QC七大手法图例

QC七大手法图例(OLD)

品质部胡颖

QC七大手法图例第1页什么是QC七大手法？QC:QualityControl(质量管制；品管)1.直方图(Histogram)2.管制图(ControlChart)3.鱼骨图(CauseandEffectDiagram)4.查检表(CheckSheet)5.柏拉图(ParetoChart)6.散布图(ScatterDiagram)7.层别法(Stratification)QC七大手法图例第2页3QC七大手法

itemDayshiftNightshiftx管制图因果关系图/鱼骨图查检表柏拉图散布图层别法100%LSLUSL直方图QC七大手法图例第3页4说明：

划分数据（如考试成绩）分配范围为数个区间，计算各区间内该数据出现次数，并制作成次数分配表。(2)用途：描述数据分布（平均值、变异、对称），借以判断工序有没有异常情形。并检验该数据是否正常受控，有足够能力符合客户需求。规格下界规格上界1.直方图QC七大手法图例第4页5范例–微尘粒子数据251291015141788221421722515532141514181524133222322191325114212617221281212631920642691425561229131517836141818101912233021119107164115151931171221126139131639104271281916(1)找出“最大值”，“最小值”以及数据“个数”Max=39Min=1TotaldatapointsN=100(2)决定区间个数K:K=NK=10(3)决定区间宽度H:H=(Max-Min)/K39-1H=10~=4QC七大手法图例第5页6范例–微尘粒子数据(4)

作出“频次”表(5)划出直方图区间界限0.5~4.54.5~8.58.5~12.512.5~16.516.5~20.5频次20.5~24.524.5~28.528.5~32.532.5~36.536.5~40.510142019111185115102015

频次区间界限

0481216202428323640QC七大手法图例第6页7说明：

把品质特征（如芯片薄膜厚度）点以记号标示上去，藉着该点在管制界限内侧或外侧情形，能够判断工序是否在控制状态中。(2)用途：借由管制界限订定,区分出工序变异合理性。即时监控，并能够在制程异常时马上采取改进对策。2.管制图管制上界管制下界目标值QC七大手法图例第7页8问题:

规格界限

管制界限?QC七大手法图例第8页9来自客户要求对于产品质量控管每一量测单点都必须在规格界限之内规格界限

规格界限

管制界限>=说明：管制界限工序变异自然允许范围对于制程/机台控管每一量测平均值都必须在管制界限之内答案:QC七大手法图例第9页10统计质量控制阶段3.鱼骨图（因果关系图）说明：有如鱼骨增加方式，有系统地整理工作结果（特征）以及其原因（要因）。(2)用途：

在改进小组脑力激荡之下，列举全部可能异常原因；逐一过滤之后，会发觉日常忽略小毛病，可能就是问题根源。原因1结果原因2原因3原因4QC七大手法图例第10页11例：产品良率太低Man

(操作人员)Machine(机器设备)Method(生产方法)要因特征

Environment(生产环境)范例(1)–4M1E方向4M1E:人、机、料、法、环

Material(原材料)QC七大手法图例第11页12为何量测变异太大量测程序不严谨环境差异设备差异人员训练不足人员技术差异量测程序未标准化设备维护未标准化检验问题数据取得不易温度改变湿度改变清洁度改变振动原因机械不稳定设备磨耗电性不稳定数据换算不稳定范例(2)QC七大手法图例第12页134.查检表ITEMABC123说明：

在搜集各种数据之后，为确认并能毫无遗漏查检，将结果制成简单表格。

(2)用途：能够让数据搜集更为规律、有效；制成表格更为简明、易懂。QC七大手法图例第13页14机台定时保养之后查检项目：ItemO-ringGasFlowLockChamberAChamberCChamberB范例QC七大手法图例第14页155.柏拉图100%说明：

分类不良及缺点等内容，然后按照大小次序，利用累计数据来表示。(2)用途：将问题点表现出来，并展现其相对主要性，提供改进方向优先次序。QC七大手法图例第15页16某餐厅用户满意度调查：埋怨种类总件数百分比累计百分比1.coldfood2.saladnotfresh3.lackofcleanliness4.poorservice5.foodtastesbad6.foodtoogreasy7.flimsyutensils8.notcourtesy105(105/260)40%(94/260)35%(25/260)10%(13/260)5%(10/260)4%(9/260)4%(2/260)1%(2/260)1%40%75%85%90%94%98%99%100%94251310922范例QC七大手法图例第16页17coldfoodsaladnotfreshlackofcleanlinesspoorservicefoodtastebadfoodtoogreasyFlimsyutensilnotcourtesy501001502002501050100%0范例(续)QC七大手法图例第17页18

EAB

C

E

A

D

B

C

60%柏拉图能够用来说明改进过程有效性：比如图甲为改进前柏拉图，共有A,B,C,D,E五大不良原因。再来针对A与B前两大原因采取改进对策，若干时日之后能够重新搜集数据，划出改进后柏拉图。由图乙结果显示，A与B发生次数显著降低，C变成是最大不良原因。整体效果改进60%.100%图甲:改进前图乙:改进后100%D范例QC七大手法图例第18页196.散布图说明：

将成正确二组数据制成图表，以观察数据之间相互关系。(2)用途：

检验二组数据之间相互关系，尤其是对鱼骨图中因、果验证。当相关程度甚高时，可用回归分析作深入研究、控管。Y（果）X（因）QC七大手法图例第19页20相关系数说明r=0.9r=0.6 r=0.3r=-0.9 r=-0.6 r=0.3不相关正相关强正相关强负相关负相关有异常点存在QC七大手法图例第20页21相关分析(CorrelationAnalysis)正相关负相关计算相关系数：Sum(X-X)*(Y-Y)r= Sum(X-X)Sum(Y-Y)

能够使用Excel来计算:Tools->DataAnalysis->CorrelationFunction->Correl(X;Y)参考值r<0.3-->弱0.3=<r<0.8-->普通r>=0.8-->强22QC七大手法图例第21页22产品良率（Y）与因子X相关性：8075产品良率706530323436384042X因子范例r=-0.62回归结果：Y=119.07-1.23X

X

Y

33723976377432783778406636783966416735803776377838713869QC七大手法图例第22页237.层别法说明：以数据共同点、特征为主，将对象中含有相同作业者（人）、机械（机）