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1、1.2. 目的：QC手法与PDCA相结合以解决品质问题症结所在，以达再发防止提升产品品质之目的。 3. 适用范围：2.1 问题点之寻找及对策。2.2 不良之降低。2.3 品质落实与改善。2.4 提升制程能力及再发防止。4. 相关文件: 无5. 作业内容:4.1 定义:4.1.1 脑力激荡术：是一种藉用会议方法对某一主题，尽量让大家在不加以批评的气氛下提出构想，同时利用灵感的相互诱导，由别人的构想，连接到其它的构想。4.1.2 特性要因图：能一目了然的表示出制品的品质特性与制造原因，或品质问题与形成原因之相互关系，因图形形状似鱼骨，又称鱼骨图。4.1.3 查检表：在收集数据时设计一种简单的表格，
2、将有关项目和预定收集的数据，依其使用目的以很简单的符号填注，而且很容易汇集整理以了解现状，以作为分析或核对点检使用，这种设计出来的表格称为查检表。4.1.4柏拉图：将一定期间所汇集的不良数、缺点或故障之发生等数据，依项目别、原因别加以分类，而按其出现大小顺序排列之图形。4.1.5直方图：将收集得到的数据，依一定的标准给予分组，列出每组内所出现的数据个数，横轴表示组界，纵轴表示次数，将每一组以长方形图表示于坐标上即为直方图，亦称为次数分配图。4.1.6 层别法：把机械、操作员或其它制造要因以机械别、操作员或原料别等分别收集数据，加以统计比较，然后找出其间是否有差异，而针对这差异加以改善的方法谓之
3、层别法。4.1.7散布图：两变量或多个变量间是否有相互间关系，如有关系其相关程度有多少，此分析方法点出之图形称之散布图，亦称相关系数图。4.2各改善步骤与QC七大手法运用关系阶段改善步骤QC七大手法柏拉图特性要因图查检表直方图图表管制图散布图层别法P1.主题选定2.目标设定3.活动计划拟定4.现状把握5.解析6.对策拟定D7.对策实施与检讨C8.效果确认A9.标准化10.检讨与改进：特别有用 ：可用4.3特性要因图： 4.3.1作法：4.3.1.1 决定评价特性：自左向右画一横粗线代表制程，并将评价特性写在箭头右边，以“为何*”的方式表示。4.3.1.2 列出大要因：直接部门可有依制程别，亦可
4、依4M(人、机器、材料方法）来分类，大要因用 圈起来，加上箭头的分枝到横粗线。4.3.1.3 各大要因分别记入中、小要因。A.利用脑力激荡术，共同研讨。B.依各要因分别细分，记入中要因、小要因。C.最末端必须是能采取措施的小要因。D.圈选出重要要因46项，以作为查检依据。4.3.2 绘图时注意事项： 4.3.2.1 集合全员知识与经验，依照“脑力激荡术”以自由发言方式把要因记上。 4.3.2.2 应按特性别绘制多张的特性要因图。 4.3.2.3 把要因层别，把计量的原因与计数的原因分开来。 4.3.2.4 绘制时以“为什幺会发生这种结果”分析后，提出对策时再放在“如何才能解决”上(可依5W自问
5、自答)。 4.3.3 特性要因图的用途： 4.3.3.1 改善品质、提高效率、降低成本为目标，进行现状解析、改善时用。 4.3.3.2 发生很多抱怨、不良品或异常时，为找寻原因，采取改善措施时用。 4.3.3.3 为制订或修改作业方法、管制点、管制方法等作业标准。 4.3.3.4 导入品质管制，全员参加讨论时用特性要因图整理问题用，作新人教育、工作说明时用。4.4柏拉图： 4.4.1作法 4.4.1.1 决定数据的分类项目，其分类有：A.结果的分类：不良项目别、场所别、工程别。B.原因的分类：材料别、机器别、设备别、作业者别。 4.4.1.2 决定期间、收集数据。 4.4.1.3 按分类项目别
