08品管手法(QC七大手法).ppt

FOXCOnn 鴻準精密模具有限公司 品質(zhì)管理 QC 七大手法 工程標準部 第一章數(shù)據(jù)與查檢表第二章柏拉圖第三章特性要因圖第四章散佈圖第五章圖表與管制圖第六章直方圖第七章層別法 講解之內(nèi)容 鴻準精密模具有限公司 FOXCOnn 第一章數(shù)據(jù)與圖表 一 何謂數(shù)據(jù) 就是根據(jù)測量所得到的數(shù)值和資料等事實 因些形成數(shù)據(jù)最重要的基本觀念就是 數(shù)據(jù) 事實二 運用數(shù)據(jù)應注意的重點 1 收集正確的數(shù)據(jù)2 避免主觀的判斷3 要把握事實真相 FOXCOnn 鴻準精密模具有限公司 三 數(shù)據(jù)的種類A 定量數(shù)據(jù) 長度 時間 重量等測量所得數(shù)據(jù) 也稱計量值 以缺點數(shù) 不良品數(shù)來作為計算標準的數(shù)值稱為計數(shù)值 B 定性數(shù)據(jù) 以人的感覺判斷出來的數(shù)據(jù) 例如 水果的甜度或衣服的美感 四 整理數(shù)據(jù)應注意的事項1 問題發(fā)生要採取對策之前 一定要有數(shù)據(jù)作為依據(jù) 2 要清楚使用的目的 3 數(shù)據(jù)的整理 改善前與改善后所具備條件要一致 4 數(shù)據(jù)收集完成之后 一定要馬上使用 鴻準精密模具有限公司 FOXCOnn 五 何謂查檢表 以簡單的數(shù)據(jù)用容易了解的方式作成圖形或表格 只要記上檢查記號 並加以整理 作為進一步分析或核對檢查用 六 查檢表的種類查檢表以工作的種類或目的可分為記錄用查檢表種點檢用查檢表兩種 七 制作方法1 決定所要收集的數(shù)據(jù)及希望把握的項目2 決定查檢表的格式3 決定記錄形式4 決定收集數(shù)據(jù)的方法 FOXCOnn 鴻準精密模具有限公司 四 查檢表的使用 數(shù)據(jù)收集完成應馬上使用 首先觀察整體數(shù)據(jù)是否代表某些事實 數(shù)據(jù)是否集中在某些項目或各項目之間有否差異 是否因時間的經(jīng)過而產(chǎn)生變化 另外也要特別注意週期性變化的特殊情況 查檢表統(tǒng)計完成即可利用QC七大手法中的柏拉圖加工整理 以便掌握問題的重心 FOXCOnn 鴻準精密模具有限公司 查檢表 FOXCOnn 鴻準精密模具有限公司 第二章柏拉圖 一 何謂柏拉圖 根據(jù)收集的數(shù)據(jù) 以不良原因 不良狀況 不良發(fā)生位置或客戶抱怨的種類 安全事故等不同區(qū)分標準 找出比率最大的項目或原因並且以所構成的項目依照大小順序排列 再加上累積值的圖形 由構成比率很容易了解問題的重點衙影響的程度 以比例估計最多的項目著手進行改善 較為容易得到改善成果 FOXCOnn 鴻準精密模具有限公司 二 柏拉圖的製作方法 FOXCOnn 鴻準精密模具有限公司 1 決定不良的分類項目2 決定數(shù)據(jù)收集期間 並且按照分類項目收集數(shù)據(jù) 3 記入圖表紙並且依數(shù)據(jù)大小排列書出柱形 4 點上累計值並用線連結5 記入柏拉圖的主題及相關資料 三 柏拉圖的使用 1 掌握問題點2 發(fā)現(xiàn)原因3 效果確認 FOXCOnn 鴻準精密模具有限公司 四 製作對策前 對策后的效果確認時應注意以下三項 1 柏拉圖收集數(shù)據(jù)的期間和對象必須一樣2 對季節(jié)性的變化應列入考慮3 對於對策以外的要因也必須加以注意 避免在解決主要原因時影響了其他要因的突然增加 五 柏拉圖實例 1 查檢表 FOXCOnn 鴻準精密模具有限公司 