QC七大手法课程(LG).ppt

QC七大手法 数据与图表数据一 前言 凡事讲求数据 在现实工作中 这是我们耳熟能详的一句话 然而 数据 是什么 依据测量所获得的数值和资料等事实 即所谓数据 所以 数据最主要的基本观念就是 数据 事实而解决问题第一个步骤 即是根据事实经判断后再采取行动 内容 数字的魅力 让我们对地球人有个大致的了解 如果我们把全球人口压缩成只有100人的部落57个亚洲人 21个欧洲人 14个美洲人 8个非洲人52个男人 48个女人30个白种人 70工人非白种人30个基督徒 70个非基督徒89个异性恋者 11个同性恋者6个人将拥有全部财富的59 而且这6个人全部来自美国80个人的居家生活不甚理想 50個人营养不良 1个人即将死亡 1个人即将生产70个文盲 1个人拥有大专学历 1个人拥有电脑 内容 数字的魅力 今天的你幸福吗 如果您今天早上醒来时还算健康 恭喜您 因为有一百万人将活不过一星期 如果您不曾经历战争的危险 被监禁的寂寞 被凌虐的痛苦 或是饥寒交迫 恭喜您 您比5亿人还好命 如果您的冰箱里有食物 有衣服穿 还有地方住 恭喜您 您比全世界75 的人还富有 二 数据的分类1依特性可分为 1 定性数据 利用人的感官判断而来的数据 例 布料的质感及陈年美酒的香醇 2 定量数据 A计量数据 以重量 时间 含量 长度等可以量测而来的数据者 一般通称为计量值 B计数数据 以良品数 缺点数等使用点数计算而得之数据 一般通称为计数值 2依来源可分为 1 原物料及制品市场数据 来自原料 物料及制品市场 搜集相关回馈之数据 以作为设计品质 订定采购及销售策略 2 制程数据 在产品制造过程中 作为判断制程是否稳定 产品是否良好 将制程中所搜集的半成品 成品予以量测所得的数据 3 检验数据 为获悉采购进来的原物料 是否符合公司用途 制程中之半成品为确保本工程之品质方得转下一工程及成品于入库前或销售时 能符合客户需求 不致将不良品流出或减至最低者 而施行检验得来的数据者 均可谓之 3依时间先后可分为 1 过去数据 依追溯既往方法所搜集过去以住数据 以此数据 于经济技术层面上加以研究 应用管制图 推定 检定 变异数分析 等统计手法 可获得有用的资讯 2 日常数据 由于以往所搜集的数据 并不完全符合现有需求 因而就现有状况随时搜集数据 绘制管制图 并加以分析或层别 而用于检讨或其它用途 3 新数据 前述两项数据为现有之日常作业条件 易于获得大量的数据 而为寻求改善或新创 则应寻找变更现行作业标准 技术标准后的最佳生产组合 如实验计划法就是以这种数据再加以解析而获得答案的方法之一 三 应用数据须注意的重点1搜集正确可用的数据 倘若搜集的是不正确或错误的数据 将导致真正的问题点无法显现 2避免个人主观的判断 没有依据事实资讯 而冒然以个人主观意识的判断作结论 往往无法解决问题 3掌握事实的真相 为了预防错误判断发生 首先应确实掌握数据 亦即掌握事实的真相 拟定正确的对策 矫正行动才能无误而中肯的达成预期的效果 四 整理数据的方法1机器整理法 此法整理费用较为昂贵 但迅速可靠 适用于大量数据之整理 如大规模之市场调查 民意调查所搜集的数据 可赖机器加以整理 依据现有之卡片 规定记号 卡片打孔 验孔 分类而完成整理工作 另外如市面上常见之QC管制图软体 亦是机器整理之一例 自数据分类至结果分析 可一举而成 2人工整理法 1 卡片法 利用质地较坚硬的纸 做成大小相同的卡片 将每一单位之事实 转录于卡片上 并依特定之标准分类后 加以确认至无误为止 最后将卡片计数登录在整理表上 2 尽记法 以 正 字记号及 棒形记号 较为常用 经尽记后统计各类数据之所有个数的整理方法谓之尽记法 五 整理数据的原则1发生问题而要采取改善对策前 必须有数据作为依据 2对于数据使用目的应清楚了解 3当数据搜集完成后 应立即使用它 4数据的整理与运用 改善前 改善后所具备的条件应一致 5数据不可造假 否则问题将永远无法解决 图表 Graph 一 前言身为一个现场管理者 必须随时掌握现状 了解其单位的绩效 与订定之目标有无差距 再依据现状 拟订新的工作计划 做到P D C A的管理循环 然而 如果报表所呈现的结果 是一大堆的文字叙述或繁杂的数字 随着时间的推移 势将很难掌握问题的整体概念 现场第一季的品质如何 是进步或退步 市场上的客户报怨与不良率又如何 如果光凭报表不容易获得有效的情报 靠图表的辅助则有其必要了 图表的运用 可以将繁杂的数字作情报转化 以最简单的方式表达出来 易看易懂 一目了然 在争取时间 讲求效率的今天 管理者应尽量使用图表 二 