QC7大手法QC七大手法1.根据事实﹑数据发言───────图表﹑查检表﹑散布图2.整理原因与结果之关系以探讨潜伏性之问题───────特性要因图3.有变异性存在，须考虑平均值与变异数───────直方图﹑管制图4.数据须根据来源考虑适当分层───────层别法5.重点管理，对影响较大之2～3项原因采取措施───────柏拉图—1—查检表( Check Sheet )一﹑何谓查检表说是一种为了便于汇集数据，使用简单记号填记并予统计整理，俾作进一步分析或做为核对﹑检查之用而设计的一种表格或图表。

二﹑查检表的设计要领查检表并无一定的标准格式，只要根据使用的目的，以及为求方便使用，利于作统计分析，而去设计适合自已所需的查核表：2-1．应能迅速﹑正确﹑简易地收集到数据2-2．记录时要考虑到能层别2-3．数据履历要清楚2-4．尽可能以符号，数字记入，避免使用文字2-5．查检项目不宜太多，以4～6项为原则2-6．最好能一次记录下来后，就能表示出图表状况来2-7．如能写实图形，更可一目了然2-8．查检表配合目的，必要时检讨修正2-9．预留定位，以供实际查核中，可再增列－2－三﹑查检表的种类与作法查检表的种类──记录用(或改善用)查检表主要功用在于根据收集之数据以调查不良项目，原因及分布情形。

──点检用查检表主要功用为确认作业﹑机器﹑整备既预防措施实施情形。

查检表的设计步骤1.明确目的2.决定查检项目3.决定抽检方式4.决定查检条件5.设计表格实施查检四﹑查检表之应用4-1．有问题必须迅速地采取措施4-2．问题若未获解决，马上研究采取适当措施4-3．查检表之项目应随着工程的改善而改变内容4-4．查检表应能反应出下一工程或市场的关系4-5．由记号即能判断，并采取行动4-6．收集的数据应能获得层别的情报4-7．进行数据收集时，先准备好查检工具4-8．让收集者了解收集目的及方法4-9．收集的数据非所欲得者，检讨后重新收集之4-10．基准须一致4-11．计算单位符合实际4-12．考虑样本数－3－五﹑数据收集5-1．数据收集的意义5-2．数据的分类Ａ．依来源分Ｂ．依时间先后分Ｃ．依特性分5-3．数据收集的目的为了把握现状﹑解析﹑管理﹑调节既判断是否合格5-4．数据收集的步骤5-5．数据收集的要领六﹑数据的整理6-1．数据整理之方法6-2．数据要理的步骤6-3．数据整理注意事项七﹑个案研习(CASE STUDY)－4－观一﹑何谓层别观念1.是为发现问题要因最有效，最简单的手法，最基本的观念。

2.从查检别的事实现象加以分门别类……此称为层……以寻求层间的差异或共通点，作为思考要因的主要线索。

3.由此线索出发，依据KKD以上推论发生问题的原因。

4.经由确认以发掘问题的真因而采取恒久对策。

二﹑层别的要素1.4M机械﹑材料﹑人员﹑方法2.环境地区﹑天气﹑工作所处之状况3.时间日﹑期﹑上班－5－三﹑层别的一例层别观念常实现于其它QC手法下表是应用层别观念之查检表－6－柏拉图( Pareto Diagram )一﹑柏拉图的由来──意大利经济学者V. Pareto于1897年分析其社会经济结构之结论，以所得大小与拥有所得之关系用一定的方程式表示，称为「柏拉法则」。

──1907年美国经济学者M. O. Lorenz使用累积分配曲线来描绘「柏拉法则」，即经济学上所称之劳伦兹曲线。

──美国J. M. Juan将劳伦兹(Lorenz)曲线应用到品管上，同时创出「Vital Few ,Trivial Many」(重要的少数，琐细的多数)的名词，并借幅Pareto名字将此现象定为「柏拉图原理」。

