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2019年12月21日星期六 1 91 品管人員教材QC七大手法簡介品保部X8版 2019年12月21日星期六 2 91 QC七大手法簡介 QC活動常用的圖表 散布圖 層別法 2019年12月21日星期六 3 91 QC七大手法第一招 查檢集數據第二招 柏拉抓重點第三招 魚骨追原因第四招 直方顯分布第五招 管制找異常第六招 散布看相關第七招 層別作解析 2019年12月21日星期六 4 91 改善 一種改變目前作業方法 使效果更好的活動 具體的步驟 問題把握 P 現況分析 D 改善對策實施 D 成果維持 A 標準化 A 實施結果與確認 C A D C P 2019年12月21日星期六 5 91 手法 以現實合理之眼光來觀察產生不良情形之現場的現物 所謂 3現主義 現地 現物 現況通過改善的手法與教育 做到 不接受不良品 不制造不良品 不后流不良品 的品質 3不政策 2019年12月21日星期六 6 91 QC七大手法歸類 1 根據事實 數據發言 查檢表 CheckList 散佈圖 ScatterDiagram 2 整理原因與結果關係 探討潛伏性問題 特性要因圖 CharacteristicDiagram 3 以平均值 了解變異 直方圖 Histogram 管制圖 ControlChart 4 根據數據履歷 考慮分層 層別法 Stratification 5 重點管理 採取措施 柏拉圖 ParetoDiagram 2019年12月21日星期六 7 91 一 何謂數據就是根據測量所得到的數值和資料等事實 因此形成數據最重要的基本觀念就是 數據 事實二 運用數據應注意的重點 1 收集正確的數據2 避免主觀的判斷3 要把握事實真相 數據與圖表 2019年12月21日星期六 8 91 三 數據的種類 2019年12月21日星期六 9 91 三 數據的種類A 定量數據 長度 時間 重量等測量所得數據 也稱 計量值 B 定性數據 以缺點數 不良品數來作為計算標準的數值稱為 計數值四 整理數據應注意的事項1 問題發生要採取對策之前 一定要有數據作為依據 2 要清楚使用的目的 3 數據的整理 改善前與改善后所具備條件要一致 4 數據收集完成之后 一定要馬上使用 2019年12月21日星期六 10 91 Graph圖表 圖表的功用 利於多種複雜現象相互比較可供分析研究用費甚少時間可得明確的概念對於專門知識不足的人 亦可得到了解表示事務間關係時 圖表較文章可以使閱者印入腦海利於演講 宣傳或廣告時 予閱者深刻印象可供預測用 圖表的必備條件 能把握全體 應一看即能完全了解全體的狀況簡單明瞭 迅速了解 正確的判斷 浮現對策 2019年12月21日星期六 11 91 QC圖表製作前考慮要點 1 先確定目的何在 目的要明確2 要掌握的資料為何 數據應特性固定 前後一致 具正確性 活用性3 有那些可以用的數據 直單位及刻劃要合理 注意完整性4 閱讀的對象是誰 要簡單 不要使用太多顏色或記號 2019年12月21日星期六 12 91 5 以後使用是否方便 經久可用 要求標準化6 實用性為何 實用第一 美觀次之7 有符合正確 簡潔 清楚的原則 簡潔的詞句運用具有畫龍點睛之效字體搭配要凸出 佈局要簡單一目瞭然 2019年12月21日星期六 13 91 METHOD1查檢表定義 為了便於收集數據 使用簡單記號填記並予統計整理 以作進一步分析或作為核對 檢查之用的一種表格或圖表 功用 通常是利用查檢表來了解現狀或收集數據以作分析之用 查檢表種類 一 記錄用查檢表 零件不良點檢 二 點檢用查檢表 設備保養 2019年12月21日星期六 14 91 主要用於不良主因 不良項目 工程分布和缺點位置的記錄用查檢表 制作方法 1 決定所要收集的數据及希望把握的項目 2 決定查檢的格式 如縱欄列入決定分類項目 橫欄記入期間或作業者 3 決定記錄形式 常用棒形記號 冊 一般用的 正 字記號 以及圖形記號 等 4 決定收集數据的方法 由何人收集 期間多久及檢查方法 