何谓图表现场的数据或情报 用点 线 面 体来表示大概情势及钜细变动于纸上的图形 称为图表 其目的是 1 方便被人了解 使能获取更多的情报 并使之能传达更迅速 更易被人了解 更快看出情报内容 2 自一组数据 能把握到更多的情报 而能采取必要的对策 三 图表的种类1依使用目的分 1 解析用图表 将过去的数据或现状 作成图表加以解析 从中发现问题点来加以改善 适于工厂作业分析或研究之用 如推移图 柏拉图 管制图 工程分析图 2 管理用图表 加上目标或所定管理之处置界限 在进行管理时的使用 如年度计划表 3 计划用图表 于拟定计划时使用 如甘特图 GanttChart 或称进度图 4 统计用图表 如柱形图 棒形图 折线图 5 计算用图表 反覆做同一计算时 最好能将此计算做成图表 如此可节省计算时间 并减少错误 如二项机率纸 6 说明用图表 用以描述事物之组织与流程等之图表 其优点为易理解 适合表示复杂的相互关系 如组织图 制程流程图 2依数据性质分 1 静态图表表示某一时点之数据图表 如公司主要产品的品种 或不良项目别等 2 动态图表表示与时间变化经过有关系的图表 如每天的生产额或不良百分比 或者是每月销售额的趋势 3依表现内容分 1 系统图表 如工厂组织图 2 预定图表 如品管圈实施计划表 3 记录图表 如温度记录表 4 计算图表 各种统计纸 5 统计图表 如推移图 散布图 4依表示方法 形状 分棒形图 面积图 扇形图 折线图 带状图 进度图 工程能力图 Z形图 七手法 一 特性要因图二 柏拉图三 查检表四 层別法五 散布图六 管制图 图表 七 直方图 QC七大手法之使用情形 可归纳如下 1 根据事实 数据发言 图表 Graph 查检表 CheckList 散布图 ScatterDiagram 2 整理原因与结果之关系 以探讨潜伏性之问题 特性要因图 CharacteristicDiagram 3 凡事物不能完全单用平均数来考虑 应了解事物均有变异存在 须从平均数与变异性来考虑 直方图 Histogram 管制图 ControlChart 4 所有数据不可仅止于平均 须根据数据之来龙去脉 考虑适当分层 层别法 Stratification 5 并非对所有原因采取处置 而是先从影响较大的2 3项采取措施 即所谓管理重点 柏拉图 ParetoDiagram 简介 一 特性要因图 何谓特性要因图 一 特性要因图 CauseandEffectDiagram 是由多人共同讨论 采用脑力激荡之方式 以找出事情之因 要因 果 特性 关系的一种技巧 详细分析原因或对策的一种图形 称 特性要因图 原因 结果 对策 效果 何谓特性要因图 二 用来说明品质特性及影响品质之主要因素与次要因素三者之间的关系 其形状象鱼骨的分布 故称 鱼骨图 又因其为日本石川馨博士所发明因此也称为 石川图 运做方式 1 尽可能的想出所有可能引发问题产生的因果 并加以分析 思考的方式包括脑力激荡发 4M法 7M 人 机 料 法 管理 测量 士气 5W1H法 5why法 自由讨论等 2 把主要的原因加以分类 人 机 材 法 环 人 事 时 地 物 3 绘制特性要因图 制作 演绎发 大骨展开法 先将原因分为几项大要因 例如 人 机 料 法 等大要因 再由圈员就这几个大要因分別思考有哪些中要因及小要因 优点 画鱼骨图的速度比较快 缺点 思考局限于这几项大要因上 忽略其他重要大要因 步骤一 決定问题的特性 在画特性要因图应先決定问题的特性 如不良率 尺寸不良等 先将特性写在右端 自左画上一条较粗的橫线 母线 并在线的右端画一个向右指的箭头 特性 特点 问题点 決定 步骤二 将特性分成几个大要因 每大类画于主骨之上 以方框圈起來 加上箭头 大分枝稍斜60 80 画至主骨 此线段较主骨略细 大要因可分为人 机械 材料 方法或其他 画大要因 Man 人员 素质 技术 经验 管理 士气Machine 机器 精度 维修 稼动 安全 校正Material 材料 品质 数量 储存 运送 成份Method 方法 程序 加工 配置 安全 环境 步骤三 探讨每个大要因 取60 80 的交角 画上中要因线 同样在中要因线上取60 80 的交角 画上小要因线 并在一端记上文字 另一端画上箭头 画出中 小要因 步骤四 在细分中 小原因时 应注意有因果关系者归于同一中 小骨內 无因果关系则否 确认要因 步骤五 确认影响问题的原因顺序 在所列的原因中认为影响最大的画上红圈 再从画上红圈的原因当中指出认为影响更大者再画上红圈 一直检讨下去 最后圈选出重要原因 圈选真因 归纳法 小骨集约法 由每位成员先写原因 