品质管理七大手法

1、.：.；第一章：查检表Check Sheet;Check list定义：查检表是运用简单易于了解的规范化表格或图形，人员只需填入规定之查检记号，再加以统计完好其数据，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。查检表的分类：普通而言查检表可依其任务的目的或种类分为下述两种。点检表用查检表：在设计时即已定义运用时，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情况或为预防事故发生，以确保运用时平安用，此类查检表主要是确认检核作业过程中的情况，以防止作业忽略或脱漏，例如教育训练查检表、设备保养查检表内部稽核对检表，行车前车况查检表等等均属之。记录用点检表：此

2、类查检表是用来搜集方案资料，运用于不良缘由和不良工程的记录，作法是将数据分类为数个工程别，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，质量良莠等记录，故亦称为改善用查检表。查检测表制造应留意的事项明了制造查检表的目的。决议查检的工程。决议查检的频率。决议查检的人员及方法。相关条件之记录方式，如作业场所、日期、工程等。决议查检表格式图形或表格。决议查检记录的方式。如：正、+、。查检表的制造方法点检用查检表之制造方法：列出每一需求点检的工程。非点检不可的工程是什么？如：非执行不可的作业，非检查不可的事项等。有顺序需求时，应注明序号，依序排队列。如可行尽能够将机械别、机种别、人员、工程别

3、等加以层别，利于解析。先用看看，如有不符需求处，加以改善后，才正式复印。记录用查检表制造方法：决议希望把握的工程和及所要搜集的数据。在执行此一步骤时，应该由相关人员以过去累积的阅历及知识来决议！最正确的方法是召集部门内一切人共同参与，集思广益以免脱漏某些重要工程。决议查检表的格式，格式的决议，应根据欲层别分析的程度，设计一种记录与整理都很容易及适宜本人运用的格式。决议记录的方式：a“正字记号，运用频率极高，普通较常采用；b“ | 棒记号，多运用于质量管理，如： 次数分配表。c决议搜集数据的方法：由何人搜集、期间多久、检查方法等均应事先决议。查检表记载的工程标题：目的何在？-What对象、工程：

4、为什么？-Why人员：由谁做？-Who方法：何种方法？-How时间：什么时间？期间间隔多久？-When制程别、检验站：在什么地方？什么场所？-Where结果之整理：合计、平均、统计分析传送途径：谁需求了解？要报告给谁？查检表制造要点：查检表的制造，可恣意配合需求目的而作更改，故没有特定格式，但仍有几项重点是制造时特别留意的：并非一开场，即要求完美，可先行参考他人的例，模拟出新的，运用时如有不理想，再行改善。愈简单愈好，容易记录、看图，以最短的时间将现场的资料记录下来。一目了然，查检的事项应清楚陈说，使记录者在记录问题的同时，即能明了所登记的内容。以Team work的方式，大家集思广益，切记不

5、可脱漏重要工程。设计不会令运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。查检表的作用查检表制造完成后，要让任务场所中的人员运用者了解，并且做在职训练，而在运用查检表时应留意以下事项并适时反映。搜集完成之数据应立刻便用，并察看整体数据能否代表某些现实？数据能否集中在某些工程，而各工程间之差别为何？某些事项能否因时间的经过而有所变化？如有异常，应马上清查缘由，并采取必要之措施。查检的工程应随着作业的改善而改动。现实现物的察看要细心、客观。由运用的记录即能迅速判别，采取行动。查检责任者，明确指定谁来做，并使其了解搜集目的及方法。搜集的数据应能获得层别的情报。数据搜集后，假设发现并非当初所

6、想象的，应重新检讨再搜集之。查检之工程，期间计算单位等基准，应一致方能进展统计分析。尽快将结果呈报您要报告的人，并使相关人员亦能知晓。数据的搜集应留意样本获得之随机性与代表性。对于过去，如今及未来的查检记录，应适当保管，并比较其差别性。查检表完成后可利用柏拉图加以整理，以便掌握问题重心。范围点检用查检表汽车驾驶前之查检表汽车驾驶前查检表操作顺序留意点查核点走进车边车胎能否漏气车胎固定情形如何？走一圈看车子有否异常？开车锁钥匙正确插入钥匙孔检核车内配线异常检核车内异常音坐位调整离合器的踩踏觉得如何？刹车的踩踏觉得如何？启开引擎盖试试看能否设定时限安装等引擎启动排挡能否在空档？领带歪斜？头发散乱？

7、空转后视镜、侧镜能否适当？脸不洁出发紧上平安带周围有无他人。上班前服饰的查检表防止不小心失误的查检表上 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顾问公司或普通企业教育训练时班主任之查检表班主任查检表项 目开训终了照相机班主任证书名片课本或讲义随堂检验考卷班主任职责投影片课程进度表签到表课程任务日报表学员顾历卡学员通讯录出勤统计表成果统计表颜色标签四色笔计算机全勤奖状结业证书教育训练前查核用之查检表例训练预备的查检表以下查检表可以协助 他查核训练教室能否曾经预备妥当。资料预备学员签到簿？意见调查表？讲义能否已摆在教室里？讲义能否以运用的

