QC七大手法操作實(shí)務(wù)課件

QC七大手法QC七大手法1課程大綱QC七大手法1.查檢表—檢查現(xiàn)象2.柏拉圖—顯示重點(diǎn)3.層別法—過(guò)濾問(wèn)題4.魚(yú)骨圖—展現(xiàn)因果5.直方圖—資料分布6.散佈圖—判斷相關(guān)7.管制圖—管理異常其他工具1.時(shí)間序列圖2.箱型圖2課程大綱QC七大手法2QC7Tools之內(nèi)涵根據(jù)事實(shí)，發(fā)掘問(wèn)題與解決問(wèn)題的科學(xué)性方法首創(chuàng)於美國(guó)，1960年代於日本採(cǎi)用,1970~1980年代開(kāi)始普遍在全世界工業(yè)界使用常用於品管部門，以協(xié)助品管問(wèn)題的解決3QC7Tools之內(nèi)涵根據(jù)事實(shí)，發(fā)掘問(wèn)題與解決問(wèn)題的科查檢表查檢表定義:

查檢表是將原始收集到的數(shù)據(jù)做成圖形或表格，并記上檢查記號(hào)，或加以統(tǒng)計(jì)整理，並作為進(jìn)一步分析或核對(duì)檢查之用。查檢表作用:1.改善管理

(記錄表問(wèn)題記錄=>層別=>柏拉圖找出改善重點(diǎn)=>因果圖查原因=>改善等).2.維持管理

(作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化=>點(diǎn)檢表查有無(wú)落實(shí)執(zhí)行).4查檢表查檢表定義:4查檢表的種類點(diǎn)檢用查檢表:

就是備忘錄,將要進(jìn)行查看的工作項(xiàng)目一項(xiàng)項(xiàng)地整理出來(lái),然後依表定期或定時(shí)檢查.目的:

檢查事物的運(yùn)作狀況或檢查問(wèn)題

記錄用查檢表:將所需了解,分析的資訊設(shè)計(jì)至表格中,然後依表定期記錄資料.

目的:收集數(shù)據(jù)型的資料，做進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)整理用功能:

利用查檢表來(lái)了解現(xiàn)狀或收集數(shù)據(jù)以作分析之用。

5查檢表的種類點(diǎn)檢用查檢表:5點(diǎn)檢用：記錄用：汽車5000公里保養(yǎng)點(diǎn)檢表顧客名：車牌號(hào)碼：行駛年限：日期：車種：作業(yè)者：□電瓶液量□水箱□胎壓□火星塞□風(fēng)扇皮帶□空氣濾清器□機(jī)油□分電盤箱□化油器V:檢查O:調(diào)整X:更換3/1001002003004005001002003004005AB日期不良班制數(shù)量3/23/33/4查檢表對(duì)比6點(diǎn)檢用：記錄用：汽車5000公里保養(yǎng)點(diǎn)檢表顧客名：日期：□點(diǎn)檢用查檢表7點(diǎn)檢用查檢表7記錄用查檢表8記錄用查檢表8查檢表設(shè)計(jì)步驟

步驟：

決定所要收集的數(shù)據(jù)及希望把握的項(xiàng)目

決定查檢表的格式

決定記錄的形式(點(diǎn)檢表用:V,X,O等,記錄用:正,卅,)

決定收集時(shí)機(jī)、頻率

查核/記錄

異常事故處理注意事項(xiàng)：

分類的項(xiàng)目要明確,且項(xiàng)目與項(xiàng)目間不可模棱兩可。

查檢表的內(nèi)容與格式，要讓使用者最方便及最易使用為

原則。

在項(xiàng)目設(shè)定上可參考魚(yú)骨圖或系統(tǒng)圖之小要因。9查檢表設(shè)計(jì)步驟步驟：9柏拉圖定義:

所謂柏拉圖就是將所搜集的數(shù)據(jù)依不良原因、不良狀況、不良發(fā)生位置或客戶抱怨的種類等不同區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)，找出比率最大的項(xiàng)目與原因，并將所構(gòu)成的項(xiàng)目依照大小順序排列，再加上累積值的圖形，以作為改善的優(yōu)先級(jí)(尋找關(guān)鍵的少數(shù)再用柏拉圖展現(xiàn)出來(lái)解決)。原則：采用80-20法則(累積不良率達(dá)80%項(xiàng)為改善重點(diǎn))。功能： –掌握問(wèn)題的重點(diǎn)，作為改善的依據(jù)柏拉圖10柏拉圖定義:柏拉圖10

在任何特定群體中，重要的因子通常只占少數(shù)，而不重要的

因子則占多數(shù)，因此只要能控制具有重要性的少數(shù)因子即能

控制全局

1）80%的財(cái)富由20%的人掌握；2）80%的看電視時(shí)間都花在20%的節(jié)目；

3）80%的閱讀的書(shū)籍都是取自書(shū)架上20%的書(shū)籍；

4）80%的看報(bào)時(shí)間都花在20%的版面；

5）80%的電話都是來(lái)自20%的發(fā)話人；

6）80%的外出吃飯都前往20%的餐館；7）80%的銷售額是源自20%的顧客“80/20”原理啟示—

避免將時(shí)間花在瑣碎的多數(shù)問(wèn)題上,因?yàn)榫退隳慊?0%的時(shí)間,也只能取得20%的成效.80-20法則11在任何特定群體中，重要的因子通常只占少數(shù)，而不重要的1）8不良項(xiàng)目不良次數(shù)不良率%累積不良率%亮點(diǎn)H-Line異物刮傷其它合計(jì)151210855050040302010亮點(diǎn)H-Line異物刮傷其它100%20%40%60%80%次數(shù)302420161010030547490100100不良項(xiàng)目期間2007/09/01-2007/09/30描點(diǎn)為:圖的右上角比率不良數(shù)B與C之間不可有空隙最大值為不良合計(jì)數(shù)最大值為100%須加刻度線Example12不良不良不良率累積亮點(diǎn)H-Line異物刮傷其它合計(jì)1層別法的應(yīng)用柏拉圖Q&A柏拉圖Q&A

一定要80%?一次柏拉圖圖示法足夠?

