QC七大手法培训资料

品質管理七工具講授人：KenOu部門：FATP-IQC/SQM4/20/20241內容：0.前言1.柏拉圖2.特性要因圖3.圖形4.檢核表5.散佈圖6.直方圖7.管制圖8.結語4/20/202420.前言：本課程旨在討論有關「品質改善技巧」所常用之相關手法(工具)，其目的在於針對所面對之問題，用科學化之作圖方法，尋找或分析問題之原因，再進一步探求解決方案。本課程針係對一般耳熟能詳的QC(基本)七大手法(BasicQC7tools)與其圖表製作分別加以討論，期能為各部門提供分析問題的方法，以順利尋找解決問題的對策，提昇績效。4/20/202431.柏拉圖(ParetoAnalysisCharts)

起源：義大利經濟學家柏拉圖(VilfredoPareto,1848~1923)，曾對當時歐洲的財富分配，進行廣泛的研究，而得到結論：「極少數的人擁有極多的財富，而大多數的人卻僅擁有極少的財富」；美國朱蘭博士(Dr.JosephJuran)認為這是極普遍的現象，而創造了「重要的少數項(vitalfew)」與「不重要的多數項(trivialmany)」的說法。功能：藉由實際數據之分類與歸納，尋找出重要的少數項(vitalfew)，以做為採行措施之依據。4/20/20244說明：柏拉圖是一種將數據從左向右呈下降順序排列的圖形；就品質改善而言，通常柏拉圖的縱座標(Y-axis)代表不良數或不良率，橫座標(X-axis)代表不良項目或種類；重要的少數項靠在橫座標的左邊，不重要的多數項靠在橫座標的右邊，如下圖，其中G項是由許多不重要的項目組合而成的，可統稱為其他項。4/20/20245繪圖步驟：(1)先將問題製表分類，再依數量大小依次排列，分別計算其累積百分比。(2)決定橫座標：依問題別、不良別、原因別…等。(此也是數據分類的方法)(3)決定縱座標：依金額、次數、不良數等。(4)將各項目之數字劃成縱形長條，依大小順序從左至右排列。(5)劃出累積百分比線。(6)柏拉圖繪製完成，決定重要的少數項，採取必要之對策。4/20/20246例題：7/17~78/22當週219線10節總計生產199,944pcs，發現下列不良，請據此繪製柏拉圖。4/20/20247繪圖步驟：1.2.10080604020百分比%不良數2682830653461256482不良項目印字不清蓋子裂貼布不良推鈕傷Tease不良4/20/20248對現場管理及監督者而言，由柏拉圖可看出下列各項問題：(1)那一項目問題最大。(2)問題大小排列一目瞭然。(3)各項目對整體所佔份量及其影響程度如何。(4)減少不良項目對整體效果的預測及評估。4/20/20249注意事項：柏拉圖縱座標通常表示金額、次數、不良數等量化數據，當圖形繪出後，一般人都直接將靠近最左邊的一項或幾項列為優先處理的目標；但那真的是應該優先處理的嗎?很可能我們會優先處理到不值得優先處理的，那就是資源的浪費！！DOTHINGRIGHTWHATISRIGHTTHING4/20/202410(不良項目所造成的損失)X(解決不良項目成功的機率)(解決不良項目所需的投資)X(處理不良項目所需的時間)優先指標(PriorityIndex,PI)PI=(Pitt,1974/Puri,1984)4/20/2024112.特性要因圖(CauseandEffectDiagrams)

