QC大手法精选讲议=QC七大手法精选讲议之培训P.ppt

1、QC七大手法,特性要因图（鱼骨图 层別法 散布图 直方图 管制图（推移图）,QC 7大手法简介,特性要因图,因果图鱼骨图石川图,定义:一种能一目了然的表示结果(特性)与(影响特性的要因)原因之影响情形或两者间关系之图形.,注意事项: 只能针对一个问题作一张因果图 与会者充分发表意见，找出可能存在的全部原因 将原因分析到可以直接采取对策的具体原因（末端原因） 对所有末端，需到现场逐个确认是否要因 一般最多只用分析到4层,如何画特性要因图,步骤1.明确问题的评价特性 评价特性：能具体衡量事项(含事、物)的指标、尺度。,评价特性-例,如何画特性要因图,步驟2.记上背骨 由左右画一粗的箭号并于右侧写评

2、价特性用方框圈出,评价特性,步驟1,步驟2,如何画特性要因图,步骤3.记上大骨（大要因） 大骨个数以4-8个较为适当，通常以4M1E（人员、机器、物料、方法、环境）来分类，亦可以工艺流程来分类 大要因以口圈起來，并加上箭号到背骨、大骨与背骨相交一般取60较恰当 为避免要因遗漏，可加其他项,评价特性,人员,机器,材料,方法,环境,60,其他,60,步骤3,如何画特性要因图,如何画特性要因图,步骤4.各大骨依序记入中骨、小骨 反覆“为何?为何?为何?”追至较具体之小要因 应用脑力激荡术(Brain Storming) （亦称头脑风暴）,评价特性,人员,机器,材料,方法,环境,60,其他,60,小要

3、因,中要因,步驟4,如何画特性要因图,如何画特性要因图,步骤5.挑出影响目前问题较大的要因为主要因(红笔圈选) 全员参与圈选 4-6项为宜 整理并记录必要事项,评价特性,人员,机器,材料,方法,环境,60,其他,60,小要因,中要因,步驟5,方法,环境,机器,人员,原材料,变形?,特性要因图的分析(次料),绘制特性要因图需注意事项,集合全员之知识与经验,让有关人员如前后制程人员、技术人员等能真心诚意参与说真话者 思考重点放在“为什么”而不是“如何解决” 小要因若是无法采取对策，须再深入 若怕要因遗漏，可于隔天再进行一次,绘制特性要因图需注意事项,若以4M方式绘制不理想时，可考虑以工程(流程)绘

4、制 要因的表示要具体、简洁（如动词+形容词、名詞+动词) 特性若可细分时，最好细分，再分別绘制特性要因图,柏拉图,排列图,ABC图,主次因素排列图,意大利经济学者V.Pareto(1848-1923) 于1897年分析其社会经济结构,发现国民所得的大部分集中于少数人.于是将所得大小与拥有所得之关系以一定方程式表示,称为柏拉法则,即“关键的少数，次要的多数”.,由品管圈之创始人石川馨博士介绍用到品管圈活动中,亦属品管七大手法之一.,一.柏拉图的由來:,二.柏拉图的结构:,5,4,3,2,1,1。项目轴X轴;,2。频数轴主Y轴;,5。累积不良率折线图形;,4。累积不良率轴次Y轴;,3。频数柱状图形

5、;,（最大值为所有频数之和）,（从左至右频数从多至少，最后“其它”为几项之和）,（最大值为100%）,6,6。题目;,三.柏拉图的作用:,寻找主要问题或影响质量的主要原因,A,H,C,D,F,M,其它,此3项占整个问题的80%左右，为主要控制对象。,此4项以上只占整个问题的20%左右。,关鍵的少数,次要的多数,四.例说柏拉图的制作:,1）对需分析的数据,按项目分别求和统计,从上至下按大小顺序填入下表的“项目”和“频数”栏目,对于最后项目发生频数(次数)很少的项目合并成“其它”项填入下表;,某产品品检记录,按项目分别求和,按频数排序,2）计算各项目的单项百分比例;,合计,358,用每项的频数,除

6、以,总频数;,150,358,41.9%,80 358 22.3%,72 358 20.1%,23 358 6.4%,20 358 5.6%,5 358 1.4%,8 358 2.2%,与此类推,求出总频数,3）依次求出各项目对应的累计百分比,最后一项应为100%;,41. 9%,64. 2%,84. 4%,90. 8%,96. 4%,97. 8%,100. 0%,等于本项不良率,等于上项与本项不良率之和,等于上项累计不良率与本项不良率之和,等于100%,以此类推,4）绘图,150,80,72,23,20,5,8,41.9%,64.2%,84.4%,90.8%,96.4%,97.8%,100%

