第一部分QC七大手法.docx

0　成本控制簡介
0.1.成本是怎樣計算的？
談企業管理，如何運用最有限的資源創造最高的價值，一直是經營者最需關切的問題。對於將所投入成本與所得到的效益相比較，以決定投資的價值，經營者心中絕對需要有一把尺，來要求成本最小化和收益最大化，而這需要靠經營者平日養成重視成本的觀念。
所以當要制定一項投資重大決策，你必需先行掌握成本的藍圖，也就是要知道成本如何計算？在此提供一種成本概念的架構：
1. 製造成本：
A.直接成本。
a原材料
b加工成本
c不良品成本
B.間接成本。
a設計
b採購
c廠房拆舊
d電力能源
e管理
2.銷售成本
3.售後服務成本
4.保險成本PL(product liability)
上述的四類加種即為總成本
同時我特別要提醒大家要重視不良率，降低不良率的目標就是追求「零缺點」。現在很多人談到的「6 SIGMA」，所謂的SIGMA指的就是在每一百萬個產品裡，只容許有三點四個缺陷；或是我們所提倡的「PPM」，這也就是說每一百萬個產品中只有一個產品有缺陷。像奇異公司目前正在推動「6 SIGMA」，奇異總裁說如果他們將來落實「6 SIGMA」之後，他們每年大約能夠多賺十億美元。這樣作法同時也是降低成本的好方法。
經營者必須無時無刻將此牢記於心，我相信這是領導人應該具備的一個才能。
0.2.管理者对降低成本的应对对策
1.人员
1-1. 作业规范与品质政策的全员落实
1-2. 理性正视部门内同仁的冲突
1-3. 选用正确适任人选，并予教育训练
1-4. 懂得激励士气，创造卓越，赏罚分明
1-5. 本公司主管的本质及行动要求
1-6. 零灾害预知危险训练，以人为本
2.事
2-1.P-D-C-A的运用
2-2.目视管理、日常管理、目标管理和成本控制
2-3.预见预防及再发防止
2-4.管理者必读与四步教学法
3.物
3-1.采用品管圈手法降低不良的改良改善作业
3-2.用总量管制及以旧换新管控耗材
3-3.明确订定并确实执行耗用的管制，异常追踪
3-4.流向清楚，掌控少量多样短交期管控力度
3-5.JIT实时物料申购的理念
4.机器
4-1.定期保养维护为主，以修为辅，巡检补实
4-2.正确操作，职前全面教育，落实日常保养
4-3.建立合理的维护备品，循环的稼动运作
5.心质
5-1.自我要求根本改变思维，以优质服务为目标.(上为厂商下为客户)
5-2.良好的操作，全力以赴，辛苦工作及经验等都不足以成事，而要班、组、股组织里的每个人必须了解所需要的改革及其理由
5-3.班、组、股组织必须以「客户至上」为其理念，采取团队形式运作，革除西方管理形态固有的内部竞争和冲突
5-4.能体认以厂为家将心比心的心境
5-5.异常反应机制的建立

第一部分 QC七大手法
1.直方图(Histogram)

1.1. 何谓直方图？
将所汇集的数据、特性值或结果值，用一定的范围在横轴上加以分成几个相等的区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱型画出的图形。
1.2. 目的
直方图可以了解产品在规格标准之下分布的型态、制程的中心值与差异的大小等情形。
1.3. 实施步骤
1）汇集数据并且纪录在纸上
汇集数据时对于抽样分布必须特别注意，不可指取某些部份样品，应就全部均匀的加以 抽查。数据的汇集最好在50~100组之间。
2）找出数据中最大值与最小值
将最大值与最小值分别找出，纪录在每行底列，再根据底列的数据找出全体的最大值与最小值。
3）计算全距（R） R＝最大值－最小值
4）决定组数与组距
组数就是直方图柱型数量，组数的计算是根据数量的多寡来决定。可由数据分组数参考表（表1-1），即可决定组数。
数据数
组数
0~50
5~7
50~100
6~10
100~250
7~12
250以上
10~20
另外也可以用公式计算：
公式： 组数（K）＝1＋3.23lg n
组距的计算方式： 组距＝全距÷组数
为了方便计算平均数与标准差，组距通常是2、5或10的倍数。

