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1、 品 管 七 大 手 法 講 解 一.七大手法簡介: n A.特性要因圖:尋找因果關係. n B.柏拉圖:找出“重要的少數”. n C.直方圖:了解數據分布與制程能力. n D.層別法:按層分類,分別統計分析. n E.查檢表:調查記錄數據用以分析. n F.散布圖:找出兩者的關係. n G.管制圖:了解制程變異. 二.品管七大手法所體現的精神: n 1.用事實與數據說話. n 2.全面預防. n 3.全
2、因素、全過程的控制. n 4.依據PDCA循環突破現狀予以改善. n 5.層層分解、重點管理. 三.特性要因圖: n 對於結果與原因間或所期望之效果與對策間的關係,以箭頭連結,詳細分析原因或對策的一種圖形稱為特性要因圖,工程魚骨圖或因果圖. n 它為1952年日本品管權威學者石川馨博士所發明,又稱“石川圖”. 作法: n 1.4M1E法:(人、機、料、法、環境) 特性 60° 小因子 小小因子 人 機 材料 方法 環境 n 2.5W1H法:(What
3、Where、When、Who、Why、HOW) n 3.創造性思考法:希望點例舉法、缺點列舉法、特性列案法. n 4.腦力激蕩法:“Brain Storming”嚴禁批評、自由奔放. 兩類特性要因圖: 多次折彎累積偏差 工程人員未切實驗證 定位方式不合理 折彎間隙變化影響大 模修人員維修方式不當 品管人員未作CSI驗證 實配間隙小 對變異要求苛刻 產品 產品 產品 鎖扣不 回彈 n 1.追求原因型:
4、 方法 人員 模具定位不穩定 模具設備老化 模具改善不及時 模具保養不當 品管人員檢查不落實 責任心不強 模修人員技能不夠 教育訓練不夠 產線未做好自主檢查 品質意識不夠 教育訓練不夠 規格不完善 鋼材不良 新機種承接不力 治具不完善 自主檢查未落實 品管管理方法不當 作業方法不當 專案改善不力 現場管理不嚴 模具設計不合理 設備維修不力 其他 為何SWR那麼高 ? n 2.追求對策型: 加強生產作業稽核 品質情報及時反饋 推動品質活
5、動 提案8件 改善系統 文件 規格執行度94% 所有產品導入SPC 兩個產品導入CCD 應用QA Network 干部學習FMEA 開始研究衝件CSI 改善品質記錄稽核 100%執證上崗 他山之石檢討 觀摩兄弟單位5次 教育訓練140hr/人/年 IPQC與FQC交叉擔綱 每日始業點檢 推動模具稽核 每日IPQC作業點檢 點檢結果反饋 隨時問題反饋 模具問題反饋 規格問題反饋 來料問題反饋 每周品質狀況匯整 QIT活動10次以上 協助生產品質教育訓練 品質檢討會 推動成立QCC 18圈以上 他山之石匯整 完善相關品質系統
6、開發導入品管新技術 提升品管人員素質 達成年度工作目標 四.柏拉圖: n 1897年,意大利學者柏拉撬分析社會經濟結構,發現絕大多數財富掌握在極少數人手里,稱為“柏拉法則”. n 美國質量專家朱蘭博士將其應用到品管上,創出了“Vital Few, Trivial Many”(重要的少數,瑣細的多數)的名詞,稱為“柏拉圖原理”. n 定義:根據所搜集之數據,按不良原因、不良狀況、不良發生位置等不同區分標準,以尋求占最大比率之原因,狀況或位置的一种圖形. A B C D E 不良率 100
7、 累 計 影 響 度 項目 作法: 注意事項: n 1.橫軸按項目別,依大小順序由高而低排列下來,“其他”項排末位. n 2.次數少的項目太多時,可歸納成“其他”項. n 3.前2～3項累計影響度應在70%以上. n 4.縱軸除不良率外,也可表示其他項目. 柏拉圖的用途: n 1.作為降低不良的依據. n 2.決定改善的攻擊目標. n 3.確認改善效果. 4.用於發掘現場的重要問題點. n 5.用於整理報告或記錄. n 6.可作不同條件的評價. 柏拉圖應用範圍: n
8、1.時間管理. n 2.安全. n 3.士气. n 4.不良率. n 5.成本. n 6.營業額. n 7.醫療. ABC法應用: n A.時間管理. n B.倉務管理. n C.其他. 柏拉圖實例: 五.層別法: 定義:為區別各種不同原因對結果之影響,而以個別原因為主體,分別作統計分析的方法,稱為層別法. 分類: n 1.時間的層別. n 2.作業員的層別. n 3.機械、設備層別. n 4.作業條件的層別. n 5.原材料的層別. n 6.地區的層別等. 實例一: 材料 人員 美國 臺灣 大陸 周師傅 98%
