Q-0004QC七大手法.ppt

1、QC七大手法,教材編號:Q-0004 REV:OO1,1. 簡介,1.1 定義 1.2 名稱 1.3 作用,1.1 定義,根據數據、事實發言的統計方法來管理,以相當合理的說服力來客觀地判斷事實,在QC活動中經常採用的七種統計手法, 一般稱為QC七大手法.,1.2 名稱,(1): 查檢表 (2): 特性要因圖 (3): 散布圖 (4): 層別法 (5): 柏拉圖 (6): 直方圖 (7): 管制圖,1.3 作用,(1): 查檢表-查檢集數據 (2): 特性要因圖-魚骨追原因 (3): 散布圖-散布看相關 (4): 層別法-層別作解析 (5): 柏拉圖-柏拉抓重點 (6): 直方圖-直方顯分布 (

2、7): 管制圖-管制找異常,2.查檢表,2.1 定義 2.2 分類 2.3 作用 2.4 制作方法,2.1 定義,它是在收集各種數據後，為確認並能毫無遺漏 的查檢，並將結果製成簡單的圖或表。 它是將數據或工作的結果以簡單的符號或記號 記錄，歸納數據後，看出工作是否發生錯誤。,2.2 分類,點檢用查檢表:簡單的查檢表就是備忘錄,將要進 行查看的工作項目一項一項地整理出來,然後定 期定時檢查. 記錄用查檢表:將相應的檢驗記錄填寫于表單中 便于后續查閱.,2.3 作用,2.3.1 記錄用查檢表: 主要功用在於根據收集之數據以調查不良項目、不 良主因、工程分布、缺點位置等情形.必要時,對收集的 數據需

3、予以層別.,2.3 作用,2.3.2 點檢用查檢表: 主要功用是為要確認作業實施、機械設備的實施情形, 或為預防發生不良或事故,確保安全時使用.這種點檢表可 以防止遺漏或疏忽造成缺失的產生.把非作不可、非檢查 不可的工作或項目,按點檢順序列出,逐一點檢並記錄之.,2.4 使用方法,2.4.1 查檢表設計步驟: 1. 明確作用 2. 決定查檢項目 3. 決定抽檢方法 4. 決定查檢方式 5. 設計表格實施查檢 6. 記錄資料相關條件,2.4.2 收集數據應注意的事項:,2.4 使用方法,1. 收集的數據必須真實,不可作假或修正. 2. 收集的數據應能獲得層別的情報. 3. 查檢項目基準需一致.

4、4. 樣本數需有代表性. 5. 明確測定、檢查的方法. 6. 明確查驗樣本的收集方法、記錄方式、 符號代表意義. 7. 慎用他人提供的數據.,2.4 使用方法,2.4.3 製作查檢表各STEP需注意的要點(一).,STEP 1：A. 正確地把握現狀：把握現狀，可即時掌控現 場的問題點。且品管於製作之前就需決定主 題，設定正確目標。 B. 整理原始單據：配合作用整理經測定所收集 未歸納分析的數據。 C. 正確地管理工作：確定工作皆按標準進行。 D. 詳細調查工作內容：瞭解正確進度及各事項 之關係，是否可運用。 E. 查檢：將結果整理成查檢表，決定製品良窳， 以掌握品質。,2.4 使用方法,2.4

5、.3 製作查檢表各STEP需注意的要點(二).,STEP 2： 數據要分類時，應把所有數據的分類內容，具體包 括，項目可依分類順序或製造工序排列，方便記錄。 STEP 3： 記號儘可能簡單，避免用文字或數字。 STEP 4： 以記號來整理數據。 STEP 5： 根據得到結果採取各種對策。,3. 特性要因圖,3.1 定義 3.2 作用 3.3 制作方法 3.4 注意事項 3.5 腦力激蕩法原則,3.1 定義,特性要因圖是由日本權威石川馨博士于1952年所創的手法，所以國外亦有稱為石川圖(Ishikawa Chart). 特性要因圖因其形狀很像魚骨故亦稱魚骨圖(Fish Bone) 特性要因圖是藉

