14-QC七大手法

QC七大手法什麽是QC七大手法？QC:QualityControl(质量管制；品管)1.直方图(Histogram)2.管制图(ControlChart)3.鱼骨图(CauseandEffectDiagram)4.查检表(CheckSheet)5.柏拉图(ParetoChart)6.散布图(ScatterDiagram)7.层别法(Stratification)QC七大手法itemDayshiftNightshiftx管制图因果关系图/鱼骨图查检表柏拉图散布图层别法100%LSLUSL直方图1.直方图(1)说明：划分数据（如考试成绩）的分配范围为数个区间，计算各区间内该数据的出现次数，并制作成次数分配表。(2)用途：描述数据的分布（平均值、变异、对称），借以判断工序有无异常情形。并检查该数据是否正常受控，有足够的能力符合客户需求。规格下界规格上界5使用直方图的目的1.)了解分配形态。2.)研究制程能力或测知制程能力。3.)工程解析与管制。4.)测知数据之真伪。5.)计算产品之不良率。6.)求分配之平均值与标准差。7.)藉已订定规格界限。8.)与规格或标准值比较。9.)调查是否混入两个以上的不同群体。10.)了解、设计、管制是否合乎制程管制。范例–微尘粒子的数据251291015141788221421722515532141514181524133222322191325114212617221281212631920642691425561229131517836141818101912233021119107164115151931171221126139131639104271281916(1)找出“最大值”，“最小值”以及数据的“个数”Max=39Min=1TotaldatapointsN=100(2)决定区间的个数K:K=NK=10(3)决定区间的宽度H:H=(Max-Min)/K39-1H=10~=4(4)作出“频次”表(5)划出直方图区间界限0.5~4.54.5~8.58.5~12.512.5~16.516.5~20.5频次20.5~24.524.5~28.528.5~32.532.5~36.536.5~40.510142019111185115102015频次区间界限0481216202428323640范例–微尘粒子的数据8常见的直方图型态(1)正常型说明：中间高，两边低，有集中趋势。结论：左右对秤分配(常态分配)，显示至程在正常运转下。(2)缺齿型(凹凸不平型)说明：高低不一，有缺齿情形。不正常的分配，系因测定值或换算方法有偏差，次数分配不妥当所形成。结论：稽查员对测定值有偏好现象，如对5，10之数字偏好;或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽度不是倍数时，亦有此情况。9常见的直方图型态(3)切边型(断裂型)说明：有一端被切断。结论：原因为数据经过全检，或制程本身有经过全检，而出现的形状。若剔除某规格以上时，则切边在靠近右边型成。(4)离岛型说明：在右端或左端形成小岛。结论：测定有错误，工程调节错误或使用不同原料所引起。一定有异常原因存在，只要去除，即可合乎制程要求，至出和规格的制品。10常见的直方图型态(5)高原型说明：形状似高原状。结论：不同平均值的分配混在一起，应层别之后再做直方图比较。(6)双峰型说明：有两个高峰出现。结论：有两种分配相混和，例如两部机器或两不同供货商，有差异时，会出现此种形状，因测定值受不同的原因影响，应与层别后再做直方图。11常见的直方图型态(7)偏态型(偏态分配)说明：高处偏向一边，另一边低，托长尾巴。可分右偏型、左偏型。右偏型：例如，微量成分的含有率等，不能取到某值以下的值时，所出现的形状。左偏型：例如，成分含有高纯度的含有率等，不能取到某值以上的值时，就会出现的形状。结论：尾巴托长时，应检讨是否在技术上能够接受，工具磨损或松动，亦有此现象发生。2.管制图(1)说明：把品质特性（如芯片的薄膜厚度）的点以记号标示上去，藉着该点在管制界限内侧或外侧的情形，可以判断工序是否在控制状态中。(2)用途：借由管制界限的订定,区分出工序的变异的合理性。即时监控，并可以在制程异常时立即采取改善对策。管制上界管制下界目标值规格界限管制界限?问题:答案:•来自客户的要求•对于产品质量的控管•每一量测单点都必须在规格界限之内规格界限规格界限管制界限=说明：管制界限•工序变异的自然容许范围•对于制程/机台的控管•每一量测平均值都必须在管制界限之内(1)说明：有如鱼骨增长的方式，有系统地整理工作的结果（特性）以及其原因（要因）。(2)用途：在改善小组的脑力激荡之下，列举所有可能的异常原因；逐一过滤之后，会发现平常忽略的小毛病，可能就是问题的根源。3.鱼骨图（因果关系图）原因1结果原因2原因3原因4例：产品的良率太低Man(操作人员)Machine(机器设备)Method(生产方法)要因特性Environment(生产环境)范例(1)–4M1E的方向4M1E:人、机、料、法、环Material(原材料)為何量測變異太大量測程序不嚴謹環境差異設備差異人員訓練不足人員技術差異量測程序未標準化設備維護未標準化檢驗問題數據取得不易溫度改變濕度改變清潔度改變振動因素機械不穩定設備磨耗電性不穩定數據換算不穩定范例(2)4.查检表ITEMABC123(1)说明：在收集各种数据之后，为确认并能毫无遗漏的查检，将结果制成简单的表格。(2)用途：可以让数据的收集更为规律、有效；制成的表格更为简明、易懂。机台定期保养之后的查检项目：ItemO-ringGasFlowLockChamberAChamberCChamberB范例5.柏拉图100%(1)说明：分类不良及缺点等内容，然后按照大小顺序，利用累计数据来表示。(2)用途：将问题点表现出来，并呈现其相对重要性，提供改善方向的优先顺序。