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QC 七大手法nullQC 七大手法QC 七大手法Bai Lin 2004.11.14nullQC 七大手法学习目的前言 QC 七大手法是一项技能, 他能教授我们如何收集数据,如何分析与追踪问题, 但更为重要的是:他是一种语言, 一种进行有效沟通的技术语言. 你可以清晰的向人表述你的观念, 预测未来趋势. 透过QC 七大手法这个桥梁, 沟通将变的简单,高效率,无障碍.〝事实/数据〞是最好的说服工具! 〝图形/表格〞是最好的沟通语言品质的定义品质的定义美国品管学会(ASQC)及欧洲品管组织(EOQC)将质量界定为「产品或服务能够...

QC 七大手法
nullQC 七大手法QC 七大手法Bai Lin 2004.11.14nullQC 七大手法学习目的前言 QC 七大手法是一项技能, 他能教授我们如何收集数据,如何分析与追踪问题, 但更为重要的是:他是一种语言, 一种进行有效沟通的技术语言. 你可以清晰的向人表述你的观念, 预测未来趋势. 透过QC 七大手法这个桥梁, 沟通将变的简单,高效率,无障碍.〝事实/数据〞是最好的说服工具! 〝图形/表格〞是最好的沟通语言品质的定义品质的定义美国品管学会(ASQC)及欧洲品管组织(EOQC)将质量界定为「产品或服务能够满足既定须要能力的整体特质和特性」. 狭义:符合规格需求. 广义:除符合规格需求外,尚须考虑质量稳定性.安全性.使用性.低公害.节省资源等. ASQC:American Society for Quality Control EOQC:European Organization for Quality Control管制管制所谓管制是指拟定预定 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 ,依作业 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 实施,查核实施的结果. 管理循环 戴明循环nullQC 七大手法为 查检表 散布图 柏拉图 层别法 直方图 管制图 特性要因图 数据 所谓数据 就是根据测量所得到的数值或资料 数据的种类 定量数据: 长度 时间 重量等量测所得数据 (计量值) 缺点数 不良品数 (计数值) 定性数据: 以感官判断出来的数据 例如衣服的美感简 介nullQC七大手法比较nullQC七大手法比较null 查检表的种类 记录用查检表 目的在收集数据型的数据,作进一步统计整理用。通常将数据分类成数个项目,以符号、数字记录,作为分析问题、掌握事实及改善用的根据 2. 点检用查检表 目的在检查事物、机械….等的运作状况,或检查问题之用。以确认作业实施、机械整备实施情形。查检表null使用注意事项应明确使用目的 应能正确、 简易的被使用 应做适当层别 数据履历应详尽 应尽可能以简单符号或数字记入 应预留空白,以增列事先未考虑到之项目 应依使用目的或工程的变化,必要时需予以检讨修正 查检表应能反应出下工程之实际状况,必要时需予以检讨 修正 应让收集者了解收集之方法 应考虑用其它图形来辅助, 以迅速掌握问题点之所在。null纪录用查检表制作步骤 1.决定所要搜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,如「o」「x」「正」等。 4.决定搜集数据的方法 点检用查检表制作步骤 1.列出每一需要点检项目 2.非点检不可的项目是什么 3.点检有顺序 要求 对教师党员的评价套管和固井爆破片与爆破装置仓库管理基本要求三甲医院都需要复审吗 时,需注明编号,依顺序排列 4.必须点检的项目,尽可能以机械、制程人员等层别之 5.先试用看看,如有不符合需求处,加以改善,才付印查检表制作步骤null(产品瑕疵的来源)记录用查检表举例记录用查检表例子null英业达供货商质量操作系统稽核表null1897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 根据所搜集的数据,以不良原因、不良状况、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,并且将所构成的项目依照大小顺序排列再加上累积值的图形。柏拉图null功用 1.掌握重大问题 2.作为降低不良的依据 3.作为改善目标的依据 制作程序 1.