QC七大手法质量管理七大手法讲义培训课件

1、PAGE PAGE 40 PAGE 29QC 七大手法QA內訓上課大綱9/22(一):QS-9000品質系統研習*4 hrsQS-9000目標及五大冊系統運作10/6(一)10/8(三):品管七大手法訓練*8hrs一. 特性要因圖何謂特性要因圖1-2 特性要因圖的劃法1-3 繪製特性要因圖之注意事項1-4 特性要因圖之用途1-5 特性要因圖的特點二. 如何收集數據2-1 以數據來表示事實2-2 數據的分類. 2-3 收集數據的目的2-4 收集方法及注意事項三. 查檢表 3-1 何謂查檢表3-2 查檢表的種類3-3 查檢表設計的原則3-4 查檢表設計的步驟3-5 設計查檢表應注意之事項3-6 查

2、檢表的應用四. 柏拉圖4-1 何謂柏拉圖4-2 柏拉圖的作法4-3 柏拉圖的功用4-4 柏拉圖的應用及注意事項五. 直方圖5-1 直方圖的由來5-2 直方圖的優點5-3 直方圖的功用5-4 直方圖的作法5-5 直方圖分配之形狀5-6 直方圖群體分配與規格比較.六. 層別法6-1 何謂層別法6-2 層別的方式6-3 實例說明七. 管制圖八. QC七大手法與QC新七大手法之區別製表:楊志中1. 特性要因圖(CAUSE AND EFFECT DIAGRAM)異常狀況或不良結果發生時的最有效之要因分析法1-1 何謂特性要因圖(1) 掌握結果(特性)與原因(要因)之間的關係(2) 是改善現場問題之最方便

3、有效的方法(3) 形狀很像魚骨，亦稱魚骨圖(4) 由石川馨博士研究提出，亦稱石川圖1-2 特性要因圖的畫法步驟一：(1)決定品質特性1. 品質：不良率，單位缺點數，不良數，2. 成本：損耗量，單位成本，3. 效率：收率，4. 交期：日(月)產量，5. 安全：災害件數，6. 士氣：出勤率，提案改善件數。(2) 自左向右劃一粗線，並將品質特性寫在箭頭的右邊如下圖品質特性步驟二：列出大要因(1) 大要因要以 圈起來。(2) 大要因可依5M1E(人、機械、材料、方法、環境、量測)或製程別來分類，如圖：步驟三：各要因分別再記入中小要因(1) 各大要因依連問五次為什麼及合邏輯之原則，分別展開中、小要因。(

4、2) 必須展開至能採取措施之小要因。步驟四：圈選重要要因(1) 根據過去以往之經驗來圈選重要要因。(2) 相關人員共同決定。(3) 圈選4-6項為原則。1-3 繪製特性要因圖之注意事項(1) 集合全員之知識與經驗集合有關人員、現場的主管、技術人員、前後製程人員等。以自由、無拘束的方式來發言進行。依照腦力激盪法( Brain Storming)之原則。*. 禁止批評，歡迎自由聯想，構想愈多愈好，歡迎搭便車。(2)應用5WIH法，把重點放在解決問題上。依5WIH的方法，重點先放在“為什麼會發生這種問題”。為何必要(Why)。在何處做(Where)。何人做(Who)。目的為何(What)。何時做(W

5、hen)。如何做(How)。(3) 要因要依其重要度不同，加紅圈，紅圈愈多表示愈重要。1-4 特性要因圖之用途1. 用途依目的分為：改善解析用:以改善品質、提高效率、降低成本為目標，進行現狀解析改善時用。管理用：發生抱怨，不良品或異常時，為找尋原因，採取措施時用。制定作業標準用：為制定或修改作業方法、管制點、管理方法等作業標準時。品質管制導入及教育用：導入品質管制，全員參加討論時用特性要因圖整理問題。做為新人教育訓練說明時用。1-5 特性要因圖的特點(1)繪製特性要因圖是一種教育。(2)特性要因圖是討論問題的捷徑。(3)特性要因圖可表現出現場的技術 如何收集數據2-1 以數據來表示事實以事實為

