QC七工具与新七工具Word文档格式.docx
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100
90
80
50
40
30
20
10
E
Ｄ
Ｃ
Ｂ
Ａ
分析要领：
1、利用柏拉图累积曲线可以把握原因的重要处若除去两个或三个原因能使全体70%以上的问题解决就先从这些原因做重点改善。
2、着手改善第一顺位的不良项目若情报显示并非部门本身能解决或未符合经济效应的项目就应从第二顺位着手改善分析。
3、图中各项目之分配比例无显著差异需重新搜集数据由其它观点作项目别再比较分析。
1.3.2特性要因图
设定待分析主题，由多人找出此主题的各项发生原因，然后再从发生原因中找一要因设定为次主题，缩小讨论之范围，再次讨论分析出其要因，如此一层一层的分析下去直到该事物之因果关系完全掌握为止。
用途：
1、改善分析用：
配合柏拉图分析并研究改善对策。
2、质量管理用：
制程异常、发生不良品、客户抱怨时，作为寻找原因。
3、制定标准用：
当特性要因图分析彻底时，可究其原因或对策确实设定标准。
4、实施品管教育用：
可用特性要因图整理问题，可增进剖析能力，亦可作为新进员工的教育或工作说明时用。
注意事项：
1、集合大家智能共同完成
2、小组需经常检讨改善
3、以事实为依据
4、问题特性以书面说明『什么？
为什么？
』较易激发联想
5、有因果关系的要因归纳在「小骨」「细骨」内，若无则不归类。
6、收集多人意见并对过去数据多加利用
7、将所有要因找出来并描述具体化
8、对原因彻底加以深入分析并在重要要因上做记号
绘制与实施
1.确定问题点－特性要因图在未绘制之前，应先将不良率、顾客的抱怨、产品尺寸不符、外观不良等有关质量方面的问题，或安全程度、效率的提高、观念的提升等期望方面的问题，加以确定。
2.召集相关人员－必须使有关的人员都能参加，一方面集思广益，另一方面也有再教育的效果，以期能把关键因素顺利找出。
3.准备大幅的纸张与彩色笔－先在纸中央画一条较粗的线，之后在右端画一个指向右方的箭头，并于箭头右侧写上问题点。
4.脑力激荡－由所招集的人员轮流针对问题点，提出影响问题点之要因或解决问题之方案。
发言需简单扼要，勿批评或质询别人，并整理各种意见，作成纪录。
5.讨论分析－待大家发言告一段落，再共同讨论这些问题点之影响程度，并经大家认可后，将最具影响力的要因圈选出来。
6.特性要因图之制成－将经讨论确定的要因，依其重要程度依序作成骨干或细枝，应将同一因果关系者归于同一分枝。
7.贴在工作现场，并追加原因－特性要因图需贴在工作现场附近，以便于问题发生时，就近集合全员讨论，追加过去未注意的要因。
若有不同意见或看法，需进一步搜集数据作成统计分析，并追踪其实质效能。
8.重新绘制特性要因图－当原因追加，或区分重要性之后，应将重要者处理出来，重新制作另一特性要因图，并加以分析，让全员了解，以便采取改善措施。
工作方法
原物料
操作員
品質
特性
環境
機器設備
測量方式
型式：
1、原因追求型：
追求不良的所在进而寻找其原因以特性要因图来表示原因及结果。
硬度
鑄造
硬度不均
湯質變異
鑄造方法錯誤
鑄造成品不良
硬度不足
溫度不對
時間錯誤
成份不當
溶解
熱處理
2、对策追求型（鱼骨图反转）：
找寻问题点应如何防止，目标之效果应如何达成的对策，而以特性要因图表示期望效果（特性）与对策间的关系。
業務
能力
定時
計畫
判斷力
思考力
集體強化
領導力
適量
研習會
互助合作
自我啟發
相互啟發
團體活動
教育
人員
1.3.3检核表
检核表是将数据或工作的结果以简单的符号记录，归纳数据之后，就能判断工作是否有异常，是一种相当方便的方法。
种类：
1、记录用检核表：
收集数据以了解不良个数的分布状况；
或显示出不良项目发生的程度。
2、查检用检核表：
先列出应检查的项目，在根据这些项目检查确认，以判断良好与否，亦可预防作业之遗落或疏忽的发生。
功用：
1、做为日常管理
2、做为特别调查
3、调查结果的纪录保存
制作要点：
1、制作符合目的的检查检表
2、充分检讨分类项目
3、记号越简单越好
4、集思广义避免遗漏
5、以记号整理数据，制成有用的图表
6、依据查核结果采取改善对策
检核表的作成
1.
