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1、品管七大手法版 序: A1*1品管七大手法v層別法v特性要因圖v查檢表v直方圖v柏拉圖v散布圖v管制圖Date2層別法v定義：所謂層別是將數據資料依其共同特性或特徵 分門別類，抽絲剝繭,使人面對紛亂的數據，能 夠找出思索分析的方向。 v目的：分析發生問題的可能原因。Date3v可以從以下幾個方向來考慮：v4M1E1SMan-人員Method-方法Machine-設備Material-原材料Environment環境System-系統等等Date4層別的方式：(依何種層別項目來分類數據) v(1)原料材料別：製造商、供應商、原產地、廠牌、採購時間，接收的批號， 製造批號，儲存時間，儲存場所等v(
2、2)機器、設備別：機型，機器別，機器性能，機齡、工廠、生產線，機器設備 之保養情形。v(3)作業者別：作業者別，年齡階層、經驗、班別、教育程度別、性別。v(4)作業方法或作業條件別：生產線速度，批量，測量方法，溫度，壓力，濕度 Date5v(5)時間別:上午/下午，白天/晚上，作業剛開始/作業結束前，上旬/中 旬/下旬，每週前段/中段/後段，每月或每季特定時間之/前後。v(6)環境及氣候別：環境之溫度、濕度，天候狀況(良好/陰霾/下雨/有 風)。季節氣候之乾濕、，位置之遠近，照明狀況等。v(7)量測及檢查： 量測儀器、試驗設備，量測/檢查人員等v(8)產品型式之新/舊，初次製造/穩定生產，缺點
3、或不 v 良，儲存場所，包裝等。v等等盡我們的所能尋找原因盡我們的所能尋找原因！Date6v實例：人的分類: (1)性別:男生，女生v (2)年齡:兒童，青年，中年，老年人v (3)地域：南方人，北方人v (4)國籍：中國人，美國人，日本人等v (5)身高：175cm,165-175cm,25010-20Date23直方圖分配之形狀v常態(圖5.5-1)左右對稱配圖形即顯示製程為常態分配。v偏態(圖5.5-2)顯示製程為偏態分配。Date24v雙峰(圖5.5-3)製程受兩種不同之分配組合。v一端斷裂(圖5.5-4)產品經挑選後，挑除某種品質產品。v不正常之分配(圖5.5-5)檢查人員對測定值之
4、處理發生偏差時，形成此種分配。Date25柏拉圖v何謂柏拉圖(1) 柏拉圖是一位意大利經濟學家的名字，在他從事研 究其社會經濟結構時發現，國民所得之分配其金額被少數人 所控制，即80%的金額被20%的人擁有，後來這一法則被應用 在其他事物的調查上也是發現多數的事都集中在少數的某些 項目上，故又稱80-20法則或ABC分析圖。美國品管大師Dr. Juran將柏拉圖法應用在品管 上。(3) 品管圈之創始人日本的石川馨博士將之引用到品管 圈活動中，為QC七大工具之一。Date26柏拉圖的作法 v 決定數據分類之項目：a.原因的分類：材料、設備、作業者、方法、v 工具。b. 結果的分類：不良項目、缺點
5、、位置。v 決定收集數據的期間，以查檢表收集數據。v 依分類之項目統計數據，作統計表。v 作圖表，橫軸取記項目，縱軸左側取記發生頻數，右側 取記累計影響度。v 依數據出現之大小由左到右繪成柏拉圖。v 數據累計數以折線記入，右側終點為100%，左側終點為 發生頻數(或數據特性值之累計數值)v 記入必要事項。Date27柏拉圖的功用v(1)掌握影響問題點的主要項目：柏拉圖法一旦列出很容 易可以看出重點，一般而言前三項的影響度之和幾乎佔了 全部的七八成。可作改善成果的比較：改善前的柏拉圖與改善後的柏拉圖 並列對比，馬上可以看出改善效果的確認。v(3)報告或記錄用：作報告或記錄時，只有數據，較不容 易
6、了解，若能整理成柏拉圖則很容易一目了然。v(4)對發生現象與發生原因的反覆調查可發掘現場存在的 各種問題明確指引快速的解決方法。Date28柏拉圖的應用及注意事項v(1)在使用柏拉圖分析影響度時對影響的特性值有充分加 以檢討的必要，有時雖然A項的發生次數最大，但一旦以 損失金錢或時間來換算時A項可能會 變成D項。v(2) 作為改善依據的柏拉圖，有時調查出來的數據佔A項 的項目者可能會是難以採取措施的項目，此時可以由B項 展開行動。v(3) 在依查檢表數據作柏拉圖分析時，對數據的統計要注 意其層別。v(4)柏拉圖中順位低的項目能很容易改善的仍要採取改善 措施。v(5) 縱軸如果可能可以金額表示
7、柏拉圖以損失金 額與不良數所劃出的不一定相同。儘可能以金額表示以找出影響製品成本較大的項目。 Date29散布圖v將成對的2組數據制成圖表，以觀察數據間相互關系解決問題之重點在於不良發生時，找出發生不良的 真正原因。應了解因果關系，並根據數據加以判斷！Date30散布圖v将相对应的结果和原因的数据,分别依X轴和Y轴点入座标 中,以观察两组是否相关及其相关程度原因结果 Date31散布图看法(1)出力 (相关性强)回转数Date32 负相关油 的 粘 度温度 散布图看法(2)Date33散布图看法(3) 毫不相关 气压温 度Date34散布图看法(4) 似乎有正相关 体重(相关性弱)身高Date
