查 检 表
查 现 象
鱼
骨
图
析
因
果
柏 拉 图
示 重 点
散 布 图
看 相 关
层
别
法
判
差
异
直 方 图
看 分 布
管
制
图
管
异
常
“QC”七大手法及其作用
(一).何谓层别法
1. 层别法概念
层别法就是对某一种问题,依各种不同角度收集数据,分别比
较, 以了解掌握其重点,进而采取进一步分析并下对策.
2. 层别法的想法
当产品或作程发生任何不良或异常问题时,必须先找出真因,
才能对症下药.因此在找真因之前,必须依各角度将之分层,如针对不
同的原料,不同的设备,不同的位置等,才能找出重点之所在,否则如海
底捞针,必然事倍功半.如能利用层别法,则可将问题范围缩小,进一步
找出真因,将会获得事半功倍之效,因此层别法有问题的分析与解决上
扮演着极为重要的角色.
一.层别法(Stratification)
(二).应用：
依其共同之性分为一个层，并使层与层之
间有明确的区分，故当条件改变而有异常
变动时，能依照层别的种类很快找出变动
的地方，进而有效掌握变异原因，除去异
常原因。再透过各种分层，依各层收集数
据以寻找不良所在或最佳条件，以为改善
品质的有效方法。
(三).层别法层别的角度
分 类 层 别 项 目
人员别 男女.老少.学历.资历.班.组.课.个人.熟练等
时间别 早.中.晚.日期.周.月.四季.开始时.终了时等
设备治工具别 型号.制造厂.新旧.台别.机种别
地区位置别 国内外.东西南北.上下左右.里外.走道靠窗等
原材料别 供货商.产地.等级.批号.储存时间等
条件别 温湿度.压力.转速.时间.包装方式.顺序等
测定别 测定仪.测定人.测定地区.测定方法等
制品别 品种.批号.规格.新旧等
环境别 气温.阴晴.风雨.照明.潮湿干燥等
不良项目别 依各种不良之现象如裂痕.破损.污点等
(四).层别法的活用
1.用在查检表的设计
依不同的角度设计查检表,再由收集到的数据掌握重点,
如下表:
日期 8/1 8/2 8/3
刮 伤 2 3
裂 痕 10 12
撞 伤 2 2
其 他 1 2
合 计 15 19
检查数 100 100
不良率 15 19
不良项目
2.用在推移图上
不
良
率
3.用在柏拉图上:
不
良
率
不
良
率
B台
A台
4.用在直方图上
A台
B台
5.用在管制图上:
B 台
A 台
6.使用层别法应注意之事项:
1)凡收集数据时,必须详细记载履历,否则无法层别;
2)层别之方向角度很多,究竟如何层别,必须靠KKD(经
验.感觉.胆识);
3)不同方向之层别不可混在同一张查检表上;
4)层别的方向不限定只一个,只要有怀疑之处,皆可透
过层别加以探讨.
何谓查检表
在质量管理中最强调的是事实管理,就是要掌握事实,要掌握事实就必
须设计查检表收集数据.
定义：用表格的形式来进行数据整理和粗略分析的一种方法。
作用：数据整理和粗略分析。
(一)设计查检表的要领
1.能很方便.迅速且正确地收集到数据
2.应考虎到层别的想法
3.查检项目一般约在5~7项,最末项可加一其它项
4.尽量以数字或符号记录,避免浪费时间与繁杂的文字记录
5.履历要清楚,如查检期间.查检频率.查检对象.机台别.班别. 查检人等
(二)查检表的种类
有二,一为记录用查检表,一为点检用查检表
二.查检表(Check List)
例一:茶杯不良查检表 茶杯不良查检表
不良项目 8/1 8/2 8/3 8/4 8/10 8/11 8/12 8/13 合计
刮伤 2 4
裂伤 10 13
撞伤 2 8
污点 4 8
其它 1 2
合计 19 35
检查数 100 100
不良率 19 35
履历:
查检期间:98/8/1~98/8/13 收集人:王大林
取样方式:抽检机台别:第三台 判定方式:目视
1.记录用查检表
将发生的状况,如不良缺点等以数据.划记等方式记录者.
