品管七大手法教材

品管七大手法 目录项目 内容 页次1 数据的意义 22 统计资本概论 43 查检表 74 柏拉图 95 鱼骨图 116 散布图 137 管制图 168 直方图 189 层别法 20

数据的意义1.1概要何谓数据(Data)？它是「透过测量所得到的数值和数据。」因此，「测量数据」=「反映事实」1.2数据获得1)搜集「正确」的数据；2)避免「主观」的判断；3)把握「事实真相」。1.3数据类型1)定量数据(QuantitativeData)：量器测度量出来的数据。计量值(Variable)：长度、时间、重量等测量所得的数据。计数值(Countable)：以缺点数、劣品数作为计算标准的数值。2)定性数据(QualitativeData)：感官判断出来的类别数据。类型值(Variable)：如「机型」、「品牌」、「日期」、「班次」、「产品」等记录的数据。1.4数据整理1)「掌握现况」和「评价对策」，都应有数据为依据；2)清楚使用数据的宗旨；3)改善前、后的数据，应具备一致的条件；4)数据搜集完成后要马上使用。1.5数字数据的差异1)机遇原因（ChanceCause）制品的好坏，主要受到四个M：材料（Material）、机器（Machine）、人员（Man）与方法（Method）之影响，但若四者均在标准范围内变化，其变化幅度较为微小，而属机遇原因变化，在经济价值上，此种变化不需采取措施或改正行动。

2)非机遇原因（AssignableCause）非机遇原因又称异常原因，系导致四个M的变化，即：使用不合规格的材料机器故障或工具损坏员工情绪久佳或工作不努力不按操作标准工作，或标准不适当以上四个非机遇原因，所造成变化之幅度较大，会引起大量的不合品，在经济价值上应予以消除。

统计资本概论2.1统计量数1)平均数－代表一群数值的一个数值群体平均数样本平均数2)变异数群体变异数样本变异数3)标准偏差－表示该群数值间差异大小的一个数值群体标准偏差样本标准偏差2.2机率分配-常态分配若从常态母体n(x;2)中，随机抽取一个样本，则结果为x之机率密度(probabilitydensity)是：211211=2

其累积机率密度函数为一平均数为0，变异数为1之常态分配称为标准常态分配。经由变量变换，任何常态分配都可转换成标准常态，其公式如下：在一常态分配中，平均数正负一倍、二倍、三倍标准偏差之机率为P(<X<)=0.6827P(<X<)=0.9545P(<X<)=0.9973

2.3制程能力指标USL－规格上限LSL－规格下限CL－规格中心值Ca－制程准确度(CapabilityofAccuracy)Cp－制程精密度(CapabilityofPrecision)Cpk－制程能力指数(总合Ca&Cp之指标)或下面以图示说明：LSLUSLLSLUSLCLσ相同，故Cp值一樣，綠線μ在中心沒有偏移，故Ca值小，Cpk值大LSLUSLCLμ相同，故Ca值一樣，綠線σ小，故Cp值大，Cpk值亦大在标准常态分配之状况下，Cpk=1时，其OutSpec.之机率为0.0027，亦即不良率为2700DPPM，而在Cpk=1.33时，其OutSpec.之机率为0.000064，亦即不良率为64DPPM。

查检表3.1何谓查检表(Checksheet)？「勾记型的图形或表格，使用它时只须登入检查记号和点数整理，可藉以稽核和分析」。因此，「查检表」=「事实记志」3.2查检表的种类1)纪录用：如【图3-1】，它又称「改善用查检表」。2)点检用：如【图3-2】，它用于「作业实施」和「机械整备」的确认。

作业者机械日期不良种类月日月日月日月日尺寸A1缺点材料其他尺寸缺点B2材料其他【图3-1】车床加工查检表10000KM时定期保养顾客宝号： 日期：车牌号码： 保养费用：车种款式： 行驶公里：作业者：□电瓶液量 □空气滤清器□水箱 □机油□胎压 □分电盘盖□火星塞 □化油器□风扇皮带注：检查调整更换【图3-2】汽车定期保养查检表

