QC七大手法(新)ppt课件

1、QC七大手法應用實例 Prepared byTenore.SunApproved byEva.JingPrepared Date Nov/29/05第一章 查檢表第二章 柏拉圖第三章 特性要因圖第四章 散佈圖第五章 控制圖第六章 直方圖第七章 層別法Contents第一章 數據與圖表一.何謂數據? 就是根據測量所得到的數值和資料等事實.因此 构成數據最重要的根本觀念就是:數據=事實二.運用數據應留意的重點: 1.搜集正確的數據 2.防止主觀的判斷 3.要把握事實真相三.數據的種類 A.定量數據:長度.時間.分量等測量所得數據,也稱計量值; 以缺點數,不良品數來作為計算標準的數值稱為計數值. B

2、.定性數據: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.整理數據應留意的事項 1.問題發生要採取對策之前,一定要有數據作為依據. 2.要清楚运用的目的. 3.數據的整理,改善前與改善后所具備條件要一致. 4.數據搜集完成之后,一定要馬上运用.五.何謂查檢表? 以簡單的數據用容易了解的方式作成圖形或表格,只需記上檢查記號,並加以整理,作為進一步分析或核對檢查用.六.查檢表的種類 查檢表以任务的種類或目的可分為:記錄用查檢表和點檢用查檢表兩種.七.制造方法 1.決定所要搜集的數據及希望把握的項目 2.決定查檢表的格式 3.決定記錄方式 4.決定搜集數據的方法四.查檢表的运用 數據

3、搜集完成應馬上运用,首先觀察整體數據能否代表某些事實?數據能否集中在某些項目或各項目之間有否差異?能否因時間的經過而產生變化?另外也要特別留意週期性變化的特殊情況. 查檢表統計完成即可利用QC七大手法中的柏拉圖加工整理,以便掌握問題的重心.查檢表鴻準精细模具操作者不良種類 月 日月 日A尺寸缺點材料其他B尺寸缺點材料其他 第二章 柏拉圖一.何謂柏拉圖? 根據搜集的數據,以不良缘由.不良狀況.不良發生位置或客戶埋怨的種類.平安事故等不同區分標準,找出比率最大的項目或缘由並且以所構成的項目按照大小順序陈列,再加上累積值的圖形.由構成比率很容易了解問題的重點衙影響的程度,以比例估計最多的項目著手進行

4、改善,較為容易得到改善成果鴻準精细模具二.柏拉圖的製作方法鴻準精细模具1.決定不良的分類項目2.決定數據搜集期間,並且按照分類項目 搜集數據.3.記入圖表紙並且依數據大小陈列畫出 柱形.4.點上累計值並用線連結5.記入柏拉圖的主題及相關資料.三.柏拉圖的运用1.掌握問題點2.發現缘由3.效果確認四.製作對策前.對策后的效果確認時 應留意以下三項1.柏拉圖搜集數據的期間和對象必須一樣2.對季節性的變化應列入考慮3.對於對策以外的要因也必須加以留意,防止在解 決主要缘由時影響了其他要因的忽然添加。五.柏拉圖實例1.查檢表支出項目出支金額累計金額累計比率伙食費10,25010,25041%零用錢5,

5、00015,25061%水電費3,75019,00076%教育費2,00021,00084%交際費1,00022,00088%其他3,00025,000100%合計25,00025,000 柏拉圖 伙食費 零用錢 水電費 教育費- 交際費 其他累計比率支出費用41%61%76%84%88%100%第三章 特性要因圖一.何謂特性要因圖? 一個問題的特性遭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.由於形狀就像魚的骨頭,所以又叫做魚骨圖.二.特性要因圖的製作方法 1.決定問題或品質的特征 2.決定大要因 3.決定中小要因 4.決定影響問題點的

