1、QC七大手法Define Measure Analyze Improve ControlQC七大手法的內容七大手法之一：查檢表七大手法之二：柏拉圖七大手法之三：魚骨圖七大手法之四：層別法七大手法之五：直方圖七大手法之六：控制圖七大手法之七：散佈圖QC七大手法口決魚骨追緣由查檢集數據柏拉抓重點直方顯分布散佈看相關控制找異常層別作解析1.查檢表 (Check sheet) 查檢表就是一種為了便於搜集數據，運用簡單記號填記予以統計整理，並作進一步分析或作為核對、檢查之用而設計的一種表格或圖表。查檢表的種類：1).記錄用查檢表：目的在搜集數據型的資料，做進一步統 計整理用。2).點檢用查檢表：目的主要

2、在檢查事物。機械.等的運作 狀況，或檢查問題用。 一.查檢表制造Step 1.決定所要蒐集的數據及希望把握的項目Step 2.決定查檢表的格式Step 3.決定記錄方式Step 4.決定蒐集數據的方法留意：查檢表的格式及內容，要讓運用者最方便運用及最易記錄為最高原則。2.查檢表的製作步驟明確目的-將來要能提出改善對策數據,因之必需把握現 狀解析,與運用目的相配合。目的:改善產線外觀不良 (2) 解決查檢項目-從特性要因圖圈選的46項決定之。(3)選定:膠帶破損/殘膠/沾髒/pin針沾髒/CONN損壞五項做為查 檢 項目。(4) 決定檢驗方式-全檢、抽檢 檢驗方式:全檢(5) 決定查檢方式-查檢

3、基準、查檢數量、查檢時間與期間、 查檢對象之決定、並決定搜集者、記錄符號。3.記錄用查檢表的製作案例 明確目的-將需求點檢之項目進行匯總。(2) 確定格式。(3) 決定點檢方式-點檢時間與期間、點檢對象之決定、並決 定搜集者、記錄符號等。4.點檢用查檢表的製作案例a.數據搜集完成應馬上運用,首先觀察整體數據能否代表某些 事實?b.數據能否集中在某些項目或各項目之間有否差異?c.能否因時間的經過而產生變化?d.另外也要特別留意週期性變化的特殊情況e.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.5.查檢表的運用二.柏拉圖 (Pareto Diagram)制造 1897

4、年，意大利經濟學家V pareto 巴雷托,18481923年在分析社會經濟構造時發現一個規律，這個規律就是80%的社會財富掌握在20%的人手中，后被稱為“柏拉法那么。 1907年，美國經濟學家勞倫茲Lorenz運用累積分配曲線描畫了柏拉圖法那么，被稱為“勞倫茲曲線1930年后，品管泰斗，美國品管專家朱蘭博士將勞倫茲曲線運用到質量管理上。 二十世紀60世紀年代，日本品管巨匠石川馨在推行他本人發明的QCC品管圈時運用了柏拉圖，從而成為品管七大手法之一。 根據搜集的數據，以不良緣由、不良情況、不良發生的位置 分類；計算各工程所占的比例按大小順序陳列，再加上累積值的 圖形。 按照累計的百分數可以將各

5、項分成三類： 080%為A類，顯然是主要問題點； 8090%為B類，是次要要素； 90100%為C類，是普通要素。 柏拉圖可以協助我們找出關鍵的問題，抓住重要的少數及有用的多數，適用于計數值統計，也有人稱其為ABC圖，又由于柏拉圖的陳列是依大小順序，故又稱陳列圖。 1.柏拉圖的定義 柏拉圖繪制留意要點： 1 柏拉圖有兩個縱坐標，左側坐標普通表示數量或金額，右側面縱坐標普通表示數量或金額累積的百分比。 2 柏拉圖橫坐標普通表示檢查工程，按影響程度大小，從左到右依次陳列。 3 繪制柏拉圖時，按各工程數量或金額出現的頻數，對應左側縱坐標畫出直方形，將各工程出現的累計頻率，對應右側縱坐標描出點子，并將

