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品管七大手法


QC 七大手法 QC舊七大手法
甘 查 特 檢 圖 表 圖 簡易有效 1 溫度不足 壓力不足 時速不足 其他 甘 特 特 性 圖 要 因 圖 分類清楚 1. 管理,教育用 2. 改善,解析用 3. 源流管理用 4. 現場操作標準用 可應用反轉法 由找目標換為 找對策 甘 直 特 方 圖 瞭解品質 1. 瞭解分佈 2. 瞭解製程能力 3. 與規格比較 4. 批品質情況 瞭解一批品質 的好壞 2 3 形 4 用 途 1. 日常管理用 2. 收集數據用 3. 改善管理用 備 註 幫助每個人在 最短時間內完 成必要之數據 收集 甘 散 特 佈 圖 圖 相關易懂 形 用 途 1. 瞭解二種因素或數 據之間的關係 2. 發現原因與結果的 關係 備 註 應用範圍較受 限制

柏 拉 圖

重點把握

1. 決定改善目標 100% 2. 明瞭改善的效果 3. 掌握重點分析

能以前面幾項 為改善之要點 可忽略最後幾 項

甘 管 特 制 圖

趨勢明朗
UCL

1. 掌握製程現況的品 質 2. 發現異狀即時採取 行動

現況生產中讓 品質穩定的一 種管制情報

CL

LCL

甘 層 特 別 圖 法

容易表達 日班 金 額 夜班

1. 應用層別區分法, 借用其他圖形 找出數據差異的 本身無固定圖 因素,而對症下藥 形 2. 以4M,每1M層別 之

2018/10/12
項目 項目

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1

第一章 數據
? 何謂數據

?

?根據測量所得到的數值和資料等事實。 ?基本觀念 : 數據=事實

運用數據應注意的重點 :
蒐集正確的數據。 避免主觀的判斷。 要把握事件真相。
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 2

? 蒐集數據的目的

?為品質設計而蒐集 :
? 客戶的要求及購買力。 ? 運用實驗計劃法,提升技術能力。 ? 客戶抱怨。

?為進料而蒐集 :
? 材料市場與成本。 ? 合格的供應商,進料檢驗。

?為製程管制而蒐集 : ?為保證產品品質而蒐集 :
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 3

? 數據的種類

?依數據來源區分 :
? 原材料及製品市場數據。 ? 製程數據。 ? 檢驗數據。

?依數據時間先後區分 :
? 過程數據。 ? 日常數據。 ? 新數據。
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 4

?依數據特性區分 :
?定量數據 :
? 計量值 : 長度、時間、重量等。 ? 計數值 : 缺點數、不良品數等。

?定性數據 :
?

以人的感官判斷出來,如美感、甜度等。

導致數據的差異
機遇原因(Chance Cause)
製品或半製品的好壞,主要受到四個M : 原料或材料 (Material)、機器(Machine)、人員(Man)、與方法(Method) 等影響。
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 5

? 若四者均在標準範圍內變化,其變化幅度小, 屬機遇原因的變化,此種變化不需採取任何措 施。

?非機遇原因(Assignable Cause)
? 又稱「異常原因」,係源於四個M的變化:
? 使用不合規格的原料或材料。 ? 機器故障或工具損壞。 ? 員工情緒欠佳或工作不努力。 ? 不依操作標準工作或標準不適當。

? 此四者非機遇原因,所造成變化幅度較大,會 造成大量的不合格品,應立即採取措施,予以 消除。
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 6

整理數據應注意的事項
對問題採取對策前,一定要有數據為依據 。 要清楚使用目的。 數據的整理,改善前與改善後所具備的條 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據

2018/10/12

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7

第二章 查檢表
何謂查檢表 ?
查檢表是以簡單的數據,用容易瞭解的方式作 成圖形或表格,只要填上查檢記號,並加以統 計整理,作為進一步分析或核算用。

? 查檢表的種類

?記錄用查檢表(改善用查檢表)。
?

