QC七大手法(最终版)课件.ppt

1、2 2学习的心态3 3为什么要学习QC手法？有问题一旦发生问题不立刻解决，小问题会变成大问题；怎么解决问题，解决问题需要什么？现场、数据，数据数据=事实事实如何分析数据？QCQC手法来教你！手法来教你！4 4培训目标掌握QC七大手法的相关概念；理解QC七大手法的基本原理；能够将QC手法运用实际的问题分析与解决中；5 5目录QC七大手法一览表一层别法二查检表三鱼骨图四柏拉图五直方图六管制图七散布图6 6一 层别法何谓层别法？为区分所收集数据中各种不同为区分所收集数据中各种不同的特性特征对结果产生的影响，以的特性特征对结果产生的影响，以个别特征加以分类统计，此类统计个别特征加以分类统计，此类统计方

2、法称为层别法。方法称为层别法。7 71.1.层别法例子1大学学系所别8 8线别业绩比较表（箱）三菱线科瑞线彬台线无菌线产量0线别目标管理工作上活用层别法管理工作上活用层别法1.2.层别法举例子29 910102.面对一大堆数据怎么办？我们来看个案例；讨论2分钟面对一大堆数据（或者流水帐）怎么办？先层别先层别11113.1.层别3步骤1、确立层别的目的步骤一：确立层别的目的为什么而层别?决定层别的对象及其特性值(Data)为何?12123.2.层别3步骤2、层别的对象及项目步骤二：决定层别的对象及项目针对层别项目，将数据予以分类。1313举例：层别之对象及项目别举例：层别之对象及项目别对对 象象

3、层层 别别 项项 目目 别别时间时间上下午别、日夜别、小时别、日期别、周别、月别、年别上下午别、日夜别、小时别、日期别、周别、月别、年别作业员作业员人员别、年龄别、经验年数别、男女别、班别、教育程度别人员别、年龄别、经验年数别、男女别、班别、教育程度别顾客顾客国内外别、对象别、经销商别、零售商别国内外别、对象别、经销商别、零售商别部门部门(单位单位)生产部别、采购部别、行政部别、研发部别、研发部别、财会部别生产部别、采购部别、行政部别、研发部别、研发部别、财会部别机械别机械别(设备别设备别)机型别、机种别、场所别、性能别、年份别、工具别、新旧别、生机型别、机种别、场所别、性能别、年份别、工具别

4、、新旧别、生产线别产线别作业方法、作业方法、作业条件作业条件温度别、压力别、速度别、湿度别、作业时间别、作业方法别、批温度别、压力别、速度别、湿度别、作业时间别、作业方法别、批别、别、人机别、人机别、方式别、流程别方式别、流程别原材料别原材料别 供货商别、厂牌别、制造批别、材质别、储存时间别、储存场所别供货商别、厂牌别、制造批别、材质别、储存时间别、储存场所别量测量测人员别、仪器别、方法别、环境别、地区别人员别、仪器别、方法别、环境别、地区别环境气侯环境气侯 气侯别、温度别、天气别、照明别、干湿季别、气压别气侯别、温度别、天气别、照明别、干湿季别、气压别地区地区国内外别、国家别、省县市别、区域

5、别国内外别、国家别、省县市别、区域别其它其它新旧比较别、良品不良品别、包装别、搬运方法别、标准品或样品新旧比较别、良品不良品别、包装别、搬运方法别、标准品或样品别别14143.3.层别3步骤3、制表、分析步骤三：收集数据整理数据，分类绘制成必要图表分析数据并作结论15154.层别法应用及注意事项1.在收集数据或使用查检表时，必须要先作层别才有意义，才能做进一步的解析，方能获取更多情报；2.层别法无固定之图形，必须与其它QC手法作应用，方能发挥效用；16165.层别后数据1717二 查检表1.层别作解析2.查检集数据18181.何谓查检表？u所谓查检表是指：使用简单且易于了解的表格或图形，使工作

6、者依规定作查检记号，记录结果及状况，并加以统计整理数据，又查核表或点检表。19192.查检表的分类一般区分为二类：记录用查检表（定量查检）检查用查检表（定性查检）20203.1.查检表之案例1记录用查检表（定量查检表）21213.2.查检表之案例2检查用查检表（定性查检表）22224.查检表的制作一确定希望把握的项目及所要收集的数据；二、决定查检表的格式，决定记录形式；三、决 定 收 集 数 据 的 期 限、方 法、记 号注意：查检表的格式及內容，要让使用者最方便使用及最易记录为最高指导原则。23235.查检表的特点1.为现场最容易取得有效数据的一种表格，力求简单，容易执行；2.可以使用于自主