功能：通常在無充份的數據支援情況下，要在短時間內尋找問題發生的原因，可藉由小組討論、腦力激盪等，建立特性要因圖，詮釋產品品質(不良)特性及其與要因之間的關係，進一步分析釐清問題發生之根源，採取對策。(8D處理)起源：特性要因圖係由日本石川馨博士所創，所以又稱為石川圖(Ishikawadiagram)；又其狀如魚骨，故又稱為魚骨圖(fish-bonediagram)。說明：除非特殊情況，影響產品品質的要因設定通常以5M1E(Method方法、Machine機器、Man人員、Material材料、Measurement量測、Environment環境)六個方向思考。4/20/202412繪圖步驟：(1)識別或確認產品品質(不良)特性。(2)將此產品品質(不良)特性置於紙張之右邊。(結果)(3)將此產品品質(不良)特性之主要因決定後置於紙張之左邊。(原因)(4)利用腦力激盪決定出主要因之所有次要因。(5)根據(1)(2)(3)(4)的資訊，將特性要因圖繪製完成。

4/20/202413注意事項：(1)使用腦力激盪（B.S）發掘出問題點。(2)特性(結果)、要因(原因)之關聯性要明確。(3)以事實為依據，依自由發言方式把要因記上。(4)收集多數人的意見，綜合相關人員一起討論。(5)對所提要因，何者影響較大，由大家輪流發言，經多數人同意後用紅筆將要因圈上。(6)無因果關係之要因，不須歸類。(7)對原因徹底加以深入分析。(8)層別區分（工程別、部品別、現象別）。(9)圖上需標示：工程別、品名、製作日期、製作人等訊息。4/20/2024145M1E：Method,Machine,Man,Material,Measurement,Environment品質特性方法機器人員材料量測環境因果品名：製作人：製作日期：4/20/2024153.圖形(Graph&Charts)依表現之方式，又可分為：(1)條形圖(2)折線圖(推移圖)(3)圓形圖(4)帶狀圖(5)Z形圖(6)雷達圖(7)層別圖……..等部份可參考EXCEL內之圖表4/20/2024163.1條形圖(BarChart)直式條形圖：橫式條形圖：4/20/2024173.2折線圖(推移圖)(TrendChart)橫座標為時間，將隨時間推移之數據描繪在圖形上，點與點間以直線連接起來，及成為折線圖或稱推移圖，如下圖。4/20/2024183.3圓形圖(CircleDiagram)將整個圓形當做100%看待，各項目所佔整體的比率以扇形面積表示，又稱做西瓜圖；有時會以立體圓形表示，又稱做大餅圖，如下圖；有時會以立體圓形爆炸圖表示。4/20/2024193.4帶狀圖(BandChart)帶狀圖係由長條圖中，每一項目(長條)再分割成數個部份，隨著時間的推移，可以透過帶狀圖觀察各部份的變化消長。4/20/2024203.5Z形圖(ZChart)Z形圖係指涵蓋每天(週、月)、每月(季、年)的數量、累積數量、目標線三者的圖形，其目的在對目標值之達成進行管理，因此三條線形成Z形，故稱Z形圖。4/20/2024213.6雷達圖(RadarDiagrams)從中心點出發，點出各項目之數據點，再以直線連結，成為雷達狀，其中不同次的範圍以不同顏色區隔，以為比較，如下圖。4/20/2024223.7層別圖(StratifiedDiagrams)

所謂層別圖係指依問題發生的原因，將數據加以分組或分類後，繪製而成的圖形，其目的在釐清原因，以便對症下藥，解決問題；可依照材料別、機器設備別、操作人員別、工作方法別、時間別、環境別等加以層別。4/20/202423層別圖之作法：(1)層別的目的要明確：◎時間別—小時別、日期別、週別、月別、上下午別。◎作業員別—班別、組別、新舊人員別。◎設備別—機台別、機型別。◎原料別—供應商別、批別。◎生產線別—A、B、C線別。◎作業條件別—作業場所、溫度、壓力、速度、濕度、流量。(2)利用查檢表搜集數據(3)根據數據繪成推移圖層別4/20/202424範例：4/20/202425層別時注意事項：(1)數據的性質分類要明確(2)收集數據如：品質（不良率）、效率（工時）、成本（費用）之各項日報、週報、月報中去發掘問題。(3)同一問題有很多項目在一起應層別。(4)層別所得資料要能與對策相連接。4/20/2024264.檢核表(CheckLists)

