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品质管理七大手法

时间：2022-08-02 14:25:35 管理我要投稿

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品质管理七大手法

　　品质管理（Quality Control）指以质量为中心，以全员参与为基础，目的在于通过让客户满意而达到长期成功的管理途径，主流商业管理教育如EMBA、CEO12篇及MBA等均将"品质管理"作为一项重要内容包含在内。企业只有得到买方的同意，才能获得一定的利益。为此不能欠缺，必不可少的生产、销售的技术，确保产品质量的技术等，正确经济的制造出满足顾客产品质量要求的管理体系。下面是小编带来的品质管理七大手法，仅供参考。

　　树图

　　树图就是以"目的—方法"或"结果—原因"层层展开分析，以寻找最恰当的方法和最根本的原因，因其形状如大树分枝，因此取名树图，目前在企业界被广泛应用。

　　关连图

　　关连图就是把现象与问题有关系的各种因素串联起来的图形。通过连图可以找出与此问题有关系的一切要图，从而进一步抓住重点问题并寻求解决对策。

　　亲和图

　　亲和图也叫KJ法，是指把收集到大量的各种数据、资料，按照其之间的亲和性（相近性）归纳整理，使问题明朗化，从而有利于问题解决的一种方法。

　　矩阵图

　　矩阵图是指从问题事项中找出成对的因素群，分别排列成行和列，找出其间行与列的相关性或相关程度大小的一种方法。

　　矢线图

　　矢线图即网络分析技术，是以工序之间相互联系的网络图和较为简单的计算方法来反映整个工程或任务的全貌，指出对全局有影响的关键工序和关键路线，从而做出切合实际的统筹安排。

　　PDPC法

　　PDPC法是英文原名ProcessDecision Program Chart的缩写，中文称之为过程决策程序图法。所谓PDPC法是指为实现某一目的进行多方案设计，以应对实施过程中产生的各种变化的一种计划方法。

　　矩阵数据分析法

　　矩阵数据分析法是指通过运用主要成分分析等计算方法，准确地整理和分析在矩阵图上用数据定量化表示的各元素间关系的一种方法。是一种定量分析问题的方法。在品质管理新七大手法中，矩阵数据分析法是唯一一种利用数据分析问题的方法。

　　旧七大手法

　　统计分析表

　　统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较简单，但实用有效。

　　数据分层法

　　数据分层法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多，如果不把这些因素区别开来，则难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，按原材料成分进行分层，按检查手段，按使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。

　　数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要处理相当复杂的资料，就得懂得如何把这些资料加以有系统、有目的地加以分门别类的归纳及统计。

　　科学管理强调的是以管理的技法，来弥补以往靠经验、靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。

　　如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工作。

　　举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面又分为订票，候机；航机又分为空服态度，餐饮，卫生等。通过这些调查，将这些数据予以集计，就可得到从何处加强服务品质了。

　　排列图

　　排列图又称为柏拉图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。后来美国质量管理专家朱兰博士运用柏拉图的统计图加以延伸将其用于质量管理。排列图是分析和寻找影响质量主要因素的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵坐标表示频数（如件数金额等），右边纵坐标表示频率（如百分比表示）。分折线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。这种方法实际上不仅在质量管理中，在其他许多管理工作中，例如在库存管理中，都有是十分有用的。

　　在质量管理过程中，要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，但事实上大部分的问题，只要能找出几个影响较大的原因，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。柏拉图是根据归集的数据，以不良原因，不良状况发生的现象，有系统地加以项目别（层别）分类，计算出各项目别所产生的数据（如不良率，损失金额）及所占的比例，再依照大小顺序排列，再加上累积值的图形。

