工业工程概论课件：质量管理7大手法

质量管理7大手法QC7大手法工作及生活中难免碰到问题，一旦发生问题如不立即解决，小问题也可能变成大问题。然而解决问题蚀要用方法的，而品质管理（QC）手法即使能协助我们迅速且正确解决问题的利器之一。一般问题解决的程序大概可分为汇集→整理→归纳分析→判断决策等阶段，没一阶段都有不同的QC手法可供搭配使用。如果能够充分了解QC手法且运用得宜，就能收集到正确且有效的资讯，并作出精确的判断。QC七大手法特性要因图（Causes

&

Effects

Chart）柏拉图（Pareto

Diagram）检查表（Check

List）层別法（Stratification）散布图（Scattered

Diagram）直方图（Histogram）统计图（Statistical

Chart）QC七大手法口诀排列图（柏拉图）抓重点特性要因图（鱼骨图）追原因直方图看分布点检表集数据控制/管制图找异常散布图看相关020406010080配 誤線 組ミ 付ス け加工部品不良組付け破損圧着不良購入部品不良その他0204060801003025201510509.789.839.889.939.9810.0310.0810.1310.18

10.23●：1号機▲：2号機7月14日7月15日7月16日7月17日7月18日7月19日1号機2号機合計縫製●

▲

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●14216仕上がり●

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●11213汚れ●

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●●25227キズ●

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●▲

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●▲●

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●19625その他▲

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●▲

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●▲

●

●11314合計261111111323801595133.0132.0131.0130.0

129.0128.0127.0126.0123456789101112131415161718192021222324

25散布图4004505005506006.06.57.07.58.0层别法做解析QC七大手法之运用OHP-

5序号方法程序Q C 七

种 工

具点检表层别法排列图鱼骨图直方图管制图散布图1选题2现状调查3设定目标41分析原因5确定主因6制定对策7对策实施8检查效果9巩固措施10遗留问题注：1、特别有效有效有时采用2、简易图表包括：柱形图、饼分图、折线图、雷达图、箭条图QC7大手法QC统计手法1、QC7大手法——特性要因图，散布图，直方图，柏拉图，推移图，检查表，层别法。2、新QC7大手法——关联图法，KJ法，系统图法，PDCA法，箭线图法，矩阵图法，矩阵数据解析法。3、统计方法——推定与检定，抽样计划，控制图，实施计划法，相关回归分析方法。4、其他——抽样技术，官感检查，可靠度QC7大手法1、汇集：须根据事实或数据说明。——应用工具包括：检查表，散布图，层别法。2、整理：厘清问题所在以作为判断重大问题的依据。——工具包括柏拉图，直方图。3、归纳分析：主要针对原因与问题的关系，探讨其相关关系与潜在的原因。——工具有 特性要因图（鱼骨图）。4、判断决策：针对问题所发生的原因，采取有效对策，加以处置。——工具包括 特性要因图，控制图等。一、特性要因图品质是制造出来的———制造的产品具有各种品质特性，但是由于在生产过程中各种输入因素，比如材料、人员、设备、环境、方法等的影响，产品的品质会出现各种不同的品质特性。特性要因——为了解决品质问题，将品质特性（结果）与原因之关系明确化，而在品质管制上造成的因素称为要因。所以利用图表将品质特性的要因表现出来即称为特性要因图。因形状像一只吃完鱼肉，只剩骨头的鱼，所以又称为鱼骨图。一、特性要因图绘制方法——1、决定特性：尺寸、不良率、各种不良现象等；2、列举要因：a、应用5W1H法（what/where/when/who/why/how

），5M1E法（人/机/物/法/环/测量）发掘外因；b、有影响特性的要因全部打开出来；c、要分析至可采行对策或收集数据的要因；d、应用脑力激荡法。（禁止批评，欢迎自由联想，构想越多越好，欢迎搭便车）一、特性要因图3、整理特性要因的形状将列举的要因加以分类整理后，画出大骨，中骨，小骨。4、调查要因的影响度解析过去累积数据及取控制图，直方图，散布图加以分析，确认列举要因是否对特性真的有影响。5、决定特性要因图列举要因中，该追加的追加，该减少的减少，一切以数据为根据。6、其他绘制日期，编制者，其他参考事项……Connector短路作業者治具錫爐材料方法新人經驗不足疏忽溫度速度太快太慢太高太低開口形狀檢驗方向無規定太密pitch過爐方向加工不良距離太近Connector短路特性要因圖作成者:王自強日期:2003/11/03身高与体重高

