qc七大手法2.doc

日月光半導體製造股份有限公司品管七工具QC Seven Tools 目 錄 頁 次0 圖表簡介P. 021 查檢表P. 052 管制圖P. 083 散佈圖P. 134 直方圖P. 175 柏拉圖P. 226 魚骨圖P. 267 層別法P. 298 QC七大手法摘要表P. 31第零章 圖表簡介0.1前言*依據工廠的種類與工作的性質不同，所經常用到的圖形也不逕相同除了Q7、NQ7手法是世界通用的手法外，尚有一些常見的的圖形，如長條圖、推移圖、雷達圖、甘特圖、扇形圖、流程圖等，以下我們就先稍微了解一下常見的圖形。0.2 幾種常用圖表介紹l 長條圖以長短表示數值的大小，而將若干等寬長柱平行排列的統計圖，用來比較數、量、的差異。易犯錯誤:l 推移圖又稱趨勢圖，歷史線圖或折線圖，用來表示時間變動的適當圖形。l 雷達圖由中心點畫出數條代表分類項目之雷達狀直線，以長度代表數量的大小，稱為雷達圖，亦稱蜘蛛網圖。雷達圖之功用：1. 可觀察各項目間的平衡.2. 在時間變化上，可掌握構成比之大小.3. 可了解各項目之目標值得達成程度.4. 可了解各項目與平居的關係.l 甘特圖Gannt Chart；又稱進度表，順序表，日程進度表，用以表示日程計劃與其他進度的圖形。優點：1.計劃內容一目瞭然。2.計劃時，可得知每一時段之工作負擔輕重，而作適當之修正，以利如期達成。3.計劃與實際進度能相比較。4.製作簡單。缺點：1.不知道各作業有無先後順序的關連。2.作業進度延誤時，對工期的影響不得而知。l 扇形圖以圓形中扇形的度數多寡表示各個部分構成之比例的圖行為扇形圖.第一章 查檢表1.1 概要* 何謂數據 (Data)？它是透過測量所得到的數值和資料。因此， 測量數據 = 反映事實* 何謂查檢表 (Checksheet)？查檢表是使用簡單易於了解的標準化表格或圖形，人員只需填入規定之查檢記號，再加以統計彙整其數據，即可提供量化分析或比對檢查用者謂之，亦稱為點檢表或查核表。勾記型的圖形或表格，使用它時只須登入檢查記號和點數整理，可藉以稽核和分析。因此， 查檢表 = 事實記誌1.2 數據獲得1. 蒐集正確的數據；2. 避免主觀的判斷；3. 把握事實真相。1.3 數據類型1) 定量數據(Quantitative Data)：量器測度量出來的數據。計量值(Variable)：長度、時間、重量等測量所得的數據。計數值(Countable)：以缺點數、劣品數作為計算標準的數值。2) 定性數據(Qualitative Data)：感官判斷出來的類別數據。類型值(Variable)：如機型、品牌、日期、班次、產品等記錄的數據。1.4 查檢表的分類1) 點檢用：在設計時即已定義使用時，只做是非或選擇的註記，其主要功用在於確認作業執行、設備儀器保養維護的實施狀況或為預防事故發生，以確保使用時安全用，此類查檢表主要是確認檢核作業過程中的狀況，以防止作業疏忽或遺漏，例如教育訓練查檢表、設備保養查檢表內部稽核查檢表，行車前車況查檢 表等等均屬之。2) 記錄用：此類查檢表是用來搜集計畫資料，應用於不良原因和不良項目的記錄，作法是將數據分類為個項目別，以符號、劃記或數字記錄的表格或圖形。由於常用於作業缺失，品質良莠等記錄，故亦稱為改善用查檢表。1.5 數據製作方法1點檢用查表之製作方法：(1) 列出每一需要點檢的項目。(2) 點檢不可的項目是什麼？如：非執行不可的作業，非檢查不可的事項 等。(3) 有順序需求時，應註明序號，依序排列。(4) 如可行儘可能將機械別、機種別、人員、工程別 等加以層別，利於解析。(5) 先用看看，如有不符需求處，加以改善後，才正式付印。 2 .記錄用查檢表製作方法 :(1) 決定希望把握的項目和及所要搜集的數據。在執行此一步驟時，應該由相關人員以過去累積的經驗及知識來決定，最佳的方法是召集部門內所有人共同參與，集思廣益以免遺漏某些重要項目。(2) 決定查檢表的格式，格式的決定，應依據欲層別分析的程度，設計一種記錄與整理都很容易及適合自己使用的格式。(3) 決定記錄的方式 :a. “正”字記號， ， 運用頻率極高，一般較常採用。