本资料来源
QC七大手法
大纲
• 自主管理活动简介
• QC七大手法
一、品管圈活动的起源
• 一九六二年四月，日本财务法人“日本科学技术联盟
”发行专供现场人员阅读的品管书籍《现场与QC》。
• 石川馨博士在该书创刊词中提出：
“以现场领班为中心，组成一个圈，共同学习
品管手法，成为品质管制的核心”
• 一九六二年五月，日本电信电话公司组成第一个品管
圈，开创品管理圈活动的先河。
二、什么是自主管理活动二、什么是自主管理活动
• Creative Development Activities(简称CDA)
• 中钢的定义：
由工作性质相似或相关的第一线工
作人员所组成的活动圈，通过团队
的智慧与力量，灵活运用各种改善
手法，自主的、持续的进行工作场
所管理改善的活动。
日本科学技术联盟
•• 在第一线工作场所工作的人员在第一线工作场所工作的人员
持续进行产品、服务、工作等持续进行产品、服务、工作等
品质管理改善的品质管理改善的小团体小团体
•• 自主地进行营运自主地进行营运
•• 活用活用QCQC的想法、手法等的想法、手法等
•• 发挥创造力发挥创造力
•• 自我启发、相互启发自我启发、相互启发
•• 提升品管圈圈员的能力、自提升品管圈圈员的能力、自
我实现我实现
•• 创造明朗、充满活力、有生创造明朗、充满活力、有生
活价值的工作场所活价值的工作场所
•• 对提升顾客满意及社会提供对提升顾客满意及社会提供
贡献贡献
定义
运作方式
目 的
首要因素 团队精神
活动范围
工作场所的各
种问题的改善
活动手法
QC手法、IE
手法及其他
管理技巧及手法
活动的价值
在于“持续
性”，不断追求改
善与维贯
重 视
活动推行成
败的重要因素
自主性
各级主管支持、
关怀及参与程度
加强对员工的
培训，提高其
改善能力
三
、
意
义
四、基本理念
•使人的能力充分发挥，并获得个人成长
•尊重人性，创造明朗、有活力的工作场所。
•改善企业体质、促进企业繁荣发展。
工作
场所的人
满足人性的需求
建立团队的情谊
充分发挥知识经验
相互尊重
组织内意见沟通
创造明朗
工作场所
人都有
上进心
希望工作
做得更好
通过
学习
运用科学的
思考方法
充实改善的
技能
解决问题
创造力发挥及
个人的成长
问题的改善
运用科学的
技巧
问题解决
企业的
效率化
企业体质
改善与发展
自
主
管
理
活
动
••期望工作期望工作
更改善更改善
••希望人际希望人际
••关系更好关系更好
••QCQC的想法的想法
••QCQC手法的研习手法的研习
•活用所学
技能
••有条理的见解有条理的见解
••有科学的方法及有科学的方法及
••问题的解决能力问题的解决能力
••工作相似或工作相似或
想关的第一想关的第一
线工作人线工作人
员组成员组成
•实务知识与经验
•同事间的相互了解
••人际关系成长人际关系成长
•同事间配合默契 •工作团队•相互启发
•明朗有活力
的工作场所
••工作中工作中
各种问题各种问题
•选定
主题
•问题明
确化
•现状把
握与解
析
•对策拟
定与实
施
• 问题
解决
•企业体质的
改善、发展
•能力提升
自我实现
•成就感
自 主 管 理 活 动 机 制
五、目标
• 提升品质意识，增进全面品质。
• 激励员工思考，发展潜能。
• 创建尊重人性的企业环境。
• 提升全 公司解决问题的能力。
自我自我
实现需求实现需求
尊敬的需求
社会需求社会需求
安全需求
生理需求
解决问题解决问题
薪资、福利薪资、福利
安全、卫生安全、卫生
自我启发自我启发
团体意识团体意识
基基
本
要
本
要
求 求
C
D
A
激
励
目
标
马马 斯斯 洛洛 需需 求求 层层 次次 理理 论论
七大手法简介
层别法
散布图
直方图 查检表
柏拉图
特性
要因图
管制图
/图表
QC手法
A.鱼骨图:鱼骨追原因. (寻找因果关
系)
B.柏拉图:柏拉抓重点. (找出“重要
的少数”)
C.层别法:层别作解析. (按层分类,
分别统计分析)
D.查检表:查检集数据. (调查记录数
据用以分析)
E.散布图:散布看相关. (找出两者的
关系)
F.直方图:直方显分布. (了解数据分
布与制程能力)
G.管制图:管制找异常. (了解制程变
异)
QC七大手法所体现的精神:
• 1.用事实与数据说话.
