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品管七大手法

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發表於 2012-7-18 15:30:52 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
    品管七大手法是常用的統計管理方法,又稱為初級統計管理方法。它主要包括控制圖、因果圖、相關圖、排列圖、統計分析表、數據分層法、散布圖等所謂的QC七工具。

    其實,質量管理的方法可以分為兩大類:一是建立在全面質量管理思想之上的組織性的質量管理;二是以數理統計方法為基礎的質量控制。

    組織性的質量管理方法是指從組織結構,業務流程和人員工作方式的角度進行質量管理的方法,它建立在全面質量管理的思想之上,主要內容有制定質量方針,建立質量保證體系,開展QC小組活動,各部門質量責任的分擔,進行質量診斷等。

    統計質量控制是美國的貝爾電話實驗所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出的控制圖為起點,半個多世紀以來有了很大發展,現在這些方法可大致分為以下三類。

    (1) 初級統計管理方法:又稱為常用的統計管理方法。它主要包括控制圖、因果圖、相關圖、排列圖、統計分析表、數據分層法、散布圖等所謂的QC七工具(或叫品管七大手法)。運用這些工具,可以從經常變化的生產過程中,系統地收集與產品質量有關的各種數據,並用統計方法對數據進行整理,加工和分析,進而畫出各種圖表,計算某些數據指標,從中找出質量變化的規律,實現對質量的控制。日本著名的質量管理專家石川馨曾說過,企業內95%的質量管理問題,可通過企業上上下下全體人員活用這QC七工具而得到解決。全面質量管理的推行,也離不開企業各級、各部門人員對這些工具的掌握與靈活應用。

    (2) 中級統計管理方法 :包括抽樣調查方法、抽樣檢驗方法、功能檢查方法、實驗計劃法、方法研究等。這些方法不一定要企業全體人員都掌握,主要是有關技術人員和質量管理部門的人使用。

    (3) 高級統計管理方法:包括高級實驗計劃法、多變量解析法。這些方法主要用於復雜的工程解析和質量解析,而且要借助於計算機手段,通常只是專業人員使用這些方法。

    這裡就概要介紹常用的初級統計質量管理七大手法即所謂的“QC七工具”,供網友們參考。

    (一) 統計分析表
           統計分析表是利用統計表對數據進行整理和初步分析原因的一種工具,其格式可多種多樣,這種方法雖然較單,但實用有效。

    (二) 數據分層法
           數據分層法就是性質相同的,在同一條件下收集的數據歸納在一起,以便進行比較分析。因為在實際生產中,影響質量變動的因素很多如果不把這些困素區別開來,難以得出變化的規律。數據分層可根據實際情況按多種方式進行。例如,按不同時間,不同班次進行分層,按使用設備的種類進行分層,按原材料的進料時間,原材料成分進行分層,按檢查手段,使用條件進行分層,按不同缺陷項目進行分層,等等。數據分層法經常與上述的統計分析表結合使用。

    數據分層法的應用,主要是一種系統概念,即在於要想把相當復雜的資料進行處理,就得懂得如何把這些資料加以有系統有目的加以分門別類的歸納及統計。

    科學管理強調的是以管理的技法來彌補以往靠經驗靠視覺判斷的管理的不足。而此管理技法,除了建立正確的理念外,更需要有數據的運用,才有辦法進行工作解析及采取正確的措施。

    如何建立原始的數據及將這些數據依據所需要的目的進行集計,也是諸多品管手法的最基礎工作。
舉個例子:我國航空市場近幾年隨著開放而競爭日趨激烈,航空公司為了爭取市場除了加強各種措施外,也在服務品質方面下功夫。我們也可以經常在航機上看到客戶滿意度的調查。此調查是通過調查表來進行的。調查表的設計通常分為地面的服務品質及航機上的服務品質。地面又分為訂票,候機;航機又分為空服態度,餐飲,衛生等。透過這些調查,將這些數據予以集計,就可得到從何處加強服務品質了。

