解決問題的QC七大手法(doc 22頁)

解決問題的QC七大手法目錄：
1、管製圖（control charts）
2、檢核表（checksheets）
3、直方圖（histograms）
4、柏拉圖（Pareto diagrams）
5、特性要因圖（cause and effect diagrams）
6、散布圖（scatter diagrams）
7、流程圖（flowcharts）

解決問題的QC七大手法內容提要：
管製圖基本原理：
統計理論認為母體參數可由隨機抽取的樣本來估計，SPC圖的統計基礎即在於此。但是，SPC圖並不能控製一個製程，它隻是提供製程重要的信息，這個信息可以作為質量決策與修正製程的基礎。一般SPC圖提供三條製程信息的管製線：上管製線(upper control limit, UCL)﹑中心線(center line, CL)﹑下管製線(lower control limit, LCL)。不同製程管製對象有不同的數據，所有的數據都可歸類到下列其中一種：
1.分類數據－將產品質量分為「好或不好」、「合格或不合格」等
?計數數據－記錄某產品的某個特性發生次數，例如錯誤次數﹑意外次數﹑銷售領先次數等
3.連續數據－某個質量特征的量測值，例如尺寸﹑成本﹑時間等
前兩種數據為計數值數據，第三種為計量值資料。收集數據時，如果可能應該盡量收集定量數據，因為定量管製圖所需的比較性計算較少，而且能提供較多的信息。　
基本計算：
管製圖可用一通式來表示，假設y為量測質量特性之樣本統計量，y之平均數為μy，標準差為δy，則
UCL＝μy＋kδy
中心線＝μy
LCL=μy－kδy
其中kδy為管製界限至中心線之距離。此管製圖之理論首先由美國之Waiter A. Shewhart博士提出，任何依據此原理發展出之管製圖都稱為Shewhart (蘇華特)管製圖。
應用範圍：
管製圖之應用有許多方式，在大多數之應用上，管製圖是用來做製程之在線(on-line)監視。亦即收集製程樣本數據用來設立管製圖，若樣本值落在管製界限內且沒有任何係統性之變化，則稱製程在管製內。管製圖也可以用來決定過去之製程數據是否在管製內，及末來之製程是否將在管製內。管製圖也可用來做為估計之工具，當製程是在管製內時，則可預測一些製程參數，例如平均數、標準差、不合格率等。此種製程能力分析對於管理者之決策分析有相當大之影響，例如自製或外購之決策，工廠及製程之改善以降低變異，及與供貨商或顧客間之合約。

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