6、基礎，經過考慮、判斷後採取行動，此為品質管制中的重要過程。事實必需以大家均能瞭解之方式正確表示出來，其最恰當之表示方法即數據。因此在品質管制活動中均以數據為分析、判斷、採取行動之基礎。2-2 數據的分類可分成以下二類:(1) 計量值的數據由測量所得之數據，如板厚、尺寸、線寬、間距、.等皆為計量值。(2) 計數值的數據由統計點數所得之數據，如針孔，凹陷、短路、斷路、.，不良之件數、請假之人數、馬達之故障次數、鋼板表面之缺陷數等。2-3 收集數據之目的在收集數據時必需先瞭解為何要收集此數據及收集它的使用目的。任意收集收據，並加以分析，結果將是毫無意義。依收集收據之使用目的及功能，大致可區分為以下四

7、類：(1) 現狀把握例：欲瞭解零件尺寸的差，調查裝配件的不良發生率，便能正確地把，握若發生異狀，能立即瞭解處理，即為把握現狀。(2) 製程解析例：調查作業者與不良率之關係，瞭解作業條件和達成率之關係等，亦即製程解析。(3) 製程管制如按日收集機械加工零件之尺寸，用以分析製造之穩定，並和規格或計劃、目標作一比較，再採取適當之處理，亦即製程管制。(4) 品質保證以產品試驗、檢查所得之數據為基礎，決定產品是否優良，防止不良品流入後工程或客戶手中。2-4 收集方法及注意事項1. 收集數據的方法一般有：(1) 用記錄表記錄(2) 記錄影片(3) 儀器(4) 自動記錄裝置2. 確定數據收集之條件確定數據是

8、由何人、何時、何地，以什麼方法收集，這些因素十分重要，因為以同一目的所收集之不同數據組可互相比較，但若上列因素無法確定，往往無法正確地解釋分析之結果。3. 收集能夠導至調整措施之數據例如由產品最終處收集數據不如於產品前工程處或問題點發生處收集之。4. 其他應注意事項單獨的一個數據是不夠的，必需在相同條件下持續地收集數據，方能客觀具代表性。收集不良品之數據時，最好能將其不同原因及現象，以層別方式列出。先準備好查檢表，將數據直接記入查檢表。在大量之產品中抽取樣本時，必需注意樣本對於所有產品之均勻普遍性(亦即隨機)。無論如何，收集任何收據均需耗用時間及金錢，因此，需要收集多少收據？要用何種方式收集收

9、據？必須事先妥善計劃，務必使所收集數據能發揮其最大之功能。層別法(STRATIFICATION) 6-1 何謂層別法 所謂層別是將數據資料依其共同特性或特徵分群，使吾人面對 紛亂的數據，而能找出思索分析的方向。(如使用的材料，機器 的種類或加工的人等)或取樣的條件(如何時，何人，何處以及如 何取樣等等)是否有相同之處而可作為分群之基準。6-2 層別的方式：(依何種層別項目來分類數據) 例：(1) 原料材料別： 製造商、供應商、原產地、廠牌、採購時間，接收的批號， 製造批號，儲存時間，儲存場所， (2) 機器、設備別： 機型，機器別，機器性能，機齡、工廠、生產線，機器備 之保養情形。 (3) 作

10、業者別： 作業者別，年齡階層、經驗、班別、教育程度別、性別。 (4) 作業方法或作業條件別： 生產線速度，批量，測量方法，溫度，壓力，濕度.。 (5) 時間別 上午/下午，白天/晚上，作業剛開始/作業結束前，上旬/中 旬/下旬， 每週前段/中段/後段，每月或每季特定時間之/ 前後。 (6) 環境及氣候別 環境之溫度、濕度，天候狀況(良好/陰霾/下雨/有風)。季節 氣候之乾濕、， 位置之遠近，照明狀況等。 (7) 量測及檢查 量測儀器、試驗設備，量測/檢查人員等 (8) 產品型式之新/舊，初次製造/穩定生產，缺點或不良，儲存場所， 包裝等。 6-3 實例說明 圖1 表示因作業者之不同而發生缺點之

