【QC7大手法-讲议】=QC七大手法之培训讲议

品管七手法1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

不流出不良品以现实合理的眼光，来观察产生不良情形的现场与现物2收集数据

：数据

—說出事实运用图表：图表

—目了然归纳、演绎及解析：归纳—

检核表、柏拉图、直方图、管制图、散佈图演绎—层別法、特性要因图持续改善:findabetterway

检查表法:照表操课

直方图法:明察秋毫柏拉图法:擒賊擒王层別法:抽丝剥茧特性要因图法:一网打尽散布图法:关系分明管制图法:了若指掌

＊品管七大手法31.1定义1.2特性要因图之分类1.3如何绘制特性要因图1.4绘制特性要因图注意事项1.5特性要因图之应用：1.6特性要因图示例1特性要因图41.1定义特性要因图（CharacteristicDiagram)：就是当一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）的影响时，将这些要因予以整理，成为有相互关系且有系统的图形。简言之，就是将造成某项结果（特性）的诸多原因（要因），以有系统的方式（图表）来表达结果与原因之间的关系，“某项结果的形成，必定有其原因，设法使用图解法找出这些原因来”——日本品管大师石川馨博士首先提出的，特性要因图又因是石川馨博士于1952年所发明，又称“石川图”。其主要目的在阐明因果关系，亦称“因果图”，因其形状与鱼骨相似，故又常被称呼为“鱼骨图”。特性要因图的关注: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)。＊要因要因要因要因要因要因要因要因1特性要因图51.2特性要因图之分类1原因追求型：以列出可能会影响制程（或流程）的相关因子，以便进一步由其中找出主要原因，以此图形表示结果与原因之间的关系。对策追求型：此类型是将鱼骨图反转成鱼头向左的图形，目的在于追寻问题点应该如何防止，目标结果应如何达成的对策，故以特性要因图表示期望效果（特性）与对策（要因）间的关系。HOW1特性要因图6特性特性1.3如何绘制特性要因图4依据大要因，再分出中要困：细分出中要因之中骨线（同样为60°插线）应较大骨线细，中要因之选定约3～5个为宜，绘制时应将有因果关系之要因归于同一骨线内。5要更详细列出小要因：选用中要因之方式，可将更详细的小要因讨论出来。1特性要因图71.3如何绘制特性要因图6圈出最重要的原因：造成一个结果的原因有很多可以透过收集数据或自由讨论的方式，比较其对特性的影响程度，以“○”或“□”圈选出来，作为进一步检讨或对策之用。7记载所依据的相关条件：当特性要因图绘制完成后，别忘了填上下列要项。（1）制作目的。（2）制作日期。（3）制作者。（4）参与人员。特性干线人机械其他方法材料<大骨><中骨><小骨>1特性要因图81.4绘制特性要因图注意事项1特性以注明“为什么”“什么”较易激发联想。2特性的决定不能使用看起来含混不清或抽象的主题。3收集多数人的意见，多多益善，运用脑力激荡原则。运用时应注意下列原则（1）意见越多越好。（3）欢迎自由奔放的构想。（2）禁止批评他人的构想及意见。（4）可顺着他人的创意及意见，发展自己的创意4层别区分（要因别、机械别、工程别、机种别……）5无因果关系者，不予归类。6多加利用过去收集的资料。7重点应放在解决问题上，并依结果提出对策，其方法可依5W2H原则执行。（1）WHY（为何必要）？（5）WHO（由谁来做）？（2）WHAT（目的何在）？（6）HOW（方法如何）？（3）WHERE（在何处做）？（7）HOWMUCH（费用多少）？（4）WHEN（何时去做）？8以事实为依据。9依据特性别分别制作不同的特性要因图。1特性要因图91.5特性要因图之应用：特性要因图不止在发掘原因而已，不可借此整理问题，找出最重要的问题点，并依循原因找出解决问题的方法。特性要因图的用途极广，在管理工程，事务处理上都可使用，其用途可依目的分类：

1改善分析用；

2制定标准用；

3管理用；

4品质管制寻入及教育用；

5配合其他手法活用，更能得致效果，如：检查表、柏拉图等。

＊1特性要因图101.6特性要因图示例（一）：原因追求型（鱼骨上之1.2.3…表示要因重要性）1特性要因图111.6特性要因图示例（二）：对策追求型1特性要因图122.1柏拉图的由来2.2使用柏拉图的目的2.3柏拉图的制作方法2.4绘制柏拉图应注意事项。2.5柏拉图之运用2.6那些数据可以整理成为柏拉图2.7柏拉图之示例2

柏拉图132.1柏拉图的由来VilfredoPareto(1848-1923)巴雷特意大利人出生在巴黎，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，提出“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

＊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.2

柏拉图14ConstructingaParetoDiagram

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.2

柏拉图152.2定义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.2

柏拉图162.3柏拉图的制作方法

步骤1：决定数据的分类项目。

分类的方式有：

1）结果的分类:包括不良项目别、场所别、时间别、工程别。

2）原因的分类:包括材料别（厂商、成份等）。方式别（作业条件、程序、方法、环境等）、人（年龄、熟练度、经验等）、设备别（机械、工具等）分类的项目必须合乎问题的征结，一般的分类先从结果分类上着手，以便洞悉问题之所在；然后再进行原因分类，分析出问题产生之原因，以便采取有效的对策。将此分析的结果，依其结果与原因分别绘制柏拉图。步骤2:决定收集数据的期间，并按分类项目，在期间内收集数据。考虑发生问题的状况，从中选择恰当的期限（如一天、一周、一月、一季或一年为时间）来收集数据。例：电气不良状况记录表2