9、 95% 94% 李師傅 95% 96% 93% 劉師傅 94% 93% 92% 結果顯示,周師傅的方法配美國材料良品率最高,為98%. 實例二: 法拉利笼动压成型品质状况日报表 日期： 班别：□白班 □夜班 模号：第一套□ 第二套□ 第三套□ 序号 厂商 生产数 良品数 制程不良数 制程不良率 来料不良率 总不良率 制 程 不 良 项 目 小计 拉裂 其它 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 眼睛裂 嘴巴裂 前角裂 后尾裂 变形 缺料 刮伤
10、 压伤 1 2 3 4 實例三: n 某電子廠有批精密零件在下工程裝配時發生困難,經直方圖分析,超出規格甚多,再將此100個數據,按A,B,C三種機種別加以層別,發現A機種的產品低於規格下限的很多,而C機種的產品超出規格上限的很多,B機種的產品完全在規格內.因此,只要針對A,C兩機種著手改善即可. 規
11、格 規 格 1 A B C 規 格 規 格 規 格 規 格 3 B 六.查檢表: 為了便於收集數據,使用簡單記錄填記並予統計整理,以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. 作法: n 1.明確目的. n 2.決定查檢項目. n 3.決定檢查方式(抽檢、全檢). n 4.決定查驗基準、數量、時間、對象等. n 5.設計表格實施查驗. 查檢表的種類: n n 1.記錄用查檢表: 主要功用在於根
12、據收集之數據以調查不良項目、不良主因、工程分布、缺點位置等情形.必要時,對收集的數據要予以層別. 作业者 机 械 不良种类 日期 A B NO.1 NO.2 NO.1 NO.2 合计 尺寸 疵点 材料 其他 尺寸 疵点 材料 其他 尺寸 疵点 材料 其他 尺寸 疵点 材料 其他 月 日 月 日 n n 2.點檢用查檢表: 要功用是為要確認作業實施、機械設備的實施情形,或為預防發生不良或事故,確
13、保安全時使用.這種點檢表可以防止遺漏或疏忽造成缺失的產生. 把非作不可、非檢查不可的工作或項目,按點檢順序列出,逐一點檢並記錄之. 實例: 设备每日检查表 编号 日期 项目 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 各部位油量是否正常 2 操作按钮功能确认 3 气缸及操作手柄是否正常
14、4 电机、传动链条声音是否正常 5 自动上料系统是否正常 6 光电感应系统是否正常 7 自动送料是否到位 8 手动送料是否正常 9 放松手柄功能确认 10 各部位之清洁（含内辊轮）
15、 OK划“0” NG划“X” 不需点检项目划“△” 未作业划“/” 点检 点检人 审核 工务稽查 收集數據應注意的事項: n 1.收集的數據必須真實,不可作假或修正. n 2.收集的數據應能獲得層別的情報. n 3.查檢項目基準需一致. n 4.樣本數需有代表性. n 5.明確測定、檢查的方法. n 6.明確查驗樣本的收集方法、記錄方式、符號代表意義. n 7.慎用他人提供的
16、數據. 七.散布圖: 為研究兩個變量間的相關性,而搜集成對二組數據(如溫度與濕度或海拔高度與濕度等),在方格紙上以點來表示出二個特性值之間相關情形的圖形,稱之為“散布圖”. 關係的分類: n A.要因與特性的關係. n B.特性與特性的關係. n C.特性的兩個要因間的關係. 散布圖的判讀: n 1.強正相關: X X增大,Y也隨之增大,稱為強正相關. Y n 2.弱正相關: X增大,Y也隨之增大,但增大的幅度不顯著. Y X
17、 n 3.強負相關: X增大時,Y反而減小,稱為強負相關. Y X 4.弱負相關: X增大時,Y反而減小,但幅度並不顯著. Y n X n n n n 5.曲線相關: X開始增大時,Y也隨之增大,但達到某一值后,當X增大時,Y卻減小. X Y Y X ………… ………… ………… n 6.無相關: X與Y之間毫無任何關係.