8、顺序陈列？讲义将如何分发？一切的教学资料都曾经在教室里了吗？文具纸口供应品能否备妥？油性笔能否备妥以供在抽影片上书写？黑板能否干净？能否备有白板笔与板擦？假设学员将绘制图表，能否备有足够的纸和笔？能否需求检验，检验卷预备否？服饰能否需预备小礼物？餐宿事宜连络否？能否需预备交通车？茶水能否备妥？讲师事前连络否？学员事前连络否？辅助设备教室确定否？桌椅能否已安排妥当？讲台能否已摆好？他知道如何操作该型录影机吗？能否已熟练操作各项设备？幻灯片能否已备妥，幻灯片能否已按照顺序排好？投影片能否已备妥，投影片能否已按照顺序排好？影片放映机能否已就位？影片能否已上机调好？荧幕能否已就位？录影机与显示器能否已

9、就位？录影机能否备妥？能否检查一切的视听设备？海报与支架能否就位？灯光开关在那里？灯光可以调暗吗？恒温器设在那里含冷、暖气设备？他会调整空调吗？指挥棒能否需求预备？产品质量检验断定用查检表例消费废品外观质量判基准表工程项 目 说 明良品细微缺陷次要缺陷主要缺陷严重缺陷一主机配件及外观配件电源线、阐明书及指定配件正确，性能良好配件与指定规格不符配件破损或变形配件欠缺配件不动作，无法运用外观涂装在间隔 60cm与规范样品比较很正常涂装与规范品比较有微小差别；污渍在1mm以上运用清洁剂无法去除底色暴露外表有对人体产生损伤的锐利边缘或突起物色泽度前后差流水纹产生堆高机年度保养查检表例堆高机每年自动检查

10、记录表 检查日期： 年 月 日组件检查明细检查结果改善建议改善期限备注引擎系统1水箱帮浦燃料，光滑油能否滴漏？良好尚可不良2空气滤清器能否污染？3起动运转能否良好？4油压能否正常？5分电盘接点能否磨损，情况能否严重？6喷油嘴能否阻塞损伤？7调整器能否灵敏？电系统及仪表1电线接头有无松驰外皮能否有破损？照灯光度能否适度？电流表指示灯能否正常？交换器、温度表、油压表作用能否良好？后照镜、喇叭作用及音量？照明灯、刹车灯能否正常？轮轴系轮胎有无割伤及磨损程度，气压能否适度？钢圈有无变形割伤？固定螺丝能否松驰？离合器1跳板间隙及作业能否良好？刹车1手刹车引力及跳板检验能否良好？2管路油量有无滴漏？方向盘

11、静止时方向盘能否有空档？升高系统1油管油压帮浦、操作活门，升高油压缸有无滴漏？2液压油能否过量？有无滴漏？橡皮管有无破损？3货叉有无变形及不合格景象？改善追踪结果担任人： 各级主管： 检查表：汽车定期保养查检表例1000KM定期保养顾 客 名： 日 期：车牌号码： 费 用：车 种： 作 业 者： 行驶公里： 电瓶液量 空气滤清器 水箱 机油 胎压 分电盘盖 火花塞 化油器 风扇皮带 注：检查 调整 改换合成树脂加工品外观表示事项查检表例合成树脂加工品的表示事项合 成 树 脂 加 工 品款式的号码应表示的事项原料树脂耐热温度耐冷温度容量尺寸张数运用上之留意表示者洗面盆，大型水盆，手提水桶，及溶室

12、用器具面盆1大型水盆及手提水箱2Baby bath及热水桶3浴槽盖4热水搅拌棒，其他浴室用器具以下称“热水搅拌棒等5笼子6托盘5水壶3伙食用，食桌用或厨房用之器具渣滓容器，其他有盖之容器，洗衣桶，冰箱用水壶，冰箱用密闭容器等容器皿及筛子，筷子笼，面包盒等不用表示容量之容器除外，以下称“厨房用容器等2皿1筛子，筷子笼，面包盒等不用表示容量之容器以下称“筛子等5切菜板1装冰用器具1其他制品以下伙食用器具等餐具7PE胶膜制或PP胶膜制之袋子，胶膜厚度为0.05mm以下，而且各个包装单位为百张者为限，以下同8热水壶3可搬型便器及厕所用器具除去固定式者，以下同5录用查检表例2-15S活动评分用查检表例5

13、S现场诊断表现场区分 号栋 楼 区 诊断日： 年 月 日诊断者：诊 断 内 容计 点0-1-2地板1无污染且干净2物品放置有否占用通道3物品堆放有否整齐4有无渣滓灰尘5零件，制品有无掉落6有否放置不需求东西7壁面1门窗下班有否灰尘污染2门窗框架有无灰尘3告示书板视觉观感能否良好4壁面有无挂贴不需求的东西5天花板1有无污染或蜘蛛丝2日光灯有无油类污染3吊式告示书板视觉观感能否良好4保送机1配线配管能否良好2日光灯有无污染灰尘3任务台面有无渣滓灰尘污垢4任务台面有无放置多余东西5作业指点书有否挂示6作业指点书挂示视觉能否良好7保送带内侧有无灰尘进入8滚输有无渣滓沾着9脚架部份有无灰尘10机械1配线

14、配管能否良好2有无灰尘污染3有否挂示作业指点书4作业指点书挂示视觉能否良好5例2-2制程分布用查检表例次数尺寸查 检 表0510152025303540计20|321|322|1023|1424|2025|2426|1527|1028|829|530|231|232|1例2-3运用于直方图之次数分配查检表例子NO组 界组中心点查 检次数1119.5-126122.75|5216-132.512.25|103132.50.75| | |124-145.5242.25| | | | | |325245.5-152148.75| | | | |236152-158.5155.25| |107158.