3.3查检表制作查检表的内容是依据下述考虑而决定：1)把握项目：待搜集项目和数据样式；2)表格样式：如【图3-3】所示，查检表格式应符合搜集目的；3)记录型式：点检的记录形式，如项目、日期、数目、合计等；4)搜集方式：何人、何时、何地、何物、、、等等。3.4表格使用使用查检表进行搜集数据，待完成后宜检讨下述问题：1)反映事实：印证所获数据是否能反映某些事实？2)独特项目：查看是否有些项目主宰事实，或个别项目间明显差异？3)时间推移：是否有经时变化的趋势？4)周期循环：是否有周期变化的型样？。数据期间：87年第三季检查项目期间案件数目10月11月12月合计画面没有画面//2/////5///////////////////////////////////3542没有彩色///3////4//29电波没有天线/////5/////4////////////////////2029没有方向//////////////////////////////30////////////////////////24/////////////////////////////2983声音没有////4//////6/////515其他抱怨/////5//2///////////////1522案件合计4945106200【图3-3】「电视机故障投诉」状况查检表柏拉图4.1何谓柏拉图？它是「根据类型所搜集的数据，按发生数量大小之类型为序，所编制的频次图形。」一般，柏拉图多加上累计比例的折线。因此，如按「不良原因」、「不良状况」、「不良位置」、「安全事故」或「客户抱怨」等的类型区分，则「柏拉图」=「重点问题」【图4-1】「电视机顾客投诉」柏拉图4.2柏拉图制作1)决定数据期间；2)决定水平横轴：除其他外，按发生数据由大至小，由左至右排定类型顺序；3)决定左右纵轴：依据最大频次和比例决定左、右纵轴的刻度；4)直方图绘制：在横轴个类上，将数据大小按左轴刻度画出直方图；5)折线图绘制：在横轴个类上，将个类数据占总数的累计比例，按右轴刻度画出图点，并用直线由左至右链接；6)附记事项：记入主题及相关数据。

4.3柏拉图使用使用柏拉图，有下述三时机：掌握重点：百分之八十的不良是由百分之二十的原因所造成。发现真因：当制程产品突然冒出罕见缺陷，且某机台的劣品数竟占9907与该劣品总数的94%，此际从该机台下手应可追查到缺陷的真因。效果确认：实行对策一段期间后，改善效果可望在柏拉图上呈现。如果效果明显，不良总数会下降，而重要项目也会有一番大调整。如【图4-2】所示，改善后案件从上季200件降至本季78件；而且改善后「电视机顾客投诉」的前三项是「没有天线」、「没有声音」、和「没有彩色」，已非改善前的「没有方向」、「没有画面」、和「没有天线」。改善前后的比较，可如【图4-2】使用柏拉图显示。【注意】效果确认时应考虑：-不同比较期间的项目和对象是否一致？-季节性的变化是否对数据有影响？-对策外的要因是否对数据有影响？【图4-2】改善前后「电视机顾客投诉」柏拉图

鱼骨图5.1何谓鱼骨图？它是「就特性数值，整理主导影响的潜在要因之间的条理，及要因和特性的因果关系，成为骨状的图形。」如图【图3-1】所示的「特性要因图」，亦常绘成「鱼骨图」，「鱼头」和「鱼刺」各表示「问题特性」和「潜在要因」。因此，「鱼骨图」=「推敲因果」C.3模具尺寸不正確沖型不良B.C.3模具尺寸不正確沖型不良B.人員A.材料D.方法C.機器A.1台虹基材尺寸安定性不佳A.2材料儲存環境不正確B.1自主檢查未落實C.1沖孔位置度C.2底片尺寸不正確D.1製程條件變更5.2鱼骨图制作鱼骨图是按下述程序而制作：问题特性：厘定问题或质量的特性，如「延迟交货频频」；定大要因：推定能支配问题或质量的主要因素；中小要因：推定大要因内之中度、轻度因素；主要原因：推定大要因间之主要因素；附记事项：填上制作目的，日期及制作者数据。

5.3鱼骨图使用使用鱼骨图，有下述三时机：整理问题：将紊乱问题整理出头绪；追查真因：从问题成因中追究出主因；寻找对策：从问题主因中研讨出对策；教育训练：员工解决问题能力的训练。【注意】编制鱼骨图时应注意：把握脑力激荡原则、将要因层别化；5W1H之原则不因好恶决定。【图5-2】对策鱼骨图