柏拉图项目月日8月5日6日6日6日6日合计收敛不良++++++++++++++++++++//++++///++++++++///++++////57几何失真++++///////++++++++++++++++//34无画面//////////////14白平衡不良++++/++++/////////++++///28画面倾斜////////++++13亮度不足///3敲闪////////++++////17无电源////4177654321其他画面倾斜无画面敲闪白平衡不良几何失真收敛不良不良项目7131417283457不良数14500.480.900.971.171.932.343.93不良率%1701631501361199157累积数4.27.68.210.016.520.033.5影响度%100.095.888.280.070.053.533.5累计影响度%不良率（%）=各项不良数÷总检查数×100影响度（%）=各项不良数÷总不良数×1002

柏拉图2.3柏拉图的制作方法步骤3:依分类项目别，做数据整理，并作成统计表。

1）各项目按出现数据之大小顺序排列，其他项排在最后一项，并求出累积数。（其他项不可大于前三项，若大于时应再细分）

2）求各项目数据所占比率及累计数之影响度。

3）其他项排在最后，若太大时，须检讨是否有其他重要要因需提出。18不良项目不良数2柏拉图2.3柏拉图的制作方法步骤4：记入图表纸并依数据大小排列画出柱状图。

1）于图表用纸记入纵轴及横轴。纵轴左侧填不良数、不良率，或损失金额，纵轴右侧刻度表示累计影响度（比率）;在最上方刻100%，左方则依收集数据大小做适当刻度。横轴填分类项目名称，由左至右按照所占比率大小记入，其他项则记在最左边。

2）横轴与纵轴应做适度比例，横轴不宜长于纵轴。192

柏拉图2.3柏拉图的制作方法步骤5：绘累计曲线

1）点上累计不良数（或累计不良率）。

2）用折线连结。步骤6：绘累计曲比率。

1）纵轴右边绘折线终点为100%。

2）将0～100%间分成10等分，把%的分度记上（即累计影响度）。

3）标出前三项（或四项）之累计影响度是否＞80%或接近80%。步骤7：记入必要的事项。

1）标题（目的）。

2）数据收集期间。

3）数据合计（总检查、不良数、不良率……等）。

4）工程别。

5）作成者(包括记录者、绘图者…)100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%累积影响度（%）不良项目不良数202

柏拉图2.4绘制柏拉图应注意事项。柏拉图之横轴是按项目别，依大小顺序由高而低排列，“其他”项排在最后一项柏拉图之柱形图宽度要一致，纵轴与横轴比例为3：2。纵轴最高点为总不良数，且所表示之间距应一致。次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成“其他”项，其他项不应大于前几项，若大于时应再分析。有时，改变层别或分类的方法，亦可使分类的项目减少。通常，项目别包括其他纵轴与横轴可表示下列内容：

a纵轴：

a)品质—不良数、退货数、不良率。

b)时间—维修时间、作业时间、运转时间。

c)金额—销货金额、损失金额、人事费用。

d)安全—灾害件数、故障件数。

e)其他—缺席率、提案件数。

b横纵：

a)现象—不良项目别、位置别、区域别……等。

b)时间—月、周、季、年别……等。

c)设备—机械别、治具别……等。

d)作业者—人别、年龄别、男女别、国别……等。

e)其他—厂商、作业方法……等。212.4绘制柏拉图应注意事项。每一不良引起的损失金额不时，纵轴应以损失来表示。改善前后之比较时：a改善后，横轴项目别依照出现大小顺序由高而低排列。b前后比较基准应一致，且刻度应相同。c各项目别以颜色来区分，则更易于比较。柏拉图中，连接各项目与纵轴对应点之线，各为“柏拉曲线”外，但因各项次之数据分配并非连续分配;所以，其连接线为折线而非曲线。一般而言，前三项不良项目往往累计影响度之70～80%强；如能针对前三项做改善，便可得到70%以上的成效。柏拉图适用于计数值，而计量值则使用直方图。2

柏拉图222.5柏拉图之运用1作为降低不良的依据：想降低不良率，先绘柏拉图看看。（1）全体的不良有多少?

（2）各种不良占多少?

（3）降低那些不良，可将全体不良降低70～80%以上?

真正影响不良的大原因只2～3项而已，只要对2～3项主要原因把握住，整个不良原因就减掉大半了。2决定改善目标，找出问题点：柏拉图分析并不限于“不合规格”的不良，任何工厂的问题都可应用柏拉图分析，例如：（1）修理件数、费用、时间。（2）客诉件数、处理时间及费用。（3）不良品数及所损失金额。（4）效率损失。2

