2020QC七大手法(DOC 20页)

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1、2020QC七大手法(DOC 20页)目 錄項目內容頁次1資料的意義22統計資本概論43查檢表74柏拉圖95魚骨圖116散佈圖137管制圖168直方圖189層別法20第一章 資料的意義1.1 概要何謂數據 (Data)?它是透過測量所得到的數值和資料。因此,測量數據 = 反映事實1.2 數據獲得1)蒐集正確的數據;2)避免主觀的判斷;3)把握事實真相。1.3 數據類型1) 定量數據(Quantitative Data):量器測度量出來的數據。計量值(Variable):長度、時間、重量等測量所得的數據。計數值(Countable):以缺點數、劣品數作為計算標準的數值。2) 定性數據(Quali

2、tative Data):感官判斷出來的類別數據。類型值(Variable):如機型、品牌、日期、班次、產品等記錄的數據。1.4 數據整理1) 掌握現況和評價對策,都應有數據為依據;2) 清楚使用數據的宗旨;3) 改善前、後的數據,應具備一致的條件;4) 數據蒐集完成後要馬上使用。1.5數字資料的差異1) 機遇原因(Chance Cause)製品的好壞,主要受到四個M:材料(Material)、機器(Machine)、人員(Man)與方法(Method)之影響,但若四者均在標準範圍內變化,其變化幅度較為微小,而屬機遇原因變化,在經濟價值上,此種變化不需採取措施或改正行動。2) 非機遇原因(As

3、signable Cause)非機遇原因又稱異常原因,係導致四個M的變化,即:a. 使用不合規格的材料b. 機器故障或工具損壞c. 員工情緒久佳或工作不努力d. 不按操作標準工作,或標準不適當以上四個非機遇原因,所造成變化之幅度較大,會引起大量的不合品,在經濟價值上應予以消除。第二章 統計資本概論2.1統計量數1)平均數代表一群數值的一個數值群體平均數 樣本平均數2)變異數群體變異數 樣本變異數3)標準差表示該群數值間差異大小的一個數值群體標準差 樣本標準差2.2 機率分配-常態分配若從常態母體n(x;m,s2)中,隨機抽取一個樣本,則結果為x之機率密度 (probability densit

4、y) 是:s2s1m1=m2 其累積機率密度函數為一平均數為0,變異數為1之常態分配稱為標準常態分配。經由變數變換,任何常態分配都可轉換成標準常態,其公式如下: 在一常態分配中,平均數正負一倍、二倍、三倍標準差之機率為P(m-sXm+s)=0.6827P(m-2sXm+2s)=0.9545P(m-3sXm+3s)=0.99732.3 製程能力指標1. USL規格上限LSL規格下限CL規格中心值2. Ca製程準確度(Capability of Accuracy)3. Cp製程精密度(Capability of Precision)4. Cpk製程能力指數(總合Ca & Cp之指標) 或 下面以圖

5、示說明:LSLUSLCL相同,故Cp值一樣,綠線在中心沒有偏移,故Ca值小,Cpk值大LSLUSLCL相同,故Ca值一樣,綠線小,故Cp值大,Cpk值亦大在標準常態分配之狀況下,Cpk=1時,其Out Spec.之機率為0.0027,亦即不良率為2700 DPPM,而在Cpk=1.33時,其Out Spec.之機率為0.000064,亦即不良率為64 DPPM。第三章 查檢表3.1 何謂查檢表 (Checksheet)?勾記型的圖形或表格,使用它時只須登入檢查記號和點數整理,可藉以稽核和分析。因此,查檢表 = 事實記誌3.2查檢表的種類1) 紀錄用:如【圖3-1】,它又稱改善用查檢表。2) 點

6、檢用:如【圖3-2】,它用於作業實施和機械整備的確認。作業者機械 日期不良種類月 日月 日月 日月 日尺寸A1缺點材料其他尺寸缺點B2材料其他【圖3-1】 車床加工查檢表10000KM時定期保養顧客寶號:日期:車牌號碼:保養費用:車種款式:行駛公里:作業者:電瓶液量空氣濾清器水箱機油胎壓分電盤蓋火星塞 化油器風扇皮帶註:4檢查 9調整 6更換【圖3-2】 汽車定期保養查檢表3.3查檢表製作查檢表的內容是依據下述考量而決定:1) 把握項目:待蒐集項目和數據樣式;2) 表格樣式:如【圖3-3】所示,查檢表格式應符合蒐集目的;3) 記錄型式:點檢的記錄形式,如項目、日期、數目、合計等;4) 蒐集方式

7、:何人、何時、何地、何物、等等。3.4表格使用使用查檢表進行蒐集數據,待完成後宜檢討下述問題:1) 反映事實:印證所獲數據是否能反映某些事實?2) 獨特項目:查看是否有些項目主宰事實,或個別項目間明顯差異?3) 時間推移:是否有經時變化的趨勢?4) 週期循環:是否有週期變化的型樣?。數據期間:87年第三季檢查項目期間案件數目10月11月12月合計畫面沒有畫面/2/5/ / / / / / / 3542沒有彩色/3/4/29電波沒有天線/5/4/ / / /2029沒有方向/ / / / / /30/ / / / /24/ / / / / /2983聲音沒 有/4/ /6/515其他抱怨/ 5/

