《QC七大手法简介及其应用》
QC七大手法简介以及应用
不良分析圖 200 180 160 140
不良個數
96.0% 90.0% 81.0% 68.5%
100.0% 90.0% 80.0% 70.0% 60.0% 50.0%
累積不良率
颗粒 刮伤 掉KEY 高低KEY 间隙 其他 Total
83 54 25 18 12 8 200
120 100 80 60 40 20 0 不良項目 83
體重(kg)
80 75 70 65 60 55 50 45 40 150 160 170 身高(cm) 180 190
6
7 8 9 10
162
176 175 165 163
58
72 66 56 68
16
17 18 19 20
178
159 159 176 158
75
50 62 78 54
26
27 28 29 30
2，实施步骤
一. 明确目的所在 （为何要做？）
二. 决定查检项目
三. 决定抽样方法 四. 决定查检方式
（要做什么？）
（怎么做？）
五. 设计表格实施查检
六. 记下资料相关条件 （具体实施）
3，分类与范例 查檢表依用途區分，大致可分為記錄用及點檢用兩種。 一.点检用检查表:
机台:R12 项次 项次 1 2 3 4 保 养 审 說明: 良好 日期 A B C D 人 核 X备用 124 398 1 2 3 4
為了解決問題,將品質特性(結果)與原因之關係明確化.而在 品質管制上造成的因素稱為要因.所以利用圖將品質特性的 要因表現出來即稱為特性要因圖.因很像一隻吃完魚肉,只 剩骨頭的魚所以又稱魚骨圖.
QC七大手法简介及应用
强正相关 r=-0.9
正相关 r=-0.6
不相关 r=0.3
强负相关
负相关
有异常点存在
相关分析 (Correlation Analysis)
计算相关系数： 计算相关系数： Sum(X-X)* (Y-Y) r= Sum(X-X) 2 Sum(Y-Y) 2
正相关
可以使用Excel来计算 可以使用Excel来计算: 来计算:
下控制限
问题: 问题: 规格界限
?
管制界限
解答: 解答:
规格界限
>=
控制界限 界限
说明： 说明：
规格界限 来自客户的要求 控制界限 工序变异的自然容许 范围 对于制程/机台的管控 每一量测平均值都必 须在控制界限之内
对于产品质量的管控 每一量测单点都必须 在规格界限之内
3. 鱼骨图 （因果关系图） 因果关系图）
小组人员在９月９日，利用晚上的时间，在生产现场开了一次不良分析的会议，对找 出的四项不良项目进行深入的讨论分析，利用鱼刺图的方法，找出产生不良的真正原因。
结论： 造成电热管螺母打滑的主要原因是： 1）电动螺丝刀力矩未调整好（以前未作规定，大部分都调的太大）； 2）螺杆螺纹不标准（螺杆与螺母的螺纹不相配）； 3）螺母材料不符要求（螺母为不锈钢材料，而电热管螺杆为铜质材料）。 运用相同的方法，对其他三项的不良项目进行了分析，并都找到了相关的原因。
2/260) 1%
100
150
200
250
50
0
cold food salad not fresh lack of cleanliness poor service food taste bad food too greasy Flimsy utensil not courtesy
QC七大手法的介绍与应用
XX =50.4 RR=5.47
X管制图
CL=XX=50.4 UCL=XX+A2*RR=50.4+0.577*5.47=53.6 LCL=XX-A2*RR=50.4-0.577*5.47=47.2
R管制图
CL=RR=5.47 UCL=D4*RR=2.115*5.47=11.6 LCL=D3*RR=0
• 原则：
–采用80-20法则。
• 使用时机：
–掌握问题点、发现原因、效果确认
QC 7大手法-柏拉图 2
柏拉图制作步骤
1.决定不良的分类项目：
•藉由结果别分类(现况分析) •藉由原因别分类(要因分析) ※项目最好在4～8项
3.记入图表纸并且依据大小排列画 出柱状
2.决定数据收集期间，并且按照 分类项目搜集数据
正常型
偏态型
双峰型
缺齿型(凹凸不平) 绝壁型
高原型
离岛型
QC 7大手法-直方图 9
直方图 vs 规格 ◆合乎规格
规格 制品范围
◆不合规格
QC 7大手法-层别法 1
• 定义：
–是指将数据或数据，按照某些共同的特征加以分类、 统计的一种分析方法。
–一般常用的区分方法是以4M1E来加以区分。 –4M1E : 人员(班别)、机台、材料、方法及环境等。 –亦可采用任何有意义的区分方法 。
Step 4 :决定数据区间(组距)
组数 = 7組
QC 7大手法-直方图 5
Step 5 :决定组距的组界及计算各组界出现次数
Excel: 黏贴函数→FREQUENCY(全体数据, 各组界) → “Shift”+”Ctrl”+”Enter”
QC七手法概述及使用
4.6.2 直方圖—制做
直方圖的做法﹕ 1). 由對象制程或批次收集100個以上的數據。 2). 決定區間的幅度 3). 決定區間的界限值 4). 記錄出現次數
4.7 層別圖
一種說法為區別各種不同原因對結果之影響, 而以個別原因為主體,分別作統計分析的方法,稱 為層別法.