再将大家的原因集合起来 删去重复的原因后 再加以分类 优点 想出之原因会比较完整 不会被局限在某一范围內 缺点 需花费较长时间 步骤一 决定问题点 主轴 利用脑力激荡法 将不良原因提出 10 15 思考 1 10张卡片 人 步骤二 依原因内容分类将经常或是偶而发生之原因 依性质加以分类 列为无关之原因不分类 分类方法例如 人 方法 材料 机械 步骤三 制作特性要因图并补充遗漏原因将分类项目之不良原因依因果关系排列 并检视是否可再补充遗漏之不良原因 1 逐一确认每个idea 可删去完全相同者 并可随时增加新idea 2 归纳每个idea 步骤四 圈选出真因以圈选较小要因为宜 圈选方法与大骨展开法同 如何圈选要因之方法 依 实际数据 经验圈选要因三现原則 到现场 看现物 了解事实 1 原因 所有可能造成问题的因素都称为原因 2 要因 根据经验或投票所圈选出来的原因 并没有实际到现场收集数据来验证 3 真因 至现场对现物收集数据后 所验证出来的真正原因 也就是用数据圈选出来的原因 特性要因图 举例说明 为何交货延迟 制造 人 物品 交货 没有生产计划配合 订货情况掌握不正确 没有式样生产条件不好 没有交货意义 库存安全时低 方法不明确 存放位置不足 单方面的决定 交货期短 数量少 没有交货计划 特性要因图 范例 不正确的绘制方式 为什么制程不良多 方法 作业者 不熟练 自行更改条件 材料 机械 精度不够 润滑不足 公差错误 作业条件未注明 尺寸超限 硬度不符规定控制回路故障 控制回路故障 振动不稳 作业顺序颠倒 正确的绘制方式 制作目的 为什么制程不良多日期 1995 7 15制作者 陈文鹏 何石磊 特性要因图 范例 二 柏拉图 柏拉图定义 一 由意大利经济学家艾弗瑞德 柏拉图 AlfredoPareto 在对欧洲的财富分配做了广泛的研究 发现少部份的人拥有大量的财富而多数的人则拥有少量的金钱 因此 朱兰创造了 关键的少数及有用的多数 之箴言 柏拉图之定义 二 柏拉图系指将一定期间所收集之不良数 缺点数等数据 依项目别 原因别 位置别加以分类 按其出现的数据之大小顺序列出 同时表示累积和之图形 称之 又可称为排列图 重点分析图或ABC分析图 柏拉图通常在辨识出最重要的问题 因为通常80 的总结果是来自20 的问题项目 因此此图的优点是需要将关键少数特性一目了然 以采取必要的手段来加以校正 柏拉图制作顺序 计算累计缺点数 柏拉图制作顺序 四 计算累计百分比 柏拉图制作顺序 各项目直方柱 柏拉图制作顺序 柏拉图制作顺序 柏拉图案例 23 5 100 3 33 57 4 製程百件缺點率 4 9 84 4 5 34 92 5 53 95 3 5 71 98 4 5 8 100 100806040200 製程百件缺點率 累計百分比 9 69 41 2 17 75 75 5 20 47 87 1 22 05 93 8 23 28 99 累計百分比 改善前 改善後 75 23 5 柏拉圖之案例 柏拉图应注意事项 应依大小顺序排序 其他 项列在最后 柱宽限制为等宽 纵轴之最高刻度约为总不良数或总缺点数 数据小的项目太多时 可考虑合并成 其他 项 其他 项高度不可高于最前面数项 要画累计百分比折线及累计百分比坐标 解 1 作统计表 2 绘制柏拉图 3 讨论由柏拉图可以看出 交通费用占第一位 占所有费用之49 86 几乎是全部费用之一半 第二位为交际费 第三位为电话费用 前三项费用 总计4267680元 占全部费用之86 58 因应方案 a 重新评估交通车之承载量 重新规划交通路线或停开 b 交际费用之核准权限重新评估 c 电话长话短说方案及员工教育 必要时电话作时间限制 三 查检表 查检表定义 检查表是使用简单易于了解的标准化图形 人员只需填入规之检查记号 再加以统计汇整其数据 即可提供量化分析或比对检查用者谓之 亦称为点检表或查核表 二 检查表的分类一般而言检查表可依其工作的目的或种类分为下述两种 1点检用查检表 在设计时即已定义使用时 只做是非或选择的注记 其主要功用在于确认作业执行 设备仪器保养维护的实施状况或为预防事故发生 以确保使用时安全用 此类查验表主要是确认检核作业过程中的状况 以防止作业疏忽或遗漏 例如教育训练查检表 设备保养查检表 行车前车况检表 等等均属之 2记录用点检表 此类查检表是用来搜集计划资料 应用于不良原因和不良项目的记录 作法是将数据分类为数个项目别 以符号 划记或数字记录的表格或图形 由于常用于作业缺失 品质良莠等记录 故亦称为改善用查检表 五 检查表记载的项目5H1W1标题 目的何在 What2对象 