b. “+棒記號，多應用於品質管理，如:次數分配表。c. “、” 圖形記錄。(4) 決定搜集數據的方法 : 由何人搜集、期間多久、檢查方法等均應事先決定。5W1H1.6 查檢表記載的項目 _ 1. 標題 : 目的何在？What2. 對象、項目 : 為什麼？Why3. 人員 : 由誰做？Who4. 方法 : 何種方法？How5. 時間 : 什麼時間？期間間隔多久？When6. 製程別、檢驗站 : 在什麼地方？什麼場所？Where7. 結果之整理 : 合計、平均、統計分析8. 傳遞途徑 : 誰需要了解？要報告給誰？1.7查檢表製作要點查檢表的製作，可任意配合需求目的而作更改，故沒有特定之形式，但仍有幾項重點是製作時間特別留意的 :1. 並非一開始，即要求完美，可先行參考他人的例，模仿出新的，使用時如有不理想，再行改善。2. 愈簡單愈，容易記錄、看圖，以最短的時間將現場的資料記錄下來。3. 一目了然，查檢的事項應清楚陳述，使記錄者在錄問題的同時，即能明瞭所登記的內容。4. 以Team work的方式，大家集思廣益，切記不可遺漏重要項目。5. 設計不會令使用者記錄錯誤的查檢表，以免影響日後統計分析作業的真實性。1.8表格使用使用查檢表進行蒐集數據，待完成後宜檢討下述問題：1) 反映事實：印證所獲數據是否能反映某些事實？2) 獨特項目：查看是否有些項目主宰事實，或個別項目間明顯差異？3) 時間推移：是否有經時變化的趨勢？4) 週期循環：是否有週期變化的型樣？ 搜集的數據應能獲得層別的情報。 數據搜集後，若發現並非當初所設想的，應重新檢討再搜集之。 數據的搜集應注意樣本取得之隨機性與代表性。 對於過去、現在及未來的查檢記錄，應適當保管，並比較其差異性。 查檢表完成後可利用柏拉圖加以整理，以便掌握問題重心。1.9 範例 :1. 點檢用查檢表汽車駕駛前之查檢表汽車駕駛前查檢表操作順序 注 意 點 查 核 點1. 走進車邊2. 開車鎖3. 坐位調整4. 引擎起動5. 空 轉6. 出 發 車胎是否漏氣 車胎固定情形如何？ 鑰匙正確插入鎖匙孔離合器的踩踏感覺如何？ 剎車的踩踏感覺如何？ 排檔是否在空檔？後視鏡、側鏡是否適當？繫上安全帶 走一圈看看車子有否異常？ 檢核車內配線異常 檢核車內異常音 啟開引擎蓋查看 是否設定時置等？ 領帶歪斜？ 頭髮散亂？ 臉不潔 周圍有無他人5S活動評分用查檢表例5 S 現 場 診 斷 表 診斷日 年 月 日現場區分 ( 號棟 樓 區 ) 診斷者診 斷 內 容計 點 0 -1 -2地板1.無污染且乾淨2.物品放置有否佔用通道3.物品推放有否整齊4.有無垃圾灰塵5.零件,製品有無掉落6.有否放置不須要東西壁面1.門窗玻璃有否灰塵污染2.門窗框架有無灰塵3.告示書板視覺觀感是否良好4.壁面有無掛貼不須要的東西天花板1.有無污染或蜘蛛絲2.日光燈有無油灰污染3吊式告示書板視覺觀感是否良好輸送機1.配線配管是否良好2.日光燈有無污染灰塵3.工作台面有無垃圾灰塵污垢4.工作台面有無放置多餘東西5.作業指導書有否掛示6.作業指導書掛示視覺是否良好7.輸送帶內側有無灰塵進入8.滾輪有無垃圾沾著9.腳架部份有無灰塵第二章 管制圖2.1 管制圖概要為使現場之品質狀況達成吾人所謂之管理作業，一般均以偵測產品之品質特性來替代管理作業是否正常，而品質特性隨著時間、各種狀況有著高低的變化；那麼到底高到何種程度或低至何種狀況是才算吾人所謂異常？故設定一合理之高低界限，作為吾人探測現場製程是否在管理狀態，即為管制圖之基本根源。管制圖係於1924年由美國品管大師修哈特（W.A.Shewhart）博士所發明。而主要定義即是一種以實際產品質特性與依過去經驗所研判之製程能力的管制界限比較，而以時間順序用圖形表示者。管制圖是將製程樣組和品質特性各置於橫軸和縱軸的一種折線圖，在管制圖上有三條筆直的橫線，中間的一條為中心線（Central LineCL），一般以藍色之實線繪製。