QM-056-品質管理

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QM-056-品質管理

  1. 1. 品質管理
  2. 2. 報告摘要 1. 品質的意義 2. 品管的演進 3. 服務業的品質管理 4. 國際的品質標準 5. 品質大師及品質獎 6. 統計的製程管制 7. 製程能力分析
  3. 3. Examples <ul><li>澳洲羊毛價比黃金高,全球最纖細 。 </li></ul><ul><li>在 1970~1980 年代美國的汽車市場,日本的 Honda 、 Nissan 與 Toyota 成為市場上主要的領導者。 </li></ul><ul><li>美國國家科學學會報導指出,每年死於藥物錯誤的人數將近十萬人。 </li></ul>
  4. 4. 品質的意義 (1) 達成特定產品規格或服務標準的一致性 . (2) 適用性 . (3) 在高度競爭的市場售價下 , 顧客對產品或服務的滿意度 .
  5. 5. <ul><li>檢驗 </li></ul><ul><li>製造 </li></ul><ul><li>設計 </li></ul><ul><li>全面品質管理 (TQM) </li></ul><ul><li>六標準差 (6 sigma) </li></ul>品管的演進 ……
  6. 6. 檢驗 ( 一 ) 檢驗 : 一種鑑定產品或服務是否符合標準的活動 進料檢驗 IQC 中段檢驗 最終檢驗 投入 允收抽樣 轉換 製程管制 產出 允收抽樣
  7. 7. 檢驗 ( 二 ) (1) 要檢驗多少數量 ? 多久檢驗一次 ? (2) 在製程中何時應進行檢驗 ? (3) 應進行集中檢驗或現場檢驗 ? (4) 應進行計數檢驗或計量檢驗 ?
  8. 8. (1) 要檢驗多少數量 ? 多久檢驗一次 ? 檢驗數 成本 0 最佳者 總成本 檢驗成本 讓不良品通 過的成本 1. 2. 製程的穩定度與檢驗批量的數目
  9. 9. 在製程中何時應進行檢驗 ? (1) 原料與外購零件 (2) 最終產品 (3) 在昂貴作業之前 (4) 在不可變更的作業之前 (5) 在覆蓋性製程之前
  10. 10. 抽樣計劃— OC 曲線 <ul><li>道奇 (H.F.Dodge) 及雷明 (H.G.Roming) 開始研究發表了統計的抽樣檢驗法 , 而抽樣計劃則是決定由產品批中抽取多少樣本量 n, 以及允收或拒收準則。 </li></ul><ul><li>OC 曲線:表示在某公司不合格率範圍內接受一個送驗批的機率的評估工具 , 它也顯現出一個抽樣計劃的辨別能力。 </li></ul>
  11. 11. 作業特性曲線 (Operation Characteristic Curve ) <ul><li>操作特性曲線愈陡,或允收水準與拒收水準愈接近的操作曲線,檢驗好批、壞批之能力愈強。 </li></ul> = 0.05 producer’s risk for AQL  = 0.10 Consumer’s risk for LTPD Probability of Acceptance Percent Defective LTPD AQL 0 1 2 3 4 5 6 7 8 100 95 75 50 25 10 0
  12. 12. 設計 <ul><li>同步工程 (concurrent engineering) :在設計階段的早期 , 把設計、製程、品管人員 , 甚至行銷、採購人員組成一個整合跨功能團隊 , 目的在使產品在設計階段就能反映顧客品質需求且又符合生產能力 。 </li></ul><ul><li>透過品質機能展開 (QFD) 、實驗設計 (DOE) 、電腦輔助設計 (CAD) 、可靠度分析等方法 , 將品質融入在產品設計內。 </li></ul>
  13. 13. 全面品質管理 ( 一 ) 一、魏根堡博士 (1961) 的定義 : 對組織內各單位的品質規劃、品質管制及品質改善等改進的活動綜合起來,使得生產 / 服務能在最經濟的水準之上 , 俾使顧客完全滿意的一種有效制度。 二、 TQM 三個重要的哲學 : (1) 永無止境的持續改善 Kaizen (Japanese) (2) 組織中全員參與 (3) 符合甚至超越顧客滿意度
  14. 14. 全面品質管理 ( 二 ) TQM 成功與否與下列因素有著密切關係 : 1. 高階主管的參與 2. 消費者需求的尋求 3. 產品 / 服務的設計 4. 從事製程管理與操作程序 5. 品質資料與報表之建立與分析 6. 追蹤產出結果 7. 工具治夾具量具的管理 8. 建立與其他廠商競爭之標竿 9. 持續不斷的改進 10. 授權 11. 小組活動 12. 教育訓練 13. 優良的供應商
  15. 15. 全面品質管理 ( 三 ) 品質成本 :為了維持、改善產品品質水準 , 而從事一些品質管制的活動所花費的一切費用。 1. 鑑定成本 2. 預防成本 3. 內部失敗成本 4. 外部失敗成本
