QC七大手法詳細(xì)論述.ppt

1、14.09.2020,3l coil,1,QC七大手法,五特性要因圖 六流程圖 七層別法,一、檢 核 表 二、散布圖 三、直方圖 四柏拉多圖,14.09.2020,3l coil,2,品質(zhì)管理七大手法是一些簡(jiǎn)易之圖形方法。在品管作業(yè)中，它們被用來(lái)當(dāng)做是品質(zhì)數(shù)據(jù)、資料之整理及顯示，或者用做品質(zhì)改善之工具，這些手法通常不需複雜之計(jì)算。品管七大手法包含：, 檢核表(check sheets) 直方圖(histograms) 柏拉多圖(Pareto diagrams) 特性要因圖(cause and effect diagrams) 散布圖(scatter diagrams) 流程圖(flow cha

2、rts) 管制圖(control charts) 上述七種方法中，前六項(xiàng)為一般品質(zhì)管制失書(shū)籍和文獻(xiàn)所採(cǎi)用，但有些資料會(huì)用其他方法取代第七項(xiàng)。,14.09.2020,3l coil,3,一、檢 核 表,檢核表是以一種簡(jiǎn)單的方法將問(wèn)題查檢出來(lái)的表格和圖。在收集數(shù)據(jù)時(shí)，我們可以設(shè)計(jì)一種簡(jiǎn)單的表格，將其有關(guān)項(xiàng)目和預(yù)定收集的數(shù)據(jù)，依其使用目的，以很簡(jiǎn)單的符號(hào)填注，用以了解現(xiàn)狀、做分析或做核對(duì)點(diǎn)檢之用，依此原則設(shè)計(jì)出來(lái)的表格或圖，被稱(chēng)之為檢核表或稱(chēng)為查檢表。,14.09.2020,3l coil,4,在品管工作中，使用檢核表的目的有以 下幾項(xiàng)：,1.日常管理 品質(zhì)管制項(xiàng)目的點(diǎn)檢、作業(yè)前的點(diǎn)檢、設(shè)備安全、作

3、業(yè)標(biāo)準(zhǔn)是否被遵守的點(diǎn)檢。 2.特別調(diào)查 為了制程問(wèn)題原因調(diào)查、產(chǎn)品不良原因調(diào)查或?yàn)榱税l(fā)現(xiàn)改善點(diǎn)所進(jìn)行的點(diǎn)檢。 3.取得記錄 為了要製作報(bào)告所進(jìn)行之?dāng)?shù)據(jù)收集和查檢。,14.09.2020,3l coil,5,1.要能一眼看出整體形狀、要簡(jiǎn)明、易填寫(xiě)，且記錄之 項(xiàng)目和方式力求簡(jiǎn)單。 2. 盡可能以符號(hào)代替複雜之文字。 3. 數(shù)據(jù)之履歷要清楚。 4. 點(diǎn)檢項(xiàng)目要隨時(shí)檢討，將必要的加進(jìn)去，不必要的刪除。 5. 點(diǎn)檢之結(jié)果必須反應(yīng)至現(xiàn)場(chǎng)有關(guān)單位。 6. 當(dāng)檢核表使用不同符號(hào)時(shí)，要在表中注明其所代表意義。,檢核表並沒(méi)有一特定之格式，使用者可依問(wèn)題之特性自行設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)檢核表時(shí)須考慮下列原則：,14.09.2

4、020,3l coil,6,一般而言，檢核表可分為點(diǎn)檢用檢核表及記錄用檢核表，這兩種檢核表縮說(shuō)明如下：,1. 點(diǎn)檢用檢核表 點(diǎn)檢用檢核表是為了要確認(rèn)作業(yè)實(shí)施機(jī)械設(shè)備的實(shí)施情形、預(yù)防發(fā)生不良或事故、確保安全使用。例如機(jī)械定期保養(yǎng)檢核表、不安全處所檢核表等，這種檢核表主要是調(diào)查作業(yè)過(guò)程之情形，可防止作業(yè)的遺漏或疏失。,14.09.2020,3l coil,7,2. 記錄用檢核表 此種檢核表是將數(shù)據(jù)分為幾個(gè)項(xiàng)目別，以符號(hào)或數(shù)字記錄的圖或表。例如在已分組的數(shù)字表上打上記號(hào)以記錄出現(xiàn)次數(shù)，或直接在產(chǎn)品、零件的圖面上打記號(hào)所成的表。 若在表中包含檢核對(duì)象之簡(jiǎn)圖，並在圖上區(qū)分位置，其設(shè)計(jì)目的是要了解缺點(diǎn)是否

