品管七大手法(培训)课件.ppt

1、QC七大手法培训教材QM质量管理QA质量保证QC质量控制QS质量体系IQC来料检验FQC线上检验IPQC过程控制OQC出货检验TQC全面质量管理TQMQMS质理管理体系QC七大手法管理人員五大使命-品質,交期,本钱,服務,平安管理 1.品質異常 2.交期異常 3.產量異常 4.設備異常 5.人員異常 6QC七大手法管理的根本原則 1.尊重人性-把工作人員的想法與意見有效發揮 2.依PDCA的管理循環徹底執行-不停的轉動PDCA循環 3.徹底實施標準化-做好管理的第一步.4.活用統計手法-統計方法收集數據,加以統計分析QC七大手法工作及生活中難免碰到問題，一旦發生問題如不立即解決，小問題也可能變

2、成大問題。然而，解決問題是要用方法的，而品質管理QC手法就是能協助我們迅速且正確解決問題的利器之一。一般問題解決的程序約可分為收集整理歸納分析判斷決策等階段，每一階段都有不同的QC手法可供搭配使用。如果能夠充分了解QC手法且運用得宜，就能收集到正確有效的資訊，並作出精準的判斷。QC七大手法QC統計手法1.QC七大手法-排列图、因果图、散布图 直方图、管理图、分层法、检查表.2.新QC七大手法-关连图法,亲和图法(KJ法),系統图法,PDPC法,箭头图表,矩陣圖法,矩陣數據解析法3.統計方法-推定與檢定,抽樣計畫,管制圖,實驗計畫法,相關與回歸.4.其他-抽樣技術,官感檢查,可靠度QC七大手法1

3、.收 集：須根据事实或數據說明。工具包括：查檢表Check List,散佈圖Scatter Diagram、層別法Stratification。2.整 理：釐清問題所在以作為判斷重大問題的依據。工具包括：柏拉圖Pareto Diagram、直方圖Histogram。3.歸納分析：主要針對原因與問題的關係，探討其相互關係與潛在的真因。工具包括：特性要因圖Characteristic Diagram。4.判斷決策：針對問題所發生的原因，採取有效對策，加以處置。工具包括：特性要因圖、統計圖中的管制圖Control Chart。问题与偏差的定义问题:理想的状态或目标与现状的水平存在差距就是问题.偏差:

4、实际数据与平均值之间的差距就是偏差.质量水平问题理想的状态或目标现状或现实的水平第一章第一章 數據與圖表數據與圖表一一.何謂數據何謂數據?就是根據測量所得到的數值和資就是根據測量所得到的數值和資料等事實料等事實.因此形成數據最重要的根因此形成數據最重要的根本觀念就是本觀念就是:數據數據=事實事實二二.運用數據應注意的重點運用數據應注意的重點:1.1.收集正確的數據收集正確的數據 2.2.防止主觀的判斷防止主觀的判斷 3.3.要把握事實真相要把握事實真相三三.數據的種類數據的種類 A.A.定量數據定量數據:長度長度.時間時間.重量等測量所得數據重量等測量所得數據,也稱也稱計量值計量值;(;(特點

5、連續不間斷特點連續不間斷)以缺點數以缺點數,不良品數來作為不良品數來作為計算標準的數值稱為計數值計算標準的數值稱為計數值.(.(特點離散性數據特點離散性數據)B.B.定性數據定性數據:以人的感覺判斷出來的數據以人的感覺判斷出來的數據,例如例如:水水果的甜度或衣服的美感果的甜度或衣服的美感.四四.整理數據應注意的事項整理數據應注意的事項 1.1.問題發生要採取對策之前問題發生要採取對策之前,一定要有數據作為依一定要有數據作為依據據 2.2.要清楚使用的目的要清楚使用的目的 3.3.數據的整理數據的整理,改善前與改善后所具備條件要一改善前與改善后所具備條件要一致致 4.4.數據收集完成之后數據收集

6、完成之后,一定要馬上使用一定要馬上使用.第二章第二章 查檢表查檢表一一.何謂檢何謂檢查查表表?為了便於收集數据為了便於收集數据,使用簡使用簡單記號填記并予統計整理單記號填記并予統計整理,以作以作進一步分析或作為核對、檢查之進一步分析或作為核對、檢查之用而設計的一種表格或圖表。用而設計的一種表格或圖表。(用來檢查有關項目的表格用來檢查有關項目的表格)二二.檢檢查查表的種類表的種類 檢檢查查表以工作的種類或目的表以工作的種類或目的可分為記錄用查檢表、點檢用檢可分為記錄用查檢表、點檢用檢查查表兩種。表兩種。(1)記錄用記錄用(或改善用或改善用)查檢表查檢表主要功用在於根據收集之數據以調查不良項目、主

