ASUSTek Computer ASUSTek Computer Inc.Inc.QualityQuality SpeedSpeed PartnershipPartnership2003 2003 品質教育訓練課程品質教育訓練課程品質教育訓練課程品質教育訓練課程QCQC七大手法七大手法七大手法七大手法By TP Plant Ziv Hsia何謂何謂 QC七大手法七大手法? qQualityControl七大手法=品管七大手法品管七大手法q1950年代由日本首先提倡，並於1980年代發揚光大至全世界q沒有足夠而正確的工具來得知事件的真相沒有足夠而正確的工具來得知事件的真相跟跟“瞎子摸象瞎子摸象” 無無異。異。每個瞎子摸到的部位都不一樣每個瞎子摸到的部位都不一樣，自然彼此見解也不一自然彼此見解也不一樣樣，很多，很多時候團隊中充滿各種自以為是的爭辯時候團隊中充滿各種自以為是的爭辯，演變到後演變到後來變成誰在爭辯中機智反應比較快來變成誰在爭辯中機智反應比較快，態度比較堅持態度比較堅持、強悍強悍那他的解決方案便成為主流那他的解決方案便成為主流。這時在錯誤方向下這時在錯誤方向下，越努力越努力的人的人，所造成的損失越大所造成的損失越大。戴明博士戴明博士( (W. Edwards Deming)W. Edwards Deming)稱稱之為之為努力挖掘自已的墳墓努力挖掘自已的墳墓。 By TP Plant Ziv HsiaQC七大手法有哪些七大手法有哪些?憑經驗經驗去決定問題點，不易掌握重點，應利用統計方法來解析所得的數據或利用統計方法來解析所得的數據或圖表圖表，藉以取得重點；QC 七大手法七大手法是目前最簡單、常用的統計手法，時時刻刻在生活中出現，分別如下: 1.查檢表查檢表 (Checklist) :收集、整理資料收集、整理資料 2.直方圖直方圖 (Histogram):展示資料的分佈情況展示資料的分佈情況 3.散佈圖散佈圖 (Scatter Diagram):展示變數之間的線性關係展示變數之間的線性關係 4.柏拉圖柏拉圖 (Pareto Diagram):確定主導因素確定主導因素 5.管制圖管制圖 (Control Chart):識別波動的來源識別波動的來源 6.特性要因圖特性要因圖 (Characteristic Diagram):尋找引發結果的原因尋找引發結果的原因 7. 層別法層別法 (Stratification):從不同角度層面發現問題從不同角度層面發現問題By TP Plant Ziv HsiaQC七大手法有哪些七大手法有哪些? n析因果,視相關,查現象,示重點,看分佈,濾問題,管異常n魚骨圖,散佈圖,查檢表,柏拉圖,直方圖,層別法,管制圖By TP Plant Ziv HsiaQC七大手法七大手法? 跟我有關係嗎跟我有關係嗎?q你曾有過出門忘記帶手機、鑰匙、皮包的痛苦經驗嗎？(查檢表)q你曾經有長官交付任務卻考不清楚方向的迷惘嗎？(柏拉圖) (特性要因圖)q干係今! 怎麼全台灣的人都中獎了只有我槓龜。樂透彩券真的公平嗎？(直方圖)(散佈圖)q你知道你知道ASUS使用了哪些使用了哪些QC大手法嗎大手法嗎?By TP Plant Ziv HsiaQC七大手法與七大手法與 PDCABy TP Plant Ziv Hsia正確數據正確數據 = 事實事實q垃圾進，垃圾出.q數據分類1).定性數據(布的質感/酒的香醇) 2).定量數據(計數:良品數、缺點數) (計量:重量、時間、長度.)q應用數據須注意:1.搜集正確可用的數據2.避免個人主觀的判斷3.掌握事實的真相4.