品管七大手法培训课程

[品管七大手法]KittyNing7/21/2024品管七大手法培训课程第1页课程纲领第一章：QC手法概论第二章：特征要因图第三章：查检表第四章：柏拉图第五章：散布图第六章：层别法第七章：直方图第八章：管制图品管七大手法培训课程第2页QC手法意义数据图表QC七大手法口决新QC七大手法第一章QC手法概论品管七大手法培训课程第3页所谓管理即维持现实状况，管理循环（PDCA）步骤是：决定目标、决定达成目标方法、教育训练、实施．查核实施结果．对异常现象采取处置所谓改进就是打破现实状况，QC改进活动详细步骤以下:问题点把握→对问题点现实状况分析→改进对策实施→实施结果确实认→标准化单只强调管理是无法促进整体管理水平提升，必须在管理基础上实施连续改进。而QC改进过程中需大量利用QC手法。PDCA管理循环，QC改进步骤与QC手法配合，活用到自己工作现场，与自己日常业务完全结合在一起，才能进行实效管理与改进。一、QC手法意义品管七大手法培训课程第4页二、數據1.何谓数据?

就是依据测量所得到数值和资料等事实.所以形成数据最主要基本观念就是:数据=事实

2.利用数据应注意重点:

1.搜集正确数据（数据起源）

2.防止主观判断

品管七大手法培训课程第5页3、数据种类

1）定量数据:A.计量值数据:经过测定或测量而得，连续性数据，如厚度、高度、重量；B.计数值数据:经过计数而得，测量单位为整数,如不良品数、缺点数、生产个数等2)定性数据:以人感觉判断出来数据,比如:水果甜度或衣服美感.

二、數據品管七大手法培训课程第6页二、數據3）两种数据在QC七大手法中应用计数值计量值鱼骨图／／查检表VV柏拉图V散布图V层别法VV直方图V管制图VV品管七大手法培训课程第7页4.整理数据应注意事项

1)问题发生后要采取对策之前,一定要有数据作为依据．

2)要清楚使用目标．

3)数据整理,改进前与改进后所具备条件要一致．

4)数据搜集完成之后,一定要马上使用.

二、數據品管七大手法培训课程第8页三、图表图表：现场数据或情报，用点、线、面、体表示大约情势及变动于纸上图形。品管惯用图表：柱状图、扇形图、折线图、进度图、流程图、雷达图等图表绘制要求：图名清楚；图形大小与纸张大小相适当，百分比恰当；坐标要求；划线要求；文字书写；必要附注；分析结果；编制、审核、日期品管七大手法培训课程第9页常见图表柱状图％5040203010断线槽绝缘被拉下线刮伤其它图:定子不良产生柱状图品管七大手法培训课程第10页扇形图常见图表N＝20509件成本19.3%安全19.3%设备16.6%品质16.6%5S11.7%能率6.1%其它5.4%失败5.6%图:品管圈活动题目之内容品管七大手法培训课程第11页常见图表折线图％1084620月456789图:月别不良率推移品管七大手法培训课程第12页常见图表进度图品管七大手法培训课程第13页常见图表流程图输入活动活动判断输出品管七大手法培训课程第14页雷达图常见图表整理整理清扫清洁教养9070959088459570品管七大手法培训课程第15页常见图表箭头图12578346品管七大手法培训课程第16页鱼骨追原因查检集数据；柏拉抓重点；散布看相关；层别作解析；直方显分布；管制找异常。四、QC七大手法口决品管七大手法培训课程第17页五、新QC七大手法新QC七大手法关联图——理清复杂原因间关系；系统图——系统地寻求实现目标伎俩；亲和图——从杂乱语言数据中汲取信息；矩阵图——多角度考查存在问题,变量关系；PDPC法——预测设计中可能出现障碍和结果；箭条图——合理制订进度计划；矩阵数据解析法—多变量转化少变量数据分析品管七大手法培训课程第18页第二章特征要因图一、定义对于结果（特征）与原因（要因）间或所期望之效果（特征）与对策间关系，以箭头连结，详细分析原因或对策一个图形称为特征要因图。其形状与鱼骨架相同，故亦称鱼骨图；又因为是日本质量管理教授石川馨博士提倡，故又称为石川图。品管七大手法培训课程第19页二、特征要因图分类1、原因追求型作业员问题加工困难其它设备不妥不熟悉工作图2马达座43导板加工取放困难模具搬运费劲寻找资料困难2导板隔板1屑料清理费时冲压作业效率低光线不足2外壳冲剪模托料架不妥4隔板抽孔脱料困难1导柱,顶柱阻碍作业路线3马达座脱料困难5固定梢设置不妥第二章特征要因图品管七大手法培训课程第20页2、对策追求型提升冲压作业效率消除加工困难作业员教育其它使导板加工取放轻易3方便屑料清理1使导.顶柱位置适当1使马达座脱料轻易3固定梢设置适当5设备改进2托料架适当4使隔板抽孔脱料轻易1使光线充分2熟知工作图马达座4导板隔板加工次数少2消除搬运损失寻找资料轻易1第二章特征要因图品管七大手法培训课程第21页三、绘制特征要因图前需学习思索方法1、脑力激荡法2、5W1E法3、4M1H法4、ECRS法第二章特征要因图品管七大手法培训课程第22页什么是脑力激蕩法美国奥斯朋博士于1941年所提倡。几个人集合在一起,围绕着一问题,动用集思广益方法,自由奔放地相互提出意见、构想，以招集众人构想一个思索活动。

