品管七大手法

品管七大手法 研习班 讲 授 内 容： 第一章 數據與圖表 第二章 查檢表 第三章 层别法 第四章 柏拉图法 第五章 特性要因图法 第六章 散布图 第七章 直方图 第八章 管制图 原 因 现 象 例一：有人经过塑胶部摔倒，主管立即感到现场，发现地上有油请这属于什么？ 例二：部门主管向你反应，近期工作忙？希望能够增加人手，请问你会如何回答？ 为什么有人会摔倒？ 第一章 數據與圖表 一 就是根據測量所得到的數值和資料等事實 數據 =事實 二 三 長度 重量等測量所得數據 ,也稱計量值 ;(特點連續不間斷 )以缺點數 ,不良品數來作為計算標準的數值稱為計數值 .(特點離散性數據 ) 以人的感覺判斷出來的數據 ,例如 :水果的甜度或衣服的美感 . 四 一定要有數據作為依據 改善前與改善后所具備條件要一致 一定要馬上使用 . 第二章 查檢表 一 為了便於收集數据 ,使用簡單記號填記并予統計整理 ,以作進一步分析或作為核對、檢查之用而設計的一種表格或圖表。(用來檢查有關項目的表格 ) 二 查檢表以工作的種類或目的可分為記錄用查檢表、種點檢用查檢表兩種。 三、分類 : 記錄用、點檢用 (1) 記錄用 (或改善用 )查檢表 主要功用在於根據收集之數據以調查不良項目、不良原因、工程 分佈、缺點位置等情形 . 其中有 : (a)原因別、機械別、人員別、缺點別、不良項目別 (b)位置別 (2) 點檢用查檢表主要功用是為要確認作業實施、機械整備的實施情形 ,或為預防發生不良事故、確保安全時使用 如 :機械定期保養點檢表、登山裝備點檢表、不安全處所點檢表 四、 查檢表的作法 (1) 明確目的 因之 必需把握現狀解析 ,與使用目的相配合 (2) 解決查檢項目 6項決定之 (3) 決定抽檢方式 檢 (4) 決定查檢方式 檢數量、查檢時間與期間、查檢對象之決定、並決定收集者、記錄符號 (5) 設計表格實施查檢 五 數據收集完成應馬上使用 ,首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有否差異 ?是否因時間的經過而產生變化 ?另外也要特別注意週期性變化的特殊情況 . 查檢表 統計完成即可利用 以便掌握問題的重心 . 查檢表 操作者 不良種類 月 日 月 日 A 尺寸 缺點 材料 其他 B 尺寸 缺點 材料 其他 第三章 層別法 一 層別法就是針對部門別 工作方法別 地點等所收集的數據 ,按照它們共同的特徵加以分類 也就是為了區別各種不同原因對結果的影響 ,而以個別原因為主 ,分別統計分析的一種方法 . 二、層別的對象與項目 間的層別 小時別、日期別、週別、月別、季節別 . 例 : 製程中溫度的管理就常以每小時來層別 . 業員的層別班別、操作法別、熟練度別、年齡別、 性別、 教育程度別 . 例 : 班的完成品品質層別 . 械、設備的層別場所別、機型別 、年代別 、工具別 、 編號別、速度別 . 例 : 不同機型生產相同產品以機型別來分析其不良率 . 業條件的層別 溫度別、 濕度別、壓力別 、天氣別 、 作業時間別、作業方法別 、測定器別 . 例 : 對溫度敏感的作業現場所應記錄其溫濕度 ,以便溫濕度變化時能層別比較 . 二、層別的對象與項目 材料的層別 供應者別、 群體批別、製造廠別 、產地別 、材質別、大小 类 別、貯藏期間別、成分別 . 等 . 例 : 同一廠商供應的原材料也應做好批號別 ,領用時均能加以層別 ,以便了解各批原料的品質 , 甚至不良發生時更能迅速採取應急措施 ,使損失達最小的程度 . 定的層別 測定器別、測定者別、測定方法別 . 查的層別 檢查員別、檢查場所別、檢查方法 . 他 良品與不良品別、包裝別、搬運方法別 . 三 活用層別法時必頇記住三個重點 : 在解決日常問題時 ,經常會發現對於收集來的數據必頇浪費相當多的精神來分類 ,並作再一次的統計工作 如此又得重新收集 ,費時又費力 先把它層別化 ,再開始收集數據 .(在做查檢時 ,考慮適當分類 ) 查檢表 直方圖和管制圖都必頇以發現的問題或原因來作層別法 . 