品质量先期策划,是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。 产品质量策划有如下的益处：◆ 引导资源，使顾客满意； ◆ 促进对所需更改的早期识别； ◆ 避免晚期更改； ◆ 以最低的成本及时提供优质产品。 SPC (Statistical Process Control )即统计过程控制，主要是指应用统计分析技术对生产过程进行适时监控，科学区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定从而达到提高和控制质量的目的。 SPC 非常适用于重复性的生产过程，它能够帮助组织对过程作出可靠的评估，确定过程的统计控制界限判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况，以防止废品的产生，减少对常规检验的依赖性，定时以观察以及系统的测量方法替代大量检测和验证工作。 ⊙SPC 实施意义：可以使企业◆ 降低成本◆ 降低不良率，减少返工和浪费◆ 提高劳动生产率◆ 提供核心竞争力◆ 赢得广泛客户⊙实施SPC 两个阶段监控阶段：运用控制图等监控过程 ⊙SPC 的产生工业革命以后，随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何控制大
最新QA五大工具和QC七大工具
质量体系工程师是管理方向，关系公司规范运营体系的； 质量工程师是从事技术质量和服务质量等的研究、管理、监督、检查、检验、分析、鉴定等工作。 两个是不同概念！ QA是英文quality assurance中文含义是质量保证 QC是英文QUALITY CONTROL中文意义是品质控制 质量体系五大工具 APQP（Advanced Product Quality Planning）即产品质量先期策划 SPC统计过程控制（Statistical Process Control） MSA测量系统分析Measurement System Analysis FMEA潜在失效模式及后果分析Failure Mode and Effects Analysis PPAP:生产件批准程序(Production part approval process) 质量体系五大工具 APQP（Advanced Product Quality Planning）即产品质量先期策划,是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。 产品质量策划有如下的益处：◆引导资源，使顾客满意； ◆促进对所需更改的早期识别； ◆避免晚期更改； ◆以最低的成本及时提供优质产品。 SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，主要是指应用统计分析技术对生产过程进行适时监控，科学区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定从而达到提高和控制质量的目的。 SPC非常适用于重复性的生产过程，它能够帮助组织对过程作出可靠的评估，确定过程的统计控制界限判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况，以防止废品的产生，减少对常规检验的依赖性，定时以观察以及系统的测量方法替代大量检测和验证工作。 ⊙SPC实施意义：可以使企业◆降低成本◆降低不良率，减少返工和浪费◆提高劳动生产率◆提供核心竞争力◆赢得广泛客户⊙实施SPC两个阶段
品管的七大手法
品管七大手法 品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。 其实，质量管理的方法可以分为两大类：一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理；二是以数理统计方法为基础的质量控制。 组织性的质量管理方法是指从组织结构，业务流程和人员工作方式的角度进行质量管理的方法，它建立在全面质量管理的思想之上，主要内容有制定质量方针，建立质量保证体系，开展QC小组活动，各部门质量责任的分担，进行质量诊断等。 统计质量控制是美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924年首先提出的控制图为起点，半个多世纪以来有了很大发展，现在这些方法可大致分为以下三类。 （1）初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。 （2）中级统计管理方法：包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。 （3）高级统计管理方法：包括高级实验计划法、多变量解析法。这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。 这里就概要介绍常用的初级统计质量管理七大手法即所谓的“QC七工具”，供网友们参考。 （一）统计分析表 统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。 （二）数据分层法 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。数据分层法经常与上述的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。
(品管工具QC七大手法)七大手法优质
（品管工具QC七大手法） 七大手法
品質統計七大手法 品質統計方法是工廠品質管理過程中經常運用的重要手法。主要是通過對各種相關資料的收集.分析和利用，以用來証實產品生產過程能力及產品對規定要求的符合性。其作用在應用于產品的設計.生產過程的控制.防止不合格品產生.品質問題的分析.查找原因.確定產品和過程的限定值，預測.驗証并測量和評定產品質量特性。為了達到上述目的就必須選擇適宜的統計方法，下述即常用的統計方法及其應用。 一.圖示法(直方圖.制程流程圖.散布圖.柏拉圖.因果圖等) 主要用于進行問題診斷，并據此選擇適宜的方法進行統計診斷 二.統計控制圖(X–R.P.C控制圖等) 主要用于監控產品的生產和測量過程。 三.試驗設計 主要用于確定變量對過程和產品性能有顯著影響。 四.建立量化模型進行回歸分析 主要用于生產過程運作的條件和產品設計發生變化時，對產品和過程的特性進行分析。 五.進行變量分析 對各變量構成進行評估.似務變量占總體變量的比例，作為最佳的質量改進機會的依據。為控制圖.產品特性的確定和產品的放行設計抽樣方案。 六.抽樣計划 工廠質量管理如果能充分運用各種統計手法，將在各方面受益，并表現在： 1.發現品質管制過程中的薄弱環節，對品質改善采取針對性的措施﹔ 2.查找形成品不良的因素，使品質追溯有據可依﹔ 3.驗証品質控制方法有效性。 以下介紹品管七大手法 1.直方圖 2.柏拉圖 3.因果圖法(魚刺圖) 4.層別法 5.控制圖 6.檢查表 7.推移圖 2.統計技朮的應用 一直方圖
直方圖有稱柱狀圖，是將囤積數據匯總.分組，并將每組數據繪成柱狀圖，依統計數據的分布形狀，進行產品生產過程.品質狀態及管制能力的分析。運用直方圖進行分析的步驟為 1.數據統計 將同一類型和相近似的現象歸納在一起，以分析該類現象對產品品質的影響程度。 2.將統計數據分組.確定組數是直方圖分析中的重要步驟，將統計的樣本總數進 行合理分組便于觀察數據分布情況，合理的組數魚樣本總數的關系通常為：(見右下表) 3.計算全距.組距.組界.中心值： 差，即 2.組距代號為，組距(h)=R/組數，組距通常選整﹔ 3.確定組界： 最小一組的下組界=-測量值的最小位數/2 測量值的最小位數一般是1或0.1 最小一組的上組界=下組界+組距 4.確定中心值 各組界之間的中心值，也稱中值。每組的中心值=(該組的上組界+下組界)/2。 4..統計符合各組值的數據次數 在已確定的每組上下界的數值范圍內，將樣本數據中符合此范圍的樣本數統計出來，每一個數據為一次 5.建立坐標系 以數據的次數值為縱軸，特性值為橫軸，建立坐標系 直方(柱狀)控制圖
(品管工具QC七大手法)新QC七大手法讲义与实例
（品管工具QC七大手法）新QC七大手法讲义与实 例
