品质7大工具

品质7大工具QC7大工具1.特性要因图2.HistogramGraph(Xbar,标准偏差)3.柏拉图4.CheckSheet5.Graph6.散布图7.层别统计性品质管理(SQC:StatisticalQualityControl)为了确保及维持顾客要求的所有品质,企业树立品质目标并合理及经济性的方式来达成目标时运用的统计性手法活动体系.[统计性品质管理的范围]QC7种工具ㅇ管理图法,Sampling检查法ㅇ工程能力指数ㅇ测定和追溯ㅇ相关周转分析ㅇ分散分析和实验计划法ㅇ信赖性分析...特性要因图(Causes-and-effectsdiagram)特性要因图的别名为鱼骨图。因为他的模样长得很像鱼的骨头，如图1.1中间粗的箭头符号称脊梁骨，各要因是由箭头表示的大骨，中骨，小骨连接着。而且特性要因图可以比喻成树木，要因是由大枝，中枝，小枝组成。特性要因图是整理问题点或改善时关联人员的意见可以在一张纸上体现出来.人(Man)Machine(工具)Material(材料)Method(方法)为什么发生不良图1.1特性要因图(Causes-and-effectsdiagram)1.整理成为问题的特性2.在右边记入特性，从左到右用粗的箭头.3.按照想法找出特性原因，作为大骨用箭头表示出来※4M,作业,工程,环境等按照当时的情况来选定.为什么Cpk不好?为什么Cpk不好?为什么Cpk不好?人(Man)设备,工具(Machine)资财,材料(Material)方法(Method)特性要因图(Causes-and-effectsdiagram)为什么Cpk不好?人(Man)设备,工具(Machine)资财,材料(Material)方法(Method)※其它部署品质意识不足业务传达不正确组织大对Top关心不足QC人员检查时间(实际2名)拖延※QC部署Man-power不足Data分析慢模具问题※History无法管理.※修正时一般性移动指示频繁修正模型只移送模型.不知道内容※PC1台DotPRT1台Cpk计算错误※检查条件不足Data分析慢3维画原距离检校正不足无法正常供求※原材料供求问题査出原材料大多数不足Resin物性值散步大ManualType测试方法没有测试器测试部位不同※测试误差查出条件表作业者未保留※挑出条件Lot别管理不足※工程管理不足P管理图X-R管理图统计性管理不足全社员教育不足办公室保管4.中骨，小骨中写要因.5.确认是否有遗漏的要因.7.记录必要的事项.6.将影响较大的表示出来.柱状图Histogram平均值和标准偏差用数量来表示测定值的性质,可以从分布的中心和散布这两点来思考。针对特别突出的问题,分布的中心和散布可以决定分布的模样.分布的中心是由尺度来表示平均值、中央值、中点值、最频值等，在这中间平均值的使用最为广泛。4.224.144.064.084.044.154.104.004.084.154.104.124.163.964.014.183.994.054.124.074.054.184.124.054.074.084.084.124.103.974.084.044.164.134.094.054.104.104.064.054.064.104.084.084.164.104.044.024.084.164.084.214.124.094.024.114.004.104.124.154.124.144.054.134.184.094.084.064.054.034.104.124.144.094.144.154.054.094.184.064.084.164.024.024.204.084.114.024.134.134.124.054.124.024.184.184.124.114.124.06Data编号详细界限值中心值频数1234567893.955~3.9853.985~4.0154.015~4.0454.045~4.0754.075~4.1054.105~4.1354.135~4.1654.165~4.1954.195~4.2253.974.004.034.064.094.124.154.184.2124101726191363100051015202530N=100频数3.9553.9854.0154.0454.0754.1054.1354.1654.1954.225계급频数分布图表柱状图(Histogram)柱状图(Histogram)1.Data收集至少50个以上最好100个以上4.224.144.064.084.044.154.104.004.084.154.104.124.163.964.014.183.994.054.124.074.054.184.124.054.074.084.084.124.103.974.084.044.164.134.094.054.104.104.064.054.064.104.084.084.164.104.044.024.084.164.084.214.124.094.024.114.004.104.124.154.124.144.054.134.184.094.084.064.054.034.104.124.144.094.144.154.054.094.184.064.084.164.024.024.204.084.114.024.134.134.124.054.124.024.184.184.124.114.124.062.最大值(L)最小值(S)算各Data的最大值(L)和最小值(S).最大值(L)=4.22,最小值(S)=3.963.