第一章 第二章 第三章
品质知识盘点 基本数据分析方法 工序质量控制图
第四章
数理统计
第一章 品质知识盘点
内容提要： 1、5W3H 2、8D/5C报告 3、QC 旧七大手法 4、QC 新七大手法 5、ISO/TS16949 五大核心手册 6、10S/五常法 7、7M1E 8、SPC八大判异准则/三大判稳原则 9、IE 七大手法 10、ISO知识大总结 11、RoHS符合性10步曲
第一章 品质知识盘点
2、8D/5C报告
1）8D报告： D1：成立改善小组 D2：问题描述 D3：暂时围堵行动 D4：根本原因 D5：制订永久对策 D6：实施/确认 D7：防止再发生 D8：结案与团队激励 2）5C报告： 5C报告是DELL为质量问题解决而提出来的，即描述、围堵措施、原因、纠 正措施、验证检查： C1：Correct（准确）：每个组成部分的描述准确，不会引起误解； C2：Clear（清晰）：每个组成部分的描述清晰，易于理解； C3：Concise（简洁）：只包含必不可少的信息，不包括任何多余的内容； C4：Complete（完整）：包含复现该缺陷的完整步骤和其他本质信息； C5：Consistent（一致）：按照一致的格式书写全部缺陷报告。
第一章 品质知识盘点
3、QC 旧七大手法
(1)、鱼骨图Characteristic Diagram（鱼刺图、树枝图、特性要因图、因果 图 、 石川图）：寻找因果关系； (2)、层别法Stratification：层别作解析 (按层分类,分别统计分析) ； (3)、柏拉图（排列图）Pareto Diagram：柏拉抓重点（揪出“重要的少数”)； (4)、查检表（查核表 ）Check List：查检集数据(调查记录数据用以分析)； (5)、散布图Scatter Diagram：散布看相关(找出两者的关系)； (6)、直方图<层别法（分层图）>Histogram：直方显分布(了解数据分布与制程 能力)；
第二章 基本数据分析方法
直方图
1.定义 直方图又称质量分布图，是一种几何形图表，它是根据从生产过 程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度 的一系列连接起来的直方型矩形图，如下图所示。
第二章 基本数据分析方法
直方图
2.作直方图的目的
通过观察图的形状，判断生产过程是否稳定，预测生产过程的 质量。具体来说，作直方图的目的有： ①显示数据的波动状态，判断一批已加工完毕的产品； ②直观地传达有关过程情况的信息，例如验证工序的稳定性； ③为计算工序能力搜集有关数据； ④决定在何处集中力量进行改进； ⑤观察数据真伪，用以制定规格界限。 3.优缺点
第一章 品质知识盘点
9、ISO知识大总结
ISO9000有几个主要的特性，概括起来就是“1个精髓和1个中心、2个基本 点；3种特性、4个凡事和4大产品、5大模块、6个文件、8项原则” ： ①、一个精髓：说、写、做一致； ②、一个中心： 以顾客为中心； ③、两个基本点：顾客满意和持续改进； ④、三个特性：适宜性、充分性、有效性； ⑤、四个凡事：凡事有人负责、凡事有章可循、凡事有据可查、凡事有人监督； ⑥、四大产品：服务、软件、硬件、流程性材料； ⑦、五大模块（1个总过程，4个大过程）： 质量管理体系、管理职责、资源管理、产品实现、测量、分析和改进； ⑧、六个文件：文件控制程序、质量记录管理程序、内部审核程序、不合格品控 制程序、纠正措施控制程序、预防措施控制程序； ⑨、八项原则：以顾客为中心、领导的作用、全员参与、过程方法、系统管理、 持续改进、以事实为依据、与供方互利的关系。
第一章 品质知识盘点
1、5W3H思維模式
What,Where,When,Who,Why,How，How much，How feel (1)Why：为何----为什么要做？为什么要如此做（有没有更好的办法）？ (2) What：何事----什么事？做什么？准备什么？ (3)Where：何处----在何处着手进行最好？在哪里做？（工作地点）？ (4)When：何时----什么时候开始？什么时候完成？ 什么时候检查？ (5)Who：何人----谁去做？ （由谁来承担、执行？）谁负责？谁来完成？ (6)How：如何----如何做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？ (7)How much：何价----成本如何？达到怎样的效果（做到什么程度）？ 数 量如果？质量水平如何？费用产出如何？ 概括：即为什么？是什么？何处？何时？由谁做？怎样做？成本多少？结 果会怎样？ 也就是：要明确工作/任务的原因、内容、空间位置、时间、 执行对象、方法、成本。再加上工作结果预测（how do you feel），就成为 5W3H。
第一章 品质知识盘点
7、7M1E
①、Man：人； ②、Machine：机； ③、Material：料； ④、Method：法； ⑤、Measure :测量； ⑥、Management：管理； ⑦、 Market：市场； ⑧、Environment：环境。
