層別法圖 – Niokbt

品管七手法-層別法 1.將群體資料(或稱母集團) 分層，將品質特性均一的資料放在一起成為一層，使層內的差異小，而各層間的差異大，以便進行分析。2.須與其他手法結合使用，如層別魚骨圖、層別柏拉圖等

23/7/2016 · 層別法的使用： •在收集數據之前就應使用層別法，以避免數據中含有非相關（其他變因）。 •運用QC手法時應該特別注意與層別法搭配使用。例如：QC七大手法中的柏拉圖、查檢表、散布圖、直方圖和管製圖都必須以發現的問題或原因來作層別法。

「層別法」主要目的在幫助我們從一堆雜亂無章的資料訊息當中化繁為簡，透過檢視各種不同可能原因（人、工、料、機、環）對成品品質結果之影響，幫助使用者尋找出可能要因之線索、歸納要因、釐清思

1、調查表不合格種類檢驗記錄小計表面缺陷正正正一16裂紋正正一11裝配不良一1形狀不良正正一11其他正一6總計正正正正正正正正正正452、柏拉圖柏拉圖3、因果圖因果圖4、散布圖散布圖5、層別法層別法6、直方圖直方圖7、控制圖控制。

13/6/2018 · 又稱為初級統計管理方法。它主要包括控制圖、因果圖、直方圖、排列圖、檢查表、層別法、散布圖等所謂的QC 七工具。QC七大手法-優秀企業管理方法 2018-06-04 舊QC七大手法偏重於統計分析，針對問題發生後的改善，新QC七大手法偏重於思考

散布圖（英語： Scatter plot ）（相關圖）：呈現兩個變數間彼此的相關程度（正相關、負相關及零相關）層別法：將資料分類找出其趨勢或特性。(概念可參考統計學概念分層抽樣)

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6 PDCA 照表特性要因圖：管理(解析)找出源流 Plan Do Action Check 柏拉圖：掌握重點改善目標或成效查檢表：對策的數據收集層別法：以層別區分找出差異散佈圖：瞭解二種因素關係，推估趨勢管制圖：規劃運作進度現況確認

1/11/2017 · QC舊七大手法為：1.魚骨圖；2.曾別法Stratification：層別作解析；3.柏拉圖Pareto Diagram：柏拉抓重點；4.查檢表Check List：查檢集數據；5.散布圖Scatter Diagram：散布看相關；6.直方圖，層別法Histogram：直方顯分布

三、層別法的各種利用 1.利用柏拉圖層別 3.利用查檢表層別 5.利用直方圖層別 2.利用特性要因圖層別 4.利用散佈圖層別 6.利用管制圖層別層別法( 層別法(Stratification) 四、層別時注意事項 1.了解清楚數據的性質及履歷 1.了解清楚數據的性質及履歷 1).了解5W1H 即

數據分層法(Stratification)，又稱分類法、分組法、層別法數據分層法是指性質相同的，在同一條件下收集的數據歸納在一起，以便進行比較分析。因為在實際生產中，影響質量變動的因素很多如果不把這些困素區別開來，難以得出變化的規律。數據分層可

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品管七大手法之介紹、製作及運用特性要因分析圖、查檢表、柏拉圖、直方圖、層別法、散佈法、管制圖品管新七大手法之介紹、製作及運用關連圖、KJ圖、系統圖、矩陣圖、矩陣數據解析法、PDPC法、箭線圖

品管七手法-層別法品管七手法-管制圖品管七手法-散佈圖品管七手法-長條圖品管七手法-柏拉圖品管七手法-查檢表品管七手法-特性要因圖品管七手法統計制程管制五月 (5)

使用管制圖前，現場標準化作業是前提、而且制程己呈穩定狀態。使用管制圖前，要決定列管專案（含品質特性專案及決定抽樣的數量）。管制圖的管制上下限應該要小於規格上下限。平均值與全距管制圖（x bar – R Chart），樣本大小最好採取4到5個較為恰當。

矩陣圖法（Matrix Diagram）矩陣圖法就是從多維問題的事件中，找出成對的因素，排列成矩陣圖，然後根據矩陣圖來分析問題，確定關鍵點的方法，它是一種通過多因素綜合思考，探索問題的好方法。在複雜的質量問題中，往往存在許多成對的質量因素，將

QC七大手法培训教材 – 制造业四资源目第一章第二章第三章第四章第五章第六章第七章第八章第九章录数据与QC常用图表、手法概述查檢表柏拉圖特性要因分析圖層別

Step2 運用柏拉圖、直方圖、管制圖、散佈圖來分析數據，找出問題點。 Step3 運用層別法、特性要因圖來進行要因分析。 Step4 檢討及實施改善對策。 Step5 再從柏拉圖來確認改善成效，或運用管制圖來作更深一層的改善，設定改善目標。

魚骨圖(Cause & Effect/Fishbone Diagram) 魚骨圖又名特性因素圖是由日本管理大師石川馨先生所發展出來的，故又名石川圖。魚骨圖是一種發現問題“根本原因”的方法，它也可以稱之為“因果圖”。魚骨圖原本用

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QC七大手法的作用協助我們作好日常管理。可在混沌不明的情況下，認清問題關鍵所在，進而解決問題。 QC七大手法解決問題的步驟特性要因圖柏拉圖查檢表層別法散佈圖直方圖統計圖 1 主題選定 2 現況把握 3 要

