ＱＣ七大手法的基本应用 -课件

ＱＣ七大手法的基本應用

12/12/20221ＱＣ七大手法的基本應用

12/10/20221健峰企業管理顧問股份有限公司

旧QC7大手法简介手法图形用途备注特性要因图分类清楚1.管理.教育用2.改善.解析用3.源流管理用4.现场操作标准用可以运用反转法，由找要因变换为找对策方法柏拉图重点把握100%1.决定改善目标2.明了改善的效果3.掌握重点分析能够以前几项为改善的要点，可忽略最后几项，即常说的“前三项”原则查检表简易有效1.日常管理用2.收集数据用3.改善管理用帮助每个人在最短时间内完成必要之数据收集12/12/20222健峰企業管理顧問股份有限公司旧QC7大手法简介手法图形用层别法比较作用1.应用层别区分法，找出数据差异的因素而对症下药.2.以4M之每1M进行层别借用其他图形，本身无固定图形散布图相关易懂1.了解两种因数或数据之间的关系。2.发现原因与结果的关系应用范围较受限制管制图趋势明朗1.掌握制程现况的品质2.发现异常及时采取行动现实生产中，使品质稳定的一种管制情报直方图了解品质1.了解分布2.了解制程能力3.与规格比较4.批品质情况监测了解一批品质之好坏12/12/20223层比较作用1.应用层别区分法，找出数据差异的因素而对症下药.

品管二十四字真经

查出异因采取措施保证消除不再出现纳入标准落实执行12/12/20224

品管二十四字真经

查出异因12/10/20224為何要學品管七大手法12/12/20225為何要學品管七大手法12/10/20225QC七大手法的內涵根據事實，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，1970~1980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12/12/20226QC七大手法的內涵12/10/202261.查檢表12/12/202271.查檢表12/10/20227何謂查檢表為收集某期間的資料(數據或語言)而事先設計能在同一張表上以簡單的方式作連續記錄可以很容易地把握整體的狀況12/12/20228何謂查檢表為收集某期間的資料(數據或語言)而事先設計12為何要用查檢表有效解決問題→依據事實→收集資料查檢表。避免「觀察」與「分析」同時進行之KKD的管理方式。以「記錄」代替「記憶」使觀察深入。避免收集資料時，滲入情緒文字敘述等不具體明確因素。12/12/20229為何要用查檢表有效解決問題→依據事實→收集資料查檢表检查表（checklist）在质量管理中最强调的是事实管理，就是要掌握事实，要掌握事实就必须设计检查表收集数据。记录用检查表12/12/202210检查表（checklist）在质量管理中最强调的是事实管理2.層別法

(Stratification)

12/12/2022112.層別法

(Stratification)12/10/2何謂層別法就某角度針對調查事象分類(分層)，並收集各類資料(數據)以為相互比較12/12/202212何謂層別法就某角度針對調查事象分類(分層)，並收集各類資料為何要用層別法以QC歷程而言問題顯在化←比較←層別縮小問題範圍←比較←層別改善前、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12/12/202213為何要用層別法以QC歷程而言問題顯在化←比較←層別縮小問題層別角度人─組、班、年齡、服務年資、教育程度、性別、熟練度、職稱。原材料─批別、供應廠家別、產地別、成分、等級、零件別。機械與工具─機號、型式、速度、位置、新舊、治具。作業條件─壓力、溫度、速度、回轉速、濕度、氣溫、順序、作業方法。測定與檢查─測定者、檢查員、檢查方法、量測儀器。產品─批、品種、新舊製品。不良與錯誤狀況─不良項目別、錯誤項目別、發生位置別、發生地點別、發生工程別。時間─時別、日別、週別、月別、上、下午別、年別、改善前後別、正常班與加班別。

12/12/202214層別角度人─組、班、年齡、服務年資、教育程度、性別、熟練度層別法的運用無所不在?12/12/202215層別法的運用無所不在?12/10/202215應注意事項層別角度的選擇依目的並配合專業知識考慮。層別分類需符合「周延」「互斥」原則。層別時勿將兩個以上角度混雜分類。儘量將層別觀念溶進其他手法，如查檢表、柏拉圖、推移圖、直方圖、散佈圖、管制圖等。層別後應進行比較（或檢定）各作業條件是否有差異。12/12/202216應注意事項層別角度的選擇依目的並配合專業知識考慮。12/1层别法层别法是所有手法中最基本的概念，即将多种多样的数据，因应用目的的需要分类成不同的“类别”，使之方便以后的分析；人员机器材料方法其他12/12/202217层别法层别法是所有手法中最基本的概念，即将多种多样的数据，因层别法用在检查表上用在排列图上12/12/202218层别法用在检查表上用在排列图上12/10/202218層別不當