5、集中於某處，以便採(cǎi)取改善措施，此種檢核表一般被稱(chēng)為位置圖護(hù)或缺點(diǎn)集中圖。在此種檢核表上，也可以使用不同之符號(hào)來(lái)代表各類(lèi)缺點(diǎn)項(xiàng)目，這些符號(hào)必須在圖上說(shuō)明。,實(shí)例,14.09.2020,3l coil,8,二、 散布圖,散布圖之使用大約始於1750-1800年，它又被稱(chēng)為X-Y plot或Crossplot。散布圖通常是用來(lái)研究?jī)勺償?shù)之間的相關(guān)性，它包含水平及垂直兩軸，用以代表成對(duì)兩變數(shù)之?dāng)?shù)據(jù)。若兩變數(shù)間呈原因及結(jié)果之關(guān)係時(shí)，則在繪圖時(shí)一般是將代表原因之變數(shù)(或稱(chēng)為自變數(shù))置於橫軸，另外將代表結(jié)果之變數(shù)(或稱(chēng)為應(yīng)變數(shù))置於Y軸(縱軸)。,14.09.2020,3l coil,9,根據(jù)散布圖上之點(diǎn)記

6、的分布狀態(tài)，兩特性值間之關(guān)係可分為下列三種：,1. 當(dāng)其中一變數(shù)，另一變數(shù)之?dāng)?shù)值也有增加的傾向時(shí)，代表此兩變數(shù)為正相關(guān)(positivecorrelation)。,14.09.2020,3l coil,10,2.當(dāng)其中一變數(shù)的特性值愈大，另一變數(shù)之?dāng)?shù)值卻愈小時(shí)，代表此兩變數(shù)為負(fù)相關(guān)(negative correlation)。,3.當(dāng)兩變數(shù)之值不具有上述兩種特徵時(shí)，散布圖幾乎近似圓形，代表兩者無(wú)相關(guān)。,14.09.2020,3l coil,11,1.調(diào)查兩特性值之相關(guān)性 在調(diào)查兩特性值之間是否相關(guān)時(shí)，散布圖是一種很好 的工具，因?yàn)榭山?jīng)由視覺(jué)直接解析判斷其相關(guān)性，所 以在品管中被廣泛應(yīng)用。 2.

7、 判斷異常值之存在與否 一般而言，異常值多數(shù)因?yàn)樽鳂I(yè)失誤、測(cè)量失誤、轉(zhuǎn) 記失誤 等而發(fā)生，在製作散布圖時(shí)，這些異常值常 會(huì)偏離其他值甚多，因此很容易察覺(jué)出來(lái)。,散布圖在品管領(lǐng)域中可有下列應(yīng)用：,14.09.2020,3l coil,12,3.應(yīng)用於問(wèn)題解決步驟中 在問(wèn)題解決之過(guò)程中，散布圖常被應(yīng)用在要因解析 上。當(dāng)找出了某現(xiàn)象所產(chǎn)生的原因後，若特性和要因皆 為計(jì)量值時(shí)，便可利用散布圖來(lái)驗(yàn)証其是否為具有重大 影響之要因。 4. 其他 除了上述3種主要應(yīng)用外，散布圖也可用來(lái)檢測(cè)數(shù)據(jù)是 否存在趨勢(shì)或用於決定最佳操作範(fàn)圍等應(yīng)用。,14.09.2020,3l coil,13,散布圖之製作包括下列步驟：,

