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1、品管七大手法講解 講師 何辉 一 七大手法簡介 A 特性要因圖 尋找因果關係 B 柏拉圖 找出 重要的少數 C 直方圖 了解數據分布與制程能力 D 層別法 按層分類 分別統計分析 E 查檢表 調查記錄數據用以分析 F 散布圖 找出兩者的關係 G 管制圖 了解制程變異 1 二 品管七大手法所體現的精神 1 用事實與數據說話 2 全面預防 3 全因素 全過程的控制 4 依據PDCA循環突破現狀予以改善 5 層層分解 重點管理 2 三 特性要因圖 對於結果與原因間或所期望之效果與對策間的關係 以箭頭連結 詳細分析原因或對策的一種圖形稱為特性要因圖 工程魚骨圖或因果圖 它為1952年日本品管權威學者石
2、川馨博士所發明 又稱 石川圖 3 作法 1 4M1E法 人 機 料 法 環境 2 5W1H法 What Where When Who Why How 3 創造性思考法 希望點例舉法 缺點列舉法 特性列案法 4 腦力激蕩法 BrainStorming 嚴禁批評 自由奔放 4 兩類特性要因圖 1 追求原因型 5 模具定位不穩定 模具設計不合理 模具設備老化 模具改善不及時 設備維修不力 模具保養不當 品管人員檢查不落實 責任心不強 模修人員技能不夠 教育訓練不夠 產線未做好自主檢查 品質意識不夠 教育訓練不夠 規格不完善 鋼材不良 新機種承接不力 治具不完善 自主檢查未落實 品管管理方法不當 作業
3、方法不當 專案改善不力 現場管理不嚴 模具 設備 人員 其他 方法 為何SWR那麼高 6 2 追求對策型 7 四 柏拉圖 1897年 意大利學者柏拉撬分析社會經濟結構 發現絕大多數財富掌握在極少數人手里 稱為 柏拉法則 美國質量專家朱蘭博士將其應用到品管上 創出了 VitalFew TrivialMany 重要的少數 瑣細的多數 的名詞 稱為 柏拉圖原理 定義 根據所搜集之數據 按不良原因 不良狀況 不良發生位置等不同區分標準 以尋求占最大比率之原因 狀況或位置的一种圖形 8 作法 注意事項 1 橫軸按項目別 依大小順序由高而低排列下來 其他 項排末位 2 次數少的項目太多時 可歸納成 其他
4、項 3 前2 3項累計影響度應在70 以上 4 縱軸除不良率外 也可表示其他項目 9 柏拉圖的用途 1 作為降低不良的依據 2 決定改善的攻擊目標 3 確認改善效果 4 用於發掘現場的重要問題點 5 用於整理報告或記錄 6 可作不同條件的評價 10 柏拉圖應用範圍 1 時間管理 2 安全 3 士气 4 不良率 5 成本 6 營業額 7 醫療 ABC法應用 A 時間管理 B 倉務管理 C 其他 11 柏拉圖實例 12 五 層別法 定義 為區別各種不同原因對結果之影響 而以個別原因為主體 分別作統計分析的方法 稱為層別法 分類 1 時間的層別 2 作業員的層別 3 機械 設備層別 4 作業條件的層
5、別 5 原材料的層別 6 地區的層別等 13 實例一 結果顯示 周師傅的方法配美國材料良品率最高 為98 14 實例二 法拉利籠衝壓成型品質狀況日報表 15 某電子廠有批精密零件在下工程裝配時發生困難 經直方圖分析 超出規格甚多 再將此100個數據 按A B C三種機種別加以層別 發現A機種的產品低於規格下限的很多 而C機種的產品超出規格上限的很多 B機種的產品完全在規格內 因此 只要針對A C兩機種著手改善即可 實例三 B 16 六 查檢表 為了便於收集數據 使用簡單記錄填記並予統計整理 以作進一步分析或作為核對 檢查之用而設計的一種表格或圖表 作法 1 明確目的 2 決定查檢項目 3 決定