18、 散布圖判讀注意事項: n 1.注意有無異常點. n 2.看是否有層別必要. n 3.是否為假相關. n 4.勿依據技術、經驗作直覺的判斷. n 5.數據太少,易發生誤判. SPC --- Statistical Process Control. 統計制程管制. ☆ 由制程調查來改進制程能力,不斷降低產品品質變異性,而提升產品品質的一種方法. ☆ 七十年代風行於日本,以至於仍有不少日本人至今仍深信其功效,而抵觸ISO9000的導入. ☆ 它的主要工具為管
19、制圖. 質量有兩大特性: n 11.規律性 n 22.波動性: 正常波動、異常波動 管制圖的功效: n aA. 及時掌握異常波動,克服影響因素,維持制程穩定. n bB. 了解制程能力.(Cpk、Ca、Cp) n cC. 應客戶的要求,提供給客戶作為質量控制的依據. 管制圖與直方圖的區別: n 1. 管制圖控制時間段, 直方圖控制時間點. n 2 .管制圖反映的Cpk是動態的Cpk, 直方圖反映的Cpk是靜態的Cpk. n 3.“直方圖是管制圖的基礎,管制圖是直
20、方圖的升華.” 八.直方圖: n 直方圖是將所收集的測定值或數據之全距分為幾個相等的區間作為橫軸,並將各區間內之測定值所出現次數累積而成的面積,用柱子排起來的圖形. 製作步驟: n 1.製作次數分配表: A.由全體數據中找到最大值與最小值.如:200個數據中之170和124. B.求出全距(最大值與最小值之差).全距=170-124=46 C.決定組數,一般為10組左右,不宜太少或太多. 參照下表進行分組: 数据数 组数 80-100 6-10 100-250 7-12 250以上 10-20 附表: 132
21、162 166 137 145 153 148 127 155 136 144 157 150 136 126 132 127 147 144 155 137 150 133 162 147 150 157 145 156 152 150 167 152 142 147 142 137 148 143 152 145 136 134 160 142 149 167 146 157 163 139 160 153 147 148 140 152 150 142 153 142
22、152 144 158 143 148 152 147 153 164 126 159 154 156 147 141 170 151 141 150 142 152 144 158 143 148 152 147 153 164 126 159 154 156 147 141 170 151 141 150 137 151 147 152 144 147 142 142 150 150 127 162 160 142 140 143 126 152 147 149 … …
23、 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 170 … … … … 最大值 … 124 … … … … … … … … … … … … … … … …
24、… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 最小值 … D.決定組距: 組距=全距/組數 E.決定各組之上下組界. 1.最小一組的下組界=最小值-測定值之最小位數/2 2.最小一組的上組界=下組界+組距=123.5+4=127.5 依此類推. F.作次數分配表.(如附表) 附表: 200 合 計 2 Ⅱ 169.5 167.5～171.5 12 4 Ⅳ 165.5 16
25、3.5～167.5 11 10 Ⅴ Ⅴ 161.5 159.5～163.5 10 13 Ⅴ Ⅴ Ⅲ 157.5 155.5～159.5 9 23 Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅲ 153.5 151.5～155.5 8 32 Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅱ 149.5 147.5～151.5 7 37 Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅱ 145.5 143.5～147.5 6 34 Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅳ 141.5 139.5～143.5 5
26、 17 Ⅴ Ⅴ Ⅲ Ⅳ 137.5 135.5～139.5 4 11 Ⅴ Ⅴ Ⅰ 133.5 131.5～135.5 3 7 Ⅴ Ⅱ 129.5 127.5～131.5 2 10 Ⅴ Ⅴ 125.5 123.5～127.5 1 次 數 劃 記 組中點 組 界 組 號 n 2.製作直方圖:畫出短
27、形方塊及規格的上限及下限.(如附表) 125.5 133.5 141.5 149.5 157.5 165.5 129.5 137.5 145.5 153.5 161.5 169.5 次 數 10 20 30 40 n=200 x=145.5 s=9.76 制品名: 工程名: 期 間: 作成月日: 作成者: Su=190 Sl=130 直方圖常見的形態: n 1.正常型:(如附圖) n 2.鋸齒型:(如附圖) n
28、n n n n n n n n n n 3.偏態型:(如附圖) n 4.絕壁型:(如附圖) n 5.雙峰型:(如附圖) n 6.离島型:(如附圖) n 7.高原型:(如附圖) 直方圖的應用: n 1.測知制程能力,作為制程改善依據. 標準差S愈小愈好,平均值越接近規格中限越好.