品管七大手法培训课程第23页脑力激蕩法标准和规则标准：拒绝任何批评自由奔放构想越多越好：先求量再求质勉励构想之改进与合并、搭便车品管七大手法培训课程第24页脑力激蕩法标准和规则规则：让每一组员均参加此活动，轮番每次提出一个意见，如此次轮到之组员无意见可提供，他（她）能够说PASS。连续进行轮番讲话活动，直到每一个人都PASS在开始提出意见过程中，对全部意见，均须先给予接收，不可修改、讨论、评定、补充、批评、贬低、嘲笑或轻视任何意见。统计全部之意见。勉励踴跃讲话者多提意见，勉励缄默者开口。轻松有趣。品管七大手法培训课程第25页5W1H法5W1H法WHO何人WHEN何时WHERE何处WHAT做什么WHY为何HOW怎样品管七大手法培训课程第26页4M1E法4M1E法,man人Machin机器Material材料Method方法Environment环境么品管七大手法培训课程第27页ECRS法ECRS法E:Elinination剔除C:Combintion合并R:Rearrange重排S:Simplification简化品管七大手法培训课程第28页三、绘制特征要因图步骤步骤1：召集与所分析品责问题相关、有经验人员，人数最好4-10人。第二章特征要因图品管七大手法培训课程第29页步骤2：决定问题特征

特征要因图在未画之前，应先决定问题（或品质特征），如不良率、停机率、送修率、埋怨发生、外观不良、尺寸不良等相关品质低下问题特征加以确定。三、绘制特征要因图步骤品管七大手法培训课程第30页三、绘制特征要因图步骤步骤3：准备纸纸、笔。在纸上画一个横向长箭头为母线，箭头指向右方并写上品责问题名称品管七大手法培训课程第31页三、绘制特征要因图步骤步骤4：把原因分为几个大类，每大类画于中骨上。在母线上加上带箭头分枝，稍斜（约60℃），此大分枝称为子枝，较母线略细。大原因可从人、机、料、法、环、其它方面考虑。品管七大手法培训课程第32页三、绘制特征要因图步骤品管七大手法培训课程第33页三、绘制特征要因图步骤步骤5：由集合人员就影响问题主要原因讲话，中途不可批评或责问(脑力激荡法)，讲话内容用短箭头记入图上各要因箭头两侧。步骤6：时间大约1个小时，搜集20-30个原因则可结束。步骤7：就所搜集要因，何者影响最大，再由大家轮番讲话，经大家磋商后，认为影响较大予圈上红色圈（或画上方框）。品管七大手法培训课程第34页三、绘制特征要因图步骤步骤8：与步骤5一样，针对已圈上一个红圈，若认为最主要能够再圈上两圈、三圈。步骤9：记下制图部门和人员、制图日期、参加人员以及其它备查事项。品管七大手法培训课程第35页三、绘制特征要因图步骤案例品管七大手法培训课程第36页四、绘制特征要因图注意事项所以参加人员应包含对此项工作含有经验者，才易奏效。应用脑力激荡法，全员讲话把要因层别把重点放在处理问题上，依5W1H方法逐项展开应按特征别绘制多张特征要因图原因解析越细越好。确认原因主要程度，应考虑其可行性、价值，并经讨论表决后决定应将圈出主要原因整理出来，重新制作另一个特征要因图。品管七大手法培训课程第37页第三章查检表一、定义将要进行查看工作项目一项一项地整理出来，系统地搜集资料和累积数据，确认事实并对数据进行粗略整理和简单分析统计图表.二、检验表分类点检用检查表统计用检验表品管七大手法培训课程第38页第三章查检表1.点检用查核表这类表在统计时只做「有、没有」、「好、不好」统计。制作程序以下：a.制作表格，决定统计形式。b.将点检项目、频率列出（点检项目应是一些必不可少，轻易遗漏事项）。c.检验并作好统计（包含作业场所、工程、日期等）。d.异常事故处理及统计。品管七大手法培训课程第39页第三章查检表例1上班前衣饰查检表上班前衣饰区分周一周二周三备注周四携带钱包手帕月票小笔记本衣饰领带头发皮鞋衣饰协调周五周六

