品管七手法T课件讲义教材

1品管七手法21、近代质量管理的基本观念

有无顾客抱怨？有无退货？有无设计经常变更？

Sample总是无法及时送样

sample总是多得作不完有无部门相互推诿?why？howNothingwrongAnythingright产品合格才出厂如果有！是否该思考！什么样的产品研制质量理念？才能产出符合顾客需求的产品3以前的经验口碑的传播产品或服务的形象顾客对产品或服务的期望顾客心目中的品质规格顾客对产品或服务的认知实际的产品或服务管理阶层对产品或服务的概念公司订定的品质规格1.1顾客对产品或服务认知与期望的差距质量的认定有无差距?差距之1差距之3差距之4差距之2顾客的领域4【何谓品质】1.Deming：质量是由顾客来衡量，是要满足顾客需求，让顾客满意的。2.Juran(1974)：质量是符合使用，是由使用者来评价的。3.Crosby(1979)：质量是符合于要求的。4.Shetty&Ross(1985)：质量是商品或服务能满足顾客需求之能力。5.Culp,Smith&Abbott(1993)：质量是由做对事情及准时第一次就做好之结果，于是能满足顾客之期望与需要。6.日本工业标准(JISZ8101)：质量是所有特性的全部，包括决定商品或服务是否能满足使用者之目的的绩效。7.ISO9000：质量是商品或服务之所有具有能满足明确的或隐含的需要之能力的特性、特质的全部。1.2品质定义及演进研制从认识品质开始5【品质观念】1.质量是顾客满意。2.质量好，效率才会高，成本才会低。3.质量是在可负担的价格下可接受性的。4.做好质量是每个人的责任。5.质量是符合规格的。6.第一次就做好。7.下工程就是顾客。

观念影响思维思维主宰行动行动改变命运Findabetterway止于至善1.2品质定义及演进6品质的历史面品质的观念面质量的制度面作业员的质量管理

↓

领班的质量管理

↓

检验员的质量管理

↓品质是‘检查’出来的品检(QI)

全面质量管理质量是‘习惯’出来的全面品保(TQM)

统计的质量管理质量是‘制造’出来的品管(QC)

↓↓↓

质量保证质量是‘设计‘出来的品保(QA)

↓↓↓

全面质量管理质量是‘管理’出来的全面品管(TQC)

↓↓↓门品斤斤贝7

1.2.1质量管理（QualityControl）

1.定义：为达到质量要求所采取的作业(专业与管理)技术和活动。

2.要点：◎对象是制(过)程，结果能使被管制对象达到规定的质量要求。

·◎贯穿于质量形成的全部过程。

·◎目的以预防为主，透过预防措施来排除质量环各个阶段产生问题的原因，以获得期望的经济效益。

·◎具体实施主要是影响产品质量的各环节、各因素制订相应的计划和程序，对发现的问题和不合格情况进行及时处理，并采取有效的纠正措施。8

1.2.2.质量保证（QualityAssurance）

1.定义：（ISO8402.3.4）

为了提供足够的信任表明实体能够满足质量要求，而在质量体系中实施并根据需要进行证实的全部有计划和有系统的活动。

2.理解要点：

◎目的是提供信任，一是内部的信任，对象是公司的领导者。二是外部的信任，对象是客户。

◎信任源于品质体系的建立和运行，建立减少、消除、预防质量缺陷的机制，只有这样的体系才能说具有质量保证能力。◎产品的质量要求(产品要求：过程要求、体系要求)，必须反映顾客的要求才能给顾客以足够的信任。

◎证实的方法：

a.供应方合格声明。

b.提供形成文件的基本证据。

c.提供其他顾客的认定证据。d.顾客亲自审核。

e.由第三方进行审核。f.提供经国家认可的认证机构出具的认证证据。9

1.2.3.质量管理（QualityManagement）

1.定义：（ISO9402.3.2）

确定质量方针、目标和职责并在质量体系中透过诸如质量策划、质量管制、质量保证和质量改进使其实施的全部管理职能的所有活动。

2.要点：

(1).质量管理是下述管理职能中的所有活动。

a.确定质量方针和目标。

b.确定工作职责和权限。

c.建立质量体系并使其有效运行。

(2).是在质量体系中透过质量策划、质量管理、质量保证和质量改进一系列活动来实现的。

(3).组织要做好质量管理，应加强最高管理者的领导作用，落实各级管理者职责，并加强教育、激励全体员工积极参与。

(4).应在质量要求的基础上，充分考虑质量成本等经济因素。10

1.2.4.质量成本的发展历程

1.失败成本时代(1935年以前)

经济快速扩张，产品供不应求，生产者只重视生产速度而非产品的品质，失败品便大量产生。

2.评鉴成本时期(1935-1970)

因战争的影响，军需品的质量要求大为提高，发展出抽样及检验技术，减少瑕疵品流出厂外的机会。

3.预防成本时期(1970-1988)

美国制造业受到日本与欧洲高质量产品的竞争，到产品质量不佳，市场占有率下降、销售量大幅萎缩，迫使重视制造程序中预防成本的投入。

4.超预防时期(未来趋势)

虽可使制造的质量达到一定水平，但低成本更是企业获利的保证。进一步要求增加预防活动支出的效益，将注意力集中在研究与发展费用的投入，在设计时间便确保产品的质量，藉以减少鉴定瑕疵品的支出，失败成本也可因为质量问题获得根本的解决而大量减少。11

