【QC7大手法讲议】=品管7大手法及SPC应用讲议重要

制造中心品质部王光辉统计知识--QC手法及SPC应用10/22/20241

质量管理是根据消费者的思想,掌握谁是顾客以及其所要求,利用公司固有技术能力,使该要求能便宜、适时、安全而具体实现.因此,公司每一个份子在自己岗位上,应具备质量意识、问题意识、改善意识,寻求本身工作方法或推展方法之缺失,谋求改善,全员协力之下达成顾客之需求与社会之要求,其手段（管理方法）为应用统计手法或观念.

采用「根据数据、事实发言」的统计方法来管理，除了可客观判断事实外,亦具有相当合理的说服力.QC活动中所采用之统计手法均极为简单，一般称为「QC七大手法」.七大手法之使用情形可归纳如下:前言整理原因与结果之关系.以探讨潜伏性之问题——特性要因图(CharacteristicDiagram).根据事实、数据发言——图表(Graph)、查检表(CheckSheet)、散布图(ScatterDiagram).凡事物不能完全单用平均值来考虑，应了解事物均有变异存在，须从平均值与变异性来考虑——直方图(Histogram）管制图(ControlChart)所有数据不可仅止于平均，须根据数据之履历考虑适当分层——层别法(Stratification).并非对所有原因采取处置，而是先就其中影响较大的2~3项采取措施(VitalFew,TrivialMany),亦即为重点管理——柏拉图(ParetoDiagram)．

简单来说，这些手法是要『以现实合理之眼来观察产生不良情形之现场的现物』，确实做好所谓的『３现主义』.

备注：（3现主义指现场,现物,现实.意思是说必须到现场确认现物,把握现实中发生事情的重点.问题发生时,不能妄下言论,想象和推测很容易判断错误,要以事实数据为基础,客观地判断才是解决问题的近路）

所谓管理，是指按照预定计划，依作业标准而实施，然后查核实施的结果对目标达成之程度，若尚未按目标达成,则寻求其原因所在，采取可达成目标之处置．要确实做好管理，就必须让『管理循环』运转须畅，此循环是不断重复,计划（Plan)、实施(Do)、查核(Check)、处置(Action)等四种活动．

所谓改善，就是要打破现状．亦即为一种改变目前的作业方法，使效果更好的活动．改善活动通常需要一段时间，较长期地做解析、研究、下对策、确认效果的工作，才能达成改善的目标．改善活动的具体步骤是：问题点的把握．对问题点的现状分析．改善对策实施．实施结果确认．标准化．一、简介二、特性要因图三、柏拉图四、层别法五、查检表六、散布图七、直方图八、管制图目录A.特性要因图:寻找因果关系.B.柏拉图:找出“重要的少数”.C.直方图:了解数据分布与制程能力.D.层别法:按层分类,分别统计分析.E.查检表:调查记录数据用以分析.F.散布图:找出两者的关系.G.管制图:了解制程变异.1.用事实与数据说话.2.全面预防.3.全因素、全过程的控制.4.依据PDCA循环突破现状予以改善.5.层层分解、重点管理.七大手法所体现的精神简介对于结果与原因间或所期望之效果与对策间的关系,以箭头连结,详细分析原因或对策的一种图形称为特性要因图,工程鱼骨图或因果图.它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明,又称“石川图”.特性小因子小小因子

人员

机器

材料方法

环境测量特性要因图原因追溯方法：1、5M1E法:(人、机、料、法、测量、环境)人(Man)：作业者之操作熟练程度&心理状态&生理状况等对结果造成的影响；机(Machine)：机器（模治具）性能对结果造成的影响；料(Material)：原材料之材质&尺寸&外观等对结果造成的影响；法(Method)：作业方法（流程）对结果造成的影响；测量(Measurement)：测量者&测量工具&测量误差等原因对结果造成的影响；环境(Environment)：作业环境之温度&湿度&光照亮度等原因造成对结果的影响。2、5W1H法:(Who、When、Where、What、How、Why)