柏拉图232.5柏拉图之运用

3确认改善效果（改善前、后之比较）：采取改善对策后，为确认其成效，需要绘一次柏拉图，如采取之对策有效，柱形图的高度会降低，且横轴之不良项目及顺序会变动。（1）把改善前、后之柏拉图排列在一起，即可评估其改善成效。（2）确认改善效果时，应注意下列三点：

a柏拉图收集数据的期间及对象要一致。

b对季节性的变动应列入考虑。

c对于对策外之要因，应应加以注意，以免疏忽。改善前ABCDEF改善后ABCDEF效益2

柏拉图242.5柏拉图之运用4应用于发掘现场的重要问题点。一般数据可分为两大类：

a依结果的分类——将结果的数据加以分类绘柏拉图，可掌握住少数而重要的结果。诸如：不良项目、工程别……等。

b依要因的分类——将主要的结果找出后，再依特性要因图中之要因，收集要因数据，作成柏拉图，即可找寻或掌握住重要的要因。如此，先从结果分类，再从各类中找其原因，进而再对此要因寻求对策的话，则大部份的问题可获解决。5用于整理报告或记录。若只有数据来写报告或记录，比较不容易了解问题点，若采用柏拉图来整理或记录时，则可使看者一目了然。6可作不同条件的评价。对于同一制程前后不同时间之表现，用柏拉图来加以分析，评价。7验证或调整特性要因图。对于凭经验或直觉所绘之特性要因图，可用柏拉图来加以验证或调整。8配合特性要因图使用。

柏拉图上之项目当作品质特性加以要因分析。再用柏拉图整理重新分类，可以找出改善的方案。2

柏拉图252.6那些数据可以整理成为柏拉图

1品质方面（1）不良品数、损失金额，可依不良项目别、发生场所别、发生制程别、机械别、作业者别、原料别、作业方法别……等结果或要因区分出“重要的少数，琐细的多数”情形。（2）消费者的抱怨项目、抱怨件数、修理件数……等。

2时间方面—效率（1）作业的效率——制程别、单位作业别……等。（2）故障率、修理时间——机械别、设备别……等。

3成本方面（1）原料、材料别的单价。（2）规格别、商品别的单价。（3）品质成本——预防成本、监定成本、内外部失败成本。

4营业方面：销售金额别、营业所别、商品销售别、业务员别。5交通方面（1）交通事故肇事率、违规案件类别、车种别、地区别（国家别）。（2）高速公路超速原因别，肇事死亡原因别。6安全方面：灾害的件数——场所别、职称别、人体部位别。

7选择方面（1）票源分布区域。（2）调查活动区人数分配。8治安方面（1）少年犯罪率、件数、年龄别。（2）缉捕要犯件数、人数、地区别、分局别、时间别。9医学方面（1）十大病因别、年龄别、糖尿病要因别、职业病患别。（2）门诊病患类别、门诊科别……。2柏拉图262.6柏拉图示例客户抱怨件数分析281412108577件数100%70%2

柏拉图前三项，抱怨原因占70.1%,针对前三项问题，加以层别找出真正原因，则可消除大部份的问题。273.1定义3.2使用直方图的目的3.3名词解释3.4直方图的制作方法3.5常见的直方图型态3.6

直方图使用注意事项3.7直方图的应用3直方图283.1定义为容易看出如长度、重量、硬度、时间等计量值的数据分配情形，用来表示的图形。直方图是将所收集测定值特性值或结果值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，故也叫柱状图。3.2使用直方图的目的

1了解分配的型态

2研究制程能力或测知制程能力

3工程解析与管制4测知数据的真伪5计划产品的不良率6求分配的平均值与标准差7借以订定规格界限8与规格或标准值比较9调查是否混入两个以上的不同群体

10了解设计管制是否合乎制程管制3直方图29次数分配：将许多的复杂数据依其差异的幅度分成若干组，在各组内列入测定值的出现次数，即为次数分配。相对次数：在各组出现的次数除以全部次数，即为相对次数。累积次数（f)：为自次数分配的测定值较小的一端将其次数累积计算，即为累积次数。全距（R)：在所有数据中最大值和最小值的差，即为全距。组距（h)：全距/组数＝组距算数平均数（x)：数据的总和除以数据总数，通常以x(X-bar)表示。

3.3名词解释中位数（x）：将数据由小到大依序排列，居中央的数称为中位数。若遇偶位数时，则取中央两数据之平均值。3直方图～30

次数最多为24，不良数是9，故众数为9。9.组中点（midrange)：一组数据中最大值与最小值之平均值，（上组界＋下组界）÷2＝组中点10.标准差（δ）：

δ=δn=h×11.样本标准差（S）：S=δn-1=h×8.众数（Mode)：次数分配中出现次数最多组之值。例：不良数35791011次数1115182413163直方图

3.3名词解释313.4直方图的制作方法步骤1：搜集数据并记录搜集数据时，对于抽样分布必须特别注意，不可取部分样品，应就全部均匀的加以随机抽样。所搜集的数据应大于50个以上，最少不得少于30个。3直方图例：某厂之成品尺寸规格为130~160mm，按随机抽样方式抽取60个当样本，其测定值如附表，试制作直方图。138142148145140141139140141138138139144138139136137137131127138137137133140130136128138132145141135131136131134136137133134132135134132134121129137132130135135134136131131139136135323.4直方图的制作方法步骤2：找出数据中之最大值（L）与最小值（S）先从各行（或列）求出最大值，最小值，再予比较。最大值用“□”框起来，最小值用“○”框起来3直方图138142148145140141139140141138138139144138139136137137131127138137137133140130136128138132145141135131136131134136137133134132135134132134121129137132130135135134136131131139136135得知：

