品质管理旧七大手法.ppt

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1、品管旧七大手法,QA/CQ,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 2,第一章 查检表第二章 层别法第三章 柏拉图法第四章 特性要因图法第五章 散布图第六章 直方图第七章 管制图（略）,讲 授 内 容,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 3,第一章 查检表,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 4,第一章 查检表,概念,分类,做法,使用,一.何谓查检表?为了便于收集数据，使用简单记号填记并予统计整理,以作进一步分析或作为核对、检查之用而设计的一种表格或图表。(用来

2、检查有关项目的表格),2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 5,查檢表,概念,分类,做法,使用,主要功用：根据收集之数据以调查不良项目、不良原因、工程分布、缺点位置等情形.主要功用：确认作业实施、机械整备的实施情形,或为预防发生不良事故、确保安全使用如:机械定期保养点检表、登山装备点检表、不安全处所点检表,记录用(或改善用)查检表,点检用查检表,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 6,查檢表,概念,分类,作法,使用,1.确定查检表应建立的项目：1.1 标题目的1.2 对象、项目为什么？1.3 人员由谁做？

3、1.4 方法何种方法？1.5 时间什么时间？频率？1.6 制程别、检验站什么地方、场所？1.7 结果之整理合计，平均值，统计分析1.8 传递途径谁要了解？要报告给谁？2.根据以上项目设计查检表表单格式,查检表的做法,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 7,查檢表,概念,分类,做法,使用,利用建立的查检表进行收集数据，数据统计完成后，即可利用QC七大手法中的柏拉图加工整理,以便掌握问题的重心.,查检表的使用,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 8,第二章 层别法,2008/3/26 Rev 5.0,Pre

4、pared by QA/CQ,Page 9,第二章 层别法,概念,种类,使用,一.何谓层别法?分层法是根据数据产生的特征（如：何人，何处，何种方法，何种设备等）将数据划分成若干组的方法二、层别的意义：显示不同层别之间的差异，以更准确掌握现状,以上是某月一种物料的不良率(因尺寸不良)经层别后发现主要是A和C供应商品质异常造成,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 10,第二章 层别法,概念,种类,使用,时间的层别：小时，日期，周，月，季节等作业员的层别：班别、操作法别、熟练度别。机械、设备的层别：机型别、年代别、工具别等.作业条件的层别：温度别、湿度别

5、、压力别、天气别、作业时间别等.原材料的层别：供应者别、制造厂别、产地别、材质别、大小类别、贮藏期间别、成分别等.测定的层别：测定器别、测定者别、测定方法别等检查的层别：检查员别、检查场所别、检查方法等其它：良品与不良品别、包装别、搬运方法别等.,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 11,第二章 层别法,概念,种类,使用,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.别外直方图的双峰型或高原型都有

6、层别的问题.为了探究问题的真正原因,分别使用商品别,单位别等层别手法,使得间题更清楚,这就是层别法的观点.,在收集数据之前就应使用层别法,QC手法的运用应该特别注意层别法的使用,管理工作上也应该活用层别法,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 12,第三章 柏拉图,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 13,第三章 柏拉图,概念,原理及发展,作图方法,柏拉图又称排列图，是为了对发生频次从最高到最低的项目进行排列而采用的简单图示技术,注意事项,分类,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by

7、QA/CQ,Page 14,第三章 柏拉图,1897意大利经济学家柏拉图（Pareto）提出了一个公式，表明社会人们的收入的分布是不均等的1907年美国经济学家用图表提出了类似的理论，即社会80%的财富掌握在20%人的手中。美国运用Lorenz的图表法将质量问题分为关键的少数和次要的多数并将此方法命名为“柏拉图分析法”,原理：柏拉图原理，即80/20原则,柏拉图的发展：,概念,原理及发展,作图方法,注意事项,分类,库存20产品数库存80价值20顾客80利益20产品瑕疵80顾客申诉,原理应用：,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 15,第三章 柏拉图

8、,分析原因用柏拉图,分析现象用柏拉图,概念,原理及发展,作图方法,注意事项,分类,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 16,第三章 柏拉图,利用Excel作图,概念,原理及发展,作图方法,注意事项,分类,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 17,第三章 柏拉图,利用Minitab作图,Stat,Pareto Chart,Quality Tools,概念,原理及发展,作图方法,注意事项,分类,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 18,第三章 柏拉图,柏拉图适用

9、于计数值统计。分类方法不同，得到的柏拉图也会不同为抓住关键少数，累计百分比对应的项目分为三类：主要因素：080%间的因素次要因素：8090%间的因素一般因素：90100%间的因素如果其它项所站的比例很大，则分类不够理想柏拉图与目标设定。柏拉图与鱼骨图串连。柏拉图与系统图串连。柏拉图改善前后比较，確認改善成效。,制作柏拉图的注意事项,概念,原理及发展,作图方法,注意事项,分类,柏拉图的应用：,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 19,思考题2007年4月某厂产品发生的不良，各项统计情况如下：试画出柏拉图，并作分析。,第三章 柏拉图,2008/3/26

