QC七大手法培训资料(07.08.24)

1、QC七大手法,Define Measure Analyze Improve Control,QC七大手法的內容,七大手法之一：查檢表,七大手法之二：柏拉圖,七大手法之三：魚骨圖,七大手法之四：層別法,七大手法之五：直方圖,七大手法之六：管制圖,七大手法之七：散佈圖,QC七大手法口決,魚骨追原因 查檢集數据 柏拉抓重點 直方顯分布 散佈看相關 管制找異常 層別作解析,1.查檢表 (Check sheet) 查檢表就是一種為了便於收集數據，使用簡單記號填記予以統計整理，並作進一步分析或作為核對、檢查之用而設計的一種表格或圖表。查檢表的種類： 1).記錄用查檢表：目的在收集數據型的資料，做進一步統

2、計整理用。 2).點檢用查檢表：目的主要在檢查事物。機械.等的運作 狀況，或檢查問題用。,一.查檢表制作,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.決定記錄形式 Step 4.決定蒐集數據的方法 注意：查檢表的格式及內容，要讓使用者最方便使用及最易記錄為最高原則。,2.查檢表的製作步驟,明確目的-將來要能提出改善對策數據,因之必需把握現 狀解析,與使用目的相配合。目的:改善產線外觀不良 (2) 解決查檢項目-從特性要因圖圈選的46項決定之。 (3)選定:膠帶破損/殘膠/沾髒/pin針沾髒/CONN損壞五項做為查 檢 項目。 (4) 決定檢驗

3、方式-全檢、抽檢 檢驗方式:全檢 (5) 決定查檢方式-查檢基準、查檢數量、查檢時間與期間、 查檢對象之決定、並決定收集者、記錄符號。,3.記錄用查檢表的製作案例,明確目的-將需要點檢之項目進行匯總。 (2) 確定格式。 (3) 決定點檢方式-點檢時間與期間、點檢對象之決定、並決 定收集者、記錄符號等。,4.點檢用查檢表的製作案例,a.數據收集完成應馬上使用,首先觀察整體數據是否代表某些 事實? b.數據是否集中在某些項目或各項目之間有否差異? c.是否因時間的經過而產生變化? d.另外也要特別注意週期性變化的特殊情況 e.查檢表統計完成即可利用QC七大手法中的柏拉圖加工整理,以便掌握問題的重

4、心.,5.查檢表的使用,二.柏拉圖 (Pareto Diagram)制作,1897年，意大利经济学家V pareto （巴雷托,18481923年）在分析社会经济结构时发现一个规律，这个规律就是80%的社会财富掌握在20%的人手中，后被称为“柏拉法则”。 1907年，美国经济学家劳伦兹（Lorenz）使用累积分配曲线描绘了柏拉图法则，被称为“劳伦兹曲线”1930年后，品管泰斗，美国品管专家朱兰博士将劳伦兹曲线应用到品质管理上。 二十世纪60世纪年代，日本品管大师石川馨在推行他自己发明的QCC品管圈时使用了柏拉图，从而成为品管七大手法之一。,根据收集的数据，以不良原因、不良状况、不良发生的位置

5、分类；计算各项目所占的比例按大小顺序排列，再加上累积值的 图形。 按照累计的百分数可以将各项分成三类： 080%为A类，显然是主要问题点； 8090%为B类，是次要因素； 90100%为C类，是一般因素。 柏拉图可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于计数值统计，也有人称其为ABC图，又因为柏拉图的排列是依大小顺序，故又称排列图。,1.柏拉圖的定義,柏拉图绘制注意要点： 1） 柏拉图有两个纵坐标，左侧坐标一般表示数量或金额，右侧面纵坐标一般表示数量或金额累积的百分比。 2） 柏拉图横坐标一般表示检查项目，按影响程度大小，从左到右依次排列。 3） 绘制柏拉图时，按各项目数量

6、或金额出现的频数，对应左侧纵坐标画出直方形，将各项目出现的累计频率，对应右侧纵坐标描出点子，并将这些点子按顺序连成光滑曲线。,2.柏拉圖的制作,步骤1：收集数据,品管部將上个月的OQC的抽檢不良作出统计，其中抽样2800pcs，总不良数为148pcs，其中不良数为：,3.柏拉圖繪制步驟,制表：XX 审核：XX 统计日期：2006年9月1日,8月份OQC抽檢不良统计表,步骤2：把分类好的数据进行汇总，由多到少进行排序，并 计算累计百分比。,步骤3：绘制横轴与纵轴刻度。 1） 画出横轴与纵轴，横轴表示不良项目，左边纵轴表示不良数，右边纵轴表示不良率。 2）左边纵轴最高刻度是不良总数148PCS，右