在上方的一條稱為管制上限（Upper Control LimitUCL），在下方的稱為管制下限（Lower Control LimitUCL），對上、下管制界限之繪製，則一般均用紅色之虛線表現之，以表示可接受之變異範圍；至於實際產品品質特性之點連線條則大都以黑色實線表現繪製之。如【圖2-1】所示，使用管制圖時、按時逐次抽樣，然後將頻次或數值數據，標繪成乙個圖點。若生產穩定，則圖點理應散落在UCL和LCL兩條界線的範圍之內，並且圖點大多會貼近CL界線。因此，管制圖 = 異常警告【圖2-1】管制圖2.2 管制圖功能F 少量的樣本可望達到一葉知秋的情報效果。l 雖然單件測量所需的時間較長，但因含蘊大量情報，採用計量管制圖的成本通常甚低。l 能量測的製程較易進行分析和改善。l 按量測情報所採矯正對策，比較快捷有效。F 透過品質特性的分配之掌握，對零件品質可望一窺全貌。l 計量管制圖可用於分析製程的散度（零件之間）和集度（製程心位）。R-圖用於掌握散度，而-圖用於掌握集度。l 每組樣本的平均就是一筆，掌握它們可望瞭解製程心位(location) 的趨勢。l 每組樣本的全距（最大和最小之差）就是一筆R，掌握它們可望瞭解製程散度（散布度的程度, dispersion）。2.3管制圖的原理1.品質變異之形成原因： 一般再製造的過程中，無論是多麼精密的設備、環境，其品質特性一定都會有變動，絕無法做完全一樣的製品；而引起變動的原因可分為兩種，一種為偶然（機遇）原因，一種為異常（非機遇）原因：（1）偶然（機遇）原因（Chance causes）： 不可避免的原因、非人為的原因、共同性原因、一般性原因，是屬於管制狀態的變異。（2）異常（非機遇）原因（Assignable causes）：可避免的原因、人為的原因、特殊性原因、局部性原因等，不可讓其存在，必須追查原因，採取必要之行動，使製程恢復正常管制狀態，否則會造成莫大之損失。（偶然原因之變動） （異常原因之變動）分 類變異之情況影響程度追查性製程之改進偶然原因系統的一部份，很多一定有且無法避免每一個都很微小不明顯不值得、成本高、不經濟修改經常且穩定之製造異常原因本質上是局部的，很少或沒有、可避免的有名確之影響而且巨大值得且可找到否則造成大損失創造經常且穩定之製造2.管制界線之構成： 管制圖是以常態分配中之三個標準差為理論依據，中心線為平均值，上、下管制界限以平均數加減三個標準差（3）之值，以判斷製程中是否有問題發生，此即修哈特博士（W.A.Shewhart）所創之法。管制圖蓋以3個標準差為基礎，換言之，只要群體為常態分配，則自該群體進行取樣時，取出數值加以平均計算來代表群體狀況，則每進行10000次之抽樣會有27次數值會超出3之外；亦即每1000次約會有3次，此3次是偶然機會，不予計較。同樣吾人平時抽樣時如有超出時，即予判定為異常，則誤判之機率亦為千分之三，應信其有；故管制界限已加減3個標準差訂立之應是最符合經濟效益的。 k在內之或然率在外之或然率0.6750.0050.00 168.2631.741.9695.00 5.00 295.45 4.552.5899.00 1.00 399.73 0.27900-s-2s-1sm+1s+2s+sUCLLCL-s-2 s-1 s+1 s+2 s+3 s68.26%m95.45%99.73%管制圖之管制界限係將常態分配圖形轉90後，於平均值處作成中心線（CL），平均值加三個標準差處作成上管制界限（UCL），於平均值減三個標準差處作成下管制界限（LCL）。2.4管制圖之種類. 依據性質分類：（1）計量值管制圖：所謂計量值管制圖之數據均屬於由量具實際量測而得；如長度、重量、濃度等特性均為連續性者。常用的有：（a） 平均數與全距管制圖（XR Chart）（b） 平均數與標準差管制圖（XChart）（c） 中位數與全距管制圖（XR Chart）（d） 個別值與移動全距管制圖（XRm chart）（e） 最大值與最小值管制圖（LS chart）（2）計數值管制圖：所謂計數值管制圖係指管制圖之數據均屬於以單位計數者而得；如不良數、缺點數等間斷性數據均屬之。