7、检查时，以收时效；3.可利用查检表建立工作上标准表格之文件；24246.运用及注意事项1.调查记录用时，可针对不良项目、缺点位置进行点检；2.决定查检表格式要考虑查检频率及查检项目；3.查检表之行及列须考虑合计字段或平均字段；4.计量单位符合实际；5.应注明时间及收集数据的方法；6.查检如发现有遗漏或多余的项目，应检讨修正；7.表单的填写必须与事实相符；8.表单的涂改需要签名；25257.查检表的案例练习请将刚才大家做好的层别结果，进行讨论；并绘制查检表以便后期对每天的消费进行记录；（也就是说绘制查检表）讨论时间2分钟；26268.QC七手法数据查检表2727三 鱼骨图1.层别作解析2.查检集

8、数据3.鱼骨追原因28281.何谓鱼骨图鱼骨图又名特性要因图：鱼骨图“又称”特性要因图“,就是将造成某项结果的众多原因,以系统的方式图解之,也就是以图表的方式来表达结果与原因的关系,形状像鱼骨的分布，故称鱼骨图。调配调配果汁口味异常果汁口味异常均质均质/过滤过滤原料原料UHT充填充填浓缩汁理化指标异常设备异常浓缩汁口感异常29292.实施时机（实施的条件）出现问题时，寻找真正原因；利用脑力激荡、名目团体法等方式，使团队成员以参与并发挥团队共识。30303.鱼骨图的2种主要制作方法1.大骨展开法(演绎法)2.小骨集约法(归纳法)(1)特性(问题点)之决定(2)画大要因(大骨大骨)(3)画中、小要

9、因(4)确认要因(5)圈选要因(1)发掘主题之不良原因(2)依原因内容分类(3)制作特性要因图并补充遗漏原因(4)圈选重要原因31313.1.大骨展开法5步骤1.列特性步骤一：决定问题的特性，在画特性要因图应先决定问题的特性；特性特点(问题点)决定32323.2.大骨展开法5步骤2.画大因步骤二：将特性分成几个大要因，每大类画于主骨之上，以 圈起来。加上箭头的大分枝稍斜的60 画至主骨，此线段较主骨略细，大要因可分为人、机械、材料、方法 或其它。特 性材料機械人方法6033333.2.1.常用的大骨1.（人员）素质、技术、经验、管理、士气2.（机器）精度、维修、稼动、安全、校正3.（材料）质量

10、、数量、储存、运送、成份4.（方法）程序、加工、5.（环境）配置、安全、环境34343.3.大骨展开法5步骤3.画小因画小因（探讨每个大要因，并记录小因）取60 的交角，画上中要因线，同样在中要因在线取60 的交角，画上小要因线，并在一端记上文字，另一端画上箭头。机人法料特性(結果)小要因中要因35353.4.大骨展开法5步骤4.确认要因步骤四：确认要因在细分中、小原因时，应注意有因果关系者归于同一中、小骨内，无因果关系则否；原因(結果)原因(結果)原因(結果)原因(結果)特性(結果)中要因(因/果)小要因小要因中要因中要因小要因小要因中要因小要因小要因36363.5.大骨展开法5步骤5.要因

11、排序要因排序（确认影响问题的原因顺序）在所列的中要因中认为影响大的画上红圈，一直检讨下去。最后圈选出重要原因。原因(結果)原因(結果)原因(結果)原因(結果)特性(結果)中要因(因/果)小要因小要因中要因中要因小要因小要因中要因小要因小要因37374.1.小骨集约法4步骤1.决定问题点(主轴)步骤一：决定问题点(主轴)利用脑力激荡法、名目团体法，将不良原因提出 1.10-15人，思考 2.1-10张卡片/人38384.2.小骨集约法4步骤2.依原因内容分类步骤二：依原因内容分类经常或是偶尔发生之原因，依性质加以分类，列为无关之原因不分类。分类方法例如：人、机械、材料、方法、环境（类似大骨展开法

12、的大骨）。39394.3.小骨集约法4步骤3.制作特性要因图并补充遗漏原因 步骤三：制作特性要因图并补充遗漏原因 将分类项目之不良原因依因果关系排列，并检视是否可再补充遗漏之不良原因。1.逐一确认每个idea，可删去完全相同者，并可随时增加新idea。2.归纳每个idea。40404.4.小骨集约法4步骤4.要因排序 要因排序 以圈选较小要因为宜，圈选方法及排序方法与大骨展开法同；特 性41415.1.大骨展开法【演绎法】先将原因分为几项大要因，例如人、机、料、法等大要因，再由全员就这几个大要因分别思考有哪些中要因及小要因。优点：画鱼骨图的速度会比较快；缺点：思考局限于这几项大要因上，忽略其它