1.2.4.1预防成本的组成内容

1.质量管理工程：

品管计划之开发及执行，品保体系之稽核评价，数据分析和矫正措施，管制设备之设计与发展，检验、量测工具之设计，以及可靠性工程计划等相关费用。

2.质量会议

非品管人员参与TQC(TotalQualityControl)委员会议、质量改善之专门会议、因质量问题召集之会议以及市场质量反映会议等工时薪资成本。

3.品管活动：

公司同仁参与品管圈活动、品管宣传周、月之活动、观摩外界品管研讨会，以及加强质量意识文宣活动所引发之相关费用。124.新产品审核：

新产品试作及购买竞争品牌作比较分析之费用。

5.品管训练：

公司举办品管讲习班，员工参与外界举办之品管训练班，订阅品管书刊杂志，以及前往技术合作公司质量实习所引发之成本。

6.供货商设定、评估与辅导：

新供货商认定、进料质量问题点辅导改善，以及质量水平评估等费用。

7.其他费用：

其他机能之质量计划、文书与杂支，以及其他防止不良发生所引起之费用。13

1.2.4.2鉴定成本的组成内容

1.进料检验：

内外购物料零件之验收、场地设备、水电、搬运设备、人员、及其他文具等必需品之费用。

2.制程品质稽核：

在线检查人员工时与制程抽查工时等薪资成本。

3.成品质量保证：

成品抽查人员之工时薪资成本。

4.检验仪器之保养与校正：

仪器保养、管理、仪器校正分摊花费、仪器送外校正费用以及仪器修护等费用。

5.检验仪器折旧费：

为检查产品、零件之质量所使用之设备及可靠性试验所用设备之成本。146.材料、成品检查损耗：

破坏试验所损耗之物料成本。

7.可靠性实验费：

工作人员工时、损耗之物料及其他相关费用。

8.现地安装试验：

产品送至顾客处，派人往安装试验时所引发之成本。

9.委托试验：

委托检验局或其他机构之试验费用。

10.签证及其他费用：

申请国内外各类品管签证之费用，如正字标记、品管团体奖、分等检验、公证检验等相关费用，以及其他相关文具等杂支。15

1.2.4.3.内部失败成本的组成内容

1.报废：

经加工后因质量不良，而无法修复之半成品或成品之制造成本

(但须扣除剩余价值之金额)。

2.重加工：

经品管检查未达质量标准，须重新加工所引起之工时及物料等费用。

3.空闲时间损失：

因质量问题导致停线，所损失直接工时及物料等费用。

4.其他费用：

进料不良之损失、处理质量不良及矫正工程之费用、重检验费用、失败分析费用与产品降为次级品之损失。16

1.2.4.4.外部失败成本的组成1.服务材料支出成本：

保证期间内免费更换零件材料或因其他原因未能收费之零件成本。

2.抱怨处理损失：

因顾客抱怨而引起之费用，如工时、差旅费、邮电费等费用。

3.折让损失：

因质量欠佳而折价出售之损失(库存过久导致内部拍卖或廉价出售)。

4.延长保固损失：

因质量欠佳延长保固期免费更换零件材料及相关服务费用之成本。175.逾期交货赔偿：

因质量不良而延迟交货所付之赔偿金。

6.新品交换损失：

产品售出后，因顾客不满退回交换之损失。

7.服务费用：

保证期间内免费服务之工时、交通费、设备费。

8.其他费用：

派往全省各区支持服务之损失、因售后质量不良引起之损失(商誉损失)。18

1.2.4.5.分类质量成本与获利率间的关系为何？

◎质量与获利率之关系:需了解成本管理与质量成本制度◎将预防成本归属与附加价值活动有关之成本。◎将鉴定成本、内部失败成本及外部失败成本归属为不具附加价值之成本，◎将作业基础成本制度与质量成本制度作一完美结合，以提供企业时间、成本、及质量等相关信息。19◎质量信息系统对一个以制造为主的企业而言，产品质量的好坏可说是其生存之命脉，而一个完整的质量信息系统(QualityInformationSystem，简称QIS)，则关系到能否及时有效的掌握产品质量变化的状况，进而追踪并且改善之。

ISO9000系列认证制度，详细规定了各项品保作业规范，随着计算机软硬件功能效率的提升，QIS的建置已是可望又可及的目标。从而带动质量管理进入实时(RealTime)境界。一个完整的质量信息系统,至少需具备下列三项要点：一、实时的数据处理。二、完整的资料搜集。三、统计化的资料分析。2、如何收集数据20

一、实时的数据处理产制或组装藉由自动化设备完成，机台设定值或是产品检测数据以文字符串或一定文件格式，透过RS232或其他兼容之端口将数据输入计算机，进行实时的制程监控，将异常状况或讯息透过警示讯号、E-MAIL或是讯息发送方式通知负责人员外，并可透过Loader程序，将这些数据输入数据库软件，以备数据归档或作为后续分析之依据。

二、完整的资料搜集一般制程数据无法自进料检验结合制程检验直到最终检测所有相关数据。其次是数据无法配对，空有完整的各制程段落数据而无法互相配合使用。上述通病肇因于企业体导入或建置如MRP、MES、ShopFloorControl等套装系统软件有不同之数据结构，或字段代码定义方式，造成数据无法连成一线。慎选可跨平台运作并可撷取异质性数据库之系统软件。21

三、统计化的资料分析◎利用统计原理让品质由抽象之概念成为具体的数字。◎

SPC决非只是算算良率，画画趋势图、柏拉图而己。除了对生产线进行恒常的监控外，更需学习如何利用统计方法进行制程上的改良，真正做到预防不良的发生，而非消极的追踪既定之事实。◎在SPC活动中有所谓品管七大手法，管制图、制程能力分析、柏拉图、要因图、散布图、层别分析及查检表等。应用这些方法时应注意如何

落实PDCA循环(Plan-Do-Check-Action)。◎图表显示己发生之异常现象，应确实找到根本原因，同时采取适当的行动，否则各式各样的图表都只是表面文章。22