用於不良主因與不良項目等。
8

?點檢用查檢表。
? 用於確認作業實施與機械整備情況等。 2018/10/12 Profile(Prfl-CH)

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記錄用查檢表與點檢用查檢表

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2018/10/12

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查檢表的製作方式
決定要蒐集的數據及希望把握的目標。 決定查檢表的格式。 決定記錄形式。 決定蒐集數據的方法。
? 查檢表的使用

?數據蒐集完成應馬上使用。 ?先觀察整體數據是否代表某些事實? ?數據是否集中在某些項目或各項目之間 是否有差異?
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 10

?是否因時間經過而產生變化? ?特別注意是否有週期性變化? ?可利用柏拉圖加以整理。

2018/10/12

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11

第三章 柏拉圖
? 何謂柏拉圖

(Pareto / ABC圖) ?

?根據所蒐集的數據,以不良原因,不良狀 況,不良發生位置或客戶抱怨的種類,安 全事故等不同區分標準,找出比率最大的 項目或原因並且以所構成的項目依照大小 順序排列,再加上累積值的圖形。 ?很容易瞭解問題的重點和影響程度,以比 例佔最多的項目進行改善,較容易得到改 善成果。
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 12

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200 120%

160

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2018/10/12

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13

? 柏拉圖的製作方式

?決定不良的分類項目:(如表4-1)
?分類項目必須合乎問題的目的。 ?一般可先從結果分類著手,以便找出問題 所在, 然後才進行原因別分類。 ?分類項目最好不要超過六項。

決定數據蒐集期間,並且按照分類項目蒐 集數據。(如表4-1) 記入圖表紙並且依據數據大小排列畫出柱 形。(如圖4-2,圖4-3)
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 14

í ? 4-1 ¤ ? X ? ? ? ? ? ? ? ? s ? ? ? ? ¤ q ? ? ? ? ? ± ¨ | ? ? ? ? ¨ ? L ? ì ? ?X
2018/10/12

? ? ¤ ? ? X? ÷ ? B ? ? ? p ? ÷ ? B ? ? ? p ¤ ? ? v ? O 10,250 10,250 41% ÷ ? 5,000 15,250 61% O 3,750 ? 19,000 76% ? O 2,000 21,000 84% ? O 1,000 22,000 88% ?] 3,000 25,000 100% p ? 25,000 25,000
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25,000

25,000

20,000

20,000

? ¤ ? X ÷ ? B ?

15,000

10,000

? ? ? p ¤ ? v ?

? ¤ ? X ÷ ? B ?

15,000

10,000

? ? ? p ¤ ? v ?

5,000

5,000

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0

0

? ? ? ? ? O

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¤ ? ? q ? ? ? ? ? O

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? ? ? ? ? O

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? ? 4-2

? ? 4-3

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16

25,000

100%

25,000

100%

20,000

76%

20,000

? ? X p : 25000 ¤ ? 87?~ 3¤ ?
76%

? ¤ ? X ÷ ? B ?

15,000

10,000

? ? ? p ¤ ? v ?

? ¤ ? X ÷ ? B ?

15,000

10,000

? ? ? p ¤ ? v ?

5,000

5,000

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0

0

0

? ? ? ? ? O

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¤ ? ? q ? ? ? ? ? O

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? ? ? ? ? O

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¤ ? ? q ? ? ? ? ? O

? ± |¨ ? O

? ? ? ? ? O

? ¨ L ? ì ? ] ?

? ? 4-4

? ? 4-5

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?點上累計值並用線連結。(如圖4-4) ?記入柏拉圖的主題及相關資料。(如圖4-5)

柏拉圖的功用 :
掌握問題點。 發現原因。 作為決定降低不良之依據。 作為決定改善目標之依據。 效果確認。

2018/10/12

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? 製作對策前、對策後的效果確認時

應注意事項 :
?柏拉圖蒐集數據的期間和對象必須一致。 ?對季節性(時間性)的變化應列入考慮。 ?對於對策以外的要因也必須加以注意。

2018/10/12

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第四章 特性要因圖
?
?

