qc七大手法實(shí)作案例-免費(fèi)閱讀
【正文】 ：收集數(shù)據(jù) 以一熟手之櫃員A為對象，抽測36次實(shí)際作業(yè)時(shí)間(秒)如下：24387147962041251622533282686537415821631418128818727711716823735641239110830924834722917029424033777447 ：決定組數(shù)：組數(shù)訂為6 ：決定組距：組距：作定組界： 40 104 168 232 296 360 424 488 ：作次數(shù)分配表及直方圖40 40104 104 168 168232 232296 296360 360424 424488 488 (統(tǒng)計(jì)＋專業(yè)) 作業(yè)時(shí)間分配近乎常態(tài)，表示A員作業(yè)方法一定，但超出標(biāo)準(zhǔn)300秒比率高。塊狀 173?；?175。 16 以直方圖突破問題事例 詹昭雄 編著 以直方圖突破問題事列 事例一：2. A機(jī)臺(tái) B機(jī)臺(tái) 事例二：1)n1＝1 (X，Y) → Key in2)n2＝1 對準(zhǔn)OK則自動(dòng)對準(zhǔn) (X或Y)值值雙峰 17 直方圖的功能與運(yùn)用 詹昭雄 編著 分 佈 之 形 狀統(tǒng) 計(jì) 之 解 讀專業(yè)技術(shù)＋統(tǒng)計(jì)之解讀顯示該特性值分佈很正常，表示在管制狀態(tài)顯示Process目前很正常(但並不表示合格與否)，可能表示1)被執(zhí)行者有一定之方法2)依SOP作業(yè)或管理顯示該特性值分佈偏一方可能由於1) 管制上偏於一方，例如：習(xí)慣讓結(jié)果 較低或較短2) 該特性值在理論上就呈偏態(tài)，至於是 1)或2)依專業(yè)知識(shí)判斷顯示該特性值缺某一邊之?dāng)?shù)據(jù)可能由於該特性值有上限或下限，在進(jìn)料前、過程中、出貨前等經(jīng)100%剔除超限部份之不合格品顯示該特性值形成兩種分佈，表示數(shù)據(jù)有「兩種」或兩種以上不同之來源形成不同平均值或變異表示數(shù)據(jù)可能來自 兩家供應(yīng)者 兩臺(tái)設(shè)備 兩個(gè)位置 兩個(gè)人員 兩至於是何者最為可能應(yīng)依專業(yè)下判斷，不可列舉一串可能之兩種來源表示1)直方圖分太多組(例如應(yīng)讓5組分成8組)或2)數(shù)據(jù)量測值有偏好若不是分組不對則應(yīng)依專業(yè)角度判斷是否 1)讀值時(shí)有偏好 2)記錄時(shí)有偏好 3)量一個(gè)測定值，類推二個(gè)、三個(gè)測定值 表示該特性值中有異常值 表示有異常原因，而異常原因?qū)τ袑I(yè)知識(shí)者而言，很少超過兩個(gè)原因(大多為一個(gè))所以應(yīng)該可以判斷得出異常原因是什麼 18 直方圖的功能與運(yùn)用 詹昭雄 編著 分 佈 之 位 置統(tǒng) 計(jì) 之 解 讀專業(yè)技術(shù)＋統(tǒng)計(jì)之解讀分佈之中心位置在規(guī)格中心表示中心值設(shè)定正確，管制正確1)分佈之中心位置偏 離中心值表示準(zhǔn)確 度不良2)分佈之範(fàn)圍小於規(guī) 格公差範(fàn)圍表示精 密度夠(Ca太大)可能由於 1)中心值設(shè)定偏移 2)模具，治具磨損 3)模具，治具偏移 4)來料偏移 5)其他至於是何者應(yīng)依專業(yè)技術(shù)自行判斷中心位置ok但分佈範(fàn)圍超出公差範(fàn)圍表示精密度不大(Cp不足)表示目前之能力不足，可能由於4M1E之中有能力不足者，例如： 1)料之變異仍然太大 2)設(shè)備精度不足 3)仍有參數(shù)未掌握 4)人之技術(shù)有瓶頸至於是何者應(yīng)依專業(yè)知識(shí)分析可能之原因中心位置ok但規(guī)格邊緣之量測值偏移可能由於 1)數(shù)據(jù)四捨五入 2)超出規(guī)格之產(chǎn)品重測 3)超出規(guī)格之產(chǎn)品記合格1)中心偏移2)分佈範(fàn)圍超出公差 範(fàn)圍 1)為雙重問題2)依上述Ca太大及Cp不足之情況分 別依專業(yè)分析原因 注意：Ca之原因與Cp之原因基本 上是不相同的！！ 19 常用輔助QC工具要點(diǎn)／實(shí)作 詹昭雄 編著 ＷＨＡＴＨＯＷ散佈圖 Y 正相關(guān) X Y 負(fù)相關(guān) X Y 曲線相關(guān) X Y X Y 無相關(guān) XS1：選定適合以散佈圖分析「要因」與「特性」 相關(guān)與否之「要因」 例：拜訪家數(shù)與營業(yè)額，溫度與強(qiáng)度S2：收集「要因」與「結(jié)果」成對之?dāng)?shù)據(jù) (最好有20組以上，但具專業(yè)知識(shí)者可以不 受此限)＊ 多利用以往現(xiàn)成之?dāng)?shù)據(jù)，例如一年來、半年 來、三個(gè)月以來等S3：以「要因」為橫軸，「特性」為縱軸點(diǎn)，繪散 佈圖 營 收 電話費(fèi)* 要因與特性之尺度SCALE必須相近S4：依散佈圖看法判斷是否相關(guān)S5：若無相關(guān)判斷是否需進(jìn)一步做層別散佈圖分析 20 常用輔助QC工具(手法)應(yīng)用要點(diǎn) 詹昭雄 編著 適用改善步驟工 具 ／ 手 法角 色 ／ 用 途題目選定現(xiàn)況分析原因分析真因證實(shí)對策提出效果確認(rèn)效果維持活用關(guān)鍵(KEY)常見誤用或缺失層別法(4W1H+1B)位置別形狀別現(xiàn)象別廠家別＊＊?jiǎng)e以對瞭解特定「問題」、「主題」有價(jià)值之層別因子(例：形狀別、用途別)瞭解「問題點(diǎn)」以達(dá)瞭解問題等於解決一半問題之目的***** 「有價(jià)值」但平
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