QC七大手法【一份相当实用的专业资料，绝版经典】

nullnullQC七大手法null主講人: Sam Yen(顏志憲) 學歷: 台灣私立淡江大學 運輸管理 學士 美國印第安那州立大學 資訊工程 碩士 經歷: ASUS ATSI RMA Channel Supervisor ASUSTEK Computer Inc GRQM AgendaAgenda前言 第一章 數據與圖表 第二章 特性要因圖 第三章 直方圖 第四章 散佈圖 第五章 柏拉圖 第六章 檢查表 第七章 管制圖 第八章 層別法 總結 何谓 QC七大手法? 何谓 QC七大手法? Quality Control 七大手法 = 品管七大手法 1950年代由日本首先提倡，并于1980年代发扬光大至全世界 没有足够而正确的工具来得知事件的真相跟“瞎子摸象”无异。每个瞎子摸到的部位都不一样，自然彼此见解也不一样，很多时候团队中充满各种自以为是的争辩，演变到后来变成谁在争辩中机智反应比较快，态度比较坚持、强悍那他的解决 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 便成为主流。这时在错误方向下，越努力的人，所造成的损失越大。戴明博士(W. Edwards Deming)称之为『努力挖掘自已的坟墓』。 QC七大手法有哪些?QC七大手法有哪些?凭经验去决定问题点，不易掌握重点，应利用统计 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 来解析所得的数据或图表，藉以取得重点；QC 七大手法是目前最简单、常用的统计手法，时时刻刻在生活中出现，分别如下: 1. 特性要因图 (Characteristic Diagram):寻找引发结 果的原因 2. 直方图 (Histogram):展示资料的分布情况 3. 散布图 (Scatter Diagram):展示变数之间的线性关 系 4. 柏拉图 (Pareto Diagram):确定主导因素 5. 查检表 (Checklist) :收集、整理资料 6. 管制图 (Control Chart):识别波动的来源 7. 层别法 (Stratification):从不同角度层面发现问题QC七大手法? 跟我有关系吗?QC七大手法? 跟我有关系吗?你曾有过出门忘记带手机、钥匙、皮包的痛苦经验吗？(查检表) 你曾经有首长交付任务却考不清楚方向的迷惘吗？(柏拉图) 干系今ㄟ! 怎么全台湾的人都中奖了只有我杠龟。乐透彩券真的公平吗？(直方图、散布图) 你知道ASUS使用了哪些QC大手法吗?AgendaAgenda前言 第一章 數據與圖表 第二章 特性要因圖 第三章 直方圖 第四章 散佈圖 第五章 柏拉圖 第六章 檢查表 第七章 管制圖 第八章 層別法 總結 數據與圖表數據與圖表一.何謂數據? 就是根據測量所得到的數值和資料等事實.因此形成數據最重要的基本觀念就是:數據=事實 二.運用數據應注意的重點: 1.收集正確的數據 2.避免主觀的判斷 3.要把握事實真相 數據與圖表數據與圖表三.數據的種類 A.定量數據:長度.時間.重量等測量所得數據,也稱計量值;(特點連續不間斷)以缺點數,不良品數來作為計算標準的數值稱為計數值.(特點離散性數據) B.定性數據:以人的感覺判斷出來的數據,例如:水果的甜度或衣服的美感. 四.整理數據應注意的事項 1.問題發生要採取對策之前,一定要有數據作為依據． 2.要清楚使用的目的． 3.數據的整理,改善前與改善后所具備條件要一致． 4.數據收集完成之后,一定要馬上使用. AgendaAgenda前言 第一章 數據與圖表 第二章 特性要因圖 第三章 直方圖 第四章 散佈圖 第五章 柏拉圖 第六章 檢查表 第七章 管制圖 第八章 層別法 總結 特性要因图 -Characteristic Diagram特性要因图 -Characteristic Diagram一個問題的特性受到一些要因的影響時,我們將這些要因加以整理,成為有相互關系而且有條理的圖形,這個圖形稱為特性要因圖.由於形狀就像魚的骨頭,所以又叫做魚骨圖。 