QC七大手法講義課件

20七月2023QC七大手法講義什麼是QC七大手法？QC:QualityControl(質(zhì)量管制；品管)1.直方圖(Histogram)2.管制圖(ControlChart)3.魚骨圖(CauseandEffectDiagram)4.查檢表(CheckSheet)5.柏拉圖(ParetoChart)6.散布圖(ScatterDiagram)7.層別法(Stratification)QC七大手法

itemDayshiftNightshiftx管制圖因果關(guān)系圖/魚骨圖查檢表柏拉圖散布圖層別法100%LSLUSL直方圖1.直方圖說明：

劃分?jǐn)?shù)據(jù)（如考試成績）的分配范圍為數(shù)個(gè)區(qū)間，計(jì)算各區(qū)間內(nèi)該數(shù)據(jù)的出現(xiàn)次數(shù)，并制作成次數(shù)分配表。(2)用途：描述數(shù)據(jù)的分布（平均值、變異、對稱），借以判斷工序有無異常情形。并檢查該數(shù)據(jù)是否正常受控，有足夠的能力符合客戶需求。規(guī)格下界規(guī)格上界使用直方圖的目的1.)了解分配形態(tài)。2.)研究制程能力或測知制程能力。3.)工程解析與管制。4.)測知數(shù)據(jù)之真?zhèn)巍?.)計(jì)算產(chǎn)品之不良率。6.)求分配之平均值與標(biāo)準(zhǔn)差。7.)藉已訂定規(guī)格界限。8.)與規(guī)格或標(biāo)準(zhǔn)值比較。9.)調(diào)查是否混入兩個(gè)以上的不同群體。10.)了解、設(shè)計(jì)、管制是否合乎制程管制。范例–微塵粒子的數(shù)據(jù)251291015141788221421722515532141514181524133222322191325114212617221281212631920642691425561229131517836141818101912233021119107164115151931171221126139131639104271281916(1)找出“最大值”，“最小值”以及數(shù)據(jù)的“個(gè)數(shù)”Max=39Min=1TotaldatapointsN=100(2)決定區(qū)間的個(gè)數(shù)K:K=NK=10(3)決定區(qū)間的寬度H:H=(Max-Min)/K39-1H=10~=4(4)

作出“頻次”表(5)劃出直方圖區(qū)間界限0.5~4.54.5~8.58.5~12.512.5~16.516.5~20.5頻次20.5~24.524.5~28.528.5~32.532.5~36.536.5~40.510142019111185115102015

頻次區(qū)間界限0481216202428323640范例–微塵粒子的數(shù)據(jù)常見的直方圖型態(tài)(1)正常型說明：中間高，兩邊低，有集中趨勢。結(jié)論：左右對秤分配(常態(tài)分配)，顯示至程在正常運(yùn)轉(zhuǎn)下。(2)缺齒型(凹凸不平型)說明：高低不一，有缺齒情形。不正常的分配，系因測定值或換算方法有偏差，次數(shù)分配不妥當(dāng)所形成。結(jié)論：稽查員對測定值有偏好現(xiàn)象，如對5，10之?dāng)?shù)字偏好;或是假造數(shù)據(jù)。測量儀器不精密或組數(shù)的寬度不是倍數(shù)時(shí)，亦有此情況。常見的直方圖型態(tài)(3)切邊型(斷裂型)說明：有一端被切斷。結(jié)論：原因?yàn)閿?shù)據(jù)經(jīng)過全檢，或制程本身有經(jīng)過全檢，而出現(xiàn)的形狀。若剔除某規(guī)格以上時(shí)，則切邊在靠近右邊型成。(4)離島型說明：在右端或左端形成小島。結(jié)論：測定有錯(cuò)誤，工程調(diào)節(jié)錯(cuò)誤或使用不同原料所引起。一定有異常原因存在，只要去除，即可合乎制程要求，至出和規(guī)格的制品。常見的直方圖型態(tài)(5)高原型說明：形狀似高原狀。結(jié)論：不同平均值的分配混在一起，應(yīng)層別之后再做直方圖比較。(6)雙峰型說明：有兩個(gè)高峰出現(xiàn)。結(jié)論：有兩種分配相混和，例如兩部機(jī)器或兩不同供貨商，有差異時(shí)，會(huì)出現(xiàn)此種形狀，因測定值受不同的原因影響，應(yīng)與層別后再做直方圖。常見的直方圖型態(tài)(7)偏態(tài)型(偏態(tài)分配)說明：高處偏向一邊，另一邊低，托長尾巴?？煞钟移?、左偏型。右偏型：例如，微量成分的含有率等，不能取到某值以下的值時(shí)，所出現(xiàn)的形狀。左偏型：例如，成分含有高純度的含有率等，不能取到某值以上的值時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)的形狀。結(jié)論：尾巴托長時(shí)，應(yīng)檢討是否在技術(shù)上能夠接受，工具磨損或松動(dòng)，亦有此現(xiàn)象發(fā)生。2.管制圖說明：