品管七大手法培训课程第40页第三章查检表2.统计用查检表这类查检表用来搜集计量和计数数据。制作程序以下：a.制作表格，决定统计形式（通常采取划记形式）。b.将检验项目、频率列出（查检项目应是特征要因图中圈选主要要因）。c.检验并作好统计（包含作业场所、工程、日期等）。d.异常事故处理及统计。品管七大手法培训课程第41页第三章查检表例2：统计查检表品管七大手法培训课程第42页第三章查检表铸造不良情况查检表品管七大手法培训课程第43页轮胎成品之外观检验表第三章查检表12345678品管七大手法培训课程第44页第三章查检表3、查检表制作关键点1）可先参考他人格式制作新查检表，使用时如不适用就进行改进2）统计方式越简单越好，因为轻易统计，能够用最短时间将现场资料统计下来3）查检事项应清楚，使统计人在统计问题同时，即能明白所登记内容4）切记不可遗漏主要项目品管七大手法培训课程第45页4、查检表记载项目1）标题2）对象、项目3）方法4）时间、期间5）人6）场所、制程7）结果整理8）传递路径第三章查检表品管七大手法培训课程第46页5、查检表使用要求1）从查检表中发觉有问题时，必须采取行动2）查检表项目应随工程改进而改变内容3）不方便随时统计时，以小东西层别代替4）由记号即能判断，并采取行动5）搜集数据应能取得层别情报6）进行数据搜集时，先准备好查检工具7）让搜集者了解搜集目标和方法第三章查检表品管七大手法培训课程第47页第四章柏拉图一、柏拉图（帕雷托）伟大发觉传统观念认为“一分耕耘，一分收获”，但事实往往并非如此。19世纪意大利经济学者帕雷托，发觉了社会上80％财富，皆归于20％人。这就是著名“二八标准”。这个标准告诉我们：80％结果起源于20％努力，80％努力只为我们创造了20％结果。品管七大手法培训课程第48页第四章柏拉图二、柏拉图定义柏拉图是为寻找影响产品质量主要问题，用从高到低次序排列成矩形，表示各原因出现频率高低一个图表。柏拉图是美国品管大师朱兰博士利用意大利经济学家柏拉图(Pareto)统计图加以延伸所创造出来，柏拉图又称排列图。品管七大手法培训课程第49页第四章柏拉图三、柏拉图应用作为降低不合格依据：想降低不合格率，先绘柏拉图看看。决定改进目标，找出问题点。确定主要原因、有影响原因和次要原因。抓主要原因处理质量问题。确认改进效果(改进前、后比较)。品管七大手法培训课程第50页第四章柏拉图四、制作方法步骤1:确定分析对象和分类项目。对象确定普通按产品或零件废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等。分类项目普通可按废品项目、缺点项目、零件项目、不一样操作者等进行分类。步骤2:決定搜集数据期间，并按分类项目，在期间內搜集数据。品管七大手法培训课程第51页第四章柏拉图例:电气不良情况统计表期间:99年8月5-9日过程检验组检验者:李XX品管七大手法培训课程第52页第四章柏拉图步骤3:依项目作数据整理做统计表。品管七大手法培训课程第53页第四章柏拉图步骤4:记入图表用纸并按数据大小排列画出柱状图。不良項目不良数

17015313611910285685134170收斂不良几何失真白平衡敲閃無畫面畫面傾斜其它不良品管七大手法培训课程第54页第四章柏拉图步骤5:绘累计曲线。17015313611910285685134170不良数

不良项目收敛不良几何失真白平衡敲閃无书面书面傾斜其它不良品管七大手法培训课程第55页第四章柏拉图步骤6:绘累计比率。收敛几何白平衡敲闪无书面书面其它不良失真不良倾斜100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%累计影响比例(%)不合格数17015313611910285685134170不合格项目品管七大手法培训课程第56页第四章柏拉图步骤7:记入必要事项标题(目标)。数据搜集期间。数据累计(总检验、不良数、不良率…等)。工序名称。相关人员(包含统计者、绘图者…)品管七大手法培训课程第57页第四章柏拉图工程:电气检验总检验数:1450总不合格数:170期間:8月5-9日检验者:王胜利绘图者:李XX不合格项目17015313611910285685134170收敛几何白平衡敲闪无书面书面其它不良失真不良倾斜100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%不合格数品管七大手法培训课程第58页第五章层别法一.何谓层别法?

层别法就是针对部门别.人别.工作方法别.设备.地点等所搜集数据,按照它们共同特征加以分类.统计一个分析方法.也就是为了区分各种不一样原因对结果影响,而以个别原因为主,分别统计分析一个方法.品管七大手法培训课程第59页第五章层别法二、层别对象与项目

2.1时间层别:

小时别、日期别、周别、月别、季节别…..等.

