品管七大手法讲解(ppt)
品 管 七 大 手 法 讲 解
一.七大手法简介:
A.特性要因图:寻找因果关系.
B.柏拉图:找出“重要的少数”.
C.直方图:了解数据分布与制程能力.
D.层别法:按层分类,分别统计分析.
E.查检表:调查记录数据用以分析.
F.散布图:找出两者的关系.
G.管制图:了解制程变异.
二.品管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.
三.特性要因图:
对于结果与原因间或所期望之效果与对策间的关系,
以箭头连结,详细分析原因或对策的一种图形称为特性要
因图,工程鱼骨图或因果图.
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”.
作法:
1.4M1E法:(人、机、料、法、环境)
2.5W1H法:(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.
两类特性要因图:
1.追求原因型:
2.追求对策型:
四.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.
作法:
注意事项:
1.横轴按项目别,依大小顺序由高而低排列下来,“其他”项排
末位.
2.次数少的项目太多时,可归纳成“其他”项.
3.前2～3项累计影响度应在70%以上.
4.纵轴除不良率外,也可表示其他项目.
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.其他.
柏拉图实例:
五.层别法:
定义:为区别各种不同原因对结果之影响,而以个别原因为主
体,分别作统计分析的方法,称为层别法.
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.地区的层别等.
实例一:
实例二:
实例三:
某电子厂有批精密零件在下工程装配时发生困难,经直方图分析,超出规格甚多,再将此100个数据,按A,B,C三种机种别加以层别,发现A机种的产品低于规格下限的很多,而C机种的产品超出规格上限的很多,B机种的产品完全在规格内.因此,只要针对A,C两机种著手改善即可.
六.查检表:
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.

作法:
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.
查检表的种类:
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.

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.
实例:
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.
七.散布图:
为研究两个变量间的相关性,而搜集成对二组数据(如温
度与湿度或海拔高度与湿度等),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“散布图”.

关系的分类:
A.要因与特性的关系.
B.特性与特性的关系.
C.特性的两个要因间的关系.
散布图的判读:
1.强正相关:
X增大,Y也随之增大,称为强正相关.

3.强负相关:
X增大时,Y反而减小,称为强负相关.
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.
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.
SPC --- Statistical Process Control.
统计制程管制.
☆ 由制程调查来改进制程能力,不断降低产
品品质变异性,而提升产品品质的一种方法.
☆ 七十年代风行于日本,以至于仍有不少日
本人至今仍深信其功效,而抵触ISO9000的导入.

☆ 它的主要工具为管制图.

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.

管制图与直方图的区别:
11. 管制图控制时间段.
直方图控制时间点.

22 .管制图反映的Cpk是动态的Cpk.
直方图反映的Cpk是静态的Cpk.

33.“直方图是管制图的基础,管制图是直方图的升华.”
八.直方图:
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.
制作步骤:
1.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:
附表:

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=123.5+4=127.5
依此类推.

F.作次数分配表.(如附表)
附表:

2.制作直方图:画出短形方块及规格的上限及下限.(如附表)

直方图常见的形态:
1.正常型:(如附图)

4.绝壁型:(如附图)
直方图的应用:
1.测知制程能力,作为制程改善依据.
标准差S愈小愈好,平均值越接近规格中限越好.

平均值X= 代表集中趋势.

标准值S= 代表分散程度.

正态分布:

三个重要指标:
A.准确度Ca(Capability of Accuracy).


B.精密度Cp(Capability of precision)

Cp= =

C.精确度Cpk(制程能力指数):

Cpk=(1-Ca )*Cp= 或 之最小值
制程能力指数判定表:



3.调查是否混入两个以上不同群体:
两个不同操作者,两台不同机器,两种不同材料,两条不同生
产线者.

4.测知有无假数据:有无因测定误差或检查错误导致之假数
据(绝壁型).

5.测知分配型态,了解制程有无异常.

