QC七大手法培训教材.ppt

QC七大手法 1 QC七手法概述 作业的结果或多或少皆有变异存在 这些变异的形成 背后都有某些原因 为维持结果安定 乃有必要发拙造成结果变异的主要原因 从这些原因着手 进行品质的改善工作 亦即 为维持作业结果 包含产品 业务 的品质 必须掌握原因与结果的关系 品管手法系从少数数据获取较多可靠 客观资讯的最有效手段 它可广泛应用在品质的开发 改善 管理等活动上 品管常用的手法有七个 一般皆称为品质管制的七个道具或七项手法 2 QC七大手法的特点 制做简单容易 不需要复杂的计算或困难的绘图 只需要短时间的学习 即能运用自如 一目了然 绘制成图表 有助于容易了解大家都可以利用 在工作部门的管理 改善活动及品管圈活动上 大家都可以利用 应用范围广泛 无论是制程的管理或改善 品质保证 品质设计 或是销售管理 新产品开发等 在企业的任何活动皆可应用 实用 对解决身边周围的问题 具用实用性 且容易获得效果 3 QC七大手法之道具 查检表柏拉图特性要因图散布图管制图直方图层别图 4 如何正确使用QC七大手法 查检表 Checksheet 就是一种为了便于收集数据 使用简单填记关予统计整理 使作进一步分析或作为核对 检查之用而设计的一种表格或图表 1 记录用 或改善用 查检表主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目 不良原因 工程分布 缺点位置等情形 决定所要收集的数据及所希望把握的项目 决定所要设计的表格形式 2 点检用查检表主要功用是为要确保作业实施 机械整备的实施情形 或为预防发生不良或事故 确保安全时使用 4 1查检表 4 1 2查检表 范例生产线机种切换查检表 4 2柏拉图 使品质发生变异 或做出不良品的原因甚多 然而 其中有影响非常大的原因 亦有影响微小的原因 通常在未充分做好制程管理的情况 大约有三大原因对全体有80 以上的影响 例如为了减少不良 对前三大原因加以改善 便可以使全体不良减半 要对所有的原因加以改善并非易事 效果亦小 为获知何者为重大原因 或影响有多大时 可以利用柏拉图 Paretodiagram Pareto系意大利的经济学者 4 2 2柏拉图 制作 绘制柏拉图的步骤如下 1 在一定期间收集不良数据 2 依原因 状况 位置等加以分层 计算个数 3 依个数多的顺序排列 做成次数图 4 求相对累计次数 并绘制折线图 5 记录收集数据的期间 检验数据 制图者等有关事项 4 2 3柏拉图 范例 4 3特性要因图 品质是受制程上甚多原因 要因 影响的结果 因此 明了这些原因与品质结果的关系 即可以经济的做出目的品质 决定控制何种原因在那一个水准 然而 在现实的制程上 往往原因A又是原因A1的结果 而A1又是A2的结果等错综复杂的关系 因此 难以将所有原因与品质特性的关系 以数量化求得 为此 仅找出影响特别大的要因 求其关系 以决定最适制程条件 为显示原因结果的关系 通常使用特性要因图 Causeandeffectdiagram 特性要因图系在箭线右端写上特性 结果 在箭线上写原因 再将原因细分 有体系的标示其因果关系 4 3 2特性要因图 制做 绘制特性要因图的步骤如下 1 决定品质特性 2 在纸上从左向右绘一箭线 在箭头上写品质特性 3 列举影影品质特性的全部原因 由有关人员利用脑力激荡朮列举原因 为一有效方法4 原因较大者写在大枝 层于其分类者 以小枝写在其周围 可依制程顺序或4M 材料 机器 加工方法 作业员 等加以分类 4 3 3特性要因图 范例 4 4散布图 为研究两个变量间之相关性 而搜集成对二组数据 在方格纸上以点来表示出二个特性值之间相关情形的图形 称之为 散布图 欲获知品质特性与其变异原因 要因 间的关系 或特性之间的关系 对品质的管理或改善将有莫大的助益 调查此关系 有助于下列事项 1 掌握原因 以有效地改善特性的变异2 求特性的品质水准最适之原因之条件3 求调整最终特性的中间特性4 检讨管理特性的省略5 选择代用特性 4 4散布图 制做 绘制散布图的步骤如下 1 量测对应的数据 x y 2 在方格纸上 横轴取量测值x值的刻度 从轴取量测值y值的刻度 3 将数据 x y 绘点在方格纸上 同一点有2个以上时 以 等表示 又数据个数多时 可以相关表 二次元的次数表 表示4 记录数据个数等参考事项 4 5管制图 品质管制图简称管制图 Controlchart 系美国贝尔实验室年轻工程师哈特 W A Shewhart 所发明 故亦称为修哈特图 此图可以分析制程是否在安定状态 或制程保持在安定状态 管制图为表示变异的界限 在图上绘制兩条管制界限线 在图上绘点 表示制程状况或品质的特性 如果点落在两条管制界限线之间 表示制程呈安定状态 