例如製作柏拉圖時 ,如果設定太多項目或設定項目中其他欄所估的比例過高 ,就不知道問題的重心 ,這就是層別不良的原因 三 這是一張營業計劃與實際比較圖 ,可以知道營業成績來達成目標 ,如果在管理工作上就用層別法的概念先作分類的工作 ,以 商品別 作業績比較表 ,可查出那種商品出了問題 如對業績不理想的單位 ,以營業人員別化即可發現各營業人員的狀況 ,如此問題將更加以明確化 . 以上的說明中可以發現管理者為了探究問題的真正原因 ,分別使用了商品別 ,單位別 使得間題更清楚 ,這就是層別法的觀點 . 二 並且按照分類項目收集數據 . 三 四 對策后的效果確認時應注意以下三項 避免在解決主要原因時影響了其他要因的突然增加 第五章 特性要因圖 一 一個問題的特性受到一些要因的影響時 ,我們將這些要因加以整理 ,成為有相互關系而且有條理的圖形 ,這個圖形稱為特性要因圖 所以又叫做魚骨圖 . 二 在魚骨圖中用箭頭聯接 標出重要因素 此方法包括兩項活動 :一找原因 ;二系統整理出這些原因 注意事項 : 三 從左至右畫一箭頭(主骨 ),將結果用方框框上 . 主要原因 )的原因 ,也就是第二層次原因作為中骨 ,接著列出第三層次原因 標出重要因素 注意事項 : 利用 5個為什麼進行追 踪 原因 三 四 讓所有的成員表達心聲 重點應放在為什麼會有這樣的原因 ,並且依照 5 為什麼必要 ; 的何在 ; 何處做 ; 時做 ; 來做 ; 何做 . 所謂5 1 就是 W H 特性要因圖的思考原則 一、腦力激蕩法 四原則 : 二、 5 三、 5 四、系統圖法 特性要因圖畫法 一、決定問題的特性 二、畫一粗箭頭 ,表示制程 為什麼飯 菜 不好吃 ？ 特性要因圖之畫法 三、原因分類成几個大類 ,且以 圈起來 四、加上箭頭的大分枝 ,約 60插到母線 材料 方法 鍋子 人 為什麼飯菜不好吃？ 特性要因圖之畫法 五、尋求中、小原因 ,并圈出重點 時間 材料 人 方法 鍋子 為什麼飯不好吃 ？ 不熟練 為 何 交 貨 延 遲 製造 人 金額 物品 交貨 沒有生產計劃配合 沒有式樣生產條件不好 訂貨情報掌握不確實 沒有交貨意識 利潤低 運送成本高 庫存安全量低 方法不明確 存放位置不足 單方面的決定 交貨期短 數量少 ,沒有交貨計劃 找 原 因 特性要因圖 第六章 散佈圖 一 就是反互相有關連的對應數據 ,在方格紙上以縱軸表示結果 ,以橫軸表示原因 ;然后用點表示出分佈形態 ,根據分佈的形態來判斷對應數據之間的相互關係 . 這里講的數據是成雙的 ,一般來說成對數據有三種不同的對應關係 . 二 個步驟 : 至少三十組上 ,並且整理寫到數據表上 . 計算組距 . 散佈圖的研判一來般來說有六種形態 . 增加 ,也就是表示原因與結果有相對的正相關 ,如下圖所示 : 散佈圖的研判 X Y 0 這個時候 一般 但非相對性 ,也就是就 的因素影響外 ,可能還有其他因素影響著 X,有必要進行其他要因再調查 ,這種形態叫做似有正相關稱為弱正相關 X Y 0 增加 ,而且形態呈現一直線發展的現象 ,這叫做完全負相關 Y 0 X 增加 ,這時的 X 除了受 尚有其他因素影響 X,這種形態叫作非顯著性負相關 ,如下圖所示 : Y 0 X 沒有任何傾向時 ,稱為無相關 ,也就是說 之間沒有任何的關係 ,這時應再一次先將數據層別化之后再分析 ,如下圖所示 : Y 0 X 增大 ,但是 因此產生散佈圖點的分佈有曲線傾向的形態 ,稱為曲線相關 ,如下圖所示 : Y 0 X 第七章 直方圖 一 直方圖就是將所收集的數據 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書出的圖形 . 二 三 在所有數據中的最大值與最小值的差 組數過少 ,雖可得到相當簡單的表格 ,但卻失去次數分配的本質 ;組數過過多 ,雖然表列詳盡 ,但無法達到簡化的目的 .(異常值應先除去再分組 ). 