qc七大手法的详细内容介绍

目 录项目内容页次1数据的意义22统计资本概论43查检表74柏拉图95鱼骨图116散布图137管制图168直方图189层别法20第一章 数据的意义1.1 概要何谓数据 (Data)？它是透过测量所得到的数值和数据。因此，测量数据 = 反映事实1.2 数据获得1)搜集正确的数据；2)避免主观的判断；3)把握事实真相。1.3 数据类型1) 定量数据(Quantitative Data)：量器测度量出来的数据。计量值(Variable)：长度、时间、重量等测量所得的数据。计数值(Countable)：以缺点数、劣品数作为计算标准的数值。2) 定性数据(Qualitative Data)：感官判断出来的类别数据。类型值(Variable)：如机型、品牌、日期、班次、产品等记录的数据。1.4 数据整理1) 掌握现况和评价对策，都应有数据为依据；2) 清楚使用数据的宗旨；3) 改善前、后的数据，应具备一致的条件；4) 数据搜集完成后要马上使用。1.5数字数据的差异1) 机遇原因（Chance Cause）制品的好坏，主要受到四个M：材料（Material）、机器（Machine）、人员（Man）与方法（Method）之影响，但若四者均在标准范围内变化，其变化幅度较为微小，而属机遇原因变化，在经济价值上，此种变化不需采取措施或改正行动。2) 非机遇原因（Assignable Cause）非机遇原因又称异常原因，系导致四个M的变化，即：a. 使用不合规格的材料b. 机器故障或工具损坏c. 员工情绪久佳或工作不努力d. 不按操作标准工作，或标准不适当以上四个非机遇原因，所造成变化之幅度较大，会引起大量的不合品，在经济价值上应予以消除。第二章 统计资本概论2.1统计量数1)平均数代表一群数值的一个数值群体平均数 样本平均数2)变异数群体变异数 样本变异数3)标准差表示该群数值间差异大小的一个数值群体标准差 样本标准差2.2 机率分配-常态分配若从常态母体n(x;m,s2)中，随机抽取一个样本，则结果为x之机率密度 (probability density) 是：s2s1m1=m2 其累积机率密度函数为一平均数为0，变异数为1之常态分配称为标准常态分配。经由变量变换，任何常态分配都可转换成标准常态，其公式如下： 在一常态分配中，平均数正负一倍、二倍、三倍标准差之机率为P(m-sXm+s)=0.6827P(m-2sXm+2s)=0.9545P(m-3sXm+3s)=0.99732.3 制程能力指标1. USL规格上限LSL规格下限CL规格中心值2. Ca制程准确度(Capability of Accuracy)3. Cp制程精密度(Capability of Precision)4. Cpk制程能力指数(总合Ca & Cp之指标) 或 下面以图示说明：LSLUSLCL相同，故Cp值一樣，綠線在中心沒有偏移，故Ca值小，Cpk值大LSLUSLCL相同，故Ca值一樣，綠線小，故Cp值大，Cpk值亦大在标准常态分配之状况下，Cpk=1时，其Out Spec.之机率为0.0027，亦即不良率为2700 DPPM，而在Cpk=1.33时，其Out Spec.之机率为0.，亦即不良率为64 DPPM。第三章 查检表3.1 何谓查检表 (Checksheet)？勾记型的图形或表格，使用它时只须登入检查记号和点数整理，可藉以稽核和分析。因此，查检表 = 事实记志3.2查检表的种类1) 纪录用：如【图3-1】，它又称改善用查检表。2) 点检用：如【图3-2】，它用于作业实施和机械整备的确认。作业者机械 日期不良种类月 日月 日月 日月 日尺寸A1缺点材料其它尺寸缺点B2材料其它【图3-1】 车床加工查检表10000KM时定期保养顾客宝号：日期：车牌号码：保养费用：车种款式：行驶公里：作业者：电瓶液量空气滤清器水箱机油胎压分电盘盖火星塞 化油器风扇皮带注：4检查 9调整 6更换【图3-2】 汽车定期保养查检表3.3查检表制作查检表的内容是依据下述考虑而决定：1) 把握项目：待搜集项目和数据样式；2) 表格样式：如【图3-3】所示，查检表格式应符合搜集目的；3) 记录型式：点检的记录形式，如项目、日期、数目、合计等；4) 搜集方式：何人、何时、何地、何物、等等。