6、這些點子按順序連成光滑曲線。2.柏拉圖的制造步驟1：搜集數據 品管部將上個月的OQC的抽檢不良作出統計，其中抽樣2800pcs，總不良數為148pcs，其中不良數為：3.柏拉圖繪制步驟序號不良工程不良數不良總數百分比1CONN沾髒5335.8%2沾膠106.8%3拉帶損傷53.4%4膠帶損傷128.1%5尺寸3624.3%6CONN劃傷74.7%7電測不良2215%8其它31.9%合計148100%制表：XX XX 統計日期：2006年9月1日8月份OQC抽檢不良統計表8月份OQC抽檢不良統計表序號不良工程不良數不良總數(%)累積百分比%1CONN沾髒5335.8%35.8%2尺寸3624.3

7、%60.1%3電測不良2215%75.1%4膠帶損傷128.1%83.2%5沾膠106.8%90%6CONN劃傷74.7%94.7%7拉帶損傷53.4%98.1%8其它31.9%100%合計148100%步驟2：把分類好的數據進展匯總，由多到少進展排序，并 計算累計百分比。步驟3：繪制橫軸與縱軸刻度。1 畫出橫軸與縱軸，橫軸表示不良工程，左邊縱軸表示不良數，右邊縱軸表示不良率。2左邊縱軸最高刻度是不良總數148PCS，右邊縱軸最高刻度是 不良率100%。3左邊的縱軸最高刻度與右邊縱軸最高刻度是一條程度線。0102030405060708090100110120130140沾髒尺寸電測膠帶沾膠劃

8、傷損傷其它0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%步驟4：繪制柏拉圖 1 在左縱軸與橫軸區域間找出坐標點，共7個坐標點。 2 將各不良工程畫出坐標，也就是柱狀圖。0102030405060708090100110120130140沾髒尺寸電測膠帶沾膠劃傷損傷其它0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%不良工程累計百分比步驟5：繪制累積曲線1 針對累積不良率在右縱軸與橫軸區域間找出坐標點， 共7點。2 用折線將7個點銜接。0102030405060708090100110120130140沾髒尺寸電測膠帶沾膠劃傷損傷其它0%10%20%30%4

9、0%50%60%70%80%90%100%不良工程累計百分比98.10%83.20%90%94.70%75.10%60.10%35.80%100%步驟6：分析柏拉圖 1 從以上柏拉圖可以看出，沾髒，尺寸,電測不良是總不良率比率的75.1%,這三項是9月份重點改善的工程，建議用因果圖對這三項不良緣由進展分析。 2應確定工程改善責任人及完成期限，在9月份把沾髒，尺寸,電測不良比例降下來。 2006年5月,xx退貨不良品共310pcs,經過測試分析後,不良的分布如下:4.案例分析繪制柏拉圖:柏拉圖分析: 從柏拉圖上可以看出,線材在A端CONN邊緣折傷,CONN沾髒和復測OK占總不良的92.26%.這

10、三項是重點改善的項目,特別是A端CONN邊緣折傷的占了總不良的40%. 建議由品管部、工程部、制造部組成分析小組，運用因果圖對以上三個工程進展分析,找出真正的緣由。三.魚骨圖 (Characteristic Diagram) 日本品管權威石川馨博士在1952年發明，又稱石川圖，亦叫魚骨圖、因果圖或特性要因圖，由于它外籠一致尾魚的骨架而得名. 魚頭是問題，其目的是要找出呵斥此一問題的能夠緣由。問題的發生，必然有其內外因，緣由的存在，又必會產生變異的結果，就是說，緣由與結果之間一定存在因果關系。 管理者可將影響產品或效力質量的諸多緣由一一找出，并繪魚骨圖，使人一目了然，經過魚骨圖，可使繪制小組遭到

11、一身臨其境的教育，同時，也是一種討論問題的捷徑，這對我們的管理是大有協助的。 特征 要因 要因 要因 要因 特性要因圖對於結果特性與緣由要因間或所期望的效果特性與對策間關係，以箭頭連結，詳細分析緣由或對策的一種圖形，稱特性要因圖。用來說明品質特性及影響品質之主要要素與次要要素三者之間的關係，其形狀像魚骨的分佈，故又稱魚骨圖。此圖為品管圈創始人石川馨博士所提倡，故也稱石川圖。且其作用在闡名緣由與結果間的關係，所以又稱因果圖。 1 追求緣由型：追求問題，進而找其緣由，以因果圖表示結果特性與緣由要因間的關系，如“消費效率為什么這么低？因果圖可分為追求緣由型和追求對策型兩種:2 追求對策型魚骨圖反轉：

