qc七大手法与qc九大步骤培训.pptx

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1、搜集整理：龚浩 第一章 数据与查检表 第二章 柏拉图 第三章 特性要因图 第四章 散布图 第五章 图表与管制图 第六章 直方图 第七章 层别法 第八章 QC九大步骤第一章 数据与图表一、何为数据? 就是根据测量所得到的数值和资料等事实.因此形成数据最重要的基本观念就是:数据数据= =事实事实二、运用数据应注意的重点: 1.收集正确的数据 2.避免主观的判断 3.要把握事实真相三.数据的种类 A.定量数据:长度.时间.重量等测量所得数据,也称计量值;以缺点数,不良品数来作为计算标准的数值称为计数值. B.定性数据:以人的感觉判断出来的数据,例如:水果的甜度或衣服的美感.四.整理数据应注意的事项

2、1.问题发生要采取对策之前,一定要有数据作为依据. 2.要清楚使用的目的. 3.数据的整理,改善前与改善后所具备条件要一致. 4.数据收集完成之后,一定要马上使用.第一章 数据与图表五.何谓查检表? 以简单的数据用容易了解的方式作成图形或表格,只要记上检查记号,并加以整理,作为进一步分析或核对检查用.六.查检表的种类 查检表以工作的种类或目的可分为:记录用查检表和点检用查检表两种.七.制作方法 1.决定所要收集的数据及希望把握的项目 2.决定查检表的格式 3.决定记录形式 4.决定收集数据的方法第一章 数据与图表八 查检表的使用 数据收集完成应马上使用,首先观察整体数据是否代表某些事实?数据是

3、否集中在某些项目或各项目之间有否差异?是否因时间的经过而产生变化?另外也要特别注意周期性变化的特殊情况. 查检表统计完成即可利用QC七大手法中的柏拉图加工整理,以便掌握问题的重心. .第一章 数据与图表查检表第二章 柏拉图一.何谓柏拉图? 根据收集的数据,以不良原因.不良状况.不良发生位置或客户抱怨的种类.安全事故等不同区分标准,找出比率最大的项目或原因并且以所构成的项目依照大小顺序排列,再加上累积值的图形.由构成比率很容易了解问题的重点衙影响的程度,以比例估计最多的项目着手进行改善,较为容易得到改善成果1.决定不良的分类项目 2.决定数据收集期间,并且按照分类项目 收集数据. 3.记入图表纸

4、并且依数据大小排列画出 柱形. 4.点上累计值并用线连结 5.记入柏拉图的主题及相关数据.二、柏拉图的制作方法第二章 柏拉图 1.掌握问题点2.发现原因3.效果确认三、柏拉图的使用四、制作对策前，对策后的效果确认时应注意以下三项： 1.柏拉图收集数据的期间和对象必须一样2.对季节性的变化应列入考虑3.对于对策以外的要因也必须加以注意,避免在解 决主要原因时影响了其它要因的突然增加。第二章 柏拉图五、柏拉图实例1、查检表第二章 柏拉图第二章 柏拉图第三章 特性要因图一.何谓特性要因图? 一个问题的特性受到一些要因的影响时,我们将这些要因加以整理,成为有相互关系而且有条理的图形,这个图形称为特性要

5、因图.由于形状就像鱼的骨头,所以又叫做鱼骨图.二.特性要因图的制作方法 1.决定问题或质量的特征 2.决定大要因 3.决定中小要因 4.决定影响问题点的主要原因 5.填上制作目的,日期及制作者等数据注意事项: 1.严禁批评他人的构想和意见. 2.意见愈多愈好. 3.欢迎自由奔放的构想. 4.顺着他人的创意或意见发展自已的创意.第三章 特性要因图三.特性要因图的使用1.问题的整理2.追查真正的原因3.寻找对策4.教育训练四.绘制特性要因图应该注意的事项:1.绘制特性要因图要把握脑力激激荡法的原则,让所有的成员表达心声2.列出的要因应给予层别化3.绘制特性要因图时,重点应放在为什么会有这样的原因,