將使問題難以發掘！12/12/202219層別不當

將使問題難以發掘！12/10/2022193.柏拉圖

12/12/2022203.柏拉圖12/10/202220排列图的作用在工厂里，要解决的问题很多，但从何入手呢？事实上，大部分的问题，只要能找出几个影响较大的因素，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。柏拉图是根据收集的数据，以不良原因、不良状况发生的现象，有系统地加以项目别分类，计算出各项目所产生的数据（如不良率、损失金额）及所占的比例，再依照大小顺序排列，再加上累积值的图形12/12/202221排列图的作用在工厂里，要解决的问题很多，但从何入手呢？事实上排列图排列图（帕累拉图）意大利经济学家V.Pareto于1897年在研究国民所得时发现大部分所得均集中于少数人，而创出此原理。Dr.JosephJuranrecognizedthisconceptasauniversalthatcouldbeappliedtomanyfields.Hecoinedthephrases“vitalfewandusefulmany”（关键的少数，次要的多数）.12/12/202222排列图排列图（帕累拉图）意大利经济学家V.Pareto于18排列图的作图方法步骤①将用于排列图所记录的数据进行分类。②确定数据记录的时间。③按分类项目进行统计。④计算累计频率。⑤准备坐标纸，画出纵横坐标。⑥按频数大小顺序作直方图。⑦按累计比率作排列曲线。⑧记载排列图标题及数据简历。12/12/202223排列图的作图方法步骤①将用于排列图所记录的数据进行分类。1排列图：例1某厂铸造车间生产某一铸件，质量不良项目有气孔、未充满、偏心、形状不佳、裂纹、其它等项。记录一周内某班所生产的产品不良情况数据，并分别将不良项目归结为表12/12/202224排列图：例1某厂铸造车间生产某一铸件，质量不良项目有气孔、未排列图：例2某部门将上月生产的产品作出统计，总不良数409个，其中不良项目依次为：12/12/202225排列图：例2某部门将上月生产的产品作出统计，总不良数409个排列图：例212/12/202226排列图：例212/10/202226排列图：练习上例中主要不良品为破损，此破损为当月份生产许多产品的破损总和，再将产品类别用柏拉图法分析如下：12/12/202227排列图：练习上例中主要不良品为破损，此破损为当月份生产许多产排列图：练习12/12/202228排列图：练习12/10/202228排列图：练习不良数50100150200比率66.7%17.9%5.1%4.1%6.1%%20406080100ABCD其他12/12/202229排列图：练习不良数50100150200比率66.7%17.排列图的应用1、利用排列图寻找产品质量的改善重点；2、利用排列图验证改善产品质量的效果；之前100%之后100%实现的改善12/12/202230排列图的应用1、利用排列图寻找产品质量的改善重点；2、利用排排列图的应用3、利用排列图对产品质量进行分层研究；ABC12/12/202231排列图的应用3、利用排列图对产品质量进行分层研究；A4.要因图

