QC七大手法要领

主講人:紀明宗壹.品管七大手法1.查檢表容易收集資料2.柏拉圖告訴你重點在那3.特性要因圖告訴你原因在那4.散佈圖告訴你如何調整5.直方圖品質是如何不良6.管制圖告訴你出問題了趕快處理7.層別法告訴你問題在那裡查檢表何謂查檢表:就是一種為了便於收集數據，使用簡單的數字並予統計整理、再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。查檢表的設計要領:數據履歷要清楚----由誰查檢、查檢時間、期間、地點、班別、機台等均應載明清楚。盡可能以數字記入，避免用文字，不得已時應簡單正確敘述。查檢項目不宜太多，以4~6項為原則(針對影響最大的要因收集數據即可)，其他可能發生的要因併為其他項。依特性分為:a.計數值數據:如不良品數、缺點數、生產個數、停車次數----等數據。b.計量值數據:用測定或測量而得的數據，這種數據是連續性的，如厚度、高度、速度、重量、溫度---等。容易收集資料查檢表收集時間:90/4/23~4/27收集地點:包裝A線收集人:李四日期項目刮傷撞件零件浮高PC板污其他合計4月23日1612836454月24日1211755404月25日1112568424月26日148975434月27日10955736合計6352342631206不良率0.630.520.340.260.312.06佔有率30.625.316.512.615100N:10000片R:206件P:2.06%柏拉圖告訴你重點在那裡用途:由現場所收集而得到的數據，必須加以整理，並作成圖表，如此才能容易把握住影響問題點的重要原因。而最廣泛為現場人員應用於數據整理的圖表為柏拉圖。柏拉圖的定義:根據所收集之數據，按不良原因、不良狀況、不良發生位置等不同區分標準，以尋求佔最大比率之原因、狀況或位置的一種圖形。從柏拉圖可看出那一項目有問題，其影響程度如何，以判斷問題的癥結點，並針對問題點採取改善措施。柏拉圖的作法:各項目按出現數據之大小，順序排列，其他項排在最後。不良項目不良次數不良率%累計不良率%影響度%累計影響度%刮傷撞件浮高板污其他合計6352340.630.520.34260.631.151.491.750.26310.3110084.972.355.830.630.612.616.525.2482.062.0615.1100不良項目其他合計不良次數不良率%累計不良率%影響度%累計影響度%6352342631480.630.520.340.260.312.060.631.151.491.752.0630.625.216.512.615.110030.655.872.384.9100刮傷撞件浮高板污統計表柏拉圖的畫法:柏拉圖於圖上畫出縱軸及橫軸。縱軸左側直線代表不良次數、不良率或損失金額，右側直線代表累計影響度；橫軸代表項目。橫軸不宜長於縱軸，否則應調整等分間隔。點上累計不良率或累計影響度，並以折線連結則形成柏拉圖。323024181260不良率ABCD其他100項目別累計影響度不良率累計影響度100323024181260項目ABCD其他告訴你重點在那裡(累計佔有率)告訴你原因在那裡特性要因圖(魚骨圖)特性要因圖為日本品管權威學者石川馨博士於1952年所發明，故又稱「石川圖」。又因其形狀似魚骨，故亦稱魚骨圖。其在闡明原因與結果之關係，亦稱因果圖。何謂特性要因圖:特性要因圖的畫法:特性要因圖在劃之前先決定問題或品質的特性，如不良率、停機率、送修率、抱怨的發生、外觀不良--等有關品質低下的問題特性加以確定。首先劃上特性要因圖的骨架，將特性寫在右端，自左劃上一條較粗的幹線(稱母線)，就是代表製程，並在幹線的右端劃一指向右方的箭頭。特性母線代表製程把原因分成幾個大類，每大類劃於中骨上，且以圈起來，加上箭頭的大分枝，且稍斜約60接到母線，此大分枝稱為子枝，較母線略細。特性要因圖(魚骨圖)特性材料機器方法其他人60子枝母線大原因可依製程分類，一般分為人、機器、材料、方法、其他。探討大原因的原因，再細分為中、小原因，將其記入小骨及枝骨上(稱孩枝、曾孫枝)。細分中小原因時，應注意必須能採取對策者為主要條件，且有因果關係者歸於同一中、小枝骨內，無因果關係則否。再從原因中影響最大的劃上紅圈，最後圈選出4~6個。方法人機器物料特性要因圖(魚骨圖)特性小骨枝骨(孩枝)(曾孫枝)要因強調散佈圖告訴你如何調整何謂散佈圖:為研究兩個變量間之相關性，而搜集成對兩組之數據，以點來表示出二個特性值之間相關情形的圖形，稱之為『散佈圖』。