品管QC七大手法的实施步骤和方法(ppt 77页).ppt

品管七大手法 第一部分 特性要因圖查檢表柏拉圖直方圖 品管的七星寶劍 七大手法概述 魚骨追原因查檢集數據柏拉抓重點直方顯分佈散佈看相關管制找異常層別作解析 概述 品管七大手法 特性要因圖 特性要因圖 CharacteristicDiagram 一個問題的特性受到一些要因的影響時 我們將這些要因加以整理 成為有相互關系而且有條理的圖形 這個圖形稱為特性要因圖 由於形狀像魚的骨頭 所以又叫做魚骨圖 它為1952年日本品管權威學者石川馨博士所發明 又稱 石川圖 特性要因圖 特性要因圖制作方法 制作方法 1 決定問題或品質的特性2 決定大要因3 決定中 小要因4 找出影響問題點的主要原因注意事項 1 以4M1E 人 機 料 環境 法 找出大要因2 從5W1H之思維模式找出中小要因3 用腦力激蕩法 BrainStorming 集思廣益 ManMachineMaterialMethodEnvironment 技巧提示 追求原因型追求對策型 特性要因圖分類 M B產能為何偏低 提高M B產能 追求原因型追求對策型 A 人 C 物料 B 機器 D 環境 E 方法 M B產能為何偏低 特性要因圖 特性要因圖實例 特性要因圖實例 特性要因圖 品管七大手法 查檢表 查檢表 數據與查檢表 數據1 數據 即根據測量得到的數值和資料等事宜 因此形成數據最重要的基本觀念就是 數據 事實2 運用數據應注意的重點 2 1收集正確的數據2 2避免主觀的判斷2 3要把握事實真相 查檢表 數據與查檢表 數據 3 數據的種類 3 1定量數據 長度 時間 重量等測量所得的數據 亦稱計量值 以缺點數 不良品數作為計量標准3 2定性數據 以人的感觀判斷出來的數據 如 水果的甜度或衣服的美感 查檢表 二 查檢表 1 定義 以最簡單的數據作成圖形或表格 並加以統計整理 作為進一步分析或核準檢查用的表格或圖形2 分類 記錄用查檢表和點檢用查檢表3 制作方法 3 1決定所要收集的數據及希望把握的項目3 2決定抽樣方法3 3決定查檢表的格式及記錄形式3 4決定收集數據的種類並記入相關條件 查檢表 二 查檢表 4 查檢表的使用 數據收集完應馬上使用 首先觀察整體數據是否代表某些事實 數據是否集中在某些項目或各項目之間 有否差異 是否因時間的經過而發生了變化 查檢表統計完成即可利用QC七大手法中的柏拉加以整理 以便掌握問題的重心 查檢表 二 查檢表的種類 1 點檢用查檢表 查檢表 二 查檢表的種類 2 記錄用查檢表 2001年10月費用支出查檢表 查檢表 3 統計用查檢表 技巧提示 品管七大手法 柏拉圖 柏拉圖 根據所收集的數據 以不良原因 不良狀況 不良發生位置或客戶抱怨的種類 安全事故等不同區分標準 找出比率最大的項目或原因并且以所構成的項目依照大小順序排列 再加上累積值構成的圖形 1 定義 2 柏拉圖的制作方法 2 1決定不良的分類項目2 2決定數據收集時間 並按分類項目收集數據2 3記入圖表紙並依數據大小排列畫出柱形2 4記入柏拉圖的主題及相關資料3 柏拉圖的使用 3 1掌握問題點3 2發現原因3 3效果確認 柏拉圖 柏拉圖 4 制作對策前 對策后的效果確認應注意以下三項 4 1收集數據的時間和對象必須一樣4 2對季節性的變化應列入考慮4 3對於對策以外的要因須加以注意 避免在解決主因時影響了其他要因的突然增加5 注意事項 5 1不要多於六項 細小項目歸於其它5 2由高到低排列 其它項不可高於1 2項之分析重點 月費用支出分析 柏拉圖 2001年10月 柏拉圖 品管七大手法 直方圖 直方圖 Histogram 直方圖就是將所收集的數據 特性質或結果值 用一定的範圍在橫軸上加以區分成幾個相等的區間 將各區間內的測定值所出現的次數累積起來的面積用柱形畫出的圖形 直方圖 直方圖的制作步驟 1 求全距 全距 最大值 最小值2 決定組數 分組不宜過多 也不宜過少 一般用數學家史特吉斯提出的公式計算組數 K 1 3 32LgN 一般之經驗值可參考下表 3 確定組距 組距 全距 組數一般取2 5或10的倍數以方便計算4 確定下組界最小一組的下組界 最小值 測定值之最小位數 2測定值的最小位數確定方法 如數據為整數 取1 如數據為小數 取小數所精確到的最后一位 0 1 0 01 0 001 直方圖 直方圖的制作步驟 直方圖 5 確定上組界 最小一組的上組界 下組界 組距第二組的下組界 