15、5-165161.75|58165-171.5168.25|1合 计97例2-4某检验情况记录查检表例机械作业者日期不良种类5/15/25/3合计A1尺寸50341缺陷41452资料0003其他00052尺寸14828缺陷22113资料12330其他0012B例2-5搜集数据用查检表例部品查检表84年1月24日品 名：外壳 工 厂 名：TKA工 程：IPGC 作业单位：TKA检查总数：4200 检查者名：型一课备 注：全检 批 号：1001种类检核小计外表伤痕裂 纹外表不良模型不良其 他正正正正正正正正正下正正正正正正正正正下正正一301840811107例2-6缺陷记录查检表例设备作业者周一

16、周二周三周四周五周六AMPMAMPMAMPMAMPMAMPMAMPMA01ABA02CDB01EFB02GH总计177834334213127刮痕 凸点 砂孔 黑点例2-7电视机缺点诉原情况查检表例84年7月期间数目查检工程4月5月6月合计画面没有画面| | | | | | | | |46没有颜色|9电波天线老旧| | | | |30天线方向| | | | | | | | | | | | | | |82没有声音| | |15其他| | | |21合计736763203例2-8研讨改良用查检表例课程问卷调查表姓 名所属部门受训课目受训时间您对讲师知识的评价如何？极优 优 良 可 劣本次课和内容吸

17、收程序完全了解 部分了解 不甚了解 完全不了解您以为本课程之程度设计及时数安排如何？A程度 B程度适宜 太深 太浅 适中 太多 太少您以为本课程讲授方式如何？A内容 B内容充实 普通 空洞 新颖 平值 欠佳C表达甚佳期 佳 欠佳您以为本课程对个人之功益如何？养成教育 推展任务 添加知识 配合现况 没有多大益助您以为本课程对任务之助益如何？极有 有 稍有 无您对本次之行政援助、场地及讲义能否称心？1场地 非常称心 称心 尚可 不称心2行政干扰 非常称心 称心 尚可 不称心讲义 非常称心 称心 尚可 不称心您以为还希望添加哪能些课程训练_您对本课程之其他意见_实例演讲某一消费单位，欲知某零件尺寸其

18、制程的变异情形，故搜集多组数据加以分析，知该零件规格为50.6，今量测50组数据如下：试依其条件制造一查检表。123456789104.95.15.05.04.85.15.15.04.54.55.35.04.75.04.95.0-5.45.15.15.04.95.25.04.84.75.44.85.05.25.15.04.95.35.15.24.94.74.55.15.04.64.85.04.85.05.55.24.95.65.2解1根据标题所给予之条件尺寸与量测个数，为查检表之纵座标题与横座标。如：量测个数据栏尺寸栏2接着于纵轴填入中心值及以 0.1为间隔之尺寸，横轴填入量测个数以5为间隔单

19、位及小计或合计等栏位。如：量 测 个 数小计 5 10 15 20 25 30 354.24.3下限4.44.54.64.74.84.9中心值5.05.15.25.35.45.5上限5.65.75.8总 计3至此表格已大致完成，可将所搜集之数据以特定记号填入，如以“|、|、|、|、|方式填入，亦可将横轴量测个数之间隔再细分以“|为单位，并记入表单称号，制造日期作成者，等相关资料，如：外径尺寸量测记录量测个数小计 5 10 15 20下限4.24.34.44.514.624.734.854.97中心值5.0135.185.255.325.425.51上限5.615.75.8总 计50审查：张胜利

20、 作成：李大同4这类型之查检表，可由所搜集之数据资料，获得与直方图类似之效果，可据以了解制和之变异与偏态左偏、右偏情形，同时亦可防止数据反复抄录或统计错误之结果，故不失为相当适用，易用之查检表。第二章：分布图Scatter Diagram前言分布图有以下的功用：能大约掌握缘由与结果之间能否有相关及相关的程度如何。能检视离岛景象能否存在。缘由与结果相关性高时，二者可互为替代变数。对于制程参数或产品特性的掌握，可从缘由或结果中择一较经济性的变数予以监测。并可藉察看一变数之变化而知另一变数的变化。分布图的定义特性要因图鱼骨图大约可以了解工程上的要因会影响产品的质量特性，分布图也是以这种因果关系的方式