何謂特性要因圖 ? 一個問題的特性受到一些要因的影響時,將這 些要因家加以整理,成為有相互關係而且有條 理的圖形,稱為特性要因圖。

特性要因圖的製作方法: ? 決定問題的品質特性。 ? 特性可以用零件規格、帳款回收率、產品不良 率等與品質有關或者和成本有關的材料費等。 ? 不能使用看起來很抽象或含混不清的主題。
?
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 20

?決定大要因
?用四M一E來分類。 ?Man(作業人員)、Machine(機器)、 Material(材料)、Method(作業方式)等四類, 在再加上Environment(環境)。
? 決定中小要因 ? 利用腦力激盪(Brain Storming)法。 ? 決定影響問題點的主要原因: ? 檢查是否有漏掉位未探討的要因。 ? 檢查真正的原因是否寫在適當的位置上。 ? 詞句的表現是否有抽象的字眼。
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 21

?填上製作目的,日期及製作者等資 料。
? 特性要因圖的使用:

?問題的整理。 ?追查真正的原因。 ?尋找對策。 ?教育訓練。
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 22

為 什 麼 延 遲 交 貨
步驟一:決定問題的品質特性。





作業方 法





特 性
機 械

作業人 員

步驟二:決定大要因。





作業方 法





特 性
機 械

作業人 員

步驟三:決定中小要因。

製造
生產條件不好 沒有生產 計畫配合

人員
訂單掌握 不正確 沒有交貨意識

金額
利潤低 運輸成本高

沒有式樣

單方面決定 方法不明確 庫存安全量低 交貨期短 沒有交貨計劃

存放位置不足

數量少

為 何 延 遲 交 貨

物品

交貨

步驟四:決定影響問題點的主要原因。

製造
生產條件不好 沒有生產 計畫配合

人員
訂單掌握 不正確 沒有交貨意識

金額
利潤低 運輸成本高

沒有式樣

單方面決定 方法不明確 庫存安全量低 交貨期短 沒有交貨計劃

存放位置不足

數量少
製作目的:為何交貨延遲

為 何 延 遲 交 貨

物品

交貨



期:1998年3月3日

製 作 者:王科長等九人

步驟五:填上製作目的,日期及製作者等資料。

特性要因圖的種類(1)
原因追求型。
廠商問題
缺乏資料 交期短

請購未入數量 不符
追查欠詳實 存單遺失 未主動追查

請購慢
請購時間長

入料情形未悉

廠房未檢驗
欠缺物品名稱

不良率高 短裝

審查遺漏
連繫不佳 材料決定慢 計劃變更

現場借料
呆料品 未除帳 短裝

廠房未主動處理
物品與圖 樣不符

採購未知悉 檢查情況
工單調動頻繁

欠 料
期:1998年6月6日

設計變更影響

製作目的:為何交貨延遲

帳物不符

不良處理慢

其它



製 作 者:林課長等八人

特性要因圖的種類(2)
對策追求型。
業務量

職務
輪調

製作目的:集體的強化 日 期:1998年7月1日

集 體 的 強 化

多少適當

建立業務 計劃

製 作 者:丁經理等六人

定時

命令

互助合作

上司支援

研習會

自我啟發 相互啟發

領導力 思考力

發表力 判斷力

培養領 導幹部

作業標準活用

人員

教育

能力

? 繪製特性要因圖的注意事項

?要把握腦力激盪法的原則,讓所有成員 表達心聲。 ?列出的要因應給予層別化。 ?重點應放在「為什麼會有這種原因」, 並且依照5W1H的方法逐一列出。 ?指導人員不可憑個人好惡來決定或交辦 給他人的方式而影響討論人員的熱忱。

2018/10/12

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30

第五章 散佈圖
? 何謂散佈圖 ? ?把相互有關連的對應數據,在方格紙上 以縱軸表示結果,以橫軸表示原因,然 後用點表示分佈形態,根據分佈的形態 來判斷相互關係。

?有三種對應關係:
? 原因與結果數據關係。
? 結果與結果數據關係。 ? 原因與原因數據關係。
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 31

