1、1QCC 培训材料：QCC 培训七大手法之一一、如何取数据：11 数据的表现 5W1H我们在生活中会遇到各种各样的数据。但如果数据取的不对或与事实不相符，则会误导我们的判断。举例来说：工厂中经常听到这样的反应，XX 赶紧去看看吧，我们那快不行了，下线的机器一堆一堆的，快没法干了。听到这，大家可能会想到。他都说什么了，说的什么呀，这就是数据不准确， “一堆一堆的不是数据” 。我们可以看下面一个例子：这是柳总、杨总、郭总作客经济半小时的一个例子“联想集团业务重组引起了新闻媒体的极大关注，4 月27 日，集团总裁柳传志、高级副总裁扬元庆和郭为三人应邀来到 CCTV2经济半小时演播室，就联想的业务重组
2、，接受了节目主持人的采访” 。 （以上摘自联想内部杂志）在这里我们可清晰的得出如下内容。时间：4 月 27 日（When ）地点：CCTV2经济半小时演播室。 （Where）做什么：接受节目主持人的采访。 （What）谁：柳传志、扬元庆、郭为、节目主持人（Who）为什么：联想业务重组引起了新闻媒体极大关注（Why）怎么了：联想业务重组了（How）如此活用 5WIH 报导消息，便可以正确的反映出事实。这短短几句话可以说是表现事实的典型例子。在生产中，我建议大家也应采用 5W1H 手法报导生产问题：例 CELL 车间现在在生产儒博士 S2100 机型时，因主板有问题而停线，请工程确认一下。N （总
3、数）=2；C（故障）=2；U（不良率）=100%，我们最起码在汇报问题时要明确 N,C,U。12 数据是表示事实的依据前两天，我看了 STARTV 上的一个体育节目：摔角比赛 就是美国人玩的一种较残忍的类似于拳击、散打之类的运动项目。比赛是由文森特对范里波斯，比起体型较大的文森特来说，身材矮小的里波斯在气势上就弱了一层，结果被打败了。当时我注意了一下电视里显示出来的双方的资料，这是以数据的方式来表现的。文森特 范里波斯外 型 体型很大肉厚重感 体型较小肌肉不大身高 208cm 185cm数据体重 242kg 119kg今日胜负 以上数据我们可清楚的了解到两人的外型与大小的不同。数据：是“表示从
4、观察等方式所得到的事实” 。体型大小也可称为数据，但是一般来说数据是“用数字这种共通的语言来表示从观察等方式所得到的事实” 。若使用数据，则每人都可正确的表现出事实。例如：有人说：“北京的夏天真热，可是武汉的夏天比北京还热，南京的夏天又比武汉还热。 ”这可能是一个事实，但毕竟来自个人的感觉，谁也不能确定是否是事实，于是我们来看下面一张表：北 京 武 汉 南 京月 份 7 8 7 8 7 8当月平均温度 293 287 301 297 315 3082当月平均湿度 61 63 68 71 77 75（摘自中国气象局 1999 年 ）有了这样的数据，就可以较易的使人相信这个事实了。另外在摔跤比赛后
5、，一般都会有一张表： XX 名XX 胜 XX 败我们现在看甲 A 联赛各队（近五年）主、客场胜负分析情况表：时间 队名 主场 1996 年 1997 年 1998 年 1999 年 2000 年北京国安 2：1 1：0 1：2 3：1 2：1大连万达 1：4 2：0 0：1 2：1 1：2从这个数据中我们可看出两队的实力对比，谁胜谁负一目了然。国外博彩也通常采用这种方法来计算胜败率。13 了解数据的性质：我们将文森特和范 里波斯用多种数据表示归纳整理后（见下表）：文森特 范里波斯体型大、重 体型小、轻 选手中最重的 选手中第二轻的 13 胜 2 败(获胜率 86.78) 7 胜 8 败（获胜率
6、 46.78） 身高 208cm,体重 242kg 身高 185cm,体重 119kg这里面就出现了几种数据：（1）计数值数据（经计算而得来的数据） ，如上表B/15(13+2)=86.78 品质管理中如不良率 U。（2）计量法的数据（经测量而得来的数据） ，如上表如身高、体重、品质管理中尺寸、时间等。（3）其它数据，如上表QC 发奖时，会有 XX 第一，XX 第二，这是无法表示绝对长度和数字的一种数据，但大部分人较喜欢这种方式。例：考试后，XX 说你 90 分，我可能立刻问一句：“哎，那我第几呀？）我们在归纳和整理数据时，会因数据的性质不同，而使得归纳出内容也不同。因此必须清楚知道数据的性质
