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QC七大手法作用 情报传达的能力 具有一目了然的清晰性 对产品的品质状况，品质改善活动（QCC）的问题，以数据作成图表表示，将使每个人容易了解问题的真相及正确掌握实际状态。 兴趣与易懂性为共通的语言 为解决工作问题而召开品管圈集会时，图表是所有成员共通的语言，并且在图表之下，人人都可在相同范围之内表达意见，不仅可以增加彼此的沟通，也有助于工作的完成。 工作的解析与管制能力 经常调查过去以来的变化及现状并掌握工作方法与结果加以管制，即预测未来，事先采取对策之意。 解决问题的能力 比较数量的大小，将错误（问题的严重程度及是否异常）明显化。 比较问题项目构成比率，并找出解决对策的重点。 P/SDCA改善循环 维持与改善理念与实施 --SDCA＆PDCA 1.成立小组 4.2确定选择最有可能的原因 4.3 确定根本原因 5.永久措施制定与确认 5.2验证纠正措施(小批量验证) 7.防止再发生 8.承认小组及个人的贡献 按问题涉及范围确定小组成员： 责属单位： 总装部生产技术科、质量控制部、部品科、技术部 责属人员： 张三、李四、王五、赵六 七大手法与P/SDCA改善循环综合运用 2.问题描述 何时 ： *********； 何人 ： A18工位员工； 何地 ： 长沙工场总装部内饰班； 何事 ： CK车侧窗玻璃装配不良； 如何 ： 侧窗玻璃在装配后出现外凸及间隙不均。 为什么：玻璃弧度精度不良、装配时侧窗玻璃与 玻璃边框的间隙未调均匀 多少 ： 本批20台发生6台，发生率30％。 七大手法与P/SDCA改善循环综合运用 直方图与制成能力分析 机器设备与作业员能力均够，工程上有裕度 机器设备能力均够，但调整不当，重新调整至正确位置即可改正 直方图与制成能力分析 机器设备能力勉强符合规格要求，稍有变动即将产生不良品 直方图与制成能力分析 产品品质特性之分配太分散，似乎难以改正，机器过度调整也亦产生此种情况 直方图与制成能力分析 两种分配的混合，可能由工具、作业员、检验员、材料等所引起 直方图与制成能力分析 两种平均值不同之零件混在一起，统一平均值即可改正 直方图与制成能力分析 制程能力尚可，可是有离岛存在 直方图与制成能力分析 制程中心不对，但是不良品已经全部剔除 直方图与制成能力分析 制程中心不对，检验员量规不好或工作单调，使得不良品没能全部剔除 直方图与制成能力分析 检查表(Data collection form) 层别法(Stratification) 柏拉图(Pareto) 鱼骨图(Cause-Effect diagram) 直方图(Histogram) 散布图(Scatter) 控制图(Control Chart) QC的七大手法之六（散布图） 将两组反映不同质量特性的数据分别定为纵轴和横轴，用以分析两个质量特性的相关性，反映这两个特性的相关性图就是散布图，因为是分析相关性也称为相关图 三类典型的相关性关系 正相关：Y轴的值随X轴的值的增大而增大； 负相关：Y轴的值随X轴的值的增大而减小； 无相关：Y轴的值不会X轴的值的变化而变化 其相关性可用公式：Y=kX+b 表示，K为正值时为正相关，K负值时为负相关 散布图 散布图 X Y 正相关 X Y 负相关 X Y 无相关 散布图三类典型相关图 散布图 收集两组数据，通常将要因作为横轴； 分别找出两组数据中的最大值和最小值； 确定横轴和纵轴的刻度与长度 横轴和纵轴的最小刻度分别略小于数据的最小值 横轴和纵轴的最大刻度分别略大于数据的最大值 横轴与纵轴的长度大至相等 在图下标上数据点； 记录必要的信息 散布图的制作 弹力强度 弹簧硬度 散布图 散布图示例 散布图制作的注意点 散布图相关性的判定 图面不能过大，否则判定相关性时会因数据点太分散导致不易判定； 尽量使横轴与纵轴的比例相当，使数据点在图上呈现较好的分布。 将散布图上的点左右、上下二等分，划分为四个区，分别为n1、n2、n3、n4; 将(n1+n3)同(n2+n4)进行大小比较来判定相关性，及相关性的强弱 散布图 散布图制作练习 涂装工艺的烘烤温度及烘烤时间直接影响油漆的附着力，以下是某企业工程师的试验数据，请依据数据完成散布图分析，并给出油漆烘烤的温度及时间建议。 散布图制作练习 检查表(Data collection form) 层别法(Stratification) 柏拉图(Pareto) 鱼骨图(Cause-Effec