No.1L1＝145S1＝131No.2L2＝142S2＝127No.3L3＝148S3＝130No.4L4＝145S4＝128No.5L5＝140S5＝121No.6L6＝141S6＝129

求得L＝148S＝12133数据数组数～505～751～1006～10102～2507～12250～10～203直方图3.4直方图的制作方法步骤3：求全距（R）数据最大值（L）减最小值（S）＝全距（R)例：R＝148-121＝27步骤4：决定组数1）组数过少，固然可得到相当简单的表格，但失却次数分配之本质与意义;组数过多，虽然表列详尽，但无法达到简化的目的。通常，应先将异常值剔除后再行分组2）一般可用数字家史特吉斯（Sturges)提出之公式，根据测定次数n来计算组数k，其公式为：k＝1＋3.32logn例：n＝60则k＝1＋3.32log60＝1＋3.32(1.78)

＝6即约可分为6组或7组3）一般对数据之分组可参照下表：343.4直方图的制作方法步骤5：求组距（h)1）组距＝全距÷组数（h＝R÷K)2）为便于计算平均数及标准差，组距常取为2，5或10的倍数。例：h＝27/7＝3.86,组距取43直方图步骤6：求各组上组界，下组界（由小而大顺序）1）第一组下组界＝最小值—（最小测定单位/2)

第一组上组界＝第一组下组界＋组界第二组下组界＝第一组上组界：：2）最小测定单位：整数位之最小测定单位为1

小数点1位之最小测定单位为0.1

小数点2位之最小测定单位为0.013）最小数应在最小一组内，最大数应在最大一组内;若有数字小于最小一组下组界或大于最大一组上组界值时，应自动加一组。例：第一组＝121-1/2＝120.5～124.5

第二组＝124.5～128.5

第三组＝128.5～132.5

第四组＝132.5～136.5

第五组＝136.5～140.5

第六组＝140.5～144.5

第七组＝144.5～148.51535

3.4直方图的制作方法步骤7：求组中点

组中点（值）＝（该组上组界＋该组下组界）/2例：第一组＝(120.5＋124.5)/2＝122.5第二组＝(124.5＋128.5)/2＝126.5第三组＝(128.5＋132.5)/2＝130.5第四组＝(132.5＋136.5)/2＝134.5第五组＝(136.5＋140.5)/2＝138.5第六组＝(140.5＋144.5)/2＝142.5第七组＝(144.5＋148.5)/2＝146.5步骤8：作次数分配表

1）将所有数据，依其数据值大小书记于各组之组界内，并计算其次数。

2）将次数相加，并与测定值之个数相比较;表中之次数总和应与测定值之总数相同3直方图组号组界组中点划记次数1120.5～124.5122.5/12124.5～128.5126.5//23128.5～132.5130.5//////////124132.5～136.5134.5///////////////185136.5～140.5138.5///////////////196140.5～144.5142.5////57144.5～148.5146.5///3合计6036

3.4直方图的制作方法步骤9：制作直方图1）将次数分配图表化，以横轴表示数值之变化，以纵轴表示次数。2）横轴与纵轴各取适当的单位长度。再将各组之组界分别标在横轴上，各组界应为等距离。3）以各组内之次数为高，组距为底;在每一组上画成矩形，则完成直方图。

4）在图之右上角记入相关数据履历（数据总数n，平均值x，标准差δ…），并划出规格之上、下限。5）记入必要事项：制品名、工程名、期间、制作日期、制作者。3直方图说明：1分组后再计算之δ，s为近似值

2如直接以原始数据60个，依公式计算，可得真值。

n＝60x＝135.8

δ＝4.68s＝4,722015105120.5124.5128.5132.5136.5140.5144.5148.5SL=130SU=160n=60X=135.8δ=4.87S=δ

n-1=4.91制品名：工程名：期间：制作日期：制作者：373.5常见的直方图型态1正常型：中间高，两边低，有集中趋势结论：左右对称分布，呈正态分布，显示过程正常。3直方图2缺齿型(凹凸不平型):高低不一，有缺齿情形。结论：测量值有误、换算方法有偏差、次数分配不当、测量员对数据有偏好现象或假数据、测量仪器不精密、组数的宽度不是倍数。3切边型（断裂型）：有一端被切断。结论：原因为数据经全检过，或制程本身经全检过，会出现的形状。若剔除某规格以上时，则切边在靠近右边形成。4离岛型:在右端或左端形成小岛。结论：测定有错误，工程调节错误或不同原料所引起。一定有异常原因存在，只要去除，即可合乎制程要求383直方图3.5常见的直方图型态5高原型：形状似高原状。结论：不同平均值的分布混在一起，应分层后再作直方图。6双峰型：有两个高峰出现。结论：有两种分布相混，如两台机器、两家供方。应先分层。7偏态型(偏态分配):高处偏向一边，另一边低，拖长尾巴。可分偏右型、偏左型。

a偏右型：如，微量成分的含有率等，不能取得某值以下的值时，所出现的形状

b偏左型：如，成分含有高纯度的含有率等，不能取得某值以上的值时，就会出现的形状393.6直方图使用注意事项

1

异常值应去除后再分组。

2

对于从样本测定值推测群体形态，直方图是最简单有效的方法。

3

应取得详细之数据资料（例如：时间、原料、测定者、设备、环境条件等）4进行制程管理及分析改善时，可利用层别方法，将更容易找出问题的症结点，对于品质的改善，有事半功倍的效果。3直方图2.7直方图的应用

