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1、QC七手法劉樂群 大 綱 1.柏拉圖 2.魚骨圖 3.散佈圖 4.直方圖5.管制圖6.查檢表7.層別法8.綜合應用柏拉圖為意大利經濟學家所發明。根據收集之數據、項目,按其數量(或金額)多少順序,自左向右 排列的圖。從柏拉圖中可看出那些項目影響較大,其影響程度如何。找出關鍵的少數(80/20法則)。 1.柏拉圖檢核人: 期間:3月6日10日 日期項目 3/6 3/7 3/8 3/9 3/10合計擦傷 1 1 2 1 5 10割紋 0 1 0 0 1 2異物 9 3 15 8 3 38凹凸 0 0 1 0 0 1脹大 2 1 1 3 1 8無光澤 13 8 18 8 9 56氣泡 2 1 6 3
2、3 15體污 0 1 0 1 2 4疵點 1 0 0 1 0 2滴點 0 1 0 0 0 1射出部品外觀不良狀況記錄表合計 28 17 43 25 24 1371) 各項目依數據的大小順序排列, 其他排在最後一項,並求其累積數;2) 求各項目數據佔總數的比率及累積比率;整理數據並繪製圖形3) 用方格紙繪成柱狀圖表;4) 橫軸 : 各分類名稱. 縱軸:不良率或金額等等.總柱狀圖表 在分析柏拉圖時，若分析的項目中有成本較高的 項目的話，則可用損失的金額做為分析的項目。改善前、後查檢表統計比較 日期項目 3/6 3/7 3/8 3/9 3/10合計擦傷 1 1 2 1 5 10割紋 0 1 0 0
3、1 2異物 9 3 15 8 3 38凹凸 0 0 1 0 0 1脹大 2 1 1 3 1 8無光澤 13 8 18 8 9 56氣泡 2 1 6 3 3 15體污 0 1 0 1 2 4疵點 1 0 0 1 0 2滴點 0 1 0 0 0 1合計 28 17 43 25 24 137 日期項目 4/11 4/12 4/13 4/14 4/15合計擦傷 0 2 2 1 3 8割紋 1 1 2 0 2 6異物 3 4 2 5 3 17凹凸 1 0 1 0 0 2脹大 0 1 1 2 1 5無光澤 4 3 2 3 1 13氣泡 3 1 3 2 1 10體污 0 1 0 0 0 1疵點 1 0 0
4、1 0 2滴點 0 1 0 0 0 1合計 13 14 13 14 11 65改善前改善前不良項目無光澤異物氣泡擦傷脹大其他不良數56381510810不良率40.9%27.7%10.9%7.3%5.8%7.3%累積不良率40.9%68.6%79.6%86.9%92.7%100%100%50%不良項目異物無光澤氣泡擦傷割紋其他不良數1713108611不良率26.2%20%15.4%12.3%9.2%16.9%累積不良率26.2%46.2%61.5%73.8%83.1%100%100%50%13713765改善後改善後 2.魚骨圖 工廠在生產的過程中,一定會有很多問題發生,有了問題出現, 尤其
5、目前在現場工作上所發生的問題可謂”千頭萬緒”,若非借助一群人或小組的智慧、知識及經驗來共同探討其原因,並尋求解決對策是很難”對症下藥”的.所以這種利用團體力量來共同探討其結果(特性)與(原因)之間的關系表示在一張圖上,謂之特性要因圖.(因其形狀類似魚骨頭故又稱魚骨圖,它為日本石川罄博士所發明亦稱石川圖).特性要因圖作法決定要討論的品質特性,用腦力激盪法收集資料,再以柏拉圖統計出數據決定之. 在紙上畫一橫線,將要討論的品質特性寫在箭頭旁(指明特性).將影響品質特性的大要因列出來,再畫一條60斜線指向橫線,大要因可以4M1E(人、機械、材料、方法、環境)來分類,製程特性則依各大要因分析出次要因,畫
6、在小骨上.找出小要因(根據大要因發掘問題點)找出最可能的不良原因机械組不良率高方法 作業者 材料 机械公差錯誤作業條件未証明硬度不符規定尺寸過大作業程序顛倒自行變更作業程序作業疏忽不熟練震動不穩控制回路故障精度不夠潤滑不良特性要因圖作法注意事項1) 特性要明確用什麼、為什麼較易激發聯想;2) 以事實為依據,依自由發言方式把要因記上(不可批評別人的發言) , 同時可藉由別人的意見激發自己的想法;3) 發言時想到就提不要考慮太久(以量求質)4) 收集多數人的意見,綜合相關人員一起討論;5) 對所提要因,何者影響較大,由大家輪流發言經多數人同6) 意後用紅筆將要因圈上;6) 無因果關系之要因,不須歸
7、類;7) 對原因徹底加以深入分析; 3.散佈圖分析獨立數據時,用直方圖、柏拉圖就可找到改善要點解析兩個變量X、Y之間的相關性時,就需使用散佈圖將X與Y的兩組數據繪在方格紙上,可看出X、Y之間相關情 形的圖謂之散佈圖.如:鋼的粹火溫度和硬度、螺絲的轉距和抗張力、 油的溫度 與粘度、玻璃中含鉛量與抗輻射.散佈圖的作法1.先搜集兩種對應相關數據,至少要30組以上(如:硬度與抗張力 ,添加量與柔軟度.即為成對資料).2.2. 求出數據中X ,Y的最大值與最小值.3.3. 在橫軸(X)與縱軸(Y)上各列出品質要因(特性).4.4. 兩種對應數據點在座標圖上.5.5. 兩組數據相同時另作記號表示.下表所列