柏拉圖 FOXCOnn 鴻準精密模具有限公司 累計比率 支出費用 41 61 76 84 88 100 第三章特性要因圖 FOXCOnn 鴻準精密模具有限公司 一 何謂特性要因圖 一個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 成為有相互關系而且有條理的圖形 這個圖形稱為特性要因圖 由於形狀就像魚的骨頭 所以又叫做炙骨圖 二 特性要因圖的製作方法1 決定問題或品質(zhì)的特征2 決定大要因3 決定中小要因4 決定影響問題點的主要原因5 填上製作目的 日期及製作者等資料注意事項 1 嚴禁批評他人的構想和意見 2 意見愈多愈好 3 歡迎自由奔放的構想 4 順著他人的創(chuàng)意或意見發(fā)展自已的創(chuàng)意 FOXCOnn 鴻準精密模具有限公司 三 特性要因圖的使用1 問題的整理2 追查真正的原因3 尋找對策4 教育訓練四 繪製特性要因圖應該注意的事項 1 繪製特性要因圖要把握腦力激激盪法的原則 讓所有的成員表達心聲2 列出的要因應給予層別化3 繪製特性要因圖時 重點應放在為什麼會有這樣的原因 並且依照5W1H的方法 鴻準精密模具有限公司 FOXCOnn 所謂5W1H就是 WHY 為什麼必要 WHAT 目的何在 WHERE 在何處做 WHEN 何時做 WHO 誰來做 HOW 如何做 鴻準精密模具有限公司 FOXCOnn 特性要因圖 為何交貨延遲 鴻準精密模具有限公司 FOXCOnn 製造 人 金額 物品 交貨 沒有生產(chǎn)計劃配合 沒有式樣生產(chǎn)條件不好 訂貨情報掌握不確實 沒有交貨意識 利潤低 運送成本高 庫存安全量低 方法不明確 存放位置不足 單方面的決定 交貨期短 數(shù)量少 沒有交貨計劃 找原因 第四章散佈圖 一 何謂散佈圖 就是反互相有關連的對應數(shù)據(jù) 在方格紙上以縱軸表示結查 以橫軸表示原因 然后用點表示出分佈形態(tài) 根據(jù)分佈的形態(tài)來判斷對應數(shù)據(jù)之間的相互關係 這里講的數(shù)據(jù)是成雙的 一般來說成對數(shù)據(jù)有三種不同的對應關係 1 原因與結果數(shù)據(jù)關係 2 結查與結果數(shù)據(jù)關係 3 原因與原因數(shù)據(jù)關係 FOXCOnn 鴻準精密模具有限公司 二 散佈圖製作的五個步驟 1 收集相對應數(shù)據(jù) 至少三十組上 並且整理寫到數(shù)據(jù)表上 2 找出數(shù)據(jù)之中的最大值和最小值 3 書出縱軸與橫軸刻度 計算組距 4 將各組對應數(shù)據(jù)標示在座標上 FOXCOnn 鴻準精密模具有限公司 散佈圖的研判一來般來說有六種形態(tài) 1 在圖中當X增加 Y也增加 也就是表示原因與結果有相對的正相關 如下圖所示 FOXCOnn 鴻準精密模具有限公司 散佈圖的研判 X Y 0 2 散佈圖點的分佈較廣但是有向上的傾向 這個時候X增加 一般Y也會曾加 但非相對性 也就是就X除了受Y的因素影響外 可能還有其他因素影響著X 有必要進行其他要因再調(diào)查 這種形態(tài)叫做似有正相關稱為弱正相關 FOXCOnn 鴻準精密模具有限公司 X Y 0 3 當X增加 Y反而減少 而且形態(tài)呈現(xiàn)一直線發(fā)展的現(xiàn)象 這叫做完全負相關 如下圖所示 Y 0 X 4 當X增加 Y減少的幅度不是很明顯 這時的X除了受Y的影響外 尚有其他因素影響X 這種形態(tài)叫作非顯著性負相關 如下圖所示 Y 0 X 5 如果散佈點的分佈呈現(xiàn)雜亂 沒有任何傾向時 稱為無相關 也就是說X與Y之間沒有任何的關係 