8、1.先調(diào)查兩組數(shù)據(jù)是否相關(guān)，然後蒐集 數(shù)據(jù)並整理到數(shù)據(jù)表上。 2.在橫軸及縱軸上點(diǎn)上尺度。橫軸愈向左， 其值愈大，縱軸愈向上，其值愈大。 3.把數(shù)據(jù)點(diǎn)到座標(biāo)上。當(dāng)兩數(shù)據(jù)重複在同一 位置時(shí)，點(diǎn)上一圓記號(hào)，但三點(diǎn)數(shù)據(jù)重 複在同一點(diǎn)上時(shí)，點(diǎn)上一個(gè)二重圓記號(hào)， 也可用其他符號(hào)表示。,實(shí)例,14.09.2020,3l coil,14,三、 直方圖,直方圖是將數(shù)據(jù)分布的範(fàn)圍，劃 分為幾個(gè)區(qū)間，將出現(xiàn)在各區(qū)間內(nèi)的 數(shù)據(jù)之出現(xiàn)次數(shù)作成次數(shù)表，並將其 以圖(長(zhǎng)條圖)的形式表現(xiàn)出來(lái)。透過(guò) 直方圖，我們可以了解一組數(shù)據(jù)之下 列幾項(xiàng)特徵：,1.數(shù)據(jù)的分布形態(tài)(分配狀態(tài))。 2. 數(shù)據(jù)的中心位置(集中趨勢(shì))。 3. 數(shù)

9、據(jù)離散程度的大小(變異性)。 4. 數(shù)據(jù)和規(guī)格之間的關(guān)係。,14.09.2020,3l coil,15,直方圖與條形圖(bar graph)類(lèi)似，但兩者仍有下列不同點(diǎn)：,1.在條形圖中線(xiàn)條可為垂直或水平， 而在直方圖中線(xiàn)條為垂直狀。 2. 在條形圖中每一線(xiàn)條之寬度不具任 何意義，而在直方圖中，線(xiàn)條之寬 度代表該類(lèi)別所涵蓋之範(fàn)圍。,14.09.2020,3l coil,16,在品管作業(yè)中，通常會(huì)在下列情形使用到直方圖 :,1.掌握數(shù)據(jù)之分布狀態(tài)(分配狀態(tài)) 將數(shù)據(jù)之分配與預(yù)期之分配比較。 2. 調(diào)查離散或偏離原因 在調(diào)查離散或偏離原因時(shí)，也可使用到直方圖。例如將製程之作業(yè)者、機(jī)械/ 設(shè)備、材料/

10、配件、作業(yè)方法等之直方圖加以比較，便可以知道離散之原因?yàn)?何，也可掌握製程之良劣不齊程度、製品之不良狀況等。 3. 與規(guī)格作比較，檢視有無(wú)問(wèn)題 將規(guī)格界限標(biāo)示在直方圖中，便可以了解不合格品之比例。由直方圖也可以 判斷出是變異性或是平均值問(wèn)題。 4. 調(diào)查改善前後之效果 在比較問(wèn)題改善前和改善後的效果時(shí)，或是要了解品質(zhì)平均值或變異性是否 改變時(shí)，同樣也可利用直方圖來(lái)判斷。,14.09.2020,3l coil,17,直方圖之製作包含下列步驟：,步驟1：確立調(diào)查之目的 在製作直方圖時(shí)，必須先確認(rèn)自己想用直方圖來(lái)獲得那些信息。例如： 產(chǎn)品電 特性L值分布狀況、產(chǎn)品電特性L值與規(guī)格值的關(guān)係 等。 步驟

11、2：收集數(shù)據(jù)，製作測(cè)試記錄。 步驟3：求出測(cè)試記錄中數(shù)據(jù)的最大值(L)和最小值(S)及全距(R)全距R = L S 步驟4：決定區(qū)間數(shù) 在繪製直方圖時(shí)，區(qū)間之?dāng)?shù)目會(huì)影響到直方圖之外觀，一個(gè)簡(jiǎn)單的方 法是利用下列公式計(jì)算區(qū)間數(shù)，區(qū)間數(shù)k = ,n為數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。 例如: n=50時(shí)，k= =7.071(取7)。另一個(gè)法則是取k個(gè)區(qū)間， 滿(mǎn)足2 k-1n2 k。 步驟5：求出區(qū)間之寬幅(h)，h = R/k,14.09.2020,3l coil,18,步驟6：決定區(qū)間之界限值(上下界限值) 第一區(qū)間之下界限值 = S (測(cè)定單位) / 2 第一區(qū)間之上界限值 = 第一區(qū)間之下界限值 + h 設(shè)e =