6、主要缘由 5.填上製作目的,日期及製作者等資料留意事項: 1.嚴禁批評他人的構想和意見. 2.意見愈多愈好. 3.歡迎自在奔放的構想. 4.順著他人的創意或意見發展自已的創意.三.特性要因圖的运用1.問題的整理2.清查真正的缘由3.尋找對策4.教育訓練四.繪製特性要因圖應該留意的事項:1.繪製特性要因圖要把握腦力激激盪法的原則,讓一切的成員表達心聲2.列出的要因應給予層別化3.繪製特性要因圖時,重點應放在為什麼會有這樣的缘由,並且按照5W1H的方法所謂5W1H就是: WHY:為什麼必要; WHAT:目的何在; WHERE:在何處做; WHEN:何時做; WHO:誰來做; HOW:如何做.特性要

7、因圖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本钱高庫存平安量低方法不明確存放位置缺乏單方面的決定交貨期短數量少,沒有交貨計劃找缘由第四章 散佈圖一.何謂散佈圖? 就是反相互有關連的對應數據,在方格紙上以縱軸表示結查,以橫軸表示缘由;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,普通來說成對數據有三種不同的對應關係. 1.缘由與結果數據關係. 2.結查與結果數據關係. 3.缘由與缘由數據關係.二.散佈圖製作的五個步驟: 1.搜集相對應數據,至少三十組上,並且 整理寫到數據表上. 2.找

8、出數據之中的最大值和最小值. 3.書出縱軸與橫軸刻度,計算組距. 4.將各組對應數據標示在座標上.散佈圖的研判一來般來說有六種形態. 1.在圖中當X添加,Y也添加,也就是表示缘由與結果有相對的正相關,如下圖所示:散佈圖的研判XY02.散佈圖點的分佈較廣但是有向上的傾向,這個時候X添加,普通Y也會曾加,但非相對性,也就是說X除了受Y的要素影響外,能够還有其他要素影響著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。XY03.當X添加,Y反而減少,而且形態呈現不断線發展的現象,這叫做完全負相關.如下圖所示:Y0X4.當X添加,Y減少的幅度不是很明顯,這時的X除了受Y的影響外,尚有

9、其他要素影響X,這種形態叫作非顯著性負相關,如下圖所示:Y0X5.假设散佈點的分佈呈現雜亂,沒有任何傾向時,稱為無相關,也就是說X與Y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:Y0X6.假設X增大,Y也隨之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而開始減少,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:Y0X第五章 控制圖 從每日生產的產品線中所測得的零亂數據中,找出經常發生和偶尔發惹事故的數據,以便幫助找出問題缘由,這就是非依托控制圖不可. 控制圖分為兩大類,本文每一類舉一例進行講解一.計數值控制圖 1.何謂計數值? 商品制造的品質評定標準有計量型態

10、,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.計數值控制圖的類型 數據名稱管制圖計數值不良率管制圖P管制圖不良個數管制圖PN管制圖缺點數管制圖C管制圖單位缺點數管制圖U管制圖P控制圖實例運用條件: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:控制上限(ucl): +3= +3 ( 為平均不良率n為樣本數) 中心線(cl) : 控制下限(lcl) -3= -3 假设下限計算結果能够為負數,因為二項分配並不對稱,且其下限為零,故當控制下限出現小

11、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).例: 寶光廠生產的MOUSE用的包裝袋,檢驗其底部能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任务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1811521102161224221839131223154141472415510151325266121692617715176271288185286910191329810520113010計算結果如下:平均不良率P= =0.233(CL)用P當真實過程不合格的估計值,可以計算控制上限和下限,

12、如下: UCL=P+3 =0.412 LCL=P- 3 =0.054P控制圖如下:UCL=0.41CL=0.23LCL=0.05針對控制圖進行分析 由控制圖中我們可以發現來自樣本12及25的兩點超出控制上限,故制程是在非控制狀態,必須進一步探討能否有異常缘由.分析樣本12得知,在這半小時里,有一批新進的包裝袋被运用,所以這異常的現象是由于新原料参与引起.而在樣本25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. 現在將超出控制界限的兩個點刪除掉,重新計算控制界限,控制以后的制程,其控制中心線及上.下限為 二.計量值控制圖作為控制制程的計量值控制圖,一方面以平均數控制

