QC七大手法培训教材

QC七大手法SZASUSVGA&TVCARDPQA報告何謂QC七大手法?„QualityControl七大手法=品管七大手法„1950年代由日本首先提倡，並於1980年代發揚光大至全世界„沒有足夠而正確的工具來得知事件的真相跟“瞎子摸象＂無異。在錯誤方向下，越努力的人，所造成的損失越大。戴明博士(W.EdwardsDeming)稱之為『努力挖掘自已的墳墓』QC七大手法有哪些?憑經驗去決定問題點，不易掌握重點，應利用統計方法來解析所得的數據或圖，藉以取得重點；QC七大手法是目前最簡單、常用的統計手法，時時刻刻在生活中出現，分別如下:1.查檢表(Checklist):收集、整理資料2.直方圖(Histogram):展示資料的分佈情況3.散佈圖(ScatterDiagram):展示變數之間的線性關係4.柏拉圖(ParetoDiagram):確定主導因素5.管制圖(ControlChart):識別波動的來源6.特性要因圖(CharacteristicDiagram):尋找引發結果的原因7.層別法(Stratification):從不同角度層面發現問題QC七大手法有哪些?„析因果,視相關,查現象,示重點,看分佈,濾問題,管異常„魚骨圖,散佈圖,查檢表,柏拉圖,直方圖,層別法,管制圖QC七大手法QC七大手法與PDCA程序活動項目使用手法主題選定●層別法●直方圖●柏拉圖●查檢表活動計劃表●PDCA●5W1H把握現狀/數據收集●層別法●直方圖●柏拉圖●查檢表PLAN目標設定●層別法●直方圖●柏拉圖●查檢表發掘問題/要因分析●魚骨圖●層別法●直方圖●查檢表●散布圖對策擬定●直方圖●層別法●查檢表DO對策實施●甘特圖CHECK效果確認●直方圖●柏拉圖●查檢表●管制圖ACTION標準化●查檢表●管制圖正確數據=事實„數據分類1).定性數據(布的質感/酒的香醇)2).定量數據(計數:良品數、缺點數)(計量:重量、時間、長度...)„應用數据須注意:1.搜集正確可用的數據2.避免個人主觀的判斷3.掌握事實的真相„整理數据原則:1.問題發生採取對策前,必須有數据作為依据2.數据使用目的要清楚了解3.問題改善前后收集數据的條件要一致4.數据不可造假,否則問題將永遠無法解決(一)查檢表-Checklist查檢表：在收集數據時一種簡單的表格，將其有關項目和預定搜集的數據，依其使用目的，以很簡單的符號填註，而容易彙集整理，用以了解現狀、做分析或做核對點檢使用，這種設計出來的表格稱之為查檢表。查檢表--目的1.日常管理:品質管制項目的點檢，作業前的點檢，設備安全、作業標準的遵守。2.特別調查:問題已經發生要加以調查，或主題調查、不良原因調查，發現改善點的點檢。3.取得記錄:為了要報告，需取得記錄，如推移圖、直方圖查檢表--種類1.(事前…)點檢用查檢表:點檢用查檢表是為了要確認作業實施、機械設備的實施情形、預防發生不良或事故、確保安全時使用。如機械定期保養檢核表、不安全處所檢核表、登山裝備檢核表…等，這種檢核表主要是調查作業過程之情形，可防止作業的遺漏或疏失(事前)2.(事後…)記錄用檢核表:是將數據分類為幾個項目別，如依不良的種類、工程別、原因別等排列出來再以符號或數字記錄於圖或表中，藉以瞭解數據分佈之狀況。這種查檢表主要是調查作業結果的情形，不單是記載每天的數據，並且可以看出那一種項目的數據特別集中(事後)查檢表--制作查檢表的制作方法1).決定所要收集的數據及希望把握的項目2).決定查檢表的格式3).決定記錄形式4).決定收集數據的方法查檢表--實例NewProductionPhase-InCheckList-QAModel:Rev:CARDNPI002P/RDate:ownbraOEMReviewItemsReferenceRequirementResponsibilityndmodelduemodeldayTo-DoBeforetheBuildGoldenSample的領取1QAOBA/PENP-7及驗証2labelruleQAPQA/OEMN+1P-6生產線收箱容器是否適3QAPQAN+1P-6當的確認Buglist及過去机種客4QAOEM/PQA/PEN+2N+2訴資料汜整特殊品質要求汜整及發5QAOEM/PQAN+2N+2布6抽樣計劃的設定QAQE/PQA/OBAN+2N+57QRETestplanQAOEM/QAN+3N+5(二)直方圖-Histogram是將數據所分佈的範圍，區分為幾個區間，將出現在各區間內的數據之出現次數作成次數表，並將其以圖(柱形圖)的形式表現出來。