表1-1
5）决定各组的上组界与下组界
组界的决定由最小一组的下组界为基准以下列公式求出：
最小一组的下组界＝全部数据的最小值－量测值最小位数（一般是1）× 0.5
最小一组的上组界＝最小一组的下组界＋组距
最小二组的下组界＝最小一组的上组界
如此各组依此类推，计算到最大一组的上组界。
6）决定组的中心点
计算方式：（上组界＋下组界）÷ 2 ＝组的中心点
Ⅰ.制作次数分配表
将所有的数据依照数值的大小记入各组的组界内，然后计算各组界的次数。
Ⅱ.制作直方图
以横轴表示测量值的变化，纵轴表示次数，横轴与纵轴取出适当的长度 标上记号，然后将各组的组界分别标示在横轴上，各组次数的多少则用 柱型画在各组距上，柱与柱之间不能有间隙，如此就完成直方图。可在空白处填上主题、规格、平均值、数据来源、日期等资料。
1.4. 注意事项
1）直方图可根据山型图案分布形状来观察制品工程是否正常。
2）产品规格分布图案可与目标、标准规格做比较，看看是否差异过大。
3）是否要再进一步层别化。
1.5. 如何判断山型图案的分布状态

1）常态分配直方图
计量值的相关特性都处于安定的状况下，
制品工程状况良好。
图1-1

2）缺齿型直方图
制作直方图的方法或数据汇集方法不正确所产生的

图1-2

3）绝壁型直方图
当数据全部被检查过或者制程本身也全部检查过

图1-3

4）偏态型直方图
规格值无法取得某依数值以下产生之故

图1-4

5）双峰型直方图
当抽样检查的样品来自不同机器或不同材料时，
便会产生不同的测量值。
图1-5

6）高原型直方图
不同平均值的分配混合在一起所引起的

图1-6

7）离岛型直方图
图形的分布上有异常原因混入

图1-7

1.6. 案例：螺丝钉样本
162
132
145
142
151
146
126
131
132
130
165
150
160
144
147
139
142
129
154
130
137
162
167
158
144
140
130
146
138
142
145
150
146
143
142
141
144
143
144
151
127
145
142
147
142
131
135
134
135
157
125
157
139
153
127
138
156
128
162
140
157
167
120
159
162
127
147
140
160
141
150
142
158
154
159
134
142
146
145
162
147
137
148
170
140
150
144
150
145
160
152
156
140
164
142
148
148
157
151
145
125
132
120
142
127
127
126
128
132
130
165
167
167
170
162
150
156
157
162
162

NO
组界
组中心点
次数
1
119.5~126.0
122.75
2
2
126.0~132.5
129.25
12
3
132.5~139.0
135.75
9
4
139.0~145.5
142.25
31
5
145.5~152.0
148.75
19
6
152.0~158.5
155.25
12
7
158.5~165.0
161.75
11
8
165.0~171.5
168.25
4
合计
100
表1-2
　组中心点
0
5
10
15
20
25
30
次
数
122.75
129.25
135.75
142.25
148.75
155.25
161.75
168.25
（mm）

＝145.5

图1-8
2.查检表(Check List)