13、圖控制平均數的變化,以全距控制其變異的情形.本節將介紹平均數與全距控制圖,將就控制圖在制程中的每一步詳加描画. 計量值控制圖的種類如下:數據名稱管制圖計量值平均數與全距管制圖XR管制圖平均數與標準差管制圖X S管制圖個別值管制圖X管制圖實例:平均數與全距控制圖某廠制造全銅棒,為控制其品質,選定內徑為控制項目,並決定以X-R控制圖來控制該制程的內徑量度,並於每小時隨機抽取5個樣本測定,共搜集最近製程之數據125個,將其數據依測定順序及生產時間陈列成25組,每組樣本5個,每組樣數5個,記錄數據如下:樣本組X1X2X3X4X51404038434124042393939342394143404404

14、03942415423942434064341414041743383742418374343354094039424144樣本組X1X2X3X4X5103941413638114044424039124338394142133840363941143635393839154039403948164246464747173640434143183739403842194037393943204740393640214037404342樣本組X1X2X3X4X5223939394045233133353935244040404142254644414139樣本組12345678各組平均數40.4

15、39.84140.441.241.241.239.6全距53434268樣本組1011121314151617各組平均數394140.638.837.441.245.640.6全距55554957樣本組1819202122232425各組平均數39.239.640.440.440.434.640.642.2全距561166827計算如下:X=40.264 R=5.48查系數表,當N=5時,D4=2.115,D3=0X控制圖上下限:CL= =40.264UCL= + =43.4249LCL= - =37.1031R控制圖上下限:CL= =5.48UCL= =11.5867LCL= =0UCL=4

16、3.4CL=40.6LCL=37.10R控制圖UCL=11.59CL=5.40LCL=0分析結論在控制圖中有第16個及第23個樣本組的點分別超出控制上限及控制下限,表示制程平均發生變化,而R控制圖並無點超出界限或在界限上,表示制程變異並未增大.三.控制圖的判別控制狀態,意指制程安定,控制狀態也稱安定狀態.我們無法知道制程的真正狀態,只能對制程的某種特性值搜集數據,將其繪在控制圖上,由控制圖來觀察制程的狀態.在断定制程能否處于控制狀態,可利用以下基準:1. 控制圖的點沒有逸出界外.2.點的陈列方法沒有習性,呈隨機現象.在正常控制的狀態下,控制圖上的點子應是隨機分步,在中心線的上下方約有同數的點,

17、以中心線近旁為最多,離中心線愈遠點愈少,且不能够顯示有規則性或系統性的現象.歸納得到下面兩種情形:1.控制圖上的點,大多數集中在中心線附近,少數出現在控制界限附近,且為隨機分布.2.普通控制圖上的點,25點中有0點;35點中有1點以下;100點中有2點以下,超出控制界限外時,可稱為平安控制狀態.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.實際分析. 非隨機控制界限內的断定利用點的排法断定能否處在控制狀態,可依據以下法則: 1.點在中心線的一方連續出現. 2.點在中心線的一方出現很多時. 3.點接近控制界限出現時. 4.點持續上升或下降時. 5.點有周期性變動時. 連串 連續七點或八點

18、在中心線與控制上限或中心線與控制下限之間的型誤差的機率是約為 ( 1/2 )8 =0.0039,在如此小的機率竟會出現,可想像有異常缘由發生,在中心線的上方或下方出現的點較多如下: 1.連續 10 點以上至少有 10 點 2.連續 14 點以上至少有 12 點 3. 連續 17 點以上至少有14 點 4. 連續 20 點以上至少有16 點點子出現在控制界限附近,三倍標準差與二倍標準差間.1.連續 3 點中有 2 點.2.連續 7 點中有 3 點.3.連續10 點中有 4 點控制圖中的點的趨勢傾向連續7點以上不断上升或不断下降,趨勢是以向某一個方向連續移動,而趨勢傾向的發生有以下能够缘由:1.由

19、于工具磨損或制程中某些成分劣化所呵斥.2.人的要素呵斥,如任务者疲勞.3.季節性要素呵斥,如氣溫變化. 控制圖中的點的趨勢傾向連續7點以上不断上升或不断下降,趨勢是以向某一個方向連續移動,而趨勢傾向的發生有以下能够缘由:1.由于工具磨損或制程中某些成分劣化所呵斥.2.人的要素呵斥,如任务者疲勞.3.季節性要素呵斥,如氣溫變化. 周期性循環變化控制圖上的點,呈現一個周期性循環變化時,應調查以下不良缘由:1.機器開動或關閉,呵斥溫度或壓力的增減.2.物料的品質受季節或供應商的影響.3.由于周期性的預防保養,呵斥機器性能的周期變化表現.4.由于操作員疲勞及隨后的休憩呵斥的周期性的變化.5.由于资料的

20、機械及化學性質所呵斥的周期性. 過于集中型點子大都集中在中心線附近1.5倍標準差間,其型誤差機率是 0.0027,假设抽樣選擇不當,能够會呵斥點子集中在中線附近,例如兩個不同操作員的結是點在同一張圖上.像這種母體混合的情形相當普遍.以下是一些造居這種情形的能够缘由:1.兩個或兩個以上的操作員點在同一張圖上.2.兩台或兩台以上的機器點在同一張圖上.3.兩家品質差異很大的供應商點在同一張圖上.4.兩台或更多的量測設備間的差異.兩條以上生產線制程方法上的差異. 管理不善者1.人員教育,訓練缺乏,2.原始設計有錯誤或圖上標示的問題等.3.治具,夾具設計不當或运用不當.4.不良资料混入制程.5.未推行標

21、準化活動.6.測試儀器未加校正與維護.7.未落實保養任务上列諸項缘由常出在管理制度不善的工廠,在 XR控制圖呈現大的變動,如欲消除此類異常缘由,一定要先確定管理制度,推行標準化任务.技術缺乏者1.機器設計上的問題.2.制程才干缺乏:资料,機械,作業方法與人員綜合結果無法 達到品質要求者.3.任务環境布置不當.4.測定儀器的測定方法不當.5.機械設備精度缺乏.6.缺乏技術人才. 此諸缘由常明顯地表現于二種現象:控制界限很寬,產品品質分散幅度較規格界限為寬.此諸異常原来由于制程才干缺乏而起,非設法加強制程才干不可.否則制程零件的互換性有問題,需經全數選別才干裝配,產品需經全數檢查,才干符合規格要求

22、. 其他要素者 1.異質资料的忽然入侵. 2.日夜班精神上的困擾等. 3.任务人員的忽略. 4.未按操作標準作業. 5.機械的自然磨損. 6.操作條件的忽然變化. 7.計算的錯誤. 8.操作標準不完備. 9.不隨機抽樣法. 此諸缘由常在控制圖上出現,如有系統可尋,則利用分層方法加以分析;如不規則出現,則易被發現,而予以消除.第六章 直方圖一.何謂直方圖? 直方圖就是將所搜集的數據.特性質或結果值,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書出的圖形.二.直方圖的製作步驟: 1.搜集數據並且記錄在紙上. 2.找出數據中的最大值與最小值. 3.

23、計算全距. 4.決定組數與組距. 5.決定各組的上組界與下組界. 6.決定組的中心點. 7.製作次數分配表. 8.製作直方圖.三.直方圖在應用上必須留意事項1.直方圖可根據由山形圖案分佈形狀來觀察製品工程能否正常.2.產品規格分佈圖案可與目標準.標準規格作比較,有多大的差異.3.能否必要再進一步層別化.四.直方圖運用方法1.求全距2.決定組數 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,普通用數學家史特吉斯提出的公式計算組數,其公式如下:K=1+3.32 LgN一役對數據之分組可參考