這時應再一次先將數(shù)據(jù)層別化之后再分析 如下圖所示 Y 0 X 6 假設X增大 Y也隨之增大 但是X增大到某一值之后 Y反而開始減少 因此產(chǎn)生散佈圖點的分佈有曲線傾向的形態(tài) 稱為曲線相關 如下圖所示 Y 0 X 第五章管制圖 從每日生產(chǎn)的產(chǎn)品線中所測得的零亂數(shù)據(jù)中 找出經(jīng)常發(fā)生和偶然發(fā)生事故的數(shù)據(jù) 以便幫助找出問題原因 這就是非依靠管制圖不可 管制圖分為兩大類 本文每一類舉一例進行講解 一 計數(shù)值管制圖 1 何謂計數(shù)值 商品制造的品質(zhì)評定標準有計量型態(tài) 例如 直徑 容量 然而有些品質(zhì)特性定義為 良品或不良品 將更合理 所謂計數(shù)值就是可以計數(shù)的數(shù)據(jù) 如不良品數(shù) 缺點數(shù)等 2 計數(shù)值管制圖的類型 P管制圖實例 運用條件 1 產(chǎn)品不是良品就是不良品2 抽樣放回3 彼此獨立進行樣品不良率計算公式為 P 標準差公式為 S 上下限計算公式如下 管制上限 ucl 3 3 為平均不良率 n為樣本數(shù) 中心線 cl 管制下限 lcl 3 3如果下限計算結果可能為負數(shù) 因為二項分配並不對稱 且其下限為零 故當管制下限出現(xiàn)小于零的情況 應取0表示 平均不良率應用加權平均數(shù)來計算 用不良數(shù)總數(shù)與全體的樣本總數(shù)之比 例 寶光廠生產(chǎn)的MOUSE用的包裝袋 檢驗其底部是否有破損即包裝為不良品 取30個樣本 每個樣本數(shù)為50個 這些樣本是在機器每天三班制的連續(xù)工作每半小時取一次而得 計算結果如下 平均不良率P 0 233 CL 用P當真實過程不合格的估計值 可以計算管制上限和下限 如下 UCL P 3 0 412LCL P 3 0 054 P管制圖如下 UCL 0 41 UCL 0 23 UCL 0 05 針對管制圖進行分析 由管制圖中我們可以發(fā)現(xiàn)來自樣本12及25的兩點超出管制上限 故制程是在非管制狀態(tài) 必須進一步探討是否有異常原因 分析樣本12得知 在這半小時里 有一批新進的包裝袋被使用 所以這異常的現(xiàn)象是由于新原料加入引起 而在樣本25那半小時 有一個沒有經(jīng)驗的員工在操作此機器 而使樣本25有這麼高的不良率 現(xiàn)在將超出管制界限的兩個點刪除掉 重新計算管制界限 管制以后的制程 其管制中心線及上 下限為 二 計量值管制圖 作為管制制程的計量值管制圖 一方面以平均數(shù)管制圖管制平均數(shù)的變化 以全距管制其變異的情形 本節(jié)將介紹平均數(shù)與全距管制圖 將就管制圖在制程中的每一步詳加描述 計量值管制圖的種類如下 實例 平均數(shù)與全距管制圖 某廠制造全銅棒 為控制其品質(zhì) 選定內(nèi)徑為管制項目 並決定以X R管制圖來管制該制程的內(nèi)徑量度 並於每小時隨機抽取5個樣本測定 共收集最近製程之數(shù)據(jù)125個 將其數(shù)據(jù)依測定順序及生產(chǎn)時間排列成25組 每組樣本5個 每組樣數(shù)5個 記錄數(shù)據(jù)如下 計算如下 X 40 264R 5 48查系數(shù)表 當N 5時 D4 2 115 D3 0 X管制圖上下限 CL 40 264UCL 43 4249LCL 37 1031 R管制圖上下限 CL 5 48UCL 11 5867LCL 0 UCL 43 4 CL 40 6 LCL 37 10 R管制圖 UCL 11 59 CL 5 40 LCL 0 