2.1. 何谓查检表：
查检表是以简单的统计数据，利用让人容易了解的方式，而作成的图形或表格谓之查检表，亦称为点检表或查核表。
2.2. 查检表的目的：
查检表是用来收集数据或确认作业执行是否确实，只做是非、选择的注记或填入规定之查检记号后加以统计汇整，再利用直方图等手法提供量化分析。
2.3. 查检表的分类：
查检表可依其工作的目的或种类分为下述两种：
1）点检用查检表：在设计时即已定义，只做是非或选择的注记，在于确定作业执行、仪器保养维护实施状况，以防作业疏失或遗漏，例如：汽车定期保养点检表。
2） 用查检表：此类查检表是用来收集资料，应用不良原因和不良项目的记录，由于常用于作业疏失、品质良莠等记录，故又称为改善用查检表。
2.4. 查检表的制作方法：
1） 检用查检表的制作方法：
(1) 列出需要点检的项目。
(2) 考虑非点检不可的项目是什幺？
(3) 有顺序需求时，须注明顺序排列。
(4) 尽可能将机械别、机种别、工程别．．．．等加以层别以利于分析。
2）记录用查检表的制作方法：
(1) 决定所要收集的数据及希望把握的项目。
在决定所要收集的数据时，应由相关人员以过去的经验和知识来决定，尽可能所有人员都参加。
(2) 决定查检表的形式： 查检表的格式要依据所要做分析层别的程度，去设计一种记录和整理都很容易适合自己使用的格式。
(3) 决定记录形式： 记录形式可用常用的棒形记录，一般用的“正”字记录亦可，或是图形记号○、X、Δ等。
(4) 决定收集数据的方法：确定由何人收集、期间多久、检查方法。
2.5. 查检表记载的项目：
制作查检表须符合5W1H的原则。
(1) 标题：目的何在？……………… …..what
(2) 对象、项目：为什幺？……… ……..why
(3) 人员：由谁做？……………… ……..who
(4) 方法：何种方法？………… ………..how
(5) 时间：什幺时间？相隔多久？… …..when
(6) 制程别、检验别：在什幺地方？… ..where
2.6. 查检表制作原则：
1)并非一开始即要求完美，可先行参考他人作法，随时针对需求及目的而作修改，以求尽善尽美。
2)愈简单、易懂、易记录愈好。
3)一目了然，查检的事项应清楚陈述，使作业者在记录问题的同时，即能明了所登记的内容。
4)以Team work的方式，大家集思广益，切记不可遗漏重要项目。
5)设计不会使记录者记录错误的查检表，以免影响日后统计分析。
2.7. 案例：
(1) 点检用查检表的范例：
下例为运用于汽车定期保养之查检表，保养技工可逐项检验，可确保重要之保养项目，不易漏失。
10000KM时定期保养
顾客姓名：　　　　　　　　日　　期：
车牌号码：　　　　　　　　费　　用：
车　　种：　　　　　　　　行驶公里：
　　　　　　　　　　　　　作 业 者：

　　　注：ˇ检查　　○调整　　X更换
□电瓶液量　　　　　□空气滤清器
□水箱　　　　　　　□机油
□胎压　　　　　　　□分电盘盖
□水星塞　　　　　　□化油器
□风扇皮带
ˇ
ˇ
ˇ
ˇ
○
ˇ
X
ˇ
○

表1-3

(2)记录用查检表范例：
下例为应用于直方图之次数分配查检表，由表中可清楚得知量测值之分布状态。
NO
组界
组中心点
查 检
次数
1
119.5-126
122.75

5
2
126-132.5
129.25

10
3
132.5-139
135.75

12
4
139-145.5
142.25

31
5
145.5-152
148.75

23
6
152-158.5
155.25

10
7
158.5-165
161.75

5
8
165-171.5
168.25

1
合 计
97

表1-4

3.柏拉图(Pareto Diagram)