　　在工厂或办公室里，把低效率，缺损，制品不良等损失按其原因别或现象别，也可换算成损失金额的80%以上的项目加以追究处理，这就是所谓的柏拉图分析。

　　柏拉图的使用要以层别法的项目别（现象别）为前提，依经顺位调整过后的统计表才能画制成柏拉图。

　　柏拉图分析的步骤

　　（1）将要处置的事，以状况（现象）或原因加以层别。

　　（2）左纵轴表示问题发生的次数（频次或金额），右纵轴表示问题累积百分率。

　　（3）决定搜集资料的期间，自何时至何时，作为柏拉图资料的依据，期限间尽可能定期。

　　（4）各项目依照合半之大小顺位左至右排列在横轴上。

　　（5）绘上柱状图。

　　（6）连接累积曲线。

　　柏拉图法（重点管制法），提供了我们在没法面面俱到的状况下，去抓重要的事情，关键的事情，而这些重要的事情又不是靠直觉判断得来的，而是有数据依据的，并用图形来加强表示。也就是层别法提供了统计的基础，柏拉图法则可帮助我们抓住关键性的事情。

　　因果分析图

　　因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图是一种充分发动员工动脑筋，查原因，集思广益的好办法，也特别适合于工作小组中实行质量的民主管理。当出现了某种质量问题，未搞清楚原因时，可针对问题发动大家寻找可能的原因，使每个人都畅所欲言，把所有可能的原因都列出来。

　　所谓因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。

　　某项结果之形成，必定有原因，应设法利用图解法找出其因。首先提出了这个概念的是日本品管权威石川馨博士，所以特性原因图又称[石川图>。因果分析图，可使用在一般管理及工作改善的各种阶段，特别是树立意识的初期，易于使问题的原因明朗化，从而设计步骤解决问题。

　　分析图使用步骤

　　步骤1：集合有关人员。

　　召集与此问题相关的，有经验的人员，人数最好4—10人。

　　步骤2：挂一张大白纸，准备2—3支色笔。

　　步骤3：由集合的人员就影响问题的原因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问。（脑力激荡法）

　　步骤4：时间大约1个小时，搜集20—30个原因则可结束。

　　步骤5：就所搜集的原因，何者影响最大，再由大轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色圈。

　　步骤6：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈，三圈。

　　步骤7：重新画一张原因图，未上圈的予于去除，圈数愈多的列为最优先处理。

　　因果分析图提供的是抓取重要原因的工具，所以参加的人员应包含对此项工作具有经验者，才易凑效。

　　因果分析图与柏拉图之使用

　　建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表。建立柏拉图之目的，在于掌握影响全局较大的重要少数项目。再利用特性原因图针对这些项目形成的原因逐予于探讨，并采取改善对策。所以因果分析图可以单独使用，也可连接柏拉图使用。

　　因果分析图再分析

　　要对问题形成的原因追根究底，才能从根本上解决问题。形成问题之主要原因找出来以后，再以实验设计的方法进行实验分析，拟具体实验方法，找出最佳工作方法，问题也许能得以彻底解决，这是解决问题，更是预防问题。

　　任何一个人，任何一个企业均有它追求的目标，但在追求目标的过程中，总会有许许多多有形与无形的障碍，而这些障碍是什么，这些障碍何于形成，这些障碍如何破解等问题，就是原因分析图法主要的概念。

　　一个管理人员，在他的管理工作范围内所追求的目标，假如加以具体的归纳，我们可得知从项目来说不是很多。然而就每个追求的项目来说，都有会有影响其达成目的的主要原因及次要原因，这些原因就是阻碍你达成工作的变数。

　　如何将追求的项目一一地罗列出来，并将影响每个项目达成的主要原因及次要原因也整理出来，并使用因果分析图来表示，并针对这些原因有计划地加以强化，将会使你的管理工作更加得心应手。

　　同样地，有了这些原因分析图，即使发生问题，在解析问题的过程中，也能更快速，更可靠。

　　直方图

　　直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉到一些统计学的概念，首先要对数据进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。分组通常是按组距相等的原则进行的两个关键数字是分组数和组距。

　　散布图

　　散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。这种问题在实际生产中也是常见的，例如热处理时淬火温度与工件硬度之间的关系，某种元素在材料中的含量与材料强度的关系等。这种关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函数关系表示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的。假定有一对变量x和y，x表示某一种影响因素，y表示某一质量特征值，通过实验或收集到的x和y的数据，可以在坐标图上用点表示出来，根据点的分布特点，就可以判断x和y的相关情况。

