QC七大手法2ppt课件

1、Q C - 7.常用統計手法介紹QC七大手法1.查檢表(Check list)2.柏拉圖(Pareto chart)3.特性要因圖(Cause and effect diagram)4.散佈圖(Scatter diagram)5.直方圖(Histogram) 6.控制圖(Control chart)7.層別法(Stratification).查檢表何謂查檢表：查檢表是將原始搜集到的數據用容易了解的方式作成圖形或表格，並記上檢查記號，或加以統計整理，作為進一步分析或核對檢查用。查檢表的種類：記錄用查檢表：目的在搜集數據型的資料，做進一步統計整理用。點檢用查檢表：目的主要在檢查事物。機械.等的運作

2、狀況，或檢查問題用。 .東西未歸定位查檢表記錄用查檢表第一季合 計客廳飯廳男主人女主人女主人其他 合 計42 983157462男主人臥室171873241379282530546868642002229第二季第三季.汽車定期保養點檢表點檢用查檢表10000KM 時定期保養顧 客 名： 日 期：車牌號碼：車 種：行駛公里：作 業 者：電瓶液量水箱胎壓火星塞風扇皮帶註： 檢查 調整 X更換空氣濾淨器機油分電盤蓋化油器.查檢表的製作要點Step 1.決定所要蒐集的數據及希望把握的項目Step 2.決定查檢表的格式Step 3.決定記錄方式Step 4.決定蒐集數據的方法留意：查檢表的格式及內容，要

3、讓运用者最方便运用及最易記錄為最高原則。.查檢表的运用數據蒐集完成應馬上运用，防止因時間過久而失去時效性。首先觀察整體數據能否代表某些事實？數據能否集中在某些項目或各項目之間有否差異？能否因時間的經過而產生了變化？亦即能否有時間性的差異存在.查檢表的實作請準備一份查檢表(check List)，作為下周公司舉辦露營應攜帶物品清單：.柏拉圖何謂柏拉圖：所謂柏拉圖是根據所蒐集的數據，依據不良缘由、不良狀況、不良發生位置或客戶埋怨的種類、平安事故等不同區分標準，找出比率最大的項目或缘由，並且將所構成的項目按照大小順序陈列，再加上累積值的圖形。以作為改善的優先順序。.用前面例子的查檢表數字可以整理成底

4、下的柏拉圖東西未歸定位柏拉圖.柏拉圖的製作方法Step1.決定不良的分類項目：藉由結果別分類藉由缘由別分類 留意：最好不要超過6項Step2.決定數據蒐集期間，並且按照分類項目蒐集數據：決定一天、一周、一個月、一季或一年為期間Step3. 記入圖表紙並且依據大小陈列畫出柱形：Step4. 點上累計值並且用線連結：累計比率各項累計數/總數*100Step5. 記入柏拉圖的主題及相關資料：.掌握問題點發現缘由效果確認运用時機留意要點發生頻率高不一定代表影響程度大，亦即並非立刻要進行對策。經由不同的衡量標準來確認最重要的問題。分析不同類別的數據。範圍太廣的項目，應再分成較細的類別，以免分析不易。柏拉

5、圖的运用時機及留意要點.柏拉圖繪製實例以某家庭之某月支出查檢表為例，其柏拉圖繪製過程如下：支出項目出支金額累計金額累計比率伙食費10,25010,25041零用錢5,00015,25061水電瓦斯費3,75019,00076教育費2,00021,00084交際費1,00022,00088其他3,00025,000100Total25,00025,000100.家庭之某月支出的柏拉圖.柏拉圖的錯誤指正實作.在進行品質改善小組活動(QIT)時，有時會用柏拉圖來做改善前後的效果比較，在製作對策前後的效果確認時應留意以下三項：柏拉圖蒐集數據的期間和對象必須一樣對季節性的變化應列入考慮對於對策項目以外亦