數據不可造假,否則問題將永遠無法解決By TP Plant Ziv Hsia查檢表：查檢表：在收集數據時一種簡單的表格一種簡單的表格，將其有關項目有關項目和預定搜集的數據，依其使用目的依其使用目的，以很簡單的符號填註，而容易彙集整理，用以了解現狀了解現狀、做分析分析或做核對點檢核對點檢使用，這種設計出來的表格稱之為查檢表。(一一)查檢表查檢表-ChecklistBy TP Plant Ziv Hsia查檢表的實例查檢表的實例By TP Plant Ziv Hsia查檢表的目的查檢表的目的1.日常管理日常管理:品質管制項目的點檢，作業前的點檢，設備安全、作業標準的遵守。2.特別調查特別調查:問題已經發生要加以調查，或主題調查、不良原因調查，發現改善點的點檢。3.取得記錄取得記錄: 為了要報告，需取得記錄，如推移圖、直方圖By TP Plant Ziv Hsia查檢表的種類查檢表的種類1.(事前事前)點檢用查檢表點檢用查檢表:點檢用查檢表是為了要確認作業實施、機械設備的實施情形、預防預防發生不良或事故、確保安全時使用。如機械定期保養檢核表、不安全處所檢核表、登山裝備檢核表等，這種檢核表主要是調查作業過程之情形，可防止作業的遺漏或疏失(事前)2.(事後事後)記錄用檢核表記錄用檢核表: 是將數據分類為幾個項目別，如依不良的種類、工程別、原因別等排 列出來再以符號或數字記錄於圖或表中，藉以瞭解數據分佈瞭解數據分佈之狀況。 這種查檢表主要是調查作業結果的情形，不單是記載每天的數據，並 且可以看出那一種項目的數據特別集中 (事後)By TP Plant Ziv Hsia查檢表就在你的日常工作中查檢表就在你的日常工作中By TP Plant Ziv Hsia(二二)直方圖直方圖 -Histogram是將數據將數據所分佈的範圍，區分為幾個區間區分為幾個區間，將出現在各區間內的數據之出現次數作成次數表作成次數表，並將其以圖將其以圖(柱形圖柱形圖)的形式表現出來的形式表現出來。 透過數據的量測 (長度、重量、時間、溫度、硬度等，經由量測所得到的數據) 及直方圖的整理，我們可以得到數據的幾種特徵:1. 數據的分佈形態(分配狀態)2. 數據的中心位置。3. 數據離散程度的大小。4. 數據和規格之間的關係。By TP Plant Ziv Hsia直方圖與我們直方圖與我們次數次數By TP Plant Ziv Hsia常見的直方圖型態常見的直方圖型態 (1/4)左偏型左偏型(右偏型右偏型)說明:直方圖的平均值在分佈中心之左方，次數在左半邊高到了右半 邊後則緩落，為不對稱分佈。解析:理論上說，可能是因為規格等因素，而限制了下限值，當某 一數據以下數值不被採用時，或是避免全距不出現負值時偏歪分配：單邊規格、資訊隱藏偏歪分配：單邊規格、資訊隱藏規格下限規格下限By TP Plant Ziv Hsia左絕壁型左絕壁型(右絕壁型右絕壁型)說明:直方圖之平均值位在極左方，次數在左半部急高，而右半部急落。解析:當把規格以下之數據，完全剔除時，就會出現此種情形。截斷分配：全檢剔除截斷分配：全檢剔除規格下限規格下限常見的直方圖型態常見的直方圖型態 (2/4)By TP Plant Ziv Hsia雙峰型雙峰型說明:分佈在中央的次數比較少，且在左右各有一座山。解析:平均值相異約兩類數據分佈混合在一超時，即會出現這種情形雙峰分配：來自不同的群體雙峰分配：來自不同的群體常見的直方圖型態常見的直方圖型態 (3/4)By TP Plant Ziv Hsia離島型離島型說明:在直方圖的左端或右端出現分離的小島解析:不同狀況的數據混在一起或發生異常時離島分配：特別原因離島分配：特別原因常見的直方圖型態常見的直方圖型態 (4/4)By TP Plant Ziv Hsia直方圖就在你的日常工作中直方圖就在你的日常工作中By TP Plant Ziv Hsia(三三)散佈圖散佈圖 Scatter Diagram將將兩變數置於縱軸、橫軸兩變數置於縱軸、橫軸上，並將測得值點、記上去所製成之圖，上，並將測得值點、記上去所製成之圖，稱為稱為“散佈圖散佈圖”。