8、2/ / / 1522案件合計4945106200【圖3-3】電視機故障投訴狀況查檢表第四章 柏拉圖4.1 何謂柏拉圖?它是根據類型所蒐集的數據,按發生數量大小之類型為序,所編製的頻次圖形。一般,柏拉圖多加上累計比例的折線。因此,如按不良原因、不良狀況、不良位置、安全事故或客戶抱怨等的類型區分,則柏拉圖 = 重點問題【圖4-1】電視機顧客投訴柏拉圖4.2 柏拉圖製作1) 決定數據期間;2) 決定水平橫軸:除其他外,按發生數據由大至小,由左至右排定類型順序;3) 決定左右縱軸:依據最大頻次和比例決定左、右縱軸的刻度;4) 長條圖繪製:在橫軸個類上,將數據大小按左軸刻度畫出長條圖;5) 折線圖繪製

9、:在橫軸個類上,將個類數據佔總數的累計比例,按右軸刻度畫出圖點,並用直線由左至右連結;6) 附記事項:記入主題及相關資料。4.3 柏拉圖使用使用柏拉圖,有下述三時機:1) 掌握重點:百分之八十的不良是由百分之二十的原因所造成。2) 發現真因:當製程產品突然冒出罕見缺陷,且某機臺的劣品數竟佔9907與該劣品總數的94%,此際從該機臺下手應可追查到缺陷的真因。3) 效果確認:採行對策一段期間後,改善效果可望在柏拉圖上呈現。如果效果明顯,不良總數會下降,而重要項目也會有一番大調整。如【圖4-2】所示,改善後案件從上季200件降至本季78件;而且改善後電視機顧客投訴的前三項是沒有天線、沒有聲音、和沒有

10、彩色,已非改善前的沒有方向、沒有畫面、和沒有天線。改善前後的比較,可如【圖4-2】使用柏拉圖顯示。【注意】效果確認時應考量:-不同比較期間的項目和對象是否一致?-季節性的變化是否對數據有影響?-對策外的要因是否對數據有影響? 【圖4-2】 改善前後電視機顧客投訴柏拉圖第五章 魚骨圖5.1 何謂魚骨圖?它是就特性數值,整理主導影響的潛在要因之間的條理,及要因和特性的因果關係,成為骨狀的圖形。如圖【圖3-1】所示的特性要因圖,亦常繪成魚骨圖,魚頭和魚刺各表示問題特性和潛在要因。因此,魚骨圖 = 推敲因果C.3模具尺寸不正確沖型不良B.人員A.材料D.方法C.機器A.1台虹基材尺寸安定性不佳A.2材

11、料儲存環境不正確B.1自主檢查未落實C.1沖孔位置度C.2底片尺寸不正確D.1製程條件變更【圖5-1】特性要因圖5.2 魚骨圖製作魚骨圖是按下述程序而製作:1) 問題特性:釐定問題或品質的特性,如延遲交貨頻頻;2) 定大要因:推定能支配問題或品質的主要因素;3) 中小要因:推定大要因內之中度、輕度因素;4) 主要原因:推定大要因間之主要因素;5) 附記事項:填上製作目的,日期及製作者資料。5.3 魚骨圖使用使用魚骨圖,有下述三時機:1) 整理問題:將紊亂問題整理出頭緒;2) 追查真因:從問題成因中追究出主因;3) 尋找對策:從問題主因中研討出對策;4) 教育訓練:員工解決問題能力的訓練。【注意

12、】編製魚骨圖時應注意: 把握腦力激盪原則、 將要因層別化; 5W1H之原則 不因好惡決定。【圖5-2】對策魚骨圖第六章 散佈圖6.1 何謂散佈圖?它是按數據分布型態,來判斷配對變數之間對應關係的圖形。因此,配對數據 = 敲定因果【圖6-1】溫度X 和硬度Y 的散佈圖6.2 散佈圖作成1) 配對變數:找出關切的兩變數。若係因果關係時視因和果各為X、Y變數2) 蒐集數據:至少三十組以上變數數對3) 計算組距:各找出兩變數的最大值、最小值、和全距4) 標軸刻度:各按兩變數的最大、最小、和全距設定座標軸5) 標繪圖點:按各數對的橫軸、縱軸座標,在圖上以單點標記6) 標繪心軸:各繪製和的直線,則構成以為中心的I、II、III、和IV四象限。7) 附記事項:何人、何時、何地、何物、等等。例如,如【圖6-1】所示完成的散佈圖。6.3 關係性質使用散佈圖時,常需判斷X 變項與Y 變項的相關性質。可利用為中心的四象限,檢視各圖點落處於I、II、III、和IV象限的狀況,來判定X與Y的關係。以下是各式各樣相關性質的判定方式:1) 正負相關:當X 增加時,Y 亦隨之增加,它表示因變數X 與果變項Y 是呈正相關;反之,則X 與 Y 呈負相關。2) 強弱相關:圖點分布較密集時是強相關,而分布較疏廣時是弱相關。如【圖6-2】所示。3) 無甚相關:圖點分布散亂時,X 與 Y之間是無甚相

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