分組不宜過多 ,也不宜過少 ,一般用數學家史特吉斯提出的公式計算組數 ,其公式如下 : K=1+般對數據之分組可參考下表 : 數據數 組數 50100 610 100250 712 250個以上 1020 組距 =全距 /組數 組距一股取 5,10或 2的倍數 最小一組的下組界 =最小值 2,測定值的最小位數確定方法 :如數據為整數 ,取 1;如數據為小數 ,取小數所精確到的最后一位 ( ) 最小一組的上組界 =下組界 +組距 第二組的下組界 =最小一組的上組界 其余以此類推 各組的組中點 =下組距 +組距 /2 將所有數據依其數值大小劃記號於各組之組界 ,內並計算出其次數 從軸表示次數 ,繪出直方圖 實例 1 某電纜廠有兩臺生產設備 ,最近 ,經常有不符合規格值 (135210g)異常產品發生 ,今就 A,0批產品 ,請解析並回答下列回題 : ,收集數據如下 : 20 179 168 165 183 156 148 165 152 161 168 188 184 170 172 167 150 150 136 123 169 182 177 186 150 161 162 170 139 162 179 160 185 180 163 132 119 157 157 163 187 169 194 178 176 157 158 165 164 173 173 177 167 166 179 150 166 144 157 162 176 183 163 175 161 172 170 137 169 153 167 174 172 184 188 177 155 160 152 156 154 173 171 162 167 160 151 163 158 146 165 169 176 155 170 153 142 169 148 155 解 :94,最小值為 119 根據經驗值取組數為 10 組距 =(19410=取 8 最小一組的下組界 =最小值 小位數 /2 =119=小一組的上組界 =下組界 +組距 =次數分配表 序號 組界 組中點 全體 次數 次數 次數 1 2 2 1 3 4 4 1 7 5 7 2 15 6 1 8 13 7 3 16 7 8 4 13 1 9 9 10 1 合計 100 50 50 214817212314910 35 10 設備之層別直方圖 0 0 01281613910 35 10 10 35 項目 全體 形狀 稍偏左 正常 稍偏左 分佈中心與規格中心值相比較 ,稍為偏左 ,若變動大 ,則有超出規格下限 全部在規格界限內 ,沒有不良品出現 分佈 中習與規格中心值相比較 ,稍為偏左 ,若變動大 ,則有超出規格下限的可能 因此 ,有必要加以改善 ,使數據平均值右移到規格中心 . 則將更好 . 直方圖例 界 組中心點 次數 1 26 2 1261 3 39 0 4 1390 5 52 1 6 1521 7 65 1 8 165 31110302111 26 12639 13952 15265 165限 兩邊低 ,有集中的趨勢 ,表示規格 製品工程狀況良好 齒形 圖案 ,圖形的柱形高低不一呈現缺齒狀態 ,這種情形一般就來大都是製作直方圖的方法或數據收集 (測量 )方法不正確所產生 壁形 ,另外一邊拖著尾巴 ,這種偏態型在理論上是規格值無法取得某一數值以下所產生之故 ,在品質特性上並沒有問題 ,但是應檢討尾巴拖長在技術上是否可接受 ;例治工具的鬆動或磨損也會出現拖尾巴的情形 有兩種分配相混合 ,例如 兩臺機器或兩種不同原料間有差異時 ,會出現此種情形 ,因測定值受不同的原因影響 ,應予層別后再作直方圖 . 測定有錯誤 ,工程調節錯吳或使用不同原材所引起 ,一定有異常原存在 ,只要去除 ,即可制造出合規格的制品 不同平均值的分配混合在一起 ,應層別之后再作直方圖 012345678910五 制品良好 ,能力足夠 且平均值與規格中心一致 ,平均值加減 4倍標準差為規格界限 ,制程稍有變大或變小都不會超過規格值是一種最理想的直方圖 . 制品偏向一邊 ,而另一邊有餘裕很多 ,若製程再變大 (或變小 ),很可能會有不良發生 ,必頇設法使製程中心值與規格中心值吻合才好 . 制品的最小值均在規格內 ,但都在規格上下兩端內 ,且其中心值與規格中心值吻合 ,雖沒有不良發生 ,但若製程稍有變動 ,說會有不良品發生之危險 ,要設法提高製程的精度才好 . 