6、并且依照5W1H的方法第三章 特性要因图谓5W1H就是: WHY:为什么必要; WHAT:目的何在; WHERE:在何处做; WHEN:何时做; WHO:谁来做; HOW:如何做.第三章 特性要因图第三章 特性要因图人人机器机器物料物料环境环境方法方法保养不善保养不善情绪不稳情绪不稳技术不好技术不好来料不良来料不良库存过长库存过长不按标准作业不按标准作业缺乏系统培训缺乏系统培训灰尘太多灰尘太多车间设计不善车间设计不善品质异常品质异常第四章 散布图一.何谓散布图? 就是反互相有关连的对应数据,在方格纸上以纵轴表示结查,以横轴表示原因;然后用点表示出分布形态,根据分布的形态来判断对应数据之间的相互

7、关系. 这里讲的数据是成双的,一般来说成对数据有三种不同的对应关系. 1.原因与结果数据关系. 2.结查与结果数据关系. 3.原因与原因数据关系.第四章 散布图二.散布图制作的五个步骤: 1.收集相对应数据,至少三十组上,并且整理写到数据表上. 2.找出数据之中的最大值和最小值. 3.书出纵轴与横轴刻度,计算组距. 4.将各组对应数据标示在坐标上.第四章 散布图散布图的研判散布图的研判散布图的分析一来般来说有六种形态. 1.在图中当X增加,Y也增加,也就是表示原因与结果有相对的正相关,如下图所示:2.散布图点的分布较广但是有向上的倾向,这个时候X增加,一般Y也会曾加,但非相对性,也就是说X除了

8、受Y的因素影响外,可能还有其它因素影响着X,有必要进行其它要因再调查,这种形态叫做似有正相关称为弱正相关。第四章 散布图3.当X增加,Y反而减少,而且形态呈现一直线发展的现象,这叫做完全负相关.如下图所示:第四章 散布图4.当X增加,Y减少的幅度不是很明显,这时的X除了受Y的影响外,尚有其它因素影响X,这种形态叫作非显著性负相关,如下图所示:第四章 散布图5.如果散布点的分布呈现杂乱,没有任何倾向时,称为无相关,也就是说X与Y之间没有任何的关系,这时应再一次先将数据层别化之后再分析,如下图所示:第四章 散布图6.假设X增大,Y也随之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而开始减少,因此产生散布图点

9、的分布有曲线倾向的形态,称为曲线相关,如下图所示:第四章 散布图第五章 管制图 从每日生产的产品线中所测得的零乱数据中,找出经常发生和偶然发生事故的数据,以便帮助找出问题原因,这就是非依靠管制图不可. 管制图分为两大类,本文每一类举一例进行讲解 一、计数值管制图1.何谓计数值? 商品制造的质量评定标准有计量型态,例如:直径,容量;然而有些质量特性定义为良品或不良品将更合理.所谓计数值就是可以计数的数据,如不良品数,缺点数等.2.计数值管制图的类型 一、计数值管制图P管制图实例运用条件:1.产品不是良品就是不良品2.抽样放回3.彼此独立进行 样品不良率计算公式为: P=标准差公式为: S=一、计

10、数值管制图 上下限计算公式如下：管制上限(ucl): +3= +3 (为平均不良率n为样本数) 中心线(cl) : 管制下限(lcl) -3= -3如果下限计算结果可能为负数,因为二项分配并不对称,且其下限为零,故当管制下限出现小于零的情况,应取0表示.平均不良率应用加权平均数来计算(用不良数总数与全体的样本总数之比).一、计数值管制图 例: 宝光厂生产的MOUSE用的包装袋,检验其底部是否有破损即包装为不良品,取30个样本,每个样本数为50个,这些样本是在机器每天三班制的连续工作每半小时取一次而得. 一、计数值管制图 计算结果如下：平均不良率P= =0.233(CL)用P当真实过程不合格的估

11、计值,可以计算管制上限和下限,如下: UCL=P+3 =0.412 LCL=P-3 =0.054一、计数值管制图 P管制图如下：一、计数值管制图 针对管制图进行分析 由管制图中我们可以发现来自样本12及25的两点超出管制上限,故制程是在非管制状态,必须进一步探讨是否有异常原因.分析样本12得知,在这半小时里,有一批新进的包装袋被使用,所以这异常的现象是由于新原料加入引起.而在样本25那半小时,有一个没有经验的员工在操作此机器,而使样本25有这么高的不良率. 现在将超出管制界限的两个点删除掉,重新计算管制界限,管制以后的制程,其管制中心线及上.下限为 二、计量值管制图作为管制制程的计量值管制图,

