品管七大手法講解

null QC新七大手法講解制作﹕日期﹕null改善具體步驟: QC七大手法口決1.查檢 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf :調查記錄數據用以分析-----------查檢集數據 2.柏拉圖:找出“重要的少數”. -------------柏拉抓重點 3.特性要因圖:尋找因果關係. -------------魚骨追原因 4.直方圖:了解數據分布與制程力. ---------直方顯分布 5.管制圖:了解制程變異. -----------------管制找異常 6.散布圖:找出兩者的關係. ---------------散布看相關 7.層別法:按層分類,分別統計分析. --------層別作解析 QC七大手法口決null常用圖表一、棒形圖 二、扇形圖 三、折線圖 常用圖表之棒形圖常用圖表之棒形圖X-軸----特性 Y-軸----數值大常用圖表之扇形圖 表示百分比常用圖表之扇形圖常用圖表之扇形圖百分比表示各品管圈圈長組成狀況常用圖表之折線圖常用圖表之折線圖表示時間之變動的適當圖形 X-軸---表示時間, Y-軸---表示統計事項的數值一至七月不良率推移圖一.查檢表一.查檢表 為了便於收集數據,使用簡單記錄填記並予統計整理,作進一步分析或作為核對,檢查之用而設計的一種 表格 关于规范使用各类表格的通知入职表格免费下载关于主播时间做一个表格详细英语字母大小写表格下载简历表格模板下载 或圖表. 查檢表作法: 1.明確目的. 2.決定查檢項目. 3.決定檢查方式(抽檢、全檢). 4.決定查驗基準、數量、時間、對象等. 5.設計表格實施查驗. 查檢表分類﹕ 記錄查檢表和點檢用查檢表 null1.記錄用查檢表 主要功用在於根據收集之數據以調查不良項目,不 良主因,工程分布,缺點位置等情形.必要時,對收集的 數據要予以層別.null2.點檢用查檢表: 主要功用是為要確認作業實施,機械設備的實施情形,或為預防發生不良或事故,確保安全時使用.這種點檢表可以防止遺漏或疏忽造成缺失的產生. 把非作不可、非檢查不可的工作或項目,按點檢順序列出,逐一點檢並記錄之.19null20收集數據應注意的事項:收集數據應注意的事項:1.收集的數據必須真實,不可作假或修正. 2.收集的數據應能獲得層別的情報. 3.查檢項目基準需一致. 4.樣本數需有代表性. 5.明確測定,檢查的方法. 6.明確查驗樣本的收集方法,記錄方式,符號代表意義. 7.慎用他人提供的數據.21二 . 柏拉圖二 . 柏拉圖 1897年,意大利學者柏拉撬分析社會經濟結構,發現絕大多數財富掌握在極少數人手里,稱為“柏拉法則”. 美國質量專家朱蘭博士將其應用到品管上,創出了“Vital Few, Trivial Many”(重要的少數,瑣細的多數)的名詞,稱為“柏拉圖原理”. 定義 : 根據所搜集之數據,按不良原因、不良狀況、不良發生位置等不同區分標準,以尋求占最大比率之原因,狀況或位置的一种圖形.null注意事項: 1.橫軸按項目別,依大小順序由高而低排列下來,其他項排末位. 2.次數少的項目太多時,可歸納成“其他”項. 3.前2～3項累計影響度應在70%以上. 4.縱軸除不良率外,也可表示其他項目.9圖 例柏拉圖的用途:柏拉圖的用途:1.作為降低不良的依據. 2.決定改善的攻擊目標. 3.確認改善效果. 4.用於發掘現場的重要問題點. 5.用於整理報告或記錄. 6.可作不同條件的評價.10三.特性要因圖三.特性要因圖 對於結果與原因間或所期望之效果與對策間的關係,以箭頭連結,詳細分析原因或對策的一種圖形稱為特性要因圖,工程魚骨圖或因果圖. 它為1952年日本品管權威學者石川馨博士所發明,又稱“石川圖”. 分類﹕1.追求原因型（魚頭向右 2.追求對策型（魚頭向左） 步驟: A.確定特性—不良率,報廢率,費用過高 B.繪製骨架—粗,細,60度角 C.記載原因—4M+1W D.圈出最重要原因—檢討,對策用 E.記入必要事項--3null注意事項﹕ 1.4M1E法:(人、機、料、法、環境) 2.5W1H法:(Wha﹑Where、When、Who、Why、How) 3.創造性思考法:希望點例舉法、缺點列舉法、特性列案法. 4.腦力激蕩法:“Brain Storming”嚴禁批評、自由奔放.4圖 例null圖例5碰刮傷發生的原因分析 四.