3.1. 何谓柏拉图：
所谓柏拉图是根据所搜集的数据，以不良原因、不良状况、不良发生位置或客户抱怨的种类、安全事故等不同区分标准，找出比率最大的项目或原因并且以所构成的项目依照大小顺序排列，再加上累积值的图形。
3.2. 柏拉图的功能：
掌握问题点、发现原因、效果确认。
从柏拉图中构成比率很容易了解问题的重点和影响的程度，以比例占最多的项目着手进行改善，较为容易获得改善成果。
3.3. 实施步骤：
1） 定不良的分类项目
2） 定数据搜集期间，并且按照分类项目搜集数据
3） 记入图表纸并且依数据大小排列画出柱形
4） 点入累计值并用线连结
5） 记入柏拉图的主题及相关资料
3.4.注意事项：
（1） 柏拉图之横轴是按项目别，依大小顺序由高而低排列，「其它」项排在最后一位。
（2） 柏拉图之柱形图宽度要一致，纵轴与横轴比例为3：2。
（3） 纵轴最高点为总不良数，且所表示之间距应一致。
（4） 次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成「其它」项；其它项不应大于前几项，若大于时应再分析。
（5） 纵轴与横轴可表不下列内容：
Ⅰ.纵轴：
a.品质─不良数、退货数、不良率。
b.时间─维修时间、作业时间、运转时间。
c.金额─销货金额、损失金额、人事费用。
d.安全─灾害件数、故障件数。
e.其它─缺席率、提案件数。
Ⅱ.横轴：
a.现象─不良项目别、位置别、区域别……等。
b.时间─月、周、季、年别……等。
c.设备─机械别、治具别……等。
d.作业者─人别、年龄别、男女别、国别……等。
e.其它─厂商、作业方法……等。
（6） 改善前后之比较时：
a. 改善后，横轴项目别依照出现大小顺序由高而低排列。
b. 前后比较基准应一致，且刻度应相同。
（7） 柏拉图中，连接各项目与结轴对应点之线，各为〝柏拉曲线〞外， 但因各项次之数据分配并非连续分配；所以，其连接线为折线而非 曲线。
3.5.案例：
1）39周LCD制造部二课机贴组PLZ耗损柏拉图层别对比分析
时间
39周
9/24-
10/1
实际良
品数：
129769
不良项目
PLZ报废数
耗损率
影响度
累积影响度
脏污
1061
0.41%
25.94%
25.94%
气泡
793
0.31%
19.39%
45.33%
破裂
630
0.24%
15.40%
60.73%
内污
560
0.22%
13.69%
74.43%
来料不良
533
0.21%
13.03%
87.46%
偏损
513
0.20%
12.54%
100.00%
合计
4090
1.58%

资料来源于MES： 不良率＝不良数/FI良品数*单位用量*100%
图1-9
从MES数据得之本周前6大项PLZ耗损较上周基本没有，本周主要原因是脏污、偏损和来料不
良没有得到改善，至于气泡不良和破裂下周还待持续改善。
2）若以TOUCH PANEL 2000年12月的月报为范例所执行步骤如下
a.决定分类项目：依成检验标准不良项目
b.确定所要的时间范围：12/1 ~12/31
收集期间：12/01 ~ 12/31 总检查数：438
不良项目
不良数
不良PPM
累计不良PPM
影响度%
累计影响度%
牛顿环
83
189000
189000
54.6
54.6
外观脏污
46
105000
294000
30.3
84.9
尺寸不良
11
25000
319000
7.2
82.1
胶污
9
21000
340000
5.9
98.0
刮伤
2
4000
344000
1.3
99.3
刺伤
1
2000
346000
0.7
100
合计
152
346000

100

表1-5 T/P不良统计表
备注： 不良PPM=不良数/总检查数*1000000
累计不良PPM=累计不良数/总检查数*1000000
影响度：不良数/总不良数*100%
累计影响度：累计不良数/总不良数*100%
4.特性要因图(Characteristic Diagram)

4.1. 何谓特性要因图：
鱼骨图可显示
A. 一个结果及其原因之间的关系
B. 一个特性及其因素之间的关系
一个问题的特性(结果)受到一些要因(原因)影响时，我们将这些要因加以整理成为有相互关系且有条理的图形。换言之就是造成某项结果(特性)的诸多原因(要因)，以有系统方式(图形) 来表达结果与原因之间的关系---某项结果的形成，必有其原因，其主要目的在阐明因果关系，亦又称【因果图】，因其形状与鱼骨头相似，故俗称鱼骨图】。

问题特性
要因
要因
要因
要因
要因
要因
要因
要因
大要因
大要因

大要因
大要因
特
性

中要因
中要因
中要因
中要因
小要因
中要因
小要因
小要因
小要因

图1-10 鱼骨图
4.2.目的(功能)：
收集众人的意见，集思广益，找出造成该问题点的所有原因，并分析主要原因。
4.3.如何绘制特性要因图(实施步骤)：
1)确定特性：
首先先决定问题或品质的特性为何﹖一般说来，特性可以用零件规格、帐款回收率、制品不良率、客户抱怨、设备停机率、报废率与品质有关或是与成本有关的人事费、行政费、材料费等加以分类。特性的选择不能使用看起来很抽象或含糊不清的主题。
2)绘制骨架：