只做一次柏拉圖圖示法，不一定可以提供足夠的訊息來(lái)幫助解決問(wèn)題。13層別法的應(yīng)用柏拉圖Q&A柏拉圖Q&A13注意事項(xiàng)錯(cuò)誤正確錯(cuò)誤1.柏拉圖用在計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)2.一定要由多排到少

3.柏拉圖的Others項(xiàng),不宜超過(guò)前三項(xiàng)14注意事項(xiàng)錯(cuò)誤正確錯(cuò)誤1.柏拉圖用在計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)3.柏拉圖的O◆結(jié)果的數(shù)據(jù)(現(xiàn)況分析)◆要因的數(shù)據(jù)(原因分析)甲乙丙甲ABCDEABCABC1234問(wèn)題要因?qū)σ阎蜻M(jìn)行分類,統(tǒng)計(jì).再用柏拉圖找出前幾項(xiàng)重點(diǎn)原因來(lái)實(shí)施.對(duì)已知問(wèn)題進(jìn)行分類,統(tǒng)計(jì).再用柏拉圖找出前幾項(xiàng)重點(diǎn)問(wèn)題來(lái)改善.15◆結(jié)果的數(shù)據(jù)(現(xiàn)況分析)◆要因的數(shù)據(jù)(原因分析)甲利用Minitab操作柏拉圖ExamplePCBA終檢站主要不良現(xiàn)象為金手指不良,為確認(rèn)金手指最常出現(xiàn)的不良現(xiàn)象,故收集9月份的資料,繪製柏拉圖,找出主要Issue,並加以改善.收集資料如下:16利用Minitab操作柏拉圖Example16Step1:將資料分”不良現(xiàn)象”及”不良數(shù)目”輸入資料視窗中.利用Minitab操作柏拉圖17Step1:將資料分”不良現(xiàn)象”及”不良數(shù)目Step2-1:選擇功能

(StatQualityToolsParetoChart)利用Minitab操作柏拉圖18Step2-1:選擇功能利用Minitab操作柏拉圖Step2-2:選擇功能

(點(diǎn)選Chartdefectstable將不良現(xiàn)象點(diǎn)選至”Labelin”欄

將不良數(shù)目點(diǎn)選至”Frequenciesin”欄點(diǎn)選ok)利用Minitab操作柏拉圖19Step2-2:選擇功能利用Minitab操作柏拉圖Step3:繪圖結(jié)果利用Minitab操作柏拉圖20Step3:繪圖結(jié)果利用Minitab操作柏拉圖20層別法定義:

層別法就是指根據(jù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的特征(何人,何處,方法,設(shè)備等)而將數(shù)據(jù)劃分若干組的方法(分門別類)。一般常用的區(qū)分方法是以4M1E來(lái)加以區(qū)分。亦可采用任何有意義的區(qū)分方法。Ex:地點(diǎn)、氣候,日期,作業(yè)條件和環(huán)境,批號(hào),批別,原材料,

線別,班別等.功能:

分類解析不良原因,找出真正影響不良的原因.層別法21層別法定義:層別法21案例22案例221.一般在收集數(shù)據(jù)之前就應(yīng)使用層別法，以避免數(shù)據(jù)中含有非相關(guān)的資料。2.運(yùn)用QC手法時(shí)應(yīng)特別注意與層別法搭配使用。例如：柏拉圖、查檢表、散布圖、直方圖和管制圖皆可配合層別法使用。A廠商B廠商層別法使用注意事項(xiàng)231.一般在收集數(shù)據(jù)之前就應(yīng)使用層別法，以避免數(shù)據(jù)中含有非相關(guān)問(wèn)題顯在化←比較←層別縮小問(wèn)題範(fàn)圍←比較←層別改善前、中、後比較←層別對(duì)策評(píng)價(jià)←比較←層別發(fā)現(xiàn)問(wèn)題明確問(wèn)題原因分析提出對(duì)策與實(shí)施效果確認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)化與檢討掌握重要要因←比較←層別透過(guò)比較改進(jìn)本期缺點(diǎn)與訂定未來(lái)方向?qū)觿e為何要用層別法24問(wèn)題顯在化←比較←層別縮小問(wèn)題範(fàn)圍←比較←層別改善前、中、後特性要因圖特性要因圖定義:

-所謂特性要因圖就是當(dāng)一個(gè)問(wèn)題的特性受到一些要因影響時(shí)，將這些要因加以整理成為有相互關(guān)系而且有條理的圖形。-亦即圖表來(lái)表達(dá)結(jié)果(特性)與原因(要因)之間的關(guān)係.-因其形狀像魚(yú)骨,又稱魚(yú)骨圖.功能:整理原因及結(jié)果間的關(guān)係,分析可能原因。25特性要因圖特性要因圖定義:25MaterialManMachineMethodMotherNatureMeasureToolsMissoperationMachineDistributionTestorInspectionHandlingReliabilityTestProcessdefectTransportationSolderingConveyorClothHair/SkinStructureWholeBacklightWhyMuraappearedincustomersiteABC123445°-80°主骨中骨小骨大骨45°-80°45°-80°小骨須與大骨平行特性要因圖26MaterialManMachineMethodMother魚(yú)骨圖學(xué)習(xí)127魚(yú)骨圖學(xué)習(xí)127魚(yú)骨圖學(xué)習(xí)228魚(yú)骨圖學(xué)習(xí)228要因不標(biāo)水準(zhǔn)，高低、快慢

原因解析愈細(xì)越好,小骨可以制定具體對(duì)策為止利用腦力激蕩法,盡可能找出可能影響結(jié)果的所有因素,集思廣益.原因與現(xiàn)象要區(qū)別