透過數據的量測(長度、重量、時間、溫度、硬度……等，經由量測所得到的數據)及直方圖的整理，我們可以得到數據的幾種特徵:1.數據的分佈形態(分配狀態)2.數據的中心位置。3.數據離散程度的大小。4.數據和規格之間的關係。5.調查改善前、後之效果常見的直方圖型態(1/4)左偏型(右偏型)說明:直方圖的平均值在分佈中心之左方，次數在左半邊高到了右半邊後則緩落，為不對稱分佈。解析:理論上說，可能是因為規格…等因素，而限制了下限值，當某一數據以下數值不被採用時，或是避免全距不出現負值時偏歪分配：單邊規格、資訊隱藏規格下限常見的直方圖型態(2/4)左絕壁型(右絕壁型)說明:直方圖之平均值位在極左方，次數在左半部急高，而右半部急落。解析:當把規格以下之數據，完全剔除時，就會出現此種情形。截斷分配：全檢剔除規格下限常見的直方圖型態(3/4)雙峰型說明:分佈在中央的次數比較少，且在左右各有一座山。解析:平均值相異約兩類數據分佈混合在一超時，即會出現這種情形雙峰分配：來自不同的群體常見的直方圖型態(4/4)離島型說明:在直方圖的左端或右端出現分離的小島解析:不同狀況的數據混在一起或發生異常時離島分配：特別原因直方圖-實例演練針對「△△零件A軸之外徑尺寸」，決定以調查其規格之分布狀況。搜集了n=100的數據，A軸外徑尺寸的規格為10.00±0.15mm。規格上限=10.15規格下限=9.85規格中心=10.00規格允差=0.30直方圖-實例演練1數據資料9.969.9910.02○10.139.949.92×9.839.999.9010.059.92○10.0510.009.929.9710.049.959.9610.03×9.899.999.929.979.81○10.0910.0610.03×9.7610.089.8810.069.9310.0810.0010.039.93○10.1410.02×9.9010.139.919.98○10.18×9.8810.1210.0110.169.9410.119.8810.10×9.8710.0710.1010.02○10.2410.0010.159.9710.019.98○10.209.879.979.91×9.869.8910.089.9310.0110.139.909.989.9510.009.959.94×9.8610.00○10.229.98○10.1310.04×9.859.9610.089.9310.089.999.959.99○10.079.9010.0010.009.97×9.899.979.9110.01最大值(L)=10.24最小值(S)=9.76全距(R)=L-S=0.48直方圖-實例演練2決定區間數的方法●（n）為100，參考表可將區間數（k）設定在10。數據數區間數50~1006~10100~2507~12250以上10~20●K=n直方圖-實例演練3求出區間之寬幅（h）方法最大值（L）－最小值（S）區間之寬幅（h）＝區間數（k）區間之寬（h）最好是測定單位（測定之最小單位）之整數倍10.24-9.76設定區間間寬幅（h）==0.04810由於測定單位為0.01，取其五倍區間寬幅（h）＝0.048→0.05直方圖-實例演練4決定區間之境界值測定單位第1區間之下側境界值＝最小值（s）－20.01第1區間的下側境界值=9.76－=9.7552第1區間之上側境界=第1區間之下側境界值＋區間寬（h）＝9.755+0.05=9.805求區間中心值的公式如下：區間之下側境界值＋區間之上側境界值區間中心值=29.755+9.805第1區間之中心值==9.782直方圖-實例演練5製作次數表No.區間中心值次數劃記次數19.755～9.8059.78/129.805～9.8559.83///339.855～9.9059.88////////////1449.905～9.9559.93///////////////1859.955～10.0059.98////////////////////25610.005～10.05510.03////////////14710.055～10.10510.08//////////12810.105～10.15510.13///////8910.155～10.20510.18///31010.205～10.25510.23//2計－－－100直方圖-實例演練6作圖規格+0.1510.002525期間：○~○2020n=100次15次15數數1010規格外55009.789.889.9810.0810.18(mm)9.789.889.9810.0810.18(mm)9.839.9310.0310.1310.239.839.9310.0310.1310.23外徑尺寸外徑尺寸(三)散佈圖–ScatterDiagram將兩變數置於縱軸、橫軸上，並將測得值點、記上去所製成之圖，稱為“散佈圖＂。