阶级的数n=100时,K定为10Data数50~100100~250250以上级别K6~107~1210~20柱状图(Histogram)h=4.22-3.9610阶级的幅度=最大值(L)-最小值(S)临时阶级的数※测试最小单位的正数倍=0.026※测试最小单位0.01的正数倍h=0.03出发点=最小值–阶级的幅度/2第一阶梯=出发点~出发点+阶梯幅度第二阶梯=第一阶梯的上限~第一阶梯的上限+阶梯幅度.....计算包含最大值的幅度出发点=3.96-0.01/2=3.955第一阶梯=3.955~3.985第二阶梯=3.985~4.015第三阶梯=4.015~4.045第四阶梯=4.045~4.075第五阶梯=4.075~4.105第六阶梯=4.105~4.135第七阶梯=4.135~4.165第八阶梯=4.165~4.195第九阶梯=4.195~4.225第十阶梯=4.225~4.2554.阶级的幅度(h)5.界限值6.阶级的中心值中心值=各阶级量界限值的合计2第一阶级的中心值=3.955+3.9852.....=3.97柱状图(Histogram)编号中心值1234567893.955~3.9853.985~4.0154.015~4.0454.045~4.0754.075~4.1054.105~4.1354.135~4.1654.165~4.1954.195~4.2253.974.004.034.064.094.124.154.184.21241017261913631007.度数表8.柱状图051015202530N=100度数3.9553.9854.0154.0454.0754.1054.1354.1654.1954.225阶级详细界限值频数柱状图(Histogram)柱状图的判读中心为主的情况左右对称时测试者检查标度方法是否正确检讨有必要.倾向右边型理论或规格值等控制下限部分以下值不用采取.异常型倾向左右型需要确认测试的骗局,检查Miss,测试误差等项目.因全数选别的原因导致出现一边型时提高工程能力，规格再检讨有必要.高圆型制作体现层别的柱状图来比较.双峰型按照层别从新制作柱状图后发现2个分布差距比较明显.落峰型调查工程中是否有异常现象或测试确认是否在工程和测试上有问题.柏拉图(ParetoDiagram)分类不良,缺点,故障等发生件数项目后，按照从大到小的顺序来整理.观察柏拉图时很容易发现不良，缺点，故障等的影响程度.一般从问题占有率高的项目开始分析原因并改善.No.不良项目DATA数累计数累计比率作业不良MainB/DManualA'yO/PpanelScanner其它353514491362365267572Total7212345635141372作业不良MainB/DManualA'yO/PPanelScan-ner其它不良数48.6%68.1%86.1%90.3%93.1%100%柏拉图(ParetoDiagram)分析.2.XXX金属板表面经度规定为50.0±2.50Kg/cm2.以下数据是测试100次经度的DATA.请画柏拉图.1.利用PARETO图来制作以下整理出的不良A’Y及DATA不良A’Y不良数MANUALA’YSCANNERFRONTCOVERMAINB/DCONTROLPANELPRINTERA’Y其它70513624201315TOTAL22950.250.051.850.150.250.350.648.750.749.050.850.347.949.948.750.450.351.350.749.352.649.749.051.749.949.348.049.249.851.450.051.249.549.349.650.250.951.549.449.449.450.049.349.851.150.049.849.650.652.851.650.250.649.950.651.149.349.549.752.150.052.349.249.750.750.251.249.848.950.849.950.348.750.549.849.648.648.851.950.250.549.850.151.251.249.750.350.348.850.250.550.749.449.148.951.350.950.450.449.1DATAChecksheet容易发现主要计数值DATA项目别的分类及是否集中在一起等情况.为了画柏拉图收集的DATA过程中使用的多No.不良项目合计作业不良MainB/DManualA'yO/PpanelScanner其它351413325Total721234562月22月32月42月52月62月92月102月112月122月132月14散布图(Graph)明确制作散布图的的目的，简略的方式来表现.管理图：确认工程稳定状态或调查工程维持状态时是否有异常状态时使用的图表.图表(ScatterPlot)互相对应的2个Data在GRAPH上用点来表示的图.ㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇ正方向ㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇ负方向层别(Stratification)•层别:作业员人别-班别,熟练度别,男,女别,年龄别,交待别机器,装备别–设备别,形式别,新旧别,JIG/工具别作业方法别-温度,压力等作业条件别原料,材料别–供应者别,成分别,Lot别,Maker别测试,检查别–试验机别,测试器别,测试者别,检查员别整体品质分布A班的品质分布B班的品质分布班别整体品质分布为什么扩大分布?-层别后的小Group间平均值的差距是多少？-层别后的小Group间散布差距是多少?新QC七大手法1.头脑风暴法2.系统图3.过程决策程序图(PDPC)4.网络图5.矩正图6.亲和图7.流程图