QC七大手法培训资料(070824).pptx

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1、QC七大手法七大手法QCQC七大手法的內容七大手法的內容七大手法之一：查檢表七大手法之二：柏拉圖七大手法之三：魚骨圖七大手法之四：層別法七大手法之五：直方圖七大手法之六：管制圖七大手法之七：散佈圖QCQC七大手法口決七大手法口決n魚骨追原因n查檢集數据n柏拉抓重點n直方顯分布n散佈看相關n管制找異常n層別作解析n1.查檢表查檢表 (Check sheet) 查檢表就是一種為了便於收集數據，使用簡單記號填記予以統計整理，並作進一步分析或作為核對、檢查之用而設計的一種表格或圖表。查檢表的種類：1).記錄用查檢表：目的在收集數據型的資料，做進一步統 計整理用。2).點檢用查檢表：目的主要在檢查事物。

2、機械.等的運作 狀況，或檢查問題用。 一一. .查檢表制作查檢表制作nStep 1.決定所要蒐集的數據及希望把握的項目nStep 2.決定查檢表的格式nStep 3.決定記錄形式nStep 4.決定蒐集數據的方法n注意：查檢表的格式及內容，要讓使用者最方便使用及最易記錄為最高原則。2.查檢表的製作步驟查檢表的製作步驟(1)明確目的-將來要能提出改善對策數據,因之必需把握現(2) 狀解析,與使用目的相配合。目的:改善產線外觀不良 (2) 解決查檢項目-從特性要因圖圈選的46項決定之。(3)選定:膠帶破損/殘膠/沾髒/pin針沾髒/CONN損壞五項做為查 檢 項目。(4) 決定檢驗方式-全檢、抽檢

3、 檢驗方式:全檢(5) 決定查檢方式-查檢基準、查檢數量、查檢時間與期間、 查檢對象之決定、並決定收集者、記錄符號。3.記錄用查檢表的製作案例記錄用查檢表的製作案例 站別： 編號： 記 時 錄 段檢驗項目檢 驗 數不 良 數不 良 率IPQC確認檢驗總數總不良數總不良率備注： 確 認：全檢記錄表全檢記錄表 訂單號碼： 料 號： 檢驗日期：(FM-Q-09-B1)檢驗員：8：00-10：0010：00-12：0013：00-15：0015：00-17：00加 班(1) 明確目的-將需要點檢之項目進行匯總。(2) 確定格式。(3) 決定點檢方式-點檢時間與期間、點檢對象之決定、並決 定收集者、記錄

4、符號等。4.點檢用查檢表的製作案例點檢用查檢表的製作案例ABCDEFGHIJKLMNOP代碼O：是否貼“UL”標簽; 代碼P：表单填写是否完整。代碼M：内外箱条码标签日期是否一致; 代碼N：内箱/外箱，是否贴GP标签（无铅/环保标示）;備注日期代碼J：是否附出货报告; 代碼K：是否有贴PASS标签; 代碼L：内外箱是否有贴条码标签; 未按要求寫 “ ”，不須查核寫“NA”. 填写完毕后交OQC保管，每周一交給主管審核.出貨查核記錄表出貨查核記錄表查核人客户料号查核项目 注：白班由OQC查核，晚班由FQC查核.在空白栏内對應以下代碼進行查核。記錄方式為有按要求写“ ”，代碼A：箱內数量是否错误;

5、 代碼B：内外箱数量是否一致; 代碼C：是否称重量;代碼D：是否附數量與重量管控表; 代碼E：内外箱是否贴数量重量管控标示; 代碼F：是否放干燥剂;代碼G：線材上面是否有纸板; 代碼H：PE袋是否封口; 代碼I：美纹纸是否固定;a.數據收集完成應馬上使用,首先觀察整體數據是否代表某些 事實?b.數據是否集中在某些項目或各項目之間有否差異?c.是否因時間的經過而產生變化?d.另外也要特別注意週期性變化的特殊情況e.查檢表統計完成即可利用QC七大手法中的柏拉圖加工整理,以便掌握問題的重心.5.5.查檢表的使用查檢表的使用二二. .柏拉圖柏拉圖 (Pareto Diagram)(Pareto Dia