  16. 16. 全面品質管理 ( 四 ) TQM 問題解決與改善的架構 Act Plan Check Do 現階段 Act Plan Check Do 下一階段 Act Plan Check Do 第 n 階段 定立﹝目標﹞ , 怎樣做﹝程序﹞ 執行已計劃的項目 工作是否按計劃所訂定來進行 下一次如何改進 , 對策 , 標準化 P=Plan 計劃 D=Do 執行 C=Check 監控 A=Action 處置 回饋 回饋
  17. 17. 全面品質管理 ( 四 ) Example : 歐尼爾在罰球方面的持續改善 1. 認清問題 : 從 2000~2002 年 , 連續 2 年觀察其罰球命中率 , 平均在 30%~45% 之間 3. 確認造成低罰球率原因:可以歸類為人員、設備、物料、方法、環境、與衡量方法 , 可透過特性要因圖來圖示低命中率與主要原因的關係。 2. 確認與定義程序 : 歐尼爾的罰球程序很簡單 , 站上罰球線、拍球二次、瞄準,然後射籃。 4. 改善方案:站在罰球線中點、拍球四次、瞄準籃框前段中點 , 想像完美的射籃、手指放鬆。 5. 實際測試後 , 命中率提昇至 55%, 但對手依然採取犯規戰術 , 教練決定修正其投籃技巧 , 這導致他命中率又回到 40%, 於是再度採取舊程序 , 將其命中率提昇至 60% 。
  18. 18. 全面品質管理 ( 五 ) 品管七大手法: 1. 特性要因圖 2. 柏拉圖 3. 檢查表 4. 直方圖 5. 流程圖 6. 分布圖 7. 管制圖
  19. 20. Six Sigma( 一 ) <ul><li>首先由 Motorola ( 1987 )提出 </li></ul><ul><ul><li>Motorola 於 1988 年獲美國國家品質獎 </li></ul></ul><ul><ul><li>( 1987~1996 節省 $11 billion ) </li></ul></ul><ul><li>1991 年, Allied Signal (聯訊)推動 </li></ul><ul><li>效果卓著 (宣稱節省 $800 million ) </li></ul><ul><li>1995 年, GE 公司( Jack Welch )把 發揚光大 ( 五年節省 $12 billion ) </li></ul><ul><li>Sony, Nokia, Toshiba, American Express, … </li></ul>
  20. 21. <ul><li>Example </li></ul><ul><li>假設品質特性符合 Normal distribution </li></ul><ul><li>製程標準差: </li></ul><ul><li>製程平均值: </li></ul>Six Sigma( 二 ) T=100 U=112 L=88 若 則稱此製程具有 6-sigma quality level 。
  21. 22. <ul><li>Normal distribution centered </li></ul>Six Sigma( 三 ) Spec. Limit Percent Defective PPM 68.27 317300 95.45 45500 99.73 2700 99.9937 63 99.999943 0.57 99.9999998 0.002 就統計學上定義 99.73%
  22. 23. <ul><li>Normal distribution shifted </li></ul>Six Sigma( 四 ) Spec. Limit Percent Defective PPM 30.23 697700 69.13 308700 93.32 66810 99.3790 6210 99.97670 233 99.999660 3.4 依 Motorola 公司所訂立的品質水準
  23. 24. Six Sigma( 五 ) 六標準差( 6 Sigma )是一種邏輯理念及改善手法,運用策略、文化改變及各種管理與統計工具整合一起使用,而達到顧客滿意、成本降低、獲利增加及追求完美的目標。 就實務上而言:
  24. 25. <ul><li>Six Sigma 是一種追求「最小變異」的經營管理思維,借用統計學上的常態分配與機率模式,來主導企業的戰略與戰術,此之經營理念在強力且有效的管理工具的配合之下,大可從公司營運策略、管理方式一路做到產品研發、製程改善 ( 作業改善 ) 、品質提升、到售後服務滿意度的提升。 </li></ul>Six Sigma( 六 ) <ul><li>製造業 </li></ul><ul><ul><li>成本之最佳化 </li></ul></ul><ul><ul><li>不良率之降低 </li></ul></ul><ul><ul><li>變異之減少 </li></ul></ul><ul><li>服務業 </li></ul><ul><ul><li>飛機失事 0.5ppm? </li></ul></ul><ul><ul><li>維護時間、收帳的時間、服務時間 </li></ul></ul><ul><ul><li>減少申請過程的層層簽核 </li></ul></ul><ul><ul><li>減少用藥錯誤事件 </li></ul></ul><ul><ul><li>減少「加護病房檢驗結果出爐時間」 </li></ul></ul>
