品管七大手法

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1、品管七大手法第1章品管七大手法之一：检查表1检查表的简要说明检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出来，然后定期的或不定期的逐项检查，并将问题点记录下来的方法。是最简单，使用最多，用途最广的一种品管手法。在工厂、学校、医院、酒店、银行、国家行政部门的日常管理中，使用检查表的例子比比皆是，对我们的管理工作帮助很大。而有些管理者喜欢把检查的内容装在脑子里，因此在检查工作时漏东漏西，许多项目不是没有检查，就是忘记检查。古人云：“好记性不如烂笔头”。作为执行公司方针政策的管理者，应事先将所查的内容或项目做成检查表，然后一个一个地检查，又快又准又不遗漏。也给下属形成一种严谨的工作态度。检查表虽然是一种既

2、简单又实用的品管手法，但在应用时应注意如下事项：6 确定检查的项目：可参照同业的案例，在案例上作一些改进，也可使用脑力激荡法或多方论证，这样可使检查的项目不会遗漏。7 确定检查的频率：是每小时检查，每天检查、每周检查，还是每月检查。8 确定检查的人员：选择适当的人担当，检查人员是钦差大臣，见官大三级，应铁面无私地执行检查工作，并将检查的结果记录下来。9 公布检查的结果，必要时，将检查到的问题经过汇总后再进行公布。2检查表的实施步骤1 确定检查对象；2 设计检查表；3 依检查表项目进行检查并记录问题或数据；4 对记录的问题或数据进行分析；5 对检查出的问题要求责任单位及时改善；6 检查人员在规定

3、时间内对改善效果进行确认；7 定期总结，持续改进。案例分析一：企博顾问公司顾问师与工厂总经理沟通问询表序号沟通和交流(提问)的内容结果01企业的基本情况(企业发展历史、企业规模、企业组织架构、部门职能、员工人数及文化层次分布、设备使用情况等)02产品情况(销往地、产品定位、产品结构调整、日产量、月产量、年产量、人均产值)03企业是否有书面的长期、中期、短期的经营计划？是否有量化的质量目标？这些计划是否在员工中宣导沟通？04企业是否有一套完善的行之有效的人事管理制度？这些人事管理制度是否规定了员工该做什么、不该做什么？是否符合劳动法规？05企业文化建设有哪些举措？如企业参加一些公益活动，企业内部

4、刊物发行，定期的评选优秀员工，树立典范人物等。06企业运行指标的健康状况，如投资回报率、销售利润率、存货周转率、应收账款周转率等。07激励管理在企业内部是否得到广泛而有效运用，比如精神激励采用当面表扬、当众表扬、写一张便条表扬、评选优秀员工和开庆功会等方式；物质激励是否有一套比较公正的员工晋升制度？是否确保员工有比较稳定的收入？是否帮助员工改善工作方法？当员工提出好的建议时，是否给予适当的物质奖励等？08员工薪资制度，薪资结构的设计的合理性；福利制度，如员工休假、劳动保险等。09员工的培训情况，如员工培训时数，培训有效性考核等。10企业的指挥系统是否紊乱；是否经常存在越级指挥和越级报告现象；是

5、否明确在什幺情况下可以越级指挥或越级报告？11目前公司级会议有哪些？如经营会议、生产协调会、质量例会、早会、研讨会、茶话会等12企业的成本控制如何？如质量成本(鉴定成本、预防成本、内部失败成本、外部失败成本)的统计分析是否有做？13物料损耗是否控制？企业是否存在一座看不见的工厂或隐形工厂？物料损耗标准是否建立？14新产品开发能力如何？开发一款新产品的周期有多长？成功率多高？15内部沟通的渠道是否顺畅？是否存在一些沟通不良的现象，如不合格品的信息、客户抱怨的信息没有及时报告有关部门。16最高管理者是如何关注客户满意度的？是否建立衡量客户满意度指标？是否采取有关措施来提升客户满意度？17企业是否定

6、期的有意识的收集一些竞争对手的情报，这些情报是否得到有效应用？18与对手竞争时，我们的优势在哪里？差异在哪里？机会在哪里？威胁又在哪里？19生产能力(包括人力、设备、厂房状况)能否满足需要。是否考虑进一步扩大；什幺方式扩大？20董事会是否充分授权最高管理者，这些权力是否明确？案例分析二：工作改善检查表序号检 查 内 容结果01是否有什么方法可以替代现有的产品，而有相同的效果？02是否可以不必做这种工作，就能获得相同的结果？03有没有比较简单的方法来做？04有没有比较快的方法来做？05有没有比较愉快的方法来做？06采用方式可延长它的使用寿命？07有没有更安全的方法来做？08有没有更健康的方法来做