所谓特性要因图，系指整理特性(结果)，以及可能对之造成影响的要因(原因)的关连性，用状似鱼骨的图形，有系统地汇集而成的。 因为其日本东京大学石川教授所提出，有人称之为「石川图」。 發散整理法製作特性要因圖發散整理法製作特性要因圖1.決定問題或品質的特征 2.盡可能找出所有可能會影響結果的因素 3.找出各種原因之的關系,在魚骨圖中用箭頭聯接 4.根據對結果影響的重要程度,標出重要因素 5.在魚骨圖中標出必要信息 此方法包括兩項活動: 一找原因;二系統整理出這些原因 *注意事項: 1.嚴禁批評他人的構想和意見. 2.意見愈多愈好. 3.歡迎自由奔放的構想. 4.順著他人的創意或意見發展自已的創意. 邏輯推理法製作特性要因圖邏輯推理法製作特性要因圖1.確定品質的特征 2.將品質特性寫在紙的右側,從左至右畫一箭頭(主骨),將結果用方框框上. 3.列出影響大骨(主要原因)的原因,也就是第二層次原因作為中骨,接著列出第三層次原因 4.根據對結果影響的重要程度,標出重要因素 5.在魚骨圖中標出必要信息 注意事項: 利用5個Why進行追踪原因特性要因圖的用法特性要因圖的用法特性要因圖的使用 1.問題的整理 2.追查真正的原因 3.尋找對策 4.教育訓練 繪製特性要因圖應該注意的事項: 1.繪製特性要因圖要把握腦力激激盪法的原則, 讓所有的成員表達心聲 2.列出的要因應給予層別化 3.繪製特性要因圖時,重點應放在為什麼會有這樣的原因,並且依照5W1H的方法 特性-Characteristic特性-Characteristic何谓特性? 特性是指工作的结果或是工程产生的结果。就是问題啦… 何谓要因? 所谓要因是指，对结果(特性)造成影响，而被举出来的原因, 一般而言在制造部门中特性与产品品质的差距有关的话，通常起因于5M的差别，因此大骨的要因最好用5M检讨，但是也不必拘泥于此，所谓5M 是指。 Man: 人 (作业者) Machine: 机 (机器、设备装置) Material: 料 (材料 零件) Method: 法 (作业方法) Measurement: 量测 (作业环境与测量方式)如何畫特性要因圖如何畫特性要因圖 為什麼飯菜不好吃 ？一、決定問題的特性 二、畫一粗箭頭,表示制程 如何畫特性要因圖如何畫特性要因圖 三、原因分類成几個大類,且以 圈起來---中骨 分類原則- 人,機,料,法,環 四、加上箭頭的大分枝,約60°插到母線--子枝 材料方法機器人為什麼飯菜不好吃 ？環境如何畫特性要因圖如何畫特性要因圖五、尋求中、小原因,并圈出重點 時間材料人方法機器為什麼飯不好吃　？不熟練環境鍋子特性要因圖之實例特性要因圖之實例如何做一个好的鱼骨图如何做一个好的鱼骨图正确的鱼头(太大?太小?)+明显的主骨+完整的大骨(人，机，料，法，環境) 骨骼强健… 料机人環法正确的问题一只好鱼一只好鱼营养丰富 至少问到二次因,大骨至少有兩根中骨机台发生刮、碰、撞伤人服装不合规定动作不正确未依SOP作业新人动作不熟练SOP写错看不懂SOP没有逞处措施中骨小骨你的逻辑思考正确吗 ?你的逻辑思考正确吗 ?机能正常… 你的鱼骨是要因、现象还是举例? 你问的是Why or What? 每一个大骨都应该是一只小鱼 长在正确的地方机台发生刮、碰、撞伤人服装不合规定泰国人美国人动作不正确丰田原则与像话原则…丰田原则与像话原则…丰田原则:连问五次why?why?why?why?why? 像话原则:你的鱼骨图……像话吗? SMT零件翻件人机料法料没架好Feeder供料震动包装不良碰撞架料碰撞其他供料器故障排除时，首颗零件翻面弹片变形马达不同步进料轨道异常弹片过脏Tolerance 过大Feeder保养 频率不当弹片厚度 不适用料带未置入静电槽弹片不良练习时间…..练习时间…..料机人量测, 环境法华硕人上班迟到…AgendaAgenda前言 第一章 數據與圖表 第二章 特性要因圖 第三章 直方圖 第四章 散佈圖 第五章 柏拉圖 第六章 檢查表 第七章 管制圖 第八章 層別法 總結 直方图 -Histogram直方图 -Histogram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. 