29、 平均值X= 代表集中趨勢. X1+X2+…+Xn N 代表分散程度 標準值S= 規格下限 規格上限 正態分布: T 2 兩邊無限延伸,當3S= 時,其分布規格範圍占總數據分布範圍的99.7%. 三個重要指標: n 100% 12.5% 50% 0 25% A級 B級 C級 D級 規格中心(u) 規格上下限 n A.準確度Ca(Capability of Accu
30、racy). n n n n n n Ca = (%)= (%) 實績中心值-規格中心值 規格容許差 X-U T/2 n n n B.精密度Cp(Capability of precision) T 規格容許差 6r 6倍標準偏差 Cp= = 6r 6r 6r 6r D級 C級 B級 A級 SL U SU 規格下限 規格中心 規格
31、上限 Cp<0.83 0.83≦Cp<1.0 1.00≦Cp<1.33 1.33≦Cp -(SL-X) n C.精確度Cpk(制程能力指數): Su-X 3a 3a Cpk=(1- Ca )*Cp= 或 之最小值 它是Ca與Cp的綜合體現,既考慮了平均值偏離、規格中心的情形,又考慮了分布範圍與規格範圍的比較.它反映了一個制程在一定的因素與正常管制狀態下的品質作業能力,在規格確定后,平均值不偏離規格中心的情形幾乎不存在,因此,
32、就有了Cpk. 制程能力指數判定表: 應採取緊急措施,改善品質並追究原因,必要時規格再作檢討. 非常不足 Sl Su 0.67>Cp 5 產品有不良品產生,需作全數遷別,制程有妥善管理及改善之必要. 不足 Sl Su 1.00>Cp≧0.67 4 使制程保持於管制狀態,否則產品隨時有發生不良品的危險,需注意. 警告 Sl Su 1.33>Cp≧1.00
33、 3 理想狀態,繼續維持. 合格 Sl Su 1.67>Cp≧1.33 2 制程能力太好,可酌情縮小規格,或考慮化管理與降低成本. 太佳 Sl Su Cp≧1.67 1 處 置 制程能力判斷 分布與規格之關係 Cp NO. s s s s s n
34、 2.計算產品不良率: -6r -5r -4r -3r -2r +6r +1r +2r +3r +4r +5r 規格下限 規格上限 常態分配 (規格中心不偏移) X -1r 317400 45500 2700 63 0.57 0.002 68.26 95.45
35、99.73 99.9937 99.999943 99.9999998 ±1r ±2r ±3r ±4r ±5r ±6r 百萬分缺點數 百分比(%) ±Kr 規格中心值往左、右移動1.5r 常態分配 規格下限 規格上限 -6r -5r -4r -3
36、r -2r -1r +6r +1r +2r +3r +4r +5r X 1.5r 1.5r 43 697700 308700 66810 6210 233 3.4 30.23 69.13 93.32 99.3790 99.97670
37、 99.999660 ±1r ±2r ±3r ±4r ±5r ±6r 百萬分缺點數 百分比(%) ±Kr n 3.調查是否混入兩個以上不同群體: 兩個不同操作者,兩台不同機器,兩種不同材料,兩條不同生產線者. n 4.測知有無假數據:有無因測定誤差或檢查錯誤導致之假數據(絕壁型). n 5.測知分配
38、型態,了解制程有無異常. 6.藉以訂定規格界限:如為常態分布,一般來說,X+45為規格上限,X-45為規格下限. n 7.與規格或標準值比較: A.合乎規格: 規 格 制品範圍 上限 下限 a.理態型:(附圖) b.一側無余裕:(附圖) 下限 規 格 制品範圍 上限 c.兩側無余裕:(附圖) 規 格 制品範圍 上限 下限
39、d. 余裕太多:(附圖) 規 格 制品範圍 上限 下限 B. 不合乎規格: a.平均值偏左:(如附圖) Sl Su b.分散度過大:(如附圖) 規 格 制品範圍 上限 下限 c.完全在規格外:(如附圖) 制品範圍 規格 n n 8.改善前后的比較: 5月10日 25 20 15 10 5 0 77.2 78.2
