QC七大手法.ppt

1、QC 7手法,QC七大手法,层别法 柏拉图 特性要因图 直方图 散布图 推移图 管制图,层别法,定义：从某角度针对调查事项分类(分层)，并收集各类资料(数据)进行相互比较 为什么需要分层 如何分层,案例,一个班4名同学期末考试分别如下： 张雪友 演技85、乐理70、唱功90、舞蹈70 刘小华 舞蹈80、演技70 、乐理70、唱功60 李 明 唱功55 、舞蹈75 、演技80、乐理65 郭夫成 舞蹈95 、乐理65、唱功60、演技70 如果您是他们班主任，请分析以上成绩，应注重从哪里进行改善,分层的必要性,弥补经验判断的不足 从杂乱无章的数据获得信息 找到改进的目标,使用分层的时机,在研制、开发

2、新产品时 在收集到有关某一特定主题的观点、意见或想法等信息之后。 在面对一大堆看似混乱复杂的现象，数据或事物之时 由于归纳头脑风暴法所产生的管理概念 在编制调查表 在整理归纳数据之时 在提出质量改进措施时,如何分层,总经理打电话把品质部张经理叫到办公室，将本月客户退货统计丢在其面前说：“退货率5%，超过目标3%，请立即拿出解决的方案出来，如果下个月没有改善，你自己看着办。” 各位同学帮张经理一把，接下来应怎么办？,分层的角度,作业员：不同班组 机器：不同机器 原料 作业条件：温度、压力、湿度 产品 不良与错误状况：不良项目、错误项目、发生位置、发生地点。 时间日、上、下午、改善前后、正常与加班

3、。,分层时注意事项,分层角度的选择依目的并配合专业知识考虑，找到影响因素： 例：分析销售业绩时采取的分层 分层时勿需将两个以上角度混杂分类。 尽量将分层观念进其他手法 分层后应进行比较(或检定)各作业条件是否有差异。,练习：,如果需要针对员工的流动性进行分析，请问应如何进行分层？,柏拉图,即排列图，根据所收集的数据，按不良原因、不良状况、不良项目、不良发生的位置等不同区分标准而加以整理、分类，藉以寻求占最大比率之原因、状况或位置，按其大小顺序排列，再加上累积值的图形。,为何要用柏拉图：,不要企图“一口吃成大胖子” 把握重要要因或问题重点的有效工具以收事半功倍效果。 了解各项目对问题的影响度占百

4、分比。 可明确重点改善项目是什么，大小顺序的内容是什么， 占大多数的项目又是什么。 订定改善目标的参考。 可发掘现场之重要问题点。,柏拉图制作步骤,决定数据的分类项目 决定收集数据的期间，并按分类项目，在期间内收集数据。 於图表用纸画纵轴及横轴，纵轴给予适当刻度(此刻度能包含不良率)。 将数据画成并例柱形并於横轴上记下项目名称。数据的累积打点，并画上折线。 於右端画纵轴与折线终点之交点定为100%於0-100%分10等分。,案例,张女士将结婚一年以来与丈夫发生纠纷的原因统计如下：（单位：次数） 不做家务：5 深夜不归：28 不良嗜好：5 没送礼物：1 花钱多：3 婆媳关系：50 异性：8 请制

5、作柏拉图，并列出主要改善的不良点,柏拉图的制作,柏拉图,0,10,20,30,40,50,60,70,90,90,100,婆媳,嗜好,不良项目,0.0%,10.0%,20.0%,30.0%,40.0%,50.0%,60.0%,70.0%,80.0%,90.0%,100.0%,累计不良率,不良数,累计不良率,深夜,异性,家务,化钱,礼物,注意事项：,横轴依大小顺序柏拉，其他项最末位。 横轴各柱形距离要相同。 纵轴的最高尺度含盖合计数且隔距应一致。 累积折线依正确画法。 柏拉图需标示累积百分比。 勿将两个以上角度混杂一起分类。 一般把欲优先解决之项目标示出(累积百分比占7080%之项目)。 柏拉图

6、A项若难采取措施，则从B项开始，顺位虽低，但易改善，亦可采取措施。,特性要因图,定义：找出关键原因，作为制定质量改 进措施的重点考虑对象的图。 鱼骨图 特性要因图 石川图,如何设计特性要因图,选定需要讨论项目 召集相关人员 画出主线 鼓励发言 分析影响产品质量各种原因； 在同一张图上把因果关系用箭头表示出来 将原因展开直至细到能采取措施为止； 画出因果图后,要针对主要原因列出对策表；,对策表,图例,特性,中原因,小原因,大原因,中原因,细小原因,案例,拿近期出现的一单客户投诉做分析 “忙”的原因,原则,脑力激荡术利用集体的思考，以引导创意性思考； 严禁批评 追求数量； 自由奔放； 结合改善。