由直方圖我们可以得到数据的几种特徵: 1. 数据的分布形态(分配状态) 。 2. 数据的中心位置。 3. 数据离散程度的大小。 4. 数据和规格之间的关系。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. 直方圖的製作步驟之名詞解釋直方圖的製作步驟之名詞解釋全距: 在所有數據中的最大值與最小值的差 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;組數過多,雖然表列詳盡,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,也不宜過少,一般對數據之分組可參考下表:直方圖的製作步驟之名詞解釋直方圖的製作步驟之名詞解釋組距: 組距=全距/組數 組距一股取5,10或2的倍數 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 直方圖的製作步驟之名詞解釋直方圖的製作步驟之名詞解釋 組的組中點: 各組的組中點=下組距+組距/2 次數分配表: 將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 直方圖的製作步驟之範例直方圖的製作步驟之範例 某電纜廠有兩臺生產設備,最近,經常有不符合規格值(135~210g)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直方圖的製作步驟之範例直方圖的製作步驟之範例 收集數據如下:直方圖的製作步驟之範例直方圖的製作步驟之範例 解: 全體數據之最大值為194,最小值為119 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 直方圖的製作步驟之範例直方圖的製作步驟之範例 作次數分配表: 直方圖的製作步驟之範例直方圖的製作步驟之範例 全體數據之直方圖: SL=135SU=210直方圖的製作步驟之範例直方圖的製作步驟之範例 A設備之直方圖SL=135SU=210直方圖的製作步驟之範例直方圖的製作步驟之範例 B設備之直方圖SL=135SU=210範例之分析範例之分析 範例之分析:直方圖之分析-集中型直方圖之分析-集中型 如圖中顯示中間高,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:直方圖之分析-鋸齒型直方圖之分析-鋸齒型 如圖中顯示鋸齒型圖案,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:直方圖之分析-絕壁型直方圖之分析-絕壁型 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.如下圖所示: 直方圖之分析-雙峰型直方圖之分析-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. 直方圖之分析-離散型直方圖之分析-離散型 測定有錯誤,工程調節錯誤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 AgendaAgenda前言 第一章 數據與圖表 第二章 特性要因圖 第三章 直方圖 第四章 散佈圖 第五章 柏拉圖 第六章 檢查表 第七章 管制圖 第八章 層別法 總結 散布图 Scatter Diagram散布图 Scatter Diagram何謂散佈圖? 就是凡互相有關連的對應數據,在方格紙上以縱軸表示結果,以橫軸表示原因;然后用點表示出分佈形態,根據分佈的形態來判斷對應數據之間的相互關係. 按這道理的數據是成雙的,一般來說成對數據有三種不同的對應關係. 1.原因與結果正相關聯. 2.原因與結果負相關聯. 3.原因與結果毫無關聯. 