分析結論 在管制圖中有第16個及第23個樣本組的點分別超出管制上限及管制下限 表示制程平均發(fā)生變化 而R管制圖並無點超出界限或在界限上 表示制程變異並未增大 三 管制圖的判別 管制狀態(tài) 意指制程安定 管制狀態(tài)也稱安定狀態(tài) 我們無法知道制程的真正狀態(tài) 只能對制程的某種特性值收集數(shù)據(jù) 將其繪在管制圖上 由管制圖來觀察制程的狀態(tài) 在判定制程是否處于管制狀態(tài) 可利用以下基準 1 管制圖的點沒有逸出界外 2 點的排列方法沒有習性 呈隨機現(xiàn)象 在正常管制的狀態(tài)下 管制圖上的點子應是隨機分步 在中心線的上下方約有同數(shù)的點 以中心線近旁為最多 離中心線愈遠點愈少 且不可能顯示有規(guī)則性或系統(tǒng)性的現(xiàn)象 歸納得到下面兩種情形 1 管制圖上的點 大多數(shù)集中在中心線附近 少數(shù)出現(xiàn)在管制界限附近 且為隨機分布 2 一般管制圖上的點 25點中有0點 35點中有1點以下 100點中有2點以下 超出管制界限外時 可稱為安全管制狀態(tài) 以上兩點僅是作為一個參考 各位同仁應在實際中靈活運用 實際分析 非隨機管制界限內(nèi)的判定利用點的排法判定是否處在管制狀態(tài) 可依據(jù)以下法則 1 點在中心線的一方連續(xù)出現(xiàn) 2 點在中心線的一方出現(xiàn)很多時 3 點接近管制界限出現(xiàn)時 4 點持續(xù)上升或下降時 5 點有周期性變動時 連串連續(xù)七點或八點在中心線與管制上限或中心線與管制下限之間的型 誤關差的機率是約為 8 0 0039 在如此小的機率竟會出現(xiàn) 可想像有異常原因發(fā)生 在中心線的上方或下方出現(xiàn)的點較多如下 1 連續(xù)10點以上至少有10點2 連續(xù)14點以上至少有12點3 連續(xù)17點以上至少有14點4 連續(xù)20點以上至少有16點 點子出現(xiàn)在管制界限附近 三倍標準差與二倍標準差間 1 連續(xù)3點中有2點 2 連續(xù)7點中有3點 3 連續(xù)10點中有4點管制圖中的點的趨勢傾向連續(xù)7點以上一直上升或一直下降 趨勢是以向某一個方向連續(xù)移動 而趨勢傾向的發(fā)生有以下可能原因 1 由于工具磨損或制程中某些成分劣化所造成 2 人的因素造成 如工作者疲勞 3 季節(jié)性因素造成 如氣溫變化 管制圖中的點的趨勢傾向連續(xù)7點以上一直上升或一直下降 趨勢是以向某一個方向連續(xù)移動 而趨勢傾向的發(fā)生有以下可能原因 1 由于工具磨損或制程中某些成分劣化所造成 2 人的因素造成 如工作者疲勞 3 季節(jié)性因素造成 如氣溫變化 周期性循環(huán)變化管制圖上的點 呈現(xiàn)一個周期性循環(huán)變化時 應調(diào)查下列不良原因 1 機器開動或關閉 造成溫度或壓力的增減 2 物料的品質(zhì)受季節(jié)或供應商的影響 3 由于周期性的預防保養(yǎng) 造成機器性能的周期變化表現(xiàn) 4 由于操作員疲勞及隨后的休息造成的周期性的變化 5 由于材料的機械及化學性質(zhì)所造成的周期性 過于集中型點子大都集中在中心線附近1 5倍標準差間 其型 誤差機率是0 0027 如果抽樣選擇不當 可能會造成點子集中在中線附近 例如兩個不同操作員的結是點在同一張圖上 像這種母體混合的情形相當普遍 以下是一些造居這種情形的可能原因 1 兩個或兩個以上的操作員點在同一張圖上 2 兩臺或兩臺以上的機器點在同一張圖上 3 兩家品質(zhì)差異很大的供應商點在同一張圖上 4 