7、,练习题,车间生产主机板,SMT4/10的生产资料不良数目数据如下:,查 检 表,统计分析表,调查表,定义:利用表格或图示的方式，将数据收集的方法加以规范和系统化,以获取对问题的明确认识,日期,生产计划与实际日报表,项目,记录栏目,统计栏目,特点 ： a)规格统一,使用简单方便; b)可提高整理数据之效率;,适应范围： 各种需分类收集数据情况下,查检表的分类,记录用查检表 一般型-分类项目有原因别、设备别、不良项目别、人员别、缺项别等。 次数分配表 点检用查检表,案例一：缺陷项目调查表,分析：事先已对不良项目有明确的划分，通过列表，让现场操作员在工作进行之中,进行划记号(每一划代表1PC不良品

8、)来简单记录所发现的不良品数量。,32,23,9,48,7,9,127,案例二：缺陷位置调查表,分析：不仅关注产品所发生的不良数量，同时关注不良所处的位置而在产品示意图上，利用不同标识来记录所发生数量和所处位置的记录方式。,案例三：缺陷原因调查表,分析：将不良发生的相关方面给予不同的标识规定后，在相关的表单上记录的方法，特点是可在问题提出后，直接确定主要原因进行纠场操作员在工作进行之中进行纠正。,10月6日,10月7日,10月8日,案例四：特性检查表,分析：已将产品相关的项目和基准列出，使得记录的内容和判定更加直观。此表很适用于IPQC的过程控制和产品首件检验。,2.46,合格,0.33,案例

9、五：操作检查表,分析：此表是将相关文件规定的内容进行更加详细和具体化的表现，具有点检表相似的功能。适用于新产品首次生产、IPQC巡检和对新员工的操作考核之用。,电镀前的准备工作,6 电镀夹具是否配套,已配好,PH值达到要求,无异物,已除净,无须处理,专用,案例六：工序分布检查表,分析：对于了解计量型产品特性的分布情况能一目了然，在记录完成后能直接体现直方图同等效果。可利用坐标方格纸直接使用。,规格要求500.06,如何设计查检表,步骤1、明确目的-了解问题？证明假设？要因解析？数据收集的对象及范围，以利于后续分析 步骤2、决定层别的角度 步骤3、决定查检项目 步驟4、决定查检表的格式 步骤5、

10、决定数据记录方式 步骤6、决定数据收集方式-用5W1H明确下列事项： (a)收集人员 (b)测定、检查判定方法 (c)收集数据之区间、周期、时间 (d)检查方式：抽检或全检 (e)如何抽样及样本个数,如何设计点检表,步骤1、明确点检项目 明确工作步骤 就各步驟分別检讨4M(人、机、材料、方法)所需条件 针对影响工作结果较大的条件(要因)设定为点检项目 步骤2、决定点检顺序 步骤3、决定点检周期 步骤4、决定点检方式,层別 法,分类法,定义:一种按性质、来源、影响等方面，按其分类列明，并将每类隶层关系逐项向下层展开的过程.,1)明确主题之方面,进行步骤:,2)确定相关项目的 内容与隶属关系；,。

11、,机床 设备,机器,工夹刀具,车床,冲床,磨床,铣床,工具,夹具,刀具,。,。,。,资料:,操作人员： 按个人分，按现场分，按班次分，按经验分；,其他： 按发生情况分，按发生位置分等。,材料： 按供应单位分，按品种分，按进厂批分；,加工方法： 按不同的加工、装配、测量、检验等方法分，按工作条件分；,时间： 按上、下午分，按年、月、日分，按季节分；,环境： 按气象情况分，按室内环境分，按电场、磁场影响分；,机床设备： 按机器分，按工夹刀具分；,散布图,相关图,相关分析图,定义:一种通过采集两个变量相关一组原始数据后，在坐标系描出点，并从点的分布趋势中进行线性分析的图表.,目的：通过相关分析能找到

12、两个变量的相互关系，为分析品质问题提供便利，从而查出问题的本质之所在。,适应范围：计量型数据分析 。,X与Y完全成线性相关,完全正相关,完全负相关,r1,r-1,等于45,X与Y之间存在一定线性关系,-lr1,不等于45,X与Y没有线性关系(不相关),r0 (回归直线平行于x轴),实例演练,真空电镀的作业过程中，电子束的强度(power)影响电镀产品的镀膜厚度(thickness) ，希望找出二者间的相互关系。,X=强度(KV) Y=膜厚(m),直 方 图,频数分布图,Histogram,定义:用横坐标标注质量特性的测量值的分组值,纵坐标标注频数值,各组的频数用直方柱的高度表示,这样就作出了直

