品管七大手法之直方图与管制图.pptx

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,品管七大手法,研习班,品管七大手法之直方图与管制图,第1页,直方圖例,NO,組界,組中心點,次數,1,119.5126,122.75,3,2,126132.5,129.25,11,3,132.5139,135.75,10,4,139145.5,142.25,30,5,145.5152,148.75,21,6,152158.5,155.25,11,7,158.5165,161.75,11,8,165171.5,168.25,3,品管七大手法之直方图与管制图,第2页,下限,SL130,上限SL180,品管七大手法之直方图与管制图,第3页,四.怎样依據圖案分佈狀態判斷,1.如圖中顯示中間高,兩邊低,有集中趨勢,表示規格.重量等計量值相關特征都處於安全狀態之下,製品工程狀況良好.以下圖所表示:,品管七大手法之直方图与管制图,第4页,2.如圖中顯示,缺齒形,圖案,圖形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方法或數據搜集(測量)方法不正確所產生.以下圖所表示:,品管七大手法之直方图与管制图,第5页,3.如圖所表示為,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,在品質特征上並沒有問題,不过應檢討尾巴拖長在技術上是否可接收;,例治工具鬆動或磨損也會出現拖尾巴情形.,以下圖所表示:,品管七大手法之直方图与管制图,第6页,4.雙峰型,有兩種分配相混合,比如,兩臺機器或兩種不一样原料,間有差異時,會出現此種情形,因測定值受不一样原因影響,應予層別后再作直方圖.,品管七大手法之直方图与管制图,第7页,5.離散型,測定有錯誤,工程調節錯吳或使用不一样原材所引发,一定有異常原存在,只要去除,即可制造出合規格制品,品管七大手法之直方图与管制图,第8页,6.高原型,不一样平均值分配混合在一起,應層別之后再作直方圖,品管七大手法之直方图与管制图,第9页,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,能力足夠.制程能力在規格界限內,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直方圖.,品管七大手法之直方图与管制图,第10页,B.一則無餘裕:制品偏向一邊,而另一邊有餘裕很多,若製程再變大(或變小),很可能會有不良發生,必須設法使製程中心值與規格中心值吻合才好.,品管七大手法之直方图与管制图,第11页,C.兩側無餘裕:制品最小值均在規格內,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,但若製程稍有變動,說會有不良品發生之危險,要設法提升製程精度才好.,品管七大手法之直方图与管制图,第12页,2.不符合規格,A.平均值偏左(或偏右),假如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右邊,但製程呈常態分配,此即表示平均位置偏差,應對固定設備,機器,原因等方向去追查.,上限,下限,品管七大手法之直方图与管制图,第13页,B.分散度過大:實際製程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,制程能力不足,應針對人員,方法等方向去追查,要設法使產品變異縮小,或是規格訂太嚴,應放寬規格.,下限,上限,品管七大手法之直方图与管制图,第14页,C.表示製程之生產完全沒有依照規格去考慮,或規格訂得不合理,根本無法達到規格.,下限,上限,品管七大手法之直方图与管制图,第15页,六,.直方圖在應用上必須注意事項,1.直方圖可根據由形圖按分佈形狀來觀察製程是否正常.,2.產品規格分佈圖案可與標準規格作比較,有多大差異.,3.