品质管制QC七大手散布图、查检表课件

品质管制(QC)七大手法散布图、查检表讲师：邱益彬生产改革推进室品质管制(QC)七大手法散布图、查检表讲师：邱益彬请关闭手机或调成震动请把心帶来请带空杯来，装点水回去请充分讨论与分享研习公约请关闭手机或调成震动请把心帶来请带空杯来，装点水回去请充分讨课程内容结构时间成绩比例备注理论授课1H/1.实作题目会在教材最后一页给出

2.学员在试卷背面（或A4白纸）回答实作题目测试试卷1H40%实作60%课程规则课程内容时间成绩比例备注理论授课1H/1.实作题目会在教材最课程目的了解有效质量QC7改善手法的基本概念认知问题解决的手法与活用要点成为QC7改善手法优良的内部讲师课程目的常用QC手法介绍1.层别法2.查检表3.特性要因图4.柏拉图5.管制图表6.直方图7.散布图1.亲和图法(KJ法)2.关连图法3.系统图法4.矩阵图法5.箭形图法6.PDPC法7.矩阵数据解析法Q7手法N7手法适用于数据型数据适用于语言型数据常用QC手法介绍1.层别法1.亲和图法(KJ法)Q7手法N7QC七大手法DayshiftNightshift管制图特性要因图(鱼骨图/石川馨图)查检表柏拉图散布图层别法直方图USLLSL80%20%100%ItemQC七大手法DayNight管制图特性要因图查检表柏拉图什么是新旧QC七大手法？新旧QC七大手法是近来常被应用在质量管理及改善活动领域上的工具手法这七大手法是由日本科技连盟(JUSE)石川馨与纳谷嘉信博士所开发及发表新QC七大手法是专门运用于语言型数据的工具，而旧QC七手法则是主要运用于数据型数据。什么是新旧QC七大手法？新旧QC七大手法是近来常被应用旧QC七大手法运用的时机1.层别法：将欲得到的调查对象与数据数据，适度分类分级，藉以发现更多改善信息；常见与其它质量工具搭配应用。2.查检表：经过简单检核，搜集数据数据，或确认作业进行中防止错漏；常用于调查原因与检查作业。3.特性要因图：将问题与原因用状似鱼骨形状图形，汇总且系统整理；适用于探讨潜在的问题或对策。4.管制图表：显示数值现状；判断未来之数据是否会超出规格，适合用于监控正在生产的产品。旧QC七大手法运用的时机1.层别法：将欲得到的调查对象与数据5.柏拉图：针对发生之现象与原因，依分类分级数据数据大小顺序排列，找出重点问题或重要原因；柏拉图又称重点分析图，适用于掌握问题点、发现原因及效果确认。6.直方图：意指将数据分布之范围，加以划分成几个区间，藉由形成钟型图形，了解所分布之状态；直方图对工程改善与不良品降低极有功效。