8、為一鋼製品的粹火溫度與硬度間是否有相關性? 燒入溫度(x)硬度(Y) 燒入溫度硬度 燒入溫度硬度181047 11840 52 21 810 44289056 12870 53 22 850 53385048 13830 51 23 880 54484045 14830 45 24 880 57585054 15820 46 25 840 50689059 16820 48 26 880 54787050 17860 55 27 830 46886051 18870 55 28 860 52981052 19830 49 29 860 501082053 20820 44 30 840 49
9、X(溫度):max=890 min=810 Y(硬度):max=59 min=42單位:粹火溫度( ) 硬度(HR-C)NONONO數據相關性( )鋼的燒入溫度與硬度間的散佈圖4042444648505254565860800820840860880900X溫度Y硬度(HR-C)散佈圖分析X增大時,Y也隨之增大,典型的正相關 XYYX增大時,Y反而減小,典型的負相關 (依其方向性)XX與Y之間看不出有任何關係.稱為無相關 YXXY X增大時,Y也隨之增大,但到某 一值以後,x增大時,則y減小. 曲線相關(依其強弱程度)YX增大時,Y也隨之增大, 且趨勢很明顯 : 正強相關 XYX增大時,Y也隨
10、之增大, 但趨勢不是很明顯: 正弱相關 XX增大時,Y反而減小,且趨勢很明顯 : 負強相關 YX增大時,Y反而減小,但趨勢不很明顯 : 負弱相關 XXYYYX增大時,Y也隨之增大,且在一條直線上 : 正完全相關 X增大時,Y反而減小,且在一條直線上 : 負完全相關 4.直方圖 直方圖就是次數分配表,沿橫軸以各組組界為分界, 組距作為底邊,各組次數為高度,在每一組距上畫一 矩形,所繪成之圖形目的目的: 調查是否混入兩個以上不同群體 測知分配中心 測知分散範圍 與規格比較 測知有無假數據存在 1.收集樣本(50個以上) 直方圖之做法RK全距組數樣本測定值的單位22.決定組數 K = n3.計算全距
11、 全距(R) = 50個數據中最大值 - 50個數據中最小值4.計算組距 組距(C) = =5.計算組界 組界精度 = 第一組下組界 = 50個數據的最小值 - 組界精度 第一組上組界 = 第一組下組界 + 組距6.組距中心點 = 7.將數據及次數做成圖形上組界 + 下組界2直方圖繪製範例某鋼線廠生產之鋼線抗拉強度其規格為81 2.5kg/cm , SPEC=78.583.5kg/cm,試繪成直方圖.79.279.879.677.879.980.180.080.381.579.079.978.479.080.081.680.880.780.080.580.682.381.180.179.781
12、.380.878.482.880.479.080.579.980.881.082.081.181.979.478.979.181.279.780.480.979.181.679.480.081.280.881.281.279.980.179.980.980.380.480.579.480.280.480.180.878.880.180.677.580.979.980.480.082.179.579.779.878.580.179.879.580.680.179.979.481.681.778.879.381.479.779.980.080.278.881.579.778.078.680.680
13、.7求出數據的最大值(L)和最小值(S)最大值81.581.682.882.081.681.280.982.181.781.5最小值77.878.478.478.979.179.477.578.578.878.0最大值:82.8 最小值:77.5決定組數(K) 組數 = 數據數 = 100 = 10組距(C )=R/K=(最大值-最小值)/組數 組距 = = = 0.53 (測定器刻度讀數最小為0.1)組距為0.5, 0.53近似值為0.5決定組距(C)10105.382.8-77.5 組間的界值以最小測定單位值之1/2來決定. 故 第一組下限 = 最小值 - 第一組上限 = 第一組下限 +