1测知制程能力，作为改善制程的依据：自制程中所收集的数据，经整理成为次数分配表，再绘成直方图后，即可由其集中与分散的情形来看出制程的好坏。直方图的重点在于平均值（X）的所在，经修匀后的分配如为常态分配，则自弯曲点中引一横轴之平行线，可求得表现差异性的标准差（δ）。良好的制程，平均数应接近规格中心，标准差则愈小愈佳。402计算产品不良率品质改善循环活动中，常需计算改善活动前、中、后之不良率，借以比较有无改善成效。其不良率可直接自次数分配表中求得；亦可自直方图中计算出来。例如，某产品之重量直方图如图示，其规格为35±3（g)由图与规格界限比较，可知在规格下限以下的有35件，超出规格上限的有64件，合计有99件，占总数307件之32.25%，即不良率为32.25%.3测知分配型态由直方图之形状，得知制程是否异常。4借以订定规格界限在未订出规格界限之前，可依据所收集编成之次数分配表，测知次数分配是否为常态分配；如为常态分配时，则可根据计算得知之平均数与标准差来订出规格界限。一般而言，平均数减去3个标准差得规格下限，平均数加上3个标准差则得规格上限；或按实际需要而订出。2930313233343536373839404142SLSU3.7直方图的应用3直方图41规格制品范围下限上限5与规格或标准值比较要明了制程能力的好坏，必须与规格或标准值比较才可显现出来；一般而言，我们希望制程能力（直方图）在规格界限内，且最好制程的平均值与规格的中心相一致。1）合乎规格

a理想型：制程能力在规格界限内，且平均值与规格中心一致，平均数加减4倍标准差为规格界限。制程稍有变大或变小都不会超过规格值，是一种最理想的直方图。表示制品良好，能力足够3直方图3.7直方图的应用b一侧无余裕:制品偏一边，而另一边还有余裕很多，若制程再变大（或变小）很可能会有不良发生，必须设法使制品中心值与规格中心值吻合才好。规格制品范围下限上限C两侧无余型制品的最大值与最小值均在规格内，但都在规格上下限两端，也表示其中心值与规格中心值吻合，虽没有不良品发生，但若制程稍有变动，就会有不良品产生之危险，要设法提高制品的精度才好。制品范围规格下限上限d余裕太多实际制程在规格界限内，但双尾距规格界限太远。亦即产品品质均匀，变异小。如果此种情形是因增加成本而得到，对公司而言并非好现象，故可考虑缩小规格界限放松品质变异，以降低成本，减少浪费。制品范围规格下限42SLSLSUSU与规格或标准值比较2）不合乎规格

a平均值偏左（或偏右）如果平均值偏向规格下限并伸展至规格下限左边，或偏向规格上限并伸展至规格上限的右边，但制品呈常态分配，此即表示平均位置的偏差，应针对固定的设备机器、原料等方向追查。3直方图3.7直方图的应用b分散度过大实际制品的最大值与最小值均超过规格值，有不良品发生（斜线部分），表示标准太大，制程能力不足，应针对变动的人员、方法等方向去追查，要设法使产品的变异缩小；或是规格订得太严，应放宽规格。制品范围规格上限下限43规格制品范围与规格或标准值比较2）不合乎规格C完全在规格外表示制品之生产完全没有依照规格去考虑;或规格计得不合理，根本无法达到规格。3直方图3.7直方图的应用6调查是否混入两个以上不同群体如果直方图呈现双峰形态，可能混合了两个不同群体，亦即制程为两种不同群体，诸如两个不同班别、不同生产线、不同的材料、不同操作员、不同机台等。生产出来的制品混在一起。此时，需将其层别，将不同班别、生产线、材料、操作员、机台、制造出来的制品不摆在一起，以便趁早找出造成不良的原因。7研判设计时的管制界限可否用于制程管制444.1定义4.2分类4.3检查表制作应注意的事项4.4检查表的制作方法4.5检查表记载的项目4.6检查表制作要点4.7检查表的应用4.8检查表示例4检查表454.1定义：查检表：奥斯朋博士设计，其方法为列出几项问题来检核。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。1.2分类：依其工作的目的或种类分为下述两种。点检用查检表记录用点检表定义在设计时即已定义使用时，只做是非或选择的注记是用来搜集计划资料，应用于不良原因和不良项目的记录，作法是将数据分类为数个项目别，以符号、划记或数字记录的表格或图形。功用确认作业执行、设备仪器保养维护的实施状况或为预防事故发生，以确保使用时安全用，此类查验表主要是确认检核作业过程中的状况，以防止作业疏忽或遗漏常用于作业缺失，品质良莠等记录，故亦称为改善用查检表4检查表464.3检查表制作应注意的事项