?兩種沒有關連數據所製作出來的散 佈圖是無法作正確判斷。
散佈圖製作的五個步驟: ?蒐集相對應數據,至少三十組以上,並 且整理寫到數據表上。 ?找出數據之中的最大值和最小值。 ?畫出縱軸與橫軸刻度,計算組距。 ?將各組對應數據標示在座標上。 ?記入必要事項。
?
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 32

? 散佈圖的研判(1)
?X增加,Y也增加,也就是原因與結果有 相對的正相關。
Y

X ? ¤ O

X ?^ ? à ? ?
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 33

? 散佈圖的研判(2)

?X增加,Y也增加,但非相對性,也就是 說X除了受Y的因素影響之外,還可能有 其他因素影響,稱為弱正相關。
Y ? é ? ?

X ? ° ¨ ?
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 34

散佈圖的研判(3) ?X增加,Y反而減少,呈一線性發展,此 為完全負相關。
?
Y

? ? ? ×

X ?? · ×
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 35

散佈圖的研判(4) ? 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。
?
Y

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X ? ? ? ×
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 36

散佈圖的研判(5) ?散佈點分散且雜亂,沒有任何傾向,此 為無相關。
?
Y

· ? ? ×

X ? ? ? ?
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 37

散佈圖的研判(6) ?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。
?
Y

° O ? ?

X ?~ ? ?
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 38

利用中間值線進行相互關係研判 ?求出中間值。
?
?

將對應數據按照大小順序排列,取出中央值。 以中間值畫出橫軸和縱軸的平行線,將分佈圖 分成四個象限。

?在散佈圖上畫出中間值線。
?

?查符號檢定表,並作比較判斷。
正相關 : 符號檢定表中的判定數>第二和第四 象限的點數和。 ? 負相關 : 符號檢定表中的判定數>第一和第三 象限的點數和。
?
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 39

? 使用散佈圖時應注意事項 ? 注意是否有異常點的存在? ? 是否有假相關的存在? ? 是否有必要層別?
Y

Y

§ ± ? ` ? I X
2018/10/12 Profile(Prfl-CH)

A B C X
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第六章 管制圖
?檢驗的品質管制
?

第一次世界大戰期間,工廠組織更複雜,單靠領班已 無法管理工人,只有委派受過特別訓練的檢驗人員負 責檢驗製品品質,使生產工作與檢驗工作分開。 1942年,美國物理學家修瓦特博士(Dr. Shewhart)首創 管制圖,1931年發表「製造產品品質的經濟管制」 (Economic Control of Quality Manufactured Products), 經由其他人研究,產生不少新方法和理論,如抽樣檢 驗等。又在第二次世界大戰期間,因應大量軍事生產, 美國國防部規定使用統計的品管方法,各工廠相繼使 用。
Profile(Prfl-CH) 41

?統計的品質管制
?

2018/10/12

管制圖
?

品質特性分布: 製程中之變動(Cause)
1. 偶然原因變動(change cause): 無可避免 2. 異常原因變動(Assignable cause) : 可以預防

?

何謂管制圖 ?

? 從每日生產的產品線中所測得的零亂數據中,找出經 常發生和偶爾發生事故的數據,以便幫助找出問題的 原因,加以去除防止再發之管理工具。 ? 縱軸代表產品品質特性,以製程變化數據為分度;橫 軸代表產品的群體號碼、製造日期,依照時間順序將 點畫上,再用線連結,加上中心線CL,上管制界限 UCL,下管制界限LCL,即為管制圖。
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 42

? 管制圖的術語
? 中心線(Central Line):表示管制圖中平均值的直線。 ? 管制界限(Control Limit):依統計方法計算而得平行於中心線 的一直線。 ? 管制上限(Upper Control Limit):在中心線上方的管制界限。 ? 管制下限(Lower Control Limit):在中心線下方的管制界限。 ? 機遇原因(Chance Cause):引起產品品質變化原因中,變化微 小,在經濟上不值得去除的部份。 ? 非機遇原因(Assignable Cause):引起產品品質變化原因中,變 化大,在經濟上值得去除的部份。 ? Control chart review : review / 1-3 month