21、来表示其关连性。并将因果关系所对应变化的数据分别点绘在X-Y轴座标的象限上，以察看其中的相关性能否存在。分布图的制造方法以横轴X轴表示缘由，纵轴Y轴表示结果，作法如下：搜集成对的数据x1,y1,(x2,y2)整理成数据表。找出x,y的最大值及最小值。以x,y的最大值及最小值建立x-y座标，并决议适当刻度便于绘点。将数据依次点于x-y座标中，两组数据重覆时以表示，三组数据重覆时以表示。必要时，可将相关资料注记于分布图上。分布图的本卷须知：能否有异常点；有异常点时，不可恣意删除该异常点，除非异常的缘由已确实掌握；能否需层别：数据的获得经常历为作业人员、方法、资料、设备或时间等的不同，而使数据的相关

22、性遭到扭曲；全体时低度相关，层别后高度相关；全体时高度相关，层别后低度相关；能否分布图与固有技术、阅历相符；分布图假设与固有技术、阅历不相符时，应清查缘由与结果能否遭到艰苦要素干涉。分布图的判读依分布图的方向、外形，有以下数种相关情形：完全正负相关：点分布在不断线上。 完全正相关 完全负相关高度正负相关：缘由X与结果Y的变化近于等比例。中度正负相关：缘由X与结果Y的变化依然近于等比例低度正负相关：缘由X与结果Y的变化几乎已不成比例无相关：缘由X与结果Y的变化完全不成比例曲线相关：缘由X与结果Y的变化呈曲线变化范例因空气污染程度不同，与肺疾病的病例数目间的类系。肺疾病病例空气污染程度实例演练真空

23、蒸镀作业过程中，电子束的强度powcr影响蒸镀产品的膜厚thickness，希望找出二者间的相互关系。搜集数据NO12345678910X强度，KV507010080605090907070Y膜厚，m3.24.75.44.93.83.45.15.04.54.3找出x,y的最大值及最小值Xmax=100 Ymax=5.4 Xmin=50 Ymin=3.2划出X-Y轴的座标并取适当刻度将数据点绘X-Y座标中。Y50 60 70 80 90 10050X=强度40Y=膜厚30X第三章 层别法Stratification前言：为区分我们所搜集之数据中，因各种不同之特征而对结果产生之影响，而以各别特征加

24、以分类、统计，此类统计分析的方法称为层别法或分层法。我们在实务任务中，经常可发现有产品质量因人、时、料、机台等不同时，即会有其差别性存在。而如能针对上述各种可予明显区分之要素，于数据搜集时，加以适当注记分类，如有不良品发生时，很能够只其中一种要素原料或人或机台有问题，便可快速寻得症结所在。同样有质量较优者，亦可从层别之数据，获得其情况而寻求其他要素或条件之改善。层别的分类：部门别、单位别：消费部门、维修部门、测试部门、采购部门、研讨部门、资材部门等。制程区层别：下料区、裁剪区、折弯区、加工区、焊接区、涂装区、组立区等。作业员层别：班别、线别、组别、熟练度别、操作法别、年龄别、性别、教育程度别等

25、。机械、设备之层别：机台别、场所别、机型别、年份别、制造厂别、机种别、工具别、新旧别、编号别、速度别等。作业条件之层别：温度别、湿度别、压力别、天气别、作业时间别、作业方法别、人工与自动别、顺序别、人工与机器别等。时间之层别：小时别、日期别、周别、旬别、月别、上、下午别、日夜别、季节别等。原资料之层别：供应商别、群体批别、材质别、产地别、大小别、成份别、储存时间别等。丈量之层别：丈量人员别、丈量方法别、丈量设备别、丈量环境别等。检查之层别：检查员别、检查方法别、检查场所别等。环境、天候之层别：气温别、湿度别、晴或雨别、照明别、潮湿或枯燥别等。地域之层别：海岸与内陆别、国内外别、东区与西区别、南

26、区与北区别等。制品的层别：新旧品别、规范品或特殊品别、制造别等。其他良品与不良品别、包装别、运输方法别等。层别法的实施步骤先行选取定欲调查之缘由对象。设计搜集资料所运用之表单。设定资料之搜集点并训练站别员工如何填制表单。记录及察看所得之数值。整理资料、分类绘制应有之图表。比较分析与最终推论。层别法运用之本卷须知：实施前，首选确定层别的目的不良率分析？效率之提升？作业条件确认？查检表之设计应针对所疑心之对象设计之。数据之性质分类应明晰详细简明之。依各种能够缘由加以层别，至寻出真因所在。层别所得之情报应与对策相衔接，并付诸实践行动。层别法之运用手法对QC的法上各种图表均可运用层别法加以分类比对分析

27、之；以下范例引见之：推移图之层别： 3.0 改善前 改善后 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5日期234678910111314不良品2.51.72.11.82.22.01.71.91.01.31.1平均2.06%1.5%孔尺寸不良之推移层别直方层之层别： SL SU超出规格甚多，且非常态分布 ST B消费线 SUB消费线值均于规格内，但A、C消费线部份落于规格外，故我们于改善时应以A、C消费线应提升其值，C消费线应降低其值。控制图之层别：IX控制图1.951.65 1.35 1 3 2 2 3 2 1 2 3 2 1 3 1 2 1 3 3 3 2 2 2 1 1 1 3R控制图 0.3