决定不良的分类项目 2.搜集数据 3.绘出柱形 4.计算及累计各项比率 5.点上累计值并用线连结 柏拉图null用之前查检表的同一个例子。首先按照各项目发生次数,由高到低排列下来(其它错误由于原因不清楚故排在最后)。接着把它们的发生次数与累计比率列表出来,如下表。柏拉图例子null柏拉图图例-1发生次数累计比率null 从图中找出影响不良的主要原因,并集中力量 改善这些原因。主要原因的决定可以取累计比率到 80%的那些项目。用上面例子说明,人员错误与方法 错误两者的累记比率为76%,所以这两者为不良的主 要原因。 柏拉图使用null月费用支出分析(柏拉图)柏拉图图例-2null定 义针对结果与原因间之关系以箭头连结,详细展开原因分析的一种图形。将这些要因分群为大、中、小要因,并绘图成特性要因图,因此图极像鱼骨,因此又称鱼骨图。1952年由Dr.石川馨提出,故又名“石川图”。特性要因图null制作方法 1.决定问题或质量的特性 2.决定大要因(4M1E) 3.以5W1H之思维模式找出中小原因: (What,Where,When,Who,Why,How) 4.决定主要原因(大要因不一定是主要原因) 5.填上目的日期制作人等数据 4M1E Man 人 Machine 机械 Material 材料 Method 方法 Environment 环境特性要因图(鱼骨图)null制作目的:为何延迟交货 日 期 :2004/9/04 制 作 者 :X 课四人 鱼骨图的使用 透过小组人员的脑力激荡,使大家对问题与要因有一致的看法,并可找出影响问题特性的所有可能因素。之后藉由小组集体讨论或数据的搜集及使用柏拉图,可找出影响问题特性最重要的几个关键因素。鱼骨图的例子null 1.质量特性之表达要具体明确 2.需与有相关知识、经验者一起讨论 3.善用脑力激荡术 4.以4MIE为分析方向 5.因果关系要分清楚 6.要因之表达要正确(名词加形容词) 7.善用反问法 8.圈选要因后要到现场做调查或实验 9.决定要因影响度之顺序 10.记入必要事项特性要因图注意事项null为容易看出计量数据之分布状况,一般将搜集的数据分成6~10组,依数据大小分组,分成几个相等区间于横轴,纵轴表示该组资料数目,用长方形直列排列起来,我们称之直方图。直方图null功用:1.了解制程之中心与变异 2.计算产品不良率 制作步骤 1.搜集数据并记录 2.找出最大值与最小值(Max & Min) 3.计算全距(Max-Min) 4.决定组数与组距 公式: 组数 = 1 + 3.23 log n 组距 =(Max-Min)/组数 5.决定各组之上下组界 6.制作次数分配表 7.绘图 直方图null其中次数分配表,如下表形式:把次数分配表的例子画成直方图,如下图。直方图举例null常态分配型:制程良好稳定 缺齿型:制作方式或数据搜集不对 左右偏:有人为的原因 绝壁型:数据被全检过或制程被全检过 双峰型:样品来自不同机器或材料 高原型:不同平均值的分配混合在一起 离岛型:异常原因混入直方图判定null图形是否分布中央 规格外比率有多少 平均值是否在规格中央(1)平均值,可以看出制程的中心值是否比目标值高或低。直方图的分配型态与目标规格之比较null(2)变异程度,可以看出数据的离散程度。顾客需求制程在需求之内制程变异太大null所谓散布图就是把互有关联的数据 以纵轴表示结果 横轴表示原 因, 然后用点表示出分布型态, 根据分布型态来判断对应数据之间的 相互关系 成对数据一般有三种对应关系 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 制作程序 1.搜集成对数据至少30组以上 2.决定平面图上的横轴与纵轴刻度 3.将各组成对数据画点到平面图的对应位置上 4.记上必要说明散布图null散布图图例从这一个散布图可以发现温度与沈积厚度呈现负相关。也就是当温度高时沈积厚度小;温度低时沈积厚度大。null正相关 负相关 弱正相关 弱负相关 无相关散布图的分析nullnull针对部门别 人别 工作方法别 设备地点所搜集的数据按照他 们共同的特征加以分类 统计的一种分析方法 层别法的要项 Man 人 Machine 机械 Material 材料 Method 方法 Environment 环境层别法null图二图一层别法的例子 下图一的直方图为双峰型。形成的原因可能为同时把A机器与B机器的数据混合在一起。利用机器别把数据分类,再整理后可得到图二。