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2品管七大手法s


品管七大手法
七大手法講求三現
就是 以現實合理的眼光,來觀察產生不良 情形現場的現物。

何謂數據
根據量測所得到的數值和資料等事實 數據 = 事實 運用數據應注意的重點

數據的種類
數據可分為定量數據與定性數據
定量數據:時間、長度、重量等測量所得數 據,也稱為計量值。以缺點數、 不良品數來作為計算標準的數值 稱為計數值。 定性數據:以人的感官判斷出來的數據。例 如水果的甜度或衣服的美感。

一般圖表
圖表的功能
90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 第一季 第二季 第三季 第四季 東部 中部 北部

圖表的必要條件
1.能把握全體 2.簡單明瞭 3.迅速瞭解 4.正確判斷
次數

產品規格製程直方圖 下限 40 30 20 10 55 60 65 90
mm

上限

圖表製作的五項原則
產品不良柏拉圖
不良數量

1.先確定目的何在? 2.要掌握的資料為何?

150 50 40 30 20 10

3.有沒有可用的情報數據?

亮 度 過 暗

刮 傷 指 紋

開 機 當 機

鍵 盤 不 良

風 扇 不 轉

其 他

ISSUE

/

4.製作圖表及閱讀的對象是誰?
5.以後用起來是否方便?是否可以一再使用?

人生收支曲線圖
人 生 收 支 曲 線 圖
撫養期
生活費用 住宅費用 應急費用 醫療費用 收入中斷 活的太長

奮鬥期

養老期

殘廢長年病

出生

就業

活的太短 子女教育費用
退休費用

退休

稅務費用

身故

最後費用

品質常用圖表及使用目的
棒形圖;柏拉圖
品管圈圈長產生圖
%

50 班 長 擔 任 圈 員 互 選 上 司 指 派

40

30

20

其 他

10

ITEM

品質常用圖表及使用目的
扇形圖
失敗 管理 5.4% 基線

其他
6.1% 成本 19.3%

5.6% 能率 11.7% N=21,362件 安全 19.3%

品質 16.0%

設備 16.6%

品質常用圖表及使用目的
折線圖(歷史線圖/推移圖)
不良率 10

8 6
4

2
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

月份

品質常用圖表及使用目的
進度圖(甘特圖)
NO

工作名稱

開始

完成

期間

2007? 04? 4/1 4/8

2007? 05? 5/6

2007? 06? 6/3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

選定專案目標 組成專案 收集數據 訂定目標 要因分析 數據收集 整理統計 對策改善 效果確認 標準化 結案(知識管理)

2007/4/2 2007/4/4 2007/4/16 2007/4/30 2007/5/2 2007/5/4 2007/5/14 2007/5/16 2007/5/21 2007/6/18 2007/6/25

2007/4/6 2007/4/13 2007/4/27 2007/4/30 2007/5/3 2007/5/11 2007/5/16 2007/5/31 2007/6/15 2007/6/26 2007/6/29

1w 1.6w 2w .2w .4w 1.2w .6w 2.4w 4w 1.4w 1w

品質常用圖表及使用目的
流程圖
<客戶退貨作業>
<客戶> <業務> <品管> <生管> <倉庫> Start

客戶退貨

點收

客戶退貨 維修單 退貨檢驗 退貨 維修作業

維修檢驗

入庫

報廢單

品質常用圖表及使用目的
雷達圖

特性要因圖 何謂特性要因圖(魚骨圖)

魚骨圖的三階段
魚骨圖

提出原因

說明原因

圈選要因

魚骨圖的製作
5 步驟 步驟1 決定問題或目標 步驟2 畫出製程骨架 步驟3 定義大要因 步驟4 細分中小要因

步驟5 決定影響問題點的原因順序

魚骨圖的五步驟
步驟1 決定問題或目標

主導組員思考的四個方法
方法一 腦力激盪法(四大基本原則)

魚骨圖的四方法
方法二 5M法 Man 作業者 Machine 機具、設備 Material 原材料 Method 方法 Measurement 量規、儀器

魚骨圖的四方法
方法三 5W2H法 What Where When Who Why How How Much

魚骨圖的四方法
方法四 邏輯法 替代 重組 交換 合併 反轉 縮小 採購量 時間與動作研究 簡化 效率提高 降低成本 色彩 品質管制 形狀、尺寸、重量

案例一
機器 皮帶過緊 榨汁機 進料不均 遮板空隙過大 洗滌機 重疊 浸水 腐爛 進貨過多 原材 水分蒸發 儲存過久 乾枯 原料老化 天候影響 泥沙多 原料夾帶 蘆筍榨汁率偏低 不熟練 新進人員 閒談 工作不專心 太少 進料不均 太多