新QC七大手法 壹、何谓新QC七大手法(N7) 1.是管理的工具，以往应用于QC以外的领域。 2.由日本科技连盟(JUSE)纳谷嘉信博士所领导QC方法开发 委员会于1972年整理发表。 3.有别于QC7手法，是整理语言资料的工具。 4.将语言情报用图形表示的方法。 5.新QC七大手法为 ?亲和图法(KJ法) ?关连图法 ?系统图法 ?矩阵图法 ?PDPC法 ?箭形图法 ?矩阵数据解析法 二、需要使用新QC七大手法的理由 1.解决问题的时候常发生没有数据或数据不足的情况。 2.管理活动强调PDCA的循环，所以需要有充实的计划。 3.很多问题须要所有关系人员共同解决，而如何使他们对问题 理解、共识，且产生具体可执行方案(图)。 4.QC领域中手法不足，无法有效解决更复杂的问题，且为适 应将来更复杂的发展，所以需要新QC手法。 5.图形思考使问题更易见、易懂，有利问题的解决。
︵ 乔哈利之窗︶由自己壹人(壹部门)来从事，不管多么努力也仅知道和的部份，壹人是不行的。 由大家来做，加上且使得的部份变得明白，所以要利用小组来运作活用。 不断地使用新QC手法，即能激发创意、创造力，的部份就也能领悟出来。 最初着手之际，即使是小组运 作也仅了解的部份，如此也 行。第壹次仅将脑海中所想的 予以揭穿即算了事。 图问题解决需要集合全员的智能
图使用新QC手法和未使用之情形比较(关连图)
问题解决程序简表 当我们观察到……或发现……时 例如： 人员出勤率93％ 确认且定义问题 WHAT,WHEN,WHEREW HO,HOW,FOWMUCH 这现象是否正常？ 跟标准或目标比较的差异(偏离程度)？ 其差异是否不该存于？ 人员出勤率的目标为95％低了2个百分比，而此差异幅度根据以往资料判断差异过大为异常情况。 分析原因 WHY 为什么会发生异常？ 请假人数太多 设定改善目标 且形成解决方案 如何改善异常？ 如何控制发生异常的原因 处置：问题发生立即采取的措施*公布人员 出勤情况 治标：解决问题的手段*强化请假管制 治本：避免问题再发生的方法*加强员工向 心力
(品管工具QC七大手法)新QC七大手法
（品管工具QC七大手法）新QC七大手法
新QC七大手法 所谓的新QC七大手法 到目前为止QC七大手法（柏拉图、查检表、特性要因图、直方图、层别法、散布图、图表），均被当做是调查的手段或技巧，而被活用于制品品质及制造工程管理状态的掌握。 可是今天的QC早就非得TQC（全员品质管理）不可了。它必须由企业的所有部门的各阶层人员，有组织的参和才能够向TQC这个层次挑战。因此处于这个TQC时代里，它所必备的QC手法如仍只靠现有的QC七大手法是（旧QC 七大手法）不够用的。 正因为如此，以纳谷嘉信为中心的（财）日本科学技术联盟的QC手法开发部，乃于壹九七七年发表了“新QC七大手法”。 这套“新QC七大手法”适用于制品的品质设计及生产体系的解析，及尝试各种改善活动的壹种技巧。它不同于现有单纯的数值解析的技巧，而是以管理监督者为中心，动员组织内的全员有效率的收集情报资讯的技巧。 新QC七大手法的顺序及用法 新QC七大手法的作业顺序及使用方法如下所述： （1）关连图法 能将几个问题点和其要因间的因果关系，予以明确表示的壹种手法。关连图法于作业的过程当中，能够让关联人员对问题点有明确的认识，促使大家获致共通的意见，它具有促进思考转换的优点。 [作业的顺序] ①结合同壹目的人员编成小组。 ②列出要因（应用脑力激荡法）。
③将这些因果关系作成关连图。 ④对其内容作修正或追加。 ⑤整理出重要项目。 ⑥订定对策。 （2）亲和图法（KJ法） 它是针对将来的问题及未知的问题，将收集得到的资讯资料，依其相互的亲和性加以整理汇总，明确地找出应该要加以解决的问题之方法。 KJ法适用于构思作业时，以强化成员的团队精神，且对于那些事为解决问题所成立的专案小组的运作具正面帮助。 [作业的顺序] ①选题。 ②语言资料的收集（应用脑力激荡法）。 ③语言资料的卡片化（KJ卡）。 ④卡片派送整理（分类、选别） ⑤标记卡片号码。 ⑥作图 ⑦制订解决问题的计划。 （3）系统图法 这是壹种将目的和手段用系统性展开的图形，表现其相互关系的方法。针对为了达成目的、目标所采取的必要手段及策略，以期对问题的全貌能够壹览无遗，且探究出重点所于，进而找出达成目的之最佳手段及策略。（例：构成要素展开型，策略展开型）
(品管工具QC七大手法)QC新七大手法
（品管工具QC七大手法）QC新七大手法
