【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 查檢表 是使用簡(jiǎn)單昜於了解的標(biāo)準(zhǔn)化表格或圖形，作業(yè)時(shí)僅需填入規(guī)定之檢查記號(hào)，再加以統(tǒng)計(jì)彙整其數(shù)據(jù)，即可提供量化分析或比對(duì)檢查用。 查檢表記載的項(xiàng)目（５ W１ H） ?What：目的何在？ ?Why：為什麼？ ?Who：由誰(shuí)做？ ?How：何種方法？ ?When：何時(shí)做？ ?Where：在什麼地方？ 查檢表 40 ? ? 41 ? 42 ? 43 項(xiàng)目 收集人 XXX 日期 地點(diǎn) 記錄人 XXX 班次日期 廢品數(shù)不良分類欠鑄 224 258 356 353 332 223 1746冷隔 240 256 283 272 245 241 1537小砂眼 151 165 178 168 144 107 913粘砂 75 80 90 94 82 72 493其他 14 18 27 23 16 32 130合計(jì) 704 777 934 910 819 675 48191月 2月 合計(jì)全部2023年1月6月3月 4月 5月 6月鑄造質(zhì)量不良質(zhì)檢科鑄造不良情況檢查表 查檢表示例 44 ? ?用於分析和掌握 資料的分佈狀況 ，以便推斷特性總體分佈狀態(tài)的一種 統(tǒng)計(jì)方法。 ?注意幾點(diǎn)： 167。 確定 過(guò)程特性和計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)值 ； 167。 收集資料，必須是 計(jì)量值資料 ； 167。 資料針對(duì)一個(gè)範(fàn)圍時(shí)期收集至少 50100個(gè) ； 167。 確定 全距 R、 分組數(shù) K、 組間距 h及 分組組界 ； 167。 作次數(shù)分配表； 直方圖 45 ? A. 次數(shù)分配表的製作 1. 求全距 2. 分組 k ＝ 5 * log N ， k ＝ 1 + * log N 3. 定組距 C＝全距 /（ 1 + * log N），組距為簡(jiǎn)單、整數(shù) 4. 上限（每一組最大值）、下限（每一組最小值）、組中點(diǎn)、組限 5. 組限不可重疊，需包含所有之觀測(cè)值 6. 組距等寬 7. 絕對(duì)次數(shù)、相對(duì)次數(shù) 8. 組距若非等寬，相對(duì)次數(shù)需除以組距倍數(shù) B. 把次數(shù)分配表化成圖 1. 次數(shù)直方圖 2. 次數(shù)多邊型 C. 對(duì)一個(gè)次數(shù)分佈圖所應(yīng)注意的事項(xiàng) D. 累加次數(shù)分配表及圖的製作：肩型曲線 怎麼畫直方圖 46 ? 繪製直方圖之前要先 (1) 樣本數(shù)，依據(jù)樣本數(shù)來(lái)決定 (2) 分組數(shù)，再?zèng)Q定 (3) 每組之組距與組界 設(shè)計(jì) (4)次數(shù)分配表，最後再依據(jù)次數(shù)分配表來(lái)繪製 (5)直方圖 如果我們有一組數(shù)據(jù)如下： ~ 63 60 64 62 63 64 63 62 66 64 60 62 61 65 62 63 66 63 67 64 63 62 65 63 65 61 62 64 63 61 組組vfbm rsln 別 別 下組界 上組界 組中值 次數(shù) 累積次數(shù) at or below 0 0 1 2 2 2 3 5 3 6 11 4 8 19 5 5 24 6 3 27 7 2 29 8 1 30 above = σ= 組別 下組界 上組界 組中值 次數(shù) 累積次數(shù) 怎麼畫直方圖 47 ? 表列出美國(guó) 50州中每一州的 65歲以上居民所占比率。 怎麼畫直方圖 48 ? 第 l 步 ：將資料的數(shù)值範(fàn)圍分成同樣寬度的 組 (class)。表中的數(shù)據(jù)從 一直到 ，所以可以選擇以下的分組： 65歲以上居民比率 ≦ 65歲以上居民比率 ≦ ..... 65歲以上居民比率 ≦ 組界定義要非常明確，每個(gè)觀測(cè)值只能被歸入一個(gè)組。若有某一州的 65歲以上居民佔(zhàn)全州人口 ％，則這一州屬於第一組，如果是 %就屬於第二組。 第 2 步 ：數(shù)一下每組中觀測(cè)值的個(gè)數(shù)，以下就是數(shù)出來(lái)的結(jié)果。 