QC手法的应用技巧.ppt

TQM全面品質管理QC手法應用技巧講師 DavisYu 第一章數據與查檢表第二章柏拉圖第三章特性要因圖第四章散佈圖第五章圖表與管制圖第六章直方圖第七章層別法 講解之內容 第一章數據與圖表 一 何謂數據 就是根據測量所得到的數值和資料等事實 因此形成數據最重要的基本觀念就是 數據 事實二 運用數據應注意的重點 1 收集正確的數據2 避免主觀的判斷3 要把握事實真相 五 何謂查檢表 以簡單的數據用容易了解的方式作成圖形或表格 只要記上檢查記號 並加以整理 作為進一步分析或核對檢查用 六 查檢表的種類查檢表以工作的種類或目的可分為 記錄用查檢表和點檢用查檢表兩種 七 制作方法1 決定所要收集的數據及希望把握的項目2 決定查檢表的格式3 決定記錄形式4 決定收集數據的方法 四 查檢表的使用 數據收集完成應馬上使用 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產生變化 另外也要特別注意週期性變化的特殊情況 查檢表統計完成即可利用QC七大手法中的柏拉圖加工整理 以便掌握問題的重心 查檢表 鴻準精密模具有限公司 第二章柏拉圖 一 何謂柏拉圖 根據收集的數據 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並且以所構成的項目依照大小順序排列 再加上累積值的圖形 由構成比率很容易了解問題的重點衙影響的程度 以比例估計最多的項目著手進行改善 較為容易得到改善成果 鴻準精密模具有限公司 二 柏拉圖的製作方法 鴻準精密模具有限公司 1 決定不良的分類項目2 決定數據收集期間 並且按照分類項目收集數據 3 記入圖表紙並且依數據大小排列畫出柱形 4 點上累計值並用線連結5 記入柏拉圖的主題及相關資料 三 柏拉圖的使用 1 掌握問題點2 發現原因3 效果確認 四 製作對策前 對策后的效果確認時應注意以下三項 1 柏拉圖收集數據的期間和對象必須一樣2 對季節性的變化應列入考慮3 對於對策以外的要因也必須加以注意 避免在解決主要原因時影響了其他要因的突然增加 五 柏拉圖實例 1 查檢表 柏拉圖 累計比率 支出費用 41 61 76 84 88 100 第三章特性要因圖 一 何謂特性要因圖 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 由於形狀就像魚的骨頭 所以又叫做魚骨圖 二 特性要因圖的製作方法1 決定問題或品質的特征2 決定大要因3 決定中小要因4 決定影響問題點的主要原因5 填上製作目的 日期及製作者等資料注意事項 1 嚴禁批評他人的構想和意見 2 意見愈多愈好 3 歡迎自由奔放的構想 4 順著他人的創意或意見發展自已的創意 三 特性要因圖的使用1 問題的整理2 追查真正的原因3 尋找對策4 教育訓練四 繪製特性要因圖應該注意的事項 1 繪製特性要因圖要把握腦力激激盪法的原則 讓所有的成員表達心聲2 列出的要因應給予層別化3 繪製特性要因圖時 重點應放在為什麼會有這樣的原因 並且依照5W1H的方法 特性要因圖 為何交貨延遲 製造 人 金額 物品 交貨 沒有生產計劃配合 沒有式樣生產條件不好 訂貨情報掌握不確實 沒有交貨意識 利潤低 運送成本高 庫存安全量低 方法不明確 存放位置不足 單方面的決定 交貨期短 數量少 沒有交貨計劃 找原因 第四章散佈圖 一 何謂散佈圖 就是反互相有關連的對應數據 在方格紙上以縱軸表示結查 以橫軸表示原因 然后用點表示出分佈形態 根據分佈的形態來判斷對應數據之間的相互關係 這里講的數據是成雙的 一般來說成對數據有三種不同的對應關係 1 原因與結果數據關係 2 結查與結果數據關係 3 原因與原因數據關係 散佈圖的研判一來般來說有六種形態 1 在圖中當X增加 Y也增加 也就是表示原因與結果有相對的正相關 如下圖所示 散佈圖的研判 X Y 0 2 