11、層別作法，從圖上吾人可看出 作業員 C及發生缺點之次數最多。 圖2 是將作業員C、F所發生的缺點加以分析成柏拉圖，藉以將發生缺點的原因予以層別。圖3 是將正常上班的員工與輪班操作的員工之缺席率實施層別的實例；很明顯地，輪班操作員工顯示出較高的缺席率。2. 查檢表(CHECK LIST)3-1何謂查檢表：在現場收集數據記錄下來時，一定要盡可能的簡單，容易記錄之外也要考慮將來做分析時能一目瞭然。查檢表(Check Sheet)並無一定的格式，隨著使用者自己的需要來設計。像牙科醫生一定有一張齒序排列表，當他作診斷時就在表上做記號，記號也有好幾個種類，可能是代表斷了、蛀牙或琺瑯質脫落，同樣的查檢表，在

12、眼科醫生就不一樣了，他的對象是眼睛，因此查檢表上就會有兩顆大眼睛，再說像工廠的人事管理員他要收集請假人數的分類表，他所使用的又是另外一種形式的表格，總歸一句話，查檢表是用來收集數據而設計的一種表格或圖表。3-2 查檢表的種類(以使用的目的來區分)解析問題所使用的查檢表：這一類的查檢表係依據你所要解析的問題來設計，通常是依據於特性要因圖中圈選的要因來設計，需要的情報種類皆需納入表中。例如我們希望知道時間的變化是否有關，那麼在設計上就得將時間的推移分段列出。在生產過程中產品成形的大小是否與問題之變化有關，就得分幾種的大小來區分發生的次數等等.。檢查或點檢使用的查檢表：這一類的查檢表係供檢查某些作業

13、是否做了或是點檢某些設備的部位是否正常使用的表格。像開車的司機為了確保安全自行設計一張需要點檢的項目查檢表，每天開車前依據表中所列的各項作一查檢打上記號，又像機器要注油的部位，要清潔的所在，要保養的零件等等都可列出一張張的不同設計的表來作查檢。現場作業管理使用的查檢表：這一類的查檢表可提供現場作業管理上的方便，有些工作每做幾小時就得清潔或注油，如果在工作的崗位上有一張查檢表做完了則打上一個(號，這樣就不容易疏忽，有些是運轉到了某一時間就得換下來檢查的零件，為了管理上的便利也屬於此類性質的查檢。現埸主管在管理監督時所使用的查檢表：此類查檢表最常見的是點名簿，當然隨著管理項目的差異，管理基準，目的

14、的不同會有各式各樣不同的查檢表的出現。3-3 查檢表設計的原則(1) 要能正確、迅速、簡單地記錄數據。(2) 要盡可能地以符號(正或( )、數字記錄，儘量不要用文字敘述。(3) 查檢的項目不要太多，原則上以4-6項較為恰當。(4) 在設計時就得考慮層別的要素，像時間推移的區分，機台不同的區分，作業人員不同的區分，原料種類的區分等等以供分析時獲得更多的情報之用。(5) 數據的履歷要清楚。(6) 必要時查檢表可做修正，減少或增加查檢項目。3-4 查檢表設計的步驟步驟1. 決定要搜集的數據及分類項目：數據與分類項目就是特性要因圖，圈選的項目。步驟2. 決定層別的方法例：裝置作業者 一 二 三 四 五

15、 六上午下午上午下午上午下午上午下午上午下午上午下午1A2B3C4D步驟3. 決定記錄方式(劃記、數字、正字)例：查檢表 日期 人員項目合計甲乙丙甲乙丙甲乙丙甲乙丙甲乙丙甲乙丙甲乙丙 檢 驗 漏 失G/F孔SMT線路其他 修 補 不 良G/F孔SMT線路其他缺點誤判混料其他3-5 設計查檢表應注意之事項(1) 要明確設計的目的。(2) 查檢表的設計不宜由一個人來獨自做，多數人使用的查檢表想要獲得正確的情報，必須讓使用的人共同參與及瞭解。(3) 查檢表中的記錄要明確規定收集人、收集期間、收集週期(頻率)、收集方式。(4) 通常學會了各種QC工具以後查檢表往往是與諸如柏拉圖、次數分配表或推移圖之類