12、一方面以平均数管制图管制平均数的变化,以全距管制其变异的情形.本节将介绍平均数与全距管制图,将就管制图在制程中的每一步详加描述. 计量值管制图的种类如下:二、计量值管制图实例:平均数与全距管制图某厂制造全铜棒,为控制其质量,选定内径为管制项目,并决定以X-R管制图来管制该制程的内径量度,并于每小时随机抽取5个样本测定,共收集最近制程之数据125个,将其数据依测定顺序及生产时间排列成25组,每组样本5个,每组样数5个,记录数据如下: 二、计量值管制图二、计量值管制图二、计量值管制图计算如下:X=40.264 R=5.48查系数表,当N=5时,D4=2.115,D3=0二、计量值管制图X管制图上下

13、限:CL= =40.264CL= =40.264UCL= + =43.4249UCL= + =43.4249LCL= - =37.1031LCL= - =37.1031二、计量值管制图R管制图上下限:CL= =5.48CL= =5.48UCL= =11.5867UCL= =11.5867LCL= =0LCL= =0二、计量值管制图二、计量值管制图R管制圖二、计量值管制图在管制图中有第16个及第23个样本组的点分别超出管制上限及管制下限,表示制程平均发生变化,而R管制图并无点超出界限或在界限上,表示制程变异并未增大.分析结论三、管制图的判别 管制状态,意指制程安定,管制状态也称安定状态.我们无法

14、知道制程的真正状态,只能对制程的某种特性值收集数据,将其绘在管制图上,由管制图来观察制程的状态.在判定制程是否处于管制状态,可利用以下基准:1. 管制图的点没有逸出界外.2. 点的排列方法没有习性,呈随机现象.三、管制图的判别 在正常管制的状态下,管制图上的点子应是随机分步,在中心线的上下方约有同数的点,以中心线近旁为最多,离中心线愈远点愈少,且不可能显示有规则性或系统性的现象.归纳得到下面两种情形:1. 管制图上的点,大多数集中在中心线附近,少数出现在管制界限附近,且为随机分布.2. 一般管制图上的点,25点中有0点;35点中有1点以下;100点中有2点以下,超出管制界限外时,可称为安全管制

15、状态.以上两点仅是作为一个参考,各位同仁应在实际中灵活运用.实际分析.三、管制图的判别非随机管制界限内的判定利用点的排法判定是否处在管制状态,可依据以下法则: 1.点在中心线的一方连续出现. 2.点在中心线的一方出现很多时. 3.点接近管制界限出现时. 4.点持续上升或下降时. 5.点有周期性变动时. 三、管制图的判别连串 连续七点或八点在中心线与管制上限或中心线与管制下限之间的型误差的机率是约为 ( 1/2 )8 =0.0039,在如此小的机率竟会出现,可想象有异常原因发生,在中心线的上方或下方出现的点较多如下: 1.连续 10 点以上至少有 10 点 2.连续 14 点以上至少有 12 点

16、 3. 连续 17 点以上至少有14 点 4. 连续 20 点以上至少有16 点三、管制图的判别点子出现在管制界限附近,三倍标准差与二倍标准差间.1. 连续 3 点中有 2 点.2. 连续 7 点中有 3 点.3. 连续10 点中有 4 点管制图中的点的趋势倾向连续7点以上一直上升或一直下降,趋势是以向某一个方向连续移动,而趋势倾向的发生有以下可能原因:1.由于工具磨损或制程中某些成分劣化所造成.2.人的因素造成,如工作者疲劳.3.季节性因素造成,如气温变化. 三、管制图的判别管制图中的点的趋势倾向连续7点以上一直上升或一直下降,趋势是以向某一个方向连续移动,而趋势倾向的发生有以下可能原因:1