    (三) 排列圖(柏拉圖)
           排列圖又稱為柏拉圖,由此圖的發明者19世紀意大利經濟學家柏拉圖(Pareto)的名字而得名。柏拉圖最早用排列圖分析社會財富分布的狀況,他發現當時意大利80%財富集中在20%的人手裡,後來人們發現很多場合都服從這一規律,於是稱之為Pareto定律。後來美國質量管理專家朱蘭博士運用柏拉圖的統計圖加以延伸將其用於質量管理。排列圖是分析和尋找影響質量主原因素的一種工具,其形式用雙直角坐標圖,左邊縱坐標表示頻數(如件數 金額等),右邊縱坐標表示頻率(如百分比表示)。分折線表示累積頻率,橫坐標表示影響質量的各項因素,按影響程度的大小(即出現頻數多少)從左向右排列。通過對排列圖的觀察分析可抓住影響質量的主原因素。這種方法實際上不僅在質量管理中,在其他許多管理工作中,例如在庫存管理中,都有是十分有用的。

    在質量管理過程中,要解決的問題很多,但往往不知從哪裡著手,但事實上大部分的問題,只要能找出幾個影響較大的原因,並加以處置及控制,就可解決問題的80%以上。柏拉圖是根據歸集的數據,以不良原因,不良狀況發生的現像,有系統地加以項目別(層別)分類,計算出各項目別所產生的數據(如不良率,損失金額)及所占的比例,再依照大小順序排列,再加上累積值的圖形。

    在工廠或辦公室裡,把低效率,缺損,制品不良等損失按其原因別或現像別,也可換算成損失金額的80%以上的項目加以追究處理,這就是所謂的柏拉圖分析。

    柏拉圖的使用要以層別法的項目別(現像別)為前提,依經順位調整過後的統計表才能畫制成柏拉圖。
柏拉圖分析的步驟;

    (1) 將要處置的事,以狀況(現像)或原因加以層別。
    (2) 縱軸雖可以表示件數,但最好以金額表示比較強烈。
    (3) 決定搜集資料的期間,自何時至何時,作為柏拉圖資料的依據,期限間盡可能定期。
    (4) 各項目依照合半之大小順位左至右排列在橫軸上。
    (5) 繪上柱狀圖。
    (6) 連接累積曲線。

    柏拉圖法(重點管制法),提供了我們在沒法面面俱到的狀況下,去抓重要的事情,關鍵的事情,而這些重要的事情又不是靠直覺判斷得來的,而是有數據依據的,並用圖形來加強表示。也就是層別法提供了統計的基礎,柏拉圖法則可幫助我們抓住關鍵性的事情。

(四)因果分析圖

      因果分析圖是以結果作為特性,以原因作為因素,在它們之間用箭頭聯系表示因果關系。因果分析圖是一種充分發動員工動腦筋,查原因,集思廣益的好辦法,也特別適合於工作小組中實行質量的民主管理。當出現了某種質量問題,未搞清楚原因時,可針對問題發動大家尋找可能的原因,使每個人都暢所欲言,把所有可能的原因都列出來。

    所謂因果分析圖,就是將造成某項結果的眾多原因,以系統的方式圖解,即以圖來表達結果(特性)與原因(因素)之間的關系。其形狀像魚骨,又稱魚骨圖。

    某項結果之形成,必定有原因,應設法利用圖解法找出其因。首先提出了這個概念的是日本品管權威石川馨博士,所以特性原因圖又稱[石川圖]。因果分析圖,可使用在一般管理及工作改善的各種階段,特別是樹立意識的初期,易於使問題的原因明朗化,從而設計步驟解決問題。

