品質管理七大手法培训教材

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1、品質管理 七大手法,品質管理七大手法,(1) 柏拉圖分析圖(Pareto Analysis Charts) (2) 特性要因圖(Cause and Effect Diagrams) (3) 圖形(Graph & Charts) (4) 檢核表(Check Lists) (5) 散布圖(Scatter Diagrams) (6) 直方圖(Histograms) (7) 管制圖 (Control Charts),(1) 柏 拉 圖 分 析 圖 Pareto Analysis Charts,柏拉圖分析圖是一種將數據從左向右成下降順序排列的圖形.就品質改善而言,Pareto分析圖的縱坐標常代表不良率(

2、或不良數),橫坐標代表不良項目.重要的少數項在橫坐標的左邊(如撞件與墓碑效應),不重要的多數項在右邊(如位移、空焊、QC Code漏貼),柏 拉 圖 分 析 圖(續) Pareto Analysis Charts,柏拉圖分析圖亦可整理成如此圖所示之累積線.此累積線代表以下累加曲線,意指數據從左邊往右邊相加后的總和.此圖的縱坐標使用兩種尺度:左邊的縱坐標代表不良數,右邊的縱坐標代表百分比. 柏拉圖分析圖之橫坐標除代表不良項目外,亦可代表其他項目,如問題、原因等.至于柏拉圖分析圖繪制步驟,有下列六項: 決定數據分類方法:問題別、不良別、原因別等. 決定縱坐標使用金額、次數、不良數等作為特性排列之依

3、據. 收集適當數據. 將數據項目依大小順序從左至右排列. 必要時,計算累積百分比. 繪制柏拉圖分析圖,并找出重要的少數項.,柏 拉 圖 分 析 圖(續) Pareto Analysis Charts,12月份M/B SMT柏拉圖分析圖與累積線,(2) 特 性 要 因 圖 Cause and Effect Diagrams,特性要因圖(Cause and Effect Diagrams)是由日人石川馨博士所創,亦稱為石川圖(Ishikawa Diagram),其形狀如魚骨圖(Fish-Bone Diagram)形狀如此圖,品質特性,操作員,原物料,工作方法,環境,機器設備,測量方法,特 性 要

4、因 圖(續) Cause and Effect Diagrams,特 性 要 因 圖(續) Cause and Effect Diagrams,特性要因圖通常用來詮釋產品不良特性及其與要因之間的關系.每一產品不良特性,必然有構成其特性之許多原因存在.如上圖所示,特性要因圖中,品質特性列示于右邊,而要因排列于左邊.在產品不良特性不易找出其要因時,通常可將其要因歸類成下列主要原因作為主要因:(1)操作員;(2) 原物料;(3) 工作方法;(4) 環境;(5) 機器設備;(6) 測量方法. 每一主要因自成為一特性,該特性亦有構成該特性之許多原因存在,此即主要因之次要原因.如此一來,特性要因圖其形狀酷

5、似魚骨了. 至于特性要因圖繪制步驟,有下列數項. (1) 識別或確認產品不良特性. (2) 將此產品不良特性擺放一大張紙的右邊. (3) 將該產品不良特性之主要因擺放在圖的左邊. (4) 利用腦力激盪法決定主要因之所有次要原因. (5) 根據(1) (2) (3) (4)的資訊,將特性要因圖繪制完成.,(3) 圖 形 條形圖(直式),若以表現形式分類,品質改善所使用的圖形可分為下列幾種. 一:條形圖.條形圖可分為直式條形圖與橫式條形圖兩種.如圖所示.,不 良 數,不良數,圖 形(續) 條 形 圖(橫 式 ),二:折線圖.將隨時是推移的數據繪在圖形上,點與點以折線連接起來而成為折線圖.如圖所示,