另一種說法為針對所收集的數據照共同特征( 部門﹑設備……)加以分類﹑統計的一種分析方法 。
4.5 管制圖
品質管制圖簡稱管制圖(Control chart),系美 國貝爾實驗室年輕工程師哈特(W.A.Shewhart)所 發明﹐故亦稱為修哈特圖。此圖可以分析制程是 否在安定狀態?或制程保持在安定狀態?
管制圖為表示變異的界限﹐在圖上繪制兩條 管制界限線。在圖上繪點﹐表示制程狀態或品質 的特性﹐如果點落在兩條管制界限線之間﹐表示 制程呈安定狀態﹔又適點逸出管制界限線﹐則判 定制程發生異常。
特性要因圖系在箭線右端寫上特性(結果)﹐在箭 線上寫原因﹐再將原因細分﹐有體系的圉示其因果關 系。
4.3.2 特性要因圖—制做
繪制特性要因圖的步驟如下﹕ 1). 決定品質特性。 2). 在紙上從左向右繪一箭線﹐在箭頭上寫品質特 性。 3). 列舉影響品質特性的全部原因。由有關人員利 用腦力激蕩朮列舉原因﹐為一有效方法 4). 原因較大者寫在大枝﹐屬于其分類者﹐以小枝 寫在其周圍。可依制程順序或4M(材料﹑機器﹑加 工方法﹑作業員)等加以分類 。
4.5.2 管制圖—范例
4.6 直方圖
在同一條件下所制造出來的產品﹐其品質難 免會發生變異。由于原料的品質﹑加工條件﹑機 器狀況或作業方法等均可能會有變異﹐結果會導 致品質發生變異。然而﹐如將這些原因的變異管 理在一定范圍內﹐則品質的變異將具有某種規則 性。為獲知制造條件的品質分配狀況﹐以及是否 滿足規格值或目標值﹐可以同一數值的數據次數 ﹐調查其次數分配。為獲知次數分配可以利用次 數表﹑直方圖及次數分配圖。
QC七大手法——质量工具简介及应用
二、旧QC七大手法的应用
• 旧QC七大手法口
诀
❖ 层别做解析
❖ 柏拉抓重点
❖ 鱼骨追原因
❖ 散布看相关
❖ 直方显分布
❖ 控制找异常
❖ 查核集数据
二、旧QC七大手法的应用 2.1 层别法
2.1 层别法
• 定义
将不同类型的一组数据按一定的性质、范围或 目的进行分类(分层)，进行数据分析。
• 特点
常用，简便易上手，结果一目了然。
2.4 散布图
• 常见的散布图规律 A
正相关：
两组数据成正比关
系，A增大，B也增
B
大
负相关：
A
两组数据成正比关系，
A增大，B反而减小 B
不相关：
A 两组数据成散乱状 态，A增大，B可能 增大或减小
B
2.4 散布图
• 应用
--收集数据(数据应是有对应或关联性质的成对 数据，且数据量不宜太少，一般要25组以上)
T1
T2 温度
2.4 散布图
• 注意事项
散布图所反映的可能是一种趋势，对于定性的 结果还需要具体分析。
二、旧QC七大手法简介 2.5 直方图
2.5 直方图
• 定义
用一组宽度相同、高度各异的矩形的排列状态 表示数据分布状况，从而达到分析过程的质量和 合格与否。
• 特点
直观的反映过程状况，了解数据群的对准倾向和 散布状态。此方法需要用到一定的数学及统计学知 识，有一定难度。
• 示例
电池事业部为提高产品直通率，选取批量为800 片的电池片作为样本，将其A级品、B级品检测数 据分别作了统计，统计结果见下表：
2.1 层别法
类别 不良项目
电性能 缺损 外观 印刷质量 总不良数 不良率 直通率
QC七大手法简介及其应用
目录
Contents
• 概述 • 七大手法详解 • 应用场景与实例 • 实施步骤与注意事项 • 结论
01 概述
定义
定义
QC七大手法是一套用于质量改进和 问题解决的工具和方法集合，主要包 括特性要因图、柏拉图、查检表、层 别法、散布图、管制图和直方图。
解释
这些方法可以帮助企业更好地理解和 管理生产过程中的质量问题，通过数 据分析和可视化管理，提高生产效率 和产品质量。
4. 制定解决方案
根据分析结果，制定相应的解决方案，包括 改进措施和预防措施。
5. 实施解决方案
将制定的解决方案付诸实践，并进行跟踪和 监控。
6. 评估效果
对解决方案的实施效果进行评估，包括经济 效益、社会效益和环境效益等方面。
7. 总结经验教训
对整个实施过程进行总结，总结经验教训， 为今后的工作提供参考和借鉴。
散布图
总结词
用于展示两个变量之间关系的图表。
详细描述
散布图是一种展示两个变量之间关系的图表，通过将两个变量的数据点绘制在 同一张图上，观察它们之间的关系。散布图可以用来发现变量之间的相关性、 因果关系或独立关系，从而为解决问题提供线索和方向。
