1、,品管七大手法,前 言,仅使用这些简单的质量改善工具，就可以解决工作现场所遇到的80%90%的问题。-石川馨当前企业应具备品质意识、问题意识、危机意识、改善意识，寻求自身工作的改善方法，在管理上应用统计技术的方法和观念，在全员努力之下来满足顾客要求和社会要求。 在品质活动中所采用的统计方法，即我们常讲的“品管七大手法”和“品管新七大手法”及“简易的手法”。,旧QC七大手法,旧QC七大手法： 检查表收集、整理资料； 排列图确定主导因素； 散布图展示变量之间的线性关系； 因果图寻找引发结果的原因； 分层法从不同角度层面发现问题； 直方图展示过程的分布情况； 控制图识别波动的来源；,检查表,日常管理
2、品质管制项目的点检、作业前的点检、设备安全、作业标准是否被遵守的点检。 特別调查制程问题原因调查、产品不良原因调查或为了发现改善点所进行的点检。 取得记录为了要制作报告所进行之数据收集和检核。,目的,检查表,所谓检查表，就是一张事先画好用来记载数据的表格。检查表可以不费吹灰之力将数据收集下来，而且使数据便于整理。检查表大致可分成以下几种类型：,定 义,检查表,点检用检查表确认作业实施与机械设备的实施情形，预防发生不良或事故。 记录用检查表1.不良项目调查用检查表2.不良要因调查用检查表3.缺陷位置调查用检查表4.工序分布调查用检查表。,分类,点检用检查表,记录用检查表,基本资料,检查表之步骤,
3、1. 确定收集资料的具体目的。 2. 列举所需数据资料的项目。 3. 确立对数据资料的分析方法,所采用的统计工具。 4. 绘制检核表。 5. 评审与试用。,散布图,何谓散布图 ?散布图通常是用来研究两变数间之相关性。 它包含水平及垂直两轴，用以代表成对两变数之数据。,散布图,1. 调查两特性值间之相关性 2. 判断异常值之存在与否 3. 应用于问题解决步骤中 4. 判断趋势决定最佳操作范围,目的,1. 原因(要因)与结果(特性)之关系 照明度与工作效率 品管圈开会时间与效果金额 2. 结果(特性)与他结果(特性)之关系 钢材之引张強度与硬度 品管圈开会之发言率与出席率 3. 结果(要因)与两个
4、原因(要因)间之关系 加热炉之保持时间与保持温度 灾害防止之安全动作与安全服装,关系分类,散布图,散布图之步骤,1. 收集成对的数据 30 组以上 2. 作纵坐标 / 横坐标 3. 点绘成对数据于图表用纸 4. 记上必要事项,散 布 图 看 法,正相关,当其中一变数值愈大，另一变数之数值也有增加的倾向时，代表此两变数为正相关 。,正相关,负相关,当其中一变数的特性值愈大，另一变数的数值却愈小时，代表此两变数为负相关。,负相关,曲线相关,当其中一变数的特性值某区间外（愈大或愈小）时，另一变数的数值却均愈小（或均愈大），代表此两变数为复杂曲线相关,曲线相关,无相关,当两个变数之值不具有上述两种待征
5、时，散布图几乎近似圆形，代表两者无相关。,无相关,散布图相关判断方法,1)对照典型图例判断法 2)象限判断法 3)相关系数判断法,散布图之应用,调查两特性值间之相关性可经由视觉直接解析判断其相关性，所以在品管中被广泛应用。 判断异常值之存在与否 一般而言，异常值多半因为作业失误、测量失误、转记失误等而发生，在制作散布图时，这些异常值常会偏离其他值甚多，因此很容易察觉出來。,散布图之应用,应用于问题解决步骤中 1、当找出了某现象所发生的原因后，若特性及要因皆为计量值时，便可利用散布图来验证其是否为具有重大影响力之要因。 2、原本无关之数据, 配合层别法之使用, 可能看出其中之关系3、用来检测数据