6、gram)制作制作 1897年，意大利经济学家V pareto （巴雷托,18481923年）在分析社会经济结构时发现一个规律，这个规律就是80%的社会财富掌握在20%的人手中，后被称为“柏拉法则”。 1907年，美国经济学家劳伦兹（Lorenz）使用累积分配曲线描绘了柏拉图法则，被称为“劳伦兹曲线”1930年后，品管泰斗，美国品管专家朱兰博士将劳伦兹曲线应用到品质管理上。 二十世纪60世纪年代，日本品管大师石川馨在推行他自己发明的QCC品管圈时使用了柏拉图，从而成为品管七大手法之一。 根据收集的数据，以不良原因、不良状况、不良发生的位置 分类；计算各项目所占的比例按大小顺序排列，再加上累积值

7、的 图形。 按照累计的百分数可以将各项分成三类： 080%为A类，显然是主要问题点； 8090%为B类，是次要因素； 90100%为C类，是一般因素。 柏拉图可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于计数值统计，也有人称其为ABC图，又因为柏拉图的排列是依大小顺序，故又称排列图。 1.1.柏拉圖的定義柏拉圖的定義 柏拉图绘制注意要点： 1） 柏拉图有两个纵坐标，左侧坐标一般表示数量或金额，右侧面纵坐标一般表示数量或金额累积的百分比。 2） 柏拉图横坐标一般表示检查项目，按影响程度大小，从左到右依次排列。 3） 绘制柏拉图时，按各项目数量或金额出现的频数，对应左侧纵坐标画出直

8、方形，将各项目出现的累计频率，对应右侧纵坐标描出点子，并将这些点子按顺序连成光滑曲线。2.2.柏拉圖的制作柏拉圖的制作步骤步骤1 1：收集数据：收集数据 品管部將上个月的OQC的抽檢不良作出统计，其中抽样2800pcs，总不良数为148pcs，其中不良数为：3.3.柏拉圖繪制步驟柏拉圖繪制步驟序号序号不良项目不良项目不良数不良数不良总数百分比不良总数百分比1CONN沾髒5335.8%2沾膠106.8%3拉帶損傷53.4%4膠帶損傷128.1%5尺寸3624.3%6CONN划伤74.7%7電測不良2215%8其它31.9%合计148100%制表：XX 审核：XX 统计日期：2006年9月1日8

9、8月份月份OQCOQC抽檢抽檢不良统计表不良统计表8 8月份月份OQCOQC抽檢抽檢不良统计表不良统计表序号序号不良项目不良项目不良数不良数不良总数不良总数(%)(%)累积百分比（累积百分比（% %）1CONN沾髒5335.8%35.8%2尺寸3624.3%60.1%3電測不良2215%75.1%4膠帶損傷128.1%83.2%5沾膠106.8%90%6CONN划伤74.7%94.7%7拉帶損傷53.4%98.1%8其它31.9%100%合计148100%步骤步骤2 2：把分类好的数据进行汇总，由多到少进行排序，并：把分类好的数据进行汇总，由多到少进行排序，并 计算累计百分比。计算累计百分比。

10、步骤步骤3 3：绘制横轴与纵轴刻度。：绘制横轴与纵轴刻度。1 1） 画出横轴与纵轴，横轴表示不良项目，左边纵轴表示不良数，画出横轴与纵轴，横轴表示不良项目，左边纵轴表示不良数，右边纵轴表示不良率。右边纵轴表示不良率。2 2） 左边纵轴最高刻度是不良总数左边纵轴最高刻度是不良总数148148PCSPCS，右边纵轴最高刻度是右边纵轴最高刻度是 不良率不良率100%100%。3 3） 左边的纵轴最高刻度与右边纵轴最高刻度是一条水平线。左边的纵轴最高刻度与右边纵轴最高刻度是一条水平线。0 010102020303040405050606070708080909010010011011012012013

11、0130140140沾髒沾髒尺寸尺寸電測電測膠帶膠帶 沾膠沾膠划伤划伤損傷損傷其它其它0%0%10%10%20%20%30%30%40%40%50%50%60%60%70%70%80%80%90%90%100%100%步骤步骤4 4：绘制柏拉图：绘制柏拉图 1） 在左纵轴与横轴区域间找出坐标点，共7个坐标点。 2） 将各不良项目画出坐标，也就是柱状图。0 0101020203030404050506060707080809090100100110110120120130130140140沾髒沾髒尺寸尺寸電測電測膠帶膠帶 沾胶沾胶划伤划伤损伤损伤其它其它0%0%10%10%20%20%30%30

12、%40%40%50%50%60%60%70%70%80%80%90%90%100%100%不良项目累计百分比步骤步骤5 5：绘制累积曲线：绘制累积曲线1） 针对累积不良率在右纵轴与横轴区域间找出坐标点， 共7点。2） 用折线将7个点连接。0 0101020203030404050506060707080809090100100110110120120130130140140沾髒沾髒尺寸尺寸電測電測膠帶膠帶 沾膠沾膠划伤划伤損傷損傷其它其它0%0%10%10%20%20%30%30%40%40%50%50%60%60%70%70%80%80%90%90%100%100%不良项目累计百分比98.1

13、0%83.20%90%94.70%75.10%60.10%35.80%100%步骤步骤6 6：分析柏拉图：分析柏拉图 1） 从以上柏拉图可以看出，沾髒，尺寸,電測不良是总不良率比率的75.1%,这三项是9月份重点改善的项目，建议用因果图对这三项不良原因进行分析。 2）应确定项目改善责任人及完成期限，在9月份把沾髒，尺寸,電測不良比例降下来。 2006年5月,xx退貨不良品共310pcs,經過測試分析後,不良的分布如下:不良不良现现象象不良不良数数量量 累 累计计不良不良数数不良率不良率累積不良率累積不良率线材在A端CONN边缘折伤12112139.03%39.03%CONN沾脏9021129.

14、03%68.06%复测OK7528624.19%92.26%其它243107.74%100.00%4.4.案例分析案例分析繪制柏拉圖繪制柏拉圖: :050100150200250300线材在A端CONN边缘折伤CONN沾脏复测OK其它0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%不良数量累積不良率柏拉圖分析柏拉圖分析: : 從柏拉圖上可以看出,線材在A端CONN邊緣折傷,CONN沾髒和復測OK占總不良的92.26%.這三項是重點改善的項目,特別是A端CONN邊緣折傷的占了總不良的40%. 建议由品管部、工程部、制造部组成分析小组，运用因果图对以上三个项目进行分析,找出

15、真正的原因。三三. .魚骨圖魚骨圖 (Characteristic Diagram) 日本品管权威石川馨博士在1952年发明，又称石川图，亦叫鱼骨图、因果图或特性要因圖，由于它形状象一尾鱼的骨架而得名. 鱼头是问题，其目的是要找出造成此一问题的可能原因。问题的发生，必然有其内外因，原因的存在，又必会产生变异的结果，就是说，原因与结果之间一定存在因果关系。 管理者可將影响产品或服务品质的诸多原因一一找出，并绘鱼骨图，使人一目了然，通过鱼骨图，可使绘制小组受到一身临其境的教育，同时，也是一种讨论问题的捷径，这对我们的管理是大有帮助的。 特征 要因 要因 要因 要因 特性要因圖對於結果（特性）與原因

16、（要因）間或所期望的效果（特性）與對策間關係，以箭頭連結，詳細分析原因或對策的一種圖形，稱特性要因圖。用來說明品質特性及影響品質之主要因素與次要因素三者之間的關係，其形狀像魚骨的分佈，故又稱魚骨圖。此圖為品管圈創始人石川馨博士所提倡，故也稱石川圖。且其作用在闡名原因與結果間的關係，所以又稱因果圖。 1） 追求原因型：追求问题，进而找其原因，以因果图表示结果（特性）与原因（要因）间的关系，如“生产效率为什么这么低？”因果图可分为追求原因型和追求对策型两种因果图可分为追求原因型和追求对策型两种: :22大要因大要因大要因大要因中要因中要因中要因中要因小要因特性26特性要因圖的使用特性要因圖的使用

17、尋找對策：特性要因圖也可用來做對策整理用，這時魚頭的方向會剛好相反過來，又稱為反轉。大要因大要因大要因大要因中要因中要因中要因中要因小要因如何做2） 追求对策型（鱼骨图反转）：问题如何防止、目标如何达成等的对策?1.特性要因圖製作註意事項特性要因圖製作註意事項1. 绘制因果图应注意的事项： 1). 要集合全员的知识与经验。 2).重点在解决问题，并依5W2H的方法逐项列出。绘制要因图时，重点先放在“为什么会发生这种原因、结果”，分析后要提出对策时则放在“如何才能解决”，并依5W2H的方法逐项列出。 whywhy为何必要？（对象）为何必要？（对象） What What 目的为何？（目的）目的为何

18、？（目的） Where Where 在何处做？（场所）在何处做？（场所） When When 何时做？（顺序）何时做？（顺序） WhoWho谁来做？（人）谁来做？（人） How How 什么方法？（手段）什么方法？（手段）. . How muchHow much花费多少？（费用）花费多少？（费用） 3).原因解析-愈细愈好，愈细则更能找出关键或解决问题的方法。 4).品质特性的决定-以现场问题来考虑。 1. 成立鱼骨图分析小组，36个人为佳，最好是各部门的 代表。 2. 寫原因或对策的问题点： 3. 因果图绘制后,经讨论后决定要因, 并用紅笔圈出最可 能發生的要因.2.特性要因圖製作步驟特性要

19、因圖製作步驟人機料法為甚麼齒輪尺寸變異增加主骨小骨中骨3.画出干线主骨、中骨、小骨确定重大原因画出干线主骨、中骨、小骨确定重大原因: : 与会人员应用脑力激荡法，热烈讨论，依据重大原因进行分析，找出中原因或小原因绘至鱼骨图中。 为什么齿轮尺寸变异增加 没有巡检 人 培训不足 工作纪律差 品质意识低 机 机台未日常保养 机台老化 机台连续工作72小时 设备参数未控制好 料 更换了新的供应商 使用替代材料 用错材料 使用了特采物料 料 工程变更未通知 方法不一致 未按控制计划作业 图面设计错误 在一 群體中，為了深入分析內部狀況，而設立一個將母體分割開來的方法或條件，稱為層別法。在品質管理中，主要

20、是對各種條件下所產生的問題及原因做分析。 一般常用的區分方式是以4M1E來加以區分。 當然，亦可採用任何認為有意義的區分方式。 4M1E：人(MAN)、機械(MACHINE)、材料(MATERIAL)、方法(METHOD)、環境(ENVIRONMENT)四四. .層別法層別法( (Stratification)1.定義定義n管理工作上也應該活用層別法，例如在做管理工作上也應該活用層別法，例如在做營營n業分析時，如下例：業分析時，如下例：商品別第一季第二季第三季TotalA商品計劃504565160實績484663157B商品計劃455545145實績5353531592.1 時間的層別 小時別

21、、日期別、週別、月別、季節別.等. 例 : 製程中溫度的管理就常以每小時來層別.2.2 作業員的層別班別、操作法別、熟練度別、年齡別、性別、教育程度別.等. 例 : A班及B班的完成品品質層別. 2.層別的對象與項目層別的對象與項目2.3 機械、設備的層別場所別、機型別 、年代別 、工具別 、 編號別、速度別.等. 例 : 不同機型生產相同產品以機型別來分析其不良率. 2.4 作業條件的層別 溫度別、 濕度別、壓力別 、天氣別 、 作業時間別、作業 方法別 、測定器別.等. 例 : 對溫度敏感的作業現場所應記錄其溫濕度,以便溫濕度 變化時能層別比較.2.5 原材料的層別 供應者別、 群體批別、

22、製造廠別 、產地別 、材質別、 大小类別、貯藏期間別、成分別. 等. 例 : 同一廠商供應的原材料也應做好批號別,領用時均能 加以層別,以便了解各批原料的品質, 甚至不良發生時更 能迅速採取應急措施,使損失達最小的程度.2.6 測定的層別 測定器別、測定者別、測定方法別.等.2.7 檢查的層別 檢查員別、檢查場所別、檢查方法.等.2.8 其他 良品與不良品別、包裝別、搬運方法別.等.1. 层别法可单独使用，且可捕捉到问题点。 层别法也可与其它QC手法结合使用，且效果更佳，如与柏拉 图同时使用，既可將某一主题的数据层别清楚，也可找到关 键或重要的问题，抓住重要的少数和有用的多数。 2. 层别法必