把品質(zhì)特性（如芯片的薄膜厚度）的點(diǎn)以記號標(biāo)示上去，藉著該點(diǎn)在管制界限內(nèi)側(cè)或外側(cè)的情形，可以判斷工序是否在控制狀態(tài)中。(2)用途：借由管制界限的訂定,區(qū)分出工序的變異的合理性。即時(shí)監(jiān)控，并可以在制程異常時(shí)立即采取改善對策。管制上界管制下界目標(biāo)值

規(guī)格界限

管制界限?問題:答案:來自客戶的要求對于產(chǎn)品質(zhì)量的控管每一量測單點(diǎn)都必須在規(guī)格界限之內(nèi)規(guī)格界限

規(guī)格界限

管制界限>=說明：管制界限工序變異的自然容許范圍對于制程/機(jī)臺的控管每一量測平均值都必須在管制界限之內(nèi)說明：有如魚骨增長的方式，有系統(tǒng)地整理工作的結(jié)果（特性）以及其原因（要因）。(2)用途：

在改善小組的腦力激蕩之下，列舉所有可能的異常原因；逐一過濾之后，會(huì)發(fā)現(xiàn)平常忽略的小毛病，可能就是問題的根源。3.魚骨圖（因果關(guān)系圖）原因1結(jié)果原因2原因3原因4例：產(chǎn)品的良率太低Man

(操作人員)Machine(機(jī)器設(shè)備)Method(生產(chǎn)方法)要因特性Environment(生產(chǎn)環(huán)境)范例(1)–4M1E的方向4M1E:人、機(jī)、料、法、環(huán)Material(原材料)為何量測變異太大量測程序不嚴(yán)謹(jǐn)環(huán)境差異設(shè)備差異人員訓(xùn)練不足人員技術(shù)差異量測程序未標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)備維護(hù)未標(biāo)準(zhǔn)化檢驗(yàn)問題數(shù)據(jù)取得不易溫度改變濕度改變清潔度改變振動(dòng)因素機(jī)械不穩(wěn)定設(shè)備磨耗電性不穩(wěn)定數(shù)據(jù)換算不穩(wěn)定范例(2)4.查檢表ITEMABC123說明：

在收集各種數(shù)據(jù)之后，為確認(rèn)并能毫無遺漏的查檢，將結(jié)果制成簡單的表格。

(2)用途：可以讓數(shù)據(jù)的收集更為規(guī)律、有效；制成的表格更為簡明、易懂。機(jī)臺定期保養(yǎng)之后的查檢項(xiàng)目：ItemO-ringGasFlowLockChamberAChamberCChamberB范例5.柏拉圖100%說明：

分類不良及缺點(diǎn)等內(nèi)容，然后按照大小順序，利用累計(jì)數(shù)據(jù)來表示。(2)用途：將問題點(diǎn)表現(xiàn)出來，并呈現(xiàn)其相對重要性，提供改善方向的優(yōu)先順序。某餐廳的顧客滿意度調(diào)查：抱怨種類總件數(shù)百分比累計(jì)百分比1.coldfood2.saladnotfresh3.lackofcleanliness4.poorservice5.foodtastesbad6.foodtoogreasy7.flimsyutensils8.notcourtesy105(105/260)40%(94/260)35%(25/260)10%(13/260)5%(10/260)4%(9/260)4%(2/260)1%(2/260)1%40%75%85%90%94%98%99%100%94251310922范例coldfoodsaladnotfreshlackofcleanlinesspoorservicefoodtastebadfoodtoogreasyFlimsyutensilnotcourtesy501001502002501050100%0范例(續(xù))

EAB

C

EADBC

60%柏拉圖可以用來說明改善過程的有效性：例如圖甲為改善前的柏拉圖，共有A,B,C,D,E五大不良原因。再來針對A與B前兩大原因采取改善對策，若干時(shí)日之后可以重新收集數(shù)據(jù)，劃出改善后的柏拉圖。由圖乙的結(jié)果顯示，A與B的發(fā)生次數(shù)明顯降低，C變成是最大的不良原因。整體效果改善60%.100%圖甲:改善前圖乙:改善后100%D范例6.散布圖說明：

將成對的二組數(shù)據(jù)制成圖表，以觀察數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系。(2)用途：