6、必須加以留意，防止消除了主要因此使得其他要因添加。柏拉圖與品質改善小組活動.特性要因圖何謂特性要因圖：一個問題的特性遭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係而且有條理的圖形。這個圖形稱為特性要因圖。問題的特性是由許多要因呵斥的！要 因要 因要 因要 因要 因 要 因問題特性.將這些要因分群成為大、中、小要因，可繪製成特性要因圖，因其像魚骨故又稱魚骨圖。大要因大要因大要因大要因中要因中要因中要因中要因小要因特性.特性要因圖製作的六個步驟步驟一：決定問題或品質的特性為什麼延遲交貨特性.步驟二：決定大要因人製造交貨物品為什麼延遲交貨.步驟三：決定中、小要因：可利用親和圖法來將中、小

7、要因區分出來。步驟四：討論影響問題點的主要缘由。步驟五：填上製作目的，日期及製作者等資料。人製造交貨物品為什麼延遲交貨情報錯誤沒有危機感生產計劃不相吻合不良率高存放位置不佳庫存量低交期過短會議目的：會議日期：與會者：.特性要因圖的运用時機問題的整理，及缘由的探求。清查真正的缘由尋找對策：特性要因圖也可用來做對策整理用，這時魚頭的方向會剛好相反過來，又稱為反轉。大要因大要因大要因大要因中要因中要因中要因中要因小要因如何做.繪製特性要因圖應該留意的事項繪製特性要因圖要把握腦力激盪法的原則，讓一切的成員表達心聲。列出的要因應給予層別化。繪製特性要因圖時，重點應放在“為何會有這種缘由並且依5W1H的方

8、法逐一列出。假设您是指導人員，切記不可憑個人好惡去決定或交辦給他人的方式而影響討論人員的熱忱。所謂5W1H就是：Why(為何必要)、What(目的為何)、Where(在何處做)、When(何時做) 、Who(誰來做)、How(如何做)。.散佈圖何謂散佈圖？以縱軸表示結果，以橫軸表示缘由：用點表示出分佈形態，根據分佈的形態判斷對應數據之間的相互關係的圖型，稱為散佈圖。其相對應之方法為相關係數之計算.散佈圖製作的五個步驟步驟一：蒐集相對應數據，至少三十組以上，並且整理寫到數據表上，如下表。步驟二：找出數據之中的最大值與最小值。缘由結果.步驟三：畫出縱軸與橫軸刻度，計算組距時數的組距：59-42=1

9、7缘由的組距：890-810=80步驟四：將各組對應數據標示在座標上.步驟五：記入必要事項品名：單位：執行者：日期：.散佈圖的研判D.非顯著性負相關散佈圖可以呈現如下幾種缘由與結果之間的關係。A.正相關B.弱正相關C.負相關E.無相關F.曲線相關0.85r10.7r0.85-1r-0.85-0.85r-0.7-0.4r0.4.运用散佈圖時應留意事項留意能否有異常點的存在：亦即該點和其他點相距很遠。能否有假相關：雖然數據顯示具相關性，但是亦有其他文獻或經驗認為此二者不具相關性，此時需在深化探討。能否有必要加以層別：亦即由數據看是具有相關，但將數據分群後卻發現不相關，反之亦然。因此一個相關與否的散

10、佈圖需求放入單純必要的數據。.何謂相關分析相關分析Correalation Analysis:藉由計算自變數和應變數之相關性，以了解及能否具有關係及是何種關係。相關係數之公式.相關分析.相關分析的判讀相關係數r會介於-11之間。以0.7071稱為正相關，亦即此二者會有同時變大或變小的關係包含線性及非線性。以-0.707-1稱為負相關，亦即此二者會有呈現相反的變大或變小的關係包含線性及非線性。介於-0.40.4稱為不相關，亦即此二者不具備相關性。.次數直方圖次數直方圖普通又稱直方圖，它通常用於：其平均值能否在中央判斷數據能否為鐘形曲線製程才干能否符合規定直方圖適合用於做製程後的分析，不適协作為監