14、組距 第二組下限 = 第一組上限 第二組上限 = 第二組下限 + 組距(餘類推) 例: 第一組下限 = 77.5 - = 77.45 第一組上限 = 77.45 + 0.5 = 77.95 (組距0.5) 第一組為 77.4577.95 (組距0.5) 第二組為 77.9578.45 (組距0.5) 決定組間的界值(組界)2最小測定單位20.1求出組中點X2組上限 + 組下限77.45+77.95 22155.4 組中點=例:第一組組中值= = = 77.7作成數據的次數表組數組界組中點劃計次數1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1177.4577.9577.9578.4578.4578
15、.9578.9579.4579.4579.9579.9580.4580.4580.9580.9581.4581.4581.9581.9582.4582.4582.9577.778.278.779.279.780.280.781.281.782.282.7 2 3 6 11 19 22 17 9 7 3 1總計 1000123456789101112131415161718192021222324次數規格下限(SL) 78.577.9578.4578.9579.4579.9580.4580.9581.9581.4582.4582.9577.45規格上限(SU) 83.5 規格中心 81 繪出圖形
16、直方圖的分析混有兩個以上不同群體(雙峰型) 有假數據或經篩選過(絕壁型) 測定值(算法)有偏差(缺齒型) 工程上有某種異常原因發生(離島型) 偏態型 常態型規格下限受到某種原因 限制而將分配向右移正常製程或能力穩定直方圖與規格比較顯示合適製程能力顯示製程能力較規格好很多製程能力偏一邊,應對設備.原料加經追查此圖顯示製程能力分散過大,應對人員的變動與作業方法加以追查 5.管制圖，。、推移圖的主要功能, 是能夠看出數据隨著時間不同而發生變化的情形從折線的高低就可知道品質之狀況如果在圖上再加數據的平均值及3的上下範圍就稱為管制圖管制圖的種類1 計量值管制圖: 平均值與全距管制圖 ( X Bar R
17、CHART) 平均值與標準差管制圖 (X Bar S CHART) 中位值與全距管制圖 (X R CHART) 個別值與移動全距管制圖 (X Rm CHART)2計數值管制圖計數值管制圖: 不良率管制圖 (P - CHART) 抽樣數不固定時 不良數管制圖 (nP - CHART) 抽樣數固定時 缺點數管制圖 (C - CHART) 樣本大小固定時 平均缺點數管制圖 (U - CHART) 樣本大小不固定時管制圖的公式1 計量值管制圖: ( X R CHART) X 圖 CL : X UCL/LCL: X + A R R 圖 CL : R UCL/LCL: D R / D R ( X R CH
18、ART) X 圖 CL : X UCL/LCL: X + m A R R 圖 CL : R UCL/LCL: D R / D R ( X S CHART) X 圖 CL : X UCL/LCL: X + A S S 圖 CL : S UCL/LCL: B S / B S ( X Rm CHART) X 圖 CL : X UCL/LCL: X + E R R圖 CL : R UCL/LCL: D R / D R243 32431432m4m3mm2計數值管制圖計數值管制圖:(P - CHART) (nP - CHART) (C - CHART) (U - CHART) CL = = P dnUC
19、L/LCL = P + 3 P (1-P)n CL = = nPnPkUCL/LCL = nP + 3 nP ( 1 P ) CL = = CkUCL/LCL = C + 3 C C CL = = UC nUCL/LCL = U + 3 Un產品規格產品規格 : 2.6 + 0.02DATA12345678910111213141516171819202122232412.582.592.582.62.612.582.592.582.62.612.582.592.582.62.612.582.592.582.62.612.582.592.582.622.622.62.612.612.62.62
20、2.62.612.612.62.622.62.612.612.62.622.62.612.612.62.622.62.612.6132.612.62.592.612.62.612.62.592.612.62.612.62.592.612.62.612.62.592.612.62.612.62.592.6142.592.582.622.622.582.592.582.622.622.582.592.582.622.622.582.592.582.622.622.582.592.582.622.6252.622.612.62.622.592.622.612.62.622.592.622.612.6
