TA的每日心情 | 奋斗 2024-11-8 12:09 |
---|
签到天数: 547 天 连续签到: 1 天 [LV.9]测试副司令
|
QC-QC七大手法讲义一
前 言
一、QC七大手法的定义
QC七大手法为品管进行有效管理的统计和分析改善的方法.它主要的表现方式是通过对事实的整理,挖掘其原因,加以分析并寻求解决问题的途径.
二、发展历程
QC手法最先出现于美国,到上世纪六十年代在日本出现,因其作用明显,在日本得到迅速发展,为日本的产品在全世界奠定声誉起到了不可磨灭的作用。正因为如此,自上世纪七十年代到八十年代在全世界范围内的工业界被广泛使用,并给此后产品的品质的提升带来了质的飞跃。正如日本品管大师石川馨博士所讲:QC手法的使用能解决95%的品质问题,因此QC手法常用于品管工作,协助解决品质问题。
三、品管工作的步骤为:
四、七大手法包括:
柏拉图 特性要因图(鱼骨图) 图表 查检表(CHECKING LIST)
直方图 散布图 管制表
后又有人总结出新QC七大手法:
关联图、系统图、KJ法、箭头图、矩阵图、PAPC图、矩阵数据解析图
第一讲 柏拉图
一、定义:
以项目别分类数据(如不良原因、不良状况、不良项目、不良发生位置等),而按其大小排列的图称为柏拉图。它是在1897年由意大利经济学家柏拉图(Vilfredo Pareto)提出。当时他在研究财富不均的现象,他在对意大利财富的分配调查中发现少数人掌握着大部分的财富,此种少数人控制大部分财富的现象也称作柏拉图法则。
柏拉图能使需要了解的状况一目了然,便于分析,从而可以很直观的从图上看出“哪一项有问题”、“有哪些影响”等。从柏拉图上可以看出:
最大的问题点
问题大小、严重程度
各项目对最终结果影响的份量
可针对性的进行预测
不良项目的内容变化
二、可以整理为柏拉图的项目:
(1)品质---不良品的发生整理、客户投诉的整理
(2)时间---作业工时、设备故障和闲置率的数据整理
(3)成本---辅料的另件单价、要素别单价,产品的成本统计
(4)安全---安全事故件数分析,场所、职别的分类整理
(5)营业---产品销售情况显示、销售网点及业务员积效等
三、步骤:
A、确定目标、收集数据
1) 首先决定收集时间段、方法、分类。
2) 原因是些什么项目?内容是些什么项目?
3) 收集数据时要注意问题发生的频率。
B、整理数据
1)各项目数据依大小排列,并求其累积数。
2)求出各项目数据的比例及累积比例。
FQC外观不良状况数据整理
C、绘柱状图表
1)先依数据绘成柱状图表
2)横轴为项目名称,纵轴为统计的数据
3)依项目的数据大小从左向右排列
第二讲 特性要因图
一、定义
特性要因图又叫”鱼骨头”,也叫因果分析图,首先提出这个概念的是日本的品管权威人士石川馨博士,所以它也叫“石川图”。它是以原因作为因素,在它们之间用箭头联系表示因果关系的图.
二、作用:
特性要因图是一种追溯原因的方法,主要用于异常分析、成本分析、研究事物、现场或军事上。可以使用在一般管理及工作改善的各个阶段,特别是树立意识的初期,易于使问题的原因明朗化,从而便于提供解决问题的方向。可全员参与,以便集中、统一整理。其用途可依目的分类:
1、改善分析用:以品质改善、提高效率、降低成本为目标。
2、管理用:发生抱怨、不良品或异常时,作为寻找原因,采取消除措施用。
3、制定标准用:为制定或修改作业方式、管理点、管理方法等的作业标准
4、品质管制导入及教育用:导入品质管制,全员参与讨论时,用特性要因图整理问题,作为新进人员的教育,工作说明时用。
5、特性要因图可以配合柏拉图、直方图、管制图连串起来活用。
三、做法:
1、脑力激荡
2、找准主题并提出为什么(WHY)
3、评介(重要、次要、无关)
4、分类(4M)
5、绘制“鱼骨头”
6、再补充要因
四、要素分析
做“鱼骨头”可以运用4M1W手法。何为4M1W呢?