1明了制作查检表的目的。

2决定查验的项目。

3决定查验的频率。

4决定查验的人员及方法。

5相关条件之记录方式，如作业场所、日期、工程…等。

6决定查检表格式。（图形或表格）

7决定查检记录的方式。如：正、+++、△、√、○。4检查表474.4检查表的制作方法点检用查检表记录用查验表第一步列出每一需要点检的项目决定希望把握的项目和及所要搜集的数据。在执行此一步骤时，应该由相关人员以过去累积的经验及知识来决定，最佳的方法是召集部门内所有人共同参与，集思广益以免遣漏某些重要项目。第二步非点检不可的项目是什么?如：非执行不可的作业，非检查不可的事情……等。决定查检表的格式，格式的决定，应依据欲层别分析的程度，设计一种记录与整理都很容易及适合自己使用的格式。第三步有顺序需求时，应注明序号，依序排列。决定记录的方式：

a“正”字记号，运用频率极高，一般较常采用。

b“+++”棒记号，多运用于品质管理，如：次数分配表

c“△、√、○、ⅹ”图形记录第四步如可行仅可能将机械别、种类别、人员、工程别……等加以层别，利于解析。决定搜集数据的方法：由何人搜集、期间多久、检查方法等均应事先决定。第五步先用看看，如有不符需求处，加以改善后，才正式付印。4检查表484.5检查表记载的项目

5W1H

1标题：目的何在？。。。。。。。。。。。。。。What

2对象、项目：为什么？。。。。。。。。。。。。Why

3人员：由谁做？。。。。。。。。。。。。。。。Who

4方法：何种方法?。。。。。。。。。。。。。。How

5时间：什么时间?时间间隔多久?。。。。。。。。When

6制程别、检验别：在什么地点？什么场所？。。。Where

7结果整理：合计、平均、统计分析

8传播途径：谁需要了解?要报告给谁?4检查表494.6检查表制作要点

查验表的制作，可任意配合需求目的而作更改，故无特定形式，但仍有几项重点是制作时需特别留意的：

1并非一开始，即要求完美，可先行参考他人的例，模仿出新的，使用时如有不理想，再行改善；2愈简单俞好，容易记录、看图，以最短的时间将现场的资料记录下来；3一目了然，查验的事项应清楚陈述，使记录者在记录问题的同时，即能明了所登记的内容；4以Teamwork的方式，大家集思广益，切记不可遗漏重要项目；5设计不会令使用者记录错误的查检表，以免影响日后统计分析作业的真实性。4检查表504.7检查表的应用

查验表制作完成后，要让工作场所中的人员（使用者）了解，并且做在职训练，而在使用查验表时应注意下列事项并适时反映。

1搜集完成的数据应立即使用，并观察整体数据是否代表某些事实?2数据是否集中在某些项目，而各项目间的差异如何?3某些事项是否因时间变化而有所变化?4如有异常，应马上追究原因，并采取必要的措施。

5查验的项目应随作业的改善而改变。

6事实现物的观察要细心、客观。

7根据使用的记录即能迅速判断，采取行动。

8查检责任者，明确指定谁来做，并使其了解收集的目的和方法。

9搜集的数据应能获得层别的情报。

10数据搜集后，若发现并非当初所设想的，应重新检讨并再搜集。

11查验的项目，期间计算单位等基准，应一致方能进行统计分析。

12尽快将结果呈报您要报告的人，并使相关人员亦能知晓。

13数据的搜集应注意样本取得的随机性与代表性。

14对于过去、现在及未来的查检记录，应适当保管，并比较其差异性。

15查检表完成后可利用柏拉图加以整理，以便掌握问题重心。4检查表514.8检查表示例(一)出门上班前的检查表内容周一周二周三周四周五服饰：头发√√衬衣√√领带√√皮鞋√√携带：钱包√√手机√√手表√√笔记本√√公文包√√上天晚上看的资料√√4检查表52机械作业者日期不良种类5/15/25/3……合计A1尺寸50341缺点41452材料0003其他0005B2尺寸14828缺点22113材料12330其他00124.8检查表示例(二)某检验状况记录查检表例4检查表535.1前言5.2层别的分类5.3层别法使用之注意事项5.4层别法之应用5.5层别法示例5层别法(Stratification)545.1前言为区分吾人所搜集之数据中，因各种不同之特征而对结果产生之影响，而以各别特征加以分类、统计;此类统计分析的方法的方法称为层别法（或分层法）。吾人在实务工作中，经常可发现有产品品质因人、时、料、机台……等不同时，即会有其差异性存在。而如能针对上述各种可予明显区分之因素，于数据搜集时，加以适当注记分类;如有不良品发生时，很可能只其中一种因素（原料或人或机台）有问题，便可快速寻得征结之所在。同样有品质较优者，亦可从层别之数据，获得其状况而寻求其他因素或条件之改善。由以上简述可知，如数据未能适当层别，则当有异常时，往往在调查上浪费庞大之人力、物力、时间，有时甚至最终还是无法寻获真正原因。所以，平时之数据搜集如能适当层别，方可避免上述情形，而发挥层别法之最主要功能——透过各种分层收集数据以寻求不良原因之所在或最佳条件，以作为改善品质之有利手法。5层别法(Stratification)555.2层别的分类：1部门别、单位别：生产部门、维修部门、测试部门、采购部门、研究部门、资材部门等。2制程区层别：下料区、裁剪区、折弯区、加工区、焊接区、涂装区、组立区等。3作业员层别：班别、线别、组别、熟练度别、操作法别、年别、性别、教育程度别等。4机械、设备之层别：机台别、场所别、机械别、年份别、制造厂别、机种别、工具别、新旧别、编号别、速度别……等。5作业条件之层别：温度别、湿度别、压力别、天气别、作业时间别作业方法别、人工与自动别、顺序别、人工与机器别……等。6时间之层别：小时别、日期别、周别、旬别、月别、上下午别、日夜别、季节别……等。7原材料之层别：供应商别、群体批别，材质别、产地别、大小别、成份别、贮存时间别……等。8测量之层别：测量人员别、测量方法别、测量设备别、测量环境别……等。9检查之层别：检查员别、测量方法别、检查场所别……别。10环境、天候之层别：气温别、温度别、睛或雨别、照明别、潮湿或干燥别……等。11地区之层别：海岸与内陆别、国内外别、东区与西区别、南区与北区别……等。12制品的层别：新旧品别、标准品或特殊品别、制造别……等。13其他：良品与不良品别、包装别、运搬方法别……等。5层别法(Stratification)565.3层别法使用之注意事项：1实施前，首先确定层别的目的——不良率分析?效率之提升?作业条件确认？…2查验表之设计应针对所怀疑之对象设计之。3数据之性质分类应清晰详细载明之。4依各种可能原因加以层别，至寻出真因所在。5层别所得之情报应与对策相连接，并付诸实际行动。5层别法(Stratification)575.4层别法之应用：层别法:是将多种多样的数据，因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5.5层别法示例（一）：