正相關之散布图正相關之散布图 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: Y0X負相關之散布图負相關之散布图 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: Y0X無相關之散布图無相關之散布图 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: Y0X散佈圖的特性散佈圖的特性散布图之点记的分布状态和两特性值之相关关系有下列三种: 1.正相关: 当其中一方的特性值愈大，另一方的数值也有增加的倾向时，散布图会呈向右上方走向，代表此两特性值为正相关。 2.负相关: 当其中一方的特性值愈大，另一方的数值却愈小时，散布图会呈现向右下方走向，代表此两特性值为负相关。 3. 无相关: 两个特性值互相不受对方影响时，散布图几乎似圆形，代表两者不相干。 散布图实例散布图实例杠龟只能怪自己…散佈圖的分析重點散佈圖的分析重點检讨异常值 要浏览散布图整体，检视是否有异常值存在。在距离多数点记之外的地方，若出现点记的话先调查此数据之来源一旦确定是因为异常之原因所造成之异常值的话，便可将此点去除。 若从图上无法判别其是否为异常值时，切不可任意下结论，必须追究此点和其它点偏离之原因 在确定其原因后，才能判断其是否为异常值。 散布图的使用散布图的使用 1.调查两特性值之间是否相关: 可经由视觉直接解析判断其相关性。 2.可判断异常值之存在: 异常值多半因为作业失误、测量失误、转记失误等而发生的，在制作散布图时，这些异常值常会偏离其它值甚多，很容易察觉出来。 3.应用于问题解决步骤中: 当找出了某现象所发生的原因后，便可利用散布图来验证其是否为具有重大影响力之要因。 (即用以判断要因影响特性之程度: 正相关 ? 负相关? 无相关?) AgendaAgenda前言 第一章 數據與圖表 第二章 特性要因圖 第三章 直方圖 第四章 散佈圖 第五章 柏拉圖 第六章 檢查表 第七章 管制圖 第八章 層別法 總結 柏拉图 Pareto Diagram柏拉图 Pareto Diagram定義: 根据所搜集之數据,按不良原因、不良狀況、不良發生位置等不同區分標准, 以尋求占最大比率之原因、狀況或位置的一種圖形。 柏拉圖的使用 1.掌握問題點 2.發現原因 3.效果確認 製作對策前.對策后的效果確認時應注意以下三項 1.柏拉圖收集數據的期間和對象必須一樣 2.對季節性的變化應列入考慮 3.對於對策以外的要因也必須加以注意,避免在解決主要原因時影響了其他要因的突然增加柏拉图 80/20法则柏拉图 80/20法则讲古篇… 为何叫柏拉图(Pareto Chart) 柏拉图为十九世纪意大利经济学家柏拉图(V. Pareto)调查国民所得分配时，发现少部分的人， 占有大部份财富。 80/20 法则: 80% 的问题集中于20% 的项目中，故控制 20%的项目即可解决 80%的问题。 精神篇… 柏拉图的基本观念是: 以有限的人力和时间，有效的解决问题。 柏拉图 Pareto Diagram柏拉图 Pareto Diagram柏拉图的好处柏拉图的好处1. 有助于了解那一个项目是最重要问题。 2. 一眼就能明白事情的重要顺序。 3. 知道那一项目在整体中所占的比例程度。 4. 可以预测减少某一项目，就能期待整体获得多少效果。制作一个好的柏拉图制作一个好的柏拉图步骤一:座标之取法，即是目的 纵轴:可以代表占总不良之百分率、故障次数、损失金额或灾害件数 横轴:可以代表材料总别、机器总别、缺点总别或加工方法等 步骤二:搜集数据资料 一组好的数据资料必须要掌握正确的事实，在规定的期间内去搜集资料，而这些资料有赖于平时之记录与汇整。 步骤三:整理数据资料 依搜集项目(横轴)数据的大小顺序排列。 计算每一项目的数据占积累总和的百分比率。 数据之数目小的项目多时，整理成其他项。 