散佈圖通常是用來研究兩變數間之散佈圖通常是用來研究兩變數間之相關聯性相關聯性 ( (正相關、負相關、或正相關、負相關、或無相關無相關) ) 。 By TP Plant Ziv Hsia散佈圖實例散佈圖實例槓龜只能怪自己槓龜只能怪自己By TP Plant Ziv Hsia散佈圖的製作散佈圖的製作散佈圖之製作步驟散佈圖之製作步驟:步驟1:先調查兩組數據是否有關係先調查兩組數據是否有關係，將所選擇的要因定為X軸，相對的特性定為Y軸。如溫度VS冷氣銷售量。步驟2:在橫軸及縱軸上，點上尺度，橫軸愈向右，其值愈大，縱軸愈向橫軸愈向右，其值愈大，縱軸愈向 上，其值愈大上，其值愈大。步驟3:把數據點到座標上。步驟4:判讀散佈圖之製作步驟散佈圖之製作步驟-Excel:步驟1:插入圖表XY散佈圖步驟2:選取資料範圍.By TP Plant Ziv Hsia散佈圖之點記的分佈狀態和兩特性值之相關關係有下列三種:1.正相關正相關:當其中一方的特性值愈大，另一方的數值也有增加的傾向時，散佈圖會呈向右上方走向，代表此兩特性值為正相關。2.負相關負相關:當其中一方的特性值愈大，另一方的數值卻愈小時，散佈圖會呈現向右下方走向，代表此兩特性值為負相關。3.無相關無相關:兩個特性值互相不受對方影響時，散佈圖幾乎似圓形，代表兩者不相干。散佈圖的秘密散佈圖的秘密 (1/2)XYXYXYBy TP Plant Ziv Hsia檢討異常值檢討異常值 此外，要瀏覽散佈圖整體，檢視是否有異常值異常值存在。在距離多數點記之 外的地方，若出現點記的話先調查此數據之來源一旦確定是因為確定是因為 異常之原因所造成之異常值的話，便可將此點去除。異常之原因所造成之異常值的話，便可將此點去除。 若從圖上無法判別其是否為異常值時，切不可任意下結論切不可任意下結論，必須追究此點和其它點偏離之原因在確定其原因後，才能判斷其是否為異常值。XY散佈圖的秘密散佈圖的秘密(2/2)By TP Plant Ziv Hsia1.調查兩特性值之間是否相關:可經由視覺直接解析判斷其相關性可經由視覺直接解析判斷其相關性。2.可判斷異常值之存在:異常值多半因為作業失誤、測量失誤、轉記失誤等而發生的，在製作散佈圖時，這些異常值常會偏離其它值甚多異常值常會偏離其它值甚多，很容易察覺出來。3.應用於問題解決步驟中:當找出了某現象所發生的原因後，便可利用散佈圖來驗證其是否為具有重大影響力之要因。(即用以判斷要因影響特性之程度用以判斷要因影響特性之程度: 正相關正相關 ? 負相關負相關? 無相關無相關?)散佈圖的使用散佈圖的使用By TP Plant Ziv Hsia如果是這樣呢如果是這樣呢?散佈圖的實例散佈圖的實例By TP Plant Ziv Hsia(四四)柏拉圖柏拉圖 Pareto DiagramBy TP Plant Ziv Hsia講古篇為何叫柏拉圖 Pareto Chart柏拉圖為十九世紀義大利經濟學家柏拉圖(V. Pareto)調查國民所得分配時，發現少部分的人, 占有大部份財富。80/20 法則: 80% 的問題集中於20% 的項目中，故控制 20%的項目即可解決 80%的問題。精神篇柏拉圖的基本觀念是: 以有限的人力和時間，有效的解決問題。以有限的人力和時間，有效的解決問題。柏拉圖柏拉圖 80/20法則法則By TP Plant Ziv Hsia1. 有助於了解那一個項目是最重要問題。有助於了解那一個項目是最重要問題。2. 一眼就能一眼就能明白事情的重要順序明白事情的重要順序。3. 知道那一知道那一項目在整體中所占的比例程度項目在整體中所占的比例程度。