返回首页 -> 統計製程管制相關工具及其目的


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SPC最早是以管制圖(Control Chart)之型式,由貝爾電話實驗室的Shewhart博士於1924年開始發展,利用統計與非統計的工具來有系統地分析所量測的製程變數,找出使系統發生變異(Variation)的原因,進而加以消除以增進製程產物的品質與產量。許多參考書籍在討論SPC時,皆著重於管制圖的介紹,而忽略其他方法的使用,讓人有將SPC與管制圖畫上等號的疑慮。管制圖雖然是目前SPC工具中最常使用的,但也只是眾多手法之一,還是需要相互的配合才能達到真正的效果。

傳統QC七大手法的製作原理與應用是SPC的重心,也是產品與服務品質改進最有效的工具之一。從過去的品質是依靠檢查出來的到今日的全面品質控制(Total Quality Control, TQC)、全面品質管理(Total Quality Management, TQM),QC七大手法都不至於落伍或不適用。QC七大手法包括:
(1) 檢查表(Check Sheets)
(2) 要因分析圖(Cause-effect Diagram)
(3) 柏拉圖(Pareto Analysis)
(4) 直方圖(Histogram)
(5) 管制圖(Control Charts)
(6) 層別法/流程圖(Stratification Analysis/Flowchart)
(7) 散佈圖(Scatter Diagram)
這七種手法個別來看雖然簡單,但是只要運用得當,根據日本品管大師石川馨博士(Kaoru Ishikawa)的經驗顯示,一個公司內部95%以上的品質問題是可以利用七大手法加以解決的。換句話說,SPC所有的技巧,不但能夠管制製程,使製程處於穩定狀態下,而且也有改進製程及產品品質的能力。

到目前為止,QC七大手法還是被公認為改進品質之非常有用的工具,品質實務方面幾乎離不開這七種手法。當品管制度如線上或線外品管判定之後,除了要能夠反映製程的現況與未來的發展趨勢,讓工作人員能夠採取相對應的矯正行動與預防措施之外,應該進一步評估所使用的品管制度之績效與得失,並且考量經濟成本再精簡之品管制度,使品質由檢驗而得提升到品質決定於現場的製造管制,把品質做進產品中

发表时间:2012-8-13 16:07:32