檢核表是一種為了便於收集數據而設計的表格，在對於工作現場之事物加以觀、記錄及收集數據，如：作業前點檢、設備操作點檢、機器保養點檢、管理用點檢、生產狀況查核等，對於查檢製造方法，了解什麼地方問題最多，或每日工作重點必需要固定做到以防遺漏，或調查產品的那一方面最嚴重等，都有很大的幫助，並可利用此表作為日後管理及分析改善的工具。4/20/202427檢核表分類：檢核表依用途可分為：(1)收集數據用檢核表(2)調查異常（不良）原因用檢核表(3)點檢用檢核表4/20/202428調查不良項目與數量之檢核表：4/20/202429調查不良位置之檢核表：4/20/202430點檢用之檢核表：4/20/2024315.散佈圖(ScatterDiagrams)

在分析獨立數據時，用直方圖、柏拉圖就可找到改善著眼點，但如果解析兩個變量X、Y之間的相關性時，就需使用散佈圖，將X與Y的兩組數據繪在方格紙上，可看出X、Y之間相關情形的圖謂之散佈圖。如：鋼的焠火溫度和硬度、鏍絲的轉距和抗張力、油的溫度與粘度、玻璃中含鉛量與抗輻射。4/20/202432散佈圖作法：(1)先搜集兩種對應相關數據，至少要30組以上（如：硬度與抗張力、添加量與柔軟度……即為成對資料）。(2)求出數據中X、Y的最大值與最小值。(3)在橫軸（X）與縱軸（Y）上各列出品質要因（特性）。(4)把兩種對應數據點在座標圖上。(5)兩組數據相同時另作記號表示。(6)圖上加入品名、工程別、日期、製表人。4/20/202433散佈圖看法：

(1)正相關(顯著及非顯著)(2)負相關(顯著及非顯著)(3)無相關(4)直線相關(5)曲線相關4/20/202434散佈圖重點：

(1)可發現原因與結果的關係：──收集原因的數據，與結果的數據，相對比較。(2)繪出散佈圖，對結果可一目瞭然：──在散佈圖內，將原因和結果的數據點入。(3)可判斷是有關聯或是沒有關聯：──由散佈圖可以清楚瞭解兩組數據間的關係。(4)收集到的數據在圖上無法判定：──則應先予層別，再行點入繪成散佈圖。4/20/2024356.直方圖(Histograms)

直方圖就是依次數分配表，沿橫軸以各組組界為分界，組距為底邊，以各組次數為高度，在每一組距上畫一矩形，所繪成之圖形；由此圖形可以了解其集中趨勢(平均值)，及離中趨勢(全距)，得知製程能力與規格之間的關係，提供品質改善的重要線索。LSLUSL公差製程能力4/20/202436直方圖作法：範例：A君量測100pcs鋼板厚度所得數據如下表單位:公分4/20/202437(1)將上圖每行中最大及最小值分別列於L及S；於L行中找出最大值，於S行中找出最小值(2)計算全距R=-=2.76-2.12=0.64(3)分成K組，K≦√，n為取樣數，一般取K為奇數；本題K=10，但取9組。(4)組距C===0.08(5)求出最小組的下組界與上組界最小組的下組界=最小值()-=2.12-=2.115最小組的上組界=最小組的下組界+組距=2.115+0.08=2.195(6)依此類推，計算出每一組之下組界與上組界LSLSn測定值之最小位數20.649-1S0.012全距組數-14/20/202438(7)各組的中值(Xi)=(8)將100pcs鋼板厚度數據畫出次數分配表如下：下組界+上組界24/20/202439(9)將次數分配表轉繪成直方圖及次數分配曲線如下：4/20/202440LSLLSLUSLUSL4/20/2024417.管制圖(ControlCharts)