图1-11

3)概略记载各类原因：
开始找出可能原因，然后将各原因以简单字句，分别记载在大骨架上〝 〞加上箭头分支，以斜度约60度画向干线，画时应留意较干线稍微细一些。各大要因记载可以以4M+1E：Man、Machine、Material、Method、Environment等五大项。
4)依据大要因，再区分中要因：
细分出中要因之中骨干(同为60度斜线)应较大骨干细，中要因之选定约为3-5个为宜，绘制时应将因果关系之要因归于同一骨线内。
5)要更详细列出小要因：
运用中要因之方式，可将更详细小要因讨论出来。
6)圈出最重要的原因：
造成一个结果的原因很多可以透过搜集数据或自由讨论方 式，比较其特性影响度。以〝 〞表示，作为进一步检讨或对策之用。
4.4. 绘制时注意事项：
1)特性以注明(为什幺)、(什幺)角亦激发联想。
2)特性得决定不能使用含混不清会抽象的主题。
3)收集多数人的意见，多多益善，运用脑力激荡原则，运用时应注意下列原则：
(1)意见愈多愈好。
(2)禁止批评他人的构想及意见。
(3)欢迎自由奔放的构想。
(4)可顺着他人的创意和意见，发展自己的创意。
4)层别法(要因别、机械别、工程别、机种别)。
5)无因果关系者，不予归类。
6)充分利用过去收集资料。
7)重点应放在解决问题上，并依结果提出对策，其方法可依5W2H原则去执行。
5W： (1)WHY(为什幺必要)
(2)WHAT(目的为何)
(3)WHERE(在何处做)
(4)WHEN(何时做)
(5)WHO(谁来做)
2H： (1)HOW (如何做)
(2)HOW MANY(MUCH)(做到什幺程度)
8)以事实为依据。
9)依据特性分别制作不同特性要因图。
10)记载所依据的相关条件：当特性要因图绘制完成后，别忘了填上下列要项。
(1)制作目的(2)制作日期(3)制作者(4)参予人员
4.5特性要因图之应用：
特性要因图不只在发掘原因而已，还可藉此整理问题，找出最重要问题点，并依循原因找出解决问题的方法。特性要因图的用途极广，在管理工程上，事务处理上都可使用，其用途可依下列目的分类：(1)改善分析用。(2)制定标准管理用。(3).品质管制导入及教育用：配合其它手法活用，更能获致效果，如检查表、柏拉图…。
5.散布图(Scatter Diagram)
5.1何谓散布图：
就是把有关联的对应数据，在方格纸上以纵轴表示结果，以横轴表示原因；然后用点表示分布型态，根据分布的型态，来判断对应数据之间的关系。
5.2目的：
分析对应数据彼此间之相关性，做出正确之判定。而所谓对应数据就是成对的数据，一般来说成对数据有三种不同的对应关系。
1)原因与结果数据关系; 2)结果与结果数据关系; 3)原因与原因数据关系。
工作场所的光线明亮度与工作生产力的高低所组成的原因与结果数据关系。另外，例如，品管圈开会长短是原因，主题完成的有形效益是结果，这也是属于原因与结果数据关系。
在一群人中身高与体重组成的对应数据就是结果与结果数据关系。但是一群人身高为结果而以他们父母身高数据来看即是原因与原因数据关系。又例如工厂零伤害运动，灾害就是这项运动的结果，但运动中的安全动作与安全设备周全就是原因与原因的对应数据。
如果是两种没有相关联的数据所制作出来的散布图是无法做正确判断。
5.3散布图制作的五个步骤：
1)搜集相关的对应数据，至少三十组以上，并且整理写到数据表上。
在特性要因图上对特性和要因，要因与要因加以探讨，这些数据都可以搜集整理写在数据表上。数据太少时是无法明确判断相互间的关系，所以数据至少三十组以上。
2)找出数据中最大值和最小值。如下表：