项目 为什么 Why3人员 由谁做 Who4方法 何种方法 How5时间 什么时间 时间间隔多久 When6制程别 检验别 在什么地点 什么场所 Where7结果之整理 合计 平均 统计分析8传迁途径 谁需要了解 要报告给谁 六 检查表制作要点查验表的制作 可任意配合需求目的而作更改 故没有特定之形式 但仍有几项重点是制作时间特别留意的 1 并非一开始 即要求完美 可先行参考他人的例 模仿出新的 使用时如有不理想 再行改善 2 越简单越好 容易记录 看图 以最短的时间将现场的资料记录下来 3 一目了然 查验的事项应清楚陈述 使记录者在记录问题的同时 即能明了所登记的内容 4 以Teamwork的方式 大家集思广益 切记不可遗漏重要项目 5 设计不会令使用者记录错误的查检表 以免影响日后统计分析作业的真实性 查检表之案例 1 记录用查检表 2 检查用查检表 v v v v v v 上班前服饰的查检表84 7 1 84 7 6上班时的服饰注记区分周一周二周三周四周五周六携带钱袋 手帕 车票 小笔记本 服饰领带 头发 皮鞋 全体的调合 某检验状况记录查检表例 B 实例演练某一生产单位 欲知某零件尺寸其制程的变异情形 故收集多组数据以为分析 已知该零件规格为5 0 6 今量测50组数据如下 试依其条件制作一查检表 3 至此表格已大致完成 可将所收集之数据以特定记号填入 如以 方式依序填入 亦可将横轴量测个数之间隔再细分以 1 为单位 并记入表单名称 制作日期作成者 等相关资料 如 审查 张胜利作成 李大同 外径尺寸量测记录 四 层別法 何谓层别法 所谓层別 就是将各項資料或数据予以分层别数 层別法又称分层法 是依原料別 机器別 人员別 方法別 時间別等分別收集数据 并进一步加以整理 以找出其间差别的方法 层别法的用途 搜集后之数据加以层別分类 经过整理与分析 以发現其间的差异 便於比较成效 案例 大学学系所別奶粉的年龄別网页分类别 大学学系所別 奶粉的年龄別 幼儿成长奶粉 1 3岁适用 幼儿成长香草奶粉 1 3岁适用 儿童奶粉 3岁以上适用 AA幼儿成长奶粉 水果黑米精奶粉 四个月以上适用 网页分类别 层別法之应用 在收集数据或使用查检表时 必须要先作层别才有意义 才能做进一步的解析 方能获取更多情报 层別法无固定之图形 必须与其他QC手法作应用 方能发挥效用 层別法案例 工作环境改善前后之层別 改善前 改善后 五 散布图 何谓散布图 一般來说 一种独立数据 无相关 时 直方图 柏拉图就可以找到改善的关键 但是在相互有关系的数据时 作成散布图较容易了解 所謂 散布图 就是成對的二种数据 在方格纸上以点来表示二者之间相关情形的图 又称为 相关图 在工程上 工程要因和品质特性 结果 工程中的数个品质特性 有数种数据 有一种数据连续变化時 关连其他数据有也连续变化化时 稍之互相有相关关系 例如 螺丝的栓紧转距和伸张长度温度和油的粘度上课时间和疲劳度 知道两个变数间关系有无差异值存在寻找代用特性 散布图之用途 三 散布图的制作方法以横轴 x轴 表示原因 纵轴 y轴 表示结果 作法如下 1 收集成对的数据 x1 y1 x2 y2 整理成数据表 2 找出x y的最大值及最小值 3 以x y的最大值及最小值建立x y座标 并决定适当刻度便于绘点 4 将数据依次点于x y座标中 两组数据重复时以 表示 三组数据重复时以表示 5 必要时 可将相关资料注记于散布图上 散布图之看法 正相间 值增加 值亦随之增加 故可谓有正相关之关系 弱正相关 值增加 值虽然亦有增加 但是 值增加趋势不如正相关明显 且 值增加并不完全受 值之原因所影响 此此只表示出两者为弱的正相关关系 散布图之看法 负相关 值增加 值欲有退減之趋势 故可谓有负相关之关系 散布图之看法 弱负相关同弱正相关之道理 此图显示出弱的负相关关系 不相关图內点的分布略呈图形分 在此情況下即表示两者是不相关关系 肺疾病病例 空气污染程度 五 范例因空气污染程度不同 与肺疾病的病例数目间的关系 销售量冷气机 温度 天气温度 与冷气机销售量间的关系 六 实例演练真空蒸镀的作业过程中 电子束的强度 power 影响蒸镀产品的膜厚 thickness 希望找出二者间的相互关系 1 收集数据 X 强度 KV Y 膜度 m 2 找出x y的最大值及最小值 Xmax 100Ymax 5 4Xmin 50Ymix 3 23 划出X Y轴的座标并取适当刻度 4 将数据点绘X Y座标中 5 0 4 0 3 0 5 0 4 0 3 0 50 50 60 70 80 90 100 100 60 70 