检查表
总结词
详细描述
用于收集数据、记录信息或进行核实的表格。
层别法应用实例
总结词
层别法是一种用于分类整理数据的图表工具，通过层 别法可以系统地将数据按照不同的特征进行分类整理 。
详细描述
在收集客户反馈数据时，可以使用层别法来分类整理数 据。首先，确定客户反馈的主题和分类标准。接着，将 客户反馈的数据按照不同的分类标准进行分类整理。然 后使用层别法将分类后的数据进行可视化展示。通过层 别法可以系统地将客户反馈数据按照不同的特征进行分 类整理，并找出不同类别之间的差异和共性。针对不同 类别之间的差异和共性进行分析和改进，可以提高客户 满意度和忠诚度。
QC七大手法的基本应用
QＣ七大手法的基本应用1. 引言QＣ（Quality Control）是指通过采取预防性措施和纠正措施来确保产品和服务质量的一种管理方法。
QＣ的目标是减少质量问题、提升产品质量和满足客户需求。
在QＣ中，有七种基本手法被广泛运用，它们是：因果图、流程图、帕累托图、直方图、控制图、散点图和检查表。
本文将介绍这七大手法的基本应用及其在质量控制中的意义。
2. 因果图因果图（Cause and Effect Diagram），也称鱼骨图或石墨图，是一种将问题的根本原因与其各种可能因素联系起来的工具。
它的核心思想是找出问题的原因并制定解决方案。
因果图主要有以下几个应用方面：•问题分析：用于分析问题的根本原因，并找出解决问题的最佳方案。
•原因识别：帮助识别问题的潜在原因，进一步扩大问题的考虑范围。
•团队协作：通过团体讨论和共享思维来促进团队内外部的合作和协作。
3. 流程图流程图（Flowchart）是一种用图形符号表示程序、计划或操作过程的图表。
它提供了对流程的可视化表达，有助于更好地理解和优化流程。
流程图具有以下几个基本应用：•流程分析：用于分析和评估现有流程的有效性，找出改进的机会。
•流程规划：用于规划新的流程或更改现有流程，以实现更高效的运作。
•流程控制：帮助控制流程的执行，确保按照规定的步骤和顺序进行。
4. 帕累托图帕累托图（Pareto Chart）是一种用于显示各种因素的重要性或问题的频率的条形图。
它有助于确定导致问题的主要原因，以便采取相应的纠正措施。
帕累托图在质量控制中具有以下应用：•问题分析：帮助分析导致问题的主要因素，并确定最重要的改进领域。
•优先级排序：通过识别和分类问题，帮助确定改进的优先级顺序。
•决策支持：提供数据和信息，以便做出基于事实的决策。
直方图（Histogram）是一种用于显示数据分布的统计图。
它通过将数据按照一定的范围分组，并计算每个范围的频率来展示数据的分布情况。
直方图在质量控制中具有以下应用：•数据分析：帮助分析数据的分布情况，以便确定是否存在异常或偏差。
QC七大手法概述及作用说明
➢ 柏拉图
制图方法： 〔1〕确定问题,收集数据 〔2〕做排列图用数据记录表,要求有工程,数量和累计百分 比。 〔3〕根据数量按从大到小的次序排列,“其它〞放在最后。 〔4〕画两根纵轴和一根横轴
左纵轴：数量〔最大刻度为总数〕 右纵轴：百分比〔最大刻度为100%〕 横 轴：工程 〔5〕画图
2022/2/20
Quality Training
QC七大手法:
➢ 柏拉图
本卷须知： 分类方法----要抓住关键的少数 累计比率 0~80% A类因素 累计比率 80~95% B类因素 累计比率 95~100% C类因素
A：待解决,要求分析 B：关注 C：暂时不考虑
2022/2/20
Quality Training
2022/2/20
Quality Training
QC七大手法:
➢ 柏拉图 8/2原则 80%的质量问题都是由及少数的原因引起的,只要 解决了这80%的问题,质量就能得到很大的提到。 根据数据统计,造成一个质量问题的前5项原因一 般都占80%以上。 TOP5
2022/2/20
Quality Training
Quality Training
QC七大手法:
➢ 流程图 作用： 〔1〕便于研究过程中各步骤的关系； 〔2〕便于发现问题存在的潜在原因； 〔3〕提供分析处理问题的一种思路。
2022/2/20
QC七大手法:
➢ 流程图
流程图的符号：
Quality Training
过程的开始和结束
CL LCL
时间
