常见品管圈手法之运用

应用层别法应注意事项

实施分层前,应先确认分层的目的 层别分类之对象应清晰、详细,且具有可 比性,才易发现问题点

层别法可单独使用,亦可与其他手法结合 使用,如与柏拉图并用,既可使某一主题数 据层别清楚,又可分析出关键或重要的问 题,便于掌握重要少数和可用之多数
分层所得结果应与对策相连结,并付诸实 际行动
绘制特性要因图应注意事项

确定原因时应集思广义,以免疏漏 确定之原因要尽可能具体及细分,直到能采取 措施为止 有多少质量特性,就要绘制多少张特性要因图 要进行验证,以做到重要原因不遗漏,不重要 因素不绘制 要在有数据的基础上，客观评价每个原因的 重要性 特性要因图在使用时,要随探讨的深化,不断 加以更新改进
錯誤原因
W1 W2 W3
查核者:_______
第一週
W4 W5 W6 W日
總計
不同人打字
不同電腦操作 打字校閱同人 操作者未受訓
時間緊迫 總 和
拼字
15
6
數字錯 漏段 標點 表格 頁數錯
符號意義:
特性要因图


又称鱼骨图或石川图,唯一由日本人所创 代表结果(特性)与原因(要因)间,或期望效果 与对策间的关系,以箭头连接,以利分析 目的:画出所有可能影响因子(对策),以便找 出主要原因(最适策),利于源流管理和 解析要因 作法:1.由左至右 特性要因 由右至左 期望效果与对策 2.利用现有知识、经验及脑力激荡
10
0 A B C D E F
0%
直方图

以长条形式来展示数据次数分配的图形 目的:将凌乱数据,重新分组,以了解各组资 料次数分布,以便于分析及掌握整个 质量状况 作法:1.决定要测量之项目,将之分组 2.进行数据收集 3.将各组数据排列于X轴 4.再绘出图形 5.以观察数据集中及散布情形

直方图 vs. 柱状图
200 150 100
100% 80% 60% 40%
80 60 40 20 0
數列2 數列1
0%
*B项分层再分析
60 50 100% 80% 60% 40% 20% I 30 48% II 20 80% III 10 IV 2 0% 40 30 20
50 0
數列2 數列1
20% 0%
A 104 52%
特性要因图图例 I
大骨 中骨 小骨
追求特性与要因 之关系
主干
特 性
所有可能之要因
特性要因图图例 II
对策一 对策二
期望效果
追求期望结果 与对策之关系
对策三 所有可能的对策
对策四
柏拉图


找出每个原因对问题的相对「贡献」 目的: 依80/20原则,说明关键少数原因是造成 不良现象之主因,该重要少数是决定要 先设法改善之目标 作法: 1.所有影响因子依数据大小,以直方图, 由大到小依序排列 2.于图右绘出累计影响% 3.找出累计影响至少到80%的数个重要 关键因子
200 0 A B C D E F
100 100 0
散布图
将2个变项的 数据，点画在 X、Y轴所形成 的图中，以厘 清两变项间之 因果关系
管制图
为管理每日工 作之结果，使 业务保持在允 许的安定状况 下，而作成有 上、下管制线 的一种折线图
UCL 次 CL 数
錯誤項目 拼 字 標 點 整段遺漏 數字錯誤 頁數錯誤 表 格 總 和
常见品管手法之运用
品管工作不但要能知,尤其贵在落实行
主讲者:杜金锭
学习目标
了解改善工具与改善手法之差异 了解各种品管手法之内涵 了解各种品管手法间之差异及运用时机

质量改善工具 vs.质量改善手法
区别 改善工具 说明 针对特定目的或议题所 发展之系统性步骤或程 序，可据以逐步进行有 效之改善，通常会具有 完整的PDCA过程 常见应用例子 品管圈/医品圈、项目、 流程分析、失效模式与 效应分析(FMEA)、根 本原因分析(RCA)等
30 140 150 160
170110 180
190
40 150
170
190
100 90 80 70
LCL 时间序
A 30
B 40
C 50
D 30
F 20
60
項 目
0
50
ABCDEF
ABCDEF
40 150
170
190
用 途 备 注
1.收集数据 2.改善管理
1.源流管理 2.解析要因
可掌握改善的 关键重点，及 决定改善的目 标 要能掌握80/20 法则，或可进 行ABC分析才 有意义

