20七月2023QC七大手法講義什麼是QC七大手法？QC:QualityControl(質量管制；品管)1.直方圖(Histogram)2.管制圖(ControlChart)3.魚骨圖(CauseandEffectDiagram)4.查檢表(CheckSheet)5.柏拉圖(ParetoChart)6.散布圖(ScatterDiagram)7.層別法(Stratification)QC七大手法

itemDayshiftNightshiftx管制圖因果關系圖/魚骨圖查檢表柏拉圖散布圖層別法100%LSLUSL直方圖1.直方圖說明：

劃分數據（如考試成績）的分配范圍為數個區間，計算各區間內該數據的出現次數，并制作成次數分配表。(2)用途：描述數據的分布（平均值、變異、對稱），借以判斷工序有無異常情形。并檢查該數據是否正常受控，有足夠的能力符合客戶需求。規格下界規格上界使用直方圖的目的1.)了解分配形態。2.)研究制程能力或測知制程能力。3.)工程解析與管制。4.)測知數據之真偽。5.)計算產品之不良率。6.)求分配之平均值與標準差。7.)藉已訂定規格界限。8.)與規格或標準值比較。9.)調查是否混入兩個以上的不同群體。10.)了解、設計、管制是否合乎制程管制。范例–微塵粒子的數據251291015141788221421722515532141514181524133222322191325114212617221281212631920642691425561229131517836141818101912233021119107164115151931171221126139131639104271281916(1)找出“最大值”，“最小值”以及數據的“個數”Max=39Min=1TotaldatapointsN=100(2)決定區間的個數K:K=NK=10(3)決定區間的寬度H:H=(Max-Min)/K39-1H=10~=4(4)

作出“頻次”表(5)劃出直方圖區間界限0.5~4.54.5~8.58.5~12.512.5~16.516.5~20.5頻次20.5~24.524.5~28.528.5~32.532.5~36.536.5~40.510142019111185115102015

頻次區間界限0481216202428323640范例–微塵粒子的數據常見的直方圖型態(1)正常型說明：中間高，兩邊低，有集中趨勢。結論：左右對秤分配(常態分配)，顯示至程在正常運轉下。(2)缺齒型(凹凸不平型)說明：高低不一，有缺齒情形。不正常的分配，系因測定值或換算方法有偏差，次數分配不妥當所形成。結論：稽查員對測定值有偏好現象，如對5，10之數字偏好;或是假造數據。測量儀器不精密或組數的寬度不是倍數時，亦有此情況。常見的直方圖型態(3)切邊型(斷裂型)說明：有一端被切斷。結論：原因為數據經過全檢，或制程本身有經過全檢，而出現的形狀。若剔除某規格以上時，則切邊在靠近右邊型成。(4)離島型說明：在右端或左端形成小島。結論：測定有錯誤，工程調節錯誤或使用不同原料所引起。一定有異常原因存在，只要去除，即可合乎制程要求，至出和規格的制品。常見的直方圖型態(5)高原型說明：形狀似高原狀。結論：不同平均值的分配混在一起，應層別之后再做直方圖比較。(6)雙峰型說明：有兩個高峰出現。結論：有兩種分配相混和，例如兩部機器或兩不同供貨商，有差異時，會出現此種形狀，因測定值受不同的原因影響，應與層別后再做直方圖。常見的直方圖型態(7)偏態型(偏態分配)說明：高處偏向一邊，另一邊低，托長尾巴。可分右偏型、左偏型。右偏型：例如，微量成分的含有率等，不能取到某值以下的值時，所出現的形狀。左偏型：例如，成分含有高純度的含有率等，不能取到某值以上的值時，就會出現的形狀。結論：尾巴托長時，應檢討是否在技術上能夠接受，工具磨損或松動，亦有此現象發生。2.管制圖說明：

把品質特性（如芯片的薄膜厚度）的點以記號標示上去，藉著該點在管制界限內側或外側的情形，可以判斷工序是否在控制狀態中。(2)用途：借由管制界限的訂定,區分出工序的變異的合理性。即時監控，并可以在制程異常時立即采取改善對策。管制上界管制下界目標值

規格界限

管制界限?問題:答案:來自客戶的要求對于產品質量的控管每一量測單點都必須在規格界限之內規格界限

規格界限

管制界限>=說明：管制界限工序變異的自然容許范圍對于制程/機臺的控管每一量測平均值都必須在管制界限之內說明：有如魚骨增長的方式，有系統地整理工作的結果（特性）以及其原因（要因）。(2)用途：

在改善小組的腦力激蕩之下，列舉所有可能的異常原因；逐一過濾之后，會發現平常忽略的小毛病，可能就是問題的根源。3.魚骨圖（因果關系圖）原因1結果原因2原因3原因4例：產品的良率太低Man

(操作人員)Machine(機器設備)Method(生產方法)要因特性Environment(生產環境)范例(1)–4M1E的方向4M1E:人、機、料、法、環Material(原材料)為何量測變異太大量測程序不嚴謹環境差異設備差異人員訓練不足人員技術差異量測程序未標準化設備維護未標準化檢驗問題數據取得不易溫度改變濕度改變清潔度改變振動因素機械不穩定設備磨耗電性不穩定數據換算不穩定范例(2)4.查檢表ITEMABC123說明：