7、？09有没有更舒服的方法来做？10能不能设计一个工装夹具来提高工作效率？11有没有更快捷的途径来做？12用其他什么方法是否更有效？13有没有更便宜的方法来做？14外观是否可做得更吸引人或更美观？15是否可以做为其他用途？16是否能使它变为多种用途？17是否可加点什么来提高其价值？18是否可以跟其他东西一起发展？19包装的方式是否可以改良？20还有其他什么方法可加以改良？说明：工作改善检查表设计背景在工厂管理中，工作改善是一个永恒的主题，因为只有打破现状才能使企业不断的进步，工作改善应该贯彻于整个质量管理活动中。如新产品开发、市场开发、工艺流程的设计、工装夹具的设计、物料搬运的设计等，如果我们事

8、先设计好“工作改善检查表”，当要进行工作改善时，使用此表逐项地去检查，一定可以迸发出许多新的观念或想法，并及时记录下来。此份表对于我们工作改善是有非常大的帮助。案例分析三：某IT企业员工考核表薪 号姓 名职 务职 等评核要项等 级 说 明12345一工作效率1进度超前，提前完成所有任务。2所有工作均能按时完成。38.5%的工作能够按时完成。4偶有拖欠现象，只有70%的工作能够按时完成。530%以上的工作不能按时完成。二工作品质1工作细致，精益求精，完成完美。2品质意识较好，完成品质高。3能遵循品质规范作业，瑕疵少。4未能遵守作业规范并造成一批次之重检。5对品质管理有抵触行为或造成二批次以上之重

9、检。三配合度1份内工作不仅不需任何跟催，份外工作亦能主动帮助完成。2绝对服从主管任何指令，毫不计较，并能全力以赴。3对一些指令虽非乐意，但仍肯服从，并能尽责做好。4对某些工作分配有抵触，并发生不服从指令之现象。5出现二次以上不服从主管指令之现象。四出勤状况1本月满勤且无迟到，早退现象。2本月请假半天以内，且无迟到，早退现象。3本月请假满一天，或者迟到，早退累计达到一次。4本月请假满二天。5本月请假超过二天以，或者迟到，早退累计二次（含）以上。五责任感1责任感相当强，敢于承担责任，可以充分信赖，无须任何督促。2可独身负责，处事稳建，仅须略加督促。3基本上可以信任，但须偶尔督促。4处事被动，不积极

10、，必须有人经常加以督促。5缺乏责任感，推诿卸责。六品德言行1忠诚廉洁，言行诚信，表里如一，足为楷模。2品性良好，言行举止得当，为人诚实可信。3品性言行尚属正常，并能洁身自爱。4涵养欠佳， 言行随便，偶有超越违纪行为。5自我为重，言行偏激，心口不一。七守法精神1奉公守法，堪为同事之楷模。2能致力遵守规则，服从领导。3尚能守法，但偶有松懈。4守法精神欠佳，有待加强教育。5法纪观念差，易影响周围同事，须常加注意。八学习能力1对新指示，新方迅速了解，进步神速，自我发展欲望强2具有学习研究精神，且能抓住重点，进步较一般人为快。3有普通之学习能力。4须耐心说明后方能了解，未能坚持自我学习，提高。5反复说明

11、仍难了解，只能做单调无变化之工作。九身体状况1身体强壮，精力过人，能吃苦耐劳，可以超强度工作。2身体健康，精力尚可，足可应付现任工作。3身体状况适中，偶有不适，但不致于对现任工作产生影响。4身体较弱，应付现任工作感到吃力。5体弱多病，经常病假，坚持正常工作有困难。十实践能力1经验丰富，富实干精神，动手能力强。2有实践经验，动手能力可，能够处理稍困难之工作。3经验一般，只能处理最普通之问题。4对目前所担任的工作显得经验不够。5没有实践经验，动手能力差，需强化教育。合计得分 10分+ 8分+ 6分+ 4分+ 2分=核准栏主 管 评 语 栏本月工作表现评语发 展 趋 势 考 评复考：初考：提拔重用平

12、级调用原级留用降级使用第2章 品管七大手法之二：层别法1层别法的简要说明层别法又叫分层图，是品管所有手法中最基本的概念，是统计方法中最基础的管理工具，它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互相关系进行分组，加以层别。通过层别法，可以将杂乱无章的数据归纳为有意义的类别，将事物处理得一清二楚，一目了然，这种科学的统计方法可以弥补靠经验靠直觉判定管理的不足。 在日常活中，运用层别法的例子比比皆是，如我们买衣服会货比三家，除了材质、颜色、款式等感官上比较外，一定会进行价格比较，然后进行层别，决定是否购买。又如封建社会的科举考试，分状元、宝眼、探花，也是一种层别

