QC的制表

QC工程表的目的是依据客户的各种需求来制造满足其需求产品的一种辅助工具。

QC工程表之所以能达成这个目的，是因为它对设计及筛选提供了一种结构性的方法，同时对整个系统实施能增加附加价值的管制方法。QC工程表提供了整个系统，如何减少制程与产品变异的书面化的说明。QC工程表不是用来取代作业标准书的。QC工程表的方法被广泛地应用到各种的制程与技术上。QC工程表所扮演的是整体品质程序里的一个整合的部分。应该被当作活生生的文件来使用。

在品质计划中的一个很重要的部分，就是QC工程表的制作。QC工程表是一份叙述如何管制各种零件与制程的系统书面说明。一份单一的QC工程表，如果是同一个制造厂商用同一个制程来进行生产，就可以应用到一群产品或产品家族上。必要时，各种图面可以附加在QC工程表上以作说明之用。为了让QC工程表发挥作用，各种制程监控的指示应明确第加以定义并持续的执行。

事实上，QC工程表说明了，将整个制程包括进料、制程、出货以及定期性检验的各个阶段所需采取的措施，加以详细地说明，以确保制程所有各阶段的产出均在控制中。在正式量产中，QC工程表对需要进行管制的特性值，提供了制程进行各种监控及管制的方法说明。由于制程会不断地被更新及改善，所以QC工程表也随之不断地更新。

QC工程表在整个产品寿命周期里，都应加以维持并被使用。在产品寿命周期中的初期，它主要的目的是将制程管制的初步方桉加以书面化与进行沟通之用。然后，它引导我们告诉我们在制造中如何进行制程的管制及确保产品品质。最后阶段，它仍是一份活生生的书面文件，反映出现行的管制方法以及所使用的量测系统。当量测方法及管制方法有所改善后，QC工程表也应随之更新。

为了要让制程管制与改善能有效的进行，必须对制程要有基本的认识。

QC工程表在品质规划中是一很重要的部分，QC工程表是一份叙述如何管制零件加工及产品组装过程中的系统书面说明。QC工程表，如果是同一个制造厂商用同一个制程来进行生产，就可以移用到同一产品系列上。实际上，QC工程表必须详细说明从进料、加工过程、组装及出货过程中，对会造成不符客户需求的特性，应用的监视及管制方法，以为实际参与的职工行事的依据。但是QC工程表不能替代作业人员 *** 作依据的作业指导书，作业指导书还是必须详细依实际有效的 *** 作程序书面化。凡产品的原型制作、样品试作及量产均须事先完成QC工程表的制作。

2． 资料来源

1 制造流程图(Process Flow Diagram)

2． 设计/制程失效模式分析(Design/Process FMEA)

3． 关键特性(Special Characteristics)

4． 相类似零件经验(Lessons Learned From Similar Parts)

5． 小组对制程知识(Team's Knowledge of the Process)

6． 设计审查(Design Reviews)

7． 最佳分析技巧(Optimization Methods,eg QFD,DOE etc)

3． 管制产品或制程关键特性的方法

A:消除真因：找到真正引起 CTQ=Y 变异的原因，将之消除或用防误法避免发生。Mistake-Proofing

B:自动控制：对引起 CTQ=Y 变异的原因，以自动控制的方法监控，当其出现异常时给予处置或警告。Alarm System

C:管制 INPUT(X):以 SPC 管制真正引起 CTQ=Y 变异的原因 X,当其出现异常时给予处置 但要确认 Y=f(X) 的关系。

D:管制 OUTPUT(Y):直接以 SPC管制 CTQ=Y 当其出现异常时给予处置发掘引起变异的原因。

E:以SOP要求现场人员遵守规定。

4． QC工程表制作步骤

QC工程表制作步骤：

识别管制时机：a 原型设计(Prototype) b 量试(Pre-launch) c 量产(Production)