例二:亦可用符号直接记录不良或缺点者
履历: 查检期间: 12/1~12/4
调查机台: #1及#2
调查班别: A班及B班
作业者:王XX.李XX.陈XX.林XX
符号表示: O:刮伤.裂伤;△:凹痕;X:毛边;口:其它
日期
12/1 12/2 12/3 12/4
1
A 王ΧX OXO O△ O△O △△△
B 李XX OXX △XXX
X
△△XO
XXX
XXX
2
A 陈XX O口 XO X口 口口
B 林XX OOX OOX OOO XOO
机
台
作业者
点缺
班
例三:直接显示不良或缺点位置者
OOX
XX
XXXX
履历:
机 台:第4台;
符号表示: X: 裂痕; O:刮伤; :污点
检 查 人:王XX
操 作 人: 林XX
XXX
2.点检用查检表:
用于确认某些作业是否完成以避免事故之发生.
例:
每日下班车间点检表
项目 12/1 12/2 12/3
机台是否全
关闭
√ √ √
现场已打扫 √ √
窗户皆关妥 √ √
冷气已关闭 √ √ √
密码已设定 √ √ √
注: “√”为一切正常;
“X”为有问题;
“ ”为有问题,但已处理完毕.
X
X
X
(三) 使用查检表应注间之事项
1.必须依层别收集有用之数据
2.收集之数据必须正确又可靠
3.保持窗体之干净
4.依规定时间填报
5.查检表之设计应与使用人共同讨论
6.履历要清楚
7.字迹要清晰
8.收集之数据要活用,不可存盘了事
9.查检人要签名以示负责
(一).何谓柏拉图
是意大利经济学家(帕累托）于1906年在研究国
民所得时发现大部分所得均集中于少数几个人,而创出此法,故
命名为柏拉图.
柏拉图的功用:
认为:发生不良的原因有很多,但影响较大的只
有一项.二项,不会超过三项,而此三项就占全部不良 之
60%~80%,只要能找出此三项关键点,就容易获得解决及改善,柏
拉图就是要找出此三项的方法,80/20原则亦是指柏拉图之意.
(二).柏拉图的作法
要作柏拉图分析之前,必先设计好查检表,并收集数据,
今以某零件之不良为例加以说明;
三.柏拉图(Pareto)
某零件不良查检表
日期
不良项目 8/1 8/2 ... 合计
内孔粗糙 8 7 ... 29
偏心 12 11 ... 43
肉厚不均 2 2 ... 7
毛边 15 13 ... 55
其它 2 2 ... 8
合计 39 35 ... 142
检查数 307 328 ... 1075
不良率 13 11 ...
履历:略
不良项目
不
良
数
不
良
率
累计
不良
率
影
响
度
累计
影响
度
毛边 55
偏心 43 69
内孔粗糙 29
肉厚不均 7
其它 8 100
合计 142
步骤一: 将上列查检表之数据往右加,求出合计并记录
于该查检表合计栏上.
步骤二: 制作统计表如下:
1. 由合计栏数据最多者开始排列,但其它项必在最末;
2. 将各项合计不良数除以总检查,数求出各项不良率并填入
不
良率栏内;
3. 将各项不良率逐项累计之并填入累计不良率栏内;
4. 将各项不良数除以总不良数,求出影响度并填入影响度栏
内;
5. 将各项影响度基逐项累计之,并填入累计影响度栏内.
步骤三: 作图
履历: 1.数据收集期间 ; 2.数据来源; 3.总检查数;
4.数据收集人; 5.......
步骤四: 作结论
造成某零件不良的项目有很多,影响较大的是毛边,偏
心及内孔粗糙,三者占%,应该对此三项作为分析改善的
重点.
0
5
10
15
毛边 偏心 内孔粗糙 肉厚不均 其它
100°
°
1.一定依数据大小开始排列,但其它项一定排在
最末项;
2.如果其它项数据太大时,应将其它项细分出一
个或数个较严重的项目来;
3.左边之纵轴必要的话,应以损失金额表示之;
4.如用于改善前后柏拉图比较时,不应上下排列,
应左右排列以利比较,此时左右纵轴之刻度应一致
制作柏拉图应注意之事项:
(一).何谓因果分析图:
能将结果(特性)与原因(要因)之关系呈现一张图
上,使人一目了然之图形称之为因果分析图（或特性要因分
析图）.因形状如鱼骨,又称之为鱼骨图,1952年日本石川馨
博士首先将此用QC之分析上,故又称为石川图.
(二).鱼骨图的画法
制作鱼骨图时,一般是数人在一起,透过脑力激荡的
方式作成,当然如果只有一个人时也可以作,只是较无集思
广益之效.
四.因果分析图(Cause And Effect Diagram)
步骤一: 准备一张适当大小之纸张或白板及笔;
步骤二: 将所要探讨的问题(特性),写在纸张右边中
央
处,加上框框 并画一直线,箭头指向框框,该直
线是为龙骨.
