QC七大手法6202552

1、QC七大手法課程大綱QC七大手法 1. 查檢表檢查現象 2. 柏拉圖顯示重點 3. 層別法過濾問題 4. 魚骨圖展現因果 5. 直方圖資料分布 6. 散佈圖判斷相關 7. 管制圖管理異常其他工具 1. 時間序列圖 2.箱型圖2QC 7 Tools之內涵 根據事實，發掘問題與解決問題的科學性方法 首創於美國，1960年代於日本採用,19701980 年代開始普遍在全世界工業界使用常用於品管部門，以協助品管問題的解決3查檢表 查檢表定義: 查检表是将原始收集到的数据做成图形或表格，并记上检查记号，或加以统计整理，並作为进一步分析或核对检查之用。 查檢表作用: 1.改善管理 (記錄表問題記錄=層別=

2、柏拉圖找出改善重點=因果圖查原因=改善等). 2.維持管理 (作業標準化=點檢表查有無落實執行).4查檢表的種類 點檢用查檢表 : 就是備忘錄,將要進行查看的工作項目一項項地整理出來, 然後依表定期或定時檢查. 目的: 检查事物的运作状况或检查问题 記錄用查檢表: 將所需了解, 分析的資訊設計至表格中, 然後依表定期記錄資料. 目的:收集数据型的资料，做进一步统计整理用功能: 利用查檢表來了解現狀或收集數據以作分析之用。 5点检用：记录用：汽車5000公里保養點檢表顧客名：車牌號碼：行駛年限：日期：車種：作業者： 電瓶液量 水箱 胎壓 火星塞 風扇皮帶 空氣濾清器 機油 分電盤箱 化油器V:檢

3、查 O:調整 X:更換3/1001002003004005001002003004005AB日期不良班制數量3/23/33/4查檢表對比6點檢用查檢表7記錄用查檢表8查檢表設計步驟 步骤： 决定所要收集的数据及希望把握的项目 决定查检表的格式 决定记录的形式(點檢表用:V,X,O等,記錄用:正,卅, ) 决定收集时机、频率 查核/記錄 異常事故處理注意事项： 分类的项目要明确,且项目与项目间不可模棱两可。 查检表的内容与格式，要让使用者最方便及最易使用为 原则。 在项目设定上可参考鱼骨图或系统图之小要因。9柏拉图定义: 所谓柏拉图就是將所搜集的数据依不良原因、不良状况、不良发生位置或客户抱怨的

4、种类等不同区分标准，找出比率最大的项目與原因，并将所构成的项目依照大小顺序排列，再加上累积值的图形，以作为改善的优先级(尋找關鍵的少數再用柏拉圖展現出來解決)。原则： 采用80-20法则(累積不良率達80%項為改善重點)。 功能： 掌握問題的重點，作為改善的依據柏拉圖10 在任何特定群体中，重要的因子通常只占少数，而不重要的 因子则占多数，因此只要能控制具有重要性的少数因子即能 控制全局 1）80%的財富由20%的人掌握；2）80%的看电视时间都花在20%的节目；3）80%的阅读的书籍都是取自书架上20%的书籍；4）80%的看报时间都花在20%的版面；5）80%的电话都是来自20%的发话人；6

5、）80%的外出吃饭都前往20%的餐馆；7）80%的销售额是源自20%的顾客 “80/20”原理启示 避免将时间花在琐碎的多数问题上,因为就算你花了80%的时间,也只能取得20%的成效.80-20法则11不良项目 不良次数 不良率 %累积不良率 %亮點H-Line異物刮傷其它合计 151210855050040302010亮點H-Line異物刮傷其它 100%20%40%60%80%次数 302420161010030547490100100不良项目期间2007/09/01-2007/09/30描點為:圖的右上角比率不良數B與C之間不可有空隙最大值為不良合計數最大值為100%須加刻度線Examp

6、le12層別法的應用柏拉圖Q&A 柏拉圖Q&A 一定要80%? 一次柏拉圖圖示法足夠? 只做一次柏拉圖圖示法，不一定可以提供足夠的訊息來幫助解決問題。13注意事項錯誤正確錯誤1.柏拉圖用在計數型數據2.一定要由多排到少 3.柏拉圖的Others項, 不宜超過前三項14结果的数据 (现况分析) 要因的数据 (原因分析) 甲 乙 丙 甲 ABCDEABCABC1234问题要因 對已知要因進行分類,統計.再用柏拉圖找出前幾項重點原因來實施.對已知問題進行分類,統計.再用柏拉圖找出前幾項重點問題來改善 .15利用Minitab操作柏拉圖Example PCBA終檢站主要不良現象為金手指不良, 為確認金