散佈圖通常是用來研究兩變數間之相關聯性(正相關、負相關、或無相關)。散佈圖—目的1.調查兩特性值之間是否相關:可經由視覺直接解析判斷其相關性。2.可判斷異常值之存在:異常值多半因為作業失誤、測量失誤、轉記失誤等而發生的，在製作散佈圖時，這些異常值常會偏離其它值甚多，很容易察覺出來。3.應用於問題解決步驟中:當找出了某現象所發生的原因後，便可利用散佈圖來驗證其是否為具有重大影響力之要因。(即用以判斷要因影響特性之程度:正相關?負相關?無相關?)散佈圖實例樂透特別號與期數關係散佈圖樂透特別號與期數關係散佈圖號碼號碼4545404035353030252520201515101055期數期數000055101015152020252530303535404045455050555560606565707075758080858590909595100100105105散佈圖的製作散佈圖之製作步驟:步驟1:先調查兩組數據是否有關係，將所選擇的「要因」定為X軸，相對的「特性」定為Y軸。如溫度VS冷氣銷售量。步驟2:在橫軸及縱軸上，點上尺度，橫軸愈向右，其值愈大，縱軸愈向上，其值愈大。步驟3:把數據點到座標上。步驟4:判讀散佈圖之製作步驟-Excel:步驟1:插入Æ圖表ÆXY散佈圖步驟2:選取資料範圍..Æ…..散佈圖之種類與判讀（一）正相關（二）負相關yyyyXXXX完全正相關正相關負相關完全負相關（三）無相關（四）曲線相關yyyyXXXX散佈圖判讀的注意事項檢討異常值此外，要瀏覽散佈圖整體，檢視是否有異常值存在。在距離多數點記之外的地方，若出現點記的話．先調查此數據之來源．一旦確定是因為異常之原因所造成之異常值的話，便可將此點去除。若從圖上無法判別其是否為異常值時，切不可任意下結論，必須追究此點和其它點偏離之原因．在確定其原因後，才能判斷其是否為異常值。散佈圖的製作散佈圖之製作步驟:步驟1:先調查兩組數據是否有關係，將所選擇的「要因」定為X軸，相對的「特性」定為Y軸。如溫度VS冷氣銷售量。步驟2:在橫軸及縱軸上，點上尺度，橫軸愈向右，其值愈大，縱軸愈向上，其值愈大。步驟3:把數據點到座標上。步驟4:判讀散佈圖之製作步驟-Excel:步驟1:插入Æ圖表ÆXY散佈圖步驟2:選取資料範圍..Æ…..散佈圖實例1驗證一：硬y溫度控制規定：度805。C~810。C不y驗證30次，有20次超出溫控足範圍不佳y結論：溫控不佳問題溫度與硬度有關係嗎?散佈圖實例2xyxyxyNo.No.No.燒溶溫度。C硬度燒溶溫度。C硬度燒溶溫度。C硬度181047118405221810442890561287053228505338504813830512388054484045148304524880575850541582046258405068905916820482688054787050178605527830468860511887055288605298104219830492986050108205320820443084049散佈圖實例3硬6058度5654525048464442810820830840850860870880890溫度散佈圖實例4硬60度585654525048464442810820830840850860870880890溫度散佈圖實例5硬60度585654525048464442810820830840850860870880890溫度(四)柏拉圖–ParetoDiagramASUSTekTaipeiPlantProductionDefectAnalysisDutyDutyAccummulatedPartsRatesPercentagePercentageDefectSymptomParetoDiagramIQC3.03%35.23%35.23%DefectRateAcc.Weighting99.07%100.00%BOARD2.79%32.44%67.67%92.67%100%ME1.28%14.88%82.56%8.00%82.56%90%ENG/TS0.87%10.12%92.67%7.00%80%PD0.55%6.40%99.07%67.67%Others0.08%0.93%100.00%6.00%70%60%5.00%DefectRate50%4.00%Acc.DefectPercentage35.23%40%3.00%3.03%30%2.79%2.00%20%1.00%1.28%10%0.87%0.55%0.08%0.00%0%IQCBOARDMEENG/TSPDOthersDutyPart柏拉圖–80/20法則講古篇…•為何叫柏拉圖–ParetoChart–柏拉圖為十九世紀義大利經濟學家柏拉圖(V.Pareto)調查國民所得分配時，發現少部分的人,占有大部份財富。