16、的其他的QC工具一併使用的。3-6 查檢表的應用(1) 用在現場問題點的分析改善：與特性要因圖結合，用來查檢影響問題點的各個要因。(2) 用在查檢現場工作的進度。(3) 用於保全工作的點檢以確保保全工作的完善。(4) 用於製品、零件的缺點、不良的查檢。(5) 用於查檢現場各種生產條件之確保。例如，設定溫度、濕度、隔距等的定期查檢。(6) 用在日常管理或生活上注意事項的查檢。3. 柏拉圖(PARETO DIAGRAM)4-1 何謂柏拉圖法(1) 柏拉圖是一位義大利經濟學家的名字，在他從事研究其社會經濟結構時發現，國民所得之分配其金額被少數人所控制，即80%的金額被20%的人擁有，後來這一法則被應

17、用在其他事物的調查上也是發現多數的事都集中在少數的某些項目上，故又稱80-20法則或ABC分析圖。(2) 美國品管大師Dr. Juran將柏拉圖法應用在品管上。(3) 品管圈之創始人日本的石川馨博士將之引用到品管圈活動中，為QC七大工具之一。4-2 柏拉圖的作法(1) 柏拉圖的定義將數據收集之結果依項目別、原因別或時間大小，金額多寡，按其大小順序排列出的圖形。100 %20累計影響度(%)50 %10發生頻數發生頻數 D A B C E 其它檢查項目(2) 作法 決定數據分類之項目：a.原因的分類：材料、設備、作業者、方法、工具。b.結果的分類：不良項目、缺點、位置。 決定集數據的期間，以查檢

18、表收集數據。 依分類之項目統計數據，作統計表。 作圖表，橫軸取記項目，縱軸左側取記發生頻數，右側取記累計影響度。 依收據出現之大小由左到右繪成柏拉圖。 數據累計數以析線記入，右側終點為100%，左側終點為發生頻數(或數據特性值之累計數值) 記入必要事項。各項目按出現數據的大小、順序排列，並求其累計次數。求各項目的數據數及累計數的影響度。其他項排在最後，其他項若太大時，要檢討是否尚有其他重要要因須提出。4-3 柏拉圖的功用(1)掌握影響問題點的主要項目：柏拉圖法一旦列出很容易可以看出重點，一般而言前三項的影響度之和幾乎佔了全部的七八成。(2) 可作改善成果的比較：改善前的柏拉圖與改善後的柏拉圖並

19、列對比，馬上可以看出改善效果的確認。(3) 報告或記錄用：作報告或記錄時，只有數據，較不容易了解，若能整理成柏拉圖則很容易一目了然。(4) 對發生現象與發生原因的反覆調查可發掘現場存在的各種問題明確指引快速的解決方法。4-4 柏拉圖的應用及注意事項(1) 在使用柏拉圖分析影響度時對影響的特性值有充分加以檢討的必要，有時雖然A項的發生次數最大，但一旦以損失金錢或時間來換算時A項可能會變成D項。(2) 作為改善依據的柏拉圖，有時調查出來的數據佔A項的項目者可能會是難以採取措施的項目，此時可以由B項展開行動。(3) 在依查檢表數據作柏拉圖分析時，對數據的統計要注意其層別。(4) 柏拉圖中順位低的項目

