品管应用手法

1、品管应用手法第1页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二内容： 一、层别法 二、柏拉图法 三、直方图 四、特性要因图 五、散布图法 六、查核表 七、推移图法 八、管制图 九、分布图法 十、实验计划第2页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二层别法层别法是所有应用手法中最基本的概念，即将多种不同的资料，因应用的需要分类成不同的类别使之方便以后的分析。一般的工厂所作的层别通常为“空间别”，如：1作业员：不同班组别2机器：不同机器别3原料零件：不同供给厂家4作业条件：不同温度、压力作业场所5不同批别：不同时间生产的产品层别法：将所要进行的项目利用统计进行区别，这是利用统计

2、方法作为管理的最基础工具。例一：某公司七月份原物料供应商月评分如下宏森：95分铭朝：92分强盛：90分鼎正：85分豪进：78分以上数据加以分类后可知哪一个最高，哪一个最低，易于采取相应措施。 第3页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二例二：某公司注塑灌胶机系三轮班，前三周所生产的产品均为同一产品结果为： 以班别来加以统计可得知各班的产量及不良率状况，以便于有依据地采取措施。层别法的应用扩要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何反这些资料加以有系统、有目的的加以分门别类的归纳及统计。 第4页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二柏拉图法 在

3、工厂里要解决的问题很多，但往往不知从哪里着手，但实际上大部分的问题只要能找出几个影响较大的原因并加以处置及控制，就可以控制80%以上。柏拉图是根据归纳的数据，以不良原因、不良状况及发生的现象，有系统地加以（层别）分类、计算出各项目所生产的数据（如不良率损失的金额）及所占比率，再以大小顺序排列，再加上累计值的图形，即柏拉图。柏拉图分析的步骤：1将要处置的事以状况（现象）或原因加以层别。2纵轴虽可以表示件数，但最好以金额表示比较强烈。3决定搜集数据的时间自何时起止，作为柏拉图资料的依据，期间尽可能定期。4各项目依照合计之大小顺位从左至右排列在横轴上。5绘上柱状图。6连接累积曲线。第5页，共35页，

4、2022年，5月20日，9点4分，星期二 例一：加工班将上个月生产的产品作出统计总不良数414个，其中不良项目依次为： 由以上图可以看出,该部门上个月产品不良最大来自破损占47.1%，前三项加起来超过了80%以上，进行处理的应以前三项为重点。 第6页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二例二：沿上题鉴于主要不良项目为破损为当月份生产许多产品契约损的总和，再将产品别用柏拉图分析如下：破损不良数：195件产品别依次为： 在上一个月的产品中，光是“A”产品在破损这一项就占了整个部门的47.1%*66.7%=31.4%，在进行消灭不良时，即将此项为第一优先对象。A产品+B产品两项合计超过

5、80%故A、B产品为重点处理产品。 第7页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二例三：某纸业公司在年底将年度品质损失进行统计分析如下： 第8页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二直方图 直方图又称柱状图可将杂乱无章之资料解析出其规则性。直方图对于资料的分布状况及中心值可一目了然。直方图的制作步骤1收集数据并加以记录，统计表上的资料很远销则几十多则几时百都要加以一一记录，其总数以N表示。2定组数总资料与组数的关系大约如下表所示： 3找出最大值及最小值计算全距 R=L-S4定组距R组数=组距，通常是2.5或10的倍数。5定组界最小一组的下组界=S-测量值的最小位数*0

6、.5最小一组的上上组界=最小一组的下组界+组距最小二组的下组界=最小一组的的上组界依此类推第9页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二6决定组的中心点（上组界+下组界）2=组的中心点（即标准值）7制作次数分布表依照数值大小记入各组的组界内，然后计算各组出现的次数。8填上次数、规格、平均值、数据来源、日期a）柱状图形呈钟形曲线可以说：制程显得正常且稳定变异大致源自机遇原因然若呈现的是一种双峰或多峰形的分布且显得不正常或制程有两个标准。b)制程中心值直方图的平均值与规格中心值是否接近，作为调整制程的依据。c)制程是否有能力符合工程规格依直方图散布状况来衡量是否具有达到工程能力的水准。

7、直方图的作用1评估或查验制程2指出采取行动的必要3量测矫正行动的效应4比较机械机效5比较物料6比较供应商第10页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二例一测量50瓶银浆的重量L=320S=302将其分成一组全距=R=L-S=320-302=18组距C=RT=187=2.57取C=3第一组下界值=S-(S个位数*0.5)=302-1=301第一组上界值=301+C=304第二组依次类推划次数分配表,如下表:第11页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二分布表第12页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二作直方图 直方图之作用在于了解制程全貌可自图上看出分