7、要功用在於根據收集之數據以調查不良項目、不良原因、工程不良原因、工程 分佈、缺點位置等情形分佈、缺點位置等情形.其中有其中有:(a)原因別、機械別、人員別、缺點別、原因別、機械別、人員別、缺點別、不良項目別不良項目別 (b)位置別位置別(2)點檢用查檢表主要功用是為要確認作業實施、點檢用查檢表主要功用是為要確認作業實施、機械整備的實施情形機械整備的實施情形,或為預防發生不良事故、或為預防發生不良事故、確保安全時使用確保安全時使用如如:機械定期保養點檢表、登山裝備點檢表、不機械定期保養點檢表、登山裝備點檢表、不安全處所點檢表安全處所點檢表四、四、查檢表的作法查檢表的作法(1)(1)明確目的明確目

8、的-將來要能提出改善對策數據將來要能提出改善對策數據,因之因之 必需把握現狀解析必需把握現狀解析,與使用目的相配合與使用目的相配合(2)(2)解決查檢項目解決查檢項目-從特性要因圖圈選的從特性要因圖圈選的4646項項決定之決定之(3)(3)決定抽檢方式決定抽檢方式-全檢、抽檢全檢、抽檢(4)(4)決定查檢方式決定查檢方式-查檢基準、查檢數量、查檢查檢基準、查檢數量、查檢時間與期間、查檢對象之決定、並決定收集者、時間與期間、查檢對象之決定、並決定收集者、記錄符號記錄符號(5)(5)設計表格實施查檢設計表格實施查檢五五.查檢表的使用查檢表的使用數據收集完成應馬上使用數據收集完成應馬上使用,首先觀察

9、整體首先觀察整體數據是否代表某些事實數據是否代表某些事實?數據是否集中數據是否集中在某些項目或各項目之間有否差異在某些項目或各項目之間有否差異?是是否因時間的經過而產生變化否因時間的經過而產生變化?另外也要另外也要特別注意週期性變化的特殊情況特別注意週期性變化的特殊情況.查檢表查檢表 統計完成即可利用統計完成即可利用QCQC七大手法七大手法中的柏拉圖加工整理中的柏拉圖加工整理,以便掌握問題的重以便掌握問題的重心心.查檢表操作者操作者不良種類不良種類 月月 日日月月 日日A尺寸尺寸缺點缺點材料材料其他其他B尺寸尺寸缺點缺點材料材料其他其他第三章第三章 層別法層別法一一.何謂層別法何謂層別法?層別

10、法就是針對部門別層別法就是針對部門別.人別人別.工作方法別工作方法別.設備設備.地點等所收集的數據地點等所收集的數據,按照它們共同的按照它們共同的特徵加以分類特徵加以分類.統計的一種分析方法統計的一種分析方法.也就是也就是為了區別各種不同原因對結果的影響為了區別各種不同原因對結果的影響,而以個而以個別原因為主別原因為主,分別統計分析的一種方法分別統計分析的一種方法.二、層別的對象與項目二、層別的對象與項目2.1 2.1 時間的層別時間的層別 小時別、日期別、週別、月別、季節別小時別、日期別、週別、月別、季節別.等等.例例:製程中溫度的管理就常以每小時來層別製程中溫度的管理就常以每小時來層別.2

11、.2 2.2 作業員的層別班別、操作法別、熟練度別、作業員的層別班別、操作法別、熟練度別、年齡別、年齡別、性別、性別、教育程度別教育程度別.等等.例例:A:A班及班及B B班的完成品品質層別班的完成品品質層別.2.3 2.3 機械、設備的層別場所別、機型別機械、設備的層別場所別、機型別 、年代、年代別別 、工具別、工具別 、編號別、速度別編號別、速度別.等等.例例:不同機型生產一样產品以機型別來分析不同機型生產一样產品以機型別來分析其不良率其不良率.2.4.2.4 作業條件的層別作業條件的層別 溫度別、溫度別、濕度別、壓力別濕度別、壓力別 、天氣別、天氣別 、作業作業時間別、作業方法別時間別、

