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为中国企业提升国际竞争力创造价值 会议合作邀约 请将手机调为振动 静音或关机 如需接电话 请到会议室外接听 请积极参与课堂讨论 3of78 讲师简介 基本信息张源丰清华大学工业工程 IE 硕士聚人众企业管理公司高级顾问师武汉大学特聘讲师研究领域IETPMLeadTime改善企业教育机构建设 分组及破冰游戏 分组分组取组名各组选组长课堂中加分规则每回答一次加一分课堂练习另行打分 破冰游戏 5MIN 看谁反应快主持人 由学员担任 每组各推选2个代表到台上规划 主持人念 向前 向后 眼睛 鼻子等 其他人员要做出与之相反的动作 才算正确 如一致则错误 出错者被淘汰最后一个为胜者 该队加3分 QC七工具 深圳市聚人众企业管理咨询公司 张源丰 培训内容 数据说话 数据管理 查核表 查核表是一种用来收集及分析数据简单而有效率的图形方法 查检表依用途区分 可分为记录用及点检用两种 记录用查检表 数据收集点检用查检表 确认作业实施等 查核表 案例 点检用查核表 查核表 案例 记录用查核表 层别法就是针对部门别 人别 工作方法别 设备 地点等所收集的数据 按照它们共同的特征加以分类 统计的一种分析方法 也就是为了区别各种不同原因对结果的影响 而以个别原因为主 分别统计分析的一种方法 层别法 定义 层别法 方法 时间别 检查别 原材料别 作业员别 作业条件别 机器设备别 层别法 示例 磨边线不良率按班次进行层别 层别法 示例 磨边号线18 30 6不良品 面积 按班次进行层别 层别法 示例 磨边3号线18 30 6不良面积按不良原因进行层别 柏拉图 定义 依据80 20原理 找出关键问题分析出重点不良 缺点项目做为改善之目标 80 20 柏拉图 示例 磨边工序近在40 的不良中 最主要的问题是什么 柏拉图 绘制方法 现场演示如何用EXCEL制作柏拉图 特性要因图 定义 一个问题的特性受到一些要因的影响时 我们将这些要因加以整理 成为有相互关系而且有条理的图形 这个图形称为特性要因图 由于形状就像鱼的骨头 所以又叫做鱼骨图 找出问题的产生的主要原因 特性要因图 制作方法 确定品质的特征列出影响大骨 主要原因 的原因接着列出第二 三 四层次原因尽可能找出所有的原因根据对结果影响的重要程度 标出重要因素在鱼骨图中标出必要信息 特性要因图的思考原则 脑力激荡法四原则严禁批评他人的构想和意见 意见愈多愈好欢迎自由奔放的构想顺着他人的创意或意见发展自已的创意 脑力激激荡法 特性要因图 找原因 特性 利用脑力激荡法 尽可能找出所有可能原因根据对结果影响的重要程度 标出重要因素 特性要因图 案例 为何内部杂物多 设备 人 柱子不良 太紧 欠清洁工具 破旧 不熟练 未依标准 粗心 疏忽 脱落 灰尘 材质不洁 材料 方法 其他 室温太高 太松 桌面不洁 无吸抢 太软 无标准 太重 新手 压力不当 太紧 工作坊 30MIN 请用特性要因图进行分析镀膜线故障率高的原因磨边不良率高的原因一位年近三十的帅哥找不到女朋友的可能原因目前大学生就业难的原因 散布图 散布图主要用来比较两个特性数据的相互关系 是否存在必然的关联性 这里讲的数据是成双的 一般来说成对数据有三种不同的对应关系 1 原因与结果数据关系 2 结果与结果数据关系 3 原因与原因数据关系 真空蒸镀的作业过程中 电子束的强度影响蒸镀产品的膜厚 希望找出二者间的相互关系 1 收集数据 X 强度Y 膜度 散布图制作 2 找出x y的最大值及最小值 Xmax 100Ymax 5 4Xmin 50Ymix 3 23 将数据点绘X Y座标中 5 0 4 0 3 0 50 100 60 70 80 90 强度 KV 散布图制作 膜度 um 完全正相关 