20、能很容易改善的仍要採取改善措施。(5) 縱軸如果可能可以金額表示(a) 柏拉圖以損失金額與不良數所劃出的不一定相同。(b) 儘可能以金額表示以找出影響製品成本較大的項目。(c) 實例：某金屬加工廠不良情形經收集結果統計如下： 代號不良項目不良數一個不良損失金額損失金額(元)D板厚2470016800C金手指氧化35150052500A粗糙度11510011500B刮傷5630016800E其他1020020004. 直方圖(HISTOGRAM)5-1 直方圖的由來一般在數據收集或數據整理的階段；為了表示數據的分配方式；大部份是建立次數分配表。若想將分配狀況表示得更清楚一點，最好能;夠進一步作成

21、為(直方圖，亦稱次數分配圖。5-2 直方圖的優點在製程管理上，圖比表更容易判讀，在瞭解製程的全貌來講，直方圖是最好的工具。對數據之分配形狀，分佈範圍與規格間之關係都可一目瞭然。5-3 直方圖的功用(瞭解製程的全貌，或群體的分配型態，常態分配的群體應為左右對稱。(顯示製程能力，將製程之群體分配和規格比較，以判斷製程能力夠否？(可用於調查變異或偏差的原因。5-4 直方圖的作法步驟一. 收集數據(計量值)：至少收集50個以上的數據(最好是100個以上)。步驟二. 定組數(K)：決定一群數據要分成多少組，來建立次數分配表。組數與數據的個數之關係如表(3.4-1)。步驟三. 定組距(C)：(全距：找出一

22、群數據中最大值與最小值。(全距.R=最大值L-最小值S。(組距：全距除以組數等於組距。組距C=全距R組數數據數與組數之關係數據數組數50-100000-250250以上6-107-1210-20表3.4-1步驟四. 定各組上下組界：(須採用數據測定時所採用的單位之1/2，為組界之單位。避免某些數據剛好落在組界。例：數據為0.4則組界值為0.05。(同時必須使最大與最小的兩組之組界間隔能夠對稱。步驟五. 求各組中點：每一組都有其上、下組界限，取兩者之和再除以2，即可得組中點。步驟六. 做次數分配表：把該群數據依各組之組界，將各數據逐個畫記並歸於各組內。即得次數分配表。表5.4-212345678

23、910111213141516171819201132162165137145153158127155136144157150136126132127147144152213715013316214715015714515615215016715211214714713714814315231451361341601421491671461571631391601531471561401521501421534142152144158143148152147153164126159154148142141170151141150513715114715214414714214215015012

24、716216014701314312615214714961391461461511251431401411511481281381271401451511341571481507126144142153130144135156147142132142132142128155141148149151814513814315413115612915714614314514313414116215714614615015291381421251461381541301541381451461441351401681601451451511421016212412713012014315215015

25、7149126140142141152150153150142146L162162165162147156167157157164150167160148168160170157151153S126124125130125143129127138136126138127136128132126145141142(例)：若有一批電晶體共200個，其放大係數Hfe之測定值如表3.4-2試作其次數分配表(參閱表3.4-3)及直方圖(參閱圖3.4-1)解：步驟一：數據200個，分為12組步驟二：(依據表3.4-2之數據中，先將各行之數據分別選出各組最大值L及最小值S。再在L值之列中找出最大值，及S之最

26、小值。(全距最大值-最小值170-12446(組距全距組數46124步驟三：定各組上下組界(因測定值之最小單位為1。故境界的單位為0.5。(最小一組的下組界最小值(測定值之最小單2)1240.5123.5上組界下組界4123.54127.5(各組界為：123.5127.5131.5135.5139.5143.5147.5151.5155.5159.5163.5167.5171.5步驟四：計算組中點：各組之組中點(上組界下組界)2第一組組中點(123.5127.5)2125.5 依此類推步驟五：做次數分配表將表3.4-2之數據，依其數值大小畫記於各組，並計算其次數，即得扛3.4.-3之次數配表。

27、步驟六：畫次數分配圖(畫直角座標圖：作圖時以軸表示數據的數值變化，縱軸表示次數。(標出座標軸單位：在橫軸取適當的單位長度，再將各組之組界分別標在橫軸，各組界應為等距離。縱軸取相當高度將最高出現次數涵括，並分隔為5或10之整數單位。(畫直方圖：以各組組內的次數為高，各組組距為底，在每一組上畫一矩形，則次數直方圖即告完成。步驟七：依據次數分配表作直方圖，將各組之組界分別標在橫軸，各組內之次數標在縱軸。(參閱圖3.4-1)%2015105Hfe 值 (次數) 40 35 30 25 20 15 10 5 0 125.5 129.5 133.5 137.5 141.5 145.5 149.5 153.