何人何时在何地作何事？如何作此事？为何这样作？3.创造性思考法:希望点例举法、缺点列举法、特性列案法.4.脑力激荡法:“BrainStorming”严禁批评、自由奔放.特性要因图两类特性要因图:1.追求原因型:定位方式不合理折弯间隙变化影响大多次折弯累计偏差工程人员未切实验证模修人员维修方式不当品管人员未作现场验证实配间隙小对变异要求苛刻锁扣不回弹特性要因图模具定位不稳定模具设计不合理模具设备老化模具改善不及时设备维修不力模具保养不当品管人员检查不落实责任心不强模修人员技能不够教育训练不够产线未做好自主检查品质意识不够教育训练不够规格不完善钢材不良新机种承接不力治具不完善自主检查未落实品质管理方法不当作业方法不当专案改善不力现场管理不严模具、设备人员其他方法为何SWR那么高?特性要因图2.追求对策型:提案8件改善系统文件规格执行度94%所有产品导入SPC两个产品导入CCD应用QANetwork干部学习FMEA开始研究冲件CSI改善品质记录稽查100%执证上岗他山之石检讨观摩兄弟单位5次教育训练140hr/人/年IPQC与FQC交叉担纲每日开始点检推动模具稽核每日IPQC作业点检点检结果反馈随时间问题反馈模具问题反馈规格问题反馈来料问题反馈每周品质状况汇总QIT活动10次以上协助生产品质教育训练品质检讨会推动成立QCC18圈以上他山之石汇整完善相关品质系统开发导入品管新技术提升品管人员素质加强生产作业稽核品质情报及时反馈推动品质活动达成年度工作目标特性要因图1897年,意大利学者柏拉撬分析社会经济结构,发现绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉法则”.美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上,创出了“VitalFew,TrivialMany”(重要的少数,琐细的多数)的名词,称为“柏拉图原理”.定义:根据所搜集之数据,按不良原因、不良状况、不良发生位置等不同区分标准,以寻求占最大比率之原因,状况或位置的一种图形.ABCDE不良率100%累计影响度

项目柏拉图注意事项:1.横轴按项目别,依大小顺序由高而低排列下来,“其它”项排末位.2.次数少的项目太多时,可归纳成“其它”项.3.前2～3项累计影响度应在70%以上.4.纵轴除不良率外,也可表示其它项目.柏拉图的用途:

1.作为降低不良的依据.2.决定改善的攻击目标.3.确认改善效果.4.用于发掘现场的重要问题点.5.用于整理报告或记录.6.可作不同条件的评价.1.时间管理.2.安全.3.士气.4.不良率.5.成本.6.营业额.7.医疗.ABC法应用:A.时间管理.B.仓务管理.C.其它.柏拉图的应用范围柏拉图柏拉图实例:柏拉图定义:为区别各种不同原因对结果之影响,而以个别原因为主体,分别作统计分析的方法,称为层别法.分类:1.时间的层别.2.作业员的层别.3.机械、设备层别.4.作业条件的层别.5.原材料的层别.6.地区的层别等.92%93%94%

刘师傅93%96%95%

李师傅94%95%98%

周师傅中国大陆中国台湾美国材料人员结果显示,周师傅的方法配美国材料良品率最高,为98%.层别法实例一序号厂商生产数良品数制程不良数制程不良率来料不良率总不良率制程不良项目小計拉裂其它1234512345眼睛裂嘴巴裂前角裂后尾裂变形缺料刮伤压伤12345日期:班別:□白班□夜班模号:第一套□第二套□第三套□层别法实例二

某电子厂有批精密零件在下工程装配时发生困难,经直方图分析,超出规格甚多,再将此100个数据,按A,B,C三种机种别加以层别,发现A机种的产品低于规格下限的很多,而C机种的产品超出规格上限的很多,B机种的产品完全在规格内.因此,只要针对A,C两机种着手改善即可.規格規格1規格規格2BABC規格規格3实例三层别法为了便于收集数据,使用简单记录填记并予统计整理,以作进一步分析或作为核对,检查之用而设计的一种表格或图表.作法:1.明确目的.2.决定查检项目.3.决定检查方式(抽检、全检).4.决定查验基准、数量、时间、对象等.5.设计表格实施查验.检查表1.记录用查检表:主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目、不良主因、工程分布、缺点位置等情形.必要时,对收集的数据要予以层别.ABNo.1No.2No.1No.2合计作业者机械不良种类日期尺寸疵点材料其他尺寸尺寸尺寸疵点

疵点疵点材料材料材料其他其他其他月日月日检查表检查表的种类2.点检用查检表:主要功用是为要确认作业实施、机械设备的实施情形,或为预防发生不良或事故,确保安全时使用.这种点检表可以防止遗漏或疏忽造成缺失的产生.把非作不可、非检查不可的工作或项目,按点检顺序列出,逐一点检并记录之.1.收集的数据必须真实,不可作假或修正.2.收集的数据应能获得层别的情报.3.查检项目基准需一致.4.样本数需有代表性.5.明确测定、检查的方法.6.明确查验样本的收集方法、记录方式、符号代表意义.7.慎用他人提供的数据.收集数据应注意的事项:检查表