選擇要因要注意要因是否能加以掌握或改善

一次因與二次因選擇不要混淆

繪制時(shí)應(yīng)將重點(diǎn)放于“為什么會(huì)有這種原因”

標(biāo)出相關(guān)信息:標(biāo)題,繪制人,時(shí)間,產(chǎn)品,工序,小組名稱,參加人員等.有多少個(gè)問(wèn)題就畫(huà)多少個(gè)圖.不可多問(wèn)題共一圖.溫度低

高

ACB特性要因圖注意事項(xiàng)29要因不標(biāo)水準(zhǔn)，高低、快慢溫度低高ACB特性要因圖注意事MNT檢驗(yàn)時(shí)常發(fā)生手感不良現(xiàn)象,故針對(duì)此現(xiàn)象進(jìn)行腦力激盪,列出所有造成手感不良的原因,並分類如下表,繪製成魚(yú)骨圖.利用Minitab操作魚(yú)骨圖30MNT檢驗(yàn)時(shí)常發(fā)生手感不良現(xiàn)象,故針對(duì)Step1:將資料貼至MinitabWorksheet視窗中利用Minitab操作魚(yú)骨圖31Step1:將資料貼至MinitabWorkshStep2:選擇功能(StatQualityToolsCause-and-Effect)利用Minitab操作魚(yú)骨圖32Step2:選擇功能利用Minitab操作魚(yú)骨圖32Step2:修改Label(修改原Label為所需顯示的Label)利用Minitab操作魚(yú)骨圖33Step2:修改Label利用Minitab操作魚(yú)骨圖Step3:由左方顯示資料中,點(diǎn)選相對(duì)應(yīng)Label之資料於Causes一欄點(diǎn)選相對(duì)應(yīng)Label(5M1E)之資料行於”Effect”欄中填入探討的主題項(xiàng)目點(diǎn)選ok

利用Minitab操作魚(yú)骨圖34Step3:由左方顯示資料中,點(diǎn)選相對(duì)應(yīng)Label之Step4:顯現(xiàn)結(jié)果利用Minitab操作魚(yú)骨圖35Step4:顯現(xiàn)結(jié)果利用Minitab操作魚(yú)骨圖35直方圖數(shù)值個(gè)數(shù)概念:

將所收集的測(cè)定值或數(shù)據(jù)之全距分為幾個(gè)相等的區(qū)間作為橫軸，并將各區(qū)間內(nèi)的測(cè)定值所出現(xiàn)次數(shù)累積而成的面積用柱狀方式排列而成的圖形。36直方圖數(shù)值個(gè)數(shù)概念:36直方圖功能

1.掌握數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)2.調(diào)查離散的程度3.了解數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)4.與規(guī)格比較,檢視製程有無(wú)問(wèn)題

平均數(shù),標(biāo)準(zhǔn)差雖然可知道資料集中與分散程度,但無(wú)法得知整體狀態(tài)37直方圖功能平均數(shù),標(biāo)準(zhǔn)差雖然可知道資料Step1:收集量測(cè)數(shù)據(jù)並作記錄,分K個(gè)組

Step2:找全部中的最大及最小值

Xmax,Xmin

直方圖制作步驟38Step1:收集量測(cè)數(shù)據(jù)並作記錄,分K個(gè)組Step2Step3:計(jì)算量測(cè)值的全距

全距=0.60-0.41=0.19Step4:決定數(shù)據(jù)區(qū)間(組距)組數(shù)=7組K≈√N(yùn)R=Xmax-Xmin

組距H=R/K直方圖制作步驟39Step3:計(jì)算量測(cè)值的全距全距=0.60-0Step5:決定組距的組界及計(jì)算各組界出現(xiàn)次數(shù)組界:一組,上/下界限為Xmin+(H/2)或:一組,下限=Xmin-(最小測(cè)量單位)/2上限=下限+組距直方圖制作步驟40Step5:決定組距的組界及計(jì)算各組界出現(xiàn)次數(shù)組界:一Step6:繪制次數(shù)直方圖

圖表→標(biāo)準(zhǔn)類型→柱型圖資料數(shù)列格式→選項(xiàng)→類別間距

直方圖制作步驟41Step6:繪制次數(shù)直方圖

圖表→標(biāo)準(zhǔn)類型→柱型圖直方圖使用等寬的間距，不等寬的間距將造成視覺(jué)的差異。組數(shù)不要太多、也不要太少。(橫坐標(biāo)表質(zhì)量特性)縱坐標(biāo)為頻率/頻數(shù)(頻率=每個(gè)直方組的頻數(shù)除以總頻數(shù))圖右下方標(biāo)明:收集時(shí)間,收集個(gè)數(shù)N,收集人,平均值X-bar,標(biāo)準(zhǔn)差S等OK的數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布(由n個(gè)直方圖合成),中間高,兩頭低,左右對(duì)稱.兩參數(shù)為:u平均值,sigma標(biāo)準(zhǔn)差,u和sigma不論取值為何,產(chǎn)品質(zhì)量特性落於u+3sigma,u-3sigma之間的概率為:99.73%直方圖注意事項(xiàng)42使用等寬的間距，不等寬的間距將造成視覺(jué)的差異。直方圖注意事項(xiàng)正常型偏態(tài)型缺齒型(凹凸不平)

絕壁型雙峰型高原型離島型分組不當(dāng),檢驗(yàn)測(cè)量讀數(shù)錯(cuò)誤或有假造數(shù)據(jù)