6、、统计数据，作成统计表。A.各项目按出现数据的大小，顺序排列，并统计计算其累计次数。B.计算各项目的数据及累计的影响度。C.其它项目排在最后，其它项若太大时，则必须再检讨是否有其它重要要因未提出。不良项目不良次数不良率%累计不良率%影响度%累计影响度%A1812.012.037.537.5B138.720.727.161.6C85.326.016.781.3D42.728.78.389.6其它53.332.010.4100合计4832100不良率%=各项不良数/总检查数*100影响度%=各项不良数/总不良数*100缺点项目缺点数单位缺点数影响度%累计影响度%AB单位缺点数=各项缺点数/总检查数
7、100影响度%=各项缺点数/总不良数*1004.4.1.4 图表纸上记入纵轴及横轴，纵轴加上分度，横轴记入项目。4.4.1.5 按数据的大小，将数据画成柱形图。4.4.1.6 数据的累计以折线记入。504030201004.4.2 绘制柏拉图应注意事项：4.4.2.1 柏拉图应依大小顺序由高至低排列，如此可以一眼看出影响特性之要因，最前面的即是最主要的原因。4.4.2.2 柱形图宽度要一致，横轴按项目别排列，纵轴这最高点等于不良率，且所表示之隔距应一致。4.4.2.3 其它项目表示原因不明或数量少却微小的原因，要摆在最右端，其它项不应大于柏拉图最前面几项，否则即有错误要再分析。4.4.2.4
8、一般而言，前三项不良项目往往占累计影响70-80%，故对前三项作改善便可得到70%以上的效果。4.4.2.5 尽量以损失金额表示。4.4.2.6 一般而言，纵轴可用损失金额、缺点数、故障件数、出勤率等特性表示，横轴则以设备别、不良项目别、作业人员别、时间别等来区分。4.4.2.7 柏拉图只适用于计数值而计量值则需使用直方图才可。4.4.3 柏拉图之用途4.4.3.1 决定改善目标，找出问题。4.4.3.2 明了改善效果。4.4.3.3 调查不良或缺点原因。4.4.3.4 掌握重点分析。4.5 查检表4.5.1 查检表种类：4.5.1.1 记录用查检表：记录用查检表设计步骤：A.决定要收集的数据
9、及分类项目：“数据”与“分类”项目就是特性要因图的“特性”与“要因”的关系。B.决定要记录的查检表格式，同时列出多项对特性最有关之分类项目。 C.决定记录数据的记号。D.决定收集数据的方法。E.决定记录的方法。例：以作业者、机械、不良种类、日期不分类之记录用查检表。4.5.1.2 点检用查检表：点检用查检表设计步骤：A.逐一列出点检项目。B.点检项目是“非做不可的工作”、“非检查不可的事项”。C.点检有顺序要求时需注明号码，依顺序排列。D.必须点检项目，应尽可能以机械、制程、人员层别。4.5.2 设计检检表应注意事项：4.5.2.1 要让作业者做检查时，项目要尽量减少。4.5.2.2 让收集者
10、了解收集目的及方法。4.5.2.3 用柏拉图、推移图或其它图表合并使用效果更好。4.5.2.4 收集数据要符合实际需要，若不符合，须检讨重新订定并收集。4.5.2.5 检查基准须一致。4.5.2.6 计算单位符合实际。4.5.2.7 考虑样本数。4.5.2.8 收集的数据应能获得层别的情报。4.5.3 查检表的用途：4.5.3.1 日常管理、点检用。4.5.3.2 收集数据用。4.5.3.3 改善管理用。4.6 层别法4.6.1 层别法的作成步骤：4.6.1.1 决定影响品质特性的要因。4.6.1.2 决定层别的方式。4.6.1.3 记录特性。4.6.1.4 整理资料。4.6.1.5 比较与检
11、定。4.6.2 层别的要领：层别可依下列原则分类层别对象层别方法1.人的层别班、组、作业法、熟练度、年龄、教育程度、性别、经验、男女、新旧、身体条件、技能2.机械工具的层别机械号码、新旧、型式、构造、治具、速度。3.原材料零件层别产地、供应者、工程别、群体别、材质、等级、尺寸4.作业条件的层别温度、压力、湿度、速度、作业方法、顺序、人工与机器、人工与自动、测定器。5.时间的层别季节、月份、日夜、星期、时刻、修理前后、修理后之使用次数。6.地区的层别海岸与内陆、国内与国外、南区与北区、东区与西区7.制品的层别品种、需求者、新旧品、标准品与特殊品、制造别。8.气候的层别春、夏、秋、冬、阴、雨、晴4