7.散布图：用点表示出分布形态，根据分布的形态判断对应数据间之相关程度，适用于找出相关性与否之工具。5.柏拉图：针对发生之现象与原因，依分类分级数据数据大小顺序新QC七大手法运用的时机1.亲和图(KJ法)：适用于问题点不甚清楚时，运用此法将团体思考之结论，转化换为具体文字，从中整理出解决方案。2.关连图法：针对原因复杂的问题，运用「原因－结果」关系，分析出以问题点为中心之相关图型。3.系统图法：针对解决之问题点，以「原因－结果」展开成类树枝形状，以全盘显现问题之构成要素及系统层次，以找出原因或对策之图法。4.矩阵图法：将问题以相互交集而发展出相对应关系，并从中分析问题关连；此法适用于多元化考虑，指出问题或关系的重点。新QC七大手法运用的时机1.亲和图(KJ法)：适用于问题点不5.PDPC法：过程决定计划图法(ProcessDecisionProgramChart)，将达成目标之过程步骤及可能发生状况绘成图，成为达成目标之计划；适用于类目标管理之计划管制。6.箭形图法：将计划之作业步骤，依时间进行及先后作业之关连顺序，排成网状图，并注明完成时间；适用于日程与进度管理。7.矩阵数据解析法：此法是N7中唯一能将数据解析，而找出其中含意之方法，适用于多变量解析法的一个方法。5.PDPC法：过程决定计划图法(ProcessDecis数据与手法应用的关系图事实资料整理Ｑ7的手法Ｎ7的手法语言资料数值资料情报基于事实管理ＱＣ﹦﹦达成目的之所需知识对于眼前的问题一般而言使用语言数据比数值数据的为多整理数值资料取得前的问题设计上，计划、创意发想的技法整理数值资料取得后的问题解析上，掌握问题的技法数据与手法应用的关系图事实资料整理Ｑ7的手法Ｎ7的手法语言资数据收集/层别分析1.客观地掌握实际之状态在提出改善主题之后就要决定改善目标值及达成期限，在决定目标值及达成期限前，必须做好现况之分析。2.完全靠经验是不够的现况把握最大的要点，除了经验之外，还要到「现场」将「现物」做「现状」的观察(三现原则)，将事实的基本数据加以客观性的系统分析，以确定重点所在。数据收集/层别分析1.客观地掌握实际之状态QC-7Tools之二查检表QC-7Tools之二何谓查检表？所谓查检表是将原始搜集到数据用最易了解的方式作成图形或表格，并记上检查记号，或加以统计整理，作为进一步分析或检查之用。何谓查检表？所谓查检表是将原始搜集到数据用最易了解的记录用查检表：

目的在搜集数据型的数据，做进一步统计整理、调查、分析。点检用查检表：

目的主要在检查、确认运作、执行状况，或检查问题。查检表的种类查检表的种类记录用查检表作法决定所要搜集数据及所希望把握的项目决定如何层别：将工程中机械、作业员、材料、时间等履历分别列明予以层别。决定记录的形式：列表时间将多项的分类项目或出现位置清楚地显出来。记录用查检表作法决定所要搜集数据及所希望把握的项目范例一产品异常查检表范例一产品异常查检表范例二电视故障诉愿状况查检表范例二电视故障诉愿状况查检表点检用查检表作法逐条列举须加查检项目并空出记号之空栏查检项目包括「非做不可的工作」、「非检查不可的事实」。查检表必是确实毫无遗漏可检查出来的查检表充份利用脑力激荡法。点检用查检表作法逐条列举须加查检项目并空出记号之空栏查范例一范例一汽车定期保养点检表10000KM时定期保养顾客名： 日期：车牌号码： 车种：行驶公里： 作业者：电瓶液量水箱胎压火星塞风扇皮带注：

检查

○调整

X更换空气滤净器机油分电盘盖化油器范例二汽车定期保养点检表顾客名： 日期：电瓶液查检表的制作要点Step1.确立希望把握的项目及所要搜集的数据。（记录用查检表或点检用查检表）Step2.决定查检表的格式，决定记录形式。Step3.决定搜集数据的期限、方法、记号。Step4.分析。注意：查检表格式及内容，需让使用者最方便使用及最易记录为最高指导原则。查检表的制作要点Step1.确立希望把握的项目及所要搜集的查检表的使用可配合柏拉图、直方图一同使用。其查检项目来源可使用由特性要因图所导出之可能重要原因。可用图表或实体图方式展现。在项目设定上可参考鱼骨图或系统图的小要因（三次原因），以免收集数据有所遗漏。调查记录用时，可针对不良项目、要因、缺点位置、次数分配作点检。应注明时间及搜集数据的方法。查检表的使用可配合柏拉图、直方图一同使用。查检表的注意事项数据搜集完成应马上使用，避免因时间过久而失去时效性。首先观察整体数据是否代表某些事实？数据是否集中在某些项目或各项目之间有否差异？是否因时间的经过而产生了变化？亦即是否有时间性的差异存在查检表的注意事项数据搜集完成应马上使用，避免因时间过久而失去WORKSHOP查检表实作Exercise:某制管课检测DVD+R碟片，欲知道其SC-101PPb值变异情形，故收集多组数据作分析，已知该值规格为0.3~0.6，今量测50组数据（如下），试依其条件制作一查检表。WORKSHOP查检表实作Exercise:某制管课检测QC-7Tools