重? 矮

轻?807570656055504540150160180190170身高(cm

)體重(kg)No.身高体重No.身高体重No.身高体重116556111615521175622172681217662221626231595213166482315848418274141757624162525158631516867251787461625816178752615952二、散布图二、散布图调查两种变量之间的关系品质特性与品质特性的关系品质特性与要因之间的关系要因与要因之间的关系例：a、材料热处理时，某一材料与硬度之间的关系；b、锡铅中，锡铅比例与温度之间的关系；c、电镀处理时，电镀时间与电镀镀层厚度之关系；d、锡膏厚度与印刷时的压力之关系。二、散布图绘制方法1、收集数据收集50~100对相应之数据，至少30组；2、决定横轴与纵轴一般以横轴代表异因，纵轴代表品质特性。若是要因与要因或品质特性与品质特性，则可任意决定。3、绘图将收集之数据绘与坐标轴相应位置上。4、判读散布图把握正确资讯，采取正确必要的措施二、散布图散布图的判读1、正相关X增加时，Y也跟着增加，欲管制Y时只需管制X；2、负相关X增加时，Y反而跟着减小，欲管制Y时只需管制X；3、不相关X无论如何变化，Y均无明显变化。三、柏拉图柏拉图柏拉图分析是以80：20原理进行重点分析的图表。不良/缺点项目依数量之大小进行排列，横坐标为不良/缺点项目，纵坐标为不良/缺点数量或累积百分比，分析出重点不良/缺点项目作为改善对象或改善目标。三、柏拉图绘制方法1、决定分类项目：以产品或制程制定检查项目或不良原因；2、收集数据：以某一期间收集特定问题的检查记录；3、依数量大小排序整理数据，如下表：不良／缺點不良／缺點數 量累積數量累積百分比％代 號名 稱1ＡQ1Q1Q1／T2ＢQ2Q1＋Q2(Q1＋Q2)／T3ＣQ3Q1＋Q2＋Q3(Q1＋Q2＋Q3)／T．．．．．．．．．．．．．．．ｋＫQkQ1＋Q2＋,......Qk100總 計Ｔ三、柏拉图4、绘制不良分析图（柏拉图）a、横轴依不良个数大小顺序取不良项目；b、纵轴取不良数或不良率；c、依不良数之大小顺序从左至右绘出条形图表示之；d、累积不良率则使用曲线图表示之。5、计入必要项目数据的时间，数据的数目等。不良項目個數不良佔有率累計不良率短路8341.541.5空焊5427.068.5撞件2512.581.0破損126.087.0反向84.091.0其他189.0100.0Total200100.0-8354251281841.568.581.087.091.0200180160140120100806040200短路空焊撞件破損反向其他不良項目不良個數100.090.080.070.060.050.040.030.020.010.00.0不良分析圖累積不良率三、柏拉图8381403016288.33%94.59%97.68%69.40%81.92%050010008980.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%100.00%不良数898

162

83

81

40

30

不良率69.40%

12.52%

6.41%

6.26%

3.09%

2.32%

累计不良率69.40%

81.92%

88.33%

94.59%

97.68%

100.00%

隔音垫顶蓬后搁板备胎盖板地毯其它举例**企业2007年度制程报废不良统计---按产品别分798275102932697.99%90.80%82.92%61.67%020040060080010001200料机人法环0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%100.00%**企业2007年度制程报废不良统计---按因素别分ABC分析法A类0~70%，主要影响因素B类70~90%，次要影响因素C类90~100%，一般影响因素ABC的划分不是绝对的330差

因素内 外 平径 径 面超 超 度差 差 超3322020090100缩水毛刺60其它C类帕累托曲线75A类500频数（件）551000B类50累积百分数（%）

9185100课后作业（自行完成）张女士结婚五年以来与丈夫发生纠纷如下不做家务28次深夜不归

5次不良嗜好

5次没送礼物

1次胡乱花钱

3次婆媳关系50次异性交往

8次请制作柏拉图并用ABC法分析网上查询排列图（柏拉图）画法，利用excel绘图(元)改善前(％)(元)改善後(％)250001002500020000

752000010015000累計15000累計10000100005000255000支出金額

0050

比率

支出金額

0050

比25

率

伙

零

水

教

交

其食

用

電

育

際

他費錢瓦費

費斯費伙

零

水

教

交

其食

用

電

育

際

他費錢瓦費

費斯費效果改善效果之确认效果确认的柏拉图制作要决必须两个柏拉图并排，分为改善前与改善后。收集数据的期间和对象必须一致。季节性的变化应列入考虑。对於改善项目以外的要因也要加以注意。四、直方图收集数据之目的整批产品的分布与变异品质规格的平均值与变异确认项目１、分布的形状2、分布的中心值3、分布的散布情形4、与规格的关系四、直方图直方图的绘制方法1、收集数据作直方图，数据至少50个以上，一般情况下，数据个数多少，称为样本大小，用n表示。2、整理数据将数据整理，找出最大值，最小值。3、决定组数分组的组数并没有统一的规定，但太多或太少组皆会使直方图失真。a、分组组数依据样本大小n决定；b、最大值减最小值的差（R），用2，5，10等相关数值除之样本大小

