QC CPK专题报告.doc

報告主題：一、QC七大手法及新QC七大手法二、CPK運算理論及應用檢查重點 大綱：一、 說在前頭二、 QC七大手法及新QC七大手法1、 何謂QC七大手法？其用途或重點如何？2、 何謂新QC七大手法？其用途或重點如何？三、CPK運算理論及應用檢查重點1、 何謂CPK？2、 CPK運算理論介紹3、 CPK應用檢查重點四、想在後頭五、參考對象六、其 他一、說在前頭品質的源頭是製程,製程的變異是品質起伏變化的主要根源.在現今大量製造,分工精細的時代.如何聆聽到”製程中微弱的聲音”並下正確的判斷而獲致有效的控制?若是沒有足夠並正確的工具來得知事件的真相,那跟”瞎子摸象”有何差別?每個瞎子摸到的部位都不一樣,自然彼此見解也不一樣,到時候團隊中充滿各種自以為是的爭辯,演變到後來變成誰在爭辯中機智反應比較快,態度比較堅持強悍的,那他的解決方案便成為主流.這時在錯誤方向下,越努力的人,所造成的損失越大.戴明博士(W. Edwards Deming)稱之為”努力挖掘自已的墳墓”。 為了不只是”work hard”,更要”work smart”,我們實在需要一個能聆聽”製程聲音”的工具,使自己真的能張開眼睛,看到未來正確的出路。然而，這個工具就是我們所熟悉的”QC-品質管制”，在品質管制的眾多手法之中，有分QC七大手法以及新QC七大手法，這些都是我們一般常用的統計手法，其分類並不會相互牴觸，而且常需要相互支援、交叉配合達到協助我們使用者分析問題，進而解決問題的目的。 另外，在本篇報告中，我也將針對CPK-製程能力指數，作一個簡單的介紹；期待您因本篇報告而對您日常工作能有些微的助益。二、QC七大手法及新QC七大手法1、 何謂QC七大手法？其用途或重點如何？A、 特性要因圖（Characteristic Diagram） 何謂-對於結果（特性）與原因（要因）間所期望之效果（特性）與對策之間的關係，以箭頭連結，詳細分析原因或對策的一種圖形稱謂特性要因圖。特性要因圖為日本品管權威學者石川馨博士於1952年所發明，故又稱石川圖。又因其形狀似魚骨，故亦稱魚骨圖。其在闡明原因與結果之關係，亦稱因果圖。繪圖重點-a.集合全員的知識與經驗。 b.應用腦力激盪術，全員發言。 c.把要因層別。 d.把重點放在解決問題上，依5W1H的方法逐項列出。 e.應按特性別，繪製多張的特性要因圖。 f.原因解析愈細愈好。 g.確認原因的重要程度，應考慮其可行性、價值，並 經討論表決後決定。 h.應將選出的重要原因整理出來，重新製作另一個特 性要因圖。 i.紀錄重要事項於圖旁。 j.品質特性的決定以現場所發生的問題來考慮。 k.管理者避免指示。 l.經過-提出原因、說明原因、圈選要因，三階段的醞 釀使魚骨圖更完整。圖例：B、 柏拉圖（Pareto Diagram） 何謂-依據所收集的數據，按不良原因、不良狀況、不良發生位置等不同區分標準，以尋求佔最大比率之原因、狀況或位置的圖形稱為柏拉圖。從柏拉圖可以看出那一項目有問題，其影響程度如何，以判斷問題的癥結點，並針對問題點採取改善措施，故又稱為ABC圖。用途-a.作為降低不良的依據。 b.決定改善的攻擊目標。 c.確認改善效果。 d.應用於發覺現場的重要問題點。 e.用於整理報告或紀錄。 f.可作不同條件的評價。 g.確認或調整特性要因圖。 h.柏拉圖分析具有檢定假說之意義。 i.配合特性分析圖使用。圖例：C、 查檢表（Check Sheet） 何謂-查檢表，就是一種為了便於收集數據，使用簡單記號填記並予統計整理，俾作進一步分析或作為核對、檢查之用而設計的一種表格或圖表。用途-查檢表是層別法的應用，它可以檢查製造方法，看看什麼地方問題最多，亦可調查產品的那一部分不良最嚴重。使用查檢表可以一面測定，一面用簡單的記號作紀錄，然後求出次數分配的情形，而獲得種種的情報，對於檢查管理、解析等工作很方便。 在使用上查檢表具有以下特性： a.為了便於收集數據，而設計的一種表格或圖表。b.