在收集各種數據之后，為確認并能毫無遺漏的查檢，將結果制成簡單的表格。

(2)用途：可以讓數據的收集更為規律、有效；制成的表格更為簡明、易懂。機臺定期保養之后的查檢項目：ItemO-ringGasFlowLockChamberAChamberCChamberB范例5.柏拉圖100%說明：

分類不良及缺點等內容，然后按照大小順序，利用累計數據來表示。(2)用途：將問題點表現出來，并呈現其相對重要性，提供改善方向的優先順序。某餐廳的顧客滿意度調查：抱怨種類總件數百分比累計百分比1.coldfood2.saladnotfresh3.lackofcleanliness4.poorservice5.foodtastesbad6.foodtoogreasy7.flimsyutensils8.notcourtesy105(105/260)40%(94/260)35%(25/260)10%(13/260)5%(10/260)4%(9/260)4%(2/260)1%(2/260)1%40%75%85%90%94%98%99%100%94251310922范例coldfoodsaladnotfreshlackofcleanlinesspoorservicefoodtastebadfoodtoogreasyFlimsyutensilnotcourtesy501001502002501050100%0范例(續)

EAB

C

EADBC

60%柏拉圖可以用來說明改善過程的有效性：例如圖甲為改善前的柏拉圖，共有A,B,C,D,E五大不良原因。再來針對A與B前兩大原因采取改善對策，若干時日之后可以重新收集數據，劃出改善后的柏拉圖。由圖乙的結果顯示，A與B的發生次數明顯降低，C變成是最大的不良原因。整體效果改善60%.100%圖甲:改善前圖乙:改善后100%D范例6.散布圖說明：

將成對的二組數據制成圖表，以觀察數據之間的相互關系。(2)用途：

檢查二組數據之間的相互關系，尤其是對魚骨圖中的因、果驗證。當相關程度甚高時，可用回歸分析作進一步的研究、控管。Y（果）X（因）相關系數的說明r=0.9r=0.6 r=0.3r=-0.9 r=-0.6 r=0.3不相關正相關強正相關強負相關負相關有異常點存在相關分析(CorrelationAnalysis)正相關負相關計算相關系數：Sum(X-X)*(Y-Y)r= Sum(X-X)Sum(Y-Y)

可以使用Excel來計算:Tools->DataAnalysis->CorrelationFunction->Correl(X;Y)參考值r<0.3-->弱0.3=<r<0.8-->一般r>=0.8-->強22產品良率（Y）與因子X的相關性：8075產品良率706530323436384042X因子范例r=-0.62回歸結果：Y=119.07-1.23X

X

Y

337239763774327837784066367839664167358037763778387138697.層別法說明：以數據的共同點、特征為主，將對象中具有相同的作業者（人）、機械（機）、原料（料）或作業方法（法），分成數個集團。(2)用途：

區別出問題的來源，然后可以給予更好的控管、改善。AB管制圖的層別：AABBCCABBBCCCA作業者ABC總圖原料ABC

總圖

直方圖的層別：機臺A機臺B總圖散布圖的層別：QC七大手法的應用1.)根據事實、數據發言、查檢表、散布圖。2.)整理原因與結果之關系，以探討潛伏性之問題特性要因圖。3.)凡事物不能完全單用平均值來考慮，應了解事物均有變異存在，須從平均值與變異性來考慮直方圖、控制圖。4.)所有數據不可僅止于平均，須根據數據之來龍去脈、考慮適當分層層別法。5.)并非對所有原因采取處置，而事先從影響較大的2~3向采取措施，即所謂管理重點柏拉圖。數據數據=事實數據的分類：一、依特性可分：1.定性數據2.定量數據a.計量數據b.計數數據。二、依來源可分：1.原物料及制品市場數據2.制程數據3.檢驗數據。三、依時間先后可分：1.過去數據2.日常數據3.新數據。應用數據須注意重點

1.搜集正確可用的數據。2.避免個人主觀判斷。3.掌握事實真相。整理數據的方法

1.機器整理法。2.人工整理法：a.卡片法b.畫計法。整理數據的原則1.發生問題而要采取改善對策前，必須有數據為依據。2.對于數據使用目的應清楚了解。3.當數據收集完成后，應立即使用它。4.數據的整理與運用，改善前、改善后所具備的條件應一致。5.數據不可造假，否則問題將永遠無法解決。圖表圖表的運用可以將繁雜的數字性情報轉化，以最簡單的方式表達出來，易看易懂，一目了然。現場的數據或情報，用點、線、面、體表示大概情勢及鉅細變動于紙上的圖形，稱為圖表。其目的是：1.)方便人的視覺，使能獲取更多的情報，并使之能傳達更迅速，更易被人了解，更快看出情報內容。2.)自一組數據，把握到更多的情報，而采取必要的對策。圖表的種類1.)解析用圖表：將過去的數據或狀況，作成圖表加以解析，從中發現問