简述qc七大手法

QC七大手法 根据事实,数据发言 查检表、散布图 整理原因与结果之关系以探讨潜伏性之问题 特性要因图 有变异性存在,须考虑平均值与变异数 直方图、管制图 数据须根据来源考虑适当分层 层别法 重点管理,对影响较大之23项原因采取措施 柏拉图查检表 一、 何谓查检表：又叫调查表，是一种统计图表。利用这种统计图表可以进行数据收集、整理和原因调查，并在此基础上进行粗略地分析。二、查检表的设计要领查检表根据调查项目的不同和所调查质量特性要求的不同，采用不同的格式。三、查检表的种类 、记录用(或改善用)查检表 *主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目,原因及分布情形。 二、点检用查检表 *主要功用为确认作业、机器、设备及预防措施实施查检。四、數據收集4 - 1.數據的分類.A.依來源分.B.依時間先后分.C.依特性分.4 -2.數據收集的目的.為了把握現狀、解析、管理、調節暨判斷是否合格.五、数据的整理6 - 1.数据整理之方法6 - 2.数据要理的步骤6 - 3.数据整理注意事项层别法一、 何谓层别法：把收集来的数据按照不同的目的加以分类再进行加工整理的办法，称为层别法。也叫分类法或分组法。二、 层别的要素14M：机 械、材 料、人 员、方 法2环境：地 区、天 气、工作所处之状况3时间：日、期、上班三、 层别的一例层别观念常实现于其它QC手法下表是应用层别观念之查检表处 周一周二周三周四周五周六甲机台材料AABAAB产量606570586274乙机台材料ABBAAB产量687072706874柏拉图一、 柏拉图的由来意大利经济学者VPareto于1897年分析其社会经济结构之结论,以所得大小与拥有所得之关系用一定的方程式表示,称为柏拉法则。二、 柏拉图的定义2 - 1.根据所搜集之数据,按不良原因,不良状况,不良发生位置等不同区分标准,以寻求占最大比率之原因,状况或位置的一种图形。2 - 2.从柏拉图可看出那一项目有问题,其影响程度如何,以判断问题的症结点,并针对问题点采取改善措施故又称ABC图三、 柏拉图的作法3 - 1.决定数据的分类项目a. 依结果的分类/不良项目别、场所别、工程别b. 依原因的分类/材料别、机器别、设备别、作业者别。3 - 2.决定收集数据之期间3 - 3.按发生次数顺序,将项目及次数记入不良分析表3 - 4.按分类面目别,统计数据作统计表不良项目不良次数不良率累积不良率影响度%累积影响度A1812.012.037.537.5B138.720.727.164.6C85.326.016.781.3D42.728.78.389.6其 他53.332.010.4100.0合 计4832.0100.0各项不良数 总检查数 不良率% = *各项不良数 总不良数 影响度%= *a.各项目按出现数据之大小、顺序排列,并求其累计次数。b.求各项目的数据及累计数的影响度。c.其它项排在最后,其它项若太大时,要检讨是否尚有其它重要要因需提出分列。3 - 5. 引用图表用纸绘出纵轴及横轴。纵轴左侧直线代表不良次数,不良率或损失金额,右侧直线代表累计影响度;横轴代表项目。3 - 6. 点上累计不良次数(或累积不良率)及累积影响度,并以折线连结则得柏拉图。累计影响度不良率100%32.032.024.018.012.0 6.0 0% A B C D 其他 项目别 3 - 7.于空白处记入,数据收集的期间、记录者、绘图者及总检查数、总不良数。四、 柏拉图绘制之注意事项4 - 1.横轴之项目别,须依大小顺序由高而低排列,其它项列于末项。4 - 2.项目别尽可能归纳成项,必要时再予识别。4 - 3.纵轴之左侧尽可能换算成金额来表示,使其更具意义。4 - 4.柏拉图之柱形图横轴距离要相同。五、 柏拉图之用途5 - 1.作为降低不良的依据. 5 - 2.确认改善效果 5 - 3配合特性要因分析图使用5 - 4决定改善的对策目标 5-5 .应用于发掘现场的重要问题点特性要因图一、 何谓特性要因图对于结果(特性)与原因(要因)间或所期望之效果(特性)与对策间之关系,以箭头连结,详细分析原因或对策的一种图形称为特性要因图。