–80/20法則:80%的問題集中於20%的項目中，故控制20%的項目即可解決80%的問題。精神篇精神篇……柏拉圖的基本觀念是柏拉圖的基本觀念是::以有限的人力和時間，有效的解決問題。以有限的人力和時間，有效的解決問題。柏拉圖–80/20法則將一定期間所搜集數據，按不良數、缺點數、故障數等數據，依項目別、原因別、位置別加以分類，而按其出現數據之大小順序排列，同時表示累積和之圖形，稱為柏拉圖(V.ParefoDiagram)－用途1.找出問題點，決定改善項目及順序。2.辨清各項目之影響度，可做為設定改善目標之依據。3.報告或記錄用4.改善效果的確認柏拉圖的好處1.1.有助於了解那一個項目是最重要問題。有助於了解那一個項目是最重要問題。2.2.一眼就能一眼就能明白事情的重要順序。明白事情的重要順序。3.3.知道那一知道那一項目在整體中所占的比例程度。項目在整體中所占的比例程度。4.4.可以預測減少某一項目，就能期待整體獲得多少效果。可以預測減少某一項目，就能期待整體獲得多少效果。DefectSymptomParetoDiagramAcc.WeightingDefectRate99.07%100.00%92.67%100%8.00%82.56%90%7.00%80%67.67%6.00%70%60%5.00%DefectRate50%4.00%Acc.DefectPercentage35.23%40%3.00%3.03%30%2.79%2.00%20%1.00%1.28%10%0.87%0.55%0.08%0.00%0%IQCBOARDMEDutyPartENG/TSPDOthers柏拉圖—制作‰步驟一:座標之取法,即是目的¾縱軸:可以代表佔總不良之百分率、故障次數、損失金額或災害件數¾橫軸:可以代表材料總別、機器總別、缺點總別或加工方法等‰步驟二:搜集數據資料¾一組好的數據資料必須要掌握正確的事實，在規定的期間內去蒐集資料，而這些資料有賴於平時之記錄與匯整。‰步驟三:整理數據資料¾依搜集項目(橫軸)數據的大小順序排列。¾計算每一項目的數據佔累積總和的百分比率。¾數據之數目小的項目多時,整理成其他項。‰步驟四:柏拉圖分析圖製作(MSExcel)‰步驟五:分析柏拉圖—制作1繪圖柏拉圖—制作2選取“自訂類型”之“雙軸折線圖加直條圖”柏拉圖—制作3填入基本資料或說明柏拉圖—制作4不良原因分佈圖30150%20100%不良個數1050%00%不良個數累積不良率累積不良率ACEG不良原因柏拉圖—制作5將圖型微調柏拉圖—制作6所有項目累積和100%不良原因分佈圖100100%90不良個數90%80累積不良率80%7070%6060%5050%4040%30%不良個數30累積不良率2020%1010%00%ABCDEFG其它不良原因縱軸最大值:累積和,100%柏拉圖—制作7不良原因分佈100100%90不良個數90%80累積不良率80%7070%6060%5050%4040%不良個數3030%累積不良率2020%1010%00%ABCDEFG其它不良原因柏拉圖—制作8顯示各數據點之數值柏拉圖—制作9填入柏拉圖製作不良原因分佈之基本資料100100%100%90不良個數90%90%累積不良率84%8077%80%7068%70%6057%60%5050%44%4040%不良個數製程:DIPA線302430%累積不良率24%20製圖人:小A2013111020%976日期:WW3010...10%00%ABCDEFG其它不良原因柏拉圖—制作10不良原因分佈100100%100%90不良個數90%90%84%80累積不良率80%77%7068%製程:DIPA線70%60製圖人:小A60%57%柏拉圖—制作50日期:WW3050%44%4040%不良個數24累積不良率302030%24%201320%11109761010%00%ABCDEFG其它不良原因柏拉圖--要件„圖表名稱是否有意義„X,Y軸座標名稱,刻度是否明確„每個條圖之間是否有間距„第一個直方條和累積百分比曲線是否連接„各點資料標籤是否清晰„正確、一致、簡潔(Correct,Consistent,Concise)(五)管制圖–ControlChart管制圖簡介管制圖簡介……....