步骤四:柏拉图分析图制作 (MS Excel) 步骤五:分析使用MS Excel制作柏拉图-1使用MS Excel制作柏拉图-1绘图使用MS Excel制作柏拉图-2使用MS Excel制作柏拉图-2选取“自订类型＂ 之 “双轴折线图加直条图＂使用MS Excel制作柏拉图-3使用MS Excel制作柏拉图-3选取“数列＂ 并新增“数列1＂ 与 “数列2＂使用MS Excel制作柏拉图-4使用MS Excel制作柏拉图-4选取数列1与2 所代表之数值及座标轴使用MS Excel制作柏拉图-5使用MS Excel制作柏拉图-5填入基本资料或说明使用MS Excel制作柏拉图-6使用MS Excel制作柏拉图-6使用MS Excel制作柏拉图-7.1使用MS Excel制作柏拉图-7.1将图型微调使用MS Excel制作柏拉图 7-2使用MS Excel制作柏拉图 7-2100%所有项目 积累和纵轴最大值:积累和,100%使用MS Excel制作柏拉图-8使用MS Excel制作柏拉图-8使用MS Excel制作柏拉图-9使用MS Excel制作柏拉图-9显示各数据点之数值使用MS Excel制作柏拉图-10使用MS Excel制作柏拉图-10制程:DIP A 线 制图人:小A 日期: WW30 ...填入柏拉图制作之基本资料null制程:DIP A 线 制图人:小A 日期: WW30好的柏拉图要件好的柏拉图要件图表名称是否有意义 X，Y轴座标名称，刻度是否明确 每个条图之间是否有间距 第一个直方条和积累百分比曲线是否连接 各点资料标签是否清晰 正确、一致、简洁(Correct,Consistent, Concise)大家来找碴…大家来找碴…AgendaAgenda前言 第一章 數據與圖表 第二章 特性要因圖 第三章 直方圖 第四章 散佈圖 第五章 柏拉圖 第六章 檢查表 第七章 管制圖 第八章 層別法 總結 查检表-Checklist查检表-Checklist查检表： 在收集数据时一种简单的表格，将其有关项目和预定搜集的数据，依其使用目的，以很简单的符号填注，而容易汇集整理，用以了解现状、做分析或做核对点检使用，这种设计出来的表格称之为查检表。 查檢表的種類 查檢表以工作的種類或目的可分為記錄用查檢表、點檢用查檢表兩種。查检表之分類查检表之分類記錄用(或改善用)查檢表 主要功用在於根據收集之數據以調查不良項目、不良原因、工程 分佈、缺點位置等情形.其中有: (a)原因別、機械別、人員別、缺點別、不良項目別(b)位置別 點檢用查檢表 主要功用是為要確認作業實施、機械整備的實施情形,或為預防發生不良事故、確保安全時使用 如:機械定期保養點檢表、登山裝備點檢表、不安全處所點檢表 查检表的实例…查检表的实例…查检表的目的查检表的目的1.日常管理: 品质管制项目的点检，作业前的点检，设备安全、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 的遵守。 2.特别调查: 问题已经发生要加以调查，或主题调查、不良原因调查,发现改善点的点检。 3.取得记录: 了要报告，需取得记录，如推移图、直方图 查检表的使用查检表的使用 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?數據是否集中在某些項目或各項目之間有否差異?是否因時間的經過而產生變化?另外也要特別注意週期性變化的特殊情況. 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. AgendaAgenda前言 第一章 數據與圖表 第二章 特性要因圖 第三章 直方圖 第四章 散佈圖 第五章 柏拉圖 第六章 檢查表 第七章 管制圖 第八章 層別法 總結 管制图 Control Chart管制图 Control Chart管制图简介….. 管制图为Shewhart博士于1924年发明。 管制图为一种图形表示的工具，用以显示从样本中量测或计算所得之品质特性。 管制图不仅能将数值以曲线表示，观察其变化之趋势，并可通过它即时判定制程是否有发生异常的趋势或已发生异常。 