12、(S + hk) L，若e (h/2)，則將第一區(qū)間之下界限值設(shè)為S (測(cè)定單位) / 2 e/2，此狀適用於h值尾數(shù)在變更不同區(qū)間數(shù)都不 夠5而必須進(jìn)位，使得h取值大，最後一區(qū)間下界限值已超過(guò)數(shù)據(jù) 最大值而此區(qū)間為空，若少取一區(qū)間而最後一區(qū)間上界限值又不 能涵蓋數(shù)據(jù)最大值的狀況。 步驟7：求出區(qū)間之中心值，即為(區(qū)間之下界限值 + 區(qū)間之上界限值)/2 = 區(qū)間之下界限值+h/2。 步驟8：製作次數(shù)表 步驟9：計(jì)算各區(qū)間數(shù)據(jù)出現(xiàn)之次數(shù) 先確認(rèn)該數(shù)據(jù)應(yīng)畫(huà)記入那一個(gè)欄位中，然後在次數(shù)畫(huà)記欄中作 記號(hào)。當(dāng)數(shù)據(jù)全部畫(huà)記完畢後，將數(shù)據(jù)填入各區(qū)間之次數(shù)欄中，再 合計(jì)是否和全部數(shù)據(jù)總數(shù)相等。,14.09.

13、2020,3l coil,19,步驟10：作圖 在圖中填上橫軸和縱軸，以完成的次數(shù)表為基礎(chǔ)，將 第一區(qū)間至最後一 個(gè)區(qū)間之次數(shù)當(dāng)作高度依序畫(huà)去。 步驟11：記入數(shù)據(jù)之相關(guān)資料和必要事項(xiàng) 在圖中之空白處，記入數(shù)據(jù)之取得時(shí)間、數(shù)量和項(xiàng)目 名稱(chēng)等。 步驟12：進(jìn)行分析 分析的重點(diǎn)在於直方圖的特徵：數(shù)據(jù)的分布情形，數(shù) 據(jù)的中心位值，數(shù)據(jù)的離散程度，數(shù)據(jù)和規(guī)格之關(guān)係 等。,14.09.2020,3l coil,20,直方圖可以顯示數(shù)據(jù)之變化情形，觀察直方圖之外觀可以協(xié)助找出數(shù)據(jù)中之異常變化。一些常見(jiàn)直方圖之形狀和造成原因說(shuō)明如下：,1. 鐘形分配 (The bell-shaped distributio

14、n) 在直方圖中，數(shù)據(jù)分布範(fàn) 圍之中央有一高峰，且整 體圖形接近對(duì)稱(chēng)。此種直 方圖顯示數(shù)據(jù)分配為(或接 近)常態(tài)分配。,14.09.2020,3l coil,21,2. 雙峰分配 (The double-peaked distribution) 在直方圖中，數(shù)據(jù)分布範(fàn)圍 之中央有一低谷(在中央的 次數(shù)比較少)，而且兩旁各 有一高峰。此種圖形係混合 兩個(gè)鐘形分配?？赡苤?為數(shù)據(jù)於兩種不同批之原料、 兩個(gè)(組)不同之作業(yè)員、機(jī) 器等。,14.09.2020,3l coil,22,3. 高原型分配 (The plateau distribution) 各區(qū)間之?dāng)?shù)字變化不大，且呈高 原般的形狀，沒(méi)

15、有顯著之高峰和 尾端。此種直方圖代表數(shù)據(jù)來(lái)自 多個(gè)鐘形分配數(shù)據(jù)。一種可能之 原因?yàn)槲窗礃?biāo)準(zhǔn)程序作業(yè)，作業(yè) 員各行其事，造成極大之變異。 另一種可能之原因?yàn)榉謪^(qū)不當(dāng)， 區(qū)間寬度太大。,14.09.2020,3l coil,23,4.梳狀分配 (The comb distribution) 在直方圖中，次數(shù)的高低起 伏很不整齊，有點(diǎn)像牙齒不 全或是齒梳型的形狀。當(dāng)區(qū) 間之寬度並非為測(cè)定單位的 整數(shù)倍時(shí)，或是刻度上有異 常時(shí)，會(huì)出現(xiàn)此種圖形。,14.09.2020,3l coil,24,5. 偏歪型分配 (The skewed distribution) 在此種直方圖上，高峰並不是數(shù)據(jù) 分布範(fàn)圍之中

