【文章內容簡介】 148 100% 不良數：卷 月份制程不良數累積百分比表 柏拉圖統(tǒng)計分析 0% 148 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 60% 10% 20% 30% 40% 50% 70% 80% 90% 100% 不 良 數 卷 累 積 百 分 比 % % % % % 90% % % 表面 裂縫 孔 洞 壓 痕 拆 邊 邊 裂 劃 傷 折 疊 異物 壓入 來于查檢表 柏拉圖分析一 100 80 60 40 20 22 17 28 33 ％ 4 3 5 6 次數 其 它 鋁線 圈 人 為 機 械 原 因 ? 柏拉圖 二相 表示法 024681012141618不合格爐數% % % % % % % 100% 機械 人為 鋁圈 其他 0% % % % % ?三 相 表 示 法 如下圖所示： 柏拉圖分析二 第三章 QC七大手法 第一節(jié) 柏拉圖 第二節(jié) 魚骨圖 第三節(jié) 直方圖 第四節(jié) 腦力激蕩法 第五節(jié) 散布圖 第六節(jié) 查檢表 第七節(jié) 圖表法 一、定義： 當一個問題的特性（結果）受到一些要因（原因）影響時，將這些要因加以整理，成為有相互關系且有條理的圖形，這個圖形就稱為特性要因圖，又叫魚骨圖（ FishBone Diagram）。 二、目的： 魚骨圖又稱特性要因圖 (CauseAndEffect Diagram)，用以畫出所有可能會影響流程或質量的相關因子，可以詳細明了所有問題的發(fā)生原因，并加以歸類，供解決問題的廣度 (各種分類 )及深度 (各項細目 )。 三、功用： a) 整理問題； b) 追查真正的原因； c) 尋找對策。 第二節(jié) QC七大手法 魚骨圖 四、魚骨圖的形成 ? 大骨 : 表示 分類 方向性 ? 中骨 : 表示 綱要 概念性 ? 小刺 : 表示 細目 事實性 (問題點 ) 小刺 中骨 大骨 質 量 問 題 人 機 料 法 環(huán) 一個完整的魚骨圖 完成了 第二節(jié) QC七大手法 魚骨圖 五、繪制魚骨圖應注意事項 a) 腦力激蕩 ：要集合全員的知識與經驗，運用腦力激蕩法，集思廣益。 b) 以事實為依據 ： 分析大原因時應根據具體情況，適當增減或另立名目，除人、設備、物料、方法、環(huán)境等因素外有時還包括其它如動力、管理等方面。 c) 原因分析愈細愈好 ，愈細則更能找出關鍵原因或解決問題的方法。 d) 在進行原因逐層分解時要 充分使用 5W1H的方法分析 。 e) 無因果關系者，予以 剔除 ，不予分類。 f) 多加 利用過去搜集的資料 。 第二節(jié) QC七大手法 魚骨圖 g) 重點放在解決問題上 ，并依結果提出對策，依5W2H原則執(zhí)行。 h) 依據特性別，分別制作不同的特性要因圖。 i) 至少要有 4根大骨、 3根中骨及 2根小骨 。一支特性要因圖就會有 24個小要因，且這些要因都不能重復。 j) 對要因發(fā)問，為什么？ (Why？ )；對對策發(fā)問，如何 (How)。 第二節(jié) QC，軋輥 溫度無法測控 軸承滾珠與砂 架間游隙過大 注油設備老化 壓力不夠 軋線使用過程 中不定期注油 注油次數少 軸承及內套耐 磨損程度低 內套硬度不夠 檢查不到位 軋輥油脂性能差 耐水耐高溫 性能不強 老化及損壞部件不及時更換 降低全連軋粗中軋軸 承燒損軋輥研死率 刀具選擇不合理 專業(yè)培訓過少 對軋輥預裝操作規(guī)程不了解 對軸承及各部件檢查不夠細致 無測溫儀器 粘度不夠 注 : 部分為重點改善問題點 （魚骨圖） 點檢員點檢 不到位 材料因素 人為因素 設備因素 軸承箱端蓋 插環(huán)長度不夠 迷宮密封環(huán) 凹槽過淺 機床精度不夠 魚骨圖案例分析二 第三章 QC七大手法 第一節(jié) 柏拉圖 第二節(jié) 魚骨圖 第三節(jié) 直方圖 第四節(jié) 腦力激蕩法 第五節(jié) 散布圖 第六節(jié) 查檢表 第七節(jié) 圖表法 一、直方圖的 定義 ? 將所搜集的數據、特性值或結果值，在橫軸上適當地區(qū)分成幾個相等區(qū)間，并將各區(qū)間內測定值所出現的次數累加起來，用柱形畫出的圖形。 第三節(jié) QC七大手法 直方圖 二、直方圖的使用 目的 ① 測知制程能力； ② 測知數據的真?zhèn)危? ③ 測知分配型態(tài)； ④ 計算產品不良率； ⑤ 調查是否混入兩個以上的不同群體； ⑥ 藉以訂定規(guī)格界限； ⑦ 規(guī)格與標準值之比較； ⑧ 可用于制程管制； ⑨ 求分配的平均值與標準差。 第三節(jié) QC七大手法 直方圖 三、直方圖的 功用 ① 表示質量正態(tài)分布 ： 顯示質量波動的一種狀態(tài)。 