1、2018/5/4,0,品管七大手法,1,2018/5/4,品管七大手法,層別法特性要因圖查檢表直方圖柏拉圖散布圖管制圖,2,2018/5/4,層別法,定義：所謂層別是將數據資料依其共同特性或特徵分門別類，抽絲剝繭,使人面對紛亂的數據，能夠找出思索分析的方向。 目的：分析發生問題的可能原因。,最重要的QC手法,3,2018/5/4,可以從以下幾個方向來考慮：4M1E1SMan-人員Method-方法Machine-設備Material-原材料Environment環境System-系統等等,機動靈活，思考全面,4,2018/5/4,層別的方式：(依何種層別項目來分類數據),(1)原料材料別：製造
2、商、供應商、原產地、廠牌、採購時間，接收的批號，製造批號，儲存時間，儲存場所等(2)機器、設備別：機型，機器別，機器性能，機齡、工廠、生產線，機器設備之保養情形。(3)作業者別：作業者別，年齡階層、經驗、班別、教育程度別、性別。(4)作業方法或作業條件別：生產線速度，批量，測量方法，溫度，壓力，濕度,5,2018/5/4,(5)時間別:上午/下午，白天/晚上，作業剛開始/作業結束前，上旬/中旬/下旬，每週前段/中段/後段，每月或每季特定時間之/前後。(6)環境及氣候別：環境之溫度、濕度，天候狀況(良好/陰霾/下雨/有風)。季節氣候之乾濕、，位置之遠近，照明狀況等。(7)量測及檢查： 量測儀器、
3、試驗設備，量測/檢查人員等(8)產品型式之新/舊，初次製造/穩定生產，缺點或不 良，儲存場所，包裝等。等等盡我們的所能尋找原因！,6,2018/5/4,實例：人的分類: (1)性別:男生，女生 (2)年齡:兒童，青年，中年，老年人 (3)地域：南方人，北方人 (4)國籍：中國人，美國人，日本人等 (5)身高：175cm,165-175cm,165cmOpen的層別：內層斷路造成原因之層別：,7,2018/5/4,8,2018/5/4,特性要因圖 異常狀況或不良結果發生時的最有效之要因分析法,何為特性要因圖？(1)形狀很像魚骨，亦稱魚骨圖(2) 由石川馨博士研究提出，亦稱石川圖(3)將結果(特性
4、)與原因(要因)之間的關系及原因影響結果的情形，表示在一張圖中！特性要因圖的畫法：步驟一：自左向右劃一條粗線代表制程，並將品質特性寫在箭頭的右邊如下圖,9,2018/5/4,步驟二：列出大要因(1) 大要因要以 “”圈起來。如圖：,特性要因圖時追究原因的方法,不是檢討對策手法,10,2018/5/4,步驟三：各要因分別再記入中小要因(1) 各大要因依連問五次為什麼及合邏輯之原則，分別展開中、小要因。(2) 必須展開至能採取措施之小要因。,大要因,為什麼女朋友會不理我,11,2018/5/4,她的問題,步驟四：圈選重要要因(1) 根據過去以往之經驗來圈選重要要因。(2) 相關人員共同決定。(3)
5、 圈選若幹項為原則 步驟五：填上制作目的、日期及制作者等资料,12,2018/5/4,特性要因圖檢討步驟：,1.與標準作業比較將最小要因與現場作業標準比較，並調查現場實際作業情形。若確實有發生但規范中未有注明-修訂規范若確實有發生但規范中有注明-管理問題確實沒有發生-不列為重要要因2.決定改善事項並實施決定改善事項並將人力集中，不斷做實驗，定期查驗改善結果各重要要因決定改善措施及預防措施。全員必需明確，並於確定改善有效後加以標準化，確實實施！,13,2018/5/4,特性要因圖制作注意事項：,(1) 集合全員之知識與經驗集合有關人員、現場的主管、技術人員、前後製程人員等。以自由、無拘束的方式來
6、發言進行。依照腦力激盪法( Brain Storming)之原則。*.禁止批評，歡迎聯想，構想愈多愈好。應經常修訂，更正或補強!,14,2018/5/4,特性要因圖制作注意事項：,(2) 象話原則：即原因與結果要能夠組成一句話。因為導致，所以舉例：因為她工作不被上司肯定而造成的不開心，導致心情不好，所以她這幾天不理我！,15,2018/5/4,特性要因圖的意義,是改善現場問題的最有效的方法用途廣泛：生活、工作、研究問題改善的出發點制訂作業標準規范時使用,16,2018/5/4,查檢表,何為查檢表查檢表是用來收集數據或信息而設計的一種表格或圖表查檢表的種類(以使用的目的來區分)1.記錄數據所使用