用簡單的畫記、符號、數字記入表格或圖表，能一目了然地看出其結果的一種手法、工具。c.日常管理改善上，用處大、效率高、冒險小的工具，是解決問題的先決條件。d.分析問題時，能清楚地抓住問題的重心。圖例：D、 直方圖（Histogram） 何謂-為要容易的看出長度、重量、時間、硬度等計量值的數據之分配情形，所用來表示的圖形。直方圖是將所收集的測定值或數據之全距分為幾個相等的區間作為橫軸，並將各區間內隻測定值所出現次數累積而成的面積，用柱子排起來的圖形，故我們亦稱之為柱狀圖。用途-a.測知製程能力，作為製程改善的依據。 b.計算產品不良率。 c.調查是否混入兩個以上不同群體。 d.測知有無假數據。 e.測知分配型態。 f.藉以訂定規格界限。 g.與規格或標準值比較。 h.研判所設計的管制界限可否用於管制製程。 i.改善前後之比較。圖例：40506070809010030E、 散佈圖（Scatter Diagram） 何謂-為研究兩個變量間之相關性，而蒐集成對二組數據，在方格紙上以點來表示出兩個特性值之間相關情形的圖形，稱之為散佈圖。用途-a.知道兩組數據之間是否有相關及其相關程度。 b.將人、機、料、法、等可能影響製程的原因層別，繪製散佈圖，可檢討何者影響結果。 c.檢視是否有離島情形。（若有極大或及小的點子應予去除後，在行解析。） d.抽樣檢驗中，若某品質特性之測試成本過高或困難，則可採用與此特性有關係存在的另一個測試成本較低或測試容易之特性，以降低檢驗成本。 e.管制圖中，若同一製品之二特性間有密切關係時，則可捨去其中一個管制圖，以降低預防成本。 f.兩組數據間若呈直線變化，可依散佈圖求出直線方程式，以為訂定標準之用。 圖例： F、 管制圖（Control Chart） 何謂-所謂管制圖，是一種以實際產品品質特性與根據過去經驗所判明的製程能力管制界限比較，而以時間順序用圖形表示者。所以，一般管制圖縱軸為製品的品質特性，以製程變化的數據為分度；橫軸為製品的群體號碼，或製造年月日等，以時間順序、製造順序，將點繪在圖上。用途-a.維持製程穩定，防止異常原因之再度發生。 b.配合直方圖，可以判斷製程的數據分布情形，以及製程能力。 c.與層別法或分組法合用，可以查出真正影響品質的因素，減少產品品質的變異程度。 d.用於決定製造工程所可能達到的目標或標準。 e.張貼於現場，可以隨時了解品質的變動情形，提前發現製程中的潛伏不良。 f.配合柏拉圖使用，控制幾個少數影響較大的原因，更能有效解決問題。圖例：G、 層別法（Stratification） 何謂-為區別各種不同原因對結果之影響，而以個別原因為主體，分別作統計分析的方法稱為層別法。用途-層別就是分層別類，依其共通之特性分為一個層，並使層與層間能有明確的區分故當條件改變或有異常變動時，能依照層別的種類很快找出變動的地方，進而有效掌握變異原因，除去異常原因。 若製程中未能適當層別，則當下工程或成品發現異常時，往往要追查各道加工程序，並且須對所有的機械、作業條件、原材料等調查，如此的追查方法往往浪費龐大的人力、物力，甚至連原因都無法找到。因之，平常若能適當的層別，當可避免上述缺失。 所以，層別法最主要的功用，在透過各種分層，依各層收集數據以尋找不良所在或最佳條件，以為改善品質的有效方法。圖例：2、何謂新QC七大手法？其用途或重點如何？A、 關聯圖法-對於複雜要因的問題交絡在一起時，為了使其因果關係能明白的顯 示，並希望能尋求更適當解決對策的一種方法。 何謂-所謂關聯圖法就是針對原因結果，目的手段等具有相互關係且繁雜多歧的問題。就各要因之因果關係依理論性的連接，而做成關聯圖法，因而得以總和性的將問題很具體的解決。這是引導決定對策的最有效的方法。 用途-a.QA方針展開與決定。 b.TQM導入的推展計劃定案。 c.市場抱怨對策。 d.針對製造工程進行品質改善，特別是有關潛在不良的對策。 e.採購物品，向外訂購物品的品管推展。 f.交貨期在工程管理上的問題點，採取對策。 g.小集團活動的效果性推展。 