相對應的兩組數據間關係的分類:原因(要因)與結果(特性)之關係●照明度對應工作效率●品管圈開會時間對應效果金額因果例:王先生在運動前、後心跳和血壓之間是否存在關係，今收集30組數據。步驟1:收集30組以上的相對應數據整理到數據表上。(數據太少容易誤判)散佈圖No血壓心跳No血壓心跳No血壓心跳XYXYXY123456789101112131415161718192021222324252627282930138141143141142144147145146145717274727375747373741471491511531521541561581591587577787978808184868715615415515315114814614514414282818078767574737372X之最大值159最小值138Y之最大值87最小值71步驟2:找出數據X、Y之最大值及最小值。告訴你如何調整散佈圖步驟3:畫出縱軸與橫軸(若是判斷要因與結果之關係，則橫軸代表要因縱軸代表結果)。Y心跳X血壓13614014414815215615988868482807876747270X軸之範圍Y軸之範圍13614014414815215615988868482807876747270心跳YX血壓X=159Y=87X=138Y=71步驟4:將各組數據點在座標上。兩組數據重複在同一點上時，畫上二重圓記號告訴你如何調整數據打點法散佈圖散佈圖之判讀:X增大時，Y也隨之增大，稱為正相關。YX完全正相關YX有正相關X增大時，Y反而減少，稱為負相關。YYXX有負相關完全負相關XY無相關X與Y之間看不出有任何關係。X增大時，Y並不改變。告訴你如何調整直方圖何謂直方圖:為要容易看出如長度、重量、時間等計量質的數據之分配情形，所用來表示的圖形。直方圖是將所收集的測定值或數據全距分為幾個相等的區間作為橫軸，並將各區間內之測定值所出現次數累積而成的面積，再用柱子排起來的圖形，故亦稱之為柱狀圖。前言:現場工作人員經常都要面對一大堆的數據，這些數據是從製程中抽測或查檢所得的某項產品之品質特性記錄；而一天中可能所記錄的數據有數百個之多，它們到底能提供我們什麼情報呢?如果我們能應用直方圖的手法將這些數據加以整理，則製程品質的散佈狀態、問題點的所在及製程能力等，均呈現在我們的眼前。我們即可利用這些情報來掌握問題點以進行改善對策。243120123420~2526~3031~3536~4041~5020~2526~3031~3536~4041~50直方圖人年齡43312012341234512345人年資3.50.500.511.522.533.54%挑戰3%年資分佈年齡分佈活動目標3.50.50.200.511.522.533.54%改善前改善後目標品質是如何不良05101520253035404550品管圈圈長產生班長擔任圈員互選上司指派其他票數層別法為區別各種不同原因對結果之影響，而以各別原因為主體，分別作統計分析的方法，稱為層別法。何謂層別法:層別法最主要功用，在透過各種分層，依各層收集數據以尋找不良所在或最佳條件，以為改善品質的有效方法。層別的對象與項目:1.時間的層別2.作業員的層別3.機械、設備的層別4.作業條件的層別5.原材料的層別6.測定的層別7.檢查的層別8.環境、天候的層別9.地區的層別10.製品的層別11.其他層別法管制圖之層別12345ACBBCCABAACBCCABABCBA上限下限12345AAAAAAABBBBBBBCCCCCCC上限下限規格規格規格規格(例一)(例二)ABC直方圖之層別告訴你問題在那裡管制圖何謂管制圖:所謂管制圖是一種以實際產品品質特性及根據過去經驗所判明的製程能力管制界限比較，而以時間順序用圖形來表示。管制圖縱軸代表產品品質特性，以製成變化數據為分度；橫軸代表產品群體的號碼，或製造年月日等，以時間順序、製造順序將點繪在圖上。中心線上管制界限下管制界限235237239241243245247249251253255溫度24224023823724024524224624925208:0009:0010:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:00管制圖中心基準管制上限管制下限溫度用途:設計.製造.檢驗觀其變異之趨勢，並不能解決問題USLLSLCL有異常告訴你出問題了趕快處理有異常