QC七大手法培训讲义

QC七大手法培训讲义第一章：层别法一、何谓层别法：为了区别各种原因，对结果之影响，按照它们的特点进行分类、统计的一种手法。（我们的产品质量经常会因（人、机、料、法、环、测）发生异常，为了防止乱费大量的人力、物力、时间等来改善质量的一种手法）。二、用什么观点来加以层别：人、机、料、法、环、测（5M1E）层别的对象：1.操作员的层别：班别、线别、组别、操作方法别、性别、年龄、教育程度。2.机械设备的层别：3.作业条件的层别：4.时间的层别：5.原材料零件别：6.测量检查的层别：7.环境气候的层别：8.制品的层别：三、层别法的使用：1.在收集数据之前就应使用层别法在解决日常问题时,经常会发现对于收集来的数据必须浪费相当多的精神来分类,并作再一次的统计工作.在得到不适合的数据,如此又得重新收集,费时又费力.所以在收集数据之前应该考虑数据的条件背景以后,先把它层别化,再开始收集数据.2.QC七大手法中的柏拉图.查检表.散布图.直方图和管制图都必须以发现的问题或原因来作层别法.例如，制作柏拉图时,如果设定太多项目或设定项目中其它栏所估的比例过高,就不知道问题的重心,这就是层别不良的原因.另外直方图的双峰型或高原型都是层别的问题.四、层别法使用的注意事项：1.实施前，首先确定分层的目的，不合格率分析、效率的提高、作业条件的确认；2.检查表的设计应针对所怀凝的对象而设计；3.数据的性质分类应详细记载；4.依各类可能原因加以分类，以便找出真正的原因；5.分层所得的结果与对策相链接。并付诸实际行动。第二章：直方图一、何謂直方圖?直方圖就是將所收集的數據.特性質或結果值,用一定的範圍在橫軸上加以區分成幾個相等的區間,將各區間內的測定值所出現的次數累積起來的面積用柱形書出的圖形.二、直方圖的製作步驟:1.收集數據並且記錄在紙上.2.找出數據中的最大值與最小值.3.計算全距.4.決定組數與組距.5.決定各組的上組界與下組界.6.決定組的中心點.7.製作次數分配表.8.製作直方圖.三、直方圖在應用上必須注意事項1.直方圖可根據由山形圖案分佈形狀來觀察製品工程是否正常.2.產品規格分佈圖案可與目標準.標準規格作比較,有多大的差異.3.是否必要再進一步層別化.四、直方圖運用方法1.求全距2.決定組數組數過少,雖可得到相當簡單的表格,但卻失去次數分配的本質;組數過多,雖然表列詳盡,但無法達到簡化的目的.(異常值應先除去再分組).分組不宜過多,也不宜過少,一般用數學家史特吉斯提出的公式計算組數,其公式如下:K=1+3.32LgN一般数據之分組可參考下表:數據數組數50~1006~10100~2507~12250個以上10~203.組距=全距/組數組距一股取5,10或2的倍數4.決定各組之上下組界最小一組的下組界=最小值-測定值之最小位數/2測定值的最小位數確定方法:如數據為整數,取1;如數據為小數,取小數所精確到的最后一位(0.1;0.01;0.001……)最小一組的上組界=下組界+組距第二組的下組界=最小一組的上組界其余以此類推5.計算各組的組中點各組的組中點=下組距+組距/26.作次數分配表將所有數據依其數值大小劃記號於各組之組界內，並計算出其次數。7.以橫軸表示各組的組中點,從軸表示次數,繪出直方圖五、如何依據由形圖案的分佈狀態判斷：1.如圖中顯示中間高,兩邊低,有集中的趨勢,表示規格.重量等計量值的相關特性都處於安全的狀態之下,製品工程狀況良好.如下圖所示:2.如圖中顯示缺齒形圖案,圖形的柱形高低不一呈現缺齒狀態,這種情形一般就來大都是製作直方圖的方法或數據收集方法不正確所產生.如下圖所示:3.如圖所示為高處偏向一邊,另外一邊拖著尾巴,這種偏態型在理論上是規格值無法取得某一數值以下所產生之故,在品質特性上並沒有問題,但是應檢討尾巴拖長在技術上是否可接受;例治工具的鬆動或磨損也會出現拖尾巴的情形.如下圖所示:012345678902468100123456789104.