記錄用查檢表 2019年12月21日星期六 15 91 範例1 一 記錄用查檢表 電視故障狀況查檢表 2019年12月21日星期六 16 91 一 用於確認作業實施 設備實施情形 預防發生不良 確保安全時用 二 制作方法 1 將須點檢的項目逐一列出 並空出要記入記號的空欄 2 須點檢的項目是 非做不可的工作 非檢查不可的事項 等 3 點檢有順序要求時需注明編號 依順序排列 4 點檢表必須確實毫無遺漏 5 必須點檢的項目 盡可能以機械 制程人員等層別之 點檢用查檢表 2019年12月21日星期六 17 91 查檢表制作程序 一 明確目的所在二 決定查檢項目三 決定抽樣方法四 決定查檢方式五 設計表格實施查檢六 記下資料相關條件功用 通常是利用查檢表來了解現狀或收集數據以作分析之用 2019年12月21日星期六 18 91 范例2 二 點檢用查檢表 2019年12月21日星期六 19 91 METHOD1練習一 現某生產線為了了解產品外模部位外觀不良的實際情況 收集了三天的資料 4月25日刮傷8條 變形11條 臟污5條 縮水2條 4月26日刮傷12條 變形9條 臟污7條 縮水3條 4月27日刮傷6條 變形15條 臟污9條 縮水1條 請依據以上數據制作一張查檢表 二 7S做為公司的企業文化 是每日必須做好的 若你是部門內的7S推動干事 請用查檢表做出你部門的7S每日查檢表 2019年12月21日星期六 20 91 METHOD2柏拉圖 柏拉圖的由來意大利經濟學者PARETO分析其國家經濟結構 發現國民所提的大部分集中於少數人 美國質量專家朱蘭博士將其應用到品管上 創出了 VitalFew TrivialMany 重要的少數 瑣細的多數 的名詞 稱為 柏拉圖原理 也就是常說的80 20原理 2019年12月21日星期六 21 91 定義 根據搜集的數據 以不良原因 不良狀況 不良項目 不良發生的位置 客戶抱怨種類 或安全事故等項目別分類 計算出各分類項目所占之比例按照大小順序排列 再加上累積值的圖形 功用 柏拉圖在使用時 最主要是用來設定改善的目標 制作步驟 一 確定資料的分類項目結果分類 不良項目 場所 工站原因分類 材料 機械 設備 作業者 2019年12月21日星期六 22 91 二 決定期限 搜集資料依期間 發生順序 項目 次數記入分析表三 按項目別統計數據不良率 不良數 總檢查數 100 影響度 不良數 總不良數 100 A 項目依據數據大小順序排列 不要超過4 6項B 求累計不良率及累計影響度C 其他項若太大或太高時必須再檢討四 圖表畫上縱軸及橫軸縱軸 左側 不良率 不良數或損失金額右側 累計影響度橫軸 項目 橫軸不宜長過縱軸 約2 3否則應調整等分 五 將所占的比例用累計曲線表示六 記下資料及圖的條件項目別以顏色區別 基準及刻度要相同 2019年12月21日星期六 23 91 範例 累計不良數 累計影響度 40 50 30 20 10 0 60 100 A B C 80 40 20 0 其他 2019年12月21日星期六 24 91 錯誤圖表範例 2019年12月21日星期六 25 91 柏拉圖使用注意事項1 減低不良數只能降低不良率不代表符合經濟原則2 各項目比例如果差不多 應換另一種角度重作3 數據應正確無誤 方不致蒙事實真相4 是管理改善手段 非目的 對於已清楚的部份已無必要再浪費時間分析 5 前項次不夠具體無法下對策者可據以再進一步分析6 改善項目循環出現時必須依要因再分析7 主要項次非單位可以解決時可以從次位著手8 其他項如大於前面幾項則需再加以層別9 柏拉圖進行層別分析 須注意影響度變小 2019年12月21日星期六 26 91 METHOD2練習新的一年又到來了 回想起去年我也沒有存下多少錢 所以今年我把每個月的零花錢都做了一些統計 發現我每個月平均的零花錢分類如下 1 買衣服 300元2 吃零食 200元3 手機費 100元4 上網費 50元5 生活用品 20元6 其他交際費用 50元請依費用畫柏拉圖分析並確認必須節省的項目 2019年12月21日星期六 27 91 METHOD3特性要因圖 