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QC七大手法SQE:RillSun2014/11/25•传统的QC七大手法–特性要因图–柏拉图–层別法–查检表–散布图–直方图–管制图传统QC7大手法图表手法图形用途备注特性要因图分类清楚1.管理.教育用2.改善.解析用3.源流管理用4.现场操作标准用可以运用反转法，由找要因变换为找对策方法柏拉图重点把握100%1.决定改善目标2.明了改善的效果3.掌握重点分析能够以前几项为改善的要点，可忽略最后几项，即常说的“前三项”原则或是改善前80%問題點查检表简易有效1.日常管理用2.收集数据用3.改善管理用帮助每个人在最短时间内完成必要之数据收集层别法比较作用1.应用层别区分法，找出数据差异的因素而对症下药.2.以4M之每1M进行层别借用其他图形，本身无固定图形，是最基本的一种统计工具散布图相关易懂1.了解两种因数或数据之间的关系。2.发现原因与结果的关系应用范围较受限制管制图趋势明朗1.掌握制程现况的品质2.发现异常及时采取行动现实生产中，使品质稳定的一种管制情报直方图了解品质1.了解分布2.了解制程能力3.与规格比较4.批品质情况监测了解一批品质之好坏數据•何谓数据?•根据测量所得到的数值和资料等事实，•即谓之数据，因此，数据最基本的观念就是：•数据=事实•解决问题的步骤:•就是依据事实判断后再采取行动。•运用数据应注意的重点收集正确的数据。避免主观的判断。要把握事件真相。整理數据应注意的事項•对問題采取对策前，一定要有數據為依據。•要清楚使用目的。•數據的整理，改善前与改善后所具备的条件要一致。•數據收集完成後，一定要馬上使用。•必須收集正確而不是造假的數据。數據的種類1、依数据的来源：A.原材料及制品市场数据B.制程数据C.检验数据2、依数据的时间先后分：A.过去数据B.日常数据C.新数据3、依数据特性分：A.定量数据B.定性数据查检表•何谓查检表–查检表是以简单的数据，用容易了解的方式作成图形或表格，只要填上查检记号，並加以统计整理，作为进一步分析或查核用。•查检表的种类–记录用查检表(改善用查檢表)。•目的在收集数据型的資料，做进一步統計整理、調查、分析•用于不良主因与不良項目等。–點檢用查檢表。•目的主要在檢查、确认运作、執行狀況，或检查問題•確认作业实施与机械设备情況等。点检用查检表记录用查检表•以厂内手机壳为例，若不良項目有刮伤、脏污、縮水、破損及其他。为了解不良項目的不良情形，做一记录用不良項目查检表如下Example不良項目數量小計刮傷脏污縮水破損其他不良項目查检表小計5131096特性要因图•何謂特性要因图(魚骨图)–一個問題的特性受到一些要因影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系而且有条理的图形，称為特性要因图,又称鱼骨图,因果图.•分类:---原因型---对策型•特性要因圖的製作方法:–決定评价項目–決定大要因－4M1E•（Man．Machine．Material．Method．Environment）–決定中小要因–決定問題的主要原因–原因探討–层別区分•→在原因特性讨论中，应层层提問題→原因→問題．反覆使用．問到不能問？答案就出來了！步骤一決定评价項目评价項目步骤二決定大要因评价項目作業方法作業人員環境材料機械步骤三決定中小要因评价項目作業方法作業人員環境材料機械步骤四決定問題的主要原因评价項目作業方法作業人員環境材料機械Example為何延遲交貨方法機器人材料試樣生產條件不好訂貨情報掌握不確實庫存安全量低存放位置不足沒有生產計畫配合沒有交貨意識機器經常故障機器產能不足人力不足Example作业方法材料为何产生料花机械料温过高原料放置在料管中时间过长作业人员操作人员未即时将原料清出转速太快混B料空压机故障，导致停机机器转速调的太快特性要因图的使用•問題的整理。•追查真正的原因。•寻找對策。•教育训练。•知识管理。