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

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.5层别法(Stratification)585.5层别法示例（二）：根据上例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其它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.5层别法(Stratification)596.1前言6.2散布图的定义6.3散布图的制作方法：6.4散布图的注意事项：6.5散布图的判读6.6散布图示例6散布图606.1前言散布图有以下功能：

1能大概掌握原因与结果之间是否有相关及相关的程度如何。图2-1。

2能检视离岛现象是否存在。图2-23原因与结果相关性高时，二者可互替代变数，对于制程参数或产品特性的掌握，可从原因或结果中择一较经济性的变数予以监测。并可借观察一变数之变化而知另一变数的变化。图2-1图2-2YX∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷YX∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷6散布图6.2散布图的定义

特性要因图（鱼骨图）大概可以了解工程上的要因会影响产品的品质特性

散布图（ScatterDiagram）：也是以这种因果关系的方式来表示其关连性。并将因果关系所对应变化的数据分别点绘在x-y轴座标的象限上，以观察其中的相关性是否存在。616.3散布图的制作方法：

以横轴（x轴）表示原因，纵轴（y轴）表示结果，作法如下：

1收集成对的数据（x1,y1),(x2,y2),…整理成数据表。

No.XY1X1Y12X2Y23X3Y34X4Y4………2找出x，y的最大值及最小值。3以x，y的最大值及最小值建立x-y座标，并决定适当刻度便于绘点。4将数据依次点于x-y座标中，两组数据重复时以◎表示5必要时，可将相关资料注记于散布图上。6散布图626.4散布图的注意事项：（1）是否有异常点：有异常点时，不可任意删除该异常点，除非异常的原因已确实掌握。（2）是否需层别：数据的获得常常因为作业人员、方法、材料、设备或时间等的不同，而使数据的相关性受到扭曲。

a全体时低度相关，层次后高度相关。6散布图b全体时高度相关，层别后低度相关。

+YX∷∷∷∷∷∷∷∷*********************************Y∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷XY*********************************XYX∷∷∷∷∷∷∷∷*********************************Y*********************************XY+∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷X（3）是否散布图与固有技术、经验相符：散布图若与固有技术、经验不相符时，应追查原因与结果是否受到重大因素干涉。63YXYXxxyy●●●●●●●●●●●●●●6.5散布图的判读散布图的方向、形状，有以下数种相关情形：

1完全正（负）相关：点散布在一直线上6散布图2高度正（负）相关：原因（X）与结果（Y）的变化近于等比例。xxyyYYXX64YXxyYXxy6.5散布图的判读散布图的方向、形状，有以下数种相关情形：

3中度正（负）相关：原因（X）与结果（Y）的变化仍然近于等比例。6散布图YXxyYXxy4低度正（负）相关：原因（X）与结果（Y）的变化几乎已不成比例。65YXxy6.5散布图的判读5无相关：原因（X）与结果（Y）的变化完全不成比例。6散布图YX6曲线相关：原因（X）与结果（Y）的变化呈曲线变化。666.6散布图示例真空蒸镀的作业过程中，电子束的强度（power)影响蒸镀产品的膜厚(thickness)，希望找出二者间的相互关系。

1收集数据：

X＝强度（KV）

Y＝膜度（∪m)

No.XY

No.XY1503.26503.42704.77905.131005.48905.04804.99704.55603.810704.36散布图674将数据点绘X-Y座标中。5.04.03.050607080901005.04.03.05010060708090：：....：X=强度（KV）Y=膜度（um)6.6散布图示例2找出x，y的最大值及最小值。

Xmax＝100Ymax＝5.4Xmin＝50Ymix＝3.26散布图3划出X-Y轴的座标并取适当刻度。687.1定义7.2管制图原理7.3管制图之基本特性7.4管制图之种类7.5管制图的基本使用方式7.6管制图的计算7.7管制图之判读7.8管制图使用时之注意事项7.9管制图示例7管制图697.1定义

管制图(Controlchart)：由美国贝尔电话实验室的(Dr.W.A.Shewart)休哈特博士在1924年首先提出的，主要定义即是“一种以实际产品品质特性与依过去经验所研判之制程能力的管制界限比较，而以时间顺序用图形表示者”。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循环.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)7管制图70