即:
4M 1 W
作业者----- Member
方 法----- Method 为什么------ Why
材 料----- Material
机 器----- Machine
制作特性要因图,最关键的是要抓住因果关系。抓重点、抓要因,要有中要因---分类的项目(结果),小要因---问题点(原因)。
找原因要充分发挥大家的作用,运用脑力激荡。尽量无遗漏的调查原因,发现原因较少时,要检查是否有遗漏。
找出原因后,要分清楚原因大小、重要程度、需要解决的先后顺序等。
五、注意事项
(1)、特性(即主题)以标明“什么”、“为什么”较容易激发联想。
(2)、要实事求事。
(3)、尽量多的收集意见
(4)、对过去的资料多加利用。
(5)、无因果关系,不需采用。
(6)、对原因要深入分析。
(7)、层别、主次地区分。
(8)、要标明做图者姓名、部门、作成日期等。
六、“鱼骨头”与柏拉图和系统图的关系。
建立柏拉图须先以层别建立要求目的的统计表。建立柏拉图的目的主要是能从图表上掌握影响全局的重要少数项目,如果再利用特性要因图针对这些项目形成的原因进行探讨,并采取改善对策,问题就变得容易解决得多。所以结合使用,效果更好。系统图为梯形图,“鱼骨头”可解析成系统图。
QC-QC七大手法讲义二
印刷电路板是以绝缘材料辅以导体配线所形成的结构性元件。在制成最终产品时,其上会安装积体电路、电晶体、二极体、被动元件(如:电阻、电容、连接器等)及其他各种各样的电子零件。藉著导线连通,可以形成电子讯号连结及应有机能。因此,印制电路板是一种提供元件连结的平台,用以承接联系零件的基的。
由于印刷电路板并非一般终端产品,因此在名称的定义上略为混乱,例如:个人电脑用的母板,称为主机板而不能直接称为电路板,虽然主机板中有电路板的存在但是并不相同,因此评估产业时两者有关却不能说相同。再譬如:因为有积体电路零件装载在电路板上,因而新闻媒体称他为IC板,但实质上他也不等同于印刷电路板。
在电子产品趋于多功能复杂化的前题下,积体电路元件的接点距离随之缩小,信号传送的速度则相对提高,随之而来的是接线数量的提高、点间配线的长度局部性缩短,这些就需要应用高密度线路配置及微孔技术来达成目标。配线与跨接基本上对单双面板而言有其达成的困难,因而电路板会走向多层化,又由于讯号线不断的增加,更多的电源层与接地层就为设计的必须手段,这些都促使从层印刷电路板(Multilayer Printed Circuit Board)更加普遍。
对于高速化讯号的电性要求,电路板必须提供具有交流电特性的阻抗控制、高频传输能力、降低不必要的幅射(EMI)等。采用Stripline、Microstrip的结构,多层化就成为必要的设计。为减低讯号传送的品质问题,会采用低介电质系数、低衰减率的绝缘材料,为配合电子元件构装的小型化及阵列化,电路板也不断的提高密度以因应需求。BGA (Ball Grid Array)、CSP (Chip Scale Package)、DCA (Direct Chip Attachment)等组零件组装方式的出现,更促印刷电路板推向前所未有的高密度境界。
凡直径小于150um以下的孔在业界被称为微孔(Microvia),利用这种微孔的几何结构技术所作出的电路可以提高组装、空间利用等等的效益,同时对于电子产品的小型化也有其必要性。
对于这类结构的电路板产品,业界曾经有过多个不同的名称来称呼这样的电路板。例如:欧美业者曾经因为制作的程序是采用序列式的建构方式,因此将这类的产品称为SBU (Sequence Build Up Process),一般翻译为“序列式增层法”。至于日本业者,则因为这类的产品所制作出来的孔结构比以往的孔都要小很多,因此称这类产品的制作技术为MVP (Micro Via Process),一般翻译为“微孔制程”。也有人因为传统的多层板被称为MLB (Multilayer Board),因此称呼这类的电路板为BUM (Build Up Multilayer Board),一般翻译为“增层式多层板”。
美国的IPC电路板协会其于避免混淆的考虑,而提出将这类的产品称为HDI (High Density Intrerconnection Technology)的通用名称,如果直接翻译就变成了高密度连结技术。但是这又无法反应出电路板特征,因此多数的电路板业者就将这类的产品称为HDI板或是全中文名称“高密度互连技术”。但是因为口语顺畅性的问题,也有人直接称这类的产品为“高密度电路板”或是HDI板。
QC-QC七大手法讲义三
第六讲 散布图
一、定义
为了了解两种不同的数据之间的关系,而将此两种数据以有序成对数据的方式在查角坐标上点绘成图。
二、作用
用来测试变数之间存在的某种关系。所以它适用于科学实验和验证。
三、做法:
步骤一. 明确对像,确认调查目标.