散布图6.1何谓散布图？它是「按数据分布型态，来判断配对变量之间对应关系的图形。」因此，「配对数据」=「敲定因果」【图6-1】温度X和硬度Y的散布图6.2散布图作成配对变数：找出关切的两变量。若系因果关系时视因和果各为X、Y变数搜集数据：至少三十组以上变量数对计算组距：各找出两变量的最大值、最小值、和全距标轴刻度：各按两变量的最大、最小、和全距设定坐标轴标绘图点：按各数对的横轴、纵轴坐标，在图上以单点标记标绘心轴：各绘制和的直线，则构成以为中心的I、II、III、和IV四象限。附记事项：何人、何时、何地、何物、、、等等。例如，如【图6-1】所示完成的散布图。

6.3关系性质使用散布图时，常需判断X变项与Y变项的相关性质。可利用为中心的四象限，检视各图点落处于I、II、III、和IV象限的状况，来判定X与Y的关系。以下是各式各样相关性质的判定方式：1)正负相关：当X增加时，Y亦随之增加，它表示因变量X与果变项Y是呈「正相关」；反之，则X与Y呈「负相关」。2)强弱相关：图点分布较密集时是「强相关」，而分布较疏广时是「弱相关」。如【图6-2】所示。3)无甚相关：图点分布散乱时，X与Y之间是「无甚相关」。如【图6-3】所示，各图点分散落处于I、II、III、和IV各象限。4)曲线相关：图点分布呈曲线倾向时是「曲线相关」。如【图6-4】所示，各图点似乎「贴近」某条曲线。【圖6-2】強弱相關(a)强相关【圖6-2】強弱相關【图6-3】无甚相关

【图6-4】曲线相关6.4相关系数自行求算的公式如下：6.5使用散布图时应注意事项：1)不当数据：数据的获得是否质量良好？譬如「不当量测」、「不当期间」、「人为疏失」或「人为篡改」等等。2)假性相关：变量之间本质上是否并无相关性？譬如「中山高交通事故」和「养殖池成鱼骤死」的相关系数可能甚大，可是结论却是荒诞不经：「中山高交通事故和养殖池成鱼骤死之间，关系甚大。」3)层层迭迭：数据的背景条件是否不够特定？譬如「不同机台」、「多人操作」或「不同批号」等等。

管制图7.1何谓管制图？管制图是将「制程样组」和「质量特性」各置于横轴和纵轴的一种折线图，但它事先已绘制「CL」、「UCL」、「LCL」等三条水平界线。如【图7-1】所示，使用管制图时、按时逐次抽样，然后将频次或数值数据，标绘成乙个图点。若生产稳定，则图点理应散落在UCL和LCL两条界线的范围之内，并且图点大多会贴近CL界线。因此，「管制图」=「异常警告」【图7-1】管制图7.2管制图的分析界外点－管制图中已有点落于管制界限外点串型－制程业已偏移或呈现走势非随机－管制图中某组点有非随机的现象三点中有二点在A区或以外（机率=0.005928）五点中有四点在B区或以外（机率=0.034604）连续六点持续上升或下降（机率=0.015625）

八点在心线两侧C区内（机率=0.047183）连续九点在单边C区或以外（机率=0.001953）15点在心线两侧C区内（机率=0.003261）有一点在A区以外（机率=0.002700）连续14点交互升降（机率=0.000122）备注：A区－两倍至三倍标准偏差间B区－一倍至两倍标准偏差间C区－一倍标准偏差间

直方图8.1何谓直方图？它是「就『质量特性』数值的数个相等区间为序，按数据『落入各区间的频次』制作成条图。」「直方图」=「品质概要」【图8-1】汽缸头径长直方图8.2直方图制作数据范围：找出「最大值」和「最小值」。计算全距：由「最大值」减「最小值」而得全距值。组数组距：先参考数据总量决定组数，再求算组距＝全距÷组数。上下组界：求算各组之上、下组界。组中心点：求算各组之组中心点。组中心=（上组界＋下组界）÷2次数分配：点数落入各组之笔数。制作图形：就质量特性为横轴，按各组次数制作成条图。附记事项：记入主题及相关数据而作成直方图。

8.3分布判断常态型：如【图8-2】所示，制程正处于安定状态。锯齿型：如【图8-3】所示，数据搜集或作图方法不恰