兩臺或更多的量測設備間的差異 兩條以上生產(chǎn)線制程方法上的差異 管理不善者1 人員教育 訓練不足 2 原始設計有錯誤或圖上標示的問題等 3 治具 夾具設計不當或使用不當 4 不良材料混入制程 5 未推行標準化活動 6 測試儀器未加校正與維護 7 未落實保養(yǎng)工作上列諸項原因常出在管理制度不善的工廠 在 R管制圖呈現(xiàn)大的變動 如欲消除此類異常原因 一定要先確定管理制度 推行標準化工作 技術不足者1 機器設計上的問題 2 制程能力不足 材料 機械 作業(yè)方法與人員綜合結果無法達到品質(zhì)要求者 3 工作環(huán)境布置不當 4 測定儀器的測定方法不當 5 機械設備精度不足 6 缺乏技術人才 此諸原因常明顯地表現(xiàn)于二種現(xiàn)象 管制界限很寬 產(chǎn)品品質(zhì)分散幅度較規(guī)格界限為寬 此諸異常原因由于制程能力不足而起 非設法加強制程能力不可 否則制程零件的互換性有問題 需經(jīng)全數(shù)選別才能裝配 產(chǎn)品需經(jīng)全數(shù)檢查 才能符合規(guī)格要求 其他因素者1 異質(zhì)材料的突然入侵 2 日夜班精神上的困擾等 3 工作人員的疏忽 4 未按操作標準作業(yè) 5 機械的自然磨損 6 操作條件的突然變化 7 計算的錯誤 8 操作標準不完備 9 不隨機抽樣法 此諸原因常在管制圖上出現(xiàn) 如有系統(tǒng)可尋 則利用分層方法加以分析 如不規(guī)則出現(xiàn) 則易被發(fā)現(xiàn) 而予以消除 第六章直方圖 一 何謂直方圖 直方圖就是將所收集的數(shù)據(jù) 特性質(zhì)或結果值 用一定的範圍在橫軸上加以區(qū)分成幾個相等的區(qū)間 將各區(qū)間內(nèi)的測定值所出現(xiàn)的次數(shù)累積起來的面積用柱形書出的圖形 二 直方圖的製作步驟 1 收集數(shù)據(jù)並且記錄在紙上 2 找出數(shù)據(jù)中的最大值與最小值 3 計算全距 4 決定組數(shù)與組距 5 決定各組的上組界與下組界 6 決定組的中心點 7 製作次數(shù)分配表 8 製作直方圖 三 直方圖在應用上必須注意事項 1 直方圖可根據(jù)由形圖安分佈形狀來觀察製品工程是否正常 2 產(chǎn)品規(guī)格分佈圖案可與目標準 標準規(guī)格作比較 有多大的差異 3 是否必要再進一步層別化 四 直方圖運用方法 1 求全距2 決定組數(shù)組數(shù)過少 雖可得到相當簡單的表格 但卻失去次數(shù)分配的本質(zhì) 組數(shù)過過多 雖然表列詳盡 但無法達到簡化的目的 異常值應先除去再分組 分組不宜過多 也不宜過少 一般用數(shù)學家史特吉斯提出的公式計算組數(shù) 其公式如下 K 1 3 32Lgn一役對數(shù)據(jù)之分組可參考下表 3 組距 組距 全距 組數(shù)組距一股取5 10或2的倍數(shù) 4 決定各組之上下組界 最小一組的下組界 最小值 測定值之最小位數(shù) 2測定值的最小位數(shù)確定方法 如數(shù)據(jù)為整數(shù) 取1 如數(shù)據(jù)為小數(shù) 取小數(shù)所精確到的最后一位 0 1 0 01 0 001 最小一組的上組界 下組界 組距第二組的下組界 最小一組的上組界其余以此類推 5 計算各組的組中點 各組的組中點 下組距 組距 2 6 作次數(shù)分配表 將所有數(shù)據(jù)依其數(shù)值大小劃記號於各組之組界 內(nèi)並計算出其次數(shù) 7 以橫軸表示各組的組中點 從軸表示次數(shù) 繪出直方圖 四 如何依據(jù)由形圖案的分佈狀態(tài)判斷 