17、.由于工具磨损或制程中某些成分劣化所造成.2.人的因素造成,如工作者疲劳.3.季节性因素造成,如气温变化. 周期性循环变化三、管制图的判别管制图中的点的趋势倾向管制图上的点,呈现一个周期性循环变化时,应调查下列不良原因:1.机器开动或关闭,造成温度或压力的增减.2.物料的质量受季节或供货商的影响.3.由于周期性的预防保养,造成机器性能的周期变化表现.4.由于操作员疲劳及随后的休息造成的周期性的变化.5.由于材料的机械及化学性质所造成的周期性. 三、管制图的判别过于集中型点子大都集中在中心线附近1.5倍标准差间,其型误差机率是 0.0027,如果抽样选择不当,可能会造成点子集中在中线附近,例如两

18、个不同操作员的结是点在同一张图上.像这种母体混合的情形相当普遍.以下是一些造居这种情形的可能原因:1.两个或两个以上的操作员点在同一张图上.2.两台或两台以上的机器点在同一张图上.3.两家质量差异很大的供货商点在同一张图上.4.两台或更多的量测设备间的差异.两条以上生产线制程方法上的差异. 三、管制图的判别管理不善者1.人员教育,训练不足,2.原始设计有错误或图上标示的问题等.3.治具,夹具设计不当或使用不当.4.不良材料混入制程.5.未推行标准化活动.6.测试仪器未加校正与维护.7.未落实保养工作上列诸项原因常出在管理制度不善的工厂,在 XR管制图呈现大的变动,如欲消除此类异常原因,一定要先

19、确定管理制度,推行标准化工作.三、管制图的判别技术不足者1. 机器设计上的问题.2. 制程能力不足:材料,机械,作业方法与人员综合结果无法 达到质量要求者.3. 工作环境布置不当.4. 测定仪器的测定方法不当.5. 机械设备精度不足.6. 缺乏技术人才. 此诸原因常明显地表现于二种现象:管制界限很宽,产品质量分散幅度较规格界限为宽.此诸异常原因由于制程能力不足而起,非设法加强制程能力不可.否则制程零件的互换性有问题,需经全数选别才能装配,产品需经全数检查,才能符合规格要求. 三、管制图的判别其它因素者: 1.异质材料的突然入侵. 2.日夜班精神上的困扰等. 3.工作人员的疏忽. 4.未按操作标

20、准作业. 5.机械的自然磨损. 6.操作条件的突然变化. 7.计算的错误. 8.操作标准不完备. 9.不随机抽样法. 此诸原因常在管制图上出现,如有系统可寻,则利用分层方法加以分析;如不规则出现,则易被发现,而予以消除. 第六章 直方图一.何谓直方图? 直方图就是将所收集的数据.特性质或结果值,用一定的范围在横轴上加以区分成几个相等的区间,将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形书出的图形.第六章 直方图二.直方图的制作步骤: 1.收集数据并且记录在纸上. 2.找出数据中的最大值与最小值. 3.计算全距. 4.决定组数与组距. 5.决定各组的上组界与下组界. 6.决定组的中心点. 7

21、.制作次数分配表. 8.制作直方图.第六章 直方图三.直方图在应用上必须注意事项1.直方图可根据由山形图案分布形状来观察制品工程是否正常.2.产品规格分布图案可与目标准.标准规格作比较,有多大的差异.3.是否必要再进一步层别化.第六章 直方图四.直方图运用方法1.求全距2.决定组数 组数过少,虽可得到相当简单的表格,但却失去次数分配的本质;组数过多,虽然表列详尽,但无法达到简化的目的.(异常值应先除去再分组).第六章 直方图分组不宜过多,也不宜过少,一般用数学家史特吉斯提出的公式计算组数,其公式如下:K=1+3.32 LgN一役对数据之分组可参考下表:第六章 直方图3.组距组距=全距/组数组距

22、一股取5,10或2的倍数4.决定各组之上下组界最小一组的下组界=最小值-测定值之最小位数/2测定值的最小位数确定方法:如数据为整数,取1;如数据为小数,取小数所精确到的最后一位(0.1;0.01;0.001)最小一组的上组界=下组界+组距第二组的下组界=最小一组的上组界其余以此类推第六章 直方图5.计算各组的组中点各组的组中点=下组距+组距/26.作次数分配表将所有数据依其数值大小划记号于各组之组界内，并计算出其次数。7.以横轴表示各组的组中点,从轴 表示次数,绘出直方图第六章 直方图五.如何依据由形图案的分布状态判断1.如图中显示中间高,两边低,有集中的趋势,表示规格.重量等计量值的相关特性