例:制程中温度管理就常以每小时来层别.

2.2作业员层别:班别、操作法别、熟练度别、年纪别、

性别、教育程度别…..等.

例:A班及B班完成品品质层别.

2.3机械、设备层别:场所别、机型别

、年代别

、工具别

、

编号别、速度别…..等.

例:不一样机型生产相同产品以机型别来分析其不良率.2.4作业条件层别:

温度别、

湿度别、压力别

、天气别

、

作业时间别、作业方法别

、测定器别…..等.

例:对温度敏感作业现场所应统计其温湿度,方便温湿度改变时能层别比较

.

品管七大手法培训课程第60页第五章层别法二、层别对象与项目

2.5原材料层别

供给者别、

群体批别、制造厂别

、产地别

、材质别、大小类别、贮藏期间别、成份别…..等.

例:同一厂商供给原材料也应做好批号别,领用时均能加以层别,方便了解各批原料品质,甚至不良发生时更能快速采取应急办法,使损失达最小程度.

2.6测定层别

测定器别、测定者别、测定方法别…..等.

2.7检验层别

检验员别、检验场所别、检验方法…..等.

2.8其它

良品与不良品别、包装别、搬运方法别…..等.

品管七大手法培训课程第61页第五章层别法三、分层法利用举例1.XX企业注塑机系三班轮班，前周三班所生产产品均为同一产品，结果为：A BC产量（件）10000 10500 9800 不良率（%）0.3 0.40.2 以班别来加以统计，可得知各班产量及不良率情况，方便于有依据地采取办法。品管七大手法培训课程第62页第五章层别法四、分层法实施步骤1、确定分层类别和调查对象2、设计搜集数据表格3、搜集和统计数据4、整理资料并绘制对应图表5、比较分析和最终推论品管七大手法培训课程第63页第五章层别法三.层别法使用

活用层别法时必须记住二个重点:

1.在搜集数据之前就应使用层别法

在处理日常问题时,经常会发觉对于搜集来数据必须浪费相当多精神来分类,并作再一次统计工作.在得到不适合数据,如此又得重新搜集,费时又费劲.所以在搜集数据之前应该考虑数据条件背景以后,先把它层别化,再开始搜集数据.(在做查检时,考虑适当分类)

品管七大手法培训课程第64页第五章层别法2.QC手法利用应该尤其注意层别法使用.

QC七大手法中柏拉图.查检表.散布图.直方图和管制图都必须以发觉问题或原因来作层别法.

比如制作柏拉图时,假如设定太多项目或设定项目中其它栏所估百分比过高,就不知道问题重心,这就是层别不良原因.别外直方图双峰型或高原型都有层别问题.

品管七大手法培训课程第65页第五章层别法

发觉问题问题展现←比较←层别

缩小问题范围←比较←层别

掌握主要原因←比较←层别

对策评价←比较←层别

改进前、中、后比较←层别

透过比较改进本期缺点与订定未来方向←层别明确问题原因分析提出对策与实施效果确认标准化与检讨

品管七大手法培训课程第66页第六章散布图一、定义就是将相互相关连对应数据,在方格纸上以纵轴表示结果,以横轴表示原因;然后用点表示出分布形态,依据分布形态来判断对应数据之间相互关系.

品管七大手法培训课程第67页第六章散布图二、散布图分类品管七大手法培训课程第68页散布图一来般来说有六种形态.1.强正相关。x增大，y也随之线性增大。x与y之间可用直线y=a+bx(b为正数)表示。此时，只要控制住x，y也随之被控制住了.二、散布图分类XY0品管七大手法培训课程第69页二、散布图分类2.散布图点分布较广不过有向上倾向,这个时候X增加,普通Y也会曾加,但非绝对性,也就是就X除了受Y原因影响外,可能还有其它原因影响着X,有必要进行其它要因再调查,这种形态叫做似有正相关称为弱正相关

XY0品管七大手法培训课程第70页二、散布图分类3.强负相关。图(e)所表示，x与y之间可用直线y=a+bx(b为负数)表示。y随x增大而减小。此时，能够经过控制x而控制y改变。Y0X品管七大手法培训课程第71页二、散布图分类4.当X增加,Y降低幅度不是很显著,这时X除了受Y影响外,还有其它原因影响X,这种形态叫作非显著性负相关,以下列图所表示:

Y0X品管七大手法培训课程第72页二、散布图分类5.假如散布点分布展现杂乱,没有任何倾向时,称为无相关,也就是说X与Y之间没有任何关系,这时应再一次先将数据层别化之后再分析,以下列图所表示:

Y0X品管七大手法培训课程第73页二、散布图分类6.假设X增大,Y也随之增大,不过X增大到某一值之后,Y反而开始降低,所以产生散布图点分布有曲线倾向形态,称为曲线相关,以下列图所表示:Y0X品管七大手法培训课程第74页第六章散布图三、散布图制作方法搜集资料（最少30组以上）找出数据中最大值与最小值。准备座标纸，划出纵轴、横轴刻度，计算组距。通常纵轴代表结果，横轴代表原因。组距计算应以数据中最大值减小值除以所需设定组数求得。将各组对应数标示在座标上。须填上资料搜集地点、时间、测定方法、制作者等项目。品管七大手法培训课程第75页第七章直方图一、定义直方图是适合用于对大量计量值数据进行整理统计，分析和掌握数据分布情况，方便推断特征总体分布状态一个统计方法。主要图形为直角坐标系中若干次序排列矩形。各矩形底边相等，为数据区间。矩形高为数据落入各对应区间频数。品管七大手法培训课程第76页第七章直方图使用直方图目标了解品质特征分布形状。研究制程能力或计算制程能力。用以制订规格界限品管七大手法培训课程第77页第七章直方图二、直方图制作步骤步骤1：搜集数据并统计。搜集数据时，对于抽样分布必须特別注意，不可取部分样品，应全部均匀地加以随机抽样。所搜集数据个数应大于50以上。例:某厂成品尺寸规格为130至160mm，今按随机抽样方式抽取60个样本，其测定值如附表，试制作直方图。138142148145140141139140141138138139144138139136137137131127138137137133140130136128138132145141135131136131134136137133134132135134132134121129137132130135135134136131131139136135品管七大手法培训课程第78页第七章直方图得知

NO.1L1=145S1=131NO.2L2=142S2=127NO.3

L3=148S3=130NO.4L4=145S4=128NO.5L5=140S5=121NO.6

L6=141S6=129求L=148

S=121品管七大手法培训课程第79页第七章直方图步骤2：找出数据中最大值(L)与最小值(S)先从各行（或列）找出最大值，最小值，再予比較。最大值用“□”框起來，最小值用“○”框起來

EX:NO.1NO.2NO.3NO.4NO.5NO.6138142148145140141139140141138138139144138139136137137131127138137137133140130136128138132145141135131136131134136137133134132135134132134121129137132130135135134136131131139136135品管七大手法培训课程第80页第七章直方图步骤3：求极差(R)数据最大值(L)减最小值(S)=极差(R)例：R=148-121=27步骤4：決定组数：普通可用数学家史特吉斯(Sturges)提出公式，依据测定次数n来计算組数k，公式为：k=1+3.32logn品管七大手法培训课程第81页第七章直方图例：n=60则k=1+3.32log60=1+3.32(1.78)=6.9即约可分为6组或7组普通对数据分组可参考下表：例：取7组品管七大手法培训课程第82页第七章直方图步骤5：求组距(h)组距=极差÷组数h=R/k为便于计算平均数及标准差，组距常取为测定值最小单位整数倍。例：h=27/7=3.86，组距取4。步骤6：求各组上限，下限(由小而大次序)第一组下限=最小值-第一组上限=第一组下限+组界第二组下限=第一组上限….….….….最小測量單位2品管七大手法培训课程第83页第七章直方图例：

第一组=121-1/2=120.5～124.5第二组=124.5～128.5第三组=128.5～132.5第四组=132.5～136.5第五组=136.5～140.5第六组=140.5～144.5第七组=144.5～148.5品管七大手法培训课程第84页第七章直方图步骤7：求组中点组中点(值)=例：第一组=(120.5+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+136.5)÷2=134.5第五组=(136.5+140.5)÷2=138.5第六组=(140.5+144.5)÷2=142.5第七组=(144.5+148.5)÷2=146.5该组上限+该组下限2品管七大手法培训课程第85页第七章直方图步骤8：作次数分配表将全部数据，按其数值大小记在各组组界內，并计算其次数。将次数相加，并与测定值个数相比较；表示次数总和应与测定值总数相同.次数分配表品管七大手法培训课程第86页第七章直方图步骤9：制作直方图将次数分配表图表化，以橫轴表示数值改变，纵轴表示次数。橫轴与纵轴各取适当单位长度。再将各组组界分別标在橫轴上，各组界应等距分布。以各组內次数为高，组距为宽；在每一组上画成矩形，则完成直方图。在图右上角记入相关数据履历（数据总数n，平均值x，…），并划出规格上、下限。填入必要事项：产品名称、工序名称、时间、制作日期、制作者。品管七大手法培训课程第87页第七章直方图2015105SL=130Sμ=160n=60x=135.8s=

n-1=4.91120.5124.5128.5132.5136.5140.5144.5148.5品管七大手法培训课程第88页第七章直方图实例：某电缆厂有两台生产设备,最近,经常有不符合规格值(135~210g)异常产品发生,今就A,B两台设备分别测定50批产品,请解析并回答以下回题:1.作全距数据直方图.2.作A,B两台设备之层别图3.叙述由直方图所得情报