  25. 26. <ul><li>Champion 盟主 </li></ul><ul><li>負責管理階層,不全面參與,但承擔成敗。 </li></ul>Six Sigma( 七 ) <ul><li>Master Black Belt 黑帶大師 </li></ul><ul><li>是全職指導者,有一身的技術、教學和領導能力。 </li></ul><ul><li>Black Belt 黑帶 </li></ul><ul><li>負責領導團隊(是專職的),著重關鍵流程,必須向 Champion 呈報成果。 </li></ul><ul><li>Green Belt 綠帶 </li></ul><ul><li>只是部分參與計劃,仍要從事本身的工作。 </li></ul>
  26. 27. Six Sigma( 八 ) 有下列五種邏輯步驟 1.MAIC : Measurement,Analysis,Improvement,Control
  27. 28. 2.DMAIC : Define,Measurement,Analysis,Improvement,Control Six Sigma( 九 )
  28. 29. Six Sigma( 十 ) 3.DMADV : Define,Measurement,Analysis,Design,Validation
  29. 30. Six Sigma( 十一 ) 4.DEOVI : Define,Evaluate,Optimize,Validate,Incorporate
  30. 31. Six Sigma( 十二 ) 5.DFSS : Design For Six Sigma 救火: 美國一般企業的工程師有 80% 的時間都在做滅火的工作 防火 : 真 正 的 英 雄 一開始就設計出不會壞的東西 設計工程師 DFSS
  31. 32. 服務業的品質管理 <ul><li>近年來 , 經濟發展使得服務業的比重超越製造業 , 其範圍涵蓋也越來越大。 </li></ul><ul><li>服務業的品質多屬無形、不易量化、儲存且變異性大 , 儘管如此 , 隨著市場的競爭 , 服務品質越來越受到消費者與管理者的重視。 </li></ul><ul><li>常見服務業的品質特性包含人員的錯誤、等待時間與服務時間、顧客成本與顧客滿足。 </li></ul><ul><li>顧客對於個人的需求、過去的經驗、以及與他人交談而產生期望的服務品質 , 服務業者應將顧客的需求轉為服務品質「規格」 , 並於提供服務後 , 蒐集顧客意見 , 回饋修訂服務品質「規格」。 </li></ul><ul><li>時間是服務品質的要因。 </li></ul>
  32. 33. 國際的品質標準 一、 ISO 9000 系列: 為促進國際合作,發展共同工業標準 , 由技術委員會於一九八七年三月訂立 , 其內容涵蓋五大標準 . ISO 9001 (CNS 12681) : 指出用於公司各方面之指導方針 , 包含設計、開發、生產、安裝與服務之品質保證模式 ISO 9002 (CNS 12682) : 生產、安裝與服務之品質保證模式 ISO 9003 (CNS 12683) : 涵蓋從事最終檢驗與測試之品質保證模式 ISO 9004-1 : 強調流程管理之重要性 , 並告訴申請者應如何做才符合 ISO 9001/9002/9003 之要求。 ISO 9000 (CNS 12680) : 協助公司決定要用 ISO 9001/9002/9003 中哪一標準 ISO 9004 (CNS 12684) : 應用品質管理系統中要素的指導方針 二、 ISO 14000 : 1996 年國際標準組織引介了一套環保標準 , 其目的在於評估公司關於環境保護責任的績效。
  33. 34. 品質大師 ( 一 ) 柯羅斯比: 從線上檢驗員 、 擔任 ITT 副總裁 哲學: 零缺點 ( 第一次就要做好 ) ;品質是無價的。 戴明: 1940 年代紐約大學統計學教授 , 紅回來… 哲學: 著名的 14 點原則;品質變異的特殊原因及一般原因。
  34. 35. 品質大師 ( 二 ) 魏根堡: 24 歲時是奇異電器公司的高級專員… 哲學 : 品質是全面領域;顧客定義品質。 朱蘭: 教導日本製造業如何改進品質 , 是日本品質成功的主要力量。 哲學 : 品質的適用性;品質管理的三部曲
  35. 36. 品質大師 ( 三 ) 石川馨: 晚期日本的品管專家 , 受到戴明、朱蘭影響很大。 貢獻: 特性要因圖;品管圈。 田口玄一: 日本的品管大師 貢獻: 田口損失函數