7、。14 正确数据的收集方法为了能正确表述事实，在收集数据时必须注意以下事项：（1）清楚知道收集数据的目的。 （在收集数据时，必须清楚知道收集这种数据的目的，即这种数据干什么用的）（2）清楚列出数据收集的条件：用 5W1H 方法，在品质管理中：What(什么 )物料名称、品质特性Where（哪里）现场名称（工位名称）How（如何）样品的大小，抽检间隔，测量单位，测定工具When（何时）数据收集时间Who（对象） 操作员，检查员的姓名Why（为什么） 收集数据的目的3例：摔跤的例子：WhatSTARTV 播放的摔跤比赛Who于丰When6 月 11 日Where在家里How 躺着看Why闲的没事总
8、而言之，在收集数据时，必须明确地规定其标准。X 年 X 月 X 日制品名称 推杆 A 工艺图纸 （8531）XXXX X 年 X 月 X 日品质特性 由外径尺寸 现场期 间测定单位 mm 标准日产量 机械号码 AC826最大 5.37 数量 N=5 操作员 XX规格界限 最小 5.23样品 间隔 每小时规格编号 FB1FA 测量工具号 MB725检查员签 章 XX测定值时间 制品号码X1 X2 X3 X4 X5计时平均值X范围R编号6/21 9AM 1 5.33 5.34 5.33 5.35 5.3210AM 2 5.36 5.36 5.37 5.37 5.3811AM 312AM 4使用上述
9、数据表来收集数据，可以很明确地知道数据的收集条件，提高数据的可信度，在收集数据时，先在小纸片上记录再转记，此方法较常用，不过转记时应注意常有遗漏等错误。数据收集时，以详尽的数据表决定方法，则每一个人都能正确地表现事实。（3） 取得的数据要能丰富的表现事实。一般来说我们所采用的数据并不是真的要将调查的产品逐一做完全调查后而收集的数据，大多数都是调查其中一部分，在品质管理上我们称之为样品，其所收集的的数据就是来自这些样品。这些样品必须是能代表所有的产品，在采用时，要注意样品本身一定是全体中的代表性样品。例：条件相同时，同时生产的（同一生产线）1000 个螺丝，为了调查该螺丝的品质，因为不可能调查全
10、部 1000 个，因此只查 5 个，此时若采用集中在同一地方的 5 个螺丝可能会产生偏差，因此将所有的螺丝充分混合，再从中随意抽取 5 个，这种方法，就是所谓的随机抽样。另外，在调查所抽出的样品尺寸大小时，要使用正确的测量法以正确方式测定，才能取得正确的数据，如此一来在收集数据时，就不用费过多精力去调查，或是无法正确的表现事实了。15 整理数据：收集到的正确数据就可用各种数据统计方法来归纳整理了，数据经进一步整理，相信一定比原来的数据更易了解。我们可以根据我们想知道的目的来整理数据，且比原来的数据更容易了解，这就是数据整理。品质管理就是根据事实来进行，能正确的表现事实的数据，将其归纳整理所得的
11、结果就是公司（现场）管理，作业的方针，品质管理所使用的 QC 手法就是整理归纳数据的最佳方法，品质管理方面在整理数据上所使用的手法中，最常使用的就是 QC 七大手法，即查检表、特性要因图、柏拉图、直方图、图表、散布图、管制图以及层别法。查检表（CHECK LIST）4在生活中我们会遇到许多使用查检表的地方，一次我参加新员工培训时在准备随身物品时就准备了一张纸，上面写着如：毛巾、香皂、牙刷牙膏、呼机、手机、衬衣、运动鞋、运动裤、纸、笔等，准备好后，逐项一一核对，这样既快又有条理而且方便，最重要的是不会丢东西。工作中，其实我们也在用查检表，如自检表，在 CELL 车间先分成几类：螺钉类（光驱钉、软