之七

散布图QC-7Tools之七

散布图何谓散布图？特性要因图（鱼骨图）可以了解工程上的要因会影响产品的质量特性。散布图也是以此种因果关系来表示其关连性。是以纵轴Y表示结果，以横轴X表示原因：用点表示出分布形态，根据分布的形态判断对应数据之间的相互关系的图型，称为散布图。

可藉此观察其中之相关性是否存在。何谓散布图？特性要因图（鱼骨图）可以了解工程上的要因散布图的功用掌握因果之间相关性及程度如何。能检示离岛现象是否存在。原因与结果相关性高时，可观察一变量之变化而知另一变量之变化。散布图的功用掌握因果之间相关性及程度如何。散布图制作步骤步骤一：搜集相对应数据，以三十组以上为佳，并且整理成数据表。步骤二：找出数据之中的最大值与最小值。步骤三：以x,y的最大值与最小值建立x-y座，并决定适当纵轴与横轴刻度。步骤四：将各组对应数据标示在坐标上。步骤五：注记相关必要资料(标题,日期,样本大小,范围,地点,制作者..等)。散布图制作步骤步骤一：搜集相对应数据，以三十组以上为佳，并且散布图的研判散布图可以呈现如下几种原因与结果之间的关系。D.非显著性负相关A.正相关B.非显著性正相关C.负相关E.无相关F.曲线相关0.85<r<10.4<r<0.85-1<r<-0.85-0.4<r<-0.7-0.4<r<0.4散布图的研判散布图可以呈现如下几种原因与结果之间的关系。D.在单相关分析时，若两个变量之相关方向呈直线变化，亦即二者呈等比列变化时，称为直线相关；否则若二者呈不等比变化时，其变化方向呈非直线方向，此时称为曲线相关或非直线相关(Non-LinearCorrelation)。相关变数r表示两变量间的直线相关的程度与方向(正负值)n为数据的组数r为正值表示正相关，r为负值表示负相关，r＝0时为零相关或无相关，亦即二个变数无直线关系。r值的范围为：-1≦r≦1散布图的研判在单相关分析时，若两个变量之相关方向呈直线变化，亦即二如何计算r值如何计算r值如何得到预测方程式如何得到预测方程式散布图的注意事项要取成对的数据30组以上。注意是否有异常点的存在：亦即该点和其它点相距很远，且判定他确实为异常。是否有假相关：虽然数据显示具相关性，但是亦有其它文献或经验认为此二者不具相关性，此时需在深入探讨。是否有必要加以层别：亦即由数据看是具有相关，但将数据分群后却发现不相关，反之亦然。散布图的注意事项要取成对的数据30组以上。WORKSHOP散布图实作某制管课在管控过程中，希望比对出Expert106&107两者在RadialLb的相关性为何，特选出20pcs等级不同的碟片，其数值如下：x:Expert106y:Expert107WORKSHOP散布图实作某制管课在管控过程中，希望比对出结论七大手法口决鱼骨追原因查检集数据柏拉抓重点直方显分布散布看相关管制找异常层别作解析结论七大手法口决组距1.決定Data收集期並收集Data

最少要有50個Data，最好要有100個以上2.找出Data中之最大及最小值Ex:L=23.4S=20.23.決定組數

-------K等於n的平方根Ex:n=50k=74.決定組距h--將最大值減去最小值後，除以組數，再取最小測量單位的整數倍即可Ex:（

L-S）/K=（23.4-20.2）/7=0.46

h=0.5（取最小量測單位之整數倍）5.決定組界值

--由最小值減去最小測良單位的1/2，就是第一組的下限，再逐次加上各組距，直到可含蓋最大值即完成Ex:20.2-0.1/2=20.15（第一組下界）20.15+0.5=20.65（第一組上界、第二組下界）20.65+0.5=21.15（第二組上界、第參組下界）..............................23.15+0.5=23.65（已大於最大值）數據數組數50-100100-250250l以上6-107-1210-20组距1.決定Data收集期並收集Data數據數組數50-1TheEndTheEnd9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。10月-2310月-23