80 90 X 强度 KV Y 膜度 um 散布图之注意事項 在两种因素寻找相关性时才使用 数据至少30组以上 纵 橫轴座标无需从零间开始 也无需考滤刻度之相同性 正比例之数据为正相关 反比例之数据为負相关 不成比例之数据为无相关 图形以正方形比例为最佳 六 管制图 图表 图表种类 条形图 又称柱形图 条形图 用来比较兩个以上的量測资料 而以长条的长度來表示数值的大小 条形图 形态 一 长条垂直放置之直式条形图 较常用 二 长条水平放置的橫式条形图 铅笔 钢笔 20 40 60 80 100 120 0 100 60 80 40 20 0 20 60 40 80 100 6040 8020 2575 原子笔 数量 A B C 外销比率 內销比率 横式条形图范例 外销比例 80 60 40 20 0 20 40 60 80 100 100 内销比例 加拿大70 429 6 日本5446 法国50 549 5 36 1意大利63 9 9 5美国90 5 36 6英国63 4 西德53 746 3 西班牙43 356 6 1983年各主要车辆制造国家外销比例形图 其他范例 2520151050 22 5 77 3 改善前 83年5月 改善后 83年8月 A件改善前 后条形图比较 不良率 两个以上条形图并用范例 1 易犯错误 100 80 60 40 20 0 整修率 冲压工场C D E F G零件整修率 改善前 中 后条形图比较 2 正确范例 100 80 60 40 20 0 整修率 冲压工场C D E F G零件整修率 改善前 中 后条形图比较 改善前 改善后一个月 改善后三个月 易犯错误 ABCD部部部部门门门门 160 140 120 100 80 60 40 20 问题点说明 1 纵轴未说明 且刻度线分割于纵轴 2 各条形间隔过宽 3 作图日期未注明 4 纵轴数字刻度不当 难以比较 5 标题未说明 X公司各部门83年1月份提案件数比较图 易犯错误 问题点说明 1 纵轴未说明 且刻度线分割于纵轴 2 各条形间隔过宽 3 作图日期未注明 4 纵轴数字刻度不当 难以比较 5 标题未说明 正确范例说明 ABCD部部部部门门门门 160 150 140 130 120 10 1 纵轴及横轴说明清楚 2 条形未依大小顺序排列 系因依部门别顺序排列 3 基线为0 4 因各资料大小差异不大故数量刻度放大将条形中间部分省略以波形中断线表示 使各条形容易比较 5 纵轴刻度线在内侧 6 制图都 日期 及标题说明清楚 作图者及日期 张三 83 8 5X公司各部门83年7月份提案件数比较图 图表种类 推移图 又称历史线图 折线图 用来表示时间改变而产生各项资料相对变化情形之关系的图形 案例 推移图 a 纵轴与橫轴长度比同条形图b 最好不要在纵轴加入中断线c 橫轴上必要资料标示于刻度线正下方d 刻度符号及測量单位标示方式 同条形图e 数条择线同时表示于同一图表时 使用不同标示方法或颜色f 整条折线应以连接点连成折线 不可造成中断或间隙 b 易犯错误 80 123456 月 1000080006000400020000 金额 车辆B零件每月成本推移 问题点说明 纵轴刻度相应在内侧 每月成本金额差异不大 故因纵轴刻度不当造成折线上 下差不大 难以比较 元 正确范例 80 123456 月 900085008000750065000 金额 元 车辆B零件每月成本推移 图表种类 圆形图 用來表示单位量对整体的比例 將所收集的数剧按不同的目的加以分类 再依各项目所占的比例分別标示在图上 可观察出达成之比例 图表种类 图形图 案例 图表种类 带状图 以各分类项目所占的比率大小 用相当之长方形面积来表示的图形 通常以水平带狀作图较多 亦可用垂直带狀作图 其它 水分 脂肪 淀粉 蛋白质 带状图 条图 大小 图 大豆之成份 0102030405060708090100 带状图 案例 世界各地域汽车输出比例带狀图 易犯错误 美国30 4 日本21 9 西德9 7 法国8 3 苏联5 1 加大拿4 3 意大利3 9 英国3 8 西班牙2 8 巴西2 4 其它7 4 0 10 20 40 30 50 60 70 80 90 100 总产量 42 442 778台1978年世界主要国家汽车生产量比例图问题点说明 1 百分比刻度未依比例 2 项目仍过多如果不是很重要 可再酌予减少 列于其它项 3 总产量单位过细不易识别 正确范例 美国30 4 日本21 9 西德9 7 法国8 3 苏联5 1 加大拿4 3 意大利3 9 英国3 8 其它12 6 0 10 20 