品质的七大手法有哪些,什么是品质品质的七大手法分别是哪些

本文目录

• 1.质量7大手法和8大工具都有哪些
• 2.品质管理七大手法口诀
• 3.品质七大手法是指什么培训
• 4.质量管理七大方法

质量7大手法和8大工具都有哪些

五大工具

1、统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）；

是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。

2、测量系统分析（MSA，Measurement System Analyse）；

是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产生的数据可接受性。

3、失效模式和效果分析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）；

FMEA实际是一组系列化的活动，其过程包括：找出产品／过程中潜在的故障模式；根据相应的评价体系对找出的潜在故障模式进行风险量化评估；列出故障起因／机理，寻找预防或改进措施。

4、产品质量先期策划（APQP，Advanced Product Quality Planning）；

产品质量策划是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。

5、生产件批准程序（PPAP，Production Part Approval Process）。

一种实用技术，其目的是在第一批产品发运前，通过产品核准承认的手续，验证由生产工装和过程制造出来的产品符合技术要求。

七大手法

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

6、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。

7、矩阵数据分析

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。

八大原则

1、以顾客为关注焦点：组织依存于其顾客。因此组织应理解顾客当前和未来的需求，满足顾客并争取超越顾客期望。

2、领导作用：领导者确立本组织统一的宗旨和方向。他们应该创造并保持使员工能充分参与实现组织目标的内部环境。

3、全员参与：各级人员是组织之本，只有他们的充分参与，才能使他们的才干为组织获益。

4、过程方法：将相关的活动和资源作为过程进行管理，可以更高效地得到期望的结果。

5、管理的系统方法：识别、理解和管理作为体系的相互关联的过程，有助于组织实现其目标的效率和有效性。

6、持续改进：组织总体业绩的持续改进应是组织的一个永恒的目标。

7、基于事实的决策方法：有效决策是建立在数据和信息分析基础上。

8、互利的供方关系：组织与其供方是相互依存的，互利的关系可增强双方创造价值的能力。

品质管理七大手法口诀

n1、检查表（又称查检表）——收集、整理资料；根据事实、数据说话。

n2、柏拉图（又称排列图）——确定主导因素；并非对所有原因采取处 置，而是先就其中影响较大的2~3项采取措施。

n3、因果图（又称特性要因图、鱼骨图）——寻找引发结果的原因；整理原因与结果之关系，以探讨潜伏伏性的问题。

n4、分层法（又称层别法）——从不同角度层面发现问题；所有数据不可仅止于平均，须根据数据的层次，考虑适当分层。

n5、散布图（又称散点图）——展示变量之间的线性关系；

n6、直方图（数次表）——展示过程的分布情况；凡事物不能完全单用平均值来考虑，应该了解事物均有变异存在，须从平均值与变异性来考虑-。7、控制图（又称管控图）——识别波动的来源；凡事物不能完全单用平均值来考虑，应该了解事物均有变异存在，从平均值与变异性

品质七大手法是指什么培训

品质管理七大手法分为新七大手法和旧七大手法。

旧七大手法：

1、层别发法（数据分层法）：按层分类，分别统计分析作用，从不同层面发现问题­

2、特性要因图（因果分析图）：寻找因果关系作用，寻找引发结果的原因。又称鱼骨图­

3、检查表（统计分析表）：调查记录数据用以分析作用，收集整理资料­

4、散步图：找出两者之间的关系作用，展示变数之间的线性关系­

5、直方图：解析数据分布状况作用，展示过程的分布情况­

7、柏拉图（排列图）：找出重要的少数作用，确定主导因素（所谓的二八原则）­

新七大手法：

1、关联图法：作用理清复杂因素间的关系­

2、系统图法：系统的寻求实现目标的手段­

3、亲和图法：从杂乱的语言资料中汲取资讯­

4、矩阵图法：多角度考察存在的问题变数关系­

5、PDPC法：预测设计中可能出现的障碍和结果­

6、箭条图法：合理制定进行计划­

7、矩形资料解析法：多变数转化少变数资料分析­

质量管理八大原则：

1、以顾客为关注焦点：组职依存于顾客,因此组织应当理解顾客当前和未来的需求，满求满足顾客要求并争取超越顾客期望。

2、领导作用：领导者确立组织统一的宗旨和方向，他们应当创造并保持使员工能充分参与实现组织目标的内部环境。

3、全员参与：各级人员都是组织人，只有他们的充分参与，才能使他们的才干为组织带来收益

4、过程方法：将活动和相关的资源作为过程进行管理，可以更高效地得到期望的结果。

5、管理的系统方法：将相互关联的过程作为系统加以识别，理解和管理有助于组织提高实现目标的有效性的效率。

6、持续改进：持续改进总体业绩应当是组织上的一个永恒目标。

7、基于事实的决策方法：有效决策是建立在数据和信息分析的基础上。

8、与供方互利的关系：组织与供方是相互依存的，互利的关系可增强双方创造价值的能力。

以上八大质量管理原则形成了质量管理体标准的基础。

扩展资料：

品质管理七大手法：品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。新旧七种工具都是由日本人总结出来的。日本人在提出旧七种工具推行并获得成功之后，1979年又提出新七种工具。之所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士在出阵作战时，经常携带有七种武器，所谓七种工具就是沿用了七种武器。

有用的质量统计管理工具当然不止七种。除了新旧七种工具以外，常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。

质量管理八项原则管理实践经验的基础上用高度概括的语言所表述的最基本/最通用的一般规律，可以指导一个组织在长期内通过关注顾客及其他相关方的需求和期望而改进其总体业绩的目的。ISO/TC176/SC2/WG15结合ISO9000标准2000年版制订工作的需要，通过广泛的顾客调查制订成了质量管理八项原则。

参考资料1：

参考资料2：

质量管理七大方法

质量管理七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图。

检查表

检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出，然后定期或不定期的逐项检查，并将问题点记录下来的方法，有时叫做查检表或点检表。 例如：点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表、考核表、审核表、5S活动检查表、工程异常分析表等。

组成要素 ：① 确定检查的项目；② 确定检查的频度；③ 确定检查的人员。

实施步骤 ：① 确定检查对象； ② 制定检查表； ③ 依检查表项目进行检查并记录； ④ 对检查出的问题要求责任单位及时改善； ⑤ 检查人员在规定的时间内对改善效果进行确认；

⑥ 定期总结，持续改进。

层别法

层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类，将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组，加以层别。层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用，也可单独使用。例如：抽样统计表、不良类别统计表、排行榜等。

实施步骤：① 确定研究的主题； ② 制作表格并收集数据；③ 将收集的数据进行分组；④ 比较分析，对这些数据进行分析，找出其内在的原因，确定改善项目。

柏拉图

柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别法已确定的项目从大到小进行排列，再加上累积值的图形。它可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于记数值统计，有人称为ABC图，又因为柏拉图的排序从大到小，故又称为排列图。

分类 ：① 分析现象用柏拉图：与不良结果有关，用来发现主要问题。

A 品质：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等；B 成本：损失总数、费用等； C 交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等；D 安全：发生事故、出现差错等。

② 分析原因用柏拉图：与过程因素有关，用来发现主要问题。A 操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况等；B 机器：设备、工具、模具、仪器等；C 原材料：制造商、工厂、批次、种类等；D 作业方法：作业环境、工序先后、作业安排等。

柏拉图的作用:① 降低不良的依据；② 决定改善目标，找出问题点； ③ 可以确认改善的效果。

实施步骤:① 收集数据，用层别法分类，计算各层别项目占整体项目的百分数； ② 把分好类的数据进行汇总，由多到少进行排列，并计算累计百分数；③ 绘制横轴和纵轴刻度；④ 绘制柱状图；⑤ 绘制累积曲线；⑥ 记录必要事项⑦ 分析柏拉图⑧ 要点:A 柏拉图有两个纵坐标，左侧纵坐标一般表示数量或金额，右侧纵坐标一般表示数量或金额的累积百分数；B 柏拉图的横坐标一般表示检查项目，按影响程度大小，从左到右依次排列；C 绘制柏拉图时，按各项目数量或金额出现的频数，对应左侧纵坐标画出直方形，将各项目出现的累计频率，对应右侧纵坐标描出点子，并将这些点子按顺序连接成线。

应用要点及注意事项： ① 柏拉图要留存，把改善前与改善后的柏拉图排在一起，可以评估出改善效果； ② 分析柏拉图只要抓住前面的2~3项就可以了；③ 柏拉图的分类项目不要定得太少，5~9项较合适，如果分类项目太多，超过9项，可划入其它，如果分类项目太少，少于4项，做柏拉图无实际意义；④做成的柏拉图如果发现各项目分配比例差不多时，柏拉图就失去意义，与柏拉图法则不符，应从其它角度收集数据再作分析；⑤ Y 柏拉图是管理改善的手段而非目的，如果数据项已经清楚者，则无需浪费时间制作柏拉图； ⑥ 其它项目如果大于前面几项，则必须加以分析层别，检讨其中是否有原因；⑦ 柏拉图分析主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策，但如果第一位的项目依靠现有条件很难解决时，或者即使解决但花费很大，得不偿失，那么可以避开第一位项目，而从第二位项目着手。