常用的有：（a） 不良率管制圖（P chart）（b） 不良數管制圖（Pn chart，又稱np chart或d chart）（c） 缺點數管制圖（C chart）（d） 單位缺點數管制圖（U chart）. 依管制圖之用途分類：（1） 解析用管制圖：此種管制圖先有數據，後有管制界限。（與未知之群體）（a） 決定方針用（b） 製程解析用（c） 製程能力研究用（d） 製程管制之準備（2） 管制用管制圖：先有管制界限，後有數據（和已知之群體）其主要用途為控制製程之品質，如有點子超出管制界限時，則立即採取措施。（原因追查消除原因再發防止之研究）. 計數值與計量值管制圖之應用比較：計量值計數值優點（1） 甚靈敏，容易調查真因（2） 可及時反應不良，使品質穩定（1） 所需數據可用簡單方法獲得（2） 對整體品質狀況之了解較方便缺點（1） 抽樣頻度較高、費時麻煩（2） 數據需測定，且在計算，需有訓練之人方可勝任（1） 無法尋得不良之真因（2） 及時性不足、易延誤時機2.5 管制圖使用時之注意事項：. 管制圖使用前，現場作業應予標準化作業完成。. 管制圖使用前，應先決定管制項目，包括品質特性之選擇與取樣數量之決定。. 管制界限千萬不可用規格值代替。. 管制圖種類之遴選應配合管制項目之決定時搭配之。. 抽樣方法以能取得合理樣組為原則。. 點子超出界限或有不正常之狀態，必須利用各種措施研究改善或配合統計方法，把異常原因找出，同時加以消除。. XR管制圖裡組的大小（n），一般採n45最適合。. R管制圖沒有管制下限，係因R值是由同組數據之最大值減最小值而得，因之LCL取負值沒有意義。. 管制圖一定要與製程管制的配置結合。. P管制圖如果有點逸出管制下限，亦應採取對策，不能認為不良率低而不必採取對策，因其異常原因可能來自：（1） 量具的失靈，須與更新量具，並檢討以前之量測值影響度。（2） 良品的判定方法有誤，應予立即修正。（3） 真正有不良率便小的原因，若能掌握原因，則有助於日後大幅降低不良率。. 製程管制做得不好，管制圖形同虛設，要使管製圖發揮效用，應使產品製程能力中之Cp值（製程精密度）大於1以上。製程是否異常的研判，可視管制圖有無：(1) 界外點-如【圖2-2】所示，管制圖中已有界外點；【圖2-2】管制在控與脫控(2) 點串型-如【圖2-3】所示，製程業已偏移或呈現走勢；【圖2-3】點串型第三章 散佈圖3.1 概要* 何謂散佈圖？它是按數據分布型態，來判斷配對變數之間對應關係的圖形。因此，配對數據 = 敲定因果，一般來說，散佈圖可分為三種：1) 因果關係：原因與結果的數據關係；2) 眾果關係：結果與結果的數據關係；3) 眾因關係：原因與原因的數據關係。散佈圖有以下的功用:1. 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。圖2-1。2. 能檢視離島現象是否存在。圖2-2。3. 原因與結果相關性高時,二者可互為替代變數。對於製程參數或產品特性的掌握,可從原因或結果中擇一較經濟性的變數予以監測。並可藉觀察一變數之變化而知另一變數的變化。YXYX圖 3-1圖 3-23.2 散佈圖作成以橫軸 ( X軸 ) 表示原因,縱軸 ( Y軸 ) 表示結果,作法如下：1.收集成對的數據 (X1,Y1) , (X2,Y2) ,整理成數據表。 No.XY1X1Y12X2Y23X3Y34X4Y4.2. 找出x , y的最大值最小值。3. 以x , y的最大值及最小值建立 xy座標，並決定適當刻度便於繪點。4. 將數據依次點於xy座標中，兩組數據重覆時以表示，三組數據重覆時以表示。5. 必要時，可將相關資料註記於散佈圖上。6. 散佈圖的注意事項:(1)是否有異常點:有異常點時，不可任意刪除該異常點，除非異常的原因已確實掌握。(2)是否需層別：數據的獲得常常因為作業人員、方法、材料、設備或時間等的不同，而使數據的相關性受到扭曲。a. 全體時低度相關，層別後高度相關。YXYXYXYXYXYXb. 全體時高度相關，層別後低度相關。(3)是否散佈圖與固有技術、經驗相符： 散佈圖若與固有技術、經驗不相符時，應追查原因與結果是否受到重大因素干涉。