QC七大手法 第壹章概述 壹、起源 新旧七种工具均是由日本人总结出来的。日本人于提出旧七种工具推行且获得成功之后，1979年又提出新七种工具。之所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士于出阵作战时，经常携带有七种武器，所谓七种工具就是沿用了七种武器。 有用的质量统计管理工具当然不止七种。除了新旧七种工具以外，常用的工具仍有实验设计、分布图、推移图等。 本次课程，主要讲的是QC七大手法，而SPC（管制图）是QC七大手法的核心部分，是本次培训的重点内容。 二、旧七种工具 QC旧七大手法指的是：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。 旧七种工具是我们本次课程的内容，也是我们将要大力推行的管理方法。从某种意义上讲，推行QC七大手法的情况，壹定程度上表明了公司管理的先进程度。这些手法的应用之成败，将成为公司升级市场的壹个重要方面：几乎所有的OEM客户，均会把统计技术应用情况作为审核的重要方面，例如TDI、MOTOROLA等。 三、新七种工具 QC新七大手法指的是：关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC 法、网络图法。 相对而言，新七大手法于世界上的推广应用远不如旧七大手法，也从未成为顾客审核的重要方面。 第二章层别法 壹、定义
层别法是所有手法中最基本的概念，亦即将多种多样的资料，因应目的的需要分成不同的类别，使之方便以后的分析。 二、通常的层别方法 使用的最多的是空间别： 作业员：不同拉、班、组别 机器：不同机器别 原料、零件：不同供给厂家别 作业条件：不同的温度、压力、湿度、作业场所 产品：不同的产品别（如同时生产Ni-Cd和Ni-MH电池） 时间别：不同批别、不同时间生产的产品 其他：如使用不同的工艺方法生产的同种产品别 三、应用 层别法的应用，主要是壹种系统概念，即于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的加以分门别类的归纳及统计。 第三章检查表 壹、概述 检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。但或许正因为其简单而不受重视，所以检查表使用的过程中存于的问题不少。不妨见见我们当下正于使用的各种报表，是不是有很多栏目空缺？是不是有很多栏目的内容用笔进行了修改？是不是有很多栏目内容有待修改？ 二、定义
品管七大手法 八大原则
品管七大手法 七大手法：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图 一、检查表 检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出，然后定期或不定期的逐项检查，并将问题点记录下来的方法，有时叫做查检表或点检表。 例如：点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S活动检查表、工程异常分析表等。 1、组成要素 ①确定检查的项目；②确定检查的频度；③确定检查的人员。 2、实施步骤 ①确定检查对象； ②制定检查表； ③依检查表项目进行检查并记录； ④对检查出的问题要求责任单位及时改善； ⑤检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认； ⑥定期总结，持续改进。 二、层别法 层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类，将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组，加以层别。层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用，也可单独使用。 例如：抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。 实施步骤： ①确定研究的主题； ②制作表格并收集数据； ③将收集的数据进行层别； ④比较分析，对这些数据进行分析，找出其内在的原因，确定改善项目。 三、柏拉图 柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别法已确定的项目从大到小进行排列，再加上累积值的图形。它可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于记数值统计，有人称为ABC图，又因为柏拉图的排序识从大到小，故又称为排列图。 