日期项目123456789101112131415各部位油量是否正常操作按钮功能确认汽缸及操作手柄是否正常电机,传动链条声音是否正常自动上料系统是否正常光电感应系统是否正常手动送料是否正常各部位之清洁(含内轮转)OK划“O”NG划“X”未作业划“/”点检人查核人工程确认设备保养表检查表为研究两个变量间的相关性,而搜集成对二组数据(如温度与湿度或海拔高度与湿度等),在方格纸上以点来表示出二个特性值之间相关情形的图形,称之为“散布图”.关系的分类:A.要因与特性的关系.B.特性与特性的关系.C.特性的两个要因间的关系.散布图散布图的判读:1.强正相关:X增大,Y也随之增大,称为强正相关.2.弱正相关:X增大,Y也随之增大,但增大的幅度不显著.YXYX3.强负相关:X增大时,Y反而减小,称为强负相关.4.弱负相关:X增大时,Y反而减小,但幅度并不显著.YXYX散布图5.曲线相关:X开始增大时,Y也随之增大,但达到某一值后,当X增大时,Y却减小.6.无相关:X与Y之间毫无任何关系.YXYX………………………………散布图散布图判读注意事项：1.注意有无异常点.2.看是否有层别必要.3.是否为假相关.4.勿依据技术、经验作直觉的判断.5.数据太少,易发生误判.散布图统计制程管制☆由制程调查来改进制程能力,不断降低产品质量变异性,而提升产品质量的一种方法.☆七十年代风行于日本,以至于仍有不少日本人至今仍深信其功效,而抵触ISO9000的导入.☆它的主要工具为管制图.StatisticalProcessControl附：SPC质量两大特性波动性规律性正常波动异常波动管制图的功效:A.及时掌握异常波动,克服影响因素,维持制程稳B.了解制程能力.(Cpk、Ca、Cp)C.应客户的要求,提供给客户作为质量控制的依据.附：SPC管制图与直方图的区别:

A.管制图控制时间段,

直方图控制时间点.B.管制图反映的Cpk是动态的Cpk,

直方图反映的Cpk是静态的Cpk.C.“直方图是管制图的基础,

管制图是直方图的升华.”

直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为横轴,并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积,用柱子排起来的图形.制作步骤:

1.制作次数分配表:A.由全体数据中找到最大值与最小值.如:200个数据中之170和124.B.求出全距(最大值与最小值之差).全距=170-124=46C.决定组数,一般为10组左右,不宜太少或太多.组数=样本总量（取整数部分)参照下表进行分组:数据数组数80～1006～10100～2507～12250以上10～20直方图……………………………………………………………………………….…………………………………………...…………………………………………………………………………….……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………132162166137145153148127155136144157150136126132127147144151137150133162147150157145156152150167152142147142137148143152145136134160142149167146157163139160153147148140152150142153142152144158143148152147153164126159154156147141170151141150137151147152144147142142150150127162160142140143126152147149170124最大值最小值直方图附表D.决定组距:组距=全距/组数E.决定各组之上下组界.1.最小一组的下组界=最小值-测定值之最小位数/22.最小一组的上组界=下组界+组=123.5+4=127.5依此类推.F.作次数分配表.(如附表)直方图组号

组界组中点

划记次数1123.5～127.5125.5ⅤⅤ102127.5～131.5129.5ⅤⅡ73131.5～135.5133.5ⅤⅤⅠ114135.5～139.5137.5ⅤⅤⅢⅣ175139.5～143.5141.5ⅤⅤⅤⅤⅤⅤⅣ346143.5～147.5145.5ⅤⅤⅤⅤⅤⅤⅤⅡ377147.5～151.5149.5ⅤⅤⅤⅤⅤⅤⅡ328151.5～155.5153.5ⅤⅤⅤⅤⅢ239155.5～159.5157.5ⅤⅤⅢ1310159.5～163.5161.5ⅤⅤ1011163.5～167.5165.5Ⅳ412167.5～171.5169.5Ⅱ2

合计200直方图2.制作直方图:画出短形方块及规格的上限及下限.(如附表)125.5133.5141.5149.5157.5165.5129.5137.5145.5153.5161.5169.5次数10203040Sl=130Su=190n=200x=145.5s=9.76制品名:工程名:期间:作成月日:作成者:直方图直方图常见的形态:2.锯齿型:3.偏态型:1.正常型:直方图4绝壁型5双峰型6离岛型7高原型直方图直方图的应用:1.测知制程能力,作为制程改善依据.标准差S愈小愈好,平均值越接近规格中限越好.