12/12/2022324.要因图12/10/2022321.何謂特性要因圖明確結果(特性)與原因(要因)間的關係系統化表示使人一目瞭然因狀似魚骨，又稱魚骨圖為石川馨教授提出之方法，也稱石川圖12/12/2022331.何謂特性要因圖明確結果(特性)與原因(要因)間的關係1因果图QualityCharacteristicpeoplematerialsWorkmethodsenvironmentEquipmentMeasurement12/12/202234因果图QualitypeoplematerialsWork因果图运用因果图有利于找到问题的症结所在，然后对症下药，解决质量问题。因果图再质量管理活动中，尤其是在QC小组、质量分析和质量改进活动中有着广泛的用途。外观不良人员技术不佳粗心缺乏培训无品质观念12/12/202235因果图运用因果图有利于找到问题的症结所在，然后对症下药，解决因果图（练习）粗糙度低人料法环机技术不熟练未按规定磨刀原料混杂原料太硬进刀量规定不合理车间地面振动大照明不好机床导轨松动机床轴承磨损12/12/202236因果图（练习）粗糙度低人料法环机技术不熟练未按规定磨刀原料混因果图（练习）粗糙度低人料法环机技术不熟练未按规定磨刀原料混杂原料太硬进刀量规定不合理车间地面振动大照明不好机床导轨松动机床轴承磨损12/12/202237因果图（练习）粗糙度低人料法环机技术不熟练未按规定磨刀原料混对策表对策表当利用鱼刺图确定了问题产生的主要原因后，有必要采取措施去消除这些原因，以达到质量改进的目的。这时，可以采用对策表的方法。用以针对质量问题产生的原因制定对策或措施，作为实施时的依据。对策表的目的12/12/202238对策表对策表当利用鱼刺图确定了问题产生的主要原因后，有必要采对策表的格式12/12/202239对策表的格式12/10/2022395.散佈圖12/12/2022405.散佈圖12/10/202240何謂散佈圖為了解兩種數據間的關係，而將此兩種數據以有序成對數據的方式在查角座標上點繪成圖12/12/202241何謂散佈圖為了解兩種數據間的關係，而將此兩種數據以有序成對兩種數據可為要因與特性焊錫溫度與焊點不良，反應溫度與收量要因與要因反應溫度與反應液濃度，反應溫度與壓力12/12/202242兩種數據可為要因與特性12/10/202242兩種數據可為特性與特性身高與體重、體育成績與數學成績12/12/202243兩種數據可為特性與特性12/10/202243散佈圖作法步驟1.明確目的決定調查的對象步驟2.收集數據-50-100組”成對數據”(最少30組)步驟3.分別找出兩種數據之最大值及最小值步驟4.繪縱軸、棋軸並作適當刻度(刻度大小應考慮最大值與最小值之差)通常橫軸表要因，縱軸表特性12/12/202244散佈圖作法步驟1.明確目的決定調查的對象12/10/20散佈圖作法步驟5.將成對數據於圖上打點，二點重複劃◎，三點重複劃☉步驟6.記入必要事項標題數據之測定日期、繪製日期、繪製者樣本數產品名、製程名12/12/202245散佈圖作法步驟5.將成對數據於圖上打點，二點重複劃◎，三點重管制圖6.直方圖12/12/202246管制圖6.直方圖12/10/202246计量值数据的处理由抽样或试验收集得到的计量值数据中，蕴存着产品质量特性的大量信息，但未经处理和归纳时，是分散而不规则的。只有经过处理和归纳后，信息才能显示出来。处理计量值数据的基本方法是列表和作图，通过这些表和图就能够大体看出数据所代表的产品质量特性。12/12/202247计量值数据的处理由抽样或试验收集得到的计量值数据中，蕴存着产频数分布表频数分布表是一种把分散和不规则的数据，整理成一个能顺着其度量的尺度，清楚地显示出该数据的集中趋势和离散程度的一种统计方法。12/12/202248频数分布表频数分布表是一种把分散和不规则的数据，整理成一个能频数分布表测定100只螺栓的外径所得到的100个计量值数据（略）。频数分布表12/12/202249频数分布表测定100只螺栓的外径所得到的100个计量值数据（频数分布表编制步骤11、从数据中找出最小值S和最大值L。S=11.45L=12.3512/12/202250频数分布表编制步骤11、从数据中找出最小值S和最大值L。S频数分布表编制步骤22、决定组数。m=1+3.3lgn当n=100时m=1+3.3lg100=1+6.6=7.6≈812/12/202251频数分布表编制步骤22、决定组数。m=1+3.3l频数分布表编制步骤33、计算组距。组距h=————=——————全距组数L-Sm组距尽可能取为10、5、1、0.5、0.1、0.05组距h=————=————=0.1125≈0.112.35-11.4580.9812/12/202252频数分布表编制步骤33、计算组距。组距h=————频数分布表编制步骤44、求界限值。在划分界限时，必须明确端点的归属，所以在决定组的界限值时，可以从每一个界限值上加上或减去1/2测量单位。12/12/202253频数分布表编制步骤44、求界限值。在划分界限时，必须明确端点频数分布表编制步骤55、计算组中值。各组的下界限值与上界限值的平均值称为该组的组中值。12/12/202254频数分布表编制步骤55、计算组中值。各组的下界限值与上界限值频数分布表编制步骤66、统计频数。落在各组中的数据的个数称为频数。12/12/202255频数分布表编制步骤66、统计频数。落在各组中的数据的个数称为频数分布表编制步骤77、列频数分布表。12/12/202256频数分布表编制步骤77、列频数分布表。12/10/20225频数直方图以坐标横轴表示组距，坐标纵轴表示频数，所画出的矩形图称为频数直方图，简称直方图。外径尺寸11.40511.50511.60511.70511.80511.90512.00512.10512.20512.30512.405频数12/12/202257频数直方图以坐标横轴表示组距，坐标纵轴表示频数，所画出的矩形直方图在质量管理中应用1、判断分布类型产品质量特性值的分布，一般都是服从正态分布或近似正态分布。当产品质量特性值的分布不具有正态性时，往往是生产过程不稳定，或生产工序的加工能力不足。因而，由产品质量特性值所作的直方图的形状，可以推测生产过程是否稳定，或工序能力是否充足，由此可对产品的质量状况作出初步判断。根据产品质量特性值的频数分布，可将直方图分为正常型直方图和异常型直方图两种类型。12/12/202258直方图在质量管理中应用1、判断分布类型产品质量特性值的分布，正常型直方图看直方图时应着眼于图形的整体形状，根据形状判断它是正常型还是异常型。正常型直方图具有“中间高，两边低，左右对称”的特征，它的形状像“山”，字。因此，根据产品质量特性值的频数分布所画出来的直方图是正常型时，就可初步判断为生产过程是稳定的，或工序加工能力是充足的。12/12/202259正常型直方图看直方图时应着眼于图形的整体形状，根据形状判断它不正常直方图孤岛型直方图双峰型直方图折齿型直方图绝壁型直方图12/12/202260不正常直方图孤岛型直方图双峰型直方图折齿型直方图绝壁型直方图孤岛型直方图在主体直方图的左侧或右侧出现孤立的小块，像一个孤立的小岛。出现孤岛型直方图，说明有特殊事件发生。造成原因可能是一时原材料发生变化，或者一段时间内设备发生故障，或者短时间内由不熟练的工人替班等。所以，只要找出原因，就能使直方图恢复到正常型。12/12/202261孤岛型直方图在主体直方图的左侧或右侧出现孤立的小块，像一个孤双峰型直方图双峰型直方图是指在直方图中有左右两个峰，出现双峰型直方图，这是由于观测值来自两个总体、两种分布，数据混在一起。往往是由于将两个工人或两台机床等加工的相同规格的产品混在一起所造成的。12/12/202262双峰型直方图双峰型直方图是指在直方图中有左右两个峰，出现双峰折齿型直方图折齿型直方图形状凹凸相隔，象梳子折断齿一样。出现折齿型直方图，多数是由于测量方法，或读数存在问题，或处理数据时分组不适当等原因造成。应重新收集和整理数据。12/12/202263折齿型直方图折齿型直方图形状凹凸相隔，象梳子折断齿一样。出现绝壁型直方图绝壁型直方图左右不对称，并且其中一侧像高山绝壁的形状，当用剔除了不合格品的产品质量特性值数据作直方图时，往往会出现绝壁型直方图。此外，亦可能是操作者的工作习惯，习惯于偏标准下限，于是出现左边绝壁的直方图。12/12/202264绝壁型直方图绝壁型直方图左右不对称，并且其中一侧像高山绝壁的偏态型直方图某种原因使下（上）限受到限制时，容易发生“偏左型”（偏右型）。12/12/202265偏态型直方图某种原因使下（上）限受到限制时，容易发生“偏左型平顶型直方图与双峰型类似，由于多个总体、多种分布混在一起。12/12/202266平顶型直方图与双峰型类似，由于多个总体、多种分布混在一起。1直方图与标准比较对于正常型直方图，将其分布范围B=[S，L](S为一批数据中的最小值，L为一批数据中的最大值)与标准范围T=[SL，Su]，SL为标准下界限，Su为标准上界限)进行比较，就可以看出产品质量特性值的分布是否在标准范围内，从而可以了解生产过程或工序加工能力是否处于所希望的状态。为了方便，可在直方图上标出标准下界限值和标准上界限值。12/12/202267直方图与标准比较对于正常型直方图，将其分布范围B=[S，L]直方图在标准范围内的情况当产品质量特性值符合规定标准时，其对应的直方图，必定在标准范围之内。符合规定的直方图大致有下面四种类型：TB

SL(S)(L)

SuTB

SL(S)

(L)

SuTB

SL(S)

(L)SuTB

SL(S)

(L)

Su12/12/202268直方图在标准范围内的情况当产品质量特性值符合规定标准时，其对直方图在标准范围内的情况直方图的分布范围B位于标准范围T内，旦有余量;直方图的分布中心与标准中心近似重合，这是理想的直方图。此时，全部产品合格，工序处于正常管理状态。TB

SL(S)(L)

Su12/12/202269直方图在标准范围内的情况直方图的分布范围B位于标准范围T内，直方图在标准范围内的情况直方图的分布范围B位于标准范围T内，数据变化仍比较集中，但分布中心偏移标准中心，并且直方图的一侧已达到标准界限，此时状态稍有变化，产品就可能超出标准，出现不合格品。因此，需要采取措施，使得分布中心与标准中心重合。TB

SL(S)

(L)

SuTB

SL(S)

(L)Su12/12/202270直方图在标准范围内的情况直方图的分布范围B位于标准范围T内，直方图在标准范围内的情况直方图的分布范围B没有超出标准范围T，但没有余量。此时分布中心稍有偏移便会出现不合格品，所以应及时采取措施，缩小产品质量特性值的分布范围。TB

