品管QC七大手法doc 20.docx
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品管QC七大手法doc20
品管QC七大手法(doc20)
目錄
項目內 容頁次
1資料的意義2
2統計資本概論4
3查檢表7
4柏拉圖9
5魚骨圖11
6散佈圖13
7管制圖16
8直方圖18
9層別法20
第1章
資料的意義
1.1概要
何謂數據(Data)?
它是「透過測量所得到的數值和資料。
」因此,
「測量數據」=「反映事實」
1.2數據獲得
1)蒐集「正確」的數據;
2)避免「主觀」的判斷;
3)把握「事實真相」。
1.3數據類型
1)定量數據(QuantitativeData):
量器測度量出來的數據。
計量值(Variable):
長度、時間、重量等測量所得的數據。
計數值(Countable):
以缺點數、劣品數作為計算標準的數值。
2)定性數據(QualitativeData):
感官判斷出來的類別數據。
類型值(Variable):
如「機型」、「品牌」、「日期」、「班次」、「產品」等記錄的數據。
1.4數據整理
1)「掌握現況」和「評價對策」,都應有數據為依據;
2)清楚使用數據的宗旨;
3)改善前、後的數據,應具備一致的條件;
4)數據蒐集完成後要馬上使用。
1.5數字資料的差異
1)機遇原因(ChanceCause)
製品的好壞,主要受到四個M:
材料(Material)、機器(Machine)、人員(Man)與方法(Method)之影響,但若四者均在標準範圍內變化,其變化幅度較為微小,而屬機遇原因變化,在經濟價值上,此種變化不需採取措施或改正行動。
2)非機遇原因(AssignableCause)
非機遇原因又稱異常原因,係導致四個M的變化,即:
a.使用不合規格的材料
b.機器故障或工具損壞
c.員工情緒久佳或工作不努力
d.不按操作標準工作,或標準不適當
以上四個非機遇原因,所造成變化之幅度較大,會引起大量的不合品,在經濟價值上應予以消除。
第2章
統計資本概論
2.1統計量數
1)平均數-代表一群數值的一個數值
群體平均數
樣本平均數
2)變異數
群體變異數
樣本變異數
3)標準差-表示該群數值間差異大小的一個數值
群體標準差
樣本標準差
2.2機率分配-常態分配
若從常態母體n(x;μ,σ2)中,隨機抽取一個樣本,則結果為x之機率密度(probabilitydensity)是:
μ1=μ2
σ1
σ2
其累積機率密度函數為
一平均數為0,變異數為1之常態分配稱為標準常態分配。
經由變數變換,任何常態分配都可轉換成標準常態,其公式如下:
在一常態分配中,平均數正負一倍、二倍、三倍標準差之機率為
P(μ-σ P(μ-2σ P(μ-3σ 2.3製程能力指標 1.USL-規格上限 LSL-規格下限 CL-規格中心值 2.Ca-製程準確度(CapabilityofAccuracy) 3.Cp-製程精密度(CapabilityofPrecision) 4.Cpk-製程能力指數(總合Ca&Cp之指標) 或 下面以圖示說明: LSL USL CL μ相同,故Ca值一樣,綠線σ小,故Cp值大,Cpk值亦大 LSL USL CL σ相同,故Cp值一樣,綠線μ在中心沒有偏移,故Ca值小,Cpk值大 在標準常態分配之狀況下,Cpk=1時,其OutSpec.之機率為0.0027,亦即不良率為2700DPPM,而在Cpk=1.33時,其OutSpec.之機率為0.000064,亦即不良率為64DPPM。 