-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%。7.2管制图原理7管制图71

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

异因对质量的影响甚大，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。7.2管制图原理7管制图727.2三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。

7管制图73上管制界限（UCL）下管制界限（UCL）中心线（CL）7管制图7.3管制图之基本特性：品质特性：一般管制图纵轴均设定为产品的品质特性，分度：以制程变化的数据为；横轴：为检测制品之群体代码或编号或年月日等，以时间别或制造先后别，依顺序将点绘于图上。在管制图上有三条笔直的横线，中间的一条为中心线（CentralLine,CL)，一般以蓝色之实线绘制。在上方的一条称为管制上限(UpperControlLimit,UCL)，在下方的称为管制下限（LowerControlLimit,LCL)，对上、下管制界限之绘制，则一般均用红色之虚线表现之，以表示可接受之变异范围;至于实际产品品质特性之点连线条则大都以黑色实际线表现绘制之。管制状态：74管制图之管制界限系将常态分配形转90°后，于平均值处作成中心线（CL），平均值加三个标准差处作成上管制界限（UCL），于平均值减三个标准差作成下管制界限（LCL）.-3δμ＋3δ-3δ-2δ-1δμ＋1δ＋2δ＋3δ68.26%μ＋3δ-3δUCLLCLCL90°99.73%95.45%757.4管制图之种类1依数据性质分类：（1）计量值管制图：所谓计量值系指管制图之数据属于由量具实际量测而得；如长度、重量、浓度等特性均为连续性者。常用的有：

a平均数与全距管制图（X-RChart)d个别值与移动全距管制图（X-RmChart)b平均数与标准差管制图（X-Chart)e最大值与最小值管制图（L-SChart)c中位数与全距管制图（X-RChart)（2）计数值管制图：所谓计数值系指管制图之数据均属于以单位计数者而得；如不良数、缺点数等间断性数据均属之。常用的有：

a不良率管制图(PChart)c缺点数管制图（CChart)b不良数管制图(PnChart,又npchart/或dchart)d单位缺点数管制图（UChart)7管制图

计量值计数值优点1)甚灵敏，容易调查真因2)可及时反应不良，使品质稳定(1)所须数据可用简单方法获得(2)对整体品质状况之了解较方便缺点1)抽样频度较高，费时麻烦2)数据须测定，且再计算，须有训练之人方可胜任(1)无法寻得不良之真因(2)及时性不足、易延误时机767.4管制图之种类2依管制图之用途分类：(1)解析用管制图：此种管制图先有数据，后有管制界限。（μ与δ未知之群体）

a解决方针用

b制程解析用

c制程能力研究用

d制程管制之准备(2)管制用管制图：先有管制界限，后有数据（U和已知之群体）其主要用途为控制制程之品质，如有点子超出管制界限时，即立即采取措施。（原因追查→消除原因→再防止之研究）7管制图77时间质量特性7.5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（out

ofcontrol），需请人查出异常原因

的所在。7管制图787.6管制图的计算7管制图79ProcessCapabilityCpk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80

制程能力的评估817.7管制图之判读：

1管制状态之判断（制程于稳定状态）（1）多数点子集中在中心线附近。（2）少数点子落在管制界限附近。（3）点子之分布与跳动呈随机状态，无规则可循。（4）无点子超出管制界限以外。

2可否延长管制界限做为后续制程管制用之研判基准：(1)连续25点以上出现在管制界限线内时（机率为93.46%)(2)连续35点中，出现在管制界限线外点子不超过1点时。(3)连续100点中，出现在管制界限线外点子不超过2点时。制程在满足上述条件时，虽可认为制程在管制状态而不予变动管制界限，但并非点子超出管制界限外亦可接受；这些超限之点子必定有异常原因，故应追究调查予以消除之。

3、检守判读原则：（1）应视每一个点子为一个分配，非单纯之点。（2）点子之动向代表制程之变化；虽无异常之原因，各点子在界限内仍会有差异存在。

（3）异常之一般检定原则：7管制图82ABCCBA3点中有2点在A区或A区以外者。检定规则1：（2/3A)UCLXLCLABCCBA5点中有4点在B区或B区以外者。检定规则2：（4/5A)UCLXLCL7管制图7.7管制图之判读：83UCLXLCLABCCBA连续6点持续地上升或下降者。检定规则3：（6连串)ABCCBA有8点在中心线之两侧，但C区并无点子者。检定规则4：（8缺C)UCLXLCL7管制图7.7管制图之判读：84ABCCBA连续9点在C区或C区以外者。检定规则5：（9单侧)UCLXLCLABCCBA连续14点交互一升一降者。检定规则6：（14升降)UCLXLCL7管制图7.7管制图之判读：85ABCCBA连续15点在中心线上下两侧之C区者。检定规则7：（15C)UCLXLCLABCCBA有1点在A区以外者。检定规则8：（1界外)UCLXLCL7管制图7.7管制图之判读：867.8管制图使用时之注意事项：

1、管制图使用前，现场作业应予标准化作业完成。

2、管制图使用前，应先决定管制项目，包括品质特性之选择与限样数量之决定。

3、管制界限千万不可用规格值代替。

4、管制图种类之选择应配合管制项目之决定时搭配之。

5、