如何发现问题解决问题培训课程教材(73页)-管理培训(编辑修改稿)

如何发现问题解决问题培训课程教材(73页)-管理培训(编辑修改稿)内容摘要：

80％ 的利润来自 20％ 的顾客。 數據統計分析方法 排列圖 不良项目 不良数 累加数 累加比率1 PINTIA 跑位 296 296 %2 功率变大 182 478 %3 LD 跑位 62 540 %4 金属件不良 40 580 %5 LD 线性差 30 610 %6 管芯不良 16 626 %7 其他 36 662 %662 662 %模块不良统计表： 排列圖的優點： 直觀，明了－－全世界品質管理界通用 用數據說明問題－－說服力強 用途廣泛： 品質管理 / 人員管理 / 治安管理 數據統計分析方法 排列圖  排列圖的作圖步驟 – 收集數據 (某時間 ) – 作出項目統計表 – 橫坐標 (標出统计項目 ) – 縱坐標 (頻數 ) – 畫數據大小排列直方圖形 (按每項的頻數 ) – 畫右縱坐標累計曲線 (表示累計百分比 ) – 定點表數 (累計比率 )， – 記入必要的事項 (1)標題 (目的 ) (2)數據搜集期間 (3)數據合計 (總檢查、不良數、不良率 … 等 )。 (4)工程別 (5)作成者 (包括記錄者、繪圖者 … )。 數據統計分析方法 排列圖  分类项目最好不要超过 6项，分类项目过多不容易掌握问题重心。 决定数据搜集期间；按分类项目，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。  柏拉圖之橫軸是按項目，依大小順序由高而低排列， 『 其他 』 項排在最後一位 柏拉圖之柱形圖寬度要一致，縱軸與橫軸比例為 3:2。  縱軸最高點為總不良數，且所表示之間距應一致。  次數少的項目太多時，可考慮將後幾項歸納成 『 其他 』 項；其他項不應大於前三項，若大於時應再分析。 有時，改變層別或分類的方法，亦可使分類的項目減少。 通常，項目包括其他項在內，以不要超過 6項為原則。  改善前後之比較時： ，橫軸項目別依照出現大小順序由高而低排列。 ，且刻度應相同。 ，則更易於比較。  柏拉圖中，連接各項目與結軸對應點之線，各為‚ 柏拉曲線 ‛ 外，但因各項次之數據分配並非連續分配；所以，其連接線為折線而非曲線。  一般而言，前三項不良項目往往累計影響度之 70～ 80％強；如能針對前三項做改善，便可得到 70%以上的成效。  柏拉圖適用於計數值統計，而計量值則使用直方圖。  將造成某項結果（特性）的諸多原因（要因），以系統的方式（圖表）來表達結果與原因之間的關係，详细分析原因或对策的一种图形称为因果图。 因果图为日本品管权威学者石川馨博士于 1952年所发明，故又称为石川图，又因其形状似鱼骨，故也可称其为鱼骨图，或特性要因图 數據統計分析方法 3因果圖 人 法 環 機 料 主要問題 數據統計分析方法 因果圖 數據統計分析方法 因果圖 特性要因圖之分類 1. 原因追求型：列出可能會影響製程（或流程）的相關因素，進一步由其中找出主要原因，以此圖形表示結果與原因之間的關係． 2. 對策追求型：此類型是將魚骨圖反轉成魚頭向左的圖形，目的在於追尋問題點應該如何防止，目標結果應如何達成的對策，故以特性要因圖表示期望效果（特性）與對策（要因）間的關係． 特性要因圖用途  發掘原因，整理問題，找出最重要的問題點，並依循原因找出解決問題的方法。  其用途分類： ，更能獲得效果；如查檢表、柏拉圖  作因果圖的原則 – 采取由原因到結果的格式 – 通常從 ‘ 人，機，料，法，環 ’ 這五方面找原因 ‘ 4M1E’, Man, Machine, Material, Method, Environment – 通常分三個層次：主幹線、支幹線、分支線 – 盡可能把所有的原因全部找出來列上 – 對少數的主要原因標上特殊的標誌 – 寫上繪製的日期、作者、有關說明等 數據統計分析方法 因果圖 – 找出主要問題，然後針對主要問題进行分析，確立主要原因 – 問題 (結果 )應單一、具體，表述不能使用含混不清或抽象的主題 – 最後細分出來的原因應是具體的，以便采取措施； – 在尋找和分析原因時，要集思廣益，力求準確和無遺漏 可采用頭腦風暴法 (意見愈多愈好禁止批評他人的構想及意見歡迎自由奔放的構想可順著他人的創意及意見，發展自己的創意 ) 層次要清，因果關係不可顛倒 ,無因果關係者，不予歸類 作因果圖應注意的事項 重點應放在解決問題上，並依結果提出對策，其方法可依 5W2H原則執行 (充份利用過去收集的資料以事實為依據 )  Why（為何必要）。 What（目的何在）。  Where （在何處做）。 When（何時去做）。 Who（由誰來做）。 How （方法如何）。 How Much（費用多少）。 原因歸類正確（要因．機械．工程．機種 … ） 作因果圖應注意的事項 數據統計分析方法 因果圖 例 2： 什麼是直方圖。 直方圖 通過 對數據 的加工整理 ,分析和掌握數據的 分布狀況 ,估算工序不合格率的一種方法。 因用柱子排起來的圖形。 因此，也叫做柱形圖。 直方圖可以了解產品在規格標準之下分佈的形態、製程的中心值與差異的大小等情形。 數據統計分析方法 3直方圖 (Histogram) 畫直方圖 5 10 15 20 25 30 0 TL TU 頻數 重量 N=100 X= S= CPk= 數據統計分析方法 直方圖 (Histogram)  作直方圖的步驟  數據統計分析方法 直方圖 (Histogram) – 計算極差 (Range),上表中最大值 Xmax=48。 最小值Xmin=1。 R＝ XmaxXmin=481=47 – 適當。