12、問題如何防止、目的如何達成等的對策?1.特性要因圖製作註意事項1. 繪制因果圖應留意的事項： 1). 要集合全員的知識與閱歷。 2).重點在處理問題，并依5W2H的方法逐項列出。繪制要因圖時，重點先放在“為什么會發生這種緣由、結果，分析后要提出對策時那么放在“如何才干處理，并依5W2H的方法逐項列出。 why為何必要？對象 What 目的為何？目的 Where 在何處做？場所 When 何時做？順序 Who誰來做？人 How 什么方法？手段. How much破費多少？費用 3).緣由解析-愈細愈好，愈細那么更能找出關鍵或處理問題的方法。 4).質量特性的決議-以現場問題來思索。 1. 成立魚

13、骨圖分析小組，36個人為佳，最好是各部門的 代表。 2. 寫緣由或對策的問題點： 3. 因果圖繪制后,經討論后決議要因, 并用紅筆圈出最可 能發生的要因.2.特性要因圖製作步驟人機料法為甚麼齒輪尺寸變異添加主骨小骨中骨3.畫出干線主骨、中骨、小骨確定艱苦緣由: 與會人員運用腦力激蕩法，熱烈討論，根據艱苦緣由進展分析，找出中緣由或小緣由繪至魚骨圖中。 在一 群體中，為了深化分析內部狀況，而設立一個將母體分割開來的方法或條件，稱為層別法。在品質管理中，主要是對各種條件下所產生的問題及緣由做分析。 普通常用的區分方式是以4M1E來加以區分。 當然，亦可採用任何認為有意義的區分方式。 4M1E：人(M

14、AN)、機械(MACHINE)、資料(MATERIAL)、方法(METHOD)、環境(ENVIRONMENT)四.層別法(Stratification)1.定義管理任務上也應該活用層別法，例如在做營業分析時，如下例：2.1 時間的層別 小時別、日期別、週別、月別、季節別.等. 例 : 製程中溫度的管理就常以每小時來層別.2.2 作業員的層別班別、操作法別、熟練度別、年齡別、性別、教育程度別.等. 例 : A班及B班的完廢品品質層別. 2.層別的對象與項目2.3 機械、設備的層別場所別、機型別 、年代別 、工具別 、 編號別、速度別.等. 例 : 不同機型生產一樣產品以機型別來分析其不良率. 2

15、.4 作業條件的層別 溫度別、 濕度別、壓力別 、天氣別 、 作業時間別、作業 方法別 、測定器別.等. 例 : 對溫度敏感的作業現場所應記錄其溫濕度,以便溫濕度 變化時能層別比較.2.5 原資料的層別 供應者別、 群體批別、製造廠別 、產地別 、材質別、 大小類別、貯藏期間別、成分別. 等. 例 : 同一廠商供應的原資料也應做好批號別,領用時均能 加以層別,以便了解各批原料的品質, 甚至不良發生時更 能迅速採取應急措施,使損失達最小的程度.2.6 測定的層別 測定器別、測定者別、測定方法別.等.2.7 檢查的層別 檢查員別、檢查場所別、檢查方法.等.2.8 其他 良品與不良品別、包裝別、搬運

16、方法別.等.層別法可單獨運用，且可捕捉到問題點。 層別法也可與其它QC手法結合運用，且效果更佳，如與柏拉 圖同時運用，既可將某一主題的數據層別清楚，也可找到關 鍵或重要的問題，抓住重要的少數和有用的多數。 2. 層別法必需建立在數據的根底上，沒有數據，層別法無從談 起。3. 層別的對象具有可比性，最好在一樣條件類似條件或不同條 件下進展層別，更容易發現問題點。好像一班組消費不同的 產品，對不同產品進展層別分析，可以發現產品存在的質量 問題。3.層別法的運用1. 確定研討的主題，如 中國各行業的收入程度？ 工廠各班組的績效？ 不同產品之報廢數量？ 某學校學生考試成果？ 深圳、廣州、北京、上海、大