最小一組的上組界 6 計算各組的組中點 各組的組中點 該組下組界 組距 27 作次數分配表 統計出位於各組界間之數據個數8 用X軸表示數值 Y軸表示次數 繪出直方圖 直方圖常見的形態 1 正常形 2 鋸齒形 這種情形一般就來大都是製作直方圖的方法或數據收集方法不正確所產生 直方圖常見的形態 3 絕壁型 4 雙峰型 在理論上是規格值無法取得某一數值以下所產生之故 在品質特性上並沒有問題 但是應檢討尾巴拖長在技術上是否可接受 例治工具的鬆動或磨損也會出現拖尾巴的情形 兩種不同的分佈相混合 例如兩臺機器或兩種不同原料間有差異時 會出現此類情形 因測定值受不同的原因影響 應予層別后再作直方圖 直方圖常見的形態 5 離島型 6 高原型 測定有錯誤 工程調節錯吳或使用不同原材所引起 一定有異常原因存在 只要去除 即可制造出合格的制品 不同平均值的分配混合在一起造成 直方圖常見的形態 7 偏態型 往往為加工習慣造成 直方圖的制作實例 某制品規格質為135 210g 近期時有不良品出現 取樣品50PCS測量結果如右表 請繪出直方圖 並判定其結果 直方圖的制作實例 解 1 求出全距 177 119 582 確定組數 以經驗值取組數為103 計算組距 58 10 5 8取64 最小一組的下組界 最小值 測定值之最小位數 2 119 1 2 118 55 最小一組的上組界 下組界 組距 118 5 6 124 5 直方圖的制作實例 6 次數分配表 SL 135 Su 210 直方圖的制作實例 7 繪制直方圖 品管七大手法 第二部分 散佈圖層別法管制圖 Feb 09 2004 品管七大手法 散佈圖 散佈圖 ScatterDiagram 為研究兩個變量間之相關性而蒐集成對約兩組數據 在圖紙上以點來表示出此兩個特性值之間的相關情形之圖形 稱為 散布圖 散布圖於1750 1800間開始使用 因為它有XY軸 所以又稱為X Yplot或crossplot 散布圖包括水平 X 和垂直 Y 兩軸 用以代表成對的兩變數 如果兩變數有原因與結果之關係 則原因 或稱自變數 置於X軸 結果 應變數 置於Y軸 散佈圖 從散佈圖可以觀察變數X與Y呈現何種關係 正相關 positivecorrelation Y值隨X值增加而增加 負相關 negativecorrelation Y值隨X值增加而減少 無相關 Y值與X值之間沒有關係可循 實施步驟 利用柏拉圖找出影響品質特性的因素 再決定可能相關之對應因素 作為散布圖X軸與Y軸代表的變數 收集成對的XY資料 計算或觀察X與Y之關係係數 利用所得之資料 整理分析 以便了解管制情況或採取必要措施 相關性測量 MeasurementofAssociation 實施步驟 相關系數的定義 如果散佈圖呈現如下圖的形狀 即n個點基本在一條直線附近 但又不完全在一條直線上 希望用一個統計量來表示它們的關係的密切程度 這個量稱為 相關系數 記為 r 它定義為 r 實施步驟 可以証明IrI 1 當r 1時 n個點完全在一條直線上 這時稱兩個變量完全線性相關 r 1 r 1 實施步驟 可以証明IrI 1 當r 0時 兩個變量正相關 當x的值增加時 y的值也有增大的趨勢 0 r 1 1 r 0 當r 0時 兩個變量負相關 當x的值增加時 y的值有減小的趨勢 實施步驟 可以証明IrI 1 當r 0時 稱兩個變量不相關 這時散佈圖上的點子可能毫無規律 不過也有可能兩個變量間存在某種曲線相關 r 0 r 0 實例 某一機構為瞭解一特定地區的空氣品質 連續二十天蒐集了該地區早上的平均風速及空氣中某特定氧化物的最大濃度 記錄如下表 實例 實例 以橫軸為平均風速 縱軸為氧化物最大濃度 畫出散佈圖如下 品管七大手法 層別法 層別法 Stratification 層別法之意義 為了要明瞭品質變異的原因來自何處 就必須針對各項因素分開蒐集數據 加以比較 因此 將人員 材料 製造方法或機器設備等分開蒐集數據 以找出其間的差異 並針對差異加以改善的方法稱為層別法 層別法 Stratification 層別法之功用 層別法為一概念性的方法 可配合其他品質改善方法一併使用 透過分層蒐集數據 找出品質改善的最佳方法 層別法 Stratification 層別法之步驟 1 確定使用層別法之目的 2 決定層別項目 如依時間別 作業員別 機械別 原料別 3 搜集數據 4 解析原因 比較差異 層別法 活用層別法的使用 