【正文】 原因 與問題 的 關系 ， 探討 其相互 關系與潛在 的真因。 工具包括：特性要因 圖 、 統(tǒng)計圖 中的 管制圖 （ Control Chart） 特性要因圖 一、定義 當 一 個問題 的特性 （結果） 受到一些要因 （原因） 的 影響時，我們將這些要 因加以整理 ， 成為 有相互 關系 而且有 條理 的 圖 形 ，這個圖形稱為 特性要因 圖。 例 特性要因圖 特 性 中要因 大要因 小要因 大要因 大要因 大要因 特性要因圖 二、用途 特性要因圖 三、特性要因圖的制作方法 或 品質 的特性 特性的 選擇 不能使用看起 來 很抽象或含混不清 主題 。 特性要因圖 中小要因。 制作 目的、日期及 制作 者等 資料 。 事實為依據(jù) 。 過去搜集 的 資料 。 特性要因圖 特性別，分別 制作 不同的特性要 因圖 。 (如： 人 、機、 料 、 法 、環(huán)境 ) 中要因通常代表的是 一個 概念、想法。 特性要因圖 為何 每天 都會 塞車 至少 一個 小時 ？ 高峰時段 上下班 時段 用餐 時段 假日出 們 出外旅遊多 車輛集中 特定節(jié)日出門 婚喪隊伍多 節(jié)日出行多 加油隊伍長 加油 車輛 多 購物商圈擁擠 貨車任意卸貨 商圈街道狹小 等候停車隊伍長 停車位過少 收費速度過慢 服務人員不夠 開車人數(shù)增加 生活品 質 提高 GDP 提高 虛榮 心作祟 周末雙休 休 閑 增加 活 動 地 點 多 開放進 口 分期付款 車價 降低 車禍 多 行駛中打電話 不守交通 規(guī)則 違規(guī)停車 車 位不夠 路況 不佳 道路施工 大型車超載 貪 一 時 之便 交通事故多 出門時間不對 車輛?？坎划? 柏拉圖 一、定義 根據(jù)所收集的數(shù)據(jù)，按不良原因、不良狀況、不良項目、不良發(fā)生的位置等不同 ,區(qū)分標準而加以整理、分類，籍以尋求占最大比率之原因、狀況或位置，按其大小順序排列再加上累積值的圖形。 柏拉圖 三、柏拉圖的制作方法 的 分類項 目 ，并按分類項目，在期 間內(nèi)收集數(shù)據(jù)。 柏拉圖 分類項目 件 數(shù) 發(fā)生率 ％ 累積發(fā)生率 ％ A Q1 Q1／ T Q1／ T B Q2 Q2／ T (Q1＋ Q2)／ T C Q3 Q3／ T (Q1＋ Q2＋ Q3)／ T ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． K Qk Qk／ T 100 總 計 T 柏拉圖 ※ 注意 ? 各 項目 按 發(fā)生數(shù)量的 大小 排列順序 ,“ 其他 ”項 排 在最后。 ? 若“其他”項大于前三項， 須檢討 是否有其他重要要因 未提出，對 “ 其他 ” 項進行 細分。 ? 縱軸 取 發(fā)生件數(shù) 及 發(fā)生率。 ? 繪制累計曲線。 柏拉圖 支出金額 金額 發(fā)生率 累積發(fā)生率 伙食費 1000 % % 零用錢 600 % % 煤水電費 400 % % 教育費 200 % % 交際費 150 % % 其他 250 % % Total 2600 例：統(tǒng)計表 柏拉圖 例：柏拉圖 3 8 .4 %6 1 .5 %7 6 .9 %8 4 .6 %9 0 .4 %1 0 0 .0 %0200400600800100012001400160018002022220024002600伙食費 零用錢 煤水電費 教育費 交際費 其他金額/元0 . 0 %2 0 . 0 %4 0 . 0 %6 0 . 0 %8 0 . 0 %1 0 0 . 0 %累積發(fā)生率柏拉圖 四、作用 問題點 。 改善效果。 的期 間 和 對象必須 一致。 改善 項目 以外的要因也要加以注意。表中 記 有 檢查 的必要 項目 ，只要 記 上 檢查記號 ， 并 加以 統(tǒng)計 整理，就可做 為進 一 步分析或核 對檢查 之用。 用 檢查 表：又 稱備忘點檢 表 ， 常用 于機 械設備于活動作用 的 確認 。 的格式 。 的方法 。 是否集中在某些 項目 或某些 時 段是否因 時間 的 經(jīng)過 而 產(chǎn)生變化 ？ 