直方圖為次數分配的一種表示方法，即將組界繪制在橫軸，次數繪在縱軸所形成的圖形，常常用來表示質量正態(tài)分布。 ② 可作管制圖 ： 較直觀的傳遞有關過程質量狀況的信息 。設上、下限，有助于標準的設定，以長條形式展示數據次數的圖形，協助確認過程的改變，它顯示產品測量值變動的情形，一旦標準值設定后，可將測量值與標準相比較。 第三節(jié) QC七大手法 直方圖 四 、直方圖的 看法 直方圖 是綜合一組數據的變異的圖形，直方圖的圖形本質使人能一目了然地看清楚實際搜集數據與規(guī)格或標準的變異，若以數字表示，難以顯示變異。我們總希望制程能力在規(guī)格或標準內，且是最好的制程。 下面五個圖例可以幫助我們理解直方圖對過程（工序）能力的判斷，請參考下圖： 第三節(jié) QC七大手法 直方圖 LCL UCL LCL UCL 圖 21 過程能力剛好 圖 22 過程能力比規(guī)格好得多 平均值與規(guī)格中心相一致 雙尾離規(guī)格線太遠 第三節(jié) QC七大手法 直方圖 LCL LCL UCL UCL 圖 23 中心偏左的過程能力 圖 24 中心偏右的過程能力 超過標準下限 超過標準上限 第三節(jié) QC七大手法 直方圖 圖 25 分散度過大的過程能力 LCL UCL 注： UCL=控制上限 LCL=控制下限 UCL = Upper Control Line LCL = Lower Control Line 超過標準上下限 第三節(jié) QC七大手法 直方圖 正態(tài)分布曲線判定 第三節(jié) QC七大手法 直方圖 第三節(jié) QC七大手法 直方圖 五、直方圖的制作步驟 : ① 收集數據。收集同一類型的數據，最好在 50個以上。 ② 計算極差 R。 找出所有數據中的最大值與最小值，計算極差（即全距） ③ 設定組數 k。 根據數據的個數進行分組，其分組原則一般是 ： m a x m i nR X X??數據總數 50～ 100 100～ 250 250～ 組數 6～ 10組 7～ 12組 10～ 20組 第三節(jié) QC七大手法 直方圖 ④ 確定測量最小單位。（按小數點的位數來決定） ? 整數位測量單位為 1，如果數據是 50或 100時，那么它的最小測量單位為 1； ? 小數點為 1位時，測量最小單位為 ，如果數據為 ，那么它的最小測量單位為 。 ? 小數點為 2位時，測量最小單位為 ，如果數據為 時，那么它的測量最小單位為。 第三節(jié) QC七大手法 直方圖 ⑤ 求組距 h。 ⑥ 計算求出各組的上、下限值。 ? 第一組上限值 =第一組下限值 +組距； ? 第 組下限值 =第 組上限值， ? 第 組上限值 =第 組下限值 +組距。 nm in 2X??測 量 最 小 單 位第 一 組 下 限 值Rh K?n 1n?n第三節(jié) QC七大手法 直方圖 ⑦ 計算出各組的中心值 （ ） iX+2iX ?該 組 下 限 值 該 組 上 限 值⑧ 制作頻數分配表 組別 組距上下限值 中心值 頻數 第三節(jié) QC七大手法 直方圖 ⑨ 按頻數分布圖繪制出直方圖。 ⑩ 對繪制出的直方圖進行分析。 二、直方圖舉例： 案例一、 為考核某齒輪尺寸的品質水平，隨即在一批產 品中抽樣測得數據 100個，此產品規(guī)格為： 177。 。 第三節(jié) QC七大手法 直方圖 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 （ 1）收集數據，如下表 23所示 （ 2）算出極差 R。 （ 3）根據直方圖的操作步驟 “ (3)” 中的分組原 則，此例中分組為： k =10。 （ 4）本組數據有一位小數點，所以本組的測量最小單位為： 。 （ 5）計算組距： m a x m i n m a x m i n3 0 . 0 , 1 7 . 4 , 3 0 . 0 1 7 . 4 1 2 . 6X X R X X? ? ? ? ? ? ?1 2 . 6 1 . 2 6 1 . 3 , 1 . 31 0 1 0RRhK? ? ? ? ? 取 ；第三節(jié) QC七大手法 直方圖 （ 6）求出各組的上、下限值。 ? 第一組下限值 = ? 第二組下限值（第一組上限值）=+= 0 .11 7 .4 1 7 .4 1 7 .3 522? ? ? ?測 量 最 小 單 位第三節(jié) QC七大手法 直方圖 ? 具體上下限值如下： 第一組： ～ 第六組： ～ 第二組： ～ 第七組： ～ 第三組： ～ 第八組： ～ 第四組： ～ 第九組： ～ 第五組： ～ 第十組： ～ 第三節(jié) QC七大手法 直方圖 （ 7）計算中心值。 （ 8）制作頻數分配表（如下表所示）