ｎ建议分组数

ｋ50 ～ 1006 ～ 10100 ～ 2507 ～ 12250 以上10 ～ 25四、直方图全距 R

)=最大数(Max)-最小数（Min）组数=

R

/2,

5,10。4、决定组距组距h可由组数k除以全距R来决定，如下式组距（h）=全距（R）/组数（k）一般取h值为量测单位之整数倍。四、直方图5、决定组界组界即是每一分组之上下界限值，其决定之方法如下：第一组下界Ｌ1＝MIN｛Xij｝－ 量测单位／2第一组上界Ｕ1＝Ｌ1 ＋ h第二组下界Ｌ2＝Ｕ1第二组上界Ｕ2＝Ｌ2 ＋ h第ｉ组下界Ｌi＝Ｕi-1第ｉ组上界Ｕi＝Ｌi ＋ h第ｋ组下界Ｌk＝Ｕk-1第ｋ组下界 Ｕk ＝ Ｌk ＋ h ＞ MAX｛Xij｝则停止6、计算组中点各组均以组中点为代表值，其计算方法如下：组中点=（Li+Ui）/2四、直方图7、计算次数并作次数分配表将组界，组中点填入次数分配表，将原数据依其值归类于某一组并以计票的方式以“////”字划记各组之次数。8、绘制直方图以组界或组中点为X轴，次数为Y轴，再以各组之组距为底边，次数为高，对每一组绘制长方形，相临的组其长方形需仅靠在一起，不要有空隙。9、记入必要事项收集数据期间，样本大小，品质特性的单位，测定日期，测定者，必要的批号等。顺序测定值1～101.361.491.431.411.371.401.321.421.471.3911～201.411.361.401.341.421.421.451.351.421.3921～301.441.421.391.421.421.301.341.421.371.3631～401.371.341.371.371.441.451.321.481.401.4541～501.391.461.391.531.361.481.401.391.381.4051～601.361.451.501.431.381.431.411.481.391.4561～701.371.371.391.451.311.411.441.441.421.4771～801.351.361.391.401.381.351.421.431.421.4281～901.421.401.411.371.461.361.371.271.371.3891～1001.421.341.431.421.411.411.441.481.551.37测量100个外围尺寸单位：mmMax=

1.55Min=1.27决定组数A.n=100,

k=6~10.B.

Max=1.55 Min=1.27R=1.55-1.27=0.280.28/0.02=140.28/0.05=5.60.28/0.01=28为方便计算，此例我们使用A方式,以10组计算决定组距组距=全距/组数=0.28/

10=0.028≈

0.3L1＝1.27-

(0.01/2)U1＝1.265+

0.03＝1.265＝1.295L2＝1.295U2＝1.325L3＝1.325U3＝1.355L4＝1.355U4＝1.385L5＝1.385U5＝1.415L6＝1.415U6＝1.445L7＝1.445U7＝1.475L8＝1.475U8＝1.505L9＝1.505U9＝1.535L10＝1.535U10＝1.565四、直方图计算组中点组中点=

(

L1+U1

)/

2= (1.265+1.295)/2=

1.280计算次数并作次数分配表組

界組中點XMED次數劃記次

數fi1.265-

1.2951.28/11.295-

1.3251.31////41.325-

1.3551.34

////

//71.355-

1.3851.37////////////////

//221.385-

1.4151.40////////////////

///231.415-

1.4451.43////////////////

////251.445-

1.4751.46////

////

101.475-

1.5051.49

////

/61.505-

1.5351.52/11.535-

1.5651.55/1四、直方图塑膠殼4722 23251060510201525301 1 11.281.31

1.34

1.37 1.4 1.431.461.491.52

1.55尺寸(m

m

)個數四、直方图母子山型代表整個數據的出現過程中有某種異常的原因存在富士山型代表數據在充份管理狀態下出現雙峰型代表兩種不同性質之數據群混合一起离岛型，不同东西混入不同制程混入四、直方图絕壁型代表數據從某一點以外被取走桂林山水型代表數據的讀取有偏好或分組不恰當挑选超出规格测定方法或分组不良四、直方图四、直方图与规格之比较規格变异小，平均值在正中间中心值偏移，必须有所对策，将平均值移至中心規格变异过大，若中心移动，则会出现不良品，需减少变异規格規格已偏移，需缩小变异调整中心位置規格确认规格缩小变异或放宽规格規格四、直方图五、控制图控制图是用于分析和控制过程质量的一种分析方法;控制图是一种带有控制界限的,反映过程质量的记录图形,图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量);横轴代表按照时间顺序(自左至右)抽取的样本号；图内有中心线（记位CL），上控制线（记为UCL）及下控制线（记为LCL），三条线，见下图：五、控制图控制图示例上

控

制

界

限(UCL)中心

線(CL)下控制界限(LCL)注意如下几点：V确定产品型号、工序名称、品质特性。V确定子组大小（4-5）、按照频率收集100个以上数据。V计算各组的平均值X(取测定值最小单位的下一位小数)V计算各组之极差RV计算总平均V计算极差的平均值RV计算控制界限vX控制图:中心线(CL)=

Xv控制上限(UCL)=v控制下限(LCL)=v控制上限(UCL)=v控制下限(LCL)=XX

A2

RX

A2

RvR控制圖:中心线(CL)=

RD4

RD3

R五、控制图六、层别法层别法的意义：影响产品品质的原因很多，可能来自于人员、物料、方法、及机器设备等各个因素，在生产中，这些因素皆牵扯其中，若无法将这些引起变异或异常的因素区别分开，品质将无法获得改善。所以为了明确引起变异的原因来自何处，就必须针对各项因分别收集数据，加以比较，因此将人员，