品管七大手法课件_2

品質管理課程 - QC七大手法 *1Profile(Prfl-CH) QC 七大手法 Date2Profile(Prfl-CH) 第一章 數據 n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。 Date3Profile(Prfl-CH) n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 : Date4Profile(Prfl-CH) n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。 Date5Profile(Prfl-CH) 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 : l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。 Date6Profile(Prfl-CH) 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。 Date7Profile(Prfl-CH) 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 Date8Profile(Prfl-CH) 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。 n查檢表的種類 記錄用查檢表(改善用查檢表)。 l用於不良主因與不良項目等。 點檢用查檢表。 l用於確認作業實施與機械整備情況等。Date9Profile(Prfl-CH) 記錄用查檢表與點檢用查檢表 Date10Profile(Prfl-CH) 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。 n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? Date11Profile(Prfl-CH) 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。 Date12Profile(Prfl-CH) 第三章 柏拉圖 n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。 Date13Profile(Prfl-CH) Date14Profile(Prfl-CH) n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) Date15Profile(Prfl-CH) Date16Profile(Prfl-CH) Date17Profile(Prfl-CH) Date18Profile(Prfl-CH) 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。 Date19Profile(Prfl-CH) n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。 Date20Profile(Prfl-CH) 第四章 特性要因圖 n何謂特性要因圖 ? l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。 n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。 Date21Profile(Prfl-CH) 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 l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。 Date22Profile(Prfl-CH) 填上製作目的，日期及製作者等資 料。 n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。 Date23Profile(Prfl-CH) 為 什 麼 延 遲 交 貨 步驟一：決定問題的品質特性。 *24Profile(Prfl-CH) 特 性 步驟二：決定大要因。 作業方 法 作業人 員 環 境材 料 機 械 *25Profile(Prfl-CH) 特 性 步驟三：決定中小要因。 作業方 法 作業人 員 環 境材 料 機 械 *26Profile(Prfl-CH) 為 何 延 遲 交 貨 步驟四：決定影響問題點的主要原因 。 人員 交貨 製造金額 物品 生產條件不好沒有生產 計畫配合 沒有交貨意識 訂單掌握 不正確 利潤低 運輸成本高沒有式樣 庫存安全量低 存放位置不足 方法不明確 單方面決定 交貨期短 沒有交貨計劃 數量少 *27Profile(Prfl-CH) 為 何 延 遲 交 貨 步驟五：填上製作目的，日期及製作者等資料。 人員 交貨 製造金額 物品 生產條件不好沒有生產 計畫配合 沒有交貨意識 訂單掌握 不正確 利潤低 運輸成本高沒有式樣 庫存安全量低 存放位置不足 方法不明確 單方面決定 交貨期短 沒有交貨計劃 數量少 製作目的:為何交貨延遲 日 期:1998年3月3日 製 作 者:王科長等九人 *28Profile(Prfl-CH) 欠 料 請購未入數量 不符 其它 廠商問題請購慢 不良處理慢 缺乏資料 交期短 追查欠詳實 連繫不佳計劃變更 材料決定慢 現場借料 廠房未主動處理 採購未知悉 檢查情況 物品與圖 樣不符工單調動頻繁 設計變更影響 製作目的:為何交貨延遲 日 期:1998年6月6日 製 作 者:林課長等八人 帳物不符 呆料品 未除帳 短裝 請購時間長 特性要因圖的種類(1) 原因追求型。 審查遺漏 入料情形未悉 存單遺失 未主動追查 廠房未檢驗 欠缺物品名稱 不良率高 短裝 *29Profile(Prfl-CH) 集 體 的 強 化 職務 能力 業務量 教育 多少適當 建立業務 計劃 互助合作 研習會 自我啟發 作業標準活用 製作目的:集體的強化 日 期:1998年7月1日 製 作 者:丁經理等六人 人員 培養領 導幹部 上司支援 命令 輪調 定時 特性要因圖的種類(2) 對策追求型。 相互啟發 領導力 思考力 判斷力 發表力 *30Profile(Prfl-CH) n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。 Date31Profile(Prfl-CH) 第五章 散佈圖 n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。 Date32Profile(Prfl-CH) 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。 n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。 Date33Profile(Prfl-CH) n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。 Date34Profile(Prfl-CH) n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。 Date35Profile(Prfl-CH) n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。 Date36Profile(Prfl-CH) n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。 Date37Profile(Prfl-CH) n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。 Date38Profile(Prfl-CH) n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。 Date39Profile(Prfl-CH) n利用中間值線進行相互關係研判 求出中間值。 l將對應數據按照大小順序排列，取出中央值。 在散佈圖上畫出中間值線。 l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。 查符號檢定表，並作比較判斷。 l正相關 : 符號檢定表中的判定數第二和第四 象限的點數和。 l負相關 : 符號檢定表中的判定數第一和第三 象限的點數和。 Date40Profile(Prfl-CH) n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? Date41Profile(Prfl-CH) 檢驗的品質管制 l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。 統計的品質管制 l1942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。 第六章 管制圖 Date42Profile(Prfl-CH) 管制圖 n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 n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。 Date43Profile(Prfl-CH) n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 Date44Profile(Prfl-CH) 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。 Date45Profile(Prfl-CH) 計數值管制圖 : ( attribute control chart) l用來計算不良數、缺點數等。 l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 : l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。 解析用管制圖 : l為決定方針用。 l為工程解析及工程能力研究用。 l為製程管制之準備用。 Date46Profile(Prfl-CH) 常用管制圖 Date47Profile(Prfl-CH) Date48Profile(Prfl-CH) n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 。 Date49Profile(Prfl-CH) Date50Profile(Prfl-CH) 第七章 直方圖 n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 Date51Profile(Prfl-CH) n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。 l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。 Date52Profile(Prfl-CH) 測知有無假數據。 l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。 l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。 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。 Date53Profile(Prfl-CH) n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。 決定組數和組距。 l組數=直方圖柱形數量。 l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 l組距=全距 組數。(測量單位之整數倍) nk 50 -1006 - 10 100 - 2507 - 12 25010 - 20 Date54Profile(Prfl-CH) 決定各組的上組界和下組界。 l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 l最小一組的上組界=最小一組的下組界組距 l最小二組的下組界=最小一組的上組界 l餘各組依此類推，計算到最大一組的上組界 決定組中心點。 l(上組界下組界) 2 = 組的中心點。 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 。 Date55Profile(Prfl-CH) 量測數據 次數分配表 N=100 上限;50 下限: 44 Date56Profile(Prfl-CH) n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。 Date57Profile(Prfl-CH) 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 ) Date58Profile(Prfl-CH) Date59Profile(Prfl-CH) 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 ) Date60Profile(Prfl-CH) n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。 Date61Profile(Prfl-CH) 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