6、是否存在趋势或用于决定最佳操作范围等应用。,练习四,假设X表材料的成份(%)，Y表硬度，请依下表之数据绘制散布图。,柏拉图,何谓柏拉图 ？柏拉图通常用来区分造成品质问题之少数重要(vital few)原因，及多数不重要(trivial many)之原因。在品质改善活动中，着重于问题之主要原因上，则通常在短期內可得较显著之改进。,柏拉图,来源 意大利学者Vilfredo Pateto 1897年提出 少部分的人(20%)占有大部分的财富(80%)发展 品管学者Juran将柏拉图导入品管工作，做为分析属性或计数值之资料 用来区分造成品质问题之少数重要原因及多数不重要之原因讯息 1. 了解哪些项目属
7、于重要问题及大小顺序 2. 知道每一项目在整体中所占的比例 3. 可以预测减少某一项目后之整体利益 4. 可以知道改善之效果如何,一.排列图的概念,质量问题是以质量损失（不合格项目和成本）的形式表现出来的，大多数损失往往是由几种不合格引起的，而这几种不合格又是少数原因引起。因此，一旦明确这些“关键的少数”就可消这些原因，避免由此引起的大量损失，用排列图法，可为我们有效实现这一目的 排列图又名(柏拉图/帕累托图) 主要用途是： 1)按重要顺序显示出每个质量 改进项目对整个质量的影响； 2)识别进行质量改进的机会,关键少数，次要多数（8020原则）,二.排列图的步骤,1.选择分类项目 2.选择度量
8、单位(次数/频数/件数/成本/金额) 3.选择数据收集期间 4.画横坐标(项目排序递减，自左右) 5.画纵坐标(左：度量单位，右累计百分比) 6.画项目方块 7.画累计百分比折线 8.标出排列图主題及相关资料. 9.利用排列图确定对质量改进最为重要的项目,关键少数，次要多数（8020原则）,EXCEL制作步骤,范例,C B A,三.柏拉图的使用时机,1.掌握问题点(降低不良率) 2.发现原因(找出问题点) 3.效果确认(改善前后之比较),案例点击,案例点击,四、注意事项,1、关键少数小组有能力解决 2、分层项目不能有重迭 3、对策前后的效果时应注意以下三项 1.1.柏拉图收集数据的期间和对象必
9、须一样 1.2.对季节性的变化应列入考虑 1.3.对于对策以外的要因也必须加以注意,避 免在解决主要原因时影响了其它要因的突 然增加,练习三,练习三,试根据模检统计之检核表画出柏拉图。,A,B,C,StarQuality ToolsPareto Chart,Minitab 应用,EX：分层有误,我们对焊接工段6、7月份投入的控制器统计如下： 产量：422512台 不良品数：8746台 合格率：97.93%,关键少数，次要多数（8020原则）,特性要因图,一.何谓特性要因图? -表示质量特性与各种因素关系的图 一个问题的特性受到一些要因的影响时,我们将这些要因加以整理,成为有相互关系而且有条理的
10、图形,这个图形称为特性要因图.由于形状就像鱼的骨头,所以又叫做鱼骨图.绘制鱼骨图的方法很多，有两种最典型有两种，大骨展开法与小骨扩张法 p.s:绘制一张有用的鱼骨图实非易事，但可以有把握的说， 凡是善于解决质量问题的人，一定是善于绘制鱼骨图的,重要的因素不要遗漏，不重要的因素不要绘制,原因 现象 例一：有人经过餐厅时摔倒，主管立即赶到现场，发现地上有油请問这属于什么？,为什么有人会摔倒？,重要的因素不要遗漏，不重要的因素不要绘制,二.特性要因圖使用绘制思路,大骨展开法小骨扩张法-KJ法,大骨展开法,大骨展开法： 1）把所有认为对特性有影响的要因分成4-6个 项目，把每一个项目都一一画出大骨 2
