aab_0505_ＱＣ七大手法的基本应用

nullnull ＱＣ七大手法的基本應用 null健峰企業管理顧問股份有限公司 QC 7大手法简介nullnull為何要學品管七大手法nullQC七大手法的內涵根據事實，發掘問題與解決問題的科學性 首創於美國，1960年代於日本採用，1970~1980年代開始普遍在全世界工業界使用 常用於品管部門，以協助品管問題的解決1.何謂特性要因圖 1.何謂特性要因圖 明確結果(特性)與原因(要因)間的關係 系統化示 使人一目瞭然 因狀似魚骨，又稱魚骨圖 為石川馨教授提出之方法，也稱石川圖null特 性 要 因 圖為何要用特性要因圖 為何要用特性要因圖 有效防止落入思考障礙，是解決問題之好工具 自我限制 「想原因」與「作判斷」同時進行 「思考」與「記憶」互相干擾 「想原因」與「想對策」混雜 未系統化而無法專注 為何要用特性要因圖為何要用特性要因圖 聯想力互動以激發想像 深入掌握問題的因果，並徹底的分析原因 用來分析影響產品質量各種原因的一種有效的方法,如何劃特性要圖 如何劃特性要圖 步驟1.明確問題的評價特性 評價特性：能具體衡量事項(含事、物)的指標、尺度。 評價特性-例評價特性-例如何劃特性要圖如何劃特性要圖步驟2.記上背骨 由左向右劃一粗的箭號並於右側寫評價特性後圍以口號 評價特性步驟1步驟2如何劃特性要圖如何劃特性要圖步驟3.記上大骨(大要因) 大骨個數以4-8較適當，通常以4M1E(人員、設備、材料、方法、環)來分類，並可依工程(流程)別來分類 大要因以口圈起來，並加上箭號到背骨、大骨與背骨相交一般取60°較洽當 為避免要因遺漏，可加其他項 如何劃特性要圖如何劃特性要圖評價特性人員機器材料方法環境60°其他60°步驟3如何劃特性要圖如何劃特性要圖步驟4.各大骨依序記入中骨、小骨 反覆“為何?為何?為何?”追至較具體之小要因 應用腦力激盪術(Brain Storming) 如何劃特性要圖如何劃特性要圖評價特性人員機器材料方法環境60°其他60°小要因中要因步驟4如何劃特性要圖如何劃特性要圖步驟5.挑出影響目前問題較大的要因為主要因(紅筆圈選) 全員參與圈選 4-6項為宜 整理並記錄必要事項 null評價特性人員機器材料方法環境60°其他60°小要因中要因步驟5特性要因图的分析(次料)特性要因图的分析(次料)特性要因图的分析(设备)特性要因图的分析(设备)繪製特性要因圖應注意事項 繪製特性要因圖應注意事項 集合全員之知識與經讓有關人員如前後製程人員、技術人員等能真心誠意參與說真話者 思考重點放在”為什麼”而不是”如何解決” 小要因若是無法採取對策，須再深入 若怕要因遺漏，可於隔天再進行一次(應用潛意識活動) 繪製特性要因圖應注意事項繪製特性要因圖應注意事項若以4M分類方式繪製不理想時，可考慮以工程(流程)別繪製 要因的表示要具體、簡潔(如動詞+形容詞、名詞+動詞) 特性若可細分時，最好細分，再分別繪製特性要因圖 特性要因圖之應用 特性要因圖之應用 改善解析用 追查異常原因 檢討作業標準 教育訓練及經驗之交流 null2.柏拉圖 何謂柏拉圖 何謂柏拉圖 將某一期間所收集的數據，按某一角度作適當分類而依各類出現的大小順序排列的圖，是20-80原則應用的圖形 何謂柏拉圖何謂柏拉圖何謂柏拉圖何謂柏拉圖把握重要要因或問題重點的有效工具以收事半功倍效果。 了解各項目對問題的影響度佔多少。 可明確重點改善項目是什麼，大小順序的內容是什麼，佔大多數的項目又是什麼。 訂定改善目標的參考。 可發掘現場之重要問題點。 柏拉圖之作法 柏拉圖之作法 步驟1.從已收集數據的查檢表決定分類的角度，如決定分類角度為不良項目。 步驟2.整理數據，作成如下的統計表 統計表(例)統計表(例)null步驟3.於圖表用紙畫縱軸及橫軸，縱軸給予適當刻度（此刻度能包含總不良率） 步驟4.將數據劃成併列柱狀形並於橫軸上記下項目名稱 步驟5.數據的累積數打點，並畫上折線 步驟6.於右端畫縱軸與折線終點之交點定為100%於0-100%分10等分 步驟7.