    (1) 果分析圖使用步驟
          步驟1:集合有關人員。
          召集與此問題相關的,有經驗的人員,人數最好4-10人。
          步驟2:掛一張大白紙,准備2-3支色筆。
          步驟3:由集合的人員就影響問題的原因發言,發言內容記入圖上,中途不可批評或質問。(腦力激蕩  法)
          步驟4:時間大約1個小時,搜集20-30個原因則可結束。
          步驟5:就所搜集的原因,何者影響最大,再由大輪流發言,經大家磋商後,認為影響較大予圈上紅色圈。
          步驟6:與步驟5一樣,針對已圈上一個紅圈的,若認為最重要的可以再圈上兩圈,三圈。
          步驟7:重新畫一張原因圖,未上圈的予於去除,圈數愈多的列為最優先處理。

          因果分析圖提供的是抓取重要原因的工具,所以參加的人員應包含對此項工作具有經驗者,才易秦效。

    (2) 因果分析圖與柏拉圖之使用
          建立柏拉圖須先以層別建立要求目的之統計表。建立柏拉圖之目的,在於掌握影響全局較大的重要少數項目。再利用特性原因圖針對這些項目形成的原因逐予於探討,並采取改善對策。所以因果分析圖可以單獨使用,也可連接柏拉圖使用。

    (3) 因果分析圖再分析
          要對問題形成的原因追根究底,才能從根本上解決問題。形成問題之主要原因找出來以後,再以實驗設計的方法進行實驗分析,擬具體實驗方法,找出最佳工作方法,問題也許能得以徹底解決,這是解決問題,更是預防問題。

    任何一個人,任何一個企業均有它追求的目標,但在追求目標的過程中,總會有許許多多有形與無形的障礙,而這些障礙是什麼,這些障礙何於形成,這些障礙如何破解等問題,就是原因分析圖法主要的概念。

    一個管理人員,在他的管理工作範圍內所追求的目標,假如加以具體的歸納,我們可得知從項目來說不是很多。然而就每個追求的項目來說,都有會有影響其達成目的的主要原因及次要原因,這些原因就是阻礙你達成工作的變數。

    如何將追求的項目一一地羅列出來,並將影響每個項目達成的主要原因及次要原因也整理出來,並使用因果分析圖來表示,並針對這些原因有計劃地加以強化,將會使你的管理工作更加得心應手。

   同樣地,有了這些原因分析圖,即使發生問題,在解析問題的過程中,也能更快速,更可靠。

(五)直方圖

      直方圖又稱柱狀圖,它是表示數據變化情況的一種主要工具。用直方圖可以將雜亂無章的資料,解析出規則性,比較直觀地看出產品質量特性的分布狀態,對於資料中心值或分布狀況一目了然,便於判斷其總體質量分布情況。在制作直方圖時,牽涉到一些統計學的概念,首先要對數據進行分組,因此如何合理分組是其中的關鍵問題。分組通常是按組距相等的原則進行的兩個關鍵數字是分組數和組距。

(六)散布圖

      散布圖又叫相關圖,它是將兩個可能相關的變量數據用點畫在坐標圖上,用來表示一組成對的數據之間是否有相關性。這種成對的數據或許是特性一原因,特性一特性,原因一原因的關系。通過對其觀察分析,來判斷兩個變量之間的相關關系。這種問題在實際生產中也是常見的,例如熱處理時淬火溫度與工件硬度之間的關系,某種元素在材料中的含量與材料強度的關系等。這種關系雖然存在,但又難以用精確的公式或函數關系表示,在這種情況下用相關圖來分析就是很方便的。假定有一對變量x 和 y,x 表示某一種影響因素,y 表示某一質量特征值,通過實驗或收集到的x 和 y 的數據,可以在坐標圖上用點表示出來,根據點的分布特點,就可以判斷 x和 y 的相關情況。