40、 79.2 80.2 81.2 82.2 83.2 84.2 次 數 規格下限 規格上限 x n=100 x=80.16(ms) S=1.01(ms) 改善前 動作時間(ms) 77.2 78.2 8月10日 動作時間(MS) 次 數 25 20 15 10 5 0 79.2 80.2 81.2 82.2 83.2 84.2 規格下限 規格上限 x 改善后 n=100 x=80.16
41、ms) S=1.01(ms) 6r-PPM制程介紹: n 1.何謂6r制程:(零缺陷的質量管理). 制程精密度 Cp=2.0、制程能力指數 Cpk≧1.5、即:規格範圍為數據分布範圍的2倍. n 2.以6r訂為品質缺點的基準理由: 在無制程變異情況下(Cp=Cpk=2.0),產生之缺點n率 為0.002PPM(10億分之2). 在制程無法消除變異情況下,Cp=2.0,Cpk=1.5產生之缺點n率為3.4PPM(百万分之3.4). -6r -5r -4r
42、 -3r -2r -1r +6r +1r +2r +3r +4r +5r 68.26% 95.44% 99.73% 99.9937% 99.999943% 99.9999998% 附圖: 697,700 ppm 308,733 66,803 6,200 233 3.4
43、 0.019 317,400 ppm 45,400 2,700 63 0.57 0.002 0.00003 1 2 3 4 5 6 7 中心偏移1.5r之缺陷數 中心不偏移時之缺陷數 r 數
44、 九.管制圖: n “品質管制始於管制圖,終於管制圖”. 管制圖,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能力的管制界限比較,而以時間順序用圖形表示者. 直方圖 管制圖 旋轉90° +3r -3r u UCL CL LCL 管制圖與常態分配: U±3r之範圍近似地可看作是所有數據分布範圍,近似程度為99.73%,因此通常以u±3r作為管制上、下限,此即為肖華特博士所創的3r法. 0.27% 99.73% u±3r 4.55% 9
45、5.45% u±2r 31.74% 68.26% u±1r 在外之或然率 在內之或然率 u±kr 68.26% 95.45% 99.73% -3r -2r -1r +1r +2r +3r 規格上限 規格下限 管制上限 規格值 (中心值) 管制下限 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● X1 X2 X3
46、 X4 X2’ X1’ X3’ X4’ X1 X2 X-R Chart原理示意圖: 管制圖種類: n 1.計量值管制圖:管制圖所依據的數據均屬於由量具實際量測而得. A.平均值與全距管制圖(X-R Chart). B.平均值與標準差管制圖(X-r Chart). C.中位值與全距管制圖(X-R Chart). D.單個數據管制圖(X Chart). E.最大值與最小值管制圖(L-S
47、 Chart). n 2.計數據管制圖: 管制圖所依據的數據均屬於以單位計數者.(如缺點數、不良數等). A.不良率管制圖(P Chart). B.不良數管制圖(Pn Chart). C.缺點數管制圖(C Chart). D.單位缺點數管制圖(U Chart). 管制圖依用途分: n 1.管制用管制圖:用於控制制程之品質,如有點子跑出界限時,立即采取如下措施. A.追查不正常原因. B.迅速消除此原因.
48、 C.研究采取防止此項原因重復發生的措施. n 2.解析用管制圖: A.決定方針用. B.制程解析用. C.制程能力研究用. D.制程管制之準備用. 1.管制用管制圖 先有管制界限,后有數據. (Process control chart) 2.解析用管制圖 先有數據,后才有管制界限. (Set-up chart) X-R管制圖的定義
49、 在計量值管制圖中,X-R管制圖系最常用的一種,所謂平均值與全距管制圖,系平均值管制圖(X Chart)與全距管制圖(R Chart)二者合並使用. 平均值管制系管制平均值的變化,即分配的集中趨勢變化;全距管制圖則管制變異的程度,即分配的離散程度的狀況. R X
50、 X4 X3 X2 X1 SAMP LE TIME 4/24 4/21 4/20 4/18 4/17 4/1
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