　　在我们的生活及工作中，许多现象和原因，有些呈规则的关联，有些呈不规则形有关联。我们要了解它，就可借助散布图统计手法来判断它们之间的相关关系。

　　散布图的分类

　　1、强正相关（如容量和附料重量）

　　2、强负相关（油的粘度与温度）

　　3、弱正相关（身高和体重）

　　4、弱负相关（温度与步伐）

　　5、不相关（气压与气温）

　　6、曲线相关

　　散布图的构成

　　散布图是由一直角坐标，其横轴表示X变量的测定值，纵轴表示Y变量的测定值，将各组X测定值与Y测定值之交点全部绘出，即成为散布图。散布图的特色

　　（1）从散布图可简单容易判断X与Y两个变量间：

　　1、是否有相关关系。

　　2、相关关系的强弱。

　　3、是正相关或者负相关。

　　4、是直线相关或是曲线相关。

　　（2）从散布图上可简单容易判断数据是否有异常趋势或是有没有必要作层别分析。

　　散布图的用途

　　（1）验证两个变量间的相关关系。

　　（2）掌握要因对特性的影响程度。

　　散布图的作法

　　1、收集X与Y两个变量足够之对应数据。

　　2、计算X变量测定值的平均值，计算Y变量测定值的平均值。

　　3、在直角横坐标X轴上划出X值的刻度，纵坐标Y轴上划出Y值的刻度（刻度在轴的内侧，数字标示在轴的外侧），并且以最小值当起点，刻度间表示均为同等值。

　　4、X轴与Y轴之交点处不可标示0数字，并且X轴的全宽度与Y轴的全宽度最好相等。

　　5、将各组之数据的点绘于坐标上：

　　（1）如有2点重复时以⊙表示。

　　（2）如有3点重复时以⊙表示。

　　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30个以上，最好50个，100个最佳。

　　2、找出X、Y轴的最大值与最小值，并以X、Y的最大值及最小值建立X—Y坐标。

　　3、通常横坐标用来表示原因或自变量，纵坐标表示效果或因变量。

　　4、散布图绘制后，分析散布图应谨慎，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，这种关系需要进一步的分析，最好作进一步的调查。

　　控制图

　　控制图又称为管制图。由美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924年首先提出管制图使用后，管制图就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

　　统计管理方法是进行质量控制的有效工具，但在应用中必须注意以下几个问题，否则的话就得不到应有的效果。这些问题主要是：

　　1 、数据有误。数据有误可能是两种原因造成的，一是人为的使用有误数据，二是由于未真正掌握统计方法；

　　2 、数据的采集方法不正确。如果抽样方法本身有误则其后的分析方法再正确也是无用的；

　　3、数据的记录，抄写有误；

　　4 、异常值的处理。通常在生产过程取得的数据中总是含有一些异常值的，它们会导致分析结果有误。

　　以上概要介绍了七种常用初级统计质量管理七大手法即所谓的"QC七工具"，这些方法集中体现了质量管理的"以事实和数据为基础进行判断和管理"的特点。最后还需指出的是，这些方法看起来都比较简单，但能够在实际工作中正确灵活地应用并不是一件简单的事。

　　品质管理QC七大手法的内容和应用

　　七大手法中，用层别法解析、检查表收集数据、排列图找重点、因果图找原因、散布图看关联、控制图找异常、直方图看分布。

　　层别法（分层法），是把搜集来的原始质量数据（设备、人员、材料、方法、环境数据），按照一定标志加以分类整理，通常把分类整理中划分的组称为层，故分层就是分门别类。

　　检查表法，是利用调查表进行数据的搜集、整理和粗略原因分析。检查表一般分为两种：检查表、调查表。

　　①检查表：包括点检表、实物准备检查表、改善过程前中后期检查表，多层级检查表等。

　　②调查表：主要用于查验不良记录、分析不良原因、检查不良分布次数以及异常位。