17、連、東莞、 昆山居民消費指數？ 4.層別法的實施步驟 2. 設計搜集數據的表格 應將主題的一切工程設計在表格中； 最好有合計欄目，以便了解整體情況； 應有表格稱號、制表人、搜集時間、搜集地點、搜集方式等； 編制的表格要簡約、適用、便于記錄。3. 搜集數據數據的真實性/數據的及時性/數據的代表性4. 分層比較 對這些的數據從各個方面進展分層比較，找出其中的差別， 確定改善的工程。一.2006年上半年客戶關于外被破裂與GB短路埋怨與退貨匯總：5.案例分析二.從以上圖表可以看到: 從不良現象層別看: 從2006年1月-2006年6月,因外被破裂導致客戶埋怨共2次,客退 1次;因GB短路導致客退3次,

18、客訴無;外被破皮/GB短路導致客退 1次,客訴無. 從客戶層別分: 從2006年1月-2006年6月A共3次埋怨;B 2次;C 1次;D 1次.一、何謂直方圖? 直方圖就是將所搜集的數據.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.五.直方圖(Histogram)二、直方圖的製作步驟: 1.搜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.製作直方圖三、直方圖名詞解釋1.求全距:在一切數據

19、中的最大值與最小值的差.2.決定組數 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; 組數過過多,雖然表列詳細,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, 普通對數據之分組可參考下表:數據數組數50100610100250712250個以上10203.組距 組距=全距/組數 組距一股取5,10或2的倍數4.決定各組之上下組界 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

20、的上組界 其他以此類推5.計算各組的組中點 各組的組中點=下組距+組距/26.作次數分配表 一切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.7.以橫軸表示各組的組中點,從軸表示次數,繪出直方圖.四、直方圖案列 某電纜廠有兩臺生產設備,最近,經常有不符合規格值(210g)異常產品發生,今就A,B兩臺設備分別測定50批產品,請解析並回答以下回題: 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A設備 B設備2017916816518315614816515216116818818417017216715015013612316918217718615

21、0161162170139162179160185180163132119157157163187169194178176157158165164173173177167166179150166144157162176183163175161172170137169153167174172184188177155160152156154173171162167160151163158146165169176155170153142169148155搜集數據如下:解:1. 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

22、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作次數分配表序號組界組中點全體A設備B設備次數次數次數1118.5126.5122.5222126.5134.5130.5113134.5142.5138.5444142.5150.5146.58175150.5158.5154.5172156158.5166.5162.5218137166.5174.5170.5231678174.5182.5178.5141319182.5190.5186.59910190.5198.5194.511合計1005050SL=SU=

23、210一切設備直方圖製作A設備直方圖製作SL=SU=210SU=210SL=B設備直方圖製作項目全體A設備B設備形狀稍偏左正常稍偏左分佈中心與規格中心值相比較,稍為偏左,若變動大,則有超出規格下限全部在規格界限內,沒有不良品出現分佈中心與規格中心值相比較,稍為偏左,若變動大,則有超出規格下限的可能B設備可能發生超出規格下限的可能,因此,有必要加以改善,使數據平均值右移到規格中心.A設備若能使CP值再小,則將更好.結論五、如何依據圖案的分佈狀態判斷1.如圖中顯示中間高,兩邊低,有集中的趨勢,表示規格.分量等計量值的相關特性都處於平安的狀態之下,製品工程狀況良好.如下圖所示:2.如圖中顯示缺齒形圖

24、案,圖形的柱形高低不一呈現缺齒狀態,這 種情形普通就來大都是製作直方圖的方法或數據搜集(測量)方 法不正確所產生.如下圖所示:3.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 規格值無法獲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能否可接受;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: 4.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,因測定值受不同的緣由影響,應予層別后再作直方圖. 5.離散型，測定有錯誤,工程調節錯吳或運用不同原材所引起,一定有異常原存在,只需去除,即可制造出合規格的制品6.高原型

