舊qc七大手法培訓-文庫吧

【正文】 . 9 2 %6 1 . 6 7 %020040060080010001200料 機 人 法 環0 . 0 0 %2 0 . 0 0 %4 0 . 0 0 %6 0 . 0 0 %8 0 . 0 0 %1 0 0 . 0 0 %某廠 2023年度制程報廢不良統計 按因素分 21 三、排列圖（柏拉圖） 支 出 金 額 累 計 比 率 ( 元 ) ( ％ ) 25000 100 20230 75 15000 2023年 3月 合計 ＝ 25000元 製作日期： 3月 31日 製作者： 阿珍 10000 50 5000 25 0 0 交 際 費 其 他 水電瓦斯費 零 用 錢 伙 食 費 教 育 費 22 三、排列圖（柏拉圖） ?改善效果 的確認 (元) 改善前 (％) (元) 改善後 (％) 25000 100 25000 支 20230 75 累 支 20230 100 累 出 15000 計 出 15000 計 金 10000 50 比 金 10000 50 比 額 5000 25 率 額 5000 25 率 ? 0 0 ? ? 0 0 ? 伙食費 零用錢 水電瓦斯費 教育費 交際費 其他 伙食費 零用錢 水電瓦斯費 教育費 交際費 其他 效果 23 三、排列圖（柏拉圖） ? 改善 效果 確認 的柏拉 圖制 作要 決 1. 必 須兩個 柏拉 圖并 排，分 別為 改善前 與改善 后 。 2. 收集數據 的期 間 和 對 象必 須 一致。 3. 季 節 性的 變 化 應 列入考 慮 。 4. 對于 改善 項 目以外的要因也要加以注意。 24 四、魚骨圖（因果圖、石川圖） 魚骨圖是幫助尋找與結果（特性）有關的原因的一種有效方法。因為是針對特性，找到其要因，故因果圖也叫特性要因圖。下圖就是一個最簡單的示例： 大要因 特 性 中要因 大要因 大要因 大要因 小要因 25 四、魚骨圖（因果圖、石川圖） 針對一個結果，可以從人、機、料、法、環、測等方面去查找原因，大原因中有次要原因，次要原因中又有小原因 …… 腦力激蕩法（又稱頭腦風暴）是獲得原因的重要手法 ?制 作步 驟 1. 決 定 問題 或品 質 的特性 ? 特性的 選擇 不能使用看起 來 很抽象或含混不清的 主題 。 2. 決 定大要因 （盡可能多的一一羅列出） ? 須 是 簡單 的完整句，且具有某些程度或是方向性。 3. 決 定中小要因 （也要盡可能多的都列出） 。 4. 決 定影 響問題點 的主要原因 （最終發現根本原因即影響最大的因素） 。 26 四、魚骨圖（因果圖、石川圖） 因果圖示例 作 業員 問題 電鍍材料 問題 測量標準問題 設備 不 當 電鍍起霧 工藝 問題 工作環境材問題 新員工 培訓少 硫酸純度低 陽極材料不純 電流不穩定 參加培訓的 積極性不高 QC與作業員 對品質有爭議 電流過大 光線太暗 27 四、魚骨圖（因果圖、石川圖） 量具偏差 某產品質量問題 噪聲 灰塵 環境 情緒不穩定 培訓不足 人 過程無控 制方法 作業指導 書不完善 方法 量具 無 標準 量具不穩 (小原因 ) 機器 (大原因 ) 年久失修 (中原因 ) 成分變化 厚度變差 材料 28 四、魚骨圖（因果圖、石川圖） 為何 每天 都會 塞車 至少 一至 兩小時？ 尖峰時段 上下班時間 用餐時間 假日出門 出外旅遊多 車輛集中 特定節日出門 婚喪隊伍多節日遊行多 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 油管不夠多 開車人數增加 生活品質提高 GDP 提高 虛榮心作祟 周 休二日 休閒增加 活動地點多 開放進口 分期付款 車價 降低 車禍多 駕駛人講手機 不守交通規則 違規停車 車位不夠 路況不佳 道路施工 大卡車超載 貪一時之便 交通事故多 出門時間不對 車輛停靠不當 29 五、散布圖 把互相有 關聯 的 對應數據 ，在方格 紙 上以 縱軸 表示 結 果，以 橫軸 表示原因；然 后 用 點 表示出分布形 態 ，根 據 分布的形 態 來判 斷對應數據 之 間的相互 關系 。 至少收集 30組資料。 ? 目的 1. 知道 兩組數據 （原因 與 結果）之 間 是否有相 關 及相 關 程度。2. 依據 各 種 可能影 響 原因 層別繪制 散 布圖 ，找出最 適 的要因。3. 檢視 是否 為 不相 關 。 30 五、散布圖 (kg) 體重 班 級： 208班 人數： 30人 製 作：江老師 製作日： 4/3 43 41 39 37 35 33 31 29 27 25 23 21 120 122 124 126 128 130 132 134 136 138 140 身高 (cm) ?范 例：身高 與體重 散 布圖 31 五、散布圖 ? 制作步驟 相 對應數據 ，至少 30組 以上， 并 且整理 寫 到 數據 表上。 數據 之中的最大值和最小值。 出 縱軸與橫軸 刻度， 計 算 組 距。 各 組對數據標 示在座 標 上。 要事 項 。 32 五、散布圖 ?判 讀 在各種散布圖里，我們需要關注的是強相關的因素，適當考慮弱相關因素，不用考慮無相關因素。 X 1 2 3 → X → X → （ ） 正相關（強） （ ） 正相關（中度） （ ） 正相關（弱） ↑ Y ↑ Y ↑ Y 33 五、散布圖