13、，择优录用。但在工厂，运用层别法必须以大量的数据为前提，用数据说话，依据所获取的数字信息进行层别比较，找出问题之所在。现场品质管理，必须确定项目，然后定期地收集数据并层别分类，并对数据进行科学的分析判断，ISO9001：2000版八大原则之第七大原则告诉我们：以事实作为决策之依据。事实是什么？事实就是数据，运用数据分析解决品质问题，这是现代品质管理的精髓。在应用上，层别法应注意以下几点：2 层别法可单独使用，且可捕捉到问题点。3 层别法也可与其它QC手法结合使用，且效果更佳，如与柏拉图同时使用，既可将某一主题的数据层别清楚，也可找到关键或重要的问题，抓住重要的少数和有用的多数。4 层别法必须建

14、立在数据的基础上，没有数据，层别法无从谈起。5 层别的对象具有可比性，最好在相同条件、相似条件或不同条件下进行层别，更容易发现问题点。如同一班组生产不同的产品，对不同产品进行层别分析，可以发现产品存在的品质问题。层别法对象举例：1.部门、单位别：技术部、市场部、工程部、生产部、品管部、行政部、采购部、物控部、财务部等。2.制程别：遥控电动玩具制程、线控电动玩具制程、普通塑胶玩具制程、搪胶玩具制程、吹气玩具制程、乐器玩具制程等。3.班别：早班、中班、夜班。4.作业员别：工龄别、年龄别、教育程度别、性别等。5.机械设备6.别：机台别、机型别、生产厂家别、新旧别等。7.时间别：小时别、日别、周别、旬

15、别、月别、日夜别、季节别等8.作业条件别：温度别、湿度别、压力别、作业时间别、人工与自动别等。9.原材料别：五金类、塑胶类、实木类、电子元件类、包装材料类等。10.测量别：测量仪器别、测量人员别、测量方法别等。11.检查别：检查人员别、检查方法别、检查场所别等。12.地区别：华北地区、华南地区、东北地区、华东地区、西南地区、西 北地区。2层别法的实施步聚1.确定研究的主题，2.如1 中国各行业的收入水平？2 工厂各班组的绩效？3 不同产品之报废数量？4 某学校学生考试成绩？5 外资企业管理层的收入？财务高手、品管高手、业务高手、行政高手，还是设计高手？6 深圳、广州、北京、上海、大连、东莞、昆

16、山居民消费指数？3.设计收集数据的表格10 应将主题的所有项目设计在表格中；11 最好有合计栏目，以便了解整体状况；12 应有表格名称、制表人、收集时间、收集地点、收集方式等；13 编制的表格要简洁、适用、便于记录。4.收集数据16 数据的真实性17 数据的及时性18 数据的代表性5.分层比较对这些的数据从各个方面进行分层比较，找出其中的差异，确定改善的项目。3案例分析一：各城市制造业从业人员月平均收入统计表为了掌握中国制造业在1989年2002年这十三年来从业人员月平均收情况，我们从中国上海、北京、广州、深圳、厦门、昆明、东莞、大连、包头、武汉、成都等十个城市抽取了1000年样本，做出如下统

17、计表。（单位：元） 1989199019911992199319941995199619971998199920002001平均数上海3523894054424805205805967007809009801100632北京32037739843048752056060072082098010501250654广州413450480525580640750800880950110012401380783深圳42048252859664675888399010501300145015501600938厦门415457489532590655760810890980112012001320786昆

18、山30231233536042046249662073082099811001380641东莞30531832435840942050560770883094011201280624大连3203804104484905405705927087829019801110633武汉305315362350410428456507580670705815900523成都300315367340380407440489520580624680750476获取的信息:1.十三年来制造业从业人员月平均工资最高的城市是深圳,其次是广州;2.从1998年看，3.从收入上来层别，4.最高的是深圳，5.计420元，

19、6.最低的是成都300元，7.从2001年看，8.收入最高的是深圳，9.计1600元，10.最低的是成都，11.计750元。实战时注意事项：1.取样应具有代表性，2.IT行业与劳动密集型行业都要抽取样本。3.此表时间跨度大，4.涉及的城市多，5.非专业调查机构和国家统计部门才有办法完成。案例分析二：某五金厂2002年12月8日成品抽验不良统计表为了掌握代号为HJ-018的产品，在成品抽验时发生的不良数，FQC将2月18日的不良项目和不良数统计如下表：产品代号：HJ018 本日产量：2.3万 日期：2003年2月18日8:009:0010:0011:0012:0014:0015:0016:001