度数分布:
要采取许多计量值的数据,但是等采集完后,再制作度数分布就有二重的手续,象这样的场合,每个的数据并不重要,一般只要知道分布的形态和规格相符合就可以了,所以在度数分布用纸上先把数值记入,如下表.
No.
级的境界值
级的中心值
检查值
度数
相对度数%
累积度数
1
3.665~3.695
3.68
0.5
2
3.695~3.725
3.71
6
3.0
7
3
3.725~3.755
3.74
13
6.5
20
4
3.755~3.785
3.77
10.0
40
5
3.785~3.815
3.80
45
22.5
85
3.815~3.845
3.83
37
18.5
122
3.845~3.875
3.86
43
21.5
165
8
3.875~3.905
3.89
18
9.0
183
9
3.905~3.935
3.92
4.0
191
10
3.935~3.965
3.95
4.5
200
计量值
100
这样测定完后度数分布也就完成了,这也是检查表的一种.
2.
不良项目别度数分布:
不良项目有各种各样时,但右不知道从哪里入手.这时只要把不良状况分类,并在原因别的检查用纸上记入不良项目,就形成检查表,让员工纪录检查结果,如下表.也就得到层别的数据,在解析上、对策上很有用.
不良项目
不良个数
小计
累计
相对不良率%
尺寸不良
25
50
外观不良
15
35
30
构造不良
16
包装不良
其它
合计
3.
位置别检核表:
如制品发生伤痕、裂痕等其它缺点时,只要知道发生的位置,原因追究和选择对策就容易解决.
4.特性要因图的检核表:
把特性要因图制作成原因和不良项目的检查表,然后给现场的员工,把检查的结果记入在原因和不良项目栏.根据所得的结果就知道原因在哪里?
实施步骤
1.招集所有相关人员，运用脑力激荡法制作特性要因图以列出要因项目。
2.将所列出的要因项目层别后，并填入检核表中。
3.操作人员运用简单的记号将检核结果纪录于表中。
4.利用所得之数据，整理分析，以便了解管制情况或采取必要措施。
1.3.4层别法
将原料、机器或操作人员等分别收集数据以找出期间差异而针对差异加以改善的方法。
并且是将多种多样的数据,因应目的的需要分类成不同的「类别」.从各类别中选取数据（data）,且分类,并进行解析.
作法：
1、先明确层别的目的
2、决定层别项目
3、收集数据
4、解析数据与追究原因
1、数据性质分类要清楚记下来
2、用各种项目试作层别
3、层别后所得的信息与对策要连结
B
SU
A
例:
XX公司注塑机系三班轮班,前周所生产的产品均为同一产品,结果为
班别
项目
A
B
C
产量（个）
10000
10500
9800
不良率（%）
0.3
0.4
0.2
以班别来分类,并加以统计,就可得知各班的产量及不良率状况,以这些数据来实施那些改良措施.
层别法的应用：
主要是一种系统概念,即在于要想把相当复杂的数据进行处理,就得懂得如何把这些数据加以有目的的分类及统计.