漏斗斜度太小 運送機 管路破裂 一般設備



方法

何謂查檢表
查檢表是一種為了方便收集數據,使 用簡單記號填寫並可以統計整理,來 做近一步分析或核對、檢查用途而設 計的一種表格或圖表。

何謂查檢表
查檢表的種類
記錄用查檢表
主要功用在於根據收集的數 據調查不良項目、不良主因 、缺點位置等情形,所以又 稱為改善用查檢表。例如: 成品不良現象查檢表。

點檢用查檢表
主要功用在於要確認作業實 施、機械整備的實施情形, 或為預防發生不良或事故、 確保安全時使用,例如:機 械定期保養點檢表、登山或 出國點檢表。

查檢表的設計要領(記錄用)
缺點 刮傷 氣泡 污點 毛邊 油污 裂痕 其他

決定要蒐集的數據及分類項目 累計百分比 畫 記 數量 百分比 決定要記錄的形式 28 34.1% 正正正正正下 34.1% 正正正正一 59.8% 數據的記號記錄 21 25.6% 正正正 15 18.3% 78.0% 決定數據蒐集的方法與站別
正一 正 6 5 7.3% 6.1% 85.4% 91.5%

一 正一 缺點總計

1 6 82

1.2% 7.3% 100.0%

92.7% 100.0% 100.0%

查檢表的設計要領(點檢用)
將需要點檢的項目列舉出來 設備日常保養查檢表 將點檢的項目依照順程排列 保養 日期 決定紀錄形式 一 二 三 四 項目 星期 決定數據蒐集的方法與站別 1.機身外部清潔擦拭
2.儀表板表面擦拭 3.機首馬達皮帶檢查 4.機首大軸承加潤滑油 5.機器運轉聲音控制



六 日

6.蒸氣壓力控制範圍 7.電表電流控制範圍
註:”V” 表已查核且正常 “X” 表未查核 “△”表示有異狀

查檢表之使用
1.問題發生必須迅速採取措施。 2.查檢表的項目應隨著工程改善而改變內容。 3.查檢表能否反應出下一工程或市場的關係。 4.不方便隨時填記時,以小東西代替。 5.讓收集者了解收集的目的與方法。 6.收集的數據並非我們要的,檢討後重新收集 。

柏拉圖的應用
?可以決定改善目標,找出問題點,任何問題均可應用柏拉圖 分析。 ?作為降低不良、缺點、費用等之依據。

?要符合管理上80:20原則,從佔 80﹪重點項目下對策。
?以柏拉圖作改善前、後之比較,以評估改善效果。

?用於處理書面報告或紀錄,使一目了然。
?可與特性要因圖配合使用,使因果關係更明確化。

柏拉圖的製作
Step1.決定數據的分類項目(選定主題,收集數據) Step2.決定收集數據的時間,並依照上項分類(決定數據的分類項目:將收 集之數據,依各不良項目別、日期別場所別、材料別、機械別、操作人員別 ….等來整理,數據少者,可歸於「其他」類。) Step3.按照發生次數順序或數值,將項目及數值、次數記入不良分析表(製 作計算表:數據整理後,將各項目的數據由大到小依次排列,並製作計算表 。) Step4.計算不良數及累計不良數 Step5.求取各不良項目的不良次數百分比 Step6.計算累計不良率,依照數據繪製柏拉圖 Step7.以不良項目做轉換金額(最有價值)

案例一
小王在公司擔任客服部經理一職,平日聽到 客服人員常抱怨每日加班,客戶抱怨電話接到手 軟,為了要有效解決此問題,王經理請教陳顧問 如何解決。 陳顧問立即交王經理利用柏拉圖找出客訴問 題重點,並加以反應給相關部門問題改善,王經 理在學習後立即指示客服部門收集一周數據,並 將數據作成柏拉圖來分析。

案例一

項目

數量

影響度

累計影響度

產品操作問題 產品品質問題 產品規格問題 產品操作問題 產品品質問題 產品規格問題 業務反應不佳 其他

3860 90 3860 760 760 90 60 30

80.42% 1.88% 15.84% 80.42% 15.84% 1.88% 1.25% 0.63%

80.42% 1.88% 96.26% 82.3% 98.14% 99.39% 100%

案例一
客訴一周統計報表
電話次數 影響度

5000 4000 3000

120.00% 100.00% 80.00% 60.00%

2000 40.00% 1000 0
項目

20.00% 0.00%
產品操作問題 產品規格不清 產品品質問題 業務反應不佳 其他

散佈圖的製作步驟
Step1.蒐集數據至少30組以上 Step2.找出數據中的最大值與最小值 Step3.畫出縱軸跟橫軸刻度,計算組距 Step4.將各組對應數據標示在座標上 Step5.記入必要事項