21、2.622.592.622.612.62.622.592.622.612.62.62X13.0212.981313.0612.9813.0212.981313.0612.9813.0212.981313.0612.9813.0212.981313.0612.9813.0212.981313.06Averages2.6042.5962.62.6122.5962.6042.5962.62.6122.5962.6042.5962.62.6122.5962.6042.5962.62.6122.5962.6042.5962.62.612Range0.040.030.040.020.030.040.030
22、.040.020.030.040.030.040.020.030.040.030.040.020.030.040.030.040.0265.042.5852.592.5952.62.6052.612.6151234567891011121314151617181920212223242500.0050.010.0150.020.0250.030.0350.040.04512345678910111213141516171819202122232425X-R管制圖範例管制圖範例 ABCCBAUCLCLLCL 檢定規則1： 有一點在A區以外者。ABCCBAUCLCLLCL 檢定規則2：連續9點在C
23、區或C區以外者。ABCCBAUCLCLLCL 檢定規則3：連續6點持續地上升或下降者。ABCCBAUCLCLLCL 檢定規則4： 連續14點交互者一升一降者。ABCCBAUCLCLLCL 檢定規則5：3點中有2點在A區或A區以外者。ABCCBAUCLCLLCL 檢定規則6： 5點中有4點在B區或B區以外者。UCLCLLCL 檢定規則7：連續15點在中心線上下兩側之C區者。ABCCBAABCCBAUCLCLLCL 檢定規則8： 有8點在中心線之兩側，但C區並無點者。 6.查檢表查檢表是一種為了便于收集數據而設計的表格.可用在工作現場事物的檢查、記錄及收集,如:作業前點檢、設備操作點檢、機器保養點
24、檢、生產狀況查檢等.查檢表可誘導你去執行工作,且有效率又不會遺漏. 何謂查檢表 收集數據用查檢表 調查異常(不良)原因用查檢表 點檢用查檢表查檢表之分類 例:收集數據用查檢表 塑材部品查檢表 年 月 日品名: 作業單位: 檢查者: 工程別:製程檢查 檢查總數:1300 不良率:8.2%項目查檢小計表面傷痕裂紋表面不良波痕其他正正正正正正T正正正正正正正正正正正正正T正T32154012 7合計106 例:調查異常(不良)原因查檢表 2/12/22/32/42/52/6合計不良率早中早中早中早中早中早中 ABABABABABABABABABABABAB 孔中心不正1510128157891259
25、81281189915813791123860.6高度不對01121213023041215433621096616.8變 形100102002012113210014031266.6刮 痕111020240123231210310011328.1斷 裂00000000010000100000000020.5其 他011001220013211321032012297.4不良數(d)1713151118121318149161621141916181421162592424393 生產數(p)100103105110100110120115100100105125100110100951201
26、101301201101001151052600 不良率(%)1712.614.3101810.910.815.714915.212.82112.71916.81512.716.213.322.7920.922.915.1 例:避免物品遺漏的查檢表旅 遊 必 須 用 品項次查檢要項查檢1護照 2信用卡 3外幣 4機票 5衣物 6盥洗用品 7相機 8膠卷 9旅遊指南 10吹風機 11筆記本,筆 作業的查檢表汽車定期保養點檢表 10,000Km時之定期保養 日期： 作業者： 項次查檢要項查檢1電瓶液檢查 2電扇皮帶檢查 3空氣濾清器清掃 4火星塞清淨 5分電盤盤蓋檢查 6化油器檢查 7換新機油 8
27、910註：符號意義： 查檢 A調整 執行 AAA 7.層別法何謂查檢表 發生品質變異的原因很多,有時很單純,有時很複雜,但影響其品質的要因不外乎是原材料.機器設備,或是操作人員,亦有可能在操作方法,要找出原因,出自何處,就有分開觀察而搜集數據的必要.如果能找出何種原料,那一台機器或那一位操作員有問題然後加以改善,就杜絕不良品的發生.這種以分層別類的搜集數據,以找出其間差異的方法,謂之層別法.生產主機板廠商統計由5/25/11之進料檢驗報表 , 發現PCB之進料不良率偏高 , 但PCB之廠商有A .B . C三家 , 由資料中難以判斷哪家廠商有問題5月2日5月3日5月4日5月5日5月6日5月7日