三、统计化的资料分析◎品质参数之检测，决不是少数一两项，要善加利用批次化执行图表程序，配合汇整后精简之质量异常讯息，透过E-mail或无线传输方式，于

第一时间通知处理人员，并严格执行责任制。◎品管七手法只是开始，重点是对品质参数恒常的监控。◎统计上的假设检定、描述性统计量的计算、回归分析、变异数分析、相关系数分析、甚至多变量统计分析等，均应运用在质量良率提升过程中。◎选择一个具弹性之用户操作接口，配合二维、三维彩色图形协助解释抽象之统计数据。而输出文件格式，亦需配合目前常用之格式如HTML或GIF、JPEG等，或是未来无线传输器材所需如WML或通用之XML等23

收集数据

运用图表

归纳、演绎及解析

持续改善数据:说出事实图表:一目了然归纳:检核表、柏拉图、直方图、管制图、散布图演绎:层别法、特性要因图持续改善:

findabetterway

止于至善1.检核表法:照表操课2.层别法:抽丝剥茧3.柏拉图法:擒贼擒王4.特性要因图法:一网打尽5.直方图法:明察秋毫6.管制图法:了如指掌7.散布图法:关系分明品管七大手法24质量管理，乃依据消费者之需求

为导向，掌握消费者及其要求，利用品管之技术，促使产品价廉物美、安全无虞、准时交货的具体实现。「凡事讲求数据」，是现实的工作中耳熟能详的一句话。数据最主要的基本观念乃是：数据=事实但当数据无法反映事实时，质量不但不能保证，反而会造成难以收场的大灾难解决问题的第一个步骤，即是根据事实判断后再采取行动2、如何收集数据25◎认清所谓「事实」--需追根究柢以求真因确认why征兆≠问题≠原因：可能源自于为某些目的或愿望而扭曲、附会或编造引自错误、易于误解之数据或文词不充分的立场、视野或信息

依数据、状况推想或记忆的

用文字描述的

观察状况的

数据表达的

◎掌握「事实」的要领：

*超然的立场--以平常心探讨各立场视野。

*与目的相关--相关于目的，影响措施的。

*从四现着手--现人、现物、现时、现地。2、如何收集数据26*完整的记录–(A)优先采用数据及明确用词。

(B)设计并运用查检表(必要的项目、易记易整理的字段、易存易查的档案编码)。

(C)适当的采样期间、数量与正确度。

(D)适当地将语文情报，转换成数据。

(E)数据相比较时，相关条件要相同。

(F)数据收集后，要及时处理与运用。

(G)选用适当统计方法处理并以图示。*依层别收集、处理，判别相关要素：人员/方法/机具/材料/检验/环境

*关联的印证--6W&PRT

间的关系程度。

人(Who)、事(what)、时(When)、地(Where)、物(Which)、因(Why)

过程(Process)、结果(Result)与延续的趋势(Trend)等澄清关系。2、如何收集数据27产生有用情报的模式情报←→问题→数据→分析→沟通→问题之循环方式且情报的产生是起于问题且终于问题◎精确构思所需响应的问题。◎收集与问题有关的资料和事实。◎分析这些资料以决定对问题事实的答案。◎以一种清楚沟通的方式展示数据,以回答问题。资料=证据(Data=Facts)情报=问题的解答情报包括数据但数据不一定包括情报你知道问题的严重性吗？2、如何收集数据282.1.资料收集的规画

为有效资料收集的规划，可沿下列方式进行:1. 1.什么问题我们需要回答?2. 2.对问题的答案，我们将会如何认知与沟通?3.何样的数据分析工具，会被我们想拿来使用?(柏拉图,直方图,条形图表,等等)4. 4.在构思的工具中，我们需要何种类型的数据以回答问题?5. 5.在哪个流程中，我们能够得到这数据?6. 6.在流程中，谁能够提供我们这数据?7. 7.我们应如何从这些人中，以最小的努力和错误机会，来收集这资料?8. 8.我们需要什么附加的情报以为将来分析，参考,与追溯?292.2.影响数据问题的机构限制部门限制由于财力、人员和设备的限制，大多数公司的监测和数据收集的基础架构是残缺不全甚至是不存在的。在资源有限的部门中保持训练有素的人员是很困难的。数据管理在许多公司，数据管理的基础设施薄弱，数据报告是支离破碎的。没有一个中央汇集系统，各项类数据可能仍然分散在许多部门之间302.3.影响数据问题的技术限制定义的差别在一些情况下，正在测量的对象定义是很模糊的，容易造成误解。在另外一些情况下，公司报告与顾客标准不一致。尤其不昜量化的项目，“色泽、触感、外观”等不同公司标准不同测量的概念和技术困难1.在流程多的制程作业上测量某些变量是困难或花费很高的。2.对测对象的重要性及相关性不清楚时会造成数据分析的困扰。312.4.报告的数据收集方法及质量控制收集数据

应定期的收集数据提供参考指针计算之用。数据收集程序应能保证数据之可靠性，并考虑一些因子诸如可获得性、足够性、科学和有效之统计及可验证性。数据收集应有品管和品保措施支持，以保证所获得之数据是分析及决策所要的型式和质量。数据之收集可以从：监督与量测

面谈与观察定期报告

盘点和生产记录

财务和会计记录

采购记录

环境审查、稽核或评估记录

环境训练记录

科学报告和研究

政府单位、学术机构和非政府组织供货商和承包商

客户、消费者和利害相关团体产业公会

32◎收集之数据应加以分析并转换成能够描述质量绩效之信息，以各类型指标之方式表示。◎为避免造成结果之偏差，所有收集之相关和可靠数据均应列入考虑。◎数据分析可以包括数据之质量、有效性、足够性和完整性，以便能产生可靠之信息。◎描述质量绩效之信息可经由计算、最佳估算、统计方法、图表方法或用指引，加总或加权而得。2.5.分析和转换数据33

◎从分析数据而得之信息，以各类型指标表示，应和组织各部门之质量绩效基准比较。◎比较的结果可以显示出各部门质量绩效是否有进步或缺失，也有助于了解为何绩效基准可以或不能达成。◎描述组织各部门之质量绩效信息和比较结果，应向管理阶层回报，做为采取适宜之管理行动，以改进或持续各部门之质量绩效水平之依据。2.6.评估信息342.7.报告沟通