散佈圖實例
某製品之融燒溫度及硬度間是否有關係存在,今收集 30組數據,以散佈圖分析。

散佈圖實例解析

X 的最大值-最小值 = 890 - 810 = 80 Y 的最大值-最小值 = 59 - 42 = 17

散佈圖的分析

散佈圖的注意事項
注意是否有異常點的存在 是否有假相關

是否有必要層別
較難判定的圖

較難判定的圖

散佈圖實作1
某一化學藥品公司的製程中收集反應溫度與收量數據如表,請 分析反應溫度與收量存在何種關係。

散佈圖實作解答1

變異的主要原因

? 不良設計 ? 技能與行為 ? 不足夠的製程能力 ? 量測系統 ? 不穩定的零件與材料

管制圖的種類

計量與計數管制圖之比較

平均值與全距管制圖實例一

平均值與全距管制圖
Step1.蒐集100個以上的數據 Step2.把4-5個數據分成一組 Step3.把數據寫入數據表 Step4.計算各組的平均值 Step5.計算各組的全距 Step6.計算總平均值與全距平均值 Step7.計算管制界線並繪圖

平均值與全距管制圖實例一
某工廠為管制其產品的包裝重量,每小時自製程裡隨 機抽取5個樣本來測定重量,共得到25組數據,試根據 這些數據繪製平均值與全距管制圖。

1.總平均值 = (所有的平均值)/組數 2.全距平均 = (所有的全距值)/組數 3.平均值管制圖 中心線 = 總平均值 上限 = 總平均值+A2全距平均 下限 = 總平均值-A2全距平均 4.全距管制圖 中心線 = 全距平均 上限 = D4 x 全距平均 下限 = D3 x 全距平均

平均值與全距管制圖實例一 1.總平均值 = (所有的平均值)/組數 2.全距平均 = (所有的全距值)/組數 3.平均值管制圖 中心線 = 總平均值 上限 = 總平均值+A2全距平均 下限 = 總平均值-A2全距平均 4.全距管制圖 中心線 = 全距平均 上限 = D4 x 全距平均 下限 = D3 x 全距平均

平均值與全距管制圖實例一

平均值與全距管制圖實戰
一台自動螺栓車床對一新規格的螺栓做好刀具調整, 其長度規格為0.500±0.008in,希望建立管制圖,以 在量產時對製程上的切斷長度做有效的管制。

1.總平均值 = (所有的平均值)/組數 2.全距平均 = (所有的全距值)/組數 3.平均值管制圖 中心線 = 總平均值 上限 = 總平均值 + A2全距平均 下限 = 總平均值 - A2全距平均 4.全距管制圖 中心線 = 全距平均 上限 = D4 × 全距平均 下限 = D3 × 全距平均

不良率管制圖
Step1.蒐集20組以上的數據 Step2.計算每組的不良率 Step3.計算平均不良率 Step4.計算管制界線並繪圖

不良率管制圖實例一

不良率管制圖實例一
某噴漆工廠為管制其產品的外觀問題,每批抽檢100個 樣品,其不良情形如表,請繪出不良率管制圖。

不良率管制圖實例一

不良率管制圖實戰
某電子加工廠,針對近日承接的遊樂器訂單設想用不 良率管制圖來加以管制,以避免不良率過高而遭客戶 抱怨,請依下面數據做出管制圖。

Step1.蒐集20組以上的數據 Step2.計算每組的不良率 Step3.計算平均不良率 Step4.計算管制界線並繪圖

管制圖異常判定一

管制圖異常判定二

管制圖異常判定三

直方圖的製作
Step1.蒐集並紀錄其數據 Step2.找出數據中的最大值與最小值 Step3.計算全距 Step4.決定組數與組距 Step5.決定各組的上、下組界及中心點 Step6.依照各組數據做次數分配表 Step7.製作直方圖
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
122.75 129.25 135.75 142.25 148.75 155.25 161.75 168.25 174.75 #REF!

直方圖實例
某家工廠生產的螺絲長度規格為50±6mm,今天按照隨 機抽測方式抽取50個樣本,其長度測定值如表,試製 作直方圖。
56
57 55 55 53 46 51

53
52 57 50 51 50 54

49
44 49 54 46 52 49

53
51 51 52 49 48 52

53
56 53 55 46 55 52

54
56 54

46
50 56

49
51 56

52
48 52

52
53 53

直方圖實例解析1
Step1.蒐集並紀錄其 數據 Step2.找出數據中的 最大值與最小 值 Step3.計算全距

全距=最大值-最小值 = 57 – 44 = 13

直方圖實例解析2
Step4.決定組數與組距

組數= 1 + 3.32 log n = 1 + 3.32 log 50 = 1 + 3.32 (1.7) = 6.6 數據數 組數
所以可分為6組或7組
50-100 100-250 250以上 6-10 7-12 10-20

組距= 全距 / 組數 = 13 / 7 = 1.8571
所以 組距 設定為2

直方圖實例解析3
Step5.決定各組的上、下組界及中心點 組數 7組 組距 設定為2
10 9 8 7 6 5

Step6.依照各組數據做次數分配表

4 3 2 1 0
122.75 129.25 135.75 142.25 148.75 155.25 161.75 168.25 174.75 #REF!