SL(S)

(L)

Su12/12/202271直方图在标准范围内的情况直方图的分布范围B没有超出标准范围T直方图在标准范围内的情况产品质量特性值的分布非常集中，致使直方图的分布范围B与标准范围T之间的余量过大。此时，可对原材料、设备、工艺等适当放宽要求，从而降低生产成本;或者加严标准，提高产品的性能，以利于组装等TB

SL(S)

Su(L)12/12/202272直方图在标准范围内的情况产品质量特性值的分布非常集中，致使直直方图超出标准范围内的情况产品质量特性值的分布中心向左(或向右〉偏离标准中心，致使直方图分布范围B的下界限(上界限)超出标准范围T的下界限(或上界限)，因而在下界限(或上界限)出现不合格品，此时，应设法提高(或降低)产品质量特性值的平均值，使直方图的分布中心向右(或向左)移动，从而使直方图的分布范围完全落在标准范围之内。TB(S)

SL(L)

Su12/12/202273直方图超出标准范围内的情况产品质量特性值的分布中心向左(或向直方图超出标准范围内的情况直方图的分布范围B超出标准范围T，此时，在标准上界限和下界限都出现不合格品。这种情况通常是由于产品质量特性值的标准差太大，这时，应及时采取技术措施，降低分布的标准差。如果属于标准定得不合理，可以放宽标准范围。TB(S)

SLSu(L)12/12/202274直方图超出标准范围内的情况直方图的分布范围B超出标准范围T，直方图超出标准范围内的情况直方图的分布范围B大大超出标准范围T，此时已出现大量不合格品，必须立即分析原因，采取紧急措施;如果标准允许改变，就重新修订标准。TB(S)

SLSu(L)12/12/202275直方图超出标准范围内的情况直方图的分布范围B大大超出标准范围直方图的分层比较当直方图出现非正常的奇异形状，特别是出现双峰型直方图时，应将收集到的产品质量特性值数据，按某个条件，如设备、操作人员、作业方法、所用原材料、生产环境等因素分成两个以上的组，通常把这样划分成的组称为层，由此作出的直方图称为分层直方图。通过分层直方图，探讨造成直方图异常的原因，从而比较不同设备、不同原材料、不同操作方法等对产品质量特性值影响的差异。轴承外径直方图按工人分层直方图改善后的直方图12/12/202276直方图的分层比较当直方图出现非正常的奇异形状，特别是出现双峰直方图的分层比较12/12/202277直方图的分层比较12/10/202277直方图的缺点※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※0.090.080.070.060.01波动图直方图时间12/12/202278直方图的缺点※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※直方图(练习)生产某种滚珠，要求其直径x为15.0±1.0(mm)，试用直方图进行统计分析。12/12/202279直方图(练习)生产某种滚珠，要求其直径x为15.0±1.0直方图(练习)1、从数据中找出最小值S和最大值L。S=14.2L=15.92、决定组数。m=1+3.3lgn=63、计算组距。组距h=0.34、求界限值。下限值S–h/2=14.155、计算组中值。6、统计频数。7、列频数分布表。12/12/202280直方图(练习)1、从数据中找出最小值S和最大值L。S=1直方图(练习)12/12/202281直方图(练习)12/10/202281直方图(练习)X14.214.514.815.115.415.716.0频数12/12/202282直方图(练习)X14.214.5管制圖7.管制圖12/12/202283管制圖7.管制圖12/10/2022831.何謂管制●當推移圖加上管制界限時，可將產品實際的特性值在圖上打點，並與管制界限比較，以掌握製程變動的情形。UCL

CLLCL⊕12/12/2022841.何謂管制●當推移圖加上管制界限時，可將產品實際的特性值在2.製程變動的原因●制程必定會有變動，無法做出完全同樣的產品，其變動的原因可分為兩類；一為偶然原因，另一為異常原因。偶然原因異常原因(1)大量微小原因。(2)每個微小原因個別變動小

(3)例如：同批原料內，機器振動引起熟手作業員…..等微小變動。(4)不易除去(1)1個或少數幾個大原因

(2)任何一個皆可能發生大變動。

(3)例如：原料群體不良，機器磨損，生手未訓練….等變動。(4)可避免且必須除去。12/12/2022852.製程變動的原因●制程必定會有變動，無法做出完全同樣的產品2.製程變動的原因●如以數據打點來看兩者的區別

偶然原因引起的變動異常原因引起的變動12/12/2022862.製程變動的原因●如以數據打點來看兩者的區別偶然原因引起3.管制圖的種類●計數值─P：不良率管制圖，樣本大小不一定。

Pn：不良數管制圖，樣本大小一定。

C：缺點數管制圖，製品大小一定，且樣本大小一定。

U：單位缺點數管制圖，製品大小不一定。12/12/2022873.管制圖的種類12/10/202287●計量值─X-Rchart平均数全距管制X-Schart平均数标准差管制X-Rmchart个别值与全距管制图ΣSchart规格标准差分析图Σachart制程标准差分析图CPK推移图制程能力分析图12/12/202288●計量值─X-Rchart平均数全距管制12/10/20X–R管制圖的作法

●步驟1.收集100個以上數據

●步驟2.數據分組，並記於管制圖紙上，組的大小以4或5較佳。

●步驟3.計算各組X，R●步驟4.計算X,R●X管制圖CL=XUCL=X+A2RLCL=X–A2R●步驟5.計算管制界限12/12/202289X–R管制圖的作法●步驟1.收集100個以上數據1管制係數表12/12/202290管制係數表12/10/202290X–R管制圖的作法X管制圖CL=XUCL=X+A2RLCL=X–A2RR管制圖CL=RUCL=D4RLCL=D3R(n<6，不考慮)(A2，D3，D4查係數表可求得)步驟●於管制圖用紙劃上管制制界限，並將數據打點，點間以折線連接。