又适逸出管制界限线 则判定制程发生异常 因此 对重要的制程 如长期间连续使用管制图 不但可以扮演发生异常时的警报作用 亦可探讨及去除发生异常的原因 以预防将来再次发生同一原因的异常 4 5 2管制图 种类 依统计量分类1 计量值管制图所所谓计量值管制图系管制图所依据之数据均属于由量具实际量测而得 如长度 重量 成份等特性均为连续性者 a 平均值与全距管制图 X Rchart b 平均值与标准差管制图 X Ochart c 中位值与全距管制图 X Rchart d 个数数据管制图 Xchart e 最大值与最小值管制图 L Schart 2 计数值管制图所谓计数值管制图系管制图所依据数据均属于以单位计数者 如不良数 缺点数等间继据均属之 a 不良率管制图 Pchart b 不良数管制图 PNchart c 缺点管制图 Cchart d 单位缺点数管制图 Uchart 4 5 2管制图 种类 依用图分类 1 解析制程用如群体未知 亦即 及 为未知时 必须先收集数据 累积有相当数目后 20 25组样本 再用来计算中心线和管制界限 换言之 图上先有绘点 后有数据 此一制程是否在统计的管制状态之下 即可一目了然 2 管制制程用如群体已知 亦即 及 为已知时 可先计算出中心线及管制限 然后画在空白管制图上用来管制制程 換言之 图上先有管制界限 后有绘点 即可用以判断此制程是否在统计的管制状态这下 4 5 2管制图 制做 绘制管制图时 首先应选定特性值 并选定收集预备资料1 选定特性值利用管制图來管制制程的目的有二 即 A 使制程保持安定 B 使该特性值保持安定为了满足上述目的 选定特性值须考虑下列几点 a 制程的管理项目 有时只有一个 但通常以2个以上为多 b 要选择能适切反映该制程状态的特性 c 选择与顾客要求的品质特性 真正的特性 有密切关系之特性 d 不仅是最终制品的品质特性 亦应选选择中间制程的特性 并尽可能管制前制程的特性较为有利 4 5 2管制圖 制做 e 選擇容易量測的特性 f 在技朮上 無法直接量測某特性時 可以選定與該特性有密切關系 且容易量測的代用特性g 盡可能選擇沒有時間延誤的特性 h 利用管制圖謀求改善時 應盡可能選擇影響次一制程的特性 變化急劇且不安定的特性或發生許多損失的特性等 2 收集預備資料a 從技朮上觀點 收集與往后的制程同一條件的最近資料 b 盡可能依設備 生產線 班別等分層來收集資料c 盡可能須明確制造批次 作業條件 作業員 檢驗員等資料履歷 4 5 2管制图 范例 x R管制图x R管制图用以分析或管制长度 重量 硬度 时间 纯度 收率 拉力强度等计量值特性的图 一般用x管制图管制平均值的变化 R管制图则用以管制變異的變化 通常 這兩張圖并用在一張圖上 上方繪制x管制圖 下方繪制R管制圖 制程分析管制圖的目的系將品質或制程的條件點繪在圖上 并與預先畫好的管制限線相比較 調查制程是否有異常 用以將制程管理在安定狀態 為此 首先須收集數據以決定管制界限線 進行制程分析 4 5 2管制图 范例 4 6直方图 在同一条件下所制造出来的产品 其品质难免会发生变异 由于原料的品质 加工条件 机器状况或作业方法等均可能会有变异 结果会导致品质发生变异 然而 如将这些原因的变异管理在一定范围内 则品质的变异具有某种规则性 为获知制造条件的品质分配状况 以及是否满足规格值或目标值 可以同一数值的数据次数 调查其次数分配 为获知次数分配可以利用次数表 直方图及次数分配图 4 6 2直方图 制做 直方图的做法 1 由对象制程或批次收集100个以上的数据 2 决定区间的幅度3 决定区间的界限值4 记录出现次数 4 7层别图 一种说法为区别各种不同原因对结果之影响 而以个别原因为主体 分别作统计分析的方法 称为层别法 另一种说法为针对所收集的数据照共同特征 部门 设备 加以分类 统计的一种分析方法 5 1柏拉图实例 某测试线在生产测试主机板时 共生产1000pcs 不良数 32pcs 不良率3 2 其具体不良原因如下 你能尝试绘制一个柏拉图吗 让我们一起动手来完成 5 2特性要因图实例 小文今年大学毕业了 而且找到了一家外商厂当经理助理 她老板要求她每天提前在7 30到公司 可小文老是迟到 她该怎么办呢 你们能帮她想办法吗 用我们集体智慧作一次脑筋激荡 先把可能会造成上班迟到的原因全部列出来 5 3管制图实例 根据提供给你的资料计算管制上限 下限 中心值 绘制x R管制图并分析状态 根据提供的资料计算管制上限 下限 中心值绘制管制图并分析制程状态 SUMMARY 1 Paretochartsareusefulforseparatingtheimportantfromthetrivial TheyarenamedafterItalianeconomist