6、著多數人共同討論，再有系統地整理工作的結果(特性)以及其原因(要因). 特性要因圖就是能一目瞭然的表示出結果製品的 特性與原因影響特性的要因之影響情形或二者間關係之圖形. 它是代表製品的性能及運轉能力；其中製品是我們工作的結果，特性則是表示工作的結果。 品質管理中視特性結果,3.2 作用,改善解析:工程改善的各個階段，特別是在樹立 問題意識的初期. 2. 管理 3. 制定作業標準書 4. 品質管理導入及教育用,3.3 制作方法,STEP1:確定特性(結果) STEP2:列出各大原因 STEP3:說明各原因的形成 STEP4:圈出最重要的原因(46項) STEP5記入必要的事項 STEP6:整理

7、,STEP1:確定特性(結果),1. 特性就是這次決定的問題(即題目),方法：用查檢表收集數據資料，再以柏拉圖統計出重 點決定之.,2. 先把題目寫在紙的右邊的中央 3. 題目外圍以外框 圈住,4. 再自左方畫一粗線或雙細線來代表製程(工作過程) 5. 橫線右邊口端畫上箭頭,品質特性,品質特性,品質特性,3.3 制作方法,STEP2:列出各大原因,全體人員自由發言 把造成這一問題的原因，分成幾個大項來考慮，就生產單位產品而言，一般係依4M1E (人：Man，機器：Machine，材料：Material，方法：Method，環境：Environment) 來考慮.,3.3 制作方法,STEP2:

8、列出各大原因,品 質 特 性,材料,方法,人,機器,環境,其他,例：,母線,子線,大要因以方框 圈住，再自框緣畫直線與粗線成45度之交角，線頭并畫上箭頭.,3.3 制作方法,STEP3:說明各大原因的形成,(1). 在大要因線上，取與粗線平行的方向，分別畫上中要因線與大要因線相交，一端畫上箭頭.,品 質 特 性,材料,方法,人,機械,環境,其他,例：,3.3 制作方法,STEP3:說明各大原因的形成,(2). 于中要因線上記上文字 (3). 同樣在中要因線上，取與大要因線平行的方 向，分別畫上小要因，並記入文字及箭頭. (4). 最末端必須是能採取措施的小要因.,3.3 制作方法,STEP3:

9、說明各大原因的形成,例：不好吃的飯,運用腦力激蕩法 用折線連接.,6.3 制作步驟,STEP 4: 繪累積曲線,6.3 制作步驟,STEP 5: 繪累積比率線,右端縱軸加繪折線終點為100% 0100%間之定規等分的刻度,6.3 制作步驟,STEP 5: 繪累積比率線,6.3 制作步驟,STEP 6: 記入必要事項,作用 期間,數據合計,工程名 作成者,6.3 制作步驟,STEP 6: 記入必要事項,FQC外觀不良柏拉圖分析,期間:3.63.10,制作日期3.11,制作人:,6.4 柏拉圖所能体現的問題,柏拉圖是以數據.項目分類,如:不良損失金額,不良件數,缺點數(X軸),以及要因別,現象別,

10、製程別,品種別等(Y軸),依其大小順序排列的條圖,對現場管理及監督而言,由柏拉圖可看出下列各項問題: 那一項目問題最大 問題大小排列一目瞭然. 各項目對整體所占份量及其影響程度如何. 減少不良項目對整體效果的預測及評估.,6.4 柏拉圖所能体現的問題,掌握問題點:雖然分類很多,但實際上影響較大的只不 過是2-3項, 因此很容易找出問題出在那裡. 發現原因:從結果到原因,可查出結果如:不良項目別,場 所別, 工程別,原因別:原料別(Material),機械別(Machine) , 方法別(Method), 人為別(Man),測量別(Measurement). 報告與記錄:只看數據是無法知道分類項

11、作用影響,但柏 拉圖就能正確的把內容表示出來,可用在報告及記錄上. 確認改善效果:把改善前與改善后的柏拉圖排列在一起, 可評估出改善效果.,依數據大小依次排列。 收集項目一般為五項,其它各項目并為其它項中。 其它項數據不得超過前三項，若超過則細分。,6.5 注意事項,7. 直方圖,7.1 定義 7.2 作用 7.3 制作步驟 7.4 直方圖常見形態,7.1 定義,將所收集的測定值或數據之全距分為幾個相等區間作為橫軸,並將各區間內之測定值所出現次數累積而成的面積,用柱子排起來的圖形,叫直方圖,亦稱之為柱狀圖,7.2 作用,評估或查檢制程 指出采取行動的必要 量測矯正行動的效應 比較物料 比較供應