特性要因图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明,故又称石川图。又因其形状似鱼骨,故亦称鱼骨图。其在阐明原因与结果之关系,亦称因果图。二、 特性要因图的画法步骤：决定问题（或品质）的特性。步骤：准备适当的纸张，绘出特性要因图的骨架，将特性写在右端，自左划上一条粗的斡线（称母线），就是代表制程。步骤：把原因分类成几个大类，每大类划于中骨上，且以 圈起来，并依制程别分类，一般分为人、机械、材料、方法其它。步骤：探讨大原因的原因，再细分中小原因时，应注意必须能揣取对策者为主要条件。步骤：决定影响问题点之原因的顺序以集中思考自由讨论的方式，指出认为影响可能性最大者，并于图中按顺序予以标记。三、 绘图应注意集合全员的知识与经验应用脑力荡术、全员发言。把要因层别把重点放在解决问题上，依的方法逐项列出。应按特性别绘制多张的特性要因图原因解析愈细愈好确认原因好重要程度，且须考虑其可行性、价值，并经讨论表决后决定。应将圈出的重要原因整理出来，重新制作另一个特性要因图。记入必要的事项于图旁。品质特性的决定以现场第一线所发生的问题来考虑。管理者避免指示经过三阶段的蕴酿 一个完整的特性要因图，必须经过三阶段的蕴酿. 提出原因。 说明原因。 圈选要因。四、特性要因图的特点就是一种教育的过程就是讨论问题的快捷方式可以显示出水准展现现场问题的因果关系、工作层次五、特性要因图的用法依末端小原因，调查现场实情。应挂于工作场所附近，遇问题随即集合讨论应用引用特性要因图所考虑的原因，进行现状分析，依其影响程度，研拟改策。可就管制图、直方图所显示出来的不稳定状态进行个案查明原因。六、特性要因图的种类追求原因型追求对策型七、特性要因图的思考原则脑力激荡术法散布图一、 何谓散布图 为研究两个变量间之相关性，而搜集成对二组数据，在方格纸上以点来表示出两个特性值之间相关情形的图形，称之为散布图。二、 散布图的用途确认两组数据（或原因与结果）之间的相关性。可检视制程品质特性，在管制图使用之经济性。可用于检讨制程不同变量的影响因素。可做为设定标准之用。三、 相对应的两组数据间关系的分类原因（要因）与结果（特性）之关系结果（特性）与他结果（特性）之关系结果（特性）与两个原因（要因）间之关系。四、 散布图之作法(例)某制品之烧溶温度及硬度间是否存有关系存在，今收集组数据，试分析之。步骤：收集组以上的相对数据，整理到数样表上。Nox烧溶温度y硬度Nox烧溶温度y硬度Nox烧溶温度y硬度123456789108108908508408508908708608108204756484554595051425311121314151617181920840870830830820820860870830820525351454648555549442122232425262728293081085088088084088083086086084044535457505446525049步骤 ：找出数据，之最大值及最小值。步骤 ：画出纵轴与横轴（若是判断要因与结 果之关系，则横轴代表要因，纵轴代表结果）并取及之最大值与最小值差为等长度画刻度。步骤 ：将各组对数据点在坐标上。横轴与纵轴之数据交会处点上“”。二组数据重复在同一点上时，划上二重圆记号 “”。三组数据重复在同一点上时，划上三重圆记号“”。800 820 840 860 880 890 810 830 850 870 烧溶温度 30时间 = 9/259/296058565452504846444240制品名：SA-50单 位：压延课制图者：林武栗绘制日：10/1硬度 y800 820 840 860 880 890 810 830 850 870 烧溶温度 图：铜之烧溶温度与硬度散布图步骤:记入必要事项数据数，采取时间、目的、制品名、工程名、绘图者、绘制日期要记明。五、 散布图之判读正相关：增大时，也随也增大（完全的正相关、有正相关）非显著性正相关：增大时，也随之增大，但幅度不显著此时宜再考虑其它可能影响的要因。