是否必要再進一步層別化.,品管七大手法之直方图与管制图,第16页,第八章 管制圖,從每日生產產品線中所測得零亂數據中,找出經常發生和偶然發生事故數據,方便幫助找出問題原因,這就是非依靠管制圖不可.,管制圖分為兩大類,本文每一類舉一例進行講解,品管七大手法之直方图与管制图,第17页,一.計量值管制圖,作為管制制程計量值管制圖,首先以平均數管制圖管制平均數變化,以全距管制其變異情形.本節將介紹平均數與全距管制圖,將就管制圖在制程中每一步詳加描述.,計量值管制圖種類以下:,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,品管七大手法之直方图与管制图,第18页,實例:平均數與全距管制圖,某廠制造全銅棒,為控制其品質,選定內徑為管制項目,並決定以X-R管制圖來管制該制程內徑量度,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排列成25組,每組樣本5個,每組樣數5個,記錄數據以下:,樣本組,X1,X2,X3,X4,X5,1,40,40,38,43,41,2,40,42,39,39,39,3,42,39,41,43,40,4,40,40,39,42,41,5,42,39,42,43,40,6,43,41,41,40,41,7,43,38,37,42,41,8,37,43,43,35,40,9,40,39,42,41,44,品管七大手法之直方图与管制图,第19页,樣本組,X1,X2,X3,X4,X5,10,39,41,41,36,38,11,40,44,42,40,39,12,43,38,39,41,42,13,38,40,36,39,41,14,36,35,39,38,39,15,40,39,40,39,48,16,42,46,46,47,47,17,36,40,43,41,43,18,37,39,40,38,42,19,40,37,39,39,43,20,47,40,39,36,40,21,40,37,40,43,42,品管七大手法之直方图与管制图,第20页,樣本組,X1,X2,X3,X4,X5,22,39,39,39,40,45,23,31,33,35,39,35,24,40,40,40,41,42,25,46,44,41,41,39,樣本組,1,2,3,4,5,6,7,8,各組平均數,40.4,39.8,41,40.4,41.2,41.2,41.2,39.6,全距,5,3,4,3,4,2,6,8,樣本組,10,11,12,13,14,15,16,17,各組平均數,39,41,40.6,38.8,37.4,41.2,45.6,40.6,全距,5,5,5,5,4,9,5,7,品管七大手法之直方图与管制图,第21页,樣本組,18,19,20,21,22,23,24,25,各組平均數,39.2,39.6,40.4,40.4,40.4,34.6,40.6,42.2,全距,5,6,11,6,6,8,2,7,計算以下:,X=40.264 R=5.查系數表,當N=5時,D,4,=2.115,D,3,=0,品管七大手法之直方图与管制图,第22页,X管制圖上下限:,CL=40.264,UCL=+=43.4249,LCL=-=37.1031,品管七大手法之直方图与管制图,第23页,R管制圖上下限:,CL=5.48,UCL=11.5867,LCL=0,品管七大手法之直方图与管制图,第24页,UCL=43.4,CL=40.6,LCL=37.10,品管七大手法之直方图与管制图,第25页,R管制圖,UCL=11.59,CL=5.40,LCL=0,品管七大手法之直方图与管制图,第26页,分析結論,在管制圖中有第16個及第23個樣本組點分別超出管制上限及管制下限,表示制程平均發生變化,而R管制圖並無點超出界限或在界限上,表示制程變異並未增大.,品管七大手法之直方图与管制图,第27页,二.計數值管制圖,1.何謂計數值?,商品制造品質評定標準有計量型態,比如:直徑,容量;然而有些品質特征定義為良品或不良品將更合理.所謂計數值就是能够計數數據,如不良品數,缺點數等.,2.計數值管制圖類型,數據,名稱,管制圖,計數值,不良率管制圖,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,品管七大手法之直方图与管制图,第28页,P管制圖實例,運用條件:,1.