12、商,7.3 制作步驟,統計表上的資料很多少則 几十多則上百, 都要一一 記錄下來其總數以表示,STEP1:收集數據並記錄于紙上,7.3 制作步驟,STEP1:收集數據並記錄于紙上,例:某鋼線廠生產之鋼線拉脫強度其規格為81.00 士 2.55 kg / cm2 試繪成直方圖:,N=50,7.3 制作步驟,STEP2:定組數,總資料數與組數的關系如下表所示 N（數據）K(組數) 0 50 57 51100 610 101250 712 250以上 1020,經驗值:K= N,7.3 制作步驟,STEP2:定組數,7.3 制作步驟,STEP3:找出最大值（L）及最小值（S）,並計 算全距（R）RL

13、S,L=82.3 S=77.8 RLS=4.5,STEP4:定組距（H） R/K通常是2.5或10的倍數,7.3 制作步驟,H=R/K=4.5/7=0.64取0.7,7.3 制作步驟,STEP5:定組界,最小一組下組界=最小值-測量最小單位/ 2 最小一組上組界=最小一組下組界+組距 最小二組下組界=最小一組上組界 依此類推,7.3 制作步驟,STEP5:定組界,7.3 制作步驟,STEP6:決定組的中心點 （上組界下組界）2組的中心點,STEP7:製作次數分布表 依照數值大小記入各組的組界內然后 計算各組出現的次數,7.3 制作步驟,STEP6 & STEP7,7.3 制作步驟,STEP8:

14、製作直方圖 橫軸表示測量值的變化縱軸表示次數.將各 組的組界標示在橫軸上,和組的次數多少,則用柱形 划在各組距上,STEP9:填上次數規格平均值數据來源 日期,7.3 制作步驟,STEP8 & STEP9,鋼線拉脫強度直方圖,製品名: 期間:月日月日 作成日期:月日 製作者:*,7.4 直方圖常見形態,(1). 正常型,說明: 中間高兩邊低,有集中趨勢 結論: 制程在正常運轉下.,(2). 缺齒型,7.4 直方圖常見形態,說明: 高低不一,有缺齒情形. 結論: 檢查測定人員對測定值之處理有偏差,如: 分組過細或假造數據.,7.4 直方圖常見形態,(3). 偏態型,說明: 高處偏向一邊,另一邊低

15、,拖長尾巴. 結論: 尾巴拖長時,應檢討是否在技術上能夠接 收.多由工具磨損、松動及加工習慣引起.,7.4 直方圖常見形態,(4). 絕壁型,說明: 有一端被切斷. 結論: 數據經過全檢過,或製程本身經過全檢.,7.4 直方圖常見形態,(5). 雙峰型,說明: 有兩個高峰出現 結論: 有兩種分配混合,7.4 直方圖常見形態,(6). 離島型,說明: 在左端或右端形成小島. 結論: 測定有錯誤,工程調節錯誤或不同原料引起.,(7). 高原型,7.4 直方圖常見形態,說明: 平頂狀. 結論: 不同平均值的分配混在一起.,8. 管制圖,8.1 發展史&定義 8.2 數据的分類 8.3 品質變異的分類

16、 8.4 管制圖觀念&基本量數 8.5 管制圖分類&制作方法 8.6 管制圖的判讀 8.7 管制圖相關指數定義及計算 8.8 six sigma 簡介,8.1 發展史&定義,1910年由費雪爵士(Sir Ronald Fisher)所發展出來的統計理論. 1924年由休華特博士( Dr.W.A.Shewhart)研究產品品質次數分 配時發明了管制圖. 1940年SPC正式引進制造業. 定義: SPC(Statistical Process Control 統計制程管制) 是由制程調查來改進制程能力,不斷降低產品品質的變異性, 而達到提升產品品質的一種方法,其主要工具為管制圖.,8.1 發展史&

17、定義,傳統QC與SPC之不同,SPC不是成品檢驗,也不是半成品檢驗,而是從製程導入,要求穩定之製程,來創造穩定品質之新品管製度,8.2 數据的分類,數據的整理及分析，因數據型態之不同有不同的整理及分析方法，單位產品的品質特性其衡量方法可歸納為兩種： 計數值(Attribute)與計量值(Variable),8.2 數据的分類,描述一批布或一鑄件的品質，可用每公尺棉布有幾個疵點，一鑄件表面有幾個氣孔或砂眼來表達，無塵室中每立方公尺含微粒的個數，這些都是以記點的方式表示一單位產品的特性值 有些產品必須以二分法來判定品質好壞，如好與壞、良與不良及合格與不合格等所謂通過-不通過 (GO-NOGO)之計