平均值X=代表集中优势.标准值S=代表分散程度.正态分布:两边无限延伸,当3S=时,其分布规格范围占总数据分布范围的99.7%.NX1+X2+….+Xnn-1(X1-X)+(X2-X)+….+(Xn-X)222规格下限规格上限2T直方图三个重要指标:

A.准确度Ca(CapabilityofAccuracy).012.5%25%50%100%A级B级C级D级规格中心(u)规格上下限Ca=(%)=(%)实绩中心值-规格中心值规格容许差X-UT/2直方图B.精密度Cp(Capabilityofprecision)

Cp=

=6rT规格容许差6倍标准偏差6r6r6r6rD级C级B级A级SLUSU规格下限规格中心规格上限Cp<0.830.83≦Cp<1.01.00≦Cp<1.331.33≦Cp直方图C.精确度Cpk(制程能力指数):

Cpk=(1-Ca)*Cp=或之最小值它是Ca与Cp的综合体现,既考虑了平均值偏离、规格中心的情形,又考虑了分布范围与规格范围的比较.它反映了一个制程在一定的因素与正常管制状态下的质量作业能力,在规格确定后,平均值不偏离规格中心的情形几乎不存在,因此,就有了Cpk.Su-X3a-(SL-X)3aCPK制程能力指数判定表:NO.Cp分布与规格之关系制程能力判断

处置1Cp≧1.67SlSu

太佳制程能力太好,可酌情缩小规格,或考虑化管理与降低成本.21.67>Cp≧1.33SlSu合格理想状态,继续维持.31.33>Cp≧1.00SlSu警告使制程保持于管制状态,否则产品随时有发生不良品的危险,需注意.41.00>Cp≧0.67SlSu不足产品有不良品产生，需作全数迁别,制程有妥善管理及改善之必要.50.67>CpSlSu非常不足应采取紧急措施,改善品质并追究原因,必要时规格再作检讨.sssssCPK2.计算产品不良率:±Kr

百分比(%)

百万分缺点数（PPM）±1r±2r±3r±4r±5r±6r68.2695.4599.7399.993799.99994399.9999998317400455002700630.570.002(规格中心不偏移)常态分配规格下限规格上限-6r-5r-4r-3r-2r-1r+6r+1r+2r+3r+4r+5rX直方图±Kr百分比(%)百萬分缺點數±1r±2r±3r±4r±5r±6r30.2369.1393.3299.379099.9767099.9996606977003087006681062102333.4规格中心值往左、右移动1.5r规格下限规格上限-6r-5r-4r-3r-2r-1r+6r+1r+2r+3r+4r+5rX1.5r1.5r直方图3.调查是否混入两个以上不同群体:

两个不同操作者,两台不同机器,两种不同材料,两条不同生产线者.4.测知有无假数据:有无因测定误差或检查错误导致之假数据(绝壁型).5.测知分配型态,了解制程有无异常.6.藉以订定规格界限:如为常态分布,一般来说,X+4S为规格上限,X-4S为规格下限.直方图7.与规格或标准值比较:

规格制品范围上限下限A.合乎规格:

a.理态型:(附图)b.一侧无余裕:(附图)规格制品范围上限下限直方图c.两侧无余裕:(附图)规格制品范围上限下限d.余裕太多:(附图)规格制品范围上限下限直方图B.不合乎规格:

a.平均值偏左:(如附图)SlSu规格制品范围上限下限b.分散度过大:(如附图)c.完全在规格外:(如附图)制品范围规格直方图8.改善前后的比较:252015105077.278.279.280.281.282.283.284.2次数规格下限规格上限xn=100x=80.16(ms)S=1.01(ms)5月10日改善前动作时间(ms)直方图30252015105077.278.279.280.281.282.283.284.2次数规格下限规格上限xn=100x=80.16(ms)S=1.01(ms)8月10日改善后动作时间(ms)直方图6r-PPM制程介绍:1.何谓6r制程:(零缺陷的质量管理).制程精密度Cp=2.0制程能力指数Cpk≧1.5