工序能力不足,全檢后之狀態(tài)/制程經(jīng)過(guò)全檢機(jī)器磨損,作業(yè)松懈混另一少量數(shù)據(jù),不同原料或測(cè)定有錯(cuò)誤,工程調(diào)節(jié)錯(cuò)誤.均值差別大,兩種不同組合或材料產(chǎn)品受公差影響較大,或由工具磨損/松動(dòng)及加工習(xí)慣引起正態(tài)分布制程在正常運(yùn)轉(zhuǎn)下直方圖信息43正常型偏態(tài)型缺齒型(凹凸不平)絕壁型雙峰型高原型離島利用Minitab操作直方圖為了解Panel白平衡值狀況,故收集以下數(shù)據(jù),繪製直方圖,以判斷品質(zhì)狀況.44利用Minitab操作直方圖為了解PanStep1:將資料貼至MinitabWorksheet視窗中利用Minitab操作直方圖45Step1:將資料貼至MinitabWorksheStep2-1:整理資料(DataStackColumn)

利用Minitab操作直方圖46Step2-1:整理資料利用Minitab操作直方圖4Step2-2:整理資料(選取資料點(diǎn)選Select點(diǎn)選ok)

利用Minitab操作直方圖47Step2-2:整理資料利用Minitab操作直方圖47Step2-3:整理資料結(jié)果利用Minitab操作直方圖48Step2-3:整理資料結(jié)果利用Minitab操作直方Step3:選擇功能(GraphHistogram)利用Minitab操作直方圖49Step3:選擇功能利用Minitab操作直方圖49Step4:選擇圖形格式

利用Minitab操作直方圖50Step4:選擇圖形格式利用Minitab操作直方圖Step5:點(diǎn)選資料

(於”Graphvariable”空白欄中點(diǎn)選左方欲繪製的資料行點(diǎn)選ok)利用Minitab操作直方圖51Step5:點(diǎn)選資料利用Minitab操作直方圖51Step6:計(jì)算結(jié)果利用Minitab操作直方圖52Step6:計(jì)算結(jié)果利用Minitab操作直方圖52定義：以縱軸表示結(jié)果，以橫軸表示原因，用點(diǎn)表示出分布型態(tài)，根據(jù)分布的型態(tài)判斷對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系的圖形(根據(jù)其中一組數(shù)據(jù)的變化來(lái)確認(rèn)另一組數(shù)據(jù)與不良項(xiàng)是否有關(guān)連,從而得出二者之間關(guān)系)。目的：用以了解及掌握成對(duì)的二種數(shù)據(jù)間之關(guān)系。散布圖53定義：散布圖53負(fù)相關(guān)弱負(fù)相關(guān)正相關(guān)弱正相關(guān)無(wú)相關(guān)曲線相關(guān)電流電阻出力轉(zhuǎn)數(shù)溫度氣壓體重身高步伐溫度密度水溫4℃r=-1負(fù)相關(guān)r=-0.6弱負(fù)相關(guān)r=0無(wú)相關(guān)r=0.6弱正相關(guān)r=1正相關(guān)散布圖的判讀54負(fù)相關(guān)弱負(fù)相關(guān)正相關(guān)弱正相關(guān)無(wú)相關(guān)曲線相關(guān)電流電阻出力轉(zhuǎn)數(shù)溫

-

搜集相對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù),至少三十組以上,并且整理寫(xiě)到數(shù)據(jù)表上。找出數(shù)據(jù)中的最大值與最小值．劃出縱軸，橫軸的刻度，計(jì)算組距．組距＝max-min/組數(shù)n各組對(duì)應(yīng)數(shù)標(biāo)示在座標(biāo)上.例:1.油的粘度與油加溫時(shí)所需時(shí)間成負(fù)相關(guān).2.輪船的回轉(zhuǎn)數(shù)與出力關(guān)系為正相關(guān).3.照明與室壓;氣壓與氣溫為不相關(guān)4.身高與體重為弱正相關(guān)5.溫度與步伐為弱負(fù)相關(guān)散布圖制作55-搜集相對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù),至少三十組以上,并且整理寫(xiě)注意是否有異常點(diǎn)存在，亦即該點(diǎn)與其它點(diǎn)相距很遠(yuǎn)。是否有必要加以層別，亦即由數(shù)據(jù)看是無(wú)相關(guān)，但將數(shù)據(jù)分群后卻發(fā)現(xiàn)具有相關(guān)。因此一個(gè)相關(guān)與否的散布圖需放入單純且必要的數(shù)據(jù)。散布圖注意事項(xiàng)56注意是否有異常點(diǎn)存在，亦即該點(diǎn)與其它點(diǎn)相距很遠(yuǎn)。散布圖注意事PCBA金手指主要不良現(xiàn)象之一為沾錫,利用BrainStorm判斷附著力大小為造成沾錫的影響原因,故收集各家廠商附著力與對(duì)應(yīng)的沾錫比率資料,繪製散佈圖以確認(rèn)影響關(guān)係.收集資料如下:利用Minitab操作散布圖57利用Minitab操作散布圖57Step1:將資料貼至MinitabWorksheet視窗中利用Minitab操作散布圖58Step1:將資料貼至MinitabWorkshStep2:選擇功能(GraphScatterplot)利用Minitab操作散布圖59Step2:選擇功能利用Minitab操作散布圖59Step3:選擇圖形格式

利用Minitab操作散布圖60Step3:選擇圖形格式利用Minitab操作散布圖6Step4:點(diǎn)選資料(於”Graphvariable”空白欄中點(diǎn)選左方欲繪製的資料行點(diǎn)選ok)利用Minitab操作散布圖61Step4:點(diǎn)選資料利用Minitab操作散布圖61Step5:計(jì)算結(jié)果利用Minitab操作散布圖62Step5:計(jì)算結(jié)果利用Minitab操作散布圖62管制圖簡(jiǎn)介1924年由舒華特博士(W.A.Shewhart)提出。一種品質(zhì)圖解記錄。包含中心線(CenterLine)及上下管制界線。(UpperControlLimit;LowerControlLimit)。超出管制界線或出現(xiàn)特殊圖樣，則判定為異常；反之，則稱為穩(wěn)定狀態(tài)。63管制圖簡(jiǎn)介1924年由舒華特博士(W.A.Shewhart管制圖簡(jiǎn)介功能:分析、監(jiān)控製程的穩(wěn)定性。種類:1.計(jì)量管制圖

