基本品質七工具-QC七大手法.ppt

1、基本品質七工具-QC七大手法,主講人:RMD/MO製程管制課 洪璽証,取得正確的數據,事實的表現-5W1H(What,Who,When,Where,How,Why) 數據是表示事實的依據 了解數據的性質 正確數據的收集方法 整理數據,品管七大手法,統計製程管制即是使製程穩定和經由降低變異性以改善製程能力的工具集合。 其實統計製程管制也是一種態度-一種全公司所有人都有持續改善公司品質和製程能力的慾望。 七大手法分別為查檢表、特性要因圖、柏拉圖、直方圖、散佈圖、管制圖、層別法。,QC-7大手法,1.查檢表-簡單符號紀錄檢查 2.特性要因圖-整理工作的結果其原因 3.柏拉圖-累積數據分類不良 4.直

2、方圖-數據掌握形狀位置進行改善 5.散佈圖-成對數據相互間關係 6.管制圖-製程中變異因子即時改善 7.層別法-依特徵加以分類統計,Item,Day shift,Night shift,管制圖,特性要因圖 (魚骨圖 /石川馨圖),查檢表,柏拉圖,散佈圖,層別法,80%,USL,直方圖,LSL,20%,100%,QC-7大手法,查檢表(Check List),查檢表是指在收集各種數據之後 , 為確認並能毫無遺漏的查檢 , 將結果製成簡單的圖或表 。 查檢表是將數據或工作的結果以簡單的符號紀錄(作記號) , 歸納數據之後 , 就可以看出工作是否發生差錯。 主要目的：確認資料是否為操作人員小心且正確

3、的收集，以便製程管制和問題解決。 注意事項：如查檢表是用來計算的基礎或需電腦輸入資料結果，在實際收集資料前，要確認查檢表是否適合此目的。,查檢表(Check Sheets),查檢表的作法,決定製作者的目的及如何收集最適當的數據 決定分類項目 決定查檢表的格式 決定紀錄數據的記號 紀錄必要事項,特性要因圖(Cause-and-Effect Diagram),特性要因就是有系統地整理工作的結果(特性)以及其原因(要因)。是一種針對特性來分析其要因所帶來的影響，以便追究原因。 特性就是長度、速度、不良率等代表製品品質特性的簡稱。 要因就是重要的原因。,特性要因圖(Cause-and-Effect D

4、iagram),當缺點或問題被確認時，若原因並非明顯，可利用特性要因圖尋找可能原因，藉以分析原因與結果的關係。 原因通常分為工作方法、原料、測量、人員、與環境等幾項主要原因(Major causes)，而每個主要原因又細分為多個次要原因(minor causes)。,特性要因圖(Cause-and-Effect Diagram),特性要因圖(Cause-and-Effect Diagram),人員,原料,工作方法,設備,測量,環境,黑點,效果,原因,PC料污染,保護膠氣泡,製程變更,潔淨度,吹氣大小,濺鍍機水氣,成型射出,靜置時間,溼度,料溫過高,靜置過久,特性要因圖(Cause-and-Ef

5、fect Diagram),特性要因圖建構步驟如下： 定義問題或原因 由團體執行分析，利用團隊腦力激盪以找出潛在原因 畫出原因盒和中央線 指出主要潛在原因分類，將它們原因盒與中心線連接起來 將原因排序來確認最可能影響問題的原因 檢討修正,特性要因圖的作法,決定問題特性 主幹為特性 記入支幹(5M或4M+1E) 人(Man)機器(Machine)材料(Material)方法(Method)測定(Measurement)環境(Environment) 記入分支小支細支 確認要因 判斷要因的重要程度 紀錄相關事項,柏拉圖(Pareto Diagram),柏拉圖就是分類不良及缺點等內容，然後按照大小順

6、序，利用累積數據來表示的圖。 將屬性資料分類的一種次數分配，由最高出現頻率到最低出現頻率依序排列。以80：20原理進行重點分析，供分析人員以少數的重點為改善項目。 選擇重要問題，掌握重點之少數,柏拉圖(Pareto Diagram),柏拉圖建構步驟如下： 決定資料分類的方法：以問題、原因、不良品型態作分類 決定區分特性的等級 蒐集資料 將資料摘要出來並從最大到最小排列等級 如有需要，就計算累積百分比 畫圖並找出關鍵的少數,柏拉圖(Pareto Diagram),分界點,20%,80%,柏拉圖的作法,直軸以金額表示較易於了解 數據少的項目則一併列入其他項 教導尋找問題點的方法 不只是用來整理結果

7、還應用來解析原因 簡明表示不良數並指出問題點,直方圖(Histogram),直方圖就是劃分數據的分配範圍成數個組間，計算各組間內該數據的出現次數，並製作成次數分配表。 將資料的次數分配以圖的形式表示，該圖即為直方圖。 直方圖可以簡化資料，還可以大概看出資料的形狀、位置或集中趨勢、分散或散佈情形。,直方圖(Histogram),直方圖的作法(一),收集數據 必須取得50200個數據 求出數據的最大值和最小值 決定組數 k=n 結果取整數 * =100=10 決定組距 h=(最大值-最小值)/組數 * =(60.8-55.5)/10=5.3/10=0.53 0.5,直方圖的作法(二),決定組的組界