20、7:00小计弯曲422324861050粘合1020325885615109毛刺22656082435断裂57291402131披锋10231200110划伤1210001218爆叻25134012018脏污02412301316电哑色13013240014裂纹01324012114小计266454313327261826305获取的信息：1从不2良数来层别，3本日不4良数最高的是粘合不5良，6计109PCS，7其次是弯曲，8计50 PCS，9不10良数最低的是划伤，11计8PCS。12从时间段来层别上午九点发现的不13良数最多，14计64PCS，15下午4点发现的不16良数最少，17计18P

21、CS。实战时注意事项：2 应明确不良数由谁记录并统计。3 统计完成后要立即将此报表交给上司。4 此表反映的是一天中各时间段的不良数，主管应及时对数据进行分析，以免贻误时机。5 上司巡线时要关注这份报表，并随时了解不良原因及不良程度。6 上司应要求下属将不良品分类放置，必要时以标签标识之。案例分析三：直方图层别举例第3章品管七大手法之三：柏拉图一柏拉图的简要说明1897年，意大利经济学家V.pareto （18481923年）在分析社会经济结构时发现一个规律，这个规律就是80%的社会财富掌握在20%的人手中，后被称为“柏拉法则”。1907年，美国经济学家劳伦兹（Lorenz）使用累积分配曲线描绘

22、了柏拉图法则，被称为“劳伦兹曲线”1930年后，品管泰斗，美国品管专家朱兰博士将劳伦兹曲线应用到品质管理上。二十世纪60世纪年代，日本品管大师石川馨在推行他自己发明的QCC品管圈时使用了柏拉图，从而成为品管七大手法之一。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。柏拉图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，适用于计数值统计，也有人称其为ABC图，又因为柏拉图的排列是依大小顺序，故又称排列图。柏拉图绘制注意要点：1） 柏拉图有两个纵坐标，2）左侧坐标3）一般表示数量或金额，4）右侧面纵坐标5）一般表示数量或金额累积的百分比。6） 柏拉

23、图横坐标7）一般表示检查项目，8）按影响程度大小，9）从左到右依次排列。10） 绘制柏拉图时，11）按各项目数量或金额出现的频数，12）对应左侧纵坐标13）画出直方形，14）将各项目出现的累计频率，15）对应右侧纵坐标16）描出点子，17）并将这些点子按顺序连成光滑曲线。二柏拉图制作步骤步骤1：收集数据 品管部将上个月的咖啡壶线的制程不良作出统计，其中抽样2800件，总不良数为148件，其中不良数为：8月份咖啡壶制程不良品统计表序号不良项目不良数占不良总数百分比(%)1脱漆5335.8%2氖灯不亮106.8%3脏污53.4%4无功率128.1%5耐压不良3624.3%6色差74.7%7变形22

24、15%8其它31.9%合计148100%制表：李光地 审核：罗亮 统计日期：2002年9月1日步骤2：把分类好的数据进行汇总，由多到少进行排序，并计算累计百分比。8月份咖啡壶制程不良品统计表序号不良项目不良数占不良总数百分比(%)累积百分比（%）1脱漆5335.8%35.8%2耐压不良3624.3%60.1%3变形2215%75.1%4无功率128.1%83.2%5氖灯不亮106.8%90%6色差74.7%94.7%7脏污53.4%98.1%8其它31.9%100%合计148100%步骤3：绘制横轴与纵轴刻度。1）画出横轴与纵轴，2）横轴表示不3）良项目，4）左边纵轴表示不5）良数，6）右边纵

25、轴表示不7）良率。8）左边纵轴最高刻度是不9）良总数148PCS，10）右边纵轴最高刻度是不11）良率100%。12）左边的纵轴最高刻度与右边纵轴最高刻度是一条水平线。步骤4：绘制柏拉图1）在左纵轴与横轴区域间找出坐标2）点，3）共7个坐标4）点。5）将各不6）良项目画出坐标，7）也就是柱状图。步骤5：绘制累积曲线1）针对累积不2）良率在右纵轴与横轴区域间找出坐标3）点，4）共7点。5）用折线将7个点连接。步骤6：记入必要事项：1）标2）题：咖啡壶线制程不3）良柏拉图4）总检查数：2800件5）总不6）良数：148件7）不8）良率： 5.28%9）检验者：李军10）绘图者： 王晶步骤7：分析柏