雙峰型有兩種分配相混合,例如兩臺機器或兩種不同原料間有差異時,會出現此利情形,因測定值受不同的原因影響,應予層別后再作直方圖.5.離散型測定有錯誤,工程調節錯吳或使用不同原材所引起,一定有異常原存在,只要去除,即可制造出合規格的制品6.高原型不同平均值的分配混合在一起,應層別之后再作直方圖五.與規格值或標準值作比較1.符合規格A.理想型:制品良好,能力足夠.制程能力在規格界限內,且平均值與規格中心一致,平均值加減4倍標準差為規格界限,制程稍有變大或變小都不會超過規格值是一種最理想的直方圖.02468100246810024681002468B.一側無:制品偏向一邊,而另一邊很多,若製程再變大(或變小),很可能會有不良發生,必須設法使製程中心值與規格中心值吻合才好.C.兩側無:制品的最小值均在規格內,但都在規格上下兩端也表增其中心值與規格中心值吻合,雖沒有不良發生,但若製程稍有變動,說會有不良品發生之危險,要設法提高製程的精度才好.2.不符合規格A.平均值偏左(或偏右)如果平均值偏向規格下限並伸展至規格下限左邊,或偏向規格上限伸展到規格上限的右邊,但製程呈常態分配,此即表示平均位置的偏差,應對固定的設備,機器,原因等方向去追查.012345670123456789012345678B.分散度過大:實際製程的最大值與最小值均超過規格值,有不良品發生(斜線規格),表示標準差太大,制程能力不足,應針對人員,方法等方向去追查,要設法使產品的變異縮小,,或是規格訂的太嚴,應放寬規格.C.表示製程之生產完全沒有依照規格去考慮,或規格訂得不合理,根本無法達到規格.01234567801234567某有兩臺生產設備,最近,經常有不符合規格值(135~210mm)異常產品發生,今就A,B兩臺設備分別測定50批產品,請解析並回答下列回題:1.作全距數據的直方圖.2.作A,B兩臺設備之層別圖3.敘述由直方圖所得的情報收集數據如下:A設備B設備175179168165183156148165152161168188184170172167150150136123169182177186150161162170139162179160185180163132119157157163187169194178176157158165164173173177167166179150166144157162176183163175161172170137169153167174172184188177155160152156154173171162167160151163158146165169176155170153142169148155解:1.全體數據之最大值為194,最小值為119根據經驗值取組數為10組距=(194-119)/10=7.5取8最小一組的下組界=最小值-測定值之最小位數/2=119-1/2=118.5最小一組的上組界=下組界+組距=118.5+8=126.5作次數分配表第六章：管制图機遇變異無論產品在設計或製造階段如何的嚴謹與優良，生產完成後產品間的變異都仍然會存在，這種變異被稱為「機遇變異」機遇變異是由「機遇原因」所形成，戴明以「一般原因」稱之如果製程變異只包含機遇變異，即製程變異只受到機遇原因的影響，我們稱此製程為「穩定」或「在統計管制內」非機遇變異是由「非機遇原因」所形成非機遇變異並非隨機形成，而是製程出現異常的結果，故非機遇原因出現時應立即加以矯正，當非機遇原因矯正後，變異就能降低戴明以「特殊原因」稱之如果製程變異包含非機遇變異，即製程變異受到非機遇原因的影響，我們稱此製程為「不穩定」或「在管制外」統計製程管制統計製程管制是運用統計工具以降低製程變異的方法其內容包含管制圖、製程能力分析、品管七工具、量規儀器的再現性與再生性分析以及其他各種可用於降低製程變異的方法等其中尤以管制圖的應用最為廣泛，故也有人將管制圖的應用就直接稱為統計製程管制規格界限和管制界限的差別Specification(Spec)Limits(規格界限):(1)根據客戶需求而定義。