23、须建立在数据的基础上，没有数据，层别法无从谈 起。3. 层别的对象具有可比性，最好在相同条件相似条件或不同條 件下进行层别，更容易发现问题点。如同一班组生产不同的 产品，对不同产品进行层别分析，可以发现产品存在的品质 问题。3.層別法的使用層別法的使用1. 确定研究的主题，如 中国各行业的收入水平？ 工厂各班组的绩效？ 不同产品之报废数量？ 某学校学生考试成绩？ 深圳、广州、北京、上海、大连、东莞、 昆山居民消费指数？ 4.層別法的實施步驟層別法的實施步驟 2. 设计收集数据的表格 应將主题的所有项目设计在表格中； 最好有合计栏目，以便了解整体状况； 应有表格名称、制表人、收集时间、收集地点、

24、收集方式等； 编制的表格要简洁、适用、便于记录。3. 收集数据数据的真实性/数据的及時性/数据的代表性4. 分层比较 对这些的数据从各个方面进行分层比较，找出其中的差异， 确定改善的项目。一一.2006.2006年上半年客戶關于外被破裂與年上半年客戶關于外被破裂與GBGB短路抱怨與退貨匯總：短路抱怨與退貨匯總：5.案例分析案例分析二.從以上圖表可以看到: 從不良現象層別看從不良現象層別看: : 從2006年1月-2006年6月,因外被破裂導致客戶抱怨共2次,客退 1次;因GB短路導致客退3次,客訴無;外被破皮/GB短路導致客退 1次,客訴無. 從客戶層別分從客戶層別分: : 從2006年1月-

25、2006年6月A共3次抱怨;B 2次;C 1次;D 1次.一、一、 何謂直方圖何謂直方圖? ? 直方圖就是將所收集的數據.特性質或結果值,用一定的範圍在橫軸上加以區分成幾個相等的區間,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書出的圖形.五五. .直方圖直方圖( (Histogram)二、二、直方圖的製作步驟直方圖的製作步驟: : 1.收集數據並且記錄在紙上. 2.找出數據中的最大值與最小值. 3.計算全距. 4.決定組數與組距. 5.決定各組的上組界與下組界. 6.決定組的中心點. 7.製作次數分配表. 8.製作直方圖三、三、直方圖名詞解釋直方圖名詞解釋1.求全距:在所有數據中的最大

26、值與最小值的差.2.決定組數 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; 組數過過多,雖然表列詳細,但無法達到簡化的目的.(異常值應 先除去再分組).分組不宜過多分組不宜過多, ,也不宜過少也不宜過少, , 一般對數據之分組可參考下表一般對數據之分組可參考下表: :數據數組數50100610100250712250個以上10203.組距 組距=全距/組數 組距一股取5,10或2的倍數4.決定各組之上下組界 最小一組的下組界=最小值-測定值之最小位數/2,測定值的最 小位數確定方法:如數據為整數,取1;如數據為小數,取小數所 精確到的最后一位(0.1;0.01;0.001) 最小

27、一組的上組界=下組界+組距 第二組的下組界=最小一組的上組界 其余以此類推5.計算各組的組中點 各組的組中點=下組距+組距/26.作次數分配表 所有數據依其數值大小劃記號於各組之組界,內並計算出其次 數.7.以橫軸表示各組的組中點,從軸表示次數,繪出直方圖.四四、直方圖案列直方圖案列 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A設備 B設備20179168165183156148165152161168188184

28、170172167150150136123169182177186150161162170139162179160185180163132119157157163187169194178176157158165164173173177167166179150166144157162176183163175161172170137169153167174172184188177155160152156154173171162167160151163158146165169176155170153142169148155收集數據如下收集數據如下: :解:1. 全體數據之最大值為194,最小值為11

29、9 根據經驗值取組數為10 組距=(194-119)/10=7.5 取8 最小一組的下組界=最小值-測定值之最 小位數/2 =119-1/2=118.5 最小一組的上組界=下組界+組距 =118.5+8=126.5作次數分配表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1118.5126.5122.5222126.5134.5130.5113134.5142.5138.5444142.5150.5146.58175150.5158.5154.5172156158.5166.5162.5218137166.5174.5170.5231678174.5182.5178.514131918