層別法 (Stratification) 是品管七大手法之一﹐當所收集之資料來源過於廣泛時﹐不容易由其中的到有用的資訊﹐此時層別法可以用來將資料分組﹐例如可以用班別﹑設備別﹑材料來源別等﹐將資料分成幾個小組來觀察﹐簡化資訊擷取之困難度。

二、層別法的層別觀點：層別法的層別觀點： Man 人 Machine 機械 Material 材料 Method 方法 Environment 環境三、層別法的例子：層別法的例子：下圖一的直方圖為雙峰型。形成的原因可能為同時把A機器與B機器的資料混合在一起。

QCC(QC七手法,九大步骤)(1)_企业管理_经管营销_专业资料 3544人阅读|19次下载 QCC(QC七手法,九大步骤)(1)_企业管理_经管营销_专业资料。主要是品质过程控制

層別法︰針對問題發生的來源，進行層別分類，例如日班夜班，本勞外勞等，找出比重較大的問題來源。2. 散佈圖︰散佈圖是用來研究兩個變數間之相關性 (檢視輸入變數和輸出變數是否存在相關性)。

QC舊七大手法：管製圖、直方圖、散佈圖、因果圖、柏拉圖、檢查表、層別法。 QC新七大手法：系統圖法、KJ法、關係圖法、矩陣圖法、矩陣數據分析法、PDPC法、箭形圖解法。

19/10/2005 · 傳統的品管七大手法多著重在數據資料的應用，傳統的QC七大手法包括了：柏拉圖、特性要因圖、直方圖、管制圖、散佈圖、查核表(或稱查檢表)及層別法。然而許多品管問題乃屬於文字語言的表達，為了更有效處理這些問題，品管手法亦隨之發展

有時當我們為解決品管問題而大量收集資訊時，所收集到的資訊太過廣泛，並不容易從其中得到有用的資料，而透過層別法資料分組，可利於發現問題，界定問題，發掘問題的要因，進而驗證要因產生的影響，而層別法須和其它的手法結合使用，若與魚骨圖結合則

品管七大手法（Seven Basic Tools of Quality）品管七大手法（Seven Basic Tools of Quality），又稱QC七大手法或初級統計管理方法或Q7，為品質管制上經常使用的七種工具。*石川圖（魚骨圖、因果圖）：可找出問題的根源及肇因。

品管七大手法，又稱QC七大手法，為品管上經常使用的七種工具，包括柏拉圖、特性要因圖、直方圖、散佈圖、管制圖、查檢表及層別法。其中，柏拉圖是根據所蒐集的數據，依照分類項目統計後，再依數據大小順序排列，並加上累積值的圖形，透過

12/12/2008 · 魚骨圖~分析原因層別法~排除設備或人為是否有影響散佈圖~初階觀察原因的參數對產品特性的影響，進階再用相關迴歸、實驗計畫或田口而實務上呢，上述六種依常用的順序為柏拉圖、查檢表(點檢用)、長條圖魚骨、層別、散佈就實務上來說少用了

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Title 投影片 1 Author 13B8 Last modified by 13B8 Created Date 3/22/2011 7:18:29 AM Document presentation format 如螢幕大小 (4:3) Other titles Arial 新細明體 Calibri Times New Roman Symbol 標楷體 Wingdings Monotype Sorts 華康新儷粗黑 Office 佈景主題投影片 1

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5 S 投影片 28 品質管理的七個工具品管手法之使用投影片 31 流程圖投影片 33 層別法投影片 35 特性要因圖魚骨圖投影片 38 檢核表檢核表散佈圖散佈圖直方圖直方圖柏拉圖柏拉圖管制圖管制圖品質管理的新七工具親和圖關連圖系統圖矩陣圖

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1 課程Ⅰ-1 (企劃前)問題分析與研判技巧壹、課程宗旨問題分析與解決策略，是專業課程，它簡稱PASS-Problem Analysis Solving Strategy，必須至少6-12H 才可能講授學習完畢，但是對企劃創新者而言，不必做太深入的控討，而應以較

使用層別法的實例某真空管工廠,利用5條生產線,生產同一品種的真空管.其制程流程如圖1-17. 層別法實例解析一但不良率很高,每月都在7%左右,用各種方法都無法減少不良率.最后只好用層別法,將5條生產線分別收集數據,加以統計,結果如下: No.1生產線 3.5

QC七大手法-層別法.ppt,一、層別法之定義二、層別法的作法三、層別法各種利用四、層別時注意事項五、實例說明六、結語一、層別法之定義是指按照4M1E等之類別,以數據的共同點、特征為主,將對象中具有相同的共同點或特征者分成數個集團的一種統計

QC七大手法和解决问题九大步骤.ppt

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管制圖、魚骨圖、層別圖等品保單位講授 (1)查檢表,柏拉圖,特性要因圖,散佈圖組長級以上幹部葉馨雅 (2)管制圖,直方圖,層別法組長級以上幹部品質政策組長級以上幹部品質系統之介紹品保單位講授彭俊洪檢驗規範介紹組長級以上幹部彭俊洪 SPC的用法

分层抽样（ stratified sampling ），又名層化抽出法，是統計學的一從統計總體（又稱為「母體」 [1] ）抽取样本方法。将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样