2018/10/12

Profile(Prfl-CH)

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?管制狀態(Under Control) : 記入管制圖的點,大
多在管制界限內隨機分佈,稱此種點所組成的製程在 管制狀態。

?不在管制狀態(Out of Control) : 記入管制圖的
點,落在管制界限上或界限外,或在界限內但呈一定 規律者,此種點所組成的製程不在管制狀態。

管制圖的種類
依數據的性質來分類 :
計量值管制圖 : ( valuable control chart) 用來測量長度、重量、面積、溫度、時間等。

2018/10/12

Profile(Prfl-CH)

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? 計數值管制圖 : ( attribute control chart)
? ?

用來計算不良數、缺點數等。 一般使用的有 P 管制圖 、C 管制圖、U 管制圖。

?依管制圖的用途來分類 :
?管制用管制圖 :
?

追查異常原因,迅速消除此原因,研究處理此種原因, 使其不再發生。 為決定方針用。 為工程解析及工程能力研究用。 為製程管制之準備用。
Profile(Prfl-CH) 45

?解析用管制圖 :
?
? ?

2018/10/12

常用管制圖
Data p ? ? q ? ? ? ?T / ? ¤ ? ? q ? § ? ? ? ? ? P ? d ? ò ? ? ? ¨ ? ? ¤ ? ? ? P ? d ? ò ? ? ¨ ? ? ? ?? ? ?? ?° ? ? P ? d ? ò ? ? ? ¨ ? ? ? ¨ ¤ } ? v ? ? ¨ ? ? ? ? ¨ ¤ } ? ?? ?? ? ¨ ? ? ?
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2018/10/12

P Chart P, n Chart

? ?ì ? ? ? ? I ? ? ¨ ? ? ? U chart ? ? ? I ? ? ¨ ? ? ? C chart
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Profile(Prfl-CH)

Group 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Date 4/1 4/2 4/3 4/4 4/5 4/6 4/7 4/8 4/9 4/10

X1 57 56 58 55 55 55 57 55 53 58

X2 55 55 56 53 54 57 55 58 52 56

X3 55 55 59 54 56 59 56 54 51 56

?X
167 166 173 162 165 171 168 167 156 170

X

R 55.67 55.33 57.67 54.00 55.00 57.00 56.00 55.67 52.00 56.67 555.00 55.5 2 1 3 2 2 4 2 4 2 2 24 2.4 R D3 1.88 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308 D4 3.267 2.575 2.282 2.115 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777

?
X UCL = X + A2 R CL = X LCL = X - A2 R = = = 57.9552 55.5 53.0448 n 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A2

UCL = D 4 R CL = R LCL = D3 R

= = =

6.18 2.4 0

0.076 0.136 0.223

2018/10/12

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?管制圖的研判
? 數據點超出上下管制界限外時,應立刻查出發 生原因。(圖7-2) ? 數據點在上下管制界限內,但呈特殊排列現象, 應立刻查出發生原因。(圖7-3、圖7-4) ? 單側連續七點。 ? 連續三點中有兩點在管制界限的三分之一。 ? 連續七點中有三點在管制界限的三分之一。 ? 連續十點中有四點在管制界限的三分之一。 ? 數據點呈現週期性變動或幅度突然變小或變大。
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 48

UCL

UCL

CL

CL

LCL

LCL

圖 7-2 資料點超出管制界限時
UCL

圖 7-3 資料點呈特殊排列時

CL

LCL

圖 7-4 資料點呈特殊排列時

2018/10/12

Profile(Prfl-CH)

49

第七章 直方圖
? 何謂直方圖 ? ?將所蒐集的數據、特性值或結果值,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畫出。
? 可用以瞭解產品在規格標準之下的分佈狀態、 製程中心與差異大小等。 ? 制定規格
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 50

? 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。 ? 直方圖的重心為平均數?,自彎曲點引一橫軸之平行線, 其與平均數垂直軸間的距離,即表現差異性的標準差。 ? 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。
Profile(Prfl-CH) 51

2018/10/12

?測知有無假數據。
?