3.3 關係性質以下是各式各樣相關性質的判定方式：1) 正負相關：當X 增加時，Y 亦隨之增加，它表示因變數X 與果變項Y 是呈正相關；反之，則X 與 Y 呈負相關。如【圖3-3】所示，落入I、III象限有24點，而落入II、IV象限僅有6點，散佈呈左下右上趨勢，這是正相關。另外，散佈呈左上右下趨勢，這是負相關。2) 強弱相關：圖點分布較密集時是強相關，而分布較疏廣時是弱相關。如【圖3-3】所示，a-圖各圖點似乎貼近某條直線，但b-圖各圖點則似乎不甚貼近任何直線。3) 無甚相關：圖點分布散亂時，X 與 Y之間是無甚相關。如【圖3-4】所示，各圖點分散落處於I、II、III、和IV各象限。4) 曲線相關：圖點分佈呈曲線傾向時是曲線相關。如【圖3-5】所示，各圖點似乎貼近某條曲線。 (a) 強相關 (b) 弱相關【圖3-3】強相關和弱相關【圖3-4】無甚相關【圖3-4】曲線相關3.4 散佈圖的判讀依散佈圖的方向,形狀,有以下數種相關情形:1. 完全正 (負) 相關:點散佈在一直線上.YXYX 完全正相關 完全負相關2. 高度正 (負) 相關 : 原因 (X) 結果 (Y) 的變化近於等比例.YXYX3. 中度正 ( 負 ) 相關 : 原因 (X) 與結果 (Y) 的變化仍然近於等比例YXYX4. 低度正 ( 負 ) 相關 : 原因 (X) 與結果 (Y) 的變化幾乎已不成比例YXYXYXYX5. 無相關 : 原因 (X) 與結果 (Y) 的變化完全不成比例.6. 曲線相關 : 原因 (X) 與結果 (Y) 的變化呈曲線變化. 第四章 直方圖4.1 直方圖的定義為要容易的看出如長度、重量、硬度、時間等計量值的數據分配情形，所用來表示的圖形。直方圖是將所收集的測定值特性值或結果值，分為幾個相等的區間做為橫軸，並將各區間內所測定值依所出現的次數累積而成的面積，用柱子排起來的圖形。因此，也叫做柱狀圖。直方圖 = 品質概要4.2 直方圖使用時機(1) 瞭解分配的型態。(2) 研究製程能力或測知製程能力。(3) 工程解析與管制。(4) 測知數據之真偽。(5) 計劃產品之不良率。(6) 求分配之平均值與標準差。(7) 藉以訂定規格界限。(8) 與規格或標準值比較。(9) 調查是否混入兩個以上的不同群體。(10) 了解設計管制是否合乎製程管制。4.3 直方圖的製作方法步驟1：搜集數據並記錄步驟2：找出數據中之最大值(L) 與最小值(S)步驟3：求全距(R)步驟4：決定組數 k=1+3.32 log n；一般對數據之分組如下所示；數 據 組 數5057511006101012507122501020步驟5：求組距(h)(1)組距=全距/組數(h=R/K)(2)為便於計算平均數及標準差，組距常取為2,5或10的倍數例：h=27/7=3.86 ，組距取4步驟6：求各組上組界，下組界（由小而大順序）步驟7：求組中點步驟8：作次數分配表步驟9：製作直方圖4.4 分佈判斷檢視下述直方圖的分佈形狀，判斷其可能的狀態是：1) 常態型：如【圖4-1】所示，製程正處於安定狀態。【圖4-1】常態型直方圖2) 鋸齒型：如【圖4-2】所示，數據蒐集或作圖方法不恰當。【圖4-2】鋸齒型直方圖3) 截尾型：如【圖4-3】所示，無法量測某界限以下的數值。【圖4-3】截尾型直方圖4) 峭壁型：如【圖4-4】所示，產品業已經過篩選。【圖4-4】峭壁型直方圖5) 雙峰型：如【圖4-5】所示，樣本數據來自不同的機臺或材料，可能混合了兩個不同群體，亦即製程為兩種不同群體，諸如兩個不同班別、不同生產線、不同的材料、不同操作員、不同機台等。生產出來的製品混在一起。此時，需將其層別，將不同班別、生產線、材料、操作員、機台、製造出來的製品不擺在一起，以便趁早找出造成不良的原因。【圖4-5】雙峰型直方圖6) 丘陵型：如【圖4-6】所示，樣本數據來自迥異的製程。【圖4-6】丘陵型直方圖7) 離島型：如【圖4-7】所示，製程業已遭到特殊原因的淆擾。【圖4-7】離島型直方圖4.5 直方圖的應用-製程能力1.