06.QC七大手法-直方圖-葉謀鋒.ppt

講師 葉謀鋒E mail yemoufeng QC七大手法 直方圖 講師簡介 全面質量管理TQM QC七大手法QC七大手法 也叫品管七工具 是目前全世界應用比較廣泛的品質管理工具 它具有簡單實用的特性 日本著名的品質管制專家石川馨曾說過 企業(yè)內95 的品質管制問題 可通過企業(yè)上上下下全體人員活用品管七工具而得到解決 QC七大手法品質管理的主要工作簡單地說 就是通過對各來料 生產過程 出貨等環(huán)節(jié)進行檢驗和分析 找出各種出現或潛在出現的問題及原因 甚至尋求解決辦法 使產品品質問題盡量在內部解決 達到在合理成本的基礎上使客戶滿意 舊QC七大手法 檢查表 層別法 柏拉圖 魚骨圖 直方圖 控制圖 散布圖 QC七大手法的作用1 查檢表 用來在現場收集數據 盡量讓現場作業(yè)簡單而有效 它是其它六大手法的起點 2 層別法 統(tǒng)計方法中最基礎的工具 用來對收集的數據進行分類或分層 以利于統(tǒng)計分析 通常與柏拉圖 因果圖結合使用 層別法的重點是了解如何進行分層 3 柏拉圖 用來對多種問題或原因進行分析 找出最大問題或原因 以實現花較少成本做更多事情 4 魚骨圖 用來對一個現象或結果進行原因深入細致的分析 通常用來找原因及因素 最好同層別法結合起來使用 5 直方圖 用直方圖可以將雜亂無章的資料 解析出規(guī)則性 比較直觀地看出產品質量特性的分布狀態(tài) 對於資料中心值或分布狀況一目了然 便於判斷其總體質量分布情況 6 散布圖 用來對收集的兩個或兩個以上可能相關的問題或特性的數據 找出之間可能的相關性 7 管制圖 用來了解品質在過程中的變化狀態(tài)和預測品質下一步可能性的狀況 有助于提前發(fā)現問題 是實現第一次就把事情做好的基本步驟之一 直方圖直方圖是將所收集的數據分為幾個相等的區(qū)間作為橫軸 并將各區(qū)間內的測定值所出現次數累積而成的面積 用柱子排列起來的圖形 直方圖可顯示數據的三種特性 集中的趨勢 數據的范圍 分布的形狀 六 直方圖 直方圖的制作范例一工廠的成品重量規(guī)格為130 190千克 今按隨機抽樣方式抽測200個樣本 一般需收集50 200個數據 作直方圖 步驟如下 一 制作次數分配表 1 從數據中找出最大值L 170與最小值S 1242 計算全距R L S 463 決定組數KK 1 3 32LgN N代表收集的數據總數 本例數N 200 可將其分為K 12組 一 制作次數分配表 續(xù) 4 計算組距H 通常取2 5 10的倍數 組距H 全距 組數 46 12 3 8 3取45 計算組界 第一組下組界 最小值 測定值最小位數 123 5第一組上組界 第一組下組界 組距 123 5 4 127 5第二組下組界 第一組上組界 127 5第二組上組界 第二組下組界 組距 127 5 4 131 5第三組下組界 第三組上組界 依此類推 計算到最大一組的組界 6 作次數分配表 如下表 二 繪制直方圖1 依次數分配表 延橫軸以各組界為分界 組距為底邊 以各組次數為高度 每組距上劃一矩形 即完成直方圖 2 在圖上記入數據總數等參數 并劃出規(guī)格的上 下限 直方圖 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 直方圖 缺齒形說明 高低不一 有缺齒情形 結論 可能是分組過細或數據不真實 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 次數分配不妥當所形成 結論 稽查員對測定值有偏好現象 如對5 10之數字偏好 或是假造數據 測量儀器不精密或組數的寬度不是倍數時 也有此情況 直方圖 缺齒型 凹凸不平型 說明 有一端被切斷 結論 原因為數據經過全檢過 或制程本身有經過全檢過 會出現的形狀 若剔除某規(guī)格以上時 則切邊在靠近右邊形成 直方圖 切邊型 斷裂型 說明 在右端或左端形成小島 結論 測定有錯誤 工程調節(jié)錯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 制出合規(guī)格的制品 直方圖 離島型 說明 形狀似高原狀 結論 不同平均值的分配混在一起 應層別之后再做直方圖比較 直方圖 高原型 說明 有兩個高峰出現 結論 有兩種分配相混合 例如兩部機器或兩家不同供應商有差異時 直方圖 雙峰型 說明 高處偏向一邊 另一邊低 拖長尾巴 偏右型 例如微量成分的含有率等 不能取到某值以下的值時 所出現的形狀 偏左型 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出現的形狀 直方圖 偏態(tài)型 直方圖的應用3 1測知制程能力 作為改善制程的依據 3 2計算產品不良率 品質改善活動中 常需計算改善活動前 中 后之不良率 直方圖應用舉例例如 某產品之重量直方圖如圖示 其規(guī)格為35 3g 由圖與規(guī)格界限比較 在規(guī)格下限以下的有35件 超出規(guī)格上限的有64件 合計有99件 占總數307件之32 25 即不良率為32 25 理想型制程能力在規(guī)格界限內 且平均值與規(guī)格中心一致 平均數加減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 表示制品良好 能力足夠 一側無余裕制品偏一邊 而另一邊還有余裕很多 若制程再變大 或變小 很可能會有不良發(fā)生 必需設法使制品中心值與規(guī)格中心值吻合才好 下限 規(guī)格 上限 制品規(guī)范 兩側無余裕制品的最大值與最小值均在規(guī)格內 但都在規(guī)格上下限兩端 其中心值與規(guī)格中心值吻合沒有不良品發(fā)生 但如果制程稍有變動 就會有不良品產生之危險 要設法提高制品的精度才好 下限 規(guī)格 上限 制品規(guī)范 余裕太多實際制程在規(guī)格界限內 但雙尾距規(guī)格界限太遠 亦即產品品質均勻 變異小 如果此種情形是因增加成本而得到 對公司而言并非好現象 故可考慮縮小規(guī)格界限或放松品質變異 以降低成本 減少浪費 下限 規(guī)格 上限 制品規(guī)范 平均值偏左 或偏右 如果平均值偏向規(guī)格下限并伸展至規(guī)格下限左邊 或偏向規(guī)格上限并伸展至規(guī)格上限的右邊 但制品呈常態(tài)分配 此即表示平均位置的偏差 應針對固定的設備 機器 原料等方向去追查 SL SU SL SU 分散度過大實際制品的最大值與最小值均超過規(guī)格值 有不良品發(fā)生 斜線部份 表示標準太大 制程能力不足 應針對變動的人員 方法等方向去追查 設法使產品的變異縮小 或是規(guī)格訂得太嚴 應放寬規(guī)格 下限 規(guī)格 上限 制品規(guī)范 完全在規(guī)格外表示制品之生產完全沒有依照規(guī)格去考慮 或規(guī)格訂得不合理 根本無法達到規(guī)格 規(guī) 格 制品范圍 案例 某銀行為了對所屬某營業(yè)網點顧客排隊等候時間進行統(tǒng)計 收集了某年2 4周一從10點到15點間40位客戶的等候時間 繪制直方圖如右所示 分析 標準型 中心值兩側左右對策 鋸齒型 分組過多或測量方法有問題 雙峰型