13、重要大要因；42425.2.小骨集约法【归纳法】由每位对员先写几个原因，再将大家的原因集合起来，删去重复的原因后，再加以分类；优点：想出之原因会较完整，不会被局限在某一范围内；缺点：需花费较长之时间；43436.何谓原因、要因与真因？何谓原因、要因与真因？1.1.原因：原因：所有造成问题的因素都称为原因。都称为原因。3.3.真因：真因：至现场对现物收集数据后，所验证出来的真正原因，也就是用数据圈选出来的原因。44447.1.圈选要因之方法（一）数据法依实际数据圈选要因1.1.方法一：画鱼骨图前，先利用方法一：画鱼骨图前，先利用三现原则(到现场、看现物、了解事实)收集实际之数据，利用实际收集实际

14、之数据，利用实际发生原因来画鱼骨图，再依数据决定圈选之要因。发生原因来画鱼骨图，再依数据决定圈选之要因。2.2.方法二：鱼骨图画好后，由队员或队友事先圈选方法二：鱼骨图画好后，由队员或队友事先圈选几个要因，再利用三现原则收集实际之数据，根几个要因，再利用三现原则收集实际之数据，根据数据之大小来验证所圈选之要圈是否为真因，据数据之大小来验证所圈选之要圈是否为真因，此方法亦为此方法亦为真因验证真因验证。45457.2.圈选要因之方法（二）经验法 依经验圈选要因1.1.方法一：鱼骨图画好后，将小要因列出，由队方法一：鱼骨图画好后，将小要因列出，由队员分别员分别圈出最主要几个要因后圈出最主要几个要因后

15、，再集合大家的，再集合大家的结果，结果，依被选最多的要因做排序，圈选出前依被选最多的要因做排序，圈选出前4 4至至6 6个要因个要因；2.2.方法二：将鱼骨图之小要因列出，由与主题相方法二：将鱼骨图之小要因列出，由与主题相关之关之工作伙伴共同来圈选要因，主要是应用同工作伙伴共同来圈选要因，主要是应用同仁的实务经验来帮助要因的圈选仁的实务经验来帮助要因的圈选。46468.鱼骨图的注意事项1.1.众人发挥脑力激荡众人发挥脑力激荡，提出所有可能原因；，提出所有可能原因；2.2.依依5W5W法法深入分析要因深入分析要因(至少要有大、中、小要至少要有大、中、小要因因)；3.3.尽量以客观数据圈选要因尽量

16、以客观数据圈选要因，若无法收集，则以，若无法收集，则以全员主观经验圈选要因全员主观经验圈选要因(客观性不足客观性不足)；4.4.重要要因以重要要因以4-64-6项为主项为主，并以椭圆方式将要因圈并以椭圆方式将要因圈出；出；47479.脑力激荡法说明四個基本原則：禁止批评自由奔放愈多愈好搭乘便车484810.名目团体法说明494911.鱼骨图（特性要因图）-举例说明调配调配果汁口味异常果汁口味异常均质均质/过滤过滤原料原料UHT充填充填浓缩汁理化指标异常设备异常浓缩汁口感异常505012.鱼骨图的案例练习请将刚才大家做好的层别结果，每组以“为什么费用超支？”进行讨论；15分钟；大家绘制出一张鱼骨

17、图；5151四 柏拉图1.层别作解析2.查检集数据3.鱼骨追原因4.柏拉抓重点52521.柏拉图的来源I.意大利经济学家V.Pareto于1897年分析社会经济结构时,赫然发现国民所得80的收入归于20之人口所有，于是将所得大小与拥有所得的关系加以整理,发现有一定的方程式可以表示,称为“柏拉图法则”；II.1907年美国经济学者M.O Lorenz使用累积分配曲线来描绘“柏拉图法则”,III.美国品管专家J.M.Juran（朱兰博士）应用于品管上,同时创出“Vital few,Trivial many”（关键的少数,琐细的多数）的见解,并借用Pareto的名字,将此现象定为“柏拉图原理”；53

