七大手法宋礼杰

品質管理(QC)七大手法工標宋禮杰第一章概論第二章特性要因圖第三章查檢表第四章柏拉圖第五章散佈圖第六章圖表與管制圖第七章直方圖第八章

層別法內容大綱第一章概論一.七大手法與九大步驟七大手法工具九大步驟路徑二.新舊QC七大手法1.舊QC七大手法作用:(數據)理性面

收集:根據事實或數據說明

整理:弄清問題所在以作為判斷問題的依據

歸納分析:探討其相互關係與潛在的真因判斷決策:針對問題發生的原因,採取有效對策,加以處置2.新QC七大手法:(邏輯推理)感性面

幫助在計劃階段將最初構想轉換成具體可行的計劃是整理語言資料的手法,是有效解決零亂問題的手法三.數據1.何謂數據?

就是根據測量所得到的數值和資料等事實.基本觀念就是:數據=事實

2.數據的種類

定量數據:長度.時間.重量等測量所得數據,也稱計量值;(特點連續不間斷)以缺點數,不良品數來作為計算標準的數值稱為計數值.(特點離散性數據)

定性數據:以人的感覺判斷出來的數據,例如:水果的甜度或衣服的美感.3.運用數據應注意的事項問題發生要採取對策之前,一定要有數據作為依據要清楚使用的目的數據收集完成之后,一定要馬上使用(時效性)數據的整理,改善前與改善后所具備條件要一致避免主觀的判斷注意層別一.定義

為了便於收集和整理數據而設計的表格,作為進一步分

析或核對檢查用.

二.查檢表的分類

查檢表以工作的種類或目的可分為:

點檢用查檢表:確認作業實施情形,預防發生不良事故

記錄用(改善用)查檢表:根據收集之數據以調查不良項

目、不良原因、工程分佈、缺點位置等情形.第二章查檢表

1.點檢用查檢表計量器具點檢表使用單位:使用者:年月量具點檢點檢情況備注名稱內容周一周二周三周四周五周六周日

電子天平1.外觀是否有損壞

2.各功能鍵使用是否正常

3.零位是否穩定

4.稱重是否正常

5.附件是否有丟失,校正標籤是否清晰完整.

6.外觀是否有損壞

主管確認

備注:1.“Ⅴ”表示點檢情況良好；“Ⅹ”表示點檢情況不良，需改善。2.記錄用查檢表不良項目不良次數不良率影響度累計影響度不良項A1111%55%55%不良項B66%30%85%不良項C11%5%90%其它22%10%100%總計2020%100%/總計試驗次數:100其中不良次數:20產品不良率統計表一.何謂柏拉圖?柏拉圖為意大利經濟學家所發明,是根據收集的項目數據,按其大小順序從左到右排列的圖,從柏拉圖中可看到哪一項目有問題,其影響程度如何,從而確定問題的主次,並針對問題點採取改善措施.

第三章柏拉圖二.柏拉圖實例1.查檢表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%水電費3,75019,00076%教育費2,00021,00084%交際費1,00022,00088%其他3,00025,000100%合計25,00025,000伙食費零用錢水電費教育費交際費其他累計比率支出費用41%61%76%84%88%100%2.柏拉圖一.何謂特性要因圖?為了解決問題,將品質特性(結果)與原因之關係明確化.而在品質管制上造成的因素稱為要因.所以利用圖將品質特性的要因表現出來即稱為特性要因圖.由於形狀就像魚的骨頭,所以又叫做魚骨圖.第四章特性要因圖二.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.追查真正的原因,要分析至可採行對策3.列出的要因應給予層別化4.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,4M1E方法發掘要因特性要因圖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,沒有交貨計劃作用:查原因,找對策第五章散佈圖一.何謂散佈圖?

在分析數據時,用直方圖,柏拉圖等就可找到問題原因和改善的方法,但如需分析兩個變量之間的相關性時,就需使用散佈圖.表示變量X與Y的兩組數據之間相關情形的圖叫散佈圖.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.結果與結果數據關係.3.原因與原因數據關係.二.散佈圖製作的步驟:

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.一般以橫軸代表要因,縱軸代表品質特性.若是要因與要因或品質特性與品質特性.則可任意決定.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.散佈圖的几種形態XY02.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XY03.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:Y0X4.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:Y0X5.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:Y0X6.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:Y0X

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第六章管制圖一.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

數據名稱管制圖計數值不良率管制圖P管制圖不良個數管制圖PN管制圖缺點數管制圖C管制圖單位缺點數管制圖U管制圖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):+3σ=+3(為平均不良率,n為樣本數)中心線(cl):管制下限(lcl)-3σ=-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.