7、边纵轴最高刻度是 不良率100%。 3）左边的纵轴最高刻度与右边纵轴最高刻度是一条水平线。,步骤4：绘制柏拉图 1） 在左纵轴与横轴区域间找出坐标点，共7个坐标点。 2） 将各不良项目画出坐标，也就是柱状图。,不良项目,累计百分比,步骤5：绘制累积曲线 1） 针对累积不良率在右纵轴与横轴区域间找出坐标点， 共7点。 2） 用折线将7个点连接。,不良项目,累计百分比,98.10%,83.20%,90%,94.70%,75.10%,60.10%,35.80%,100%,步骤6：分析柏拉图 1） 从以上柏拉图可以看出，沾髒，尺寸,電測不良是总不 良率比率的75.1%,这三项是9月份重点改善的项目，建

8、议用因 果图对这三项不良原因进行分析。 2）应确定项目改善责任人及完成期限，在9月份 把沾髒，尺寸,電測不良比例降下来。,2006年5月,xx退貨不良品共310pcs,經過測試分析後,不良的分布如下:,4.案例分析,繪制柏拉圖:,柏拉圖分析:,從柏拉圖上可以看出,線材在A端CONN邊緣折傷,CONN 沾髒和復測OK占總不良的92.26%.這三項是重點改善的項 目,特別是A端CONN邊緣折傷的占了總不良的40%. 建议由品管部、工程部、制造部组成分析小组，运 用因果图对以上三个项目进行分析,找出真正的原因。,三.魚骨圖 (Characteristic Diagram),日本品管权威石川馨博士在1

9、952年发明，又称石川图，亦叫鱼骨图、因果图或特性要因圖，由于它形状象一尾鱼的骨架而得名. 鱼头是问题，其目的是要找出造成此一问题的可能原因。问题的发生，必然有其内外因，原因的存在，又必会产生变异的结果，就是说，原因与结果之间一定存在因果关系。 管理者可將影响产品或服务品质的诸多原因一一找出，并绘鱼骨图，使人一目了然，通过鱼骨图，可使绘制小组受到一身临其境的教育，同时，也是一种讨论问题的捷径，这对我们的管理是大有帮助的。,特征,要因,要因,要因,要因,特性要因圖對於結果（特性）與原因（要因）間或所期望的效果（特性）與對策間關係，以箭頭連結，詳細分析原因或對策的一種圖形，稱特性要因圖。 用來說明

10、品質特性及影響品質之主要因素與次要因素三者之間的關係，其形狀像魚骨的分佈，故又稱魚骨圖。 此圖為品管圈創始人石川馨博士所提倡，故也稱石川圖。 且其作用在闡名原因與結果間的關係，所以又稱因果圖。,1） 追求原因型：追求问题，进而找其原因，以因果图表示结果（特性）与原因（要因）间的关系，如“生产效率为什么这么低？”,因果图可分为追求原因型和追求对策型两种:,2） 追求对策型（鱼骨图反转）：问题如何防止、目标如 何达成等的对策?,1.特性要因圖製作註意事項,1. 绘制因果图应注意的事项： 1). 要集合全员的知识与经验。 2).重点在解决问题，并依5W2H的方法逐项列出。绘制要因图时，重点先放在“为

11、什么会发生这种原因、结果”，分析后要提出对策时则放在“如何才能解决”，并依5W2H的方法逐项列出。, why为何必要？（对象） What 目的为何？（目的） Where 在何处做？（场所） When 何时做？（顺序） Who谁来做？（人） How 什么方法？（手段） . How much花费多少？（费用）,3).原因解析-愈细愈好，愈细则更能找出关键或解决问题的方法。 4).品质特性的决定-以现场问题来考虑。,1. 成立鱼骨图分析小组，36个人为佳，最好是各部门的 代表。 2. 寫原因或对策的问题点： 3. 因果图绘制后,经讨论后决定要因, 并用紅笔圈出最可 能發生的要因.,2.特性要因圖製作

12、步驟,人,機,料,法,為甚麼齒輪尺寸變異增加,主骨,小骨,中骨,3.画出干线主骨、中骨、小骨确定重大原因:,与会人员应用脑力激荡法，热烈讨论，依据重大原因进行分析，找出中原因或小原因绘至鱼骨图中。,在一 群體中，為了深入分析內部狀況，而設立一個將母體分割開來的方法或條件，稱為層別法。在品質管理中，主要是對各種條件下所產生的問題及原因做分析。 一般常用的區分方式是以4M1E來加以區分。 當然，亦可採用任何認為有意義的區分方式。 4M1E：人(MAN)、機械(MACHINE)、材料(MATERIAL)、方法(METHOD)、環境(ENVIRONMENT),四.層別法(Stratification)