11、）集体对每一条大骨上的中骨、小骨、细骨 依次逐一进行研究，在相互交换意见的同 时来追查原因并将原因依次计下 3）画完鱼骨图，就要对每一因素考虑其重要 性，并非图中所有因素都和质量特性密切 相关，把特别重要的因素标明出来 4）最后标上其他必要的说明，如标题，产品 名称，生产过程或小组，参加者，日期等,特性要因图 鱼骨图,小骨扩张法-亲和图（KJ法）,小骨扩张法1）准备名片大小的卡片约50张 2）让大家自由提出各自认为对特性有影响的要因 记录员将 这些要因计入卡片上 3）当大家把各方的意见全部提出时，把卡排列在桌 子上，在倾听大家意见的同时，把相互关系最密 切的卡片汇总起来，并加上名称，就成了小骨
12、， 再将小骨中彼此关系的卡片汇总起来，并加上名 称，则成了中骨，同样道理再形成大骨 4）将各卡片及其关联绘制成一张鱼骨图 5）把特别重要的因素标明出来 6）最后标上其他必要的说明,三.绘制特性要因图应该注意的事项:,1.绘制特性要因图要把握脑力激激荡法的原 则, 让所有的成员表达心声（集思广益、 发扬民主） 2.列出的要因应给予层别化（具体） 3.分析原因不能采取施，说明问题还没得到 解决，原因必须细分，直至能采取措施为 止。 4.避免因果颠倒（EX:-),HF涂布PUMP压力太大,7.LR-288药液反溅,外酸蚀不良,机,HF酸飞没到处溅,EX：因果颠倒,治具针棒报废高,材料,同仁作业手 势
13、不规范,装零件不平行,针棒材质不佳,针棒尺寸设计不当,针棒硬度太小,G1/G2段太长,G2/G3段R角太小,机台,埋入状况不佳,两边埋入差异,人员,EX：因果颠倒,机,YAM检测手段不好,管面温度太高,k1设备故障时间长,人,操作界面多为英文,药液固形份太高,人为误判率太高,环,法,料,设定没有按标准执行,涂布黑线不良率高,设备不懂操作,单机参数 波动太大,日夜温差大,温湿度波动大,程序不稳定,EX：末端因素为到位,设备,硬烤炉溫,转写,滾轮真圆度,配向机震动,配向机精度,材料,制程,人员,CF基板,配向布,配向,滾轮转速,配向间隙,APR设计,呼气相检查 限度,捲布人员,运转CENTER精度
14、,配向条纹,EX：末端因素为到位,机,料,环,圆弧伤,管子沾有异物,沾FRIT胶粉屑,托板脏,研磨液温度过高,旧管脏,新管脏,四、特性要因图的思考原则,脑力激荡法 简言之，就是聚集几个人,针对某一项问题提出好的创意的会议,1、脑力激荡法（四原则） : 1).自由奔放 2).意见越多越好 3).严禁批评他人 4).搭便车 2、5W1H法3、5M1E 4、系统图法(EX： 5S管理不佳),四、特性要因图的思考原则,举例说明,练习三,试举例说明特性要因图之应用。 EX：牛肉片嚼不烂？分组应用小骨扩张法进行原因分析整理,直方图,何谓直方图 ?,直方图是将数据分布的范围，划分为几个区间，将出现在各区间内
15、的数据之出现次数作成次数表，并将其以图(长条图)的形式表现出来。,直方图,特征 1.数据的分布型态 (分配状态)。 2.数据的中心位置 (集中趋势)。 3.数据离散程度的大小 (变异性)。 4.数据和规格之间的关系。应用 1.掌握数据的分布状态 (分配状态)。 2.调查离散或偏离的原因。 3.与规格做比较，检视有无问题。 4.调查改善前后之效果。,直方图之制作,次数分配表： 1. 由全体数据中找出最大值与最小值 2. 求出所有数据中之全距 3. 决定组数: k=1 + 3.32 log n数据数 组 数 50100 610100250 712250以上 1220 4. 决定组距: 组距=全距/
16、组数 5. 决定各组之上下组界最小一组的下组界=最小值-测定值之最小位数/2最小一组的上组界=下组界+组距 6. 计算各组的组中点: (上组界+下组界)/2 7. 作次数分配表,1.最大值 170 ,最小值124 2. 170-124=46 3. n=200 k=12 4. 46/12=4 5. 最小一组的下组界 124-1/2=123.5 最小一组的上组界 123.5+4=127.5 第二组的 下组界127.5 上组界127.5+4=131.5 第三組的 下组界131.5 上组界 131.5+4=135.5 6. 组中点=123.5+127.5/2=125.5,直方图之制作,次数分配表： 组