魚骨圖 定義 將造成某項結果的眾多原因 以系統的方式圖解之 亦即圖表來表達結果 特性 與原因 要因 之間的關係 稱魚骨圖 Fish bone 又稱石川馨圖或石川圖 功用 可使用於管理 工程改善的各個階段特別是在樹立問題意識的初期 制作程序 一 確定問題 品質 特性二 確認骨架 母線 追求原因 特性在右 母線由左至右劃上粗線代表製程追求對策 特性在左 母線由右至左劃上粗線代表對策三 說明各原因的形成及分類原因分類 4M 人 機 材料 方法 1E 環境 其他 2019年12月21日星期六 28 91 四 原因分析母線可分出子枝60 子枝可分出孩枝或曾孫枝45 五 圈出最重要的原因以紅圈圈出4 6項重要原因六 記載所根據的條件及解決問題之原因順序 2019年12月21日星期六 29 91 原因型 為什么飯菜不好吃 怎樣使飯菜好吃 魚頭向右 魚頭向左 對策型 2019年12月21日星期六 30 91 範例一 品質特性 機器 物料 人員 環境 方法 其它 2019年12月21日星期六 31 91 範例二 模具定位不穩定 模具設計不合理 模具設備老化 模具改善不及時 設備維修不力 模具保養不當 品管人員檢查不落實 責任心不強 模修人員技能不夠 教育訓練不夠 產線未做好自主檢查 品質意識不夠 教育訓練不夠 規格不完善 鋼材不良 新機種承接不力 治具不完善 自主檢查未落實 品管管理方法不當 作業方法不當 專案改善不力 現場管理不嚴 模具 設備 人員 其他 方法 為何SWR那麼高 2019年12月21日星期六 32 91 特性要因圖思考原則腦力激盪術 BrainStorming 二 5M法作業者 Man 機具 設備 Machine 材料 Material 方法 Method 量規 儀器 Measurement 三 5WIH什麼 What 何處 Where 何時 When 誰 Who 為何 Why 如何 How 四 系統圖法 2019年12月21日星期六 33 91 五 創造性思考法特性列舉法 希望點列舉法 缺點列舉法六 自由討論井邊會議方式 不分輩份 用平常話來討論速戰速決方式 急速集合 很快解散澡堂集會方式 熱熱鬧鬧 大家自由發言 2019年12月21日星期六 34 91 特性要因圖應用注意事項一 採腦力激盪術找原因二 集合全員的知識與經驗三 把要因層別 5M或5WIH 四 依特性繪製多張要因圖五 原因解析越細越好六 原因重要程度可以考慮可行性 價值並表決通過七 特性的決定以現場第一線的問題來考量八 避免管理者指示 2019年12月21日星期六 35 91 METHOD3練習根據伙委會員工滿意度調查結果 員工希望能改善伙食 你是有熱血有理想的員工 請就為何伙食不良以魚骨圖進行分析 並就分析結果以反向魚骨圖進行對策研擬 2019年12月21日星期六 36 91 METHOD4直方圖定義 將所收集的測定值或數據之全距分為幾個相等區間作為橫軸 並將各區間內之測定值所出現次數累積而成的面積 用柱子排起來的圖形 叫直方圖 亦稱之為柱狀圖 功用 可配合管制圖使用或用來訂定規格界限 2019年12月21日星期六 37 91 例 身高量測 2019年12月21日星期六 38 91 制作程序 一 搜集數據並記錄於紙上二 找出最大值 L 及最小值 S 並計算全距 R L S 三 定組數 K 1 3 231gn n 樣本數 一般對數據之分組可參照下表 四 定組距 H R K 取最小測定單位的倍數 如 10 20 30 20 40 30 最小測定單位為10 11 23 15 17 14 19 最小測定單位為1 1 3 2 4 3 7 2 1 4 5 最小測定單位為0 1 2019年12月21日星期六 39 91 五 決定各組之上下組界最小一組下組界 最小值 最小測定單位 2 最小一組上組界 最小一組下組界 組距第二組下組界 最小一組上組界第二組上組界 第二組下組界 組距 依此類推六 計算組中點 各組組中點 各組上組界 下組界 2七 作次數分配表 可以採用點檢符號 八 劃上下線製作直方圖 橫軸為組距 縱軸為計量數據 九 記錄數據履歷等相關條件 