製程精密度Cp（Capability of precision）之求法：(a)雙邊規格Cp= T=SU-SL=（上限規格）-（下限規格）6S6S6（標準偏差）(b)單邊規格（i）上限規格Cp =SU - X=（上限規格）-（平均值）3S3（標準偏差）（ii）下限規格Cp =X - SL=（平均值）-（下限規格）3S3（標準偏差）NO.Cp製程能力判斷處 置1Cp1.67太 佳製程能力太好，可酌情縮小規格，或考慮簡化管理與降低成本。21.67Cp1.33合 格理想狀態，繼續維持。31.33Cp1.00警 告使製程保持於管制狀態，否則產品隨時有發生不良品的危險，需注意。41.00Cp0.67不 足產品有不良品產生，需作全數選別，製程有妥善管理及改善之必要。50.67Cp非常不足應採取緊急措施，改善品質並追究原因，必要時規格再作檢討。2.製程精密度（Cp值）與不良率之關係Cp值規格公差（T）不良率(規格以外比率)單邊規格雙邊規格0.332（）15.8731.740.674（2）2.274.541.006（3）0.140.271.338（4）31.5 PPM63 PPM1.609.6（4.8）0.81 PPM1.62 PPM1.7610.4（5.3）0.06 PPM0.12 PPM2.0012.0（6）1.00 PPB2.00 PPB註：1.Ca值等於0時Cp=Cpk；2.PPMParts per Million；3 PPBParts per Billion第五章 柏拉圖5.1 概要* 何謂柏拉圖？它是根據類型所蒐集的數據，按發生數量大小之類型為序，所編製的頻次圖形。一般，柏拉圖多加上累計比例的折線。因此，如按不良原因、不良狀況、不良位置、安全事故或客戶抱怨等的類型區分，則 柏拉圖 = 重點問題5.2 柏拉圖的由來 義大利經濟學家V.Pareto（1848-1923）於1897年分析社會經濟結構時，赫然發現國民所得的大部份均集中於少數人身上；於是將所得大小與擁有所得的關係加以整理，發現有一定的方程式可以表示，稱為柏拉圖法則。1907年美國經濟學者M.O.Lorenz使用累積分配曲線來描繪柏拉圖法則，也就是經濟學所構的勞倫茲（Lorenz）曲線。美國品管專家J.M.Juran（朱蘭博士）將勞倫茲曲線應用於品管上，同時創出Vital Few,Trivial Many（重要的少數，瑣細的多數）的見解，並借用Pareto的名字，將此現象定為柏拉圖原理。 柏拉圖方法，由品管圈（QCC）創始人日本石川馨博士介紹到品管圈活動中使用，而成為品管七大手法之一。5.3 柏拉圖的定義1. 根據所搜集的數據，按不良原因、不良狀況、不良項目、不良發生的位置等不同區分標準而加以整理、分類，藉以尋求佔最大比率之原因、狀況或位置，按其大小順序排列，再加上累積值的圖形。2. 從柏拉圖可看出那一項目有問題，其影響度如何，以判斷問題之癥結所在，並針對問題點採取改善措施，故又稱為ABC圖。（所謂ABC分析的重點是強調對於一切事務，依其價值的大小而付出不同的努力，以獲致效果；亦即柏拉圖分析前面2-3項重要項目之控制）。3. 又因圖的排列係依大小順序為之，故又可稱為排列圖。5.4 柏拉圖使用使用柏拉圖，有下述三時機：1) 掌握重點：如【圖5.1】可知，伙食費、零用錢、和水電瓦斯費等前三項，就已佔據元月份總支出的76%；而教育費、交際費、和其他多項支出，才佔總支出的24%。支出項目支出金額累計金額累計比率伙食費10,25010,25041零用錢5,00015,25061水電瓦斯費3,75019,00076教育費2,00021,00084交際費1,00022,00088其他3,00025,000100合 計25,00025,000【圖5-1】XYZ 家庭元月份開支 柏拉圖2) 發現真因：當製程產品突然冒出罕見缺陷，且某機臺的劣品數竟佔9907周該劣品總數的94%，此際從該機臺下手應可追查到缺陷的真因。3) 效果確認：採行對策一段期間後，改善效果可望在柏拉圖上呈現。如果效果明顯，不良總數會下降，而重要項目也會有一番大調整。如【圖5.2】所示，改善後案件從上季200件降至本季78件；而且改善後電視機顧客投訴的前三項是沒有天線、沒有聲音、和沒有彩色，已非改善前的沒有方向、沒有畫面、和沒有天線。