判定：如控制图中的点落在UCL或LCL之外或点在UCL和LCL之间 的排列不随机,则说明过程异常
2022/2/20
QC七大手法应用
QC七大手法知识ＱＣ七大手法简介：查核表：又称调查表，用以系统地收集和记录数据，以获取对事实的明确认识； 柏拉图：又称排列图，用于找重点，按重要性顺序显示每一项目对总体效果的作用； 因果图：又称鱼骨图或石川图，用于追溯产生问题的原因，分析和表达因果关系； 直方图：是用来描述数据分布形态，以决定在何处集中力量进行改进；散布图：发现和确认两组相关数据之间的关系，确定其因果关系；层别法：又称分层图，是用于将大量的有关某一主题的观点，意见或想法按组进行归类；控制图：用于找异常，评估过程的稳定性，决定何是时需要高速及何时需要保持原有状态。
QC七大手法知识QC七大手法/查核表☹应用：查核表用於系统地收集数据，以获取对事实的明确认识．☹说明：查核表是收集和记录数据的一种形式，它便於按统一的方式收集数据并进行分析．☹程序：1.确立收集数据的具体目的；2.识别为达到目的所需要的数据；3.确定由谁以及如何分析数据；4.编制用於记录数据的表格，提供记录以下信息的栏目或填写项目；a．查核表的题目：查核的目的要通过题目清楚的表现出来；b．查核对象和项目：指出要查核什么，要获得什么样的数据；c．查核方法：明确采用什么工具，用什么方法来查核；d．查核日期和期间：从何日开始，到何日为止；e．查核人：由谁来查核或由谁来收集数据；g．查核结果的整理：合计，平均数，比例等．1.通过收集和记录某些数据来试用表格；2.必要时，评审并修订表格；3.正式使用查核表．☹种类：1.缺陷位置查核表：是查核产品各部位的缺陷情况的查核表．在产品草图上用规定的查核标记符号把所发生的缺陷位置标记出来，通过观察缺陷分布的方式，找到产生缺陷的原因所在．2.不良项目查核表：（目前我们最常用的表）是查核不良产品具体情况的查核表，它列出可能发生不良产品的具体项目，可用一定的标记记录各不良项目的发生，计算出相应的总的发生次数及期比率．3.不良原因查核表：是查核造成不良产品或不良项目原因的查核表，追究其不良的原因，需按设备，操作者，时间，材料，方法等标志进行分层查核．4.工序分布查核表：是了解工序质量特性数据的分布情况，以及同质量标准要求的关系所用的查核表．☹示例：示例详见附图端子压阒不良项目查核表QC七大手法知识七大手法/柏拉图有关柏拉图的. . . .☹应用：——按重要性的顺序显示每一项目对整体的作用；——排列改进的机会。
QC 七大手法简介及应用
＊何謂直方圖(Histogram )？ 為了要容易的看出如長度、重量、時間等連續性計量值的數據 分配情形，將所收集的數據之全距分為幾個相等的區間作為橫 軸，其所累積而成的面積，是用柱子排起來的圖形，故又稱之 為柱狀圖。 ＊目的 1. 為掌握數據分配狀態，以了解作業系統規則性的圖； 2. 對某一作業系統在相同的投入條件下，經某期間獲得其特性 的測定值； 3. 將這些測定值存在範圍給予適當的等間隔，對每一區間內測 定值出現次數，依區間數值順序作成直條圖，此圖即稱直方 圖； 4. 為繪製直方圖一般先製作次數分配表，再行繪製直條圖較為 方便。
性；
(05)不要使用太多的顏色； (06)要求標準化；
(07)實用第一，美觀次之；
(08)出現異常，要追查原因並註明； (09)簡潔的詞句應用，具有畫龍點睛之效； (10)佈局與文字字體之搭配要突出，已達到圖表使用之目的。
＊圖表製作要領
1.圖名(Title)
2.圖形之大小(Chart Proportions) 3.座標軸(Coordinate) 4.尺度(Scale) 5.零度基點(Zero Base)
1.收集數據
2.決定區間寬度
最大值 1.09 最小值 0.88 全距 1.09 – 0.88 = 0.21 區間數暫定為10 區間寬度 0.21 ÷ 10 = 0.021 修正為測定單位整數倍 0.02
＊直方圖製作練習實例 II 3.使用次數分配表，填入各區 間境界值與中心值。
APR
JUL
AUG
1. 特性要因圖
2. 直方圖
3. 柏拉圖
4. 查檢表
5. 散佈圖
6. 管制圖
7. 層別法