赋予文件号码

填入零件号、零件名称、厂别、客户

填写制程资讯：

a 制程记号： *** 作○、品质检验◇、数量检验□、运搬、储存▽；

b 制程编号：作业顺序；

c 加工场所：作业所属车间；

d 制程名称：作业名称；

e 设备名称：作业使用设备；

填写管制项目：

a 管制条件：管制项目的规格及标准；

b 品质特性：管制项目的名称；

填写管制方法：

a 责任者：作业担当者；

b 检验方法：管制项目的检验使用仪器；

c 确认频率：多久取样一次，每次取样多少；

c 作业纪录：纪录使用表格；

d 分析方法：使用何种统计技术；

填写异常处理方式：

a 异常报告对象：作业担当者在确认该管制项目有异常时，该向谁报告；

b 关连标准文件：根据什麽标准处理异常；

c 严重度等级：此管制项目异常时，对公司的影响程度，以FMEA的等级决定X5X （二）介绍新七大手法：

1972年，日本科技联盟的纳谷嘉信教授，由许多推行全面质量管理建立体系的手法中，研究归纳出一套有效的品管手法，这个方法恰巧有七项，为有别于原有的QC七大手法，所以就称呼为新QC七大手法。主要运用于全面质量管理PDCA循环的P（计划）阶段，用系统科学的理论和技术方法，整理和分析数据资料，进行质量管理。常用的质量控制方法主要运用于生产过程质量的控制和预防，新的七种质量控制工具与其相互补充。

1、箭线图法 (Arrow Diagram Method，ADM)

箭线图法，又称矢线图法，是网络图在质量管理中的应用。箭线图法是制定某项质量工作的最佳日程计划和有效地进行进度管理的一种方法，效率高，特别是运用于工序繁多、复杂、衔接紧密的一次性生产项目上。

2、关联图法 (Inter-relationship diagraph)

关联图法，是指用一系列的箭线来表示影响某一质量问题的各种因素之间的因果关系的连线图。质量管理中运用关联图要达到以下几个目的。

（1）制定TQC活动计划；

（2） 制定QC小组活动计划；

（3）制定质量管理方针；

（4）制定生产过程的质量保证措施；

（5）制定全过程质量保证措施。

通常，在绘制关联图时，将问题与原因用“○”框起，其中，要达到的目标和重点项目用“ ”圈起，箭头表示因果关系，箭头指向结果，其基本图形如下图所示。

3、系统图 (Tree diagrams)

系统图，是指系统寻找达到目的的手段的一种方法，它的具体做法是将把要达到的目的所需要的手段逐级深入，如下图所示。

系统法可以系统地掌握问题，寻找到实现目的的最佳手段，广泛应用于质量管理中，如质量管理因果图的分析、质量保证体系的建立、各种质量管理措施的开展等。

4、KJ法 (Affinity diagrams)

KJ法是日本专家川喜田二郎创造的，KJ是他的名字打头的英文字母缩写。KJ法针对某一问题广泛收集资料，按照资料近似程度，内在联系进行分类整理，抓住事物的本质，找出结论性的解决办法。这种方法是开拓思路、集中集体智慧的好办法，尤其针对未来和未知的问题可以进行不受限制的预见、构思、对质量管理方针计划的制定、新产品新工艺的开发决策和质量保证都有积极的意义。

5、矩阵图法 (Matrix diagrams)

矩阵图法运用二维、三维……多维矩阵表格，通过多元因素分析找出问题和造成问题的原因。矩阵图的基本形式如下图所示。

二维矩阵图中，从造成问题的因素中找出对的因素形成R（R1，R2，R3……）和L（L1，L2，L3……）一列一行因素，在列Ri和行Li的交点上表示各因素的关联程度，从而找出解决问题的着眼点。

矩阵图主要运用于寻找改进老产品的着眼点和研制新产品、开发市场的战略，以及寻找产品质量问题产生的原因、确立质量保证体系的关键环节等质量管理工作。

6、矩阵数据分析法 (Matrix Data Analysis)

当矩阵途中各对应因素之间的关系能够定量表示时，矩阵数据分析法是对矩阵图的数据进行整理和分析的一种方法。这种方法主要用于影响产品质量的多因素分析、复杂的质量评价。

7、PDPC法(Process Decision Program Chart)

