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QC七大手法之一柏拉图 ××不良柏拉图 不良率 30 25 20 15 10 5 0 A B C D E 其他 100% QC七大手法之一直方图 1.何谓直方图？ 直方图是将所收集的测定值特性值或结果值,分为几个相等的区间作为横轴,并将各区间内所测定值依出现的次数累积而成的面积,用柱子排起来的图形(也叫柱状图) 2.解释名词 1).次数分配:将许多数据按期差异的大小分成若干组,在各组内填入各值的出现次数 2).相对次数:各组出现的次数除以全部次数 3).极差(R):最大值减去最小值 4).组距(h):极差/组数=组距 5).算术平均数(X-bar):数据总和除以数据总数 6)众数(M):次数分配中出现次数最多的值 7).组中点(m):一组中最大值与最小值的平均值 QC七大手法之一直方图 3.直方图的绘制: 1).收集数据并记录(超过50个) 2).决定组数K a.查表 b.N的平方根 QC七大手法之一直方图 步骤3、决定组距 求全距（极差值）R=最大值a－最小值b（除去异常值） 求拟组距C=全距/组数=R/K(从测定单位的整数倍之数据中，找出最接近C值之适当数据为组距。) 步骤4、决定各组的组 a、取数据测定单位的1/2为境界值单位 b、最小值－1/2×测定单位=第一个境界值 第一个境界值+组距=第二个境界值 第二个境界值+组距=第三个境界值 其他依此类推。 步骤5、求各组之中心值 中心值= 各上组界（较大境界值）+各相邻之下组界（较小境界值） 2 QC七大手法之一直方图 步骤6、和作次数分配表 步骤7、依次数分配表作直方图，横轴为特性，纵轴为次数。 次数 51.5 53.5 55..5 QC七大手法之一直方图 4、直方图的功用：4.1由图较易了解分配的形态 a、中心趋势 掌握制程全貌 b、离散趋势 c、分配形状4.2可了解制程的安定或异常4.3与规格比较可判断制程能力 5.常见的直方图的形态： 常态型---左右对称，中间高两边渐低，表示制程稳定，数据呈常态分布 偏态型(偏左或偏右)---制程呈偏态分布，表示由于某因素影响而向右(或向左)蔓延. QC七大手法之一直方图 5.常见的直方图的形态： 离岛型---表示离岛制程有异常 绝壁型---制程能力不足，制程产品经全数挑选，而将不良品修改使其合格時所出現的数据分布 QC七大手法之一直方图 5.常见的直方图的形态： 缺齿型---显示制程呈不正常分布,可能是: 測定問題(如測定偏好，數字四捨五入) 分組不好(如數據太少或組數太多) 數據有修改或偽造 6.直方圖與規格比較 ： 制程呈常态分布,且在规格界限内,显示制程良好,品质均匀合格 規 格 QC七大手法之一直方图 6.直方圖與規格比較 ： 平均值偏低，部份產品超規格下限有不良發生，但分配正常(常態) 對策：應調平均值(往右) 規 格 平均值偏高，部份產品超規格上限有不良發生，但分配正常(常態) 對策：應調平均值(往左) 規 格 製品雖成常態分配，但產品變異大，品質不均 製品雖成常態分配，但產品變異大，品質不均 規格 品質過剩，變異太小 對策：應縮小規格界線或放鬆品質變異，以降低成本 規 格 QC七大手法之一特性要因图 1.何谓特性要因图 1953年石川馨教授所提出的一种以把握结果（特性）与原因（要因）的极方便而有效的方法。特性要因图就是能一目了然的表示结果（制品的特性）与原因（影响特性的要因）之影响情形或二者之间的关系之图形。因其形状很像鱼骨，故又称为“鱼骨图” 2.特性要因图的分类 1）原因追求型 2)对策追求型 QC七大手法之一特性要因图 3.如何绘制特性要因图 1）确定特性 2）绘制骨架 3）大略记载各类原因 4）依据大要因,找出中要因 5）要更详细列出小要因 6）圈出最重要得要因 7）记载所依据的相关内容 QC七大手法之一特性要因图 4.特性要因图的画法 （1）决定评价特性 自左向右画一横组线代表制程，并将评价特性写在箭头的右边，以“为何××不良”方式表示。 为何×××不良 要 因 评价特性 （2）列出大要因 　　①大要因可依制程分类，亦可依5M（人、机械、材料、方法，管理）来分类。 ②大要因以 圈起来，加上箭头的大分枝到横粗线。 评价特性 QC七大手法 深圳富明精密工业有限公司培训教材 撰写