品管七大手法中DMA(I)C的邏輯

品管七大手法暗涵DMA(I)C的邏輯
QC 7 Tools對於每個品管工程師來講並不是一個陌生的名詞，可你在日常工作中是如何應用這些工具的，它又是如何幫你解決工作上實際的問題的？也許只用了它其中的一種工具來幫你傳達某種信息，也許它對你來解只是一種流於形式的工具，只是為工具而工具.其實我認為品管七大手法中暗涵DMA(I)C的邏輯，只有有序的組合使用才能幫你解決工作中碰到的問題!也許你抱怨你沒有上過6Sigma的課程，但這並不防礙你對此工具的邏輯應用，6Sigma說通了其實就是講究的DMAIC的邏輯!







層別法就是把我們的問題進行簡單的分類，也可以說是柏柆圖一個直觀上的分類方法，比如Logic UP的不良, 你可以講此材料不良來自於A廠商還是B廠商的，發生在公司的哪些客戶、機種，都是層別法的應用，當然有了這些內容還沒有完成6Sigma中Define的內容，你還須告訴大家Logic Up不良發生時間、地點、有多少DPPM的不良(同時你要清楚說明你的DPPM是用什麼比上什麼)，目前的對生產線狀況是怎樣，這些你都必須講得很清楚，還有另外一點在Define中是你是如何定議你的Logic Up的不良，比如不良中的刮傷：深多少長多少寬多少為刮傷，目的是讓大家建立統一刮傷判定的標准，確保數據的可信性!
查檢表實是數據的收集過程，是屬於6Sigma課程中M-Phase要做的工作之一 ，但其真正重要的不是收集數據的動作，而是你收集數據的規劃，收集怎麼樣的數據(只是一個Logic Up的DPPM是遠遠不夠的)、怎樣收集(每4H抽樣1PCS還是收集2天的所有不良)、誰來收集(公司內部、廠商)、收集多少個數據……, 都是在數據收集前要規化好的，當然前提是你的MSA是好的!

現在數據已經拿到了，我們可以進入A的階段了，首先你總要清楚你的數據(連續性數據)是怎麼樣一個分布，峰是左偏還是右偏，是扁的還是尖的，此是直方圖是最好的展現工具
柏拉圖是問題解決過程中的一個分割工具，就像一西瓜一樣，你要吃它必須先刀切開它，此處的刀就是我們的柏拉圖，分成幾塊是根椐我們的不良種類來分，比如Logic Up不良分刮傷(60%)、縮水(20%)、組裝不良(10%)……然後根據20/80原則先解決對產品造成較大影響的刮傷
魚骨圖是柏拉圖結合起來使用，其重點是你在解決問題時如何選擇你的魚頭的，看到更多的同仁是(比如拿上例來講)以Logic Up不良為魚頭的，如果你這樣做你就錯了，你就根本不在解決問題，充其量你只在用工具而已，其實你應拿刮傷(60%)作為你的魚頭來作一個魚骨圖，如果縮水(20%)也是你改善的范圍，你一樣要針對縮水來作一次魚骨圖分析，這一點希望大家要關注，有時造成刮傷&縮水的原因可能95%相同，則你可合併成一張魚骨圖來說明問題.
現在你有了魚骨圖上潛在的原因(X1,X2,X3……)和你魚頭刮傷，你可以用散佈圖來展現刮傷和X1、X2、X3的之間的關係，找出其中對刮傷有影響的因子，當然更科學的方法是對潛在X1、X2、X3作回歸分析或箱形圖分析得出潛在的重要因子X1、X2作改善後收集再次刮傷對其作假設檢驗來証明X1、X2確實是影響刮傷的重要因子
直方圖、柏拉圖、魚骨圖、散佈圖使用沒有固定的順序，它們之間更是可以嵌套使用.
現在找到影響刮傷的重要因子X1、X2就必須對其進行管制，否則它又會回到原來的狀況，管制圖可以幫你很好的監視X1、X2，使過程的運作一直處在最佳狀態，這就是我們6Sigma中C-Phase的作用.

總之QC七工具只有在合適的時候使用合適的工具才能有效的幫助我們解決問題，否則永遠是工具是工具、問題是問題，工具不能用來解決問題，是工具錯了還是人錯了.

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