1、分类 1）分析现象用柏拉图：与不良结果有关，用来发现主要问题。 A品质：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等； B成本：损失总数、费用等； C交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等； D安全：发生事故、出现差错等。 2）分析原因用柏拉图：与过程因素有关，用来发现主要问题。 A操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况等； B机器：设备、工具、模具、仪器等； C原材料：制造商、工厂、批次、种类等；
(品管工具QC七大手法)QC即英文QUALITYCONTROL的简称
（品管工具QC七大手法） QC即英文QUALITYCONTROL的简 称
QC即英文QUALITYCONTROL的简称，中文意义是质量控制，其于ISO9000:2005的定义是“质量管理的壹部分,致力于满足质量要求”。 产品经过检验后再出货是质量管理最基本的要求。质量控制是为了通过监视质量形成过程，消除质量环上所有阶段引起不合格或不满意效果的因素。以达到质量要求，获取经济效益，而采用的各种质量作业技术和活动。于企业领域，质量控制活动主要是企业内部的生产现场管理，它和有否合同无关，是指为达到和保持质量而进行控制的技术措施和管理措施方面的活动。质量检验从属于质量控制，是质量控制的重要活动。 有些推行ISO9000的组织会设置这样壹个部门或岗位，负责ISO9000标准所要求的有关质量控制的职能，担任这类工作的人员就叫做QC人员，相当于壹般企业中的产品检验员，包括进货检验员（IQC）、制程检验员（IPQC）和最终检验员（FQC）。 QC的工作主要是产成品，原辅材料等的检验，QA是对整个公司的壹个质量保证，包括成品，原辅料等的放行，质量管理体系正常运行等。于质量管理发展史上先出现了“QC”，产品经过检验后再出货是质量管理最基本的要求。QC职能为生产加工过程中的管控及制程数据的统计＼分析，且将关联信息提供给其它部门。 QC旧七大手法指的是：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。 推行QC七大手法的情况，壹定程度上表明了公司管理的先进程度。这些手法的应用之成败，将成为公司升级市场的壹个重要方面：几乎所有的OEM客户，均会把统计技术应用情况作为审核的重要方面，例如TDI、MOTOROLA等。QC——质量控制QualityControl
(品管工具QC七大手法)IQC工作指南
（品管工具QC七大手法）IQC工作指南
5.4.3规格检查应根据承认资料、图纸、样板，使用游标卡尺/塞规/直尺，对涉及装 配后的各个点进行量测，部分物料需执行破坏性试验（如：线材、插头等，具体见《检验指导书》）。 5.4.4非电子料性能检查应根据客户要求及“材料要求”对物料的硬度弹性、材质、 粘结力、附着力和机械强度进行测量。 5.4.5电子料性能检查根据电子材料标准参数进行测试。 5.5如检验合格，检验员于该批物料所有包装容器外贴绿色的《IQC合格》标签（如 发料不是以单位包装容器发料时，IQC检验员可将合格标签放于送检批上，由仓管员于放料或发料时贴上），且放置绿色“IQC合格”标示牌于物料交验批上，同时将检验结果记录和《IQC检验登记册》中，填写《IQC检查方案》。 5.6经检验判定不合格时，IQC检验员填写《IQC检查方案》由品质组长审核后交主 管批示处理方法，必要时，由品质组长发出《MRB方案》按《不合格品控制程序》评审处理。 5.6.1当不合格来料最后批示为拒收时，由IQC检验员于该批来产之包装容器上贴上 《IQC拒收》标签到，且于物料交验批上放置“IQC拒收”标识牌。 5.6.2当不合格来料最后批示规格偏差时，由IQC检验员于该批来料之包装容器上贴 上《规格偏差》标签，且依据《IQC检查方案》中的结果，于标签上的相应栏目内打“√”注明是“挑选”、“加工”或“特收”。 5.6.3《MRB方案》评审结果直接使用，表示全批接收，由IQC检验员于该批来料之 包装容器上贴《IQC合格》标签。 5.6.4所有的《IQC合格》、《IQC拒收》、《规格偏差》标签需进行编号，且将编号及 交验批的处理结果均记录于《IQC检查方案》和《IQC检验登记册》上相应栏目中。《IQC检查方案》编号规则为：I000001至I999999循环编制。
