1、品管七大手法(第一部分)特性要因圖查檢表柏拉圖直方圖.品管的七星寶劍- 七大手法概述魚骨追緣由查檢集數據柏拉抓重點直方顯分佈散佈看相關控制找異常層別作解析概述.品管七大手法- 特性要因圖.特性要因圖(Characteristic Diagram ) 一個問題的特性遭到一些要因的影響時,我們將這些要因加以整理,成為有相互關系而且有條理的圖形,這個圖形稱為特性要因圖.由於形狀像魚的骨頭,所以又叫做魚骨圖.它為1952年日本品管權威學者石川馨博士所發明,又稱“石川圖特性要因圖.特性要因圖制造方法制造方法: 1. 決定問題或品質的特性 2. 決定大要因 3. 決定中/小要因 4. 找出影響問題點的主要

2、緣由留意事項: 1. 以4M1E(人/機/料/環境/法)找出大要因 2. 從5W1H之思維方式找出中小要因 3. 用腦力激蕩法:“Brain Storming集思廣益ManMachineMaterialMethodEnvironment.技巧提示:.追求緣由型追求對策型特性要因圖分類M/B產能為何偏低?提高M/B產能追求緣由型追求對策型.A. 人C. 物料B. 機器D.環境E.方法M/B產能為何偏低?特性要因圖特性要因圖實例.特性要因圖實例特性要因圖.品管七大手法- 查檢表.查檢表數據與查檢表:數據 1. 數據: 即根據測量得到的數值和資料等事 宜. 因此構成數據最重要的根本觀念就是: 數據=

3、事實 2. 運用數據應留意的重點: 2.1 搜集正確的數據 2.2 防止主觀的判斷 2.3 要把握事實真相.查檢表數據與查檢表:數據 3. 數據的種類: 3.1 定量數據: 長度,時間,分量等測量所得的數據, 亦稱計量值.以缺點數,不良品數作為計量標準 3.2 定性數據: 以人的感觀判斷出來的數據. 如: 水果的甜度或衣服的美感 .查檢表二. 查檢表:1. 定義: 以最簡單的數據作成圖形或表格,並加 以統計整理,作為進一步分析或核準檢 查用的表格或圖形2. 分類: 記錄用查檢表和點檢用查檢表3. 制造方法: 3.1 決定所要搜集的數據及希望把握的項目 3.2 決定抽樣方法 3.3 決定查檢表的

4、格式及記錄方式 3.4 決定搜集數據的種類並記入相關條件.查檢表二. 查檢表: 4. 查檢表的運用: 數據搜集完應馬上運用, 首先觀察整體數據能否代表某些事實?數據能否集中在某些項目或各項目之間?有否差異?能否因時間的經過而發生了變化?查檢表統計完成即可利用QC七大手法中的柏拉加以整理, 以便掌握問題的重心.查檢表二. 查檢表的種類: 1. 點檢用查檢表:.查檢表二. 查檢表的種類: 2.記錄用查檢表:.2001年10月費用支出查檢表查檢表3. 統計用查檢表:.技巧提示:.品管七大手法- 柏拉圖.柏拉圖 根據所搜集的數據,以不良緣由,不良狀況,不良發生位置或客戶埋怨的種類,平安事故等不同區分標

5、準,找出比率最大的項目或緣由并且以所構成的項目按照大小順序陳列,再加上累積值構成的圖形 1. 定義:. 2. 柏拉圖的制造方法: 2.1 決定不良的分類項目 2.2 決定數據搜集時間,並按分類項目搜集數據 2.3 記入圖表紙並依數據大小陳列畫出柱形 2.4 記入柏拉圖的主題及相關資料 3. 柏拉圖的運用: 3.1 掌握問題點 3.2 發現緣由 3.3 效果確認柏拉圖.柏拉圖4. 制造對策前,對策后的效果確認應留意以下三項: 4.1 搜集數據的時間和對象必須一樣 4.2 對季節性的變化應列入考慮 4.3 對於對策以外的要因須加以留意,防止在解決 主因時影響了其他要因的忽然添加 5. 留意事項:

