品管七大手法9149.doc

品管七大手法9149
目录
项目 内容 页次
1 资料的意义 2
2 统计资本概论 4
3 查检表 7
4 柏拉图 9
5 鱼骨图 11
6 散布图 13
7 管制图 16
8 直方图 18
9 层别法 20
资料的意义
11>.1 概要
何谓数据(Data)?
它是「透过测量所得到的数值和资料。」因此,
「测量数据」= 「反映事实」
数据获得
1)搜集「正确」的数据;
2)避免「主观」的判断;
3)把握「事实真相」。
数据类型
1) 定量数据(Quantitative Data):量器测度量出来的数据。
计量值(Variable):长度、时间、重量等测量所得的数据。
计数值(Countable):以缺点数、劣品数作为计算标准的数值。
2) 定性数据(Qualitative Data):感官判断出来的类别数据。
类型值(Variable):如「机型」、「品牌」、「日期」、「班次」、「产品」等记录的数据。
数据整理
1) 「掌握现况」和「评价对策」,都应有数据为依据;
2) 清楚使用数据的宗旨;
3) 改善前、后的数据,应具备一致的条件;
4) 数据搜集完成后要马上使用。

1) 机遇原因(Chance Cause)
制品的好坏,主要受到四个M:材料(Material)、机器(Machine)、人员(Man)与方法(Method)之影响,但若四者均在标准范围内变化,其变化幅度较为微小,而属机遇原因变化,在经济价值上,此种变化不需采取措施或改正行动。

2) 非机遇原因(Assignable Cause)
非机遇原因又称异常原因,系导致四个M的变化,即:
使用不合规格的材料
机器故障或工具损坏
员工情绪久佳或工作不努力
不按操作标准工作,或标准不适当
以上四个非机遇原因,所造成变化之幅度较大,会引起大量的不合品,在经济价值上应予以消除。
统计资本概论

1)平均数-代表一群数值的一个数值
群体平均数
样本平均数
2)变异数
群体变异数
样本变异数
3)标准差-表示该群数值间差异大小的一个数值
群体标准差
样本标准差
机率分配-常态分配
若从常态母体n(x;??????2)中,随机抽取一个样本,则结果为x之机率密度(probability density) 是:

其累积机率密度函数为
一平均数为0,变异数为1之常态分配称为标准常态分配。
经由变数变换,任何常态分配都可转换成标准常态,其公式如下:

在一常态分配中,平均数正负一倍、二倍、三倍标准差之机率为
P(??????<X<??????)=
P(????????<X<????????)=
P(????????<X<????????)=
制程能力指标
USL-规格上限 LSL-规格下限 CL-规格中心值
Ca-制程准确度(Capability of Accuracy)
Cp-制程精密度(Capability of Precision)
Cpk-制程能力指数(总合Ca & Cp之指标)
或
下面以图示说明:
在标准常态分配之状况下,Cpk=1时,其Out ,亦即不良率为2700 DPPM,而在Cpk=,其Out ,亦即不良率为64 DPPM。
查检表
何谓查检表(Checksheet)?
「勾记型的图形或表格,使用它时只须登入检查记号和点数整理,可藉以稽核和分析」。因此,「查检表」= 「事实记志」

1) 纪录用:如【图3-1】,它又称「改善用查检表」。
2) 点检用:如【图3-2】,它用於「作业实施」和「机械整备」的确认。
作业者
机械
日期
不良种类
月日
月日
月日
月日


尺寸




A
1
缺点






材料






其他






尺寸






缺点




B
2
材料






其他