步驟●判斷是否為管制狀態12/12/202291X–R管制圖的作法X管制圖R管制圖(A2，D3，D4查6.以管制圖作製程管制的條件

●製程在管制狀態下→製程穩定→大部份為偶為原因變動，很少異常原因變動

●製程能力足夠

12/12/2022926.以管制圖作製程管制的條件●製程在管制狀態下→製程穩定7.P管制圖的作法步驟1.決定每組抽樣數(n)，使每組約含有1-5個不良品。步驟2.收集數據使組數為20-25組。步驟3.計算各組的不良率P步驟4.計算平均不良率P(P≠各組不良率，P的平均)步驟5.計算上下管制界限(各組n不一樣大小時，分別計算之)步驟6.繪圖並把各組p值點入步驟7.判斷是否為管制狀態12/12/2022937.P管制圖的作法步驟1.決定每組抽樣數(n)，使每組約含8.管制圖的看法●管制狀態的判定基準

a.沒有點超出管制界限外

b.點的出現沒有特別排列●點的出現為特別排列，則不能判定製程正常

a.連續7點以上在中心線單側

b.中心線單側的點出現較多

c.連續7點上升或下降傾向

d.點出現在管制界限近旁

e.點成為週期性變動12/12/2022948.管制圖的看法●管制狀態的判定基準12/10/20229

图形分析：它有包括平均数管制图和全距管制图2项，可利用平均数管制图看是否偏离方向，利用全距管制图看稳定程度；平均数管制图是波动越小越好，表示整体稳定性越高；全距管制图越往下越好，表示每组数据中的变异越少。分析时要注意以下几点：

a)

每当有一到两组数据输入电脑时，就必须看图形的变化。

b)

当平均数管制图有连续3点上升或下降，而全距管制图没有较大动时，则表示制程中有某个因素正在慢慢朝某个方向发生变化。

c)

当平均数管制图没有较大幅度变化，而全距管制图有出现连续3点上升，则表示机台有较大的松动。

12/12/202295

图形分析：它有包括平均数管制图和全距管制图2项，可利用平均d)

当平均数管制图发生较大幅度变化，而全距管制图没有上升变化，则表示人员和物料因素产生了较大的变化。

e)

如平均数管制图和全距管制图中的任何一种出现了越出管制界限，且CP不是很大时，必须立即到现场去查看原因，并立即解决。

f)

如平均数管制图出现连续7点互着一升一降的扩大趋势，且全距管制图没有较大变动，则表示间接影响制程的参数发生松动或振动。

g)

当平均数管制图和全距管制图中有一个或几个位置非常突出，有很大可能是输错或记错了数据，应立即查看原始数据，以便确认原因，同时要引起相关人员的注意。12/12/202296d)

当平均数管制图发生较大幅度变化，而全距管制图

謝謝參加！

Q&A12/12/202297謝謝參加！Q&A12/10/202297ＱＣ七大手法的基本應用

12/12/202298ＱＣ七大手法的基本應用

12/10/20221健峰企業管理顧問股份有限公司

旧QC7大手法简介手法图形用途备注特性要因图分类清楚1.管理.教育用2.改善.解析用3.源流管理用4.现场操作标准用可以运用反转法，由找要因变换为找对策方法柏拉图重点把握100%1.决定改善目标2.明了改善的效果3.掌握重点分析能够以前几项为改善的要点，可忽略最后几项，即常说的“前三项”原则查检表简易有效1.日常管理用2.收集数据用3.改善管理用帮助每个人在最短时间内完成必要之数据收集12/12/202299健峰企業管理顧問股份有限公司旧QC7大手法简介手法图形用层别法比较作用1.应用层别区分法，找出数据差异的因素而对症下药.2.以4M之每1M进行层别借用其他图形，本身无固定图形散布图相关易懂1.了解两种因数或数据之间的关系。2.发现原因与结果的关系应用范围较受限制管制图趋势明朗1.掌握制程现况的品质2.发现异常及时采取行动现实生产中，使品质稳定的一种管制情报直方图了解品质1.了解分布2.了解制程能力3.与规格比较4.批品质情况监测了解一批品质之好坏12/12/2022100层比较作用1.应用层别区分法，找出数据差异的因素而对症下药.

品管二十四字真经

查出异因采取措施保证消除不再出现纳入标准落实执行12/12/2022101

品管二十四字真经

查出异因12/10/20224為何要學品管七大手法12/12/2022102為何要學品管七大手法12/10/20225QC七大手法的內涵根據事實，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，1970~1980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12/12/2022103QC七大手法的內涵12/10/202261.查檢表12/12/20221041.查檢表12/10/20227何謂查檢表為收集某期間的資料(數據或語言)而事先設計能在同一張表上以簡單的方式作連續記錄可以很容易地把握整體的狀況12/12/2022105何謂查檢表為收集某期間的資料(數據或語言)而事先設計12為何要用查檢表有效解決問題→依據事實→收集資料查檢表。避免「觀察」與「分析」同時進行之KKD的管理方式。以「記錄」代替「記憶」使觀察深入。避免收集資料時，滲入情緒文字敘述等不具體明確因素。12/12/2022106為何要用查檢表有效解決問題→依據事實→收集資料查檢表检查表（checklist）在质量管理中最强调的是事实管理，就是要掌握事实，要掌握事实就必须设计检查表收集数据。记录用检查表12/12/2022107检查表（checklist）在质量管理中最强调的是事实管理2.層別法

(Stratification)

12/12/20221082.層別法

(Stratification)12/10/2何謂層別法就某角度針對調查事象分類(分層)，並收集各類資料(數據)以為相互比較12/12/2022109何謂層別法就某角度針對調查事象分類(分層)，並收集各類資料為何要用層別法以QC歷程而言問題顯在化←比較←層別縮小問題範圍←比較←層別改善前、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12/12/2022110為何要用層別法以QC歷程而言問題顯在化←比較←層別縮小問題層別角度人─組、班、年齡、服務年資、教育程度、性別、熟練度、職稱。原材料─批別、供應廠家別、產地別、成分、等級、零件別。機械與工具─機號、型式、速度、位置、新舊、治具。作業條件─壓力、溫度、速度、回轉速、濕度、氣溫、順序、作業方法。測定與檢查─測定者、檢查員、檢查方法、量測儀器。產品─批、品種、新舊製品。不良與錯誤狀況─不良項目別、錯誤項目別、發生位置別、發生地點別、發生工程別。時間─時別、日別、週別、月別、上、下午別、年別、改善前後別、正常班與加班別。