13、方图;,目的： 显示数据的 波动状态;,适应范围： 一般用于: 数据整理;,直观地传达有关过程情况的信息;,决定在何处集中力量进行改进 .,研究质量分布;,调查工序能力。,一个实例：,某工厂接收了一批外协厂制造的青铜轴承用于生产一种重要的仪器。但该厂不能信任生产这些轴承厂家的工作，决定对供应商提供的轴承进行分析。 这些轴承的关键特性是它们的内径，其规格为1.3760.010英寸。 现抽取了100个青铜轴承，对它们的内径进行仔细的测量，并记录了测量结果。,100个青铜轴承内径的测量值如下表：,数据会告诉您什么呢？,回答,数据列表不能表达出任何有实际意义的东西(Virtually Nothing)

14、！ 必须对数据进行进一步分析。 图形可以帮助我们将数据转换成信息。,数据 列表,能否接受这批产品？,与目标值相比较： 平均值：1.3773 与规格界限相比较： 极差（最大值-最小值） =1.383-1.370=0.013 数据分布的更进一步的信息： 数据分成10组后，落在每个区间 内的数据个数： 组距=极差/组数=0.013/10=0.0013,1.376 0.010,制作频数分布表,绘制直方图,LSL,USL,分析直方图,与规格限1.3661.386进行比较，所有的测量值都在其范围内（而且在+/-3S的范围内）。 分布基本上是对称的，有一点点向右偏斜，但不严重。 所以该厂决定接收这批青铜轴承

15、。 建议：轴承的加工中心应该左移；,建立一个直方图,收集整理数据 定组数 N 算极差 R 定组距 I 确定组的中心点和各组界限 制作频数分布表 绘制直方图 分析,直方图告诉我们,数据分布的中心位置(Average)在哪里？ 数据分散程度(Spread)如何？ 数据分布的形状(Shape)怎样？,经验之谈： 对大多数工业用的分析来说，50个数值具备足够的可靠性。 但单个测量值的费用比较低时，或是当需要准确分析时，可以采用100个或更多的数据。,直方图与规格比较,制程呈常态分布，且在規格界限內，显示制程良好，品质均匀合格。,規 格,直方图与规格比较,平均值偏低、部分产品超规格下限，有不良发生，但分

16、配正常（常态） 对策：应调平均值（往右）,規 格,直方图与规格比较,平均值偏高、部分产品超规格上限，有不良发生，但分配正常（常态） 对策：应调平均值（往左）,制程虽呈常态，但产品变异大，品质不均。 对策：应缩小变异或放宽规格。,規 格,直方图与规格比较,品质过剩，变异太小 对策：应缩小规格界限或放宽品质变异，以降低成本。,直方图与规格比较,直方图的应用,报告用将数据绘制成直方图另附上数据总数n，平均值 X，标准差让人一目了然。 分析用与层别法配合使用，是分析問題的有效工具。 调查制造能力。 确认效果可作改善前后比较。,控制图,趋势图,分析用控制图,控制图,Components of Every

17、 Control Chart: 1. Data Points3. Upper Control Limit 2. Center Line 4. Lower Control Limit,管制图原理：,1） 3 原理： 若变量X服从正态分布,那么,在 3 范围内包含了99.73% 的数值。 2） 中心极限定理： 无论产品或服务质量水平的总体分布是什么，其 的分布（每个 都是从总体的一个抽样的均值）在当样本容量逐渐增大时将趋向于正态分布。,质量特性分类,计量值(variable):定量的数据；值可以取给定范围内的任何一个可能的数值 。（即：用量具测试的数据） 计数值(Attribute)：定性的数据；

18、值可以取一组特定的数值,而不能取这些数值之间的数值 。 计件型 计点型,管制图的分类,计量值控制图： 均值-极差控制图(X bar-R) 均值-标准差控制图(X bar S) 单值-移动极差控制图(X-MR) 计数值控制图： 不良率控制图（p) 不良数控制图(Pn) 缺陷数控制图(c) 单位缺陷数控制图(u),计量型数据吗？,性质上是否均匀 或不能按子组取样？,关心的是 不合格品率吗？,样本容量 是否恒定？,样本容量 是否恒定？,子组容量 9？,np或p图,p图,C或U图,U图,是,否,是,是,是,是,是,否,否,否,否,否,关心的是 单位零件缺陷数吗？,是,选择合适的管制图,若控制图上数据点同时满足下表的规则，则认