6、5.1 不要多於六項,細小項目歸於其它 5.2 由高到低陳列,其它項不可高於1,2項之分析重點.月費用支出分析(柏拉圖)2001年10月柏拉圖.品管七大手法- 直方圖.直方圖 (Histogram) 直方圖就是將所搜集的數據.特性質或結果值,用一定的範圍在橫軸上加以區分成幾個相等的區間,將各區間內的測定值所出現的次數累積起來的面積用柱形畫出的圖形.直方圖.直方圖的制造步驟1. 求全距: 全距=最大值-最小值2. 決定組數:分組不宜過多,也不宜過少,普通用數學家史特吉斯 提出的公式計算組數,K=1+3.32 LgN,普通之經驗值 可參考下表:3. 確定組距: 組距=全距/組數 普通取2,5或10

7、的倍數以 方便計算4. 確定下組界 最小一組的下組界=最小值-測定值之最小位數/2 測定值的最小位數確定方法:如數據為整數,取1;如數據為小數,取 小數所精確到的最后一位(0.1;0.01;0.001) 數據數組數50100610100250712250個以上1020直方圖.直方圖的制造步驟直方圖5. 確定上組界: 最小一組的上組界=下組界+組距 第二組的下組界=最小一組的上組界 6. 計算各組的組中點: 各組的組中點=該組下組界+組距/27. 作次數分配表: 統計出位於各組界間之數據個數8. 用X軸表示數值,Y軸表示次數,繪出直方圖.直方圖常見的形態1. 正常形2. 鋸齒形這種情形普通就來大

8、都是製作直方圖的方法或數據搜集方法不正確所產生.直方圖常見的形態3. 絕壁型4. 雙峰型 在理論上是規格值無法獲得某一數值以下所產生之故,在品質特性上並沒有問題,但是應檢討尾巴拖長在技術上能否可接受;例治工具的鬆動或磨損也會出現拖尾巴的情形 兩種不同的分佈相混合,例如兩臺機器或兩種不同原料間有差異時,會出現此類情形,因測定值受不同的緣由影響,應予層別后再作直方圖.直方圖常見的形態5. 離島型6.高原型 測定有錯誤,工程調節錯吳或運用不同原材所引起,一定有異常緣由存在,只需去除,即可制造出合格的制品不同平均值的分配混合在一同呵斥.直方圖常見的形態7.偏態型 往往為加工習慣呵斥.直方圖的制造實例某

9、制品規格質為210g,近期時有不良品出現,取樣品50PCS測量結果如右表,請繪出直方圖,並斷定其結果.156148165152161167150150136123161162170139162132119157157163157158165164173150166144157162172170137169153177155160152156160151163158146153142169148155.直方圖的制造實例解: 1. 求出全距: 177-119=58 2. 確定組數: 以經驗值取組數為10 3. 計算組距: 58/10=5.8 取6 4.最小一組的下組界=最小值-測定值之 最小位數/

10、2=119-1/2=118.5 5. 最小一組的上組界=下組界+組距=118.5+6=124.5.直方圖的制造實例序號組界組中點次數1118.5124.5121.522124.5130.5127.503130.5136.5133.514136.5142.5139.545142.5148.5145.546148.5154.5151.587154.5162.5157.5178162.5168.5163.579168.5174.5179.5610174.5180.5185.51合計506. 次數分配表.SL=Su=210直方圖的制造實例7. 繪制直方圖.品管七大手法(第二部分)散佈圖層別法控制圖Fe

11、b-09-2004.品管七大手法- 散佈圖.散佈圖(Scatter Diagram)為研討兩個變量間之相關性而蒐集成對約兩組數據，在圖紙上以點來表示出此兩個特性值之間的相關情形之圖形，稱為分布圖。分布圖於17501800間開始運用，因為它有XY軸，所以又稱為X-Y plot或 cross plot。分布圖包括程度X和垂直Y兩軸，用以代表成對的兩變數。假設兩變數有緣由與結果之關係，則緣由或稱自變數置於X軸，結果應變數置於Y軸。 出力正相關.散佈圖從散佈圖可以觀察變數X與Y呈現何種關係：正相關positive correlation：Y值隨X值添加而添加。負相關negative correlati

