Qc七大工具简单说明.doc

【Qc七大工具简介】 Qc七大工具，也被称为Shainin DOE（Design of Experiments）的七种方法，主要用于质量管理和控制，旨在降低产品或过程的变异，从而提高产品质量和生产效率。以下是这七大工具的详细介绍： 1. **Multi-Vari Chart（多层图）**：用于分析和识别多种因素导致的变异。它可以帮助识别时刻面（Temporal Variation）、空间面（Position Variation）和重复面（Cyclic Variation）的变化。例如，在LCD制造过程中，时刻变异可能包括不同时间段设备性能的波动，空间变异可能涉及不同生产区域的工艺差异，而重复变异则可能源于操作员习惯或机器的周期性变化。 2. **B vs. C (B与C比较)**：这个工具用于比较两个变量（B和C）之间的差异，以确定它们对结果的影响。在质量问题分析中，它可以帮助找出关键的差异化因素。 3. **Paired Comparisons（成对比较）**：通过对两组数据进行配对比较，可以识别出哪一组数据对结果的影响更大。在产品改进时，可以用来对比新旧工艺或不同条件下的效果。 4. **Components Search（组件查找）**：在复杂的系统中，此工具帮助找出导致整体性能变化的关键组件。在电子行业中，如LCD生产，可能涉及到寻找影响屏幕亮度、色彩一致性等关键部件。 5. **Variables Search（变数查找）**：用于识别影响结果的变量，这可能是工艺参数、环境因素等。在LCD制造中，可能包括温度、湿度、光源等因素对生产过程的影响。 6. **Full Factorials（全因子效果）**：这是一种实验设计方法，考虑所有可能的因素组合，以评估它们的独立和交互效应。在质量控制中，有助于全面理解各个变量如何相互作用并影响最终结果。 7. **Realistic Tolerance Parallelogram (scatter plots)(散布图定公差)**：此工具通过绘制散点图来确定合理的公差范围，以确保产品的一致性和可接受性。在LCD制造中，可能会用到此工具来设定像素间距、亮度差异等关键指标的公差。 例如，某制造厂在生产转子轴时，通过Multi-Vari Chart发现最大的变异来自时间变异，特别是在上午10点至11点之间，这可能与休息时间有关，提示了改进生产计划或工作流程的必要性。类似地，瓷砖制造商通过Multi-Vari Chart分析，可以找出影响褙纸黏度的主要因素，如瓷砖排列、生产时段等，以便优化生产过程。 Qc七大工具提供了系统化的方法，帮助企业识别和控制质量问题，优化生产过程，并提升产品的质量和客户满意度。在实际应用中，应结合具体业务场景灵活运用这些工具，以实现持续改进和效率提升。