檢查二組數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，尤其是對魚骨圖中的因、果驗(yàn)證。當(dāng)相關(guān)程度甚高時(shí)，可用回歸分析作進(jìn)一步的研究、控管。Y（果）X（因）相關(guān)系數(shù)的說明r=0.9r=0.6 r=0.3r=-0.9 r=-0.6 r=0.3不相關(guān)正相關(guān)強(qiáng)正相關(guān)強(qiáng)負(fù)相關(guān)負(fù)相關(guān)有異常點(diǎn)存在相關(guān)分析(CorrelationAnalysis)正相關(guān)負(fù)相關(guān)計(jì)算相關(guān)系數(shù)：Sum(X-X)*(Y-Y)r= Sum(X-X)Sum(Y-Y)

可以使用Excel來計(jì)算:Tools->DataAnalysis->CorrelationFunction->Correl(X;Y)參考值r<0.3-->弱0.3=<r<0.8-->一般r>=0.8-->強(qiáng)22產(chǎn)品良率（Y）與因子X的相關(guān)性：8075產(chǎn)品良率706530323436384042X因子范例r=-0.62回歸結(jié)果：Y=119.07-1.23X

X

Y

337239763774327837784066367839664167358037763778387138697.層別法說明：以數(shù)據(jù)的共同點(diǎn)、特征為主，將對象中具有相同的作業(yè)者（人）、機(jī)械（機(jī)）、原料（料）或作業(yè)方法（法），分成數(shù)個(gè)集團(tuán)。(2)用途：

區(qū)別出問題的來源，然后可以給予更好的控管、改善。AB管制圖的層別：AABBCCABBBCCCA作業(yè)者ABC總圖原料ABC

總圖

直方圖的層別：機(jī)臺A機(jī)臺B總圖散布圖的層別：QC七大手法的應(yīng)用1.)根據(jù)事實(shí)、數(shù)據(jù)發(fā)言、查檢表、散布圖。2.)整理原因與結(jié)果之關(guān)系，以探討潛伏性之問題特性要因圖。3.)凡事物不能完全單用平均值來考慮，應(yīng)了解事物均有變異存在，須從平均值與變異性來考慮直方圖、控制圖。4.)所有數(shù)據(jù)不可僅止于平均，須根據(jù)數(shù)據(jù)之來龍去脈、考慮適當(dāng)分層層別法。5.)并非對所有原因采取處置，而事先從影響較大的2~3向采取措施，即所謂管理重點(diǎn)柏拉圖。數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)=事實(shí)數(shù)據(jù)的分類：一、依特性可分：1.定性數(shù)據(jù)2.定量數(shù)據(jù)a.計(jì)量數(shù)據(jù)b.計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)。二、依來源可分：1.原物料及制品市場數(shù)據(jù)2.制程數(shù)據(jù)3.檢驗(yàn)數(shù)據(jù)。三、依時(shí)間先后可分：1.過去數(shù)據(jù)2.日常數(shù)據(jù)3.新數(shù)據(jù)。應(yīng)用數(shù)據(jù)須注意重點(diǎn)

1.搜集正確可用的數(shù)據(jù)。2.避免個(gè)人主觀判斷。3.掌握事實(shí)真相。整理數(shù)據(jù)的方法

1.機(jī)器整理法。2.人工整理法：a.卡片法b.畫計(jì)法。整理數(shù)據(jù)的原則1.發(fā)生問題而要采取改善對策前，必須有數(shù)據(jù)為依據(jù)。2.對于數(shù)據(jù)使用目的應(yīng)清楚了解。3.當(dāng)數(shù)據(jù)收集完成后，應(yīng)立即使用它。4.數(shù)據(jù)的整理與運(yùn)用，改善前、改善后所具備的條件應(yīng)一致。5.數(shù)據(jù)不可造假，否則問題將永遠(yuǎn)無法解決。圖表圖表的運(yùn)用可以將繁雜的數(shù)字性情報(bào)轉(zhuǎn)化，以最簡單的方式表達(dá)出來，易看易懂，一目了然?，F(xiàn)場的數(shù)據(jù)或情報(bào)，用點(diǎn)、線、面、體表示大概情勢及鉅細(xì)變動(dòng)于紙上的圖形，稱為圖表。其目的是：1.)方便人的視覺，使能獲取更多的情報(bào)，并使之能傳達(dá)更迅速，更易被人了解，更快看出情報(bào)內(nèi)容。2.)自一組數(shù)據(jù)，把握到更多的情報(bào)，而采取必要的對策。圖表的種類1.)解析用圖表：將過去的數(shù)據(jù)或狀況，作成圖表加以解析，從中發(fā)現(xiàn)問