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製程能力的管制界限比較,而以時間經過用圖形表示者 管制图 Control Chart管制图 Control Chart設定一品質管制特性, 並依品質持續性管理要求, 加註上下偏移管制的區間, 凡是不正常超出管制區間的情形, 皆要立即採取措施 類型 : 計量, 計數; 解析用, 管制用 持續性監督 異常管理 立即處置, 避免再發管制圖管制图与 ASUS Tek管制图与 ASUS TekASUSTek SPC 联机管制系统 c-Chart explain the key item in this example… http://sfisinfo.asus.com.tw/report/0.51.51.02管制图 ??管制图 ??管制图范例 -异常点 Out-of-Control(历史资料)平均值管制上限(UCL): +3 管制下限(LCL): -3 样本平均值中心线(CL):管制图观念 基本篇管制图观念 基本篇平均值 : 所有数值的总和除以此群资料的总数的值 (详见小学课本第九册) . 全距 R : 群体中最大与最小数值的差距.非常易于计算. 母体， Population N 母体平均值=u 所有可能的取样结果总称。Example:骰子、全校数学成绩 样本，Sample 样本平均值=n 由母体中随机抽取的小部份数量。 管制图观念 进阶篇管制图观念 进阶篇母体变异数: 母体变异数的公式(x-u)为何要平方? (与中心值的距离) 母体变异数的大小与制程能力的关系为何? (变异大 不稳定 ...) 母体变异数可以互相比较吗? (只要母体相同… 什么是标准差 变异数的开根号….到中心点的距离将距离平均 (N=母体总个数)母体平均值谁是神枪手?谁是神枪手?Mr. M.T.分数:3200Mr. Ziv 分数:5000機遇原因 VS 非機遇原因機遇原因 VS 非機遇原因原因分類變異的情形對產品的影響是否值得追查原因機遇原因一定有,而且 很多無法避免微小,不明顯不 值 得非機遇原因很少或沒有,或 不允許存在明顯而巨大值得而且可以找到偶然原因的變動異常原因的變動•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••null管制圖的基本原理品質變異的原因 a.機遇原因 (Chance Cause)---共同變異 不可避免的原因、非人為的原因、共同原因、 偶然原因、一般原因, 是屬於管制狀態的變異. b.非機遇原因 (Assignable Cause)---突發變異 可避免的原因、人為原因、特殊原因、異常 原因、局部原因等. 此種原因, 應採取行動, 使製程恢復正常, 進入管制狀態.管制图观念 高手篇管制图观念 高手篇中心线 (Central Line):母体(历史资料)的平均值 上管制界线 (Upper Control Limit)及下管制界限(Lower Control Limit): 这两条管制界线皆位于离中心联机、下3个标准差的位置，表示其容许之管制范围。 异常判定的标准管制图管制非机遇性的原因 null管制圖的判讀與分析3點中有2點在A區或A區以外者 (口訣:3分之2A)檢定規則 --- 1.5點中有4點在B區或B區以外者 (口訣:5分之4B)檢定規則 --- 2.管制圖的判讀與分析管制圖的判讀與分析連續7點持續的上升或下降 (口訣:7升7降)檢定規則 --- 3.連續7點在單側. (口訣:7單側)檢定規則 --- 4.管制圖的判讀與分析管制圖的判讀與分析有1點在A區以外者. (口訣:1A外)檢定規則 --- 5.nullX - R 管 制 圖AgendaAgenda前言 第一章 數據與圖表 第二章 特性要因圖 第三章 直方圖 第四章 散佈圖 第五章 柏拉圖 第六章 檢查表 第七章 管制圖 第八章 層別法 總結 层别法 Stratification层别法 Stratification层别法(Stratification) 是一种概念 其并没特定的图形表示，这在七大手法中是较为特别的一种，但其确为品质管制的一种发现不良因素的有效技术 通过数据的分类，寻找事实的真正原因 分开观察并搜集资料按照特性加以分门别类，以找出其间的差异 前面的六种手法都是层别法的一种表现方式 前面的六种手法，其实都已经包含了层别法的观念 层别法的步骤层别法的步骤1.