QC七大手法 QC 统计手法概述 QC 七大手法： • 查检表——收集、整理资料； • 柏拉图——确定主导因素； • 散布图——展示变量之间的线性关系； • 特性要因图——寻找引发结果的原因； • 层别法——从不同角度层面发现问题； • 直方图——展示过程的分布情况； • 控制图——识别波动的来源； 一般问题解决的程序约可分为收集→整理→归纳分析→判断决策等阶段，每 一阶段都有不同的 QC手法可供搭配使用。如果能够充分了解 QC手法且 运用得宜，就能搜集到正确有效的信息，并作出精准的判断。 收 集：须根据事实或数据说明。 工具包括：查检表 , 散布图、层别法。 整 理：理清问题所在以作为判断重大问题的依据。工具包括：柏拉图、直方图。 归纳分析：主要针对原因与问题的关系，探讨其相互关系与潜在的真因。工具包 括：特性要因图。 判断决策：针对问题所发生的原因，采取有效对策，加以处置。工具包括：特性 要因图、统计图中的控制图。 QC 统计手法概述 一 . 特性要因图 特性要因图又称因果图或鱼骨图，就是当一个问题的特性 （结果）受到一些原因的影响时，我们将这些原因予以整 理，成为有相互关系的图形。 简言之就是针对造成某结果的诸多原因，以有系统的方式 表达结果与原因之间的关系，并设法使用图解法找出这些 原因来。 特性 大要因 大要因 大要因大要因 中要因中要因 中要因 中要因中要因 小要因小要因 目的：解决…… ..日期： 年 月 日作者：…… .. 一 . 特性要因图 特性要因图的制作方法 • 步骤一、决定问题或品质特性 为什么油炸棕榈油品质不良 特性 • 步骤二、决定大要因 为什么油炸棕榈油品质不良 人员机器物料 环境 方法 特性要因图的制作方法 • 步骤三、决定中小要因 为什么油炸棕榈油品质不良 人员机器物料 环境 方法 原油 AV、 POV较高 面团含水高 油炸锅漏水 热交换器故障 油锅不是不锈钢 不知操作标准 责任心不强 贮藏温度高 车间温湿度太高 油温标准太高 小克面生产太多 生产时加淋水 特性要因图的制作方法 • 步骤四、决定影响问题点的主因 为什么油炸棕榈油品质不良 人员机器物料 环境 方法 原油 AV、 POV较高 面团含水高 油炸锅漏水 热交换器故障 油锅不是不锈钢 不知操作标准 责任心不强 贮藏温度高 车间温湿度太高 油温标准太高 小克面生产太多 生产时加淋水 特性要因图的制作方法 • 步骤五、标注制作目的、日期及制作者 目的：解决棕油品质不良日期： 2003年 11月 25日作者： xxx 为什么油炸棕榈油品质不良 人员机器物料 环境 方法 原油 AV、 POV较高 面团含水高 油炸锅漏水 热交换器故障 油锅不是不锈钢 不知操作标准 责任心不强 贮藏温度高 车间温湿度太高 油温标准太高 小克面生产太多 生产时加淋水 特性要因图的制作方法 特性要因图之应用 • 问题的整理 • 追查真正的原因 • 寻找对策 追求对策型特性要因图 研究成对出现的不同变数之间相关关系的坐标图 注意几点： 1.收集足够的资料，至少 30 对； 横坐标表示数据（原因），纵坐标表示因变量（结 果）； 3.正确判断变量之间的关系模式； 4.因果图的后续工作，提供直观的相关性验证； 二 . 散布图 调查两种数量之间的关系 质量特性与质量特性的关系 质量特性与要因之间 要因与要因之间 例 : A.材料热处理时 ,某一成分的量与硬度关系 B. 锡铅中 ,锡铅比例与温度之关系 C. 电镀处理时 ,电镀时间与电镀厚度之关系 D.锡膏厚度与印刷压力之关系 . 二 . 散布图 绘制方法 收集数据 : 收集 50~100相对应之数据 . 至少 30 组 . 2.决定横轴与纵轴 一般以横轴代表要因 ,纵轴代表质量特性 .若是要因与要因或质量特性与质量特性 . 则可任意决定 . 点绘数据 将收集之数据绘于相对位置上 . 判读散布图 把握正确信息 , 采取必要的措施 . 二 . 散布图 • 身高与体重 高重 ? 矮轻 ? 40 45 50 55 60 65 70 75 80 150 160 170 180 190 體重 (kg) 身高(cm) N o. 身高 体 重 No. 身高 体重 No. 身高 体重 1 165 56 11 161 55 21 175 62 2 172 68 12 176 62 22 162 62 3 159 52 13 166 48 23 158 48 4 182 74 14 175 76 24 162 52 5 158 63 15 168 67 25 178 74 6 162 58 16 178 75 26 159 52 7 176 72 17 159 50 27 152 45 8 175 66 18 159 62 28 159 62 9 165 56 19 176 78 29 158 59 10 163 68 20 158 54 30 182 77 二 . 散布图 相关系数的说明 r=0.9 r=0.6 r=0.3 r=-0.9 r=-0.6 r=0.3 不相关 正相关强正相关 强负相关 负相关 有异常点存在 相关分析 (Correlation Analysis) 正相关 负相关 计算相关系数： Sum(X-X)* (Y-Y) r = Sum(X-X) Sum(Y-Y) 可以使用 Excel 来计算 : Tools ->Data Analysis -> Correlation2. Function -> Correl ( X; Y )3. 参考值 r < 0.3 --> 弱 0.3 =< r < 0.8 --> 一般 r >= 0.8 --> 强 2 2 产品良率（ Y）与因子 X的相关性： 80 75产品良率 70 65 30 32 34 36 38 40 42 X因子 范例 r = - 0.62 X Y 33 72 39 76 37 74 32 78 37 78 40 66 36 78 39 66 41 67 35 80 37 76 37 78 38 71 38 69 三 . 