7、的查檢表 用於記錄數據係依據你所要解析的問題來設計，通常是依據於特性要因圖中圈選的要因來設計，需要的情報種類皆需納入表中 2.檢查或點檢使用的查檢表 用於設備點檢，檢查 檢查某些作業是否做了或是點檢某些設備的部位是否正常使用的表格,17,2018/5/4,1.記錄數據所使用的查檢表,18,2018/5/4,2.檢查或點檢使用的查檢表,19,2018/5/4,查檢表的應用,(1) 用在現場問題點的分析改善：與特性要因圖結合， 用來查檢影響問題點的各個要因。(2) 用在查檢現場工作的進度。(3) 用於保全工作的點檢以確保保全工作的完善。(4) 用於製品、零件的缺點、不良的查檢。(5) 用於查檢現場
8、各種生產條件之確保。例如，設定溫 度、濕度、隔距等的定期查檢。(6) 用在日常管理或生活上注意事項的查檢。,20,2018/5/4,直方圖-（次數分配圖）,何為直方圖？在某条件下,搜集很多数据,调查数据中心值及差异的情形,21,2018/5/4,直方圖的優點在製程管理上，圖比表更容易判讀，在瞭解製程的全貌 來講，直方圖是最好的工具。對數據之分配形狀，分佈 範圍與規格間之關係都可一目瞭然。直方圖的功用瞭解製程的全貌，或群體的分配型態，常態分配的群體應為左右對稱。顯示製程能力，將製程之群體分配和規格比較，以判斷製程能力夠否？可用於調查變異或偏差的原因。,22,2018/5/4,直方圖的作法,步驟一
9、. 收集數據(計量值)：至少收集50個以上的數據(最好是100個以上)。步驟二. 定組數(K)：決定一群數據要分成多少組，來建立次數分配表。組數與數據的個數之關係如表(5.4-1)。步驟三. 定組距(C)：全距：找出一群數據中最大值與最小值。全距.R=最大值L-最小值S。組距：全距除以組數等於組距。組距C=全距R/組數,23,2018/5/4,數據數與組數之關係步驟四. 定各組上下組界：須採用數據測定時所採用的單位之1/2，為組界之單位。避免某些數據剛好落在組界。例：數據為0.4則組界值為0.05。同時必須使最大與最小的兩組之組界間隔能夠對稱。步驟五. 求各組中點：每一組都有其上、下組界限，取
10、兩者之和再除以2，即可得組中點。步驟六. 做次數分配表：把該群數據依各組之組界，將各數據逐個畫記並歸於各組內。即得次數分配表。,24,2018/5/4,直方圖分配之形狀,常態(圖5.5-1)左右對稱配圖形即顯示製程為常態分配。偏態(圖5.5-2)顯示製程為偏態分配。,25,2018/5/4,雙峰(圖5.5-3)製程受兩種不同之分配組合。一端斷裂(圖5.5-4)產品經挑選後，挑除某種品質產品。不正常之分配(圖5.5-5)檢查人員對測定值之處理發生偏差時，形成此種分配。,26,2018/5/4,柏拉圖,何謂柏拉圖(1) 柏拉圖是一位意大利經濟學家的名字，在他從事研究其社會經濟結構時發現，國民所得之
11、分配其金額被少數人所控制，即80%的金額被20%的人擁有，後來這一法則被應用在其他事物的調查上也是發現多數的事都集中在少數的某些項目上，故又稱80-20法則或ABC分析圖。美國品管大師Dr. Juran將柏拉圖法應用在品管 上。(3) 品管圈之創始人日本的石川馨博士將之引用到品管圈活動中，為QC七大工具之一。,27,2018/5/4,柏拉圖的作法, 決定數據分類之項目：a.原因的分類：材料、設備、作業者、方法、 工具。b. 結果的分類：不良項目、缺點、位置。 決定收集數據的期間，以查檢表收集數據。 依分類之項目統計數據，作統計表。 作圖表，橫軸取記項目，縱軸左側取記發生頻數，右側取記累計影響度
12、。 依數據出現之大小由左到右繪成柏拉圖。 數據累計數以折線記入，右側終點為100%，左側終點為發生頻數(或數據特性值之累計數值) 記入必要事項。,28,2018/5/4,柏拉圖的功用,(1)掌握影響問題點的主要項目：柏拉圖法一旦列出很容易可以看出重點，一般而言前三項的影響度之和幾乎佔了全部的七八成。 可作改善成果的比較：改善前的柏拉圖與改善後的柏拉圖並列對比，馬上可以看出改善效果的確認。(3)報告或記錄用：作報告或記錄時，只有數據，較不容易了解，若能整理成柏拉圖則很容易一目了然。(4)對發生現象與發生原因的反覆調查可發掘現場存在的各種問題明確指引快速的解決方法。,29,2018/5/4,30,
13、2018/5/4,柏拉圖的應用及注意事項,(1)在使用柏拉圖分析影響度時對影響的特性值有充分加以檢討的必要，有時雖然A項的發生次數最大，但一旦以損失金錢或時間來換算時A項可能會 變成D項。(2) 作為改善依據的柏拉圖，有時調查出來的數據佔A項的項目者可能會是難以採取措施的項目，此時可以由B項展開行動。(3) 在依查檢表數據作柏拉圖分析時，對數據的統計要注意其層別。(4)柏拉圖中順位低的項目能很容易改善的仍要採取改善措施。(5) 縱軸如果可能可以金額表示柏拉圖以損失金額與不良數所劃出的不一定相同。 儘可能以金額表示以找出影響製品成本較大的項目。,31,2018/5/4,散布圖,將成對的2組數據制
