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    主要包括控制圖、因果圖、相關圖、排列圖、統計分析表、資料分層法、散佈圖等所謂的QC七工具1、 統計分析表

    統計分析表是利用統計表對資料進行整理和初步分析原因的一種工具,其格式可多種多樣,這種方法雖然較單,但實用有效。

    2、 資料分層法

    資料分層法就是性質相同的,在同一條件下收集的資料歸納在一起,以便進行比較分析。因為在實際生產中,影響質量變動的因素很多如果不把這些困素區別開來,難以得出變化的規律。資料分層可根據實際情況按多種方式進行。例如,按不同時間,不同班次進行分層,按使用裝置的種類進行分層,按原材料的進料時間,原材料成分進行分層,按檢查手段,使用條件進行分層,按不同缺陷專案進行分層,等等。資料分層法經常與上述的統計分析表結合使用。

    資料分層法的應用,主要是一種系統概念,即在於要想把相當複雜的資料進行處理,就得懂得如何把這些資料加以有系統有目的加以分門別類的歸納及統計。

    科學管理強調的是以管理的技法來彌補以往靠經驗靠視覺判斷的管理的不足。而此管理技法,除了建立正確的理念外,更需要有資料的運用,才有辦法進行工作解析及採取正確的措施。

    如何建立原始的資料及將這些資料依據所需要的目的進行集計,也是諸多品管手法的最基礎工作。

    舉個例子:中國航空市場近幾年隨著開放而競爭日趨激烈,航空公司為了爭取市場除了加強各種措施外,也在服務品質方面下功夫。我們也可以經常在航機上看到客戶滿意度的調查。此調查是透過調查表來進行的。調查表的設計通常分為地面的服務品質及航機上的服務品質。地面又分為訂票,候機;航機又分為空服態度,餐飲,衛生等。透過這些調查,將這些資料予以集計,就可得到從何處加強服務品質了。

    3、排列圖(柏拉圖)

    排列圖又稱為柏拉圖,由此圖的發明者19世紀義大利經濟學家柏拉圖(Pareto)的名字而得名。柏拉圖最早用排列圖分析社會財富分佈的狀況,他發現當時義大利80%財富集中在20%的人手裡,後來人們發現很多場合都服從這一規律,於是稱之為Pareto定律。後來美國質量管理專家朱蘭博士運用柏拉圖的統計圖加以延伸將其用於質量管理。排列圖是分析和尋找影響質量主原因素的一種工具,其形式用雙直角座標圖,左邊縱座標表示頻數(如件數 金額等),右邊縱座標表示頻率(如百分比表示)。分折線表示累積頻率,橫座標表示影響質量的各項因素,按影響程度的大小(即出現頻數多少)從左向右排列。透過對排列圖的觀察分析可抓住影響質量的主原因素。這種方法實際上不僅在質量管理中,在其他許多管理工作中,例如在庫存管理中,都有是十分有用的。

    在質量管理過程中,要解決的問題很多,但往往不知從哪裡著手,但事實上大部分的問題,只要能找出幾個影響較大的原因,並加以處置及控制,就可解決問題的80%以上。柏拉圖是根據歸集的資料,以不良原因,不良狀況發生的現象,有系統地加以專案別(層別)分類,計算出各專案別所產生的資料(如不良率,損失金額)及所佔的比例,再依照大小順序排列,再加上累積值的圖形。

    在工廠或辦公室裡,把低效率,缺損,製品不良等損失按其原因別或現象別,也可換算成損失金額的80%以上的專案加以追究處理,這就是所謂的柏拉圖分析。

    柏拉圖的使用要以層別法的專案別(現象別)為前提,依經順位調整過後的統計表才能畫製成柏拉圖。

    柏拉圖分析的步驟;

    (1) 將要處置的事,以狀況(現象)或原因加以層別。

    (2) 縱軸雖可以表示件數,但最好以金額表示比較強烈。

    (3) 決定蒐集資料的期間,自何時至何時,作為柏拉圖資料的依據,期限間儘可能定期。

    (4) 各專案依照合半之大小順位左至右排列在橫軸上。

    (5) 繪上柱狀圖。

    (6) 連線累積曲線。

    柏拉圖法(重點管制法),提供了我們在沒法面面俱到的狀況下,去抓重要的事情,關鍵的事情,而這些重要的事情又不是靠直覺判斷得來的,而是有資料依據的,並用圖形來加強表示。也就是層別法提供了統計的基礎,柏拉圖法則可幫助我們抓住關鍵性的事情。

    4、因果分析圖

    因果分析圖是以結果作為特性,以原因作為因素,在它們之間用箭頭聯絡表示因果關係。因果分析圖是一種充分發動員工動腦筋,查原因,集思廣益的好辦法,也特別適合於工作小組中實行質量的民主管理。當出現了某種質量問題,未搞清楚原因時,可針對問題發動大家尋找可能的原因,使每個人都暢所欲言,把所有可能的原因都列出來。

    所謂因果分析圖,就是將造成某項結果的眾多原因,以系統的方式圖解,即以圖來表達結果(特性)與原因(因素)之間的關係。其形狀像魚骨,又稱魚骨圖。

    某項結果之形成,必定有原因,應設法利用圖解法找出其因。首先提出了這個概念的是日本品管權威石川馨博士,所以特性原因圖又稱[石川圖]。因果分析圖,可使用在一般管理及工作改善的各種階段,特別是樹立意識的初期,易於使問題的原因明朗化,從而設計步驟解決問題。