8、配之中心倾向(准确度)及分配之形状散布状况（精密度）与规格关系。 第13页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二 上表中可以看出一组的准确度可以，但精密度差；二组刚好；相反，三组准确度、精密度都差；四组两者都可以。第14页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二图形与规格比较图A：成常态分配且均落于规格界线内（准确度、精密度均可）图B：平均值值偏低部分比例超下限（准确度差）图C：平均值偏高部分比例超上限（准确度差）图D：产品变异大，品质不均匀，精密度差，应改善变异或放宽尺寸图E：产品变异太小，可能品质过称 第15页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二特

9、性要因图 所谓特性要因图，就是将造成某项结果的众多原因的以系统的方式图解之。亦即以图来表达结果（特性）与原因、要因之间的关系。因其形状象鱼骨又称鱼骨图某项结果之形成必定有其原因，应设法利用图解法来找出原因。 尺寸变异环境方法机械材料硬度强性材质组织群体人调整给油间隔量日数检查方法电压照明照明空气温度切削条件速度压力深度冷却液种类刀具形状回转数振曲油深度粘性各部回转轴总动部第16页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二如上图，当分析造成尺寸变异（不良）的时候通常找出影响主要原因的大骨，而影响这些主要原因的一些小骨又附在几个主要原因的大骨上，所以要因分析图能做得完整的话，容易找出问题

10、之结症，而采取相应的对策。1特性要因图的使用步骤：集合有关人员，召集与此问题有关的人员，有经验人数最好4-10人。挂一张大白纸，准备2-3支笔。由集合人员就影响问题的主要原因发言，发言内容记录于图纸上，中途不可批评责问。时间大约1H搜集20-30个原因则可结束。就所收集的要因，何者影响最大再轮流发言，经大家磋商后，认为影响最大的圈上红色圈。与步骤“”一样，针对已圈上一个红圈的认为最重要发可以现圈上二、三圈。重新画上一张要在图，未上圈的支除，圈数愈多的列为最优先处理。2特性要因图与柏拉图之使用：建立柏拉图须先以层别建立要求目的的之统计表建立柏拉图之目的在于掌握影响全局较大的（重要少数项目）再利用

11、特性要因图针对这些项目的形成逐以探讨第17页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二第18页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二散布图法 1散布图是用来表示一组成对的数据之间是否有相关性，这种成对的数据或许是特性要因特性特性要因要因的关系。在我们生活中有许多现象和原因，有些呈规则性的关连，有些呈不规则性的关连。例如：物价的高低与消费支出水平有关连；油的粘度与温度有关连；汽车的运转与出力有关连。5种散布图（分类）1）正相关（回转数与出力）2）负相关（油的粘度与温度）3）不相关（气压与气温）4）弱正相关（身高与体重）5）弱负相关（温度与步伐）2散布图的绘制程序1）收集资

12、料（到少30种以上）2）找出数据中最大值与最小值3）准备坐标纸，划出纵轴、横轴的刻度，计算组距，通常纵坐标代表结果，横轴代表原因。4）将各组对应数标示在坐标上。5）顺填上资料的收集地点、时间、测定方法、制作者等项目。 第19页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二 a、正相关（相关性强 b、负相关（相关性强） c、 毫不相 d、似乎有正相关（相关 性能弱） e、似乎有负相关（相关性能弱）第20页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二查核表 简单的查核表就是备忘条，将要进行查看的工作项目，一项一项地整理出来，然后定时或定期地检查。1点检用查核表此类表在记录时只有做“有

13、、没有”“好、不好”制作程序如下：a制作表格决定记录形式b将点检项目列出c查核d异常处理例：管理人员日常点查核表 点检查 计数用 有经验的管理人员通常会把管理的工作规划成两个阶段来动作，一个是改善管理，一个是维持管理。 第21页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二推移图法 将进行工作的方针与目标以数据化并半统计报表的实绩换成以图示的方法表示出来。藉着推移图冰雹的观察可以得知实绩成果与目标值的差距，从而采取必要的措施。推移图的图形可以与柱状或曲线图两者混合使用。1推移图法的制作：坐标纸械边的纵坐标表示结果衡量项目可依需要设定产量：柱状图效率：曲线图人均产量：（值）曲线图不良率：曲

14、线图员工人数：柱状图缺勤率：曲线图流动率：曲线图营业额：柱状图下方的横坐标表示日期、月度、年度在下方可以将需要以数据表示出来的项目予以列出2推移图法的使用管理循环PDCAPlan即拟定计划，订定计划目标、订定计划做法Do即执行实施，并加以控制Check即确认或评估，执行善与目标的差距Action即执行效果与目标之差距讨论并修正采取措施推移图可以月度、季度、年度使用，在PDCA管理循环中推移图可扮演P、C的两种角色第22页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二3推移图法的应用推移图法最重要的地方，地于计划目标的确定，而计划目标顺由企业内事前协商所确定。例：某公司（制二焊线部门）19