• 2.全面预防.
• 3.全因素、全过程的控制.
• 4.依据PDCA循环突破现状予以改
善.
• 5.层层分解、重点管理.
一.特性要因图:
定义:
一个问题的结果(特性)受到一些原因(要因)的影响时,
我们将这些原因(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因图.由于形状
像鱼的骨头,所以又叫做鱼骨图.
它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明,又称
“石川图”.
1. 以4M1E法找出大原因:
(Man,Machine,Material,Method,Environment)
2. 以5W1H的思维模式找出中小原因:
(What,Where,When,Who,Why,How)
3. 创造性思考法:希望点例举法、缺点列举法、特性列案法.
4. 脑力激荡法:“Brain Storming”严禁批评、自由奔放.
人
特
性
机
材料 方法 环境
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
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,并且依照
5W1H的方法
特性要因图画法
一、决定问题的特性
二、画一粗箭头,表示制程
为什么
饭菜不
好吃
特性要因图的画法
三、原因分类成几个大类---中骨
四、加上箭头的大分枝,约60°插到母线--子枝
材料
方法 锅子
人
为
什
么
饭
菜
不
好
吃
特性要因图之画法
五、寻求中、小原因,并圈出重点
时间
材料人
方法 锅子
为
什
么
饭
不
好
吃
不熟练
为为
何何
交交
货货
延延
迟迟
制造制造 人人 金额金额
物品物品 交货交货
没有生产没有生产
计划配合计划配合
没有式样生没有式样生
产条件不好产条件不好
订货情报掌订货情报掌
握不确实握不确实
没有交货意识没有交货意识
利润低利润低
运送成本高运送成本高
库存安全量低库存安全量低
方法不明确方法不明确
存放位置不足存放位置不足
单方面的决定单方面的决定
交货期短交货期短
数量少数量少,,没有交没有交
货计划货计划
找找 原原 因因
特性要因图
模具定位不稳定
模具设计不合理
模具设备老化
模具改善不及时
设备维修不力
模具保养不当
品管人员检查不落实责任心不强
模修人员技能不够
教育训练不够
产线未做好自主检查
质量意识不够
教育训练不够
规格不完善
钢材不良
新机种承接不力
治具不完善
自主检查未落实
品管管理方法不当
作业方法不当
项目改善不力
现场管理不严
模具、设备 人员
其它 方法
废
品
率
居
高
不
下
两类特性要因图:
(1).追求原因型:
(2).追求对策型:
提案8件
改善系统
文件
规格执行
度94%
所有产品导
入SPC
两个产品导入
CCD
应用QA Network
干部学习FMEA
开始研究冲
件CSI
改善质量
记录稽核
100%执证
上岗
他山之石
检讨
观摩兄弟单位5次
教育训练140hr/
人/年
IPQC与FQC交叉
担纲
每日点检
推动模具
稽核
每日IPQC作
业点检
点检结果
反馈
随时问题反馈
模具问题
反馈
规格问
题反馈
来料问题
反馈
每周质量
状况汇整
QIT活动10
次以上
协助生产
质量教育
训练
质量检讨会
推动成立QCC 18
圈以上
他山之石汇整
完善相关
质量系统
开发导入品
管新技术
提升品管
人员素质
加强生产
作业稽核
品质情报
及时反馈
推动质量
活动
达
成
年
度
工
作
目
标
二.柏拉图:
• 1897年,意大利学者柏拉撬分析社会经济结构,发现绝大
多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉法则”.
• 美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上,创出了
“Vital Few, Trivial Many”(重要的少数,琐细的
多数)的名词,称为“柏拉图原理”.
• 定义:根据所搜集之数据,按不良原因、不良状况、不良
发
生位置等不同区分标准,以寻求占最大比率之原因,
状况或位置的一种图形.
注意事项:
• 1.横轴按项目别,依大小顺序由高而低排列下来,“其它”项
排末位.
• 2.次数少的项目太多时,可归纳成“其它”项.
• 3.前2～3项累计影响度应在70%以上.
• 4.
A B C D E
不良率
100%
累
计
影
响
度
项目
作法:
柏拉图的用途:
1.作为降低不良的依据.