8、值 第一組的下組界值=最小值-(測定單位/2) =55.5-(0.1/2)=55.5-0.05=55.45 第一組的上組界值=第一組的下組界值+組距 =55.45+0.5=55.95 求出各組的中心值 組的中心值=(組的下組界值+組的上組界值)/2 第一組的中心值=(55.45+55.95)/2=111.4/2=55.7 計算數據的次數 製作直方圖 記入必要事項,平均值及標準差的求法(一),完成計算表,平均值及標準差的求法(二),決定X值欄 求出fX 求出fX2 求出平均值(X) X=X0 +fX/n * h =(X是0組時的中心值)+(Fx的合計/數據數)*(組距) 平均值的位數是求到測定值

9、第2位數,平均值及標準差的求法(三),求出標準差(s) s=h*fX2-(fX)2/n n-1 將X及S值記入直方圖,散佈圖(Scatter Diagram),散佈圖就是將成對的二組數據製成圖表,以視察數據相互間的關係。 是一種確認兩種變數之間關係的工具，其形狀可顯示出兩變數是何種關係的型態。 流程圖建構步驟如下： 將資料以兩變數成對方式蒐集 標示出X軸及Y軸 資料描繪於座標軸,散佈圖(Scatter Diagram),散佈圖(Scatter Diagram),散佈圖(Scatter Diagram),散佈圖(Scatter Diagram),散佈圖的作法,收集成對的數據整理成數據表 在方格紙

10、上標示下數據的刻度 將圖表中成對的數據作上記號 記入必要事項,散佈圖的看法,散佈圖的看法 正相關強、正相關弱、副相關強、副相關弱、無關、曲線關係 找出異常點 層別在分析 考量具備關係的技術性意義,管制圖(Control Chart),管制圖的設計原理是應用來自製程的動態數據，選擇適當的統計量，以簡單的推移圖解讀製程在樣本與樣本、批與批、時間與時間之間的變異程度。 管制圖即為研判製程變異的原因是共同原因或特殊原因的統計分析工具。,管制圖(Control Chart),管制圖包含管制上限(Upper Control Limit;UCL)、中心線(Central Line;CL)、管制下線(Lowe

11、r Control Limit;LCL) 管制界線定義為：統計量的平均數 3個統計量的標準差 分為計量值管制圖、計數值管制圖,管制圖(Control Chart),管制圖(Control Chart),管制圖(Control Chart),管制圖的作法一,收集數據(數據一般都100個以上) 數據按照時間排定 數據分組(k) 記入數據表 平均值(X)的計算 X=(X1+X2+X3+Xn)/n=X/n 範圍(R)的計算 R=最大值-最小值,管制圖的作法二,總平均(X)的計算 先求出X合計除以組數k,計算X的平均值 X值求到測定值單位的下二位 範圍平均值(R)的計算 R=(R1+R2+Rk)/k=R

12、/k 管制線的計算 CL=X CL=R UCL=X+A2R UCL=D4R LCL=X-A2R LCL=D3R-(n6不考慮) 繪製管制圖 記入必要事項,管制圖的看法一,點分布再中心線的四週,稱管制狀態或安定狀態 點在管制界限之外或線上,則稱非管制狀態,可判斷製程有異常 在中心線的單側,點呈連續性排列時稱為連.若出現7個以上的連時,則表示製程有異常 點得排列方式依次上昇或依次下降,稱傾向,當連續發生表示製程有了某些變化 點有一定週期性變動時,表示製程有了某些變化,管制圖的看法二,將中心線及管制界限之間分成3等份,若3 個點中有2點再最外側的地方時,稱接近管制界限,表示製程異常 過於集中中心線的

13、現象,稱接近中心線,判斷具有某些異常現象,可能是因為樣本取得方式不好或是製程的管制方式改變,管制圖(2),A 改善措施 P 計劃 (Action) (Plan) C 調查 D 實施 (Check) (Do),管制圖的注意事項,母集團、樣本及數據 分組的重要性 管制點及查檢點,製程能力調查,製程能力圖 製程能力圖 管制圖 規格上限 上管制界限 規格中心 中心線 原始數據 計算樣本所得的值 規格下限 下管制界限 製程能力圖與管制圖的比較,製程能力調查,製程能力指數 平均值 3*標準差 CP =(規格上限-規格下限)/(6*標準差) =(SU-SL)/6s 單側規格(包含規格上限值) CP =SU-X/3s 單側規格(包含規格下限值) CP =X-SL/3s,製程能力調查方法,計算平均值及標準差 計算製程能力指數 製作直方圖,層別法(Stratification),品管七大手法通常會配合層別法一起使用。 層別法是經由對可能之原因，如原料、機械或操作員等，分成若干個層，在透過收集數據的分類，找出不良之真正原因。 所謂層別法是指將數據或資料，按照某些共同的特徵或差異加以分類、統計的一種分析方法。 一般常用的區分方式是以5W1H來加以區分。 當然