25、，不同平均值的分配混合在一同,應層別之后再作直 方圖五、與規格值或標準值作比較1.符合規格 A.理想型:制品良好,才干足夠.制程才干在規格界限內,且平均值 與規格中心一致,平均值加減4倍標準差為規格界限,制程稍有變 大或變小都不會超過規格值是一種最理想的直方圖.B.一則無餘裕:制品偏向一邊,而另一邊有餘裕很多,假設製程再 變大(或變小),很能夠會有不良發生,必須設法使製程中心值 與規格中心值吻合才好.C.兩側無餘裕:制品的最小值均在規格內,但都在規格上下兩端內,且其中心值與規格中心值吻合,雖沒有不良發生,但假設製程稍有變動,說會有不良品發生之危險,要設法提高製程的精度才好. 2.不符合規格 A

26、.平均值偏左(或偏右) 假設平均值偏向規格下限並伸展至規格下限左邊,或偏向規格 上限伸展到規格上限的右邊,但製程呈常態分配,此即表示平均 位置的偏向,應對固定的設備,機器,緣由等方向去清查.上限下限B.分散度過大:實際製程的最大值與最小值均超過規格值,有不良 品發生(斜線規格),表示標準差太大,制程才干缺乏,應針對人 員,方法等方向去清查,要設法使產品的變異縮小,或是規格訂 的太嚴,應放寬規格.下限上限C.表示製程之生產完全沒有按照規格去考慮,或規格訂得不合理,根本無法達到規格.下限上限六.散佈圖(Scatter Diagram)一、散佈圖定義 分布圖是用來表示一組成對的數據之間能否有相關性的

27、一種圖表。這種成對的數據或許是特性要因、特性特性、要因要因的關系。 將因果圖關系所對應變化的數據分別描畫在軸標系上，以掌握兩個變量之間能否相關及相關的程度如何，也有人稱之為“分布圖、“相關圖。 二、散佈圖分類 分布圖普通有以下六種，分別是：正相關;弱正相關;負相關 ;非顯著性負相關;不相關;曲線相關. 1).在圖中當X添加,Y也添加,也就是表示緣由與結果有相對的 正相關,如下圖所示:XY02).散佈圖點的分佈較廣但是有向上的傾向,這個時候X添加,一 般Y也會添加,但非相對性,也就是就X除了受Y的要素影響外, 能夠還有其他要素影響著X,有必要進行其他要因再調查,這 種形態叫做似有正相關稱為弱正相

28、關XY0Y0X3).當X添加,Y反而減少,而且形態呈現不斷線發展的現象,這 叫做完全負相關.如下圖所示:4).當X添加,Y減少的幅度不是很明顯,這時的X除了受Y的影響外, 尚有其他要素影響X,這種形態叫作非顯著性負相關,如下圖所 示:Y0X5).假設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:Y0X6.假設X增大,Y也隨之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而開始 減少,因此產生散佈圖點的分佈有曲線傾向的形態,稱為曲線 相關,如下圖所示:Y0X三、散佈圖製作1確定要調查的兩個變量，搜集相關的最新數據，至

29、少個 以上。2找出兩個變量的最大值與最小值，將兩個變量描入軸與 軸。3將相對應的兩個變量，以點的方式標上坐標系。4.記入圖名、制造者、制造時間等工程。5判讀分布圖的相關性與相關程度。為確認馬達延續運轉之后，速度能否發生改動，經實驗獲得以下數據。時間 速度 時間 速度 時間 速度 時間 速度 時間 速度 1 330 7 325 13 250 19 210 25 171 2 320 8 285 14 244 20 204 26 165 3 308 9 300 15 237 21 197 27 159 4 311 10 270 16 231 22 191 28 151 5 304 11 264 17