步骤二. 收集资料/数据(要因与特性;要因与要因;特性与特性)
步骤三. 分别找出两组数据之间的最大值及最小值.
步骤四. 绘纵轴和横轴,原因为 “X”,结果为 “Y”.
步骤五. 将成对数据于图上打点,
步骤六. 记入必要事项
------标题
-----数据之测定日期、绘制日期、制造者
-----样本数
-----产品名、制程名
第七讲 管制图
一、定义:
什么是管制呢?管制就是将某事物的某一特性的标准值控制在一定的范围之内。那管制图也就是表示这样一个过程的图,即将产品的实际特性(标准值)在图上打点连线,并与管制上下限比较,以掌握制程变动的情形。在生产过程中,品质特性是随着时间、环境及其各种状况的变化而变化的,它会因各种原因的变化而在标准值之间徘徊,那么到底变化高到或是低到什么程度会出现异常呢?所以设定一个合理的高低界限,作为探测现场制程状况是否在“管理”状态,这就是我们为什么要有管制的真正原因。
管制图是1924年由美国的品管大师修哈博士所发明。而主要的意义是:一种以实际产品品质特性与依过去经验所研究判断之制程能力的管制界限比较,而以时间顺序用图表示出来。
二、原理:
(1)品质变异之形成原因。
一般在制造过程中,不论是多么精密的机器设备、多么好的环境,其品质特性一定都会有变动,绝对无法做完全一样的产品,而引起变动的原因有两个:一是偶然原因,一为异常原因。
(2)管制图界限的构成
管制图是以常分配中之三个标准差为理论依据,中心线为平均值(标准值),上、下管制界限以平均数加减三个标准差(±3σ)之值,以判断制程中是否有问题发生。
◎ 平均值±3σ之内包含99.73%的总体数据。
◎ 尽管工序本身有可能不成正态分布,其样本平均的平均值也应该是正态分布的。
三、管制图的种类:
1)依数据性质分类:
A 计量值管制图:所谓计量值系指管制图之数据均属于由量具实际量测而得;如长度、重量、浓度等特性均为连续性者。常用的有:
a 平均数与全距管制图(X(—)-R Chart)
b 平均数与标准差管制图(X(—)-σChart)
c 中位数与全距管制图(X(~)-R Chart)
d 个别值与移动全距管制图(X-Rm Chart)
e 最大值与最小值管制图(L-S Chart)
B 计数值管制图:所谓计数值是指管制图之数据均属于单位计算数者而得;如不良数、缺点数等间断性数据均属之。常用的有:
a 不良率管制图(P Chart)
b 不良数管制图(Pn chart ,又称np chart或d chart)
c 缺点数管制图(C chart)
计数值与计量值管制图之应用比较
计量值
记数值
优 点
1、甚灵敏,较少样本抽样数,容易调查真因。
2、可及时反应不良,使品质稳定。
1、所须数据可用简单方法获得。
2、对整体品质状况之了解较方便。
缺 点
1、抽样频度较高、费时麻烦。
2、数据须测定,且再计算,须有训练之人方可胜任。
1、无法寻得不良之真因。
2、及时性不足,易延误时机。
四、管制图之绘制:
如计量值管制图(X-R)
1)先行收集100个以上数据,依测定之先后顺序排列之。
2)以2~5个数据为一组(一般采4~5个),分成约20-25组。
3)将各组数据记入数据表栏位内。
4)计算各组之平均值X。(取至测定值最小单位下一位数)