28、 5月10日 5月11日 合計檢驗數116912421134144512121226噴錫不良161171249111080孔偏3148754537線斷6438437540錫氧化1524637331綠漆不均3542453329板面刮傷15118101667780其他1422132217合計4541304642343535314不良率0.03850.033 0.0265 0.0318 0.0347 0.02771274110798090.0274 0.0316 0.032若可將A .B . C三家之進料檢驗資料予以層別的話 , 則可容易判斷出哪一家的品質較差 5月2日 5月3日 5月4日 5月5日
29、 5月6日 5月7日 5月10日ABCABCABCABCABCABCABC檢驗數357423389471408363411385338461473511456349407418374434451395428噴錫不良295713142714031261218孔偏201010103152214113022線斷312112210035121201142錫氧化001311020103411120034綠漆不均120221310200022113300板面刮傷735533251253295312133其他100121101011010021011合計161514191111101371315189191
30、410131171420不良率0.045 0.035 0.036 0.040 0.027 0.030 0.024 0.034 0.021 0.028 0.032 0.035 0.020 0.054 0.034 0.024 0.035 0.025 0.016 0.035 0.047合計9809803740312980173140.032廠商別不良率推移圖00.010.020.030.040.050.0693年5月2日93年5月3日93年5月4日93年5月5日93年5月6日93年5月7日93年5月8日93年5月9日93年5月10日93年5月11日ABC日期A廠商 B廠商 C廠商5月2日0.0450
31、.0350.0365月3日0.040.0270.035月4日0.0240.0340.0215月5日0.0280.0320.0355月6日0.020.0540.0345月7日0.0240.0350.0255月10日0.0160.0350.0475月11日0.030.0280.037 8.綜合運用查檢表層別法柏拉圖魚骨圖直方圖散佈圖計量值計數值對策擬定管制圖查檢表收集數據對策確認OKNG層別法例:某公司想要了解新產品之品質狀況，故設計一查檢表去收集連續五天的數據，而該產品是由日、夜兩班及A、B兩條生產線分別生產出來的，所以我們每天對每班、每線各抽1000pcs來檢驗。下表即為收集之資料 2004/
32、5/1 2004/5/2 5/3 2004/5/4 2004/5/5 日班 夜班 日班 夜班日班 夜班日班 夜班日班 夜班ABABABABABABABABABAB檢驗數1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000不良數不良率刮傷3 112 154 147 165 184 131 164 212 143 121850.93%無電源01252142324132451303480.24%電壓偏低7496896 1079483796 14375141
33、0.71%缺螺失51303041612010302140370.19%銘版偏01101020100010201103140.07%外觀不潔1000100200001000010060.03%印刷不良10002100102010112001130.07%合計17 18 17 26 21 25 23 31 23 30 16 22 11 25 23 33 22 23 14 244442.22%不良率1.7% 1.8% 1.7% 2.6% 2.1% 2.5% 2.3% 3.1% 2.3% 3.0% 1.6% 2.2% 1.1% 2.5% 2.3% 3.3% 2.2% 2.3% 1.4% 2.4% 將前
34、頁之資料若以每日不良率來看的話很難看出問題在哪裡?只知道總不良率太高須進行改善以降低不良率，故需將資料針對生產班別及不良現象予以層別。5/1-5/5的生產平均不良率推移圖0.00%0.50%1.00%1.50%2.00%2.50%3.00%93年5月1日93年5月2日93年5月3日93年5月4日93年5月5日數列10.0%0.5%1.0%1.5%2.0%2.5%3.0%3.5%93年5月1日93年5月2日93年5月3日93年5月4日93年5月5日日A日B夜A夜B 將資料以生產班別進行層別後可發現，夜B班似乎不良率較高，而夜A班則不良率較低。 若將資料以不良現象別予以層別後可發現，不良現象中刮傷
