制作步骤：

1. 决定问题或品质的特性

——特性的选择不能使用看起来很抽象或含混不清的主题。

2. 决定大要因

——须是简单的完整句，且具有某些程度或是方向性。

3. 决定中小要因。

4. 决定影响问题点的主要原因。

5. 填上制作目的、日期及制作者等资料。

应注意事项：

1.脑力激荡。

2.以事实为依据。

3.无因果关系者，予以剔除，不予分类。

4.多加利用过去收集的资料。

5.重点放在解决问题上，并依结果提出对策，依5W2H原则执行。

（1） WHY——为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？

（2） WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？

（3） WHERE——何处？在哪里做？从哪里入手？

（4） WHEN——何时？什么时间完成？什么时机最适宜？

（5） WHO——谁？由谁来承担？谁来完成？谁负责？

（6） HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？

（7） HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？ 费用产出如何？

6.依据特性别，分别制作不同的特性要因图。

7. a.大要因通常代表是一个具体方向。

b.中要因通常代表的是一个概念、想法。

c.小要因通常代表的是具体事件。

8.至少要有4根大骨、3根中骨及2根小骨,且这些要因都不能重复。

柏拉图

定义：

又称重点管理图，根据所收集的数据，以不同区分标准加以整理、分类，计算出各分类项目所占的比例而按照大小顺序排列，再加上累积值的图形。

制作步骤：

1.决定不良的分类项目。

2.决定数据收集期间，并且按照分类项目收集数据。

3.记入图表纸。

4.计算累计比率。

5.标记代表意义。

6.记上累计值，并用线连接。

7.机入柏拉图的主题及相关资料。

数据及检查表─数据

定义：

所谓数据，就是根据测量所得到的数值和资料等事实。

——数据＝事实。

收集重点：

1.收集正确的数据。

2.避免主观的判断。

3.要把握事实真相。

——取样方法。

——测定方法与设备。

整理时应注意事项：

1.做原因分析或采取对策时，须有数据做为依据。

2.清楚使用目的。

3.改善前与改善后所具备条件要一致。

4.收集完后须马上使用（时效性）。

5.记录时要力求正确及清晰。

数据的种类：

1. 定量数据

——计量值：如长度、时间、重量等连续性数据。

——计数值：如缺点数、不良品数、人数等非连续性数据。

2. 定性数据

——如衣服的美感等以优先顺序、等级为依据的数据。

数据及检查表─检查表

定义：

以简单的数据、用容易了解的方式做成图形或表格。表中记有检查的必要项目，只要记上检查记号，并加以统计整理，就可做为进一步分析或核对检查之用。

类别：

1.记录用查检表：又称改善用查检表，常用于不良原因和不良项目的记录。

2.点检用查检表：又称备忘点检表，常用于机械设备与活动作业的确认。

用途说明：

1.日常管理。

2.收集数据。

3.改善管理。

制作步骤：

1.决定所要收集的数据及希望把握的项目。

2.决定查检表的格式。

3.决定记录形式。

4.决定收集数据的方法。

使用要决：

1.查检收集完成的数据应马上使用。

2.数据是否集中在某些项目或某些时段？是否因时间的经过而产生变化？周期性变化的特殊情形也要特别注意。

3.如有异常，应马上追究原因，并采取必要的措施。

4.迅速判断，即刻行动。

5.是否随着改善而有变化？

6.适当保留过去、现在及未来的记录，以便日后比较。

7.可利用柏拉图加以整理，以便更进一步掌握问题的重心。

注意事项：

1.表中不可有「其他」项目栏。

2.查检表应有层别项目。

层别法

定义：

对观察到的现象或所收集到的数据，按照它们共同的特征加以分类、统计的一种分析方法。

是容易观察，有效掌握事实的最有效、最简单的方法。

用途说明：

1.发现问题，界定问题。

2.发掘问题的要因。

3.验证要因产生的影响。

层别的对象和项目：

1.有关人的层别。

2.机械设备的层别。

3.作业方法、条件的层别。

4.时间的层别。

5.原材料零件别。

6.测量检查的层别。

7.环境天候的层别。

8.制品的层别。

使用步骤：

1.确定目的。

2.掌握影响问题的因素及范围。

3.决定层别项目、收集使用表单。

4.层别观察事实并记录、分类与绘制应有的图表。

5.寻求差异点，找寻真因所在。

6.得出结论。

注意重点：

1.收集数据之前就应使用层别法。

2.QC手法的运用应该特别注意层别法的使用。

3.管理工作上也应该活用层别法。

范例：Lot中不良层别

散布图

定义：

把互相有关联的对应数据，在方格纸上以纵轴表示结果，以横轴表示原因；然后用点表示出分布形态，根据分布的形态来判断对应数据之间的相互关系。

用途说明：

1.检定两变数间的相关性。

2.从特性要求寻找最适要因。

3.从要因预估特性水准。

目的：

2.依据各种可能影响原因层别绘制散布图，可找出最适的要因。

3.检视是否为不相关。

制作步骤：

1.收集相对应数据，至少30组以上，并且整理写到数据表上。

2.找出数据之中的最大值和最小值。

3.画出纵轴与横轴刻度，计算组距。

4.将各组对数据标示在座标上。

5.记录必要事项。

直方图

定义：

将所收集的数据、特性值或结果值，在横轴上适当地区分成几个相等区间，并将各区间内测定值所出现的次数累加起来，用柱形画出的图形。

使用目的：

1.测知制程能力。

2.测知数据的真伪。

3.测知分配型态。

4.计算产品不良率。

5.调查是否混入两个以上的不同群体。

6.藉以制定规格界限。

7.规格与标准值比较。

8.设计管制界限是否可用于制程管制。

9.求分配的平均值与标准差。

制作步骤：

1.收集数据并且记录在纸上。

2.找出全体数据中之最大值（L）与最小值（S）

3.定全距（R）＝最大值（L）－最小值（S）

4. 决定组数

——史特吉斯公式组数：K＝1＋3.32log n

n＝数据个数

——组数决定参考表(经验法则)

5. 定组距（H）＝R／K＝全距／组数

6. 求各组上、下组界

——第一组下组界＝最小值－最小测定值／2

——第一组上组界＝下组界＋组距

（以此类推）

7. 决定组的中心点。

——（上组界＋下组界）／2＝组的中心点

8. 制作次数分配表。

9. 制作直方图。

10. 填上主题、规格、平均值、数据来源、日期等数据。

免责声明：本公众号尊重原创，向原作者致敬！本文为热心网友投稿，文章版权归作者所有。推送旨在积善利他，如涉及作品内容、版权和其它问题，请跟我们联系删除！返回搜狐，查看更多