12、驱钉、电源钉、硬盘钉） ；线类（光驱线、软驱线、面板线） ；卡类（写保护开关、 ） ；条码类（22 位条码、标牌、部件条码、Intel 标、前标）我们照着这个只要是认真全面的检查则绝对不会有错。那么究竟什么是查检表呢？21 查检表：是指在收集各种数据之后，为确认并能毫无遗漏的查检，将结果制成的图表，此表则是查检表。查检表是将数据或工作的结果以简单的符号记录、在经过数据归纳之后，就可以看出工作是否会发生差错，是一种相当方便的手法。22 查检表的种类：查检表可分为 2 种：一种为记录用查检表：记录用查检表是将数据以简单的符号整理记录下来，可正确的把握现状，也就是掌握现状的报表。例：下面是一个搬家公
13、司为缩短搬家时间而做的查检表：注：| | | | 为日本记录数据之法，相当于我们划的“正”字家里 电器 装饰物 其他日期种类家庭构成椅子桌子柜子 床电视冰箱音箱计算机植物 画 钟 书 衣服环境合计6/21 A 先生四口之家 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |6/22 B 先生三口之家 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |男人女人 小
14、孩举一个例子，东京某食品店老板想知道什么时间，什么客人，购买什么东西最多，于是做了一个盒子，将代表某食品的有色样球放入木柜中（钱盒旁） ，于是就能了解什么样的时间会有什么样的客人来买什么食品，从而决定人员上货时间问题（见上表） 。其实这种记录用查检表的种类相当多，不过无论是哪种，都是利用查检表收集数据，正确把握现状，以找出改善问题的对策。查检用的查检表：在工作中应该有机械的检查、安全的检查、作业结果的检查，这种工作就是对需要检查或确认的事项逐一查检，以防有事故或错误的发生。例 CELL 车间装配自检表。因此在将“不能不做的工作”及“不能不做的事项”整理出来列出一张表，然后一个个查检工作的结果，
15、就可以避免遗漏且能正确有效的完成工作。这种方式就是查检用的查检表。23 查检表的作法：我们以某工艺品店店员针对手工艺品，5顾客喜好程度进行调查等举例说明如何作成查检表。（1）决定制作查检表的目的及如何收集最适当的数据，在这个例子中调查的目的是针对顾客对商品的关心程度。于是分成“驻足 30 分以上，看且动手摸的人” ，即有兴趣的客人以及表示关心而会问问题的人，也就是有购买欲的客人。（2）决定分类项目：也就是说整理归纳出想调查的事项，在此，是销售的工艺品中，想知道客人对哪类商品会感兴趣，所以分类项目是工艺品种类。（3）决定查检表格式：决定以记号记录的格式，在这个例子中，竖排为商品种类，横排为每一天
16、（一周内） 。在查检表中，此格式较普遍（其他何种方式无所谓，关键是数据如何能正确表现出来）（4） 决定记录数据的记号：将所收集的数据记号化，例如：斜线来计算顾客数。（5） 记入必要事项：所有的数据以记号方式完成，最后标上标题，同时要将收集数据的期间，收集者等易遗漏的事项一齐记入。例：记录中查检表：时间(6)项目1 2 3 4 5 6 7 合计有兴趣 2 6景泰兰想买 3 1有兴趣 4 2唐三彩想买 5 4有兴趣 1 5刺绣想买 2 324 查检表制作要点：（1）制作符合目的的查检表。无论针对什么制作的查检表都有其目的，使用查检表目的主要有以下几种：A正确地把握现状。把握了现状后，就可以明白现场
17、的问题点B整理原始的数据：配合目的来整理，经测定所收集的来归纳分析的数据（原始数据）C正确地管理工作：用来确定工作是否按标准进行。D详细调查工作内容：详细调查工作内容或调查多种物品之间的关系。E查检：将查检结果整理成查检表，可决定制品的合格或不合格，以便掌握品质。（2）充分检讨分类项目：数据分类时，应该记入哪一项目，为使不会发生迷惑，就应把所有数据的分类内容全部具体的包括进去，项目可按工项顺序或分类顺序排列，这样比较容易记录。（3）记录要简单：记号要尽可能简单，避免用文字或数字。例如 | | | | ，正，X，#等，将多种数据全部记入一张表，我们可用多种记号或分类等方法来区分，其实只要下足工夫