30 40 50 60 70 90 80 100 总产量 42 224台1978年世界主要国家汽车生产量比例图说明 1 将不重要项目 归于其它项目容易观察 2 将主要项目加上各种线条或色彩使其更加醒目 3 总生产台数以万台为单位 则数字易于识别 带状图内各项目会因为时间的变化而改变 此时可以将数个带状图同时表示 去了解各项目的变化推移 下面两图例是以同样数据 各以百分比及台数两方式表示其变化推移 020406080100 197619781980 北美40 4 欧洲19 1 中东9 5 东南亚9 5 大洋洲9 0 非洲6 4 中美洲5 0 44 1 43 3 16 2 20 6 8 9 9 1 12 0 9 7 6 9 5 4 5 4 6 9 5 0 6 5 100 371万台 100 460万台 100 597万台 世界各地区汽车输出比例推移 197619781980 北美150 欧洲71 0100200300400500600 万台 世界各地区汽车输出比例推移 中东39 东南亚35 大洋洲33 非洲24 中美洲19 203 259 75 41 55 32 31 23 123 54 58 32 32 39 371万台 460万台 597万台 流程图 FlowChart A使用流程图的目的 1 易看 且思考可加以整理 于考虑复杂的逻辑步骤时较容易 2 可正确理解较难掌握整体的大问题的全貌 3 易于表现步骤 4 在计划阶段 可正确掌握工作的步骤 B流程图之看法 1 原则上是由左向右 由上向下 当流程的方向与此不合时 必须使用箭头以表示流程 2 必须使用经过标准化的记录 使任何人均能了解 A 醒来 看电视 离家 准备穿衣服 读报纸 吃早餐 稍睡一会 刷牙洗脸 读新闻 早餐备妥否 新闻读毕否 出动时间否 起床时间否 B 从起床到走出家门 流程图例 从起床到上班 NO NO NO NO YES YES YES YES 图表种类 雷达图 从一个当图之中心点 按分类项目之多寡分出等角度的雷达狀线 笔并在线上刻量出各項目的大小 然后各点连接 图表种类 雷达图 雷达图自我评价表案例 图表种类 雷达图 雷达图案例 图表种类 甘特图 用以衡量排定日程 机器负荷或人力运作之可用性等进度 为计量与业绩进度之时序图 甘特图 1 确立目的 2 做成矩阵图 3 纵向分 工作步骤 4 橫向分 时间 5 细虚线表示预定工作时间 6 粗线表示预计完成時间 7 有差异要计入以便分析 绘制方式 甘特图 注意要项a 预计线与实施线之线条要区別清楚 b 实施之实际进度要与事实配合 c 预计线实施线差异较大时要备注说明理由 d 进度管制落后时 要追究原因采取对策 甘特图 管制图 1 品质变异之形成原因 一般在制造的过程中 无论是多么精密的设备 环境 其品质特性一定都会有变动 绝无法做完全一样的制品 而引起变动的原因可分为两种 一种为偶然 机遇 原因 一种为异常 非机遇 原因 1 偶然 机遇 原因 Chancecauses 不可避免的原因 非人为的原因 共同性原因 一般性原因 是属于管制状态的变异 2 异常 非机遇 原因 Assignablecause 可避免的原因 人为的原因 特殊性原因 局部性原因等 不可让其存在 必须追查原因 采取必要之行动 使制程恢复正常管制状态 否则会造成莫大的损失 2 管制界限之构成 管制图是以常态分配中之三个标准差为理论依据 中心线为平均值 下管制界限以平均数加减三个标准差 3 之值 以判断制程中是否有问题发 此即修哈特博士 W A Shewhart 所创之法 管制图既以3个标准差为基础 换言之 只要群体为常态分配 则自该群体进行取样时 取出之数值加以平均计算来代表群体状况 则每进行10000次之抽样会有27次数值会超出 3之外 亦即每1000次约会有3次 此3次是偶然机会 不予计 同样吾人平时抽样时如有超出时 即予判定为异常 则误判之机率亦为千分之三 应信其有 故管制界限以加减3个标准差订立之应是最符合经济效益的 管制图之管制界限系将常态分配形转90 后 于平均值处作成中心线 CL 平均值加三个标准差处作成上管制界限 UCL 于平均值减三个标准差作成下管制界限 LCL 3 3 3 2 1 1 2 3 68 26 99 73 95 45 3 3 UCL LCL CL 90 管制图之种类1 依数据性质分类 1 计量值管制图 所谓计量值系指管制图之数据属于由量具实际量测而得 如长度 重量 浓度等特性均为连续性者 常用的有 a平均数与全距管制图 X RChart b平均数与标准差管制图 X Chart c中位数与全距管制图 X