PDPC法，又称过程决策程序图法，将运筹学中所运用的过程决策程序图应用于质量管理。PDPC法是指在制定达到目标的实施计划时，加以全面分析，对于事态进展中可以设想的各种结果的问题，设想和制定相应的处置方案和应变措施，确定其达到最佳结果的方法。 PDPC法可以在一种预计方案不可行或效率不高出现质量问题时采用第二、第三……方案，确保最佳效果。PDPC法适用制定质量管理的实施计划以及预测系统可能发生的问题并预先制定措施控制质量管理的全过程。

使用新QC七大工具的益处

1 迅速掌握重点---即时掌握问题重心，不似无头苍蝇般地找不到重点。

2 学习重视企划---有效解析问题，透过手法的运用，寻求解决之道。

3 重视解决过程---重视问题解决的过程，不只是要求成果。

4 了解重点目标---拥有正确的方向，不会顾此失彼。

5 全员系统导向---强化全员参与的重要性，进而产生参与感与认同感。

工欲善其事,必先利其器。新旧QC七大手法（工具），都是由日本总结出来的。日本人在提出旧七种工具并推行获得成功之后，1979年又提出新七种工具。旧QC七大手法偏重于统计分析，针对问题发生后的改善，新QC七大手法偏重于思考分析过程，主要是强调在问题发生前进行预防。

旧QC七大手法包括：

层别法（分层法）

柏拉图（排列图）

因果图（鱼骨图）

直方图

散布图（散点图）

点检表（检查表）

图表（饼图、时间序列图、控制图）

新QC七大手法包括：

关联图(Relationship Diagram)

亲和图(Affinity Diagram)

系统图(System Diagram）

过程决策程序图(PDPC)

矩阵图(Matrix Diagram)

矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis Chart)

箭条图(Arrow Diagram)

1、QC简易七手法：甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图

2、QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图

3、QC新七大手法：关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法

所谓新QC7大手法是相对老7手法而言的

1、关联图：对复杂因素相互纠缠的问题，搞清其结果，以找出适当解决措施的办法。作用：适用于分析整理各种复杂因素交织在一起的问题， 经多次修改、绘制，可以明确解决问题的关键，准确抓住重点。

2、系统图：把要实现的目的与需要采取的措施或手段，一级一级系统地展开，以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施。

3、KJ法：把从杂乱无章状态中收集到的语言数据根据它们相互间的亲和性统一起来，明确需解决的问题。

4、头脑风暴法：是采用会议的方式，引导每个参加会议的人围绕着某个中心议题，广开言路，激发灵感，在自己头脑中掀起思想风暴，毫无顾忌、畅所欲言地发表独立见解的一种集体创造思维的方法。