12、作業方法別 、測定器別、測定器別.等等.例例:對溫度敏感的作業現場所應記錄其溫濕對溫度敏感的作業現場所應記錄其溫濕度度,以便溫濕度變化時能層別比較以便溫濕度變化時能層別比較.二、層別的對象與項目二、層別的對象與項目 2.5 2.5 原材料的層別原材料的層別 供應者別、供應者別、群體批別、製造廠別群體批別、製造廠別 、產地別、產地別 、材、材質別、大小質別、大小类类別、貯藏期間別、成分別別、貯藏期間別、成分別.等等.例例:同一廠商供應的原材料也應做好批號別同一廠商供應的原材料也應做好批號別,領用領用時均能加以層別時均能加以層別,以便了解各批原料的品質以便了解各批原料的品質,甚至不良發甚至不良發生

13、時更能迅速採取應急措施生時更能迅速採取應急措施,使損失達最小的程度使損失達最小的程度.2.6 2.6 測定的層別測定的層別 測定器別、測定者別、測定方法別測定器別、測定者別、測定方法別.等等.2.7 2.7 檢查的層別檢查的層別 檢查員別、檢查場所別、檢查方法檢查員別、檢查場所別、檢查方法.等等.2.8 2.8 其他其他 良品與不良品別、包裝別、搬運方法別良品與不良品別、包裝別、搬運方法別.等等.三三.層別法的使用層別法的使用活用層別法時必須記住三個重點活用層別法時必須記住三個重點:1.1.在收集數據之前就應使用層別法在收集數據之前就應使用層別法 在解決日常問題時在解決日常問題時,經常會發現對

14、於收集來的經常會發現對於收集來的數據必須浪費相當多的精神來分類數據必須浪費相當多的精神來分類,並作再一次並作再一次的統計工作的統計工作.在得到不適合的數據在得到不適合的數據,如此又得重新如此又得重新收集收集,費時又費力費時又費力.所以在收集數據之前應該考慮所以在收集數據之前應該考慮數據的條件背景以后數據的條件背景以后,先把它層別化先把它層別化,再開始收集再開始收集數據數據.(.(在做查檢時在做查檢時,考慮適當分類考慮適當分類)2.QC2.QC手法的運用應該特別注意層別法的使手法的運用應該特別注意層別法的使用用.QCQC七大手法中的柏拉圖七大手法中的柏拉圖.查檢表查檢表.散佈散佈圖圖.直方圖和管

15、制圖都必須以發現的問題直方圖和管制圖都必須以發現的問題或原因來作層別法或原因來作層別法.例如製作柏拉圖時例如製作柏拉圖時,如果設定太多項目如果設定太多項目或設定項目中其他欄所估的比例過高或設定項目中其他欄所估的比例過高,就就不知道問題的重心不知道問題的重心,這就是層別不良的原這就是層別不良的原因因.別外直方圖的雙峰型或高原型都有層別外直方圖的雙峰型或高原型都有層別的問題別的問題.三三.管理工作上也應該活用層別法管理工作上也應該活用層別法 這是一張營業計劃與實際比較圖這是一張營業計劃與實際比較圖,可以知道營業可以知道營業成績來達成目標成績來達成目標,如果在管理工作上就用層別法的概如果在管理工作上

16、就用層別法的概念先作分類的工作念先作分類的工作,以以商品別商品別作業績比較表作業績比較表,可查出那可查出那種商品出了問題種商品出了問題.如再以營業單位別銷售落后業績產如再以營業單位別銷售落后業績產品的層別化再比較即可發現各單位對這種產品的銷售品的層別化再比較即可發現各單位對這種產品的銷售狀況狀況.如對業績不理想的單位如對業績不理想的單位,以營業人員別化即可發以營業人員別化即可發現各營業人員的狀況現各營業人員的狀況,如此問題將更加以明確化如此問題將更加以明確化.以上的說明中可以發現管理者為了探究問題的真以上的說明中可以發現管理者為了探究問題的真正原因正原因,分別使用了商品別分別使用了商品別,單位

17、別單位別.人別等層別手法人別等層別手法,使得間題更清楚使得間題更清楚,這就是層別法的觀點這就是層別法的觀點.二二.柏拉圖的製作方法柏拉圖的製作方法1.1.決定不良的分類項目決定不良的分類項目2.2.決定數據收集期間決定數據收集期間,並且按照分類項目並且按照分類項目收集數據收集數據.3.3.記入圖表紙並且依數據大小排列書出柱記入圖表紙並且依數據大小排列書出柱形形.4.4.點上累計值並用線連結點上累計值並用線連結.5.5.記入柏拉圖的主題及相關資料記入柏拉圖的主題及相關資料.三三.柏拉圖的使用柏拉圖的使用1.1.掌握問題點掌握問題點2.2.發現原因發現原因3.3.效果確認效果確認四四.製作對策前製