2019年12月21日星期六 40 91 METHOD4練習富弘公司為了要設計新工衣 因此總務單位根據員工身高進行研究及測量以設計型號 本次測量採抽樣方式 樣本數共100名 請製作一份直方圖 並訂下規格 158156166160156158170180183170166155158173163166173170180170158156166160158158170180158173166160158173163166163166180163158156163160150158168170166170166155158170163166156168166160166160158173163166163166180163158156163160150158168160166163166160158173163166163166180163158156163160166158168160166163 2019年12月21日星期六 41 91 1 最大值 L 183最小值 S 150全距 R 183 150 332 組數 K 73 組距 H R K 33 7 54 組界 中心距 下組界上組界組中點數據次數一組149 5154 5152二組154 5159 5157三組159 5164 5162四組164 5169 5167五組169 5174 5172六組174 5179 5177七組179 5184 5182 直方圖練習題 2019年12月21日星期六 42 91 直方圖示例如下 0 5 10 15 20 25 30 人數 152 157 162 167 172 177 182 2 26 27 24 14 7 2019年12月21日星期六 43 91 直方圖常見形態 一 正常型 說明 中間高兩邊低 有集中趨勢結論 制程在正常運轉下 二 缺齒型說明 高低不一 有缺齒情形 結論 分組過細或是假造數據 2019年12月21日星期六 44 91 三 偏態型1 偏右型 例如有微量成份 不能取到某值以下時產生 2 偏左型 例如有成份含量高 不能取到某值以上時產生說明 高處偏向一邊 另一邊低 拖長尾巴 偏態分配 結論 尾巴拖長時 應檢討是否在技術上能夠接收 多由工具磨損 鬆動及加工習慣引起 2019年12月21日星期六 45 91 四 絕壁型 切邊型或斷裂型 說明 有一端被切斷 結論 數據經過全檢過 或製程本身經過全檢 五 雙峰型說明 有兩個高峰出現結論 有兩種分配混合 2019年12月21日星期六 46 91 六 離島型說明 在左端或右端形成小島 結論 測定有錯誤 工程調節錯誤或不同原料引起 七 高原型說明 平頂狀 結論 不同平均值的分配混在一起 2019年12月21日星期六 47 91 直方圖應用一 測知製程能力 作為改善依據二 計算良品不良率三 調查是否混入兩個以上不同的群體四 測知有無假數據五 測知分配型態六 訂出規格界限七 與規格或標準值比較八 研判管制界限是否適用在製程管制 2019年12月21日星期六 48 91 直方圖應用注意事項一 異常值應除去後再分組二 從樣品測定值推斷群體 最簡單及有效的方法三 數據必須考慮完整性四 進行製程管理及分析時可採用層別法 2019年12月21日星期六 49 91 METHOD4練習以下為某公司四月份員工工資抽查數據 請依如下數據制作一份直方圖 1189123712881289122411731315119811521267121611571225128811251148118212151134125111861176116912261190114412521196116712561267115512581146112711741150116012451222117511711177125611621235124711061187122212621198121811381184122711591193116112601257121412361159123712461247128311611183120413181184121712221223117212311184131412551215118312021240117812571189111212211196111012001178120112211191118512341141 