品保七大手法[001].ppt

品管七大手法,内容第一章查檢表第二章层别法第三章柏拉图法第四章特性要因图法第五章散布图第六章直方图第七章管制图,第一章查檢表,一.何謂查檢表?為了便於收集數据而設計的表格。在對於工作現場之事物加以觀、記錄及收集數據，如：作業前點檢、機器保養點檢、管理用點檢、生產狀況查檢等。對每日工作重點必需要固定做到以防遺漏，或調查產品的那一方面不良最嚴重等都有很大幫助，並可利用此表作為日後管理及分析改善的工具。二.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、點檢用查檢表兩種。,三、分類:記錄用、點檢用1.記錄用(或改善用)查檢表主要用於數據收集及調查不良項目、不良原因、工程分佈、缺點位置等情形.如：,2.點檢用查檢表功能是確認作業實施、確認機械保養實施狀況,或為預防不良事故發生等如:機械定期保養點檢表、登山裝備點檢表，如：,四、查檢表使用目的1.為了日常管理：對品質管制項目的查檢、作業前的查檢、設備安全的查檢、作業標准要求的查檢2.為了特別調查：品質異常問題調查、重點問題調查、不良原因調查及發改善點的查檢3.為了要報告：調查需取得記錄，做成統計表以便分析,五.查檢表使用方法：1.查檢內容要使工作現場人員了解2.需明確查檢責任人由誰來做3.對事物現場的觀察要客觀、詳盡4.發現問題要當場記錄5.根據記錄作成數據及統計圖6.盡快發現問題，向上級報告7.了解情況，立即采取對策8.有了對策要立即采取行動9.查檢的結果，有關人員必須了解,第二章層別法,一.何謂層別法?(Stratification)發生品質異常的原因很多，有時很單純，有時很複雜，但影響品質得原因不外乎是原材料、機器、作業人員、作業方法、環境等。要找出原因出自何處，就有分開觀察而收集數據的必要，如果能找出何種原料，或那一台機器或那一位作業員有問題後加以改善，而杜絕不良品的再發生。這種以分層類別收集數據，找出其間差異的方法就是層別法。,二、層別的項目1.時間的層別:小時別、日期別、週別、月別、季節別等.例:製程中溫度的管理就常以每小時來層別.2.作業員的層別:班別、操作法別、熟練度別、年齡別、性別、教育程度別等.例:A班及B班完成品品質層別.3.機械、設備的層別:場所別、機型別、年代別、工具別、編號別、速度別等.例:不同機型生產相同產品以機型別來分析其不良率.,4.作業條件的層別:溫度別、濕度別、壓力別、天氣別、作業時間別、作業方法別、測定器別等.例:對溫度敏感的作業現場所應記錄其溫濕度,以便溫濕度變化時能層別比較.5.原材料的層別:供應者別、群體批別、製造廠別、產地別、材質別、大小类別、存儲期間別、成分別等.例:同一廠商供應的原材料也應做好批號別,領用時均能加以層別,以便了解各批原料的品質,甚至不良發生時更能迅速採取應急措施,使損失達最小的程度.,6.測定的層別:測定器別、測定者別、測定方法別等.7.檢查的層別:檢查員別、檢查場所別、檢查方法等.8.其他:良品與不良品別、包裝別、搬運方法別等.,三.層別法的實際應用利用查檢表收集數據例如：某生產主機板公司向A、B二家PCB廠進料，根據IQC進料檢驗記錄識比較二家供應商品質狀況。(1).1-8月二家供應商進料檢驗記錄：,(2)根據資料作出廠商別不良率推移圖,四、使用層別法時應該注意的事項1.數據的性質分類要求明確2.收集數據如：品質(不良率)、效率(工時)、成本(費用之各項日報、周報、月報中去發現問題3.同一問題有很多項目在一起應該分層別4.層別所得到的資料要與對策相連接,第三章柏拉图法,一、何謂柏拉圖：柏拉圖是意大利經濟學家柏拉圖所發明，是根據收集之數據、項目而按其大小順序，自左而右排列的圖，從柏拉圖中可看出那一項有問題，其影響程度如何，重點在那俚，以判斷問題的特征點，並針對問題點采取改善措施,二.柏拉圖的製作方法1.決定不良項目分類，(包括原因類分類，內容類分類)，數據收集期間,並且按照分類項目收集數據，如：部品外觀不良狀況記錄表,2.整理數數各項目以數據的大小順序排列，並求其累積數、比率及累積比率,3.繪制柏拉圖,三、柏拉圖看法柏拉圖以數據、項目，如不良損失金額，不良件數、缺點數等(y軸);以及要因別，現象別，制品別，品種別等(X軸),以其大小順序排列的條圖，對現場管理及監督者而言，由柏拉圖可看出下列問題：1.那一項問題最大2.問題大小排列一目瞭然3.各項對整體所占份量及其影響程度如何4.減少不良項目對整體效果的預測及評估,第四章特性要因圖,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.用腦力激蕩法製作特性要因圖1.決定要討論的品質特性2.盡可能找出所有可能會影響品質特性的因素3.找出各種原因之的關系,在魚骨圖中用箭頭聯接4.根據對結果影響的重要程度,標出重要因素5.在魚骨圖中標出必要信息此方法包括兩項活動:一找原因;二系統整理出這些原因注意事項: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.用邏輯推理法製作特性要因圖1.確定品質的特征2.將品質特性寫在紙的右側,從左至右畫一箭頭(主骨),將結果用方框框上.3.列出影響大骨(主要原因)的原因,也就是第二層次原因作為中骨,接著列出第三層次原因4.根據對結果影響的重要程度,標出重要因素5.在魚骨圖中標出必要信息注意事項:利用5個為什麼進行追踪原因,四.特性要因圖用法1.改善解析用：改善品質，提高效率，以降低成本為目標，進行現狀解析掌握重要問題2.制定標准用：為制定或修改作業方法，管理項目及管理方法使用3.尋找對策用：在特性要因圖上標出不同影響程度記錄，在各主要因素掌握後，在做追求對策要因圖4.