培训品管七大手法

培训品管七大手法第1页/共31页查检表的分类点检用查检表做是非或选择的注记，其主要功能用在设备仪器保养维护或为预防事故发生。记录用点检表是用来收集计划资料，应用于不良原因和不良项目的记录。第2页/共31页查检表制作注意事项明暸制作点检表的目的决定查检的项目决定查检的频率决定查检的表格式查检表中应包含Where、Why、When、What、Who、How等内容。第3页/共31页层别法（Stratification）层别法是针对问题的可能原因，如原料、机械或人员等，分成若干个“层”，再将收集的数据加以分类，找出不良的真正原因。影响品质特性的原因通常包括时间、原料、机器、作业方法与操作人员等。第4页/共31页层别法的制作层别目的明确化决定层别项目取得数据解析数据，追究原因第5页/共31页层别的分类原料：供应来源或批次作业人员：部门、年龄、性别、熟练程度等机械设备：种类、厂牌与布置位置等时间：月、周、日夜或上下午等作业条件：温度、压力、速度或天气等操作方法或不同生产线第6页/共31页范例：2001年产品缺点比较图产品名称缺点数检验数DPULNB123247510.50NETRO4138561.06WIRELESS3136850.84TIGRIS2591530.27VSAT2427010.89ALTIUM1722060.77NEC1528270.53XPX1429090.48KESTREL63791.58SNA36440.47OTHERS24960.40总数301536070.56第7页/共31页柏拉图（ParetoDigram）1897年意大利的ViltredoPareto由所得的曲线发现，少数人拥有社会大部分的财富，他认为只要控制那些少数财主，即可控制社会财富，此种重点控制的方法，称为“柏拉图原则”。我们可以将此原理应用在现场改善上，先解决关键的不良原因后，就可以减少大部分的不良品。第8页/共31页柏拉图的定义根据所收集的数据，按不良原因、不良项目等不同区分标准而加以整理、分类，藉以寻求占最大比例之原因、状况，按其大小顺序排列，再加上累积值的图形。从柏拉图可看出哪一项目有问题，其影响度如何，以判断问题之症结所在，并针对问题点采取改善措施，与物料管理所使用的“ABC分析法”相同，故又称ABC图。因为图是按大小顺序排列，故又可称为排列图。第9页/共31页柏拉图的绘制绘制步骤如下：1.选定主题，收集数据。案例：2001年某产线缺点项目比较图2.依分类项目别整理数据，并做成统计表。3.记入图表并依数据大小排列画出柱状图。座标取法：横轴：用以代表材料别、机器别、缺点种类或其它分析的原因。纵轴：不良百分率、故障次数、损失金额或其它因原因分析所造成的结果。4.画累积曲线5.标上累积影响度的刻度，即完成柏拉图。第10页/共31页范例：2001年某产线缺点项目比较图缺点项目缺点数累积缺点元件安装（错/多/漏）1536.59%元件焊点1265.85%元件破损/不良782.93%Data填错595.12%异物197.56%锡流不足1100.00%总数41第11页/共31页

特性要因图（CauseandEffectDiagram）特性要因图为一问题分析工具，用以辨识造成某一特定问题之所有可能原因。利用特性要因图可去除不重要之原因而专注于最有可能原因上。其形状类似鱼骨、故又称为“鱼骨图”。第12页/共31页特性要因图之分类1.原因追查型2.对策追求型要因要因要因要因要因特性改善对策●对策对策对策对策第13页/共31页要因图范例为何品质不佳机械操作机械机械缺乏手册设备老旧训练不足人为疏忽仓管不佳人为疏忽标准不明确第14页/共31页特性要因图的绘制决定问题特性主干为特性记入支干记入分支、小支、细支确认要因判断要因的重要程度记入相关事项第15页/共31页散布图（ScatterDiagram）散布图就是将成对的二组数据制成图表，以视察数据相互的关系。第16页/共31页散布图的做法1.收集成对的数据，整理成数据表2.在方格纸上标示下数据的刻度3.将图表中成对的数据作上记号4.记入必要事项第17页/共31页散布图的判读

正相关负相关无关曲线相关第18页/共31页直方图（Histogram）直方图是一种将数据以简单方式呈现的工具，可以让分析者快速地了解某特定时间内制程的状况。横轴代表某个品质特性或变数量测值之分类，从轴表示每一类出现之次数。第19页/共31页典型的直方图第20页/共31页常见的直方图类型及其意义钟型分配

在上下界限中央有一高峰，且图形以中心点对称，显示此数据来自一个常态制程双峰分配

在数据分布范围中央有一低谷，而两旁各有一高峰。此种图形是混合两个钟型分配，可能的情形是这些数据来自两部不同之机器、操作员或生产线。第21页/共31页高原型分配

没有显著的高峰和尾端，此种直方图的数据可能来自数个钟型分配。可能原因之一是无标准作业程序，操作员自行其事，造成极大之变异。梳妆分配直方图上高低值交互出现。可能是测量误差或分组不当。第22页/共31页偏斜型分配

高峰出现在接近某端分布边缘，另一边是长长的尾巴。若尾巴向右延伸称为右偏，反之称为左偏。截断型分配高峰发生在（或靠近）数据分布之边缘。截断型直方图之发生是将某些数据自钟型分配数据中移去，例如：实施100％全检后将不合格品数据剔除。第23页/共31页离岛型分配

直方图上出现两个大小相差甚多之高峰。较低之高峰数据来自于某一特别之机器、制程或作业员，亦可能是量测误差或抄写数据时产生之错误。边缘突出型分配在平滑分配的边缘出现一突出之高峰。此情形通常为资料记录错误所造成。第24页/共31页直方图的绘制步骤收集数据：制作直方图，一般需取得50～200个数据如果数据个数(n)太少，就不容易看出群体的性质。求出数据中最大值(M)与最小值(m)。决定数组：直方图柱形的个数为k，一般而言可以数据个数(n)开平方根再取其整数为直方图组数，即亦可利用史特吉斯(Sturges)经验律－－k=1+3.32log(n)。决定组距：组距(h)的求法为最大值减去最小值再除以先前所得的组数，即：

第25页/共31页决定每一组的上下组界值：第一组的下组界值=最小值(m)－(测量单位/2)第一组的上组界值=第一组的下组界值(当上下组界值依次确定后，可能会发生组数与原先建设组数k有些许差异的情形)。计算各组的数据分配次数绘制直方图检查直方图是否合乎常态，若有异常情形发生，找出异常之原因。针对异常原因提出改善方案。执行改善方案后，再进行确认。第26页/共31页直方图的实例

某厂之成品尺寸规格为130mm~160mm，今随机抽样取60个样本测定值如下：

138142148145140141139140141138138139144138139136137137131127138137137133140130136128138132145141135131136131134136137133134132135134132134121129137132130135135134136131131139136135第27页/共31页

数据个数(n)是60，最大值(M)=148，最小值(m)=121，组数(k)=7，组距(h)=4，第一组的下组界值为120.5，上组界值为124.5，所得的次数分配表如下：

No组界次数

1120.5~124.52124.5~128.53128.5~132.54132.5~136.55136.5~140.56140.5~144.57144.5~148.5121218195360第28页/共31页根据该次数分配表，即