17、号 组 界 组中点 画 记 次 数1 123.5127.5 125.5 142. 127.5131.5 129.5 7 3. 131.5135.5 133.5 114. 135.5139.5 137.5 13合 计 200 (a) 将所有数据，依其数据大小划计于各组之组界內，并计算出其次数 (b) 将次数栏之次数相加，并以测定值之个数校核之，表中之次数总和与测定值之个数应相同。,直方图之制作,制作直方图： 1.将次数分配表图表化，以橫轴表示重量的变化，纵轴表示次数。 2.橫轴及纵轴各取适当的单位长度，再将各组之组界分別标在橫轴上，各组界应为等距离。 3.以各组內之次数为高，各组之组距为底，在每
18、一組上画成一矩形，则完成直方图。 4.在图的右上角记入数据总数n及数据履历，并画出规格的上限及下限。,直方图类型,在直方图中，数据分布范围之中央有一高峰，且整体图形接近对称。 此种直方图显示数据分配为 (或接近) 常态分配 。,1、常态分配,直方图类型,在直方图中，数据分布范围之中央有一低谷 (在中央的次数比较少)，而且两旁各有一高峰。 此种图形系混合两个钟型分配。可能之原因为数据來自两部不同之机器、两个(组)不同之操作员、两个不同之班別、两种不同之原料、或两条不同生产线。,直方图类型,如图中显示缺齿形图案,图形的柱形高低不一呈现缺齿状态,这种情形一般就来大都是制作直方图的方法或数据收集(测量
19、)方法不正确所产生.如下图所示,3.缺齿形,直方图类型,如图所示为绝壁形,另外一边拖着尾巴,这种偏态型在理论上是规格值无法取得某一数值以下所产生之故,在品质特性上并没有问题,但是应检讨尾巴拖长在技术上是否可接受;例治工具的松动或磨损也会出现拖尾巴的情形. 如上图所示,4.绝壁形,直方图类型,不同平均值的分配混合在一起,应层别之后再作直方图,5.高原型,直方图类型,测定有错误,工程调节错吴或使用不同原材所引起,一定有异常原存在,只要去除,即可制造出合规格的制品,6.离散型,直方图类型,如果平均值偏向规格下限并伸展至规格下限左边,或偏向规格上限伸展到规格上限的右边,但制程呈常态分配,此即表示平均位
20、置的偏差,应对固定的设备,机器,原因等方向去追查.,0,1,2,3,4,5,6,7,8,LCL,UCL,7.偏左(或偏右),练习五,Minitab 应用,StarBasic StatisticsDisplay Descriptive Statistics GraphHistogram,试绘出下表之直方图，并说明图中所呈现的可能情形。,层別法,目的 以数台机械制作同种制品时，各机械常有其特性或缺点，故制作品也就由于不同的机械设备而有差异，这就是使制品发生变异的主要原因。 如能按机械，分別收集数据加以解析，才能找出真正影响的原因，使用层別法调查原因才不会使原因混淆，影响行动的正确性。,层別的对象与
21、项目,1. 时间的层別 : 小时別.日期別.周別.月別.上下午別.季节別 2. 作业员的层別 : 班別.组別.操作法別.年龄別.性別.教育程度別 3. 机械.设备的层別 : 台別.厂所別.机型別.年代別.机种別.工具別 4. 作业条件的层別 : 温度別.湿度別.压力別.天气別.作业方法別 5. 原材料的层別 : 供应者別.制造厂別.产地別.材质別.大小別 6. 测定的层別 : 测定器別.测定者別.测定方法別 7. 检查的层別 : 检查员別.检查场所別.检查方法別 8. 环境.天候的层別 : 气温別.湿度別.照明別 9. 地区的层別 : 国內与国外別.南区与北区別 10.制品的层別 : 新旧品別