即:规格范围为数据分布范围的2倍.2.以6r订为品质缺点的基准理由:在无制程变更情况下(Cp=Cpk=2.0),产生之缺点n率为0.002PPM(10亿分之2).在制程无法消除变更情况下,Cp=2.0,Cpk=1.5产生之

缺点n率为3.4PPM(百万分之3.4).直方图附图:r数

中心不偏移时之缺陷数

中心偏移1.5r之缺陷数1234567317,400ppm45,4002,700630.570.0020.00003697,700ppm308,73366,8036,2002333.40.019-6r-5r-4r-3r-2r-1r+6r+1r+2r+3r+4r+5r68.26%95.44%99.73%99.9937%99.999943%99.9999998%直方图“质量管理始于管制图,终于管制图”.

管制图,是一种以实际产品质量特性与根据过去经验所判明的制程能力的管制界限比较,而以时间顺序用图形表示者.直方图旋转90°管制图+3r-3ruUCLCLLCL管制图管制图与常态分配u±kr在内之或然率在外之或然率u±1r68.26%31.74%u±2r95.45%4.55%u±3r99.73%0.27%68.26%95.45%99.73%-3r-2r-1r+1r+2r+3rU±3r之范围近似地可看作是所有数据分布范围,近似程度为99.73%,因此通常以u±3r作为管制上、下限,此即为肖华特博士所创的3r法.管制图X-RChart原理示意图:规格上限管制上限

规格值(中心值)管制下限规格下限●●●●●●●●●●X1X2X3X4X2’X1’X3’X4’X1X2管制图管制图种类:

1.计量值管制图:管制图所依据的数据均属于由量具实际量测而得.A.平均值与全距管制图(X-RChart).B.平均值与标准差管制图(X-rChart).C.中位值与全距管制图(X-RChart).D.单个数据管制图(XChart).E.最大值与最小值管制图(L-SChart).2.计数据管制图:管制图所依据的数据均属于以单位计数者.(如缺点数、不良数等).A.不良率管制图(PChart).B.不良数管制图(PnChart).C.缺点数管制图(CChart).D.单位缺点数管制图(UChart).管制图管制图依用途分:

1.管制用管制图(Processcontrolchart):用于控制制程之质量,如有点子跑出界限时,立即采取如下措施.(先有管制界限,后有数据.)A.追查不正常原因.B.迅速消除此原因.C.研究采取防止此项原因重复发生的措施.2.解析用管制图(Set-upchart):(先有数据,后才有管制界限.)A.决定方针用.B.制程解析用.C.制程能力研究用.D.制程管制之准备用.管制图在计量值管制图中,X-R管制图系最常用的一种,所谓平均值与全距管制图,系平均值管制图(XChart)与全距管制图(RChart)二者合并使用.

平均值管制系管制平均值的变化,即分配的集中趋势变化;全距管制图则管制变异的程度,即分配的离散程度的状况.X-R管制图的定义管制图

R

XX4X3X2X1SAMPLETIME4/244/214/204/184/174/144/134/124/114/104/74/6DATESAMPLINGFREQUENCY:LCLS/S:DIE#:INSPECTOR:CLSPEC:REV:M/C#:UCLPRODUCTUNIT:P/N:PERIOD:RCHARTXCHARTQUALITYCHARACTERISTIC:DESCRIPTION:TYPE:□SETUPCHART□PROCESSCONTROLCHART

CHART23.9523.9323.91RCHART0.050.020.00.‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧管制图x-RControlChart绘制步骤:

Setupchart(解析用管制图).a.选定管制项目(工标作出规格).b.收集数据(x1、x2、x3、x4).c.计算各组平均值:x=

d.计算极差:R=Xmax-Xmine.计算总平均值:x

f.计算极差平均值:R=X1+X2+X3+X4431R1+R2+……+R3131管制图X1+X2+……+X31

g.计算管制界限及绘出x管制图:

中线CLx=x

上线UCLx=x+A2R

下线LCLx=x-A2R

R管制图

中线CLR=R

上线UCLR=D4R

下线LCLR=D3R

☆A2、D4、D3由系统表查得.管制图

h.点图:将数据点绘管制图上,相临两点用直线连接.i.管制界限确定.

j.将计算出之管制界限确定为“processcontrol

chart”(管制用管制图)之管制界限.

管制图

ProcessControlChart: