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1、QC七手法 劉樂群 大綱1 柏拉圖2 魚骨圖3 散佈圖4 直方圖 5 管制圖6 查檢表7 層別法8 綜合應用 柏拉圖為意大利經濟學家所發明 根據收集之數據 項目 按其數量 或金額 多少順序 自左向右排列的圖 從柏拉圖中可看出那些項目影響較大 其影響程度如何 找出關鍵的少數 80 20法則 1 柏拉圖 例 檢核人 期間 3月6日 10日 射出部品外觀不良狀況記錄表 各項目依數據的大小順序排列 其他 排在最後一項 並求其累積數 求各項目數據佔總數的比率及累積比率 整理數據並繪製圖形 3 用方格紙繪成柱狀圖表 4 橫軸 各分類名稱 縱軸 不良率或金額等等 總柱狀圖表 在分析柏拉圖時 若分析的項目中有
2、成本較高的項目的話 則可用損失的金額做為分析的項目 改善前 後查檢表統計比較 改善前 100 50 100 50 137 137 65 改善後 2 魚骨圖 工廠在生產的過程中 一定會有很多問題發生 有了問題出現 尤其目前在現場工作上所發生的問題可謂 千頭萬緒 若非借助一群人或小組的智慧 知識及經驗來共同探討其原因 並尋求解決對策是很難 對症下藥 的 所以這種利用團體力量來共同探討其結果 特性 與 原因 之間的關系表示在一張圖上 謂之特性要因圖 因其形狀類似魚骨頭故又稱魚骨圖 它為日本石川罄博士所發明亦稱石川圖 特性要因圖作法 決定要討論的品質特性 用腦力激盪法收集資料 再以柏拉圖統計出數據決定
3、之 在紙上畫一橫線 將要討論的品質特性寫在箭頭旁 指明特性 將影響品質特性的大要因列出來 再畫一條60 斜線指向橫線 大要因可以4M1E 人 機械 材料 方法 環境 來分類 製程特性則依各大要因分析出次要因 畫在小骨上 找出小要因 根據大要因發掘問題點 找出最可能的不良原因 机械組不良率高 方法 作業者 材料 机械 公差錯誤 作業條件未証明 硬度不符規定 尺寸過大 作業程序顛倒 自行變更作業程序 作業疏忽 不熟練 震動不穩 控制回路故障 精度不夠 潤滑不良 特性要因圖作法注意事項 1 特性要明確用 什麼 為什麼 較易激發聯想 2 以事實為依據 依自由發言方式把要因記上 不可批評別人的發言 同時
4、可藉由別人的意見激發自己的想法 3 發言時想到就提不要考慮太久 以量求質 4 收集多數人的意見 綜合相關人員一起討論 對所提要因 何者影響較大 由大家輪流發言經多數人同意後用紅筆將要因圈上 6 無因果關系之要因 不須歸類 7 對原因徹底加以深入分析 3 散佈圖 分析獨立數據時 用直方圖 柏拉圖就可找到改善要點解析兩個變量X Y之間的相關性時 就需使用散佈圖將X與Y的兩組數據繪在方格紙上 可看出X Y之間相關情形的圖謂之散佈圖 如 鋼的粹火溫度和硬度 螺絲的轉距和抗張力 油的溫度與粘度 玻璃中含鉛量與抗輻射 散佈圖的作法 先搜集兩種對應相關數據 至少要30組以上 如 硬度與抗張力 添加量與柔軟度
5、 即為成對資料 2 求出數據中X Y的最大值與最小值 3 在橫軸 X 與縱軸 Y 上各列出品質要因 特性 4 兩種對應數據點在座標圖上 5 兩組數據相同時另作記號表示 下表所列為一鋼製品的粹火溫度與硬度間是否有相關性 X 溫度 max 890min 810Y 硬度 max 59min 42 例 單位 粹火溫度 硬度 HR C NO NO NO 數據相關性 散佈圖分析 X增大時 Y也隨之增大 典型的正相關 X Y Y X增大時 Y反而減小 典型的負相關 依其方向性 X X與Y之間看不出有任何關係 稱為無相關 Y X X Y X增大時 Y也隨之增大 但到某一值以後 x增大時 則y減小 曲線相關 依
