My God!!時間好快!一轉眼就快二月底啦!

小編似乎許久未跟大家文章分享及教學了,最近大家的心思,應該都放在這波疫情上面,

小編也不例外,每天也都會追蹤更新疫情相關資訊,看著其他國家每天不停攀升的數據,

小編呼籲大家記得『勤洗手、戴口罩,減少出入公共場所』,希望大家也都要好好愛惜身體!

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那既然本週學生都接續開學了,小編決定也帶著大家本週一起跟著學生們開學囉!!

下面就開始本週的精采教學內容,快一起來看看本週小編準備了什麼吧!

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今天小編就來跟大家分享,品質檢驗上最常碰到的QC七大手法。

(431).gif 品管七大手法

又稱QC七大手法初級統計管理方法Q7為品質管制上經常使用的七種工具。

是指一套固定的圖形技術, 可用於確認製造過程中與產量、品質相關的問題,  它們

被稱為基本的,因為它們適合沒有接受過統計學正規培訓的人 品管七大手法是常用

的統計管理方法,又稱為初級統計管理方法。 它主要包括控制圖、因果圖、直方圖、

排列圖、檢查表、層別法、散布圖等所謂的QC七工具。

其實,質量管理的方法可以分為兩大類:

一是建立在全面質量管理思想之上的組織性的質量管理;

二是以數理統計方法為基礎的質量控制。

QC七大手法

手法口訣:

1.查檢集數劇、2.分層作解析、3.排列抓重點、4.直方顯分布、5.因果追原因、6.散布看相關、

7.管制找異常。

(253) 檢查表

檢查表是利用統計表對數據進行整理和初步原因分析的一種工具,用來記錄事實和分析事實的

統計表。其格式可多種多樣,這種方法雖然較簡單,但實用有效,主要作為記錄或者點檢所用。 

記錄用→收集數據,與層別法併用。

點檢用→非做不可,非查不可。自主檢查表係點檢用之查檢表(492).gif

(253) 數據分層法

數據分層法又稱為層別法就是將性質相同的,在同一條件下收集的數據歸納在一起,以便進行

比較分析。因為在實際生產中,影響質量變動的因素很多,如果不把這些因素區別開來,則難

以得出變化的規律。數據分層可根據實際情況按多種方式進行。例如,按不同時間,不同班次

進行分層,按使用設備的種類進行分層,按原材料的進料時間,按原材料成分進行分層,按檢

查手段,按使用條件進行分層,按不同缺陷項目進行分層,等等。數據分層法經常與上述的

計分析表合使用。 (492).gif

(253) 排列圖

排列圖又稱為柏拉圖、重點分析圖、ABC分析圖。排列圖的標準結構:縱軸有2種衡量尺度,

邊是品質特性,右邊是百分比,橫軸是分析的項目,其排列順序是從大到小,其他在最後。

排列圖是用來做重點管理的工具,重點通常只佔全體的一小部分,只要掌握重要的少數,就能夠控制

全體。通常重點只佔全體的百分之二十,但影響度卻能佔百分之八十,這就是一般所說的80-20原理

(253) 直方圖

直方圖又稱質量分布圖,柱狀圖,它是表示資料變化情況的一種主要工具。用直方圖可以解析

出資料的規則性,比較直觀地看出產品質量特性的分布狀態,對於資料分布狀況一目了然,便

於判斷其總體質量分布情況。在製作直方圖時,牽涉學的概念,首先要對資料進行分組,因此

如何合理分組是其中的關鍵問題。按組距相等的原則進行的兩個關鍵數位是分組數和組距。

是一種幾何形圖表,它是根據從生產過程中收集來的質量數據分布情況,畫成以組距為底邊、

頻數為高度的一系列連線起來的直方型矩形圖 (492).gif

 

(182)一路介紹到這邊,大家是否都能了解呢?沒關係,不用急,就在這裡稍作休息吧!

等等再重新學習一遍,先起來喝杯水,上個廁所,運動運動身體,接著再繼續吧!

 

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(253) 因果分析

所謂因果分析圖,就是將造成某項結果的眾多原因,以系統的方式圖解,即以圖來表達結果

(特性)與原因(因素)之間的關係。其形狀像魚骨,又稱魚骨圖。某項結果之形成,必定有原因

,應設法利用圖解法找出其因。首先提出了這個概念的是日本品管權威石川馨博士,所以特

性原因圖又稱石川圖。因果分析圖,可使用在一般管理及工作改善的各種階段,特別是樹立

意識的初期,易於使問題的原因明朗化,從而設計步驟解決問題。魚頭向右者為原因追求型

,而魚頭向左者為對策擬定型。 (492).gif

(253) 散布圖

散布圖又叫相關圖,它是將兩個可能相關的變數數據用點畫在坐標圖上,用來表示一組成對的

數據之間是否有相關性。這種成對的數據或許是特性一原因,特性一特性,原因一原因的關係。

通過對其觀察分析,來判斷兩個變數之間的相關關係 (492).gif

(253) 控制圖

控制圖又稱為管制圖它是一種有控制界限的圖,用來區分引起質量波動的原因是偶然的還是系

統的,可以提供系統原因存在的信息,從而判斷生產過程是否處於受控狀態。控制圖按其用途可

分為兩類,一類是供分析用的控制圖,用控制圖分析生產過程中有關質量特性值的變化情況,看

工序是否處於穩定受控狀;再一類是供管理用的控制圖,主要用於發現生產過程是否出現了異常

情況,以預防產生不合格品。﹝以統計方式計算中心值及管制界線,並據此區分異常變異與正常

變異之圖形。 (492).gif

 

 

今天介紹了七種常用的初級統計質量管理七大手法即所謂的"QC七工具",這些方法集中體現了

質量管理的"以事實和數據為基礎進行判斷和管理"的特點。最後還需指出的是,這些方法看起來

都比較簡單,但能夠在實際工作中正確靈活地套用並不是一件簡單的事。

 

經過今天的分享介紹,大家是否對"QC七大工具"有更深的認識了呢?那我們下次再來介紹,

"新QC七大手法",相信一部分的人,應該也聽過"新QC七大手法",那小編就先在這邊做下回

預告啦!下次主題"新QC七大手法",那我們就下回見囉!掰依~~

 

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資料參考出處:

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%93%81%E7%AE%A1%E4%B8%83%E5%A4%A7%E6%89%8B%E6%B3%95

https://www.itsfun.com.tw/%E5%93%81%E7%AE%A1%E4%B8%83%E5%A4%A7%E6%89%8B%E6%B3%95/wiki-1799165-2753835#%E6%96%B0%E4%B8%83%E5%A4%A7%E6%89%8B%E6%B3%95

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