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1、什麽是QC七大手法？,QC:Quality Control(质量管制；品管)1.直方图(Histogram)直方显分布2.管制图(Control Chart)管制防变异3.鱼骨图(Cause&Effect Diagram)特性找要因4.查检表(Check Sheet)查验收数据5.柏拉图(Pareto Chart)柏拉抓重点6.散布图(Scatter Diagram)散布找相关7.层别法(Stratification)层别找差异,QC七大手法,因果关系图/鱼骨图,查检表,柏拉图,散布图,层别法,100%,LSL,USL,直方图,1.直方图,说明：划分数据（如考试成绩）的分配范围为数个区间，计算
2、各区间内该数据的出现次数，并制作成次数分配表。(2)用途：描述数据的分布（平均值、变异、对称），借以判断工序有无异常情形。并检查该数据是否正常受控，有足够的能力符合客户需求。,范例 微尘粒子的数据,(1)找出“最大值”，“最小值”以及数据的“个数”,Max=39,Min=1,Total data points N=100,(2)决定区间的个数 K:K=N,K=10,(3)决定区间的宽度 H:H=(Max-Min)/K,(4)作出“频次”表,(5)划出直方图,区间界限,0.5 4.5,4.5 8.5,8.5 12.5,12.5 16.5,16.5 20.5,频次,20.5 24.5,24.5 2
3、8.5,28.5 32.5,32.5 36.5,36.5 40.5,10,14,20,19,11,11,8,5,1,1,频次,区间界限,0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40,范例 微尘粒子的数据,2.管制图,说明：把品质特性（如车间各时段温湿度的点）以记号标示上去，藉着该点在管制界限内侧或外侧的情形，可以判断工序是否在控制状态中。(2)用途：借由管制界限的订定,区分出工序的变异的合理性。即时监控，并可以在制程异常时立即采取改善对策。,管制上界,管制下界,目标值,问题:,答案:,=,说明：,说明：有如鱼骨增长的方式，有系统地整理工作的结果（特性）以及其原因（要因）。(2)用
4、途：在改善小组的脑力激荡之下，列举所有可能的异常原因；逐一过滤之后，会发现平常忽略的小毛病，可能就是问题的根源。,3.鱼骨图（因果关系图）,例：产品的良率太低,Man(操作人员),Machine(机器设备),Method(生产方法),要因,特性,Environment(生产环境),范例(1)4M1E的方向,4M1E:人、机、料、法、环,Material(原材料),导致电池效率异常的一些原因,Uoc低,Isc小,测试问题,钝化差,材料质量差,铝背场差,电阻率高,扩散洁净度差,绒面织构化差,R小 结深厚,少子寿命低,PE做的差,探针分布不合理,温度光照不在制定范围,校准问题,范例(2)-电池效率分
5、析原因,4.查检表,说明：在收集各种数据之后，为确认并能毫无遗漏的查检，将结果制成简单的表格。(2)用途：可以让数据的收集更为规律、有效；制成的表格更为简明、易懂。,机台定期保养之后的查检项目：,Item,O-ring,Gas Flow,Lock,Chamber A,Chamber C,Chamber B,范例,5.柏拉图,说明：分类不良及缺点等内容，然后按照大小顺序，利用累计数据来表示。(2)用途：将问题点表现出来，并呈现其相对重要性，提供改善方向的优先顺序。,某餐厅的顾客满意度调查：,抱怨种类,总件数,百分比,累计百分比,1.cold food,2.salad not fresh,3.la
6、ck of cleanliness,4.poor service,5.food tastes bad,6.food too greasy,7.flimsy utensils,8.not courtesy,105,(105/260)40%,(94/260)35%,(25/260)10%,(13/260)5%,(10/260)4%,(9/260)4%,(2/260)1%,(2/260)1%,40%,75%,85%,90%,94%,98%,99%,100%,94,25,13,10,9,2,2,范例,cold food,salad not fresh,lack of cleanliness,poor
7、service,food taste bad,food too greasy,Flimsy utensil,not courtesy,50,100,150,200,250,10,50,100,%,0,范例(续),A B C,E,A,D,B,C,60%,柏拉图可以用来说明改善过程的有效性：例如图甲为改善前的柏拉图，共有A,B,C,D,E五大不良原因。再来针对A与B前两大原因采取改善对策，若干时日之后可以重新收集数据，划出改善后的柏拉图。由图乙的结果显示，A与B 的发生次数明显降低，C变成是最大的不良原因。整体效果改善60%.,100%,图甲:改善前,图乙:改善后,100%,D,范例,6.散布图,
8、说明：将成对的二组数据制成图表，以观察数据之间的相互关系。(2)用途：检查二组数据之间的相互关系，尤其是对鱼骨图中的因、果验证。当相关程度甚高时，可用回归分析作进一步的研究、控管。,Y（果）,X（因）,相关系数的说明,范例1,r=-0.62回归结果：Y=119.07-1.23 X,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,范例2,从图中我们很容易看到Rs与效率的对应关系,7.层别法,说明：以数据的共同点、特征为主，将 对象中具有相同的作业者（人）、机械（机）、原
9、料（料）或作业方法（法），分成数个集团。(2)用途：区别出问题的来源，然后可以给予更好的控管、改善。,管制图的层别：,A A B B C C A B B B C C C A,作业者 A B C,总图,原料 A B C,总图,直方图的层别：,总图,散布图的层别：,相关分析(Correlation Analysis),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-CorrelationFunction-Correl(X;Y)参考值 r 弱 0.3=一般 r=0.8-强,2,2,2.新QC七大手
10、法,关联图法,亲和图法,系统图法,矩阵图法,PDPC法,箭形图法,矩阵数据解析法,综合语言数据，明确应该解决的问题,明确因果关系，找出解决方策,系统的展开手段，探索最适合的手段,对很多的问题和原因的关系进行整理并明确,预测过程，讨论方策，计划达成目的的程序,整理作业的前后关系并制作日程计划,概括复数数值数据的主要成分,1.所谓新QC七大手法,使用略称为N7（New Seven Tools for TQC）的手法，相对于用以整理数值数据图的Q7，用以整理语言数据的手法。,QC story和 新QC七大手法的关系,2023/4/30,29,資料與手法應用的關係圖,新旧七大手法比较,QC新七大手法，
11、也叫品管新七大工具，其作用主要是用较便捷的手法来解决一些管理上的问题，与原来的“旧”品管七大手法相比，它主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨和管理水准比较高的公司。,比较一,起源-新旧七种工具都是由日本人总结出来的。日本人在提出旧七种工具推行并获得成功之后，1979年又提出新七种工具。之所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士在出阵作战时，经常携带有七种武器，所谓七种工具就是沿用了七种武器。有用的质量统计管理工具当然不止七种。除了新旧七种工具以外，常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。,比较二,从某种意义上讲，推行QC七大手法的情况，一定程度上表明了公司管理的先进程度。这些手法的应用之成败，将成为公司升级市场的一个重要方面：几乎所有的OEM客户，都会把统计技术应用情况作为审核的重要方面，例如TDI、MOTOROLA等。相对而言，新七大手法在世界上的推广应用远不如旧七大手法，也从未成为顾客审核的重要方面。,