5)计算各组之全距R。(最大值-最小值=R)
6)计算总平均X。 X=(X1 X2 X3 … Xk)/k=ξXi/k(k为组数)
7)计算全距之平均R: R=(R1 R2 R3 … Rk)/k=ξRi/k
8)计算管制界限
X管制图:中心线(CL)=X
管制上限(UCL)=X A2R
管制下限(LCL)=X-A2R
R管制图:中心线(CL)=R
管制上限(UCL)=D4R
管制下限(LCL)=D3R
A2,D3,D4之值,随每组之样本数不同而有差异,但仍遵循三个标准差之原理,计算而得,今已被整理成常用系数表。
9) 绘制中心线及管制界限,并将各点点入图中。
10)将各数据履历及特殊原因记入,以备查考、分析、判断。
五、管制图之点绘制要领:
1)各项工程名称、管制特性、测定单位、设备别、操作(测定)者、样本大小、材料别、环境变化…等任何变更资料应清楚填入,以便资料之分析整理。
2)计量值变更管制图(X-R,X-R…等)其X管制图与R管制图的管制界限席宽度取法,一般原则以组之样本数(n)为参考,X管制图之单位分度约为R管制图之1/n倍。
(纵轴管制界限宽度约20-30m/m;横轴各组间隔约2-5mm)
3)中心线(CL)以实线记入,管制界限则记入虚线;各线上须依线别分别记入CL、UCL、LCL、等符号。
4)CL、UCL、LCL之数值位数计算比测定值多两位数即可。
(各组数据之平均计算数则取比测定值多一位数)
5)点之绘制有[?]、[○]、[△]、[×]…等,最好由厂内统一规定。
6)变管制图,二个管制图之绘制间隔最少距20mm以上,可行的话最好距30mm左右。
六、管制图的读解:
1)管制状态之判断(制程处于稳定状态)
A 多数点子集中在中心线附近。
B 少数点子落在管制界限附近。
C 点子之分布与跳动呈随机状态,无规则可循。
D 无点子超出管制界限以外。
2)可否延长管制限界限做为后续制程管制用之研判基准:
A 连续25点以上出现在管制界限线内时(机率为93.46%)。
B 连续35点中,出现在管制界限外点子不超出1点时。
C 连续100点中,出现在管制界限外点子不超出2点时。
制程在满足上述条件时,虽可认为制程在管制状态而不予变动管制界限,但并非点子超出管制界限外亦可接受;这此超限之点子必有异常原因,故应追究调查原因并予以消除之。
3)检定判读原则:
A 、应视每一个点子为一个分配,非单纯之点。
B 、点子之动向代表制程之变化;虽无异常之原因,各点子在界限
七、管制图使用之注意事项:
1)管制图使用前,现场作业应予标准化作业完成。
2)管制图使用前,应先决定管制项目,包括品质特性之选择与取样数量之决定。
3)管制界限千万不可用规格值代替。
4)管制图种类之遴选应配合管制项目之决定时搭配之。
5)抽样方法以能取得合理样组为原则。
6)点子超出界限或有不正常之状态,必须利用各种措施研究改善或配合统计方法,把异常原因找出,同时加以消除。
7)X-R管制图里组的大小(n),一般采n=4-5最适合。
8)R管制图没下限,系因R值是由同组数据之最大值减最小值而得,因之LCL取负值没有意义。
9)制程管制做得不好,管制图形同虚设,要使管制图发挥效用,应使产品制程能力中之Cp值(制程精密度)大于1以上。 |
|