h.事務部門、營業部門等的業務改善。以上等等。圖例：B、 K J法-在混沌狀態中收集來的語言資料，相互以親和方式統合，使必要的問題解決前，明確顯示的一種方法。 何謂-K J法是就未來、將來的問題，未知的、未經驗之範圍的問題，有關以上事實，提出意見、構思，而形成語言資料，就其相互的親合性而統合成圖，解決必要問題的地點、型態都很明確的一種方法。 用途-a.新成立的公司或工廠，建立品質管制方針及計劃制定時。 b.關於新制事業、新產品、新技術的品質管制方針的建立、計劃制定時。 c.要打進未經驗過的新市場時，為QA而做的市場調查時。d.部門間跨越的問題，需要相互的意見配合，並獲得共同的見解，TQM推展的起始點確定時。e.專案小組，品管圈等活潑化及團隊作業時。 圖例： C、 系統圖法-是為了尋求達成目的的最適手段的一種系統性的做法。何謂-系統圖法就是為了達成目的或目標，所必須的手段策略。系統性的展開而製作成系統圖。問題的全貌作成一覽表，使問提的重點明確。這就是為了達成目的與目標，尋求最適手段及方策的方法。 系統圖法所應用的系統圖，大體上可分為兩類，第一類是以構成對象的要素，作目的-手段的展開，稱之為構成要素展開型。第二類是，為了解決問題，而以完成目的與目標的手段與方策作系統的展開稱之為方策展開型。用途-a.新製品開發時的設計品質的展開。 b.品質保證活動時，為了更確實起見，所做的品質保證的展開與Q C工程圖的關聯。 c.活用特性要因圖。 d.Q、C、D開始時為了企業內各項問題所展開的創思。 e.目標、方針、及實施事項的展開。 f.部門職能、管理職能的明確化，以及尋求效率化方策。以上等等。圖例：D、 矩陣圖法-是一種多元性的思考，使問題點更明確的一種方法。何謂-矩陣圖法就是由問題的事象中尋找相對的要素，以行與列配置，以其交差點表示各要素是否有關連。 期待在二元的配置中，探索問題的地點獲問題的型態；或是由二元的關係中，獲得問題解決的想法。藉由此交點可獲得著眼點，使問題解決具有效率的一種方法。 在矩陣圖法中所使用的矩陣圖，依其形式可區分為： L型矩陣、T型矩陣、Y型矩陣、X型矩陣、 C型矩陣等類型。用途-a.為了設定系統產品的開發及改良的著眼點。 b.素材製品的品質展開。 c.產品的保證品質與管理機能的相關連，使品質保證體系更強化、確立。 d.品質評價體制的的強化或效率化。 e.製造工程中不良原因的追求。 f.市場與製品的關係的連接，建立產品混合戰略。 g.為了使各種不同的專案都能實現，使技術的關聯明確化。 h.現有技術或材料、單元等的應用範圍加以探索。圖例：E、 矩陣數據解析法-以矩陣圖的配列使多數的數據易於整理的方法。何謂-矩陣數據解析法，就是矩陣圖與要素間的關聯，在可以定量化的狀況下，由此計算使更易於整理的方法。 此方法是新品管七大手法的唯一數據解析法，結果還是以圖來表示。此方法的主要手法也稱之為主成分分析法。是多變量解析法的一種手法。主要是要使幕僚或管理者對於多變量解析法能更經常的加以利用。用途-a.對複雜的要因相互交絡重疊的工程解析。 b.由多量的數據做不良原因的解析。 c.從市場調查資料中把握要求品質。 d.感官特性的分類體系化。 e.複雜的品質評價。 f.曲線對應數據的解析。 以上等等。圖例：F、 P D P C法-當事態進展時，先預想各種結果所可能產生的問題，企望達成預定結果而制定各進行步驟的一種方法。何謂-為了達成目標所作的實施計畫，常常不能與當初設想的方法相符合，其解決的策略也很少能完全相同。還有在預定的體系中發生障礙，重大事故的降臨等等造成與原計畫不相同的程序或結果出現。 P D P C法就是針對各類型態的問題，作事先的考量，並且預測各種可能結果，就各別達成所期望結果提出策略，使計畫不會落空。在問題進展中，依據預先預測加以修正，而可以引導正確方向，獲得預期結果的一種方法。 如果再問題進展的過程中，原先預期的事態發生變化時，其時點與起點，必須儘速的以PDPC法加以修正，並採取應對措施。用途-a.