3.4表格使用使用查检表进行搜集数据，待完成后宜检讨下述问题：1) 反映事实：印证所获数据是否能反映某些事实？2) 独特项目：查看是否有些项目主宰事实，或个别项目间明显差异？3) 时间推移：是否有经时变化的趋势？4) 周期循环：是否有周期变化的型样？。数据期间：87年第三季检查项目期间案件数目10月11月12月合计画面没有画面/2/5/ / / / / / / 3542没有彩色/3/4/29电波没有天线/5/4/ / / /2029没有方向/ / / / / /30/ / / / /24/ / / / / /2983声音没 有/4/ /6/515其它抱怨/ 5/2/ / / 1522案件合计4945106200【图3-3】电视机故障投诉状况查检表第四章 柏拉图4.1 何谓柏拉图？它是根据类型所搜集的数据，按发生数量大小之类型为序，所编制的频次图形。一般，柏拉图多加上累计比例的折线。因此，如按不良原因、不良状况、不良位置、安全事故或客户抱怨等的类型区分，则柏拉图 = 重点问题【图4-1】电视机顾客投诉柏拉图4.2 柏拉图制作1) 决定数据期间；2) 决定水平横轴：除其它外，按发生数据由大至小，由左至右排定类型顺序；3) 决定左右纵轴：依据最大频次和比例决定左、右纵轴的刻度；4) 长条图绘制：在横轴个类上，将数据大小按左轴刻度画出长条图；5) 折线图绘制：在横轴个类上，将个类数据占总数的累计比例，按右轴刻度画出图点，并用直线由左至右连结；6) 附记事项：记入主题及相关数据。4.3 柏拉图使用使用柏拉图，有下述三时机：1) 掌握重点：百分之八十的不良是由百分之二十的原因所造成。2) 发现真因：当制程产品突然冒出罕见缺陷，且某机台的劣品数竟占9907与该劣品总数的94%，此际从该机台下手应可追查到缺陷的真因。3) 效果确认：实行对策一段期间后，改善效果可望在柏拉图上呈现。如果效果明显，不良总数会下降，而重要项目也会有一番大调整。如【图4-2】所示，改善后案件从上季200件降至本季78件；而且改善后电视机顾客投诉的前三项是没有天线、没有声音、和没有彩色，已非改善前的没有方向、没有画面、和没有天线。改善前后的比较，可如【图4-2】使用柏拉图显示。【注意】效果确认时应考虑：-不同比较期间的项目和对象是否一致？-季节性的变化是否对数据有影响？-对策外的要因是否对数据有影响？ 【图4-2】 改善前后电视机顾客投诉柏拉图第五章 鱼骨图5.1 何谓鱼骨图？它是就特性数值，整理主导影响的潜在要因之间的条理，及要因和特性的因果关系，成为骨状的图形。如图【图3-1】所示的特性要因图，亦常绘成鱼骨图，鱼头和鱼刺各表示问题特性和潜在要因。因此，鱼骨图 = 推敲因果C.3模具尺寸不正確沖型不良B.人員A.材料D.方法C.機器A.1台虹基材尺寸安定性不佳A.2材料儲存環境不正確B.1自主檢查未落實C.1沖孔位置度C.2底片尺寸不正確D.1製程條件變更【图5-1】特性要因图5.2 鱼骨图制作鱼骨图是按下述程序而制作：1) 问题特性：厘定问题或质量的特性，如延迟交货频频；2) 定大要因：推定能支配问题或质量的主要因素；3) 中小要因：推定大要因内之中度、轻度因素；4) 主要原因：推定大要因间之主要因素；5) 附记事项：填上制作目的，日期及制作者数据。5.3 鱼骨图使用使用鱼骨图，有下述三时机：1) 整理问题：将紊乱问题整理出头绪；2) 追查真因：从问题成因中追究出主因；3) 寻找对策：从问题主因中研讨出对策；4) 教育训练：员工解决问题能力的训练。【注意】编制鱼骨图时应注意： 把握脑力激荡原则、 将要因层别化； 5W1H之原则 不因好恶决定。【图5-2】对策鱼骨图第六章 散布图6.1 何谓散布图？