QC7工具介绍

1QC7工具介绍2什麽是QC7工具（7大手法）？QC:QualityControl(质量控制；品管)1.查检表(CheckSheet)2.层别法(Stratification)3.直方图(Histogram)4.管制图(ControlChart)5.鱼骨图(CauseandEffectDiagram)6.柏拉图(ParetoChart)7.散布图(ScatterDiagram)3QC七大手法itemDayshiftNightshiftx管制图因果关系图/鱼骨图查检表柏拉图散布图层别法100%LSLUSL直方图41.直方图(1)说明：划分数据（如考试成绩）的分配范围为数个区间，计算各区间内该数据的出现次数，并制作成次数分配表。(2)用途：描述数据的分布（平均值、变异、对称），借以判断工序有无异常情形。并检查该数据是否正常受控，有足够的能力符合客户需求。5范例–微尘粒子的数据(1)找出“最大值”，“最小值”以及数据的“个数”Max=39Min=1TotaldatapointsN=100(2)决定区间的个数K:K=NK=10(3)决定区间的宽度H:H=(Max-Min)/K39-1H=10~=42512910151417882214217225155321415141815241332223221913251142126172212812126319206426914255612291315178361418181019122330211191071641151519311712211261391316391042712819166(4)作出“频次”表(5)划出直方图0481216202428323640范例–微尘粒子的数据区间界限频次区间界限频次0.5-4.51020.5-24.5114.5-8.51424.5-28.588.5-12.52028.5-32.5512.5-16.51932.5-36.5116.5-20.51136.5-40.5172.管制图(1)说明：把品质特性（如芯片的薄膜厚度）的点以记号标示上去，藉着该点在管制界限内侧或外侧的情形，可以判断工序是否在控制状态中。(2)用途：借由管制界限的订定,区分出工序的变异的合理性。即时监控，并可以在制程异常时立即采取改善对策。管制上界管制下界目标值8规格界限管制界限=?问题:USLLSL9答案:•来自客户的要求•对于产品质量的控管•每一量测单点都必须在规格界限之内规格界限规格界限管制界限=说明：管制界限•工序变异的自然容许范围•对于制程/机台的控管•每一量测平均值都必须在管制界限之内10(1)说明：有如鱼骨增长的方式，有系统地整理工作的结果（特性）以及其原因（要因）。(2)用途：在改善小组的脑力激荡之下，列举所有可能的异常原因；逐一过滤之后，会发现平常忽略的小毛病，可能就是问题的根源。3.鱼骨图（因果关系图）原因1结果原因2原因3原因411Man(操作人员)Machine(机器设备)Method(生产方法)要因特性Environment(生产环境)范例(1)–4M1E的方向5M1E:人、机、料、法、环、测量Material(原材料)良品率太低12為何量測變異太大量測程序不嚴謹環境差異設備差異人員訓練不足人員技術差異量測程序未標準化設備維護未標準化檢驗問題數據取得不易溫度改變濕度改變清潔度改變振動因素機械不穩定設備磨耗電性不穩定數據換算不穩定范例(2)134.查检表ITEMABC123(1)说明：在收集各种数据之后，为确认并能毫无遗漏的查检，将结果制成简单的表格。(2)用途：可以让数据的收集更为规律、有效；制成的表格更为简明、易懂。14机台定期保养之后的查检项目：ItemO-ringGasFlowLockChamberAChamberCChamberB范例155.柏拉图100%(1)说明：分类不良及缺点等内容，然后按照大小顺序，利用累计数据来表示。(2)用途：将问题点表现出来，并呈现其相对重要性，提供改善方向的优先顺序。16某餐厅的顾客满意度调查：抱怨种类总件数百分比累计百分比1.coldfood2.saladnotfresh3.lackofcleanliness4.poorservice5.foodtastesbad6.foodtoogreasy7.flimsyutensils8.notcourtesy105(105/260)40%(94/260)35%(25/260)10%(13/260)5%(10/260)4%(9/260)4%(2/260)1%(2/260)1%40%75%85%90%94%98%99%100%94251310922范例17coldfoodsaladnotfreshlackofcleanlinesspoorservicefoodtastebadfoodtoogreasyFlimsyutensilnotcourtesy501001502002501050100%0范例(续)18EABCEADBC60%柏拉图可以用来说明改善过程的有效性：例如图甲为改善前的柏拉图，共有A,B,C,D,E五大不良原因。再来针对A与B前两大原因采取改善对策，若干时日之后可以重新收集数据，划出改善后的柏拉图。由图乙的结果显示，A与B的发生次数明显降低，C变成是最大的不良原因。整体效果改善60%.100%图甲:改善前图乙:改善后100%D范例196.散布图(1)说明：将成对的二组数据制成图表，以观察数据之间的相互关系。(2)用途：检查二组数据之间的相互关系，尤其是对鱼骨图中的因、果验证。当相关程度甚高时，可用回归分析作进一步的研究、控管。Y（果）X（因）20相关系数的说明r=0.9r=0.6r=0.3r=-0.9r=-0.6r=0.3不相关正相关强正相关强负相关负相关有异常点存在21相关分析(CorrelationAnalysis)正相关负相关计算相关系数：Sum(X-X)*(Y-Y)r=Sum(X-X)Sum(Y-Y)可以使用Excel来计算:1.Tools-DataAnalysis-Correlation2.Function-Correl(X;Y)3.参考值r0.3--弱0.3=r0.8--一般r=0.8--强2222产品良率（Y）与因子X的相关性：8075产品良率706530323436384042X因子范例r=-0.62回归结果：Y=119.07-1.23XXY33723976377432783778406636783966416735803776377838713869237.层别法(1)说明：以数据的共同点、特征为主，将对象中具有相同的作业者（人）、机械（机）、原料（料）或作业方法（法），分成数个集团。(2)用途：区别出问题的来源，然后可以给予更好的控管、改善。AB24管制图的层别：AABBCCABBBCCCA作业者ABC总图25原料ABC总图直方图的层别：26机台A机台B总图散布图的层别：27Q&ASampleMean109876543211.801.741.68__X=1.7327UCL=1.8106LCL=1.6548SampleRange109876543210.300.150.00_R=0.1351UCL=0.2857LCL=0SampleValues1086421.81.71.61.851.801.751.701.651.601.91.81.71.6WithinOverallSpecsWithinStDev0.0580944Cp1.15Cpk0.96CCpk0.96OverallStDev0.0590021Pp1.13Ppk0.95Cpm0.95ProcessCapabilitySixpackofC1XbarChartRChartLast10SubgroupsCapabilityHistogramNormalProbPlotAD:0.485,P:0.218CapabilityPlot