18、，一定可以做 到 6用简单的方式来表示数据具体的内容。（4）以记号来整理数据继续用记号，则数据自然就整理出来了。然后制成有用的图表，其中亦包括了制作查检表的目的。（5） 根据所得结果采取对策：查检表作完记号后并未结束，如果不根据所得结果采取各种对策，那么整个过程就失去意义了。QCC 七大手法之二特性要因图31 什么是特性要因图？特性要因图：是指有系统地整理工作的结果和原因。换句话说，它是一种针对特性来分析其要因所带来的影响，以便追求原因的 QC 手法。其实我们大家对其早已不陌生了，我们平时经常在用，只是分析的不是很理想而已。特性就是长度，进度，不良率等代表制品、品质特性的简称。此外它也是代表管
19、制品的性能及运转能力，制品是我们的结果，特性则是表示工作的结果，因此品质管理把特性当作结果。要因就是重要的原因，表示制品品质的特性会因许多原因而变化。不过在所有原因中被认为会影响特性者则视为要因，并记入特性要因图中。特性要因图因其形状很像鱼骨，故亦称为鱼骨图，他是在推行全公司 QC 活动时，所有参与人员均非常熟悉的手法。特性要因图是品管权威石川馨先生所创始的手法，所以国外亦有称石川图，已成为全世界均在活用的手法。32 特性要因图的作法：步骤一：决定问题特性：所谓的特性这个名词我们很少听到，首先说明一下，若在工作的结果产生时，制品品质，成本产量，安全及职业大会在工作现场会形成问题，用最简单的方法
20、就是把它视为工作的结果，为了能制作出好的特性要因图，必须把工作的结果，尽可能地以事实具体地表示出来。特性要因图是追究原因的手法，而非提出对策的手法，请特别注意这点不要用错，特性是尽可能地将事实具体表现出来，最好是能用数量具体表示出来。例：“提出的改善方法距设想的还差2 件”就比“提出的改善方法离设想的目标还差些”听起来要好。这些是因为它们将要因更具体的表现出来了。步骤二：主干为特性，在这里主干是在圈会中圈员不发言，并加框，然后用一条粗线从左到右，这条有箭头的线就是主干。方法 计划在圈会中圈员不发言辅导员 圈员7步骤三：记入支干，将许多要因分类成 48 种左右，写在朝向主干的方向，所谓支干是影响
21、特性的特别重要的原因，故可视它为要因的大分类项目。在这里我们选了四项。步骤四：记入分支，小支，细支，对支干来说，要因的对象太大了，以致无法采取行动，因此针对支干，利用分支，小支，细支来一一分解要因，直到分解成的要因可以采取具体的行动为止。一般来说，要提出要因，最好反复问 5 次为什么？为什么？例如：提案改善提出的件数少为何？ 本人未找出工作现场的问题点，为何？ 不了解工作的内容，为何？学过但忘了，为何？ 只听过前任者说过，为何？ 没有作业标准。此外，也要使用集体创造性思考（通用性过自由的发言以产生新的构想方法）等来举出应考虑的要因，再利用小支 分支 支干的特性要因图加以归纳整理的方法。步骤五：
22、确认要因在要因列出后，大家必须再确认其内容一次，查检的重点有两个。重点 1：查检要因是否有遗漏。一个人对事物的看法、想法难免会有偏差。如果是许多人共同提出意见，并加以整理，就可以更客观地集合看法，亦可避免遗漏要因。所以请所有圈员务必确认要因。在这个时候，可以多听听大家的意见，不光是本圈圈员，还应包括后作程的成员及上司、其它职员等相关人员意见，如此必定可以作出最佳的特性要因图。重点 2：支干的要因是分支，分支的要因是小支，小支的要因是细支，像这种因果关系是否抓住重点、是否走错方向也必须清楚。此查检方法可用步骤的注释所述（为何为何问答法） 。针对 1 个分支的要因，至少反复三次为何？一般来说，如果