16、央，某一側(cè)之尾巴很 快結(jié)束，另一側(cè)則有相當(dāng)長(zhǎng)之尾巴。 若分配之尾巴向右延伸，此稱(chēng)為右 偏分配，若分配之尾巴向左延伸， 此稱(chēng)為左偏分配。數(shù)據(jù)只有單邊規(guī) 格時(shí)易出此狀。,14.09.2020,3l coil,25,6. 截?cái)嘈头峙?(The truncated distribution) 在直方圖上，高峰發(fā)生在 (或靠近) 數(shù)據(jù)分布範(fàn)圍之邊 緣。截?cái)嘈椭狈綀D之發(fā)生是 某些數(shù)據(jù)自鐘形分配數(shù)據(jù)中 移去。,14.09.2020,3l coil,26,7. 離島型分配 (The isolated peaked distribution) 在直方圖上出現(xiàn)兩個(gè)高度相差甚多 之高峰。較低之高峰附近之?dāng)?shù)據(jù)可 能來(lái)

17、自於某一特別之機(jī)器製造程 序或作業(yè)員代表製程之異常原因。 如果較低高峰之旁邊為一截?cái)嘈头?配則代表在篩選過(guò)程中未將不 合格品完全剔除。其他可能之原因 為量測(cè)誤差或抄寫(xiě)數(shù)據(jù)時(shí)產(chǎn)生之錯(cuò) 誤。另外當(dāng)數(shù)據(jù)存在測(cè)定誤差時(shí)也 可能會(huì)出現(xiàn)此種植直方圖。,14.09.2020,3l coil,27,8. 邊緣突出型分配 (The edge-peaked distribution) 在平滑分配的邊緣出現(xiàn)一突出 之高峰。此種情形通常為資料 記錄錯(cuò)誤所造成。,在品管之應(yīng)用上我們也可在直方圖上標(biāo)示出產(chǎn)品之規(guī)格界限用來(lái)顯示產(chǎn)品品質(zhì)符合規(guī)格之能力。,實(shí)例,14.09.2020,3l coil,28,四、柏拉多圖,柏拉多圖

18、(Pareto diagrams)是由意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)者Vilfredo Pareto所提出之圖形分析法，最初是用在分析財(cái)富之分布上，其目的是說(shuō)明少部分的人(20%)占有大部分財(cái)富(80%)。柏拉多認(rèn)為只要控制那些少數(shù)人，便可控制該社會(huì)的財(cái)富，此稱(chēng)為柏拉多原理。 在1960年代，品管學(xué)者Juran將柏拉多圖導(dǎo)入品管工作中，做為分析屬性或計(jì)數(shù)值之品質(zhì)資料上。柏拉多圖為一通用之工具，亦可用在其他領(lǐng)域中，例如在存貨管理上，它被稱(chēng)為ABC分析。在品質(zhì)改善活動(dòng)中，柏拉多圖通常用來(lái)區(qū)分造成品質(zhì)問(wèn)題之少數(shù)重要(Vital few)原因及多數(shù)不重要(trivial many)之原因。若品質(zhì)改善著重於問(wèn)題之主要原因