24、下表:數據數組數50100610100250712250個以上10203.組距組距=全距/組數組距一股取5,10或2的倍數4.決定各組之上下組界最小一組的下組界=最小值-測定值之最小位數/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(0.1;0.01;0.001)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他以此類推5.計算各組的組中點各組的組中點=下組距+組距/26.作次數分配表將一切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。7.以橫軸表示各組的組中點,從軸 表示次數,繪出直方圖四.如何依據由形圖案的分佈狀態判斷1.如

25、圖中顯示中間高,兩邊低,有集中的趨勢,表示規格.分量等計量值的相關特性都處於平安的狀態之下,製品工程狀況良好.如下圖所示:2.如圖中顯示缺齒形圖案,圖形的柱形高低不一呈現缺齒狀態,這種情形普通就來大都是製作直方圖的方法或數據搜集方法不正確所產生.如下圖所示:3.如圖所示為高處偏向一邊,另外一邊拖著尾巴,這種偏態型在理論上是規格值無法获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能否可接受;例治工具的鬆動或磨損也會出現拖尾巴的情形.如下圖所示:4.雙峰型有兩種分配相混合,例如兩臺機器或兩種不同原料間有差異時,會出現此利情形,因測定值受不同的缘由影響,應予層別后再作

26、直方圖.5.離散型 測定有錯誤,工程調節錯吳或运用不同原材所引起,一定有異常原存在,只需去除,即可制造出合規格的制品6.高原型不同平均值的分配混合在一同,應層別之后再作直方圖五.與規格值或標準值作比較1.符合規格 A.理想型:制品良好,才干足夠.制程才干在規格界限內,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.B.一側無餘裕:制品偏向一邊,而另一邊有餘裕很多,假设製程再變大(或變小),很能够會有不良發生,必須設法使製程中心值與規格中心值吻合才好.C.兩側無餘裕:制品的最小值均在規格內,但都在規格上下兩端也表增其中心值與規格中心

27、值吻合,雖沒有不良發生,但假设製程稍有變動,說會有不良品發生之危險,要設法提高製程的精度才好.2.不符合規格A.平均值偏左(或偏右) 假设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向,應對固定的設備,機器,缘由等方向去清查.上限下限B.分散度過大: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,制程才干缺乏,應針對人員,方法等方向去清查,要設法使產品的變異縮小,或是規格訂的太嚴,應放寬規格.下限上限C.表示製程之生產完全沒有按照規格去考慮,或規格訂得不合理,根本無法達到規格.下限上限實例1

28、某電纜廠有兩臺生產設備,最近,經常有不符合規格值(210g)異常產品發生,今就A,B兩臺設備分別測定50批產品,請解析並回答以下回題: 1.作全距數據的直方圖. 2.作A,B兩臺設備之層別圖 3.敘述由直方圖所得的情報搜集數據如下:A設備B設備1751791681651831561481651521611681881841701721671501501361231691821771861501611621701391621791601851801631321191571571631871691941781761571581651641731731771671661791501661441571

29、62176183163175161172170137169153167174172184188177155160152156154173171162167160151163158146165169176155170153142169148155解:1.全體數據之最大值為194,最小值為119 根據經驗值取組數為10 組距=(194-119)/10=7.5 取8 最小一組的下組界=最小值-測定值之 最小位數/2 =119-1/2=118.5 最小一組的上組界=下組界+組距 =118.5+8=126.5作次數分配表序號組界組中點全體A設備B設備次數次數次數1118.5126.5122.522212

30、6.5134.5130.5113134.5142.5138.5444142.5150.5146.58175150.5158.5154.5172156158.5166.5162.5218137166.5174.5170.5231678174.5182.5178.5141319182.5190.5186.59910190.5198.5194.511合計10050502.全體數據之直方圖SL=SU=2102.作A設備之層別直方圖SL=SU=2103.B設備之層別圖SU=210SL=項目全體A設備B設備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B設備可能發生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.A設備若能使CP值再小,則將更好.4.結論直方圖實例NO組界組中