30、2.5190.5186.59910190.5198.5194.511合計10050502 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組中點組中點次次數數所有設備直方圖製作A A設備直方圖製作設備直方圖製作0 00 00 01 12 28 8161613139 91 10 0

31、0 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 8101012121414161618182020122.5122.5130.5130.5138.5138.5146.5146.5154.5154.5162.5162.5170.517

32、0.5178.5178.5186.5186.5194.5194.5202.5202.5210.5210.5組中點組中點次數次數B B設備直方圖製作設備直方圖製作項目全體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.結論結論五五、如何依據圖案的分佈狀態判斷如何依據圖案的分佈狀態判斷0 02 24 46 68 810101.如圖中顯

33、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 92.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 種情形一般就來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 910103.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;例治工具的鬆 動或磨損也會出現拖尾巴的情形.

34、如下圖所示:4.雙峰型，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 02 24 46 68 81010 5.離散型，測定有錯誤,工程調節錯吳或使用不同原材所引起,一定有異常原存在,只要去除,即可制造出合規格的制品0 02 24 46 68 810106.高原型，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 91010五五、與規格值或標準值作比較與規格值或標準值作比較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

35、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 02 24 46 68 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 67 78 89 9 2.2.不符合規格不符合規格 A.平均值偏左(或偏右

36、) 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,根本無法達到規格.0 01 12 23 34 45 56 67

37、 7六六. .散佈圖散佈圖(Scatter Diagram)一、一、散佈圖散佈圖定义定义 散布图是用来表示一组成对的数据之间是否有相关性的一种图表。这种成对的数据或许是特性要因、特性特性、要因要因的关系。 将因果图关系所对应变化的数据分别描绘在轴标系上，以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何，也有人称之为“散布图”、“相关图”。 二二、散佈圖分類散佈圖分類 散布图一般有下列六种，分别是：正相關;弱正相關;負相關 ;非顯著性負相關;不相關;曲線相關. 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:2).散佈圖點的分佈較廣但是有向上的傾向,這個時候X增加,一

38、 般Y也會增加,但非相對性,也就是就X除了受Y的因素影響外, 可能還有其他因素影響著X,有必要進行其他要因再調查,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.如下圖所示:4).當X增加,Y減少的幅度不是很明顯,這時的X除了受Y的影響外, 尚有其他因素影響X,這種形態叫作非顯著性負相關,如下圖所 示:5).如果散佈點的分佈呈現雜亂,沒有任何傾向時,稱為無相關,也 就是說X與Y之間沒有任何的關係,這時應再一次先將數據層別 化之后再分析,如下圖所示:6.假設X增大,Y也隨之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而開始 減少,因此產生散

39、佈圖點的分佈有曲線傾向的形態,稱為曲線 相關,如下圖所示:三三、散佈圖製作散佈圖製作1确定要调查的两个变量，收集相关的最新数据，至少个 以上。2找出两个变量的最大值与最小值，將两个变量描入轴与 轴。3將相对应的两个变量，以点的形式标上坐标系。4.记入图名、制作者、制作时间等项目。5判读散布图的相关性与相关程度。为确认马达连续运转之后，速度是否发生改变，经试验获得以下数据。时间 速度 时间 速度 时间 速度 时间 速度 时间 速度 1 330 7 325 13 250 19 210 25 171 2 320 8 285 14 244 20 204 26 165 3 308 9 300 15 23

40、7 21 197 27 159 4 311 10 270 16 231 22 191 28 151 5 304 11 264 17 225 23 185 29 145 6 297 12 257 18 218 24 178 30 133 050100150200250300350400010203040速度时间四四.使用散佈圖時應注意事項使用散佈圖時應注意事項:n注意是否有異常點的存在：亦即該點和其他點相距很遠。n是否有假相關：雖然數據顯示具相關性，但是亦有其他文獻或經驗認為此二者不具相關性，此時需在深入探討。n是否有必要加以層別：亦即由數據看是具有相關，但將數據分群後卻發現不相關，反之亦然。因

41、此一個相關與否的散佈圖需要放入單純（必要）的數據。东南亚某地区的投资率与失业率的关系序号 年度 投资率 失业率 序号 年度 投资率 失业率 1 1970 年 35% 1.82% 17 1986 年 24% 3.32% 2 1971 年 32% 2.25% 18 1987 年 24% 3.48% 3 1972 年 40% 1.89% 19 1988 年 22% 3.59% 4 1973 年 34% 1.95% 20 1989 年 20% 3.68% 5 1974 年 31% 1.73% 21 1990 年 20% 3.92% 6 1975 年 28% 1.82% 22 1991 年 18% 4.