26、拉图1）从以上柏拉图可以看出，2）制程中脱漆、耐压不3）良、变形占总不4）良率比率的75.1%，5）这三项是9月份重点改善的项目，6）建议用因果图对这三项不7）良原因进行分析。8）应确定项目改善责任人及完成期限，9）在9月份把脱漆，10）耐压不11）良、变形的比例降下来。三案例分析一：某汽车配件厂制程不良柏拉图1某汽车配件厂制程不良统计表序号项目数量累计数量占总不良数百分比累积百分比1弯曲929232.6%32.6%2粘合7316525.9%58.5%3毛剌5421919.1%77.6%4断裂3225111.3%88.9%5安装调试不当192706.7%95.6%6短路92793.2%98.8

27、%7工具磨损32821.2%100%合计282100%2绘制柏拉图3分析柏拉图1）由上图可以看出弯曲、粘合、毛剌占总不2）良数的77.6%。应是下个月重点改善的项目。建议由品管部、工程部、生产部组成分析小组，运用因果图对以上三个项目进行分析，找出真正的原因。六案例四：百万富翁投资项目柏拉图1为了研究中国百万2富翁的投资去向，3社会调查员刘黄河在2001年对广东珠江三角洲之深圳，4东莞、顺德、中山和广州的一百名5百万6富翁的投资进行调查，7调查统计结果如下：序号项目费用金额累计金额占总金额百分比累积百分比1银行存款48万48万48%48%2房产20万68万20%68%3买古董15万83万15%8

28、3%4投资办厂6万89万6%89%5存黄金5万94万5%94%6买保险2万96万2%96%7买股票1万97万1%97%8放高利贷1万98万1%98%9其它2万100万2%100%合计100万100%8绘制柏拉图3柏拉图分析1）中国广东的百万2）富翁大部分将钱存入银行，3）占48%，4）几乎将一半的钱放入银行吃利息。江泽民在中国共产党十六大报告中提出保护合法的劳动收入和合法的非劳动收入，5）建议这些百万6）富翁大胆投资，7）为社会主义建设添砖加瓦，而8）不9）该将大量的钱财存入银行，10）要为扩大内需贡献一分力量。11）20%的钱买房子，12）体现了中国人“家”的观念。13）广东的百万14）富翁

29、收藏古董兴趣浓厚，15）用15%的钱来买古董。16）广东的百万17）富翁投资意愿不18）足，19）政府应加以引导，20）并制定优惠政策，21）让大量的民资金投入社会主义建议，22）促进国民经济的快速增长。第4章品管七大手法之四：因果图1因果图的简要说明因果图是日本品管权威石川馨博士在1952年发明，又称石川图，亦叫鱼骨图或特性要因图，由于它形状象一尾鱼的骨架而得名，鱼头部分是要剖析的问题，其目的是要找出造成此一问题的可能原因。我们知道，无风不起浪，任何问题的发生，必然有其内在或外在原因，而这些原因的存在，又必须会产生变异的结果，也就是说，原因与结果之间一定存在因果关系。在制造业和服务业，管理者

30、可将影响产品或服务品质的诸多原因一一找出，并绘鱼骨图，使人一目了然，通过绘制鱼骨图，可以使绘制小组受到一身临其境的教育，同时也是一种讨论问题的捷径，这对我们的管理是大有帮助的。因果图可分为追求原因型和追求对策型两种。1）追求原因型：在于追求问题的所在，2）并进而3）寻找其影响的原因，4）以因果图表示结果（特性）与原因（要因）间的关系，5）如“生产效率为什么这么低？”6）追求对策型（鱼骨图反转）：追求问题点如何防止、目标7）的效果应如何达成等的对策，而8）以因果图表示期望效果（特性）与对策图的关系。2绘制因果图应注意的事项：1.要集合全员的知识与经验而2.绘制。3.把重点放在解决问题上，4.并依

31、5W2H的方法逐项列出。绘制要因图时，5.重点先放在“为什么会发生这种原因、结果”，6.分析后要提出对策时则放在“如何才能解决”，7.并依5W2H的方法逐项列出。why为何必要？（对象）What 目的为何？（目的）Where 在何处做？（场所）When 何时做？（顺序）Who谁来做？（人）How 什么方法？（手段）How much花费多少？（费用）8.原因解析愈细愈好，9.愈细则更能找出关键之原因或解决问题的方法。10.品质特性的决定应以现场第一线所发生的问题来考虑。Q（Quality）品质功能、尺寸、外观、材质等；C(Cost)成本人工数、原料数等；D(Delivery)交期生产数、生产能力