23、都处于安全的状态之下,制品工程状况良好.如下图所示:第六章 直方图五.如何依据由形图案的分布状态判断2.如图中显示缺齿形图案,图形的柱形高低不一呈现缺齿状态,这种情形一般就来大都是制作直方图的方法或数据收集方法不正确所产生.如下图所示:第六章 直方图五.如何依据由形图案的分布状态判断3.如图所示为高处偏向一边,另外一边拖着尾巴,这种偏态型在理论上是规格值无法取得某一数值以下所产生之故,在质量特性上并没有问题,但是应检讨尾巴拖长在技术上是否可接受;例治工具的松动或磨损也会出现拖尾巴的情形.如下图所示:第六章 直方图4.双峰型有两种分配相混合,例如两台机器或两种不同原料间有差异时,会出现此利情形,

24、因测定值受不同的原因影响,应予层别后再作直方图.第六章 直方图5.离散型测定有错误,工程调节错吴或使用不同原材所引起,一定有异常原存在,只要去除,即可制造出合规格的制品第六章 直方图6.高原型不同平均值的分配混合在一起,应层别之后再作直方图第六章 直方图六.与规格值或标准值作比较1.符合規格 A.理想型:制品良好,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.第六章 直方图六.与规格值或标准值作比较1.符合規格 B.一侧无余裕:制品偏向一边,而另一边有余裕很多,若制程再变大(或变小),很可能会有不

25、良发生,必须设法使制程中心值与规格中心值吻合才好.第六章 直方图六.与规格值或标准值作比较1.符合規格 C.两侧无余裕:制品的最小值均在规格内,但都在规格上下两端也表增其中心值与规格中心值吻合,虽没有不良发生,但若制程稍有变动,说会有不良品发生之危险,要设法提高制程的精度才好.第六章 直方图六.与规格值或标准值作比较2.不符合规格A.平均值偏左(或偏右) 如果平均值偏向规格下限并伸展至规格下限左边,或偏向规格上限伸展到规格上限的右边,但制程呈常态分配,此即表示平均位置的偏差,应对固定的设备,机器,原因等方向去追查.第六章 直方图六.与规格值或标准值作比较2.不符合规格 B.分散度过大:实际制程

26、的最大值与最小值均超过规格值,有不良品发生(斜线规格),表示标准差太大,制程能力不足,应针对人员,方法等方向去追查,要设法使产品的变异缩小,或是规格订的太严,应放宽规格.第六章 直方图六.与规格值或标准值作比较2.不符合规格 C.表示制程之生产完全没有依照规格去考虑,或规格订得不合理,根本无法达到规格.第六章 直方图某电缆厂有两台生产设备,最近,经常有不符合规格值(135210g)异常产品发生,今就A,B两台设备分别测定50批产品,请解析并回答下列回题: 1.作全距数据的直方图. 2.作A,B两台设备之层别图 3.叙述由直方图所得的情报实例一第六章 直方图收集数据如下:第六章 直方图解:1.全

27、体数据之最大值为194,最小值为119 根据经验值取组数为10 组距=(194-119)/10=7.5 取8 最小一组的下组界=最小值-测定值之 最小位数/2 =119-1/2=118.5 最小一组的上组界=下组界+组距 =118.5+8=126.5第六章 直方图作次数分配表第六章 直方图2.全体数据之直方图第六章 直方图3.作A设备之层别直方图第六章 直方图4.B设备之层别图第六章 直方图5.结论第六章 直方图6.直方图实例第六章 直方图下限SL130第七章 层别法一.何谓层别法? 层别法就是针对部门别.人别.工作方法别.设备.地点等所收集的数据,按照它们共同的特征加以分类.统计的一种分析方

28、法. 也就是为了区别各种不同原因对结果的影响,而以个别原因为主,分别统计分析的一种方法.第七章 层别法二、以什么观点来加以层别一般以特性要因图的四M外加环境这一项来作层别.所谓四M即是 MAN 人 MACHINE 机械 MATERIAL 材料 METHOD 方法 增加 一项为 ENVIRONMENT 环境第七章 层别法三、层别的对象和项目1.有关人的层别2.机械设备的层别3.作业方法.条件的层别4.时间的层别5.原材料零件别6.测量检查的层别7.环境气候的层别8.制品的层别第七章 层别法四、层别法的使用活用层别法时必须记住三个重点:1.在收集数据之前就应使用层别法 在解决日常问题时,经常会发现

