品管七大手法ppt模版课件

品管七大手法 *1 品管七大手法 v層別法 v特性要因圖 v查檢表 v直方圖 v柏拉圖 v散布圖 v管制圖 Date2 層別法 v定義： 所謂層別是將數據資料依其共同特性或特徵 分門別類，抽絲剝繭,使人面對紛亂的數據，能 夠找出思索分析的方向。 v目的：分析發生問題的可能原因。 Date3 v可以從以下幾個方向來考慮： v4M1E1S Man-人員 Method-方法 Machine-設備 Material-原材料 Environment環境 System-系統 等等 Date4 層別的方式：(依何種層別項目來分類數據) v(1)原料材料別： 製造商、供應商、原產地、廠牌、採購時間，接收的批號， 製造批號，儲存時間，儲存場所等 v(2)機器、設備別： 機型，機器別，機器性能，機齡、工廠、生產線，機器設備 之保養情形。 v(3)作業者別： 作業者別，年齡階層、經驗、班別、教育程度別、性別。 v(4)作業方法或作業條件別： 生產線速度，批量，測量方法，溫度，壓力，濕度 Date5 v(5)時間別: 上午/下午，白天/晚上，作業剛開始/作業結束前，上旬/中 旬/下旬，每週前段/中段/後段，每月或每季特定時間之/前後。 v(6)環境及氣候別： 環境之溫度、濕度，天候狀況(良好/陰霾/下雨/有 風)。季節氣候之乾濕、，位置之遠近，照明狀況等。 v(7)量測及檢查： 量測儀器、試驗設備，量測/檢查人員等 v(8)產品型式之新/舊，初次製造/穩定生產，缺點或不 v 良，儲存場所，包裝等。 v等等盡我們的所能尋找原因盡我們的所能尋找原因！ Date6 v實例： 人的分類: (1)性別:男生，女生 v (2)年齡:兒童，青年，中年，老年人 v (3)地域：南方人，北方人 v (4)國籍：中國人，美國人，日本人等 v (5)身高：175cm,165-175cm,25010-20 Date24 直方圖分配之形狀 v常態(圖5.5-1) 左右對稱配圖形即顯示製程為常態分配。 v偏態(圖5.5-2) 顯示製程為偏態分配。 Date25 v雙峰(圖5.5-3) 製程受兩種不同之分配組合。 v一端斷裂(圖5.5-4) 產品經挑選後，挑除某種品質產品。 v不正常之分配(圖5.5-5) 檢查人員對測定值之處理發生偏差時，形成此種分配。 Date26 柏拉圖 v何謂柏拉圖 (1) 柏拉圖是一位意大利經濟學家的名字，在他從事研 究其社會經濟結構時發現，國民所得之分配其金額被少數人 所控制，即80%的金額被20%的人擁有，後來這一法則被應用 在其他事物的調查上也是發現多數的事都集中在少數的某些 項目上，故又稱80-20法則或ABC分析圖。 美國品管大師Dr. Juran將柏拉圖法應用在品管 上。 (3) 品管圈之創始人日本的石川馨博士將之引用到品管 圈活動中，為QC七大工具之一。 Date27 柏拉圖的作法 v 決定數據分類之項目： a.原因的分類：材料、設備、作業者、方法、 v 工具。 b. 結果的分類：不良項目、缺點、位置。 v 決定收集數據的期間，以查檢表收集數據。 v 依分類之項目統計數據，作統計表。 v 作圖表，橫軸取記項目，縱軸左側取記發生頻數，右側 取記累計影響度。 v 依數據出現之大小由左到右繪成柏拉圖。 v 數據累計數以折線記入，右側終點為100%，左側終點為 發生頻數(或數據特性值之累計數值) v 記入必要事項。 Date28 柏拉圖的功用 v(1)掌握影響問題點的主要項目：柏拉圖法一旦列出很容 易可以看出重點，一般而言前三項的影響度之和幾乎佔了 全部的七八成。 可作改善成果的比較：改善前的柏拉圖與改善後的柏拉圖 並列對比，馬上可以看出改善效果的確認。 v(3)報告或記錄用：作報告或記錄時，只有數據，較不容 易了解，若能整理成柏拉圖則很容易一目了然。 v(4)對發生現象與發生原因的反覆調查可發掘現場存在的 各種問題明確指引快速的解決方法。 Date29 Date30 柏拉圖的應用及注意事項 v(1)在使用柏拉圖分析影響度時對影響的特性值有充分加 以檢討的必要，有時雖然A項的發生次數最大，但一旦以 損失金錢或時間來換算時A項可能會 變成D項。 v(2) 作為改善依據的柏拉圖，有時調查出來的數據佔A項 的項目者可能會是難以採取措施的項目，此時可以由B項 展開行動。 v(3) 在依查檢表數據作柏拉圖分析時，對數據的統計要注 意其層別。 v(4)柏拉圖中順位低的項目能很容易改善的仍要採取改善 措施。 v(5) 縱軸如果可能可以金額表示 柏拉圖以損失金 額與不良數所劃出的不一定相同。 儘可能以金額表示以找出影響製品成本較大的項目。 Date31 散布圖 v將成對的2組數據制成圖表，以觀察數據間相互關系 解決問題之重點在於不良發生時，找出發生不良的 真正原因。 