樣本不良數樣本不良數樣本不良數1811521102161224221839131223154141472415510151325266121692617715176271288185286910191329810520113010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=0.054P管制圖如下:UCL=0.41UCL=0.23UCL=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

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:數據名稱管制圖計量值平均數與全距管制圖X—R管制圖平均數與標準差管制圖X—S管制圖個別值管制圖X管制圖實例: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:樣本組X1X2X3X4X5140403843412404239393934239414340440403942415423942434064341414041743383742418374343354094039424144樣本組X1X2X3X4X5103941413638114044424039124338394142133840363941143635393839154039403948164246464747173640434143183739403842194037393943204740393640214037404342樣本組X1X2X3X4X5223939394045233133353935244040404142254644414139樣本組12345678各組平均數40.439.84140.441.241.241.239.6全距53434268樣本組1011121314151617各組平均數394140.638.837.441.245.640.6全距55554957樣本組1819202122232425各組平均數39.239.640.440.440.434.640.642.2全距561166827計算如下:

X=40.264R=5.48

查系數表,當N=5時,D4=2.115,D3=0X管制圖上下限:CL==40.264UCL=+=43.4249LCL=-=37.1031R管制圖上下限:CL==5.48UCL==11.5867LCL==0UCL=43.4CL=40.6LCL=37.10R管制圖UCL=11.59CL=5.40LCL=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.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,可依據以下法則:

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Ⅰ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10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7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7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的點,呈現一個周期性循環變化時,應調查下列不良原因:1.機器開動或關閉,造成溫度或壓力的增減.2.物料的品質受季節或供應商的影響.3.由于周期性的預防保養,造成機器性能的周期變化表現.4.由于操作員疲勞及隨后的休息造成的周期性的變化.5.由于材料的機械及化學性質所造成的周期性.過于集中型點子大都集中在中心線附近1.5倍標準差間,其型Ⅰ誤差機率是0.0027,如果抽樣選擇不當,可能會造成點子集中在中線附近,例如兩個不同操作員的結是點在同一張圖上.像這種母體混合的情形相當普遍.以下是一些造居這種情形的可能原因:1.兩個或兩個以上的操作員點在同一張圖上.2.兩台或兩台以上的機器點在同一張圖上.3.兩家品質差異很大的供應商點在同一張圖上.4.兩台或更多的量測設備間的差異.兩條以上生產線制程方法上的差異.

管理不善者1.人員教育,訓練不足,2.原始設計有錯誤或圖上標示的問題等.3.治具,夾具設計不當或使用不當.4.不良材料混入制程.5.未推行標準化活動.6.測試儀器未加校正與維護.7.未落實保養工作上列諸項原因常出在管理制度不善的工廠,在–R管制圖呈現大的變動,如欲消除此類異常原因,一定要先確定管理制度,推行標準化工作.技術不足者1.

機器設計上的問題.2.

制程能力不足:材料,機械,作業方法與人員綜合結果無法達到品質要求者.3.

工作環境布置不當.4.

測定儀器的測定方法不當.5.

機械設備精度不足.6.

缺乏技術人才.此諸原因常明顯地表現于二種現象:管制界限很寬,產品品質分散幅度較規格界限為寬.此諸異常原因由于制程能力不足而起,非設法加強制程能力不可.否則制程零件的互換性有問題,需經全數選別才能裝配,產品需經全數檢查,才能符合規格要求.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.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.第七章直方圖一.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.直方圖就是頻數分配表.根據收集到的數據可計算處平均值,標準差,並可測知其分配型態,訂定規格界限或做規格比較,從而很容易地確定變異狀況.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.決定組數與組距.4.決定各組的上組界與下組界.5.決定組的中心點.6.製作次數分配表.

7.製作直方圖.三.直方圖在應用上必須注意事項1.直方圖可根據由形圖安分佈形狀來觀察製程是否正常.2.產品規格分佈圖案可與目標或標準規格作比較,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:數據數組數50~1006~10100~2507~12250個以上10~203.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/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,從軸表示頻次,繪出直方圖五.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.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也表增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,可能會有不良品發生之危險,要設法提高製程的精度才好.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.上限下限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.下限上限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.下限上限一.何謂層別法?

層別法就是針對部門別.人別.工作方法別.設備別.地點別等所收集的數據,按照它們共同的特點加以分類,統計的一種分析方法.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(思想)第八章層別法二.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4M1E即是MAN人MACHINE機械MATERIAL材料METHOD方法ENVIRONMENT環境MAN?MACHINE?ENVIRONMENT?MATERIAL?METHOD?實例1某廠有A,B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,今找甲乙兩個人分別對現象進行分析.三.層別法的使用甲收集到的數據如下:175179168165183156148165152168188184170172167150150134169182177186150161162170139179160185180163132119157157187169194178176157158165164173177167166179150166144157176183128175161172170123169167174172184188177155160152154173171162167160151163158165169176155170153142169148A設備B設備175179168165183156148165152161168188184170172167150150136123169182177186150161162170139162179160185180163132119157157163187169194178176157158165164128173177167166179150166144134162176183163175161172170137169153167174172184188177155160152156154173171162167160151163158146165169176155170153142169148155乙收集到的數據如下:結論甲的結論