管制圖為Shewhart博士於1924年發明。管制圖為一種圖形表示的工具，用以顯示從樣本中量測或計算所得之品質特性。管制圖不僅能將數值以曲線表示，觀察其變化之趨勢，並可透過它即時判定製程是否有發生異常的趨勢或已發生異常。管制圖–演進製程品質衡量方式的演進常態分佈管制圖(%)Ca／Cp／Cpk(ppm)61980185019241960Motorola高斯W.AShewhart日本美國1992TI1994AlliedSignal95GE98Song管制圖常態分配之±6σ±kσ百分比（%）百萬分缺點數±1σ68.26317400±2σ95.4545500±3σ99.732700±4σ99.993763±5σ99.9999430.057±6σ99.99999980.002管制圖管制(Control):確保達到要求標准必要時採取矯正行動制程管制的意義:-預警系統-預先防止-非不良檢查-製程能力的了解管制圖管制界限的構成管制圖製程中只有共同原因的變異管制圖製程中有特殊原因的變異管制圖的應用決定管制項目決定管制標準決定抽樣方法選用管制圖的格式記入管制界限繪點、實施NGOK處置措施管制圖判讀OK重新檢討管制圖管制圖的選擇管制圖的選擇計量值計數值數據性質？不良數缺點數n≧2樣本大小n=1數據係不良數n=？或缺點數不是是不是是CL性質?n是否相單位大小是否相關等？n=2~5n≧10n=？n=3或5~X−RX−RX−σX−RmPPnuC管制圖管制圖管制圖管制圖管制圖管制圖管制圖管制圖管制圖公式計量值／計數值管制圖公式彙總管制圖CLUCLLCL附　　註XX=∑X/k22n=2～5最適當Xμ，σ未知X+ARX−AR-R以下RR=∑R/kD4RD3Rn<10XX=∑X/kX+A3SX−A3S計X-σμ，σ未知10≦n≦25SX=∑S/kB4SB3S量～~~~N=3or5較佳值～XX=∑X/kX+m3A2RX−m3A2RX-RRR=∑R/kD4RD3R與X−R之R圖相同XX=∑R/kX+E2RmX-E2Rmk：組數X-RmRmRm=∑Rm/(k-n+1)D4RmD3Rmn：樣本大小P+3P(1−P)/nP−3P(1−P)/nP使用小數pP=∑d/∑nP+3P(100−P)/nP-3P(100−P)/nP使用%計pnnP=d=∑d/knP+3nP(1−P)nP−3nP(1−P)n=1/P～5P數樣本大小相同時使值CC=∑C/kC+3CC-3C用，n=20~25樣本大小不同時使用UU=∑C/∑nU3U/nU3U/n+−(為階梯界限)n=20~25管制圖的比較優缺在製造過程需要經常抽樣并予以測定以1.用于製程之管制極為靈敏,很容易及計算机且需點上管制圖,較為麻而費計調查事故發生之原因,因而可以預測時量將發生之不良狀況值2.能即時并正確找出不良原因,可使管品質穩定,為最優良之管製工具制1.只在生產之后才抽取樣本,將之計區分為良品與不良品,能以簡單方只靠此種管制圖,有時無法找到真因,而無法採取立即措施.數法獲得數据值2對于工廠整個品質情況了解非常方管便制管制圖—計量值例証X－R管制圖用數據表製品名稱：紫銅管機械號碼：XXX品質特性：內徑操作者：XXX測定單位：m/m測定者：XXX製造場所：XXX抽樣期限：　自　年　月　日　至　年　月　日樣測定值樣測定值XRXR組X1X2X3X4X5組X1X2X3X4X51505049525150.4314534847525150.262475353455049.6815534849515250.653464549484947.4416465053515350.674504849495249.6417505249494949.835464850545049.6818504950495149.826504952515451.2519524952535051.247474950485249.2520504750535250.468485046495148.8521524951535051.049505049515349.0422555451515052.2510495151464849.2523505452504951.0511515049465049.2524475151525250.6512505049525150.4325535151505151.2313494949505550.461,250120管制圖—計量值例証X–R繪圖步驟1.將每樣組之X與Ｒ算出記入數據表內。2.