QC七大手法详细介绍解析.ppt

1、1,Q C 七 大 手 法,版本：A/4版（2013年6月编制）,讲解者：唐旭成,2,凡事讲求数据，是现实的工 作中耳熟能详的一句话。 数据最主要的基本观念乃是： 数据=事实 解决问题的第一个步骤，即是根 据事实判断后再采取行行动。,3,统计是采取根据数据与事实发言的管理方法，除了客观判定事实外，亦应具有相当合理的说服力。而在QC活动中所采取的统计手法，即一般所谓的QC七大手法。,QC统计手法概述,统计手法,4,QC七大手法及基本用途 第一招:查检表集数据； 第二招:柏拉图抓重点； 第三招:鱼骨图追原因； 第四招:直方图显分布； 第五招:管制图找异常； 第六招:散布图看相关； 第七招:层别法作

2、解析。,1表 5图 1法,5,METHOD 1 查 检 表 定义: 为了便于收集数据,使用简单记号填记并予统计整 理,以作进一步分析或作为核对,检查之用的一种表 格或图表. 查检表种类: 一. 点检用查检表 二. 记录用查检表 制作程序: 一. 明确目的所在 二. 决定查检项目 三. 决定抽样方法 四. 决定查检方式 五. 设计表格实施查检 六. 记下资料相关条件 功用: 通常是利用查检表来了解现状或收集数据以作分 析之用.,6,范例一.点检用检查表:,范例二.记录用检查表:,7,案例,8,METHOD 2 柏 拉 图 定义: 根据搜集的数据,以不良原因,不良状况,不良发生的 位置,客户抱怨种

3、类,或安全事故等项目别分类,计算 出各分类项目所占之比例按照大小顺序排列,再加上 累积值的图形. 制作程序: 一. 确定资料的分类项目 二. 决定期限,搜集资料 三. 按项目别统计数据 四. 图表画上纵轴及横轴 五. 将所占的比例用曲线表示 六. 记下资料及图的条件 功用: 柏拉图在使用时,最主要是用来设定改善的目标.,9,案例,10,METHOD 3 特性要因图(鱼骨图) 定义: 将造成某项结果的众多原因,以系统的方式图解之,亦 即图表来表达结果(特性)与原因(要因)之间的关系. 制作程序: 一. 确定特性 二. 记载各原因 三. 说明各原因的形成 四. 更详细的解说 五. 圈出最重要的原因

4、 六. 记载所根据的条件 功用: 可使用于管理,工程改善的各个阶段特别是在树立问题 意识的初期.,11,鱼骨图标准格式,作用 用于辨认问题的症结所在, 和描述造成某个具体问题的可能原因 哪些是造成这个问题的根本原因? 在规模上哪些因素是重要的? 哪些因素是可能被项目小组所解决的? 在我们行动目标里，哪个具体的“原因”或问题的导火线是我们想要解决的?,12,压印不良,人,物,法,环,材料不良,包材脏污,原材料来料不良,设施不良,流水拉脱皮,毛刷不干净,无标准作业,标准实 施不够,无作业标准,作业标准规范,管理不良,5S管理不善,培训不足,新员工多 培训不到位,使用不合格的防护用品,模具清洁方法不

5、对,模具异常,模具,管理者品质意识差,异常跳料,案例,未自检互检,13,METHOD 4 直 方 图 定义: 将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等区间作为 横轴,并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面 积,用柱子排起来的图形,叫直方图,亦称之为柱状图. 制作程序: 一. 搜集数据并记录于纸上 二. 找出最大值(L)及最小值(S),并计算全距(R=L-S) 三. 定组数: K=1+3.231ogN 一般对数据之分组可参照下表: 四. 定组距: H= R/K 五. 决定各组之上下组界 最小一组上组界=最小值-测这值最小位数/2 最小一组上组界=最小一组上组界+组距 最小二组上组界=最小一组

6、上组界 依此类推,14,作用 某个具体影响出现的频率是多少? 分布的形状如何 是正态分布还是某些其它统计分布 ? 超出规格的频率是多少 ? 考察工序能力，估算生产过程不合格品率，了解工序能力对产品质量的保证情况。,直方图描写质量特性数据的分布状态,15,直 方 图 (二) 六. 计算各组的组中点 各组组中点=(上组界+下组界)/2 七. 作次数分配表 八. 制作直方图 九. 记录数据履历等相关条件 直方图常见形态: 一、正常型 说明: 中间高两边低,有集中趋势 结论: 制程在正常运转下. 二. 缺齿型 说明: 高低不一,有缺齿情形. 结论: 分组过细或是假造数据,16,直 方 图 (三) 三.