6、檢查方式 抽檢 全檢 4 決定查驗基準 數量 時間 對象等 5 設計表格實施查驗 17 查檢表的種類 1 記錄用查檢表 主要功用在於根據收集之數據以調查不良項目 不良主因 工程分布 缺點位置等情形 必要時 對收集的數據要予以層別 月日 月日 18 2 點檢用查檢表 主要功用是為要確認作業實施 機械設備的實施情形 或為預防發生不良或事故 確保安全時使用 這種點檢表可以防止遺漏或疏忽造成缺失的產生 把非作不可 非檢查不可的工作或項目 按點檢順序列出 逐一點檢並記錄之 19 實例 設備每日檢查表 項目 日期 20 收集數據應注意的事項 1 收集的數據必須真實 不可作假或修正 2 收集的數據應能獲得層
7、別的情報 3 查檢項目基準需一致 4 樣本數需有代表性 5 明確測定 檢查的方法 6 明確查驗樣本的收集方法 記錄方式 符號代表意義 7 慎用他人提供的數據 21 七 散布圖 為研究兩個變量間的相關性 而搜集成對二組數據 如溫度與濕度或海拔高度與濕度等 在方格紙上以點來表示出二個特性值之間相關情形的圖形 稱之為 散布圖 關係的分類 A 要因與特性的關係 B 特性與特性的關係 C 特性的兩個要因間的關係 22 散布圖的判讀 1 強正相關 X增大 Y也隨之增大 稱為強正相關 2 弱正相關 X增大 Y也隨之增大 但增大的幅度不顯著 Y X Y X 23 3 強負相關 X增大時 Y反而減小 稱為強負相
8、關 4 弱負相關 X增大時 Y反而減小 但幅度並不顯著 Y X Y X 24 5 曲線相關 X開始增大時 Y也隨之增大 但達到某一值后 當X增大時 Y卻減小 6 無相關 X與Y之間毫無任何關係 Y X Y X 25 散布圖判讀注意事項 1 注意有無異常點 2 看是否有層別必要 3 是否為假相關 4 勿依據技術 經驗作直覺的判斷 5 數據太少 易發生誤判 26 SPC StatisticalProcessControl 統計制程管制 由制程調查來改進制程能力 不斷降低產品品質變異性 而提升產品品質的一種方法 七十年代風行於日本 以至於仍有不少日本人至今仍深信其功效 而抵觸ISO9000的導入 它
9、的主要工具為管制圖 27 質量有兩大特性 11 規律性22 波動性 正常波動異常波動管制圖的功效 aA 及時掌握異常波動 克服影響因素 維持制程穩定 bB 了解制程能力 Cpk Ca Cp cC 應客戶的要求 提供給客戶作為質量控制的依據 28 管制圖與直方圖的區別 11 管制圖控制時間段 直方圖控制時間點 22 管制圖反映的Cpk是動態的Cpk 直方圖反映的Cpk是靜態的Cpk 33 直方圖是管制圖的基礎 管制圖是直方圖的升華 29 八 直方圖 直方圖是將所收集的測定值或數據之全距分為幾個相等的區間作為橫軸 並將各區間內之測定值所出現次數累積而成的面積 用柱子排起來的圖形 製作步驟 1 製作
10、次數分配表 A 由全體數據中找到最大值與最小值 如 200個數據中之170和124 B 求出全距 最大值與最小值之差 全距 170 124 46C 決定組數 一般為10組左右 不宜太少或太多 參照下表進行分組 30 附表 132 162 166 137 145 153 148 127 155 136 144 157 150 136 126 132 127 147 144 151 137 150 133 162 147 150 157 145 156 152 150 167 152 142 147 142 137 148 143 152 145 136 134 160 142 149 167 1
11、46 157 163 139 160 153 147 148 140 152 150 142 153 142 152 144 158 143 148 152 147 153 164 126 159 154 156 147 141 170 151 141 150 137 151 147 152 144 147 142 142 150 150 127 162 160 142 140 143 126 152 147 149 170 124 最大值 最小值 31 D 決定組距 組距 全距 組數E 決定各組之上下組界 1 最小一組的下組界 最小值 測定值之最小位數 22 最小一組的上組界 下組界 組距