49 ? 第 3 步 ：畫直方圖。首先，把你要展示分布的變數(shù)在橫軸上標(biāo)示出刻度。在這個(gè)例子當(dāng)中，這個(gè)變數(shù)就是『 65歲以上居民所占比率』?？潭葟?4到20，這樣就包含了我們選定的組的所有範(fàn)圍。然後把計(jì)數(shù)的刻度標(biāo)示在縱軸上。每一個(gè)長(zhǎng)條代表一組，長(zhǎng)條底部涵蓋該組的範(fàn)圍，而長(zhǎng)條的高度代表該組的計(jì)數(shù)。畫圖時(shí)長(zhǎng)條與長(zhǎng)條之間不要有空隙 (除非有一組是空的，此時(shí)它對(duì)應(yīng)的長(zhǎng)條 高度是零 )。下圖就是我們的直方圖。 50 ? 直方圖看起來(lái)像長(zhǎng)條圖，但和長(zhǎng)條圖有好幾點(diǎn)不同： ?直方圖的底部刻度都間隔同樣的單位數(shù)。而長(zhǎng)條圖沒(méi)有所謂底部刻度。 ?直方圖裡的長(zhǎng)條寬度有意義－－每個(gè)長(zhǎng)條的底部涵蓋一組變數(shù)值。 ?長(zhǎng)條高度代表該組的計(jì)數(shù)。長(zhǎng)條圖的長(zhǎng)條寬度沒(méi)有意義。 ?直方圖中的長(zhǎng)條互相鄰接，沒(méi)有空隙 (除非有的組計(jì)數(shù)為零 )，因?yàn)檎麄€(gè)圖的底部必須涵蓋變數(shù)觀測(cè)值的所有範(fàn)圍，不能有任何缺漏。 ◎直方圖的目的是什麼？ 直方圖可能有那些基本模式？ 每一種基本模式透露了那些重要的訊息？ ◎如何運(yùn)用直方圖來(lái)改善品質(zhì)？ 在直方圖中的高度與寬度分別代表那些統(tǒng)計(jì)意義？』 『 高度 應(yīng)該是代表 集中 趨勢(shì)， 寬度 則應(yīng)該是代表 離中 趨勢(shì) 51 ? 解釋直方圖 畫統(tǒng)計(jì)圖本身並不是最終目的，畫統(tǒng)計(jì)圖之目的是要幫助我們了解資料。在你 (或你的電腦 )畫完圖之後，一定要問(wèn)：『我看到了什麼？』以下是審視圖形的一般策略： 型態(tài) (pattern)及 偏差 (deviation) 在任何一組資料的圖形裡，我們要找的是一般型態(tài)，以及有異於一般型態(tài)的顯著偏差。 離群值 一組資料的任何圖形之離群值，是指落在圖形一般型態(tài)之外的觀測(cè)值。 分布的一般型態(tài) 要描述分布的一般型態(tài)： 找出 中心 (center)及 離度 (spread)。 看看該分布是否有可以用簡(jiǎn)單的話描述之 形狀 。 52 ? 對(duì)稱分布 (symmetric distribution) 若直方圖的左半和右半大致上可看成互為鏡中影像，則稱該分布為對(duì)稱。 53 ? 偏斜分布 (skewed distribution) 假如直方圖的右邊 (包含觀測(cè)值的上半部 )延伸出去比左邊 (包含觀測(cè)值的下半部 )遠(yuǎn)很多，則這個(gè)分布是 右偏 ，假如直方圖的左邊延伸出去比右邊遠(yuǎn)很多，稱這個(gè)分布是 左偏 (skew to the left)。 莎士此亞 (Shakespeare)用字 。圖 4－ 12顯示莎士比亞劇中用字長(zhǎng)度的分布。這個(gè)分布『 右偏 』(skew to the right)。 分布都只有 單峰 (single peak)，單峰的位置就是資料中出現(xiàn)最頻繁的值所在。是單峰、還是多峰，也是描述分布形狀的另一種指標(biāo)。 54 ? 20 15 10 5 SL=130 Sμ=160 過(guò)程波動(dòng)小 過(guò)程波動(dòng)大 與要求相比偏高 與要求相比偏低 正常 規(guī)範(fàn) 直方圖示例 55 ? 圖二 A這張直方圖的原始數(shù)據(jù)的確是混合了 兩個(gè)供應(yīng)商的資料，所以在直方圖研判上， 一般人看到多峰型就應(yīng)該先用層別法來(lái)分析 一般最常用的層別就是原料別，設(shè)備別， 班次別，人員別等，以雙峰型直方圖為例 ，經(jīng)過(guò)成功的層別後，圖二就可一分為二了。』 ~ 圖 2B：多峰型直方圖（層別後） 圖 2A：多峰型直方圖（層別前） 56 ? 圖 3 這一類型的直方圖叫做離島型直方圖，顧名思義，研判的重點(diǎn)當(dāng)然要放在離島上 ，把它拉扯出去的力量，可能就是統(tǒng)計(jì)學(xué)所謂的 非機(jī)遇原因 (Assignable Cause)，而遇 到離島型直方圖，就一定要將這些隱藏的特殊原因找出來(lái)。 