4. 可以預測減少某一項目，就能期待整體獲得多少效果。可以預測減少某一項目，就能期待整體獲得多少效果。柏拉圖的好處柏拉圖的好處By TP Plant Ziv Hsia製作一個好的柏拉圖製作一個好的柏拉圖q步驟一:座標之取法,即是目的縱軸:可以代表佔總不良之百分率、故障次數、損失金額或災害件數橫軸:可以代表材料總別、機器總別、缺點總別或加工方法等q步驟二:搜集數據資料 一組好的數據資料必須要掌握正確的事實，在規定的期間內去蒐集資料，而這些資料有賴於平時之記錄與匯整。q步驟三:整理數據資料依搜集項目(橫軸)數據的大小順序排列。計算每一項目的數據佔累積總和的百分比率。數據之數目小的項目多時,整理成其他項。q步驟四:柏拉圖分析圖製作 (MS Excel)q步驟五:分析By TP Plant Ziv Hsia使用使用MS Excel製作柏拉圖製作柏拉圖 1繪圖By TP Plant Ziv Hsia使用使用MS Excel製作柏拉圖製作柏拉圖 2選取“自訂類型” 之 “雙軸折線圖加直條圖”By TP Plant Ziv Hsia使用使用MS Excel製作柏拉圖製作柏拉圖 5填入基本資料或說明By TP Plant Ziv Hsia使用使用MS Excel製作柏拉圖製作柏拉圖 6By TP Plant Ziv Hsia使用使用MS Excel製作柏拉圖製作柏拉圖 7-1將圖型微調By TP Plant Ziv Hsia使用使用MS Excel製作柏拉圖製作柏拉圖 7-2100%所有項目累積和縱軸最大值:累積和,100%By TP Plant Ziv Hsia使用使用MS Excel製作柏拉圖製作柏拉圖 8By TP Plant Ziv Hsia使用使用MS Excel製作柏拉圖製作柏拉圖 9顯示各數據點之數值By TP Plant Ziv Hsia使用使用MS Excel製作柏拉圖製作柏拉圖 10製程:DIP A 線製圖人:小A日期: WW30.填入柏拉圖製作之基本資料By TP Plant Ziv Hsia製程:DIP A 線製圖人:小A日期: WW30By TP Plant Ziv Hsia好的柏拉圖要件好的柏拉圖要件q圖表名稱是否有意義圖表名稱是否有意義qX,Y軸座標名稱軸座標名稱,刻度是否明確刻度是否明確q每個條圖之間是否有間距每個條圖之間是否有間距q第一個直方條和累積百分比曲線是否連接第一個直方條和累積百分比曲線是否連接q各點資料標籤是否清晰各點資料標籤是否清晰q正確、一致、簡潔正確、一致、簡潔(Correct,Consistent, Concise)By TP Plant Ziv Hsia(五五)管制圖管制圖 Control Chart管制圖簡介管制圖簡介.管制圖為Shewhart博士於1924年發明。 管制圖為一種圖形表示的工具，用以顯示從樣本樣本中量測或計算所得之品質特性品質特性。管制圖不僅能將數值以曲線表示，觀察其變化之趨勢，並可透過它即時即時判定製程是否有發生異常的趨勢是否有發生異常的趨勢或已發生異常已發生異常。By TP Plant Ziv Hsia管制圖管制圖 ?管制圖範例管制圖範例 - Chart異常點異常點Out-of-Control(歷史資料歷史資料)平平均值均值管制上限管制上限(UCL): +3 管制下限管制下限(LCL): -3 樣本平均值樣本平均值中心線中心線(CL):By TP Plant Ziv Hsia管制圖觀念管制圖觀念 基本篇基本篇q平均值平均值 :所有數值的總和除以此群資料的總數的值所有數值的總和除以此群資料的總數的值 (詳見小學課本第九冊詳見小學課本第九冊) . exq全距全距 R :群體中最大與最小數值的差距群體中最大與最小數值的差距 . 