產品不是良品就是不良品,2.抽樣放回,3.彼此獨立進行,樣品不良率計算公式為:,P=,標準差公式為:,S=,品管七大手法之直方图与管制图,第29页,上下限計算公式以下:,管制上限(ucl):=+3 (為平均不良率,n為樣本數),中心線(cl):,管制下限(lcl)=-3,假如下限計算結果可能為負數,因為二項分配並不對稱,且其下限為零,故當管制下限出現小于零情況,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樣本總數之比).,品管七大手法之直方图与管制图,第30页,例:寶光廠生產MOUSE用包裝袋,檢驗其底部是否有破損即包裝為不良品,取30個樣本,每個樣本數為50個,這些樣本是在機器天天三班制連續工作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,1,8,11,5,21,10,2,16,12,24,22,18,3,9,13,12,23,15,4,14,14,7,24,15,5,10,15,13,25,26,6,12,16,9,26,17,7,15,17,6,27,12,8,8,18,5,28,6,9,10,19,13,29,8,10,5,20,11,30,10,品管七大手法之直方图与管制图,第31页,計算結果以下:,平均不良率P=0.233(CL),用P當真實過程不合格估計值,能够計算管制上限和下限,以下:,UCL=P+3 =0.412,LCL=P-3 =0.054,品管七大手法之直方图与管制图,第32页,P管制圖以下:,UCL=0.41,UCL=0.23,UCL=0.05,品管七大手法之直方图与管制图,第33页,針對管制圖進行分析,由管制圖中我們能够發現來自樣本,12,及,25,兩點超出管制上限,故制程是在非管制狀態,必須進一步探討是否有異常原因.分析樣本12得知,在這半小時里,有一批新進包裝袋被使用,所以這異常現象是因为新原料加入引发.而在樣本25那半小時,有一個沒有經驗員工在操作此機器,而使樣本25有這麼高不良率.,現在將超出管制界限兩個點刪除掉,重新計算管制界限,管制以后制程,其管制中心線及上.下限為,品管七大手法之直方图与管制图,第34页,不是,管制圖選擇,數據性質,計量值,計數值,樣本大小,N=?,數据係不良數,或缺點數,N=1,N2,CL性質?,N=?,管,制,圖,X,_,X,N=25,N10,缺點數,不良數,N是否相等?,是,不是,單位大小,是否相同?,是,X,R,管,制,圖,R,X,管,制,圖,管,制,圖,管,制,圖,n,C,管,制,圖,X,X,Rm,p,管,制,圖,pn,管,制,圖,品管七大手法之直方图与管制图,第35页,三.管制圖判別,管制狀態,意指制程安定,管制狀態也稱安定狀態.我們無法知道制程真正狀態,只能對制程某種特征值搜集數據,將其繪在管制圖上,由管制圖來觀察制程狀態.在判定制程是否處于管制狀態,可利用以下基準:,1.管制圖點沒有逸出界外.,2.點排列方法沒有習性,呈隨機現象.,在正常管制狀態下,管制圖上點子應是隨機分布,在中心線上下方約有同數點,以中心線近旁為最多,離中心線愈遠點愈少,且不可能顯示有規則性或系統性現象.,歸納得到下面兩種情形:,品管七大手法之直方图与管制图,第36页,1.管制圖上點,大多數集中在中心線附近,少數 出現在管制界限附近,且為隨機分布.,2.普通管制圖上點,25點中有0點;35點中有1點以下;100點中 有2點以下,超出管制界限外時,可稱為安全管制狀態.,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.,品管七大手法之直方图与管制图,第37页,3點中有2點在A區,品管七大手法之直方图与管制图,第38页,連續9點在C區或C區以外,品管七大手法之直方图与管制图,第39页,連續6點遞增或遞減,品管七大手法之直方图与管制图,第40页,14點上下交替,品管七大手法之直方图与管制图,第41页,5點中有4點在B區,品管七大手法之直方图与管制图,第42页,15點在C區中心線上下,品管七大手法之直方图与管制图,第43页,8點在中心線兩側,但無一在C區,品管七大手法之直方图与管制图,第44页,非隨機管制界限內判定,利用點排法判定是否處在管制狀態,可依據以下法則:,1.