查检表(Check Sheet)

目的:利用简单标准化格式填入查核项目, 以便快速搜集资料,供数量化分析. 适用:常用于搜集不良项目的个数、缺点位置 或缺点原因等可观察或不可观察的资料 作法:1.先确定要搜集数据的项目或类别 2.设计合适的查检表 3.确定查检的频率及查检人员 4.进行资料搜集 5.将结果统计列表
改善效益
A
B
C 其他
項 目
項 目
常见错误的柏拉图
60 100%
200 150 100
100%
50
90%
80% 70% 60% 30 50% 40%
80%
40
60% 40% 50 0
數列2 數列1
20% 0%
20
30% 20% 10%
A 104 52%
B 62 83%
C 16 91%
其他 18 100%

直方图： 系利用常态分布的原理,以反映整个时期 的质量分布状况,从中找出可能的问题 柱状图： 是利用推移的原理,反应过去每期或每类 别项目的状况比较

直方图 vs. 柱状图图例
100 80 60 40 20 0
120 100 80 60
vs.
40 20 0 A 100 104 B 50 62 C 10 18 D 15 16


所谓In control指过程的差异只是共同原因(随 机)造成; Out of control则不但有共同原因,且 还有特殊原因(系统异常),而阻碍过程的稳定 使用SPC需操作系统已达稳定状态

应该SPC应注意事项
使用前,现场作业之标准化应已经完成 使用前应先决定控件目,包括质量特性的 选择及取样数量之决定 管制界限不可用规格值代替 若超过管制界限,须查出异常原因,采取各 种措施,加以排除,俟不再出现,即纳入标准 SPC一定要与作业过程控制的配置结合 下管制线若为负值,可不需设定
绘制柏拉图应注意事项

改善前柏拉图要留存,以评估改善前、后之效果 分析柏拉图只要掌握前面重要2~3项即可 柏拉图分类项目5~9项较适当,超过9项可并入其 他;少于4项,绘制柏拉图就无实际意义 若各项分配比例差不多,即不宜使用柏拉图,改以 其他方式分析 柏拉图是管理改善时之手段非目的,若数据项目 已明确者, 不须浪费时间再制作柏拉图 若其他项目大于前面几项,则须再加以分析层别 ，以检讨其中是否仍有其他遗漏之原因
改善手法
为进行个别事项之观察 品管(新)七手法、创意 分析、探索或改善所应 思考法、流程图法、危 用之单一方法 害分析、因果树等
~资料出自医策会
常用之品质手法
品管七大基本手法 品管新七手法
其他：愚巧法、流程图
QC七大基本手法
查检表(Check sheets) 特性要因图(Cause-and-Effect diagrams) 柏拉图(Pareyo charts) 直方图(Histogram) 层别法(Stratification) 散布图(Scatter diagrams) 统计过程管制图(Statistical process control charts)

散布图之图例
*A与B两变项的关系
110
90
160
正相关
100 90 80 70
负相关
140 120 100 80 60
70
不相关
50
60 50
30 140 150 160 170 180 190
40 150
170
190
40 150
170
190
统计过程管制图(SPC)

依时间系列,将收集资料绘于有「中心线」、 「上管制线」及「下管制线」的一种图形 目的:主要是要监控整个过程是否在掌控之中 (In control)或非掌控之中(Out of control)。是「监控」, 非「检查」
50 0
累 計 40% %
項 目
改善前、后柏拉图之比较
*改善前 *改善后
A 200
B
C
其他 100% 80% 60% 20% 0%
A
累 計 40% %
B
C 其他 400% 300% 累 200% 計 100% % 0%
數 據 100
50 0 A B C 其他
150
200 數 150 據 100 50 0
柏拉图的例子

不良原因分析表
數量 104 62 16 18 200 累計 數 104 166 182 200 % 52 31 8 9 100 累計 % 52
200 A
*柏拉图
柏拉圖
B C 其他 100% 80% 60% 20% 0% A B C 其他
項目 A B C 其他 總和
83 91 100
數 150 據 100

层别法的例子
男性 男性+女性
120 100 80 60 40 20 0 A B C D E F 60 50 40
30