23、反复五次为何为何？则第五次为何的回答内容通常就是对策。步骤六：判断要因的重要程度针对一个一个的要因，从对特性的影响程度及是否有助于对策的订立等两面来判断要因的重要程度。对于特性来说，什么是重要的要因，以及哪个要因影响最大，这些都必须好好检讨，同时基于工作的经验，将对特性影响较大的要因加框或者上颜色，使大家可一目了然。步骤七：记入相关事项，当图完成后，要在空白的地方记入特性要因图的名称，完成年月日，及作者名等相关事项。33 特性要因图的制作要点：（1）要因是集合许多人的意见而作成的，尽可能找各个人，以各种不同角度，集合所有意见，即使看来相当无聊的原因，也要一一记入。（2）经常追正并加以修正。（3
24、）特性是表现缺点，且应尽可能利用数值来表示。（4）制作一个或数个特性要因图。（5）找出重要原因，根据它制作特性要因图，更进一步追究原因。（6）以现场事物来确认事实，考虑要因。光由头脑考虑出来的要因毕竟太过抽象，只有以现场或实物的实验，基于事实的根据，找出形成问题特性的来龙去脉，再加上有系统地整理要因，这样才是真正好的特性要因图。34 特性要因图的整理8（1）特性要因图的适用范围很广，任何地方、任何人皆可使用请不要考虑得太过困难与复杂，可以一次轻松地把它写下来，这样就能发挥很大的效果。（2）特性要因图是讨论的方向指引特性要因图是一种提出一个主题透过大家的知识及意见归纳整理的手法，由大家共同制作
25、特性要因图，可以激励每个人的头脑，往往会有意想不到的收获。将所提出的意见都列入主题 的那个位置。如此一来，特性要因图也引导了讨论的方向，提高了讨论的效率。（3） 特性要因图是管理的工具身边有了特性要因图，一旦出现不良品，有了抱怨产生时，可以很容易地利用特性要因图找出其原因。此外，还能针对原因作出对策。所以说，特性要因图也是管理的道具。（4） 特性要因图是改善的出发点特性要因图是整理问题的原因，寻求改善点时所使用的 QC 手法。所以它是促进工作现场改善的必要手法，特性要因图也可以说是解决问题的出发点。（5） 书写特性要因图可作为教育之用书写特性要因图是在经过现场人员的经验及技术讨论后的加以整理归
26、纳的工作。这也是工作的研习。此外，特性要因图内会记入工作现场技术的内容，以及目前现状的事实，所以 在教导工作时也是相当便利的手法。（6） 特性要因图是工作现场技术水准的标准特性要因图是将该工作现场目前的技术内容以简明易懂的方式归纳整理而成的。在决定作业标准或改进时，如果使用特性要因图，则可以详尽地了解工作内容，有助于制定或改进 的工作。所以说，观察特性要因图便可了解该工作现场的技术水准。柏拉图41 柏拉图：是指分类不良及缺点，然后按大小顺序，利用累积数据来表示的图。只要看就可以很容易的了解哪个项目是不良或缺点集中的部分，因此柏拉图是将不良或缺点（即问题点）表示出来的 QC 手法。柏拉图的原名来
27、自意大利一位经济学家的名字：柏拉图，最初调查个人收入呈何种情况的分布，在坐标上依次标出收入多的人其收入的金额。累积所得率人员比例42 柏拉图的作法生产中常出现各种不良，下面我们以“降低标签的不良”为题， （因为标签不良情况很多，若用人力去修正需费很多的功夫）来讲述一下柏拉图的做法：步骤一：选定主题主题是“降低标签的不良” ，其次是收集标签不良的数据，标签不良也包括了许多内容，因此我们以不良内容作分类，我们先做了一个查检表来收集数据。主管 指导人 执行者日期：2000 年 6 月 28 日9工程不良检查表制品名 奔月 4000 生产数量 1000生产月日 2000/06/28 工程名 调试不良项
28、目时 间标签脏 标签位置错不良个数良品数 不良率9：0011：0011：0014：0014：0016：0016：0018：00步骤二：依分类项目整理数据。收集完数据后，便依分类项目来整理数据。我们利用查检表（上述）将最近 5 天的数据，按不良项目类别，日期来整理如下表：下面我们就按这个内容来讲述柏拉图的作法：不良项目 1 天 2 天 3 天 4 天 5 天 合计标签有瑕疵 28 32 35 31 22 138标签位置不对 47 52 38 43 49 229标签重贴没贴好 8 16 17 18 12 71标签印刷不良 82 93 76 88 80 419其他 1 9 11 16 8 45合计