1.3.5直方图
收集很多数据，划分数据、组界，计算各组间内出现次数并制作次数分配表，绘成直方图藉以调查了解数据的中心值、变异情况及群体分配状况。
特点：
1、图比表及数据更易判断了解
2、对数据群体的分配情形与范围一目了然
3、显示制程能力群体分配与规格比较，可用来判断制程能力的高低。
应用：
1、观察分配情形找出制程异常
2、调查是否偏离规格
3、藉以订定规格界限
4、亦可用于设计管制图上之管制界限
5、调查变异或偏差原因
6、计算改善前后的效果
次數
9
8
7
6
5
4
3
2
1
123456789
直方图得形态：
1.常态型
此种型态是最理想的型态，一般说来正常的制程与制品均为此种型态。
2.双峰型
当直方图有两个或两个以上的山峰的情形时，表示有不同母群体混合再一起时所形成的分配。
例如两部机器所制出的制品、两条不同的生产线……等等所生产出的制品混在一起。
若要改善此种情形，应利用层别法，以便及早发现不良的真正原因。
3.峭壁型
当有峭壁型态发生时，往往因为工程能力不足，但为求产品合乎规格，实施全检，超出某一限值外的数具备删除所造成。
亦有可能为员工作假数据，发现不良品将其隐藏或丢弃，而造成此种直方图，对此问题一定要追查出原因以避免继续损失。
4.离岛型
工程中一定有某种异常发生或材料混进不同种类时所形成的分配。
一定要尽一步的找出异常原因，如能将离岛部分去除，则可生产出合乎规定的制品。
1.3.6管制图
调查制程过去一定时间内的数据，找出其制程因机遇原因而变动的程度。
若标示点在管制界限内，可判定是因机遇原因而引起的变动；
若再管制界限外可判定为非机遇原因而产生异常。
基本用途：
1、检测和监督制程
2、减少制程变异
3、估计产品或制程参数
ＵＣＬ
ＣＬ
ＬＣＬ
管制图得种类：
计量值管制图：
ａ、平均数－全距管制图
ｂ、平均数－标准差管制图
ｃ、中位数－全距管制图
ｄ、个别值－移动全距管制图
ｅ、最大值－最小值管制图
计数值管制图：
ａ、不良率管制图
ｂ、不良数管制图
ｃ、缺点数管制图
ｄ、单位缺点数管制图
效用：
1、维持制程稳定防止异常原因再发生
2、配合直方图可以判断制程的数据分布情形与制程能力
3、配合层别法可查出真正影响质量的因素，减少产品质量的变异程度。
4、用于决定制造过程所可能达到的目标或标准
5、张贴于现场可随时了解质量的变动情形，提前发现制程中的潜伏不良。
1.3.7散布图
成对的两种数据在方格纸上以点来表示出两个特性值间相关情形的图形。
1、可知两组数据间是否有相关及相间的程度
2、可能影响的原因层别化绘制成散布图可检讨何者影响结果
3、抽样检验中若某质量特性之测试成本高或困难，则可采用与此特性有关系存在的另一个测试成本较低或较容易的特性以降低检验成本。
4、检视是否有离岛情形
5、管制图中，假设同一制品的两特性间有密切关系时，则可舍去其中一个管制图，以降低预防成本。
6、两组数据间假设成直线变化，可利用散布图求出直线方程式，以为订定标准之用。
数据收集要点：
1、目的要明确化
2、确定两种数据的关系，以便做调查
3、将原因及结果两种数据以对应方式收集取得
4、数据要记入必要事项，并且最好层别收集，以便追究原因。
散布图制作程序如下:
1.收集数据,数据的组数尽量要多（至少50组以上）.
2.找出数据中的最大值与最小值（这时想是异常的数据要除去）.
3.横轴代表原因（x）,先用最大值确定x轴的分格.
4.纵轴代表结果（y）,先用最大值确定y轴的分格.