點在中心線一方連續出現.,2.點在中心線一方出現很多時.,3.點靠近管制界限出現時.,4.點持續上升或下降時.,5.點有周期性變動時.,品管七大手法之直方图与管制图,第45页,連串,連續七點或八點在中心線與管制上限或中心線與管制下限之間型誤關差機率是約為(,),8,=0.0039,在如此小機率竟會出現,可想像有異常原因發生,在中心線上方或下方出現點較多以下:,1.連續11點以上最少有10 點,2.連續14點以上最少有12 點,3.連續17點以上最少有14 點,4.連續20點以上最少有16點,品管七大手法之直方图与管制图,第46页,點子出現在管制界限附近,三倍標準差與二倍標準差間,.,1.連續3點中有2點.,2.連續7點中有3點.,3.連續10點中有4點,管制圖中點趨勢傾向,連續6點以上一直上升或一直下降,趨勢是以向某一個方向連續移動,而趨勢傾向發生有以下可能原因:,1.因为工具磨損或制程中一些成份劣化所造成.,2.人原因造成,如工作者疲勞.,3.季節性原因造成,如氣溫變化.,品管七大手法之直方图与管制图,第47页,管制圖中點趨勢傾向,連續,6,點以上一直上升或一直下降,趨勢是以向某一個方向連續移動,而趨勢傾向發生有以下可能原因:,1.因为工具磨損或制程中一些成份劣化所造成.,2.人原因造成,如工作者疲勞.,3.季節性原因造成,如氣溫變化.,周期性循環變化,管制圖上點,呈現一個周期性循環變化時,應調查以下不良原因:,1.機器開動或關閉,造成溫度或壓力增減.,品管七大手法之直方图与管制图,第48页,2.物料品質受季節或供應商影響.,3.因为周期性預防保養,造成機器性能周期變化表現.,4.因为操作員疲勞及隨后休息造成周期性變化.,5.因为材料機械及化學性質所造成周期性.,品管七大手法之直方图与管制图,第49页,過于集中型,點子大都集中在中心線附近1.5倍標準差間,其型誤差機率是0.0027,假如抽樣選擇不當,可能會造成點子集中在中線附近,比如兩個不一样操作員結是點在同一張圖上.像這種母體混合情形相當普遍.以下是一些造居這種情形可能原因:,1.兩個或兩個以上操作員點在同一張圖上.,2.兩台或兩台以上機器點在同一張圖上.,3.兩家品質差異很大供應商點在同一張圖上.,4.兩台或更多量測設備間差異.,兩條以上生產線制程方法上差異.,品管七大手法之直方图与管制图,第50页,管理不善者,1.人員教育,訓練不足,2.原始設計有錯誤或圖上標示問題等.,3.治具,夾具設計不當或使用不當.,4.不良材料混入制程.,5.未推行標準化活動.,6.測試儀器未加校正與維護.,7.未落實保養工作,上列諸項原因常出在管理制度不善工廠,在 R管制圖呈現大變動,如欲消除此類異常原因,一定要先確定管理制度,推行標準化工作.,品管七大手法之直方图与管制图,第51页,技術不足者,1.機器設計上問題.,2.制程能力不足:材料,機械,作業方法與人員綜合結果無法達到品質要求者.,3.工作環境布置不當.,4.測定儀器測定方法不當.,5.機械設備精度不足.,6.缺乏技術人才.,此諸原因常明顯地表現于二種現象:管制界限很寬,產品品質分散幅度較規格界限為寬.此諸異常原因因为制程能力不足而起,非設法加強制程能力不可.否則制程零件互換性有問題,需經全數選別才能裝配,產品需經全數檢查,才能符合規格要求.,品管七大手法之直方图与管制图,第52页,其它原因者,1,.異質材料突然入侵.,2.日夜班精神上困擾等.,3.工作人員疏忽.,4.未按操作標準作業.,5.機械自然磨損.,6.操作條件突然變化.,7.計算錯誤.,8.操作標準不完備.,9.不隨機抽樣法.,品管七大手法之直方图与管制图,第53页,此諸原因常在管制圖上出現,如有系統可尋,則利用分層方法加以分析;如不規則出現,則易被發現,而给予消除.,品管七大手法之直方图与管制图,第54页,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,品管七大手法之直方图与管制图,第55页,