1 如圖中顯示中間高 兩邊低 有集中的趨勢 表示規(guī)格 重量等計量值的相關特性都處於安全的狀態(tài)之下 製品工程狀況良好 如下圖所示 2 如圖中顯示缺齒形圖案 圖形的柱形高低不一呈現(xiàn)缺齒狀態(tài) 這種情形一般就來大都是製作直方圖的方法或數(shù)據(jù)收集方法不正確所產(chǎn)生 如下圖所示 3 如圖所示為高處偏向一邊 另外一邊拖著尾巴 這種偏態(tài)型在理論上是規(guī)格值無法取得某一數(shù)值以下所產(chǎn)生之故 在品質(zhì)特性上並沒有問題 但是應檢討尾巴拖長在技術上是否可接受 例治工具的鬆動或磨損也會出現(xiàn)拖尾巴的情形 如下圖所示 4 雙峰型 有兩種分配相混合 例如兩臺機器或兩種不同原料間有差異時 會出現(xiàn)此利情形 因測定值受不同的原因影響 應予層別后再作直方圖 5 離散型 測定有錯誤 工程調(diào)節(jié)錯吳或使用不同原材所引起 一定有異常原存在 只要去除 即可制造出合規(guī)格的制品 6 高原型 不同平均值的分配混合在一起 應層別之后再作直方圖 五 與規(guī)格值或標準值作比較 1 符合規(guī)格A 理想型 制品良好 能力足夠 制程能力在規(guī)格界限內(nèi) 且平均值與規(guī)格中心一致 平均值加減4倍標準差為規(guī)格界限 制程稍有變大或變小都不會超過規(guī)格值是一種最理想的直方圖 B 一則無餘裕 制品偏向一邊 而另一邊有餘裕很多 若製程再變大 或變小 很可能會有不良發(fā)生 必須設法使製程中心值與規(guī)格中心值吻合才好 C 兩側無餘裕 制品的最小值均在規(guī)格內(nèi) 但都在規(guī)格上下兩端也表增其中心值與規(guī)格中心值吻合 雖沒有不良發(fā)生 但若製程稍有變動 說會有不良品發(fā)生之危險 要設法提高製程的精度才好 2 不符合規(guī)格A 平均值偏左 或偏右 如果平均值偏向規(guī)格下限並伸展至規(guī)格下限左邊 或偏向規(guī)格上限伸展到規(guī)格上限的右邊 但製程呈常態(tài)分配 此即表示平均位置的偏差 應對固定的設備 機器 原因等方向去追查 上限 下限 B 分散度過大 實際製程的最大值與最小值均超過規(guī)格值 有不良品發(fā)生 斜線規(guī)格 表示標準差太大 制程能力不足 應針對人員 方法等方向去追查 要設法使產(chǎn)品的變異縮小 或是規(guī)格訂的太嚴 應放寬規(guī)格 下限 上限 C 表示製程之生產(chǎn)完全沒有依照規(guī)格去考慮 或規(guī)格訂得不合理 根本無法達到規(guī)格 下限 上限 實例1 某電纜廠有兩臺生產(chǎn)設備 最近 經(jīng)常有不符合規(guī)格值 135 210g 異常產(chǎn)品發(fā)生 今就A B兩臺設備分別測定50批產(chǎn)品 請解析並回答下列回題 1 作全距數(shù)據(jù)的直方圖 2 作A B兩臺設備之層別圖3 敘述由直方圖所得的情報 收集數(shù)據(jù)如下 解 1 全體數(shù)據(jù)之最大值為194 最小值為119根據(jù)經(jīng)驗值取組數(shù)為10組距 194 119 10 7 5取8最小一組的下組界 最小值 測定值之最小位數(shù) 2 119 1 2 118 5最小一組的上組界 下組界 組距 118 5 8 126 5 作次數(shù)分配表 2 全體數(shù)據(jù)之直方圖 SL 135 SU 210 2 作A設備之層別直方圖 SL 135 SU 210 3 B設備之層別圖 SU 210 SL 135 4 結論 直方圖實例 下限SL130