散佈圖點的分佈較廣但是有向上的傾向 這個時候X增加 一般Y也會曾加 但非相對性 也就是說X除了受Y的因素影響外 可能還有其他因素影響著X 有必要進行其他要因再調查 這種形態叫做似有正相關稱為弱正相關 X Y 0 3 當X增加 Y反而減少 而且形態呈現一直線發展的現象 這叫做完全負相關 如下圖所示 Y 0 X 4 當X增加 Y減少的幅度不是很明顯 這時的X除了受Y的影響外 尚有其他因素影響X 這種形態叫作非顯著性負相關 如下圖所示 Y 0 X 5 如果散佈點的分佈呈現雜亂 沒有任何傾向時 稱為無相關 也就是說X與Y之間沒有任何的關係 這時應再一次先將數據層別化之后再分析 如下圖所示 Y 0 X 6 假設X增大 Y也隨之增大 但是X增大到某一值之后 Y反而開始減少 因此產生散佈圖點的分佈有曲線傾向的形態 稱為曲線相關 如下圖所示 Y 0 X 第五章管制圖 從每日生產的產品線中所測得的零亂數據中 找出經常發生和偶然發生事故的數據 以便幫助找出問題原因 這就是非依靠管制圖不可 管制圖分為兩大類 本文每一類舉一例進行講解 一 計數值管制圖 1 何謂計數值 商品制造的品質評定標準有計量型態 例如 直徑 容量 然而有些品質特性定義為 良品或不良品 將更合理 所謂計數值就是可以計數的數據 如不良品數 缺點數等 2 計數值管制圖的類型 二 計量值管制圖 作為管制制程的計量值管制圖 一方面以平均數管制圖管制平均數的變化 以全距管制其變異的情形 本節將介紹平均數與全距管制圖 將就管制圖在制程中的每一步詳加描述 計量值管制圖的種類如下 實例 平均數與全距管制圖 某廠制造全銅棒 為控制其品質 選定內徑為管制項目 並決定以X R管制圖來管制該制程的內徑量度 並於每小時隨機抽取5個樣本測定 共收集最近製程之數據125個 將其數據依測定順序及生產時間排列成25組 每組樣本5個 每組樣數5個 記錄數據如下 計算如下 X 40 264R 5 48查系數表 當N 5時 D4 2 115 D3 0 X管制圖上下限 CL 40 264UCL 43 4249LCL 37 1031 R管制圖上下限 CL 5 48UCL 11 5867LCL 0 UCL 43 4 CL 40 6 LCL 37 10 R管制圖 UCL 11 59 CL 5 40 LCL 0 分析結論 在管制圖中有第16個及第23個樣本組的點分別超出管制上限及管制下限 表示制程平均發生變化 而R管制圖並無點超出界限或在界限上 表示制程變異並未增大 三 管制圖的判別 管制狀態 意指制程安定 管制狀態也稱安定狀態 我們無法知道制程的真正狀態 只能對制程的某種特性值收集數據 將其繪在管制圖上 由管制圖來觀察制程的狀態 在判定制程是否處于管制狀態 可利用以下基準 1 管制圖的點沒有逸出界外 2 點的排列方法沒有習性 呈隨機現象 在正常管制的狀態下 管制圖上的點子應是隨機分步 在中心線的上下方約有同數的點 以中心線近旁為最多 離中心線愈遠點愈少 且不可能顯示有規則性或系統性的現象 歸納得到下面兩種情形 1 管制圖上的點 大多數集中在中心線附近 少數出現在管制界限附近 且為隨機分布 2 一般管制圖上的點 25點中有0點 35點中有1點以下 100點中有2點以下 超出管制界限外時 可稱為安全管制狀態 以上兩點僅是作為一個參考 各位同仁應在實際中靈活運用 實際分析 其他因素者1 異質材料的突然入侵 2 日夜班精神上的困擾等 3 工作人員的疏忽 4 未按操作標準作業 5 機械的自然磨損 6 操作條件的突然變化 7 計算的錯誤 8 操作標準不完備 9 不隨機抽樣法 此諸原因常在管制圖上出現 如有系統可尋 則利用分層方法加以分析 如不規則出現 則易被發現 而予以消除 第六章直方圖 一 何謂直方圖 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書出的圖形 二 直方圖的製作步驟 1 收集數據並且記錄在紙上 