直方圖 將所收集之測定值,分為幾個相等的區間作為橫軸,並將各區間內所測定值依所出現的次數累積而成的面積,用柱子排列起來的圖形;也叫柱狀圖。目的 ﹕ A.瞭解分配的型態。 B.研究製程能力或測知製程能力 C.工程解析與管制力 D.測知數據之真偽。 E.求分配之平均值與標準差。 F.與規格或標準值比較。 G.調查是否混入二個以上的不同群體。 H.瞭解,設計,管制是否合乎製程管制。 四.直方圖nullnull2.製作直方圖:畫出短形方塊及規格的上限及下限.(如附表)34null直方圖常見的形態: 1.正常型:(如附圖)2.鋸齒型:(如附圖)3.偏態型:(如附圖)35null4.絕壁型:(如附圖)5.雙峰型:(如附圖)6.离島型:(如附圖)7.高原型:(如附圖)36五.管制圖:五.管制圖:“品質管制始於管制圖,終於管制圖”. 管制圖,是一種以實際產品品質特性與根據過去經驗所判明的制程能力的管制界限比較,而以時間順序用圖形表示者.56null管制圖的基本原理1.品質變異的原因 a.機遇原因 (Chance Cause)---共同變異 不可避免的原因、非人為的原因、共同原因、 偶然原因、一般原因, 是屬於管制狀態的變 異. b.非機遇原因 (Assignable Cause)---突發變異 可避免的原因、人為原因、特殊原因、異常 原因、局部原因等. 此種原因, 應採取行動, 使製程恢復正常, 進入管制狀態.null偶然原因的變動異常原因的變動•••••null 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 P管制圖實例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: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). 六.散布圖: 六.散布圖: 為研究兩個變量間的相關性,而搜集成對二組數據(如溫度與濕度或海拔高度與濕度等),在方格紙上以點來表示出二個特性值之間相關情形的圖形,稱之為“散布圖”. 關係的分類: A.要因與特性的關係. B.特性與特性的關係. C.特性的兩個要因間的關係.22散布圖的判讀:散布圖的判讀:1.強正相關: X增大,Y也隨之增大,稱為強正相關. 2.弱正相關: X增大,Y也隨之增大,但增大的幅度不顯著. YXYX23null3.強負相關: X增大時,Y反而減小,稱為強負相關. 4.弱負相關: X增大時,Y反而減小,但幅度並不顯著. YXYX24null5.曲線相關: X開始增大時,Y也隨之增大,但達到某一值后,當X增大時,Y卻減小.6.無相關: X與Y之間毫無任何關係. YXYX………… ………… …………25散布圖判讀注意事項:散布圖判讀注意事項:1.注意有無異常點. 2.看是否有層別必要. 3.是否為假相關. 4.勿依據技術、經驗作直覺的判斷. 5.數據太少,易發生誤判.26七.層別法七.層別法定義﹕ 為區別各種不同原因對結果之影響,而以個別原因為主體,分別作統計分析的方法,稱為層別法. 分類﹕ 1.時間的層別. 2.作業員的層別. 3.機械設備層別. 4.作業條件的層別. 5.原材料的層別. 6.地區的層別等.13實例一實例一結果顯示,周師傅的方法配美國材料良品率最高,為98%.14實例二實例二某電子廠有批精密零件在下工程裝配時發生困難,經直方圖分析,超出規格甚多,再將此100個數據,按A,B,C三種機種別加以層別,發現A機種的產品低於規格下限的很多,而C機種的產品超出規格上限的多,B機種的產品完全在規格內.因此只要針對A,C兩機種著手改善即可.B16null7.與規格或標準值比較: A.合乎規格: a.理態型:(附圖)45nullb.一側無余裕:(附圖)46nullc.兩側無余裕:(附圖)47nulld. 余裕太多:(附圖)48nullB. 不合乎規格: a.平均值偏左:(如附圖)SlSu49nullb.分散度過大:(如附圖)50nullc.完全在規格外:(如附圖)516r-PPM制程介紹:6r-PPM制程介紹:1.何謂6r制程:(零缺陷的質量管理). 制程精密度 Cp=2.0 制程能力指數 Cpk≧1.5 即:規格範圍為數據分布範圍的2倍. 2.以6r訂為品質缺點的基準理由: 在無制程變異情況下(Cp=Cpk=2.0),產生之缺點n率 為0.002PPM(10億分之2). 在制程無法消除變異情況下,Cp=2.0,Cpk=1.5產生之 缺點n率為3.4PPM(百万分之3.4).54