品管七大手法培训课程第89页搜集数据以下:A設備

B設備20179168165183156148165152161168188184170172167150150136123169182177186150161162170139162179160185180163132119157157163187169194178176157158165164173173177167166179150166144157162176183163175161172170137169153167174172184188177155160152156154173171162167160151163158146165169176155170153142169148155品管七大手法培训课程第90页解:1.全体数据之最大值为194,最小值为119

依据经验值取组数为10

组距=(194-119)/10=7.5取8

最小一组下组界=最小值-测定值之最

小位数/2=119-1/2=118.5

最小一组上组界=下组界+组距=118.5+8=126.5

品管七大手法培训课程第91页2.作次数分配表

序號組界組中點全體A設備B設備次數次數次數1118.5~126.5122.5222126.5~134.5130.5113134.5~142.5138.5444142.5~150.5146.58175150.5~158.5154.5172156158.5~166.5162.5218137166.5~174.5170.5231678174.5~182.5178.5141319182.5~190.5186.59910190.5~198.5194.511合計1005050品管七大手法培训课程第92页3.全体数据之直方图SL=135SU=210品管七大手法培训课程第93页4.作A设备之层别直方图SL=135SU=210品管七大手法培训课程第94页5.B设备之层别图SU=210SL=135品管七大手法培训课程第95页項目全體A設備B設備形狀稍偏左正常稍偏左分佈中心與規格中心值相比較,稍為偏左,若變動大,則有超出規格下限全部在規格界限內,沒有不良品出現分佈中習與規格中心值相比較,稍為偏左,若變動大,則有超出規格下限可能B設備可能發生超出規格下限可能,所以,有必要加以改进,使數據平均值右移到規格中心.A設備若能使CP值再小,則將愈加好.6.结论品管七大手法培训课程第96页三、直方图判读1、常见直方图形态正常型说明：中间高，两旁低，有集中趋势结论：左右对称分配（正态分配），显示过程运转正常。品管七大手法培训课程第97页三、直方图判读2、缺齿型（凸凹不平型）说明：高低不一，有缺齿情形。不正常分配，因为测定值或换算方法有偏差，次数分配不妥当所形成。结论：检验员对测定值有偏好现象，如对5，10之数字偏好；或是假造数据。测量仪器不精密或组数宽度不是倍数时，也有此情況。品管七大手法培训课程第98页3、切边型（断裂型）说明：有一端被切断。结论：原因为数据经过全检，或过程本身经过全检，会出现形状。若剔除某规格以上时，则切边在靠近右边形成。三、直方图判读品管七大手法培训课程第99页4、离岛型说明：在右端或左端形成小岛。结论：测量有错误，工序调整错误或使用不一样原料所引发。一定有异常原因存在，只要去除，就可满足过程要求，生产出符合规格产品。三、直方图判读品管七大手法培训课程第100页5、双峰型说明：有两个高峰出现。结论：有两种分配相混合，比如两台机器或两家不一样供给商，有差异时，会出现这种形状，因测量值不一样原因影响，应先分层后再作直方图。三、直方图判读品管七大手法培训课程第101页三、直方图判读6、偏态型（偏态分配）说明：高处偏向一边，另一边低，拖长尾巴。可分偏右型、偏左型。偏右型：比如，微量成份含有率等，不能取到某值以下值时，所出现形状。偏左型：比如，成份含有高纯度含有率等，不能取到某值以上值时，就会出现形状。结论：尾巴拖长时，应检验是否在技术上能够接收，工具磨损或松动时，也有此种现象发生。品管七大手法培训课程第102页四.与规格值或标准值作比较1.符合规格

A.理想型:制品良好,能力足够.制程能力在规格界限内,且平均值与规格中心一致,平均值加减4倍标准差为规格界限,制程稍有变大或变小都不会超出规格值是一个最理想直方图.

品管七大手法培训课程第103页B.一则无余裕:制品偏向一边,而另一边有余裕很多,若制程再变大(或变小),很可能会有不良发生,必须设法使制程中心值与规格中心值吻合才好.

品管七大手法培训课程第104页C.两侧无余裕:制品最小值均在规格内,但都在规格上下两端内,且其中心值与规格中心值吻合,虽没有不良发生,但若制程稍有变动,说会有不良品发生之危险,要设法提升制程精度才好.品管七大手法培训课程第105页2.不符合规格A.平均值偏左(或偏右)假如平均值偏向规格下限并伸展至规格下限左边,或偏向规格上限伸展到规格上限右边,但制程呈常态分配,此即表示平均位置偏差,应对固定设备,机器,原因等方向去追查.