29、对于收集来的数据必须浪费相当多的精神来分类,并作再一次的统计工作.在得到不适合的数据,如此又得重新收集,费时又费力.所以在收集数据之前应该考虑数据的条件背景以后,先把它层别化,再开始收集数据.第七章 层别法2.QC手法的运用应该特别注意层别法 的使用. QC七大手法中的柏拉图.查检表.散布图.直方图和管制图都必须以发现的问题或原因来作层别法. 例如，制作柏拉图时,如果设定太多项目或设定项目中其它栏所估的比例过高,就不知道问题的重心,这就是层别不良的原因.另外直方图的双峰型或高原型都是层别的问题.第七章 层别法3.管理工作上也应该活用层别法 这是一张营业计划与实际比较图,可以知道营业成绩来达成目

30、标,如果在管理工作上就用层别法的概念先作分类的工作,以商品别作业绩比较表,可查出那种商品出了问题.如再以营业单位销售落后业绩产品的层别化再比较即可发现各单位对这种产品的销售状况.如对业绩不理想的单位,以营业人员别化即可发现各营业人员的状况,如此问题将更加以明确化. 以上的说明中可以发现管理者为了探究问题的真正原因,分别使用了商品别,单位别.人别等层别手法,使得间题更清楚,这就是层别法的观点.第七章 层别法实例：不良层别第七章 层别法商品别业绩比较第七章 层别法单位别业绩比较第七章 层别法人员别业绩比较第八章 QC九大步骤第一步 发掘问题 第二步 选择对策第三步 选定题目 第四步 草拟行动第五步

31、 追查原因 第六步 成果比较第七步 分析资料 第八步 标准化第九步 提出办法 发掘问题之方向: 1.问题小易发挥. 2.不花钱即可由小组 自行解决. 3.有预期之成果 (成就感). 4.可达到演练和实用之目的.脑力激蕩共同问題取得共識工作环境異常現象不放弃不遺漏问题不論大小全员参與第一步 发掘问题脑力激荡法原则 1.不要随意打断或者批评别人的讲话,如 要发言,等人家说完再说. 2.欢迎自由奔放的意见. 3.意见越多越好. 4.在他人的意见中寻找灵感.第一步 发掘问题第二步 选定题目选题原则选题原则:意见一致 不花钱 短期内可以做到不要别人支持选题方向选题方向:团队合作 提高生产力 提高质量 降

32、低成本工工 具具:选题评估第三步 追查原因针对问题,经由脑力激荡,从4M1E找出可能发生的原因.工具:鱼骨图(特性要因图)第四步 分析资料用QC七大工具找出产生问题的重点,加以分析分类、排列及编辑,以使小组成员作明确的抉择.工具:查检表 管制图 直方图 特性要因图 柏拉图 散布图 层别法第五步 提出办法针对问题重点提出解决办法,同时订出解决方案的标准,以确定小组是否有能力解决.工具:鱼骨图(特性要因图)第六步 选择对策1.采用全员认为最能发挥的方式.2.朝防止再发之方向选择.3.对策无副作用.选择对策要根据现状分析,检讨如何改善并将预期的成果显现出来.第七步 草拟行动 3W WHAT WHO

33、WHEN1.把每一样工作细节列下来.2.每位组员参与讨取得协议.3.开始分配任务(平均分配、组员性向、 职位相关)4.制定完成时间和期限.APDC第八步 成果比较1.期间比较(改善前、改善中、改善后)2.特性值比较(质量提高、成本降低、效率 提升)3.无形成果比较(意识、能力、信心、责任 感、方法应用)4.比较基准一致,且勿以单一角度比较. 工具: 柏拉图比较 推移图比较 管制图比较 直方图比较依据现场实际状况合理制定材料、设备、制品等作业方法、手训、规定、规格等标准.有组织有系统灵活有效运用以达到经营管理之目的.1.效果维持 4.明确权限、责任易于管理2.减少因人而异, 5.易于追查不良原因 提高效率 6.教育训练3.技术储蓄第九步 标准化