18、件方式來表示一單位產品的特質,計數值(Attribute),8.2 數据的分類,計數值(Attribute),計件或記點的表達方式，稱之為計數值。計數值的數據在數學上有不連續的特性，稱之為離散變數(Discrete Variable) 1.車輛是否漏油 2.燈泡是否有作用 3.擋風玻璃之氣泡數,8.2 數据的分類,計量值(Variable),有些單位產品需經由實際量測或測試而得一連續性的數據。如零件的尺寸，電器產品的電流、電壓、 電阻等，PCB的壓合后板厚內層線寬 、線距鑽孔的孔徑-表達單位產品特性值的方法，稱之為計量值 計量值數據在數學上有連續的數據，故稱之為連續變數(Continuous

19、Variable),8.2 數据的分類,PCB的板厚(mil) 內層線寬 、線距(mil) 電阻(歐姆)、電流(安培)、電壓(伏特) 無塵室的溫度( )及濕度(%RH),計量值(Variable),8.3 品質變異的分類,品質變異-可分為共同原因與特殊原因 共同原因-Common Cause 特殊原因-Special Cause 無人能製造兩件完全相同的東西，因為製程中存有 許多影響變異之原因存在。有些變異很明顯、但有些 很難察覺 如壓合后的板厚可能受許多因素影響(銅箔的厚 度PP的含膠量流膠量壓合時溫度等等)，把由 同一疊構同一機台生產出來的板厚加以量測而得許 多數據，經整理後會得到一定的分

20、配,8.3 品質變異的分類,共同原因-Common Cause 製程中變異因素是在統計的管制狀況下，其產 品之特性有固定的分配 特殊原因-Special Cause 製程中變異因素不在統計的管制狀況下，其產 品之特性沒有固定的分配,8.3 品質變異的分類,特殊原因的變異可由簡單的統計分析(如管制圖)發現， 這些變異的原因本來就需由直接負責製程的人員去改 善，一般稱為局部問題對策 占制程問題的15%,可以通過管制圖分析發現由 制程 的人員負責改善 共同原因的變異可由製程能力分析去發現，但其改善 就須由管理當局參與執行，一般稱為系統改善 占制程問題的85%,可以由制程能力分析發現由 管理者負責改善

21、,8.3 品質變異的分類,製程中只有共同原因的變異,8.3 品質變異的分類,製程中有特殊原因的變異,8.4 管制圖觀念&基本量數,SPC能解決的製程問題(1),經濟性：有效的抽樣管制，不用全數檢驗，預估不 良率，得以控制成本。使製程穩定，生產可以預期， 而能掌握品質、成本、交期 預警性/時效性：製程的異常趨勢可即時對策，預防 整批不良，以減少浪費。直接由作業人員繪製管制圖， 提供一個可靠的資料，以決定何時應採取對策，何時 可以不必採取任何行動,8.4 管制圖觀念&基本量數,SPC能解決的製程問題(2),檢測是容忍浪費預防才是避免浪費,分辨共同原因與特殊原因：做為局部問題對策或管 理階層領導系統

22、改進之參考 善用機器設備：估計機器能力，可妥善安排適當的 機器生產適當的零件 改善的評估：製程能力可作為改善前後比較之簡單 指標，作為製程檢討的共同語言,8.4 管制圖觀念&基本量數,管制圖是運用於統計製程中，以指出製程何時有特殊原因變異發生的一種工具 使用它可以提供相關的製程訊息，這比擁有多年工作經驗的員工提供更多 當一個有經驗的人使用管制圖時，可以使工作更加有效，因管制圖可以指出變異的發生，且管制圖的圖形可以提供變異的關鍵，同時工作者可以運用這些關鍵再結合自己的經驗去分辨變異的問題且剔除它,管制圖觀念簡介(1),8.4 管制圖觀念&基本量數,管制圖觀念簡介(2),在所有的特殊原因變異問題都