5、矩阵图：是利用多维思考去逐步明确问题的方法，即使用数学上矩阵的形式，表示各因素之间的相互关系，从中探索问题所在，并得出解决问题的设想。

6、过程决策程序图法：是在制订计划阶段或进行系统设计时，事先预测可能发生的障碍，从而设计出一第列对策措施，以最大的可能性达到理想结果的一种方法。

7、计划评审法（PERT）是把推进计划所必须的各项工作，按其时间顺序和从属关系，用网络形式表示的一种有向线图。

QC7大手法的内容是什么？

新QC七大手法

1 关联图法--TQM推行, 方针管理, 品质管制改善, 生产方式,

生产管理改善

2KJ法--开发, TQM推行, QCC推行, 品质改善

3 系统图法--开发, 品质保证, 品质改善

4矩阵图法--开发, 品质改善, 品质保证

5矩阵开数据解析法--企划, 开发, 工程解析

6 PDPC法--企划, 品质保证, 安全管理, 试作评价, 生产量管理

改善, 设备管理改善

7 箭法图解法--品质设计, 开发, 品质改善

新旧QC七大手法

一、QC七大手法分为：

1、简易七大手法：甘特图、流程图、5W2H、愚巧法、雷达法、统计图、推移图

2、QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图

3、QC新七大手法：关连图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法

计数值：以合格数、缺点数等使用点数计算而得的数据一般通称为计数数据。（数一数）

计量值：以重要、时间、含量、长度等可以测量而得来的数据，一般为计量值，如长度、重要、浓度，有小数点的凡四舍五入都称之。（量一量）

4、QC七大手法由五图，一表一法组成：

五图：柏拉图、散布图、直方图、管制图、特性要因分析图（鱼骨图）

一表：查检表（甘特图）

一法：层别法

二、介绍简易七大手法：

1、甘特图：

用途

1、工作进度安排

2、查核工作进度

3、掌握现况

4、日常计划管理用

是一种最容易、最有效的一种进度自我管理。

2、统计图（条形图）：

用途

1、异常数据一目了然。

2、容易对照比较。

3、易看出结论。

应用最普通报章、杂志均可看到的图表。

应用到层别法。

3、推移图（趋势图）：

用途

1、数据对时间变化管理使用。

2、可以把握现状、掌握问题点。

3、效果、差异比较。

了解数据差异最简单的方法，应用很广。

次品率、推移图。

4、流程图：

用途

1、工作内容之表示。

2、容易掌握工作站。

3、教育、说明用。

工作说明、内容之简易表示方法。

5、圆图：

用途

1、用以比较各部分构成比例。

2、以时钟旋转方向由大到小排列，将圆分成若干个扇形。

3、直截了当的描绘各项所占比例。

用到层别法。

三、介绍旧七大手法：

1、查检表（CHECK LIST）

用途

1、日常管理用

2、收集数据用

3、改善管理用

帮助每个人在最短时间内完成必要之数据收集

2、层别法：

用途

1、应用层别法、找出数据差异因素而对症下药。

2、以4M，每1M层别之。

1、 借用其他图形，本身无图形。

2、 由大到小排列。

3、柏拉图（计数值统计）：

借用层别图。

由生产现场所收集到后数据，必须有效的加以分析、运用，才能成为人价值的数据。而将此数据加以分类、整理，并作成图表，充分的掌握问题点及重要原因，是时下不可缺的管理工具。而最为现场人员所使用于数据管理的图为柏拉图。

定义：1）根据所收集的数据，按不良原因、不良状况、不良项目、不良发生后位置等不同区分标准而加以整理、分类，借以寻求占最大比率的原因状况或位置，按其大小顺序后排列，再加上累积值的图形。

2）从柏拉图可看出哪一项目有问题，其影响度如何，以判断问题之所在，并针对问题点采取改善措施，故又称ABC图，（分析前面2-3项重要项目之控制。）

3）又因图后排列是依大小顺序，故又可称为排列图。

4）柏拉图制作说明：

A 决定数据的分类项目

分类的方式有：

a 结果的分类包括不良项目别、场所别、时间别、工程别。

b原因的分类包括材料别（厂商、成份等）。方式别（作业条件、程序、方法、环境等）、人（年龄、熟练度、经验等）、设备别（机械、工具等）。

分类的项目必须合乎问题的症结，一般的分类先从结果分类上着手，以便洞悉问题之所在，然后再进行原因分析，分析出问题产生之原因，以便采取有效的对策。将此分析的结果，依其结果与原因分别绘制柏拉图。

B 决定收集数据的期间，并按分类项目，在期间内收集数据。

考虑发生问题的状况，从中选择恰当的期限（如一天、一周、一月、一季或一年为期间）来收集数据。

C 依分类项目别，做数据整理，并作成统计表。

a 各项目按出现数据大小顺序排列，其他项排在最后一项，并求其累积数。（其他项不可大于前三项，若大于时应再细分）。

b求各项目数据所占比率累计数之影响度。

c其他项排在最后，若太大时，须检讨是否其他重要要因需提出。

不良率（%）=各项不良数÷总检查数100

影响度（%）=各项不良数÷总不良数×100

D 记入图表纸并依数据大小排列画出柱状图。

a 于图表用纸记入纵轴及横轴。纵轴左侧填不良数、不良率，或损失金额，纵轴右侧刻度表示累计影响度（比率）；在最上方刻100%，左方则依收集数据大小做适当刻度。横轴填分类项目名称，由左至右按照所占比率大小记入，其他项则记在最右边。