＊何謂特性要因圖( Cause and Effect Diagram )? 一些問題的特性受到一些要因的影響時，我們將這些 要因加以整理，成為有相互關係而且有條理的圖形， 這個圖形稱為特性要因圖。此圖為日本品管權威學者 石川馨博士於1952年所發明，故稱“石川圖”。由於 形狀就像魚的骨頭，所以又稱魚骨圖。 ＊使用時機 當想要針對一問題點的結果與要因之間關係，即可分 析出其影響問題特性的重要要因項目。
QC七大手法及应用
QC七大手法及应用2009-10-17 13:34所谓SOP,是 Standard Operation Procedure三个单词中首字母的大写 ,即标准作业程序,就是将某一事件的标准操作步骤和要求以统一的格式描述出来,用来指导和规范日常的工作.SOP的精髓,就是将细节进行量化,用更通俗的话来说,SOP就是对某一程序中的关键控制点进行细化和量化QC新七大手法指的是：关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图法。
QC旧七大手法指的是：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。
而SPC（管制图）是QC七大手法的核心部分相对而言，新七大手法在世界上的推广应用远不如旧七大手法，也从未成为顾客审核的重要方面应用在哪些方面?如何运用?1. 查检表（Check List）以简单的数据或容易了解的方式，作成图形或表格，只要记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查用，其目的在於『现状调查』。
2. 柏拉图（Pareto Diagram）根据所搜集之数据，以不良原因、不良状况、不良发生或客户抱怨的种类、安全事故等，项目别加以分类，找出比率最大的项目或原因并按照大小顺序排列，再加上累积值的图形。
用以判断问题症结之所。
3. 特性要因图（Characteristic Diagram）一个问题的特性（结果）受一些要因（原因）的影响时，将这些要因加以整理，而成为有相互关系而且有条且有系统的图形。
其主要目的在阐明因果关系，亦称『因果图』，因其形状与鱼骨图相似故又常被称作『鱼骨图』。
4.散布图（Scatter Diagram）把互相有关连的对应数据，在方格上以纵轴表示结果，以横轴表示原因，然后用点表示分布形态，根据分析的形态未研判对应数据之间的相互关系。
5. 管制图（Control Chart）一种用於调查制造程序是否在稳定状态下，或者维持制造程序在稳定状态下所用的图。
管制纵轴表产品品质特性，以制程变化数据为分度；横轴代表产品的群体号码、制造曰期，依照时间顺序将点画在图上，再与管制界限比较，以判别产品品质是否安定的一种图形。
QC七大手法(品管七大手法)
QC七大手法(品管七大手法)QC七大手法一.引言在品管过程中，为了提高产品质量，提高生产效率，我们可以采用七大QC手法。
本文档详细介绍了每种QC手法的定义、适用范围、使用步骤等内容，以您更好地应用它们。
二.QC七大手法的定义1. 棒状图：用于可视化数据的变化情况，我们发现问题及其原因。
2. 过程图：描述流程的操作步骤和顺序，可以我们找出流程中的缺陷。
3. 矢量图：用于分析问题的根本原因，通过找出影响问题的各种因素，提出改进方案。
4. 核查单：列出相关事项来确认是否符合标准和要求，避免漏检和误检。
5. 直方图：用于显示数据的分布情况，通过分析数据的分布情况，我们找出异常值和离群点。
6. 关系图：显示不同变量之间的关系，我们找出相关性，分析影响因素。
7. 流程图：描述流程的工作流程和数据流动，我们更好地掌握整个流程。
三.每种QC手法的适用范围及使用步骤1. 棒状图适用范围：适用于数据变化的可视化分析。
使用步骤：收集相关数据，用图形表示数据变化，分析数据变化原因。
2. 过程图适用范围：适用于流程问题分析。
使用步骤：描述流程的步骤和顺序，找出流程中的缺陷，提出改进方案。
3. 矢量图适用范围：适用于问题的根本原因分析。
使用步骤：找出影响问题的各种因素，提出改进方案。
4. 核查单适用范围：适用于确认是否符合标准和要求。
使用步骤：列出相关事项，核查是否符合标准和要求，避免漏检和误检。
5. 直方图适用范围：适用于数据分布情况分析。
使用步骤：分析数据的分布情况，找出异常值和离群点。
6. 关系图适用范围：适用于不同变量之间的关系分析。
使用步骤：显示不同变量之间的关系，分析影响因素。