18、532.1.【关键的少数】及【8020原则】1.20%的重要品牌占有市场的80%的销量；2.20%顾客造成80%销售量。3.少数产品、制程或质量特性造成大量的废弃或重工成本。4.少数不良品造成顾客抱怨的大多数。5.20%供货商造成80%的拒绝品。6.少数问题说明着大量的制程停摆的原因。7.少数产品说明着主要利润的原因。8.少数项目说明着主要存货成本大小的原因。54543.柏拉图的定义指将一定期间所搜集之不良数、缺点数等数据，依项目别、原因别、位置别加以分类，按其出现数据的大小顺序列出，同时标出累积和的占比，最后办识出最重要的问题的图形，称之柏拉图，又可称为排列图，重点分析图或ABC分析图。55

19、55用途1、用于发现现场的重要问题点2、决定改善的攻击目标。3、确认改善效果。4、作为降低不良依据。5、用于整理报表或记录。6、可作不同条件的评价。56564.1.柏拉图8步骤1.层数据 决定调查主题，利用查检表收集数据；将数据依照其发生之原因或现象分类层别、计算出各项之累计次数。数据之分类必须能便于设定校正措施。1.依原因别分类：如材料、机械、作业者、作业方法等。2.依现象别分类：如不良现象、位置、程度、时间区间等。57574.2.柏拉图8步骤2.排大小将问题项目依其发生次数之大小顺序，同时计算出累积缺点数；将各项目依发生次数之大小顺序排列，其它项置于最后。由大至小计算累积；项次不良项目缺点

20、数累积缺点数计算方式1尘垢51512流漆368751+363粒点1510287+154薄漆10112102+105光泽差10122112+106磨痕5127122+57其它7134127+7合计13458584.3.柏拉图8步骤3.看占比依下列公式计算累积百分比：累积百分比累积百分比累积缺点数累积缺点数总缺点数总缺点数100%100%项次不良项目缺点数累积缺点数累计百分比计算方式1尘垢515138.151/134*1002流漆368764.987/134*1003粒点1510276.1102/134*1004薄漆1011283.6112/134*1005光泽差1012291.0122/134*

21、1006磨痕512794.8127/134*1007其它7134100134/134*100合计13459594.4.柏拉图8步骤4.绘坐标 五、绘坐标（绘出纵轴及横轴）将分类项目之名称依发生之多寡，由左至右于横轴之下，其它项列于最右之位置，各项目在横轴上所占之宽度相同。于纵轴左边标出度量单位名称。绘制横轴及纵轴时，使横轴长度为纵轴长度之1至2倍为适宜，将总缺点数设定于纵轴最高点附近，然后在纵轴上标出刻度。60604.5.柏拉图8步骤5.绘方柱 绘方柱（绘出直方图）于特性项目之对应横轴位置绘出直方柱，依纵轴之刻度设定柱之高度，各柱之宽度相同，彼此间不留间隙；61614.6.柏拉图8步骤6.绘累

22、积绘累计（绘出累积缺点数曲线）将各项目累积缺点数据，设定于各直方柱右界之延长线上，将各点连接成一折线，此折线即称为累积线；62624.7.柏拉图8步骤7.标比例标比例（于图形右界加上纵轴，且标出累积百分比刻度）1.将折线之起点订为0，终点订为100%。2.由折线之终点至横轴绘一垂直线，将该垂直线分为 5(或10等分)，分别由下往上订为0、20、40、60、80、100之累积百分比刻度。63634.8.柏拉图8步骤8.抓重点找关键（记入重要事项）将各项目之发生数据填于各柱上方。将前三项累计百分比（或者选择累计80%项目）填于对应折点附近。标示出此图表之主题、资料收集期间、样品大小、工程名称及绘图

23、者等。64645.柏拉图之应用1.可以决定改善目标，找出问题点，任何问题均可应用柏拉图分析；2.可作为降低不良、缺点、费用等之依据；3.要符合管理上80-20原则，从占80重点项目下对策；4.在效果确认时，可采用柏拉图作改善前后之比较，可评估改善效果；5.用于整理书面报告或纪录，使报告、纪录一目了然；6.可与特性要因图配合使用，使因果关系更明确化。65655.1.柏拉图之运用案例普通案例通过柏拉图，发现78%的不良是由于尘垢、流漆、粒点导致，从而确定改善的方向就是该3项66666.大家来找茬（错误的柏拉图）1分钟項目薪資低伙食差組長凶培訓少住宿差其它離職率3.51.52.50.80.71累積3