13、,1.定義,管理工作上也應該活用層別法，例如在做營 業分析時，如下例：,2.1 時間的層別 小時別、日期別、週別、月別、季節別.等. 例 : 製程中溫度的管理就常以每小時來層別. 2.2 作業員的層別班別、操作法別、熟練度別、年齡別、 性別、教育程度別.等. 例 : A班及B班的完成品品質層別.,2.層別的對象與項目,2.3 機械、設備的層別場所別、機型別 、年代別 、工具別 、 編號別、速度別.等. 例 : 不同機型生產相同產品以機型別來分析其不良率. 2.4 作業條件的層別 溫度別、 濕度別、壓力別 、天氣別 、 作業時間別、作業 方法別 、測定器別.等. 例 : 對溫度敏感的作業現場所應

14、記錄其溫濕度,以便溫濕度 變化時能層別比較.,2.5 原材料的層別 供應者別、 群體批別、製造廠別 、產地別 、材質別、 大小类別、貯藏期間別、成分別. 等. 例 : 同一廠商供應的原材料也應做好批號別,領用時均能 加以層別,以便了解各批原料的品質, 甚至不良發生時更 能迅速採取應急措施,使損失達最小的程度. 2.6 測定的層別 測定器別、測定者別、測定方法別.等. 2.7 檢查的層別 檢查員別、檢查場所別、檢查方法.等.2.8 其他 良品與不良品別、包裝別、搬運方法別.等.,层别法可单独使用，且可捕捉到问题点。 层别法也可与其它QC手法结合使用，且效果更佳，如与柏拉 图同时使用，既可將某一主

15、题的数据层别清楚，也可找到关 键或重要的问题，抓住重要的少数和有用的多数。 2. 层别法必须建立在数据的基础上，没有数据，层别法无从谈 起。 3. 层别的对象具有可比性，最好在相同条件相似条件或不同條 件下进行层别，更容易发现问题点。如同一班组生产不同的 产品，对不同产品进行层别分析，可以发现产品存在的品质 问题。,3.層別法的使用,1. 确定研究的主题，如 中国各行业的收入水平？ 工厂各班组的绩效？ 不同产品之报废数量？ 某学校学生考试成绩？ 深圳、广州、北京、上海、大连、东莞、 昆山居民消费指数？,4.層別法的實施步驟,2. 设计收集数据的表格 应將主题的所有项目设计在表格中； 最好有合计

16、栏目，以便了解整体状况； 应有表格名称、制表人、收集时间、收集地点、收集方式等； 编制的表格要简洁、适用、便于记录。,3. 收集数据 数据的真实性/数据的及時性/数据的代表性 4. 分层比较 对这些的数据从各个方面进行分层比较，找出其中的差异， 确定改善的项目。,一.2006年上半年客戶關于外被破裂與GB短路抱怨與退貨匯總：,5.案例分析,二.從以上圖表可以看到: 從不良現象層別看: 從2006年1月-2006年6月,因外被破裂導致客戶抱怨共2次,客退 1次;因GB短路導致客退3次,客訴無;外被破皮/GB短路導致客退 1次,客訴無. 從客戶層別分: 從2006年1月-2006年6月A共3次抱怨

17、;B 2次;C 1次;D 1次.,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.,五.直方圖(Histogram),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. 4.決定組數與組距. 5.決定各組的上組界與下組界. 6.決定組的中心點. 7.製作次數分配表. 8.製作直方圖,三、直方圖名詞解釋 1.求全距:在所有數據中的最大值與最小值的差. 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

18、數過過多,雖然表列詳細,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, 一般對數據之分組可參考下表:,3.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/2 6.作次數分配表 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.

19、7.以橫軸表示各組的組中點,從軸表示次數,繪出直方圖.,四、直方圖案列,某電纜廠有兩臺生產設備,最近,經常有不符合規格值 (135210g)異常產品發生,今就A,B兩臺設備分別測定50批產 品,請解析並回答下列回題: 1.作全距數據的直方圖. 2.作A,B兩臺設備之層別圖 3.敘述由直方圖所得的情報,收集數據如下:,解:1. 全體數據之最大值為194,最小值為119 根據經驗值取組數為10 組距=(194-119)/10=7.5 取8 最小一組的下組界=最小值-測定值之最 小位數/2 =119-1/2=118.5 最小一組的上組界=下組界+組距 =118.5+8=126.5,作次數分配表,SL