7. 流程图适用范围：适用于流程的工作流程和数据流动分析。
使用步骤：描述流程的工作流程和数据流动，我们更好地掌握整个流程。
四.附件本文档无涉及附件。
五.法律名词及注释无品管七大手法一.前言品管七大手法是为了确保产品质量和生产效率，进行质量控制而设计的。
QC七大手法
Q C七大手法一、数据的收集和整理1、数据一切用数据说话，数据是质量管理活动的基础，一个具体产品是需要一系列的数据来表现它的质量，如尺寸、重量、强度、成分、功率、外观等。
这些数据反映出产品特定性质，称为质量特性。
测量质量特性所得的数据，叫质量特性数据。
在质量管理过程中，需要有目的地收集有关质量数据，并对数据进行归纳、整理、加工、分析、从中获得有关产品质量或生产状态的信息，从而发现产品存在的质量问题以及产生问题的原因，以便对产品的设计、工艺进行改进，以保证和提高产品质量。
所以说数据在质量管理中起着重要的作用。
数据分为计量值数据和计数值数据等，本书第一章已作阐述，这里不再重复。
2、总体和样本○1．总体。
总体又叫母体，是研究对象的全体。
一批零件、一个工序或某段时间内生产的同类产品的全部都可以称为总体。
构成总体的基本单位，称为个体，每个零件、每件产品都是一个个体。
质量检验常用抽样方法进行，即从总体中抽出一部分个体，并测试每个个体的有关质量特性数据，进行统计分析后，对总体做出估计和判断。
这里要注意的是，总体并不仅仅是指研究对象的全体，而更多的是指每个个体的质量特性数据的全部。
如分析一批零件的公差时，把这批零件的公差作为总体，所以总体大都是产品某种质量特性数据的集合。
由于质量特性数据的数值因个体不同而异，也就是说，总体中每一个个体的某种质量特性必定与一个成一组数量指标相对应，当我们把这个数据值看作随机变量时，总体显然就是随机变量的全体集合。
总体可以是有限的，也可以是无限的。
一批零件的数目是有限的。
一台机床若边疆不断地工作，那么加工零件数量无限的，它所构成的总体是无限总体。
个体数目有限的总体称为有限的，它所构成的总体是无限总体。
个体数目有限的总体称为有限总体，若其中个体数为N，则N称为总体批量。
○2样本。
样本又叫样品，是从总体中抽出来一部分个体的集合。
样本中每个个体叫样品，样本中所包含样品数目称为样本大小，又叫样本量，常用n表示。
qc七大手法简介及应用
25,000
支 20,000
出 費 15,000
用
10,000
10,250
5,000
0
伙食費
柏拉圖
100%
84% 88%
76%
累
61%
計
比
率 41%
5,000
3,750
2,000
1,000
3,000
零用錢
水電費
教育費 -
交際費
其他
METHOD 3 特性要因圖(魚骨圖)
定義: 將造成某項結果的眾多原因,以系統的方式圖解 之,亦即圖表來表達結果(特性)與原因(要因)之間 的關系.
一. 正常型:
說明: 中間高兩邊低,有集中趨勢 結論: 制程在正常運轉下.
二. 缺齒型
說明: 高低不一,有缺齒情形. 結論: 分組過細或是假造數據
三. 偏態型
直 方 圖 (三)
說明: 高處偏向一邊,另一邊低,拖長尾巴. 結論: 尾巴拖長時,應檢討是否在技術上能夠接收.
多由工具磨損、松動及加工習慣引起. 四. 絕壁型
說明: 有一端被切斷. 結論: 數據經過全檢過,或製程本身經過全檢. 五. 雙峰型
說明: 有兩個高峰出現 結論: 有兩種分配混合
六. 離島型
直 方 圖 (三)
說明: 在左端或右端形成小島. 結論: 測定有錯誤,工程調節錯誤或不同原料引起. 七. 高原型 說明: 平頂狀. 結論: 不同平均值的分配混在一起. 功用: 可配合管制圖使用或用來訂定規格界限.
《QC七大手法簡介及其應用》
METHOD 1. 查檢表 METHOD 2. 柏拉圖 METHOD 3. 特性要因圖(魚骨圖) METHOD 4. 直方圖 METHOD 5. 管制圖 METHOD 6. 散布圖 METHOD 7. 層別法
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方
圖 (三)
說明: 在左端或右端形成小島. 結論: 測定有錯誤,工程調節錯誤或不同原料引起. 七. 高原型
說明: 平頂狀. 結論: 不同平均值的分配混在一起. 功用: 可配合管制圖使用或用來訂定規格界限.