24、.557.58.3910累積百分率35%50.0%75.0%83.0%90.0%100.0%3.51.52.50.80.7135%100.0%50.0%75.0%83.0%90.0%012345薪資低伙食差組長凶培訓少住宿差其它0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%110%120%離職率累積百分率67677.柏拉图的注意事项1.1.应依大小顺序排序，应依大小顺序排序，其它其它项列在最后。项列在最后。2.2.柱宽限制为等宽柱宽限制为等宽，纵轴之最高刻度约为，纵轴之最高刻度约为总总不良数不良数或或总缺点数总缺点数。3.3.数据小的项目太多时数据小的项目太多时，可考虑合并

25、成，可考虑合并成其其它它项。项。4.4.其它其它项高度项高度不可高于累计不可高于累计80%80%的各项的各项。5.5.要画累积百分比折线及累积百分比坐标。要画累积百分比折线及累积百分比坐标。6.6.柏拉图适用于计数值统计。柏拉图适用于计数值统计。6868使用要点 1、排列图要留存，把改善前与改善后的排列图排在一起，可以评估出改善后果。2、分析排列图只要抓住前面的2-3项就可以。3、排列图的分类项目不要太少，5-9项较合适。4、作成的排列图如果发现各项目分配的比例差不多时，排列图失去意义，与排列图法则不符。5、排列图是管理手段而非目的，如果数据项目已经很清楚者，则无需再浪费时间制作排列图。6、其

26、他项目如果大于前面几项，则必须分析加以层别，检讨其中是否有原因。7、排列图分析的主要目的是从获得情报显示问题重点而采取对策，但如果第一项依靠现有条件很难解决，或即使解决花费很大，得不偿失，可以避开第一项，从第二项入手69698.柏拉图案例练习请将刚才大家做好的层别结果，每组以“费用超支”进行讨论；每组绘制出一张柏拉图；总结出超支的主要原因；讨论时间15分钟；70709.案例的柏拉图717110.柏拉图的绘制Excl法72727272五 直方图1.层别作解析 2.查检集数据3.鱼骨追原因 4.柏拉抓重点5直方显分布737373731.何谓直方图将所收集的一群数据将所收集的一群数据加以分组加以分组

27、，沿横轴以，沿横轴以各组组界为分界，组距为底边，以各组组界为分界，组距为底边，以各组出各组出现次数为高度（频数）现次数为高度（频数），在，在每一组距上划每一组距上划出一矩形出一矩形，此所绘成之图形称为直方，此所绘成之图形称为直方图。图。74742.1.绘制直方图的步骤(1-3)1.收集数据（作直方图数据一般应大于50个）;2.确定数据的极差（R=X max X min）;3.确定组距（h=R k，一般取测量单位的整倍数）;组数 k 选用表:数据数目组数k常用组数k50 1005 1010100 2507 12250以上10 2075752.2.绘制直方图的步骤(4-8)4.确定各组的界限值（界

28、限值单位应取最小测量单位的1/2）;5.编制频数分布表（统计各组数据的频数 f）;6.按数据值比例画横坐标及纵坐标;7.画直方图。在直方图上应标注出公差范围（T）、样本大小（n）、样本平均值（）、样本标准偏差值（s）和 、公差中心 M 的位置等。76763.1.绘制直方图的步骤实例1.收集数据（3月15日 18：00，GDI1线 1L冰红茶的容量）测量单位（ml）104310281027102610331029101810241032101410341022103010291022102410221028104810011024102910351036103010341014104210381

29、0061028103210221025103610391024101810281016103810361021102010261020101810081012103710401028102810121030103110301026102810471042103210341020102810341020102410271024102910181021104610141010102110221034102210281028102010381012103210191030102810191030102010241035102010281024102410321040n=10077773.2.绘制用直

30、方图的步骤实例2.确定数据的极差:R=X max X min 1048100147（ml）3.确定组距（取组数k10）:h R k 4710 4.7 5（ml）4.确定各组的界限值（界限值单位应取最小测量单位的1/2，即1 20.5）:第一组下限值：最小值0.5，即10010.51000.5；第一组上限值：第一组下限值组距，即1000.551005.5；第二组下限值：等于第一组上限值，即1005.5；第二组上限值：第二组下限值组距，即1005.551010.5；第三组以后，依此类推出各组的界限值：1015.5，1020.5，1025.5，1030.5，1035.5，1040.5，1045.5，

31、1050.5。78783.3.绘制直方图的步骤实例5.编制频数分布表。数据记录No _频数分布表频数分布表_年_月_日组号组界小 大组中值频数统计f i11000.51005.53/121005.51015.58/331015.51020.513/641020.51025.518/1451025.51030.523/1961030.51035.528/2771035.51040.533/1481040.51045.538/1091045.51050.543/3101050.51055.548/3合计10079793.4.绘制直方图的步骤实例1000.51005.51010.51015.5102