  36. 37. 損失函數的概念 <ul><li>田口式品質定義 : 一件產品的品質為該產品出廠後給社會帶來的最小損失 . </li></ul>損失 為零 L(y) y 規格下限 規格上限 目標值 品質損失函數的改變
  37. 38. Japan United States Warranty $ Loss Function Interpretation of the Results of the Transmission Study Upper spec Lower spec
  38. 39. 著名的品質獎 The Baldrige 獎: 為了鼓勵美國本土致力於品質改善的公司 , 每年由美國國家標準局舉辦 , 目的在刺激品質改進的努力 , 體認美國公司的品質成就 , 並將成功的品質管理方案公諸於世。 Deming 獎: 為了紀念戴明博士 , 大多頒給日本公司 , 但在 1989 年 ,Floride Power and Light 成為第一家獲獎的美國公司 , 主要評審重點在於統計的製程管制 , 其範圍比注重顧客滿意度的 Baldrige 獎狹隘。 國家品質獎: 經濟部為協助企業加速整體品質提昇 , 提高國際競爭力 , 特別設立此獎項
  39. 40. 統計製程管制 Statistical Process Control (SPC) <ul><li>利用抽取樣本資料 ( 樣本統計量 ) , 來監測製程狀態 , 必要時採取調整製程參數之行動 , 以降低產品品質特性之變異性。 </li></ul><ul><li>品質是製造出來的 , 而非檢驗出來的 ,SPC 為預防性之品質管制手段 , 強調第一次就作對。 </li></ul><ul><li>品質管制討論的是品質的一致性 , 製程的產出是否符合當初設計的內容 , 為達該項目的 , 我們採用統計製程管制。 </li></ul>
  40. 41. 製程品質變異 <ul><li>修華特將製程品質變異歸類為:非機遇原因 (assignable cause) 、機遇原因 (random cause) 。 </li></ul><ul><li>戴明則將製程品質變異分成特殊原因 (special cause) 和共同原因 (common cause) 。 </li></ul><ul><li>當製程發生變異 , 如果是由機遇原因發生的 , 這種變異歸屬於正常狀況 , 不必加以管制 , 稱該製程為在管制狀態 (under control), 若變異為非機遇原因發生 , 則該製程為非管制狀態 (out of control) 。 </li></ul>
  41. 42. 製程 方法 操作員 原料 工具 環境因素 設備 觀測值 數據收集 評估 數據分析 診斷 異常檢出 決策 規劃行動方案 實施 採取行動
  42. 43. Frequency Lower control limit Size (Weight, length, speed, etc. ) Upper control limit ( b) In statistical control (c) Out of control. (a) In statistical control
  43. 44. 管制圖 <ul><li>管制圖是一種線上 (on-line) 之製程管制技術 , 能儘快偵測出製程變異是屬機遇原因或非機遇原因 , 以便在不良品製造出來之前就能發現製程之變異並進行改善工作 . </li></ul><ul><li>經驗判斷轉換成科學理論的判斷 </li></ul><ul><li>1924 年修華特博士發明了管制圖 , 可算是統計方法真正開始應用在品質管制上 , 迄今仍然是最有效的品質管制工具之一。 </li></ul>UCL LCL CL
  44. 45. 管制圖的經濟設計 <ul><li>第一型錯誤 (type I error) :製程實際上沒有問題 , 我們根據點的變化而斷定它發生了問題 . </li></ul><ul><li>第二型錯誤 (type II error) :製程已發生問題了 , 而我們仍舊認為它沒有問題 . </li></ul>UCL LCL
  45. 46. 管制圖 <ul><li>其他: 管制圖、 群管制圖、 EWMA 管制圖、累積和管制圖………… </li></ul>Control Charts Variables Charts Attributes Charts Continuous Numerical Data Discrete Numerical Data R Chart X Chart P Chart C Chart
  46. 47. 建立管制圖的步驟 <ul><li>選擇品質特性 </li></ul><ul><li>選取合理樣本 </li></ul><ul><li>蒐集數據 </li></ul><ul><li>決定試用管制界限 </li></ul><ul><li>建立修正後的管制界限 </li></ul><ul><li>管制圖的延續使用 </li></ul>