19、上則通常在短期內(nèi)可得到較顯著之改進(jìn)。,14.09.2020,3l coil,29,下圖為一典型之柏拉多圖，橫軸代表問(wèn)題之類(lèi)別，縱軸表示每一類(lèi)問(wèn)題發(fā)生之次數(shù)。為突顯各項(xiàng)問(wèn)題之重要性，橫軸之項(xiàng)目通常依縱軸所代表之意義，由大至小，從左而右排列。在圖中，A、B兩類(lèi)問(wèn)題發(fā)生之次數(shù)較多，因此可規(guī)類(lèi)為少數(shù)重要之問(wèn)題，其他則稱(chēng)為多數(shù)不重要之問(wèn)題。在柏拉多圖中，右縱軸亦可加入累積百分比，以使問(wèn)題之表示更為清晰。如在圖中，A、B兩類(lèi)問(wèn)題約佔(zhàn)全體缺點(diǎn)總數(shù)之80%。,14.09.2020,3l coil,30,一個(gè)制作完善之柏拉多圖可以提供下列訊息:,1. 了解哪些項(xiàng)目屬於重要問(wèn)題。 2. 一眼就能明白事情的大小順序

20、。 3. 知道每一項(xiàng)目在整體中所占的比例。 4. 可以預(yù)測(cè)少某一項(xiàng)目後之整體效益。 5. 可以知道改善之效果如何。 6. 可以知道改善之前後不良內(nèi)容及缺點(diǎn)內(nèi)容之變化。,14.09.2020,3l coil,31,1.座標(biāo)之取法 縱軸：不合格率、不良數(shù)，橫軸：缺點(diǎn)項(xiàng)目、類(lèi)別。 2. 收集數(shù)據(jù)資料 3. 整理數(shù)據(jù)資料 (1) 依收集項(xiàng)目數(shù)據(jù)的大小順序排列。 (2) 計(jì)算累積數(shù)和累積百分比。 (3) 將出現(xiàn)次數(shù)少的項(xiàng)目整理成其他項(xiàng)目。 柏拉多圖中分類(lèi)項(xiàng)目一般採(cǎi)用5至10項(xiàng)，其 餘的全部歸類(lèi)其他項(xiàng)。,柏拉多圖的制作包括下列步驟:,14.09.2020,3l coil,32,4. 柏拉多圖之制成 (1)

21、 依橫軸之項(xiàng)目別，繪製長(zhǎng)條圖，其高度 為縱軸變數(shù)之?dāng)?shù)值。 (2) 畫(huà)出累積百分率曲線(xiàn)。 (3) 為便於查詢(xún)，可在圖中記錄重要資料。 5. 考察 在柏拉多圖中找出重要的少數(shù)，其原則是在 20%30%項(xiàng)目中，占累積和的70%80%。若 不能找出重要的少數(shù)則應(yīng)採(cǎi)取別的分類(lèi)法。,14.09.2020,3l coil,33,1. 依問(wèn)題之特性柏拉多圖之左縱軸可定義為發(fā)生次 數(shù)或成本。若每一缺點(diǎn)項(xiàng)目所造成之損失不同則 縱軸最好以金額表示較為妥當(dāng)。 2. 當(dāng)分類(lèi)項(xiàng)目很多時(shí)，常將若干次數(shù)少或成本低之項(xiàng)目 合併為其他項(xiàng)目，置於圖之最右端。有些學(xué)者仍建 議將橫軸之各項(xiàng)目由大至小排列，其他項(xiàng)目不一定 位於最右端。

22、3. 如果柏拉多圖是被當(dāng)作比較用途(例如改善前後之比 較) 則縱軸最好是用次數(shù)而非比率值因?yàn)橛袝r(shí)次 數(shù)已降低但各分類(lèi)之比率值無(wú)太大變化。,在繪製柏拉多圖時(shí)應(yīng)注意下列事項(xiàng):,實(shí)例,14.09.2020,3l coil,34,五、特性要因圖,特性要因圖(cause-and-effect diagram)為一問(wèn)題分析工具用以辨認(rèn)造成某一特定問(wèn)題之所有可能原因。測(cè)試所有可能原因?yàn)橐毁M(fèi)時(shí)且困難之工作。利用特性要因圖可以去除不重要之原因而專(zhuān)注於最有可能之原因上。在問(wèn)題解決之步驟上我們通常是先使用柏拉多圖用以篩除不重要之因素。柏拉多圖只能幫助分析者找出少數(shù)重要之問(wèn)題但不能指出造成問(wèn)題之原因。若要研究造成問(wèn)題