22、.标准品或特殊品別.制造別,管制图,管制图是一种品质的图解记录，在图上有中心线 (规格值) 及二条管制界限，中心线是一种规格值，二条管制界限是容许产品的品质特性在其间变动的范围。 在制程中用抽查的方式，将样本的统计量，点绘于图上，用以判断品质的变异是否显著。,何谓管制图 ?,管制界限,规格上限USL,管制上限UCL,规格值(中心值)SL(CL),管制下限LCL,規格下限LSL,管制图与常态分配,管制图的种类,依数据之性质来分类： (1)计量值管制图系管制图所依据之数据均属于由量具实际量测而得，如长度、重量、成分等特性均为连续性者。(2)计数值管制图 系管制图所依据之数据均属于以单位计数者，如不
23、良数、缺点数等间断数据均属之。 依用途来分类：(1)管制用管制图用于控制制程之品质，如有点跑出界限时，立即采取措施消除异常。(2) 解析用管制图此种管制图系作为决定方针、制程解析、制程能力研究。,P 管制图,管制图之判读口诀,第一类：界外 第二类：界内，但排列有缺陷, 1A外 23B 45C 66D(递) 8无C(7)15在C区 9(酒)醉躺一边 上吐下泻快14(要死),管制判异八准则,-石头判异口决,范例,练习十一,1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23,不是,管制圖的選擇,數據性質,計量值,計數值,樣本大小 N
24、=?,數据係不良數 或缺點數,N=1,N2,CL性質?,N=?,管 制 圖,X,_,X,N=25,N10,缺點數,不良數,N是否相等?,是,不是,單位大小 是否相同?,是,X,R,管 制 圖,R,X,管 制 圖,管 制 圖,管 制 圖,U,C 管 制 圖,X,X,Rm,p 管 制 圖,pn 管 制 圖,s,七大手法口決,鱼骨追原因 查检集数据 柏拉抓重点 直方显分布 散布看相关 管制找异常 层别作解析,游戏：隐形的正方形（2分钟）,对策表,有效性、可实施性、经济性、可靠性,制定对策步骤简介,制定对策通常可以分三个步骤进行： 1、提出对策 组织圈员集思广益 2、研究、确定所采取的对策 对策要具备
25、有效性、可实施性的特点，要 避免采用临时性的应急对策、尽量采用依 靠小组自己动手能够做到的对策 3、制定对策表 定义：对策表是整个改进措施的计划，是下一步实施对 策的依据，必须做到对策清楚、目标明确、责任落实。 制表原则：按照“5W 1H”原则制定。 主要用途：制订对策计划,有效性、可实施性、经济性、可靠性,QC小组常用的对策表的表头,有效性、可实施性、经济性、可靠性,制作对策表的重点,1、针对每一条要因都要制定对策； 2、对策必须要有目标值和可实施性； 3、采取的措施一定要保证对策目标的实现； 4、避免临时性的措施、通用的、不疼不痒 的权宜性的措施； 5、对策表要包括：要因、对策、目标、措
26、施、地点、时间、负责人等内容。,有效性、可实施性、经济性、可靠性,制订对策表常见的问题,“对策”是指做什么，要确切，“措施是指怎么做要具体，从上表我们无法看出确切的对策和具体的措施，所以无法用对策表去指导下一步的实施。,一、“对策”和“措施”混在一起，如下表,二、“目标”栏中没有定量的目标值,目标值尽量要定量，如果不能量化也要制订出可以检查的目标，这样才能对对策实施前后进行对比并确认其结果。,制订对策表常见的问题,三、在对策表中使用抽象的词语（要杜绝使用“加强”、“提高”、“减少”、“争取”、“尽量”、“随时”等抽象的词语）,制订对策表常见的问题,制订对策表常见的问题,四、不是针对每一条要因逐条制订对策。（不要把确定的要因又进行归纳，又按照“人”、“机”、“料”、“法”、“环”等类别将要因归纳到一起，统一制订对策）,