柏拉图 定义：对于生产现场的问题（不良，故障，事故，索赔等）， 按其原因之别或现象之别等收集分类数据，然后再按各类损失金额大 小或件数多少排序，画出柱状图和累计曲线，即为柏拉图。 使用目的：可全面、直观地找出前面 2-3项重要项目做为改 善的重点（ 2， 8法则） ,因此又称 ABC法，排列图。 • 绘制方法 1.决定分类项目： 以产品或制程订定检查项目或不良原因。2.收集数据： 以某一期间收集特定问题的检查记录。3.依数量之大小排序整理数据，如下表 不良／缺点 不良／缺点 数 量 累积数量 累积百分比％代 号 名 称 1 Ａ Q1 Q1 Q1 ／ T 2 Ｂ Q2 Q1 ＋ Q2 (Q1 ＋ Q2) ／ T 3 Ｃ Q3 Q1 ＋ Q2 ＋ Q3 (Q1 ＋ Q2 ＋ Q3) ／ T ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ｋ Ｋ Qk Q1 ＋ Q2 ＋ ,......Qk 100 总 计 Ｔ 三 . 柏拉图 4.绘制不良分析图 ( 柏拉图 ): a.横轴依不良个数大小顺序取不良项目 . b.纵轴取不良数及不良率 . c.依不良数之大小顺序由左而右绘出条型图表示之 . d.累积不良率则使用曲线图表示之 . 5.计入必要项目 : 即数据的期间 .数据的数目等 . 三 . 柏拉图 不良项 目 个数 不良占有 率 累计不良 率 短路 83 41.5% 41.5% 空焊 54 27.0% 68.5% 撞件 25 12.5% 81.0% 破损 12 6.0% 87.0% 反向 8 4.0% 91.0% 其他 18 9.0% 100.0% Total 200 100.0% - 不良項目 個數 不良佔有率 累計不良率 0.00% 1短路 83 41.5% 41.5% 2空焊 54 27.0% 68.5% 3撞件 25 12.5% 81.0% 4破損 12 6.0% 87.0% 5反向 8 4.0% 91.0% 6其他 18 9.0% 100.0% 7Total 200 100.0% - 83 54 25 12 8 18 41.5% 68.5% 81.0% 87.0% 91.0% 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% 90.00% 100.00% 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 短路 空焊 撞件 破損 反向 其他 三 . 柏拉图 • 收集数据之目的 • 整批制品的分布与变异 • 质量规格的平均值与变异 • 确认项目— 1. 分配的形状 2. 分配的中心值 3. 分配的散布情形 4.与规格的关系 四 . 直方图 • 直方图的绘制方法1. 收集数据 作直方图 , 数据至少 50 个以上 .一般对于数据个数多少 ,称为样品大小 , 用 n 表示 . 2. 整理数据 将数据整理 , 并找出最大值与最大值 . 3. 决定组数 分组的组数并没有统一的规定，但太多或太少组皆会使直方图失真 . A.分组组数依数据之样本大小 n 决定 B.最大值减最小值的差 (R), 用 2,5,10等相关数值除之 . 据之样本大小 ｎ 建议分组组数 ｋ 50 ～ 100 6 ～ 10 100 ～ 250 7 ～ 12 250 以上 10 ～ 25 全距 ( R )= 最大数 (Max)-( 最小数 )Min 组数 = R / 2, 5,10 四 . 直方图 4. 决定组距 组距 h 可由组数 k 除以全距 R来决定，如下式。 组距 (h)= 全距 (R) / 组数 (k) 一般取 h值为量测单位之整数倍 5. 决定组界 组界即是每一分组之上下界限值，其决定之方法如下： 第一组下界 Ｌ 1 ＝ MIN ｛ Xij｝－ 量测单位／ 2 第一组上界 Ｕ 1 ＝ Ｌ 1 ＋ h 第二组下界 Ｌ 2 ＝ Ｕ 1 第二组上界 Ｕ 2 ＝ Ｌ 2 ＋ h 第ｉ组下界 Ｌ i ＝ Ｕ i-1 第ｉ组上界 Ｕ i ＝ Ｌ i ＋ h 第ｋ组下界 Ｌ k ＝ Ｕ k-1 第ｋ组下界 Ｕ k ＝ Ｌ k ＋ h ＞ MAX ｛ Xij ｝则停止6. 计算组中点 各组皆以组中点为代表值，其计算方法如下： 组中点 = ( L1+U1 ) / 2 四 . 直方图 7.计算次数并作次数分配表： 将组界、组中点填入次数分配表，将原数据依其值归类入某一组并以计票的方式以 ////字划记各组之次数 8. 绘制直方图 以组界或组中点为 X 轴 ，次数为 Y轴。再以各组之组距为底边，次数为高，对每一组绘一长方形，相邻的组其长方形需紧靠在一起，不要有空隙 . 9.记入必要事项 收集数据期间 , 样本大小 ,质量特性的单位 , 测定日期 , 测定者 , 必要的批号 . 四 . 直方图 顺序 测 定 值 1 ～ 10 1.36 1.49 1.43 1.41 1.37 1.40 1.32 1.42 1.47 1.39 11 ～ 20 1.41 1.36 1.40 1.34 1.42 1.42 1.45 1.35 1.42 1.39 21 ～ 30 1.44 1.42 1.39 1.42 1.42 1.30 1.34 1.42 1.37 1.36 31 ～ 40 1.37 1.34 1.37 1.37 1.44 1.45 1.32 1.48 1.40 1.45 41 ～ 50 1.39 1.46 1.39 1.53 1.3...