第3章 查檢表 3.1何謂查檢表(Checksheet)? 「勾記型的圖形或表格,使用它時只須登入檢查記號和點數整理,可藉以稽核和分析」。 因此,「查檢表」=「事實記誌」 3.2查檢表的種類 1)紀錄用: 如【圖3-1】,它又稱「改善用查檢表」。 2)點檢用: 如【圖3-2】,它用於「作業實施」和「機械整備」的確認。 作業者 機械 日期 不良種類 月日 月日 月日 月日 尺寸 A 1 缺點 材料 其他 尺寸 缺點 B 2 材料 其他 【圖3-1】車床加工查檢表 10000KM時定期保養 顧客寶號: 日期: 車牌號碼: 保養費用: 車種款式: 行駛公里: 作業者: □電瓶液量□空氣濾清器 □水箱□機油 □胎壓□分電盤蓋 □火星塞□化油器 □風扇皮帶 註: 檢查調整更換 【圖3-2】汽車定期保養查檢表 3.3查檢表製作 查檢表的內容是依據下述考量而決定: 1)把握項目: 待蒐集項目和數據樣式; 2)表格樣式: 如【圖3-3】所示,查檢表格式應符合蒐集目的; 3)記錄型式: 點檢的記錄形式,如項目、日期、數目、合計等; 4)蒐集方式: 何人、何時、何地、何物、、、等等。 3.4表格使用 使用查檢表進行蒐集數據,待完成後宜檢討下述問題: 1)反映事實: 印證所獲數據是否能反映某些事實? 2)獨特項目: 查看是否有些項目主宰事實,或個別項目間明顯差異? 3)時間推移: 是否有經時變化的趨勢? 4)週期循環: 是否有週期變化的型樣? 。 數據期間: 87年第三季 檢查項目 期間 案件數目 10月 11月 12月 合計 畫面 沒有畫面 // 2 ///// 5 ///////////////////////////////////35 42 沒有彩色 /// 3 //// 4 // 2 9 電波 沒有天線 ///// 5 ///// 4 //////////////////// 20 29 沒有方向 ////////////////////////////// 30 //////////////////////// 24 ///////////////////////////// 29 83 聲音 沒有 //// 4 ////// 6 ///// 5 15 其他抱怨 ///// 5 // 2 /////////////// 15 22 案件合計 49 45 106 200 【圖3-3】「電視機故障投訴」狀況查檢表 第4章柏拉圖 4.1何謂柏拉圖? 它是「根據類型所蒐集的數據,按發生數量大小之類型為序,所編製的頻次圖形。 」一般,柏拉圖多加上累計比例的折線。 因此,如按「不良原因」、「不良狀況」、「不良位置」、「安全事故」或「客戶抱怨」等的類型區分,則 「柏拉圖」=「重點問題」 【圖4-1】「電視機顧客投訴」柏拉圖 4.2柏拉圖製作 1)決定數據期間; 2)決定水平橫軸: 除其他外,按發生數據由大至小,由左至右排定類型順序; 3)決定左右縱軸: 依據最大頻次和比例決定左、右縱軸的刻度; 4)長條圖繪製: 在橫軸個類上,將數據大小按左軸刻度畫出長條圖; 5)折線圖繪製: 在橫軸個類上,將個類數據佔總數的累計比例,按右軸刻度畫出圖點,並用直線由左至右連結; 6)附記事項: 記入主題及相關資料。 4.3柏拉圖使用 使用柏拉圖,有下述三時機: 1)掌握重點: 百分之八十的不良是由百分之二十的原因所造成。 2)發現真因: 當製程產品突然冒出罕見缺陷,且某機臺的劣品數竟佔9907與該劣品總數的94%,此際從該機臺下手應可追查到缺陷的真因。 3)效果確認: 採行對策一段期間後,改善效果可望在柏拉圖上呈現。 