◎基于管理上之需要，质量绩效之报告和沟通可提供有用之绩效信息给组织内、外之利害相关部门。◎质量绩效之报告和沟通的好处包括：帮助组织达成其质量绩效基准。

对公司之质量政策、质量绩效基准及相关达成事项之提升其认知程度和提供意见交流。

显示组织对改进质量绩效之承诺与努力。

回应对组织质量考虑面之关切与疑问。

35◎收集来自生产设备的realtime实时数据，提供给生产线人员和制造管理人员。◎可供复查追溯生产线和机器状况、生产量和机器故障数据。◎帮助工厂管理人员确定他们是否能够达到生产目标，并提供有关机器利用率和停机原因的准确信息。◎个别机器操作员就可以从一个屏幕上就可以看到整条生产线的状况，即使是多个厂商的混合生产线也是如此。◎机器故障、部件供应中断和产量不足方面的报警都可以发送到操作员和生产线监督员站，从而能够对会导致生产停顿的事件作出快速反应。ProductionMonitor（生产监视器）36如果您的计算机信息系统遇到火灾该怎么办？

平时需建立一套灾难恢复计划，界定并发展出一套在灾难发生之前就预定的灾难恢复计划。找寻专业顾问或自行发展设计并实现一套备份/恢复计划以确保业务实时恢复并帮助防止关键数据丢失。

一般的灾难恢复计划包括如下四步骤。

数据收集：

界定运行客户业务所必要的系统列表。

每一必要元素的软硬件储备。

备份及数据恢复软件与硬件列表。

37文檔工作：运行业务关键系统所必须的硬件软件列表

每一单一元素的备份策略。

每一单一元素的备份过程。

最新备份的非现场存储的备份循环策略。

每一单一元素的恢复过程，包括软件包的特别安装指令。

运行每一关键应用所必需的过程列表。

灾难恢复检查列表，灾难恢复时需要一步一步完成的操作指南。

审核：

至少每季度应当执行一次审核过程。

测试：

运用租用设备或非现场设备实施部分灾难恢复计划。

38统计是采取「根据数据与事实发言」的管理方法，除了客观判断事实外，亦应具有相当合理的说服力。而在QC活动中所采取的统计手法，均极为简易，即一班所谓的「QC七大手法」。QC统计手法概述统计手法ＱC七大手法三不政策三现主义

不制造不良品

不接受不良品不良品不后流以现实合理的眼光，来观察产生不良情形的现场与现物39检核表为奥斯朋博士所设计，其方法为列出几项问题来检核，如:有无其他用途?可否利用其他创意?可否改变?可否扩大?可否缩小?可否替换取代?可否颠倒重排?可否省略或简化?此法简捷明了，容易提供发明线索或完成发明的关键。3、查检表系统地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。

用在对现状的调查，以备今后作分析；对需调查的事件或情况，明确专案名称；确定资料收集人、时间、场所、范围；资料汇总统计；必要时对人员进行培训；40

查检表是使用简单昜于了解的标准化表格或图形，作业时仅需填入规定之检查记号，再加以统计汇整其数据，即可提供量化分析或比对检查用。查检表记载的项目（５W１H）What：目的何在？Why：为什么？Who：由谁做？How：何种方法？When：何时做？Where：在什么地方？3、查检表41

数据之记录一定要很容易。KISS原理(KeepitSimple,Stupid.)

表格的展开就是流程详实填写、按时收集，表格需让人昜懂昜填站在用户立场思考表格设计(尤其生产作业的人都很忙)

表格的设计若能满足使用者作业需要，将会很乐意地替你记录这个数据，并共同参与问题的解决。3.1.查检表设计

3.2.准备如何使用表格之说明书数据复杂的程度何人应负责此资料之收集。召开一个填表说明会议，训练人员了解应如收集资料。

在表格设计时简单的指导纲要对数据的输入之正确性绝对有帮助的。42

3.3.验证表格形式与说明书之有效性由于误解数据表格填写的方法，而引起错误。因为表格设计者未完全考虑流程中所有的变量，最后发现仍需要一些额外的情报。因为表格太困难致使数据收集在问题流程中夭折。因为填写表格之人员害怕此情报会对其不利，致数据不完整或偏移。解决方式(1)在问题开始之前，验证所有应考虑的变量，是否已经尽力。(2)所有资料收集者的训练。(3)在改善期间执行稽核。43

3.4.训练培养资料员确认此训练是否能够涵盖此研究的目的

(即情报问题的解析),

如何运用数据,解释表格每个项目之意义,

完整范例之演练:讨论完全与不偏资料的重要性与提出任何相关的评论

3.5.稽核此流程并验证其结果透过稽核随机抽样整个表格并观察数据收集的过程。在开始分析这个数据前，记得验证其结果。如何转译这些所收集的资料(核对所收集之资料量，察看有遗失或不正常的观察事项，并且对于可能在数据收集过程中产生于偏移的模式资料中，找出内部的变异。44铸造不良情况检查表

查检表示例45

v用于分析和掌握资料的分布状况，以便推断特性总体分布状态的一种统计方法。v注意几点：§确定过程特性和计量标准值；§收集数据，必须是计量值资料；§资料针对一个范围时期收集至少50-100个；§确定全距R、分组数K、组间距h及分组组界；§作次数分配表；4、直方图46A.次数分配表的制作1.求全距2.分组k＝5*logN，k＝1+3.32*logN3.定组距C＝全距/（1+3.32*logN），组距为简单、整数4.上限（每一组最大值）、下限（每一组最小值）、组中点、组限5.组限不可重迭，需包含所有之观测值6.组距等宽7.绝对次数、相对次数8.组距若非等宽，相对次数需除以组距倍数B.把次数分配表化成图1.次数直方图2.次数多边型C.对一个次数分布图所应注意的事项D.累加次数分配表及图的制作：肩型曲线4.1怎么画直方图47绘制直方图之前要先