层别法举例-1null在管理上为了探究问题的真正原因,常常会使用层别法。譬如把 销售以国家别分类,可以查出那个国家卖得最差。然后再以商品 别分类,可以知道在这个国家中那个产品卖得最不好。如此我们 可以在该国放弃此项卖得最差的产品,而主攻卖得不错的产品。层别法举例-1null层别法的例子 某空调维修部,帮助客户安装后经常发生制冷液泄漏。通过现场调查,得知泄漏的原因有两个:一是管子装接时,操作人员不同(有甲、乙、丙三个维修人员按各自不同技术水平操作);二是管子和接头的生产厂家不同(有A、B两家工厂提供配件)。于是收集数据作分层法分析(见表一、表二),试说明表一、表二的分层类别,并分析应如何防止渗漏?层别法举例-2null表一 泄漏调查表(人员分类) 表二 泄漏调查表(配件厂商分类) 管制图管制图1 9 2 4年由休哈特博士发明. 在管制界限内的波动变化,是由于普通的原因,如果波动超出界限,则表示整个程序已有显著变化,可能有特殊原因产生制程管制制程管制变异的来源: 1.制程(工具磨耗.机器震动.设备.电力等). 2.材料 3.作业人员 4.其它(温度.湿度) 引起变异的原因: 1.普通原因: EX.不同时间输入电压的差异. 2.特殊原因:使用工具错误.操作不当.(可辨认 原因)管制图分类管制图分类计量值 平均数与全距管制图 X-R管制图 中位数与全距管制图 X-R管制图 个别值管制图 X-Rm管制图 计数值 不合格率管制图 p管制图 不合格数管制图 pn管制图 缺点数管制图 c管制图 单位缺点数管制图 u管制图管制图依用途分类管制图依用途分类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) 建立管制图的步骤建立管制图的步骤1.选择质量特性. 2.选取合理样品. 3.搜集数据. 4.决定试用管制界限. 5.建立修正后之管制界限. 6.管制图的延续使用X-R管制图例X-R管制图例不合格率管制图不合格率管制图中心线 CL = p = D/N 管制上限 UCL = p + 3 p(1-p) n 管制下限 LCL = p - 3 p(1-p) n D: 总不良数 N: 总抽样数不合格率管制图举例不合格率管制图举例OQC某日抽验 Muggle 产品 25 批 , 每批抽验数为100 PCS. 不良数如下表. 试依此数据绘制不良率管制图, 对其质量加以管制. nullCLP = p = 125/2500 = 0.05 = 5 % UCLP = p + 3 p(100-p)/n = 11.45 % LCLP = p – 3 p(100-p)/n = 0计算管制界限null稳定良好状态为 : 多数之数据点集中在中心线附近 少数之数据点落在管制界线附近 数据点之分布与跳动成随机状态,无规则可循 无数据点超出管制界限以外管制状态之判断null异常一:六点连续上升或下降异常图例异常三:连续14点一上一下交错着异常二:连续八点在中心线同一侧null˙异常四:连续3点中有2点落在A区˙异常五:连续5点中有4点落在B区或以外null管制图不良检定规则:null如何降低SMT焊接不良率:选定改善项目 (1) 占不良率第一位 (2) 有能力改善A: 晶体管脚短路 B: 焊接不良 C: 零件插错 D: 上错料 E: 其它QC 七大手法示例null2. 活动目标 改良前不良占有率58.4% 目标: 改善后降为25.0% 降幅 58.4%-25.0%=33.4% 计划时间: X月X日~ X月X日 目标设定null采用特性要因图找出造成晶体管脚短路的主要原因 (运用脑力激荡法)分析问题的原因null根据特性要因图所圈出来的主要原因设计查检表, 收集数据收集人:XXX 收集方式: 抽检 收集时间: 10/3-15设计查检表null统计数据,做出不良柏拉图null从做出的柏拉图中可以看出,影响晶体管短路不良较大的原因在于 模板 个人简介word模板免费下载关于员工迟到处罚通告模板康奈尔office模板下载康奈尔 笔记本 模板 下载软件方案模板免费下载 定位不良及间隙不足,因此需对此两项采取改善对策制定改善对策null效果确认A: 晶体管脚 短路 B: 焊接不良 C: 零件插错 D: 上错料 E: 其它总的不良数已经从200降至50,且晶体管脚短路所占不良的比例已经降至第三位.做出柏拉图(或推移图)对效果进行确认PDCAPDCAnullTHANKS
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