32、0.51025.51030.51035.51040.51045.51050.51055.5051015202530TTUTLMn 100 1026.6（ml）S 8.95（ml）容量（容量（ml）频频 数数808080804.直方图注意事项1.尽可能将所收集之数据分成十组左右较恰当，因组数太多或太少皆无法正确表现分配之型态。2.若出现异常之数据，应先忽略此数据，再依照前述方式将其余数据分组，再制作次数分配表及直方图，最后将异常数据加入，如此全体数据之分配型态就能清楚明了。818181815.用Minitab软件绘制的直方图564560556552548544LSL 550mlLSL550目标*

33、USL*样本均值554.681样本 N80标准差（组内）3.91924标准差（整体）4.14751过程数据Cp*CPL0.40CPU*Cpk0.40Pp*PPL0.38PPU*Ppk0.38Cpm*整体能力潜在（组内）能力PPM USL*PPM 合计150000.00实测性能PPM USL*PPM 合计116150.22预期组内性能PPM USL*PPM 合计129509.25预期整体性能组内整体G GK KK K3 3线线5 55 50 0m ml l绿绿茶茶容容量量的的过过程程能能力力828282826.直方图运用 了解数据的分配形状与范围：(1)调查是否混入两个以上不同群体(2)测知有无

34、假数据(3)测知分配型态显示制程能力、群体分配与规格比较，用以判断制程能力之高低：(1)求分配之平均值与标准差(2)测知制程能力(3)计算产品不良率(4)与规格或标准值比较(5)藉以订定或调整规格界限(6)用以设计管制界限，并确认可用于管制制程838383836.1.直方图运用1.测知制程能力一一测知制程能力测知制程能力由直方图的集中由直方图的集中(X)(X)及分散及分散(S)(S)的情形，可表的情形，可表示制程之好坏，如下图示制程之好坏，如下图:直方图的分配情况848484846.1.1.直方图例子不同制程能力合适的制程能力制程能力较规格好得很多制程能力中心偏左制程能力中心偏右制程能力分散过

35、大858585856.2.直方图运用2.計算產品的不良率二计算产品的不良率团结圈活动，常需计算改善前、后之不良率，以察有无改善效果，其不良率可直接由次数分配表及图计算。某制品的长度某制品100件的长度之直方图如左，规格为5565mm，与规格界限比较，可知在规格下限以下有7件，超出规格上限0件，则不合格率7/100=7%该制品的不良率为多少？868686866.3.直方图运用3.调查是否混入两个以上的不同群体三三调查是否混入两个以上的不同群体调查是否混入两个以上的不同群体若绘出之图呈现双峰型态，表示收集之数据由两种若绘出之图呈现双峰型态，表示收集之数据由两种不同制程而得。遇此情形应特别将其层别化

36、，即不不同制程而得。遇此情形应特别将其层别化，即不同的机器、材料、操作员、班别、生产线同的机器、材料、操作员、班别、生产线.等等所制造出来的产品不要放在一起，以便及早发现造所制造出来的产品不要放在一起，以便及早发现造成不良之原因。成不良之原因。双峰型直方图878787876.4.直方图运用4.测知有无假（错误）数据四四测知有无假数据测知有无假数据削壁型的直方图削壁型的直方图往往是因工程能力不够造成的。但往往是因工程能力不够造成的。但为求产品合乎规格，实施全数检验，删除下限以外为求产品合乎规格，实施全数检验，删除下限以外的数据，系属于此种常见的型态；的数据，系属于此种常见的型态；然而有时亦有极少

37、部分低于规格界限，此乃测定误然而有时亦有极少部分低于规格界限，此乃测定误差或检查错误导致。差或检查错误导致。怎么知道如图的该数据可能有假？削壁型直方图888888886.5.直方图运用5.测知分配型态五五测知分配型态测知分配型态一般制程分配的型态，除上述双峰型及削壁型外尚有缺齿型、常态一般制程分配的型态，除上述双峰型及削壁型外尚有缺齿型、常态型、离岛型、偏态型型、离岛型、偏态型(左偏型或右偏型左偏型或右偏型)等。等。898989896.6.直方图的其它运用（了解）六藉以订定规格界限为订出规格界限前，需根据搜集而得之数据编成次为订出规格界限前，需根据搜集而得之数据编成次数分配表，如其系属常态分配