龙骨
为
何
茶
杯
外
观
不
良
高
步骤三: 主持人对所要探讨之问题稍作解释
后,
大家透过脑力激荡发言讨论影响该问
题之大要因,一般约3 ~5个,并如图绘制:
为
何
茶
杯
外
观
不
良
高
人员设备
其它 方法 材料
龙骨
大要因
大骨
约60度
步骤四: 继续由主席主持,引导组员共同讨论,记录者将组
员之发言作扼要记录于适当处.
主席问: 为何外观不良多?在人员方面有哪些要因?
组 员: 技术不佳,粗心……
主席可再追问: 为何技术不佳?为何粗心?……..
组 员: 因为欠缺训练…….因为没有质量观念……
为
何
茶
杯
外
观
不
良
高
人员
小要因
小骨 无品质观念
技术不佳
欠缺训练
中 骨 中要因
粗心
步骤五: 以此类推,主席不断引导全员发言,做好记录,
一般言之,只要约40分锺就可写出约40个大大
小小之要因,再经过大家的讨论找出影响较大
要因4-6个,并以椭圆形(或方框）框之.
为
何
茶
杯
外
观
不
良
高
人员
设备方法
材料
未用清洁剂
赶产量
未规划
未遵守标准
无标准
赶产量
操作不当
短暂停机
擦试不干净
繁杂
保养不当
设计不良
老旧未锁紧
松动
拿取不良
新手
技术差
无训练
无奖惩办法
不配合
厚度不均
变形
材质不良
品质不一
不耐高温
成板不良
堆太高
来源多
因果分析图例:
(三).画制因果分析图应注意之事项:
1. 制作因果分析图时,以一组人(约4~7人)透过脑力激荡
术,一起讨论效果最佳;
2. 制作一个因果分析图时,时间不宜太长,一般约在40
分锺应可讨论出约40个大小要因;
3. 大要因一般可采4M1E(人员.设备.材料.方法.环境),尤
其是制造部门.如属业务部门亦可采4P(价格.产品.通
路.促销)及其它,当然不限于此,可自行讨论决定;
4. 画好之特性要因图可张贴于现场,供教育训练或改善
问题之用.
5. 如发现某大要因或小要因之构成要因太多时,可做要因
再分析,另作一张因果分析图.
6. 讨论要因时不要考虑其对策,更不能把对策与要因同时
记入于因果分析图内.
五.散布图(Scatter Diahram)
一.何谓散布图
为研究两个变量间之相关性，而搜集成对二组数据，在方格纸上以点
来表示出二个特性值之间相关情形的图形，称之为散步图。
种类:
A 原因（要因）与结果（特性）之关系
B 结果（特性）与其他结果（特性）之关系
二、 应用：
1、 知道两组数据（或原因与结果）之间是否有相关及其相关程度。
2、 把材料、机械设备、作业者、作业方法……等可能影响的原因层别，绘
制散步图，可检讨何者影响结果。
3、 检视是否离岛情形（如果有极大或极小的点子应予去除后，再行解析）。
4、 抽样检验中，若某品质特性之测试成本高或困难，则可采用与此特性有
关系存在的另一个测试成本较低或测试容易之特性，以降低检验成本。
5、 两组数据间若呈直线变化，可依散步图求出直线方程式，以备制定标准
之用。
以例说明,设拟研究聚酯强度与伸度之关系,则可以强伸度机量
测样本,收集30对数据,如下:
序号 强度g/d 伸度% 序号 强度g/d 伸度% 序号 强度g/d 伸度%
1 38 11 27 21 35
2 35 12 23 22 33
3 32 13 35 23 28
4 28 14 33 24 36
5 26 15 42 25 32
6 36 16 32 26 28
7 38 17 33 27 24
8 33 18 33 28 35
9 35 19 29 29 29
10 37 20 26 30 24
三.散布图的作法
步骤一: 决定要研究之两个事项,并收集成对数据约30组以上;
步骤二: 将2个特性值在纵横两轴上做适当刻度,并
将30组据点入相应位置上,如有重迭时可画成
⊕⊕
⊕
强度g/d
步骤三: 依点之散布状况顺绘一椭圆形并记入履历
步骤四: 作结论说明之
四.散布图的看法
由上述说明绘制之散布图会依该两组数据间之关系而得各
种不同之形状,易言之,可由散布图之形状了解两者之关系,散布图
之形状一般有下列数种:
A图: 表示X、Y轴两者之间有正
相关,即当X值大时,Y值亦
大,X值小时,Y值亦小,称正相关
● ●
●
●
● ●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
A
● ●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
B
B图: 表示X、Y轴两者之间有负
相关,即当X值大时,Y值小,X
值小时,Y值大,称负相关
C图:表示与A图同为正相关,但
两者间之关系较弱,故称为弱
正相关
● ●
●
●
● ●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
C
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
D
●
●
D图:表示与B图同为负相关,但
两者间之关系较弱,故称为弱
负相关
E图:表示X、Y两者无相关性,称
无相关
● ●
●
●
● ●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
E
●
●
●
●
●
●
●
●
●
F图:表示X、Y两者间呈线性相关,
即当X值小时Y值小,当X值稍大时Y
值亦跟着大,但当X值大至某一程
度时,Y值不升反降,称为曲线相关
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
F
●
●
●
●
●
●
六、 直方图 (Histogram)
(一)、何谓直方图
直方图用于显示制品某一测量值之分配状况(例
如工厂生产重量规格为100±10克的制品,实际不是每个
都完全一样,有的重一些,有的轻一些,而在100附近的会
多一些,形成一种分配).