12/12/2022111層別角度人─組、班、年齡、服務年資、教育程度、性別、熟練度層別法的運用無所不在?12/12/2022112層別法的運用無所不在?12/10/202215應注意事項層別角度的選擇依目的並配合專業知識考慮。層別分類需符合「周延」「互斥」原則。層別時勿將兩個以上角度混雜分類。儘量將層別觀念溶進其他手法，如查檢表、柏拉圖、推移圖、直方圖、散佈圖、管制圖等。層別後應進行比較（或檢定）各作業條件是否有差異。12/12/2022113應注意事項層別角度的選擇依目的並配合專業知識考慮。12/1层别法层别法是所有手法中最基本的概念，即将多种多样的数据，因应用目的的需要分类成不同的“类别”，使之方便以后的分析；人员机器材料方法其他12/12/2022114层别法层别法是所有手法中最基本的概念，即将多种多样的数据，因层别法用在检查表上用在排列图上12/12/2022115层别法用在检查表上用在排列图上12/10/202218層別不當

將使問題難以發掘！12/12/2022116層別不當

將使問題難以發掘！12/10/2022193.柏拉圖

12/12/20221173.柏拉圖12/10/202220排列图的作用在工厂里，要解决的问题很多，但从何入手呢？事实上，大部分的问题，只要能找出几个影响较大的因素，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。柏拉图是根据收集的数据，以不良原因、不良状况发生的现象，有系统地加以项目别分类，计算出各项目所产生的数据（如不良率、损失金额）及所占的比例，再依照大小顺序排列，再加上累积值的图形12/12/2022118排列图的作用在工厂里，要解决的问题很多，但从何入手呢？事实上排列图排列图（帕累拉图）意大利经济学家V.Pareto于1897年在研究国民所得时发现大部分所得均集中于少数人，而创出此原理。Dr.JosephJuranrecognizedthisconceptasauniversalthatcouldbeappliedtomanyfields.Hecoinedthephrases“vitalfewandusefulmany”（关键的少数，次要的多数）.12/12/2022119排列图排列图（帕累拉图）意大利经济学家V.Pareto于18排列图的作图方法步骤①将用于排列图所记录的数据进行分类。②确定数据记录的时间。③按分类项目进行统计。④计算累计频率。⑤准备坐标纸，画出纵横坐标。⑥按频数大小顺序作直方图。⑦按累计比率作排列曲线。⑧记载排列图标题及数据简历。12/12/2022120排列图的作图方法步骤①将用于排列图所记录的数据进行分类。1排列图：例1某厂铸造车间生产某一铸件，质量不良项目有气孔、未充满、偏心、形状不佳、裂纹、其它等项。记录一周内某班所生产的产品不良情况数据，并分别将不良项目归结为表12/12/2022121排列图：例1某厂铸造车间生产某一铸件，质量不良项目有气孔、未排列图：例2某部门将上月生产的产品作出统计，总不良数409个，其中不良项目依次为：12/12/2022122排列图：例2某部门将上月生产的产品作出统计，总不良数409个排列图：例212/12/2022123排列图：例212/10/202226排列图：练习上例中主要不良品为破损，此破损为当月份生产许多产品的破损总和，再将产品类别用柏拉图法分析如下：12/12/2022124排列图：练习上例中主要不良品为破损，此破损为当月份生产许多产排列图：练习12/12/2022125排列图：练习12/10/202228排列图：练习不良数50100150200比率66.7%17.9%5.1%4.1%6.1%%20406080100ABCD其他12/12/2022126排列图：练习不良数50100150200比率66.7%17.排列图的应用1、利用排列图寻找产品质量的改善重点；2、利用排列图验证改善产品质量的效果；之前100%之后100%实现的改善12/12/2022127排列图的应用1、利用排列图寻找产品质量的改善重点；2、利用排排列图的应用3、利用排列图对产品质量进行分层研究；ABC12/12/2022128排列图的应用3、利用排列图对产品质量进行分层研究；A4.要因图