18、作對策前.對策后的效果確認時應注意以對策后的效果確認時應注意以下三項下三項1.1.柏拉圖收集數據的期間和對象必須一樣柏拉圖收集數據的期間和對象必須一樣2.2.對季節性的變化應列入考慮對季節性的變化應列入考慮3.3.對於對策以外的要因也必須加以注意對於對策以外的要因也必須加以注意,防止防止在解決主要原因時影響了其他要因的突然增加在解決主要原因時影響了其他要因的突然增加柏拉圖 柏拉圖分析是以80:20原理進行重點分析的圖表，不良缺點項目依數量之大小排列，橫座標為不良缺點項目，縱座標為不良缺點數量或累積百分比，分析出重點不良缺點項目做為改善之目標 繪製方法 1.決定分類項目：以產品或製程訂定檢查項目

19、或不良原因。2.收集數據：以某一期間收集特定問題的檢查記錄。3.依數量之大小排序整理數據，如下表不良缺點不良缺點數量累積數量累積百分比代號名稱1 Q1Q1Q1T2Q2Q1Q2(Q1Q2)T3Q3Q1Q2Q3(Q1Q2Q3)TQkQ1Q2,.Qk100總計4.繪製不良分析圖(柏拉圖):a.橫軸依不良個數大小順序取不良項目.b.縱軸取不良數及不良率.c.依不良數之大小順序由左而右繪出條型圖表示之.d.累積不良率則使用曲線圖表示之.5.計入必要項目:即數據的期間.數據的數目等.不良項目個數不良佔有率累計不良率短路8341.5%41.5%空焊5427.0%68.5%撞件2512.5%81.0%破損12

20、6.0%87.0%反向84.0%91.0%其他189.0%100.0%Total200100.0%-8354251281868.5%81.0%87.0%91.0%41.5%020406080100120140160180200短路空焊撞件破損反向其他不良項目不良個數0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%80.0%90.0%100.0%不良分析圖累積不良率第五章第五章 特性要因圖特性要因圖一一.何謂特性要因圖何謂特性要因圖?一個問題的特性受到一些要因的影響時一個問題的特性受到一些要因的影響時,我們將這些要因加以整理我們將這些要因加以整理,成為有相互關系成為

21、有相互關系而且有條理的圖形而且有條理的圖形,這個圖形稱為特性要因這個圖形稱為特性要因圖圖.由於形狀就像魚的骨頭由於形狀就像魚的骨頭,所以又叫做魚所以又叫做魚骨圖骨圖.二二.用發散整理法製作特性要因圖用發散整理法製作特性要因圖1.1.決定問題或品質的特征決定問題或品質的特征2.2.盡可能找出所有可能會影響結果的因素盡可能找出所有可能會影響結果的因素3.3.找出各種原因之的關系找出各種原因之的關系,在魚骨圖中用箭頭聯接在魚骨圖中用箭頭聯接4.4.根據對結果影響的重要程度根據對結果影響的重要程度,標出重要因素標出重要因素5.5.在魚骨圖中標出必要信息在魚骨圖中標出必要信息此方法包括兩項活動此方法包括

22、兩項活動:一找原因一找原因;二系統整理出這二系統整理出這些原因些原因注意事項注意事項:1.1.嚴禁批評他人的構想和意見嚴禁批評他人的構想和意見.2.2.意見愈多愈好意見愈多愈好.3.3.歡迎自由奔放的構想歡迎自由奔放的構想.4.4.順著他人的創意或意見發展自已的創意順著他人的創意或意見發展自已的創意.三三.用邏輯推理法製作特性要因圖用邏輯推理法製作特性要因圖1.確定品質的特征2.將品質特性寫在紙的右側,從左至右畫一箭頭(主骨),將結果用方框框上.3.列出影響大骨(主要原因)的原因,也就是第二層次原因作為中骨,接著列出第三層次原因4.根據對結果影響的重要程度,標出重要因素5.在魚骨圖中標出必要信