23、之原因則必須進(jìn)行特性要因分析。而特性要因圖可對(duì)問(wèn)題做更精細(xì)之研究分析。特性要因圖為石川馨博士(Ishikawa)於1943年所發(fā)展出來(lái)因此又稱(chēng)魚(yú)骨圖(fishbone diagram) 。而由於此圖是用來(lái)研究造成某一問(wèn)題之可能原因因此一般稱(chēng)為特性要因圖。,14.09.2020,3l coil,35,一個(gè)制特性要因圖可視為一腦力激盪(brain storming)之工具。其基本構(gòu)成因素為符號(hào)及線(xiàn)用以表示原因和結(jié)果之關(guān)係。 特性要因圖是一個(gè)多用途且極為有效之分析工具。在問(wèn)題預(yù)防或解決問(wèn)題之過(guò)程中特性要因分析具下列3項(xiàng)優(yōu)點(diǎn):作完善之柏拉多圖可以提供下列訊息:,1. 對(duì)於一個(gè)特定之問(wèn)題特性要因圖可以提

24、供一個(gè)開(kāi)放討論(open discussion)之架構(gòu)。 2. 特性要因圖可以使我們集中注意力於發(fā)掘造成問(wèn)題之原因使這些原因顯現(xiàn)出來(lái)並且易於令人了解。 3. 特性要因分析可鼓勵(lì)各階層之員工參與問(wèn)題之解決並且使得在同一組人員中得到更好之溝通。,14.09.2020,3l coil,36,特性要因圖之制作一般包括下列步驟:,步驟1：決定特性 特性是現(xiàn)況中的重要問(wèn)題。用文字表現(xiàn)特性時(shí)，最好以一看就知道是 不好的形式，比較容易發(fā)現(xiàn)要因。 步驟2：填入要因 將特性問(wèn)題之描述寫(xiě)在右端並加外框，然後加一條由左至右的粗 箭號(hào)線(xiàn)條背骨。,14.09.2020,3l coil,37,步驟3： 填入要因大骨 將可能

25、影響特性的要因分類(lèi)，然後從背骨的左斜方加條大骨，並且在骨前端的 內(nèi)填入相關(guān)要因。大骨一般分4至8根。 步驟4：集體思考後填入次要因 針對(duì)某一主要因作集體思考，追究為什麼、什麼原因(要因)，然後填入次要因。 步驟5：檢核是否遺漏要因 填完主要因、次要因後，整理檢視一下，看看是否所有被列為可能之要因(原因) 都填入，如有遺漏立即添加。 步驟6：找出重要影響度的原因 從許許多多要因中，決定出對(duì)結(jié)果(特性)影響較大的重要要因，用圓圈圈起或加 紅圈方便辨識(shí)。 步驟7：驗(yàn)證 掌握事實(shí)，驗(yàn)證所選出的要因是否是真正的要因。 步驟8：填入必要事項(xiàng) 將標(biāo)題、產(chǎn)品名稱(chēng)、製程名稱(chēng)、製作單位、參與人員等資料 ，填在空白

26、的地方。,實(shí)例,14.09.2020,3l coil,38,特性要因依其應(yīng)用之不同可分為三大類(lèi):問(wèn)題原因之列舉(cause enumeration)散布分析(dispersion analysis)及制程分析(process analysis)。問(wèn)題原因列舉最接近於腦力激盪，此為一種自由思考之方式，用以發(fā)掘造成問(wèn)題之所有可能原因。此種方式之優(yōu)點(diǎn)是所有可能原因均可被列舉出，而主要缺點(diǎn)是繪製不易。 第二種特性要因圖稱(chēng)為散布分析，此種方式極類(lèi)似於原因之列舉，所不同的是在散布分析中，問(wèn)題原因先區(qū)分分組，而所有之思考都集中在此類(lèi)原因上，當(dāng)此類(lèi)原因都被列舉後再進(jìn)行另一組原因。而在原因列舉中，所有可能原因之列舉為一隨機(jī)次序。最後一種特性要因圖稱(chēng)為製程分析，此種方式是先將製造程序列出，再將有關(guān)每一製程之可能原因列出。在列舉影響每一製程之原因時(shí)考慮人力、方法、材料及機(jī)器。此種分析方