b 横轴与纵轴应做适度比例，横轴不宜长于纵轴。

E 绘累计曲线：

a点上累计不良数（或累计不良率）。

b 用折线连结。

F 绘累计比率：

a 纵轴右边绘折线终点为100%。

b 将0~100%间分成10等分，把%的分度记上（即累计影响度）。

c 标出前三项（或四项）之累计影响度是否>80%或接近80%。

J 记入必要的事项：

a 标题（目的）。

b 数据收集期间。

c 数据合计（总检查、不良数、不良率…等）。

d 工程别。

e 作成者（包括记录者，绘图者…）。

绘图注意事项：1）柏拉图之横轴是按项目别，依大小顺序由高而低排列，[其他]项排在最后一位。

2）柏拉图之柱形图宽度要一致，纵轴与横轴比例为3：2。

3）纵轴最高点为总不良数，且所表示之间距离一致。

4）次数少的项目太多时，可考虑将后几项归纳成[其他]项；其他项不应大于前几项，若大于时应再分析。有时，改变层别或分类的方法，亦可使分类的项目减少。通常，项目别包括其他项在内，以不要超过4~6项为原则。

5）改善前后之比较时：

a 改善后，横轴项目别依照出现大小顺序由高而低排列。

b 前后比较基准须一致，且刻度应相同，则更易于比较。

4、管制图：

（1） 何为管制图：

为使现场之品质状况达成吾人所谓之“管理”作业，一般均以侦测产品之

品质特性来替代“管理”作业是否正常，而品质特性是随着时间、各种状况有着高低的变化； 那么到底高到何种程度或低至何种状况才算吾人所谓异常？故设定一合理之高低界限，作为吾人探测现场制程状况是否在“管理”状态，即为管制图之基本根源。

管制图是于1924年由美国品管大师修哈特博士所发明。而主要主义即是一种以实

际产品品质特性与依过去经验所研判之制程之能力的管制界 限比较，而以时间顺序

用图形表示者。

（2） 基本特性：

一般管制图纵轴均设定为产品的品质特性，而以制程变化的数据为分度；横轴则为检测制品之群体代码或编号或年月日等，以时间别或制造先后别，依顺序将点绘于图上。

在管制图上有三条笔直的横线，中间的一条为中心线（Center Line，CL），一般以蓝色之实线绘制。左上方的一条称为管制上限（Upper Control Limit，UCL），在下方的称为管制下限（Lower Control Limit，LCL），对上、下管制界限之绘制，则一般均用红色之虚线表现之，以表示可接受之变异范围；至于实际产品品质特性之点连线条则大都以黑色实线表现绘制之。

（3） 管制图原理：

1）品质变异之形成原因

一般在制造的过程中，无论是多么精密的设备，环境，其品质特性一定都会有变动，绝无法做完全一样的制品；而引起变动的原因可分为两种，一种为偶然（机遇）原因，一种为异常（非机遇）原因。

2）管制图界限之构成：

管制图是以常分配中之三个标准差为理论依据，中心线为平均值，上、下管制界限以平均数加减三个标准差（±3σ）之值，以判断制程中是否有问题发生，此即修哈特博士所创之法。