28、3 1.15 0100柏拉图之层别：改善 前移 100累积比例累积比例75 7550 5025 25 件数 缘由 n=5000 np=100件 p=2.0% n=6000 np=70件 p=1.2% (A)改善前 B改善后特性要因图之层别： 设备 人员 设备 人员含渣砂孔制造不良偏高 方法 砂模 方法 钢水 设备 人员 保温帽 方案箱孔裂 方法 时间 浇注口 钢水温度实例演练：例某造纸厂之纸厚，制程线规定日班人员须每2个小时抽测乙次，每次取6段，并丈量中央及两侧之厚度加以控制。最近业务经理反响客户对纸张之厚度不均呵斥纸管卷制困扰屡有埋怨，总经理要求品保经理清查缘由。品保经理逐将近五天之现场抽测

29、数据加以整理附表一并作成次数分配表及直方图如下，并求出其平均值与规范差。该公司之纸张厚度规格值为6.50.3mm，根据直方图可看出整理之平均值偏低、变异非常大，品保经理找不出真正缘由所在，请他协助 找找看。 次数 SL SU5040 302010组中数 5.5 6.0 6.5 7.0 次数0011281328344754434230251787N=360X=6.35 S=0.28样本数08:3010:3013:3015:30时间左中右左中右左中右左中右位置1234566.06.25.86.06.06.36.06.15.86.26.35.96.16.15.86.26.35.96.16.56.36

30、.26.46.56.16.96.36.76.46.46.26.76.36.56.56.36.37.06.36.76.66.36.26.56.45.76.55.46.46.96.76.95.65.66.16.36.56.66.76.96.46.55.56.75.55.76.26.36.66.76.56.8周一1234566.16.26.16.36.25.96.06.26.46.06.35.56.36.46.55.95.95.86.06.96.35.16.45.95.96.06.36.16.45.85.96.06.36.16.65.96.36.26.96.46.36.46.46.76.86.66.

31、66.85.16.56.66.66.26.35.75.36.86.57.06.66.66.15.76.26.86.56.85.46.96.46.96.6周二1234566.35.66.46.06.26.26.35.76.45.86.26.06.26.26.36.16.16.16.26.36.26.06.36.26.06.26.25.96.06.25.26.36.26.06.16.26.56.56.76.56.76.86.26.17.06.46.66.75.36.45.66.35.56.86.45.76.56.66.26.96.46.35.55.86.36.86.66.56.66.76.66.8

32、周三1234566.36.16.05.35.96.06.16.16.06.35.95.86.16.06.36.36.16.06.46.46.36.16.36.36.36.46.26.26.36.26.26.56.25.96.16.06.56.16.26.76.26.46.66.26.16.56.46.55.65.26.56.76.36.56.76.26.55.26.46.77.06.16.56.26.56.46.66.05.56.16.55.8周四1234566.06.16.35.85.06.46.16.1616.06.06.26.26.36.35.75.96.36.0-6.06.46.86.

33、56.36.16.36.46.66.66.26.06.26.56.86.46.26.36.66.66.36.66.76.45.55.66.46.56.86.26.46.86.36.57.06.46.56.56.46.66.76.36.56.86.47.07.06.46.56.66.46.96.7周五解：1先以纸张厚度之丈量位置层别之，即以左、中、右层别之再绘制直方图，得下： 次数 SL SU左侧 20 15 10 5组中数 5.5 6.0 6.5 7.0 次数01033121013231613811322N=360次数SUSL20中央10组中数 5.5 6.0 6.5 7.0 次数101351

34、0121613161498714N=120次数SLSU20右侧10组中数 5.5 6.0 6.5 7.0 次数0012561218181115136751N=120结论分析：以位置别予以层别后，我们发现从直方图之分布情形，仍均有超出规格值之景象，且各位置之离散程度与平均极中情形，并无明显之差别。再以丈量抽取之时间别予以层别，即绘制早上0830、1030，与下午1330、1530之层别后直方图，再予观测之。得下：SL次数SUO八：三O2010厚度值组中数5.5 6.0 6.5 7.0 次数11278171713185100000N=90SL次数SU一O：三O2010厚度值组中数5.5 6.0 6

35、.5 7.0 次数00015109201911732210N=90SL次数SU一三：三O2010厚度值组中数5.5 6.0 6.5 7.0 次数000000381116151510633N=90SL次数SU一五：三O2010厚度值组中数5.5 6.0 6.5 7.0 次数00000156611191213944N=90结论分析：由消费时之量测时辰别可看出早班上午时段之厚度平均分布偏规格下限甚多，又以0830时之缺乏厚度最多；故我们可断定纸张厚度缺乏乃因消费时辰别差别所引起，并应从早上之作业情况正予以调查分析，以寻出改善对策。第四章：直方图a对称型。这是正常的外形。b锯齿型。这通常是由于丈量方法

36、或读数有问题，也能够是数据太少或分组的组数太多导致。c左缓坡型。当不纯的成分近于0%，或缺陷数近于0等缘由使下限遭到控制的情况下，会出现此型。d右缓坡型。与情况c正好相反，当废品率近于100%，或纯度接近于100%等缘由使上限遭到控制的情况下，会出现此型。e双峰型。存在两种不同分布时多出现这种情况。例如将两批不同来源的产品混在一同检测时。f孤岛型。阐明工序条件发生过异变，例如在原料一时发生变化或短期内由不熟练工人替班加工或丈量。g平顶型。当消费过程中有某种要素在发生缓慢变化时多有出现。例如：工具发生磨损、操作者疲劳或环境发生了缓慢变化。h陡壁型。当工序才干缺乏，为找出适宜规范的产品而进展全数检

