QC七大手法（DOC 20页）

目錄項目內容頁次1資料的意義22統計資本概論43查檢表74柏拉圖95魚骨圖116散佈圖137管制圖168直方圖189層別法20第一章資料的意義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。第二章統計資本概論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Ni/NXμi1樣本平均數ni/nXXi12)變異數群體變異數Ni/NXi1)(22樣本變異數nin/XXSVi1)1()(223)標準差－表示該群數值間差異大小的一個數值群體標準差Ni/NXi1)(2樣本標準差nin/XXSi1)1()(22.2機率分配-常態分配若從常態母體n(x;2)中，隨機抽取一個樣本，則結果為x之機率密度(probabilitydensity)是：xexnx,21),;(2/)2/1(1=212其累積機率密度函數為212/)2/1(2121)(xxxdxexXxP一平均數為0，變異數為1之常態分配稱為標準常態分配。ZezZ,21)(2/2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：xz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(X)=0.6827P(X)=0.9545P(X)=0.99732.3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)LSLUSLCLCa3.Cp－製程精密度(CapabilityofPrecision)6LSLUSLCp4.Cpk－製程能力指數(總合Ca&Cp之指標)CpCaCpk)1(或)3,3(LSLUSLMinCpk下面以圖示說明：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。LSLUSLCLμ相同，故Ca值一樣，綠線σ小，故Cp值大，Cpk值亦大LSLUSLCLσ相同，故Cp值一樣，綠線μ在中心沒有偏移，故Ca值小，Cpk值大第三章查檢表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A1缺點材料其他尺寸缺點B2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///////////////////////////////////3542沒有彩色///3////4//29電波沒有天線/////5/////4////////////////////2029沒有方向//////////////////////////////30////////////////////////24/////////////////////////////2983聲音沒有////4//////6/////515其他抱怨/////5//2///////////////1522案件合計4945106200【圖3-3】「電視機故障投訴」狀況查檢表第四章柏拉圖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」「電視機顧客投訴」柏拉圖0102030405060708090沒有方向沒有畫面沒有天線沒有聲音沒有彩色其它抱怨頻次0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%【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？第一季電視機顧客抱怨彙要0153045607590沒有方向沒有畫面沒有天線沒有聲音沒有彩色其他抱怨件數0%20%40%60%80%100%第三季電視機顧客抱怨彙要0153045607590沒有天線沒有聲音沒有彩色沒有畫面沒有方向其他抱怨件數0%20%40%60%80%100%【圖4-2】改善前後「電視機顧客投訴」柏拉圖第五章魚骨圖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」【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。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。ユ砯非戳臮籹硑砯纗挡帝璸礶眏瑈柬瑈ノ┦籹硑戈方筿福徊玻珇Α妓虏て紅竚【圖5-2】對策魚骨圖第六章散佈圖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」熔燒溫度與硬度散佈圖8008208408608809004045505560溶燒溫度硬度作成：RexChen期間：2.1~2.28N=30【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XX和YY的直線，則構成以YX,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YX,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。年齡vs.血壓05010015020025001020304050607080年齡血壓轉速vs.出力474476478480482484486200021002200230024002500轉速出力(a)強相關(b)弱相關【圖6-2】強弱相關溫度vs.黏度0204060801001202030405060溫度黏度【圖6-3】無甚相關濃度vs.厚度y=-4.8957x2+10.464x+73.484濃度厚度【圖6-4】曲線相關6.4相關係數自行求算的公式如下：YXXYXYYXXYSSSrnYYYSnXXXSnYXXYSnYYnXX//////22相關係數平方和平方和