28、5 157.5 161.5 165.5 169.5 組號 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12直方圖5-5 直方圖分配之形狀常態左右對稱配圖形即顯示製程為常態分配。偏態顯示製程為偏態分配。雙峰製程受兩種不同之分配組合。不正常之分配檢查人員對測定值之處理發生偏差時，形成此種分配。5-6 直方圖群體分配與規格之比較製品成常態分配且在規格界限之內表示製程良好，品質均勻合格。製品成常態分配，惟平均值偏低，部份產品超過規格下限，其百分率可以面積之大小表示之。製品成常態分配時，平均值偏高，部份產品超過規格上限，其百分率可以面積之大小表示之。產品變異大，品質不均，應設法縮小變異或放寬規格。表

29、示產品品質均勻，惟其變異小，故可考慮縮小規格界限，或放鬆品質變異，以降低成本，減少浪費。ABC6. 散佈圖(Scatter Plot)散佈圖是將相對應的兩組數據，分別標示於 X軸、Y軸之座標中，用以觀測兩組數據間之 相關狀況。通常是用來研究兩變數間之相關性有一組成對的數據關係不知道時, 為了尋找成對的數據間的關係時, 用散佈圖(相關圖 scatter diagram)來表示就比較容易. 散佈圖有以下的6種型態 (1) 正相關 (如: 回轉數同輸出) (2) 負相關 (如: 油的粘度同溫度) (3) 不相關 (如: 汽壓同溫度) (4) 弱正相關 (如: 身高同體重) (5) 弱負相關 (如:

30、溫度同步伐) (6) 如果加以層別就有相關, 如果不層別就沒有相關. 型態如下圖 相關關係 正相關: 如圖(a). x值增大時, y值也增大. 負相關: 如圖(b). x值減小時, y值也減小. 不相關: 如圖(c). x, y值沒有相關關係. 弱正相關: 如圖(d). x, y值雖然有參差不齊, 但也有x值增大時, y值也增大的關係. 弱負相關: 如圖(e). x, y值雖然有參差不齊, 但也有x值減小時, y值也減小的關係. 如果加以層別就有相關, 如果不層別就沒有相關: 如圖(c). x, y值不按顏色來分就沒有相關關係, 但按顏色來分就有相關關係. 散佈圖製作程序如下: 1 收集資料,

31、 數據的組數儘量要多(至少50組以上). 2.找出數據中的最大值与最小值(這時想是異常的數據要除去). 3.橫軸代表原因(x), 先用最大值確定x軸的分格. 4.縱軸代表結果(y), 先用最大值確定y軸的分格. 5.盡可能把數據層別後才製作散佈圖, 或者用色筆來打點層別後的數據 6.把各組數據打點在x, y的座標圖上 散佈圖是找出數學式: a x + b y = c 的關係就是這麼簡單. 知道了變化關係就可控制這變化, 且制定作業標準, 就可大量製造出穩定品質的製品.效果確認推移圖一、效果確認的目的 1.改善對策實施後的結果有何改變? 2.改善對策有否真正效果, 每一對策是否真正有效, 改善之

32、程度 均以數據表示。 3.是否有其他效果或反效果, 程度如何? 4.效果是否持續, 能否予以管理, 是否被承認? 5.作為技術儲蓄的根據。二、何謂推移圖 數據的變動依時間序列打點, 點與點之間以折線連起來的 圖, 稱之。三、推移圖的作法 1.決定期間, 蒐集數據。 2.計算:不良率, 缺點數. 3.作圖: (1)橫軸是時間 (2)縱軸是特性(可以是不良率、不良數、金額.) (3)依數據打點, 點與點之間折線連接四、看圖法: 1.是否有上升或下降之趨勢 2.是否有週期性之趨勢五、應用:看趨勢 立即看出數據變化的情形六、效果確認及推移圖使用注意事項 1.異常值必需記錄發生之現象, 原因並加以說明,