（4） 管制图种类：

1）依数据性质分类：

A 计量值管制图：所谓计量值系指管制图之数据均属于由量具实际量测而得；如长度、重量、浓度等特性均为连续性者。常用的有：

a 平均数与全距管制图（X(—)-R Chart）

b 平均数与标准差管制图（X(—)-σChart）

c 中位数与全距管制图（X(~)-R Chart）

d 个别值与移动全距管制图（X-Rm Chart）

e 最大值与最小值管制图（L-S Chart）

B 计数值管制图：所谓计数值是指管制图之数据均属于单位计算数者而得；如不良数、缺点数等间断性数据均属之。常用的有：

a 不良率管制图（P Chart）

b 不良数管制图（Pn chart ，又称np chart或d chart）

c 缺点数管制图（C chart）

d 单位缺点数管制图（U chart）

2）计数值与计量值管制图之应用比较

计量值

计数值

优点

1、甚灵敏，容易调查真因。

2、可及时反应不良，使品质稳定。

1、所须数据可用简单方法获得。

2、对整体品质状况之了解较方便。

缺点

1、抽样频度较高、费时麻烦。

2、数据须测定，且再计算，须有训练之人方可胜任。

1、无法寻得不良之真因。

2、及时性不足，易延误时机。

（5） 管制图之绘制：

介绍：计量值管制图（X-R）常用

1）先行收集100个以上数据，依测定之先后顺序排列之。

2）以2~5个数据为一组（一般采4~5个），分成约20-25组。

3）将各组数据记入数据表栏位内。

4）计算各组之平均值X。（取至测定值最小单位下一位数）

5）计算各组之全距R。（最大值-最小值=R）

6）计算总平均X。

X=（X1+X2+X3+…+Xk）/k=ξXi/k（k为组数）

7）计算全距之平均R：

R=（R1+R2+R3+…+Rk）/k=ξRi/k

8）计算管制界限

X管制图：中心线（CL）=X

管制上限（UCL）=X+A2R

管制下限（LCL）=X-A2R

R管制图：中心线（CL）=R

管制上限（UCL）=D4R

管制下限（LCL）=D3R

A2，D3，D4之值，随每组之样本数不同而有差异，但仍遵循三个标准差之原理，计算而得，今已被整理成常用系数表。

9）绘制中心线及管制界限，并将各点点入图中。

10）将各数据履历及特殊原因记入，以备查考、分析、判断。

（6） 管制点之点绘制要领：

1）各项工程名称、管制特性、测定单位、设备别、 *** 作（测定）者、样本大小、材料别、环境变化…等任何变更资料应清楚填入，以便资料之分析整理。

2）计量值变更管制图（X-R，X-R…等）其X管制图与R管制图的管制界限席宽度取法，一般原则以组之样本数（n）为参考，X管制图之单位分度约为R管制图之1/n倍。

（纵轴管制界限宽度约20-30m/m；横轴各组间隔约2-5mm）

3）中心线（CL）以实线记入，管制界限则记入虚线；各线上须依线别分别记入CL、UCL、LCL、等符号。

4）CL、UCL、LCL之数值位数计算比测定值多两位数即可。

（各组数据之平均计算数则取比测定值多一位数）

5）点之绘制有[•]、[○]、[△]、[×]…等，最好由厂内统一规定。

6）变管制图，二个管制图之绘制间隔最少距20mm以上，可行的话最好距30mm左右。

（7） 管制图之判读：

1）管制状态之判断（制程于稳定状态）

A 多数点子集中在中心线附近。

B 少数点子落在管制界限附近。

C 点子之分布与跳动呈随机状态，无规则可循。

D 无点子超出管制界限以外。

2）可否延长管制限界限做为后续制程管制用之研判基准：

A 连续25点以上出现在管制界限线内时（机率为9346%）。

B 连续35点中，出现在管制界限外点子不超出1点时。

C 连续100点中，出现在管制界限外点子不超出2点时。

制程在满足上述条件时，虽可认为制程在管制状态而不予变动管制界限，但并非点子超出管制界限外亦可接受；这此超限之点子必有异常原因，故应追究调查原因并予以消除之。

3）检定判读原则：

A 应视每一个点子为一个分配，非单纯之点。

B 点子之动向代表制程之变化；虽无异常之原因，各点子在界限内仍会有差异存在。

C 异常之一般检定原则：（如图所示）

（8） 管制图使用之注意事项：

1）管制图使用前，现场作业应予标准化作业完成。

2）管制图使用前，应先决定管制项目，包括品质特性之选择与取样数量之决定。

3）管制界限千万不可用规格值代替。

4）管制图种类之遴选应配合管制项目之决定时搭配之。

5）抽样方法以能取得合理样组为原则。

6）点子超出界限或有不正常之状态，必须利用各种措施研究改善或配合统计方法，把异常原因找出，同时加以消除。

7）X-R管制图里组的大小（n），一般采n=4-5最适合。

8）R管制图没下限，系因R值是由同组数据之最大值减最小值而得，因之LCL取负值没有意义。

9）制程管制做得不好，管制图形同虚设，要使管制图发挥效用，应使产品制程能力中之Cp值（制程精密度）大于1以上

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