NO
硬度
熔烧温度
NO
硬度
熔烧温度
NO
硬度
熔烧温度
NO
硬度
熔烧温度
NO
硬度
熔烧温度
1
44
820
7
45
830
13
50
840
19
54
880
25
56
890
2
49
830
8
51
830
14
54
880
20
53
850
26
47
810
3
55
870
9
53
870
15
49
840
21
59
890
27
54
850
4
55
860
10
52
840
16
50
860
22
50
870
28
42
810
5
48
820
11
44
810
17
52
860
23
53
820
29
48
850
6
46
820
12
57
880
18
46
830
24
51
860
30
45
840
表1-6
最大值-最小值=组距
硬 度： 59-42=17 熔烧温度： 890oC-810 oC=80oC
3)画出纵轴与横轴刻度，计算组距。
搜集的数据都是相对应的数据，一般以横轴代表原因，纵轴代表结果。特别要注意的一点，横轴和纵轴的长度都要差不多长，不可以相差太多，否则在图形上都无法判断他们的相关性。组距的计算应以数据中的最大值-最小值，原因与结果的数据都必须可计算出来，将组距除以轴长及得知每一个刻度的数值。
4)将各组对应数据标示在坐标轴上。
各组对应数据在方格纸上，但如果同一交会处上产生两组数据重复时可画上两重圆记号，如三组数据同时画上三重记号。
5)记入必要事项。
当各组数据都标示在坐标轴上之后，把搜集数据的目的、数据数量产品名称或工程名称、绘制者、日期都记载清楚，并将图形所得心得纪录图形旁边空白处。
5.4. 散布图的研判：
X
Y
回转数
出力
0
ll
ll ll
l ll ll
llllll
l l lll
llll
l l l
l
一般说来有六种型态。
1)X轴增加，Y轴也增加，也表示原因与结果有相对的正相关。
图1-11

X
Y
身高
体重
0
ll
ll l
l ll
ll l lll
lll
lll
l lll
lll
ll l

l lll
lll
ll
l
2)散布图点的分布较广但是有向右的倾向，这时候X轴增加，一般Y轴也会增加，但非相对性，也就是说X除受Y原因影响之外，可能还有其它因素影响着X，也有必要对其它因素再调查，这种情形叫做似乎有正相关亦称弱正相关。

图1-12

3)当X增加，Y反而减少，而且呈现一直线发展的现象，这叫做完全负相关。
X
Y
温度
黏
度
0
ll
ll l
l ll l
l l lll
l lll l
l lll l
l lll
ll

图1-13

X
Y
湿度
步伐
0
l l
l l l l
l l l l
l l l l l l
l l l l
l l l l l
l l l l
l l

4)当X增加，Y减少的幅度不是很明显，这时的X除了受Y影响之外，尚有他因素影响X，这种型态叫做非显着性负相关。

图1-14

X
Y
气压
温度
0
l
l l l
l l l l
l l l l l l
l l l l
l l l l l
l l l l
l l

5)如果散布图点分布呈现杂乱，没有倾向时，称为无相关，即X 与Y之间看不出有关系，这时候应在一次将数据层别化之后在分析。

图1-15

X
Y
年龄
记忆
0

l l
l l ll
l l l l l
l l l l l l l
l l l l l l
l l l l l l l

6)假如X增大，Y亦随之增大，但是X增大到某一数值时之后，Y反而开始减少，因此产生的散布图点的分布有曲线倾向的型态，称之为曲线相关。

图1-16

5.5. 使用散布图时应注意事项：
1)注意是否有异常点存在
异常点存在时，应马上查出原因，如属异常就应立即删除，或在散布图上注明原因。
2)是否有假相关
有时候散布图经分析是有相关的现象，但是根据经验告诉我们那是不可能相关，这时后应进一步检什幺原因造成者假相关。
3)是否有必要层别
有时候整体来看散布图看似相关，但如果加以层别法化之后却又发现无相关。有时亦有相反情况发生，整体看似无相关但层别法后却变成有相关的型态出现。所以在散布图必须层别化时，可以用点的形状变化或用颜色区分，这样更能正确判断。
6.层别法(Stratification)