6、其強弱程度 Y X增大時 Y也隨之增大 且趨勢很明顯 正強相關 X Y X增大時 Y也隨之增大 但趨勢不是很明顯 正弱相關 X X增大時 Y反而減小 且趨勢很明顯 負強相關 Y X增大時 Y反而減小 但趨勢不很明顯 負弱相關 X X Y Y Y X增大時 Y也隨之增大 且在一條直線上 正完全相關 X增大時 Y反而減小 且在一條直線上 負完全相關 4 直方圖 直方圖就是次數分配表 沿橫軸以各組組界為分界 組距作為底邊 各組次數為高度 在每一組距上畫一矩形 所繪成之圖形 目的 調查是否混入兩個以上不同群體測知分配中心測知分散範圍與規格比較測知有無假數據存在 1 收集樣本 50個以上 直方圖之做法
7、R K 全距 組數 樣本測定值的單位 2 2 決定組數K n 3 計算全距全距 R 50個數據中最大值 50個數據中最小值 4 計算組距組距 C 5 計算組界組界精度 第一組下組界 50個數據的最小值 組界精度第一組上組界 第一組下組界 組距 6 組距中心點 7 將數據及次數做成圖形 上組界 下組界 2 直方圖繪製範例 某鋼線廠生產之鋼線抗拉強度其規格為81 2 5kg cm SPEC 78 5 83 5kg cm 試繪成直方圖 求出數據的最大值 L 和最小值 S 最大值 82 8最小值 77 5 決定組數 K 組數 數據數 100 10 組距 C R K 最大值 最小值 組數組距 0 53
8、測定器刻度讀數最小為0 1 組距為0 5 0 53近似值為0 5 決定組距 C 10 10 5 3 82 8 77 5 組間的界值以最小測定單位值之1 2來決定 故第一組下限 最小值 第一組上限 第一組下限 組距第二組下限 第一組上限第二組上限 第二組下限 組距 餘類推 例 第一組下限 77 5 77 45第一組上限 77 45 0 5 77 95 組距0 5 第一組為77 45 77 95 組距0 5 第二組為77 95 78 45 組距0 5 決定組間的界值 組界 2 最小測定單位 2 0 1 求出組中點X 2 組上限 組下限 77 45 77 95 2 2 155 4 組中點 例 第一組
9、組中值 77 7 作成數據的次數表 規格下限 SL 78 5 77 95 78 45 78 95 79 45 79 95 80 45 80 95 81 95 81 45 82 45 82 95 77 45 規格上限 SU 83 5 規格中心81 繪出圖形 直方圖的分析 混有兩個以上不同群體 雙峰型 有假數據或經篩選過 絕壁型 測定值 算法 有偏差 缺齒型 工程上有某種異常原因發生 離島型 偏態型 常態型 規格下限受到某種原因限制而將分配向右移 正常製程或能力穩定 直方圖與規格比較 顯示合適製程能力 顯示製程能力較規格好很多 製程能力偏一邊 應對設備 原料加經追查 此圖顯示製程能力分散過大 應對
10、人員的變動與作業方法加以追查 5 管制圖 推移圖的主要功能 是能夠看出數据 隨著時間不同而發生變化的情形 從折線的高低就可知道品質之狀況如果在圖上再加數據的平均值及3 的上下範圍就稱為管制圖 管制圖的種類 1計量值管制圖 平均值與全距管制圖 XBar RCHART 平均值與標準差管制圖 XBar SCHART 中位值與全距管制圖 X RCHART 個別值與移動全距管制圖 X RmCHART 2計數值管制圖 不良率管制圖 P CHART 抽樣數不固定時不良數管制圖 nP CHART 抽樣數固定時缺點數管制圖 C CHART 樣本大小固定時平均缺點數管制圖 U CHART 樣本大小不固定時 管制圖
11、的公式 1計量值管制圖 X RCHART X圖CL XUCL LCL X ARR圖CL RUCL LCL DR DR X RCHART X圖CL XUCL LCL X mARR圖CL RUCL LCL DR DR X SCHART X圖CL XUCL LCL X ASS圖CL SUCL LCL BS BS X RmCHART X圖CL XUCL LCL X ERR圖CL RUCL LCL DR DR 2 4 3 3 2 4 3 1 4 3 2 m 4 m 3 m m 2計數值管制圖 P CHART nP CHART C CHART U CHART CL P d n UCL LCL P 3 P