改善前後的比較，可如【圖5.2】使用柏拉圖顯示。日月光訓練部文件 Rev 2.0 Page 24 of 32 吳振輝編【圖5-2】 改善前後電視機顧客投訴柏拉圖 5.5 柏拉圖之應用1.作為降低不良的依據：想降低不良率，先繪柏拉圖看看。（1） 全體的不良有多少？（2） 各種不良佔多少？（3） 降低那些不良，可將全體不良降低7080以上？真正影響不良的大原因只23項而已，只要對23項主要原因把握住，整個不良原因就減掉大半了。2.改善目標，找出問題點：柏拉圖分析並不限於不合規格的不良，任何工廠的問題都可應用柏拉圖分析，例如：（1） 修理件數、費用、時間。（2） 客訴件數、處理時間及費用。（3） 不良品數及所損失金額。（4） 效率損失。3.確認改善效果（改善前、後之比較）：採取改善對策後，為確認其成效，需重繪一次柏拉圖，如採取之對策有效，柱形圖的高度會降低，且橫軸之不良項目及順序會變動。（1） 把改善前、後之柏拉圖排列在一起，即可評估其改善成效。（2） 確認改善效果時，應注意下列三點：a. 柏拉圖搜集數據的期間及對象要一致。b. 對季節性的變動應列入考慮。c. 對於對策外之要因，也應加以注意，以免疏忽。4.應用於發掘現場的重要問題點；一般數據可分為兩大類；l 依結果分類-將結果的數據加以分類繪柏拉圖，可掌握住少數而重要的結果。諸如；不良項目、工程別。l 依要因分類將主要的結果找出後，再依特性要因圖中的要因，蒐集要因數據，做成柏拉圖，即可找尋或掌握住重要的要因。 如此，先從結果分類，再從各類中找真因，進而再對此要因尋找對策的話，則大部分問題會解決。5.用於整理報告或紀錄；若只用數據來寫報告或紀錄，比較不容易聊解問題點，若採用柏拉圖來整理報告或紀錄，則可史考者一目了然。6.可做不同條件之評價；對於同一製程前後不同時間的表現，用柏拉圖來加以分析、評價。7.驗證或調整特性要因圖對於憑經驗或直覺所繪之特性要因圖，可用柏拉圖來加以證驗或調整。8.配合特性要因圖使用柏拉圖上之項目當作品質特性加以要因分析，再用柏拉圖整理重新分類，可以找出改善的方案。5.6 那些數據可以整理成為柏拉圖1.品質方面（1） 不良品數、損失金額，可依不良項目別、發生場所別、發生程別、機械別、作業者別、原料別、作業方法別等結果或要因區分出重要的少數，瑣細的多數情形。（2） 消費者的抱怨項目、抱怨件數、修理件數等。2.時間方面效率（1） 作業的效率製程別、單位作業別等。（2） 故障率、修理時間機械別、設備別等。3.成本方面（1） 原料、材料別的單價。（2） 規格別、商品別的單價。（3） 品質成本預防成本、鑑定成本、內外部失敗成本。4.營業方面 銷貨金額別、營業所別、商品銷售別、業務員別。5.交通方面 （1） 交通事故肇事率，違規案件類別、車種別、地區別（國家別）。（2） 高速公路超速原因別、肇事死亡原因別。6.安全方面 災害的件數場所別、職稱別、人體部位別。7.選舉方面（1） 票源分佈區域。（2） 調查活動區人數分配。8.治安方面（1） 少年犯罪率、件數、年齡別。（2） 緝捕要犯件數、人數、地區別、分局別、時間別。9.醫學方面（1） 十大病因別、年齡別、糖尿病要因別、職業病患別。（2） 門診病患類別、門診科別。第六章 魚骨圖6.1 何謂魚骨圖所謂特性要因圖就是當一個問題的特性（結果）受到一些要因（原因）的影響時，吾人將這些要因予以整理，成為有相互關係且有系統的圖形。簡言之就是將造成某項結果（特性）的諸多原因（要因），以有系統的方式（圖表）來表達結果與原因之間的關係，某項結果的形成，必定有其原因；設法使用圖解法找出這些原因來這概念是由日本品管大師石川馨博士首先提出的，特性要因圖又因是石川馨博士於1952年所發明，又稱石川圖。其主要目的在闡明因果關係，亦稱因果圖，因其形狀與魚骨相似，故又常被稱呼為魚骨圖。它是就特性數值，整理主導影響的潛在要因之間的條理，及要因和特性的因果關係，成為骨狀的圖形。特性要因圖，亦常繪成魚骨圖，魚頭和魚刺各表示問題特性和潛在要因。