4 5 2020 1 品質管理七工具 講授人 KenOu部門 FATP IQC SQM 4 5 2020 2 內容 0 前言1 柏拉圖2 特性要因圖3 圖形4 檢核表5 散佈圖6 直方圖7 管制圖8 結語 4 5 2020 3 0 前言 本課程旨在討論有關 品質改善技巧 所常用之相關手法 工具 其目的在於針對所面對之問題 用科學化之作圖方法 尋找或分析問題之原因 再進一步探求解決方案 本課程針係對一般耳熟能詳的QC 基本 七大手法 BasicQC7tools 與其圖表製作分別加以討論 期能為各部門提供分析問題的方法 以順利尋找解決問題的對策 提昇績效 4 5 2020 4 1 柏拉圖 ParetoAnalysisCharts 起源 義大利經濟學家柏拉圖 VilfredoPareto 1848 1923 曾對當時歐洲的財富分配 進行廣泛的研究 而得到結論 極少數的人擁有極多的財富 而大多數的人卻僅擁有極少的財富 美國朱蘭博士 Dr JosephJuran 認為這是極普遍的現象 而創造了 重要的少數項 vitalfew 與 不重要的多數項 trivialmany 的說法 功能 藉由實際數據之分類與歸納 尋找出重要的少數項 vitalfew 以做為採行措施之依據 4 5 2020 5 說明 柏拉圖是一種將數據從左向右呈下降順序排列的圖形 就品質改善而言 通常柏拉圖的縱座標 Y axis 代表不良數或不良率 橫座標 X axis 代表不良項目或種類 重要的少數項靠在橫座標的左邊 不重要的多數項靠在橫座標的右邊 如下圖 其中G項是由許多不重要的項目組合而成的 可統稱為其他項 4 5 2020 6 繪圖步驟 1 先將問題製表分類 再依數量大小依次排列 分別計算其累積百分比 2 決定橫座標 依問題別 不良別 原因別 等 此也是數據分類的方法 3 決定縱座標 依金額 次數 不良數等 4 將各項目之數字劃成縱形長條 依大小順序從左至右排列 5 劃出累積百分比線 6 柏拉圖繪製完成 決定重要的少數項 採取必要之對策 4 5 2020 7 例題 7 17 78 22當週219線10節總計生產199 944pcs 發現下列不良 請據此繪製柏拉圖 4 5 2020 8 繪圖步驟 1 2 4 5 2020 9 對現場管理及監督者而言 由柏拉圖可看出下列各項問題 1 那一項目問題最大 2 問題大小排列一目瞭然 3 各項目對整體所佔份量及其影響程度如何 4 減少不良項目對整體效果的預測及評估 4 5 2020 10 注意事項 柏拉圖縱座標通常表示金額 次數 不良數等量化數據 當圖形繪出後 一般人都直接將靠近最左邊的一項或幾項列為優先處理的目標 但那真的是應該優先處理的嗎 很可能我們會優先處理到不值得優先處理的 那就是資源的浪費 DOTHINGRIGHT WHATISRIGHTTHING 4 5 2020 11 不良項目所造成的損失 X 解決不良項目成功的機率 解決不良項目所需的投資 X 處理不良項目所需的時間 優先指標 PriorityIndex PI PI Pitt 1974 Puri 1984 4 5 2020 12 2 特性要因圖 CauseandEffectDiagrams 功能 通常在無充份的數據支援情況下 要在短時間內尋找問題發生的原因 可藉由小組討論 腦力激盪等 建立特性要因圖 詮釋產品品質 不良 特性及其與要因之間的關係 進一步分析釐清問題發生之根源 採取對策 8D處理 起源 特性要因圖係由日本石川馨博士所創 所以又稱為石川圖 Ishikawadiagram 又其狀如魚骨 故又稱為魚骨圖 fish bonediagram 說明 除非特殊情況 影響產品品質的要因設定通常以5M1E Method方法 Machine機器 Man人員 Material材料 Measurement量測 Environment環境 六個方向思考 4 5 2020 13 繪圖步驟 1 識別或確認產品品質 不良 特性 