柏拉图•何谓柏拉图–根据所收集的数据，以不良原因，不良状况，不良发生位置或客戶抱怨的种类，安全事故等不同区分标准，找出比率最大的項目或原因，並且以所构成的項目依照大小順序排列，再加上累积值的图形,故又称为排列图.–由构成比例很容易了解問題的重点和影响程度，以比例占最多的項目进行改善，较容易得到改善成果。二.柏拉圖的製作方法:步驟1.:決定數據資料的分類項目步驟2.:決定數據搜集期間步驟3.:依分類項目別,整理數據,作成統計表步驟4.:記入圖表紙並且依數據大小排列畫出柱狀圖步驟5.:繪累計曲線步驟6.:繪累計比率步驟7.:記入必要的事項三.柏拉圖的用途:1.作為降低不良的數據2.決定改善目標,找出問題點3.作為確認改善效果(改善前、中、後的比較)4.應用於發掘現場的重要問題點5.作為整理報告或記錄6.確認或調整特性要因圖Example不良項目不良數累計不良數比率累計比率髒污131330.2%30.2%縮水102323.3%53.5%破損93220.9%74.4%刮傷63814.0%88.4%其它54311.6%100.0%不良項目數量小計刮傷6髒污13縮水10破損9其他5表2-1表2一2計算表項目不良數累積不良數(影響度)材料不良909045尺寸不良6015030操作不良2417412形狀不良2019410其它62003合計20010045758797100(累積影響度)Example050100150200材料不良尺寸不良操作不良形狀不良其它0255075100其它累計影響度(%)Example层別法•何谓层別法–针对部門別、人別、工作方法別、设备、地点等所收集的數据，依照它們共同的特征加以分类、統計的一种分析法。–层別法最主要的功用，在透过各种分类(分层)，依各类收集的數据以找出不良原因或最佳条件件，作為改善的有效依据。•以何观点來作层別法?–MAN(人)、MACHINE(机械)、MATERIAL(材料)、METHOD(方法)和ENVIRONMENT(环境)。–其他，如时间等。层別的对象和项目(1/2)•有关人的层別–班別、組別、年齡別、男女別、教育程度別等。•机械设备的层別–場所別、新旧別、生产速度別、治具別等。•作业方法和条件的层別–手绕別、順序別、人工机械別等。作业条件有溫度別、湿度別、压力等。–时间的层别–小时別、日期別、周期別、月別、季別、年別等。轮班有日班別、夜班別等。机械调整前后別。层別的对象和项目(2/2)•原材料零件別–批次別、產地別、成份別、重量別、不同供应商別等。•測量检查的层別–仪器別、測手別、測法別、場所別等。•环境气候的层別–温度別、湿度別、亮度別•制品的层別–新旧品別、标准品別、特殊品別、、包裝別等。层別法的作法与注意事项•作法–確定层別的目的。–选定影响品质特性的原因。–制作记录卡。–數据整理。–比较与检定。.层別法的注意事项:1.数据的性质分类要明白的记下來.2.很多项目在一起是要层別3.层別所得的情报与对策要连接起來Example装配厂的汽缸与气缸盖的间经常发生漏油经调查50套产品后发现，一是三个操作工人在涂粘合剂的时候，采用的技术手法不同；二是他们所使用的汽缸垫来自两个不同的配套制造厂。操作者漏油不漏油漏油率（%）王师傅61332李师傅3925张师傅10953共计193138供应商漏油不漏油漏油率一厂91439二厂101737共计193138按操作者分类按供应商分类散布图–何谓散布图–把相互有关联的对应数据，在方格紙上以纵轴表示結果，以橫轴表示原因，然后用点表示分形态，根据分布的形态來判断判相互关系，这种图表称为散布图，又称散点图•有三种对应关系:–原因与結果数据关系。–結果与結果数据关系。–原因与原因数据关系。•两种沒有关联数据所制作出來的散布图是无法作正確判断的。散布图制作的步骤•收集相对应数据，至少三十组以上，并且整理写到数据表上。•设定XY座标。Y座标(一般设定为结果)，X座标(一般设定为原因)•将各组对应数据标示在座标上。•记入必要事項。