负相关：增大时，反而减少（有负相关 、完全的负相关）非显着性负相关：增大时，反而减少，但幅度不显著。 此时宜再考虑其它可能影响的要因。无相关： 与之间看不出有何相关关系 增大时，并不改变 曲线相关：开始增大时，也随之增大，但达到某一值后，则当增大时，却减小。六、 散布图判读注意事项注意有无异常点是否有层别必要是否为假相关数拟太少，容易发生误判相关系数检定管制图一、 何谓管制图 是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的带有控制界限，而以时间顺序用图形表示者。所以，一般管制图纵轴为制品的品质特性，以制程变化的数据为分度；横轴为制品的群体号码，或制造年月日等，以时间顺序、制程顺序，将点绘在图上。管制上限中心线管制下限管制状态有异常原因存在非管制状态管制上限中心线管制下限二、 管制图的原理品质变异的原因 机遇、非机遇原因管制图与常态分配 在生产过程中，如仅有偶然原因的变动时，任何产品之品质特性均可构成一分配 ，此某分配有其平均数及标准差，通常都以平均数加减三个标准差作为管制上限 与管制下限，此即萧华特博士所创的法。管制图是以个标准差为基础，换言之，只要群体是常态分配，从此群体抽样时，每个当中，即有个会跑出之外,亦即每次中，约有次机会超出范围。常态分配之平均值为,标准差为,其数据之分配情形如下：在内之或然率在外之或然率0.6750.00%50.00%168.26%31.74%1.9695.00%5.00%295.45%4.55%2.5899.00%1.00%399.73%0.27%99.73%95.45%68.26% 3 2 1 +1 +2 +3三、 管制图的种类依数据之性质来分类计量值管制图 所谓计量值管制图系管制图所依据之数据均属于由量具实际量而得。其包括 平均值与全距管制图（ R Chart） 平均值与标准差管制图（ Chart） 中位值与全距管制图（ R Chart） f 最大值与最小值管制图（L-S Chart） 计数值管制图 所谓计数值管制图系管制图所依据之数据均属于以单位计数者。 不良率管制图（P Chart） 不良数管制图（P Chart） 缺点数管制图（C Chart） 单位缺点数管制图（U Chart）依用途来分类 管制用管制图 解析用管制图四、 管制图的绘制要领数据表格式之应用管制图格式之应用管制界限的记入法点的绘法与连结各管制图的名称及有关事项必须同时记入五、 管制图之绘制 管制图的作法搜集100个以上数据，依测定时间顺序或群体顺序 排列。把26个（一般采45个）数据分为一组 把数据记入数据表 计算各组平均值 计算各组的全距R組數计算总平均值 組數计算全距平均 计算管制界限 管制图：中心线 上 线 下 线 管制图：中心线 上 线 下 线 、 、 可查表： 2345671. 8801. 0230. 7290.5770.4830.419000000.0763.2672.5752.2822.1152.0041.924绘管制界限，并将点点入图中记入数据履历及特殊原因，以备查考、分析、判断 某为管制其产品的包装重量，每小时自制程里随机抽取个样本来测定重量，共得到组数据，试根据这些数据绘制 管制图。 组号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13x1x2x3x4x5R 46 49 48 54 53 47 49 47 47 48 48 48 52 52 51 52 50 49 54 52 45 46 52 51 51 52 54 52 52 50 49 51 52 53 53 50 50 53 51 52 50 52 46 53 51 51 50 50 48 50 50 48 48 50 54 50 49 51 50 51 51 51 46 50 5350.2 50.4 51.6 50 50.6 50.8 50.8 49.2 49.4 49.8 49 50.4 51.2 8 3 4 8 4 7 3 8 7 4 5 5 5组号 