6、本廠7月邊續五周產出的不良DPPM以圖形表示而成為折線圖.,圖 形(續) 趨勢圖(Trend Chart),圖 形(續) 趨勢圖(Trend Chart),F2測試不開機統計分析表,三:圓形圖.將整個圓形當用100%看待,各項目所占整體的比率以扇形面積表示之.如7月份M/B SMT不良的數據亦可繪成圓形圖.,圖 形(續) 圓形圖,七:層別圖(Stratified Diagrams).所謂層別圖是指依問題發生的原因將數據加以分組或分類后而繪成的圖形而言,其目的在弄清原因,以便對症下藥,解決問題.品質數據可按下列各種不同的準則加以層別: (1) 原材料別; (2) 機器設備別; (3) 操作人員別

7、; (4) 工作方法別; (5) 時間別; (6) 環境別.,圖 形(續) 層別圖,(4) 檢 核 表 Check List,所謂檢核表(Check List),是指為使資料收集,資料事理容易,資料項目不遺漏,且能合理地進行資料檢核的表格而言. 從檢核表的定義中,我們可以了解,檢核表乃是品質數據最佳的收集工具,具有簡便,正確,省時,成本低的多種特性. 然而,檢核表的樣式很多,為了能妥善使用檢核表起見,應多考慮檢核表使用步驟: 1.目的明確化.資料收集的目的何在?資料收集目的不同,檢核表的樣式亦不相同. 2. 選擇檢核表的樣式.舉例來說,為了了解不良發生原因,或者為了了解不良發生的位置,兩者所選

8、擇的檢核表樣式應該不相同. 3. 繪制檢核表.假若能夠繪制適當的檢核表,則資料收集,資料整理以及資料分析也就輕易多了. 4. 評審與試用.對設計完成的檢核表,經過使用者評審,進一步試用,以便修改后更為合用.正式使用后若發現不妥,亦應及加以修改.,Check List 請按此處,(5) 散 布 圖 Scatter Diagrams,所謂散布圖(Scatter Diagrams)是指以二度空間來描繪 X.Y兩 變數之間關系的圖形而言.顯示兩品質特性的相關性,如圖所示. 有正相關,負相關與無相關.,(6) 直 方 圖 Histograms,直方圖是品質管理七大手法之一 直方圖是指針對次數分配,沿著橫

9、軸以各組組距為底,組界為分界,各組次數為高度,每一組距上書一矩形而完成的圖形. 例:本公司在1月份5周內品管所檢驗不良現象與不良數,若不加以進一步整理,分析,很難看得出1月份的最終品質,假若將A圖經過整理后,就可以一目了然的看出1月份品質狀況.如B圖.,A圖,B圖,直 方 圖 (續) Histograms,直 方 圖 (續) Histograms,舉例一: QA張先生將一百板M/B 作精密測試.測試Q8電壓值如下表: . 單位:V,試指據上列未分組資料,制作次數分配表,繪制直方圖及次數多邊形圖,直 方 圖 (續) Histograms,: 1.制作次數分配表 玆將次數分配表制作步驟列示如下:

10、(1) 從每行的數據中,找出最大數據(L)與最小數據(S) (2) 將每行數據中之最大數據(L)與最小數據(S)列在表下最后二列. (3) 從L列中找出最大值,并標示 記號;從S列中找出最小值,并標示 記號. (4) 計算全部數據的全距.所謂全距(Range,簡稱R),是指最大值減最小值所得之差.全距(R)=2.76-2.12=0.64,L,S,直 方 圖 (續) Histograms,(5) 將全距分成816組,并求出組距C,本範例將全距分成9組,則所得到的組距如下所示: 組距(C)=全距/組數-1=0.64/9-1=0.08 (6) 求出最小組的下組界與上組界 最小組的下組界=最小值-測定