No.

下組線



上組線

組中心點

次數

1 2 3 4 5

43.50 45.5 47.5 49.5 51.5

-

45.50 47.5 49.5 51.5 53.5

44.5 46.5 48.5 50.5 52.5

1 4 7 8 15

6
7

53.5
55.5

-

55.5
57.5

54.5
56.5

8
7

直方圖實例解析4
Step7.製作直方圖

不良率 = 2/50 = 4%

直方圖實戰一
某家工廠的成品重量規格為135-210g,今天按 照隨機抽測方式抽取50個樣本,其重量測定值 如表,試製作直方圖。

直方圖實戰一(解)

直方圖實戰二
某家工廠的成品重量規格為130至190,今天按 照隨機抽測方式抽取200個樣本,其重量測定值 如表,試製作直方圖。

直方圖實戰二(解)

直方圖圖形分析一
1.常態型
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
122.75 129.25 135.75 142.25 148.75 155.25 161.75 168.25 174.75 #REF!

直方圖圖形分析二
2.缺齒型(凹凸不平型)
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
122.75 135.75 148.75 161.75 174.75 187.75

直方圖圖形分析三
3.偏態型
14 12 10 8 6 4 2 0
122.75 135.75 148.75 161.75 174.75 187.75

直方圖圖形分析四
4.絕壁型(切邊型、斷裂型)
18 16 14 12 10 8 6 4 2 0
122.75 135.75 148.75 161.75 174.75 187.75

直方圖圖形分析五
5.雙峯型(二山型)
12 10 8 6 4 2 0
122.75 135.75 148.75 161.75 174.75 187.75

直方圖圖形分析六
6.離島型(二山脫離型)
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
122.75 135.75 148.75 161.75 174.75 187.75 200.75

直方圖圖形分析七
7.高原型
7 6 5 4 3 2 1 0
122.75 135.75 148.75 161.75 174.75 187.75

直方圖 vs 成本分析

直方圖 vs 成本分析

層別的對象和項目

information@oscar.club.tw

層別實例一

層別實例二

層別實例五
某鋼板廠的出貨鋼板厚度過去都在9時、11時、 14時、 16 時分別隨機抽樣,量測鋼板左中右的厚度,而加以管制,其規 格為65±5mm。 最近接到客戶對鋼板厚度不均的抱怨,製造主管將最近一 週的數據加以整理,先做成次數分配表,在畫出直方圖,同時 求出平均差。 根據直方圖可以看出製程的平均值偏低,變異很大,且厚 度超過規格11.79%,製造主管找不出真正的原因所在,請您一 起來找看看。

層別實例五解析

層別實例五解析一

層別實例五解析二

層別實例五解析三

呆愚法

? 農村計帳 ? 戰袍 ? 蓋房子 ? 水車 ? 銀簪

? 保險絲 ? 瓦斯 ? 強力膠 ? 書中重點 ? 自助火鍋城

1.工作簡單化 2.防止作業人員疲勞、疏忽造成的不良

如何做好項目管理
? ? ? ? ? ?
項目管理推行步驟 品質與財務效應 隱藏性消耗 不良質量成本 專案效益 創意突破困境,確實三問匯總

品質與財務效應
財務 高獲利 低成本

客戶

高附加價值

高市場佔有率

客戶滿意度高

客戶忠誠度高

流程

快速作業流程

減少服務成本

低報廢率

低重工率

如何得到這些想要的成果?

隱藏性消耗
有附加價值 無附加價值 工作站 一 工作站 二 工作站 三 工作站 四 工作站 五

Project Overview

服務或產品

重工

不良品

重工

不良品

判定 報廢

判定

? 任何流程只要產生不良品,就會增加公司生產成本。因此
降低不良品的產生,將會改善公司利潤,增加競爭力。

不良質量成本 (COPQ)
? Check & Test Cost ? Rework Cost ? Customer Return to repair ? Recycle ? ….

Project Overview

COPQ :Cost Of Poor Quality Tradition 4 - 5%
Operating Income

15 - 25% ? Human Resources Problem
Fullness
? ….. ? Potential Forecast Problem ? ….. ? Potential Logistic Problem ? ….. ? Potential Process Problem ? ….. ? Potential Design Problem ? ….. ? Potential Inventory Problem ? ….. ?….

Total Cost

改善無所不在,創造自我價值


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