求X與ＲX＝∑X＝1,254＝50.16n25R＝∑R＝120＝4.8n253.查係數A2，D4，D3A2＝0.58，D4＝2.11，D3＝負值（以0代表）管制圖—計量值例証X–R繪圖步驟4.求管制界限。(1)X管制圖CL＝X＝50.16UCL＝X＋A2R＝50.16＋(0.58)(4.8)＝52.93LCL＝X－A2R＝50.16－(0.58)(4.8)＝47.39(2)R管制圖：CL＝R＝4.8UCL＝D4R＝(0.11)(4.8)＝10.13LCL＝D3R＝(0)(4.8)＝05.將管制界限繪入管制圖6.點圖7.檢討管制界限管制圖—計量值例証X–R管制圖SPC-18管制圖—計數值例証P管制圖(不良率)1.公式(1)公組樣本大小n相等時：CL＝PUCL＝P＋3P(1－P)/n(3)n不等，且相差大於20%時：LCL＝P－3P(1－P)/nCL＝P(2)n不等，且相差小於20%時：UCL＝P＋3P(1－P)/niCL＝PLCL＝P－3P(1－P)/niUCL＝P＋3P(1－P)/nLCL＝P－3P(1－P)/n管制圖—計數值例証P管制圖(不良率)2.實例某工廠製造外銷產品，每2小時抽取100件來檢查,檢查所得之不良品數據，列於下表，利用此項數據，繪製不良率(p)管制圖，控制其品質.組別ndp組別ndp組別ndp110030.031110030.032110050.05210040.041210060.062210080.08310030.031310080.082310040.04410080.081410050.052410050.05510050.051510020.022510040.04610050.051610030.03合計2,500125710070.071710060.06平均1000.05810050.051810020.02910050.051910070.071010060.062010050.05管制圖—計數值例証P管制圖繪圖步驟1.求管制界限CL＝P＝125＝0.05＝5%2,500P(100−P)UCL＝P＋3n=11.54%P(100−P)LCL＝P－3n（為負值，視為0）管制圖—計數值例証P管制圖繪圖步驟2.點繪管制圖管制圖—判讀管制圖的判定方法z正常點子之動態之管制圖，如圖一。1.多數的點子，集中在中心線附近，且兩邊對稱。2.少數的點子，落在管制界限附近。3.點子之分佈呈隨機狀態，無任何規則可尋。4.沒有點子超出管制界限外(就是有也很少)。管制圖—判讀管制圖的判定方法z不正常點子之動態之管制圖1.在中心線附近無點子。此種型態吾人稱之為”混合型”，因樣本中可能包括兩種群體，其中一種偏大，另一種偏小，如圖二。2.在管制界限附近無點子。此種型態吾人稱之為”層別型”，因為原群體可能已經加以檢剔過，如圖三。3.有點子逸出管制界限之現象。此種稱之為”不穩定型”如圖四。管制圖—判讀管制圖—判讀A、管制圖的判讀法管制圖之不正常型態之鑑別是根據或然率之理論而加以判定的，出現下述之一項者，即為不正常之型態，應調查可能原因。管制圖—判讀檢定規則1：3點中有2點在A區或A區以外者(口訣:3分之2A)檢定規則2：5點中有4點在B區或B區以外者。(口訣：5分之４B)管制圖—判讀檢定規則3：有8點在中心線之兩側，但C區並無點子者。（口訣：8缺C）管制圖—判讀檢定規則4：(1)連續五點繼續上升(或下降)－注意以後動態。（如圖a）(2)連續六點繼續上升(或下降)－開始調查原因。(如圖b)(3)連續七點繼續上升(或下降)－必有原因，應立即採取措施。(如圖c)管制圖—判讀檢定規則5：點子出現在中心線的單側較多時，有下列狀況者a.連續11點中至少有10點b.連續14點中至少有12點c.連續17點中至少有14點d.連續20點中至少有16點檢定規則6：點出現在管制圖界限的近旁時一般以超出2σ管制界限的點為調整基準，出現下列情形時，可判定製程發生異常a.連續3點中有2點以上時b.連續7點中有3點以上時c.連續10點中有4點以上時管制圖—制程能力分析製程能力分析1.Ca↓（準確度，Accuracy）Ca＝X－Sc/（T/2）2.CP↑（精密度，Precision）CP＝T/6σ（雙邊規格）CP＝（Su－X）/3σ或（X－SL）/3σ（單邊規格）3.Cpk↑（製程能力，ProcessCapabilityIndex）Cpk＝（1－│Ca│）Cp；（Su－X）/3σor（X－SL）/3σ(取小的)管制圖—制程能力分析製程能力分析4.不良率P↓（綜合評價）(1)ZU＝3Cp（1＋Ca）超出下限PU%ZL＝3Cp（1－Ca）超出上限PL%P%＝PU％＋PL%總不良率(2)ZU＝（SU－X）/σ，ZL＝（SL－X）/σ5.