7、手指最常出現的不良現象,故收集9月份的資料, 繪製柏拉圖, 找出主要Issue, 並加以改善. 收集資料如下:16 Step1 : 將資料分”不良現象”及”不良數目”輸入資料視窗中.利用Minitab操作柏拉圖17Step 2-1 : 選擇功能 ( Stat Quality Tools Pareto Chart)利用Minitab操作柏拉圖18Step 2-2 : 選擇功能 (點選Chart defects table 將不良現象點選至”Label in”欄 將不良數目點選至”Frequencies in”欄 點選ok)利用Minitab操作柏拉圖19Step 3 : 繪圖結果利用Minita

8、b操作柏拉圖20層別法定義: 層別法就是指根據產生數據的特征(何人,何處,方法,設備等)而將數據劃分若干組的方法(分門別類)。一般常用的区分方法是以4M1E来加以区分。亦可采用任何有意义的区分方法 。Ex : 地点、气候,日期,作業條件和環境,批號,批別,原材料, 線別,班別等.功能: 分類解析不良原因, 找出真正影響不良的原因.層別法21案例221.一般在收集数据之前就应使用层别法，以避免数据中含有非相关的资料。2.运用QC手法时应特别注意与层别法搭配使用。例如：柏拉图、查检表、散布图、直方图和管制图皆可配合层别法使用。A厂商B厂商层别法使用注意事项 23問題顯在化比較層別縮小問題範圍比較層

9、別改善前、中、後比較層別對策評價比較層別 發 現 問 題 明 確 問 題 原 因 分 析提出對策與實施 效 果 確 認標準化與檢討掌握重要要因比較層別透過比較改進本期缺點與訂定未來方向 層別為何要用層別法24特性要因圖特性要因圖定義: -所谓特性要因图就是当一个问题的特性受到一些要因影响时，将这些要因加以整理成为有相互关系而且有条理的图形。 -亦即圖表來表達結果(特性)與原因(要因)之間的關係. -因其形狀像魚骨,又稱魚骨圖.功能: 整理原因及結果間的關係, 分析可能原因。25MaterialManMachineMethodMother NatureMeasureToolsMiss opera

10、tionMachineDistributionTest or InspectionHandlingReliability TestProcess defectTransportationSolderingConveyorClothHair/SkinStructureWholeBacklight Why Mura appeared in customer site ABC123445-80主骨中骨小骨大骨45-8045-80小骨須與大骨平行特性要因圖26魚骨圖學習127魚骨圖學習228要因不标水准，高低、快慢 原因解析愈细越好,小骨可以制定具體對策為止利用脑力激荡法,盡可能找出可能影響結果的所有

11、因素,集思廣益.原因与现象要区别 选择要因要注意要因是否能加以掌握或改善 一次因与二次因选择不要混淆 绘制时应将重点放于“为什么会有这种原因” 標出相關信息:標題,繪制人,時間,產品,工序,小組名稱,參加人員等.有多少個問題就畫多少個圖.不可多問題共一圖.温度低 高 ACB特性要因图注意事项29 MNT檢驗時常發生手感不良現象, 故針對此現象進行腦力激盪, 列出所有造成手感不良的原因, 並分類如下表, 繪製成魚骨圖.利用Minitab操作魚骨圖30 Step1: 將資料貼至Minitab Worksheet視窗中利用Minitab操作魚骨圖31Step 2 : 選擇功能 ( Stat Qual

12、ity Tools Cause-and-Effect)利用Minitab操作魚骨圖32Step 2 : 修改Label (修改原Label為所需顯示的Label)利用Minitab操作魚骨圖33Step 3 : 由左方顯示資料中, 點選相對應Label之資料 於Causes一欄點選相對應Label(5M1E)之資料行於”Effect”欄中填入探討的主題項目 點選ok 利用Minitab操作魚骨圖34Step 4 : 顯現結果利用Minitab操作魚骨圖35直方圖數值個數概念: 将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内的测定值所出现次数累积而成的面积用柱状方式排列而成

13、的图形。36直方圖功能 1. 掌握數據的分布狀態 2. 調查離散的程度 3. 了解數據的集中趨勢 4. 與規格比較, 檢視製程有無問題 平均數, 標準差雖然可知道資料集中與分散程度, 但無法得知整體狀態37Step 1 :收集量测数据並作記錄,分K個組 Step 2 :找全部中的最大及最小值 Xmax, Xmin 直方圖制作步驟38Step 3 :计算量测值的全距 全距 = 0.60 - 0.41 = 0.19Step 4 :决定数据区间(组距)组数 = 7組KNR=Xmax-Xmin 組距H=R/K直方圖制作步驟39Step 5 :决定组距的组界及计算各组界出现次数 組界:一組,上/下界限為