在收集數據之前應使用層別法QC手法的運用應特別注意層別法的使用QC七大手法中的柏拉圖 查檢表 散布圖 直方圖和管制圖都必須以發現的問題或原因來作層別管理工作上也應活用層別法 層別法 第七章層別法 品管七大手法 管制圖 管制圖 統計製程管制概述 管制圖 21世紀是品質的世紀 J M Juran J M Juran在美國品質管理學會年會上的告別演說中指出 6 的管理 制程在6 管制下的不合格品率 A 在過程的均值無偏移的狀態下為0 002X106 2PPBB 在過程的均值偏移1 5 的狀態下為 0 0034X106 3 4PPM 注 PPM 10 6百萬分之一 PartsPerMillion PPB 10 9十億分之一 PartsPerBillion 為了實現預防原則 20世紀20年代美國貝爾電話實驗室 BellTelephoneLaboratory 成立了兩個研究品質的小組 一個為過程控制組 學術領導人為 休哈特 WalterA Shewhart 另一個為產品控制組 學術領導人為道奇 HaroldF Dodge 其后休哈特提出了過程控制理論及控制過程的工具 控制圖 ControlChart 道奇與羅米格 H G Roming 則提出了抽樣檢驗理論和抽樣檢驗表 休哈特與道奇是統計品質管制的奠基人 1931年休哈特出版了他的代表作 標志著統計過程管制時代的開始 管制圖 統計製程管制的發展 管制圖 管制圖的結構 管制圖 是對過程品質特性值進行測定 記錄 評估 從而監察過程是否處於管制狀態的一種用統計方法設計的圖 圖上有中心線 CL CentralLine 上管制限 UCL UpperControllimit 和下管制限 LCL LowerControllimit 並有按時間順序抽取的樣本統計量數值的描點序列 溫度 時間 UCL CL LCL 世界上第一張管制圖是休哈特在1924 5 16提出的p管制圖 管制圖 管制圖的原理 3 2 1 1 2 3 0 135 99 73 95 45 68 27 正態分佈 0 135 管制圖 管制圖的原理 旋轉90 3 規格下限 規格上限 管制上限 直方圖 管制圖 3 管制下限 中心線 第一種解釋 管制圖 關於管制圖原理的解釋 點出界就判異 即數學上的 小概率事件原理 小概率事件在一次試驗中幾乎不發生 若發生即判異常 UCL CL LCL 若過程正常 即分佈不變 則點子出界的概率只有1 1000若過程異常 則點子出界的概率將大大增加 第二種解釋 管制圖 關於管制圖原理的解釋 影響產品品質的因素可分為偶然因素和異常因素兩類 偶因 偶波 對品質影響小難以去除 聽之任之 異因 異波 對品質影響大不難去除 解決的對象 第二種解釋 管制圖 關於管制圖原理的解釋 將品質波動分為偶然波動和異常波動兩類並分別採取不同的對策 是休哈特的貢獻 偶因 偶波 典型分佈 異因 異波 管制圖檢出 偏離典型分佈 質因 休哈特管制圖即常規管制圖的實質是區分偶然因素與異常因素兩因素 第二種解釋 管制圖 關於管制圖原理的解釋 影響產品品質的因素可分為偶然因素和異常因素兩類 偶因 偶波 對品質影響小難以去除 聽之任之 異因 異波 對品質影響大不難去除 解決的對象 即時監控 及時告警 管制圖 管制圖的作用 UCL CL LCL 第一類錯誤 虛發警報 管制圖 兩類錯誤 UCL CL LCL 生產正常而點子超出界外 根據點出界就判異 就犯了第一類錯誤 通常將犯第一類錯誤的概率記以 第二類錯誤 漏發警報 生產異常 但仍會有部分點子落在管制界限內 如果抽到這類樣本 就會犯第二類錯誤 通常將犯第二類錯誤的概率記以 如何減少兩類錯誤所造成的損失 管制圖 兩類錯誤 UCL CL LCL 使兩類錯誤所造成的損失最小確定間距經驗証明3Sigma方式較好 間距 間距 兩類錯誤不可避免 管制圖 管制圖的種類 分析用管制圖 主要分析兩點 1 所分析的過程是否為穩態 2 該過程的過程能力指數是否滿足要求 管制圖 分析用管制圖和管制用管制圖 管制用管制圖當過程達到我們所要求的穩態后才能將分析用管制圖的管制線延長作為管制用管制圖的管制界限 管制圖 X RChart 在計量值管制圖中 X R管制圖系最常用的一種 所謂平均值與全距管制圖 系平均值管制圖 XChart 與全距管制圖 RChart 二者合並使用 平均值管制系管制平均值的變化 即分配的集中趨勢變化 全距管制圖則管制變異的程度 即分配的離散趨勢的狀況 管制圖 X RChart 管制圖 管制圖系數表 管制圖 PCha