6.1. 何谓层别法：
为区分各种不同原因对结果的影响，而以个别特征、原因加以分类统计，此类统计分析的方法称之为层别法。
6.2. 层别法的目的：
层别法的目的在于透过分层收集数据以寻求不良原因之所在或最佳条件，做为改善品质之有利手法，如此，可减少在调查间题上浪费庞大之人力、物力、时间。
6.3. 层别法的分类：
1) 部门别、单位别： 生产部门、维修部门、品保部门、产品部门……等。
2) 制程区层别： 下料区、裁片区、贴片区、组立区、焊接区、点胶区…….等。
3) 作业员层别： 班别、生产线别、熟练度别、年龄别、性别、教育程度别……等。
4) 机械设备之层别： 机台别、机型别、年份别、制造厂别、机种别、新旧别、编号别、 速度别…等。
5) 作业条件之层别： 温度别、湿度别、压力别、作业时间别、作业方法别、人工与自动别、 顺序别.等。
6) 时间之层别： 小时别、日期别、周别、月别、上下午别、日月别、季别…..等。
7) 原材料之层别： 供货商别、材质别、工厂别、产地别、成份别、批号别、制造时间别……等。
8) 量测之层别： 量测人员别、量测方法别、量测设备别、量测环境别……等。
9) 检查之层别： 检查员别、检查方法别、检查场所别…..等。
10) 地区之层别： 国内外别、东部与西部别、北部与南部别…..等。
11) 制品之层别： 新旧品别、标准品与特规品别、制造别……等。
12) 其它：　 良品与不良品别、包装别、运送方法别…..等。
6.4. 层别法的实施步骤：
1.先行选定欲调查之原因对象。
2.设计搜集资料之窗体。
3.设定资料之搜集点，并训练员工填制窗体。
4.记录及观察所得之数据。
5.整理资料、分类绘制图表。
6.比较分析与最终推论。
6.5. 层别法之注意事项：
1. 实施前首先确认层别的目的──不良率分析？效率之提升？作业条 件确认？…….。
2.查检表之设计应针对所怀疑之对象设计之。
3.数据之性质分类应清晰详细载明之。
4.依各种可能原因加以层别，至寻出真因所在。
5.层别所得之情报应与对策相连接，并付诸实际行动。
6.6. 活用层别法时必须记住三个重点：
1) 在收集数据之前就应使用层别法：
在解决日常问题时，应常会发现收集来的数据必须浪费相当多的精神来 分类，并做再一次的统计工作，甚至得到不适合使用的数据，所以在收 集数据前就应该考虑数据的条件背景，先把它层别化，再开始收集数据。
2) QC手法的应用应该特别注意层别法的使用：
QC七大手法中的柏拉图、查检表、散布图、直方图和管制图都必须以发 现的问题或原因来做层别法，例如：制作柏拉图时如果设定太多项目或 设定项目其它栏所占的比例过高就看不出问题重心，这就是层别不良的原故。另外，直方图的双峰或高原型都是层别的问题。如下图所示：

图1-17双峰型直方图　　　　　　　　　图1-18高原型直方图
3) 管理工作上也应该活用层别法：
例如：在一张营业计划与实续比较图中，以商品别做业续比较时可查出哪种商品出了问题，如此问题将可更加以明确化，再寻求问题解决的方法。
6.7. 层别法应用手法：
　　 对QC手法上各种图表均可运用层别法加以分类比对分析之；以下范例介绍：
1) 推移图之层别：
改善前

改善后

％

日期
2
3
4
6
7
8
9
10
11
13
14
不良率
2.5
1.7
2.1
1.8
2.2
2
1.7
1.9
1
1.3
1.1
平均
2.06%
1.50%
图1-19推移图之层别

SL
SU
2) 直方层之层别：