直方图之作用:
1.了解质量之均匀性程度
2.可与规格比较以了解是否合乎顾客要求,是否有不良品
3.可了相关之制程能力是否足够
(二)、直方图的画法
步骤一:抽测欲探讨之计量值数据50个以上
例:某工厂生产某制品,其重量规格为100±10克,今为了
解该制品之重量分配情形,由检验小组抽测50个制
品之重量,并记录如下表:
107 95 103 100 97 101 104 98 101 102
101 96 107 103 101 103 98 105 99 110
92 98 97 100 106 105 108 109 101 104
94 104 112 105 109 103 102 98 99 103
102 100 95 99 96 102 97 103 106 102
步骤二:决定数组
组数依据个数之大小而定
数据个数 组数
50以下 5-7
50~100 6-10
100~250 7-12
250以上 10-20
也可将数据个数开根号求得,如数据50个,则n=7(组)
步骤三:决定组距
组距=(最大值-最小值)/组数
从数据中找出最大值及最小值并代入
组距=(112-92)/7=≈3
步骤四:决定组界并作次数分配表
组界=最不值-测定值之最小单位数/2
=92-1/2=
次数分配表(见右表)
组界 次数
~ 2
~ 7
~ 10
~ 15
~ 9
~ 5
~ 2
合计 50
步骤五:作直方图并将规格值画上,注明履历
0
5
10
15
20
To:100 Su:110
SL:90
履历: 制品名 制造日期
特性 测定者
工程别 作图者
(三)、直方图看法及其功用
1. 由直方图的形狀可略知制程是否正常
常态型:表示制程正常
离岛型:表示制程异常,可能
测定有误或设备调整有误
缺齿型:表示制程异常,可能
测定者对数据有偏好
A
B
C
绝壁型: 表示制程异常,
可能是经过全检者
双峰型: 表示制程异常,
可能有两个群体混批
偏态型: 表示制程异常,
可能收集数据时
无法收集到高或
低的数据使然
D
E
F
2.与规格比较可略知是否合乎规格
SL SU SUSL
SL SU SUSL
制品合格 有不合格品(超下限)
有不合格品(超上限) 有不合格品(超上、下限)
3.可计算Cp、Ca及Cpk（ Pp、Pa及Ppk）以
了解制程能力,作为改善制程之参数（参考
SPC教材）
七、控制图(Control Chart)
(一)、何谓控制图
管制图是美国贝尔电话研究所的休哈特()
博士于1925年发明的,其作用是分析和判断制程是否处于管制
状态所使用的带有管制界限的图
(二)、控制图原理
制程正常且处于管
制状态时,产品的质量特
性数据的分布一般服从
正态分布规律
6o
u
+3o内: P=%
+3o外: P=%
(三)、控制图构成
如右图示
x
P(x)
3o
3o
质量特性值
抽样时间或样本序号
A 按统计量及测定值性质
管制图有多种,但常用者为:
1.计量值用: X－R Chart(平均值与极差控制图 )
X－s Chart(平均值与标准差控制图 )
2.计数值用: P－chart(不良率管制图)
Pn－ chart(不良率控制图 )
C－ chart(缺点数控制图 )
U－ chart(单位缺点数控制图 )-----等等
(四)、控制图的种类
B 按用途分
1.分析用控制图:判断制程是否处于统计控制状态
2.管制用控制图:判断制程是否处于异常状态
