品管七大手法培训教程.pptx

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1、讲讲 授授 内内 容：容：第一章第一章 數據與圖表數據與圖表第二章第二章 查檢表查檢表第三章第三章 层别法层别法第四章第四章 柏拉图法柏拉图法第五章第五章 特性要因图法特性要因图法第六章第六章 散布图散布图第七章第七章 直方图直方图第八章第八章 管制图管制图为什么有为什么有人会摔倒？人会摔倒？第一章第一章 數據與圖表數據與圖表第二章第二章 查檢表查檢表(1) 記錄用記錄用(或改善用或改善用)查檢表查檢表主要用在主要用在：根據收集之數據以調查不良項目、：根據收集之數據以調查不良項目、不良原因、工程不良原因、工程 分佈、缺點位置等情形分佈、缺點位置等情形.其中有其中有: (a)原因类、機械类、人員

2、类、缺點类、原因类、機械类、人員类、缺點类、不良項目类不良項目类 (b)位置类位置类(2) 點檢用查檢表點檢用查檢表主要用在：是為要確認作業實施、機械设備的主要用在：是為要確認作業實施、機械设備的實施情形實施情形,或為預防發生不良事故、確保安全時或為預防發生不良事故、確保安全時使用。如使用。如:機械定期保養點檢表、登山裝備點檢機械定期保養點檢表、登山裝備點檢表、不安全處所點檢表等。表、不安全處所點檢表等。一一. .何謂何謂层別法层別法? ?层层別法就是針對部門別法就是針對部門.人人员员.工作方法工作方法.設備設備.地點等地點等区别区别所收集的數據所收集的數據,按照它們共同的按照它們共同的特徵加

3、以分類特徵加以分類.統計的一種分析方法統計的一種分析方法.也就是也就是為了區別各種不同原因對結果的影響為了區別各種不同原因對結果的影響,而以個而以個別原因為主別原因為主,分別統計分析的一種方法分別統計分析的一種方法.六、何谓六、何谓5W1H為什麼為什麼飯飯菜菜不不好吃好吃材料材料方法方法鍋子鍋子人人為為什什麼麼飯飯菜菜不不好好吃吃 ？時間時間為什麼飯不好吃為什麼飯不好吃？材料材料人人方法鍋子不熟練不熟練為為何何交交貨貨延延遲遲找找 原原 因因九、九、特性要因圖特性要因圖例证例证散佈圖的研判一來般來說有六種形態.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:三、散

4、佈圖的研判三、散佈圖的研判2.2.散佈圖點的分佈較廣但是有向上的傾向散佈圖點的分佈較廣但是有向上的傾向, ,這這個時候個時候X X增加增加, ,一般一般Y Y也會曾加也會曾加, ,但非相對性但非相對性, ,也就是就也就是就X X除了受除了受Y Y的因素影響外的因素影響外, ,可能還有可能還有其他因素影響著其他因素影響著X,X,有必要進行其他要因再調有必要進行其他要因再調查查, ,這種形態叫做似有正相關稱為弱正相關這種形態叫做似有正相關稱為弱正相關3.當X增加,Y反而減少,而且形態呈現一直線發展的現象,這叫做完全負相關。如下圖:一一. .何謂直方圖何謂直方圖? ? 直方圖就是將所收集的數據直方圖

5、就是將所收集的數據. .特性或結果特性或結果值值, ,用一定的範圍在橫軸上加以區分成幾個相用一定的範圍在橫軸上加以區分成幾個相等的區間等的區間, ,將各區間內的測定值所出現的次數將各區間內的測定值所出現的次數累積起來的面積用柱形累積起來的面積用柱形画画出的圖形出的圖形. .1.求全距:在所有數據中的最大值與最小 值的差2.确定組數 組數過少,雖可得到相當簡單的表格,但卻失去次數分配的本質;組數過多,雖然表列詳尽,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,一般用數學家： 史特吉斯提出的公式計算組數,其公式如下:K=1+3.32 Lgn一般對數據之分組可參考下表:

6、數據數組數50100610100250712250個以上1020實例1 某電纜廠有兩臺生產設備,最近,經常有不符合規格值(135210g)異常產品發生,今就A,B兩臺設備分別測定50批產品,請解析並回答下列回題: 1.作全距數據的直方圖. 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據如下:A設備 B設備201791681651831561481651521611681881841701721671501501361231691821771861501611621701391621791601851801631321191571571631871691941781761571

7、58165164173173177167166179150166144157162176183163175161172170137169153167174172184188177155160152156154173171162167160151163158146165169176155170153142169148155作次數分配表序號組界組中點全體A設備B設備次數次數次數1118.5126.5122.5222126.5134.5130.5113134.5142.5138.5444142.5150.5146.58175150.5158.5154.5172156158.5166.5162.521

8、8137166.5174.5170.5231678174.5182.5178.5141319182.5190.5186.59910190.5198.5194.511合計1005050解解2.2.全體數據之直方圖全體數據之直方圖2 21 14 48 817172121232314149 91 10 00 00 05 510101515202025253030122.5122.5130.5130.5138.5138.5146.5146.5154.5154.5162.5162.5170.5170.5178.5178.5186.5186.5194.5194.5202.5202.5210.5210.5組

9、中點組中點次次數數0 00 00 01 12 28 8161613139 91 10 00 00 02 24 46 68 810101212141416161818122.5122.5130.5130.5138.5138.5146.5146.5154.5154.5162.5162.5170.5170.5178.5178.5186.5186.5194.5194.5202.5202.5210.5210.5組中點組中點次數次數2 21 14 47 7151513137 71 10 02 24 46 68 8101012121414161618182020122.5122.5130.5130.5138

10、.5138.5146.5146.5154.5154.5162.5162.5170.5170.5178.5178.5186.5186.5194.5194.5202.5202.5210.5210.5組中點組中點次數次數項目全體A設備B設備形狀稍偏左正常稍偏左分佈中心與規格中心值相比較,稍為偏左,若變動大,則有超出規格下限全部在規格界限內,沒有不良品出現分佈 中習與規格中心值相比較,稍為偏左,若變動大,則有超出規格下限的可能B設備可能發生超出規格下限的可能,因此,有必要加以改善,使數據平均值右移到規格中心.A設備若能使CP值再小,則將更好.NO組界組中心點次數1119.5126122.7532126

11、132.5129.25113132.5139135.75104139145.5142.25305145.5152148.75216152158.5155.25117158.5165161.75118165171.5168.2533 31111101030302121111111113 30 05 5101015152020252530303535119.5126119.5126126132.5126132.5132.5139132.5139139145.5139145.5145.5152145.5152152158.5152158.5158.5165158.5165165171.5165171

12、.51.如圖中顯示中間高,兩邊低,有集中的趨勢,表示規格.重量等計量值的相關特性都處於安全的狀態之下,製品工程狀況良好.如下圖所示:0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 910102.如圖中顯示缺齒形圖案,圖形的柱形高低不一呈現缺齒狀態,這種情形一般就因大都是製作直方圖的方法或數據收集(測量)方法不正確所產生.如下圖所示:0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 93.如圖所示為絕壁形,另外一邊拖著尾巴,這種偏態型在理論上是規格值無法取得某一數值以下所產生之故,在品質特性上並沒有問題,但是應檢討尾巴拖長在技術上是否可接受;例如：治工具的鬆動或磨損也會出現拖尾

13、巴的情形.如下圖所示:0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 91010 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,會出現此種情形,因測定值受不同的原因影響,應予層別后再作直方圖.0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 9 測定有錯誤,工程調節錯误或使用不同原材所引起,一定有異常原因存在,只要去除,即可制造出合規格的制品0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 91010不同平均值的分配混合在一起,應層別之后再作直方圖0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 910101.1.符合規格符合規格 A.理想型:制品良

14、好,能力足夠.制程能力在規格界限內,且平均值與規格中心一致,平均值加減4倍標準差為規格界限,制程稍有變大或變小都不會超過規格值是一種最理想的直方圖.0 01 12 23 34 45 56 67 78 8B.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),很可能會有不良發生,必須設法使製程中心值與規格中心值吻合才好.0 01 12 23 34 45 56 67 7C.兩側無餘裕:制品的最小值均在規格內,但都在規格上下兩端內,且其中心值與規格中心值吻合,雖沒有不良發生,但若製程稍有變動,說會有不良品發生之危險,要設法提高製程的精度才好.0 01 12 23 34 45 56

15、67 78 89 92.2.不符合規格不符合規格A.平均值偏左(或偏右) 如果平均值偏向規格下限並伸展至規格下限左邊,或偏向規格上限伸展到規格上限的右邊,但製程呈常態分配,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.0 01 12 23 34 45 56 67 78 8B.分散度過大:實際製程的最大值與最小值均超過規格值,有不良品發生(斜線規格),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,要設法使產品的變異縮小, 或是規格訂的太嚴,應放寬規格.0 01 12 23 34 45 56 67 78 8C.表示製程之生產完全沒有依照規格去考慮,或規格訂得不合理,

16、根本無法達到規格.0 01 12 23 34 45 56 67 71.直方圖可根據由形圖按分佈形狀來觀察製程是否正常.2.產品規格分佈圖案可與標準規格作比較,有多大的差異.3.是否必要再進一步層別化.從每日生產的產品線中所測得的從每日生產的產品線中所測得的零亂數據中零亂數據中, ,找出經常發生和偶然發生找出經常發生和偶然發生事故的數據事故的數據, ,以便幫助找出問題原因以便幫助找出問題原因, ,這就是非依靠管制圖不可這就是非依靠管制圖不可. . 管制圖分為兩大類管制圖分為兩大類, ,本文每一類舉本文每一類舉一例進行講解一例進行講解作為管制制程的計量值管制圖,一方面以平均數管制圖管制平均數的變化

17、,以全距管制其變異的情形.本節將介紹平均數與全距管制圖,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:數據名稱管制圖計量值平均數與全距管制圖XR管制圖平均數與標準差管制圖 X S管制圖個別值管制圖X管制圖某廠制造全銅棒,為控制其品質,選定內徑為管制項目,並決定以X-R管制圖來管制該制程的內徑量度,並於每小時隨機抽取5個樣本測定,共收集最近製程之數據125個,將其數據依測定順序及生產時間排列成25組,每組樣本5個,每組樣數5個,記錄數據如下:樣本組X1X2X3X4X5140403843412404239393934239414340440403942415423942434064

18、3414140417433837424183743433540樣本組X1X2X3X4X5103941413638114044424039124338394142133840363941143635393839154039403948164246464747173640434143183739403842194037393943204740393640214037404342樣本組X1X2X3X4X5223939394045233133353935244040404142254644414139樣本組12345678各組平均數40.439.84140.4 41.2 41.2 41.239.6全距

19、53434268樣本組1011121314151617各組平均數394140.638.8 37.4 41.2 45.640.6樣本組1819202122232425各組平均數39.2 39.6 40.4 40.4 40.4 34.640.642.2全距561166827CL= =40.264UCL= + =43.4249LCL= - =37.1031CL= =5.48UCL= =11.5867LCL= =0X管制圖X管制圖40.440.439.839.8414140.440.439.639.641.241.23939414140.640.638.838.837.437.441.241.245.

20、645.640.640.639.239.239.639.640.440.4 40.440.4 40.440.434.634.640.640.642.242.241.241.241.241.241.241.234343535363637373838393940404141424243434444454546461 12 23 34 45 56 67 78 89 91010111112121313141415151616171718181919202021212222232324242525樣本號數樣本號數測量值測量值5 53 34 43 34 42 26 68 85 5 5 5 5 5 5 5

21、5 54 49 95 57 75 56 611116 6 6 68 82 27 70 02 24 46 68 8101012121 12 23 34 45 56 67 78 89 91010111112121313141415151616171718181919202021212222232324242525樣本號數樣本號數觀測值觀測值在管制圖中有第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. 1.何謂計數值? 商品制造的品質評定標準有計量型態,例如:直徑,容量;然而有些品質特性定義為良品或不良品將更合理

22、.所謂計數值就是可以計數的數據,如不良品數,缺點數等. 2.計數值管制圖的類型 數據名稱管制圖計數值不良率管制圖P管制圖不良個數管制圖PN管制圖缺點數管制圖C管制圖單位缺點數管制圖U管制圖運用條件:l1.產品不是良品就是不良品l2.抽樣放回l3.彼此獨立進行 樣品不良率計算公式為: P=標準差公式為: S=管制上限(ucl): = +3 ( 為平均不良率,n為樣本數) 中心線(cl) : 管制下限(lcl) = -3 如果下限計算結果可能為負數,因為二項分配並不對稱,且其下限為零,故當管制下限出現小于零的情況,應取0表示.平均不良率應用加權平均數來計算(用不良數總數與全體的樣本總數之比).例:

23、 寶光廠生產的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,每個樣本數為50個,這些樣本是在機器每天三班制的連續工作每半小時取一次而得. 樣本數不良數樣本數不良數樣本數不良數1811521102161224221839131223154141472415510151325266121692617715176271288185286910191329810520113010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 =0.412 LCL=P- 3 =0.054P管制圖P管制圖0.160.160.320

24、.320.180.180.280.280.20.20.240.240.30.30.160.160.20.20.10.10.10.10.480.480.240.240.140.140.260.260.180.180.120.120.10.10.260.260.220.220.20.20.360.360.30.30.30.30.520.520.340.340.240.240.120.120.150.150.20.20 00.10.10.20.20.30.30.40.40.50.50.60.61 12 23 34 45 56 67 78 89 9101011111212131314141515161

25、617171818191920202121222223232424252526262727282829293030樣本號數樣本號數不良率不良率 由管制圖中我們可以發現來自樣本12及25的兩點超出管制上限,故制程是在非管制狀態,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,有一個沒有經驗的員工在操作此機器,而使樣本25有這麼高的不良率. 現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 不是管制圖的選擇數據性質計量值計數值樣本大小N=?數据係不良數或缺

26、點數N=1N2CL性質?N=?管制圖X_XN=25N10缺點數不良數N是否相等?是不是單位大小是否相同?是XR管制圖RX管制圖管制圖管制圖nC管制圖XXRmp管制圖pn管制圖 管制狀態,意指制程安定,管制狀態也稱安定狀態.我們無法知道制程的真正狀態,只能對制程的某種特性值收集數據,將其繪在管制圖上,由管制圖來觀察制程的狀態.在判定制程是否處于管制狀態,可利用以下基準:l1. 管制圖的點沒有逸出界外.l2.點的排列方法沒有習性,呈隨機現象.在正常管制的狀態下,管制圖上的點子應是隨機分布,在中心線的上下方約有同數的點,以中心線近旁為最多,離中心線愈遠點愈少,且不可能顯示有規則性或系統性的現象.歸納

27、得到下面兩種情形: 3 3點中有點中有2 2點在點在A A區區0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414樣本號數樣本號數觀測值觀測值0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414樣本號數樣本號數觀測值觀測值連續連續9 9點在點在C C區或區或C C區以外區以外0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414樣本號數樣本號數觀測

28、值觀測值連續連續6 6點遞增或遞減點遞增或遞減0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414樣本號數樣本號數觀測值觀測值1414點上下交替點上下交替0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414樣本號數樣本號數觀測值觀測值5 5點中有點中有4 4點在點在B B區區0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414樣本號數樣本號數觀測

29、值觀測值1515點在點在C C區中心線上下區中心線上下0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414樣本號數樣本號數觀測值觀測值8 8點在中心線兩側點在中心線兩側, ,但無一在但無一在C C區區 非隨機管制界限內的判定利用點的排法判定是否處在管制狀態,可依據以下法則:l 1.點在中心線的一方連續出現.l 2.點在中心線的一方出現很多時.l 3.點接近管制界限出現時.l 4.點持續上升或下降時.l 5.點有周期性變動時. l連串l連續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(

30、)8=0.0039,在如此小的機率竟會出現,可想像有異常原因發生,在中心線的上方或下方出現的點較多如下:l 1.連續11點以上至少有10 點l 2.連續14點以上至少有12 點l 3. 連續17點以上至少有14 點l 4. 連續20點以上至少有16點l點子出現在管制界限附近,三倍標準差與 二倍標準差間.l1. 連續3點中有2點.l2. 連續7點中有3點.l3. 連續10點中有4點l管制圖中的點的趨勢傾向l連續6點以上一直上升或一直下降,趨勢是以向某一個方向連續移動,而趨勢傾向的發生有以下可能原因:l1.由于工具磨損或制程中某些成分劣化所造成.l2.人的因素造成,如工作者疲勞.l3.季節性因素造

31、成,如氣溫變化. 管制圖中的點的趨勢傾向l連續6點以上一直上升或一直下降,趨勢是以向某一個方向連續移動,而趨勢傾向的發生有以下可能原因:l1.由于工具磨損或制程中某些成分劣化所造成.l2.人的因素造成,如工作者疲勞.l3.季節性因素造成,如氣溫變化. 周期性循環變化l管制圖上的點,呈現一個周期性循環變化時,應調查下列不良原因:l1.機器開動或關閉,造成溫度或壓力的增減.2.物料的品質受季節或供應商的影響.3.由于周期性的預防保養,造成機器性能的周期變 化表現.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所造成的周期性. l過于集中型l點子大都集中在中心線附近

32、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.以下是一些造成這種情形的可能原因:l1.兩個或兩個以上的操作員點在同一張圖上.l2.兩台或兩台以上的機器點在同一張圖上.l3.兩家品質差異很大的供應商點在同一張圖上.l4.兩台或更多的量測設備間的差異.l兩條以上生產線制程方法上的差異. 管理不善者l1.人員教育,訓練不足,l2.原始設計有錯誤或圖上標示的問題等.l3.治具,夾具設計不當或使用不當.l4.不良材料混入制程.l5.未推行標準化活動.l6.測試儀器未加校正與維護.l7.未

33、落實保養工作l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.l技術不足者l1. 機器設計上的問題.l2. 制程能力不足:材料,機械,作業方法與人員綜合結果 無法達到品質要求者.l3. 工作環境布置不當.l4. 測定儀器的測定方法不當.l5. 機械設備精度不足.l6. 缺乏技術人才.l此諸原因常明顯地表現于二種現象:管制界限很寬,產品品質分散幅度較規格界限為寬.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,需經全數選別才能裝配,產品需經全數檢查,才能符合規格要求. 其他因素者l 1.异質材料的突然入侵.l 2.日夜班精神上的困擾等.l 3.工作人員的疏忽.l 4.未按操作標準作業.l 5.機械的自然磨損.l 6.操作條件的突然變化.l 7.計算的錯誤.l 8.操作標準不完備.l 9.不隨機抽樣法.此諸原因常在管制圖上出現,如有系統可尋,則利用分層方法加以分析;如不規則出現,則易被發現,而予以消除.