29、166 192 177 196 171 902步骤三、制作计算表：数据整理后，将各项目的数据由大到小排列，并制作计算表制程调试工位合格证贴装取样数n=902对象降低标签不良数据收集过程2000 年 6 月 236 月 28 日作成6 月 28 日圈名：风和圈作者：XX数据收集者XX，XX，XX不良项目 不良个数 累积数 影响度% 累积影响度标签印刷不良 419 419 464 464标签位置不对 229 648 254 718标签有瑕疵 138 786 153 871标签重贴没贴好 71 857 79 950其 他 45 902 50 1000合 计 902 100步骤四、计算累积数，影响度，
30、累积影响度步骤五、记入必要事项（填表）如：数值、时间、收集时间、完成日期、记录者名字等。也就是说必须对何种目的，由谁做成，何时完成等做清楚的交待。步骤六、画坐标图：用坐标纸画上横纵坐标完成日：XX不 作者：XX 10010良 800 时间：XX 累个 积数 600 影响400 度200标 标签 签不 位良 步骤七、画柱形图：依照数据大小来画，每一柱形宽度相同并柱与柱之间无间隔。步骤八、画累计线： 将先求出的累计数，在每一柱形的右上方作记号，用直线把记号连接起来，即形成累计 线。步骤九、标上累计影响度刻度：从其他外边向上延伸，与累计曲线交叉，将此交叉点计为 100%，由 100%向下 10 等分
31、，并计入刻度，最后也像步骤 5 一样记入必要事项，这样就完成了柏拉图。43 柏拉图使用方法的要点：（1） 直轴以金额表示较易了解：每个人对钱都比较敏感，如果我们将不良个数换为损失的金额，则更易使人了解。以金额表示时，可能会出现不同的柏拉图，但换算为钱后，个数再多也不是重要的问题点。 （2） 数据少的项目则一并列入其他项。 （3） 教导寻找问题点的方法。 、 改善后（4） 不只是用来整理结果，还应用来解析原因。以标签不良为特性，做特性要因图分析，得出种种要因，再分别以要因来收集数据，发现可能是例：“墨盒的保养”是不良中发生比例最大的原因，也就是说，为降低标签不良，必须改善“墨盒的保养”总之这是一
32、个循环往复，不断推进的 QC 手法，将柏拉图与特性要因图有效的并用，就可活用在解析原因上。（5） 简明表示不良数并指出问题点：柏拉图不仅清楚的表示出问题点，同时也简明地表示出各项不良的数值。因此，柏拉图不但记录了不良的情形，也能做到变形的情形，我们用改善前后的柏拉图来比较，所任的效果是任何文字所无法描述的。44 柏拉图的整理：柏拉图是将工作现场中形成问题的不良品，缺点，索赔，事故等依现象或原因来取得分类数据，并把不良个数或损失金额按大小顺序从最大者开始排列，将其程度画成柱形图，累积数则用曲线来表示的图表。标签有瑕疵标签重贴没贴好其他标签位置不对11柏拉图是一种从观察全体来决定管理，并确认其效果
33、的 QC 手法，它是现场 QC 手法中最重要的一种，且它也是一种简易的 QC 手法，我们不但要学好它，关键是要将其活学活用于 QC 活动中。五、直方图每天，我们都在为能制造出品质优良的产品而努力，可是即使是相同的材料或遵照相同的作业标准，所制造出来的产品品质，即品质的特性也会有所不同。品质特性：如长度、重量、时间、温度等在测定后所取得的数据中，以最大的数值为中心，然后按大小顺序依次排列，这就称为产品的群体分配。想了解这种分配，即群体的性质，最有效的手法就是直方图。直方图：就是划分数据的分配范围使之成为多个组，计算各组间数据出现的次数，并制作次数分配表。51 直方图的作法：步骤一、收集数据要制作
34、直方图，必须取得 50200 个数据，如果数据数量（n）太少，就不易找出群体的性质。步骤二、求出数据最大、最小值（先从各列中找出最大、最小值，再进行比较找出最大、最小）我们以电动刮胡刀片厚度为例来看一下：最大值 50.8 最小值 45.5M472478476458479481480483495470479464470480496488487480485486503491481477493488464508483470483479488495049149947446947149247748448947149647448049248849249247948047948948348448547448