應了解因果關系，並根據數據加以判斷！ Date32 散布圖 v将相对应的结果和原因的数据,分别依X轴和Y轴点入座标 中,以观察两组是否相关及其相关程度 原因 结果 Date33 散布图看法(1) 出力 (相关性强) 回转数 Date34 负相关 油 的 粘 度 温度 散布图看法(2) Date35 散布图看法(3) 毫不相关 气压 温 度 Date36 散布图看法(4) 似乎有 正相关 体重 (相关性弱) 身高 Date37 散布图看法(5) 似乎有 负相关 步伐 (相关性弱) 湿度 Date38 管制圖Control Chart Date39 數據的分類 v計量值： 由量具量測而得出的數據，通常是連續的。 v舉例：線寬,溫度,汽車的速度 即可以量出來的數據 v計數值： 由單位計數；通常是不連續的。 v舉例：缺點數,人數,報廢數量 即可以數出來的數據 Date40 變異原因的分類 v偶然原因 Chance cause（機遇原因） 不可避免之原因、非人為原因等 v舉例：同一個人使用同一量測工具量測同一 線路的同一位置，兩次結果不一致 v相當於誤差,祗能減少或降低 v異常原因 Assignable cause（非機遇原因） 可避免之原因、人為原因，特殊原因 v舉例：量具不準確、操作方法錯誤 v相當於錯誤,是可以通過改善方法,工具來避 免或降低 Date41 變異原因的分類 v偶然原因&異常原因之比較圖 原因分類出現頻率影響處理方法 偶然原因高 微小,不會嚴 重影響品質 不值得調查 異常原因低 顯著,會嚴重 影響品質 須徹底調查 Date42 常態分配 99.73% 95.45% 68.26% -3 -2 -1 X +1+2+3 Date43 標準差&誤差幾率 v3 99.73 U +/- n 以內幾率以外幾率 U +/- 0.6750.0050.00 U +/- 1 68.2631.74 U +/- 1.96 95.005.00 U +/- 2 95.454.55 U +/- 2.58 99.001.00 U +/- 3 99.730.27 Date44 管制圖-Control Chart v目的：監視制程是否成穩定狀態 v品質特性判定： 品質水準是高高低低變化的，不會是一條水平線 高到何處是異常？ 低到何處是異常？ v用途： 判斷制程正常與異常！ 分析制程 監控制程是否有產生變異的非偶然原因存在， 判斷制程是否在管制狀態 Date45 管制圖-Control Chart v數據的分類： 計量值 v即可以量測出的數據，通常為連續的數據 v如：尺寸，體積，面積，溫濕度 計數值 v即可以數出的數據，通常為不連續的數據 v如：缺點個數，產量 ？：不良率，嫁動率？ Date46 管制圖的分類 v計量值管制圖： 如X-Rm管制圖，X-R管制圖 v計數值管制圖： P管制圖，Pn管制圖 解析用管制图:调查制程是否处于稳定状态 稳 定:将其中心线及管制上、下限移到管制用管制图上 不稳定:找出特殊原因并采取措施直到制程稳定 管制用管制图:监测制程是否继续呈稳定状态 是否有点超出管制界线外,或点在管制界线内, 点呈不随机分布的现象 Date47 X-R管制图基本知识 X:每组数据之平均值 R（Range）：每组数据之全距 X:所有数据之平均值 R：各组数据之全距的平均值 :标准差,是每个测试数据与中心线误差 的数学表达方式 UCL(upper control limit）：管制上限 CL(center line):中心线 LCL(lower control limit):管制下限 Date48 X-R管制圖作法 v收集數據 v分組(2-6為一組) v計算各組平均值X v計算各組R=Xmax-Xmin v計算總平均值X v計算總全距R v計算管制界限UCL，LCL Date49 X-R管制圖作法 v繪制管制界限 v點入數據點 vX CL=X UCL=X+A2R LCL=X-A2R vR CL=R UCL=D4R LCL=D3R Date50 X-Rm管制圖作法 v移動全距 Rm=Xn-1-Xn vX CL=X UCL=X+E2Rm LCL=X-E2Rm vRm CL=Rm UCL=D4Rm LCL=D3Rm Date51 管制圖的判讀 v管制狀態： 多數點在管制中心附近 少數點在管制界限附近 點的分布呈隨機狀態，排布無規律 沒有點超出管制界限 Date52 v非管制狀態： 有點在管制界限之外 雖然點在管制界限以內，但呈特殊排列 v連續7點上升，下降 v周期性的變化 v連續7點在中心線的單側 v連續3點中有2點在2-3以內 管制圖的判讀 Date53 管制圖的判讀: 1.有點超出管制界線, 2.連續3點中2點在2-3 以內 Xmax Xmin Date54 管制圖的判讀: 3.連續7