完全负相关 散布图 判读 弱正相关 弱负相关 散布图 判读 散布图 判读 曲线相关 直方图 直方图就是将所收集的数据 特性质或结果值 用一定的范围在横轴上加以区分成几个相等的区间 将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形书出的图形 直方图的制作步骤 收集数据并且记录在纸上 找出数据中的最大值与最小值 计算全距 决定组数与组距 决定各组的上组界与下组界 决定组的中心点 制作次数分配表 制作直方图 直方图名词解释 全距 在所有数据中的最大值与最小值的差2 决定组数 K k n组数过少 虽可得到相当简单的表格 但却失去次数分配的本质 组数过过多 虽然表列详尽 但无法达到简化的目的 异常值应先除去再分组 分组不宜过多 也不宜过少 一般数据之分组可参考下表 组距 3 组距确定组距 全距 组数组距一股取5 10或2的倍数4 决定各组之上下组界最小一组的下组界 最小值 测定值之最小位数 2 测定值的最小位数确定方法 如数据为整数 取1 如数据为小数 取小数所精确到的最后一位 0 1 0 01 0 001 最小一组的上组界 下组界 组距第二组的下组界 最小一组的上组界其余以此类推 计算各组的组中点 5 计算各组的组中点各组的组中点 下组距 组距 26 作次数分配表将所有数据依其数值大小划记号于各组之组界 内并计算出其次数7 以横轴表示各组的组中点 从轴表示次数 绘出直方图 实例1 某电缆厂有两台生产设备 最近 经常有不符合规格值 135 210g 异常产品发生 今就A B两台设备分别测定50批产品 请解析并回答下列回题 1 作全距数据的直方图 2 作A B两台设备之层别图3 叙述由直方图所得的情报 收集数据如下 解 1 全体数据之最大值为194 最小值为119根据经验值取组数为10组距 194 119 10 7 5取8最小一组的下组界 最小值 测定值之最小位数 2 119 1 2 118 5最小一组的上组界 下组界 组距 118 5 8 126 5 作次数分配表 全体数据之直方图 SL 135 SU 210 A设备之层别直方图 SL 135 SU 210 B设备之层别图 SU 210 SL 135 结论 图案的分布状态判断 图中显示中间高 两边低 有集中的趋势 表示规格 重量等计量值的相关特性都处于安全的状态之下 制品工程状况良好 如下图所示 双峰型 有两种分配相混合 例如两台机器或两种不同原料间有差异时 会出现此种情形 因测定值受不同的原因影响 应予层别后再作直方图 离散型 测定有错误 工程调节错误或使用不同原材所引起一定有异常原因存在 只要去除 即可制造出合规格的制品 高原型 不同平均值的分配混合在一起 应层别之后再作直方图 与规格值或标准值作比较 符合规格 理想型制品良好 能力足够 符合规格 一侧无余裕制品偏向一边 而另一边有余裕很多 若制程再变大 或变小 很可能会有不良发生 必须设法使制程中心值与规格中心值吻合才好 与规格值或标准值作比较 符合规格 两侧无余裕制品的最小值均在规格内 但都在规格上下两端内 且其中心值与规格中心值吻合 虽没有不良发生 但若制程稍有变动 说会有不良品发生之危险 要设法提高制程的精度才好 与规格值或标准值作比较 不符合规格 平均值偏左 或偏右 如果平均值偏向规格下限并伸展至规格下限左边 或偏向规格上限伸展到规格上限的右边 但制程呈常态分配 此即表示平均位置的偏差 应对固定的设备 机器 原因等方向去追查 下限 与规格值或标准值作比较 上限 不符合规格 分散度过大表示产品变异大 制程能力不足 应针对人员 方法等方向去追查 要设法使产品的变异缩小 或是规格订的太严 应放宽规格 下限 上限 与规格值或标准值作比较 不符合规格 完全超出规格表示制程之生产完全没有依照规格去考虑 或规格订得