    在我們的生活及工作中,許多現像和原因,有些呈規則的關連,有些呈不規則形有關連。我們要了解它,就可借助散布圖統計手法來判斷它們之間的相關關系。

(七)控制圖

      控制圖又稱為管制圖。由美國的貝爾電話實驗所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制圖使用後,管制圖就一直成為科學管理的一個重要工具,特別在質量管理方面成了一個不可或缺的管理工具。它是一種有控制界限的圖,用來區分引起質量波動的原因是偶然的還是系統的,可以提供系統原因存在的信息,從而判斷生產過程是否處於受控狀態。控制圖按其用途可分為兩類,一類是供分析用的控制圖,用控制圖分析生產過程中有關質量特性值的變化情況,看工序是否處於穩定受控狀;再一類是供管理用的控制圖,主要用於發現生產過程是否出現了異常情況,以預防產生不合格品。

    統計管理方法是進行質量控制的有效工具,但在應用中必須注意以下幾個問題,否則的話就得不到應有的效果。這些問題主要是:1 )數據有誤。數據有誤可能是兩種原因造成的,一是人為的使用有誤數據,二是由於未真正掌握統計方法;2 )數據的采集方法不正確。如果抽樣方法本身有誤則其後的分析方法再正確也是無用的;3) 數據的記錄,抄寫有誤;4 )異常值的處理。通常在生產過程取得的數據中總是含有一些異常值的,它們會導致分析結果有誤。

    以上概要介紹了七種常用初級統計質量管理七大手法即所謂的“QC七工具”,這些方法集中體現了質量管理的“以事實和數據為基礎進行判斷和管理”的特點。最後還需指出的是,這些方法看起來都比較簡單,但能夠在實際工作中正確靈活地應用並不是一件簡單的事。

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發表於 2012-7-20 02:54:54 | 顯示全部樓層
收藏起慢慢研究吓先!辛苦晒版主!
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發表於 2012-9-5 14:45:52 | 顯示全部樓層
其中五種分析控制圖。

第一是 × ﹣R管制圖,在計算量值數據時是最常用及重要之管制圖。並且可用於管制分組計量數據,即每次同時取得若干個數據之地方,例如長度、強度、濃度、光度、電阻等計量值場合。另外,× 管制圖主要作用是觀察分配平均數之變化,而R管制圖則是觀察分配的分散或變異的變化。總括而言, × ﹣R管制圖則將二者聯合運作,更準確分析當中之轉化。

第二是 × ﹣s管制圖,此圖與 × ﹣R管制圖十分相似,只是用標準差(s)替代全距(R)圖。仕由於全距R計算簡單,故此常被廣泛使用。值得注意的是當樣本大小n>10時,應用樣本全距R估計母體標準σ的效率減低,故需要用S圖代替R圖。但樣本大小增大,不但增加取樣及檢查之複雜性,而且計算也十分複雜,也影響管制之時間性。故此應盡量採用 × ﹣R管制圖。

第三是p管制圖,當產品無法直接測定特性值時,則可以分別計算良品與不良品之數目,並以不良率顯示其產品品質。另外有時測定特性值僅以通過與不通過量規分為合格與不合格兩種。並以不合格比率來顯示產品之品質。而常見之不良率有廢品率、缺勤率、及各種差錯率等等。最後值得注意的是p管制圖也可以管制各種良品率。

第四pn管制圖,管制對象為不良數的埸合,設定n為樣本大小,p為不良率,則pn為不良數,故取pn為不良數管制圖的簡單記號。值得注意的是由於計算不良率比較複雜,所以在樣本大小相同下應採用pn管制圖。

第五是c管制圖,這用於管制一部機器、一個零件、一定長度、一定面積或任何一定的單位中所出現缺點數目。例如機器設備缺點或故障次數及每頁書的印刷錯誤數。
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發表於 2012-9-8 11:00:24 | 顯示全部樓層
好詳細的資料
控制圖都好有用
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發表於 2012-10-10 19:25:10 | 顯示全部樓層
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帖文內容豐富,資料詳盡。
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發表於 2012-12-5 16:42:33 | 顯示全部樓層
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發表於 2012-12-20 08:52:42 | 顯示全部樓層
好深奧,先回,後再慢慢看
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