定義(1)X：製程平均值(3)T：公差(2)σ：製程標準差(4)Sc：規格中心管制圖—制程能力分析製程能力等級判斷及處置建議－CaCa製程準確度等級處置建議Capabilityofaccuracy作業員遵守作業標準操作，並達到規格之要A│Ca│≦12.5%（1/8）求須繼續維持。B12.5%＜│Ca│≦25%（1/4）有必要儘可能將其改進為Ａ級。作業員可能看錯規格，不按作業標準操作或C25%＜│Ca│≦50%（1/2）檢討規格及作業標準。應採取緊急措施，全面檢討所有可能影響之D50%＜│Ca│因素，必要時停止生產。管制圖—制程能力分析製程能力等級判斷及處置建議－CpCp製程精密度等級處置建議Capabilityofprecision此一製程甚為穩定，可以將規格許容差縮小A1.33≦Cp(T=8σ)或勝任更精密之工作。有發生不良品之危險，必須加以注意，並設B1.00≦Cp＜1.33(T=6σ)法維持不要使其變壞及迅速追查原因。檢討規格及作業標準，可能本製程不能勝任C0.83≦Cp＜1.00(T=5σ)如此精密之工作。應採取緊急措施，全面檢討所有可能影響之DCp＜0.83因素，必要時應停止生產。管制圖—制程能力分析製程能力等級判斷及處置建議－CpkCpk製程能力指數等級處置建議ProcessCapabilityIndexA1.33≦Cpk製程能力足夠B1.0≦Cpk＜1.33製程能力尚可，應再努力。CCpk＜1.0製程應加以改善。管制圖—應用SPC能解決之問題1.經濟性：有效的抽樣管制，不用全數檢驗，不良率，得以控制成本。使製程穩定，能掌握品質、成本與交期。2.預警性：製程的異常趨勢可即時對策，預防整批不良，以減少浪費。3.分辨特殊原因：作為局部問題對策或管理階層系統改進之參考。4.善用機器設備：估計機器能力，可妥善安排適當機器生產適當零件。5.改善的評估：製程能力可作為改善前後比較之指標。管制圖—建立一:建立統計製程管制的步驟1.確定製造流程:首先確定製造流程,並繪製製造流程圖,訂定品質工程表,列出管制之生產條件,品質特性等.2.製造流程解析:利用5W1H(Why,Who,When,What,Where,How)將製程各作業單元的(人/時/地/物/方法)異常原因加以掌握,並可得知製程所處的狀態.3.決定管制項目:依製程之生產條件,製品品質特性,製程現狀決定管制項目.4.實施標準化:訂定各項標準,並對相關人員實施各項標準之教育與訓練.5.管制圖的運用:管制圖由作業員直接在生產線上標示出,並且提供一個可靠的資料,以決定何時應採取對策,何種情況,不必採取任何改變.管制圖—建立6.製程能力解析:自製程中收集數據,進行製程能力解析,以了解是否符合規格或顧客的要求.如不能符合時,就採取製程改善或修訂規格之措施.7.問題分析解決:當製程發生異常時,就以因有技術配合QC手法尋找異常原因,並採取措施防止再發.8.製程之繼續管制:當製程保持穩定覓在管制狀態下,則可以延長管制界限作為製程之繼續管制.但當有證據顯示製程平均或是全距發生變化時,管制界限必須加以修正,才能使用.(六)特性要因圖-CharacteristicDiagram特性要因圖是藉著多人共同討論，採用腦力激盪術（BrainStorming）的會議方式，以找出事物之因（要因）果（特性）關係的一種技巧特性要因圖是管理、改善工作所不可欠缺的品管七大手法之一，因其狀似魚骨．特別為它取名「魚骨圖」。因為其為日本東京大學石川教授所提出，有人稱之為「石川圖」。特性要因圖–用途能馬上瞭解問題在那裡，以及解決問題的優先順序與方向，以腦力激盪方式進行，使全員參與，達到相互啟發，思想一致，發揮團隊共識的效果。特性-Characteristic●何謂特性?特性是指工作的結果．或是工程產生的結果。就是問題●何謂要因?所謂要因是指，對結果(特性)造成影響，而被舉出來的原因一般而言在製造部門中．特性與產品品質的差距有關的話，通常起因於5M的差別，因此大骨的要因最好用5M檢討，但是也不必拘泥於此，所謂5M是指。Man:人(作業者)。Machine:機(機器、設備裝置)Material:料(材料．零件)Method:法(作業方法)Measurement:量測(作業環境與測量方式)如何做一個好的魚骨圖●骨骼強健…正確的魚頭(太大?太小?)+明顯的主骨+完整的大骨(人,機,料,法,量測)機人料正確的問題量測法你的邏輯思考正確嗎?●機能正常…„你的魚骨是要因、現象還是舉例?你問的是WhyorWhat?