12/12/20221294.要因图12/10/2022321.何謂特性要因圖明確結果(特性)與原因(要因)間的關係系統化表示使人一目瞭然因狀似魚骨，又稱魚骨圖為石川馨教授提出之方法，也稱石川圖12/12/20221301.何謂特性要因圖明確結果(特性)與原因(要因)間的關係1因果图QualityCharacteristicpeoplematerialsWorkmethodsenvironmentEquipmentMeasurement12/12/2022131因果图QualitypeoplematerialsWork因果图运用因果图有利于找到问题的症结所在，然后对症下药，解决质量问题。因果图再质量管理活动中，尤其是在QC小组、质量分析和质量改进活动中有着广泛的用途。外观不良人员技术不佳粗心缺乏培训无品质观念12/12/2022132因果图运用因果图有利于找到问题的症结所在，然后对症下药，解决因果图（练习）粗糙度低人料法环机技术不熟练未按规定磨刀原料混杂原料太硬进刀量规定不合理车间地面振动大照明不好机床导轨松动机床轴承磨损12/12/2022133因果图（练习）粗糙度低人料法环机技术不熟练未按规定磨刀原料混因果图（练习）粗糙度低人料法环机技术不熟练未按规定磨刀原料混杂原料太硬进刀量规定不合理车间地面振动大照明不好机床导轨松动机床轴承磨损12/12/2022134因果图（练习）粗糙度低人料法环机技术不熟练未按规定磨刀原料混对策表对策表当利用鱼刺图确定了问题产生的主要原因后，有必要采取措施去消除这些原因，以达到质量改进的目的。这时，可以采用对策表的方法。用以针对质量问题产生的原因制定对策或措施，作为实施时的依据。对策表的目的12/12/2022135对策表对策表当利用鱼刺图确定了问题产生的主要原因后，有必要采对策表的格式12/12/2022136对策表的格式12/10/2022395.散佈圖12/12/20221375.散佈圖12/10/202240何謂散佈圖為了解兩種數據間的關係，而將此兩種數據以有序成對數據的方式在查角座標上點繪成圖12/12/2022138何謂散佈圖為了解兩種數據間的關係，而將此兩種數據以有序成對兩種數據可為要因與特性焊錫溫度與焊點不良，反應溫度與收量要因與要因反應溫度與反應液濃度，反應溫度與壓力12/12/2022139兩種數據可為要因與特性12/10/202242兩種數據可為特性與特性身高與體重、體育成績與數學成績12/12/2022140兩種數據可為特性與特性12/10/202243散佈圖作法步驟1.明確目的決定調查的對象步驟2.收集數據-50-100組”成對數據”(最少30組)步驟3.分別找出兩種數據之最大值及最小值步驟4.繪縱軸、棋軸並作適當刻度(刻度大小應考慮最大值與最小值之差)通常橫軸表要因，縱軸表特性12/12/2022141散佈圖作法步驟1.明確目的決定調查的對象12/10/20散佈圖作法步驟5.將成對數據於圖上打點，二點重複劃◎，三點重複劃☉步驟6.記入必要事項標題數據之測定日期、繪製日期、繪製者樣本數產品名、製程名12/12/2022142散佈圖作法步驟5.將成對數據於圖上打點，二點重複劃◎，三點重管制圖6.直方圖12/12/2022143管制圖6.直方圖12/10/202246计量值数据的处理由抽样或试验收集得到的计量值数据中，蕴存着产品质量特性的大量信息，但未经处理和归纳时，是分散而不规则的。只有经过处理和归纳后，信息才能显示出来。处理计量值数据的基本方法是列表和作图，通过这些表和图就能够大体看出数据所代表的产品质量特性。12/12/2022144计量值数据的处理由抽样或试验收集得到的计量值数据中，蕴存着产频数分布表频数分布表是一种把分散和不规则的数据，整理成一个能顺着其度量的尺度，清楚地显示出该数据的集中趋势和离散程度的一种统计方法。12/12/2022145频数分布表频数分布表是一种把分散和不规则的数据，整理成一个能频数分布表测定100只螺栓的外径所得到的100个计量值数据（略）。频数分布表12/12/2022146频数分布表测定100只螺栓的外径所得到的100个计量值数据（频数分布表编制步骤11、从数据中找出最小值S和最大值L。S=11.45L=12.3512/12/2022147频数分布表编制步骤11、从数据中找出最小值S和最大值L。S频数分布表编制步骤22、决定组数。m=1+3.3lgn当n=100时m=1+3.3lg100=1+6.6=7.6≈812/12/2022148频数分布表编制步骤22、决定组数。m=1+3.3l频数分布表编制步骤33、计算组距。组距h=————=——————全距组数L-Sm组距尽可能取为10、5、1、0.5、0.1、0.05组距h=————=————=0.1125≈0.112.35-11.4580.9812/12/2022149频数分布表编制步骤33、计算组距。组距h=————频数分布表编制步骤44、求界限值。在划分界限时，必须明确端点的归属，所以在决定组的界限值时，可以从每一个界限值上加上或减去1/2测量单位。12/12/2022150频数分布表编制步骤44、求界限值。在划分界限时，必须明确端点频数分布表编制步骤55、计算组中值。各组的下界限值与上界限值的平均值称为该组的组中值。12/12/2022151频数分布表编制步骤55、计算组中值。各组的下界限值与上界限值频数分布表编制步骤66、统计频数。落在各组中的数据的个数称为频数。12/12/2022152频数分布表编制步骤66、统计频数。落在各组中的数据的个数称为频数分布表编制步骤77、列频数分布表。12/12/2022153频数分布表编制步骤77、列频数分布表。12/10/20225频数直方图以坐标横轴表示组距，坐标纵轴表示频数，所画出的矩形图称为频数直方图，简称直方图。外径尺寸11.40511.50511.60511.70511.80511.90512.00512.10512.20512.30512.405频数12/12/2022154频数直方图以坐标横轴表示组距，坐标纵轴表示频数，所画出的矩形直方图在质量管理中应用1、判断分布类型产品质量特性值的分布，一般都是服从正态分布或近似正态分布。当产品质量特性值的分布不具有正态性时，往往是生产过程不稳定，或生产工序的加工能力不足。因而，由产品质量特性值所作的直方图的形状，可以推测生产过程是否稳定，或工序能力是否充足，由此可对产品的质量状况作出初步判断。根据产品质量特性值的频数分布，可将直方图分为正常型直方图和异常型直方图两种类型。12/12/2022155直方图在质量管理中应用1、判断分布类型产品质量特性值的分布，正常型直方图看直方图时应着眼于图形的整体形状，根据形状判断它是正常型还是异常型。正常型直方图具有“中间高，两边低，左右对称”的特征，它的形状像“山”，字。因此，根据产品质量特性值的频数分布所画出来的直方图是正常型时，就可初步判断为生产过程是稳定的，或工序加工能力是充足的。12/12/2022156正常型直方图看直方图时应着眼于图形的整体形状，根据形状判断它不正常直方图孤岛型直方图双峰型直方图折齿型直方图绝壁型直方图12/12/2022157不正常直方图孤岛型直方图双峰型直方图折齿型直方图绝壁型直方图孤岛型直方图在主体直方图的左侧或右侧出现孤立的小块，像一个孤立的小岛。出现孤岛型直方图，说明有特殊事件发生。造成原因可能是一时原材料发生变化，或者一段时间内设备发生故障，或者短时间内由不熟练的工人替班等。所以，只要找出原因，就能使直方图恢复到正常型。12/12/2022158孤岛型直方图在主体直方图的左侧或右侧出现孤立的小块，像一个孤双峰型直方图双峰型直方图是指在直方图中有左右两个峰，出现双峰型直方图，这是由于观测值来自两个总体、两种分布，数据混在一起。往往是由于将两个工人或两台机床等加工的相同规格的产品混在一起所造成的。12/12/2022159双峰型直方图双峰型直方图是指在直方图中有左右两个峰，出现双峰折齿型直方图折齿型直方图形状凹凸相隔，象梳子折断齿一样。出现折齿型直方图，多数是由于测量方法，或读数存在问题，或处理数据时分组不适当等原因造成。应重新收集和整理数据。12/12/2022160折齿型直方图折齿型直方图形状凹凸相隔，象梳子折断齿一样。出现绝壁型直方图绝壁型直方图左右不对称，并且其中一侧像高山绝壁的形状，当用剔除了不合格品的产品质量特性值数据作直方图时，往往会出现绝壁型直方图。此外，亦可能是操作者的工作习惯，习惯于偏标准下限，于是出现左边绝壁的直方图。12/12/2022161绝壁型直方图绝壁型直方图左右不对称，并且其中一侧像高山绝壁的偏态型直方图某种原因使下（上）限受到限制时，容易发生“偏左型”（偏右型）。12/12/2022162偏态型直方图某种原因使下（上）限受到限制时，容易发生“偏左型平顶型直方图与双峰型类似，由于多个总体、多种分布混在一起。12/12/2022163平顶型直方图与双峰型类似，由于多个总体、多种分布混在一起。1直方图与标准比较对于正常型直方图，将其分布范围B=[S，L](S为一批数据中的最小值，L为一批数据中的最大值)与标准范围T=[SL，Su]，SL为标准下界限，Su为标准上界限)进行比较，就可以看出产品质量特性值的分布是否在标准范围内，从而可以了解生产过程或工序加工能力是否处于所希望的状态。为了方便，可在直方图上标出标准下界限值和标准上界限值。12/12/2022164直方图与标准比较对于正常型直方图，将其分布范围B=[S，L]直方图在标准范围内的情况当产品质量特性值符合规定标准时，其对应的直方图，必定在标准范围之内。符合规定的直方图大致有下面四种类型：TB