33、 於計算中除去異 常值。 2.以數字表示真正效果。 3.確認效果之尺度需前後一致, 特性要相同。 4.數據要不斷的收集, 未完成之對策繼續實施, 再確認效果。 5.效果確認之時間。 (1)改善前對策開始實施以前。 (2)改善中改善對策實施至對策標準化以前。 (3)改善後有效對策實施標準化以後。追根究底壹、何謂追根究底 它是一套完整解決問題的方法， 亦即當問題發時，依SEQUENCE及邏輯分析，找出真正的CAUSE，並提出改善對策之程序 貳、廠內相關規範辦法：追根究底手法作業規範肆、作法現況掌握：當問題發生時，對先掌握問題之現況。法一：異常描述針對所發生的現象，做現狀的描述，並判斷是否確有“異常

34、”發生。 （異常：為“實際”（Actual）與“標準”(Standard）之間的差異(Deviation)，且差異超出允許範圍或不能容忍。)原則： 將異常現象用數據表示(數據化)，並將數據以圖表(常用推移圖)的方式整 理之。常用的品管手法：柏拉圖(貢獻度分析)。推移圖(趨勢圖)現象描述分析 4W1HIS IS NOT DISTINCTIONCHANGE 法二：問題層別針對異常現象作初步的分析與問題層別。原則：將異常現象以層別的方式來分析。一般層別的方式可用缺點別、現象別、位置別、作業單元別、機台別、製程別、材料別另外包括WHO、WHERE、WHEN、WHAT、HOW或是4M（MAN、MACHI

35、NG、MATERIAL） 二、擬定追根問題點（選定題目）在經過問題層別後，根據重點管理原則，選擇造成此異常現象貢獻度最大者，作為追根問題點，以進行Wn的分析。 原則：以數據來證明，（貢獻度最大者）。EX:柏拉圖A項問題不要太大若太大時必須做適當的切割（由KLM判斷）。若問題點太大，必須切割時，以橫向切割為原則。三、Wn(WHYn)分析(問題分析) 針對所擬定Wn分析的對象，不斷的問“為什麼”(why），全面展不能再展， 直到找到ROOT CAUSE (真因)為止。 原則：1.Wn分析要以結果(原因結果(原因結果(原因.的方式展開(第n階是第n-1 階的原因，是第n+1階的結果)，要不斷的以“為

36、什麼.，因為。”、且符合邏輯的方式展開，如此方可避免跳階的弊病。所以在Wn展開過程中，不應有who、where、when、what的分析。 2.展開的內容應有based on專業技術、知識、經驗。 3.W1，W2,Wn 是代表深度，W1-1，W1-2,W1-3,W1-n代表廣度。 同一階所列出之Wn，由上而下依序編以流水號。（請參考Wn分析表） 4.展開時要給予編號，結果與原因之間要用線連結。（請參考Wn分析表）常用的品管手法： 系統圖（TREE)。四、Sn展開（對策提出）針對所有展開之Wn，提出相對應之解決對策。原則： 1.所有的W都儘可能有至少一個SOLUTION。 Sn編號應與Wn編號相

37、對應（請參考WnSn展開表）。 2為方便與Wn對照，Wn、Sn應儘量表現於同一張圖表中（即Wn-Sn 展開表）。五、Sn評價（Disposition） 針對所有展開之Sn 給予評價，SOLUTION評價方式：表示立即可行：表示不可行：表示必須評估方知是否可行或暫緩實施 原則：依成本、效益、投資報酬率之觀念對各階段SOLUTION實施價，決定對策是否實施。 最經濟且有效的對策是最好的。 PAGE 59 七、管制圖管制圖：是一種以實際產品品質特性與根據過去經驗所判明的製程能力的管制界限的比較，而以時間過圖形表示者，縱軸為製品的品質特性，以製程變化的數據為分度，橫軸為製品的群體號碼或製造年月日以時間