目標管理中作實施計畫的測定。 b.技術開發題目的實施計畫的測定。 c.在體系中重大事故的預測及其對策的訂定。 d.製造工程中的不良對策。 e.折衝過程中對策的立案與選擇。 以上等等。圖例：G、 箭頭圖法-制定最適當的日程計畫，使管理更有效率的一種方法。何謂-箭頭圖法就是以PERT或是CPM來表現日程計畫時的網線圖。在計畫推展上，將必要作業的關聯要素集合在一起結合構成網線的圖形。 日程計畫及其推展管理如果使用箭頭圖法時，具備下列優點： a.再細小的計畫也可加入。 b.在計畫階段時，如果要重新考量是很方便的，並可作出最適當的計畫來。 c.進入實施計畫階段遇有變化情況時，計畫變更需要採取的措施很容易進行。 d.一部分作業延遲，會影響全體計畫時，其正確的情報可以迅速獲得，也可以儘早下改善對策。 e.如果計畫的規模很大時，可以發揮其真正的價值。 f.推展管理的重點很明確，可以更有效率的管理。用途-a.新產品開發的推展計畫及其推行管理。 b.產品的改良計畫及其推行管理。 c.試做的日程計畫及其推行管理。 d.量產化推進的日程計畫及其推行管理。 e.上述各計畫及QC活動的協調。 f.工廠遷移計畫及其推行管理。 g.工廠的定期保養計畫及其推行管理。 h.工程解析及效率化計畫的立案。 i.QC監察或QC診斷的準備計畫及其推行管理。 j.品質管制大會、品管圈大會等的準備計畫及其推行管理。圖例：三、 CPK運算理論及應用檢查重點1、 何謂CPK？製程能力指數Process capability index傳統上簡稱為Cp，係統計製程管制SPC的一個很重要的指標。代表著我們產品製程的品質有多好或不良率是多少。自從1950年代SPC普及以來，大抵使用Cp這樣的一個能力指數來反映品質水準的狀況。但遂著時間的推移，電子產業的興起，以前的品質水準不良率以百分比%為單位就足以勝任，因為電子元件的數量龐大，百分比的不良率不敷使用，所以演化成以PPM為不良率的單位。同時更自1980年代因為美國的汽車產業也不堪日本汽車業的競爭，從而將製程能力指數修正成Cpk，近年來電子產業多以追求Cpk為準。 傳統品管上針對這個問題是以Ca處理，但通常都帶過未加以刻意強調。而時下流行的Cpk只是對舊有的Cp做了中心值的修正。 需要注意的是傳統上Cp時代，我們對製程能力指數的要求Cp=1，易言之，良品率是99.73%，而多年前Cpk出現時要求的是Cpk=1.33，而這兩年則要求提升到Cpk=1.67。而當Cpk=1.63時即可進入個位數的PPM世界。2、 CPK運算理論介紹 CPK值計算公式如下：公差 USL-LSLCpk=( 1 - K ) * - = ( 1 - K ) *-六倍標準差 6 * 註：上式中K即早期的Ca，但中心值處理部分加絕對值。3、 CPK應用檢查重點一般來說，當量測資料收集到之後，就需要將這筆資料的製程平均值以及製程變異數兩個值畫在圖表上。當圖表畫好後，就可以將這些數值與規格界限作比較。我們知道，大約有68的量測資料會落在平均值上下一個之內，大約95的資料會落在平均值上下二個之內，大約99.7的製程資料則會落在平均值上下3個之內(見Figure 4.)，製程能力的觀念就是將自然變異(6)與規格公差(USL-LSL)作比較。製程能力是由以下三個主要因素構成： 設計的公差(The Design Specification) 製程中心(Mean，) 變異的大小(Sigma，)製程能力指數，Cp，就是將上下規格界限的差異(USL-LSL)與製程變異 (6)作比較。99.7%的資料會落在 3個標準差之內。我們以Push Pull為例(見Figure 5)，其製程能力指數，Cp，的記算方式如下：Cp=(USL-LSL)/6從圖上可看出上規格界限(USL)為0.07，下規格界限(LSL)為0.04，母體標準差為0.005。由以上資料我們便可以算出製程能力指數，Cp=(USL-LSL)/6=(0.07-0.04)/6*0.005=1，這表示我們製程變異的範圍剛好等於規格公差。