35、及電壓偏低佔多數0.00%0.20%0.40%0.60%0.80%1.00%刮傷無電源電壓偏低缺螺失銘版偏外觀不潔印刷不良數列1 另將這些不良現象以日、夜班及A、B線層別後可發現，刮傷對日B 、夜B班來說不良數均偏高，另外電壓偏低則是每一班均存在的問題020406080100刮傷無電源電壓偏低缺螺失銘版偏外觀不潔印刷不良日A日B夜A夜B 由前面之分析中可粗略得知，刮傷及電壓偏低的問題是構成不良率偏高的主要原因，但此兩問題到底站總不良有多少?這點須再進行了解。依據原始之檢驗報表得知各項不良現象之數據為刮傷185無電源48電壓偏低141缺螺失37銘版偏14外觀不潔6印刷不良13依前頁數據整理後做成
36、柏拉圖 分析至此可知刮傷問題占總不良數的41.7%，電壓偏低佔總不良數的31.8% ，此兩項合起來就佔總不良數的73.4% ，故此兩項不良現象是我們改善的重點項目。 但這兩主要原因中刮傷是屬計數值，而電壓偏低是屬計量值，這兩種不同的項目在接下來的原因分析中是採用不同的分析方式 計量值計量值須先做直方圖直方圖分析再做魚骨圖魚骨圖分析 計數值計數值可直接採用魚骨圖魚骨圖分析1.計量值分析: 為了解電壓偏低的情形，於是將所檢驗的20000PCS做成直方圖 規格:100 + 1001000200030004000500088.5-90.590.5-92.592.5-94.594.5-96.596.5-
37、98.598.5-100.5100.5-102.5102.5-104.5104.5-106.5106.5-108.5數列1 在直方圖分析中可看出規格是 100 + 10 但所生產20000個的中心卻呈現雙峰的情形，所以左邊尾端的產品就跑到規格外而成為不良品。這代表製程被兩個不同的机器、生產線或材料所影響。為探求發生原因故我們再做魚骨圖分析。為何電壓有兩種分佈人機料法作業者看錯規格拿錯SOP零件匹配問題使用到不同生產設備作業方式不同零件不良檢驗方式不同設備老舊參數設定不對 經由魚骨圖分析，我們認為應是產品中所使用之電晶體有兩家不同的零件，而導致電晶體對溫度有不同之反應，造成電壓呈現雙峰情形。為要
38、確認此問題我們就取用在產品中的兩家零件做散佈圖分析 我們先取A廠商11個零件，測試其溫度由40 C-50 C 時電壓變化情形 溫度電壓40854188429343924497451014610447107481094911450115 經數據分析後A廠商之零件溫度與產品電壓之間呈現正相關 然後我們再取B廠商之零件做同樣分析，所得結果如下溫度電壓40874187429143934496459846974794489349905090 分析至此我們大概就找到問題了，因為我們要的是正相關的零件，所以爾後改用A廠商之零件即可改善電壓偏低的問題。 2.計數值分析 為了解刮傷的發生原因，我們可利用魚骨圖的
39、工具試圖找出其原因刮傷人人材料材料方法方法機器機器作業不熟練未依規定方式作業新人未做教育訓練材質不對材料品質不穩定治具設計不理想工具老舊操作方式不對人員疏忽 刮傷之發生原因經由魚骨圖討論後，初步認為應是未依規定方式作業所造成的。當我們找到原因後即可對發生原因下對策，例:由該班的組長對作業人員再次的教導 、巡檢人員須將是否依規定方式作業列為重點確認項目等等。 等到對策於執行後，須再以最前面的查檢表重新收集數據，以驗證對策之有效性。 經驗證後若改善效果不明顯(即刮傷的不良率還是很高) ，則代表不良原因找錯或者是對策下的不好，須再藉由魚骨圖之方式去做一次分析或者是重擬對策，以徹底解決問題 對策驗證對
40、策驗證 經由前面的改變零件廠商(改善電壓偏低問題)，及由組長對員工再次教導的對策(刮傷問題)後，我們為驗證對策的成效，故再去收集生產的檢驗資料，其內容如下 2004/5/22 2004/5/23 5/24 2004/5/25 2004/5/26 日班 夜班 日班 夜班日班 夜班日班 夜班日班 夜班ABABABABABABABABABAB檢驗數1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000不良數不良率刮傷101121212002101121012
41、00.10%無電源14302112124112344211400.20%電壓偏低0010010000100001100050.03%缺螺失31221323422122111302380.19%銘版偏11000021211001210102160.08%外觀不潔0010001001010000010160.03%印刷不良00101100100110101220120.06%合計66936787 1068655889 10371370.69%不良率0.6% 0.6% 0.9% 0.3% 0.6% 0.7% 0.8% 0.7% 1.0% 0.6% 0.8% 0.6% 0.5% 0.5% 0.8% 0