2.决定改善的攻击目标.
3.确认改善效果.
4.用于发掘现场的重要问题点.
5.用于整理报告或记录.
6.可作不同条件的评价.
柏拉图应用范围:
1.时间管理.
2.安全.
3.士气.
4.不良率.
5.成本.
6.营业额.
7.医疗.
ABC法应用:
A.时间管理.
B.仓务管理.
C.其它.
1.决定分类项目
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
柏拉图的制作方法
• 某制品检查中所发现的不良
数，期间是一个月，检查台
数为500台
分类项目 件数
伤痕
涂装
镀层
变形
脏污
其他
13
18
7
2
31
3
合计 74
实例
•步骤1 数据的收集
•步骤2 将数据根据原因及内容进行分
类
•步骤3 根据分类项目来整理数据，并
作成计算表 (分类项目按从大到小顺序
排列)
分类项
目
件数 累积件
数
累积比
率
脏污
涂装
伤痕
镀层
变形
其他
31
18
13
7
2
3
31
49
62
69
71
74
96
合计 74 —— 100
• 步骤4 图表中纵轴和横轴
的作成 。
• 步骤5 柱状图的作成。
• 步骤6累积比率的作成。
• 步骤7 记入必要事项
实例
决定采取相应对策的顺序
在排列图上，通常将曲线的累积百分数分为三级，则相应的也
就将因素分为三类：
A类因素：频率由0-80%，这一区间影响产品质量的因素，是主
要影响因素；
B类因素：频率由80-90%，这一区间影响产品质量的因素，是
次要影响因素；
C类因素：频率由90-100%，这一区间的因素，是影响产品质量
的一般因素。
通过图表确认报告、记录的改善效果
获取信息，调查不良故障的原因；
如何利用柏拉图进行分析
三.层别法:
定义:
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
法.即为了区别各种不同的原因对结果的影响,而以个
别原因为主,分别统计分析的一种方法.
分类:
1.时间的层别.
2.作业员的层别.
3.机械、设备层别.
4.作业条件的层别.
5.原材料的层别.
6.
• 1：明确层别的目的
• 2：决定特性值
• 3：决定层别的项目
• 4：取数据
• 5：将数据层别
• 6：追究错误的原因
• 7：采取对策
层别的顺序
四、层别的实例
例：为查明不良原因
某汽车部件在生产过程中因折、弯曲所造成的不良多，将所出现的半成品不
良按部品进行层别，将半成品不良中占不良比率的再按不良状况现象进行层
别，然后将其中大的两项问题进行层别，如此反复试验就可查
明不良原因
项 目 折断 变形
组装工程 32 11
搬运工程 0 4
图三 按发生场所再次层别
四.查檢表:
定义:
为了便于收集数据,使用简单记录填记并予统计整理,
以作进一步分析或作为核对,检查之用而设计的一
种表格或图表.
1.明确目的.
2.决定查检项目.
3.决定检查方式(抽检、全检).
4.决定查验基准、数量、时间、对象等.
5.设计表格实施查验.
作法:
1. 记录用查检表:
主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目、
不良主因、工程分布、缺点位置等情形.必要时,
对收集的数据要予以层别.
查检表的种类
:
A B
合 計
作業者
機
械
不良種類
日
期
尺
寸
疵
點
材
料
其
他
尺
寸
尺
寸
尺
寸
疵
點
疵
點
疵
點
材
料
材
料
材
料
其
他
其
他
其
他
月 日
月 日
2. 点检用查检表:
主要功用是为要确认作业实施、机械设备的实施
情形,或为预防发生不良或事故,确保安全时使
用.这种点检表可以防止遗漏或疏忽造成缺失
的产生.把非作不可、非检查不可的工作或项
目,按点检顺序列出,逐一点检并记录之.
收集数据应注意的事项:
1.收集的数据必须真实,不可作假或修正.
2.收集的数据应能获得层别的情报.
3.查检项目基准需一致.
4.样本数需有代表性.
5.明确测定、检查的方法.
6.明确查验样本的收集方法、记录方式、符号代表意义.
7.慎用他人提供的数据.
(1) 明确目的---将来要能提出改善对策数据,
因此必需把现状解析与使用目的相配合
(2) 决定查检项目
(3) 决定抽检方式---全检、抽检
(4) 决定查检方式---查检基准、查检数量、
查检时间与期间、查检对象的决定、并决定
收集者、记录符号
(5) 设计表格实施查检
查检表的作法
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.