15、99年7月份产量及不良率推移状况图1推移项目有三种月份内日产累积（曲线图）日产数（柱状图）不良率（曲线图）2计划目标生产数本月份生产计划数为21600Stt，工作日有24天则每日产量分配量：2160024=900 Stt/天日产计划数除非有特殊性况否则计划生产数之变动应控制在10%以内为宜。不良率不良率计划目标应依据年度计划目标来订定月度间不良率目标之调整应控制在50%以内为宜3实绩与矫正从图上连续10月的实绩显示，每日的生产数抱歉控制在目标附近，显然管理状况良好，不良率方面点有6点偏高，应采邓品质改善措施。管理的主要活动在乎产量、效率、交期、品质与成本，针对这此活动，给予以明确的衡量数据，并

16、依不同时段的状况与需要设定目标值，且这个目标值应是具有可达性挑战性，这是推移图的第一个作用。管理人员依此目标来准备工作，将成果即时地记入图中，并用“一看便知”的方式表示出来，从出现的结果采取措施，这是推移图的第二个作用。 推移图目标明确，结果明确，并且一看便知，可导引下属关心，凝聚参与意识，这是第三个作用。 第23页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二某公司推移图第24页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二管制图 在生产过程中变异是正常现象，其来自机遇的原因变导师虽无可避免，但丰机遇原因大都是人为或人力可以控制的，我们知道在日常生产里，产品虽然在正常的情况下生产

17、，但其产品仍会随机须知一上一下的变化，有些人靠经验的判断或处理，但经验多关依靠直觉，当直觉不可靠时会产生严重的后果，何况经验是靠长时间的试误累积而成，而利用管制图可以依科学方法加以管制，并研究成的变异是机遇原或非机遇原因，适时地采取对策措施。1管制图的实施循环对策措施抽取样本检验原因分析将结果绘管制图制程正常制程异常制程是否异常判别NOYES第25页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二2. 管制图 ：主要控制组间（不同组）的平均值变化R：主要管制各组（同一组样品）的变化范围例：一组测量数据有5个：5+2+10+7+4平均值 =（5+2+10+7+4）5=5.6 -R图系数表全距

18、 R=XMAX-XMIN=10-2=8 管制界限的计算 图 =X1+X2+n/n = 1+ 2+ K/K中心线（CL）= 上限(UCL)= +A2R下限(UCL)= - A2RR图：R1：第一组内最大减最小上限(UCL)= D2R下限(LCL)= D3R管制图的作法1）收集最近与今后制程相似的数据约100个 2）依测定时间或群体区分排列3）对数据加以分组，把2-6个数据分为一组，组内的个别数据以N表示，分成几组的个别组数以K表示。第26页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二5）计算每组平均值 4）记入数据表内6）计算每组全距R 7）计算总平均值 8）计算全距平均值 9）计算管制

19、界限值（下表）10)划出管制界线11）打上点记号（界线内为“”，界线外为）12）记入其它有关事项13）检查a.制程是否管制状态下b.检讨制程能力3管制图判读异常的要诀第27页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二资料点超出管制界线LCLUCL超越了管制界限要小心，必要时处理资料连续7点偏离中心点时表示有变化，要小心。LCLUCLCLLCLUCLCL资料呈规则状，原因易找出来第28页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二分布图法 分布图较直方图能达到具体的运算效果1表示分配位置的量平均值把所有的数据加起来的总和，再除以数据的数量，即N个数据X1、X2Xn的平均值为 即

20、=1/N（X1+X2+Xn）=1/Nxi例如有6个数据，8、9、6、5、8、7 =1/6（8+9+6+5+8+7）=1/6*43=7.2(注：在统计学里母群体的平均以U表示)2表示分配变异的量R范围（Range）即数值的最大值（Max）与最小值的差（Min）R=X Max-X Min例：一件产品抽检5个量其长度为10.2、9.9、9.7、9.8、10.3最大值Max=10.3最小值Min=9.7R=10.3-9.7=0.6S平方和各个数据与平均值的差分别乘以平方后加起来的总和为S.S=（X1- ） +（X2- ） +（Xn- ） =（Xi- ） =Xi-（ ）/N第29页，共35页，2022年

21、，5月20日，9点4分，星期二 例：上例的5个数据平方和为 S=（10.2-9.98）+(9.9-9.98) +=0.268 或S=(10.2+9.9+9.7+9.8+10.3)-1/5(10.2+9.9+9.7+9.8+10.3)=0.268 S变异数平方和(S)除以数据的个数(N)S=S/N例:上面的5个数据的变异:S=S/N=0.268/5=0.0536标准差变异数（S）加以开平方即得标准差上题的5个数据为（标准差）常态分布从一群数据里可整理出次灵敏分配图及直方图，如果把数据无限增大时，就可以得到如下的一种类似像钟玲曲线的分布的曲线。= S = S/N= S/N = 0.0536=0.232U平均值U标准值的分配一般写成N（U、）第30页，共35页，2022年，5月20日，9点4分，星期二三、常态分配下出现的或然率 (1)常态分配下平均值U的两侧各取一个标准差的宽度则