上限下限品管七大手法培训课程第106页B.分散度过大:实际制程最大值与最小值均超出规格值,有不良品发生(斜线规格),表示标准差太大,制程能力不足,应针对人员,方法等方向去追查,要设法使产品变异缩小,,或是规格订太严,应放宽规格.

下限上限品管七大手法培训课程第107页C.表示制程之生产完全没有依照规格去考虑,或规格订得不合理,根本无法到达规格.

下限上限品管七大手法培训课程第108页第七章直方图五、直方图应用1.过程能力判断过程精密度CP(CapabilityofPrecision)求法：(a)双侧规格标准差(上限规格)—(下限规格)6×(标准偏差)品管七大手法培训课程第109页第七章直方图过程能力指数CPk求法：=-=SXSCPu3(上限规格)—(平均数)3×(标准偏差)X平均数Cpl=X-Sl3S=平均数-下限规格3×(标准偏差)Cpk为Cpu和Cpl中较小值品管七大手法培训课程第110页第七章直方图单侧规格上限规格下限规格(上限规格)—(平均值)3×(标准偏差)(平均值)—(下限规格)3×(标准偏差)品管七大手法培训课程第111页第七章直方图No.CP分布与规格关系过程能力判断處

置1CP≧1.67SLSU太

佳过程能力太好，可酌情缩小规格，或考虑简化管理与降低成本。21.67>CP≧1.33SLSU合

格理想状态，继续维持。31.33>CP≧1.00SLSU警

告使过程保持于控制状态，不然产品随时有发生不合格品危险，需注意。41.00>CP≧0.67SLSU不

足产品有不合格品产生，需作全数检验，过程有妥善管理及改进必要。50.67>CPSLSU非常不足应采取紧急办法，改进质量并追究原因，必要时规格再作检验。sssss品管七大手法培训课程第112页2.调查是否混入两个以上不一样群体3.测知有没有假数据4.籍以订定规格界限未订出规格界限前,得依据搜集而得数据编成次数分配表,测验次数分配是否为常态分配,如为常态分配,便可据以计算平均数与标准差,平均数减去4倍标准差得规格下限,,平均数加上4倍标准差得规格上限,或按实际需要而订定.5.作改进前后之比较第七章直方图品管七大手法培训课程第113页第八章控制图一、定义控制图是用于分析和控制过程质量一个方法。控制图是一个带有控制界限反应过程质量统计图形。二、控制图发展控制图是1924年由美国品管大师Shewhart博士创造。因其使用方法简简单且效果显著，人人能用，处处可用，遂成为实施品质管制时不可缺乏主要工具，当初称为(StatisticalQualityControl)。品管七大手法培训课程第114页第八章控制图三、管制图诞生1、1925年，人们试图使产品品质保持稳定。他们广告是：“就像两部电话般一模一样。”他们大规模生产产品，所以产品品质非常关键。每一次出现问题时，管理人员都会深入探究。他们处理了所碰到问题，但情况却没有丝毫好转。大家越是尽力，情况就会越糟糕。品管七大手法培训课程第115页三、管制图诞生2、两种错误第一个错误：认为是特殊原因引发结果，其实却是变异共同原因造成。（只因为样本有缺点就停产,然而生产线上却都是合格品。）第二种错误：认为是变异共同原因造成结果，其实是来自特殊原因。（明明生产线上产出了次品，却因为样本品质合格而继续生产。）品管七大手法培训课程第116页三、管制图诞生3、Shewhart博士知道，第一个错误能够完全杜绝，只要永远不停产就行了。不过，选择绝不犯第一错误同时，犯第二种错误几率就增加了。同理，完全防止第二种错误情况也一样。4、他经过试验发觉，用平均值加、减3个标准差作为管制界限，能够帮助作出最符合经济效益决定，尽可能降低犯错时经济损失。品管七大手法培训课程第117页三、管制图诞生5、Shewhart博士理论说：每一个系统都有很多变异起源，我们能够经过管制图从随机（共同原因）或非随机（特殊原因）原因所产生变异中，作出正确选择－－当有一点落在管制界限外时候，该寻找那些特殊原因。品管七大手法培训课程第118页第八章控制图四、控制图原理68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ控制界限组成以加减3个标准差来订立。品管七大手法培训课程第119页第八章控制图個別值正態分佈平均值正態分佈控制圖正態分佈品管七大手法培训课程第120页第八章控制图五、控制图目标控制图和其它统计图（趋势图、推移图）不一样，因为它不但能够把数据用曲线表示出来，观察其改变趋势，而且能显示变异是属于机遇性或非机遇性，以指示某种现象是否正常，从而采取适当办法。利用控制限区分是否为非机遇性品管七大手法培训课程第121页第八章控制图六、控制图类型按控制图用途分类分析用控制图控制用控制图控制图依据质量数据类型可分为：计量值控制图计数值控制图依据所控制质量指标情况和数据性质分别加以选择。例以下表：品管七大手法培训课程第122页第八章控制图数据类型控制图名称简记计量型均值-极差控制图均值-标准差控制图中位数-极差控制图单值-移动极差控制图计数型不合格品率控制图P控制图不合格品数控制图Pn控制图缺点数控制图C控制图单位缺点数控制图u控制图X-R控制图X-S控制图-R控制图X-Rm控制图品管七大手法培训课程第123页第八章控制图X-R控制图。是最惯用、最基本控制图，它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值场所。X-S控制图。此图与X-R图相同，只是用标准差图(S图)代替极差图(R图)而已。极差计算简便，故R图得到广泛应用，但当样本大小n>10或12时，应用极差预计总体标准差效率减低，最好应用S图代替R图。X-R控制图.此图与X-R图也很相同,只是用中位数图(X图）代替均值图（X图）。因为中位数计算比均值简单，所以多用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行管理场所。X-Rm控制图。多用于以下场所：(1)采取自动化检验和测量对每一个产品都进行检验场所；(2)取样费时、昂贵场所；(3)如化工等过程，样品均匀，多抽样也无太大意义场所。因为它不像前三种控制图那样能取得较多信息，所以它判断过程改变灵敏度也要差一些。品管七大手法培训课程第124页第八章控制图P控制图。用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数值质量指标场所。Pn控制图。用于控制对象为不合格品数场所。因为计算不合格品率需要进行除法，比较麻烦。所以在样本大小相同情况下，用此图比较方便。c控制图。用于控制一部机器、一个部件、一定长度、一定面积或任何一定单位中所出现缺点数目。比如，铸件上砂眼数，机器设备故障数等等。u控制图。当样品大小改变时应换算成每单位缺点数并用u控制图。品管七大手法培训课程第125页第八章控制图七、控制图制作步骤1、计量值控制图（X-R控制图）确定产品型号、工序名称、品质特征。确定控制图格式，并要求子组大小(2-5个数据为一组,普通为4-5个)、频率。搜集100个以上数据,依测定先后次序排列。将各组数据记入数据表栏位內。 计算各组平均值X。计算各组之极差R(最大值-最小值=R)。品管七大手法培训课程第126页七、控制图制作步骤计算总平均K(为组数)