23、息注意事項:利用5個為什麼進行追踪原因三三.特性要因圖的使用特性要因圖的使用1.1.問題的整理問題的整理2.2.追查真正的原因追查真正的原因3.3.尋找對策尋找對策4.4.教育訓練教育訓練 四四.繪製特性要因圖應該注意的事項繪製特性要因圖應該注意的事項:1.1.繪製特性要因圖要把握腦力激激盪法的原則繪製特性要因圖要把握腦力激激盪法的原則,讓所有的成員表達心聲讓所有的成員表達心聲2.2.列出的要因應給予層別化列出的要因應給予層別化3.3.繪製特性要因圖時繪製特性要因圖時,重點應放在為什麼會有這重點應放在為什麼會有這樣的原因樣的原因,並且依照並且依照5W1H5W1H的方法的方法 WHY:WHY:為

24、什麼必要為什麼必要;WHAT:WHAT:目的何在目的何在;WHERE:WHERE:在何處做在何處做;WHEN:WHEN:何時做何時做;WHO:WHO:誰來做誰來做;HOW:HOW:如何做如何做.WH特性要因圖的思考原則特性要因圖的思考原則一、腦力激蕩法一、腦力激蕩法 四原則四原則:1.:1.自由奔放自由奔放 2.2.意見越多越好意見越多越好 3.3.嚴禁批評他人嚴禁批評他人 4.4.搭便車搭便車二、二、5W1H5W1H法法(WHAT (WHAT HERE WHEN WHO WHYHERE WHEN WHO WHY HOW)HOW)三、三、5M5M法法(MAN(MAN、MACHINEMACHIN

25、E、MATERIALMATERIAL、METHODMETHOD、MEASUREMENT)MEASUREMENT)四、系統圖法四、系統圖法特性要因圖畫法特性要因圖畫法一、決定問題的特性一、決定問題的特性二、畫一粗箭頭二、畫一粗箭頭,表示制程表示制程為什麼為什麼飯飯菜菜不不好吃好吃材料材料方法方法鍋子鍋子人人為為什什麼麼飯飯菜菜不不好好吃吃？特性要因圖之畫法特性要因圖之畫法五、尋求中、小原因五、尋求中、小原因,并圈出重點并圈出重點時間時間材料材料人人方法鍋子為什麼飯不好吃為什麼飯不好吃？不熟練不熟練為為何何交交貨貨延延遲遲找找 原原 因因特性要因圖特性要因圖第六章第六章 散佈圖散佈圖一一.何謂散佈

26、圖何謂散佈圖?就是反互相有關連的對應數據就是反互相有關連的對應數據,在方格紙上在方格紙上以縱軸表示結果以縱軸表示結果,以橫軸表示原因以橫軸表示原因;然后用點表然后用點表示出分佈形態示出分佈形態,根據分佈的形態來判斷對應數據根據分佈的形態來判斷對應數據之間的相互關係之間的相互關係.這里講的數據是成雙的這里講的數據是成雙的,一般來說成對數據一般來說成對數據有三種不同的對應關係有三種不同的對應關係.1.1.原因與結果數據關係原因與結果數據關係.2.2.結查與結果數據關係結查與結果數據關係.3.3.原因與原因數據關係原因與原因數據關係.1.1.收集相對應數據收集相對應數據,至少三十組上至少三十組上,並

27、且整並且整理寫到數據表上理寫到數據表上.2.2.找出數據之中的最大值和最小值找出數據之中的最大值和最小值.3.3.書出縱軸與橫軸刻度書出縱軸與橫軸刻度,計算組距計算組距.4.4.將各組對應數據標示在座標上將各組對應數據標示在座標上.散佈圖的研判一來般來說有六種形態.1.在圖中當X增加,Y也增加,也就是表示原因與結果有相對的正相關,如下圖所示:散佈圖的研判2.散佈圖點的分佈較廣但是有向上的傾向,這個時候X增加,一般Y也會曾加,但非相對性,也就是就X除了受Y的因素影響外,可能還有其他因素影響著X,有必要進行其他要因再調查,這種形態叫做似有正相關稱為弱正相關3.當X增加,Y反而減少,而且形態呈現一直

28、線發展的現象,這叫做完全負相關.如下圖所示:4.當X增加,Y減少的幅度不是很明顯,這時的X 除了受Y的影響外,尚有其他因素影響X,這種形態叫作非顯著性負相關,如下圖所示:5.如果散佈點的分佈呈現雜亂,沒有任何傾向時,稱為無相關,也就是說X與Y之間沒有任何的關係,這時應再一次先將數據層別化之后再分析,如下圖所示:6.假設X增大,Y也隨之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而開始減少,因此產生散佈圖點的分佈有曲線傾向的形態,稱為曲線相關,如下圖所示:第七章 直方圖一.何謂直方圖?直方圖就是將所收集的數據.特性質或結果值,用一定的範圍在橫軸上加以區分成幾個相等的區間,將各區間內的測定值所出現的次數累積