因果图

所谓因果图，又称特性要因图，主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决，是一种用于分析品质特性（结果）与可能影响特性的因素（原因）的一种工具。又称为鱼骨图。

分类：① 追求原因型：在于追求问题的原因，并寻找其影响，以因果图表示结果（特性）与原因间的关系；② 追求对策型：追求问题点如何防止、目标如何达成，并以因果图表示期望效果与对策的关系。

实施步骤：① 成立因果图分析小组，3~6人为好，最好是各部门的代表； ② 确定问题点；③ 画出干线主骨、中骨、小骨及确定重大原因（一般从5M1E即人Man、机Machine、料Material、法Method、测Measure、环Environment六个方面全面找出原因）；④ 与会人员热烈讨论，依据重大原因进行分析，找到中原因或小原因，绘至因果图中； ⑤ 因果图小组要形成共识，把最可能是问题根源的项目用红笔或特殊记号标识； ⑥ 记入必要事项

应用要点及注意事项：① 确定原因要集合全员的知识与经验，集思广益，以免疏漏；② 原因解析愈细愈好，愈细则更能找出关键原因或解决问题的方法；③ 有多少品质特性，就要绘制多少张因果图； ④ 如果分析出来的原因不能采取措施，说明问题还没有得到解决，要想改进有效果，原因必须要细分，直到能采取措施为止； ⑤ 在数据的基础上客观地评价每个因素的主要性； ⑥ 把重点放在解决问题上，并依5W2H的方法逐项列出，绘制因果图时，重点先放在“为什么会发生这种原因、结果”，分析后要提出对策时则放在“如何才能解决”； Why——为何要做？（对象）

What——做什么？（目的）Where——在哪里做？（场所）When——什么时候做？（顺序） Who——谁来做？（人）How——用什么方法做？（手段） How much——花费多少？（费用）⑦ 因果图应以现场所发生的问题来考虑； ⑧ 因果图绘制后，要形成共识再决定要因，并用红笔或特殊记号标出；⑨ 因果图使用时要不断加以改进。

散布图

将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上,以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”，也称为“相关图”。

分类：① 正相关：当变量X增大时，另一个变量Y也增大； ② 负相关：当变量X增大时，另一个变量Y却减小； ③ 不相关：变量X（或Y）变化时，另一个变量并不改变； ④ 曲线相关：变量X开始增大时，Y也随着增大，但达到某一值后，则当X值增大时，Y反而减小。;

实施步骤：① 确定要调查的两个变量，收集相关的最新数据，至少30组以上； ② 找出两个变量的最大值与最小值，将两个变量描入X轴与Y轴；③ 将相应的两个变量，以点的形式标上坐标系；

④ 计入图名、制作者、制作时间等项目；⑤ 判读散布图的相关性与相关程度。

应用要点及注意事项： ① 两组变量的对应数至少在30组以上，最好50组至100组，数据太少时，容易造成误判；② 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；③ 由于数据的获得常常因为5M1E的变化，导致数据的相关性受到影响，在这种情况下需要对数据获得的条件进行层别，否则散布图不能真实地反映两个变量之间的关系； ④ 当有异常点出现时，应立即查找原因，而不能把异常点删除；⑤ 当散布图的相关性与技术经验不符时，应进一步检讨是否有什么原因造成假象。

直方图

直方图是针对某产品或过程的特性值，利用常态分布（也叫正态分布）的原理，把50个以上的数据进行分组，并算出每组出现的次数，再用类似的直方图形描绘在横轴上。

实施步骤 ：① 收集同一类型的数据； ② 计算极差（全距）R=Xmax-Xmin； ③ 设定组数K：K=1+3.23logN ④ 确定测量最小单位，即小数位数为n时，最小单位为10-n；⑤ 计算组距h，组距h=极差R/组数K； ⑥ 求出各组的上、下限值第一组下限值=X min-测量最小单位10-n/27第二组下限值（第一组上限值）=第一组下限值+组距h；⑦ 计算各组的中心值，组中心值=（组下限值+组上限值）/2； ⑧ 制作频数表；

⑨ 按频数表画出直方图。

直方图的常见形态与判定:① 正常型：是正态分布，服从统计规律，过程正常；② 缺齿型：不是正态分布，不服从统计规律；③ 偏态型：不是正态分布，不服从统计规律； ④ 离岛型：不是正态分布，不服从统计规律； ⑤ 高原型：不是正态分布，不服从统计规律；⑥ 双峰型：不是正态分布，不服从统计规律； ⑦ 不规则型：不是正态分布，不服从统计规律。

控制图

影响产品质量的因素很多，有静态因素也有动态因素，有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便改善生产过程，减少废品和次品的产出?

