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1、2013年5月,质量控制方法,2013年5月,2013年5月,2,质量控制的七种方法简介,质量控制，Quality Control(QC)的概念于1950年代起源于日本，并于1980年代在日本得到全面的发展乃至扩散到全世界。如果没有正确的品质管理工具来确定了解事件的真相跟“瞎子摸象”无异。努力使自己早些灭亡 戴明博士（W.Edwards Deming）,2013年5月,3,靠经验解决问题，不易掌握事物的真相，应利用正确的统计方法来分析所收集的数据，以查找真正的原因。实际工作中常用的质量控制方法：1.检查表(Checklist):收集数据用2.直方图(Histogram):掲示数据群的分布情况3
2、.散点图(Scatter Diagram):掲示不同要素之间的相关性4.帕勒托图(Pareto Diagram):确定主要要素5.控制图(Control Chart):掲示数据群波动的情况6.特性要因图(Characteristic Diagram):调查造成结果的原因7.层别法(Stratification):从不同角度层面分析事物,常见的七种质量控制(QC)方法,2013年5月,4,你会有过出门忘记关电源、带钥匙、手机的痛苦经历吗？（检查表）你曾经有过面对复杂的问题现象而不知从哪一个开始下手吗？（帕勒托图)你能预测男女结婚，女的身高大于男的身高的比率吗？(直方图)你想知道你的体重变化情况吗
3、?(控制图),2013年5月,5,七种QC方法与PDCA直接的关系,2013年5月,6,（一）检查表-Checklist,检查表是收集数据用的一种简单的表格，将有关项目和要收集的数据，根据使用目的，填入相应的栏目内。用简单的符号填写，检查表的数据主要用于把握现状、分析原因使用。这种设计出来的表格称之为检查表。,2013年5月,7,检查表的一般形式,2023/2/16,2013年5月,8,检查表的目的,1、日常管理：质量控制项目的点检，作业前的点检，作业后的点检,医疗设备、电子病历信息系统运行状况的点检等。2、特别调查：问题已经发生要加以调查，安全事故的调查、不良原因 调查等。3、记录分析：对采
4、集的数据需要进行分析，然后作成如变化趋势图、直方图等。,2023/2/16,2013年5月,9,检查表就在你的日常工作中,2013年5月,10,（二）直方图-Histogram,直方图(histogram)是以直方面积描述各组频数的多少，面积的总和相当于各组频数之和，适合表示数值变量的频数分布，通过直方图的整理，我们可以得到数据的几种特征：1.数据的分布形态；2.数据的平均数；3.数据离散程度的大小；4.数据和规格之间的关系。,2013年5月,11,2000年某医院收治乙脑病例的年龄分布,2013年5月,12,（三）散点图 Scatter Diagram,1、定义：用来表示一组成对的数据之间是
5、否有相关性的一种图表。散点图(scatter plot)以直角坐标上点的密集程度和趋势来表示两个变量间的数量关系。,2013年5月,13,散点图中点的分布状态和两特性值的相关关系有以下三种：1、正相关：当其中一方的特性值越大，另一方的数值也有增加的倾向时，散点图会呈向右上方走向，代表此两特性值为正相关。2、负相关:当其中一方的特性值越大，另一方的数值却越小时，散点图会呈向右下方走向，代表此两特性值为负相关。3、无相关:两个特性值互相不受对方影响时，散步几乎是圆形，代表两者不相干。,2013年5月,14,检查异常值：要浏览散点图的整体，查看是否有异常值存在，在距离多 数点记之外的地方出现点记的话
6、：先调查此数据的来源，一旦确定是因为异常的原因所造成的异常值的话，便可将 此点去除。若从图上无法判别其是否为异常值时，切不可任意下结论，必须追究此点和其它点偏离的原因，在确定其原因后才能 判断其是否为异常值。,2013年5月,15,散点图的使用,1、调查两特性值之间是否相关：可经由视觉直接解析判断其相关性。2、可判断异常值的存在：异常值多半因为作业失误、测量失误、记录失误等而 发生的，在制作散点图时，这些异常值常会偏离其它 值甚多，很容易察觉出来。3、应用于问题解决步骤中:当找出了某现象所发生的原因后，便可利用散点图来 验证其是否为具有重大影响力的要因。,2013年5月,16,为何叫帕勒托图-
7、Pareto Chart帕勒托为19世纪意大利经济学家帕勒托(V.Pareto)调查国民所得分配时发现少部分的人占有大部分财富。80/20法则：80%的问题集中于20%的项目中，故控制20%的项目即可解决80%的问题。帕勒托图的基本思想是:以有限的人力和时间，有效解决问题。,（四）帕勒托图-80/20法则,2013年5月,17,2023/2/16,帕勒托例图,2013年5月,18,帕勒托图的好处,1.有助于了解哪一个项目是最重要的。2.一眼就能明白事情的重要顺序。3.知道哪一个项目在整体中所占有的比例程度。4.可以预测减少某一项目，就能期待整体获得多少效果。,2013年5月,19,（五）控制图
