品質管理七大手法(ppt107)-品質管理-資料下載頁

【導讀】希望能夠增加人手，請問你。果的甜度或衣服的美感.,一定要馬上使用.一.何謂查檢表?用而設計的一種表格或圖表。不良原因、工程分佈、缺點位置等情形.數據是否代表某些事實?在某些項目或各項目之間有否差異?否因時間的經過而產生變化?特別注意週期性變化的特殊情況.小時別、日期別、週別、月別、季節別…編號別、速度別…方法別、測定器別…變化時能層別比較.質別、大小類別、貯藏期間別、成分別…生時更能迅速採取應急措施,使損失達最小的程度.良品與不良品別、包裝別、搬方法別…或原因來作層別法.人員的狀況,如此問題將更加以明確化.正原因,分別使用了商品別,單位別.人別等層別手法,使得間題更清楚,這就是層別法的觀點.一個問題的特性受到一些要因的影響時,(主骨),將結果用方框框上.

　　

【正文】 4 25 26 27 28 29 30樣本號數不良率UCL= UCL= UCL= 針對管制圖進行分析 由管制圖中我們可以發現來自樣本 12及 25的兩點超出管制上限 ,故制程是在非管制狀態 ,必頇進一步探討是否有異常原因 .分析樣本 12得知 ,在這半小時里 ,有一批新進的包裝袋被使用 ,所以這異常的現象是由于新原料加入引起 .而在樣本 25那半小時 ,有一個沒有經驗的員工在操作此機器 ,而使樣本 25有這麼高的不良率 . 現在將超出管制界限的兩個點刪除掉 ,重新計算管制界限 ,管制以后的制程 ,其管制中心線及上 .下限為 不是 管制圖的選擇 數據性質 計量值 計數值 樣本大小 N=? 數據係不良數 或缺點數 N=1 N≧ 2 CL性質 ? N=? 管 制 圖 X _ X ~ N=2~5 N≧ 10 缺點數 不良數 N是否相等 ? 是 不是 單位大小 是否相同 ? 是 X ~ R 管 制 圖 R X 管 制 圖 ~ 管 制 圖 ~ 管 制 圖 n C 管 制 圖 X X Rm p 管 制 圖 pn 管 制 圖 σ 三 .管制圖的判別 管制狀態 ,意指制程安定 ,管制狀態也稱安定狀態 .我們無法知道制程的真正狀態 ,只能對制程的某種特性值收集數據 ,將其繪在管制圖上 ,由管制圖來觀察制程的狀態 .在判定制程是否處于管制狀態 ,可利用以下基準 : 1. 管制圖的點沒有逸出界外 . 2. 點的排列方法沒有習性 ,呈隨機現象 . 在正常管制的狀態下 ,管制圖上的點子應是隨機分布 ,在中心線的上下方約有同數的點 ,以中心線近旁為最多 ,離中心線愈遠點愈少 ,且不可能顯示有規則性或系統性的現象 . 歸納得到下面兩種情形 : ? 1. 管制圖上的點 ,大多數集中在中心線附近 ,少數 出現在管制界限附近 ,且為隨機分布 . ? 2. 一般管制圖上的點 ,25點中有 0點 。35點中有 1點以下 。100點中 有 2點以下 ,超出管制界限外時 ,可稱為安全管制狀態 . ? 以上兩點僅是作為一個參考 ,各位同仁應在實際中 靈活運用 .實際分析 . 3點中有 2點在 A區 01234561 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14樣本號數觀測值01234561 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14樣本號數觀測值連續 9點在 C區或 C區以外 01234561 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14樣本號數觀測值連續 6點遞增或遞減 01234561 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14樣本號數觀測值14點上下交替 01234561 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14樣本號數觀測值5點中有 4點在 B區 01234561 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14樣本號數觀測值15點在 C區中心線上下 01234561 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14樣本號數觀測值8點在中心線兩側 ,但無一在 C區 非隨機管制界限內的判定 利用點的排法判定是否處在管制狀態 ,可依據以下法則 : . . . . . 連串 連續七點或八點在中心線與管制上限或中心線與管制下限之間的型 Ⅰ 誤關差的機率是約為 (σ )8=,在如此小的機率竟會出現 ,可想像有異常原因發生 ,在中心線的上方或下方出現的點較多如下 : 11點以上至少有 10 點 14點以上至少有 12 點 3. 連續 17點以上至少有 14 點 4. 連續 20點以上至少有 16點 點子出現在管制界限附近 ,三倍標準差與二倍標準差間 . 1. 連續 3點中有 2點 . 2. 連續 7點中有 3點 . 3. 連續 10點中有 4點 管制圖中的點的趨勢傾向 連續 6點以上一直上升或一直下降 ,趨勢是以向某一個方向連續移動 ,而趨勢傾向的發生有以下可能原因 : . ,如工作者疲勞 . ,如氣溫變化 . 管制圖中的點的趨勢傾向 連續 6點以上一直上升或一直下降 ,趨勢是以向某一個方向連續移動 ,而趨勢傾向的發生有以下可能原因 : . ,如工作者疲勞 . ,如氣溫變化 . 周期性循環變化 管制圖上的點 ,呈現一個周期性循環變化時 ,應調查下列不良原因 : ,造成溫度或壓力的增減 . . ,造成機器性能的周期變化表現 . 變化 . . 過于集中型 點子大都集中在中心線附近 ,其型Ⅰ 誤差機率是 ,如果抽樣選擇不當 ,可能會造成點子集中在中線附近 ,例如兩個不同操作員的結是點在同一張圖上 .像這種母體混合的情形相當普遍 .以下是一些造居這種情形的可能原因 : . . . . 兩條以上生產線制程方法上的差異 . 管理不善者 ,訓練不足 , . ,夾具設計不當或使用不當 . . . . 上列諸項原因常出在管理制度不善的工廠 ,在 –R管制圖呈現大的變動 ,如欲消除此類異常原因 ,一定要先確定管理制度 ,推行標準化工作 . 技術不足者 1. 機器設計上的問題 . 2. 制程能力不足 :材料 ,機械 ,作業方法與人員綜合結果無法達到品質要求者 . 3. 工作環境布置不當 . 4. 測定儀器的測定方法不當 . 5. 機械設備精度不足 . 6. 缺乏技術人才 . 此諸原因常明顯地表現于二種現象 :管制界限很寬 ,產品品質分散幅度較規格界限為寬 .此諸異常原因由于制程能力不足而起 ,非設法加強制程能力不可 .否則制程零件的互換性有問題 ,需經全數選別才能裝配 ,產品需經全數檢查 ,才能符合規格要求 . 其他因素者 . . . . . . . . . 此諸原因常在管制圖上出現 ,如有系統可尋 ,則利用分層方法加以分析 。如不規則出現 ,則易被發現 ,而予以消除 . 七大手法口決 魚骨追原因 查檢集數據 柏拉抓重點 直方顯分布 散佈看相關 管制找異常 層別作解析