38、，可据以计算平均数数分配表，如其系属常态分配，可据以计算平均数与标准差；与标准差；七与规格或标准值比较要了解制程能力之好坏，必须与规格或标准值比较，要了解制程能力之好坏，必须与规格或标准值比较，一般我们希望制程能力在规格界限内，且制程能力一般我们希望制程能力在规格界限内，且制程能力之平均值最好与规格中心一致；之平均值最好与规格中心一致；八可用于设计管制图上之管制界限一般在设计管制界限前，均可搜集数据，编列次数一般在设计管制界限前，均可搜集数据，编列次数分配表，绘成直方图，如此直方图能在规格以内，分配表，绘成直方图，如此直方图能在规格以内，才能依此设计管制界限作为管制制程之用。才能依此设计管制界

39、限作为管制制程之用。9090六 管制图1.层别作解析 2.查检集数据3.鱼骨追原因 4.柏拉抓重点5.直方显分布6.管制找异常91911.何谓管制图用于调查制造程序是否在稳定状态下，所用之图；管制图是1924年由萧华特博士(Dr.W.A.Shewhart)，在研究产品质量特性之次数分配时所发现。正常的工程所生产出来产品之质量特性，其分配大都呈常态分配的，会超出三个标准差(3)的产品只有0.27；依据此原理，将常态曲线图旋转90度，在三个标准差的地方加上两条界限，并将抽样之数据顺序点绘而成为管制图；9292A區 B區C區C區A區B區2.14%13.59%34.135%34.135%2.14%13

40、.59%LCLCLUCL-2-3+3+2+規格範圍0.135%0.135%68.2795.4599.732.管制图的由来93933.3.管制图的种类管制图的种类计量值管制图 XR Chart(平均值与全距管制图)XR Chart(中位数与全距管制图)XRm Chart(个别值与移动全距管制图)XS Chart(平均值与标准差管制图)计数管制图 PChart(不良率管制图)nPChart(不良数管制图)CChart(缺点数管制图)UChart(单位缺点数管制图)备注：数值数据类型1.计量值：一种质量特性之数值，可用连续量计量者。2.计数值：一种质量特性之数值，可用以间断数据计数者。94944.4

41、.管制图点绘原则管制图点绘原则 依照下述这些原则点绘管制图，容易整齐划一有助于资料之整理与分析1.制程名称、管制特性、测定单位、规格值、设备号码、操作者、测定者、抽样方法、样本数、期间、制程要因、(人员、设备、材料、方法、环境)之任何变更数据需清楚填入，以便资料之分析整理。2.中心线(CL)记以实线，管制上限(UCL)及管制下限(LCL)记以虚线，中心线及管制上、下限，分别记入其数值及CL、UCL、LCL等符号。3.CL、UCL、LCL之位数比测定位数多两位即可。下面重点介绍常用的XR管制图；95955.XR管制图的计算公式X X管制圖：管制圖：中心線(CL)X管制上限(UCL)XA2R管制下

42、限(LCL)XA2RR R管制圖：管制圖：中心線(CL)R管制上限(UCL)D4R管制下限(LCL)D3Rnd2D3D4A221.1303.271.8831.6902.571.0242.0602.280.7352.3302.110.5862.53020.4872.70.081.920.4282.850.141.860.3792.970.181.820.34103.080.221.780.3196966.建立XR管制图步骤建立解析用管制图的步骤：搜集数据：依测定时间顺序排列数据分组：以35个数据为一组最佳记入管制图的数据栏内计算平均值X：求各组的平均值X计算全距R：求各组的全距R计算总平均值X：

43、求各组均值X的总平均值X计算全距的平均值R：求各组全距R的平均值R查系数A2，D4，D3并代入公式计算管制界限绘制管制界限及中心线X管制图在上，R管制图在下点绘点在其数值之位置并以直线连接之管制界限检讨如流程图97977.已经完成的管制图98988.建立制程管制用管制图步骤 记上必要事项 绘入管制界限 绘点 状态之判定 改正措施 管制界限的延续使用99999.管制图的判读由于管制图的绘制非常复杂，一般使用电脑软件绘制，这里重点讲解管制图的判读：I.管制图之管制(安定)状态之鉴别基准系 没有点子逸出管制界限外 点子的分呈随机分布(无规则可循)II.管制图之不正常型态之鉴别是根据或然率之理论而加以

44、判定的，符合下述之一项者，即为不正常之型态。100100(1)点超出管制界限(2)在中心线同侧，连续三点中有二点落在A区或A区以外者9.1.管制图的判读12101101(3)在中心线同侧，连续五点中有四点落在B区或B以外者(4)八个连续点子出现在中心线之同侧者9.2.管制图的判读34102102(5)连续七点同一方向者9.3.管制图的判读510310310.管制图的Minitab版本10410410.过渡到CPK一般情况下，如果管制图在稳态，我们还应该了解制程能力；Cpk（Complex Process Capability index）就是制程能力指数；10510511.什么是 Cpk?Cp