如果效果明顯,不良總數會下降,而重要項目也會有一番大調整。 如【圖4-2】所示,改善後案件從上季200件降至本季78件;而且改善後「電視機顧客投訴」的前三項是「沒有天線」、「沒有聲音」、和「沒有彩色」,已非改善前的「沒有方向」、「沒有畫面」、和「沒有天線」。 改善前後的比較,可如【圖4-2】使用柏拉圖顯示。 【注意】效果確認時應考量: -不同比較期間的項目和對象是否一致? -季節性的變化是否對數據有影響? -對策外的要因是否對數據有影響? 【圖4-2】改善前後「電視機顧客投訴」柏拉圖 第5章 魚骨圖 5.1何謂魚骨圖? 它是「就特性數值,整理主導影響的潛在要因之間的條理,及要因和特性的因果關係,成為骨狀的圖形。 」如圖【圖3-1】所示的「特性要因圖」,亦常繪成「魚骨圖」,「魚頭」和「魚刺」各表示「問題特性」和「潛在要因」。 因此, 「魚骨圖」=「推敲因果」 C.3模具尺寸不正確 沖型不良 B.人員 A.材料 D.方法 C.機器 A.1台虹基材尺寸安定性不佳 A.2材料儲存環境不正確 B.1自主檢查 未落實 C.1沖孔位置度 C.2底片尺寸不正確 D.1製程條件變更 【圖5-1】特性要因圖 5.2魚骨圖製作 魚骨圖是按下述程序而製作: 1)問題特性: 釐定問題或品質的特性,如「延遲交貨頻頻」; 2)定大要因: 推定能支配問題或品質的主要因素; 3)中小要因: 推定大要因內之中度、輕度因素; 4)主要原因: 推定大要因間之主要因素; 5)附記事項: 填上製作目的,日期及製作者資料。 5.3魚骨圖使用 使用魚骨圖,有下述三時機: 1)整理問題: 將紊亂問題整理出頭緒; 2)追查真因: 從問題成因中追究出主因; 3)尋找對策: 從問題主因中研討出對策; 4)教育訓練: 員工解決問題能力的訓練。 【注意】編製魚骨圖時應注意: 把握腦力激盪原則、將要因層別化;5W1H之原則不因好惡決定。 【圖5-2】對策魚骨圖 第6章 散佈圖 6.1何謂散佈圖? 它是「按數據分布型態,來判斷配對變數之間對應關係的圖形。 」因此, 「配對數據」=「敲定因果」 【圖6-1】溫度X和硬度Y的散佈圖 6.2散佈圖作成 1)配對變數: 找出關切的兩變數。 若係因果關係時視因和果各為X、Y變數 2)蒐集數據: 至少三十組以上變數數對 3)計算組距: 各找出兩變數的最大值、最小值、和全距 4)標軸刻度: 各按兩變數的最大、最小、和全距設定座標軸 5)標繪圖點: 按各數對的橫軸、縱軸座標,在圖上以單點標記 6)標繪心軸: 各繪製 和 的直線,則構成以 為中心的I、II、III、和IV四象限。 7)附記事項: 何人、何時、何地、何物、、、等等。 例如,如【圖6-1】所示完成的散佈圖。 6.3關係性質 使用散佈圖時,常需判斷X變項與Y變項的相關性質。 可利用 為中心的四象限,檢視各圖點落處於I、II、III、和IV象限的狀況,來判定X與Y的關係。 以下是各式各樣相關性質的判定方式: 1)正負相關: 當X增加時,Y亦隨之增加,它表示因變數X與果變項Y是呈「正相關」;反之,則X與Y呈「負相關」。 2)強弱相關: 圖點分布較密集時是「強相關」,而分布較疏廣時是「弱相關」。 如【圖6-2】所示。 3)無甚相關: 圖點分布散亂時,X與Y之間是「無甚相關」。 如【圖6-3】所示,各圖點分散落處於I、II、III、和IV各象限。 4)曲線相關: 圖點分佈呈曲線傾向時是「曲線相關」。 如【圖6-4】所示,各圖點似乎「貼近」某條曲線。 