35、248448148846848148645548947948448501475477478465481478475486481479474496497468473494477479480482468495477460466486487 中心值 组 界 次数分配457 45.4545.95 | |462 45.9546.45 | | |467 46.4546.95 | | | | |472 4 6.9547.45 | | | | | | | | | 477 47.4547.95 | | | | | | | | | | | | | | | |482 47.9548.45 | | | | | | |
36、 | | | | | | | | | | |487 48.4548.95 | | | | | | | | | | | | | |492 48.9549.45 | | | | | | | |497 49.4549.95 | | | | | | 502 49.9550.45 | | |12507 50.4550.95 |步骤三、决定组数：直方图柱形的数值以 K 来表示，K 是将数值开平方，求出整数，即 K= n = 100=10组数为 10.一般来说,数据对应组数有一个表：数据数 组数50100 610（约）100250 712（约）250 以上 1020（约）步骤四、决定组距：组距的求法是最大值
37、减最小值再除以组数所得到的数值必须是测定单位的整数倍，因测定的最小单位为 0.1,0.5 是其整数倍,因此决定 0.5 为组距。步骤五、决定组的组界值（组的边界）测定单位 0.1 例：第 1 组的组界下限=最小值 2 =45.5 2 =45.45第 1 组的组界上限第一组的组界下限+组距=45.45+0.5=45.95因此,各组从第一组组界上限相加,依次加 0.5,即得出各组组界.步骤六、求出各组中心值：各组中心值=组的组界下限+组的组界上限，并除以 2。组的下限+组的上限 45.45+45.95 例第一组中心值：组的中心值= 2 = 2 =45.70步骤七、计算数据的次数计算各组中数据列入的
38、次数，一个个观察数据是在哪个组，然后在次数分配一栏中作记号，只看这个表就可以大致了解群体分配的情形，这个表又称为次数分配表。统计完数据后，再核对一遍数据。步骤八：制作直方图用坐标纸画上因素，横坐标为数据，纵坐标为次数，横轴刻度以组间的中心值为划分基准。刀片厚度直方图数轴 n=100 X次 下 X =48限 S=1.01数 44.00组距 h=最大值 -最小值组数=50.8-45.5 =5.3 =0.53 0.510 10制品名：刮胡刀工程名：刀片研磨规格：47.00+3M日期：6 月 27 日（取 数据时期）作成日期：6 月 28 日作者：XX13刀片厚度44.2 45.2 46.2 47.2
39、 48.2 49.2 50.2 51.2步骤九、记入必要事项：（履历表）53 平均值及标准差的求法：平均值：表示分配中心的尺度为平均值标准差：表示分配差异的尺度是标准差，标准差小就表示全体的变异小，分配大多集中在平均值附近。步骤一、完成计算表步骤二、决定 X 值栏（一般是 f(次数)最大时为 0，上下递减） ，X 是使计算简单所加的系数。步骤三、求出 fx,合计即将 fx 相加所得。步骤四、求出 fx2步骤五、求出平均值fx 即 X=X0+ n h fx 的合计 =(X 是 0 组时的中心值)+（数据数 ）（组距）8 =48.2+ 100 0.5=48.160测量值为小数后 1 位，计算 X