29、起來的面積用柱形書出的圖形.三.直方圖名詞解釋1.求全距:在所有數據中的最大值與最小值的差2.決定組數 組數過少,雖可得到相當簡單的表格,但卻失去次數分配的本質;組數過過多,雖然表列詳盡,但無法達到簡化的目的.(異常值應先除去再分組).分組不宜過多,也不宜過少,一般用數學家史特吉斯提出的公式計算組數,其公式如下:K=1+3.32 Lgn一般對數據之分組可參考下表:數據數組數50100610100250712250個以上10203.組距組距=全距/組數組距一股取5,10或2的倍數5.計算各組的組中點各組的組中點=下組距+組距/2實例1 某電纜廠有兩臺生產設備,最近,經常有不符合規格值(13521

30、0g)異常產品發生,今就A,B兩臺設備分別測定50批產品,請解析並回答下列回題:1.作全距數據的直方圖.2.作A,B兩臺設備之層別圖 3.敘述由直方圖所得的情報收集數據如下:A設備 B設備12017916816518315614816515216116818818417017216715015013612316918217718615016116217013916217916018518016313211915715716318716919417817615715816516417317317716716617915016614415716217618316317516117217013716

31、9153167174172184188177155160152156154173171162167160151163158146165169176155170153142169148155作次數分配表序號組界組中點全體A設備B設備次數次數次數1118.5126.5122.5222126.5134.5130.5113134.5142.5138.5444142.5150.5146.58175150.5158.5154.5172156158.5166.5162.5218137166.5174.5170.5231678174.5182.5178.5141319182.5190.5186.5991019

32、0.5198.5194.511合計10050502.全體數據之直方圖2 21 14 48 817172121232314149 91 10 00 00 05 510101515202025253030122.5122.5 130.5130.5 138.5138.5 146.5146.5 154.5154.5 162.5162.5 170.5170.5 178.5178.5 186.5186.5 194.5194.5 202.5202.5 210.5210.5組中點組中點次次數數2.作A設備之層別直方圖0 00 00 01 12 28 8161613139 91 10 00 00 02 24 4

33、6 68 810101212141416161818122.5122.5 130.5130.5 138.5138.5 146.5146.5 154.5154.5 162.5162.5 170.5170.5 178.5178.5 186.5186.5 194.5194.5 202.5202.5 210.5210.5組中點組中點次數次數3.B設備之層別圖2 21 14 47 7151513137 71 10 02 24 46 68 8101012121414161618182020122.5122.5130.5130.5138.5138.5146.5146.5154.5154.5162.5162.

34、5170.5170.5178.5178.5186.5186.5194.5194.5202.5202.5210.5210.5組中點組中點次數次數項目全體A設備B設備形狀稍偏左正常稍偏左分佈中心與規格中心值相比較,稍為偏左,若變動大,則有超出規格下限全部在規格界限內,沒有不良品出現分佈 中習與規格中心值相比較,稍為偏左,若變動大,則有超出規格下限的可能B設備可能發生超出規格下限的可能,因此,有必要加以改善,使數據平均值右移到規格中心.A設備若能使CP值再小,則將更好.4.結論直方圖例NO組界組中心點次數1119.5126122.7532126132.5129.25113132.5139135.75

35、104139145.5142.25305145.5152148.75216152158.5155.25117158.5165161.75118165171.5168.2533 31111101030302121111111113 30 05 5101015152020252530303535119.5126119.5126126132.5126132.5132.5139132.5139139145.5139145.5145.5152145.5152152158.5152158.5158.5165158.5165165171.5165171.5下限下限SL130四.如何依據圖案的分佈狀態判斷1.