二﹑柏拉图的定义2-1．根据所搜集之数据，按不良原因，不良状况，不良发生位置等不同区分标准，以寻求占最大比率之原因，状况或位置的一种图形。

2-2．从柏拉图可看出那一项目有问题，其影响程度如何，以判断问题的症结点，并针对问题采取改善措施故又称「ABC图」。

－7－三﹑柏拉图的作法3-1．决定数据的分类项目a.依结果的分类／不良项目别﹑场所别﹑工程别。

b.依原因的分类／材料别﹑机器别﹑设备别﹑作业者别。

3-2．决定收集数据之期间3-3．按发生次数顺序，将项目及次数记入不良分析表3-4．按分类项目别，统计数据作统计表(例)各项不良数不良率％＝───────x１００总检查数各项不良数影响度％＝───────x 100总不良数－8－a.各项目按出现数据之大小﹑顺序排列，并求其累计次数。

b.求各项目的数据及累计数的影响度。

c.其它项排在最后，其它项若太大时，要检讨是否尚有 其它重要要因需提出分列。

3-5．引用图表用纸绘出纵轴及横轴。

纵轴左侧直线代表不良次数，不良率或损失金额，右侧直线代表累计影响度；横轴代表项目。

3-6．点上累计不良次数(或累积不良率)及累积影响度，并以折线连结则得柏拉图。

％A B C D 其它3-7．于空白处记入，数据收集的期间﹑记录者﹑绘图者及总检查数﹑总不良数……。

↑不良率↑累計影響度100%四﹑柏拉图绘制之注意事项4-1．横轴之项目别，须依大小顺序由高而低排列，其它项列于末项。

4-2．项目别尽可能归纳成4～6项，必要时再予识别。

4-3．纵轴之左侧尽可能换算成金额来表示，使其更具意义。

4-4．柏拉图之柱形图横轴距离要相同。

4-5．改善前后之比较时。

4-6．纵轴与横轴可以表示下列项目──纵轴：金额﹑品质﹑时间﹑安全﹑其它。

──横轴：现象﹑机器设备﹑作业者﹑作业方法﹑原料﹑时间。

五﹑柏拉图之用途5-1．作为降低不良的依据5-2．决定改善的对策目标5-3．确认改善效果5-4．应用于发掘现场的重要问题点5-5．用于整理报告或记录5-6．可作不同条件的评价5-7．可供确认或调整特性要因图5-8．柏拉图分析具有「检定假说」之意义5-9．配合特性要因分析图使用六﹑那些数据可以整理为柏拉图──品质方面／时间方面／成本方面／安全方面／治安方面。

──营业方面／交通方面／选举方面／士气方面／医学方面。

七﹑个案研习（CASE STUDY ）%100 80 604050 200 0%10080604025 20C E AD B F 其它損失金額累計影響度不良個數 累計影響度－11－特性要因图( Characteristic Diagram )一﹑何谓特性要因图对于结果(特性)与原因(要因)间或所期望之效果(特性)与对策间之关系，以箭头连结，详细分析原因或对策的一种图形称为特性要因图。