12、on：Y值隨X值添加而減少。無相關：Y值與X值之間沒有關係可循。出力正相關.實施步驟 利用柏拉圖找出影響品質特性的要素，再決定能夠相關之對應要素，作為分布圖X軸與Y軸代表的變數。搜集成對的XY資料。計算或觀察X與Y之關係係數。利用所得之資料，整理分析，以便了解控制情況或採取必要措施。相關性測量(Measurement of Association) .實施步驟 相關系數的定義: 假設散佈圖呈現如下圖的形狀,即n個點根本在一條直線附近,但又不完全在一條直線上,希望用一個統計量來表示它們的關係的親密程度,這個量稱為“相關系數,記為“r,它定義為: r =22.實施步驟 可以証明IrI=1當 r =

13、+1時,n個點完全在一條直線上,這時稱兩個變量完全線性相關r=1r= -1.實施步驟 可以証明IrI0時,兩個變量正相關,當x的值添加時,y的值也有增大的趨勢0r1-1r0當 r 0時,兩個變量負相關,當x的值添加時,y的值有減小的趨勢.實施步驟 可以証明IrI=1當 r =0時,稱兩個變量不相關,這時散佈圖上的點子能夠毫無規律,不過也有能夠兩個變量間存在某種曲線相關r=0r=0.實例:某一機構為瞭解一特定地區的空氣品質，連續二十天蒐集了該地區早上的平均風速及空氣中某特定氧化物的最大濃度，記錄如下表： .實例:天數12345678910平均風速36376245524065503551氧化物最大

14、濃度1821112415173152416天數11121314151617181920平均風速43475740485342554252氧化物最大濃度251112235720102412.實例:以橫軸為平均風速，縱軸為氧化物最大濃度，畫出散佈圖如下：.品管七大手法- 層別法.層別法(Stratification )層別法之意義: 為了要明瞭品質變異的緣由來自何處，就必須針對各項要素分開蒐集數據，加以比較，因此，將人員、資料、製造方法或機器設備等分開蒐集數據，以找出其間的差異，並針對差異加以改善的方法稱為層別法。 .層別法(Stratification )層別法之功用: 層別法為一概念性的方法，可

15、配合其他品質改善方法一併運用，透過分層蒐集數據，找出品質改善的最正確方法。 .層別法(Stratification )層別法之步驟 : 1. 確定運用層別法之目的。2. 決定層別項目，如依時間別、作業員別、機械別、原 料別.。 3. 搜集數據。 4. 解析緣由，比較差異。.層別法活用層別法的運用: 在搜集數據之前應運用層別法 QC手法的運用應特別留意層別法的運用 QC七大手法中的柏拉圖,查檢表,分布圖,直方 圖和控制圖都必須以發現的問題或緣由來作層別管理任務上也應活用層別法層別法.第七章 層別法.品管七大手法- 控制圖.控制圖 - 統計製程控制概述控制圖21世紀是品質的世紀 - J.M. Ju

16、ran (J.M. Juran 在美國品質管理學會年會上的告別演說中指出)6的管理: 制程在6控制下的不合格品率: A. 在過程的均值無偏移的狀態下為 0.002X106=2PPB B. 在過程的均值偏移1.5的狀態下為: 0.0034X106=3.4PPM注: PPM: 10-6百萬分之一 (Parts Per Million) PPB: 10-9十億分之一 ( Parts Per Billion).為了實現預防原則,20世紀20年代美國貝爾電話實驗室(Bell Telephone Laboratory)成立了兩個研討品質的小組.一個為過程控制組,學術領導人為- 休哈特(Walter A.