METHOD 5
管
制 圖 (一)
定義: 是一種以實際產品品質特性與根據過去經驗所判明的 製程能力的管制界限比較,而以時間順序用圖形表示者. 依數據之性質分類: 一. 計量值管制圖 1. 平均值與全距管制圖 ( X-R Chart) 2. 平均值與標准差管制圖 ( X-δ Chart) 3. 中位值與全距管制圖 ( ～ Chart) X-R 4. 個別值與移動全距管制圖 ( X-Rm Chart) 二. 計數值管制圖 1. 不良率管制圖 ( p Chart) 2. 不良數管制圖 ( pn Chart) 3. 缺點數管制圖 ( C Chart) 4. 單位缺點數管制圖 ( u Chart) 依管制圖用途分類: 一. 管制用管制圖 二. 解析用管制圖
數 據 數 組 數 6 -1 7 -1 2 1 0 -2 0 5 0 -1 0 0 1 0 0 -2 5 0 250 以 上
四. 定組距: H= R/K 五. 決定各組之上下組界 最小一組上組界=最小值-測這值最小位數/2 最小一組上組界=最小一組上組界+組距 最小二組上組界=最小一組上組界 依此類推
范例:
P/N:PC1243K-10
Characteristic: GAP mm mm 3 0.62 0.66 0.60 0.68 0.62 0.64 0.08 0.60 0.68 X: 4 0.64 0.60 0.68 0.59 0.63 0.63 0.09 0.59 0.68 0.65 5 0.67 0.57 0.60 0.68 0.62 0.63 0.11 0.57 0.68 6 0.66 0.65 0.58 0.60 0.59 0.62 0.08 0.58 0.66 Lower Control Limit: Upper Control Limit: 7 0.68 0.58 0.60 0.67 0.62 0.63 0.10 0.58 0.68 R: 8 0.70 0.62 0.69 0.64 0.72 0.67 0.10 0.62 0.72 0.08 9 0.63 0.70 0.70 0.70 0.65 0.68 0.07 0.63 0.70 0.60 0.70 10 0.58 0.57 0.59 0.64 0.66 0.61 0.09 0.57 0.66 A2: 11 0.68 0.68 0.63 0.72 0.64 0.67 0.09 0.63 0.72 0.577 12 0.60 0.68 0.57 0.65 0.68 0.64 0.11 0.57 0.68 13 0.65 0.68 0.62 0.66 0.65 0.65 0.06 0.62 0.68 14 0.72 0.69 0.63 0.71 0.70 0.69 0.09 0.63 0.72 15 0.68 0.60 0.61 0.67 0.68 0.65 0.08 0.60 0.68 16 0.70 0.66 0.70 0.66 0.70 0.68 0.04 0.66 0.70 17 0.69 0.68 0.60 0.68 0.69 0.67 0.09 0.60 0.69 18 0.70 0.69 0.65 0.68 0.62 0.67 0.08 0.62 0.70 19 0.68 0.66 0.59 0.69 0.65 0.65 0.10 0.59 0.69 20 0.68 0.67 0.64 0.65 0.62 0.65 0.06 0.62 0.68
范例:
散布圖的類型
正相關 (相關性強)
負相關 (相關性強)
毫不相關
似乎有正相關 (相關性弱)
似乎有負相關 (相關性弱)
METHOD 7
層
別 法
定義: 將多種多樣的資料,因應目的而分類成數個項目,使之方 便以後分析的一種方法. 分類: 4M+1E
人員: Man 機器: Machine 方法: Method 物料: Material
直
三. 偏態型
方
圖 (三)
說明: 高處偏向一邊,另一邊低,拖長尾巴. 結論: 尾巴拖長時,應檢討是否在技術上能夠接收. 多由工具磨損、松動及加工習慣引起. 四. 絕壁型
說明: 有一端被切斷. 結論: 數據經過全檢過,或製程本身經過全檢. 五. 雙峰型
說明: 有兩個高峰出現 結論: 有兩種分配混合
直
100% 累 計 影 響 度 (%)
60%
METHOD 3 特性要因圖(魚骨圖)
定義: 將造成某項結果的眾多原因,以系統的方式圖解之, 亦即圖表來表達結果(特性)與原因(要因)之間的關 系. 制作程序: 一. 確定特性 二. 概略記載各原因 三. 說明各原因的形成 四. 更詳細的解說 五. 圈出最重要的原因 六. 記載所根據的條件 功用: 可使用於管理,工程改善的各個階段特別是在樹 立問題意識的初期.