2 將此產品品質 不良 特性置於紙張之右邊 結果 3 將此產品品質 不良 特性之主要因決定後置於紙張之左邊 原因 4 利用腦力激盪決定出主要因之所有次要因 5 根據 1 2 3 4 的資訊 將特性要因圖繪製完成 4 5 2020 14 注意事項 1 使用腦力激盪 B S 發掘出問題點 2 特性 結果 要因 原因 之關聯性要明確 3 以事實為依據 依自由發言方式把要因記上 4 收集多數人的意見 綜合相關人員一起討論 5 對所提要因 何者影響較大 由大家輪流發言 經多數人同意後用紅筆將要因圈上 6 無因果關係之要因 不須歸類 7 對原因徹底加以深入分析 8 層別區分 工程別 部品別 現象別 9 圖上需標示 工程別 品名 製作日期 製作人等訊息 4 5 2020 15 5M1E Method Machine Man Material Measurement Environment 品質特性 方法 機器 人員 材料 量測 環境 因果 品名 製作人 製作日期 4 5 2020 16 3 圖形 Graph Charts 依表現之方式 又可分為 1 條形圖 2 折線圖 推移圖 3 圓形圖 4 帶狀圖 5 Z形圖 6 雷達圖 7 層別圖 等部份可參考EXCEL內之圖表 4 5 2020 17 3 1條形圖 BarChart 直式條形圖 橫式條形圖 4 5 2020 18 3 2折線圖 推移圖 TrendChart 橫座標為時間 將隨時間推移之數據描繪在圖形上 點與點間以直線連接起來 及成為折線圖或稱推移圖 如下圖 4 5 2020 19 3 3圓形圖 CircleDiagram 將整個圓形當做100 看待 各項目所佔整體的比率以扇形面積表示 又稱做西瓜圖 有時會以立體圓形表示 又稱做大餅圖 如下圖 有時會以立體圓形爆炸圖表示 4 5 2020 20 3 4帶狀圖 BandChart 帶狀圖係由長條圖中 每一項目 長條 再分割成數個部份 隨著時間的推移 可以透過帶狀圖觀察各部份的變化消長 4 5 2020 21 3 5Z形圖 ZChart Z形圖係指涵蓋每天 週 月 每月 季 年 的數量 累積數量 目標線三者的圖形 其目的在對目標值之達成進行管理 因此三條線形成Z形 故稱Z形圖 4 5 2020 22 3 6雷達圖 RadarDiagrams 從中心點出發 點出各項目之數據點 再以直線連結 成為雷達狀 其中不同次的範圍以不同顏色區隔 以為比較 如下圖 4 5 2020 23 3 7層別圖 StratifiedDiagrams 所謂層別圖係指依問題發生的原因 將數據加以分組或分類後 繪製而成的圖形 其目的在釐清原因 以便對症下藥 解決問題 可依照材料別 機器設備別 操作人員別 工作方法別 時間別 環境別等加以層別 4 5 2020 24 層別圖之作法 1 層別的目的要明確 時間別 小時別 日期別 週別 月別 上下午別 作業員別 班別 組別 新舊人員別 設備別 機台別 機型別 原料別 供應商別 批別 生產線別 A B C線別 作業條件別 作業場所 溫度 壓力 速度 濕度 流量 2 利用查檢表搜集數據 3 根據數據繪成推移圖層別 4 5 2020 25 範例 4 5 2020 26 層別時注意事項 1 數據的性質分類要明確 2 收集數據如 品質 不良率 效率 工時 成本 費用 之各項日報 週報 月報中去發掘問題 3 同一問題有很多項目在一起應層別 4 層別所得資料要能與對策相連接 4 5 2020 27 4 檢核表 CheckLists 檢核表是一種為了便於收集數據而設計的表格 在對於工作現場之事物加以觀 記錄及收集數據 如 作業前點檢 設備操作點檢 機器保養點檢 管理用點檢 生產狀況查核等 對於查檢製造方法 了解什麼地方問題最多 或每日工作重點必需要固定做到以防遺漏 或調查產品的那一方面最嚴重等 都有很大的幫助 並可利用此表作為日後管理及分析改善的工具 4 5 2020 28 檢核表分類 