20、=135,SU=210,所有設備直方圖製作,A設備直方圖製作,SL=135,SU=210,SU=210,SL=135,B設備直方圖製作,結論,五、如何依據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(測量)方 法不正確所產生.如下圖所示:,3.如圖所示為絕壁形,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

21、技術上是否可接受;例治工具的鬆 動或磨損也會出現拖尾巴的情形.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,會出現此種情形,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,五、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

22、.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內,且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,說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

23、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,六.散佈圖(Scatter Diagram),一、散佈圖定义,散布图是用来表示一组成对的数据之间是否有相关性的一种图表。这种成对的数据或许是特性要因、特性特性、要因要因的关系。 将因果图关系所对应变化的数据分别描绘在轴标系上，以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何，也有人称之为“散布图”、“相关图”。,二、散佈圖分類,散布图一般有下列六种，分别是：正

24、相關;弱正相關;負相關 ;非顯著性負相關;不相關;曲線相關.,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:,X,Y,0,2).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也會增加,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,X,Y,0,Y,0,X,3).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:,4).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

25、,如下圖所 示:,Y,0,X,5).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:,Y,0,X,6.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:,Y,0,X,三、散佈圖製作,1确定要调查的两个变量，收集相关的最新数据，至少个 以上。 2找出两个变量的最大值与最小值，將两个变量描入轴与 轴。 3將相对应的两个变量，以点的形式标上坐标系。 4.记入图名、制作者、制作时间等项目。 5判读散布图的相关性与相关程度。,

26、为确认马达连续运转之后，速度是否发生改变，经试验获得 以下数据。,四.使用散佈圖時應注意事項:,注意是否有異常點的存在：亦即該點和其他點相距很遠。 是否有假相關：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，此時需在深入探討。 是否有必要加以層別：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佈圖需要放入單純（必要）的數據。,五、散佈圖案列分析,管制圖是對過程或制程中各特性值進行測定、記錄、評估和監察過程是否處於控制狀態的一種用統計方法設計的圖，它也叫控制圖。 在品質管理中，管制圖是一種以實際產品品質特性與根據過去經驗所判明的制程能力的管

27、制界限比較，而以時間順序用圖形表示者。,七. 管制圖(Control Chart),管制圖的分類，管制圖分兩種： 計量值管制圖又分X-R平均值及全距管制圖、中位值及全距管制圖、個別值及全距管制圖 計數值管制圖又分P百分不良率管制圖、nP不良個數管制圖、C缺點數管制圖 計量管制圖適用的狀況是：資料是可量測的，且數據形式是連續性的。 計數管制圖則適用於資料大半只能判定為良或不良，數據不為連續量的狀況，一般常用於外觀檢查。,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

28、下:,一.計量值管制圖,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:,實例:平均數與全距管制圖,計算如下:X=40.264 R=5.查系數表,當N=5時,D4=2.115,D3=0,系數表,X管制圖上下限:,CL= =5.48 UCL= =11.5867 LCL= =0,R管制圖上下限:,UCL=43.4,CL=40.6,LCL=37.10,UCL=11.59,CL=5.40,LCL=0,R管制圖,分

29、析結論,1.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. 2.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.,二.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,P管制圖實例,運用條件: 產品不是良品就是不良品 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): = +3 ( 為平均不良率,n為樣本數) 中心線(cl) : 管制下

30、限(lcl) = -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MOUSE用的包裝袋,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.,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 =0.412 LCL=P- 3 =0.054,計算結果如下:,UCL=0.41,UCL=0.23,UCL=0.

31、05,P管制圖如下:,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.,針對管制圖進行分析,管制圖的選擇,數據性質,計量值,計數值,樣本大小 N=?,數据係不良數 或缺點數,N=1,N2,CL性質?,N=?,管 制 圖,X,_,X,N=25,N10,缺點數,不良數,N是否相等?,是,不是,單位大小 是否相同?,是,X,R,管 制 圖,R,X,管 制 圖

32、,管 制 圖,管 制 圖,n,C 管 制 圖,X,X,Rm,p 管 制 圖,pn 管 制 圖,管制狀態, 指制程穩定.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布,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:,三.管制圖的判別,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

33、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.,3點中有2點在A區,A,B,C,C,B,A,連續9點在C區或C區以外,A,B,C,C,B,A,連續6點遞增或遞減,14點上下交替,5點中有4點在B區,A,B,C,C,B,A,15點在C區中心線上下,A,B,C,C,B,A,8點在中心線兩側,但無一在C區,A,B,C,C,B,A,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11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