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QC七大手法有什么作用?

日期: 2018-11-23
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什么是QC七大手法?


QC七大手法是日本人首先提出来的是一种统计手法,在质量管理中的应用,是发现与解决问题的一种思想方法以及工具。QC七大手法有新旧之分,旧QC七大手法倾向统计分析,针对问题发生后的改善;新QC七大手法侧重思考分析过程,强调事前预防。本文主要针对前者。


QC七大手法的意义?


1、用事实与数据说话


2、全因素、全过程的控制


3、依据PDCA循环突破状予以改善


4、层层分解、重点管理


QC七大手法构成:


层别法——做解析


查检表——集数据


柏拉图——抓重点


鱼骨图——追要因


散布图——看相关


直方图——显分布


管制图——找异常


层别法——做解析,比如,将某一产品的次品,进行统计分类,层别就是分类。


查检表——集数据,比如,统计一个星期某罐装产品的次品数量,记录各个项目(层别法作出的分类)如净含量不达标、低压、高压等数据情况。


柏拉图——抓重点,比如,将各个次品项目算出它们的比例以及所占比重。比重超过80%及以上的不良品,则为重点改进对象。(柏拉图法则也即我们常说的二八法则“国民所得80%的收入归于20%之人口所有”。后经朱兰应用在质量管理上,提出“Vital few,Trivial many”—“关键的少数,次要的多数”,并将其命名为柏拉图原理。)


鱼骨图——追要因,比如,某一类次品发生频率较高,那么我们要追查为什么这类次品比较高,使用鱼骨图就可以追查原因,通过对人、机、料、法、环等因素一一讨论研究,最终归纳得出主要原因。并根据这些原因制定相关对应措施。


散布图——看相关,这个主要是看两个事件的关联性。通过收集数据并制作图表,可以看出两个变量间的关系。比如,开小汽车加油门,速度就快。则可以说一定范围内,加油的量与速度呈正相关。散布图,我没用过。


直方图——显分布,最理想的直方图应该是一个正态分布图,比如,我们人类,聪明绝顶的人是少数,傻的透底的人也是少数,其他人多数人都是一般人。直方图可以看出某一现象的分布情况。


管制图——找异常,用于调查制造程序是否在稳定状态下所用之图;管制图是1924年由休哈特在研究产品质量特性之次数分配时所发现。正常的工程所生产出来产品之质量特性,其分配大都呈常态分配的,会超出三个标准差(±3σ)的产品只有0.27%;依据此原理,将常态曲线图旋转90度,在三个标准差的地方加上两条界限,并将抽样之数据顺序点绘而成为管制图;坦白说管制图具体画法算法,我不熟,因为我们平时用的不多,或者说因为有SPC软件的存在,我们只将抽检的数据输入到SPC软件当中,最终结果就出来了。所以,管制图到底有无必要去精学,我存疑。(我觉得,若朝质量工程师方面发展的话,可以精学;打算朝管理方面发展的话,大概了解知道就可以了吧,这是我的一个见解)


我在工作当中用的最多的是柏拉图、检查表、鱼骨图。因为每周我们都要做一个报告,其中有对生产的次品进行统计分析,用柏拉图分析这周主要有哪些不良品,并提出对策;下周将针对主要不良进行控制。鱼骨图更多使用在QC改善活动中,选取某一改善主题,将改善主题用鱼骨图进行分析,得出主要主因,并针对主因制定改善措施。这些方法不是单一使用的,在进行QC活动时,相互配合使用。QC七大手法,为改善而生。


QC七大手法是一个质量人必须熟练的一个工具,对于这个工具的使用,可以提高我们对事物的分析能力、逻辑能力。这么好的一个东西,你应不应该好好学一学?

 

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