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经典QC七大手法

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发表于 2017-11-2 16:04:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
《七种武器》是著名武侠小说家古龙著名作品代表作之一。七种武器非一般江湖武器,件件精妙绝伦。七种令人闻风丧胆、不可思议的武器,七段完全独立的故事,令人叹为观止,不能掩卷。

Cover - 七种武器.jpg

经典QC7大手法的来历

日本人也很喜欢用7这个数字,相传古代日本武士出战时,也是要携带七种武器的。1991年日本QCC之父石川馨(Kaoru Ishikawa)在他的《质量控制指南》(见下图)这本书中整合了QC七大手法,为什么是七大手法,不是六大手法、八大手法?我猜他可能是觉得这七大手法就像是那无坚不摧的七大武器,能扫平所有的质量控制问题吧。

Guide to quality control.JPG

经典QC7大手法的作用

之所以加上“经典”二字,是因为后来又出现了新QC7大手法,这片文章只针对经典的QC7大手法作介绍。

很多的QC7大手法的介绍文章往往都直接介绍那七种工具,少了对QC7大手法用途的说明。

质量管理可以分为QA和QC,前面的文章详细介绍过两者的区别。
经典QC7大手法偏重于统计分析,针对的是问题发生后的识别和改善,新QC七大手法(将来会单独介绍)则偏重于思考分析过程,主要是强调在问题发生前进行预防

经典QC7大手法的七种武器
因果图
因果图是用来分析目标问题的潜在原因。它也被称为石川图或鱼骨图。通常情况下,其主要分支是4M1E,人、材料、方法、机器和环境。主要分支下的“鱼刺”是问题的潜在原因。因果图是一种非数据分析的方法,可以用来帮助团队做头脑风暴,也可以用来快速寻找问题的潜在原因。

fishbone.gif

散点图
散点图以图形方式描述沿x轴和y轴的成对数据点。散点图可以用来快速识别成对数据点之间的潜在关系。下图描述了各种可能的相关性,从不相关到强负和强正相关。

要注意的是,有很强的相关性并不一定意味着配对数据点之间有直接关系,而可能是第三因素或自然因素。
例如,我发现我的年龄与中国的经济总量呈现非常强的正相关,但这并不能说明是我的年龄增长是我国经济增长的原因。

scatter.gif

控制图
控制图用于评估和监控过程的性能。用于统计过程控制(SPC)的控制图有很多种,可以通过使用不同的图表来加深对样本数据的了解。当样本大小为1时使用单值控制图。下图是关于轴直径的单值控制图的例子。当所有值都在控制范围内,也就是包含所有值的99.7%时,数据处于统计控制状态。

I Chart - New.jpg

直方图是用来显示数据的分布。y轴显示出现的频率,x轴显示实际测量值。使用直方图可以快速显示数据是否朝一个方向或另一个方向偏移。下图显示了一个适合正态分布的数据直方图。

Histogram.jpg


检查表是用来收集数据,如当检查零件时。检查表列出了各种故障类别或问题,并在出现故障或问题时将其记录下来(参见下图)。在检查表中收集的数据可以再用帕累托图表进行进一步分析。

Check sheet.jpg

帕累托图
帕累托图是根据80/20原则来确定问题的优先级,可以协助我们找到最需要解决的主要问题。下图是一个帕累托图的例子,可以看出七个问题中的三个,占所有问题的80%,那么这三项将是改进的优先项目。

Pareto.jpg

流程图(或层别法、运行图)
流程图是用来帮助我们更好地理解过程。流程图可以提供流程的高层视图,如下图所示的例子,也可以用于详细说明流程中的每一个步骤。实际工作中,可能需要先建立一个高级流程图来识别潜在的问题区域,然后详细地绘制所识别区域的流程,以确定进一步调查的目标。

Process flow.jpg

以上是关于经典QC7大手法的介绍,下一期将介绍新QC7大手法。

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二维码 - 小.jpg


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