42、.8% 0.9% 1.0% 0.3% 0.7%0.00%0.10%0.20%0.30%0.40%0.50%0.60%0.70%0.80%93年5月22日93年5月23日93年5月24日93年5月25日93年5月26日數列10.00%0.50%1.00%1.50%2.00%2.50%3.00%93年5月1日93年5月2日93年5月3日93年5月4日93年5月5日數列1改善前改善後以每日不良率做比較0.00%0.05%0.10%0.15%0.20%0.25%刮傷無電源電壓偏低缺螺失銘版偏外觀不潔印刷不良數列1以問題點做比較0.00%0.20%0.40%0.60%0.80%1.00%刮傷無電源電壓偏
43、低缺螺失銘版偏外觀不潔印刷不良數列1改善前改善後010002000300040005000600088.5-90.590.5-92.592.5-94.594.5-96.596.5-98.598.5-100.5100.5-102.5102.5-104.5104.5-106.5106.5-108.5數列1改善後01000200030004000500088.5-90.590.5-92.592.5-94.594.5-96.596.5-98.598.5-100.5100.5-102.5102.5-104.5104.5-106.5106.5-108.5數列1改善前電壓偏低的比較改善後改善前以柏拉圖比較
44、改善對策經驗證後為有效 , 但後續將要如何監控改善後的品質狀況呢 ?這時就需用到管制圖了 . 計量值之監控 : 經改善後之電壓偏低之情形 , 我們以 XR管制圖來監控產品之特性是否屬 穩定狀況 . 計數值之監控 : 經改善後之刮傷情形 , 我們以nP管制 圖來監控產品之特性是否屬穩定狀況 . DATA1234567891011121314151617181920212223241 1031071051041011021051041021041021041021061021031021041031051021041041022 1041041011061041051031051001051011
45、031001031051041041031061031011011001003 1001001041021051031031051031031031021041041021021031041031051051051031054 1051041051051031041051021041051051041031021001051021021001021041031011045 104103103103103102104103102102100105104101105104105105104105103102104105X516518518520516516520519511519511518513
46、516514518516518516520515515512516Averages 103.2 103.6 103.6104103.2 103.2104103.8 102.2 103.8 102.2 103.6 102.6 103.2 102.8 103.6 103.2 103.6 103.2104103103102.4 103.2Range57444323435345533363444512345678910111213141516171819202122231000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 10
47、00 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000021120100101211120010100.0% 0.2% 0.1% 0.1% 0.2% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.1% 0.2% 0.1% 0.1% 0.1% 0.2% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.1% 0.0%UCL = 3.693 CL = 0.88 由X-R及NP管制圖中可看出 , 經改善後的刮傷及電壓問題均是在管制的狀態下 , 所以繼續保持此狀態即可 , 同時也代表這兩問題已得到解決 .QC七手法是解決問題的工具 , 不要規定是在甚麼時候使用 , 而是要問你想得到甚麼答案再決定用甚麼工具.品質管制是慢慢建立起來的,它像一棵樹似的,會逐漸地生長.品質管制的觀念和原理必須要徹底弄清楚, 才能生根.你要自己建立適用的品質管制技術與制度.說明