所謂管制圖為品質管制圖之簡稱，為執行統計製程管制(StatisticalProcessControl,SPC)之應用工具，係指對製程中產品品質特性加以測量、記錄並進行管制的科學化圖形，所以它也是一種針對產品品質特性持續監控的圖解記錄。

有別於其他工具，不管有無問題發生，為了有效執行製程管制，管制圖是要持續維持的。4/20/202442統計製程管制作業流程以管制圖管制製程能力分析選擇產品品質特性設定製程選擇產品品質特性之量測能力作業標準化管制狀態YES採取矯正行動NOYES效果確認NONOYES4/20/202443管制圖由下列四項所構成：(1)中心線(CentralLine,CL)(2)管制上限(UpperControlLimit,UCL)(3)管制下限(LowerControlLimit,LCL)(4)樣本點(SamplePoints)UCLLCLCL4/20/202444管制狀態：若所有樣本點均落於管制上限與管制下限之間，則稱此製程在管制狀態下(undercontrol)。非管制狀態：若有樣本點逸出於管制上限或管制下限之外，則稱此製程並非在管制狀態下(outofcontrol)；勢必要尋找製程品質變異之非機遇原因，並採取矯正行動，進行製程改善，以使此製程恢復在管制狀態下。4/20/202445繪製管制圖之步驟：(1)選擇需要管制之品質特性，通常我們稱為關鍵特性(KeyCharacteristics,KC)。(2)決定採用的管制圖，及量測方式。(3)選擇合理的樣本大小。(4)抽樣、測定及蒐集數據。(5)計算中心線。(6)決定試用管制上下限，通常以中心值加、減三個標準差為管制上、下限。(7)建立修正後之管制界限。(8)描繪樣本點，持續建立完整管制圖。(9)製程能力分析。4/20/202446為何選擇三個標準差(3σ)當做管制界限？4/20/2024474/20/202448依據數據性質，管制圖可分成計量值管制圖與計數值管制圖兩大類；連續數據(如重量、長度等)使用計量值管制圖；不連續或間斷數據(如不良數、缺點數等)使用計數值管制圖。較常使用之計量值管制圖有下列數種：(1)平均數─全距管制圖(X-RControlChart)(2)平均數─標準差管制圖(X-SControlChart)(3)中位數─全距管制圖(X-RControlChart)(4)個別值─移動全距管制圖(X-RmControlChart)(5)最大值─最小值管制圖(L-SControlChart)較常使用之計數值管制圖有下列數種：(1)不良率管制圖(pControlChart)(2)不良數管制圖(npControlChart)(3)缺點數管制圖(cControlChart)(4)單位缺點數管制圖(uControlChart)~4/20/202449平均數(X)-全距(R)管制圖之繪製：博士公司9/21~9/24每日每小時抽5pcs鐵板量測厚度，目前已得25組數據如下，繪製其平均數(X)-全距(R)管制圖4/20/202450(1)計算X=(ΣXi)/K=49.72/25=1.99R=(ΣR)/K=9.3/25=0.37(2)平均數管制圖中心線(CLX)=X=1.99管制上限(UCLX)=X+A2R=1.99+0.577x0.37=2.20管制下限(LCLX)=X-A2R=1.99-0.577x0.37=1.78(3)全距管制圖中心線(CLR)=R=0.37管制上限(UCLR)=D4R=2.114x0.37=0.78管制下限(LCLR)=D3R=0x0.37=0其中A2,D3,D4請查閱管制圖管制界限因數表(4)在將X與R繪入管制圖中(如次頁)，看有無樣本點逸出管制界限，本題為在管制狀態下之製程。