6.借以订定规格界限:如为常态分布,一般来说,X+45为规
格上限,X-45为规格下限.

7.与规格或标准值比较:
A.合乎规格:

a.理态型:(附图)


b.一侧无余裕:(附图)

c.两侧无余裕:(附图)

d. 余裕太多:(附图)

B. 不合乎规格:
a.平均值偏左:(如附图)

b.分散度过大:(如附图)

c.完全在规格外:(如附图)

8.改善前后的比较:

6r-PPM制程介绍:
1.何谓6r制程:(零缺陷的质量管理).
制程精密度 Cp=2.0
制程能力指数 Cpk≧1.5
即:规格范围为数据分布范围的2倍.

2.以6订为品质缺点的基准理由:
在无制程变异情况下(Cp=Cpk=2.0),产生之缺点n率
为0.002PPM(10亿分之2).
在制程无法消除变异情况下,Cp=2.0,Cpk=1.5产生之
缺点n率为3.4PPM(百万分之3.4).
附图:
九.管制图:
“品质管制始于管制图,终于管制图”.

管制图,是一种以实际产品品质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.
管制图与常态分配:
X-R Chart原理示意图:
管制图种类:
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-r Chart).
C.中位值与全距管制图(X-R Chart).
D.单个数据管制图(X Chart).
E.最大值与最小值管制图(L-S Chart).



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.管制用管制图:用于控制制程之品质,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.

2.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.

1.管制用管制图先有管制界限,后有数据.
(Process control chart)
2.解析用管制图先有数据,后才有管制界限.
(Set-up chart)
在计量值管制图中,XR管制图系最常用的一种,所谓平均值与全距管制图,系平均值管制图(X Chart)与全距管制图(R Chart)二者合并使用.

平均值管制系管制平均值的变化,即分配的集中趋势变化;全距管制图则管制变异的程度,即分配的离散程度的状况.

x-R Control Chart 绘制步骤:
11. Set up chart (解析用管制图).
a.选定管制项目 (工标作出规格).
b.收集数据(x1、x2、x3、x4).
c.计算各组平均值: x =

d.计算极差: R = Xmax-Xmin

e.计算总平均值: x =

f.计算极差平均值: R=

g. 计算管制界限及绘出 x 管制图:

中线 CLx = x

上线 UCLx = x + A2 R

下线 LCLx = x - A2 R

R 管制图

中线 CLR = R

上线 UCLR = D4 R

下线 LCLR = D3 R

☆ A2、D4、D3 由系统表查得.

h. 点图:
将数据点绘管制图上,相邻两点用直线连接.

i. 管制界限确定.

j. 将计算出之管制界限确定为“process control chart”
(管制用管制图)之管制界限.

2.Process Control Chart:

a. 绘入 Set up chart之管制界限.

b. 其余作法与 Set up chart 相同.

c. 管制状态判读.

d. 有异常状态时,采取措施.

f. 采取措施后,管制界限重新计算.
管制图界限的计算

11. “Set up chart”阶段:
如绘制管制界限后,发现有点子超界,则视为正常,无
须改善.

22.“Process Control Chart”阶段:
如Cpk一直在1.5以上,有必要提出建议制工更改管制
规格,取消原管制,因Cpk=1.5时,不良率为3.4DPPM.

33. 不可将规格的上下限直接作为管制界限,将规格的中
心值作为管制图的中心线.
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0.27%)

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
(b)出现的点连续11点中有10点,14点中有12点,17点中14点,20点中16点出现在中心线的单侧时
(e)出现的点,有周期性变动时

(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点在中心线上下两侧之C区者
(k) 有1点在A区以外者

1.品管开具制程异常联络单.

2.会签品工、制工、模修相关人员分析原因及给出对策.

3.品管人员将详细资料写入<<改善行动记录>>表中.

4.QE依会签结论作改善跟踪.

5.品管重新量测,描点在管制状态才可继续生产.
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