5.尽可能把数据层别后才制作散布图,或者用色笔来打点层别后的数据
6.把各组数据打点在x,y的坐标图上
散布图的形态：
1.正相关
X若增加，Y也会增加；
也就是说Y会变化，大部分是因为X。
若能确实对X掌握，也可以管理Y的大部分。
2.负相关
X值增加时，Y值则减少的情形，称为负相关。
3.无相关
Y的变化与X毫无关系情形称之无相关。
在正（负）相关及不相关的情形中，必须在调查除了X以外的原因
图型
r=
r值介于1与-1之间
r=1XY有完全正相关r=-1XY完全负相关
r=0XY完全没有任何相关性0.8<
r<
1高度相关
0.5<
0.8中度相关
1.4实例
a.故事背景
婆媳不合的，婆婆常常挑剔媳妇的行为，而媳妇不知道婆婆到底会这样挑剔。
b.要因分析：
伙食
甜
酸
宗教信仰
初一、十五吃素
辣
苦
飯前祈禱
蒸
燉
基督教
吃的習慣
道教
煮
婆婆挑剔的原因
配料
早晚三柱香
剩菜處理
獨裁
過多
洗衣板
環境不同
窮
廚房
婆婆的陰影
洗衣服
富
廚具
擺設
媳婦的舉止
過於撒嬌
代溝
抱孫子
佔有慾
洗衣機
生活習慣
愛丈夫
c.改善前数据收集与柏拉图分析：
不良项
不良数
累积不良数
不良率
累积不良率
51
51
0.33
46
97
0.3
0.63
31
128
0.21
不良數
0.84
25
153
0.16
1
合计
150
婆婆的陰影
宗教信仰不同
剩菜處理不當
伙食口味問題
d.改善中数据收集与柏拉图分析：
36
0.38
34
70
0.35
0.73
16
86
0.17
0.9
10
96
0.1
e.改善后数据收集与柏拉图分析：
10
8
18
0.27
7
0.23
5
30
改善中
改善前
改善後
收集期间
1月份
2月份
3月份
不良数
45
36
41
31
24
21
平均不良数
38.25
7.5
柏拉图的应用：
某部门将上月生产的制品作出统计,总不良数420个,其中不良项目依次为:
排序
不良项目
（个）
占不良总数
比率（%）
累积比率
（%）
变形
210
破损
84
划痕
63
15
85
尺寸不良
42
95
其它
420
从上图可以看出,该部门上个月制品不良最大的自变形,占了50%,前3项的总和超过80%以上,进行处理控制时要以前3项为重点改善的项目.
第2章什么是ＱＣ新七工具
2.1ＱＣ新七工具的来源
日本科学技术连盟于1972年成立「ＱＣ方法开发委员会」进行各种方法的探索与研究。
经过多年的现象实际调查以及多次试行体验，于1977年终于整理出「质量管理七个新工具」，以别于旧的质量管理七个工具。
2.2品管新七工具的特性
是整理语言数据的手法
管理、幕僚人员在所面临的问题中，常有不少只是语言数据，很难量化，所以，如果能将复杂的现象用图形来整理，将可使潜在的问题表面化，可作为决策的参考。
是能有效解决零乱问题的手法
管理者遭遇零乱繁杂问题的机会相当多，想从零乱中理出一个头绪或可行方案时，须靠品管新七手法。
因为新七手法能够将繁杂的问题利用可行手法，将问题发掘出来，并利用新七手法作有系统的分析。
是能充实计划内容，减少遗漏、疏忽的手法
能解决问题时，计划阶段相当重要，如果在计划阶段能够花更多的时间，就可减少实施之后的遗漏、疏忽现象，亦即减少重做、修整。
由于品管新七手法是包含过去问题点在内的语言数据整理手法，因此，有助于充实计划的内容。
使相关人员能够暸解且协力推行的手法
管理工作的推动，需要各部门协力合作，因此要集结众人的脑力，大家相互提出构想、智慧，同时在讨论问题解决方案的
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