qc七大手法

QC七大手法BaiLin2004.11.142020/7/3C.C.HuangQC七大手法学习目的前言QC七大手法是一项技能,他能教授我们如何收集数据,如何分析与追踪问题,但更为重要的是:他是一种语言,一种进行有效沟通的技术语言.你可以清晰的向人表述你的观念,预测未来趋势.透过QC七大手法这个桥梁,沟通将变的简单,高效率,无障碍.〝事实/数据〞是最好的说服工具！〝图形/表格〞是最好的沟通语言2020/7/3C.C.Huang品质的定义美国品管学会(ASQC)及欧洲品管组织(EOQC)将质量界定为「产品或服务能够满足既定须要能力的整体特质和特性」.−狭义:符合规格需求.−广义:除符合规格需求外,尚须考虑质量稳定性.安全性.使用性.低公害.节省资源等.ASQC:AmericanSocietyforQualityControlEOQC:EuropeanOrganizationforQualityControl2020/7/3C.C.Huang管制所谓管制是指拟定预定计划,依作业标准实施,查核实施的结果.管理循环戴明循环PCAD2020/7/3C.C.HuangQC七大手法为查检表散布图柏拉图层别法直方图管制图特性要因图数据所谓数据就是根据测量所得到的数值或资料数据的种类定量数据:长度时间重量等量测所得数据(计量值)缺点数不良品数(计数值)定性数据:以感官判断出来的数据例如衣服的美感简介2020/7/3C.C.Huang查检表的种类1.记录用查检表目的在收集数据型的数据，作进一步统计整理用。通常将数据分类成数个项目，以符号、数字记录，作为分析问题、掌握事实及改善用的根据2.点检用查检表目的在检查事物、机械….等的运作状况，或检查问题之用。以确认作业实施、机械整备实施情形。查检表2020/7/3C.C.Huang使用注意事项应明确使用目的应能正确、简易的被使用应做适当层别数据履历应详尽应尽可能以简单符号或数字记入应预留空白，以增列事先未考虑到之项目应依使用目的或工程的变化，必要时需予以检讨修正查检表应能反应出下工程之实际状况，必要时需予以检讨修正应让收集者了解收集之方法应考虑用其它图形来辅助,以迅速掌握问题点之所在。2020/7/3C.C.Huang纪录用查检表制作步骤1.决定所要搜集的数据及希望把握的项目。2.决定查检表的格式。3.决定记录形式，如「o」「x」「正」等。4.决定搜集数据的方法点检用查检表制作步骤1.列出每一需要点检项目2.非点检不可的项目是什么3.点检有顺序要求时，需注明编号，依顺序排列4.必须点检的项目，尽可能以机械、制程人员等层别之5.先试用看看,如有不符合需求处,加以改善,才付印查检表制作步骤2020/7/3C.C.Huang(产品瑕疵的来源)记录用查检表举例人员错误23机器错误2方法错误15材料错误7其它错误3记录用查检表例子2020/7/3C.C.Huang稽核厂商:PARTNAME:PARTNUMBER:稽核日期:2分1分0分1.是否订有明确的质量政策,并为全体同仁所熟知?2.质量目标是否符合英业达期望,且定期检讨?3.是否有推行品管圈或QIT活动?4.是否将SPC(管制图、柏拉图..等)应用于制程管制上?5.是否订有质量教育训练计划并确实实施?1.是否明确订定有关制程检验及制程管制之程序,并确实实施?2.当制程变更时,是否经相关单位核准后才实施?3.仪器是否有定期校验?4.仪器设备是否有定期保养及维护?5.对于英业达的质量抱怨,是否皆能于24小时内提出初步的解决方案?1.客户签核之样品或确认书是否保存完整.2.每天FAI之成型样品是否保留.3.FAI之作业表格是否确实填写.4.检验员针对检验重点是否清楚明了.5.其它.1.各站别是否有明确的作业指导书.2.作业员是否依作业指导书执行.评分结论三.FAI四.SOP一.质量制度二.制程管制及客诉处理得分稽核项目稽核重点评分英业达供货商质量操作系统稽核表2020/7/3C.C.Huang1897年,意大利学者柏拉撬分析社会经济结构,发现绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉法则”.美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上,创出了“VitalFew,TrivialMany”(重要的少数,琐细的多数)的名词,称为“柏拉图原理”.定义根据所搜集的数据，以不良原因、不良状况、客户抱怨的种类、安全事故等不同区分标准，找出比率最大的项目或原因，并且将所构成的项目依照大小顺序排列再加上累积值的图形。柏拉图2020/7/3C.C.Huang功用1.掌握重大问题2.作为降低不良的依据3.作为改善目标的依据制作程序1.决定不良的分类项目2.搜集数据3.绘出柱形4.计算及累计各项比率5.点上累计值并用线连结柏拉图2020/7/3C.C.Huang用之前查检表的同一个例子。首先按照各项目发生次数，由高到低排列下来（其它错误由于原因不清楚故排在最后）。接着把它们的发生次数与累计比率列表出来，如下表。柏拉图例子項目次數累積次數比率%累積比率%人員錯誤23234646方法錯誤15383076材料錯誤7451490機器錯誤247494其他錯誤3506100合計501002020/7/3C.C.Huang柏拉图图例-123157231004676949001020304050人員錯誤方法錯誤材料錯誤機器錯誤其他錯誤0102030405060708090100發生次數累計比率发生次数累计比率2020/7/3C.C.Huang从图中找出影响不良的主要原因，并集中力量改善这些原因。主要原因的决定可以取累计比率到80％的那些项目。用上面例子说明，人员错误与方法错误两者的累记比率为76％，所以这两者为不良的主要原因。