品管分析工具教案--QC七大手法

11.5%
6.9% 3.0%
90.1
97.0% 100%
不良率(%) = 各項不良數 ÷ 總檢查數 × 100 影響度(%) = 各項不良數 ÷ 總不良數 × 100
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集團工程師培訓教材
柏拉圖繪製
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柏拉圖之應用
• • • • • • 作為降低不良的依據 決定改善目標，找出問題點 確認改善的效果(改善前、後之比較) 應用於發掘現場的重要問題點 用於整理報告或記錄 驗證或調整特殊要因圖
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直方圖作法
• (3)決定組數
– 公式為：k=1+3.32log n (K：組數；n：抽樣數) – 當抽樣數n=60時，k=6.9，可分為6~7組 ※一般數據之分組可參照下表： 數據數 組數 ＜50 5~7 51~100 6~10 101~250 7~12 ＞250 10~20
主要原因
次要原因
在根本原因處，須特 別框選出來
2.外殼沖剪模 拖料架不當
為什麼沖壓作業效率低
1.導柱阻礙作業路線 3.馬達座脫料困難 5.固定梢設定不當
光線不足
4.隔板抽孔 脫料困難 其他 設備不當
可使用數字排序，表 示要因的重要性 28
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管制圖 Control Chart
1
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查檢表 Check List
• 就是一種為了便於收集數據，使用簡單的數字並 予統計整理、再進一步分析或作為核對、檢查之 用而設計的一種表格或圖表。
• 依照工作的目的，可以區分為：
– 點檢用查檢表 – 記錄用點檢表
2
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點檢用查檢表
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特殊要因圖 Characteristic Diagram
• 前言
– 某項結果的的形成，必定有其原因；設法使用圖解法 找出這些原因來 – 由石川馨博士於1952年所發明，又稱「石川圖」 – 主要目的在闡述因果關係，亦稱「因果圖」 – 圖表的形狀與魚骨相似，常被稱呼為「魚骨圖」
140
144
148
152
156
159 8
X
血壓
X
血壓 集團工程師培訓教材 SKS 信音知識學院
散佈圖判讀
X增大時，Y也隨之增大，稱為正相關。 Y
完 全 正 相 關
Y
有 正 相 關
X
X增大時，Y反而減少，稱為負相關。 Y
有 負 相 關 完 全 負 相 關
X X與Y之間看不出有任何關係。 X增大時，Y並不改變。
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直方圖作法
• 求中點及次數統計
組別
第一組
下~上界線
120.5~124.5
中點(上+下)/2
122.5
次數統計
1
第二組 第三組
第四組 第五組
124.5~128.5 128.5~132.5
132.5~136.5 136.5~140.5
126.5 130.5
134.5 138.5
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品管七大手法
December 6, 2010
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集團工程師培訓教材(A版)
何謂品管七大手法?
• • • • • • • 查檢表 Check List 散佈圖 Scatter Diagram 層別法 Stratification 直方圖 Histogram 柏拉圖 Pareto Diagram 特殊要因圖 Characteristic Diagram 管制圖 Control Chart
兩組數據重複在同一點上時，畫上二重圓記號
88 86 88 86
X =159 Y =87
心 84 跳 82
X軸之範圍
心 84 跳 82
80
Y
80
78
76 74 72 70 136
Y 軸 之 範 圍
Y
78
76 74 72 70
數據打點法
X =138 Y =71
136 159 140 144 148 152 156
2 12
18 19
第六組 第七組
140.5~144.5 144.5~148.5
18
142.5 146.5
5 3
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直方圖作法
• 繪製直方圖
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柏拉圖 Pareto Diagram
• 由生產現場所收集到的數據，必須有效的加以分 析及運用，而將此數據加以分類、整理，並作為 圖表，以充分的掌握問題點及重要原因。 • 從柏拉圖中可以看出哪個項目有問題，其影響度 如何，以判斷問題的癥結處所在，並針對問題點 採取改善措施。
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• 原因追求型
特殊要因圖~分類
WHY?
– 列出可能會影響製程 的相關因子，以便進 一步找出主要原因
• 對策追求型
– 將圖型反轉魚頭向左 的圖形，目的在追尋 問題點應該如何防止 或如何達成目標的對 策
HOW?
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特殊要因圖~繪製注意事項
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直方圖作法
• (1)收集數據並記錄(數據應大於50組以上) • 例~信音成品尺寸規格為130~160mm，按隨機抽 樣方法抽取60個當樣本，數據如下
138 139 144 131 140 145 134 135 137 136 142 140 138 127 130 141 136 134 132 131 148 141 139 138 136 135 137 132 130 131 145 138 136 137 128 131 133 134 135 139 140 138 137 137 138 136 134 121 135 136 141 139 137 133 132 131 132 129 134 13514
– 步驟1:收集30組以上的相對應數據整理到數據表上。( 數據太少容易誤判)
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散佈圖~資料收集
步驟2:找出數據X、Y之最大值及最小值。
X之最大值159
最小值138
Y之最大值87
最小值71
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散佈圖
步驟3:畫出縱軸與橫軸。
步驟4:將各組數據點在座標上。
柏拉圖製作
• 依分類項目別，做數據整理，並做成統計表。
不良數 外觀不良 功能不良 67 36 不良率% 6.7% 3.6% 累計數 67 103 影響度% 51.1% 27.5% 累計影響 度% 51.1% 78.6%
電鍍不良
LED不亮 IC不良
15
9 4
1.5%
0.9% 0.4%
118
127 131
• 前言
– 於1924年由美國品管大師修哈特(W.A.Shewart)博士所 發明。主要定義是「一種以實際產品品質特性與過去 經驗所研判之製程能力的管制界限，而以時間順序用 圖形表示者」 – 在管制圖中有三條筆直的橫線，
• 主要是在作業前使用，以防止作業的疏忽或遺漏 ，例如設備保養查檢表、內部稽核查檢表、行車 前車況查檢表…等 • 例~教育訓練前查核用之查檢表
項次 1 2 教育訓練簽到表? 講義? 點檢內容 Yes No
3
4
上課用文具?