-Xbar&Rchart

-Xbar&Schart

-IX&Rmchart2.計(jì)數(shù)管制圖

-Pchart-npchart(numbers)

-cchart(缺點(diǎn)數(shù)管制圖)

-uchart(單位缺點(diǎn)數(shù)管制圖)64管制圖簡(jiǎn)介功能:64時(shí)間序列圖時(shí)間序列圖(或稱趨勢(shì)圖)顯示品質(zhì)隨時(shí)間變化的情形65時(shí)間序列圖時(shí)間序列圖(或稱趨勢(shì)圖)65箱型圖箱型圖定義:資料的一種圖形顯示法，此圖利用Max,Q3,中位數(shù),Q1,Min畫(huà)圖,可同時(shí)標(biāo)示出資料的集中趨勢(shì)、離中趨勢(shì)、最小值、最大值等.66箱型圖箱型圖定義:66箱型圖功用-可同時(shí)比較多組數(shù)據(jù)的中心值，並了解各組資料變異情形。-可辨認(rèn)出數(shù)據(jù)的離群值。-常用於機(jī)臺(tái)間能力的比較67箱型圖功用-可同時(shí)比較多組數(shù)據(jù)的中心值，並了解各組資料變異某工程師想研究CCFL燈管內(nèi)部亮度的均勻性,他選擇燈管內(nèi)13個(gè)位置點(diǎn),收集30根燈管數(shù)據(jù),利用箱型圖比較這13個(gè)點(diǎn)的亮度是否一致箱型圖案例分析68某工程師想研究CCFL燈管內(nèi)部亮度的均勻性,他選擇燈管內(nèi)1Step1:輸入資料利用Minitab操作箱型圖69Step1:輸入資料利用Minitab操作箱型圖69Step2:GraphBoxPlot70Step2:GraphBoxPlot70Step3:選擇圖形型態(tài)71Step3:選擇圖形型態(tài)71Step4:將資料點(diǎn)選至”GraphVariable”72Step4:將資料點(diǎn)選至”GraphVariable”7Example-BoxPlotStep5:點(diǎn)選ok,顯現(xiàn)結(jié)果73Example-BoxPlotStep5:點(diǎn)選ok,ThankYou!74ThankYou!74QC七大手法QC七大手法75課程大綱QC七大手法1.查檢表—檢查現(xiàn)象2.柏拉圖—顯示重點(diǎn)3.層別法—過(guò)濾問(wèn)題4.魚(yú)骨圖—展現(xiàn)因果5.直方圖—資料分布6.散佈圖—判斷相關(guān)7.管制圖—管理異常其他工具1.時(shí)間序列圖2.箱型圖76課程大綱QC七大手法2QC7Tools之內(nèi)涵根據(jù)事實(shí)，發(fā)掘問(wèn)題與解決問(wèn)題的科學(xué)性方法首創(chuàng)於美國(guó)，1960年代於日本採(cǎi)用,1970~1980年代開(kāi)始普遍在全世界工業(yè)界使用常用於品管部門，以協(xié)助品管問(wèn)題的解決77QC7Tools之內(nèi)涵根據(jù)事實(shí)，發(fā)掘問(wèn)題與解決問(wèn)題的科查檢表查檢表定義:

查檢表是將原始收集到的數(shù)據(jù)做成圖形或表格，并記上檢查記號(hào)，或加以統(tǒng)計(jì)整理，並作為進(jìn)一步分析或核對(duì)檢查之用。查檢表作用:1.改善管理

(記錄表問(wèn)題記錄=>層別=>柏拉圖找出改善重點(diǎn)=>因果圖查原因=>改善等).2.維持管理

(作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化=>點(diǎn)檢表查有無(wú)落實(shí)執(zhí)行).78查檢表查檢表定義:4查檢表的種類點(diǎn)檢用查檢表:

就是備忘錄,將要進(jìn)行查看的工作項(xiàng)目一項(xiàng)項(xiàng)地整理出來(lái),然後依表定期或定時(shí)檢查.目的:

檢查事物的運(yùn)作狀況或檢查問(wèn)題

記錄用查檢表:將所需了解,分析的資訊設(shè)計(jì)至表格中,然後依表定期記錄資料.

目的:收集數(shù)據(jù)型的資料，做進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)整理用功能:

利用查檢表來(lái)了解現(xiàn)狀或收集數(shù)據(jù)以作分析之用。

79查檢表的種類點(diǎn)檢用查檢表:5點(diǎn)檢用：記錄用：汽車5000公里保養(yǎng)點(diǎn)檢表顧客名：車牌號(hào)碼：行駛年限：日期：車種：作業(yè)者：□電瓶液量□水箱□胎壓□火星塞□風(fēng)扇皮帶□空氣濾清器□機(jī)油□分電盤箱□化油器V:檢查O:調(diào)整X:更換3/1001002003004005001002003004005AB日期不良班制數(shù)量3/23/33/4查檢表對(duì)比80點(diǎn)檢用：記錄用：汽車5000公里保養(yǎng)點(diǎn)檢表顧客名：日期：□點(diǎn)檢用查檢表81點(diǎn)檢用查檢表7記錄用查檢表82記錄用查檢表8查檢表設(shè)計(jì)步驟

步驟：

決定所要收集的數(shù)據(jù)及希望把握的項(xiàng)目

決定查檢表的格式

決定記錄的形式(點(diǎn)檢表用:V,X,O等,記錄用:正,卅,)