(品管工具QC七大手法)企业如何开展QC小组活动
（品管工具QC七大手法）企业如何开展QC小组活 动
企业如何开展QC小组活动 QC是QualityControl的缩写，QC小组即质量管理小组。QC小组是企业员工围绕企业运营战略、方针目标和现场存于的问题，以改进质量、降低消耗、提高素质和经济效益为目的组织起来的，运用质量管理理论和方法开展活动的小组。 QC小组活动有利于开发智力资源，提高人的素质；预防质量问题，且不断地进行改进；有利于改善人际关系，强化团队意识和质量意识，从而提高团队的工作效率。 1、QC小组的组建 组建QC小组的原则：自愿参加，自愿结合是组建QC小组的基本原则；由上而下，上下结合是组建QC小组的基础；领导、技术人员和工人三结合是组建QC小组的好形式；D.事实求是，结合实际。 QC小组的人数：QC小组人员不宜过多，壹般10人左右为宜。 QC小组组长的职责：组织小组成员制订活动计划，进行工作分工，且带头按计划开展活动；负责联络协调工作，及时向上级主管部门汇报小组活动情况，争取支持和帮助；抓好质量教育，组织小组成员学习有关业务知识，不断提高小组成员的质量意识和业务水平；团结小组成员，充分发扬民主，为小组成员创造宽松的环境，增强小组的凝聚力；E.经常组织召开小组会议，研究解决各种问题，做好小组活动记录，且负责整理成果和发表。 2、QC小组活动步骤 QC小组活动步骤能够PDCA管理循环为基础。下图表示了QC小组活动具体步骤以及各步骤可用到的管理工具。（1）活动课题的选择：选题范围：提高改善产品质量的课题；降低损耗的课题；优化环境的课题；改善管理的课题；提高职工素质的课题。对选题的要求：坚持实事求是，先易后难；提倡大小课题相结合，以小课题为主；选题要具体明确；选题应选周期短，见效快的课题，壹个课题壹般应于3—6个月完成，最多不超过壹年时间。 （2）设定目标：制定的目标应是经过大家的努力能够达到的。可借用简易图表以直观化目标和过去的对比以及目标实现情况。 （3）现状的调查：通过调查表或其他形式，运用数据说话的方式明确所要解决的问题，且确定解决问题的主攻方向，为设定目标提供依据。 （4）分析原因：运用恰当的工具，把现状调查的主要问题按5M1E即人、机、料、法、环、测等六大因素，采用调查表、因果图、排列图等恰当的工具进行分析，从中找出造成质量问题的具体原因，
新QC七大手法(工具)完整版
新QC七大手法（工具）完整版 “七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，老七种手法，包括分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图。那么新的Q C七种工具有哪些呢？那就是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PD PC法以及矩阵数据分析法。今天，我们一起来了解一下。 1.KJ法（亲和图法）（Affinity Diagram）。 2.关联图法（Rolation Diagram）。 3.系统图法（Systematization Diagram）。 4.矩阵图法（Matrix Diagram）。 5.过程决策计划图法（Process Dicesion program Chart）。 6.箭条图法（Arrow Diagram）。 7.矩阵数据分析法（Factor Analysis）。 新QC七大手法的使用情形，可归纳如下： 亲和图——从杂乱的语言数据中汲取信息。 关联图——理清复杂因素间的关系。 系统图——系统地寻求实现目标的手段。 矩阵图——多角度考察存在的问题,变量关系。 PDPC法——预测设计中可能出现的障碍和结果。
箭条图——合理制定进度计划。 矩阵数据解析法—多变量转化少变量数据分析。 新QC七大手法概述： 新QC七大手法的特点： 1.整理语言资料的工具。 2.将语言情报用图形表示的方法。 3.引发思考，有效解决凌乱问题。 4.充实计划。 5.防止遗漏、疏忽。 6.使有关人员了解。 7.促使有关人员的协助。 8.确实表达过程。 9.管理工具，可以应用于QC以外的领域。 新QC七大手法的五项益处： 1.迅速掌握重点——实时掌握问题重心，不似无头苍蝇般地找不到重点。 2.学习重视企划——有效解析问题，透过手法的运用，寻求解决之道。