确定使用层别法的目的 做某件事之前，必须了解因何目的而做？ 为何这样做？ 好处在那儿? 在使用层别法之前，首要即是确定为何种目的，使用何种层别；为了评定操作人员的绩效、生产线的效率、还是分析不良原因……等。 2.层别的项目 一般影响品质特性的原因包括时间、原料、机器设备、作业方法与作业的人员……等。所以，我们可依下列的例子来做层别:层别法的步骤层别法的步骤3.收集与整理数据 使用表单如记录卡或是查检表的方式，委托有关人员收集欲层别法的项目资料。但是所收集到的资料并非完全都符合需要因，必须将所收集到的资料数据整理，或对于不足的资料加以补充。 4.分析、比较与检定 层别法可以用来比较各个项目，所以各个项目的优劣一目了因此可以简易判别出异常的原因，或其他所欲探求的事项。 null层别法的实兵操演…谁是凶手?材料A机械甲材料B机械乙材料B机械乙材料A机械甲制品规格下界 规格上界B+乙A+乙B+甲A+甲产品规格发生异常层别原因层别法的使用重點层别法的使用重點活用層別法時必須記住三個重點: 1.在收集數據之前就應使用層別法 在解決日常問題時,經常會發現對於收集來的數據必須浪費相當多的精神來分類,並作再一次的統計工作.在得到不適合的數據,如此又得重新收集,費時又費力.所以在收集數據之前應該考慮數據的條件背景以后,先把它層別化,再開始收集數據.(在做查檢時,考慮適當分類) 层别法的使用重點层别法的使用重點2.QC手法的運用應該特別注意層別法的使用. QC七大手法中的柏拉圖.查檢表.散佈圖.直方圖和管制圖都必須以發現的問題或原因來作層別法. 例如製作柏拉圖時,如果設定太多項目或設定項目中其他欄所估的比例過高,就不知道問題的重心,這就是層別不良的原因.別外直方圖的雙峰型或高原型都有層別的問題. 层别法的使用重點层别法的使用重點3.管理工作上也應該活用層別法 如果在管理工作上用層別法的概念先作分類的工作,以廠別做成效比較表(KPI),可查出那幾課出了問題.如再以組別的功能去分析落後課別的層別化再比較即可發現各組的問題 以上的說明中可以發現管理者為了探究問題的真正原因,分別使用了部別,課別,組別等層別手法,使得間題更清楚,這就是層別法的觀點. null以特性要因图来做层别法…AgendaAgenda前言 第一章 數據與圖表 第二章 特性要因圖 第三章 直方圖 第四章 散佈圖 第五章 柏拉圖 第六章 檢查表 第七章 管制圖 第八章 層別法 總結 QC七大手法与 PDCAQC七大手法与 PDCAQC七大手法与 PDCAQC七大手法与 PDCAQC七大手法, PDCA & 6 SigmaQC七大手法, PDCA & 6 Sigma七大手法口決七大手法口決魚骨追原因 查檢集數据 柏拉抓重點 直方顯分布 散佈看相關 管制找異常 層別作解析 心得 信息技术培训心得 下载关于七一讲话心得体会关于国企改革心得体会关于使用希沃白板的心得体会国培计划培训心得体会 分享心得分享手法仅是解决问题的工具而非目的！ 搞清楚问题再开始…..参考资料参考资料『QC七大手法』-桃园厂QA训练资料 -TY_plant Vinota 热情提供 『品管七大手法』-台北厂QA训练资料 -陈季良 提供 『QC七大手法』-台北厂QA训练资料 - 陈季良 提供 『专题报告』-台北厂ME训练资料 - 李佳璋 『如何制作明确的柏拉图』-台北厂QA训练资料 - 周业煜 『ASUSTek TP_Plant SPC Introduction』-台北厂QA训练资料 - 夏宏硕、周业煜、锺惠存、庄盛全 『如何有效改善电阻类零件之翻件』-台北厂SMT DOE实验 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 - Fox、Willis、Kevin、Jason 『转印Label良率提升』-台北厂SMT DOE实验计划 - 林耿樟等… 『乐透研究院』-　http://lotto.arclink.com.tw/ 『华硕SFIS系统 - http://sfisinfo.asus.com.tw/report/null Q&A 谢谢大家