计算极差平均R计算控制界限X控制图:中心线(CL)=控制上限(UCL)=控制下限(LCL)=R控制图:中心线(CL)=控制上限(UCL)=控制下限(LCL)=之值,随每组样本数不一样而有差异,但仍遵照三个标准差原理计算而得,今已被整理成惯用系数表。品管七大手法培训课程第127页七、控制图制作步骤绘制水平中心线及控制线,将各点点入图中并用短实线依次连接。依据以下判断准则判定制程是否存在特殊原因。品管七大手法培训课程第128页实例:平均数与全距管制图某厂制造全铜棒,为控制其品质,选定内径为管制项目,并决定以X-R管制图来管制该制程内径量度,并于每小时随机抽取5个样本测定,共搜集最近制程之数据125个,将其数据依测定次序及生产时间排列成25组,每组样本5个,每组样数5个,统计数据以下:樣本組X1X2X3X4X5140403843412404239393934239414340440403942415423942434064341414041743383742418374343354094039424144品管七大手法培训课程第129页樣本組X1X2X3X4X5103941413638114044424039124338394142133840363941143635393839154039403948164246464747173640434143183739403842194037393943204740393640214037404342品管七大手法培训课程第130页樣本組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品管七大手法培训课程第131页樣本組1819202122232425各組平均數39.239.640.440.440.434.640.642.2全距561166827計算以下:

X=40.264R=5.查系數表,當N=5時,D4=2.115,D3=0品管七大手法培训课程第132页X管制圖上下限:CL==40.264UCL=+=43.4249LCL=-=37.1031品管七大手法培训课程第133页R管制圖上下限:CL==5.48UCL==11.5867LCL==0品管七大手法培训课程第134页UCL=43.4CL=40.6LCL=37.10品管七大手法培训课程第135页R管制圖UCL=11.59CL=5.40LCL=0品管七大手法培训课程第136页分析结论

在管制图中有第16个及第23个样本组点分别超出管制上限及管制下限,表示制程平均发生改变,而R管制图并无点超出界限或在界限上,表示制程变异并未增大.

品管七大手法培训课程第137页七、控制图制作步骤2、計數值管制圖P管制圖運用條件: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=品管七大手法培训课程第138页上下限計算公式以下:管制上限(ucl):=+3(為平均不良率,n為樣本數)