從Figure 6可以看出，雖製程能力指數等於1，但製程並沒有在製程中心而且我們生產出了一些超出規格的產品。製程能力指數，Cp，並沒有考慮製程是否有在製程中心，這個指標只有考慮到製程變異的範圍是否有落在規格公差之內。那我們要怎麼辦呢？我們可以考慮製程變異與個別的規格之差異。也就是說，我們可以將上規格界限(USL)減掉製程平均(mean)之後除以 3，計算出上製程能力指數(Cpu)；同樣的我們也可以將製程平均減掉下規格界限(LSL)以計算出下製程能力指數(Cpl)。有了以上的觀念後，我們就可以介紹另一個製程能力指數Cpk。Cpk就是取Cpu與Cpl的最小值。我們可以，以Figure7為例，Cpu等於1.33，Cpl等於0.67，所以正確的Cpk就是min(Cpu，Cpl)= min(1.33，0.67)=0.67，這個指數，除了考量了製程變異之外還考慮到製程中心是否有偏移。為了能有較好的製程能力，Cpk最好能大於1。關於這個理由我們可以從Figure 8看出，當Cpk接近1時，良率會接近100；相反的，當Cpk等於0.5時，良率會掉到80。當Cpk小於1時，我們需要採取矯正措施，Cpk等於1時，表示製程是可以接受的(Good)；當Cpk等於2時，表示製程是非常好的(Great)。很多的時候我們都盡力希望Cpk能達到1.33，因為他代表製程平均與最近的規格界限差距為 4個。當現存於製程中的自然變異(6)剛好等於規格公差時(USL-LSL)，我們就必須花較多的心力去維持製程平均的穩定性以及持續減少自然變異的大小；相反的如果自然變異小於規格公差那麼我們就只需花較少的心力去留意製程平均是否有在製程中心。四、 想在後頭 師父帶進門，修行在個人，有關QC手法以及CPK介紹至此，雖然乍看之下，每個項目都有介紹，但是若說到如何靈活的應用這些統計手法解決所遭遇的問題，卻又是左支右拙的無法伸展，使我深刻感受到若要能活用這些技巧，非得投入大量的時間與專注的精神，對每一個待解析的問題作專業的分析，從經驗的累積中培養對問題的職業敏感，才能正確的適用各個手法，將其中的精神表現出來，是以坊間相關的顧問公司林立，各有所長，所輔導的案例也未必全部成功，當然這些跟問題的複雜程度有關；就誠信的立場而言，我們寧願相信專業。 一知半解比無知更危險，雖然作了這個報告，但是卻讓我這個品管的門外漢更覺得這門學問的深奧，從摸索之中對於品管統計的精神與定位算是有了初步的了解，雖然不會是精通各種分析統計手法而且應用自如，也不敢班門弄斧，相信這方面的學習是無止境的，對於本身分析工作的進行必有增益。五、 參考對象品管七大手法 鄭清和 編著 復文書局新QC七大手法-修訂版 先鋒QC手法研究小組 譯 先鋒企管中華企業管理發展中心 .tw尚品企業管理顧問有限公司 .tw全國博士論文摘要檢索系統 .tw以及其他在網路上發表專文的管理先進六、其 他品管方法27種簡介1直方狀統計圖測定值的存在範圍分成幾個區間，每個區間為底邊，然後以這個區間所測定值，出現次數之比例面積排列成長方形圖。又名直方圖，這就是所謂在可看見的測定值分佈狀態以圖形表示，容易看得見，分佈的情況，也易瞭解，測定值偏心及瑕疵的程度，此圖乃在核對規格值及看製造工程狀況時用的。2柏拉特圖以不良率，不良個數，損失的件數為縱軸，而以原因別、工程別、品種別等的不同層別而以次數多的放在橫軸最左邊，然後依次排列，以直形圖示之。同時也是累積次數曲線表示圖，這種圖表對最有問題的不良、工程、成品最具功效。同時如果想要解決的話，也可以預測其所達到的功效如何？以上所謂不良解析的工作就叫柏拉特圖解析。3檢查表取測定值的方法，是最能夠和所欲之目的相吻合，並且為了能讓測定值整理起來方便，預先設計一個圖表，然後紀錄缺點數，不良項目等所發生的原因，當然在改進作業標準的檢討確認（檢討用）時，也可使用到，只要簡單地作張圖表，就可以得到許多已經整理好的情報。4特性要因圖如果想要瞭解品質之特性及其所波及之影響整理主要原因及其因果關係，使其一目了然的方法，就是做張魚骨形的圖，石川圖表即可全部涵蓋了。