12、.6.3 层别法之用途：4.6.3.1 应用层别区分法，找出数据差异的因素，而对症下药。4.6.3.2 以4M里每1M层别之。4.7 散布图4.7.1 散布图定义：散布图又称相关系数图，指两变量或多变量间之相互关系称为相关，又分为：4.7.1.1 正相关：当一变量增加时，另一变量亦有增加趋势。4.7.1.2 负相关：当一变量增加时，另一变量亦有减少趋势。YXXY负相关正相关4.7.2 散布图的作法：4.7.2.1 收集30组以上的相对数据，整理到数据表上。4.7.2.2 找出数据X、Y之最大值及最小值。4.7.2.3 画出纵轴与横轴(若是判断要因与结果之关系，则横轴代表要因，纵轴代表结果：并取
13、X及Y之最大值与最小值查差为等长度画刻度。4.7.2.4 将各组(对)数据点在坐标上。4.7.2.5 记入必要事项。4.7.3散布图的看法(图标)：YY(A)X增大时，Y也大，典型正相关。 (B)X增大时，Y反减少，典型负相关。YY(C)X增大时，Y不动，或Y增大时，X不变动，为无相关。4.8 直方图：4.8.1 直方图提作法：4.8.1.1 收集数据：至少要收集50个数据(数据以N表示)。4.8.1.2 依下列方式定组数： A 依下列组组数：数据(N)组数50-1006-10100-2507-15250以上10-25B 组数=N4.8.1.3 决定组距：A.求最大值a、最小值b（但除去异常值
14、）。B.求全距R：R=a-bC.求组距C：C=R/(组数)D以最适当的最接近C值的测定单位的整数倍为组距。4.8.1.4 决定组的组界：A.取测定单位的二分之一为组界值的单位。B.最大值与最小值两端组界的间隔最好使其相等。4.8.1.5 求各组界之中心值。4.8.1.6 作次数分配表。4.8.2 直方图之判读：4.8.2.1 常态型：左右对称之分配图，显示制程正常（如图1）。4.8.2.2 离岛型：原料或制程发生异常时分配状态，应迅速追查原因，采取必要措施（如图2）。4.8.2.3 双峰型：异质集团(形体)混合在一起时的状态，如不同批或特性不同的二台机台之制品混合，作业、测定器不同也会发生（如
15、图3）。4.8.2.4 缺齿型：主要是特定方法有某种偏向，或次数分配表上分组的不好，组的宽度不是数据的整数倍时则发生（如图4）。4.8.2.5 绝壁型：一端切掉的分配状态，制程能力不够，为了要符合规定而做全数选别的数据，为了确保数量而把规格外的制品稍微修改，使其合格时会出现，故有早期改善之必要（如图5）。图4：缺齿型图5：绝壁型图1：常态型图2：离岛型图3：变峰型4.8.3 直方图与规格比较：4.8.3.1 图6制品娈异比规格要窄，平均值在中央，此种分配之形状是理想的（如图6）。4.8.3.2 图7变异情形大致与图6相同，但平均值稍偏左，制程稍微变化就很容易发生不良，表示有移中心的必要（如图6
16、）。4.8.3.3 图8平均值良好，但变异太大，刚好跟规格两端吻合，若稍微增大，很可能出现不良品，最好平均值保持原状，但变异方面应采取小的对策（如图8）。4.8.3.4 图9变异太大，两侧都过规格值界限，发生不良品，应立即检讨缩小变异的对策，如规格无法变更，制程改善亦无法立刻采取对策，最好是采用全数选别对策（如图9）。4.8.3.5 图10变异非常小，对规格而言还有充裕，如能把变异稍制放大也没关系，此同时有必要时，和有关部门联络，把规格缩小，采取规格缩小对策（如图10）。 4.8.3.6 图11虽满足规格，但中心值靠边且末端被切掉，这是为要符合规格而做过选别，应该检讨选别的直方图，把变异减小，并把平均值移到中央（如图11）。4.8.3.7 图形12分配的平均或变异都在良好状态，也符合规格，但有离岛制品出现，发生不良现象，这是制程有异常现象出现，应调查原因，采取对策（如图12）图7图6图8图9图11图10图12第 11 页