或偏右 ) 如果平均值偏向規格下限並伸展至規格下限左邊 ,或偏向規格上限伸展到規格上限的右邊 ,但製程呈常態分配 ,此即表示平均位置的偏差 ,應對固定的設備 ,機器 ,原因等方向去追查 . 012345678上限 下限 實際製程的最大值與最小值均超過規格值 ,有不良品發生 (斜線規格 ),表示標準差太大 ,制程能力不足 ,應針對人員 ,方法等方向去追查 ,要設法使產品的變異縮小 ,或是規格訂的太嚴 ,應放寬規格 . 012345678下限 上限 或規格訂得不合理 ,根本無法達到規格 . 01234567下限 上限 六 有多大的差異 . 第八章 管制圖 從每日生產的產品線中所測得的零亂數據中 ,找出經常發生和偶然發生事故的數據 ,以便幫助找出問題原因 ,這就是非依靠管制圖不可 . 管制圖分為兩大類 ,本文每一類舉一例進行講解 一 作為管制制程的計量值管制圖 ,一方面以平均數管制圖管制平均數的變化 ,以全距管制其變異的情形 將就管制圖在制程中的每一步詳加描述 . 計量值管制圖的種類如下 : 數據 名稱 管制圖 計量值 平均數與全距管制圖 X平均數與標準差管制圖 X 個別值管制圖 實例 :平均數與全距管制圖 某廠制造全銅棒 ,為控制其品質 ,選定內徑為管制項目 ,並決定以 並於每小時隨機抽取 5個樣本測定 ,共收集最近製程之數據 125個 ,將其數據依測定順序及生產時間排列成 25組 ,每組樣本 5個 ,每組樣數 5個 ,記錄數據如下 : 樣本組 2 4 40 40 38 43 41 2 40 42 39 39 39 3 42 39 41 43 40 4 40 40 39 42 41 5 42 39 42 43 40 6 43 41 41 40 41 7 43 38 37 42 41 8 37 43 43 35 40 9 40 39 42 41 44 樣本組 2 4 0 39 41 41 36 38 11 40 44 42 40 39 12 43 38 39 41 42 13 38 40 36 39 41 14 36 35 39 38 39 15 40 39 40 39 48 16 42 46 46 47 47 17 36 40 43 41 43 18 37 39 40 38 42 19 40 37 39 39 43 20 47 40 39 36 40 21 40 37 40 43 42 樣本組 2 4 2 39 39 39 40 45 23 31 33 35 39 35 24 40 40 40 41 42 25 46 44 41 41 39 樣本組 1 2 3 4 5 6 7 8 各組平均數 1 距 5 3 4 3 4 2 6 8 樣本組 10 11 12 13 14 15 16 17 各組平均數 39 41 距 5 5 5 5 4 9 5 7 樣本組 18 19 20 21 22 23 24 25 各組平均數 距 5 6 11 6 6 8 2 7 計算如下 : X= R=當 N=5時 ,3=0 = + = - =管制圖上下限 : = = =0 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25樣本號數測量值L=管制圖 534342685 5 5 5 5495756116 68270246810121 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25樣本號數觀測值L= 分析結論 在管制圖中有第 16個及第 23個樣本組的點分別超出管制上限及管制下限 ,表示制程平均發生變化 ,而 表示制程變異並未增大 . 二 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 如不良品數 ,缺點數等 . 數據 名稱 管制圖 計數值 不良率管制圖 不良個數管制圖 缺點數管制圖 單位缺點數管制圖 運用條件 : 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 : 管制上限 ( = +3 ( 為平均不良率 , 中心線 (: 管制下限 ( = 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 不良數總數與全體的樣本總數之比 ). 