檢核表依用途可分為 1 收集數據用檢核表 2 調查異常 不良 原因用檢核表 3 點檢用檢核表 4 5 2020 29 調查不良項目與數量之檢核表 4 5 2020 30 調查不良位置之檢核表 4 5 2020 31 點檢用之檢核表 4 5 2020 32 5 散佈圖 ScatterDiagrams 在分析獨立數據時 用直方圖 柏拉圖就可找到改善著眼點 但如果解析兩個變量X Y之間的相關性時 就需使用散佈圖 將X與Y的兩組數據繪在方格紙上 可看出X Y之間相關情形的圖謂之散佈圖 如 鋼的焠火溫度和硬度 鏍絲的轉距和抗張力 油的溫度與粘度 玻璃中含鉛量與抗輻射 4 5 2020 33 散佈圖作法 1 先搜集兩種對應相關數據 至少要30組以上 如 硬度與抗張力 添加量與柔軟度 即為成對資料 2 求出數據中X Y的最大值與最小值 3 在橫軸 X 與縱軸 Y 上各列出品質要因 特性 4 把兩種對應數據點在座標圖上 5 兩組數據相同時另作記號表示 6 圖上加入品名 工程別 日期 製表人 4 5 2020 34 散佈圖看法 1 正相關 顯著及非顯著 2 負相關 顯著及非顯著 3 無相關 4 直線相關 5 曲線相關 4 5 2020 35 散佈圖重點 1 可發現原因與結果的關係 收集原因的數據 與結果的數據 相對比較 2 繪出散佈圖 對結果可一目瞭然 在散佈圖內 將原因和結果的數據點入 3 可判斷是有關聯或是沒有關聯 由散佈圖可以清楚瞭解兩組數據間的關係 4 收集到的數據在圖上無法判定 則應先予層別 再行點入繪成散佈圖 4 5 2020 36 6 直方圖 Histograms 直方圖就是依次數分配表 沿橫軸以各組組界為分界 組距為底邊 以各組次數為高度 在每一組距上畫一矩形 所繪成之圖形 由此圖形可以了解其集中趨勢 平均值 及離中趨勢 全距 得知製程能力與規格之間的關係 提供品質改善的重要線索 LSL USL 公差 製程能力 4 5 2020 37 直方圖作法 範例 A君量測100pcs鋼板厚度所得數據如下表 單位 公分 4 5 2020 38 1 將上圖每行中最大及最小值分別列於L及S 於L行中找出最大值 於S行中找出最小值 2 計算全距R 2 76 2 12 0 64 3 分成K組 K n為取樣數 一般取K為奇數 本題K 10 但取9組 4 組距C 0 08 5 求出最小組的下組界與上組界最小組的下組界 最小值 2 12 2 115最小組的上組界 最小組的下組界 組距 2 115 0 08 2 195 6 依此類推 計算出每一組之下組界與上組界 L S L S n 測定值之最小位數2 0 649 1 S 0 012 全距組數 1 4 5 2020 39 7 各組的中值 Xi 8 將100pcs鋼板厚度數據畫出次數分配表如下 下組界 上組界2 4 5 2020 40 9 將次數分配表轉繪成直方圖及次數分配曲線如下 4 5 2020 41 LSL LSL USL USL 4 5 2020 42 7 管制圖 ControlCharts 所謂管制圖為品質管制圖之簡稱 為執行統計製程管制 StatisticalProcessControl SPC 之應用工具 係指對製程中產品品質特性加以測量 記錄並進行管制的科學化圖形 所以它也是一種針對產品品質特性持續監控的圖解記錄 有別於其他工具 不管有無問題發生 為了有效執行製程管制 管制圖是要持續維持的 4 5 2020 43 統計製程管制作業流程 以管制圖管制 製程能力分析 選擇產品品質特性 設定製程 選擇產品品質特性之量測能力 作業標準化 管制狀態 YES 採取矯正行動 NO YES 效果確認 NO NO YES 4 5 2020 44 管制圖由下列四項所構成 1 中心線 CentralLine CL 2 管制上限 UpperControlLimit UCL 3 管制下限 LowerControlLimit LCL 4 樣本點 SamplePoints U