(1)样本数，依据样本数来决定(2)分组数，再决定(3)每组之组距与组界设计(4)次数分配表，最后再依据次数分配表来绘制(5)直方图

如果我们有一组数据如下：~63

60

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61组组vfbmrsln别别下组界上组界组中值次数累积次数at

orbelow59.5000159.5060.5060.0022260.5061.5061.0035361.5062.5062.00611462.5063.5063.00819563.5064.5064.00524664.5065.5065.00327765.5066.5066.00229866.5067.5067.00130above67.50

=63.1σ=1.72906组别下组界上组界组中值次数累积次数4.1怎么画直方图48表列出美国50州中每一州的65岁以上居民所占比率。4.1怎么画直方图49第l步：将数据的数值范围分成同样宽度的组(class)。表中的数据从4.6

一直到18.4，所以可以选择以下的分组：4.0<65岁以上居民比率≦5.0

5.0<65岁以上居民比率≦6.0

.....

18.0<65岁以上居民比率≦19.0组界定义要非常明确，每个观测值只能被归入一个组。若有某一州的65岁以上居民占全州人口5.0％，则这一州属于第一组，如果是5.1%就属于第二组。第2步：数一下每组中观测值的个数，以下就是数出来的结果。50第3步：画直方图。首先，把你要展示分布的变量在横轴上标示出刻度。在这个例子当中，这个变量就是『65岁以上居民所占比率』。刻度从4到20，这样就包含了我们选定的组的所有范围。然后把计数的刻度标示在纵轴上。每一个长条代表一组，长条底部涵盖该组的范围，而长条的高度代表该组的计数。画图时长条与长条之间不要有空隙(除非有一组是空的，此时它对应的长条高度是零)。下图就是我们的直方图。51直方图看起来像直方图，但和直方图有好几点不同：直方图的底部刻度都间隔同样的单位数。而直方图没有所谓底部刻度。直方图里的长条宽度有意义－－每个长条的底部涵盖一组变数值。长条高度代表该组的计数。直方图的长条宽度没有意义。直方图中的长条互相邻接，没有空隙(除非有的组计数为零)，因为整个图的底部必须涵盖变量观测值的所有范围，不能有任何缺漏。◎直方图的目的是什么？

直方图可能有那些基本模式？

每一种基本模式透露了那些重要的讯息？◎如何运用直方图来改善质量？在直方图中的高度与宽度分别代表那些统计意义？』

『高度应该是代表集中趋势，宽度则应该是代表离中趋势52

4.2解释直方图画统计图本身并不是最终目的，画统计图之目的是要帮助我们了解资料。在你(或你的计算机)画完图之后，一定要问：『我看到了什么？』以下是审视图形的一般策略：型态(pattern)及偏差(deviation)

在任何一组数据的图形里，我们要找的是一般型态，以及有异于一般型态的显著偏差。离群值

一组数据的任何图形之离群值，是指落在图形一般型态之外的观测值。分布的一般型态

要描述分布的一般型态：

找出中心(center)及离度(spread)。

看看该分布是否有可以用简单的话描述之形状。53对称分布(symmetricdistribution)

若直方图的左半和右半大致上可看成互为镜中影像，则称该分布为对称。54偏斜分布(skeweddistribution)

假如直方图的右边(包含观测值的上半部)延伸出去比左边(包含观测值的下半部)远很多，则这个分布是右偏，假如直方图的左边延伸出去比右边远很多，称这个分布是左偏(skewtotheleft)。莎士此亚(Shakespeare)用字。图4－12显示莎士比亚剧中用字长度的分布。这个分布『右偏』(skewtotheright)。分布都只有单峰(singlepeak)，单峰的位置就是数据中出现最频繁的值所在。是单峰、还是多峰，也是描述分布形状的另一种指标。552015105SL=130Sμ=160120.5124.5128.5132.5136.5140.5144.5148.5过程波动小过程波动大与要求相比偏高与要求相比偏低正常规范直方图示例

561.来源混杂多峰并起

图二A这张直方图的原始数据的确是混合了两个供应商的数据，所以在直方图分析上，一般人看到多峰型就应该先用层别法来分析一般最常用的层别就是原料别，设备别，班次别，人员别等，以双峰型直方图为例，经过成功的层别后，图二就可一分为二了。』~图2B：多峰型直方图（层别后）图2A：多峰型直方图（层别前）572.特殊原因形成离岛图3这一类型的直方图叫做离岛型直方图，顾名思义，分析的重点当然要放在离岛上，把它拉扯出去的力量，可能就是统计学所谓的非机遇原因(AssignableCause)，而遇到离岛型直方图，就一定要将这些隐藏的特殊原因找出来。图3：离岛型直方图3.偏向一边洞烛机先

图4这一类的直方图既与管理疏失所造成的数据混杂无关，又与技术原因造成的离岛问题无涉。它反而可说是一种难以避免的自然现象，统计学家特别将它称为偏态型直方图，换言之它就是会慢慢偏向一边图4：右偏型直方图58历史HistoryVilfredoPareto(1848-1923)意大利人初生在巴黎，为著名的经济及社会学家他尝试证明一个社会的收入与财富分布状况，为少数20%的贵族拥有社会大部份的财富，虽然“重要关键少数与无关紧要的多数”原理，被多数学者应用于很多活动上，但直到Joseph.M.Juran配合统计品管才广泛的应用到各个领域上5、柏拉图原理柏拉图原理系基于影响系统80%的来至于20%变量。例:80%的问题归咎于20%原因.59ConstructingaParetoDiagram