4/20/202451平均數管制圖：XCLX(1.99)UCLX(2.20)LCLX(1.78)R全距管制圖：CLR(0.37)LCLR(0)UCLR(0.78)4/20/2024524/20/2024534/20/2024544/20/202455下表為計量值管制圖與計數值管制圖優缺點比較：計量值管制圖計數值管制圖優點(1)能夠及時且正確地找出製程產品品質變異的非機遇原因。(2)此種管制圖容易調查品質變異的非機遇原因，故易於著手品質改善，去除品質變異的非機遇原因，使製程品質穩定。(1)僅將產品劃分為良品與不良品，故推行起來相當簡單。(2)使品管工程師或工廠主管很容易瞭解製程產品品質的狀況。缺點又煩瑣又費時，因為經常在製程中抽樣後，還須測定與計算，最後還要將樣本點點繪在管制圖上。(1)調查製程產品品質變異之非機遇原因較困難又費時。(2)無法及時發覺製程產品品質發生非機遇變異。(3)在發覺品質非機遇變異，並著手品質改善前，已發生相當多的不良品。4/20/202456製程能力指標(Processcapabilityindex)Cp：製程精密度指數(CapabilityofPrecision)Ca或K：製程準確度指數(CapabilityofAccuracy)Cpk：綜合製程能力指數(綜合Ca與Cp)用以衡量製程平均值與規格中心值之一致性值愈大表示製程平均值偏離規格中心值愈大，製程能力愈差(絕對)值愈小愈好用以衡量製程變異滿足與規格公差之程度值愈大表示製程變異愈小，製程精密度愈高，製程能力愈佳值愈大愈好Cpk=(1-│Ca│)Cp值愈大愈好Ca=μ:製程平均值(X),MS:規格中心值=(USL+LSL)/2,T:公差=USL-LSLμ-MST/2Cp=T/6σσ:標準差=Σ(Xi-X)2ni=1n-1√4/20/202457雖然Cp(精度)很好,但Ca(準度)很差。雖然Ca(準度)好,但Cp(精度)差。4/20/202458等級Ca值等級說明A0≦∣Ca∣≦6.25%製程穩定，繼續維持。B6.25%≦∣Ca∣≦12.5%操作員疏忽或調整機具不當，應設法加強或調整。C12.5%≦∣Ca∣≦25%操作員不熟練或操作規範不明確，應加強訓練或修正規範。D25%≦∣Ca∣≦50%應考慮暫停生產，對製程與規格重新檢討。E50%≦∣Ca∣應立即停止生產，對產品、製程、操作方法、人員與規格全面檢討。4/20/202459等級Cp值等級說明A1.67≦Cp製程能力佳，應繼續維持。B1.33≦Cp≦1.67製程能力良好，然可設法縮小製程變異，加強改善成為A級。C1≦Cp≦1.33製程能力尚可，但必須設法尋找可改善品質的原因，使其不致惡化。D0.67≦Cp≦1製程能力不足，應考慮暫停生產，檢討規格與操作標準。E0≦Cp≦0.67製程能力嚴重惡劣，應立即停止生產及全面檢討所有原因。4/20/202460等級Cpk值等級說明A1.67≦Cpk製程能力佳，應繼續維持。B1.33≦Cpk≦1.67製程能力良好，然可設法縮小製程變異，加強改善成為A級。C1≦Cpk≦1.33製程能力尚可，但必須設法尋找可改善品質的原因，使其不致惡化。D0.67≦Cpk≦1製程能力不足，應考慮暫停生產，檢討規格與操作標準。E0≦Cpk≦0.67製程能力嚴重惡劣，應立即停止生產及全面檢討所有原因。4/20/202461CpCa0.00.10.20.30.4CpkpCpkpCpkpCpkpCpkp0.60.6718600.54764680.48903200.421134770.361459390.80.8163950.72195320.64294170.56473830.48753231.01.027000.9039500.8083570.70179120.60359441.21.23181.086350.9619960.8458690.72153871.41.4271.26801.123900.9816410.8458681.61.621.4481.28621.123900.9619891.81.801.6211.4481.2