SL(S)(L)

SuTB

SL(S)

(L)

SuTB

SL(S)

(L)SuTB

SL(S)

(L)

Su12/12/2022165直方图在标准范围内的情况当产品质量特性值符合规定标准时，其对直方图在标准范围内的情况直方图的分布范围B位于标准范围T内，旦有余量;直方图的分布中心与标准中心近似重合，这是理想的直方图。此时，全部产品合格，工序处于正常管理状态。TB

SL(S)(L)

Su12/12/2022166直方图在标准范围内的情况直方图的分布范围B位于标准范围T内，直方图在标准范围内的情况直方图的分布范围B位于标准范围T内，数据变化仍比较集中，但分布中心偏移标准中心，并且直方图的一侧已达到标准界限，此时状态稍有变化，产品就可能超出标准，出现不合格品。因此，需要采取措施，使得分布中心与标准中心重合。TB

SL(S)

(L)

SuTB

SL(S)

(L)Su12/12/2022167直方图在标准范围内的情况直方图的分布范围B位于标准范围T内，直方图在标准范围内的情况直方图的分布范围B没有超出标准范围T，但没有余量。此时分布中心稍有偏移便会出现不合格品，所以应及时采取措施，缩小产品质量特性值的分布范围。TB

SL(S)

(L)

Su12/12/2022168直方图在标准范围内的情况直方图的分布范围B没有超出标准范围T直方图在标准范围内的情况产品质量特性值的分布非常集中，致使直方图的分布范围B与标准范围T之间的余量过大。此时，可对原材料、设备、工艺等适当放宽要求，从而降低生产成本;或者加严标准，提高产品的性能，以利于组装等TB

SL(S)

Su(L)12/12/2022169直方图在标准范围内的情况产品质量特性值的分布非常集中，致使直直方图超出标准范围内的情况产品质量特性值的分布中心向左(或向右〉偏离标准中心，致使直方图分布范围B的下界限(上界限)超出标准范围T的下界限(或上界限)，因而在下界限(或上界限)出现不合格品，此时，应设法提高(或降低)产品质量特性值的平均值，使直方图的分布中心向右(或向左)移动，从而使直方图的分布范围完全落在标准范围之内。TB(S)

SL(L)

Su12/12/2022170直方图超出标准范围内的情况产品质量特性值的分布中心向左(或向直方图超出标准范围内的情况直方图的分布范围B超出标准范围T，此时，在标准上界限和下界限都出现不合格品。这种情况通常是由于产品质量特性值的标准差太大，这时，应及时采取技术措施，降低分布的标准差。如果属于标准定得不合理，可以放宽标准范围。TB(S)

SLSu(L)12/12/2022171直方图超出标准范围内的情况直方图的分布范围B超出标准范围T，直方图超出标准范围内的情况直方图的分布范围B大大超出标准范围T，此时已出现大量不合格品，必须立即分析原因，采取紧急措施;如果标准允许改变，就重新修订标准。TB(S)

SLSu(L)12/12/2022172直方图超出标准范围内的情况直方图的分布范围B大大超出标准范围直方图的分层比较当直方图出现非正常的奇异形状，特别是出现双峰型直方图时，应将收集到的产品质量特性值数据，按某个条件，如设备、操作人员、作业方法、所用原材料、生产环境等因素分成两个以上的组，通常把这样划分成的组称为层，由此作出的直方图称为分层直方图。通过分层直方图，探讨造成直方图异常的原因，从而比较不同设备、不同原材料、不同操作方法等对产品质量特性值影响的差异。轴承外径直方图按工人分层直方图改善后的直方图12/12/2022173直方图的分层比较当直方图出现非正常的奇异形状，特别是出现双峰直方图的分层比较12/12/2022174直方图的分层比较12/10/202277直方图的缺点※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※0.090.080.070.060.01波动图直方图时间12/12/2022175直方图的缺点※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※直方图(练习)生产某种滚珠，要求其直径x为15.0±1.0(mm)，试用直方图进行统计分析。12/12/2022176直方图(练习)生产某种滚珠，要求其直径x为15.0±1.0直方图(练习)1、从数据中找出最小值S和最大值L。S=14.2L=15.92、决定组数。m=1+3.3lgn=63、计算组距。组距h=0.34、求界限值。下限值S–h/2=14.155、计算组中值。6、统计频数。7、列频数分布表。12/12/2022177直方图(练习)1、从数据中找出最小值S和最大值L。S=1直方图(练习)12/12/2022178直方图(练习)12/10/202281直方图(练习)X14.214.514.815.115.415.716.0频数12/1