有絕壁型態的直方圖,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。 測知分配型態為常態型、絕壁型、雙峰型(高原型)、離 島型或缺齒型的直方圖。

?測知分配型態。
?

?藉以訂定規格界限。 ?與規格或標準值比較。 ?設計管制界限可否用於管制製程。
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 52

? 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和最小值。 ? 計算出全距。
? 全距=最大值-最小值。
n 50 -100 100 - 250 > 250 k 6 - 10 7 - 12 10 - 20

?決定組數和組距。
? ?

?

組數=直方圖柱形數量。 可利用(距數分組參考表)或公式 : 組數(k)=1+3.23log n ( k= n1/2 , k is integer) , n=數據樣本數 組距=全距 ? 組數。(測量單位之整數倍)
Profile(Prfl-CH)

2018/10/12

53

?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 (上組界+下組界) ? 2 = 組的中心點。

?決定組中心點。
?

?製作次數分配表。 ?製作直方圖。(v:次數 , h:數據) ?填上主題、規格、平均值、數據來源、 日期等資料 。
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 54

量測數據
47.2 47.8 47.6 45.8 47.9 48.1 48 48.3 49.5 47 47.9 46.4 47 48 49.6 48.8 48.7 48 48.5 48.6 50.3 49.1 48.1 47.7 49.3 48.8 46.4 50.8 48.3 47 48.5 47.9 48.8 49 50 49.1 49.9 47.4 46.9 47.1 49.2 47.7 48.4 48.9 47.1 49.6 47.4 48 49.2 48.8 49.2 49.2 47.9 48 47.9 48.9 48.3 48.4 48.5 47.4 48.2 48.4 48.1 48.8 46.8 48.1 48.6 45.5 48.9 47.9 48.4 48 50.1 47.5 47.7 47.8 46.5 48.1 47.8 47.5 48.6 48.1 47.9 47.4 49.7 46.8 47.3 49.4 47.7 47.9 48 48.2 46.8 47.7 46 46.6 48.6 48.7

次數分配表
No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Total ? ? ? ? 45.45--45.95 45.95--46.45 46.45--46.95 46.95--47.45 47.45--47.95 47.95--48.45 48.45--48.95 48.95--49.45 49.45--49.95 49.95--50.45 50.45--50.95 ¤ ¤ ? ? ? 45.7 46.2 46.7 47.2 47.7 48.2 48.7 49.2 49.7 50.2 50.7 ?? ? ? 2 3 6 11 19 22 17 9 7 3 1 100 X -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 fX -10 -12 -18 -22 -19 0 17 18 21 12 5 -8 fX2 50 48 54 44 19 0 17 36 63 48 25 404

49.6 49.5

25
下限: 44

x

Spec . = 47 ? 3?
上限;50

20 N=100 15 10

組距 =

max- min 50.8 - 45.5 = = 0.53 ? 0.5 組數 10

x = 48.16

x = x0 +

? fX
n

*h

? = 1.01
5 0
43.5 44.2 44.7 45.2 45.7 46.2 46.7 47.2 47.7 48.2 48.7 49.2 49.7 50.2 50.7 51.2 51.7 52.2

? = h*

? fX 2 -

(? fX ) 2 n

n -1

2018/10/12

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55

? 直方圖在應用上必須注意事項
? 直方圖可根據山形圖案分佈形狀來觀察製品工 程是否正常。 ? 產品規格分佈圖案可與目標,標準規格作比較, 有多大的差異。 ? 是否必要再進一步層別化。