10、 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 20,第四章 特性要因图,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 21,第四章 特性要因图,导致过程或产品问题的原因可能有很多因素，通过对这些因素进行全面系统的观察和分析，可以找出其因果关系，特性要因图就是一种简单的方法特性要因图又称鱼骨图，又称原因分析法，该方法于1953日本石川馨提出，因此又叫石川图,概念,作用,方法,作图步骤,分类,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 22,第四章 特性要因圖,分析因果关系表达因果关系通过识别症状、分析原因

11、、寻找措施，促进问题解决,概念,作用,方法,作图步骤,分类,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 23,第四章 特性要因图,概念,作用,方法,作图步骤,分类,原因追求型,对策追求型,为什么常当机,如何降低报废,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 24,第四章 特性要因图,Man-作业者Machine-机台、设备Material-材料Method-方法Measurement-量测、仪器Environment-环境,概念,作用,方法,作图步骤,分类,5M1E方法,2008/3/26 Rev 5.0,Prepa

12、red by QA/CQ,Page 25,第四章 特性要因图,1.确定特性/问题 2.绘制骨架3.记载大要因 4.依大要因找出中要因5.更详细列出小要因 6.圈出最重要的原因7.记载相关条件,概念,作用,方法,作图步骤,分类,脑力激荡法的实施原则：严禁批评(禁止批评他人的构想)追求数量(多多设想、构想数量愈多愈好)自由奔放(欢迎自由奔放、异想天开的意见)结合改善(顺着他人的意见或创意，组合创意发展出另一创意),真因验证方法：由鱼骨图的要因收集数据绘制柏拉图。以三现原则(到现场、看现场、了解现况)逐一确认。以实验方式来确认。以经验法则来评价表决。,2008/3/26 Rev 5.0,Prepar

13、ed by QA/CQ,Page 26,范例,特性要因图,纤维状异物造成G-Line,材料,人,环境,擦拭Panel方法不当，造成无尘布掉屑,人员未按规定着造成掉发掉毛,无尘室环境纤维状异物漂浮,机台内部清洁度不佳,不织布品质不好掉屑,缓冲材来料异物,方法,人员未按SOP操作造成无法清洁异物,无尘布等级过低掉屑,机台,Roller压力过大产生纤维状异物,机台清洁纤维状异物能力不佳,投片方式错误造成异物沾黏,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 27,思考题,第四章 特性要因图,請用Minitab建立特性要因圖,Stat,因果,Quality Tool

14、s,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 28,第五章 散布图,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 29,第五章 散布图,为研究两者间存在什么关系，在图上将每一对（X，Y）看成坐标系中的一点，在图中标出n个点，称这张图为散布图。两个量之间的关系用相关系数(r)进行量化,概念,类型,作图步骤,作用,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 30,第五章 散布图,1.整理写到数据表上.2.找出数据之中的最大值和最小值.3.书出纵轴与横轴刻度,计算组距.4.将各组对应数据

15、标示在坐标上.,利用Excel作图(30组以上的数据),概念,类型,作图步骤,作用,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 31,第五章 散布图,利用Minitab作图,Stat,Regression,Regression,现有一化学反应的温度和反应时间对应数据如下：,以散布图手法了解其二者之间的关系为何？,R2 值显示“溫度”解释了“反映時間”中 71.3%的方差，表明模型与数据拟合得非常好。,方差分析表中的 p 值(0.000)表明在 a 水平为 0.05 时“溫度”与“反應時間”之间的关系具有统计上的显著性。“溫度”的估计系数的 p 值 0.00

16、0 也证明了这一点。,观测值 1/18 被标识为异常观测值，因为它的标准化残差小于-2。这就证明这个观测值是一个异常值。,概念,类型,作图步骤,作用,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 32,第五章 散布图,1.正相关r0,2.弱正相关r0,r绝对值越接近1，线性越明显。,概念,类型,作图步骤,作用,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 33,第五章 散布图,3.负相关r0,4.弱负相关r0,0,r绝对值越接近1，线性越明显。,概念,类型,作图步骤,作用,2008/3/26 Rev 5.0,Prepare

17、d by QA/CQ,Page 34,第五章 散布图,5.无相关r=0,6.曲线相关,r绝对值越接近1，线性越明显。,概念,类型,作图步骤,作用,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 35,第五章 散布图,调查两特性值间之相关性。判断异常值之存在与否。应用于问题解决步骤中。散布图也可用来检测数据是否存在趋势或用于决定最佳操作范围等应用。抽样检验中，若某质量特性之测试成本高或困难，则可采用与此特性有关存在的另一个测试成本较低或测试容易之特性，以降低成本,散布图的作用：,概念,类型,作图步骤,作用,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared b

18、y QA/CQ,Page 36,第六章 直方图,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 37,第六章 直方图,一.何谓直方图?将收集到的数据,依一定的标准给予分组,列出每组内所出现的个数。以横轴表示”组界”,纵轴表示”次数”,将每一组以长方形图示于座标表示。目的：了解分配型态(或分布状况)，以鉴别因应之道。研究其变化，并确定分布是否常态。寻找明显的起因。,概念,作用,常见形态,直方图与公差限的比较,作图步骤,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 38,第六章直方图,步骤:1.收集数据(所收集数据的个数应大于5