36、如圖中顯示中間高,兩邊低,有集中的趨勢,表示規格.重量等計量值的相關特性都處於安全的狀態之下,製品工程狀況良好.如下圖所示:0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 910102.如圖中顯示缺齒形圖案,圖形的柱形高低不一呈現缺齒狀態,這種情形一般就來大都是製作直方圖的方法或數據收集(測量)方法不正確所產生.如下圖所示:0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 93.如圖所示為絕壁形,另外一邊拖著尾巴,這種偏態型在理論上是規格值無法取得某一數值以下所產生之故,在品質特性上並沒有問題,但是應檢討尾巴拖長在技術上是否可接受;例治工具的鬆動或磨損也會出現拖尾巴的情形.如

37、下圖所示:0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 910104.雙峰型有兩種分配相混合,例如兩臺機器或兩種不同原料間有差異時,會出現此種情形,因測定值受不同的原因影響,應予層別后再作直方圖.0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 95.離散型 測定有錯誤,工程調節錯吳或使用不同原材所引起,一定有異常原存在,只要去除,即可制造出合規格的制品0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 910106.高原型不同平均值的分配混合在一起,應層別之后再作直方圖0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 91010五.與規格值或標準值作比較1.

38、符合規格 A.理想型:制品良好,能力足夠.制程能力在規格界限內,且平均值與規格中心一致,平均值加減4倍標準差為規格界限,制程稍有變大或變小都不會超過規格值是一種最理想的直方圖.0 01 12 23 34 45 56 67 78 8B.一則無餘裕:制品偏向一邊,而另一邊有餘裕很多,假设製程再變大(或變小),很可能會有不良發生,必須設法使製程中心值與規格中心值吻合才好.0 01 12 23 34 45 56 67 7C.兩側無餘裕:制品的最小值均在規格內,但都在規格上下兩端內,且其中心值與規格中心值吻合,雖沒有不良發生,但假设製程稍有變動,說會有不良品發生之危險,要設法提高製程的精度才好.0 01

39、 12 23 34 45 56 67 78 89 92.不符合規格A.平均值偏左(或偏右)如果平均值偏向規格下限並伸展至規格下限左邊,或偏向規格上限伸展到規格上限的右邊,但製程呈常態分配,此即表示平均位置的偏差,應對固定的設備,機器,原因等方向去追查.0 01 12 23 34 45 56 67 78 8B.分散度過大:實際製程的最大值與最小值均超過規格值,有不良品發生(斜線規格),表示標準差太大,制程能力缺乏,應針對人員,方法等方向去追查,要設法使產品的變異縮小,或是規格訂的太嚴,應放寬規格.0 01 12 23 34 45 56 67 78 8C.表示製程之生產完全沒有依照規格去考慮,或規

40、格訂得不合理,根本無法達到規格.0 01 12 23 34 45 56 67 7六.直方圖在應用上必須注意事項1.直方圖可根據由形圖按分佈形狀來觀察製程是否正常.2.產品規格分佈圖案可與標準規格作比較,有多大的差異.3.是否必要再進一步層別化.第八章 管制圖從每日生產的產品線中所測得的從每日生產的產品線中所測得的零亂數據中零亂數據中,找出經常發生和偶然發生找出經常發生和偶然發生事故的數據事故的數據,以便幫助找出問題原因以便幫助找出問題原因,這就是非依靠管制圖不可這就是非依靠管制圖不可.管制圖分為兩大類管制圖分為兩大類,本文每一類舉本文每一類舉一例進行講解一例進行講解一.計量值管制圖作為管制制程

41、的計量值管制圖,一方面以平均數管制圖管制平均數的變化,以全距管制其變異的情形.本節將介紹平均數與全距管制圖,將就管制圖在制程中的每一步詳加描述.計量值管制圖的種類如下:數據名稱管制圖計量值平均數與全距管制圖XR管制圖平均數與標準差管制圖 X S管制圖個別值管制圖X管制圖實例:平均數與全距管制圖某廠制造全銅棒,為控制其品質,選定內徑為管制項目,並決定以X-R管制圖來管制該制程的內徑量度,並於每小時隨機抽取5個樣本測定,共收集最近製程之數據125個,將其數據依測定順序及生產時間排列成25組,每組樣本5個,每組樣數5個,記錄數據如下:樣本組X1X2X3X4X514040384341240423939

42、39342394143404404039424154239424340643414140417433837424183743433540樣本組X1X2X3X4X5103941413638114044424039124338394142133840363941143635393839154039403948164246464747173640434143183739403842194037393943204740393640214037404342樣本組X1X2X3X4X5223939394045233133353935244040404142254644414139樣本組12345678各組平

43、均數40.439.84140.441.241.241.239.6全距53434268樣本組1011121314151617各組平均數394140.638.837.441.245.640.6全距55554957樣本組1819202122232425各組平均數39.239.640.4 40.440.434.640.642.2全距561166827計算如下:X=40.264 R=5.48查系數表,當N=5時,D4=2.115,D3=0X管制圖上下限:CL=40.264UCL=+=43.4249LCL=-=37.1031R管制圖上下限:CL=5.48UCL=11.5867LCL=0X管制圖X管制圖40