sociologistVilfredoPareto whodevelopedthetheorythatamajorityofproblemsarecausedbyaminorityofcauses Paretochartsareimportantbecausetheycanhelpanorganizationdecidewheretofocuslimitedresources OnaParetochart dataarearrayedalonganx axisanday axis 2 ThefishbonediagramwasdevelopedbythelateDr KaoruIshikawa anotedJapanesequalityexpert Hecalleditacause and effectdiagram OthershavecalledittheIshikawadiagram Itspurposeistohelpidentifyandisolatethecausesofproblems Itistheonlyoneofthesevenbasicqualitytoolsthatisnotbasedonstatistics 3 Thechecksheetisatoolthathelpsseparateunimportantdatafromimportantinformation Checksheetsmakeiteasytocollectdataforspecificpurposesandtopresentitinawaythatfacilitatesitsconversionintousefulinformation SUMMARY 4 Histogramshavetodowithvariability Therearetwokindsofdatacommonlyassociatedwithprocesses attributesdataandvariablesdata Anattributeissomethingthattheoutputproductoftheprocesseitherhasordoesnothave Variablesdataaredatathatresultwhensomethingismeasured Ahistogramisameasurementscaleacrossoneaxisandafrequencyoflikemeasurementsontheother 5Thescatterdiagramisthesimplestofthesevenbasicqualitytools Itisusedtodeterminethecorrelationbetweentwovariables Itcanshowapositivecorrelation anegativecorrelation ornocorrelation SUMMARY 6 Runchartsandcontrolchartsaretypicallythoughtofasbeingonetooltogether Thecontrolchartisamoresophisticatedversionoftherunchart Therunchartrecordstheoutputresultsofaprocessovertime Forthisreason therunchartissometimescalledatrendchart Theweaknessoftherunchartisthatitdoesnottellwhetherthevariationistheresultofspecialcausesorcommoncause Thisweaknessgaverisetothecontrolchart Onsuchachart dataareplottedjustastheyareonarunchart butalowercontrollimit anuppercontrollimit andaprocessaverageareadded Theplotteddatastaysbetweentheuppercontrollimitandlowercontrollimitwhilevaryingaboutthecenterlineoraverageonlysolongasthevariationistheresultofcommoncausessuchasstatisticalvariation SUMMARY 7 Stratificationisatoolusedtoinvestigatethecauseofp