由此图可决定80%问题的产生系由全部16项可能原因中的前4项所造成，经由此项分析可全力投入解决关键少数而勿需花费心力在无关紧要的项目上.60柏拉图是根据采集的数据，以不良原因、不良状况发生的现象,有系统地加以层别分类，计算出各项目的数据(如不良率、损失金额)及所占的比例,再按大小顺序排列，按其原因别或其象现别，以金额的大小顺序排列，对占金额的80%以上的项目加以追究处理。.柏拉图法的使用要以层别法的项目为前提，依经顺位调整过后的统计表才能画制成柏拉图.排序

不良项目

不良数(个)占不良总数比率(%)累积比率(%)1变形21050

2破损8420703划痕6315854尺寸不良4210955其他215100合计

420100

某部门将上月生产的制品作出统计,总不良数420个,其中不良项目依次为:61从上图可以看出，该部门上个月制品不良最大的排序为变形:占了50%，前3项的总和超过80%以上，进行处理控制时要以前3项为重点改善的项目.62在很多的实例中看到，生产制品的质量管理和分析的成功，都是在从原料到制品通过的各工序进行周密的层别，并采取数据(Date)，加以分析，也就是巧妙地使用层别后的管理图的结果。层别法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的数据进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有目的的分类及统计。6、层别(Stratification)

统计表636、层别(Stratification)

统计表根据例1的主要不良项目为变形,为前月制品的不良的总和,再将制品用柏拉图法分析.如下:变形不良数=210个制品分类依次为:排序

制品

不良数(个)占不良总数比率(%)累积比率(%)1A14770

2B4220903C104.894.84D52.397.15其他62.9100合计

210100

A制品在变形这一项就占了整部门的50%x70%=35%.所以在进行改善时要以第1重点控制来处理.A制品+B制品超过80%,所以A、B为重点改善控制制品.64层别法:是将多种多样的数据，因应目的的需要分类成不同的「类别」进行解析.一般的工厂所做层别通常为「空间别」人员:全公司的人员，老板开始→到临时工每位员工设备:设备、机械、装置、模、冶工具等原材料:外发:不同供货商、收入检查标准、在库、外发等作业方法:作业方法管理、作业标准、技术标准的标准化计测:误差管理、计测器的检定、检查、校正

班别

项目

ABC产量(个)10000105009800不良率(%)0.30.40.2以班别来分类，并加以统计，就可得知各班的产量及不良率状况，以这些数据来实施那些改良措施.例:XX公司注塑机系三班轮班，前周所生产的产品均为同一产品，结果为65

是用图来表示决定达到目的方法.因图形象鱼骨，也叫鱼骨图.因最早提出这概念的是日本品管权威石川博士首先提出的，所以也叫作「石川图」.

特性要因图的概念是:遇到问题，这些问题是何物(What)，这些问题为何形成(Why)，如何破解这些问题(How)。当作问题的特性，和认为对其特性有影响的要因的关连，以及要因间的互相关连，加以整理成用眼看就能了解的图所表示的就是特性要因图。特性要因图由于其图形特征也有别称「鱼骨图」，在质量管理方法中也是最简单的方法，而且由于和其他方法（柏拉图、查检表、直方图等）配合来使用，就能得到极大的效果。7、特性要因图66

7.1特性与要因的关系特性要因图的箭头的特性是表示工作或活动的结果，在现场第一线的例子为如下所列项目。(1)Q有关产品质量的特性

……尺寸、寿命、电气特性、诉怨等。(2)C有关成本的特性

……工数、效用率、成本等。(3)D有关交期（生产性）的特性……生产数、效率、稼动率等。(4)M有关士气的特性

……出勤率、改善提案件数、团队合作等。(5)S有关安全的特性……灾害、整理、安全等。要因是影响这些特性的东西，因此以其大小程度也称为大骨、中骨、小骨特性与要因的关系因观点的不同也会有所不同。67

7.2.特性要因图的功能特性要因图的功能非常广泛，除可用于现场制程外，其他在事务上、研究上、教育上及新产品的开发上均能派上用场。在「原因」或「对策」之寻找，必须透过相关人员的知识和经验的聚集并整理，而成一种有系统有组织的程序与方法，以得到分析管理的效果。其功能可整理成下列四点：改善解析：为改善质量、提高产量、降低成本、增加工作效率，于进行现状分析时，特性要因图所考虑之各原因，将有何种程度影响，可配合柏拉图分析并研究提出改善对策。制程管制：SPC主要以管制图判断制程是否稳定，当出现管制界线外的不良品，或是出现八种管制界线内的不良现象，欲察明可能知因素时，可利用特性要因图找出关键因素或以直方图来明了制程能力，当直方图超出规格界线时，亦有赖于特性要因图以查明其真正原因。683.制定操作标准：将特性要因图分析彻底后，表示对于制程的变异有充分的掌握，之后在制定或修改操作标准时，即可针对原因以适当的对策因应。

4.实施品管教育：当所有相关人员参予讨论，可以利用特性要因图将每个人的经验及技术内容整理出来，使大家获得完整的观念与思想，增进管制者的解析能力。

制成特性要因图的程序

程序1选择当作问题的特性程序2列举影响特性的要因程序3整理特性要因图程序4决定要因的重要度程序5记入必要事项69

7.3绘制与实施确定问题点特性要因图在未绘制之前，应先将不良率、顾客的抱怨、产品尺寸不符、外观不良等有关质量方面的问题，或安全程度、效率的提高、观念的提升等期望方面的问题，加以确定。