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25x1x2x3x4x5R 48 51 53 49 47 52 48 51 46 50 50 50 50 51 49 48 49 50 48 52 53 50 54 51 47 51 53 50 49 52 52 50 51 48 50 51 49 52 46 50 50 47 48 49 51 50 49 51 51 51 48 52 52 49 52 54 50 50 51 46 49 51.2 49.8 49.8 49.4 50 49.6 51.2 50.2 49.6 50.8 49.8 4 1 7 4 5 5 4 5 7 2 7 5 【解】 () 50.15 5.08 （2） 管制图 = = 50.15 = + = 50.15 + 0.5775.08 = 53.08 = - = 50.15 - 0.5775.08 = 47.22 (3) R管制图 = = 5.08 = D4 = 2.12 5.08 = 10.77 = D3 （因n6,故不考虑） UCL=53.08 CL=50.15LCL=47.22UCL=10.77R CL=5.08 0 5 10 15 20 25管制图的作法 搜集数据，至少组以上总不良个数 计算每组之不良率总检查数 计算平均不良率 计算管制界限 中心线 上 限 下 限 绘管制界限，并将点点入图中记入数据履历及特殊原因，以备查考、分析、判断六、 管制图之判读管制状态的判断 管制状态 满足下列条件，即可认为制程是在管制状态：多数之点子集中在中心线附近。 少数之点子落在管制界限附近。 点之分布呈随机状态，无任何规则可循。 没有点子超出管制界限之外。 非管制状态 点在管制界限的线外。 点虽在管制界限内，但呈特殊排列。 可否延长管制界限做为今后制程管制之用的判断基准 连续点以上出现在管制界限线内时。（机率为93.46） 连续点中，出现在管制界限外的点不超过点时。 连续点中，出现在管制界限外的点不超过点时。七、管制图的效用1. 维持制程稳定，防止异常原因之再度发生。2. 配合直方图，可以判断制程的数据分布的情形，以及制程能力。3. 与层别法或分组法合用，可以查出真正影响品质的因素，减少产品品质的变异程度。4. 可用于决定制造工程所可能达到之目标或标准。5. 张贴于现场，可以随时了解品质的变异情形，提前发现制程中的潜优不良。6. 配合柏拉图使用，控制几个少数影响较大的原因更能有效解决问题。直方图直方图又称柱状图，可将杂乱无章之资料，解析出其规则性。藉着直方图，对于资料中心值或分布状况可一目了然。 直方图的制作，牵涉到一些统计学的概念，但我们尽可能用简单的计算来说明。（一）直方图制作之步骤：1、收集数据，并记录于纸上。 统计表上的资料很多，少则几十，多则上百，都要一一记录下来，其总数以N表示。 2、定组数 总资料数与组数的关系大约如下表所示：N（数据）组数50100610100250712250以上1020 3、找出最大值（L）及最小值（S），并计算全距（R）。R=L-S 4、定组距（C）。 R组数=组距，通常是2.5或10的倍数 5、定组界。 最小一组的下组界S最小测量单位0.5 最小一组的上组界最小一组的下组界组距 最小二组的下组界最小的上组界 依次类推。 6、决定组的中心点。 （上组界下组界）2组的中心点 7、制作次数的分布表。 依照数值大小记入各组的组界内，然后计算各组出现的次数。 8、制作直方图 横轴表示测量值的变化，纵轴表示次数，将各组的组界标示在横轴上，各组的次数多少，则用柱形划在各组距上。 9、填上次数、规格、平均值、数据来源、日期。 直方图主要作为观察用，主要是为观察直方图之分布图型，将可得到3种状况：（1）柱状图形呈钟形曲线，可以说： a制程显得“正常”，且稳定， b变异大致源自机遇原因。然若呈现的是一种双峰或多峰形分布，则显得“不正常”或制程中有两个标准。（2）制程中心值直方图的平均值与规格中心值是否相近，作为调整制程的依据。（3）制程是否有能力符合工程规格。 依直方图散布状况来衡量是否具有达到工程能力的水准。（二）直方图可达到下列目的