場地佈置?
5
6 7
茶水, 點心…等?
麥克風? 投影機?
3
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直方圖作法
• (4)求組距
– 組距=全距÷ 組數 =27 (Range)÷ 7 =3.86，組距取4 – 第一組下(5)求各組上、下界線 – 界線=最小值- (最小測定單位÷ 2) =121-0.5=120.5 – 第一組上界線=下界線+組距 =120.5+4=124.5 ※其他以此類推
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直方圖作法
• (2)找出數據中最大值(L)及最小值(S) – 最大值以□框起來；最小值用○框起來
No.1 138 139 144 131 140 145 134 135 137 136 No.2 142 140 138 127 130 141 136 134 132 131 No.3 148 141 139 138 136 135 137 132 130 131 No.4 145 138 136 137 128 131 133 134 135 139 No.5 140 138 137 137 138 136 134 121 135 136 No.6 141 139 137 133 132 131 132 129 134 135
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得知:
No.1 L1=145; S1=131 No.2 L2=142; S2=127 No.3 L3=148; S3=130 No.4 L4=145; S4=128 No.5 L5=140; S5=121 No.6 L6=141; S6=129 --------------------------------求得 L=148 ; S=121 全距R=148-121 =27
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柏拉圖製作
• 例~廠內生產1000pcs不良紀錄表
時間
項目 外觀不良
功能不良
6/1 15
5
6/2 12
8
6/3 11
4
6/4 20
10
6/5 9
9
合計 67
36
電鍍不良
LED不亮
2
1
1
1
4
2
5
2
3
3
15
9
IC不良
1
0
0
21
2
1
4
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4
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查檢表製作注意事項
• • • • • • 明瞭查檢表的目的 決定查檢的項目 決定查檢的頻率 決定查檢的人員及方法 決定查檢表的格式 決定查檢記錄的方式，如正、○、×
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散佈圖 Scatter Diagram
• 將相對應的兩組數據，分別繪製於座標圖中，以 觀測兩組數據間是否相關及相關程度。 • 例~王先生在運動前、後心跳和血壓之間是否存在 關係，今收集30組數據。
ห้องสมุดไป่ตู้
記錄用查檢表
• 用來收集資料，應用於不良原因和不良項目的記 錄，由於常用於作業缺失，品質好壞…等記錄， 亦稱為改善用查檢表 • 例~5S活動評分查檢表
評分內容
1.無污染且乾淨 得分 0 1 2
2.物品放置是否佔用通道
地 板 3.物品堆放是否整齊
4.有無垃圾灰塵
5.零件，製品有無掉落 6.是否放置不需要的東西
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層別法 ~ 案例
(例一)
管 制 圖 之 層 別 上限
5 4 3 2
下限 上限
1 A C B B C C A B A A C B C C A B A B C B A
5 4 3 2
下限
1 A A A A A A A B B B B B B B C C C C C C C
(例二)
直 方 圖 之 層 別
規 格
規 格
規 格
B
規 格
A
C
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層別法~案例二
• 某公司使用甲、乙兩部機械分別加工A、B兩種不 同來源的材料，產品品質特性分配如圖，機械乙 使用B材料之產品顯著偏低，但不知此偏低是由 於機械或材料所造成；於是將A、B兩種材料均由 甲、乙兩部機械加工，分別畫出直方圖，結果判 明偏低係因機械乙之影響，與材料無關。
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直方圖 Histogram
• 前言
– 現場工作人員經常都要面對一大堆的數據，這些數據 是從製程中抽測或查檢所得的某項產品之品質特性記 錄；而一天中可能所記錄的數據有數百個之多，它們 到底能提供我們什麼情報呢?如果我們能應用直方圖的 手法將這些數據加以整理，則製程品質的散佈狀態、 問題點的所在及製程能力等，均呈現在我們的眼前。 我們即可利用這些情報來掌握問題點以進行改善對策 。
• 主題以註明「為什麼」「什麼」較易激發聯想 • 收集多數人的意見
– – – – – 意見越多越好 禁止批評他人的構想及意見 歡迎自由奔放的構想 無因果關係者，不予歸類 過去資料的利用
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特殊要因圖~範例
• 範例：為什麼沖壓作業效率低?
作業員 尋找資料困難 導板加工取放困難 馬達座 不熟悉工作圖 加工次數多 導板 隔板 模具搬運費力 屑料清理費時 加工困難
Y
無 相 關
Y
X
9
X
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層別法 Stratification
• 在我們收集的數據中，因各種不同之特徵而對結 果產生之影響，針對這些特徵加以分類及統計， 此方法稱之層別法 • 層別之分類：
1.部門別、單位別 6.時間之層別 2.製程別 7.原材料之層別 3.作業員 8.測量之層別 4.機器設備之層別 9.環境、天候之層別 5.作業條件之層別 10.製品之層別