追查原因：客戶抱怨或有不良品時，作為尋找原因，采取措施用5.教育訓練：通過討論來學習別人的經驗和技術,五.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盪法的原則,讓所有的成員表達心聲2.特性要明確“什麼”、“為什麼”，這樣容易激發聯想3.以事實為依據，依自由發言方式，把要因記錄上4.收集多數人的意見，綜合相關人員一起討論5.無因果關係之要因，不需歸類6.對原因徹底加以分析7.列出的要因應給予層別化8.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,WHY:為什麼必要;WHAT:目的何在;WHERE:在何處做;WHEN:何時做;WHO:誰來做;HOW:如何做.,所謂5W1H就是,特性要因圖的思考原則一、腦力激蕩法四原則:1.自由奔放2.意見越多越好3.嚴禁批評他人4.搭便車二、5W1H法(WHATHEREWHENWHOWHYHOW)三、5M法(MAN、MACHINE、MATERIAL、METHOD、MEASUREMENT)四、系統圖法,特性要因圖畫法一、決定問題的特性二、畫一粗箭頭,表示制程,為什飯菜不好吃,特性要因圖之畫法三、原因分類成几個大類,且以圈起來-中骨四、加上箭頭的大分枝,約60插到母線-子枝,材料,方法,鍋子,人,為什麼飯菜不好吃?,五、尋求中、小原因,并圈出重點,時間,材料,人,方法,鍋子,為什麼飯不好吃？,不熟練,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,特性要因圖,第五章散佈圖,一.何謂散佈圖?在分析獨立數據時，用直方圖，柏拉图就可以找到改善點，但如果解析兩個變量X與Y之間的相關特性，就是散佈圖。將X與Y的兩組數據繪在方格紙上，可看出X與Y之間相互關係情形的圖是散佈圖。如：鋼的淬火溫度與硬度；油的溫度與粘度;玻璃中的含鉛量與抗輻射等這里講的數據是雙化的,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.,二.散佈圖製作的四個步驟:1.收集相對應數據,至少三十組上,並且整理寫到數據表上.2.找出數據之中的最大值和最小值.3.書出縱軸與橫軸刻度,計算組距.4.將各組對應數據標示在座標上.,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:,三、散佈圖的判斷,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,也就是就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,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:,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:,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,四、散佈圖重點1.可發現原因與結果的關係收集原因的數據與結果的數據，相對比較2.繪出散佈圖，對結果可一目瞭然在散佈圖內，將原因和結果的數據點入3.可判斷是有關聯或是沒有關聯由散佈圖可以清楚了解兩組數據間的關係4.收集到的數據在圖上無法判定先分層別，再行點入成散佈圖,第六章直方圖,一.何謂直方圖?直方圖就是將所收集的數據.特性值或結果值,用一定的範圍在橫軸上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並用柱形畫出的圖形.實際上，直方圖就是次數分配表，沿橫軸以各組組界為分界，組距為底邊，以各組次數為高度，在每一組距上畫一矩形，所繪成之圖形。,二、直方圖使用目的1.測知制程能力2.調查是否混入兩個以上不同群體3.測知分配中心或平均值4.與規格值比較計算不良率5.測知分散范圍或差異6.測知有無假數據7.訂定規格界限,三.直方圖的製作步驟:1.收集數據並且記錄在紙上.(50組以上)2.決定組數K=n3.計算全距(范圍)，組距全距(R)=最大值-最小值組距(C)=R/C=全距/組距,4.計算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.決定組的中心點決定組的中心點=(上組界+下組界)/26.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、實例某電纜廠有兩臺生產設備,最近,經常有不符合規格值(135210g)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,2.作A設備之層別直方圖,3.B設備之層別圖,4.結論,直方圖例,下限SL130,3,11,10,30,21,11,11,3,0,5,10,15,20,25,30,35,119.5126,126132.5,132.5139,139145.5,145.5152,152158.5,158.5165,165171.5,上限SL180,五.如何依據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,這種情形大都是製作直方圖的方法或數據收集(測量)方法不正確所產生.如下圖所示:,3.如圖所示為絕壁形,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:,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,4.