30、 225 23 185 29 145 6 297 12 257 18 218 24 178 30 133 四.運用散佈圖時應留意事項:留意能否有異常點的存在：亦即該點和其他點相距很遠。能否有假相關：雖然數據顯示具相關性，但是亦有其他文獻或經驗認為此二者不具相關性，此時需在深化探討。能否有必要加以層別：亦即由數據看是具有相關，但將數據分群後卻發現不相關，反之亦然。因此一個相關與否的散佈圖需求放入單純必要的數據。東南亞某地域的投資率與失業率的關系序號 年度 投資率 失業率 序號 年度 投資率 失業率 1 1970年 35% 1.82% 17 1986年 24% 3.32% 2 1971年 32%

31、2.25% 18 1987年 24% 3.48% 3 1972年 40% 1.89% 19 1988年 22% 3.59% 4 1973年 34% 1.95% 20 1989年 20% 3.68% 5 1974年 31% 1.73% 21 1990年 20% 3.92% 6 1975年 28% 1.82% 22 1991年 18% 4.01% 7 1976年 29% 2.06% 23 1992年 19% 4.25% 8 1977年 27% 2.70% 24 1993年 17% 4.37% 9 1978年 25% 2.82% 25 1994年 15% 4.25% 10 1979年 26% 2.6

32、3% 26 1995年 17% 4.55% 11 1980年 37% 2.13% 27 1996年 15% 4.78% 12 1981年 32% 2.54% 28 1997年 13% 4.98% 13 1982年 26% 2.95% 29 1998年 13% 5.05% 14 1983年 25% 3.02% 30 1999年 12% 5.54% 15 1984年 28% 3.15% 31 2000年 10% 5.94% 16 1985年 27% 3.63% 32 2001年 10% 6.05% 五、散佈圖案列分析控制圖是對過程或制程中各特性值進行測定、記錄、評估和監察過程能否處於控制狀態的一種

33、用統計方法設計的圖，它也叫控制圖。在品質管理中，控制圖是一種以實際產品品質特性與根據過去經驗所判明的制程才干的控制界限比較，而以時間順序用圖形表示者。七. 控制圖(Control Chart)控制圖的分類，控制圖分兩種：計量值控制圖又分X-R平均值及全距控制圖、中位值及全距控制圖、個別值及全距控制圖計數值控制圖又分P百分不良率控制圖、nP不良個數控制圖、C缺點數控制圖計量控制圖適用的狀況是：資料是可量測的，且數據方式是連續性的。計數控制圖則適用於資料大半只能斷定為良或不良，數據不為連續量的狀況，普通常用於外觀檢查。作為控制制程的計量值控制圖,一方面以平均數控制圖控制平均數的變化,以全距控制其變

34、異的情形.本節將介紹平均數與全距控制圖,將就控制圖在制程中的每一步詳加描畫. 計量值控制圖的種類如下:數據名稱管制圖計量值平均數與全距管制圖XR管制圖平均數與標準差管制圖X S管制圖個別值管制圖X管制圖一.計量值控制圖某廠制造全銅棒,為控制其品質,選定內徑為控制項目,並決定以X-R控制圖來控制該制程的內徑量度,並於每小時隨機抽取5個樣本測定,共搜集最近製程之數據125個,將其數據依測定順序及生產時間陳列成25組,每組樣本5個,每組樣數5個,記錄數據如下:樣本組X1X2X3X4X51404038434124042393939342394143404404039424154239424340643

35、41414041743383742418374343354094039424144實例:平均數與全距控制圖樣本組X1X2X3X4X5103941413638114044424039124338394142133840363941143635393839154039403948164246464747173640434143183739403842194037393943204740393640214037404342樣本組X1X2X3X4X5223939394045233133353935244040404142254644414139樣本組12345678各組平均數40.439.84140.