37、查时，会出现此型。换言之，用剔除不合格品后的产质量量数据绘制的直方图，就常是这种外形。前言现场任务人员经常都要需对许多的数据，这些数据均于制程中抽验或查检所得的某项产品之质量特征。假设我们运用统计绘图的方法，将这些数据加以整理，那么制程中的质量分布的情形及问题点所在及制程、才干等，均可呈如今我们的眼前；我们即可得用这些情报来掌握问题点以进展改善对策。通常在消费现场最常利用的图表即为直方图。直方图的定义何谓直方图为要容易的看出如长度、分量、硬度、时间等计量值的数据分配情形，所用来表示的图形。直方图是将所搜集的测定值特性值或结果值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定值依所出现的次数累积

38、而成的面积，用柱子排起来的图形。因此，也叫做柱状图。运用直方图的目的：了解分配的型态；研讨制程才干或测知制程才干；工程解析与管测知数据之真伪；方案产品之不良率；求分配之平均值与规范差；藉以订定规格界限；与规格或规范值比较；调查能否混入两个以上的不同群体；了解设计控制能否符合制程控制。解释名词：次数分配将许多的复杂数据依其庆功异的幅度分成假设干组，在各组内列入测定值的出现次数，即为次数分配。相对次数在各组出现的次数除以全部之次数，即为相对次数。累积次数F为自次数分配的测定值较小的一端将其次数累积计算，即为累积次数。全距R在一切数据中最大值和最小值的差，即为全距。组距H全距/组数=组距算数平均数X

39、数据的总和除以数据总数谓之，通常以XX-bar表示。nXiX1+X2+XnnX= =ufnX=Xo+h中位数X将数据由小至大依序陈列，位居中央的数称为中位数，假设遇偶位数时，那么取中央两数据之平均值。各组中点之简化值UXo = 次数最多一组的组中点Xi-XoXi = 各组组中点组距h=众数Mode次数分配中出现次数最多组之值。例：不良数35791011次 数111518241316次数最多为24，不良数是9，故众数为9。组中点mid range一组数据中最大值与最小值之平均值。上组界+下组界/2=组中点规范差nf22fn=0=h样本规范差Snf22fn-1S=n-1=h直方图的制造直方图的制造

40、方法步骤1：搜集数据并记录搜集数据时，对于抽样分布必需特别留意，不可取部份样品，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：某厂之废品尺寸规格为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，试制造直方图。144131140145134142140128130141134132131148141134132130131145134128131133140134121134141133132131132129134步骤2：找出数据中之最大值L与最小值S先从各行或列中求出最大值，最小值，再予以比较。最大值用“ 框起来，最小值用框“ 框起来。1441311401

41、45134142140127130141134132131148141134132130131145134128131133140134121134141133132131132129134得知：NO.1 L1=145 S1=131NO.2 L1=142 S1=127NO.3 L1=148 S1=130NO.4 L1=145 S1=128NO.5 L1=140 S1=121NO.6 L1=141 S1=129求得：L=148 S=121步骤3：求全距数据最大值L减最小值S=全距R例：R=148-121=27步骤4：决议组数组数过少，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

42、，虽然表列详尽，但无法到达简化的目的。通常，应先将异常值剔除后再行分组。普通可用数学家史特吉斯Sturgcs提出之公式，根据测定次数n 来计算组数K，其公式为：K=1+3.32log n例：n=60，那么k=1+3.32log60=1+3.32(1:78)=6.9，即约可分为6组或7组。普通对数据之分组可参照下表数据数5051100101250250组数576107121020例：取7组步骤5：求组距h组距=全距/组数h=R/k为便于计算平均数及规范差，组距常取为25或10的倍数。例：h=27/7=3.86，组距取4步骤6：求各组上组界，下组界由小而大顺序第一组下组界 = 最小值最小测定单位/

43、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 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最小数应在最小一组内，最大数应在最大一组内；假设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- = 120.5124.5第二组 = 124.5128.5第三组 = 128.5132.5第四组 = 132.5.5第五组 = .5140.5第六组 = 140.5144.5第七组 = 144.5148.5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.

44、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+.5)/2 = 134.5第五组 = (.5+140.5)/2 = .5第六组 = (140.5+144.5)/2 = 142.5第七组 = (144.5+148.5)/2 = 146.5步骤8：作次数分配表将一切数据，依其数值大小书记于各组之组界内，并计算其次数。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一样。次数分配表组号组界组中点划记次数1234567120.5124.5124.5128.

