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五、散布图
1. 散布图简介：在分析独立数据时，用 直方图、柏拉图就可找到改善著眼点， 但如要解析两个变量X、Y之间的相关 性时，就需使用散布图，将X与Y的两 组数据绘在方格纸上，可看出X、Y之 间相关情形的图谓之散布图。如：钢 的碎火温度和硬度、镙丝的转距和抗 张力、油的温度与粘度、玻璃中含铅 量与抗辐射。
3. PARETO的用法
a. b. 掌握问题点：虽然分类较多，但实际上影响较大 的只不过是2~3项，因此较容易找出问题出在哪 里。 发现原因：从结果到原因，可查出结果如：不良 项目别、场所别、工程别，原因如：原料、机械、 方法、人为、测量。 报告与记录：只看数据是无法知道分类项目的影 响，但柏拉图就能正确的把内容表示出来，可用 在报告及记录上。 确认改善效果：把改善前与改善后的柏拉图排列 在一起，可评估改善效果。
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四、层别法(续)

绘出不良率的推移图，如下：
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四、层别法(续)
3. 层别时的注意事项：
a. 数据的性质分类要明确。
b. 收集数据如：品质（不良率）、效率（工 时）、成本（费用）之各项日报、周报、 月报中去发掘问题。
c. 同一问题有很多项目在一起应层别。 d. 层别所得的资料要能与对策相连接。
品管七大工具简介
By : Willson Liu
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前言

品管七工具包括：查检表、柏拉图、鱼 骨图、层别法、散布图、直方图及管制 图。从其最初的应用到现在已有三十年 的历史了，但是到现在仍然有其使用的 重大价值。因此目前很多工厂，都在使 用它。并且用于SPC中的管制图(Control Chart)，也是6σ(Six Sigma)中不可缺少 的一部分。
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b.
c. d. e.
四、层别法
1. 简介：发生品质问题的原因很多，但 影响品质的要因不外乎是原材料、机 器设备或是操作人员，亦有可能在操 作方法，要找出原因，出自何处，就 有分开观察而收集数据的必要。层别 法，就是以分层别类的收集数据，以 找出其间差距的方法。
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四、层别法(续)
2. 层别法的做法
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b.
c.
三、特性要因图(续)

例：
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三、特性要因图(续)
3. 特性要因图作法的注意事项
a. 特性要明确"什么""为什么"较易激发联想。
b. 以事实为依据，依自由发言的方式把要因 记上。 c. 收集多数人的意见，由大家轮流发言经多 数人同意后，将影响较大的要因圈上。
d. 对原因彻底加以分析。
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b. c. d. e. f.
五、散布图(续)
3. 散布图重点
a. 可发现原因与结果的关系：收集原因的数 据，与结果的数据，相对比较。 b. 绘出散布图，对结果可一目了然：在散布 图内，将原因和结果的数据点入。 c. 可判断是有关联或是没有关联：由散布图 可以清楚了解两组数据间的关系。 d. 收集到的数据在图上无法判定：则应先予 层别，再绘成散布图。
2. 层别法的做法
2) 利用查检表搜集数据 3) 4.2.3 根据数据绘成层别图

ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
例：某公司生产电脑主板，有两条生 产线，根据以下检查记录报表（不良 率%），试比较它们的品质状况。
日期 8日 2 3.4 9日 1.5 2.9 10日 1.8 3.3 11日 2.5 3.0 12日 2 2.5 13日 2.5 2.8 14日 1.4 1.3 15日 3.2 3.5 16日 2.8 3.2 A拉 B拉
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五、散布图(续)

绘出散布图，如下：
从图上可以看出，在 此段温度范围内，硬 度与温度为比较显著 的正相关。（即温度 越高，硬度越大。
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六、直方图
1. 简介直方图就是次数分配表，沿横轴 以各组组界分界，组距为底底边，以 各组次数为高底，在每一组距上画一 矩形，所绘成之图形，根据所收集到 的数据可计算出平均值、标准差，并 可测知制程能力，调查是否混入两个 以上不同群体，测知其分配型态，订 定规格界限或作规格比较，很容易测 出变异状况。
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一、查检表
1. 查检表是一种为了便于收集数据而设 计的表格，在对于工作现场的事物加 以观察、记录，如：作业前的检查、 设备操作点检、机器保养点检、生产 状况查核等。
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一、查检表(续)
2. 查检表的分类：查检表按其用途可分 为：收集数据用查检表、调查异常(不 良)用查检表、点检用查检表(也叫：点
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三、特性要因图(续)
2. 特性要因图的做法
a. 决定要讨论的品质问题，可用查检表收集资料， 再以柏拉图统计出的数据决定之。 在纸上划一横线，将要讨论的品质问题写在箭头 旁。 将影响品质的大要因以□框起来，再画一条60° 斜线指向横线，大要因可以是4M（Man、 Machine、Material、Method）来分类，必要是还 可加上：Measurement及Environment，制程特性 则依各大要因分析出次要因，画在小骨上。
a. 决定收集期间、方法、分类。
b. 原因别分类：材料、机械、作业者、作业方 法等。内容别分类：不良项目、场所、工程、 时间等。 c. 收集数据的期间，考虑发生问题的状况，每 天、每周、每班等。
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二、柏拉图(续)