7、有人偏题了这么办？,直 方 图,定义： 直方图是将所收集的测定值、特 性值或结果值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形。,能达成的目标,了解过程输出的变异情况 了解过程能力 案例,案例：,以下是A公司一个月以来开足工每天生产的产品数量（单位：K）： 20、22、24、26、28、30、28、24、30、34、36、21、25、27、24、26、31、28、26、27、 24、26、28、30 、21、25、27 、26、28、30。,制作步骤,步驟一.搜集50個以上的數據(計量值) 步驟二.決定組數K a.查表 樣本 n 組數 K

8、50 57 50100 610 100250 712 250以上 1020 b.K= c.K=1+3.3210n,制作步骤,步驟三.決定組距 求全距: R=最大值-最小值 求擬組距: C=全距 / 組數 從測定單位的整數倍之數據中,找出最接近C值之適當數據為組距.建議C取整數,向大取,多出 的數應考慮:多的數K值組距, 否則,則會出 現空組或多組的情況.以上請特別注意!,制作步骤,步驟四.決定各組的組限 取數據測定單位的1/2為境界值單位 第一組下界限 = 最小值-1/2測定單位 第一組上界限 = 下界限+組距 其他依此類推,找出各組界限,制作步骤,步驟五.求各組之中心值 中心值=(該組之下界

9、+該組之上界) / 2 步驟六.作次數分配表,制作步骤,步驟七.依數分配表作直方圖,橫軸為特性,表示量的變化,取適當的單位長度, 再將各組組界分別標在橫軸上面,各組界為等距離.縱軸為次數.然后以次數為高,組距為底,畫矩形圖. 步驟八.記入必要事項 如抽樣數n. 數據履歷 規格上下限 測定者 作圖者 機台 日期等等.,案例,例：某厂之成品尺寸规格为130至160mm，今按随机抽样方式抽取60个当样本，其测定值如附表，试制作直方图。,135,137,140,145,131,138,案例演示,1、最大值MAX=148 2、最小值MIN=121 3、全距R=MAX-MIN=27 4、决定组数K=1+3

10、.32log N =1+3.32*1.7 =6.64,如果数据在300以下，舍去小数，反之加1,案例演示,计算组距=R/K=27/6=4.5 定组界T11=121-1/2=120.5 T12=120.5+C=125 T21=T12=125 T22=125+C=129.5 T31=T22=129.5 T32=T31+C=134 T41=T32=134 T42=T41+C=138.5 T51=T42=138.5 T52=T51+C=143 T61=T52=143 T62=MAX=148,案例演示,案例演示,直方图,120.5,124.5,128.5,132.5,136.5,140.5,144.5,

11、148.5,20,SL=130,Su=160,15,10,5,n=60 X=135.8 =4.87 s= n-1=4.91,直方图的重要参数计算,直方图的功用,3.1由圖較易了解分配的型態 a.中心趨勢 b.離散趨勢 c.分配形狀 3.2可了解制程的安定或異常 3.3與規格比較可判斷制程能力,可能出现的图形,正常型 说明：中间高，两边低，有集中趋势。 结论：左右对称分配(常态分配)，显示制程在正常运转下。,缺齿型 (凹凸不平型),说明：高低不一，有缺齿情形。不正常分配，系因测定值或换算方法有偏差，次数分配不妥当所形成。 结论：稽查员对测定值有偏好现象，如对5,10之数字偏好； 或是假造数据。测

12、量仪器不精密或组数的宽度不是倍数时，亦会有此情况。,切边型 (断列型),说明：有一端被切断。 结论：原因为数据经过全检过,或制程本身有经过全检过,会出现的形状。若剔除某规格以上时,则切边在靠近右边形成。,离岛型,说明：在右端或左端形成小岛。 结论：测定有错误,工程调节错误或使用不同原料所引起。一定有异常原因存在，只要去除,即可合乎制程要求,制出合规格的制品。,高原型,说明：形状似高原状 结论：不同平均值的分配混在一起，应层别之后再做直方图比较。,双峰型,说明：有两个高峰出现 结论：有两种分配相混合，便如两部机器或两家不同供应商，会出现此种形状，因测定值受不同的原因影响，应予层别后再作直方图。,

13、偏态型 (偏态分配),说 明：高处偏向一边，另一边低，拖长尾 巴。可分偏右型、偏左型。 结论：产品加工能力发生偏差,直方图之使用注意事项,异常值应去除后再分组。 对於从样本测定值推测群体形态，直方图是最简单有效的方法。 应取得详细之数据资料(例如：时间、原料、测定者、设备、环境条件等)。 进行制程管理及分析改善时，可利用层别方法，将更容易找出的问题的症结点，对於品质的改善，有事半功倍的效果。,直方图与规格比较,制程呈常态分配，且在规格界限内，显示制程良好，品质均匀合格。,规 格,平均值偏低，,部分产品超规格下限有不良发生，但分配正常(常态)。 对策：应调平均值(往右),规 格,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),规 格,变异大，品质不均。,制品虽成常态分配，但产品对策：应缩小变异或放宽规格,规 格,品质过剩，变异太小,、 对策：应缩小规格界线或放松品质变异，以降低成本,规 格,散布图,定义：所谓散布图就是指将合於对应的二类数据置於横座标与纵座