45、5128.5132.5132.5.5.5140.5140.5144.5144.5148.5122.5126.5130.5134.5.5142.5146.5| | | | | | | | |1212181953合计60步骤9：制造直方图将次数分配表图表化，以横轴表示数值之变化，以纵轴表示次数。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，各组界应为等间隔 。以各组内之次数为高，组距为底；在每一组上画成矩阵，那么完成直方图；在图之右上角记入相关数据履历数据总数n，平均值x，规范差，并划出规格之上、下限。132.5120.5124.5128.5.5140.5144.5148.5N=60

46、X=.8=4.87s=n-1=4.91制品名：工程名：期间：制造日期：制SL=130SU=160记入必要事项：制品名、工程名、期间、制造日期、制造者。2015105120.5阐明：分组后再计算之，S为近似值；如直接以原始数据60个，依公式计算，可得真值。N=60 x=.8=4.68 s=4.72以计算机计算统计量假设手边有科学型计算机，可运用次数分配表中，输入组中点与次数，迅速求得各统计量n，x，与s。如目前运用最普通之CASIL fx=3600PV，其计算步骤如下：按键功能阐明萤幕显示MODE 3进入统计计算系统SDSHIFT KAC去除记忆0122.51 DATA输入组中点及次数数据122

47、.5126.52 DATA输入组中点及次数数据126.5130.512 DATA输入组中点及次数数据130.5134.518 DATA输入组中点及次数数据134.5.519 DATA输入组中点及次数数据.5142.55 DATA输入组中点及次数数据142.5146.53 DATA输入组中点及次数数据146.5KOUT 3输出统计量n60SHIFT x输出统计量x.766SHIFT xn输出统计量4.871SHIFT xn-1输出统计量s4.912KNOT 2输出统计量x8146KNOT 1输出统计量x21107379常见的直方图型态正常型阐明：中间高，两边低，有集中趋势结论：左右对称分配常态分

48、配，显示制程在正常运转下。缺齿型凹凸不平型阐明：高低不一，有缺齿情形。不正常的分配，系因测定值或换算方法有偏向，次数分配不当所构成。结论：稽查员对测定值有偏好景象，如对5、10之数字偏好；或是假造数据。丈量仪器不精细或组数的宽度不是倍数时亦有此情况。切边型断裂型阐明：有一端被切断。结论：缘由为数据经过全检过，或制程本身有经过全检过，会出现的外形。假设剔除某规格以上时，那么切边在接近右边构成。离岛型阐明：在右端或左端构成小岛结论：测定有错误，工程调理错误或运用不同原料所引起。一定有异常缘由存在，只在去除，即可符合制和要求，制出合规格的制品。高原型阐明：外形似高原状。结论：不同平均值的分配混在一同

49、，应层别之后再做直方图比较。双峰型阐明：有两个顶峰出现结论：有两种分配相混合，例如两部机器或两家不同供应商，有差别时，会出现此种外形，因测定值受不同的缘由影响，应予层别后再作直方图。偏态型偏态分配说 明：高处偏向一边，另一边低，拖长尾巴。可分偏右边，偏左边。偏右边：例如，微量成分的含有率等，不能取到某值以下的值时，所出现的外形。偏左边：例如，成分含有高纯度的含有率等，不能取到某值以上的值时，就会出现的外形。结 论：尾巴拖长时，应检讨能否在技术上可以接受，工具磨损或松动时，亦有此种景象发生。直方图之运用本卷须知异常值应去除后再分组。对于从样本测定值推测群体形状，直方图是最简单有效的方法。应获得详

50、细之数据资料例如：时间、原料、测定者、设备、环境条件等。进展制程管理及分析改善时，可得用层别方法，将更容易找出问题的症结点，对于质量的改善，有事半功倍的效果。直方图的运用测知制程才干，作为改善制程的根据。自制程中所搜集的数据，经整理成为次数分配表，再绘成直方图后，即可由其集中与分散的情形来看出制程的好坏。直方图的重点在于平均值X的所在，经修匀后的分配如为常态分配，那么自弯曲点中引一横轴之平行线，可求得表现差别性的规范差。良好的制程，平均数应接近规格中心，规范差那么愈小愈佳。计算产品不良率质量改善循环活动中，常需计算改善活动前、中、后之不良率，藉以此较有无改善效果。其不良率可直接自次数分配表中求

51、得，说可自直方图中计算出来。例如：某产品之分量直方图如图示，其规格为353g5050106404038303028302020152012810 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42由图中与规格界限比较，可知在规格下限以下的有35件，超出规格上限的有64件，供不应求有99件，占总数307件之32.25%，即不良率为32.25%。测知分配型态参阅第一.3节由直方图之外形，得知制程能否异常。藉以订定规格界定。在未订出规格界限之前，可根据所搜集编成之次数分配表，测知次数分配能否为常态分配，如为常态分配时，那么可根据计算得知之平均数与规范差来订出规格界限。

52、普通而言，平均数减去3个规范差得规格下限，平均数加上3个规范差那么得规格上限，或按实践需求而订出。与规格或规范值比较要明了制程才干的好坏，必需与规格或规范值比较才可显现出来；普通而言，我们希望制程才干直方图在规格界限内，且最好制程的平均值与规格的中心相一致。符合规格理想型制程才干在规格界限内，且平均值与规格中心一致，平均数加减4倍规范差为规格界限。制程稍有变大或变小都不会超越规格值，是一种最理想的直方图，表示制品良好，才干足够。规格上限下限制品范围一侧无余裕制品偏一边，而另一边还有余裕很多，假设制程再变大或变小很能够会有不良发生，必需设法使制品中心值与规格中心值吻合才好。规格上限下限制品范围两