控制图法就是这样一种以预防为主的质量控制方法，它利用现场收集到的质量特征值，绘制成控制图，通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。控制图可以提供很多有用的信息，是质量管理的重要方法之一。

控制图法的涵义：控制图又叫管理图，它是一种带控制界限的质量管理图表。运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生 了异常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态。产品质量特性值的分布 是一种统计分布，因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识。

控制图是对生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制线，并有反映按时间顺序抽取的各样本统计量的数值点。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制线与中心线相距数倍标准差。多数的制造业应用三倍标准差控制限，如果有充分的证据也可以使用其它控制限。常用的控制图有计量值和记数值两大类，它们分别适用于不同的生产过程；每类又可细分为具体的控制图，如计量值控制图可具体分为均值——极差控制图、单值移动极差控制图等。

控制图的绘制：① 控制图的基本式样如图所示，制作控制图一般要经过以下几个步骤：A 按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本； B 测量样本的质量特性值，计算其统计量数值；

C 在控制图上描点； D 判断生产过程是否有并行。

② 控制图为管理者提供了许多有用的生产过程信息时应注意以下几个问题：

A 根据工序的质量情况，合理地选择管理点。管理点一般是指关键部位、关键尺寸、工艺本身有特殊要求、对下工存有影响的关键点，如可以选质量不稳定、出现不良品较多的部位为管理点； B 根据管理点上的质量问题，合理选择控制图的种类： C 使用控制图做工序管理时，应首先确定合理的控制界限D 控制图上的点有异常状态，应立即找出原因，采取措施后再进行生产，这是控制图发挥作用的首要前提；

E 控制线不等于公差线，公差线是用来判断产品是否合格的，而控制线是用来判断工序质量是否发生变化的； F 控制图发生异常，要明确责任，及时解决或上报。

现场抽样法:制作控制图时并不是每一次都计算控制限，那么最初控制线是怎样确定的呢?如果现在的生产条件和过去的差不多，可以遵循以往的经验数据，即延用以往稳定生产的控制限。下面介绍一种确定控制限的方法，即现场抽样法。其步骤如下：

① 随机抽取样品50件以上，测出样品的数据，计算控制界限，做控制图；② 观察控制图是否在控制状态中，即稳定情况，如果点全部在控制界限内．而且点的排列无异常，则可以转入下一步； ③ 如果有异常状态，或虽未超出控制界限，但排列有异常，则需查明导致异常的原因，并采取妥善措施使之处在控制状态，然后再重新取数据计算控制界限，转入下一步； ④ 把上述所取数据作立方图，将立方图和标准界限(公差上限和下限)相比较，看是否在理想状态和较理想状态，如果达不到要求，就必须采取措施，使平均位移动或标准偏差减少，采取措施以后再重复上述步骤重新取数据，做控制界限，直到满足标准为止。

怎样利用控制图判断异常现象：

用控制图识 别生产过程的状态，主要是根据样本数据形成的样本点位置以及变化趋势进行分析和判断。

失控状态主要表现为以下两种情况：样本点超出控制界限样本点在控制界限内，但排列异常。

当数据点超越管理界限时，一般认为生产过程存在异常现象，此时就应该追究原因，并采取对策。排列异常主要指出现以下几种情况： A 连续七个以上的点全部偏离中心线上方或下方，这时应查看生产条件是否出现了变化。B 连续三个点中的两个点进入管理界限的附近区域(指从中心线开始到管理 界限的三分之二以上的区域)，这时应注意生产的波动度是否过大。C 点相继出现向上或向下的趋势，表明工序特性在向上或向下发生着变化。 D 点的排列状态呈周期性变化，这时可对作业时间进行层次处理，重新制作控制图，以便找出问题的原因。

控制图对异常现象的揭示能力，将根据数据分组时各组数据的多少、样本的收集方法、层别的划分不同而不同。不应仅仅满足于对一份控制图的使用，而应变换各种各样的数据收取方法和使用方法，制作出各种类型的图表，这样才能收到更好的效果。

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