查检表的使用
五.散布图:
• 何谓散布图
就是互相有关联的对应数据,在方格纸上以纵轴表示
结果,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.结果与结果数据关系.
3.原因与原因数据关系.
散布图的判读
:
1.正相关:
X增大,Y也随之增大,称为强正相关.
2.非显著性正相关
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,也就是就X除了受
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
X
Y
0
X
Y
0
3. 负相关:
X增大时,Y反而减小,称
为强负相关.
4.非显着性负相关
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
种形态叫作非显着性负相关,
散布图的判读:
Y
0 X
Y
0 X
5.曲线相关:
X开始增大时,Y也随之增大,但达到某一值后,当X增大时,Y却减小.
6.无相关:
X与Y之间毫无任何关系.
Y
0 X
Y
0 X
散布图判读注意事项
:
1.注意有无异常点.
2.看是否有层别必要.
3.是否为假相关.
4.勿依据技术、经验作直觉的判断.
5.数据太少,易发生误判.
散布图的制作方法
• 收集资料（至少30组以上）
• 找出数据中的最大值和最小值。
• 准备坐标纸，画出纵轴、横轴的刻度，计算组距。
• 通常，纵轴代表结果，横轴代表原因。
• 组距的计算应以数据中的最大值减最小值再除以所需社定的组数求
得。
• 将各组对应数标示在坐标上。
• 须填上资料的收集地点、时间、测定方法、制作者等项
六.直方图:
定义:
直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几
个相等的区间作为横轴,并将各区间内之测定
值所出现次数累积而成的面积,用柱子排起来
的图形.
制作次数分配表
:
A.由全体数据中找到最大值与最小值.如:200个数据
中之170和124.
B.求出全距(最大值与最小值之差).全距=170-124=46
C.决定组数,一般为10组左右,不宜太少或太多.
参照下表进行分组:
數據數 組數
80～100 6～10
100～250 7～12
250以上 10～20
D.决定组距: 组距=全距/组数
E.决定各组之上下组界.
(1).最小一组的下组界=最小值-测定值之最小
位数/2
(2).最小一组的上组界=下组界+组距
=+4=
依此类推.
F.作次数分配表.
统计出位于各组界间之数据个数
G.用X轴表示数值,Y轴表示次数,绘出直方图.
实例实例11
某电缆厂有两台生产设备某电缆厂有两台生产设备,,最近最近,,经常经常
有不符合规格值有不符合规格值(135~210g)(135~210g)异常产异常产
品发生品发生,,今就今就A,BA,B两台设备分别测定两台设备分别测定
5050批产品批产品,,请解析并回答下列回题请解析并回答下列回题::
.作全距数据的直方图。作全距数据的直方图。
...作作A,BA,B两台设备之层别图。两台设备之层别图。
收集数据如下收集数据如下::
A设备 B设备
20 179 168 165 183 156 148 165 152 161
168 188 184 170 172 167 150 150 136 123
169 182 177 186 150 161 162 170 139 162
179 160 185 180 163 132 119 157 157 163
187 169 194 178 176 157 158 165 164 173
173 177 167 166 179 150 166 144 157 162
176 183 163 175 161 172 170 137 169 153
167 174 172 184 188 177 155 160 152 156
154 173 171 162 167 160 151 163 158 146
165 169 176 155 170 153 142 169 148 155
解解:1.:1.全体数据之最大值为全体数据之最大值为194,194,最小值为最小值为119119
根据经验值取组数为根据经验值取组数为1010
组距组距=(194-119)/10= =(194-119)/10= 取取88
最小一组的下组界最小一组的下组界==最小值最小值--测定值之最测定值之最
小位数小位数/2/2
=119-1/2==119-1/2=
最小一组的上组界最小一组的上组界==下组界下组界++组距组距
=+8==+8=
作次数分配表作次数分配表
序号 组界 组中点
全体 A设备 B设备
次数 次数 次数
1 ~ 2 2
2 ~ 1 1
3 ~ 4 4
4 ~ 8 1 7
5 ~ 17 2 15
6 ~ 21 8 13
7 ~ 23 16 7
8 ~ 14 13 1
9 ~ 9 9
10 ~ 1 1
合计 100 50 50
全体数据之直方图全体数据之直方图
.作作AA设备之层别直方图设备之层别直方图
设备之层别图设备之层别图
项
目
全体 A设备 B设备
形
状
稍偏左 正常 稍偏左
分布中心与规格中心
值相比较,稍为偏左,
若变动大,则有超出
规格下限
全部在规格
界限内,没有
不良品出现
分布 中习与
规格中心值
相比较,稍为
偏左,若变动
大,则有超出
规格下限的
可能
B设备可能发生超出规格下限的可能,因此,有必要加
以改善,使数据平均值右移到规格中心.