7、 偏态型 说明: 高处偏向一边,另一边低,拖长尾巴. 结论: 尾巴拖长时,应检讨是否在技术上能够接收. 多由工具磨损、松动及加工习惯引起. 四. 绝壁型 说明: 有一端被切断. 结论: 数据经过全检过,或制程本身经过全检. 五. 双峰型 说明: 有两个高峰出现 结论: 有两种分配混合,17,直 方 图 (四) 六. 离岛型 说明: 在左端或右端形成小岛. 结论: 测定有错误,工程调节错误或不同原料引起. 七. 高原型 说明: 平顶状. 结论: 不同平均值的分配混在一起. 功用: 可配合管制图使用或用来订定规格界限.,18,METHOD 5 管 制 图 -又名“推移图”,控制图（Control

8、chart) ,又称管理图，1924年美国休哈特博士发明。,控制图是区分过程中正常波动和异常波动，并判定过程是否处于控制状态的一种工具,19,依管制图用途分类: 一. 管制用管制图 二. 解析用管制图,作用 在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态 ? 在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态? 在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进 ?,上控限,中心线,下控限,超出控制界限,时间,单位,控制图 偶波 Vs. 异波,20,USL (Upper specification limit):即規格上限 LSL

9、 (Low specification limit): 即規格下限 SL (specification center limit):规格中心 X=(X1+X2+ +Xn)/n 樣本平均值 (n為樣本數) T=USL-LSL 規格公差,重要概念1,(樣本標準差),21,UCL (Upper control limit):即控制上限 LCL (Low control limit): 即控制下限 CL (control center limit):控制中心 CL=X UCL=CL+3=X+3 LCL=CL-3=X-3,重要概念2,22,分析用控制图： 分析用控制图主要用来分析 1过程是否处于统计稳定

10、 2过程能力是否适宜 如发现异常（过程失控或过程能力不足）， 则应找出原因，采取措施，使过程达到稳定。过 程处于稳态后，才可将分析用控制图的控制线延 长作为控制用控制图,重要概念3,23,控制用控制图： 控制用控制图主要用来分析 1控制用控制图由分析用控制图转化而来 2控制用控制图用于使过程保持稳定，预防不合格的产生 说明： 控制用控制图的应用规则：按规定的取样方法获取数据，通过打点观察，控制异常原因的出现当点子分布出现异常，说明工序质量不稳定，此时应及时找出原因，消除异常因素，使工序恢复到正常的控制状态,重要概念4,24,控制用控制图与分析用控制图关系和区别,在对过程实施控制之前，首先用分析

11、用控制图对要控制的过程实施诊断，当确认过程处于稳定受控状态时，将分析用控制图控制界限延长，转化为控制用控制图。,25,控制图分析,控制图八大异常判定原则： 1. 连续 1 点落在三倍標准差C区之外； 2.连续9 点落在管制中心線一側； 3.连续6 点持續上升或下降； 4.连续14 点交替上下跳動； 5.连续3 点中有 2 點中心線同側兩倍標准差B区以外； 6.连续5 点中有 4 點中心線同側一倍標准差A区以外； 7.连续15 点落在中心線兩側的一倍標准差A区之內； 8.连续8 点落在中心線兩側但未在一倍標准差A区以內。,CL中心线,CL+3S,CL- 3S,C,B,A,A,B,C,26,案例1

12、,27,效 果 确 认,目标达成!,有效持续!,目标:18.73,案例2,28,案例3,29,METHOD 6 散 布 图 定义: 将两个种类的资料显示在坐标图上,借以判断两者是否 相关.这种图表称之为散布图. 依散布图之相关性可分为: 一. 正相关 二. 负相关 三. 毫不相关 四. 弱正相关 五. 弱负相关 制作程序: 一. 资料搜集 二. 找出数据中的最大值和最小值 三. 画出纵轴横轴刻度,计算组距 四. 将各组的对应数据标示在坐标上 五. 记下资料和图的条件 功用: 用来判定不同种类资料之间的相互关系.,30,散布图研究成对出现的两个变量之间的相关关系,作用 确认两个变量是否相关。 变更之间关系的性质是什么 ?,变量 1,变量 2,31,范例:,散布图的类型,正相关 (相关性强),负相关 (相关性强),毫不相关,似乎有正相关 (相关性弱