40、为小数点第 3 位。步骤六、求出标准差fx 2（fx） 2 （fx 2的合计） （fx 的合计） 2S=h n =（组距） (数据数)n1 （数据数）14.04（8） 2=0.5 100 =1.009 1.011001步骤七、将 X 及 S 值记入直方图，并画上 X 线，即真正完成直方图。次数 f X fx fx2NO 组界 中心值(1) (2) (3)=(1)*(2) (4)=(2)*(3)1 45.4545.95 45.7 2 -3 -10 502 45.9546.45 46.2 3 -4 -12 483 46.4546.95 46.7 6 -3 -18 544 46.9547.45 47
41、.2 11 -2 -22 445 47.4547.95 47.7 19 -1 -19 196 47.9548.45 48.2 22 0 0 07 48.4548.95 48.7 17 1 17 178 48.9549.45 49.2 9 2 18 369 49.4549.95 49.7 7 3 21 631410 49.9550.45 50.2 3 4 12 4811 50.4550.95 50.7 1 5 5 25合计 100 -8 404步骤八、待横轴、直轴的刻度划分好了之后，将先前求出的次数以柱状高度来表示。如果有规格值、目标值等，也请一并列入图中。步骤九、记入必要事项最后一道步骤是记入
42、必要事项。在图的空白处记入数据的履历（产品名、作者名、规格、数据的取得时间、作者及数据量等）必要事项。54 直方图的看法直方图是为了取得有数据的（群体）分布情报而制作的。所以直方图的要点在于全体的情形，直方图有许多种分配形状，如下面几种图的说明。常态型：这是一般的表现形状。以中心附近的次数最多，离中心愈远则次数愈少，大致呈左右对称。作成稳定时的直方图就是常态型。锯齿型：其特征是组间夹了一个次数少者，因此是锯齿状。如果制作了这种直方图，必须调查组距是否是测定单位的整数倍，以及测定者在测量及制作上是否有错误或瑕疵。右高型：这种形状的直方图是出现在管制下限规格时或不取假设值以下的数值时。例如， （不
43、纯物的成份接近 0%时）或（不良品数及缺点接近 0%时）等会有这种形状出现。若是管制收率达上限规格时，则变成左高型。绝壁型：出现在不符合规格者亦全部采用时。必须确定是否有测定误差、测定遗漏的地方或查检未完全等。常态型 锯齿型 右高型绝壁型 双峰型 高原型15离岛型双峰型：平均不同的两种群体分配混合的表现形状。例如 2 台机械之间、2 种原料之间有不同的情形时，将其数据一并列入直方图时，则用此形式来表示。这时还必须先将原始数据依机械别或原料层别，个别制作直方图，便可借此了解其不同之处。高原型：数个平均值差异不大的群体分配混合时表现形状。要是制作这种形状的直方图，则与双峰型一样，先层别再制作直方图
44、，加以比较。离岛型：将不同的群体分配一并混合时，或制程上发生实发的异常时的表现形状，必须调查测定有无错误，调查数据内容有无异常或是否加入其它制程的数据等。5、5 直方图的使用方法（1） 观察分配情形找出制程的异常直方图最基本的使用方法就是观察分配情形，找出制程的异常。制程如果有异常，则直方图会如先前所述的离岛型或绝壁型等不规则形状出现。也就是说，观察直方图的形状，就可以了解 制程的稳定性程度及是否有异常。（2） 调查是否偏离规格在直方图中填写入规格值及目标值，可以了解产生了什么样程度的不良品。这时的重点在于找出平均值、标准差是否有问题，寻求改善的因应对策。（3） 调查变异或偏差的原因直方图也用在调查变异或偏差原因。直方图是将作业者、机械、原料、作业方法等层别而制做的，因此就可以了解变异或偏差的原因，把握制程的混乱现状或制品的不良情形。（4） 调查改善前后的改善效果在 QCC 活动中，向现场问题解决挑战的活动结果，对改善前及改善后做比较时，确认平均值及标准差是否有问题也可以使用直方图。品质管理的基本方针是找出品质不良的原因，加以改善管理。因此在表示品质的特性方面须找出正确的变异情况，而直方图就是最有效的手法，所以被广泛利用。