23、刪除後，此製程可說是已在統計管制狀態了，而僅存的變異只剩機遇原因變異 管制圖將用來衡量往後的機遇原因變異，而且它也直接用來衡量品質績效,8.4 管制圖觀念&基本量數,集中趨勢(分配位置)的測定 平均數 ( ) 中位數 ( )按順序排列后中間的數字個數如果為偶數則為中間的兩個的平均值 眾 數 (M0)數列中出現次數最多的數字,基本統計的量數,8.4 管制圖觀念&基本量數,基本統計的量數,眾數,算數平均值,中位數,對稱圖形, Mo=Md=X 左偏圖形, MoMdX,8.4 管制圖觀念&基本量數,基本統計的量數,分配差異的測定 全距（R） 數據中最大值與最小值的差 偏差平方和 ( S ),8.4 管

24、制圖觀念&基本量數,基本統計的量數,樣本標准差 （ ）,8.4 管制圖觀念&基本量數,管制圖中各統計量的代號,UCL 管制上限 CL 管制中心限 LCL 管制下限 USL 規格上限 SU 規格中心限 LSL 規格下限 PPK 制程能力運轉指數(試產時) CPK 制程能力指數,8.5 管制圖分類&制作方法,管制圖的種類(用途分類),1. 管制用管制圖 先有管制界限,后有數據. 2. 解析用管制圖 先有數據,后才有管制界限.,8.5 管制圖分類&制作方法,管制圖的種類(性質分類),1. 計數值管制圖 2. 計量值管制圖,8.5 管制圖分類&制作方法,計數值管制圖,計數值管制圖是利用成功-失敗的結果

25、來繪圖。當一項目符合某一標準時就通過檢驗；反之則不通過，計數值管制圖主要有以下一種： P Chart:不良率管制圖 nP Chart:不良數管制圖 C Chart: 缺點數管制圖 U Chart: 單位缺點數管制圖,8.5 管制圖分類&制作方法,計數值管制圖應用時機及觀念,應用時機： 實際測量值取得不易時 取得實際測量值不符合成本效益時 測量值無法用於特定情況下（例如以目視檢驗的毀損或缺點時） 補充觀念： 因計數值管制圖未針對實際數值加以分析，故其敏感性不如計量值管制圖,8.5 管制圖分類&制作方法,p管制圖(不良率管制圖),P-chart是最常用的計數值管制圖，p值代表經檢查後有缺陷元件的百

26、分比率 追蹤每一樣本不合標準項目百分比的單一圖表 樣本大小很大，通常為100或是更多，當時間是控制因素時，此單一圖表的樣本大小可能變化會很大，因為樣本會包含某一期間內所有生產的產品數，如一個小時或一天,8.5 管制圖分類&制作方法,p管制圖(不良率管制圖),數據收集 數據收集要能體現制程的變化 樣本數可以不同 樣本數的變化最不超過25% 計算不合格品率的均值P n1p1:不合格項目數 n1 :檢查項目數,8.5 管制圖分類&制作方法,p管制圖(不良率管制圖),注LCL為負值時沒有管制下限,計算管制界限,8.5 管制圖分類&制作方法,計量值管制圖,計量值管制圖是用實際量測值來繪圖 計量值管制圖包

27、含了以下幾種： X-R Chart: 平均值與全距管制圖 X-Rm Chart: 個別值與移動全距管制圖 X-s Chart: 平均值與標准差管制圖 X-R Chart: 中位數與全距管制圖,8.5 管制圖分類&制作方法,平均數與全距管制圖( -R),它是同一張繪圖紙上的兩個圖表，一個用來追蹤樣本平均數，一個用來追蹤樣本數全距 抽樣式採取連續小樣本的形式，所有樣本組內的樣本大小必須相同且通常37個數值 此管制圖是最常用的計量值管制圖 通常数据应至少25组且100个数据以上,才能够判定制程是否定及其分配型态,8.5 管制圖分類&制作方法,平均數與全距管制圖( -R),計算管制界限,8.5 管制圖分類&制作方法,-Rm Chart:个别值与移动全距管制图,数据通常为单独一个数据 其全距可为后量测数据减去前量测数据而得。 抽样频度应要能发现制程潜在变异(如生产者 变更、环境变更、训练期间、不同原料批 等)为原则订定。,8.5 管制圖分類&制作方法,-Rm Chart:个别值与移动全距管制图,計算管制界限,8.6 管制圖的判讀,異常判定法則:A,B,C區的划分,8.6 管制圖的判讀,(一) 有一點在A區外。,8.6 管制圖的判讀,(二) 連續三點有二點在A