53、侧无余裕制品的最大值与最小值均在规格内，但都在规格上下限两端，也表示其中心值与规格中心值吻合，虽没有不良品发生，但假设制程稍有变动，就会有不良品产生之危险，要设法提高制品的精度才好。规格上限下限制品范围余裕大多实践制程在规格界限内，但变尾距规格界限太远。亦即产品质量均匀，变异小。假设此种情形是因添加本钱而得到，对公司而言并非好景象，故可思索减少规格界限或放松质量变异，以降低本钱，减少浪费。规格上限下限制品范围不符合规格平均值偏左假设平均值偏向规格下限并伸展至规格下限左边，或偏向规格上限并伸展至规格上限的右边，但制品呈常态分配，此即表示平均位置的偏向，应针对固定的设备、机器、原料等方向去清查。S

54、USLSUSL分散度过大规格下限上限制品范围完全在规格之外制品范围规格调查能否混入两个以上不同群体假设直方图呈现双峰型态，能够混合了两个不同群体，亦即制程为两种不同群体，诸如两个不同班别、不同消费线、不同的资料、不同的操作员、不同机台等。消费出来的制品混在一同。此时，需将其层别，将不同班别、消费线、资料、操作员、机台、制造出来的制品不摆在一同，以便趁早找出呵斥不良的缘由。研讨设计时的控制界限可否用于制程控制计量值控制图如X-R控制图，当未知，以X作为中心线，X+A2R作为控制上限，X-A2R作为控制下限，做为设计的控制界限。当每天计算的结果X，R点绘在设计控制界限内，假设未呈现任何规那么，普通

55、即可将此设计控制界限延伸为实践之制程控制界限。但是，假设产品本身订有规格界限时，尚应将所搜集的数据，作次数分配表，并绘成直方图，此直方图如能在规格界限内，始可将此控制界限作为控制制程之用。五制程才干1制程精细度CpCapability of Precision双边规格上限规格-下限规格6规范偏向Cp=T/S=SU-SL/6S= 平均值B单边规格1上限规格上限规格-平均值3规范偏向 Cp=SU-X/3S=下限规格平均值-下限规格3规范偏向 Cp=X-SL/3S=NOCpSLSU分布与规格之关系制程才干判别处置1Cp=1.67太佳制程才干太好，可酌情减少规格，或思索简化管理与降低本钱21.67Cp

56、1.33SLSU合格理想形状，继续维持31.33Cp1.00SLSU警告使制程坚持于控制形状，否那么产品随时有发生不良品的危险，需留意41.00Cp0.67SLSU缺乏产品有不良品产生，需作全数选别，制程有妥善管理有改善之必要。50.67CpSLSU非常缺乏应采取紧急措施，改善质量并追缘由，必要时规格再作检讨。2制程精细度Cp值与不良率之关系68.25% 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 695.46%99.73%99.9973%99.999937%99.99999937%制程精细度Cp与不良率之关系Cp数规范公差不良率单边规格双边规格0.33215.67%31.740.6742

57、2.27%4.54%1.00630.14%0.27%1.338431.5PPM63PPM1.669.64.80.81PPM1.52PPM1.7610.45.30.06PPM0.12PPM2.0012.061.0PPM2.0PPM六实例演练案例1：某公司分别于两厂A、B消费同样之产品；最近，两地均发现有不符合规格值200275G之异常产品发生，今公司派员分别到两厂去实地了解消费制程，并分别测定60批产品，数据如附表；请解析并回答以下问题：作全部数据之直方图针对两厂分别做层别直方图计算全部数据，A厂、B厂之平均数X，规范差及制程精细度Cp。直方图上记入必要事项。表达由直方图所得的情报。A厂B厂21

58、5 238 245 250 221 259 260 255 246 238 211 223238 231 249 251 247 203 198 243 257 240 233 210217 260 261 283 219 241 210 205 243 237 234 229213 231 209 243 200 256 271 260 250 237 242 222221 201 245 274 253 238 227 204 237 233 240 245237 243 250 221 231 248 251 211 201 260 240 242231 250 261 273 189

59、221 241 250 261 270 229 231239 241201 196 184 221 237 250 247 263 261 264241239 227 249 255 261 270 231 223 219 215241223 247 258 229 217 210 201 258 261 257 253 205A厂最大值274，最小值198B厂最大值273，最小值184解：1全部数据之最大值：274，最小值：184组数K=1+3.32logn=1+3.32log120=1+3.32(2.08)=取8组组距=274-184/8=11.2512最小一组之下组界=184-1/2=1

60、83.5作次数分配表NO组界组中点全体A厂B厂刻记次数刻记次数刻记次数1183.5-195.5189.5|2|22195.5-207.52021| | |11| 5| |63207.5-219.5213.5| |13| |8| 54219.5-231.5225.5| | | |20| |8| | |125231.5-243.5237.5| | | | | |26| | | |16| | 106243.5-255.5249.5| | | | |22| | |11| | |117255.5-267.5261.5| | | |20| |8| |128267.5-279.5273.5| |6|3|31