A设备若能使CP值再小,则将更好.
.结论结论
如何依据图案的分布状态判断如何依据图案的分布状态判断
.如图中显示中间高如图中显示中间高,,两边低两边低,,有集中的趋势有集中的趋势,,表表
示规格示规格..重量等计量值的相关特性都处于安全重量等计量值的相关特性都处于安全
的状态之下的状态之下,,制品工程状况良好制品工程状况良好..如下图所示如下图所示::
.如图中显示缺齿形图案如图中显示缺齿形图案,,图形的柱形高低不一呈现缺图形的柱形高低不一呈现缺
齿状态齿状态,,这种情形一般就来大都是制作直方图的方法这种情形一般就来大都是制作直方图的方法
或数据收集或数据收集((测量测量))方法不正确所产生方法不正确所产生..如下图所示如下图所示::
.如图所示为绝壁形如图所示为绝壁形,,另外一边拖着尾巴另外一边拖着尾巴,,这种偏态型这种偏态型
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在质量特性上并没有问题,,但是应检讨尾巴拖长在技但是应检讨尾巴拖长在技
术上是否可接受术上是否可接受;;例治工具的松动或磨损也会出现拖例治工具的松动或磨损也会出现拖
尾巴的情形尾巴的情形..如下图所示如下图所示::
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,会出现此种情形,因测定值受不同
的原因影响,应予层别后再作直方图.
5.离散型
测定有错误,工程调节错误或使用不同原材所引
起,一定有异常原因存在,只要去除,即可制造
出合规格的制品
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
五.与规格值或标准值作比较
1.符合规格
A.理想型:制品良好,能力足够.制程能力在规格界
限内,且平均值与规格中心一致,平均值加减4倍
标准差为规格界限,制程稍有变大或变小都不会
超过规格值是一种最理想的直方图.
B.一则无余裕: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
能会有不良发生,必须设法使制程中心值
与规格中心值吻合才好.
C.两侧无余裕:制品的最小值均在规格内,但都在规
格上下两端内,且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,说明会有不良
品发生的危险,要设法提高制程的精度才好.
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. 上限
下限
B.分散度过大:实际制程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.
下限 上限
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.
下限下限 上限上限
直方圖的應用:
1.測知制程能力,作為制程改善依據.
標準差S愈小愈好,平均值越接近規格中限越好.
兩邊無限延伸,當3S= 時,其分布規格範圍占總數據
分布範圍的%.
規格下限 規格上限
2
T
N
X1+X2+….+Xn
X =平均值 代表集中趨勢.
n-1
(X1-X) +(X2-X) +….+(Xn-X)2 22標準差S= 代表分散程度.
正態分布:
三個重要指標
:
A.準確度Ca(Capability of
Accuracy).
0 % 25% 50% 100%
A級
B級
C級
D級
規
格
中
心
(u
)
規
格
上
下
限
實績中心值-規格中心值
規格容許差
X-U
T/2
Ca= (%)= (%)
B.精密度Cp(Capability of
precision)
6σ
6σ
6σ
6σ
D級
C級
B級
A級
SL U SU
規格下限 規格中心 規格上限
Cp<
≦Cp<
≦Cp<
≦Cp
6σ
T 規格容許差
6倍標準偏差CP= =
C.精確度CPK(制程能力指數):
它是Ca與Cp的綜合體現,既考慮了平均值偏離、規格中
心的情形,又考慮了分布範圍與規格範圍的比較.它反映
了一個制程在一定的因素與正常管制狀態下的品質作業
能力,在規格確定后,平均值不偏離規格中心的情形幾乎
不存在,因此,就有了CPK.
CPK=(1- Ca )*Cp=[(USL-LSL)-2*ABS(SL-
CL)]/6σ
制程能力指數判定表
:
NO. Cp 分布與規格之關係 制程能力判斷 處 置
1 Cp≧
Sl Su
太佳
制程能力太好,可
酌情縮小規格,或
考慮化管理與降
低成本.
2 >Cp≧
Sl Su
合格
理想狀態,繼續維
持.