12、1 P n CL nP nP k UCL LCL nP 3nP 1 P CL C k UCL LCL C 3C C CL U C n UCL LCL U 3 U n X R管制圖範例 ABCCBA UCLCLLCL 檢定規則1 有一點在A區以外者 ABCCBA UCLCLLCL 檢定規則2 連續9點在C區或C區以外者 ABCCBA UCLCLLCL 檢定規則3 連續6點持續地上升或下降者 ABCCBA UCLCLLCL 檢定規則4 連續14點交互者一升一降者 ABCCBA UCLCLLCL 檢定規則5 3點中有2點在A區或A區以外者 ABCCBA UCLCLLCL 檢定規則6 5點中有4點在B
13、區或B區以外者 UCLCLLCL 檢定規則7 連續15點在中心線上下兩側之C區者 ABCCBA ABCCBA UCLCLLCL 檢定規則8 有8點在中心線之兩側 但C區並無點者 6 查檢表 查檢表是一種為了便于收集數據而設計的表格 可用在工作現場事物的檢查 記錄及收集 如 作業前點檢 設備操作點檢 機器保養點檢 生產狀況查檢等 查檢表可誘導你去執行工作 且有效率又不會遺漏 何謂查檢表 收集數據用查檢表調查異常 不良 原因用查檢表點檢用查檢表 查檢表之分類 例 收集數據用查檢表 例 調查異常 不良 原因查檢表 例 避免物品遺漏的查檢表 作業的查檢表 A A A 7 層別法 何謂查檢表 發生品質變
14、異的原因很多 有時很單純 有時很複雜 但影響其品質的要因不外乎是原材料 機器設備 或是操作人員 亦有可能在操作方法 要找出原因 出自何處 就有分開觀察而搜集數據的必要 如果能找出何種原料 那一台機器或那一位操作員有問題然後加以改善 就杜絕不良品的發生 這種以分層別類的搜集數據 以找出其間差異的方法 謂之層別法 例 生產主機板廠商統計由5 2 5 11之進料檢驗報表 發現PCB之進料不良率偏高 但PCB之廠商有A B C三家 由資料中難以判斷哪家廠商有問題 1274 1107 9809 0 0274 0 0316 0 032 若可將A B C三家之進料檢驗資料予以層別的話 則可容易判斷出哪一家的
15、品質較差 廠商別不良率推移圖 8 綜合運用 查檢表 層別法 柏拉圖 魚骨圖 直方圖 散佈圖 計量值 計數值 對策擬定 管制圖 查檢表收集數據 對策確認 OK NG 層別法 例 某公司想要了解新產品之品質狀況 故設計一查檢表去收集連續五天的數據 而該產品是由日 夜兩班及A B兩條生產線分別生產出來的 所以我們每天對每班 每線各抽1000pcs來檢驗 下表即為收集之資料 查檢表 將前頁之資料若以每日不良率來看的話很難看出問題在哪裡 只知道總不良率太高須進行改善以降低不良率 故需將資料針對生產班別及不良現象予以層別 5 1 5 5的生產平均不良率推移圖 將資料以生產班別進行層別後可發現 夜B班似乎不
16、良率較高 而夜A班則不良率較低 層別分析 若將資料以不良現象別予以層別後可發現 不良現象中刮傷及電壓偏低佔多數 另將這些不良現象以日 夜班及A B線層別後可發現 刮傷對日B 夜B班來說不良數均偏高 另外電壓偏低則是每一班均存在的問題 柏拉圖分析 由前面之分析中可粗略得知 刮傷及電壓偏低的問題是構成不良率偏高的主要原因 但此兩問題到底站總不良有多少 這點須再進行了解 依據原始之檢驗報表得知各項不良現象之數據為 依前頁數據整理後做成柏拉圖 分析至此可知刮傷問題占總不良數的41 7 電壓偏低佔總不良數的31 8 此兩項合起來就佔總不良數的73 4 故此兩項不良現象是我們改善的重點項目 但這兩主要原因中刮傷是屬計數值 而電壓偏低是屬計量值 這兩種不同的項目在接下來的原因分析中是採用不同的分析方式計量值須先做直方圖分析再做魚骨圖分析計數值可直接採用魚骨圖分析 1 計量值分析 為了解電壓偏低的情形 於是將所檢驗的20000PCS做成直方圖規格 100 10 直方圖分析 在直方圖分析中可看出規格是100 10但所生產20000個的中心卻呈現雙峰的情形 所以左邊尾端的產品就跑到規格外而成為不良品 這代