„每一個大骨都應該是一隻小魚人„長在正確的地方動作不正確美國服裝不合規人定泰國人機台發生刮、碰、撞傷豐田原則與像話原則…„豐田原則:連問五次Why?why?why?why?why?„像話原則:你的魚骨圖……像話嗎?DOEDOE實驗計劃課程範例實驗計劃課程範例法By:By:人TP/SMTTP/SMT料帶未置入靜電槽架料碰撞其他供料器FoxFox、、WillisWillis、、KevinKevin、、JasonJason料沒架好碰撞SMT故障排除時，首顆零件翻面零件翻件彈片不良彈片厚度彈片過髒不適用彈片變形包裝不良Feeder供料震動Feeder保養頻率不當Tolerance過大料進料軌道異常馬達不同步機腦力激盪術(1)四大原則　摒棄批評主義　歡迎自由發揮的奇特意見　創意愈多愈好　創意的組合與連想(2)與會人員以6～12人為最宜主席與記錄須有良好的創造力、分析力及摘要的能力(3)議題專門而具體，範圍小會前發給參考15－60分鐘特性要因圖－案例圖解大骨相互間獨立特性要加框,大骨的數目有4~6方法作業者前面可以加<項用框圈起來不瞭解樹木為什麼>的特性重勞動因素致使重要者以一定要2位作業員無效的灑水圈起來疲倦橡皮水管長樹沒有灑水基準橡皮水管木不瞭解灑水條件在炎熱的天氣下工作太重散水栓和樹的此角大約60~80。距離太長灌主幹要粗水橡皮水管一定要連接時搬運橡皮水管距離長距離長間灑水栓少只有一個灑水灑水栓結合時間長長要反覆地從「為什麼」中抓頭在灑水灑水栓的種類不統一出要因管線細搬運時要花時間水壓降低別忘了箭頭符號末端的骨並非是現象而是要保管場所遠記入完成日、找出事情的困難原因修訂日、參加人員設備作成日：△月△日要因是以參加者：○○○，×××，△△△大骨→中骨→小骨構成一系統樹木灌水時間的特性要因圖(七)層別法–Stratification●層別法(Stratification)是一種概念其並沒特定的圖形表示，這在七大手法中是較為特別的一種，但其確為品質管制的一種發現不良因素的有效技術●透過數據的分類，尋找事實的真正原因分開觀察並蒐集資料按照特性加以分門別類，以找出其間的差異●前面的六種手法都是層別法的一種表現方式前面的六種手法，其實都已經包含了層別法的觀念層別法的步驟(1/2)1.確定使用層別法的目的做某件事之前，必須了解因何目的而做？為何這樣做？好處在那兒?在使用層別法之前，首要即是確定為何種目的，使用何種層別；為了評定作業員的績效、生產線的效率、還是分析不良原因……等。2.層別的項目一般影響品質特性的原因包括時間、原料、機器設備、作業方法與作業的人員……等。所以，我們可依下列的例子來做層別:層別項目的實例區分項目時間年、季、月、日、上下午、作業時間別等．組織工廠、部門、組等原料製造商、供應商、產地．性質、形狀、批量、成份、尺寸等環境/氣候溫度、濕度、壓力、風向、噪音、光度等設備製造商、供應商、新舊、機種、用途等員工職位、性別、年齡、經歷、薪資、教育程度等銷售固定/一般客戶、市場、運送方式等作業方法方法、步驟、自動/手動等商品設計師、價格、庫存、名稱等量測方法、器具、人員、場所等層別法的步驟(2/2)3.收集與整理數據使用表單如記錄卡或是查檢表的方式，委託有關人員收集欲實施層別法的項目資料。但是，所收集到的資料並非完全都符合需要的。因此，必須將所收集到的資料數據整理，或對於不足的資料加以補充。4.分析、比較與檢定層別法可以用來比較各個項目，所以各個項目的優劣一目了然，因此可以簡易判別出異常的原因，或其他所欲探求的事項。層別法的實兵操演…誰是兇手?規格下界規格上界產品規格材料A机械甲制品材料B机械乙發生異常A+甲層別原因材料A机械甲B+甲A+乙找到原因材料B机械乙B+乙層別法案例演練演練題目：某大食品公司於A、B二區各設有速食專賣店一家，每家有二位服務人員，10種產品。為使達開拓業績，該公司設有營業標準(每項產品每人每日銷售額為100只)。下表為統計6月份第一周未達標準之記錄炸雞塊乖乖包薯條可樂其他月/日A區B區A區B區A區B區A區B區A區B區合(星期)一清文美一清文美一清文美一清文美一清文美計郎芳程儀郎芳程儀郎芳程儀郎芳程儀郎芳程儀6/1(一)52222112212102113232376/2(二)32130000101001022111196/3(三)42320001100001013122236/4(四)41240010100101021211226/5(五)22130100010012021111196/6(六)5042211122110211532339合計239131643347443192915101010159