Teamwork必须使有关的人员都能参加，一方面集思广益，另一方面也有再教育的效果，以期能把关键因素顺利找出。准备大幅的纸张与彩色笔先在纸中央画一条较粗的线，之后在右端画一个指向右方的箭头，并于箭头右侧写上问题点。脑力激荡由所招集的人员轮流针对问题点，提出影响问题点之要因或解决问题之方案。发言需简单扼要，勿批评或质询别人，并整理各种意见，作成纪录。705.讨论分析待大家发言告一段落，再共同讨论这些问题点之影响程度，并经大家认可后，将最具影响力的要因圈选出来。6.特性要因图之制成将经讨论确定的要因，依其重要程度依序作成骨干或细枝，应将同一因果关系者归于同一分枝。7.贴在工作现场，并追加原因特性要因图需贴在工作现场附近，以便于问题发生时，就近集合全员讨论，追加过去未注意的要因。若有不同意见或看法，需进一步搜集数据作成统计分析，并追踪其实质效能。8.重新绘制特性要因图当原因追加，或区分重要性之后，应将重要者处理出来，重新制作另一特性要因图，并加以分析，让全员了解，以便采取改善措施。71

7.4.特性要因图的看法1）要因的抽出有否遗漏、脱落？

1）有否脱落大的要因？

1.机械别2.材料别3.治工具别4.作业者别5.方法别2）有否脱落的要因？有否忘记记入？

3）对于末端的要因，是否抽出到能具体地采取行动（能取得数据或条件能改变）的细节？

2）各要因是否有系统地整理？

特性与要因的关连性能需清楚，只写出很多要因，不是真正有用的特性要因图。

要检讨下列项目：1.大骨/中骨/小骨是否按照次序整理？要因的大小是否成为相反？2.是否排上无特别关系的要因？72（3）特性要因图是否想办法使其容易采取对策？

1.认为影响力大的要因是否明确？2.要因的比重与优先顺位是否已定？3.有否表达（内容）笼统要因？4.要因是否分类为自部门与他部门的要因？5.现在已标准化，以及尚未标准化的是否明确？6.现在所测定或图表化的是否明确？7.要因为可能测定与否是否明确？8.要因为可能控制与否是否明确？9.对于特性的贡献度以及其他的要因的影响是否被检讨而加以整理？73

7.5.特性要因图的使用方法

特性要因图不仅是在现场，在事务、在技术或在营业都能广泛地使用的工具。特性要因图并不是一定要用特定使用方法的固定的东西。主要在于合乎目的就行。1）解析工程的问题点，发现改善点

现场的特性要因图大多使用于解析、改善，若和其他的方法配合的话，可达到更有效的活用。2）准备管理点，管理其工程

在管理活动，最重要的就是要经常确认被指定的工作是否顺利，若不顺利就马上加以修正。一般而言，工作是否顺利要加确认的方法（管理点）。743）使用于教育训练制作特性要因图的过程就是教育。在品管圈集会取出日常成为问题的身边的特性，透过大家商讨「其原因是什么？」「以什么关系发生影响？」等，可得到发表个人的知识与经验的机会。1.以特性要因图为中心来讨论，话题不会离开本题。2.可提高对于改善的意愿、热诚。3.多多少少会得到新的知识。把工作的重点有系统地整理在特性要因图，就能使用于新进职员分配到职场时的说明。虽然有特性要因图「不能作的很好」「很麻烦」等的意见，但是不可能一开始就十全十美，同时，特性要因图并不是制作为目的，而是好好地加以活用才有真正的价值，所以最重要的是使其成为活用的结果为极显明的特性要因图。75

7.6特性要因图区分「原因追查型」和「对策追求型」两种：A原因追查型：利用特性要因图找寻不良原因的症结76对策追求型：

找寻问题点应如何防止，目标之效果应如何达成的对策，而以特性要因图表示期望效果（特性）与对策间的关系。以下图为例：77

7.7改良式鱼骨图绘制

标示主要影响类别运用脑力激荡法确认造成特定变异或响应的变量项目确认各类变量属性区分为可控制constant(C),不可控之干扰变量Noisevariable(N),及需实验之关键变数(X)每一个“Constant”

变数，必需用SOP管制并以数据显示这些变量稳定且有效地被管制,若无则需强化管理纪律每一个“Noise”

无法管制的变量，它们可能会影响响应但因为欲使这些变因被管制不是太困难就是太昂贵。不是每一个鱼骨图都一定有“X”

，如果要详加了解变因影响，今天的“C”变因会成为明日的“X”

。788、图表类型的认识1、柱形图、条形图：主要以平面或\立体直条分别表示各群组数据在同一个项目所占的比重关系或大小值的比较。小学、国中学生是减少趋势，应为出生人数减少所致；小学、国中学生占人口千分比分别减少31.23及2.47个千分点。大力推展高等教育，增设大专院校，提升教育水平，使高等教育学生占人口比率，由七十五年之1.77%升至八十五学年之3.15。792、折线图：能表达数据之趋势，例如图右可表达大学日间部联招录取率逐年升高之趋势。3、组合图：图右为条形图与折线图组合的图例，由图右条形图可清楚知道各年度教育经费为多少亿元，而由折线图可知这么多钱是占多少政府岁出比率。804.散布图能大概掌握原因与结果之间是否有相关及相关程度如何。相关关系正相关:如图(a).X值增大时，y值也增大.负相关:如图(b).X值减小时，y值也减小.不相关:如图(c).X，y值没有相关关系.弱正相关:如图(d).X，y值虽然有参差不齐,但也有x值增大时，y值也增大的关系.弱负相关:如图(e).X，y值虽然有参差不齐，但也有x值减小时，y

值也减小的关系.如果加以层别就有相关，如果不层别就没有相关:如图(c).x，y值不按颜色来分就没有相关关系，但按颜色来分就有相关关系.8182

4.1.散布图制作程序

1.

收集资料,数据的组数尽量要多(至少50组以上).2.

找出数据中的最大值与最小值(这时想是异常的数据要除去).3.

横轴代表原因(x),先用最大值确定x轴的分格.4.

纵轴代表结果(y),先用最大值确定y轴的分格.5.

尽可能把数据层别后才制作散布图,或者用色笔来打点层别后的数据6.