14、成圖表，以觀察數據間相互關系解決問題之重點在於不良發生時，找出發生不良的真正原因。應了解因果關系，並根據數據加以判斷！,32,2018/5/4,散布圖,将相对应的结果和原因的数据,分别依X轴和Y轴点入座标中,以观察两组是否相关及其相关程度,33,2018/5/4,散布图看法(1),34,2018/5/4,散布图看法(2),35,2018/5/4,散布图看法(3),36,2018/5/4,散布图看法(4),37,2018/5/4,散布图看法(5),38,2018/5/4,管制圖Control Chart,39,2018/5/4,數據的分類,計量值：由量具量測而得出的數據，通常是連續的。舉例：線寬
15、,溫度,汽車的速度即可以量出來的數據計數值：由單位計數；通常是不連續的。舉例：缺點數,人數,報廢數量即可以數出來的數據,40,2018/5/4,變異原因的分類,偶然原因 Chance cause（機遇原因）不可避免之原因、非人為原因等舉例：同一個人使用同一量測工具量測同一線路的同一位置，兩次結果不一致相當於誤差,祗能減少或降低異常原因 Assignable cause（非機遇原因）可避免之原因、人為原因，特殊原因舉例：量具不準確、操作方法錯誤相當於錯誤,是可以通過改善方法,工具來避免或降低,41,2018/5/4,變異原因的分類,偶然原因&異常原因之比較圖,42,2018/5/4,常態分配,4
16、3,2018/5/4,標準差&誤差幾率,3 99.73,44,2018/5/4,管制圖-Control Chart,目的：監視制程是否成穩定狀態品質特性判定：品質水準是高高低低變化的，不會是一條水平線高到何處是異常？低到何處是異常？用途：判斷制程正常與異常！分析制程監控制程是否有產生變異的非偶然原因存在， 判斷制程是否在管制狀態,45,2018/5/4,管制圖-Control Chart,數據的分類：計量值即可以量測出的數據，通常為連續的數據如：尺寸，體積，面積，溫濕度計數值即可以數出的數據，通常為不連續的數據如：缺點個數，產量？：不良率，嫁動率？,46,2018/5/4,管制圖的分類,計量值
17、管制圖：如X-Rm管制圖，X-R管制圖計數值管制圖：P管制圖，Pn管制圖解析用管制图:调查制程是否处于稳定状态稳 定:将其中心线及管制上、下限移到管制用管制图上不稳定:找出特殊原因并采取措施直到制程稳定管制用管制图:监测制程是否继续呈稳定状态是否有点超出管制界线外,或点在管制界线内,点呈不随机分布的现象,47,2018/5/4,X-R管制图基本知识,X:每组数据之平均值 R（Range）：每组数据之全距 X:所有数据之平均值 R：各组数据之全距的平均值 :标准差,是每个测试数据与中心线误差 的数学表达方式 UCL(upper control limit）：管制上限 CL(center line
18、):中心线 LCL(lower control limit):管制下限,48,2018/5/4,X-R管制圖作法,收集數據分組(2-6為一組)計算各組平均值X計算各組R=Xmax-Xmin計算總平均值X計算總全距R計算管制界限UCL，LCL,49,2018/5/4,X-R管制圖作法,繪制管制界限點入數據點XCL=XUCL=X+A2R LCL=X-A2RRCL=RUCL=D4R LCL=D3R,50,2018/5/4,X-Rm管制圖作法,移動全距 Rm=Xn-1-XnXCL=XUCL=X+E2Rm LCL=X-E2RmRmCL=RmUCL=D4Rm LCL=D3Rm,51,2018/5/4,管制
19、圖的判讀,管制狀態：多數點在管制中心附近少數點在管制界限附近點的分布呈隨機狀態，排布無規律沒有點超出管制界限,52,2018/5/4,非管制狀態：有點在管制界限之外雖然點在管制界限以內，但呈特殊排列連續7點上升，下降周期性的變化連續7點在中心線的單側連續3點中有2點在2-3以內,管制圖的判讀,53,2018/5/4,管制圖的判讀:1.有點超出管制界線,2.連續3點中2點在2-3 以內,54,2018/5/4,管制圖的判讀:3.連續7點上升或下降,Xmax,55,2018/5/4,管制圖的判讀:4.週期性的變化,56,2018/5/4,管制圖的判讀:5.連續7點在中心線的單側,57,2018/5/4,管制圖使用注意事項,數據的收集必需按事先擬定的計劃抽樣每日定時點繪每日注意數據點是否異常對異常點必需了解異常原因，加以說明改善定期分析制程能力定期檢討管制界限,58,2018/5/4,Question & AnswerThank you!,