記上柏拉圖名稱、據收集期間、目的、記錄者。 柏拉圖之作法null橫軸依大小順序排列，其他項最末位。 橫軸各柱形距離要相同 縱軸的最高尺度應含蓋合計數且隔距應一致 累積折線依正確畫法 拍拉圖需標示累積影響度 注意事項 注意事項注意事項勿將兩個以上角度混雜一起分類 儘量以金額表示 一般把欲優先解決之項目標示出(累積影響度占70-80%之項目) 柏拉圖A項若難採取，則從B項開始，順位雖低，但易改善，亦可採取措施 柏拉圖之應用 柏拉圖之應用 改善前後分別劃圖，可掌握分類項目重要度之位移情形及改善成果。 層別應用，可收對症下藥的效果。 nullnullnull3.查檢表何謂查檢表 何謂查檢表 為收集某期間的資料(數據或語言)而事先設計 能在同一張表上以簡單的方式作連續記錄 可以很容易地把握整體的狀況 null為何要用查檢表 有效解決問題→依據事實→收集資料 查檢表。 避免「觀察」與「分析」同時進行之KKD的管理方式。 以「記錄」代替「記憶」使觀察深入。 避免收集資料時，滲入情緒文字敘述等不具體明確因素。 查檢表的分類 查檢表的分類 記錄查檢表 一般型-分類項目有原因別、設備別、不良項目別、人員別、缺點別．．．等。 次數分配表 點檢用查檢表如何設計查檢表 如何設計查檢表 步驟1.明確目的-了解問題?證明假設?要因解析?則數據收集 的對象範圍，以利解析及解釋。 步驟2.決定層別的角度 步驟3.決定查檢項目 步驟4.決定查檢表的格式 步驟5.決定數據記錄方式 步驟6.決定數據收集方式-用5W1H明確下列事項： (a)收集人員 (b)測定、檢查判定方法 (c)收集數據之期間、週期、時間 (d)檢查方式：抽驗或全檢 (e)如何抽樣及樣本個數 如何設計點檢表 如何設計點檢表 步驟1.明確點檢項目 明確工作步驟 就各步驟分別檢討4M(人、機、材料、方法)所需條件 針對影響工作結果較大的條件(要因)設定為點檢項目 步驟2.決定點檢順序 步驟3.決定點檢週期 步驟4.決定點檢式 應注意事項 應注意事項 設計時查檢項目之用詞和方式儘量簡要具體明確，其他項列入。 設計時能參照多數人意見，並讓使用人共同參與。 設計時儘量考慮多角度層別。 儘量以簡單符號數字等填寫，使能正確迅速的記錄。 數據履歷要清楚並考慮數據可靠性。 人員教育訓練。 應注意事項應注意事項和相關單位同一資料相互比對。 收集資料時可考慮不同來源以利比較及相互檢定。 對原因別分類，若數據不易歸類應改用現象來查檢。 和相關單位同一資料相互比對。 收集資料時可考慮不同來源以利比較及相互檢定。 對原因別分類，若數據不易歸類應改用現象來查檢。nullnull4.層別法 (Stratification) 何謂層別法 何謂層別法 就某角度針對調查事象分類(分層)，並收集各類資料(數據)以為相互比較 為何要用層別法為何要用層別法以QC歷程而言 層別角度 層別角度 人─組、班、年齡、服務年資、教育程度、性別、熟練度、職稱。 原材料─批別、供應廠家別、產地別、成分、等級、零件別。 機械與工具─機號、型式、速度、位置、新舊、治具。 作業條件─壓力、溫度、速度、回轉速、濕度、氣溫、順序、作業 方法。 測定與檢查─測定者、檢查員、檢查方法、量測儀器。 產品─批、品種、新舊製品。 不良與錯誤狀況─不良項目別、錯誤項目別、發生位置別、發生地 點別、發生工程別。 時間─時別、日別、週別、月別、上、下午別、年別、改善前後別、 正常班與加班別。 null層別法的運用無所不在?應注意事項 應注意事項 層別角度的選擇依目的並配合專業知識考慮。 層別分類需符合「周延」「互斥」原則。 層別時勿將兩個以上角度混雜分類。 儘量將層別觀念溶進其他手法，如查檢表、柏拉圖、推移圖、直方圖、散佈圖、管制圖等。 層別後應進行比較（或檢定）各作業條件是否有差異。 null層別不當 將使問題難以發掘！null已經做過一次層別 是否還需要做第二次的層別！