3 >Cp≧
Sl Su
警告
使制程保持於管
制狀態,否則產品
隨時有發生不良
品的危險,需注意.
4 >Cp≧
Sl Su
不足
產品有不良品產
生,需作全數遷別,
制程有妥善管理
及改善之必要.
5 >Cp
Sl Su
非常不足
應採取緊急措施,
改善品質並追究
原因,必要時規格
再作檢討.
s
s
s
s
s
6σ-PPM制程介紹
:
1.何謂6σ制程:(零缺陷的質量管理).
制程精密度 Cp=
制程能力指數 CPK≧
即:規格範圍為數據分布範圍的2倍.
2.以6σ訂為品質缺點的基準理由:
在無制程變異情況下(Cp=CPK=),產生之缺點n率
為(10億分之2).
在制程無法消除變異情況下,Cp=, CPK=產生之
缺點n率為(百万分之).
附圖(正態分布圖
):
σ 數 中心不偏移時之缺陷數 中心偏移σ之缺陷數
1
2
3
4
5
6
7
317,400 PPM
45,400
2,700
63
697,700 PPM
308,733
66,803
6,200
233
-6σ -5σ -4σ -3σ -2σ -1σ +6σ +1σ +2σ +3σ +4σ +5σ %
%
%
%
%
%
七.管制图:
定义:
管制图,是一种以实际产品质量特性与根据过去经验所判明
的制程能力的管制界限比较,而以时间顺序用图形表示
者.
管制图
+3σ
-3σ
u
UCL
CL
LCL
质量有两大特性:
• 11.规律性
• 22.波动性: 正常波动
异常波动
管制图的功效:
• aA. 及时掌握异常波动,克服影响因素,维持制程稳定.
• bB. 了解制程能力.(CPK、Ca、Cp)
• cC. 应客户的要求,提供给客户作为质量控制的依据.
1.计量值管制图:管制图所依据的数据均属于由量具实际
量测而得.
A.平均值与全距管制图(X-R Chart).
B.平均值与标准差管制图(X-σ Chart).
C.中位值与全距管制图(X-R Chart).
D.个别值与移动全距管制图(X-mR Chart).
管制图种类:
～
2.计数据管制图: 管制图所依据的数据均属于以
单位计数者.(如缺点数、不良数等).
A.不良率管制图(P Chart).
B.不良数管制图(Pn Chart).
C.缺点数管制图(C Chart).
D.单位缺点数管制图(U Chart).
管制图依用途分
:
1.解析用管制图:
A.决定方针用.
B.制程解析用.
C.制程能力研究用.
D.制程管制之准备用.
2.管制用管制图:用于控制制程之质量,如有点子跑
出界限时,立即采取如下措施.
A.追查不正常原因.
B.迅速消除此原因.
C.研究采取防止此项原因重复发生的措施.
1.解析用管制图:先有数据,后才有管制界限.
(Set-up chart)
2.管制用管制图 :先有管制界限,后有数据.
(Process control chart)
管制图依用途分
:
管制图的判读:
满足下列条件,即可认为制程是在管制状态:
• 1.多数之点子集中在中心线附近.
• 2.少数之点子落在管制界限附近.
• 3.点之分布呈随机状态,无任何规则可循.
• 4.没有点子超出管制界限之外.
非管制状态:
• 1.点在管制界限的线外 (误判率为%)
• 2.点虽在管制界限内,但呈特殊排列.
(见附图)
3.管制图上的点虽未超出管制界限,但点的
出现有下列法时,就判断有异常原因发生.
(a)点在中心线的单侧连续出现7点以上时
©七點連續上升或下降的傾向時
(b)出現的點連續11點中有10點,14點中有12點,
17點中14點,20點中16點出現在中心線的單側時
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.
(e)出现的点,有周期性变动时
(d)出现的点,连续3点中有2点,7点中有3点,10点中有4点
出现在管制界限近旁(2δ线外)时
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。.
(f) 3点中有2点在A区或A区以外者
(g) 5点中有4点在B区或B区以外者
(h) 有8点在中心线之两侧,但C区并无点子者
(i) 连续14点交互着一升一降者
(j) 连续15点在中心在线下两侧之C区者
(k) 有1点在A区以外者
七大手法口决
• 鱼骨追原因
• 查检集数据
• 柏拉抓重点
• 直方显分布
• 散布看相关
• 管制找异常
• 层别作解析