11、控正在生產的產品。.次數直方圖繪製次數直方圖Step 1 搜集量測數據：假設為了調查SiO2之薄膜製程，因此每天搜集一片量測五點膜厚。.次數直方圖Step 2 找各組中最大及最小值：找出每組之最大、最小之數據，並標註符號.次數直方圖Step 3 找全部中最大及最小值：找出一切數據之最大、最小，並標註符號.次數直方圖Step 4 計算量測值之全距(Range)：計算量測值之全距(Range)，亦即最大和最小的差距Range=0.6-0.41=0.19.Step 5 決定條狀圖的區間亦稱為組距：為了使每一個圖形之寬度都相等，因此有必要將數據區分為數個組。為使圖形能正確，選擇適當之組數是相當重要。太

12、少之組數將呵斥資訊缺乏，極端的說在此例將一切數據皆分為一組，其結果是一堆數字而已。至於太多組數將呵斥每一組之個數皆相等，例如將本例分為25組則各組將各有一個數據，最多一組23個而已。決定組數的準則樣本數組數小於505750100610101150712大於1501012次數直方圖.Step 6 決定組距的組界及組中點：在本例中，由於樣本個數為50因此決定运用7組。而在Step 4 所算出之全距為0.19，因此將0.19/7=0.0271.，由於數據之有效位數為0.01，因此組距寬度設到小數點下二位即可，所以令為0.03。至於如何決定組界呢？為使同一點不至於在2個組出現，而呵斥區分上之困擾，所以

13、組界普通是採用數據有效位數的下一位，亦即0.005。各組的組距、組中點與組界 組距組中點 組界0.390.42 0.405 0.3950.4250.420.45 0.435 0.4250.4550.450.48 0.465 0.4550.4850.480.51 0.4950.4850.5150.510.54 0.525 0.5150.5450.540.57 0.555 0.5450.5750.570.60 0.585 0.5750.605次數直方圖.Step 7 計算各組出現之個數：配合Step 6 所作出的表計算各組出現之個數其結果如下：次數直方圖各組的組距、組中點與組界及次數 組距組中點組

14、界次數0.390.42 0.405 0.3950.42540.420.45 0.435 0.4250.455100.450.48 0.465 0.4550.485120.480.51 0.4950.4850.51580.510.54 0.525 0.5150.54530.540.57 0.555 0.5450.57580.570.60 0.585 0.5750.6055.Step 8 繪製次數直方圖：繪製次數直方圖，其原則如下：敘述資料的緣由。容易閱讀縱、橫座標的尺度及標示次數直方圖.次數直方圖透显露何種訊息：在本例中可看出很明顯為2個山峰，經過調閱生產記錄得知，2/5日有進行新配方之試作研讨

15、，而在2/8及2/10日再次進行。因此可看出此三日之平均值高於普通。假设捨棄此三日之數據其結果如下：可看出為一個偏下限之常態分配圖。次數直方圖.繪製次數直方圖的留意事項：运用等寬的組距，不等寬的組距將呵斥視覺上的差異，因此儘能够採用等寬的組距。不要运用跳蛙式座標的繪圖，在某個數據組中，由於個數過多常看到此一繪圖方式，建議發生此一情形可改用對數座標或再次審核數據。組距不要採用開放式，開放式常會令人無法得知其界限究竟為多少。組距不可太少或太多。不要將多個數據資訊放在一張圖表上，如此將呵斥閱讀上的困難。次數直方圖.記錄接腳強度，調查日期為其數值如下：7/17/4日，每日量測10個，一個量測一點一隻腳

16、，其數據如下：7/17/27/37/4715131910129121413131611141414131016121117131515141516131714151614151215131416次數直方圖實作題目.控制圖控制圖的分類，控制圖分兩種：計量值控制圖又分X-R平均值及全距控制圖、中位值及全距控制圖、個別值及全距控制圖計數值控制圖又分P百分不良率控制圖、nP不良個數控制圖、C缺點數控制圖計量控制圖適用的狀況是：資料是可量測的，且數據方式是連續性的。計數控制圖則適用於資料大半只能断定為良或不良，數據不為連續量的狀況，普通常用於外觀檢查。.控制圖用途：判斷未來之數據能否會超出規格其平均值能