2019年12月21日星期六 50 91 METHOD4管制圖 失誤與缺陷 原因在哪裡 失誤 缺陷 因為失誤是造成缺陷的原因 故可通過消除或控制失誤來消除缺陷 2019年12月21日星期六 51 91 一 數據分類計數值數據 以個數計算的數據或數據是間斷的 不連續的 例 不良數 檢驗批等 計量值數據 可以連續量測的數據或數據呈連續性 例 尺寸 插拔力等 二 數據變異測量值 真值誤差 系統誤差 偶然誤差誤差 測定誤差 人 儀器 時 地 抽樣誤差 管制圖基本概念 2019年12月21日星期六 52 91 三 群體 樣本 批 變異1 群體 N 為統計調查對象的全部有限群體 群體數為有限個數單位體之群體無限群體 群體數為無限大的單位體之群體或10倍以上樣本 N 10n 之群體2 樣本 n 從群體中隨機抽取之樣品 n 30叫大樣本 n 30叫小樣本3 批同一條件下的一群集合 可是群體或群體的一部分4 變異同一條件下執行同一動作多次 其間有許多變動性的存在 2019年12月21日星期六 53 91 四 基本統計量數1 集中趨勢 分配位置 的測定1 1平均值 1 2中位數 orMe 將數據依大小排列 位居中間之數據例 9 7 8 8 9例 9 4 6 8 5 7 1 3眾數 Mo 次數分配中出現次數最多組之值 2019年12月21日星期六 54 91 定義 是一種以實際產品品質特性與根據過去經驗判明製程能力與管制界限比較 而以時間順序用圖形表示者 作用 1 維持製程穩定 防止異常原因再發生2 配合直方圖可以判斷製程數據分佈情形及製程能力3 與層別法組合可以查出真正影響品質的因素 減少變異4 用於決定製造工程所達到目標或標準5 提前發現製程中潛伏不良6 配合柏拉圖控制較大因素能有效解決問題 管制圖內容與制作 2019年12月21日星期六 55 91 依管制圖用途分類 一 解析用管制1 決定方針2 製程解析3 製程能力研究4 製程管制之準備用二 管制用管制圖1 追查不正常原因2 迅速消除此項原因3 研究採取預防及重覆發生原因 2019年12月21日星期六 56 91 依數據之性質分類 一 計量值管制圖1 平均值與全距管制圖 X RChart 2 平均值與標准差管制圖 X SChart 3 中位值與全距管制圖 X RChart 4 個別值與移動全距管制圖 X RmChart 二 計數值管制圖1 不良率管制圖 pChart 2 不良數管制圖 pnChart 3 缺點數管制圖 CChart 4 單位缺點數管制圖 UChart 2019年12月21日星期六 57 91 規格上限 管制上限 管制下限 規格下限 管制圖的意義 管制圖是一種品質的圖解記錄 在圖上有中心線 規格值 及二條管制界限 中心線是一種規格值 二條管制界限是容許產品的品質特性在其間變動的范圍 在制造過程中用抽查的方式 將樣本的統計量 點繪於圖上 用以判斷品質的變異是否顯著 中心線 2019年12月21日星期六 58 91 X RChart繪制步驟 建立解析用管制圖 1 選定管制項目2 收集數據100個以上 並予適當分組后記入數據記錄表 樣本大小 n 2 5 解析用 組數 k 20 253 計算各組平均值 X X 4 計算各組全距 R R Xmax Xmin 各組最大值 最小值 X1 X2 X3 XK n 2019年12月21日星期六 59 91 5 計算總平均值 X X 6 計算全距之平均值 R R 7 計算管制界限及繪出X管制圖中心線CLx X上限UCLx X A2R下限LCLx X A2R x1 x2 x3 xk k R1 R2 R3 RK k 2019年12月21日星期六 60 91 R管制圖中心線CLR R上限UCLR D4R下限LCLR D3R8 點圖將數據點繪管制圖上 相鄰兩點用直線連接 9 管制界限檢討10 記入其它注意事項 2019年12月21日星期六 61 91 範例 2019年12月21日星期六 62 91 X