例：
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二、柏拉图(续)
2. PARETO的做法
2) 整理数据，计算累计数及比率
a. 各项目依数据的大小顺序排列，并求出其累 计数。 b. 求出各项目数据的比率及累计比率。
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五、散布图(续)
2. 散布图作法
a. 先搜集两种对应相关数据，至少要30组以上(如： 硬度与抗张力、添加量与柔软度…..即为成对资 料)。 求出数据中X、Y的最大值与最小值。 在横轴(X)与纵轴(Y)上各列出品质要因(特性)。 把两种对应数据点在座标图上。 两组数据相同时另作记号表示。 图上加入工程别、日期、制表人。

n
g. 标准差： 标准差(S )
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六、直方图(续)

IQC检验某一型号的Cable的宽度，其规 格值为81.00+2.55mm，测得如下数据， 试绘成直方图分析。
79.20 79.80 79.60 77.80 79.90 80.10 80.00 80.30 81.50 79.00 79.90 78.40 79.00 80.00 81.60 80.80 80.70 80.00 80.50 80.60 82.30 81.10 80.10 79.70 81.30 80.80 78.40 82.80 80.40 79.00 80.50 79.90 80.80 81.00 82.00 81.10 81.90 79.40 78.90 79.10 81.20 79.70 80.40 80.90 79.10 81.60 79.40 80.00 81.20 80.80 81.20 81.20 79.90 80.10 79.90 80.90 80.30 80.40 80.50 79.40 80.20 80.40 80.10 80.80 78.80 80.10 80.60 77.50 80.90 79.90 80.40 80.00 82.10 79.50 79.70 79.80 78.50 80.10 79.80 79.50 80.60 80.10 79.90 79.40 81.60 81.70 78.80 79.30 81.40 79.70 79.90 80.00 80.20 78.80 81.50 79.70 78.00 78.60 80.60 80.70
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五、散布图(续)

例：下表所列数据为一钢制品的粹火温 度与硬度间是否有相关性？
No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 温度 810 890 850 840 850 890 870 860 810 820 硬度 47 56 48 45 54 59 50 51 52 53 No. 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 温度 840 870 830 830 820 820 860 870 830 820 硬度 52 53 51 45 46 48 55 55 49 44 No. 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 温度 810 850 880 880 840 880 830 860 860 840 硬度 44 53 54 57 50 54 46 52 50 49
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六、直方图(续)
2. 直方图使用目的
a. b. c. d. e. f. g. 测知制程能力 调查是否混入两个以上不同群体 测知分配中心或平均值 测知分散范围或差异 与规格比较计算不良率 测知有无假数据 订定规格界限
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六、直方图(续)
3. 直方图作法：
a. 收集样本(50组以上) b. 决定组数 c. 计算全距(范围)：全距= 最大值 - 最小值
1) 层别的目的要明确
a. 时间别：小时别、日期别、周别、月别、上 下午别。 b. 作业员别：班别、组别、新旧人员别。 c. 设备别：机台别、机型别。 d. 原料别：供应商别、批别。 e. 生产线别：A、B、C线别。 f. 作业条件别：作业场所、温度、压力、速度、 湿度、流量等。
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四、层别法(续)
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c.
d.
三、特性要因图(鱼骨图)
1. 简介：工厂在生产的过程中，一定会有很多 的问题发生，有了问题的出现，我们就必须 马上解决。当我们面临一项问题时，倘若自 己单独闭门苦思对策或许得到的，往往还是 事倍功半的对策。若借助一群人或小组的智 慧、知识及经验来共同探讨其原因，就容易 找到解决对策。特性要因图就是利用团体的 力量来共同探讨结果与原因之间的关系，并 表示在一张图上（因其形状类似与骨头故又 称鱼骨图，它为日本石川馨博士所发明，亦 称石川图）。