例 : 寶光廠生產的 檢驗其底部是否有破損即包裝為不良品 ,取 30個樣本 ,每個樣本數為 50個 ,這些樣本是在機器每天三班制的連續工作每半小時取一次而得 . 樣本數 不良數 樣本數 不良數 樣本數 不良數 1 8 11 5 21 10 2 16 12 24 22 18 3 9 13 12 23 15 4 14 14 7 24 15 5 10 15 13 25 26 6 12 16 9 26 17 7 15 17 6 27 12 8 8 18 5 28 6 9 10 19 13 29 8 10 5 20 11 30 10 計算結果如下 : 平均不良率 P= =L) 用 可以計算管制上限和下限 ,如下 : +3 =- 3 =管制圖如下 : 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30樣本號數不良率對管制圖進行分析 由管制圖中我們可以發現來自樣本 12及 25的兩點超出管制上限 ,故制程是在非管制狀態 ,必頇進一步探討是否有異常原因 2得知 ,在這半小時里 ,有一批新進的包裝袋被使用 ,所以這異常的現象是由于新原料加入引起 5那半小時 ,有一個沒有經驗的員工在操作此機器 ,而使樣本 25有這麼高的不良率 . 現在將超出管制界限的兩個點刪除掉 ,重新計算管制界限 ,管制以后的制程 ,其管制中心線及上 不是 管制圖的選擇 數據性質 計量值 計數值 樣本大小 N=? 數据係不良數 或缺點數 N=1 N 2 N=? 管 制 圖 X _ X N=25 N 10 缺點數 不良數 是 不是 單位大小 是否相同 ? 是 X R 管 制 圖 R X 管 制 圖 管 制 圖 管 制 圖 n C 管 制 圖 X X Rm p 管 制 圖 制 圖 三 管制狀態 ,意指制程安定 ,管制狀態也稱安定狀態 只能對制程的某種特性值收集數據 ,將其繪在管制圖上 ,由管制圖來觀察制程的狀態 可利用以下基準 : 1. 管制圖的點沒有逸出界外 . 2. 點的排列方法沒有習性 ,呈隨機現象 . 在正常管制的狀態下 ,管制圖上的點子應是隨機分布 ,在中心線的上下方約有同數的點 ,以中心線近旁為最多 ,離中心線愈遠點愈少 ,且不可能顯示有規則性或系統性的現象 . 歸納得到下面兩種情形 : 1. 管制圖上的點 ,大多數集中在中心線附近 ,少數 出現在管制界限附近 ,且為隨機分布 . 2. 一般管制圖上的點 ,25點中有 0點 ;35點中有 1點以下 ;100點中 有 2點以下 ,超出管制界限外時 ,可稱為安全管制狀態 . 以上兩點僅是作為一個參考 ,各位同仁應在實際中 靈活運用 3點中有 2點在 01234561 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14樣本號數觀測值01234561 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14樣本號數觀測值連續 9點在 區以外 01234561 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14樣本號數觀測值連續 6點遞增或遞減 01234561 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14樣本號數觀測值14點上下交替 01234561 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14樣本號數觀測值5點中有 4點在 01234561 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14樣本號數觀測值15點在 01234561 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14樣本號數觀測值8點在中心線兩側 ,但無一在 非隨機管制界限內的判定 利用點的排法判定是否處在管制狀態 ,可依據以下法則 : 連串 連續七點或八點在中心線與管制上限