TM=QC七大手法简体中文.ppt

QC七大手法 DocumentNumber TM 0027 528Revision A 品管七大手法简介 检查表 CheckList 收集 整理数据资料层别法 Stratification 从不同角度层面发现问题特性要因图 Causes EffectsChart 寻找引发结果的原因柏拉图 ParetoDiagram 确定主导因素散布图 ScatterDiagram 展示变数之间的关系直方图 Histogram 展示过程的分布情况管制图 ControlChart 识别波动的来源 出现问题及时解决 查检表 CheckList 用途 收集 整理资料 使用简易的表格或图形 系统地收集资料和累积资料 工作者依规定之查检记号 记录结果与状况 并对数据加以统计整理查检表的设计要领 数据履历要清楚 由谁查检 查检时间 期间 地点 班别 机台等均应载明清楚 尽可能以数字记入 避免用文字 不得已时应简单正确叙述查检表范例 PCBA外观不良情况检查表 层别法 Stratification 层别法的定义 为区别各种不同原因对结果之影响 而以各别原因为主体 分别作统计分析的方法 称为层别法 层别法的主要功用 透过各种分层 依各层收集数据以寻找不良所在或最佳条件 以及改善品质的有效方法 绘制方法 确定分层的类别和调查的物件收集和记录资料整理资料并绘制相应图表比较分析和最终的推论层别法范例 某空调维修部 帮助客户安装后经常发生制冷液渗漏 通过现场调查 得知渗漏的原因有两个 1 管子装接时 操作人员不同 有甲 乙 丙三个维修人员按各自不同技术水平操作 2 管子和接头的生产厂家不同 有A B两家工厂提供配件 于是收集资料作分层法分析 见表一 表二 试说明表一 表二的分层类别 并分析应如何防止渗漏 层别法范例 表一渗漏调查表 人员分类 表二渗漏调查表 配件厂商分类 特性要因图 Causes EffectsChart 又称鱼骨图 Fishbone 或石川图 因果图 用途 寻找引发结果的原因 一目了然的表示出结果 事件特性 受原因影响之状况 即分析原因与结果之间关系的一种方法绘制方法 陈述问题 并置于右边的方框内朝方框画一水平箭头第二阶 在箭头上下写上传统因素类型名称 或你怀疑是的类型名称 用直线连到箭头线上第三阶 在各主要类型范围内 集思广益并列出所有可能引起问题发生的因素第四阶 进一步最佳化 列出各因素的输入变数 特性要因图 作法 小窍门 1 4M1E法 人 机 料 法 环境 2 创造性思考法 希望点例举法 缺点列举法 特性列案法 3 脑力激荡法 BrainStorming 严禁批评 自由奔放 特性要因图范例 PCB和SMD组装因果关系 特性要因图应用 影响SMTYield的原因是什么 柏拉图 ParetoDiagram 定义 根据所收集之数据 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 用途 确定重要因素原理 80 的问题仅来源于20 的主要原因绘制方法 搜集资料 按特征类别收集计数或成本资料按照横轴各可能原因所造成之影响大小 频率从高到低的顺序排列 绘成直方图横轴 用以代表材料别 机器别 缺点种类或其它分析的原因纵轴 不良百分率 故障次数 损失金额或其它因分析原因所造成的结果画出累积百分率曲线 某部门将上月生产的制品作出统计 总不良数420个 其中不良项目依次为 柏拉图范例 尚未统计过各不良项目之数目时 从下图可以看出 该部门上个月制品不良最大的 自变形 占了50 前3项的总和超过80 以上 进行处理控制时要以前3项为重点改善的项目应用 Case1 造成部门费用高的主要因素是什幺 Case2 如何减少客户抱怨 柏拉图范例 散布图 ScatterDiagram 用途 研究两个变数之间的关系收集成对之两组数据 在座标图上以点来表示其两个特性值之间相关情形的图形绘制方法 Step1 资料搜集Step2 找出数据中的最大值和最小值Step3 画出纵轴横轴刻度 计算组距Step4 将各组的对应数据标示在座标上Step5 记下资料和图的条件 判断相关性应用 Case1 职称与电话通话时数是否有关系 Case2 T1专线的网路流量与时段是否有关系 散布图之判读 曲线相关 散布图范例 例 王先生在运动前 后心跳和血压之间是否存在关系 今收集30组数据 步骤1 收集30组以上的相对应数据整理到数据表上 数据太少容易误判 步骤2 找出数据X Y之最大值及最小值 X之最大值159 最小值138 Y之最大值87 最小值71 步骤3 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 步骤4 将各组数据点在座标上 两组数据重复在同一点上时 画上二重圆记号 步骤5 判断相关性 直方图 定义 为了容易看出如长度 重量 时间等计量值的数据之分配情形 所用来表示的图形 直方图是将所收集的测定值或数据全距分为几个相等的区间作为横轴 并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积 再用柱子排起来的图形 故亦称之为柱状图 目的 直观的判断生产能力直观的了解生产过程的情况是否异常 图例 年龄分布 直方图范例 制作步骤 1 制作次数分配表 A 由全体数据中找到最大值与最小值 如 200个数据中之170和124 B 求出全距 最大值与最小值之差 全距 170 124 46C 决定组数 通常取数据个数的平方根为组数 一般为10组左右 不宜太少或太多 参照下表进行分组 D 决定组距 组距 全距 组数E 决定各组之上下组界 1 最小一组的下组界 最小值 测定值之最小位数 2 124 1 2 123 52 最小一组的上组界 下组界 组距 123 5 4 127 5 依此类推 F 作次数分配表如下 如附表 对一组制程中的数据进行分析 评估制程能力 找出改善方向 2 制作直方图 画出短形方块及规格的上限及下限 如附表 1 正常型 如附图 3 偏态型 如附图 35 说明 中间高两边低 有集中趋势结论 制程在正常运转下 说明 高低不一 有锯齿情形 结论 分组过细 造假数据 说明 高处偏向一边 另一边低 拖长尾巴 结论 尾巴拖长时 应检讨是否在技术上能够接收 多由工具磨损 松动及加工习惯引起 2 锯齿型 如附图 直方图常见的形态 4 绝壁型 如附图 5 双峰型 如附图 说明 有一端被切断 结论 数据经过全检过 或制程本身经过全检 说明 有两个高峰出现结论 有两种分配混合 6 离岛型 如附图 7 高原型 如附图 说明 平顶状 结论 不同平均值的分配混在一起 说明 在左端或右端形成小岛 结论 测定有错误 工程调节错误或不同原料引起 管制图 ControlChart 定义 所谓管制图是一种以实际产品品质特性及根据过去经验所判明的制程能力管制界限比较 而以时间顺序用图形来表示 目的 直观的了解生产过程是否异常 通过改善 使生产过程的质量波动在受控范围之内 管制图种类 A1 计量值管制图 管制图所依据的数据均属于由量具实际量测而得 如 平均值与全距管制图 X RChart 平均值与标准差管制图 X rChart 2 计数值管制图 管制图所依据的数据均属于以单位计数值 如缺点数 不良数等 如 不良率管制图 PChart B1 管制用管制图 用于控