2 找出數據中的最大值與最小值 3 計算全距 4 決定組數與組距 5 決定各組的上組界與下組界 6 決定組的中心點 7 製作次數分配表 8 製作直方圖 三 直方圖在應用上必須注意事項 1 直方圖可根據由山形圖案分佈形狀來觀察製品工程是否正常 2 產品規格分佈圖案可與目標準 標準規格作比較 有多大的差異 3 是否必要再進一步層別化 四 直方圖運用方法 1 求全距2 決定組數組數過少 雖可得到相當簡單的表格 但卻失去次數分配的本質 組數過多 雖然表列詳盡 但無法達到簡化的目的 異常值應先除去再分組 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 其公式如下 K 1 3 32LgN一役對數據之分組可參考下表 3 組距 組距 全距 組數組距一股取5 10或2的倍數 4 決定各組之上下組界 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 最小一組的上組界 下組界 組距第二組的下組界 最小一組的上組界其余以此類推 5 計算各組的組中點 各組的組中點 下組距 組距 2 6 作次數分配表 將所有數據依其數值大小劃記號於各組之組界內 並計算出其次數 7 以橫軸表示各組的組中點 從軸表示次數 繪出直方圖 四 如何依據由形圖案的分佈狀態判斷 1 如圖中顯示中間高 兩邊低 有集中的趨勢 表示規格 重量等計量值的相關特性都處於安全的狀態之下 製品工程狀況良好 如下圖所示 2 如圖中顯示缺齒形圖案 圖形的柱形高低不一呈現缺齒狀態 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 如下圖所示 3 如圖所示為高處偏向一邊 另外一邊拖著尾巴 這種偏態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 如下圖所示 4 雙峰型 有兩種分配相混合 例如兩臺機器或兩種不同原料間有差異時 會出現此利情形 因測定值受不同的原因影響 應予層別后再作直方圖 5 離散型 測定有錯誤 工程調節錯吳或使用不同原材所引起 一定有異常原存在 只要去除 即可制造出合規格的制品 6 高原型 不同平均值的分配混合在一起 應層別之后再作直方圖 實例1 某電纜廠有兩臺生產設備 最近 經常有不符合規格值 135 210g 異常產品發生 今就A B兩臺設備分別測定50批產品 請解析並回答下列回題 1 作全距數據的直方圖 2 作A B兩臺設備之層別圖3 敘述由直方圖所得的情報 收集數據如下 解 1 全體數據之最大值為194 最小值為119根據經驗值取組數為10組距 194 119 10 7 5取8最小一組的下組界 最小值 測定值之最小位數 2 119 1 2 118 5最小一組的上組界 下組界 組距 118 5 8 126 5 作次數分配表 2 全體數據之直方圖 SL 135 SU 210 2 作A設備之層別直方圖 SL 135 SU 210 3 B設備之層別圖 SU 210 SL 135 4 結論 第七章層別法 一 何謂層別法 層別法就是針對部門別 人別 工作方法別 設備 地點等所收集的數據 按照它們共同的特徵加以分類 統計的一種分析方法 也就是為了區別各種不同原因對結果的影響 而以個別原因為主 分別統計分析的一種方法 二 以什麼觀點來加以層別 一般以特性要因圖的四M外加環境這一項來作層別 所謂四M即是MAN人MACHINE機械MATERIAL材料METHOD方法增加一項為ENVIRONMENT環境 三 層別的對象和項目 1 有關人的層別2 機械設備的層別3 作業方法 條件的層別4 時間的層別5 原材料零件別6 測量檢查的層別7 環境氣候的層別8 製品的層別 四 層別法的使用 活用層別法時必須記住三個重點 1 在收集數據之前就應使用層別法在解決日常問題時 經常會發現對於收集來的數據必須