如何依據山形圖案分佈判斷
如圖7-1 : 中間高,兩邊低,有集中的趨勢,表示計量值 的相關特性都處於安定狀態之下, 製品工程狀況良好。

2018/10/12

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56

? 如圖7-2 : 顯示出缺齒形,又稱凹凸不平型,此 情況大多是製作直方圖的方法( 組距是否為測 定單位整數倍) 或數據蒐集方法不正確所產生。 ( 組間夾了個次數少者 ) ? 如圖7-3 : 這種偏態型在理論上是規格值無法取 得某一數值以下所導致,在品質上並沒有特別 的問題,但應檢討尾巴拖長在技術上是否可接 受。( most close the LCL) ? 如圖7-4 : 當數據點全部被檢查過或製程本身也 全部檢查過,或下限規格值以外的數據未被剔 除時也會發生。( data is acceptable ,even it out
control )
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 57

下限

上限

下限

上限

下限

上限

0 圖7-1 正常型 下限 上限

0 圖7-2 缺齒型 下限 上限

0 圖7-3 左偏態型( 右高型 )

0 圖7-4 絕壁型 下限 上限

0 圖7-5 雙峰型 下限 上限

0 圖7-6 高原型

0 圖7-7 離島型

2018/10/12

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58

?如圖7-5 :當抽樣檢查的樣品來自不同的 機器或不同的材料時,便會產生不同的 測量值,而出現此種型態。 ?如圖7-6 : 因為數個平均值差異不大的分 配混合在一起所致。 ?如圖7-7 : 不同群體分布或製程異常故在 圖形分佈上異常原。( data error / abnormal
process )

2018/10/12

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59

?

直方圖的分佈型態與目標規格之比較

? 圖形是否分佈中央? ? 規格外比率有多少? ? 平均值是否在規格正中央?

舉例說明 :
如圖7-8 : 它的製程能力都在規格以內,且平均值與規格 一致,兩邊尚有空間,以備製程變化而仍不會超出規格 ,此為一理想直方圖。

2018/10/12

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60

如圖7-9 : 雖然產品都在規格以內,但距離規格太遠,製 程能力很好,若因此增加成本就不好了,可考慮放寬品 質變異度。 如圖7-10 : 產品最大和最小值都超過規格,表示製程能力 不足。需對變動性的人員、方法加以改善。 如圖7-11 : 製程中心偏向規格上限(或規格下限),表示平 均位置有偏差,需對固定性設備、機器、原料加以改善 。

2018/10/12

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61

下限 X

上限

下限

產品範圍 X

上限

0

0

圖7-8
下限 產品範圍 X 上限 下限

圖7-9
上限 X

0

0

圖7-10

圖7-11

2018/10/12

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62

第八章 層別法
? 何謂層別法

?

?針對部門別、人別、工作方法別、設 備、地點等所蒐集的數據,依照它們 共同的特徵加以分類、統計的一種分 析法。 ?層別法最主要的功用,在透過各種分 類(分層),依各類蒐集的數據以找出不 良原因或最佳條件,作為改善的有效 依據。
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 63

? 以何觀點來作層別法

?

? MAN(人)、MACHINE(機械)、

MATERIAL(材料)、METHOD(方法) 和ENVIRONMENT(環境)。 層別的對象和項目
有關人的層別。班別、組別、年齡別、男女別、
教育程度別等。

機械設備的層別。場所別、新舊別、生產速度
別、治具別等。
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 64

作業方法和條件的層別。手繞別、順序別、人
工機械別等。作業條件有溫度別、濕度別、壓力等 。 時間的層別。小時別、日期別、週期別、月別、 季別、年別等。輪班有日班別、夜班別等。機械調 整前後別。 原材料零件別。批次別、產地別、成份別、重量 別、不同供應商別等。 測量檢查的層別。儀器別、測手別、測法別、 場所別等。 環境天候的層別。溫度別、濕度別、亮度別。
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 65

?製品的層別。新舊品別、標準品別、特
殊品別、 、包裝別等。

層別法的作法
確定層別的目的。 選定影響品質特性的原因。 製作記錄卡。 數據整理。 比較與檢定。

2018/10/12

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66

層別法的使用
在數據蒐集之前就應使用層別法。 QC手法的運用應該特別注意層別法的使用 。

2018/10/12

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67

Question & Answer
2018/10/12 Profile(Prfl-CH) 68


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