散布图的研判Y扭力X低轉數X增加，Y也增加，但非完全相對性，X除了受Y的因素影響之外，可能還有其他因素影響，稱為弱正相關。X增加，Y也增加，原因與結果有相對的正相關。X增加，Y也增加，但非完全相對性，X除了受Y的因素影響之外，可能還有其他因素影響，稱為弱正相關。X增加，Y也增加，原因與結果有相對的正相關。Y體重X身高散布图的研判X增加，Y減少但幅度不明顯，X除了受Y的因素影響之外，還可能有其他因素影響，此為非顯著性負相關。X增加，Y反而減少，呈一線性發展，此為完全負相關。X增加，Y減少但幅度不明顯，X除了受Y的因素影響之外，還可能有其他因素影響，此為非顯著性負相關。X增加，Y反而減少，呈一線性發展，此為完全負相關。Y黏度X溫度Y溫度X濕度散布图的研判X增加，Y也增加，但X增加到某一值後，Y反而開始減少，此為曲線相關。散佈點分散且雜亂，沒有任何傾向，此為無相關。X增加，Y也增加，但X增加到某一值後，Y反而開始減少，此為曲線相關。散佈點分散且雜亂，沒有任何傾向，此為無相關。Y溫度X氣壓Y記憶X年齡使用散步图时的注意事項•注意是否有异常点的存在?•是否有假相关的存在?•是否有必要层別?Y異常點XYABCXExample某一班級身高與體重關係HeightWeight1801751701651601558070605040ScatterplotofWeightvsHeightHeightWeight1801751701651601558070605040SexFemaleMaleScatterplotofWeightvsHeight直方图•何未直方图–将所收集的数据、特性值或结果值，用一定的范围在横轴上加以区分成几个相等的区间，將各区间內的測定值所出現的次數累计起來的面积用柱形画出。–可用以了解產品在規格标准之下的分布状态、制程中心与差异大小等。–制定規格。直方圖的應用•測知製程能力。–直方圖的集中與分佈情形，即表示製程能力的好壞。•良好的製程，宜為常態分佈或近似常態分佈。•計算產品不良率。•調查是否混入兩個以上不同群體。•有雙峰或高原型態的直方圖，需特別將其層別，用來區別不同的群體。•測知有無假數據。直方圖的應用•有绝壁型态的直方圖，一般是工程能力不足，而又要合乎規格，而實施全檢所常見的。•測知分配型态：为常态型、绝壁型、双峰型(高原型)、离島型或缺齿型的直方圖。•定出規格界限。•与規格或标准值比較。•分析管制界限可否用於管制製程。直方圖的製作步驟•蒐集數據並且記錄在紙上。(50~200個數據)•找出數據中的最大值（L）和最小值（S）。•計算出全距（R）。–全距（R）=最大值（L）-最小值（S）。•決定組數（K）和組距（H）。–組數=直方圖柱形數量。(將數據合理的分成幾個群組)•可利用(組數分組參考表)或公式:組數(k)=1+3.23logn,n=數據樣本數–組距（H）=全距（R）組數（K）。(測量單位之整數倍)n(數據)K(組數)505~750-1006~10100-2507~1225010~20組數分組參考表直方圖的製作步驟•決定各組的上組界和下組界。–最小一組的下組界=全部數據的最小值-測量值最小位數0.5–最小一組的上組界=最小一組的下組界組距–最小二組的下組界=最小一組的上組界–餘各組依此類推，計算到最大一組的上組界•決定組中心點。–(上組界下組界)2=組的中心點。•製作次數分配表。•製作直方圖。(Y座標:次數,X座標:組別數據)•填上主題、規格、平均值、數據來源、日期等資料。N=100•最大值及最小值算出全距R=50.8-45.5=5.3•決定組數和組距。n=100，取組數10–組距=5.3/10=0.530.5(較好做圖)•最小一組下組界及上組界–45.5-0.1*0.5=45.45(下組界)–45.45+0.5=45.95(上組界)–(45.45+45.95)/2=45.7(組中心點)•製作次數分配表•製作直方圖47.247.950.348.549.249.248.248.448.647.947.846.449.147.947.749.248.448.048.14