RChart d个别值与移动全距管制图 X RmChart e最大值与最小值管制图 L SChart 2 计数值管制图 所谓计数值系指管制图之数据均属于以单位计数者而得 如不良数 缺点数等间断性数据均属之 常用的有 a不良率管制图 PChart b不良数管制图 PnChart c缺点数管制图 CChart d单位缺点数管制图 UChart 2 依管制图之用途分类 1 解析用管制图 此种管制图先有数据 后有管制界限 与 未知之群体 a解决方针用b制程解析用c制程能力研究用d制程管制之准备 2 管制用管制图 先有管制界限 后有数据 U和已知之群体 其主要用途为控制制程之品质 如有点子超出管制界限时 即立即采取措施 原因追查 消除原因 再防止之研究 管制图之绘制 1 计量值管制图 1 X R管制图 a 先行收集100个以上数据 依测定之先后顺序排列之 b 以2 5个数据为一组 一般采4 5个 分成约20 25组 c 将各组数据记入数据表栏位内 d 计算各组之平均值X 取至测定值最小单位下一位数 e 计算各组之全距R 最大值 最小值 R f 计算总平均X X X1 X2 X3 Xk k Xi k k为组数 g 计算全距之平均R R R1 R2 R3 Rk k Ri k Ki 1 Ki 1 h 计算管制界限 X管制图 中心线 CL X管制上限 UCL X A2R管制下限 LCL X A2RR管制图 中心线 CL R管制上限 UCL D4R管制下限 LCL D3RA2 D3 D4之值 随每组之样本数不同而有差异 但仍遵循三个标准差之原理 计算而得 今已被整理成常用系数表 i 绘制中心线及管制界限 并将各点点入图中 j 将各数据履历及特殊原因记入 以备查考 分析 判断 5 管制图异常判读图例 3点中有2点在A区或A区以外者 5点中有4点在B区或B区以外者 连续6点持续地上升或下降者 有8点在中心线之两侧 但C区并无点子者 连续9点在中心线同一侧者 连续15点在中心在线上 下两侧之C区者 有点在A区以外者 实例演练 某公司为管制最终产品之灌装重量 每小时自制程中 随机取5个样本来测定其重量 共得25组数据 试根据这些数据绘制X R管制图及X R管制图 规格值为60 5KG 1 计算X R X 60 2 60 4 60 8 59 8 25 60 15R 8 3 6 2 2 5 25 5 082 计算管制界限 查系数表当n 5 A2 0 577 D3 0 D4 2 115X管制图 CL X 60 15UCL X A2R 60 15 0 577 5 08 63 08LCL X A2R 60 15 0 577 5 08 57 22R管制图 CL R 5 08UCL D4R 2 115 5 08 10 74LCL D3R 0 5 08 03 将数据之表依顺填入并绘图 4 试以X R管制图绘制之 七 直方图 何谓直方图 一般经由观察 测试 经验等取得之数据 必須加以整理 使之简单化 系統化 以表現数据之分布情形或品质情报 以作为分析并检讨采取改善对策 將所收集的一群数据加以分组沿橫轴以各组组界为分界 组距为底边 以各组出現次数为高度 在每一组距上划出一矩形 此所组成之图形称为 直方图 直方图注意事项 1 有可能将所收集之数据分成十组左右较恰当 因组数太多或太少皆无法正确表现分配型能 2 若出现异常数据 应先忽略此数据 再依照前述方式将其它数据分组 再制作次数分配表及直方图 最后将异常数据加入 如此全部数剧之分配型态就能清楚明了 名词解释 1 全距 R 在所有数据中最大值和最小值的差 即为全距 2 组距 h 全距 组数 组距 3 算数平均数 x 数据的总和除以数据总数谓之 通常以x X bar 表示 4 中位数 x 将数据由小到大依序排列 们居中央的数称为中位数 若遇偶位数时 则取中央两数据之平均值 5 众数 Mode 次数分配中出现次数最多组之值 次数最多为24 不良数是9 故众数为9 6 组中点 midrange 一组数据中最大值与最小值之平均值 上组界 下组界 2 组中点 7 标准差 例 三 直方图的制作1 直方图的制作方法步骤1 搜集数据并记录搜集数据时 对于抽样分布必须特别注意 不可取部分样品 应就全部均匀的加以随机抽样 所搜集的数据应大于50以上 例 某厂之成本尺寸规格为130至160mm 今按随机抽样方式抽取60个当样本 其测定值如附表 试制作直方图 步骤2 找出数据中之最大值 L 与最小值 S 从各行 或列 求出最大值 最小值 再予比较 最大值用 框起来 最小值用 框起来 EX 得知 No 1L1 145S1 131No 2L2 