42、01% 7 1976 年 29% 2.06% 23 1992 年 19% 4.25% 8 1977 年 27% 2.70% 24 1993 年 17% 4.37% 9 1978 年 25% 2.82% 25 1994 年 15% 4.25% 10 1979 年 26% 2.63% 26 1995 年 17% 4.55% 11 1980 年 37% 2.13% 27 1996 年 15% 4.78% 12 1981 年 32% 2.54% 28 1997 年 13% 4.98% 13 1982 年 26% 2.95% 29 1998 年 13% 5.05% 14 1983 年 25% 3.02%

43、 30 1999 年 12% 5.54% 15 1984 年 28% 3.15% 31 2000 年 10% 5.94% 16 1985 年 27% 3.63% 32 2001 年 10% 6.05% 五五、散佈圖案列分析散佈圖案列分析 0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%7.00%05101520253035失业率投资率管制圖是對過程或制程中各特性值進行測定、記錄、評估和監察過程是否處於控制狀態的一種用統計方法設計的圖，它也叫控制圖。在品質管理中，管制圖是一種以實際產品品質特性與根據過去經驗所判明的制程能力的管制界限比較，而以時間順序用圖形表示者。七七. .

44、 管制圖管制圖(Control Chart)(Control Chart)管制圖的分類，管制圖分兩種：n計量值管制圖又分X-R平均值及全距管制圖、中位值及全距管制圖、個別值及全距管制圖n計數值管制圖又分P百分不良率管制圖、nP不良個數管制圖、C缺點數管制圖n計量管制圖適用的狀況是：資料是可量測的，且數據形式是連續性的。n計數管制圖則適用於資料大半只能判定為良或不良，數據不為連續量的狀況，一般常用於外觀檢查。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,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

45、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管制圖一一. .計量值管制圖計量值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:樣本組樣本組X1X1X2X2X3X3X4X4X5X51404038434124042393939342394143404404039424154239424340643414140417433837424183743433540940

46、39424144實例實例: :平均數與全距管制圖平均數與全距管制圖樣本組樣本組X1X1X2X2X3X3X4X4X5X5103941413638114044424039124338394142133840363941143635393839154039403948164246464747173640434143183739403842194037393943204740393640214037404342樣本組樣本組X1X1X2X2X3X3X4X4X5X5223939394045233133353935244040404142254644414139樣本組樣本組1 12 23 34 45 56

47、67 78 8各組平均數40.439.84140.441.241.241.2 39.6全距53434268樣本組樣本組10101111121213131414151516161717各組平均數394140.638.837.441.245.6 40.6全距55554957樣本組樣本組18181919202021212222232324242525各組平均數39.239.640.440.440.434.640.642.2全距561166827計算如下:X=40.264 R=5.查系數表,當N=5時,D4=2.115,D3=0n2345678910D43.272.572.282.112.001.92

48、1.861.821.78D3000000.080.140.180.22A21.881.020.730.580.480.420.340.340.31 n2345678910d21.131.692.062.332.532.702.852.973.08系數表系數表CL= =40.264UCL= + =43.4249LCL= - =37.1031A2A2X X管制圖上下限管制圖上下限: :CL= =5.48UCL= =11.5867LCL= =0R R管制圖上下限管制圖上下限: :X管制圖X管制圖40.440.439.839.8414140.440.439.639.641.241.2393941414

49、0.640.638.838.837.437.441.241.245.645.640.640.639.239.239.639.640.440.4 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 3

50、4 43 34 42 26 68 85 5 5 5 5 5 5 5 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R R管制圖管制圖分析結論分析結論 1.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. 2.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