17、Shewhart );另一個為產品控制組,學術領導人為道奇(Harold F. Dodge)其后休哈特提出了過程控制理論及控制過程的工具- 控制圖( Control Chart). 道奇與羅米格( H. G. Roming)則提出了抽樣檢驗理論和抽樣檢驗表.休哈特與道奇是統計品質控制的奠基人.1931年休哈特出版了他的代表作:.標志著統計過程控制時代的開始.控制圖 - 統計製程控制的發展.控制圖 - 控制圖的結構控制圖: 是對過程品質特性值進行測定、記錄、評估,從而監察過程能否處於控制狀態的一種用統計方法設計的圖.圖上有中心線(CL, Central Line) 、上控制限(UCL, Uppe

18、r Control limit) 和下控制限(LCL, Lower Control limit),並有按時間順序抽取的樣本統計量數值的描點序列.溫度時間UCLCLLCL世界上第一張控制圖是休哈特在1924.5.16提出的p控制圖.控制圖 - 控制圖的原理-3-2-1+1+2+30.%99.73%95.45%68.27%正態分佈:0.%.控制圖 - 控制圖的原理旋轉90+3規格下限規格上限控制上限直方圖控制圖-3控制下限中心線.第一種解釋:控制圖 - 關於控制圖原理的解釋 點出界就判異: 即數學上的“小概率事件原理: 小概率事件在一次試驗中幾乎不發生,假設發生即判異常!UCLCLLCL假設過程正

19、常,即分佈不變,則點子出界的概率只需1/1000假設過程異常,則點子出界的概率將大大添加.第二種解釋:控制圖 - 關於控制圖原理的解釋影響產品品質的要素可分為偶爾要素和異常要素兩類偶因偶波對品質影響小難以去除聽之任之異因異波對品質影響大不難去除解決的對象.第二種解釋:控制圖 - 關於控制圖原理的解釋 將品質波動分為偶爾波動和異常波動兩類並分別採取不同的對策,是休哈特的貢獻:偶因偶波典型分佈異因異波控制圖檢出偏離典型分佈質因休哈特控制圖即常規控制圖的實質是區分偶爾要素與異常要素兩要素.第二種解釋:控制圖 - 關於控制圖原理的解釋影響產品品質的要素可分為偶爾要素和異常要素兩類偶因偶波對品質影響小難

20、以去除聽之任之異因異波對品質影響大不難去除解決的對象.即時監控,及時告警!控制圖 - 控制圖的作用UCLCLLCL.第一類錯誤: 虛發警報控制圖 - 兩類錯誤UCLCLLCL 生產正常而點子超出界外,根據點出界就判異,就犯了第一類錯誤.通常將犯第一類錯誤的概率記以第二類錯誤: 漏發警報 生產異常,但仍會有部分點子落在控制界限內,假設抽到這類樣本,就會犯第二類錯誤.通常將犯第二類錯誤的概率記以.如何減少兩類錯誤所呵斥的損失?控制圖 - 兩類錯誤UCLCLLCL使兩類錯誤所呵斥的損失最小 確定間距 經驗証明3 Sigma方式較好間距 , 間距, 兩類錯誤不可防止.控制圖 - 控制圖的種類分佈管制圖

21、代號管制圖名稱正態分佈(計量值)X-R均值 - 極差管制圖X-s均值 標準差管制圖Me-R中位數 極差管制圖X-Rm單值 移動極差管制圖二項分佈(計件值)P不合格品率管制圖Np不合格品數管制圖泊鬆分佈(計點值)U單位不合格數管制圖c不合格數管制圖.分析用控制圖:主要分析兩點: 1. 所分析的過程能否為穩態? 2. 該過程的過程才干指數能否滿足要求?控制圖 -分析用控制圖和控制用控制圖控制用控制圖 當過程達到我們所要求的穩態后才干將分析用控制圖的控制線延長作為控制用控制圖的控制界限.控制圖 - X-R Chart在計量值控制圖中,X-R控制圖系最常用的一種,所謂平均值與全距控制圖,系平均值控制圖(X Chart)與全距控制圖(R Chart)二者合