決定收集時(shí)機(jī)、頻率

查核/記錄

異常事故處理注意事項(xiàng)：

分類的項(xiàng)目要明確,且項(xiàng)目與項(xiàng)目間不可模棱兩可。

查檢表的內(nèi)容與格式，要讓使用者最方便及最易使用為

原則。

在項(xiàng)目設(shè)定上可參考魚(yú)骨圖或系統(tǒng)圖之小要因。83查檢表設(shè)計(jì)步驟步驟：9柏拉圖定義:

所謂柏拉圖就是將所搜集的數(shù)據(jù)依不良原因、不良狀況、不良發(fā)生位置或客戶抱怨的種類等不同區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)，找出比率最大的項(xiàng)目與原因，并將所構(gòu)成的項(xiàng)目依照大小順序排列，再加上累積值的圖形，以作為改善的優(yōu)先級(jí)(尋找關(guān)鍵的少數(shù)再用柏拉圖展現(xiàn)出來(lái)解決)。原則：采用80-20法則(累積不良率達(dá)80%項(xiàng)為改善重點(diǎn))。功能： –掌握問(wèn)題的重點(diǎn)，作為改善的依據(jù)柏拉圖84柏拉圖定義:柏拉圖10

在任何特定群體中，重要的因子通常只占少數(shù)，而不重要的

因子則占多數(shù)，因此只要能控制具有重要性的少數(shù)因子即能

控制全局

1）80%的財(cái)富由20%的人掌握；2）80%的看電視時(shí)間都花在20%的節(jié)目；

3）80%的閱讀的書(shū)籍都是取自書(shū)架上20%的書(shū)籍；

4）80%的看報(bào)時(shí)間都花在20%的版面；

5）80%的電話都是來(lái)自20%的發(fā)話人；

6）80%的外出吃飯都前往20%的餐館；7）80%的銷售額是源自20%的顧客“80/20”原理啟示—

避免將時(shí)間花在瑣碎的多數(shù)問(wèn)題上,因?yàn)榫退隳慊?0%的時(shí)間,也只能取得20%的成效.80-20法則85在任何特定群體中，重要的因子通常只占少數(shù)，而不重要的1）8不良項(xiàng)目不良次數(shù)不良率%累積不良率%亮點(diǎn)H-Line異物刮傷其它合計(jì)151210855050040302010亮點(diǎn)H-Line異物刮傷其它100%20%40%60%80%次數(shù)302420161010030547490100100不良項(xiàng)目期間2007/09/01-2007/09/30描點(diǎn)為:圖的右上角比率不良數(shù)B與C之間不可有空隙最大值為不良合計(jì)數(shù)最大值為100%須加刻度線Example86不良不良不良率累積亮點(diǎn)H-Line異物刮傷其它合計(jì)1層別法的應(yīng)用柏拉圖Q&A柏拉圖Q&A

一定要80%?一次柏拉圖圖示法足夠?

只做一次柏拉圖圖示法，不一定可以提供足夠的訊息來(lái)幫助解決問(wèn)題。87層別法的應(yīng)用柏拉圖Q&A柏拉圖Q&A13注意事項(xiàng)錯(cuò)誤正確錯(cuò)誤1.柏拉圖用在計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)2.一定要由多排到少

3.柏拉圖的Others項(xiàng),不宜超過(guò)前三項(xiàng)88注意事項(xiàng)錯(cuò)誤正確錯(cuò)誤1.柏拉圖用在計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)3.柏拉圖的O◆結(jié)果的數(shù)據(jù)(現(xiàn)況分析)◆要因的數(shù)據(jù)(原因分析)甲乙丙甲ABCDEABCABC1234問(wèn)題要因?qū)σ阎蜻M(jìn)行分類,統(tǒng)計(jì).再用柏拉圖找出前幾項(xiàng)重點(diǎn)原因來(lái)實(shí)施.對(duì)已知問(wèn)題進(jìn)行分類,統(tǒng)計(jì).再用柏拉圖找出前幾項(xiàng)重點(diǎn)問(wèn)題來(lái)改善.89◆結(jié)果的數(shù)據(jù)(現(xiàn)況分析)◆要因的數(shù)據(jù)(原因分析)甲利用Minitab操作柏拉圖ExamplePCBA終檢站主要不良現(xiàn)象為金手指不良,為確認(rèn)金手指最常出現(xiàn)的不良現(xiàn)象,故收集9月份的資料,繪製柏拉圖,找出主要Issue,並加以改善.收集資料如下:90利用Minitab操作柏拉圖Example16Step1:將資料分”不良現(xiàn)象”及”不良數(shù)目”輸入資料視窗中.利用Minitab操作柏拉圖91Step1:將資料分”不良現(xiàn)象”及”不良數(shù)目Step2-1:選擇功能

(StatQualityToolsParetoChart)利用Minitab操作柏拉圖92Step2-1:選擇功能利用Minitab操作柏拉圖Step2-2:選擇功能

(點(diǎn)選Chartdefectstable將不良現(xiàn)象點(diǎn)選至”Labelin”欄

將不良數(shù)目點(diǎn)選至”Frequenciesin”欄點(diǎn)選ok)利用Minitab操作柏拉圖93Step2-2:選擇功能利用Minitab操作柏拉圖Step3:繪圖結(jié)果利用Minitab操作柏拉圖94Step3:繪圖結(jié)果利用Minitab操作柏拉圖20層別法定義:

層別法就是指根據(jù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的特征(何人,何處,方法,設(shè)備等)而將數(shù)據(jù)劃分若干組的方法(分門別類)。一般常用的區(qū)分方法是以4M1E來(lái)加以區(qū)分。亦可采用任何有意義的區(qū)分方法。Ex:地點(diǎn)、氣候,日期,作業(yè)條件和環(huán)境,批號(hào),批別,原材料,

線別,班別等.功能:

分類解析不良原因,找出真正影響不良的原因.層別法95層別法定義:層別法21案例96案例221.一般在收集數(shù)據(jù)之前就應(yīng)使用層別法，以避免數(shù)據(jù)中含有非相關(guān)的資料。2.運(yùn)用QC手法時(shí)應(yīng)特別注意與層別法搭配使用。例如：柏拉圖、查檢表、散布圖、直方圖和管制圖皆可配合層別法使用。A廠商B廠商層別法使用注意事項(xiàng)971.一般在收集數(shù)據(jù)之前就應(yīng)使用層別法，以避免數(shù)據(jù)中含有非相關(guān)問(wèn)題顯在化←比較←層別縮小問(wèn)題範(fàn)圍←比較←層別改善前、中、後比較←層別對(duì)策評(píng)價(jià)←比較←層別發(fā)現(xiàn)問(wèn)題明確問(wèn)題原因分析提出對(duì)策與實(shí)施效果確認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)化與檢討掌握重要要因←比較←層別透過(guò)比較改進(jìn)本期缺點(diǎn)與訂定未來(lái)方向?qū)觿e為何要用層別法98問(wèn)題顯在化←比較←層別縮小問(wèn)題範(fàn)圍←比較←層別改善前、中、後特性要因圖特性要因圖定義:

-所謂特性要因圖就是當(dāng)一個(gè)問(wèn)題的特性受到一些要因影響時(shí)，將這些要因加以整理成為有相互關(guān)系而且有條理的圖形。-亦即圖表來(lái)表達(dá)結(jié)果(特性)與原因(要因)之間的關(guān)係.-因其形狀像魚(yú)骨,又稱魚(yú)骨圖.功能:整理原因及結(jié)果間的關(guān)係,分析可能原因。99特性要因圖特性要因圖定義:25MaterialManMachineMethodMotherNatureMeasureToolsMissoperationMachineDistributionTestorInspectionHandlingReliabilityTestProcessdefectTransportationSolderingConveyorClothHair/SkinStructureWholeBacklightWhyMuraappearedincustomersiteABC123445°-80°主骨中骨小骨大骨45°-80°45°-80°小骨須與大骨平行特性要因圖100MaterialManMachineMethodMother魚(yú)骨圖學(xué)習(xí)1101魚(yú)骨圖學(xué)習(xí)127魚(yú)骨圖學(xué)習(xí)2102魚(yú)骨圖學(xué)習(xí)228要因不標(biāo)水準(zhǔn)，高低、快慢

原因解析愈細(xì)越好,小骨可以制定具體對(duì)策為止利用腦力激蕩法,盡可能找出可能影響結(jié)果的所有因素,集思廣益.原因與現(xiàn)象要區(qū)別

選擇要因要注意要因是否能加以掌握或改善

一次因與二次因選擇不要混淆

繪制時(shí)應(yīng)將重點(diǎn)放于“為什么會(huì)有這種原因”

標(biāo)出相關(guān)信息:標(biāo)題,繪制人,時(shí)間,產(chǎn)品,工序,小組名稱,參加人員等.有多少個(gè)問(wèn)題就畫(huà)多少個(gè)圖.不可多問(wèn)題共一圖.溫度低

高

ACB特性要因圖注意事項(xiàng)103要因不標(biāo)水準(zhǔn)，高低、快慢溫度低高ACB特性要因圖注意事MNT檢驗(yàn)時(shí)常發(fā)生手感不良現(xiàn)象,故針對(duì)此現(xiàn)象進(jìn)行腦力激盪,列出所有造成手感不良的原因,並分類如下表,繪製成魚(yú)骨圖.利用Minitab操作魚(yú)骨圖104MNT檢驗(yàn)時(shí)常發(fā)生手感不良現(xiàn)象,故針對(duì)Step1:將資料貼至MinitabWorksheet視窗中利用Minitab操作魚(yú)骨圖105Step1:將資料貼至MinitabWorkshStep2:選擇功能(StatQualityToolsCause-and-Effect)利用Minitab操作魚(yú)骨圖106Step2:選擇功能利用Minitab操作魚(yú)骨圖32Step2:修改Label(修改原Label為所需顯示的Label)利用Minitab操作魚(yú)骨圖107Step2:修改Label利用Minitab操作魚(yú)骨圖Step3:由左方顯示資料中,點(diǎn)選相對(duì)應(yīng)Label之資料於Causes一欄點(diǎn)選相對(duì)應(yīng)Label(5M1E)之資料行於”Effect”欄中填入探討的主題項(xiàng)目點(diǎn)選ok

利用Minitab操作魚(yú)骨圖108Step3:由左方顯示資料中,點(diǎn)選相對(duì)應(yīng)Label之Step4:顯現(xiàn)結(jié)果利用Minitab操作魚(yú)骨圖109Step4:顯現(xiàn)結(jié)果利用Minitab操作魚(yú)骨圖35直方圖數(shù)值個(gè)數(shù)概念:

將所收集的測(cè)定值或數(shù)據(jù)之全距分為幾個(gè)相等的區(qū)間作為橫軸，并將各區(qū)間內(nèi)的測(cè)定值所出現(xiàn)次數(shù)累積而成的面積用柱狀方式排列而成的圖形。110直方圖數(shù)值個(gè)數(shù)概念:36直方圖功能

1.掌握數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)2.調(diào)查離散的程度3.了解數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)4.與規(guī)格比較,檢視製程有無(wú)問(wèn)題

平均數(shù),標(biāo)準(zhǔn)差雖然可知道資料集中與分散程度,但無(wú)法得知整體狀態(tài)111直方圖功能平均數(shù),標(biāo)準(zhǔn)差雖然可知道資料Step1:收集量測(cè)數(shù)據(jù)並作記錄,分K個(gè)組