特性要因图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明，故又称「石川图」。

又因其形状似鱼骨，故亦称鱼骨图。

其在阐明原因与结果之关系，亦称因果图。

二﹑特性要因图的画法步骤1：决定问题（或品质）的特性。

步骤2：准备适当的纸张，绘出特性要因图的骨架，将特性写在右端，自左划上一条粗的干线（称母线），就是代表制程。

步骤3：把原因分类成几个大类，每大类划于中骨上，且以圈起来，并依制程别分类，一般分为人﹑机械﹑材料﹑方法……其它。

步骤4：探讨大原因的原因，再细分中小原因时，应注意必须能揣取对策者为主要条件。

步骤5：决定影响问题点之原因的顺序─以集中思考自由讨论的方式，指出认为影响可能性最大者，并于图中按顺序予以标记。

－12－三﹑绘图应注意事项3-1．集合全员的知识与经验。

3-2．应用脑力激荡术﹑全员发言。

3-3．把要因层别。

3-4．把重点放在解决问题上，依5W1H的方法逐项列出。

3-5．应按特性别绘制多张的特性要因图。

3-6．原因解析愈细愈好。

3-7．确认原因好重要程度，且须考虑其可行性﹑价值，并经讨论表决后决定。

3-8．应将圈出的重要原因整理出来，重新制作另一个特性要因图。

3-9．记入必要的事项于图旁。

3-10．品质特性的决定以现场第一线所发生的问题来考虑。

3-11．管理者避免指示。

3-12．经过三阶段的酝酿一个完整的特性要因图，必须经过三阶段的酝酿──Ａ提出原因Ｂ说明原因Ｃ圈选要因－13－四﹑特性要因图的特点──就是一种教育的过程──就是讨论问题的快捷方式──可以显示出水准──展现现场问题的因果关系﹑工作层次五﹑特性要因图的用法──依末端小原因，调查现场实情。

──应挂于工作场所附近，遇问题随即集合讨论应用。

──引用特性要因图所考虑的原因，进行现状分析，依其影响程度，研拟改善对策。

──可就管制图﹑直方图所显示出来的不稳定状态进行个案查明原因。

六﹑特性要因图的种类6-1．追求原因型6-2．追求对策型七﹑特性要因图的思考原则7-1．脑力激荡术7-2．５Ｍ法7-3．５Ｗ１Ｈ7-4．系统图法八﹑个案研习（CASE STUDY）－14－散布图( Scatter Diagram )一﹑何谓散布图为研究两个变量间之相关性，而汇集成对二组数据，在方格纸上以点来表示出两个特性值之间相关情形的图形，称之为「散布图」。

二﹑散布图的用途2-1．确认两组数据（或原因与结果）之间的相关性。

2-2．可检视制程品质特性，在管制图使用之经济性。

2-3．可用于检讨制程不同变量的影响因素。

2-4．可做为设定标准之用。

三﹑相对应的两组数据间关系的分类3-1．原因(要因）与结果(特性)之关系3-2．结果(特性)与他结果(特性)之关系3-3．结果(特性)与两个原因(要因)间之关系四﹑散布图之作法(例)某制品之烧溶温度及硬度间是否存有关系存在，今收集30 组数据，试分析之。

－15－步骤1：收集30组以上的相对数据，整理到数据表上。

步骤2：找出数据X，Y之最大值及最小值。

步骤3：画出纵轴与横轴（若是判断要因与结果之关系，则横轴代表要因，纵轴代表结果）；并取Ｘ及Ｙ之最大值与最小值差为等长度画刻度。

步骤4：将各组对数据点在坐标上。

横轴与纵轴之数据交会处点上“●”。

二组数据重复在同一点上时，划上二重圆记号“◎”。

三组数据重复在同一点上时，划上三重员记号“○”。

－16－6058 56 54 52 5048 46 44424060 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40NO.2→ 燒溶溫度°Ｃ ｘ(x=890,y=56) 圖：數據打點法:SA －50 位:壓延課 :林武東:10/1NO.1(x=810,y=47)硬ｙ度↑硬度 ｙ↑800 810 820 830 840 850 860 870 880 890－17－步骤五﹑散布图之判读 5-1．正相关：ｘ增大时，ｙ也随之增大有正相关5-2．非显著性正相关：ｘ增大时，ｙ也随之增大，但幅度不显著此时宜再考虑其它可能影响的要因。

5-3．負相关：ｘ增大时，ｙ反而减少ｙ ↑ｙｙ ↑燒溶溫度 ｘ→ 燒溶溫度°Ｃ ｘ圖:鋼之燒溶溫度與硬度散佈圖完全的负相关－18－5-4．非题着性负相关：x 增大时，ｙ反而减少，但幅度不显著。