5散佈圖取測定值，做橫軸，做縱軸，劃上刻度，以測定值作定值打點出來，做成圖形。將品質特性及其所受到影響的主要原因之間的關係，主因及主因間的關係，或是品質特性及其他品質特性的關係，比如說兩變量間的相關關係以圖表之，這在調整的時候可以用得著。6製程能力圖以測定順序做橫軸，特性值做縱軸定點，然後規定期規格中心及其規格上下限，以製成品的測定值按其測定之順序，一點一點地按順序做，只要看一眼就可以瞭解分佈中心的傾向以及瑕疵的程度，同時，有關時間順序的情報也可掌握住，以上的方法就是在掌握製程能力的現狀圖的方法。7管制圖為了要了解工程的安定狀態如何,就用一種保持工程安定狀態的圖，用一中心線（）和上下管理制界限（、），然後以品質、工程的條件等以點的方式在圖上逐步標明之。8層別法測定值是依據所取得之特徵（例如製品種類、機械裝置、工具或原料、材料、零件、作業種類等），分成兩個以上不同的集團。假如有任何因作業員、機械或原料的不同而影響到成品品質時，我們即可將測定值按其層次之不同分別整理，使其更容易瞭解，而在獲得有益的情報時能夠派上用場。9腦力激盪法提出一個問題，集合大眾討論，然後一邊互相刺激，一邊互相想點子，將各人所提供的較好方法做一總結做成方案，再另行運用到改善問題上。10問題列舉法集合大眾，不管有多好的想法都不要整理，只要將這些想法再黑板上衣一列舉，再將稍佳的提案略為整理之。這在改善及提出新產品的構想上有很大的助益，這種將引就出來的特性稍加變化的特性列舉法，列舉缺點的缺點列舉法，由某些問題牽引出所有問題之解決方法。11法所採納的問題也就是所謂的情報，一張一張地在卡片上紀錄，然後將相似、同屬於一個類型的編彙在一起，這種工作反覆的操作後，在用印象式的圖解或條文式的型態組合起來以表達其想法，各式各樣的情報和構想以一種表達想法的方式統合起來，會進一步地得到一些更新的構想，這些構想對解決問題的效果改進方面有很大的幫助。12法關於作業對象，為何（Why）、用什麼方法（What）、在那兒（Where）、何時（When）、誰（Who）怎麼做（How）以這種改善的方法去著眼，這種方式不但適用現場作業，更應該適用於全部的管理活動。13這是指原物料（MATERIAL），機械設備（MACHINE），作業方法（METOD），作業員（MAN）的頭四個英文字母這四個用在品質上瑕疵方法謂為四大要素。再追查不良原因品質瑕疵以及工程管理時是最有用的方法，如果以上的四個再加上計測即變，其它夾具（JIG），零件（PARTS）等加入，即成。14S分析法。這個用途和4M法相同。羅馬字以S開頭的整理、整頓、清掃、清潔、教導等事項，都是現場的管理的基本，清潔或教導其中一個去除的話即謂4S|。15工程圖每個工程跟隨工程圖示記號圖示之，為明確之圖表明各工程師的品質特性及其管理方法，這對為了合理性的改善管理標準而言是有很大的助益。16品質管制組織圖對品質管制，組織規定及組織的基本構造等使其清楚明白，然而劃成一活用圖，這種圖在主管們的指令系統及全體組織的統制範圍下使用非常地有效。對品管方面一些必要的任務分擔從圖表上就可一目了然了。17系統圖（體系圖）品質管制的制度以圖表的方式，表達是很容易瞭解的，例如品質保證制度、特任制度或是抱怨案件等的體制，整理後以圖表之即會一目了然，易於瞭解。18矩陣對於問題，我們應該去尋找其核心要素，然後將核心問題分別放置於行列，從這些問題的交點即可看出他們之間關係的程度，或者數值的資料表示，以圖表之，從那麼多元性的思考中就可明瞭整個問題的關鍵，而這對有效的解決問題方面有很大的助益。19日程計劃圖橫方向標明月、週、日期等時間的制度，縱方向標明種類別的工程別以及個數的進度或是個人別、機械別等各個工作以及標準工時，用圖表在橫線上以直線標明計劃及實績的關係，這對日程計劃及其進度有所幫助。20箭形作圖將計劃中的個個作業順序關係以箭形符號畫出的網圖。也就是各式各樣的作業以箭號（）表示，這箭號的兩端標圓圈（