把各组数据打点在x,y的坐标图上

散布图是找出数学式:ax+by=c

的关系就是这么简单.知道了变化关系就可控制这变化,且制定作业标准,就可大量制造出稳定质量的制品.

835、饼图：以圆形为一个单位，来说明每一个数据项在这个圆形单位所占的百分比。6.分区图：某时间内各区域的变动量847.雷达图：显示数列间的变动趋势85,由美国贝尔电话实验室的(Dr.W.A.Shewart)博士在1924年首先提出的，是以统计的方法求出限界线再制成图形，叫作管制图。管制图可在各种管理上活用，所以最好不要称它为质量管理图.管制图在管循环中的作用(管制的方法．思考方法)管理循环分为:Plan→Do→Check→Action简称PDCA轮.如下图管理的6STEP1-1.

决定目标．目的(Plan)1-2.

决定达到目标．目的方法(Plan)1-3.

教育．训练(Do)1-4.

实施(Do)1-5.

检查实施的结果(Check)1-6.

采取修正处置(Action)9、管制图(Controlchart)86

-3

+3

99.73%0.135%0.135%◎常态分配有一个事实在质量管理中经常用到，即不论

与

为何值，产品质量特性值落在[-3

，

+3

]范围内的机率

99.73%。落在[-3

，

+3

]范围外的机率

1-99.73%=0.27%，而大于

+3

一侧的机率为0.27%/2=0.135%。休哈特依此发展管制图。9.1管制图原理87

管制图的第一种解释1、若制程正常，即分配(布)不变，则样本(点子)超出UCL的机率只有

1/1000

左右。2、小机率事件原理：小机率事件实际上不发生，若发生即判断异常。管制图的第二种解释1、引起制程变异的原因为偶因和异因

(ChanceCause&AssignCause)[戴明---制程变异的原因分为共同原因和特殊原因(Common&SpecialCause)]两大类。偶因的变异是恒常系统(ConstantSystem)确实存在于自然中。2、异因对品质的影响甚大，杨氏警语:遇问题立即反映

/见可疑追查到底

20字箴言---

疑难杂症、对症下药、药到病除、莫犯同症、标准化之。

9.1管制图原理88时间质量特性9.2管制图的基本使用方式

将量测出来的质量特征值依序的描绘在管制图上。若特征值超出管制界线，则表示制程不在控制当中（outofcontrol），需请人查出异常原因

的所在。89

+3

-3

第一种错误：虚发警讯。生产正常下而样本(点子)偶而超出界限外，根据点子出界就判异，此乃犯了第一种错误。以符号

表示

(2)

第二种错误：漏报警讯。制程已经异常，但仍有部份产品，其质量特性值的数值偶而落于管制界限内。倘抽取此样(点子)，描点会在界内，此乃犯了第二种错误。以符号

表示。9.3休哈特管制图设计构想903

LCLProcessMean3

UCLShiftinprocessaverage9.3休哈特管制图设计构想间距增大，

变小，

变大间距增小，

变大，

变小错误是不可避免91◎休哈特管制图的设计思想是先确定

，再看

。(1)

按照3方式确定UCL和LCL就等于确定

=0.27%。(2)通常统计上一般采用

为1%，5%，10%等三值，而休哈特以经济原则及为了增加使用者的信心，把其管制图的

取得特别小(0.27%)，如此

将变大，因此需要增加第二类判异准则『界内点排列不随机则判异』。

(

=0则UCL与LCL之间隔将为无穷大，从而

=1，即必发漏报)

。(检定力(Power)=1-)。9.3.休哈特管制图设计构想929.4管制图的分类计量值管制图（variablecontrolcharts）

监测特征值集中的地方X-barchart监测特征值的分散程度schartRchart计数值管制图（attributecontrolcharts）

监测失效的相对次数（不良率）pchart监测失效的次数（不良数，缺点数）cchart939.5管制图的计算94ProcessCapabilityCpk制程能力指数Assumesthattheprocessis:undercontrolnormallydistributed假设制程为稳定且为常态分配Cpk=min(Cpu,Cpl)Cpu=(USL-µ)/3Cpl=(µ-LSL)/3Precision精密度Capability准确度959.6制程能力的评估969.7三种界限的区分自然的容忍界限（naturaltolerancelimits）表示制程中自然的变异，一般以制程平均值正负三倍标准偏差（3σ）来作为界限大小。（UNTL，LNTL）规格界限（specificationlimits）

由开发者或设计者所定，表示产品的质量。与制程，样本无关。（USL，LSL，Target）但制订规格界限时，需考虑自然的容忍界限，以免制造不出符合规格的产品。管制界限（controllimits）制程中自然变异的函数（3σ/√n），是所能容忍的程度来定其大小。（UCL，LCL）规格界限与管制界限并无数学上的关系。

971)正常状态:

A.多数点集中在中心线附近。

B.少数点落在控制界线附近。

C.点分布呈随机状态，无任何规律可循。

D.下列情况也可视为在管制状态，(1)连续25点以上出现在管制界线以内。(2)连续35点中，出现在管制界线以外不超过1点。(3)连续100点中，出现在管制界线以外不超过2点。9.8如何判断制程

isOkornot?

Study->Improve->Study...98P(连续25点,d=0)=

=0.9346P(连续25点,d>0)=1-0.9346=0.0654

(0.0027)=0.9959

P(连续35点,d>1)=

+P(连续35点,d>1)=1一P(连续35点,d>1)=1-0.9959=0.0041

类似地，对于准则(3)也可以计算得：P(连续100点,d>2)=0.0026若连续35个点中，在管制界限外的点超过2个,或连续100个点中,在管制界限外的点超过3个，则判断制程失控。9.8如何判断制程

isOkornot?

992)异常状态:

A.连续7点或更多在中心线同一侧；

B.连续7点或更多点呈上升或下趋势；

C.连续11点中至少有10点在中心线同一侧；