8、-Control Chart,控制图简介:控制图是Shewhart博士于1924年发明。控制图是一种图形表示的工具，用来表示从样本中测量 或计算所得的品质特性。控制图不仅能将数值以曲线表示，观察其变化的趁势，并可透过它即时判定制程是否有发生异常的趁势或已发 生异常。,2013年5月,20,控制图,异常点Out-of-Control,中心线（CL）：平均值,2013年5月,21,样本方差2：,母体平均值,到中心点的距离,将距离平均（N=母体总个数）,样本方差的大小与药效的关系为何？（变异大不稳定）样本方差可以互相比较吗？（只要总体相同例如）,2013年5月,22,标准差,标准差,2013年5月,
9、23,控制图的目的,1、维持制程在稳定状态中。2、即时找出非机遇原因异常趁势、异常发生。3、消除问题，立即改善。4、重复此一循环，持续监控。,异常发生,异常趁势Ex：连续5点上升,2013年5月,鱼骨图由日本管理大师石川馨所发明，故又名石川图。鱼骨图是一种发现问题“根本原因”的方法，它也可以称之为“Ishikawa”或者“因果图”。它看上去有些象鱼骨，问题或缺陷（即后果）标在 鱼头外。在鱼骨上长出鱼刺，上面按出现机会多寡列出产生生产问题的可能原因。鱼骨图有助于说明各个原因之间如何相互影响。它也能表现出各个可能的原因是如何随时间而依次出现的。这有助于着手解决问题。,（六）特性要因图-Charac
10、teristic Diagram,24,2013年5月,25,2013年5月,问题的特性总是受到一些因素的影响，我们通过头脑风暴找出这些因素，并将它们与特性值一起，按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚，并标出重要因素的图形就叫特性要因图。因其形状如鱼骨，所以又叫鱼骨图（以下称鱼骨图）。,26,2013年5月,问题的来源5M1E,27,2013年5月,A、整理问题型鱼骨图（各要素与特性值间不存在原因关系，而是结构构成关系,对问题进行结构化整理）B、原因型鱼骨图（鱼头在右，特性值通常以“为什么”来写）C、对策型鱼骨图（鱼头在左，特性值通常以“如何提高/改善”来写）,鱼骨图的三种类型,28,20
11、13年5月,分原因,分原因,分原因,分原因,分原因,分原因,分原因,分原因,分原因,29,2013年5月,多重鱼骨分析法,一层的鱼骨图分析往往深度有限，无法找到问题的根本原因，多重鱼骨图分析能够有效的对问题进行追根究底的解剖，找到导致问题产生的根本原因。,30,2013年5月,第2层鱼骨,31,2013年5月,32,(七）层别法-Stratification,层别法（Stratification）是一种概念。其并没有特定的图形表示，这在七大手法中是较为特别的 一种，但其确为品质管理的一种发现不良因素的有效技术。透过数据的分类，寻找事实的真正原因。分开观察并将资料按照特性加以分类，以找出其中的差
12、异。,2023/2/16,2013年5月,33,层别法的步骤(1/2),1、确定使用层别法的目的 做某件事之前，必须了解因何目的而做？为何这样做？好处 在那儿？在使用层别法之前，首要即是确定为何种目的，使用 何种层别，为了评定作业员的绩效、生产线的效率、还是分析 不良原因等。2、层别的项目 一般影响品质特性的原因包括时间、原料、机器设备、作业方 法与作业的人员等。所以，我们可以依下列的例子来做层别：,2013年5月,34,层别法的步骤(2/2),3、收集与整理数据 使用表单如记录卡或是检查表的方式，委托有关人员收集欲实 施层别法的项目资料。但是，所收集到的资料并非完全都符合 需要的。因此，必须
13、将所收集到的资料数据整理，或对于不足 的资料加以补充。4、分析、比较与检定 层别法可以用来比较各个项目，所以各个项目的优劣一目了 然，因此可以简易判别出异常的原因，或其他所欲探求的事项。,2013年5月,35,层别项目的实例,2013年5月,36,全体看时可能看不出有任何相关关系，但层别之后有时可以看出相关关系存在。例：某化学工场制造产品时，反应温度应控制在3040，且公司采用班制度，有早班及夜班员工，其生产量的数据如下，试绘制散点图说明温度与生产之间的关系？若将两班的资料加以层别方式比较有何差异？,散点图的层别法,2013年5月,37,1班,2班,2023/2/16,由图中可以看出似有正相关的情形，但不明确，经层别后可以看出较为明显的正相关。,2013年5月,38,