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,會出現此種情形,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。,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,六.與規格值或標準值作比較,1.符合規格A.理想型:制品良好,能力足夠.制程能力在規格界限內,且平均值與規格中心一致,平均值加減4倍標準差為規格界限,制程稍有變大或變小都不會超過規格值是一種最理想的直方圖.,B.一則無餘裕:制品偏向一邊,而另一邊有餘裕很多,若製程再變大(或變小),很可能會有不良發生,必須設法使製程中心值與規格中心值吻合才好.,C.兩側無餘裕:制品的最小值均在規格內,但都在規格上下兩端內,且其中心值與規格中心值吻合,雖沒有不良發生,但若製程稍有變動,說會有不良品發生之危險,要設法提高製程的精度才好.,0,2.不符合規格A.平均值偏左(或偏右):如果平均值偏向規格下限並伸展至規格下限左邊,或偏向規格上限伸展到規格上限的右邊,但製程呈常態分配,此即表示平均位置的偏差,應對固定的設備,機器,原因等方向去追查.,B.分散度過大:實際製程的最大值與最小值均超過規格值,有不良品發生(斜線規格),表示標準差太大,制程能力不足,應針對人員,方法等方向去追查,要設法使產品的變異縮小,或是規格訂的太嚴,應放寬規格.,C.表示製程之生產完全沒有依照規格去考慮,或規格訂得不合理,根本無法達到規格.,七.直方圖在應用上必須注意事項,1.直方圖可根據由形圖按分佈形狀來觀察製程是否正常.2.產品規格分佈圖案可與標準規格作比較,有多大的差異.3.是否必要再進一步層別化.,第七章管制圖,從每日生產的產品線中所測品質特征的數據中,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.,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.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.,二.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,P管制圖實例,運用條件:1.產品不是良品就是不良品2.抽樣放回3.彼此獨立進行樣品不良率計算公式為:P=標準差公式為:S=,上下限計算公式如下:,管制上限(ucl):=+3(為平均不良率,n為樣本數)中心線(cl):管制下限(lcl)=-3如果下限計算結果可能為負數,因為二項分配並不對稱,且其下限為零,故當管制下限出現小于零的情況,應取0表示.平均不良率應用加權平均數來計算(用不良數總數與全體的樣本總數之比).,例:寶光廠生產的MOUSE用的包裝袋,檢驗其底部是否有破損即包裝為不良品,取30個樣本,每個樣本數為50個,這些樣本是在機器每天三班制的連續工作每半小時取一次而得.,計算結果如下:,平均不良率P=0.233(CL)用P當真實過程不合格的估計值,可以計算管制上限和下限,如下:UCL=P+3=0.412LCL=P-3=0.054,P管制圖如下:,UCL=0.41,UCL=0.23,UCL=0.05,針對管制圖進行分析,由管制圖中我們可以發現來自樣本12及25的兩點超出管制上限,故制程是在非管制狀態,必須進一步探討是否有異常原因.分析樣本12得知,在這半小時里,有一批新進的包裝袋被使用,所以這異常的現象是由于新原料加入引起.而在樣本25那半小時,有一個沒有經驗的員工在操作此機器,而使樣本25有這麼高的不良率.現在將超出管制界限的兩個點刪除掉,重新計算管制界限,管制以后的制程,其管制中心線及上.下限為,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布,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,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.,3點中有2點在A區,連續9點在C區或C區以外,連續6點遞增或遞減,14點上下交替,5點中有4點在B區,15點在C區中心線上下,8點在中心線兩側,但無一在C區,非隨機管制界限內的判定利用點的排法判定是否處在管制狀態,可依以下法則:1.點在中心線的一方連續出現.2.點在中心線的一方出現很多時.3.點接近管制界限出現時.4.點持續上升或下降時.5.點有周期性變動時.,連串連續七點或八點在中心線與管制上限或中心線與管制下限之間的型誤關差的機率是約為()8=0.0039,在如此小的機率竟會出現,可想像有異常原因發生,在中心線的上方或下方出現的點較多如下1.連續11點以上至少有10點2.連續14點以上至少有12點3.連續17點以上至少有14點4.連續20點以上至少有16點,點子出現在管制界限附近,三倍標準差與二倍標準差間.1.連續3點中有2點.2.連續7點中有3點.3.連續10點中有4點管制圖中的點的趨勢傾向:連續6點以上一直上升或一直下降,趨勢是以向某一個方向連續移動,而趨勢傾向的發生有以下可能原因:1.由于工具磨損或制程中某些成分劣化所造成.2.人的因素造成,如工作者疲勞.3.季節性因素造成,如氣溫變化.,管制圖中的點的趨勢傾向連續6點以上一直上升或一直下降,趨勢是以向某一個方向連續移動,而趨勢傾向的發生有以下可能原因:1.由于工具磨損或制程中某些成分劣化所造成.2.人的因素造成,如工作者疲勞.3.季節性因素造成,如氣溫變化.周期性循環變化管制圖上