11、值之最小位數/2 =2012-0.01/2=2.115 (7) 依此類推,算出每一組(包括最后一組)(最后一組須包括最大值)之下組界與上組界 (8) 各組的中值(Xi)=(下組界+上組界)/2,直 方 圖 (續) Histograms,(9) 將一百塊鋼板厚度的數據,書高于此表,此表即為所求得之次數分配表.,直 方 圖 (續) Histograms,2.繪制直方圖 直方圖是指針對次數分配,沿著橫軸以各組組距為底,組界為分界,各組次數為高度,每一組距上書一矩形而完成的圖形.玆將本範例之次數分配表轉繪成如此圖所示的直方圖.,直 方 圖 (續) Histograms,3.繪制次數多邊形圖 所謂次數多

12、邊形圖(Frequency Polygon),是指多邊形封閉圖形而言.次數多邊形圖與直方圖同以縱軸為次數,橫軸為變量值,為使次數多邊形為封閉圖形,左右兩端各加一組,此二組之次數皆為零.玆連結各組之次數后所繪制的次數多邊形圖可列示如下圖參閱.,(7) 管 制 圖 Control Charts,所謂品質管制圖(Quality Control Charts),簡稱管制圖(Control Charts),是指對制程中產品品質特性加以測量,記錄并進行管制的科學 化之圖形而言. 管制圖是由下列四項所構成的: (1) 中心線(Central Line,簡稱CL) (2) 管制上限(Upper Control

13、 Limit,簡稱UCL) (3) 管制下限(Lower Control Limit,簡稱LCL) (4) 樣本點(Sample Point),管 制 圖 (續) Control Charts,如圖所示,假若制程在管制狀態下,則所有的樣本點皆落于管制上限與管制下限之內.假若樣本點落在管制上限或管制下限之外,則該制程視為不在管制狀態下.假若制程不在管制狀態下,則勢必要尋找制程品質變異之非機遇原因,并采取矯正行動,進行品質改善,以便去除制程品質變異之非機遇原因.,管 制 圖 (續) Control Charts,我們可從此圖之管制圖數據整理步驟,清悉地獲知管制圖是如何形成的,我們先收集數據,然后經

14、過數據分組,劃記,整理而成為次數分配表,再進一步計算該次數分配表之中心值與標準差.此中心值為管制圖的中心線;中心值加上三個標準差,即可得到管制圖的管制上限;中心值減去三個標準差,即可得到管制圖的管制下限.,管 制 圖 (續) Control Charts,常態曲線與管制圖 如圖所示,管制圖來自次數分配.假若數據愈多,分組愈密,則次數 分配便可成為愈平滑的次數分配曲線,而成為常態曲線了.經由上 述推論,管制圖亦可以說是來自常態曲線. (1) 中心線可能是收集數據的次數分配之平均數.舉例來說,在 管 制圖上,稱為平均數( ) (2) 中心線可能是使用以往數據作為代表的標準值或參考值.例如: 以規格

15、為基礎之標準值或目標值.,X,X,管 制 圖 (續) Control Charts,(3) 中心線可群體平均數(). 中心線l加上三個標準差(+3)即為管制上限;中心線減去三個標 準差(-3)即為管制下限.于是,就常態曲線而言,樣本點在 +3之外的機率為0.27%;樣本點落在-3與+3之間的機率為 99.73%.樣本點大于+3或小于-3的機率各為0.135%(0.27%/2) 如圖所示.,+3,-3,管制上限,中心線,管制下限,0.135%,0.135%,管 制 圖 (續) Control Charts,管制圖的判識: 正常管制圖的判識: 如圖所示,通常正常管制圖有下列兩種狀況; (1) 管制圖上的樣本點應集中在中心線附近,且向管制界限兩側隨機散布,同時樣本點出現在管制界限附近的機率很小. (2) 通常25個樣本點中有0個樣本點,35個樣本點中有1個或1個以下的樣本點,100個樣本點中有2個或2個以下的樣本點逸出管制界限.,管制上限,中心線,管制下限,正常管制圖,管 制 圖 (續) Control Charts,管制圖的判識: 不正常管制圖的判識: 如圖所示,樣本點逸出管制界限者,通常屬于不正常管制圖.,管制上限,中心線,管制下限,不