因此， 魚骨圖 = 推敲因果6.2 特性要因圖之分類. 原因追求型：以列出可能會影響製程（或流程）的相關因子，以便進一步由其中找出主要原因，以此圖形表示結果與原因之間的關係。. 對策追求型：此類型是將魚骨圖反轉成魚頭向左的圖形，目的在於追尋問題點應該如何防止，目標結果應如何達成的對策，故以特性要因圖表示期望效果（特性）與對策（要因）間的關係。6.3 如何繪製特性要因圖. 確定特性：在未繪製之前，首先須決定問題或品質的特性為何？一般來說，特性可以用零件規格、帳款回收率、製品不良率、客戶抱怨、設備停機率、報廢率等與品質有關或是以和成本有關的人事費、行政費、材料費等予以展現。. 繪製骨架：首先紙張或其他用具（如白板）右方劃一填口決定的特性，然後自左而右劃出一條較粗的幹線，並在線的右端與接合處，劃一向右的箭頭。特性特性. 大略記載各類原因：確定特性之後，就開始找出可能的原因，然後將各原因以簡單的字句，分別記在大骨上的加上箭頭分枝，以斜度約60劃向幹線，劃時應留意較幹線稍微細一些。各大要因記載可以4M1E：人員（Man）、機械（Machine）、材料（Material）方法（Method）及環境（Environment）等五大類加以應用。. 依據大要因，在分出中要因：細分出中要因之中骨線（同樣為60插線）應較大骨線細，中要因之選定約特性35個為宜，繪製時應將有因果關係之要因歸於同一骨線內。特性. 要更詳細列出小要因：運用中要因之方式，可將更詳細的小要因討論出來。人方法材料其他機械特性幹線. 圈最重要的原因：造成一個結果的原因有很多可以透過搜集數據或自由討論的方式，比較其對特性的影響程度，以或圈選出來，作為近一步檢討或對策之用。. 記載所依據的相關條件：當特性要因圖繪製完成後，別忘了填上下列要項。（1） 製作目的。（2） 製作日期。（3） 製作者。（4） 參與人員。6.3 魚骨圖繪製時注意事項. 特性以註明為什麼什麼較易激發聯想。. 特性的決定不能使用看起來含混不清或抽象的主題。. 收集多數人的意見，多多益善，運用腦力激盪原則。運用時應注意下列原則：（1） 意見愈多愈好。（2） 禁止批評他人構想及意見。（3） 歡迎自由奔放的構想。（4） 可順著他人的創意及意見，發展自己的創意。. 層別區分（要因別、機械別、工程別、機種別）. 無因果關係者，不予歸類。. 多加利用過去收集的資料。 . 重點應放在解決問題上，並依結果提出對策，其方法可依5W2H原則執行。（1） WHY（為何必要）？（2） WHAT（目的何在）？（3） WHERE（在何處做）？（4） WHEN（何時去做）？（5） WHO（由誰來做）？（6） HOW（方法如何）？（7） HOW MUCH（費用多少）？. 以事實為依據。. 依據特性分別製作不同的特性要因圖。6.4 特性要因圖之應用：特性要因圖不止在發掘原因而已，還可藉此整理問題，找出最重要的問題點，並依尋原因找出解決問題的方法。特性要因圖的用途極廣，在管理工程，事務處理上都可使用，其用途可依目的分類：. 改善分析用；. 制定標準用；. 管理用；. 品質管制尋入及教育用；檔板距離 錫球添加鍍液液位.鈦籃/陽極袋. 量具之準確度鍍液溫度 檔板高度 電流/電壓鍍液流量 量測位置材料(Material)方法(Method)機器(M/C)測量(MEASURE) Sn/Pb Cpk改善電流設定Cycle time. 配合其他手法活用，更能得致效果，如：檢查表、柏拉圖等。第七章 層別法7.1 何謂層別法為區分吾人所搜集之數據中，因各種不同之特徵而對結困產生之影響，而以各別特徵加以分類、統計；此類統計分析的方法稱為層別法（或分層法）。吾人在實務工作中，經常可發現有產生品品質因人、時、料、機台等不同時，即會有其差異性存在。而如能針對上述各種可予明顯區分之因素，於數據搜集時，加以適當註記分類；如有不良品發生時，很可能只其中一種因素（原料或人或機台）有問題，便可快速尋得癥結之所在。同樣有品質較優者，亦可從層別之數據，獲得其狀況而尋求其他因素或條件之改善。由以上簡述可知，如數據未能適當層別，則當有異常時，往往