32、等；M(Morale)士气出勤率、改善提案件数、团队精神等；S(Safety)安全整理整顿、灾害、安全等。11.因果图绘制后,经讨论后决定要因,并用色笔圈出要因.3困果图制作实施步骤1.成立鱼骨图分析小组，2.36个人为佳，3.最好是各部门的代表。4.确定原因或对策的问题点：1 如为什么这段时间经常延迟交货？2 为什么人员流动率居高不下？3 为什么客户投拆率这么多？4 不良率为何降不下来？5 如何提高生产效率？6 如何扩大内需？7 如何解决下岗工人的生活困难？8 如何提升自身的能力？9 如何防止不良品发生？10 如何降低生产成本？11 为什么我混得这么差？12 为什么齿轮的尺寸变异增加？13

33、为什么酒店的入住率下降？14 为什么中国的经济一技独秀？15 为什么中国银行的存款越来越多？5.画出干线主骨、中骨、小骨确定重大原因6.与会人员应用脑力激荡法，7.热烈讨论，8.依据重大原因进行分析，9.找出中原因或小原因绘至鱼骨图中。10.鱼骨图小组形成共识，11.把最可能是问题根源项目用红笔圈出来。如大原因之中的培训不12.足是最重要原因，13.则用红笔圈出，14.以示注意。15.记入必要事项因果图小组组长：黄蒙东因果图小组成员：许汉、邓光荣、李强、夏秋、莫非制作日期：2002年12月8日4案例一：某电子厂基板焊接不5良之因果图6案例二：某汽车齿轮零配件尺寸变异因果图第5章品管七大手法之五

34、：散布图一散布图的简要说明将因果图关系所对应变化的数据分别描绘在轴标系上，以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何，也有人称之为“散布图”、“相关图”。在日常管理中，我们总感觉到一些现象和结果似乎存在某种内在联系，似乎又不存在，似乎关系较紧密，似乎关系不紧密，但这个感觉有时会产生错误的判定，如果我们收集两个变量的数据（至少组以上），并描绘在坐标系上，情况则一目了然，且很容易判断原因真假。我们要了解情它们的关联与关联程度，必须借助品管七大手法之一的散布图描绘它。散布图一般有下列六种，分别是：1）正相关：当变量X增大时，2）另一个变量y也增大。2 相关性强，如投资率与失业率的关系；3 相关性中，

35、如收入与消费的关系；4 相关性弱，如体重与身高的关系。3）负相关：当变量X增大时，4）另一个变量y却减少。5 相关性强，如油的的粘度与温度；6 相关性中，如举重力与年龄的关系；7 相关性弱，如血压与年龄的关系。5）不6）相关：变量X增大时（或r），7）另一变量y并不8）改变（或X）。如气压与温度的关系。9）曲线相关：变量X开始增大时，10）y也随着增大，11）但达到某一值后，12）则当X值增大时，13）y反而14）减少，15）反之亦然。如记忆与年龄的关系。在制作散布图时，应注意以下事项：1）两组变量的对应数至少在个以上，2）最好个，3）100个最佳。4）找出、轴的最大值与最小值，5）并以、的最

36、大值及最小值建立6）坐标7）。8）通常横坐标9）用来表示原因或自变量，10）纵坐标11）表示效果或因变量。12）散布图绘制后，13）分析散布图应谨慎，14）因为散布图是用来理解一个变量与另一个变量之间可能存在的关系，15）这种关系需要进一步的分析，16）最好作进一步的调查。二散布图的实施步骤1确定要调查的两个变量，2收集相关的最新数据，3至少个以上。4找出两个变量的最大值与最小值，5将两个变量描入轴与轴。6将相对应的两个变量，7以点的形式标8上坐标9系。10记入图名11、制作者、制作时间等项目。12判读散布图的相关性与相关程度。为确认马达连续运转之后，速度是否发生改变，经试验获得以下数据。时间

37、速度时间速度时间速度时间速度时间速度133073251325019210251712320828514244202042616533089300152372119727159431110270162312219128151530411264172252318529145629712257182182417830133图5-1 马达运作时间与速度三散布图的举例东南亚某地区的投资率与失业率的关系序号年度投资率失业率序号年度投资率失业率11970年35%1.82%171986年24%3.32%21971年32%2.25%181987年24%3.48%31972年40%1.89%191988年22%3

38、.59%41973年34%1.95%201989年20%3.68%51974年31%1.73%211990年20%3.92%61975年28%1.82%221991年18%4.01%71976年29%2.06%231992年19%4.25%81977年27%2.70%241993年17%4.37%91978年25%2.82%251994年15%4.25%101979年26%2.63%261995年17%4.55%111980年37%2.13%271996年15%4.78%121981年32%2.54%281997年13%4.98%131982年26%2.95%291998年13%5.05%14