R管制圖應用注意事項一 管制界限寬度計算 組數 nX管制圖的寬度約為R圖之1 n倍二 中心線為藍色實線 管制線為紅色虛線三 點必須繪製清楚四 管制界限不可用規格值取代五 管制圖使用前應先標準化六 樣本大小一般使用2 6 最理想是4 5組七 一般情況下n 4時25點後 n 5時20點後點繪管制界限最好 新工程則10 15點劃界限為上策八 R值LCL如為負數沒意義 一般以0代表 2019年12月21日星期六 63 91 三 建立不良率管制圖之步驟 1 選擇管制項目 2 收集數據 收集過去已知之檢查數n及不良數d20組以上3 分組 需合理分組 一般以一定時間之產品為一組 或以每批產品為一組4 計算每組不良率p d n5 計算平均不良率及平均樣本數 2019年12月21日星期六 64 91 注 適用于ni大于20 若不大于20 需換為n 6 管制界限計算 CLP p 7 點圖8 檢討 d n ni p 1 p UCL p 3 ni p 1 p LCL p 3 2019年12月21日星期六 65 91 例 2019年12月21日星期六 66 91 P管制圖 2019年12月21日星期六 67 91 不穩定型態之檢定方法 檢定法則一 有單獨一個點子出現在A區之外者 無圖 檢定法則二 連續三點之中有兩點落在A區或甚至A區以外者 CL UCL LCL A B C A B C 2019年12月21日星期六 68 91 檢定法則三 連續五點之中有四點落在B區或甚至於B區以外者 檢定法則四 有8點在中心線之兩側 但C區並無點子者 2019年12月21日星期六 69 91 檢定法則五 連續幾點同一方向時 A 連續五點繼續上升或下降 注意以后動態 B 連續六點繼續上升或下降 開始調查原因 C 連續七點繼續上升或下降 必有原因 應立即採取措施 2019年12月21日星期六 70 91 檢定法則六 連續有九點在單側 無圖 檢定法則七 連續有十四點交互一升一降者 檢定法則八 連續有十五點落在C區者 2019年12月21日星期六 71 91 受教育的水平 工作后的收入 預防疾病支出 疾病的發病率 相關性分析 METHOD6散佈圖 2019年12月21日星期六 72 91 定義 將兩個種類的資料顯示在座標圖上 借以判斷兩者是否相關 這種圖表稱之為散佈圖 依散佈圖之相關性可分為 一 正相關二 負相關三 毫不相關四 弱正相關五 弱負相關功用 a 能大概掌握原因與結果之間是否有相關及相關的程度如何 b 能檢視離島現象是否存在 c 原因與結果相關性高時 二者可互為替代變數 2019年12月21日星期六 73 91 範例 散布圖的類型 正相關 相關性強 負相關 相關性強 毫不相關 似乎有正相關 相關性弱 似乎有負相關 相關性弱 2019年12月21日星期六 74 91 制作程序 一 搜集成對的數據 x1 y1 x2 y2 二 找出數據中x y的最大值和最小值 三 以x y的最大值及最小值建立x y座標 并決定適當刻度便于繪點 四 將數據依次點于x y座標中 兩組數據重復時以 表示 三組數據重復時以 X 表示 五 必要時 可將相關資料注記于散布圖上 2019年12月21日星期六 75 91 散布圖之作法實例 2019年12月21日星期六 76 91 2019年12月21日星期六 77 91 散佈圖應用注意事項一 注意有無異常點 原因查明後及刪除二 看不出有任何關係時 可以先層別再確認相關性三 注意是否為假相關四 勿依據技術 經驗作直覺的判斷五 數據太少則容易誤判六 圖中如有很大的空隙即代表有特殊原因需調查 2019年12月21日星期六 78 91 METHOD7層別法定義 將多種多樣的資料 因應目的而分類成數個項目 使之方便以後分析的一種方法 功用 可與其它品管手法配合使用 通常在使用統計手法前要用至層別法 2019年12月21日星期六 79 91 層別的對象與項目 1 時間的層別 2 作業員的層別 3 機械設備的層別 4 作業條件的層別 5 原材料的層別 6 測定的層別 7 檢查的層別 8 其他的層別 2019年12月21日星期六 80 91 分類 層別的對象