(2)定義一個產品參數的可接受範圍。(3)定義何種為可接受產品，何種為不可接受產品。(4)用來決定製程的性能。Controllimits(控制界限):(1)根據實際製程性能的資料計算而來的。(2)描述一個穩定製程的性能自然範圍。(3)描述自然製程偏差值的量。(4)用來決定製程穩定度。解析用管制圖與管制用管制圖以建立正確的管制界限為目的的管制圖稱為解析用管制圖，建立該種管制圖的時期稱為基礎期，其管制界限稱為試驗用管制界限以偵測製程是否異常為目的的管制圖稱為管制用管制圖，建立該種管制圖的時期稱為監視期，其管制界限稱為修正後管制界限（1）一或多點掉在管制界限外（2）連續三點中的兩點掉在兩倍標準差外（3）連續五點中的四點掉在一倍標準差外（4）連續八點掉在中心線的同一側（5）連續六點持續上升或下降（6）連續十五點掉在中心線兩側一個標準差內連續十四點上下交互跳動（8）連續八點未掉在中心線兩側一個標準差內從每日生產的產品線中所測得的零亂數據中,找出經常發生和偶然發生事故的數據,以便幫助找出問題原因,這就是非依靠管制圖不可.管制圖分為兩大類,本文每一類舉一例進行講解一.計數值管制圖1.何謂計數值?商品制造的品質評定標準有計量型態,例如:直徑,容量;然而有些品質特性定義為「良品或不良品」將更合理.所謂計數值就是可以計數的數據,如不良品數,缺點數等.2.計數值管制圖的類型數據名稱管制圖計數值不良率管制圖P管制圖不良個數管制圖PN管制圖缺點數管制圖C管制圖單位缺點數管制圖U管制圖P管制圖實例運用條件:•1.產品不是良品就是不良品•2.抽樣放回3.彼此獨立進行樣品不良率計算公式為:P=標準差公式為:S=上下限計算公式如下:管制上限(ucl):+3σ=+3(為平均不良率n為樣本數)中心線(cl):管制下限(lcl)-3σ=-3如果下限計算結果可能為負數,因為二項分配並不對稱,且其下限為零,故當管制下限出現小于零的情況,應取0表示.平均不良率應用加權平均數來計算(用不良數總數與全體的樣本總數之比).計算結果如下:平均不良率P==0.233(CL)用P當真實過程不合格的估計值,可以計算管制上限和下限,如下:UCL=P+3=0.412LCL=P-3=0.054P管制圖如下:針對管制圖進行分析由管制圖中我們可以發現來自樣本12及25的兩點超出管制上限,故制程是在非管制狀態,必須進一步探討是否有異常原因.分析樣本12得知,在這半小時里,有一批新進的包裝袋被使用,所以這異常的現象是由于新原料加入引起.而在樣本25那半小時,有一個沒有經驗的員工在操作此機器,而使樣本25有這麼高的不良率.現在將超出管制界限的兩個點刪除掉,重新計算管制界限,管制以后的制程,其管制中心線及上.下限為二.計量值管制圖作為管制制程的計量值管制圖,一方面以平均數管制圖管制平均數的變化,以全距管制其變異的情形.本節將介紹平均數與全距管制圖,將就管制圖在制程中的每一步詳加描述.計量值管制圖的種類如下:實例:平均數與全距管制圖計算如下:X=40.264R=5.48查系數表,當N=5時,D4=2.115,D3=0X管制圖上下限:R管制圖上下限:CL==5.48UCL==11.5867LCL==0R管制圖分析結論在管制圖中有第16個及第23個樣本組的點分別超出管制上限及管制下限,表示制程平均發生變化,而R管制圖並無點超出界限或在界限上,表示制程變異並未增大.三.管制圖的判別管制狀態,意指制程安定,管制狀態也稱安定狀態.我們無法知道制程的真正狀態,只能對制程的某種特性值收集數據,將其繪在管制圖上,由管制圖來觀察制程的狀態.在判定制程是否處于管制狀態,可利用以下基準:•1.管制圖的點沒有逸出界外.•2.點的排列方法沒有習性,呈隨機現象.在正常管制的狀態下,管制圖上的點子應是隨機分步,在中心線的上下方約有同數的點,以中心線近旁為最多,離中心線愈遠點愈少,且不可能顯示有規則性或系統性的現象.歸