39、1983年25%3.02%301999年12%5.54%151984年28%3.15%312000年10%5.94%161985年27%3.63%322001年10%6.05%图5-2 东南亚某地区的投资率与失业率散布图四散布图的判读1正相关（点子自左下至右上分布者）： X增大时，Y也随之增大，称为正相关，如下图ac(a) 正相关例子：投资率与失业率的关系（相关性强）(b) 正相关(中度)例子：收入和消费的关系（相关性中）(c) 正相关(弱)例子：体重与身高的关系（相关性弱）2负相关（点子自左上至右下分布者）：（d）负相关（强） 例子：油的粘度与温度的关系（相关性强） (e)负相关（中度） 例

40、子：举重力与年龄的关系（相关性中）（f）负相关（弱） 例子：血压与年龄的关系（相关性弱）3无相关（点子分布无向上或下倾向者）：aX与Y之间看不b出有何相关关系。cX增大时（或Y），dY并不e改变（或X）。以上两种情形均称之为无相关，如下图h j(h)无相关 (i)无相关(j)无相关 例子：温度与气的关系（毫不相关）4曲线相关（点子分布不是呈直线倾向，而是弯曲变化者） X开始增大时，Y也随之增大，但达到某一值后，则当X值增大时，Y反而减少 ，反之亦然，称为同曲线相关。如下图KL（K） （L）例子：记忆与年龄的关系（曲线相关）第六章品管七大手法之六：直方图一直方图的简要说明直方图是针对某事物的特性

41、值或结果值，利用常态分布（也叫正态分布）的原理，把50个以上的数据进行分组，并算出每组出现的次数，再用类似的直方图形描绘在横轴上。通过直方图，可将杂乱无章数据，解析出其规则性，也可以一目了然地看出数据的中心值及数据的分布情形。直立图在计量值中也是非常重要的一种图形，它主要用来分析已完成品质状态。在制造业，现场的管理干部经常都要面对许多数据，这些数据大多来自制造加工过程的抽样测量得到，对于这些凌乱的数据，如果制作成直方图，并借助对直方图的观察，可以探索产品品质分布的规律，知道其是否变异，并进一步分析判断整个生产过程是否正常，制程问题点在哪里，为研究过程能力提供依据。在这里提示一下，很多人会认为柱

42、状图就是直方图，这其实是错误的，它们之间有很大的差别，柱状图是利用推移的原理，只反应过去每期或每类别项目的状况比较；而直方图是利用正态分布原理，反应整个时期的分布状况，从中找出可能存在的问题。通过直方图，可以达到如下目的：2 了解品质分布的状况，对品质状况分析有极其重要的参考价值；3 显示波动的形态，知道其是否变异；4 直观地传达有关过程质量分布情况的信息；5 观察产品质量在某一时间段内的整体分布状况；6 研究制程能力或预测制程能力；7 求分配的平均值和标准值；8 计划产品的不良率；9 调查是否混入两个以上的不同群体；10 测知是否有虚假数据；11 借此订定产品的规格界限；二直方图（频数分布图

43、）的制作步骤2 收集同一类型的数据；3 计算极差（全距）；4 设定组数，计算组距、组界、中心值；5 制作频数表；6 按频数值比例画横坐标、纵坐标；7 按纵坐标画出每个矩形的角度，代表落在此矩形中的点数；8 判读直方图（对过程状态分析）。三直方图举例为考核某金耳环重量的质量水平，随机在一批产品中抽样测得数据100个。2 收集数据（见下表，单位：克）1234567891022.123.422.627.722.923.724.521.324.721.225.824.523.221.321.624.124.817.421.920.323.924.624.322.724.626.730.026.023.

44、124.622.821.822.624.025.122.419.323.923.621.525.023.624.924.826.423.926.618.323.225.321.725.023.521.724.327.229.025.023.822.322.228.024.621.625.224.826.727.628.525.824.625.322.527.525.524.824.623.818.819.925.124.822.626.624.125.023.420.621.326.322.924.421.523.123.428.922.420.126.226.4表1-6-13 算出极差Xma

45、x=30.0 Xmin=17.4 =XmaXmin=30.0-17.4=12.65 设定组数，计算组距、组界、中心值；数据总数50100100250250以上组 数约610组约712组约1020组3 n=100，选组数10，测定值量小单位为0.1(便于数据落在区间内)；4 计算组距：h=，取1.3；5 第一组下限值=Xmin=17.4 = =17.4- =17.356 第二组下限值（第一组上限值）=17.35+1.3=18.657 计算中心值组中心值=第一组中心值=（以此类推）6 制作频数表（如下表）：组别组距上下限值中心值频数表117.35-18.6518.002218.65-19.9519