17、否和目標值相吻合何時需求進行對策的找尋何時可以延長檢查間隔何時可以不需留意控制此特性值數據適协作為監控正在生產的產品製作控制圖的留意事項：正確選擇控制點、以免發現問題卻無法反應。訂定合理之控制界限，以免產品或製程條件超出規格。訂定適當的檢查間隔，以免呵斥資源人力浪費或者不良品發生而不知道。對於製程持續加以監控，以期在問題未發生前進行對策的處理。.最大平均值=0.63最小平均值=0.54總平均=0.58UCLx=0.655LCLx=0.505最大全距=0.19最小全距=0.07平均全距=0.13UCLR=0.275LCLR=0計量值控制圖.X-R控制圖作法：Step 1 選擇量測點：在每一個製程

18、中會有很多量測點，但如何確定量測點是有效的且重要的呢？有以下數點可供參考：要找出製程中最重要的點，不要使控制圖淪為“日記。或許該點不易量測，此時可考慮运用代用特性。儘能够選在發生問題時，可以補救的點。此點在現在為量測點，但並不表示長久一定是量測點。計量值控制圖.Step 2 取樣：在進行控制圖的製作時，由於需求“連續取樣，因此通常一個樣本會包含45件，將其一一量測後再填入控制圖中。如何取樣在SPC中是非常重要，因此取樣原則上最好不要包含“非隨機性誤差，因為此一誤差將呵斥數據上很大差異，假设不得已時最好能使此一誤差同樣出現在各個樣本中。計量值控制圖.Step 3 規劃資料圖表格式：在進行控制圖的

19、製作時，一份好的表格應包括之背景資料如下下圖是ASQC所用之表格：日期品名或零件量測單位操作者其他相關資料計量值控制圖.平均值全距.Step 4 取樣並記錄量測結果：按照計劃進行取樣、量測及記錄，並填入表中。計量值控制圖Step 5 計算各組的平均值及全距：在本例中是以每8小時為一組，因此必須算出9組各別的平均值及其全距並將最大及最小的數值圈出。完成之圖表如下.平均值全距.Step 6 計算總平均及平均全距：計算出全部數據的平均值及平均全距。在本例分別為平均值=0.58，平均全距為=0.13。計量值控制圖Step 7 決定座標範圍及點繪資料：首先找出最大和最小的平均值，在找出最大和最小的全距，

20、以便確定座標的範圍及最小刻度，如此才可將一切資料全部點繪在圖表中。.最大平均值=0.63最小平均值=0.54總平均=0.58最大全距=0.19最小全距=0.07平均全距=0.13計量值控制圖.Step 8 決定全距控制界限：在計算平均值的控制界限時，先求出全距的控制圖，如此可知“非隨機性誤差能否存在，假使超出則代表有“非隨機性誤差，假设不穩定則不須檢查平均值能否在監控亦即能否超出控制界限。此時應著手於製程穩定度的改善任务。全距的控制上限為D4*R=2.114*0.13=0.275=UCLR全距的控制下限為D3*R=0*0.13=0.00=LCLR計量值控制圖.最大平均值=0.63最小平均值=0

21、.54總平均=0.58最大全距=0.19最小全距=0.07平均全距=0.13UCLR=0.275LCLR=0計量值控制圖.Step 9 全距能否都在控制界限內：計量值控制圖.Step 10 決定平均值控制界限：確定全距在監控下，再求平均值控制界限。平均值的控制上限為UCLX=X+(A2*R)=0.58+(0.557*0.13)=0.655平均值的控制下限為LCLX=X-(A2*R)=0.58-(0.557*0.13)=0.505計量值控制圖.計量值控制圖Step 11 平均值能否都在控制界限內：.最大平均值=0.63最小平均值=0.54總平均=0.58UCLx=0.655LCLx=0.505最