非常易於計算非常易於計算. exq母體母體, PopulationN母體平均值母體平均值u所有可能的取樣結果總稱。Example骰子、全校數學成績q樣本樣本, Samplen樣本平均值樣本平均值由母體中隨機抽取的小部份數量。Exampleq機遇原因機遇原因 :不可避免、非人為、不易控制之原因q非機遇原因非機遇原因 :可避免、人為、可控制之原因By TP Plant Ziv Hsia管制圖觀念管制圖觀念 進階篇進階篇q母體變異數 : q母體變異數的公式(x-u)為何要平方? (與中心值的距離)q母體變異數的大小與製程能力的關係為何? (變異大不穩定.)q母體變異數可以互相比較嗎? (只要母體相同例如)到中心點的距離到中心點的距離將距離平均將距離平均 (N=母體總個數母體總個數)母體平均值母體平均值By TP Plant Ziv Hsia樣本變異數與樣本標準差樣本變異數與樣本標準差q樣本變異數計算公式為q樣本標準差樣本標準差計算公式為計算公式為q為什麼要用樣本變異數?q為何要除以(n-1)而非(n)? (樣本v.s母體 +不偏)q為何以“s”為名? (Standard Deviation)q為何要減 而非 ? (樣本v.s母體)注意注意現實生活中，大部分現實生活中，大部分的情況下，我們都用的情況下，我們都用“樣本變異數樣本變異數”來估來估計計“母體變異數母體變異數” Why?By TP Plant Ziv Hsia變異數、標準差以及全距變異數、標準差以及全距 Rq樣本標準差 :樣本變異數開根號即為樣本標準差q標準差與全距的R關係為何? (標準差近似於全距)q為何管制圖要管制全距R而不管制標準差或是變異數? (全距的優點?)By TP Plant Ziv Hsia管制圖觀念管制圖觀念 高手篇高手篇q中心線(CentralLine):母體(歷史資料)的平均值q上管制界線(UpperControlLimit)及下管制界限(LowerControlLimit):這兩條管制界線皆位於離中心線上、下3個標準差的位置，表示其容許之管制範圍。q異常判定的標準管制圖管制非機遇性的原因管制圖管制非機遇性的原因1.超出管制界線非機遇原因2.發現異常趨勢非機遇原因By TP Plant Ziv Hsia管制圖的目的管制圖的目的1. 1.維持維持製程在穩定狀態中製程在穩定狀態中2. 2.即時即時找出非機遇原因找出非機遇原因異常趨勢、異常發生異常趨勢、異常發生3. 3.消弭問題，消弭問題，立即改善立即改善4. 4.重複此一循環，重複此一循環，持續監控持續監控異常趨勢異常趨勢Ex: 連續五點上升連續五點上升異常發生異常發生By TP Plant Ziv Hsia依數據性質來分類:q計量值管制圖計量值管制圖(Control Charts for Variables) 數據由量具實際量測而得,數值為連續性連續性 !的Chartq計數值管制圖計數值管制圖(Control Charts for Attributes) 數據由單位計數而得,數值為離散性離散性 !的CChart(ex:c一單位時間內的缺點數)管制圖的種類管制圖的種類By TP Plant Ziv Hsia管制圖與管制圖與 ASUSTekqASUSTek SPC 線上管制系統 c-Chart explain the key item in this exampleqhttp:/sfisinfo.asus.com.tw/report/0.51.51.02By TP Plant Ziv Hsia(六六)特性要因圖特性要因圖 - -Characteristic Diagram特性要因圖是管理、改善工作所不可欠缺的品管七大手法之一，因其狀似魚骨特別為它取名魚骨圖狀似魚骨特別為它取名魚骨圖。