46、.303319.95-21.2520.605421.25-22.5521.9016522.55-23.8523.2020623.85-25.1524.5029725.15-26.4525.8012826.45-27.7527.108927.75-29.0528.4041029.05-30.3529.7019 按频数画横坐标、纵坐标与直方图（如下图）10 直方图的常见形态与判定1 正常型是正态分布，服从统计规律，制程正常。2 缺齿型不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：1）有经验的人员故意做的假数据。2）测量仪器精确度不3）够，而4）品质要求的精确度较高，5）检验员只好进行估计。6）次数分

47、配不7）当，8）如作图时分组太多。9）较多特性差异的数据混杂在一起。3 偏态型不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：2 由习惯作业造成作业方法不对。3 工具、冶具、模具已经磨损或松。4 离岛型不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：2 数据输入人员在输入的过程中，可能把10.01输成10.1或1.01。3 制程中其它物料混入。4 机台设备在过程中出现特殊原因，产生了变异。5 高原型不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：1 新进人员做的假数据。2 经过全检挑选的数据。3 测量仪器精确度不够。4 双峰型不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：4 有两不同的组合，如两部机器或两家

48、不同的供应商。5 在过程中有变异产生，而做了较大调整。6 不规格型不是正态分布，不服从统计规律，可能的原因是：2 纯粹是不太熟悉直方图的人员做的假数据。3 数据太多或太少。4 品质实在太差，未经过全检的数据。第7章 品管七大手法之七：控制图一控制图的简要说明控制图的历史1924年由美国品管大师休哈特博士发明，1925年因为用法简单，1926年效果显著，1927年就成为品质管理不1928年可缺少的主要工具。1932年 美国邀请休哈特到伦敦。讲控制图，1933年美国人把它应用到工厂管理，1934年比美国早。1940年 美国、英国把控制图大量引进工厂，应用到生产过程中。1942年 二战期间，美国强制

49、实施控制图，为美国的二次大战的胜利立下汗马功劳。1950年 日本邀清品管大师戴明到日本讲控制图，日本人将它发扬光大，运用到基层。1953年 台湾引进美国的控制图，在工厂广泛采用。管制图(Control Chart)是对过程或制程中各特性值进行测定、记录、评估和监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。客观存在也叫控制图。图上有中心线(CL,Central line)，控制上限(UCL,Upper Control Limit)和控制下限(LCL,Lower Control)，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点落在UCL、CL、LCL统称为控制线(C在UCL、CL、LCL统称为控制线

50、(Control Line)。若管理制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL与LCL之间的排列有趋势，则表明过程异常。世界上第一张控制是美国休哈特在1924年5月16日提出的P控制图（不合格品率控制图），当时休哈特采用了3个标准差来确定控制图的上下限，即我们通常说的3。在品质管理中，管制图是一种以实际产品品质特性与根据过去经验所判明的制程能力的管制界限比较，而以时间顺序用图形表示。如下图在现代品质管理中，随着客户和最终用户对品质的意识越强，对制造业的品质要求也越来越严，对管制图的应用也有不断的深化。所以在上图中最开始沿用的3也不断演化出4、5、6，甚至如美国航天局要求7或8。摩托罗拉（

51、MOTOROLA）公司就要求其供货商产品品质应达到6。不偏移的合格品概率表K倍合格品概率%跑出管制界限概率%168.2731.73295.454.55399.730.27499.99370.0063599.9999430.000057699.99999980.0000002上表的数据是一种理想值,但在实际工作及生产中,由于受各种人(Man)、机（Machine）、料（ material）、 法（method）、环（ environment）、测（measure）等因素的影响，跑出控制界限的概率会增加，所以一些学者就把这些因素考虑进来，又经过一系列的计算得出一个制程偏移1.5的理论，即在理想值的基础上假定实际制程中心最多上下偏移1.5。如下表：偏移1.5的合格品概率表K倍合格品概率%跑出管制界限概率%130.2359.77269.1330.87393.327.27499.37900.621599.976700.0233699.9996600.00034二控制图的数据收集1数据收集的意义数据收集对于任何一个管理体系都是最基本的项目之一，离开了数据收集，所有的管理都是一纸空谈。在SPC中，数据收集是非常重要的，收集数据的好坏关系到SPC的意义是否存在，关系到SPC的功能能否实现。因为SPC应用的精神在于