層別法範例一--××不良統計表 層別法範例一--××不良統計表 層別法範例二層別法範例二日期项目打印不清打印偏移打印断字色带打皱其 它合 计检查数不良率% 6/28 6/29 6/307/17/37/47/57/67/8合计关于标签打印不良现状掌握查检表查检时间:6/28-7/8查检者:夏斯兰查检数:25000/天查检周期:1天2次查检方式:抽查2481573105002282347129119499946577588066267235834467513664655680000136231137190960602360270049045264280246224191304318491311382274725k25k25k25k25k25k25k25k25k1.11.00.90.8225K1.21.32.01.21.51.2null請問您(貴單位) 是否有用過層別法？null5.散佈圖 何謂散佈圖 何謂散佈圖 為了解兩種數據間的關係，而將此兩種數據以有序成對數據的方式在查角座標上點繪成圖 兩種數據可為兩種數據可為要因與特性 焊錫溫度與焊點不良，反應溫度與收量 要因與要因 反應溫度與反應液濃度，反應溫度與壓力 兩種數據可為兩種數據可為特性與特性 身高與體重、體育成績與數學成績 散佈圖作法 散佈圖作法 步驟1.明確目的決定調查的對象 步驟2.收集數據-50-100組”成對數據”(最少30組) 步驟3.分別找出兩種數據之最大值及最小值 步驟4.繪縱軸、棋軸並作適當刻度(刻度大小應考慮最大值與最小值之差)通常橫軸表要因，縱軸表特性 散佈圖作法散佈圖作法步驟5.將成對數據於圖上打點，二點重複劃◎，三點重複劃☉ 步驟6.記入必要事項 標題 數據之測定日期、繪製日期、繪製者 樣本數 產品名、製程名 計算相關係數r計算相關係數rr = S(xy) / √ (S(xx) × S(yy)) S(xx) = Σ(x2) / n – (Σ(x)/n)2 S(yy) = Σ(y2) / n – (Σ(y)/n)2 S(xy) = Σ(xy) / n – (Σ(y)/n) (Σ(x)/n) 練習三練習三請以20人為一組，製作此組的 1.年紀與身高散佈圖 2.年紀與體重散佈圖 3.身高與體重散佈圖null管制圖6.管制圖null1.何謂管制●當推移圖加上管制界限時，可將產品實際的特性值在圖上打 點，並與管制界限比較，以掌握製程變動的情形。UCL CL LCL⊕null2.製程變動的原因●制程必定會有變動，無法做出完全同樣的產品，其變動的原因可分為 兩類；一為偶然原因，另一為異常原因。null2.製程變動的原因●如以數據打點來看兩者的區別 偶然原因引起的變動異常原因引起的變動null3.管制圖的種類 ●計量值─X – R，X – Rs ，X – R，X等。 ●計數值─ P：不良率管制圖，樣本大小不一定。 Pn：不良數管制圖，樣本大小一定。 C：缺點數管制圖，製品大小一定，且 樣本大小一定。 U：單位缺點數管制圖，製品大小不一定。 nullX – R管制圖的作法 ●步驟1.收集100個以上數據 ●步驟2.數據分組，並記於管制圖紙上，組的 大小以4或5較佳。 ●步驟3.計算各組X，R ●步驟4.計算X, R ●X管制圖CL = XUCL = X + A2RLCL = X – A2R ●步驟5.計算管制界限 nullX – R管制圖的作法 X管制圖 CL = X UCL = X + A2R LCL = X – A2RR管制圖 CL = R UCL = D4R LCL = D3R (n < 6，不考慮)(A2，D3，D4查係數表可求得) 步驟●於管制圖用紙劃上管制制界限，並將數據打點，點間以折線連接。   步驟●判斷是否為管制狀態nullX – R管制圖點變動的含意●X圖看組間變動 R圖看組內變動 ●須掌握組間及組內的構成份子 ◆如例 成一組(乙) 成一組(甲) nullX – R管制圖點變動的含意甲的分組方式： 組內變動主要為AB機台間 組間變動主要為上下午間 乙的分組方式： 組內變動主要為上下午間 組間變動主要為AB機台間 管制圖希望組內變動是偶然原因引起的。 null6.