Step2:找全部中的最大及最小值

Xmax,Xmin

直方圖制作步驟112Step1:收集量測(cè)數(shù)據(jù)並作記錄,分K個(gè)組Step2Step3:計(jì)算量測(cè)值的全距

全距=0.60-0.41=0.19Step4:決定數(shù)據(jù)區(qū)間(組距)組數(shù)=7組K≈√N(yùn)R=Xmax-Xmin

組距H=R/K直方圖制作步驟113Step3:計(jì)算量測(cè)值的全距全距=0.60-0Step5:決定組距的組界及計(jì)算各組界出現(xiàn)次數(shù)組界:一組,上/下界限為Xmin+(H/2)或:一組,下限=Xmin-(最小測(cè)量單位)/2上限=下限+組距直方圖制作步驟114Step5:決定組距的組界及計(jì)算各組界出現(xiàn)次數(shù)組界:一Step6:繪制次數(shù)直方圖

圖表→標(biāo)準(zhǔn)類型→柱型圖資料數(shù)列格式→選項(xiàng)→類別間距

直方圖制作步驟115Step6:繪制次數(shù)直方圖

圖表→標(biāo)準(zhǔn)類型→柱型圖直方圖使用等寬的間距，不等寬的間距將造成視覺(jué)的差異。組數(shù)不要太多、也不要太少。(橫坐標(biāo)表質(zhì)量特性)縱坐標(biāo)為頻率/頻數(shù)(頻率=每個(gè)直方組的頻數(shù)除以總頻數(shù))圖右下方標(biāo)明:收集時(shí)間,收集個(gè)數(shù)N,收集人,平均值X-bar,標(biāo)準(zhǔn)差S等OK的數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布(由n個(gè)直方圖合成),中間高,兩頭低,左右對(duì)稱.兩參數(shù)為:u平均值,sigma標(biāo)準(zhǔn)差,u和sigma不論取值為何,產(chǎn)品質(zhì)量特性落於u+3sigma,u-3sigma之間的概率為:99.73%直方圖注意事項(xiàng)116使用等寬的間距，不等寬的間距將造成視覺(jué)的差異。直方圖注意事項(xiàng)正常型偏態(tài)型缺齒型(凹凸不平)

絕壁型雙峰型高原型離島型分組不當(dāng),檢驗(yàn)測(cè)量讀數(shù)錯(cuò)誤或有假造數(shù)據(jù)

工序能力不足,全檢后之狀態(tài)/制程經(jīng)過(guò)全檢機(jī)器磨損,作業(yè)松懈混另一少量數(shù)據(jù),不同原料或測(cè)定有錯(cuò)誤,工程調(diào)節(jié)錯(cuò)誤.均值差別大,兩種不同組合或材料產(chǎn)品受公差影響較大,或由工具磨損/松動(dòng)及加工習(xí)慣引起正態(tài)分布制程在正常運(yùn)轉(zhuǎn)下直方圖信息117正常型偏態(tài)型缺齒型(凹凸不平)絕壁型雙峰型高原型離島利用Minitab操作直方圖為了解Panel白平衡值狀況,故收集以下數(shù)據(jù),繪製直方圖,以判斷品質(zhì)狀況.118利用Minitab操作直方圖為了解PanStep1:將資料貼至MinitabWorksheet視窗中利用Minitab操作直方圖119Step1:將資料貼至MinitabWorksheStep2-1:整理資料(DataStackColumn)

利用Minitab操作直方圖120Step2-1:整理資料利用Minitab操作直方圖4Step2-2:整理資料(選取資料點(diǎn)選Select點(diǎn)選ok)

利用Minitab操作直方圖121Step2-2:整理資料利用Minitab操作直方圖47Step2-3:整理資料結(jié)果利用Minitab操作直方圖122Step2-3:整理資料結(jié)果利用Minitab操作直方Step3:選擇功能(GraphHistogram)利用Minitab操作直方圖123Step3:選擇功能利用Minitab操作直方圖49Step4:選擇圖形格式

利用Minitab操作直方圖124Step4:選擇圖形格式利用Minitab操作直方圖Step5:點(diǎn)選資料

(於”Graphvariable”空白欄中點(diǎn)選左方欲繪製的資料行點(diǎn)選ok)利用Minitab操作直方圖125Step5:點(diǎn)選資料利用Minitab操作直方圖51Step6:計(jì)算結(jié)果利用Minitab操作直方圖126Step6:計(jì)算結(jié)果利用Minitab操作直方圖52定義：以縱軸表示結(jié)果，以橫軸表示原因，用點(diǎn)表示出分布型態(tài)，根據(jù)分布的型態(tài)判斷對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系的圖形(根據(jù)其中一組數(shù)據(jù)的變化來(lái)確認(rèn)另一組數(shù)據(jù)與不良項(xiàng)是否有關(guān)連,從而得出二者之間關(guān)系)。目的：用以了解及掌握成對(duì)的二種數(shù)據(jù)間之關(guān)系。散布圖127定義：散布圖53負(fù)相關(guān)弱負(fù)相關(guān)正相關(guān)弱正相關(guān)無(wú)相關(guān)曲線相關(guān)電流電阻出力轉(zhuǎn)數(shù)溫度氣壓體重身高步伐溫度密度水溫4℃r=-1負(fù)相關(guān)r=-0.6弱負(fù)相關(guān)r=0無(wú)相關(guān)r=0.6弱正相關(guān)r=1正相關(guān)散布圖的判讀128負(fù)相關(guān)弱負(fù)相關(guān)正相關(guān)弱正相關(guān)無(wú)相關(guān)曲線相關(guān)電流電阻出力轉(zhuǎn)數(shù)溫

-

搜集相對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù),至少三十組以上,并且整理寫(xiě)到數(shù)據(jù)表上。找出數(shù)據(jù)中的最大值與最小值．劃出縱軸，橫軸的刻度，計(jì)算組距．組距＝max-min/組數(shù)n各組對(duì)應(yīng)數(shù)標(biāo)示在座標(biāo)上.例:1.油的粘度與油加溫時(shí)所需時(shí)間成負(fù)相關(guān).