142S2 127No 3L3 148S3 130No 4L4 145S4 128No 5L5 140S5 121No 6L6 141S6 129求得L 148S 121 步骤3 求全距 R 数据最大值 L 减最小值 S 全距 R 例 R 148 121 27步骤4 决定组数 1 组数过少 固然可得到相当简单的表格 但失却次数分配之本质与意义 组数过多 虽然表列详尽 但无法达到简化的目的 通常 应先将异常值剔除后再行分组 2 一般可用数字家史特吉斯 Sturges 提出之公式 根据测定次数n来计算组数k 其公式为 k 1 3 32logn例 n 60则k 1 3 32log60 1 3 32log 1 78 6 9即约可分为6组或7组例 取7组 步骤5 求组距 h 1 组距 全距 组数 h R K 2 为便于计算平均数及标准差 组距常取为2 5或10的倍数 例 h 27 7 3 86 组距取4 3 一般对数据之分组可参照下表 步骤6 求各组上组界 下租界 由小而大顺序 1 第一组下组界 最小值 最小测定单位 2 第一组上组界 第一组下组界 组界第二组下组界 第一组上组界 2 最小测定单位整数位之最小测定单位为1小数点1位之最小测定单位为0 1小数点2位之最小测定单位为0 01 3 最小数应在最小一组内 最大数应在最大一组内 若有数字小于最小一组下组界或大于最大一组上组界值时 应自动加一组 例 第一组 121 1 2 20 5 124 5第二组 124 5 128 5第三组 128 5 132 5第四组 132 5 136 5第五组 136 5 140 5第六组 140 5 144 5第七组 144 5 148 5 步骤7 求组中点组中点 值 该组上组界 该组下组界 2例 第一组 120 5 124 5 2 122 5第二组 124 5 128 5 2 126 5第三组 128 5 132 5 2 130 5第四组 132 5 136 5 2 134 5第五组 136 5 140 5 2 138 5第六组 140 5 144 5 2 142 5第七组 144 5 148 5 2 146 5 步骤8 作次数分配表 1 将所有数据 依其数据值大小书记于各组之组界内 并计算其次数 2 将次数相加 并与测定值之个数相比较 表中之次数总和应与测定值之总数相同 步骤9 制作直方图 1 将次数分配图表化 以横轴表示数值之变化 以纵轴表示次数 2 横轴与纵轴各取适当的单位长度 再将各组之组界分别标在横轴上 各组界应为等距离 3 以各组内之次数为高 组距为底 在每一组上画成矩形 则完成直方图 4 在图之右上角记入相关数据履历 数据总数n 平均值x 标准差 并划出规格之上 下限 5 记入必要事项 制品名 工程名 期间 制作日期 制作者 说明 1 分组后再计算之 s为近似值2 如直接以原始数据60个 依公式计算 可得真值 n 60 x 135 8 4 68s 4 72 20 15 10 5 120 5124 5128 5132 5136 5140 5144 5148 5 SL 130 SU 160 n 60X 135 8 4 87S n 1 4 91 制品名 工程名 期间 制作日期 制作者 案例 某国校五年乙班学生之身高 体重 做抽样调查 期望目标 身高125 150体重 25 40KG 其结果如下 1 试用直方图表达其分布 包含全数 男 女生 2 试算平均身高 体重 包含全数 男 女生 3 试用身高 体重之标准差 包含全数 男 女生 4 试着评论结果 解 身高全部数据之最大值 151cm 最小值为 117cm 组数 k 1 3 32logn 1 3 32log60 1 3 32 1 78 6 91取7组组距 151 117 7 4 86 5cm最小一组之下组界 117 0 5 116 5cm体重全部数据之最大值 48kg 最小值 20kg组数 k 1 3 32log60 6 91取7组组距 51 18 7 4 71 5cm最小一组之下组界 18 0 5 17 5 1 身高之次数分配表 身高直方图 男生 身高直方图 全部 SL SL SU SU n 60X 130 4cmS 8 08cm n 30X 131 7cmS 8 28cm 116 5119124129134139144149 116 5119124129134139144149 身高直方图 女生 116 5119124129134139144149 n 30X 129 2cmS 7 28cm SL SU 4 结论 a 平均身高方面 男生比女生要高2 5公分 b 平均体重方面