    (1) 果分析圖使用步驟

    步驟1:集合有關人員。

    召集與此問題相關的,有經驗的人員,人數最好4-10人。

    步驟2:掛一張大白紙,準備2-3支色筆。

    步驟3:由集合的人員就影響問題的原因發言,發言內容記入圖上,中途不可批評或質問。(腦力激盪 法)

    步驟4:時間大約1個小時,蒐集20-30個原因則可結束。

    步驟5:就所蒐集的原因,何者影響最大,再由大輪流發言,經大家磋商後,認為影響較大予圈上紅色 圈。

    步驟6:與步驟5一樣,針對已圈上一個紅圈的,若認為最重要的可以再圈上兩圈,三圈。

    步驟7:重新畫一張原因圖,未上圈的予於去除,圈數愈多的列為最優先處理。

    因果分析圖提供的是抓取重要原因的工具,所以參加的人員應包含對此項工作具有經驗者,才易秦效。

    (2)因果分析圖與柏拉圖之使用

    建立柏拉圖須先以層別建立要求目的之統計表。建立柏拉圖之目的,在於掌握影響全域性較大的重要少數專案。再利用特性原因圖針對這些專案形成的原因逐予於探討,並採取改善對策。所以因果分析圖可以單獨使用,也可連線柏拉圖使用。

    (3) 因果分析圖再分析

    要對問題形成的原因追根究底,才能從根本上解決問題。形成問題之主要原因找出來以後,再以實驗設計的方法進行實驗分析,擬具體實驗方法,找出最佳工作方法,問題也許能得以徹底解決,這是解決問題,更是預防問題。

    任何一個人,任何一個企業均有它追求的目標,但在追求目標的過程中,總會有許許多多有形與無形的障礙,而這些障礙是什麼,這些障礙何於形成,這些障礙如何破解等問題,就是原因分析圖法主要的概念。

    一個管理人員,在他的管理工作範圍內所追求的目標,假如加以具體的歸納,我們可得知從專案來說不是很多。然而就每個追求的專案來說,都有會有影響其達成目的的主要原因及次要原因,這些原因就是阻礙你達成工作的變數。

    如何將追求的專案一一地羅列出來,並將影響每個專案達成的主要原因及次要原因也整理出來,並使用因果分析圖來表示,並針對這些原因有計劃地加以強化,將會使你的管理工作更加得心應手。

    同樣地,有了這些原因分析圖,即使發生問題,在解析問題的過程中,也能更快速,更可靠。

    5、直方圖

    直方圖又稱柱狀圖,它是表示資料變化情況的一種主要工具。用直方圖可以將雜亂無章的資料,解析出規則性,比較直觀地看出產品質量特性的分佈狀態,對於資料中心值或分佈狀況一目瞭然,便於判斷其總體質量分佈情況。在製作直方圖時,牽涉到一些統計學的概念,首先要對資料進行分組,因此如何合理分組是其中的關鍵問題。分組通常是按組距相等的原則進行的兩個關鍵數字是分組數和組距。

    6、散佈圖

    散佈圖又叫相關圖,它是將兩個可能相關的變數資料用點畫在座標圖上,用來表示一組成對的資料之間是否有相關性。這種成對的資料或許是特性一原因,特性一特性,原因一原因的關係。透過對其觀察分析,來判斷兩個變數之間的相關關係。這種問題在實際生產中也是常見的,例如熱處理時淬火溫度與工件硬度之間的關係,某種元素在材料中的含量與材料強度的關係等。這種關係雖然存在,但又難以用精確的公式或函式關係表示,在這種情況下用相關圖來分析就是很方便的。假定有一對變數x 和 y,x 表示某一種影響因素,y 表示某一質量特徵值,透過實驗或收集到的x 和 y 的資料,可以在座標圖上用點表示出來,根據點的分佈特點,就可以判斷 x和 y 的相關情況。

    在我們的生活及工作中,許多現象和原因,有些呈規則的關連,有些呈不規則形有關連。我們要了解它,就可藉助散佈圖統計手法來判斷它們之間的相關關係。

    7、控制圖

    控制圖又稱為管制圖。由美國的貝爾電話實驗所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制圖使用後,管制圖就一直成為科學管理的一個重要工具,特別在質量管理方面成了一個不可或缺的管理工具。它是一種有控制界限的圖,用來區分引起質量波動的原因是偶然的還是系統的,可以提供系統原因存在的資訊,從而判斷生產過程是否處於受控狀態。控制圖按其用途可分為兩類,一類是供分析用的控制圖,用控制圖分析生產過程中有關質量特性值的變化情況,看工序是否處於穩定受控狀;再一類是供管理用的控制圖,主要用於發現生產過程是否出現了異常情況,以預防產生不合格品。

    統計管理方法是進行質量控制的有效工具,但在應用中必須注意以下幾個問題,否則的話就得不到應有的效果。這些問題主要是:1 )資料有誤。資料有誤可能是兩種原因造成的,一是人為的使用有誤資料,二是由於未真正掌握統計方法;2 )資料的採集方法不正確。如果抽樣方法本身有誤則其後的分析方法再正確也是無用的;3) 資料的記錄,抄寫有誤;4 )異常值的處理。通常在生產過程取得的資料中總是含有一些異常值的,它們會導致分析結果有誤。

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