8、35散布图看法(5) 似乎有负相关 步伐(相关性弱)湿度Date36管制圖Control ChartDate37數據的分類v計量值：由量具量測而得出的數據，通常是連續的。v舉例：線寬,溫度,汽車的速度即可以量出來的數據v計數值：由單位計數；通常是不連續的。v舉例：缺點數,人數,報廢數量即可以數出來的數據Date38變異原因的分類v偶然原因 Chance cause（機遇原因）不可避免之原因、非人為原因等v舉例：同一個人使用同一量測工具量測同一 線路的同一位置，兩次結果不一致v相當於誤差,祗能減少或降低v異常原因 Assignable cause（非機遇原因）可避免之原因、人為原因，特殊原因v舉
9、例：量具不準確、操作方法錯誤v相當於錯誤,是可以通過改善方法,工具來避 免或降低Date39變異原因的分類v偶然原因&異常原因之比較圖原因分類出現頻率影響處理方法偶然原因高微小,不會嚴 重影響品質不值得調查異常原因低顯著,會嚴重 影響品質須徹底調查Date40常態分配99.73%95.45%68.26%-3-2-1X+1+2+3Date41標準差&誤差幾率v3 99.73U +/- n 以內幾率以外幾率U +/- 0.6750.0050.00U +/- 1 68.2631.74U +/- 1.96 95.005.00U +/- 2 95.454.55U +/- 2.58 99.001.00U
10、+/- 3 99.730.27Date42管制圖-Control Chartv目的：監視制程是否成穩定狀態v品質特性判定：品質水準是高高低低變化的，不會是一條水平線高到何處是異常？低到何處是異常？v用途：判斷制程正常與異常！分析制程監控制程是否有產生變異的非偶然原因存在，判斷制程是否在管制狀態Date43管制圖-Control Chartv數據的分類：計量值v即可以量測出的數據，通常為連續的數據v如：尺寸，體積，面積，溫濕度計數值v即可以數出的數據，通常為不連續的數據v如：缺點個數，產量？：不良率，嫁動率？Date44管制圖的分類v計量值管制圖：如X-Rm管制圖，X-R管制圖v計數值管制圖：P
11、管制圖，Pn管制圖解析用管制图:调查制程是否处于稳定状态稳 定:将其中心线及管制上、下限移到管制用管制图上不稳定:找出特殊原因并采取措施直到制程稳定 管制用管制图:监测制程是否继续呈稳定状态是否有点超出管制界线外,或点在管制界线内,点呈不随机分布的现象Date45X-R管制图基本知识X:每组数据之平均值 R（Range）：每组数据之全距 X:所有数据之平均值 R：各组数据之全距的平均值 :标准差,是每个测试数据与中心线误差 的数学表达方式 UCL(upper control limit）：管制上限 CL(center line):中心线 LCL(lower control limit):管制下
12、限 Date46X-R管制圖作法v收集數據v分組(2-6為一組)v計算各組平均值Xv計算各組R=Xmax-Xminv計算總平均值Xv計算總全距Rv計算管制界限UCL，LCLDate47X-R管制圖作法v繪制管制界限v點入數據點vXCL=XUCL=X+A2R LCL=X-A2RvRCL=RUCL=D4R LCL=D3RDate48X-Rm管制圖作法v移動全距 Rm=Xn-1-XnvXCL=XUCL=X+E2Rm LCL=X-E2RmvRmCL=RmUCL=D4Rm LCL=D3RmDate49管制圖的判讀v管制狀態：多數點在管制中心附近少數點在管制界限附近點的分布呈隨機狀態，排布無規律沒有點超出
13、管制界限Date50v非管制狀態：有點在管制界限之外雖然點在管制界限以內，但呈特殊排列v連續7點上升，下降v周期性的變化v連續7點在中心線的單側v連續3點中有2點在2-3以內管制圖的判讀Date51管制圖的判讀: 1.有點超出管制界線, 2.連續3點中2點在2-3 以內XmaxXminDate52管制圖的判讀: 3.連續7點上升或下降XmaxXminDate53管制圖的判讀: 4.週期性的變化Date54管制圖的判讀: 5.連續7點在中心線的單側Date55管制圖使用注意事項v數據的收集必需按事先擬定的計劃抽樣v每日定時點繪v每日注意數據點是否異常v對異常點必需了解異常原因，加以說明改善v定期分析制程能力v定期檢討管制界限Date56vQuestion & AnswerThank you!Date57
