原创:做一个专业的质量人05

聚焦“学了就能用，用了就有效”的质量干货。第04章，旧QC七大手法（下）。本文字数2125，5分钟阅读。

接上篇，继续谈谈旧QC七大手法。

4. 鱼骨图

8D报告、QCC改善报告、六西格玛项目，这些都是鱼骨图的典型使用场景。

试想下，如果没有鱼骨图会怎么样？

在一些简单的客诉处理报告中，客户没有明确要求画鱼骨图。大家就开始放飞自我，怎么简单怎么写。直接一脚踩出一个原因，信誓旦旦地告诉客户这就是罪魁祸首，听起来是不是觉得有点荒谬，但实际就是这样。

鱼骨图将开放式的问答题变成封闭式的填空题。

至少，你要从人、机、料、法、环这五个角度去列出各种可能的原因。每个分支写的太少，恐怕自己面子上都过不去。鱼骨图这种结构化的图表能够帮助规范原因分析过程。在规定的条条框框中填充血肉，就是把复杂的事情简单化。

头脑风暴是过程，鱼骨图是结果，两者通常搭配使用。用头脑风暴穷尽各种可能原因，用鱼骨图整理展现。

头脑风暴看起来就是一个简单的会议，但能够开好的不多见。头脑风暴的四大原则是：自由畅谈、延迟评判、禁止批评、追求数量。每一个原则都与传统会议是相背的。技术大牛希望用自己的技术权威一锤定音，没心思听那么多离谱幼稚的想法。草莽出身的制造部人员喜欢直来直去，直戳主题，讨厌拐弯抹角。

克服这些障碍，会议主持人就很关键。要给大家宣导头脑风暴的规则，并及时在会议中引导和纠正。

头脑风暴要想搞得好，就要把更多的基层人员纳入进来。现场的维修员、机修可能更了解情况。不要迷信权威，靠经验拍脑袋得出的结论往往与现场的实际情况不符合。

一电子开关被洗衣机厂投诉关门时间延迟，导致滚筒洗衣机不能正常关门。客户退回来的开关样品拆解后反复观察，都没有发现有异常。客户退回来很多个批次的不良品，经过分析后都没有找到突破点。内部工序排查，也没有发现异常。

某天，发现个别不良样品的触点上有点黑色物质，摸起来有点黏黏的，推测可能是固定触片尾部的环氧树脂流到了触点上。两个地方之间还有些距离，怎么流过去的，没人能解释的通。

主管、经理们百思不得其解。后来，有人提出把这条生产线的机修找过来问问。这人来了之后，有些胆怯，身上的衣服因为整天趴在机器下面修机黑乎乎的。大家让他不要怕，哪些情况会导致胶水点到不该点的地方。他说产品在传输带上流动时，有时候会向上抖动，这种情况会将点胶针头打歪，胶水轨迹会发生变化，他在修机过程中碰到过这种状况。答案找到了。

5.散布图

两个因素之间是否有关联，它们的关系是呈现正相关、负相关、还是不相关，散布图可以给出答案。

你是否遇到生产人员一口咬定x因素就是导致y问题的原因，这种判断很可能是错的。

一款塑胶外壳经过沙漏检验，发现碎屑等异物较多，这样会导致组装的成品里面有异物。车间在收到供应商的来料后，会放到一个除静电的装置中全部过滤一遍。这个动作执行了好几年，大家都觉得这么干一定有效果。

尽管有了这个工序，成品的异物却没有改善。于是就让QE去验证处理前与处理后的效果，并改变参数设置，看看是否存在相关性。

数据表明，处理后的异物反而比处理前增加了，也就意味着这些设备都是在做无用功，既浪费工时，又占地方。随后，就要求拆除了。

基于数据的验证能够让我们更清楚地揭示事物间的关系。

6.直方图

直方图是用来看分布的。

基于研究总结，工业生产中的大部分数据都呈现中间高，两边低、左右两边对称的正态分布状态。如同人群中男性的身高分布，160-175的人数最多，向上和向下都越来越少。正是对这种规律的认识，我们收集样品数据，画出直方图出来，就可以观察到生产运行是否正常。

没有掌握直方图这个工具的人，分析数据通常是这样子的。比如收集了30个数据，排成一列，计算一个平均值，再计算一个最大值和最小值。稍微懂点统计学的，还会算一算标准差，看看数据的波动。但只是看数字，所获取的信息是有限的，不妨用这些数据做一个直方图。

如果直方图旁边有孤立的小岛存在，可能短期内原料有发生变化，或者不熟练的工人替班加工，或者测量数据有误等。

如果直方图出现两个山峰，可能是两台机床或者两种原料所生产的产品混在一起，或者两个工厂的产品混在了一起。需要进一步分层。

如果直方图中出现凹凸不平的形状，则有可能数据分组太多，或测量仪器误差太大，或观测数据不准确等。

这些对于生产状态的预测信息只靠数字统计是得不出的，而直方图就能直观地给出预测。

7.控制图

控制图是美国质量专家休哈特的杰作。

这个就像马路上的红绿灯，起到报警作用。它只有这个作用，警示生产出现了或即将要出现异常。但它没有解决问题的功能，需要借助其他工具。

它的原理是把波动的原因分为两种，一种是一般原因，比如合格原料的微小变化；机械的微小震动；刀具的微量磨损；加工方法局限性；气候、环境的微小变化等等；合格仪器的测量误差等

另一种是特殊原因，比如使用不合格原料；设备调整不当；新手作业，违背操作规程；刀具过量磨损；加工方法的改变；过大的测量误差等。

控制图具备未卜先知算命先生的能力，在产品的尺寸还在公差范围内，一切都看起来很正常的情况下，把特殊原因识别出来，提前报警生产过程中可能存在异常波动，需要尽快处理。

QC七大手法看起来都很简单，如果活学活用，可以解决80%以上的常见问题，是质量人的常规武器，需要做到知行合一，经常使用。