周期 性 變化 的特殊 情形也要特別注意。 檢查表 判斷 ，即刻 行動 。 圖 加以整理，以便更 進 一步掌握 問 題 的重心。 層 別法 為 一概念性的方法，可配合其他 品質 改善方法一 并 使用， 透過 分 層搜集數(shù)據(jù) ，找 出 品質 改善的最佳方法。 班別、操作方法別、熟練度別、年齡別教育程度別等。 溫度別、壓力別等。 檢驗員別、檢查方法別、檢查場所別等。 層別法 三、 使用 步驟 目的。 、 設計表單 。 ， 找出真正原因之所在 。 層別法 四、使用時應注意 數(shù)據(jù) 之前就 應 使 用層別法 在 解決 日常 問題時，經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)對于 收集 來 的 數(shù)據(jù)必須浪費相當 多的精神 來分類，并 作再一次的 統(tǒng)計 工作 。 所以在收集 數(shù)據(jù) 之前 ，應考慮數(shù)據(jù) 的 條件 背景后 ，先把它 層別 化 ， 再 開始 收集 數(shù)據(jù) 。 例如 制作 柏拉 圖時， 如果 設定 太多 項目 或 設定項目中 “ 其他 ”項 所 占 的比例 過高， 就不知道 問題 的重心 ，這就是層別 不良的原因 。 散布圖 ※ 這里講 的 數(shù)據(jù) 是成 對 的 ， 一般 來說 成 對 數(shù)據(jù) 有三 種 不同的 對應關系 與結果數(shù)據(jù)關系 如，施肥量與水果產(chǎn)量 如，身高與體重 與 原因 數(shù)據(jù)關系 如，父親身高與母親身高 散布圖 二、 目的 兩組數(shù)據(jù) 之 間 是否 相關 及 相關 程度。 是否 為 不 相關 。 數(shù)據(jù) 中的最大值和最小值 。 各 組對應數(shù)據(jù)標 在 坐標 上 。 散布圖 (kg) 體重 班級 ： 208班 人數(shù) ： 30人 43 41 39 37 35 33 31 29 27 25 120 122 124 126 128 130 132 134 136 138 140 身高 (cm) 例：身高與體重散布圖 散布圖 四、散布圖的判讀 （ 1）正相關 → X ↑ Y 如上圖所示， 當 X增加 ， Y也 隨之 增加 ， 也就 說 原因 與結果 有 相對 的 正相關。 （ 2）弱正相關 X → ↑ Y 散布圖 如上圖所示， 當 X增加 ， Y隨之減少， 而且 形態(tài)呈現(xiàn) 一直線發(fā)展 的 現(xiàn)象，這 叫做 負相關。 （ 4）弱負相關 X → ↑ Y 散布圖 如上圖所示， 點 的分 布雜亂 ,沒有 任何 傾向時，稱為無相關， 也就是 說 X與 Y之 間沒有 任何的 關系，這時應對數(shù)據(jù)進行再次層別 化 ， 之后再分析 。 但是 當 X增大到某一值后 ， Y反而 開始減少。 （ 6）曲線相關 X → ↑ Y 散布圖 層別后的散布圖 時間 完成數(shù)量 新員工 老員工 直方圖 一、定義 將 所 收集 的 數(shù)據(jù) 、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(nèi)測定 值所 出現(xiàn) 的 次數(shù) 累加起 來 ，用柱形 圖表 示 的 圖 形。 的 真?zhèn)?。 不良率。 直方圖 。 管制界限是否可用 與過程 管制 。 直方圖 三、直方圖的制作方法 。 直方圖 (斤 ) 重量 次數(shù) x= 1 5 10 5 x = n = 40 0 例 西瓜重量直方圖 直方圖 例 小勇跑步用時直方圖 時間 (秒 ) n = 100 x = 日期： 08年 6月 作者：大勇 x = 次數(shù) 25 20 15 10 5 0 直方圖 注意 事項 據(jù)圖案分布形狀來觀察制品過程 是 否 正常。 有 必要再 進 一步 層別 化。 正常 直方圖 名 稱 特 征 作業(yè)系統(tǒng) 狀況 形 態(tài) 對 策 雙峰 型 有兩個峰值 當 抽樣檢查的 樣本 是 來自 不同 機器或材料 時，便會產(chǎn)生 不同的 測量值