DATE CODE: 9841
Lower Spec Limit: 0.45 Upper Spec Limit: 0.75 GROUP X1 X2 X3 X4 X5 X R Min Max Cpk: 1 0.65 0.62 0.64 0.60 0.59 0.62 0.06 0.59 0.65 2.11 2 0.59 0.68 0.61 0.58 0.63 0.62 0.10 0.58 0.68
范例: 機器 物料 人員
品質特性
环境方法其它 NhomakorabeaMETHOD 4
直
方 圖 (一)
定義:將所收集的測定值或數據之全距分為幾個相等區間作為 橫軸,並將各區間內之測定值所出現次數累積而成的面 積,用柱子排起來的圖形,叫直方圖,亦稱之為柱狀圖. 制作程序: 一. 搜集數據並記錄於紙上 二. 找出最大值(L)及最小值(S),並計算全距(R=L-S) 三. 定組數: K=1+3.231ogN 一般對數據之分組可參照下表:
環境: Environment
功用: 可與其它品管手法配合使用,通常在使用統計手法前要 用至層別法.
管 制 圖 (二)
不穩定型態之檢定方法:
檢定法則一: 有單獨一個點子出現在3A 之外者. 檢定法則二: 連續三點之中有兩點落在A 區或甚至A區以外者. 檢定法則三: 連續五點之中有四點落在B 區或甚至於B區以外者.
管 制 圖 (三)
檢定法則四: 連續有八點落在C區或甚至於C區以 外者. 檢定法則五: 連續幾點同一方向時: A.連續五點繼續上升或下降-注意 以后後動態. B.連續六點繼續上升或下降-開始 調查原因. C.連續七點繼續上升或下降-必有 原因,應立即採取措施.
范例:
Àö ¥ ¤ þ µ Ø A B C D £ } Æ ¤ ¨ ¼ 30 10 5 5 v T × ¼ Å « (%) ² ¿ ¤ ¨ ¼ ² ¿ ¼ Å « (%) Ön £ } Æ Ön v T × 60 30 60 20 40 80 10 45 90 10 50 100
50 40 不 良 數 30 20 10 0 A B C D
直
方
圖 (二)
六. 計算各組的組中點 各組組中點=(上組界+下組界)/2 七. 作次數分配表 八. 制作直方圖 九. 記錄數據履歷等相關條件 直方圖常見形態: 一. 正常型:
說明: 中間高兩邊低,有集中趨勢 結論: 制程在正常運轉下. 二. 缺齒型
說明: 高低不一,有缺齒情形. 結論: 分組過細或是假造數據
AGP CONN. GAP CONTROL CHART
0.80
0.70
UCL= CL= LCL=
0.70 0.65 0.60
GAP (mm)
0.60 0.50
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
METHOD 6
散
布 圖
定義: 將兩個種類的資料顯示在座標圖上,借以判斷兩者是否 相關.這種圖表稱之為散布圖. 依散布圖之相關性可分為: 一. 正相關 二. 負相關 三. 毫不相關 四. 弱正相關 五. 弱負相關 制作程序: 一. 資料搜集 二. 找出數據中的最大值和最小值 三. 畫出縱軸橫軸刻度,計算組距 四. 將各組的對應數據標示在座標上 五. 記下資料和圖的條件 功用: 用來判定不同種類資料之間的相互關系.
METHOD 2
柏
拉 圖
定義: 根據搜集的數據,以不良原因,不良狀況,不良發生的 位置,客戶抱怨種類,或安全事故等項目別分類,計 算出各分類項目所占之比例按照大小順序排列,再 加上累積值的圖形. 制作程序: 一. 確定資料的分類項目 二. 決定期限,搜集資料 三. 按項目类別統計數據 四. 圖表畫上縱軸及橫軸 五. 將所占的比例用曲線表示 六. 記下資料及圖的條件 功用: 柏拉圖在使用時,最主要是用來設定改善的目標.
《QC七大手法簡介及其應用》
METHOD METHOD METHOD METHOD METHOD METHOD METHOD 1. 查檢表 2. 柏拉圖 3. 特性要因圖(魚骨圖) 4. 直方圖 5. 管制圖 6. 散布圖 7. 層別法
QC
七
大
手
法
第一招:查檢集數據 第二招:柏拉抓重點 第三招:魚骨追原因 第四招:直方顯分布 第五招:管制找異常 第六招:散布看相關 第七招:層別作解析
METHOD 1
查
檢
表
定義: 為了便於收集數據,使用簡單記號填記並予統計整 理,以作進一步分析或作為核對,檢查之用的一種表 格或圖表. 查檢表種類: 一. 點檢用查檢表 二. 記錄用查檢表 制作程序: 一. 明確目的所在 二. 決定查檢項目 三. 決定抽樣方法 四. 決定查檢方式 五. 設計表格實施查檢 六. 記下資料相關條件 功用: 通常是利用查檢表來了解現狀或收集數據以作分 析之用.