14、Xmin+(H/2)或:一組,下限=Xmin-(最小測量單位)/2上限=下限+組距直方圖制作步驟40Step 6 :绘制次数直方图图表标准类型柱型图资料数列格式 选项类别间距 直方圖制作步驟41使用等宽的间距，不等宽的间距将造成视觉的差异。组數不要太多、也不要太少。(橫坐標表質量特性)縱坐標為頻率/頻數(頻率=每個直方組的頻數除以總頻數)圖右下方標明:收集時間,收集個數N,收集人,平均值X-bar,標準差S等 OK的數據符合正態分布(由n個直方圖合成),中間高,兩頭低,左右對稱.兩參數為:u平均值,sigma標準差,u和sigma不論取值為何,產品質量特性落於u+3sigma,u-3sigma

15、 之間的概率為:99.73%直方圖注意事項42正常型 偏态型缺齿型(凹凸不平)绝壁型 双峰型 高原型 离岛型 分組不當,檢驗測量讀數錯誤或有假造数据 工序能力不足,全檢后之狀態/制程经过全检機器磨損,作業松懈混另一少量數據,不同原料或测定有错误,工程调节错误.均值差別大,兩種不同組合或材料產品受公差影響較大,或由工具磨损/松动及加工习惯引起正態分布制程在正常运转下直方圖信息43利用Minitab操作直方圖 為了解Panel白平衡值狀況, 故收集以下數據, 繪製直方圖, 以判斷品質狀況.44 Step1: 將資料貼至Minitab Worksheet視窗中利用Minitab操作直方圖45Step

16、2-1 : 整理資料 (Data Stack Column) 利用Minitab操作直方圖46Step2-2 : 整理資料 (選取資料 點選Select點選ok) 利用Minitab操作直方圖47Step 2-3 : 整理資料結果利用Minitab操作直方圖48Step3 : 選擇功能 (Graph Histogram)利用Minitab操作直方圖49Step4 : 選擇圖形格式 利用Minitab操作直方圖50Step5 : 點選資料 (於”Graph variable”空白欄中點選左方欲繪製的資料行點選ok)利用Minitab操作直方圖51Step6 : 計算結果利用Minitab操作直方

17、圖52定义：以纵轴表示结果，以横轴表示原因，用点表示出分布型态，根据分布的型态判断对应数据之间的相互关系的图形(根據其中一組數據的變化來確認另一組數據與不良項是否有關連,從而得出二者之間關系)。目的：用以了解及掌握成对的二种数据间之关系。散布圖53负相关弱负相关正相关弱正相关无相关曲线相关電流電阻出力轉數溫度氣壓體重身高步伐溫度密度水溫4r= -1負相關 r= -0.6弱負相關 r=0無相關 r=0.6弱正相關 r=1正相關散布圖的判讀54 - 搜集相对应数据,至少三十组以上,并且整理写到数据表上 。找出數據中的最大值與最小值劃出縱軸，橫軸的刻度，計算組距組距max-min/組數n各組對應數標

18、示在座標上.例:1.油的粘度與油加溫時所需時間成負相關. 2.輪船的回轉數與出力關系為正相關. 3. 照明與室壓;氣壓與氣溫為不相關 4.身高與體重為弱正相關 5.溫度與步伐為弱負相關散布圖制作55注意是否有异常点存在，亦即该点与其它点相距很远。是否有必要加以层别，亦即由数据看是无相关，但将数据分群后却发现具有相关。因此一个相关与否的散布图需放入单纯且必要的数据 。散布圖注意事項56 PCBA金手指主要不良現象之一為沾錫, 利用Brain Storm判斷附著力大小為造成沾錫的影響原因, 故收集各家廠商附著力與對應的沾錫比率資料, 繪製散佈圖以確認影響關係. 收集資料如下: 利用Minitab操

19、作散布圖57 Step1: 將資料貼至Minitab Worksheet視窗中利用Minitab操作散布圖58Step2 : 選擇功能 (Graph Scatter plot)利用Minitab操作散布圖59Step3 : 選擇圖形格式 利用Minitab操作散布圖60Step4 : 點選資料 (於”Graph variable”空白欄中點選左方欲繪製的資料行點選ok)利用Minitab操作散布圖61Step 5 : 計算結果利用Minitab操作散布圖62管制圖簡介1924年由舒華特博士(W.A. Shewhart)提出。一種品質圖解記錄。包含中心線(Center Line)及上下管制界線。(Upper