因為其為日本東京大學石川教授所提出，有人稱之為石川圖石川圖。所謂特性要因圖，係指整理特性(結果)，以及可能對之造成影響的要因(原因)的關連性，用狀似魚骨的圖形，有系統地彙集而成的。By TP Plant Ziv HsiaBy TP Plant Ziv Hsia特性特性-Characteristic何謂特性何謂特性? 特性是指工作的結果或是工程產生的結果。就是問題啦就是問題啦.何謂要因何謂要因?所謂要因是指，對結果結果(特性特性)造成影響，而被舉出來的原因造成影響，而被舉出來的原因一般而言在製造部門中特性與產品品質的差距有關的話，通常起因於5M的差別，因此大骨的要因最好用5M檢討，但是也不必拘泥於此，所謂5M 是指。Man:人(作業者)。Machine:機(機器、設備裝置)Material:料(材料零件)Method:法(作業方法)Measurement:量測(作業環境與測量方式)By TP Plant Ziv Hsia如何做一個好的魚骨圖如何做一個好的魚骨圖骨骼強健骨骼強健 正確的魚頭正確的魚頭(太大太大?太小太小?)+明顯的主骨明顯的主骨+完整的大骨完整的大骨(人人,機機,料料,法法,量測量測)料料機機人人量測量測法法正確的正確的問題問題By TP Plant Ziv Hsia你的邏輯思考正確嗎你的邏輯思考正確嗎 ?機能正常機能正常q你的魚骨是要因要因、現象還是舉例?你問的是Why or What?q每一個大骨都應該是一隻小魚q長在正確的地方機台發生刮、機台發生刮、碰、撞傷碰、撞傷人人服裝不合規定服裝不合規定泰國人泰國人美國人美國人動作不正確動作不正確By TP Plant Ziv Hsia一隻好魚一隻好魚營養豐富營養豐富q至少問到二次因至少問到二次因 小骨小骨q至少兩跟中骨至少兩跟中骨機台發生刮、機台發生刮、碰、撞傷碰、撞傷人人服裝不合規定服裝不合規定動作不正確動作不正確未依未依SOP作業作業新人動作不熟練新人動作不熟練SOP寫錯寫錯看不懂看不懂SOP沒有逞處措施沒有逞處措施中骨中骨小骨小骨By TP Plant Ziv Hsia豐田原則與像話原則豐田原則與像話原則q豐田原則豐田原則:連問五次連問五次Why?why?why?why?why?q像話原則像話原則:你的魚骨圖你的魚骨圖像話嗎像話嗎?SMT零件翻件人機料法料沒架好Feeder供料震動包裝不良碰撞架料碰撞其他供料器故障排除時，首顆零件翻面彈片變形馬達不同步進料軌道異常彈片過髒Tolerance 過大Feeder保養頻率不當彈片厚度不適用料帶未置入靜電槽彈片不良DOE實驗計劃課程範例實驗計劃課程範例By: TP/SMTFoxFox、WillisWillis、KevinKevin、JasonJasonBy TP Plant Ziv Hsia(七七)層別法層別法 Stratification層別法層別法(Stratification) 是一種概念是一種概念其並沒特定的圖形表示，這在七大手法中是較為特別的一種，但其確為品質管制的一種發現不良因素的有效技術 透過數據的分類，尋找事實的真正原因透過數據的分類，尋找事實的真正原因分開觀察並蒐集資料按照特性按照特性加以分門別類，以找出其間的差異差異前面的六種手法都是層別法的一種表現方式前面的六種手法都是層別法的一種表現方式前面的六種手法，其實都已經包含了層別法的觀念By TP Plant Ziv Hsia層別法的步驟層別法的步驟 (1/2) 1.確定使用層別法的目的確定使用層別法的目的做某件事之前，必須了解因何目的而做？為何這樣做？好處在那兒?在使用層別法之前，首要即是確定為何種目的，使用何種層別；為了評定作業員的績效、生產線的效率、還是分析不良原因等。2.