22、大全距=0.19最小全距=0.07平均全距=0.13UCLR=0.275LCLR=0計量值控制圖.在製程中如何運用控制圖假使全距及平均值都在控制界限以內，則可確定沒有“非隨機性誤差存在。又總平均值能否符合目標值，也是另一個重點。假设全距及平均值皆落在控制界限內，此一情形代表此一製程目前已在控制中，但並非表示往後量產不需留意，因為即使再穩定製程中也會有突發之情勢發生。而且能否能在不添加太多本钱下，將製程做的更穩定是工程師的希望，因此控制圖即可在未來製程的問題未發生時，立刻給與必要的資訊。普通常作為判斷的依據有：平均值連續7點分在總平均值兩側且具有同一趨向。平均值連續3點中，有2點在2倍和3倍之間

23、，即A區。平均值連續5點中，有4點在1倍和2倍之間，即B區。平均值連續8點皆在同一側，即A,B,C區。.計量值控制圖應用摘要控制圖能告知能否可以繼續生產，亦或需求進行製程上的調整。亦即可以断定目前的偏向量是由隨機性或非隨機性誤差所呵斥。資料方式為計量值時，採用上述的3個圖表之一。先要製作全距控制圖，以確保數據沒有很不合理的情形發生，才可以進行平均值或中位值或個別值的断定。控制界限只和製程穩定度有關，和規格並無關係，但普通常採取規格能否比控制界限的4/3倍大，以判斷製程穩定與否的依據。完成的計量控制圖可运用在製程上進行監測的任务，並依據上述異常的判斷基準，作為調整的依據。.異常現象圖ABC計量值

24、控制圖.記錄蝕刻後的線寬，其數據如下：X-R圖實作題目.計數值控制圖計數控制圖適用於資料大半只能断定為良或不良，且數據不為連續量之管理用圖表。常用計數控制圖有：P圖：用來控制製程中百分不良率nP圖：用來控制不良數c圖：用來控制每一件產品上的缺點數計數控制圖主要用途：用於管理不能計量的控制點。可以將製品分成兩大類者，一為“良品另一為“不良品者。.製作P百分不良率控制圖的留意事項：P圖大多採用百分率，亦即在一百件產品中，不良品所佔比率，因此我們常稱其為百分不良率P圖。普通檢查項目會有很多，所以能够1件產品同時具有2個以上的不合格項目，此時我們僅能以1件產品來計算。從分析圖中試著去了解不同變數下呵斥

25、不良數量改變的情況。計數值控制圖.P百分不良率控制圖的製作：Step 1 取樣：決定樣本規模要件如下規模至少50件或規模要大到每次取樣個數中，至少含有4個以上不良品發生。防止在一長時段如一天觀察一個大樣本，而應該改為24小時觀察小樣本。當每次取樣的大小不同時，假设樣本大於或小於平均樣本的20%時，要重新計算控制界限。計數值控制圖.Step 2 將根本資料填入P圖中：記錄可以描画相關訊息的資料Step 3 搜集樣本及記錄資料：假設他每次取樣50個樣本，建議他至少連續取樣20次，並區分“良品及“不良品，此時“檢驗數填入50，將“不良品數量填入“不良數中。如下表所示：計數值控制圖.缺點種類備註時間檢

26、驗數不良數百分不良率10:3050411:0050511:3050912:0050612:3050513:00501113:3050414:0050714:3050815:0050315:3050716:0050916:3050617:00501017:3050718:0050418:3050919:0050719:3050820:00505百分不良率.Step 4 計算百分不良率P：P不良率的公式：P=不良個數/樣本大小*100%=4/50*100%=8%Step 5計算製程中平均不良率：將不良數將加總再除以檢驗總數P=134/1000*100%=13.4%計數值控制圖.Step 6 決定座標範圍及點繪資料：預留適當空間以免圖形過小不易觀察或過大超出界限Step 7 計算百分不良率圖的控制界限：百分不良率圖的上下控制界限公式如下：在計算控制下限有時會有負值產生，此時以0%替代計數值控制圖.缺點種類備註時間檢驗數不良數百分不良率10:305048.011:0050510.011:3050918.012:0050612.012:3050510.013:00501122.013:3050