19、0以上)2.找出数据中的最大值与最小值.3.计算全距.R=Max-Min4.决定组数 k=1+3.32 log n(数据数)5.决定组数与组距.h=R/k6.决定各组的上组界与下组界.第一组下组界=Min-h/2第一组上组界=第一组下组界+h第二组下组界=第一组上组界其余以此类推7.决定组的中心值(该组上下组界的平均值).8.制作次数分配表.9.制作直方图.,概念,作用,常见形态,直方图与公差限的比较,作图步骤,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 39,第六章直方图,方法:,概念,作用,常见形态,直方图与公差限的比较,作图步骤,Excel方法,Mi

20、nitab方法,實例：例:某厂成品尺寸规格为130至160mm，今按随机抽样方式抽取60个样本，其测定值如附表，试制作直方图。138 142 148 145 140 141 139 140 141 138 138 139 144 138 139 136 137 137 131 127 138 137 137 133 140 130 136 128 138 132 145 141 135 131 136 131 134 136 137 133 134 132 135 134 132 134 121 129 137 132 130 135 135 134 136 131 131 139 136 1

21、35,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 40,第六章直方图,使用Excel制作直方图,插入,图表,为了将数据中最大值和最小值包含在组界中，实际组数比计算的组数K多1组,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 41,第六章直方图,使用Minitab制作直方图,方法一：,方法二：,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 42,第六章直方图,透过直方图，了解一组数据之特征：数据的分布形态(分配状态)。数据的中心位置(集中趋势)。数据离散程度的大小(变异性)。数据和规格之

22、间的关系。,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 43,第六章直方图,概念,作用,常见形态,直方图与公差限的比较,作图步骤,1.标准型,2.锯齿形,判断：作业员对测定值是否有偏好、假数据、或量测仪器不精密。,判断：左右对称分配(常态分配)，显示制程在正常运转下。,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 44,第六章直方图,概念,作用,常见形态,直方图与公差限的比较,作图步骤,3.绝壁形,4.双峰型,判断：数据经过全检或筛选。,判断：有两种分配混合，应再做层别。,2008/3/26 Rev 5.0,Prepar

23、ed by QA/CQ,Page 45,第六章直方图,概念,作用,常见形态,直方图与公差限的比较,作图步骤,5.离散型,6.高原型(平顶型),判断：测定有错误，工程调节错误，或不同原料。,判断：不同平均值的分配混合在一起,应层别之后再作直方图,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 46,第六章直方图,概念,作用,常见形态,直方图与公差限的比较,作图步骤,7.正偏型,判断：应检讨是否在技术上能够接受，例磨具磨损，或设备松动。,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 47,第六章直方图,概念,作用,常见形态,直方

24、图与公差限的比较,作图步骤,1.满足公差要求,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 48,第六章直方图,概念,作用,常见形态,直方图与公差限的比较,作图步骤,1.满足公差要求,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 49,第六章直方图,概念,作用,常见形态,直方图与公差限的比较,作图步骤,2.不复合公差要求,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 50,第六章直方图,概念,作用,常见形态,直方图与公差限的比较,作图步骤,2.不复合公差要求,2008/3/26 Rev

25、5.0,Prepared by QA/CQ,Page 51,第六章直方图,概念,作用,常见形态,直方图与公差限的比较,作图步骤,1.测知制程能力2.测知分配型态3.与规格或标准值比较可计算不良率4.藉以订出规格界限5.调查是否混两个以上不同群体6.了解制程能力,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 52,思考题现有某产品规格为1008mm，今测量100个物品其数值分别如下，请绘制直方图，并计算Cp、Cpk。99.1 96.2 100.7 103.8 103.6 105.2 93.4 99.3 103.3 96.7 97.9 94.9 94.5 97.

26、1 97.7 93.6 98.3 98.8 100.4 98.9 99.0 98.9 104.0 99.7 99.4 98.5 105.9 102.6 107.1 98.0105.0 95.2 101.6 102.7 105.8 99.7 98.4 102.0 98.9 102.3 95.7 97.5 95.4 98.9 99.9 100.1 99.0 106.6 94.8 97.8 92.3 104.3 96.2 98.0 102.3 101.4 102.6 101.8 95.9 96.7102.1 101.0 97.2 99.3 100.4 101.7 110.4 97.3 105.7 101.5100.2 102.5 102.6 98.1 97.2 103.3 96.4 95.3 102.1 101.9106.6 104.3 103.9 100.3 100.1 101.4 99.9 96.8 94.7 102.5101.3 101.9 110.6 96.9 103.7 99.1 97.5 99.5 98.7 98.6,第六章直方图,2008/3/26 Rev 5.0,Prepared by QA/CQ,Page 53,七大手法口決,鱼骨追原因查检集数据柏拉抓重点直方显分布散布看相关管制找异常层别作解析,