44、.440.439.839.8414140.440.439.639.641.241.23939414140.640.638.838.837.437.441.241.245.645.640.640.639.239.239.639.640.440.440.440.440.440.434.634.640.640.642.242.241.241.241.241.241.241.234343535363637373838393940404141424243434444454546461 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414151516161717181

45、81919202021212222232324242525樣本號數樣本號數測量值測量值R管制圖5 53 34 43 34 42 26 68 85 5 5 5 5 5 5 5 5 54 49 95 57 75 56 611116 6 6 68 82 27 70 02 24 46 68 8101012121 12 23 34 45 56 67 78 89 91010111112121313141415151616171718181919202021212222232324242525樣本號數樣本號數觀測值觀測值分析結論在管制圖中有第16個及第23個樣本組的點分別超出管制上限及管制下限,表示制程平均

46、發生變化,而R管制圖並無點超出界限或在界限上,表示制程變異並未增大.二.計數值管制圖 1.何謂計數值?商品制造的品質評定標準有計量型態,例如:直徑,容量;然而有些品質特性定義為良品或不良品將更合理.所謂計數值就是可以計數的數據,如不良品數,缺點數等.2.計數值管制圖的類型 數據名稱管制圖計數值不良率管制圖P管制圖不良個數管制圖PN管制圖缺點數管制圖C管制圖單位缺點數管制圖U管制圖P管制圖實例運用條件:1.產品不是良品就是不良品2.抽樣放回3.彼此獨立進行 樣品不良率計算公式為:P=標準差公式為:S=上下限計算公式如下:管制上限(ucl):=+3 (為平均不良率,n為樣本數)中心線(cl):管制

47、下限(lcl)=-3 如果下限計算結果可能為負數,因為二項分配並不對稱,且其下限為零,故當管制下限出現小于零的情況,應取0表示.平均不良率應用加權平均數來計算(用不良數總數與全體的樣本總數之比).例:寶光廠生產的MOUSE用的包裝袋,檢驗其底部是否有破損即包裝為不良品,取30個樣本,每個樣本數為50個,這些樣本是在機器每天三班制的連續工作每半小時取一次而得.樣本數不良數樣本數不良數樣本數不良數1811521102161224221839131223154141472415510151325266121692617715176271288185286910191329810520113010計算

48、結果如下:平均不良率P=0.233(CL)用P當真實過程不合格的估計值,可以計算管制上限和下限,如下:UCL=P+3 =0.412 LCL=P-3 =0.054P管制圖如下:P管制圖P管制圖0 00.10.10.20.20.30.30.40.40.50.50.60.61 12 23 34 45 56 67 78 89 9101011111212131314141515161617171818191920202121222223232424252526262727282829293030樣本號數樣本號數不良率不良率針對管制圖進行分析 由管制圖中我們可以發現來自樣本12及25的兩點超出管制上限,故

49、制程是在非管制狀態,必須進一步探討是否有異常原因.分析樣本12得知,在這半小時里,有一批新進的包裝袋被使用,所以這異常的現象是由于新原料参加引起.而在樣本25那半小時,有一個沒有經驗的員工在操作此機器,而使樣本25有這麼高的不良率.現在將超出管制界限的兩個點刪除掉,重新計算管制界限,管制以后的制程,其管制中心線及上.下限為 不是管制圖的選擇數據性質計量值計數值樣本大小N=?數据係不良數或缺點數N=1N2CL性質?N=?管制圖X_XN=25N10缺點數不良數N是否相等?是不是單位大小是否相同?是XR管制圖RX管制圖管制圖管制圖nC管制圖XXRmp管制圖pn管制圖 三.管制圖的判別管制狀態,意指制

50、程安定,管制狀態也稱安定狀態.我們無法知道制程的真正狀態,只能對制程的某種特性值收集數據,將其繪在管制圖上,由管制圖來觀察制程的狀態.在判定制程是否處于管制狀態,可利用以下基準:1.管制圖的點沒有逸出界外.2.點的排列方法沒有習性,呈隨機現象.在正常管制的狀態下,管制圖上的點子應是隨機分布,在中心線的上下方約有同數的點,以中心線近旁為最多,離中心線愈遠點愈少,且不可能顯示有規則性或系統性的現象.歸納得到下面兩種情形:3 3點中有點中有2 2點在點在A A區區0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414樣