36、441.241.241.239.6全距53434268樣本組1011121314151617各組平均數394140.638.837.441.245.640.6全距55554957樣本組1819202122232425各組平均數39.239.640.440.440.434.640.642.2全距561166827計算如下:X=40.264 R=5.查系數表,當N=5時,D4=2.115,D3=0n2345678910D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78D3000000.080.140.180.22A21.881.020.730.580.480.420.34

37、0.340.31 n2345678910d21.131.692.062.332.532.702.852.973.08系數表CL= =40.264UCL= + =43.4249LCL= - =37.1031A2A2X控制圖上下限:CL= =5.48UCL= =11.5867LCL= =0R控制圖上下限:UCL=43.4CL=40.6LCL=37.10UCL=11.59CL=5.40LCL=0R控制圖分析結論 1.在控制圖中有第16個及第23個樣本組的 點分別超出控制上限及控制下限,表示 制程平均發生變化. 2.R控制圖並無點超出界限或在界限上,表 示制程變異並未增大.數據名稱管制圖計數值不良率管

38、制圖P管制圖不良個數管制圖PN管制圖缺點數管制圖C管制圖單位缺點數管制圖U管制圖二.計數值控制圖 1.何謂計數值? 商品制造的品質評定標準有計量型態,例如:直徑,容量; 然而有些品質特性定義為良品或不良品將更合理.所 謂計數值就是可以計數的數據,如不良品數,缺點數等. 2.計數值控制圖的類型 P控制圖實例運用條件:產品不是良品就是不良品樣品不良率計算公式為: P=標準差公式為: S=上下限計算公式如下:控制上限(ucl): = +3 ( 為平均不良率,n為樣本數) 中心線(cl) : 控制下限(lcl) = -3 假設下限計算結果能夠為負數,因為二項分配並不對稱,且其下限為零,故當控制下限出現

39、小于零的情況,應取0表示.平均不良率應用加權平均數來計算(用不良數總數與全體的樣本總數之比).例: 寶光廠生產的MOUSE用的包裝袋,檢驗其底部能否有破損 即包裝為不良品,取30個樣本,每個樣本數為50個,這些樣 本是在機器每天三班制的連續任務每半小時取一次而得. 樣本數不良數樣本數不良數樣本數不良數1811521102161224221839131223154141472415510151325266121692617715176271288185286910191329810520113010平均不良率P= =0.233(CL)用P當真實過程不合格的估計值,可以計算控制上限和下限,如下:

40、UCL=P+3 =0.412 LCL=P- 3 =0.054計算結果如下:UCL=0.41UCL=0.23UCL=0.05P控制圖如下: 由控制圖中我們可以發現來自樣本12及25的兩點超出控制上限,故制程是在非控制狀態,必須進一步探討能否有異常緣由.分析樣本12得知,在這半小時里,有一批新進的包裝袋被運用,所以這異常的現象是由于新原料參與引起.而在樣本25那半小時,有一個沒有經驗的員工在操作此機器,而使樣本25有這麼高的不良率.針對控制圖進行分析控制圖的選擇數據性質計量值計數值樣本大小N=?數據係不良數或缺點數N=1N2CL性質?N=?管制圖X_XN=25N10缺點數不良數N能否相等?是不是單

41、位大小能否一樣?是XR管制圖RX管制圖管制圖管制圖nC管制圖XXRmp管制圖pn管制圖 控制狀態, 指制程穩定.我們無法知道制程的真正狀態,只能對制程的某種特性值搜集數據,將其繪在控制圖上,由控制圖來觀察制程的狀態.在斷定制程能否處于控制狀態,可利用以下基準:1. 控制圖的點沒有逸出界外.2.點的陳列方法沒有習性,呈隨機現象. 在正常控制的狀態下,控制圖上的點子應是隨機分布,在中心 線的上下方約有同數的點,以中心線近旁為最多,離中心線愈 遠點愈少,且不能夠顯示有規則性或系統性的現象.歸納得到 下面兩種情形: 三.控制圖的判別1.控制圖上的點,大多數集中在中心線附近 ,少數出現在控制界限附近,且為隨機分布.2.普通控制圖上的點,25點中有0點;35點中有 1點以下;100點中有2點以下,超出控制界 限外時,可稱為平安控制狀態. 以上兩點僅是作為一個參考,各位同仁應在實際 中靈活運用.實際分析.3點中有2點在A區ABCCBA連續9點在C區或C區以外ABCCBA連續6點遞增或遞減14點上下交替5點中有4點在B區ABCCBA15點在C區中心線上下ABCCBA8點在中心線兩側,但無一在C區ABCCBA 非隨機控制界限內的斷定 利用點的排法斷定能否處在控制狀態,可依據以下法