【圖6-2】強弱相關 (a)強相關(b)弱相關 【圖6-3】無甚相關 【圖6-4】曲線相關 6.4相關係數 自行求算的公式如下: 6.5使用散佈圖時應注意事項: 1)不當數據: 數據的獲得是否品質良好? 譬如「不當量測」、「不當期間」、「人為疏失」或「人為篡改」等等。 2)假性相關: 變數之間本質上是否並無相關性? 譬如「中山高交通事故」和「養殖池成魚驟死」的相關係數可能甚大,可是結論卻是荒誕不經: 「中山高交通事故和養殖池成魚驟死之間,關係甚大。 」 3)層層疊疊: 數據的背景條件是否不夠特定? 譬如「不同機臺」、「多人操作」或「不同批號」等等。 第7章 管制圖 7.1何謂管制圖? 管制圖是將「製程樣組」和「品質特性」各置於橫軸和縱軸的一種折線圖,但它事先已繪製「CL」、「UCL」、「LCL」等三條水平界線。 如【圖7-1】所示,使用管制圖時、按時逐次抽樣,然後將頻次或數值數據,標繪成乙個圖點。 若生產穩定,則圖點理應散落在UCL和LCL兩條界線的範圍之內,並且圖點大多會貼近CL界線。 因此, 「管制圖」=「異常警告」 【圖7-1】管制圖 7.2管制圖的研判 1)界外點-管制圖中已有點落於管制界限外 2)點串型-製程業已偏移或呈現走勢 3)非隨機-管制圖中某組點有非隨機的現象 a.三點中有二點在A區或以外(機率=0.005928) b.五點中有四點在B區或以外(機率=0.034604) c.連續六點持續上升或下降(機率=0.015625) d. 八點在心線兩側C區內(機率=0.047183) e.連續九點在單邊C區或以外(機率=0.001953) f.15點在心線兩側C區內(機率=0.003261) g.有一點在A區以外(機率=0.002700) h.連續14點交互升降(機率=0.000122) 備註: A區-兩倍至三倍標準差間 B區-一倍至兩倍標準差間 C區-一倍標準差間 第8章 直方圖 8.1何謂直方圖? 它是「就『品質特性』數值的數個相等區間為序,按數據『落入各區間的頻次』製作成條圖。 」 「直方圖」=「品質概要」 【圖8-1】汽缸頭徑長直方圖 8.2直方圖製作 1)數據範圍: 找出「最大值」和「最小值」。 2)計算全距: 由「最大值」減「最小值」而得全距值。 3)組數組距: 先參考數據總量決定組數,再求算組距=全距÷組數。 4)上下組界: 求算各組之上、下組界。 5)組中心點: 求算各組之組中心點。 組中心=(上組界+下組界)÷2 6)次數分配: 點數落入各組之筆數。 7)製作圖形: 就品質特性為橫軸,按各組次數製作成條圖。 8)附記事項: 記入主題及相關資料而作成直方圖。 8.3分佈判斷 1)常態型: 如【圖8-2】所示,製程正處於安定狀態。 2)鋸齒型: 如【圖8-3】所示,數據蒐集或作圖方法不恰當。 3)截尾型: 如【圖8-4】所示,無法量測某界限以下的數值。 4)峭壁型: 如【圖8-5】所示,產品業已經過篩選。 5)雙峰型: 如【圖8-6】所示,樣本數據來自不同的機臺或材料。 6)丘陵型: 如【圖8-7】所示,樣本數據來自迥異的製程。 7) 離島型: 如【圖8-8】所示,製程業已遭到特殊原因的淆擾。 第9章 圖8-4 圖8-5 圖8-6 圖8-7 圖8-8 層別法 9.1何謂層別法? 「因為數據具有多種屬性,若就特定類別整理之,以便能指認出是否存在時或空的反覆現象。 」這就是層別法。 因此, 「層別法」=「大海覓針」 9.2層別法的作法 1)確定層別的目的 2)選定影響品質特性的原因 3)製作記錄卡 4)整理數據 5)比較與檢定
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