  47. 48. 選擇品質特性 <ul><li>田口先生的分類。 </li></ul><ul><li>首先應在製程條件下 , 先找出哪些品質特性影響產品性能較大 , 或是那些對生產發生困難或成本問題的特性 , 應該優先列入管制。 </li></ul>
  48. 49. 選取合理樣本 (Rational Subgroups) 2. 瞬時法 (instant time method) :估計製程標準差最好的方法。 1. 合理樣本 (rational subgroups) :抽樣方式可使非機遇原因出現時 , 樣本組間發生差異之可能性為最大 , 而樣本組內發生差異之可能性為最小。 3. 定時法 (period of time method) :提供較佳的整體結果 , 品質報告上將更能表達出準確的品質情況。
  49. 50. 蒐集數據
  50. 51. 決定試用管制界限 : 樣本平均值的標準差
  51. 52. Variation due to natural causes 17=UCL 16=Mean 15=LCL Variation due to assignable causes Variation due to assignable causes Out of control 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Sample Number
  52. 53. 計數值管制圖 P-chart <ul><li>製品如無法直接測定其特性值 , 僅以通 (GO) 與不通 (NO-GO) 量規 , 可以分別數其良品與不良品之數目 , 並以不良率代表其品質 , 二項式分配。 </li></ul># Defective Items in Sample i Size of sample i z = 2 for 95.5% limits; z = 3 for 99.7% limits
  53. 54. 管制圖的理論基礎 長方形分配之母體 三角形分配之母體 樣本平均之分配
  54. 55. 管制圖的理論基礎 Sampling distribution of the means Process distribution of the sample
  55. 56. Properties of normal distribution 管制圖的理論基礎
  56. 57. 管制圖的修正與延續使用 <ul><li>初次使用管制圖時 , 當發現有點子超出管制界限外 , 應調查其發生原因 , 如果有不尋常的原因存在 , 則將這些觀察值刪除 , 然後重新計算管制界限 , 當製程顯示穩定於管制狀況時 , 該管制圖方可延續使用 , 以便監督往後製程績效。 </li></ul><ul><li>定期計算製程平均和標準差以便了解有無任何變動發生 , 重新評估的辦法是用新的樣本計算一次 , 再把所得結果和以前的數值相互比較 , 精確的評估是可以用數字比較中心值 , 以了解是否來自同一群體 , 新的中心值和管制界線可用於次月的 圖。 </li></ul>
  57. 58. 管制圖的判讀
  58. 59. 製程能力分析 <ul><li>規格公差:依照工程設計或顧客要求所建立的 , 其指出個別產出單位必須落在數值範圍 , 以便允收。 </li></ul><ul><li>管制界限:反映出樣本統計量 ( 如平均數與全距 ) 單獨隨機性變動程度的統計界限。 </li></ul><ul><li>製程變異性:反映製程中自然或天生 ( 隨機 ) 的變異 , 其可由製程標準差來量測。 </li></ul><ul><li>製程能力:在製程穩定後 , 產出天生的變異 , 相對於設計規格所容許的變異。 </li></ul>
  59. 60. UCL LCL U-L 製程能力與規格 超出管制界限 滿意狀態 超出管制但仍合格 USL LSL
  60. 61. 製程能力與規格 UCL LCL U-L 超出管制界限 管制狀態 無浪費 超出管制 且浪費 浪費 USL LSL
  61. 62. 製程能力與規格 LSL USL UCL LCL U-L 超出管制界限
  62. 63. 製程能力指標 U L U L T=M T=M U L M T 第一代: Juran (1974) 第三代: Pearn et al.(1992) 第二代: Kane(1986) Chan et al.(1988)
  63. 64. 製程能力分析表 (PCAC) 0.5 1 1.5 2 0.5 1 2 1.5 N 1 L 1 L 2 S 1 S 2 N 2 N 5 N 4 N 3
  64. 65. 報 告 完 畢 敬 請 指 教

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