層別的項目層別的項目一般影響品質特性的原因包括時間、原料、機器設備、作業方法與作業的人員等。所以，我們可依下列的例子來做層別:By TP Plant Ziv Hsia 區 分 項 目時 間 年、季、月、日、上下午、作業時間別等組 織 工廠、部門、組等原 料 製造商、供應商、產地性質、形狀、批量、成份、尺寸等環境/氣候 溫度、濕度、壓力、風向、噪音、光度等設 備 製造商、供應商、新舊、機種、用途等 員 工 職位、性別、年齡、經歷、薪資、教育程度等銷 售 固定/一般客戶、市場、運送方式等作業方法 方法、步驟、自動/手動等商 品 設計師、價格、庫存、名稱等量 測 方法、器具、人員、場所等層別項目的實例層別項目的實例By TP Plant Ziv Hsia3. 收集與整理數據收集與整理數據使用表單如記錄卡或是查檢表的方式，委託有關人員收集欲實施層別法的項目資料。但是，所收集到的資料並非完全都符合需要的。因此，必須將所收集到的資料數據整理，或對於不足的資料加以補充。4. 分析、比較與檢定分析、比較與檢定層別法可以用來比較各個項目，所以各個項目的優劣一目了然，因此可以簡易判別出異常的原因，或其他所欲探求的事項。層別法的步驟層別法的步驟 (2/2)By TP Plant Ziv Hsia層別法的實兵操演層別法的實兵操演誰是兇手誰是兇手?材料A机械甲材料B机械乙材料B机械乙材料A机械甲制品規格下界 規格上界B+乙A+乙B+甲A+甲產品規格產品規格發生異常發生異常層別原因層別原因By TP Plant Ziv Hsia以特性要因圖來做層別法以特性要因圖來做層別法DOE實驗計劃課程範例實驗計劃課程範例By:QA James Lin(林耿樟) ME Chinyuan Chang(張欽淵) PD1 Colin Tang(唐仕伀) PE Frederic_Chen(陳金裕) T/S Jacky Chou(周銘哲) By TP Plant Ziv Hsia層別法在其他手法的應用層別法在其他手法的應用q管制圖?q散佈圖?q直方圖?q柏拉圖?qBy TP Plant Ziv HsiaQC七大手法與七大手法與 PDCA-看起來有什麼不一樣嗎看起來有什麼不一樣嗎看起來有什麼不一樣嗎看起來有什麼不一樣嗎By TP Plant Ziv Hsia手法僅是解決問題的 工具 而非 目的！搞清楚問題再開始.By TP Plant Ziv Hsia參考資料參考資料qQC七大手法七大手法-桃園廠桃園廠QA訓練資料訓練資料 -TY_plant Vinota 熱情提供熱情提供q品管七大手法品管七大手法-台北廠台北廠QA訓練資料訓練資料 -陳季良陳季良 提供提供qQC七大手法七大手法-台北廠台北廠QA訓練資料訓練資料 - 陳季良陳季良 提供提供q專題報告專題報告-台北廠台北廠ME訓練資料訓練資料 - 李佳璋李佳璋q如何製作明確的柏拉圖如何製作明確的柏拉圖-台北廠台北廠QA訓練資料訓練資料 - 周業煜周業煜qASUSTek TP_Plant SPC Introduction-台北廠台北廠QA訓練資料訓練資料 - 夏夏宏碩、周業煜、鍾惠存、莊盛全宏碩、周業煜、鍾惠存、莊盛全q如何有效改善電阻類零件之翻件如何有效改善電阻類零件之翻件-台北廠台北廠SMT DOE實驗計劃實驗計劃- Fox、Willis、Kevin、Jasonq轉印轉印Label良率提昇良率提昇-台北廠台北廠SMT DOE實驗計劃實驗計劃 - 林耿樟等林耿樟等q樂透研究院樂透研究院-http:/lotto.arclink.com.tw/q華碩華碩SFIS系統系統 - http:/sfisinfo.asus.com.tw/report/By TP Plant Ziv Hsia Q&A謝謝大家敬請期待其他敬請期待其他SPC 課程課程