45、k的定义：制程能力指數；Cpk的意义：制程水准的量化反映;用一个数值来表达制程的水准;(1)只有制程能力强的制程才可能生产出质量好、可靠性水平高的产品(2)制程能力指数是一种表示制程水平高低的方便方法，其实质作用是反映制程合格率的高低。10610612.Cpk相关的几个重要概念单边规格：只有规格上限和规格中心或只单边规格：只有规格上限和规格中心或只有下限或规格中心的规格有下限或规格中心的规格;如考试成绩不得如考试成绩不得低于低于8080分等；此时数据越接近上限或下限分等；此时数据越接近上限或下限越好越好双边规格：有上下限与中心值双边规格：有上下限与中心值,而上下限与而上下限与中心值对称的规格；

46、此时数据越接近中心中心值对称的规格；此时数据越接近中心值越好；如值越好；如D854D854前加工脚长规格前加工脚长规格2.82.80.2mm;0.2mm;10710713.Ca(制程准确度)Ca:制程准确度;(Capability of Accuracy)1.Ca 在衡量“实际平均值“与“规格中心值”之一致性;2.对于单边规格，不存在规格中心，因此也就不存在Ca;3.对于双边规格，2/TCXCa=10810814.Cp(制程精密度)Cp:制程精密度(Capability of Precision)1.Cp衡量的是“规格公差宽度”与“制程变异宽度”之比例;2.对于只有规格上限和规格中心的规格：3

47、.对于只有规格下限和规格中心的规格：4.对于双边规格：6sUSL-LSLCp=3sUSL-XCpu=3sXCpl=LSL10910915.Cpk的計算公式1.Cpk=Cpx(1-Ca);2.Cpk Cp;3.Cpk是Cp和Ck的綜合表現11011016.制程能力靶心图.Ca好Cp差Cp好Ca差Cpk好.11111117.Cpk等級評定及處理原則等级Cpk值处理原则A+1.67无缺点考虑降低成本A1.33 Cpk 1.67状态良好维持现状B1.00 Cpk 1.33改进为 A 级C0.67 Cpk 1.00制程不良较多，必须提升其能力DCpk 0.67制程能力太差，应考虑重新整改设计制程1121

48、1218.Cpk和制程良率换算Cpk%ppm合格率%0.3331.731731068.30.674.54550095.510.27270099.731.330.00636399.99371.670.0000570.5799.9999520.00000020.002100113113七 散布图1.层别作解析 2.查检集数据3.鱼骨追原因 4.柏拉抓重点5.直方显分布 6.管制找异常7.散布看相关1141141.何谓散布图所谓散布图就是成对的二种数据，在方格纸上以点来表示二者之间相关情形的图，又称为相关图。1151152.相关参数的关系举例 在工程上，工程要因和质量特性(结果)，工程中的数个质量特

49、性，有数种数据，有一种数据连续变化时，关连其它数据有也连续变化时，称之互相有相关关系。1161163.散布图的绘制及例子1171174.散布图的用途知道两个变量间的关系知道两个变量间的关系有无差异值存在有无差异值存在寻找代用特性寻找代用特性1181185.1.散布图的判读正相关正相关：值增加，值亦随之增加，故可谓有正相关之关系。1191195.2.散布图的判读弱正相关弱正相关：值增加，值虽然亦有增加，但是值增加趋势不如正相关明显，且值增加并不完全受值之原因所影响，此此只表示出两者为弱的正相关关系。1201205.3.散布图的判读负相关负相关：值增加，值却有退减之趋势，故可谓有负相关之关系。12

50、11215.4.散布图的判读弱负相关弱负相关：同弱正相关之道理，此图显示出弱的负相关关系。1221225.5.散布图的判读不相关不相关：图内点的分布略呈图形分，在此情况下即表示两者是不相关关系。1231235.6.小测验散布图的判读1.正相关（强）2.正相关（弱）3.正相关（强）4.正相关（弱）5.无相关8.曲线相关6.无相关7.无相关1241246.散布图的注意事项1.在两种因素寻找相关性时才使用2.数据至少30组以上3.纵、横轴坐标无需从零开始，也无需考虑刻度之相同性。4.正比例之数据为正相关；反比例之数据为负相关，不成比例之数据为无相关。5.图形以正方形比例为最佳。125125总结手法图