12、123 5 4 127 5依此類推 F 作次數分配表 如附表 32 附表 33 2 製作直方圖 畫出短形方塊及規格的上限及下限 如附表 34 直方圖常見的形態 1 正常型 如附圖 2 鋸齒型 如附圖 3 偏態型 如附圖 35 4 絕壁型 如附圖 5 雙峰型 如附圖 6 离島型 如附圖 7 高原型 如附圖 36 直方圖的應用 1 測知制程能力 作為制程改善依據 標準差S愈小愈好 平均值越接近規格中限越好 平均值X 代表集中趨勢 標準值S 代表分散程度 正態分布 兩邊無限延伸 當3S 時 其分布規格範圍占總數據分布範圍的99 7 37 三個重要指標 A 準確度Ca CapabilityofAccu
13、racy 38 B 精密度Cp Capabilityofprecision Cp 39 C 精確度Cpk 制程能力指數 Cpk 1 Ca Cp 或之最小值 它是Ca與Cp的綜合體現 既考慮了平均值偏離 規格中心的情形 又考慮了分布範圍與規格範圍的比較 它反映了一個制程在一定的因素與正常管制狀態下的品質作業能力 在規格確定后 平均值不偏離規格中心的情形幾乎不存在 因此 就有了Cpk 40 制程能力指數判定表 s s s s s 41 2 計算產品不良率 42 1 5r 1 5r 43 3 調查是否混入兩個以上不同群體 兩個不同操作者 兩台不同機器 兩種不同材料 兩條不同生產線者 4 測知有無假數
14、據 有無因測定誤差或檢查錯誤導致之假數據 絕壁型 5 測知分配型態 了解制程有無異常 6 藉以訂定規格界限 如為常態分布 一般來說 X 45為規格上限 X 45為規格下限 44 7 與規格或標準值比較 A 合乎規格 a 理態型 附圖 45 b 一側無余裕 附圖 46 c 兩側無余裕 附圖 47 d 余裕太多 附圖 48 B 不合乎規格 a 平均值偏左 如附圖 Sl Su 49 b 分散度過大 如附圖 50 c 完全在規格外 如附圖 制品範圍 規格 51 8 改善前后的比較 52 30 53 6r PPM制程介紹 1 何謂6r制程 零缺陷的質量管理 制程精密度Cp 2 0制程能力指數Cpk 1
15、5即 規格範圍為數據分布範圍的2倍 2 以6r訂為品質缺點的基準理由 在無制程變異情況下 Cp Cpk 2 0 產生之缺點n率為0 002PPM 10億分之2 在制程無法消除變異情況下 Cp 2 0 Cpk 1 5產生之缺點n率為3 4PPM 百万分之3 4 54 附圖 55 九 管制圖 品質管制始於管制圖 終於管制圖 管制圖 是一種以實際產品品質特性與根據過去經驗所判明的制程能力的管制界限比較 而以時間順序用圖形表示者 56 管制圖與常態分配 U 3r之範圍近似地可看作是所有數據分布範圍 近似程度為99 73 因此通常以u 3r作為管制上 下限 此即為肖華特博士所創的3r法 57 X RCh
16、art原理示意圖 58 管制圖種類 1 計量值管制圖 管制圖所依據的數據均屬於由量具實際量測而得 A 平均值與全距管制圖 X RChart B 平均值與標準差管制圖 X rChart C 中位值與全距管制圖 X RChart D 單個數據管制圖 XChart E 最大值與最小值管制圖 L SChart 59 2 計數據管制圖 管制圖所依據的數據均屬於以單位計數者 如缺點數 不良數等 A 不良率管制圖 PChart B 不良數管制圖 PnChart C 缺點數管制圖 CChart D 單位缺點數管制圖 UChart 60 管制圖依用途分 1 管制用管制圖 用於控制制程之品質 如有點子跑出界限時 立即采取如下措施 A 追查不正常原因 B 迅速消除此原因 C 研究采取防止此項原因重復發生的措施 2 解析用管制圖 A 決定方針用 B 制程解析用 C 制程能力研究用 D 制程管制之準備用 61 1 管制用管制圖先有管制界限 后有數據 Processcontrolchart 2 解析用管制圖先有數據 后才有管制界限 Set upchart 62 在計量值管制圖中 X R管制圖系最常用的一種 所謂平