38、或製造順序管制圖的種類：數據種類管制圖的名稱符號計量值平均值與範圍管制圖 Chart中值與範圍 Chart個別值數據管制圖 Chart平均值與標準差管制圖 Chart計數值不良率管制圖P Chart不良個數管制圖Pn Chart缺點數管制圖C Chart單位缺點數管制圖U Chart引起製程變動的原因一般引起製程變動的原因可分為Excursion：Chronic：計量值管制圖的劃法之 Ground Rule1.先判斷為那一種管制圖(從樣本數來判斷：樣本數管制圖1X-Rm2 Chart10 Chart2.計算單一樣本的 平均值 與 R(全距)或 ；再計算 、(或 )來決定其中線(CL)3.查表來

39、計算其上下界限1.管制圖上下管制界限及中心線計算公式類別X-Rm平均值全距樣本數（n）A2A1B3B4D3D4E221.883.7603.26703.2672.6631.0232.39402.56802.5751.77240.7291.8802.26502.2821.45750.5771.56902.08902.1151.2960.4831.410.031.9702.0041.18470.4191.2770.1181.8820.0761.9241.10980.3731.1750.1851.8150.1361.8641.05490.3371.0940.2391.7610.1841.8161.01

40、4.畫圖(管制上下界限需用紅筆畫虛線表示，而中管制中心線用藍筆表示)判斷管制圖是否在管制狀態的判法Commonly-Used SPC Rules (一般用SPC Rules)假如出現下列情況，則製程不穩定1.單點在管制界限外，可偵測非常 大突然地製程平均值或標準差改變。2.連續9點以上點在管制中心線的同一邊， 可偵測較小地製程平值或標準差改變或趨勢。5. 連續3點中的2點，超過同一邊2個標準差以上，可偵測製程平均值或標準差較大的改變。 連續5點中的4點超過同一邊一個標準差以上，可偵測製程平均值或標準差中等程度的改變。 管制界限之延用：若當月之製程呈管制狀態(無異常狀態OOC / OOS) ，則

41、可延用至下個月，若發現有異常時則需將其刪除並重新計算其管制界線(刪除時必需註明其原因)若此數據為剛開始收集而未滿30批此時未有管制界限，當收集滿30批後再計算其 管制界限(若依 Intel 方式則需使用 short-run control chart 來作管制)當有 OOC 時處理方式1.先將 OOC 的異常點圈出，儘可能加以詳細註明當時生產狀況2.依 RFC 方式作業CALLING TREE不良率管制圖(P-chart ) = di ：不良數 ni：樣本數 n： 總樣本數 k：樣本組數 當決定後 P-chart 管制圖的管制界線如下(1)樣本數不變CL = UCL = + 3LCL = -

42、3(2)樣本數改變(變動管制界限)CL = UCL = + 3LCL = - 3EXAMPLE：樣本數大小為 : n = 50(注意此範例為樣本數相同均為n = 50)樣本號數不良數不良率樣本號數不良數不良率180.161690.182160.321760.12390.181850.14140.2819130.265100.220110.226120.2421100.27150.322180.36880.1623150.39100.224150.31050.125260.521150.126170.3412240.4827120.2413120.242860.121470.142980.161

43、5130.2630100.2 = UCL = + 3 = 0.232667 + 0.17925 = 0.411917LCL = - 3= 0.232667 - 0.17925 = 0.05342管制圖如下Example 2 ：下列資料為最近十天FIT 所目視檢驗PCB的檢驗結果，試作不良率管制圖Date不良數樣本數不良率14800.05271100.06435900.05648750.107561300.038661200.0574700.057851250.04981050.076107950.074 = UCL = + 3p = 0.06+3LCL = - 3p = 0.06-3Date不良數樣本數不合格率標準差LCLUCL14800.050.026552000640.02264300.1279335900.0560.02503300.135148750.1070.027423000380.02082900.12249661