第一章 品质知识盘点
8、SPC八大判异准则/三大判稳原则
第一章 品质知识盘点
5、ISO/TS16949 五大核心手册
① FMEA：潜在失效模式及后果分析（Potential failure mode and effects
Analysis）； ② MSA：量测系统分析（MeasurementSystemAnalysis）；
③ SPC：统计制程管制（Statistical Process Control）；
2）五常法 五常法是用来维持质量环境的一种技术，西方国家称5S，香港人称为五常法，即 Structurise,、Systematise、Sanitise,、Standardise、 Self-discipline。也是我们平时所说的整 理、整顿、清扫、清洁、修养。 中文 ①、常组织 ②、常整顿 ③、常清洁 ④、常规范 ⑤、常自律 英语 (5-S) Structurise Systematise Sanitise Standardise Self-discipline 实例 把不需要的东西抛掉或回仓 30秒内就可找到文件 个人清楚卫生责任 贮藏的透明度 每天运用五常法
第二章 基本数据分析方法
质量管理中的数据统计分析方法
控制图:用来对过程状态进行监控，并可度量、诊断和改进过程状态。 过程能力指数（CpK）：分析工序能力满足质量标准/工艺规范的程度。 频数分析：形成观测量中变量不同水平的分布情况表。 描述统计量分析：如平均值、最大值、最小值、极差、方差等，了解过 程的集中度、分散度等总体特征。 相关分析：研究变量之间关系的密切程度，并且假设变量都是随机变动 的，不分主次，处于同等地位。 回归分析：分析变量之间的相互关系。
第三步：建立企业RoHS符合性的声明；
第四步：建立企业内部RoHS符合性的实施计划； 第五步：评估企业的供应链与RoHS指令的关联度；
第六步：选择合资格的供应商；
第七步：建立供应链材料声明程序； 第八步：确保进行有限的检测和结果合性的数据信息；
第十步：将RoHS指令符合性的策略融入公司整体运作，即确定关联-建立团 队-符合声明-计划-评估供应链-选择供应商-供应链声明-有限检测-交换信息-
(3)预防法： 通称管制图法，包括Pn管制图、P管制图、C管制图、 U管制图、管制图、X-Rs管制图等。
第二章 基本数据分析方法
质量管理中的数据统计分析方法
直方图: 以一组无间隔的直条图表现频数分布特征，能够直观地显示出 数据的分布情况。 柏拉图：将各个项目或因素从最主要到最次要的顺序进行排列。可用其 区分影响产品质量的主要、次要问题，找出影响产品质量的主要因素， 识别质量改进的机会。 散布图：以点的分布反映变量之间相关情况，用来发现和显示两组数据 之间相关关系的类型和程度，或确认其预期关系。 推移图：以时间为维度，对数据进行排列比较进而找出变化趋势，分析 变化原因及采取应对措施，并对改善前后数据进行比较评估以验证质量 改进措施的有效性。 箱线图：利用数据中的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数 与最大值来描述数据，可粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分 散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。
融入整体运作。
第二章 基本数据分析方法
数据整理
1.概述
数据整理（Data Cleansing）是对调查、观察、实验等研究活动 中所搜集到的资料进行检验、归类编码和数字编码的过程。它是数据 统计分析的基础。 2.数据整理的方法
(1)归纳法: 可应用直方图、层别法及统计解析法；
(2)演绎法: 可应用柏拉图、散布图及相关回归分析。
④ APQP：产品质量先期策划和控制计划 （Advanced Product Quality）； ⑤ PPAP：生产件批准程序（Production Part Approval Process）。
五大手册中最重要的为APQP。
第一章 品质知识盘点
6、10S/五常法
1）由5S续出来的10S
1S：整理(SEIRI) 2S：整顿(SEITON) 3S：清扫(SEIS0) 4S：清洁(SEIKETSI) 5S：素养(SHITSIJKE) 6S：安全(SAFETY) 7S：节约(SAVING)/ 8S：服务(SERVlCE) 9S：满意(SATISFICATl0N) 10S：坚持
第一章 品质知识盘点
10、IE 七大手法
①、防呆法； ②、动改法;
防呆法 动改法 五五法
③、流程法；
④、五五法; ⑤、人机法;
⑥、双手法;
⑦、抽查法。
流程法
双手法 抽查法
人机法
第一章 品质知识盘点
11、RoHS符合性10步曲
第一步：确定产品RoHS关联度（确定属RoHS管辖范围则进入第二步）； 第二步：在企业内部组建全公司范围的“符合性”团队；
②经济性不好，需降低加工精度；
③需要采取措施适当缩小分布； ④过分偏离公差中心，可能造成废品；