它是按数据分布型态，来判断配对变量之间对应关系的图形。因此，配对数据 = 敲定因果【图6-1】温度X 和硬度Y 的散布图6.2 散布图作成1) 配对变数：找出关切的两变量。若系因果关系时视因和果各为X、Y变数2) 搜集数据：至少三十组以上变量数对3) 计算组距：各找出两变量的最大值、最小值、和全距4) 标轴刻度：各按两变量的最大、最小、和全距设定坐标轴5) 标绘图点：按各数对的横轴、纵轴坐标，在图上以单点标记6) 标绘心轴：各绘制和的直线，则构成以为中心的I、II、III、和IV四象限。7) 附记事项：何人、何时、何地、何物、等等。例如，如【图6-1】所示完成的散布图。6.3 关系性质使用散布图时，常需判断X 变项与Y 变项的相关性质。可利用为中心的四象限，检视各图点落处于I、II、III、和IV象限的状况，来判定X与Y的关系。以下是各式各样相关性质的判定方式：1) 正负相关：当X 增加时，Y 亦随之增加，它表示因变量X 与果变项Y 是呈正相关；反之，则X 与 Y 呈负相关。2) 强弱相关：图点分布较密集时是强相关，而分布较疏广时是弱相关。如【图6-2】所示。3) 无甚相关：图点分布散乱时，X 与 Y之间是无甚相关。如【图6-3】所示，各图点分散落处于I、II、III、和IV各象限。4) 曲线相关：图点分布呈曲线倾向时是曲线相关。如【图6-4】所示，各图点似乎贴近某条曲线。 【圖6-2】強弱相關(a) 强相关 (b) 弱相关【图6-3】无甚相关【图6-4】曲线相关6.4 相关系数自行求算的公式如下：6.5 使用散布图时应注意事项：1) 不当数据：数据的获得是否质量良好？譬如不当量测、不当期间、人为疏失或人为篡改等等。2) 假性相关：变量之间本质上是否并无相关性？譬如中山高交通事故和养殖池成鱼骤死的相关系数可能甚大，可是结论却是荒诞不经：中山高交通事故和养殖池成鱼骤死之间，关系甚大。3) 层层迭迭：数据的背景条件是否不够特定？譬如不同机台、多人操作或不同批号等等。第七章 管制图7.1何谓管制图？管制图是将制程样组和质量特性各置于横轴和纵轴的一种折线图，但它事先已绘制CL、UCL、LCL等三条水平界线。如【图7-1】所示，使用管制图时、按时逐次抽样，然后将频次或数值数据，标绘成乙个图点。若生产稳定，则图点理应散落在UCL和LCL两条界线的范围之内，并且图点大多会贴近CL界线。因此，管制图 = 异常警告【图7-1】管制图7.2 管制图的分析1) 界外点管制图中已有点落于管制界限外2) 点串型制程业已偏移或呈现走势3) 非随机管制图中某组点有非随机的现象a. 三点中有二点在 A 区或以外（机率= 0.）b. 五点中有四点在 B 区或以外（机率= 0.）c. 连续六点持续上升或下降（机率= 0.）d. 八点在心线两侧 C 区内（机率= 0.）e. 连续九点在单边 C 区或以外（机率= 0.）f. 15 点在心线两侧 C 区内（机率= 0.）g. 有一点在 A 区以外（机率= 0.）h. 连续 14 点交互升降（机率= 0.）备注：A区两倍至三倍标准差间B区一倍至两倍标准差间C区一倍标准差间第八章 直方图8.1 何谓直方图？它是就质量特性数值的数个相等区间为序，按数据落入各区间的频次制作成条图。直方图 = 品质概要【图8-1】汽缸头径长直方图8.2 直方图制作1) 数据范围：找出最大值和最小值。2) 计算全距：由最大值减最小值而得全距值。3) 组数组距：先参考数据总量决定组数，再求算组距全距组数。4) 上下组界：求算各组之上、下组界。5) 组中心点：求算各组之组中心点。组中心 = （上组界下组界）26) 次数分配：点数落入各组之笔数。7) 制作图形：就质量特性为横轴，按各组次数制作成条图。8) 附记事项：记入主题及相关数据而作成直方图。8.3 分布判断1) 常态型：如【图8-2】所示，制程正处于安定状态。2) 锯齿型：如【图8-3】所示，数据搜集或作图方法不恰当。3) 截尾型：如【图8-4】所示，无法量测某界限以下的数值。4) 峭壁型：如【图8-5】