圖 3：離島型直方圖 圖 4 這一類的直方圖既與管理疏失所造成的數(shù)據(jù)混雜無(wú)關(guān)，又與技術(shù)原因造成的離島 問(wèn)題無(wú)涉。它反而可說(shuō)是一種難以避免的自然現(xiàn)象，統(tǒng)計(jì)學(xué)家特別將它稱為偏態(tài)型直 方圖，換言之它就是會(huì)慢慢偏向一邊 圖 4：右偏型直方圖 57 ? 歷史 History Vilfredo Pareto (18481923) 意大利人初生在巴黎，為著名的經(jīng)濟(jì)及社會(huì)學(xué)家他嚐試證明一個(gè)社會(huì)的收入與財(cái)富分佈狀況，為少數(shù) 20% 的貴族擁有社會(huì)大部份的財(cái)富， 雖然 “重要關(guān)鍵少數(shù)與無(wú)關(guān)緊要的多數(shù)” 原理，被多數(shù)學(xué)者應(yīng)用於很多活動(dòng)上，但直到 Joseph. M. Juran 配合統(tǒng)計(jì)品管才廣泛的應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域上 柏拉圖原理 柏拉圖原理係基於影響系統(tǒng) 80% 的來(lái)至於 20% 變量。 例 : 80% 的問(wèn)題歸咎於 20% 原因 . 58 ? ? Constructing a Pareto Diagram 由此圖可決定 80% 問(wèn)題的產(chǎn)生係由全部 16項(xiàng)可能原因中的前 4項(xiàng)所造成 ，經(jīng)由此項(xiàng)分析可全力投入解決關(guān)鍵少數(shù)而勿需花費(fèi)心力在無(wú)關(guān)緊要的項(xiàng)目上 . TotalDefects Pareto DiagramTrivial ManyOver Kill TR Overrange Misregistration Mix. Parts Elem. Crack100200300317100%755025080%59 ? ? 60 從上圖可以看出，該部門上個(gè)月製品不良最大的排序?yàn)? 變形 : 占了 50%，前 3項(xiàng)的總和超過(guò) 80%以上，進(jìn)行處理控制時(shí)要以前3項(xiàng)為重點(diǎn)改善的項(xiàng)目 . 61 ? 在很多的實(shí)例中看到 ，生產(chǎn) 製品的品質(zhì)管理和分析的成功 ， 都是在從原料到製品 通過(guò) 的各工序進(jìn)行周密的 層別 ， 並採(cǎi)取數(shù)據(jù) (Date) ， 加以分析 ， 也就是巧妙地使用層別後的管理圖的結(jié)果。 層別法的應(yīng)用 ， 主要是一種系統(tǒng)概念 ， 即在於要想把相當(dāng)複雜的資料進(jìn)行處理 ， 就得懂得如何把這些資料加以有目的的分類及統(tǒng)計(jì)。 層別 (Stratification) 統(tǒng)計(jì)表 62 ? ? 63 ? 64 是用圖來(lái)表示決定達(dá)到目的方法 . 因圖形象魚骨，也叫魚骨圖 . 因最早提出這概念的是日本品管權(quán)威石川博士首先提出的，所以也叫作「石川圖」 . 特性要因圖的概念是 : 遇到問(wèn)題，這些問(wèn)題是何物 (What) ，這些問(wèn)題為何形成 (Why) ，如何破解這些問(wèn)題 (How)。 當(dāng)作問(wèn)題的特性，和認(rèn)為對(duì)其特性有影響的要因的關(guān)連，以及要因間的互相關(guān)連，加以整理成用眼看就能瞭解的圖所表示的就是特性要因圖。 特性要因圖由於其圖形特徵也有別稱「魚骨圖」，在品質(zhì)管制方法中也是最簡(jiǎn)單的方法，而且由於和其他方法（柏拉圖、查檢表、直方圖等）配合來(lái)使用，就能得到極大的效果。 特性要因圖 65 ? 特性與要因的關(guān)係 特性要因圖的箭頭的特性是表示工作或活動(dòng)的結(jié)果，在現(xiàn)場(chǎng)第一線的例子為如下所列項(xiàng)目。 (1) Q 有關(guān)產(chǎn)品品質(zhì)的特性 …… 尺寸、壽命、電氣特性、訴怨等。 (2) C 有關(guān)成本的特性 …… 工數(shù)、效用率、成本等。 (3) D 有關(guān)交期（生產(chǎn)性）的特性 …… 生產(chǎn)數(shù)、效率、稼動(dòng)率等。 (4)