某餐厅的顾客满意度调查：抱怨种类总件数百分比累计百分比1.coldfood2.saladnotfresh3.lackofcleanliness4.poorservice5.foodtastesbad6.foodtoogreasy7.flimsyutensils8.notcourtesy105(105/260)40%(94/260)35%(25/260)10%(13/260)5%(10/260)4%(9/260)4%(2/260)1%(2/260)1%40%75%85%90%94%98%99%100%94251310922范例coldfoodsaladnotfreshlackofcleanlinesspoorservicefoodtastebadfoodtoogreasyFlimsyutensilnotcourtesy501001502002501050100%0范例(续)EABCEADBC60%柏拉图可以用来说明改善过程的有效性：例如图甲为改善前的柏拉图，共有A,B,C,D,E五大不良原因。再来针对A与B前两大原因采取改善对策，若干时日之后可以重新收集数据，划出改善后的柏拉图。由图乙的结果显示，A与B的发生次数明显降低，C变成是最大的不良原因。整体效果改善60%.100%图甲:改善前图乙:改善后100%D范例6.散布图(1)说明：将成对的二组数据制成图表，以观察数据之间的相互关系。(2)用途：检查二组数据之间的相互关系，尤其是对鱼骨图中的因、果验证。当相关程度甚高时，可用回归分析作进一步的研究、控管。Y（果）X（因）相关系数的说明r=0.9r=0.6r=0.3r=-0.9r=-0.6r=0.3不相关正相关强正相关强负相关负相关有异常点存在相关分析(CorrelationAnalysis)正相关负相关计算相关系数：Sum(X-X)*(Y-Y)r=Sum(X-X)Sum(Y-Y)可以使用Excel来计算:1.Tools-DataAnalysis-Correlation2.Function-Correl(X;Y)3.参考值r0.3--弱0.3=r0.8--一般r=0.8--强22产品良率（Y）与因子X的相关性：8075产品良率706530323436384042X因子范例r=-0.62回归结果：Y=119.07-1.23XXY337239763774327837784066367839664167358037763778387138697.层别法(1)说明：以数据的共同点、特征为主，将对象中具有相同的作业者（人）、机械（机）、原料（料）或作业方法（法），分成数个集团。(2)用途：区别出问题的来源，然后可以给予更好的控管、改善。AB管制图的层别：AABBCCABBBCCCA作业者ABC总图原料ABC总图直方图的层别：机台A机台B总图散布图的层别：32QC七大手法的应用1.)根据事实、数据发言、查检表、散布图。2.)整理原因与结果之关系，以探讨潜伏性之问题特性要因图。3.)凡事物不能完全单用平均值来考虑，应了解事物均有变异存在，须从平均值与变异性来考虑直方图、控制图。4.)所有数据不可仅止于平均，须根据数据之来龙去脉、考虑适当分层层别法。5.)并非对所有原因采取处置，而事先从影响较大的2~3向采取措施，即所谓管理重点柏拉图。33数据数据=事实数据的分类：一、依特性可分：1.定性数据2.定量数据a.计量数据b.计数数据。二、依来源可分：1.原物料及制品市场数据2.制程数据3.检验数据。三、依时间先后可分：1.过去数据2.日常数据3.新数据。34应用数据须注意重点1.搜集正确可用的数据。2.避免个人主观判断。3.掌握事实真相。35整理数据的方法1.机器整理法。2.人工整理法：a.卡片法b.画计法。36整理数据的原则1.发生问题而要采取改善对策前，必须有数据为依据。2.对于数据使用目的应清楚了解。3.当数据收集完成后，应立即使用它。4.数据的整理与运用，改善前、改善后所具备的条件应一致。5.数据不可造假，否则问题将永远无法解决。37图表图表的运用可以将繁杂的数字性情报转化，以最简单的方式表达出来，易看易懂，一目了然。现场的数据或情报，用点、线、面、体表示大概情势及钜细变动于纸上的图形，称为图表。其目的是：1.)方便人的视觉，使能获取更多的情报，并使之能传达更迅速，更易被人了解，更快看出情报内容。2.)自一组数据，把握到更多的情报，而采取必要的对策。38图表的种类1.)解析用图表：将过去的数据或状况，作成图表加以解析，从中发现问题点来加以改善。适于工厂作业分析或研究之用。如推移图、柏拉图、工程分析图2.)管理用图表：加上目标或管理之处置界限，再进行管理时所使用，如年度计划表。3.)计划用图表：于拟定计划时使用，如甘特图（GanttChart）或称进度图。4.)统计用图表：如柱形图（棒形图）、折线图。5.)计算用图表：反复同一计算时，最好能将此计算作成图表，如此可节省计算时间，并减少计算错误。如常态机率纸。6.)说明用图表：用以描述事务之组织与流程之图表。其优点为易理解，适合表示复杂的相互关系。如组织图、制成流程图。39图表之功用1.)利于多种复杂现象的相互比较，可供分析研究之用。2.)费甚少时间，可得明确的概念。3.)对于专门知识不足的人，亦可得到了解。4.)表示事务间的关系时，图表较文章可以使阅者印入脑海。5.)利用于演讲、宣传或广告时，予阅者深刻印象。6.)有时可用于内插法求近似值。7.)可供预测用。40图表必备条件1.)能把握全体：应一看即能完全了解全体的状况。2.)简单明了：绘制力求简单明了。3.)迅速了解：不必任何言辞说明，阅读者一看即能判断出来。4.)正确的判断：不论刻度标法、线的大小或实虚、点的大小，都应刻意讲求，便于正确判断。5.)浮现对策：最高明的图表，是能够从图上看出解决问题的对策。41图表制作的原则1.)确定目的何在？2.)要掌握的资料为何？3.