柏拉图使用2020/7/3C.C.Huang50030020020010073.08%88.46%92.31%100%38.46%0100200300400500600買衣服零食請客娛樂其它RMB0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%RATE%月费用支出分析(柏拉图)柏拉图图例-22020/7/3C.C.Huang定义针对结果与原因间之关系以箭头连结，详细展开原因分析的一种图形。将这些要因分群为大、中、小要因，并绘图成特性要因图，因此图极像鱼骨，因此又称鱼骨图。1952年由Dr.石川馨提出，故又名“石川图”。特性要因图2020/7/3C.C.Huang制作方法1.决定问题或质量的特性2.决定大要因(4M1E)3.以5W1H之思维模式找出中小原因:(What,Where,When,Who,Why,How)4.决定主要原因(大要因不一定是主要原因)5.填上目的日期制作人等数据4M1EMan人Machine机械Material材料Method方法Environment环境特性要因图(鱼骨图)2020/7/3C.C.Huang制作目的：为何延迟交货日期：2004/9/04制作者：X课四人鱼骨图的使用透过小组人员的脑力激荡，使大家对问题与要因有一致的看法，并可找出影响问题特性的所有可能因素。之后藉由小组集体讨论或数据的搜集及使用柏拉图，可找出影响问题特性最重要的几个关键因素。人製造為何延遲交貨物品沒有交貨計畫安全庫存低交貨期短存放位置不夠情報掌握不確實沒有交貨意識沒有生產計畫配合生產條件不好數量少交貨鱼骨图的例子2020/7/3C.C.Huang1.质量特性之表达要具体明确2.需与有相关知识、经验者一起讨论3.善用脑力激荡术4.以4MIE为分析方向5.因果关系要分清楚6.要因之表达要正确(名词加形容词)7.善用反问法8.圈选要因后要到现场做调查或实验9.决定要因影响度之顺序10.记入必要事项特性要因图注意事项2020/7/3C.C.Huang为容易看出计量数据之分布状况，一般将搜集的数据分成6~10组，依数据大小分组，分成几个相等区间于横轴，纵轴表示该组资料数目，用长方形直列排列起来，我们称之直方图。直方图高三甲班學生身高分布直方圖024681012150~155155~160160~165165~170170~175175~180180~185身高人數2020/7/3C.C.Huang功用:1.了解制程之中心与变异2.计算产品不良率制作步骤1.搜集数据并记录2.找出最大值与最小值(Max&Min)3.计算全距(Max-Min)4.决定组数与组距公式:组数=1+3.23logn组距=(Max-Min)/组数5.决定各组之上下组界6.制作次数分配表7.绘图直方图2020/7/3C.C.Huang組號12345678910組界值7.555~~7.6457.645~~7.7357.735~~7.8257.825~~7.9157.915~~8.0058.005~~8.0958.095~~8.1858.185~~8.2758.275~~8.3658.365~~8.455頻數231315261515722其中次数分配表，如下表形式：把次数分配表的例子画成直方图，如下图。螺栓外徑直方圖0510152025307.555~7.6457.645~7.7357.735~7.8257.825~7.9157.915~8.0058.005~8.0958.095~8.1858.185~8.2758.275~8.3658.365~8.455頻數直方图举例2020/7/3C.C.Huang常态分配型:制程良好稳定缺齿型:制作方式或数据搜集不对左右偏:有人为的原因绝壁型:数据被全检过或制程被全检过双峰型:样品来自不同机器或材料高原型:不同平均值的分配混合在一起离岛型:异常原因混入左偏態型右偏態型常態分配型缺齒型規格雙峰型高原型絕壁型離島型直方图判定2020/7/3C.C.Huang•图形是否分布中央•规格外比率有多少•平均值是否在规格中央（1）平均值，可以看出制程的中心值是否比目标值高或低。目標值製程中心值適中製程中心值偏低製程中心值偏高直方图的分配型态与目标规格之比较2020/7/3C.C.Huang（2）变异程度，可以看出数据的离散程度。顾客需求制程在需求之内制程变异太大2020/7/3C.C.Huang所谓散布图就是把互有关联的数据以纵轴表示结果横轴表示原因,然后用点表示出分布型态,根据分布型态来判断对应数据之间的相互关系成对数据一般有三种对应关系1.原因与结果数据关系2.结果与结果数据关系3.原因与原因数据关系制作程序1.搜集成对数据至少30组以上2.决定平面图上的横轴与纵轴刻度3.将各组成对数据画点到平面图的对应位置上4.记上必要说明散布图2020/7/3C.C.Huang散布图图例1717.51818.519沈積厚度沈積厚度─溫度散佈圖390395400405410溫度从这一个散布图可以发现温度与沈积厚度呈现负相关。也就是当温度高时沈积厚度小；温度低时沈积厚度大。2020/7/3C.C.Huang正相关负相关弱正相关弱负相关无相关強正相關：X增加Y也增加，而且分佈型態接近一直線。弱正相關：散佈圖點的分佈範圍較廣，但是有朝右上的趨勢。1717.51818.519390400410xy1717.51818.519390400410xy1717.51818.5390400410xy無相關：散佈圖點的分佈接近圓形。X、Y之間看不出關係。散布图的分析2020/7/3C.C.Huangx1717.51818.519390400410y1717.51818.519390400410xy强负相关：X增加Y反而减少，而且分布型态接近一直线。弱负相关：散布图点的分布范围较广，但是有朝右下的趋势。2020/7/3C.C.Huang针对部门别人别工作方法别设备地点所搜集的数据按照他们共同的特征加以分类统计的一种分析方法层别法的要项Man人Machine机械Material材料Method方法Environment环境层别法2020/7/3C.C.HuangA機器B機器图二图一层别法的例子下图一的直方图为双峰型。形成的原因可能为同时把A机器与B机器的数据混合