以管制圖作製程管制的條件 ●製程在管制狀態下→製程穩定→大部份 為偶為原因變動，很少異常原因變動 ●製程能力足夠   null7.P管制圖的作法 步驟1.決定每組抽樣數(n)，使每組約含有1-5個不良品。 步驟2.收集數據使組數為20-25組。 步驟3.計算各組的不良率P 步驟4.計算平均不良率P ( P≠各組不良率，P的平均) 步驟5.計算上下管制界限(各組n不一樣大小時，分 別計算之) 步驟6.繪圖並把各組p值點入 步驟7.判斷是否為管制狀態 null8.其他管制圖的作法●步驟與X – R ，P管制圖相同 ●其他各管制圖的管制界限 null管制係數表 null9.管制圖的看法 ●管制狀態的判定基準 a.沒有點超出管制界限外 b.點的出現沒有特別排列 ●點的出現為特別排列，則不能判定製程正常 a.連續7點以上在中心線單側 b.中心線單側的點出現較多 c.連續7點上升或下降傾向 d.點出現在管制界限近旁 e.點成為週期性變動 null管制圖7.直方圖null9.直方圖的看法 ●何謂直方圖 將某期間所收集的計量值數據(如尺寸、重量、硬度．．．等) 經分組整理成次數分配表，並以柱形予以圖式化，以掌握這些 數據所代表的情報。 null直方圖的作法 步驟1.搜集50個以上的數據(計量值) 步驟2.決定組數K。 b. N null直方圖的作法 步驟3.決定組距 a. R K全 距組 數求全距 R ＝ 最大值a ─ 最小值 b(除去異常值)   b.求擬組距 C ＝ ＝ c.從測定單位的整數倍之數據中，找出最接近C值之適 當數據為組距。 全 距 組 數 R Knull直方圖的作法 步驟4.決定各組的組界    取數據測定單位的1/2為境界值單位 最小值 ─ 1/2×測定單定 ＝ 第一個境界值 第一個境界值 ＋ 組距 ＝ 第二個境界值 第二個境界值 ＋ 組距 ＝ 第三個境界值 ，其他依此類堆。 null直方圖的作法 步驟5.求各組之中心值 中心值 ＝ 各該組之上組界(較大境界值) ＋ 各該組之下組界(較小境界值) 2null直方圖的作法 步驟6.作次數分配表null直方圖的作法 步驟7.依次數分配表作直方圖，橫軸為特性，縱軸為次數次數50.5 52.5 54.5 56.5 58.5 50.5 62.5 64.5null直方圖的功用 ●由圖較易了解分配的型態 a.中心趨勢 掌握製程全貌 b.離散趨勢 c.分配形狀 ■可了解製程的安定或異常 ■與規格比較可判斷製程能力 null直方圖形狀 ●常態型─左右對稱，中間高兩邊漸低，表製程安定，數據呈 常態分配。 null直方圖形狀 ●或偏右)─製程呈偏態分配，表示由於某因素影響而向右 (或 向左)蔓延。null直方圖形狀●離島型─表示離島製程有異常 null直方圖形狀●雙峰型─表製程為兩種不同分配組合，需層別4M等。null直方圖形狀●缺齒型─顯示製程呈不正常分配，可能是： a.測定問題(如測定偏好，數字四捨五入) b.分組不好(如數據太少或組數太多) c. 數據有修改或偽造null直方圖形狀 ●絕壁型製程能力不足，製程產品經全數選別，而將不良 品修改使其合格時所出現的數據分配。null直方圖與規格比較 ●製程呈常態分配，且在規格界限內，顯示製程良好，品 質均勻合格規 格null直方圖與規格比較 ●平均值偏低，部份產品超規格下限有不良發生，但分配 正常(常態)。 對策：應調平均值(往右)null直方圖與規格比較 ●平均值偏高，部份產品超規格上限有不良發生，但分配 正常(常態) 對策：應調平均值(往左) 規 格null直方圖與規格比較●製品雖成常態分配，但產品變異大，品質不均。 對策：應縮小變異或放寬規格規 格null直方圖與規格比較●品質過剩，變異太小 對策：應縮小規格界線或放鬆品質變異，以降低成本。 null直方圖的應用 ●報告用─將數據繪成直方圖，另附上數據總數n，平均值 X ，標準差讓人一目了然。 ●分析用─與層別法配合使用，是分析問題的有效工具。 ●調查製造能力。 ●確認效果─可作改善前後比較。