QC TOOLS : เครื่องมือคุณภาพ 7 ชนิด ( 7 QC Tools)
เครื่องมือที่ใช้ในการแก้ปัญหาทางด้านคุณภาพในกระบวนการทำงาน ซึ่งช่วยศึกษาสภาพทั่วไปของปัญหา การเลือกปัญหา การสำรวจสภาพปัจจุบันของปัญหา การค้นหาและวิเคราะห์สาเหตุแห่งปัญหา ที่แท้จริงเพื่อการแก้ไขได้ถูกต้องตลอดจนช่วยในการจัดทำมาตรฐานและควบคุมติดตามผลอย่างต่อเนื่อง

• แผ่นตรวจสอบ (Check Sheet)
• แผนผังพาเรโต (Pareto Diagram)
• กราฟ (Graph)
• แผนผังแสดงเหตุและผล (Cause & Effect Diagram)
• แผนผังการกระจาย (Scatter Diagram)
• แผนภูมิควบคุม (Control Chart)
• ฮิสโตแกรม (Histogram)

แผ่นตรวจสอบ (Check Sheet)

คือ แบบฟอร์มที่มีการออกแบบช่องว่างต่างๆ ไว้เรียบร้อย เพื่อจะใช้ในการบันทึกข้อมูลได้ง่ายและสะดวก ถูกต้อง ไม่ยุ่งยาก ในการออกแบบฟอร์มทุกครั้งต้องมีวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน

วัตถุประสงค์ของการออกแบบฟอร์มในการเก็บข้อมูล
• เพื่อควบคุมและติดตาม (Monitoring) ผลการดำเนินการผลิต
• เพื่อการตรวจสอบ
• เพื่อวิเคราะห์หาสาเหตุของความไม่สอดคล้อง

ประเภทของแผ่นตรวจสอบ

ลักษณะของแผ่นตรวจสอบ

วัตถุประสงค์

การนำไปใช้

1. กระดาษเปล่า

ข้อมูลทั่วไป

ใช้บันทึกเท่านั้น ไม่นำไปวิเคราะห์ต่อ

2. ตารางแสดงความถี่

นับจำนวนตำหนิ

ใช้จำแนกข้อมูลเพื่อนำไปทำแผนผัง/กราฟ

3. ตารางกรอกตัวเลข

นับจำนวนของเสีย/จำนวนคน

ข้อมูลจากการวัด/การทดสอบ

ใช้เขียนแผนผังควบคุม ผังการกระจาย

ฮิสโตแกรม หรือแผนภูมิกราฟ

4. ตารางการทำเครื่องหมาย

ทำเครื่องหมายแทนการเขียน

ใช้จำแนกข้อมูล ทำผังพาเรโตหรือกราฟ

5. ตารางแบบสอบถาม

สอบถามข้อคิดเห็น

หาความถี่ ทำผังพาเรโต

6. ตารางแบบอื่นๆ

การตรวจสอบเฉพาะเรื่อง

ใช้ตามวัตถุประสงค์เฉพาะเรื่อง เช่น แบบสอบถามสำหรับเลือกเมนูอาหาร


ขั้นตอนการออกแบบแผ่นตรวจสอบ
• กำหนดวัตถุประสงค์และตั้งชื่อแผ่นตรวจสอบ
• กำหนดปัจจัย (4M)
• ทดลองออกแบบ กำหนดสัญลักษณ์
• ทดลองนำไปใช้เก็บข้อมูล
• ปรับปรุงแก้ไข ทดลองเก็บ
• กำหนดการใช้แผ่นตรวจสอบ (5W 1H)
• นำข้อมูลมาวิเคราะห์และสรุป
• แบบฟอร์มข้อมูลดิบ และแบบฟอร์มสรุป


ข้อควรจำในการออกแบบแผ่นตรวจสอบ
• ต้องมีวัตถุประสงค์ในการใช้แผ่นตรวจสอบ
• กรอกข้อมูลสะดวก ง่ายต่อการบันทึก
• ยิ่งมีการเขียนหรือคัดลอกมากเท่าใด โอกาสผิดย่อมมากเท่านั้น
• สะดวกต่อการอ่านค่าหรือใช้ในการวิเคราะห์
• ต้องพอสรุปผลได้ทันทีที่กรอกข้อมูลเสร็จ
• ก่อนใช้แผ่นตรวจสอบจริง ผู้ออกควรทดลองเก็บข้อมูลก่อนใช้จริง
• มีการปรับปรุงแก้ไขเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น


แผนผังพาเรโต (Pareto Diagram)
เป็นแผนภูมิที่ใช้แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างสาเหตุของความบกพร่องกับปริมาณความสูญเสียที่เกิดขึ้น

เมื่อไรจึงจะใช้แผนผังพาเรโต
• เมื่อต้องการกำหนดสาเหตุที่สำคัญ (Critical Factor) ของปัญหาเพื่อแยกออกมาจากสาเหตุอื่นๆ
• เมื่อต้องการยืนยันผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจากการแก้ปัญหา โดยเปรียบเทียบ “ ก่อนทำ ” กับ “ หลังทำ ”
• เมื่อต้องการค้นหาปัญหาและหาคำตอบในการดำเนินกิจกรรมแก้ปัญหา

ประโยชน์ของแผนผังพาเรโต
• สามารถบ่งชี้ให้เห็นว่าหัวข้อใดเป็นปัญหามากที่สุด
• สามารถเข้าใจว่าแต่ละหัวข้อมีอัตราส่วนเป็นเท่าใดในส่วนทั้งหมด
• ใช้กราฟแท่งบ่งชี้ขนาดของปัญหา ทำให้โน้มน้าวจิตใจได้ดี
• ไม่ต้องใช้การคำนวณที่ยุ่งยาก ก็สามารถจัดทำได้และใช้ในการเปรียบเทียบผลได้\
• ใช้สำหรับการตั้งเป้าหมาย ทั้งตัวเลขและปัญหา


ตัวอย่างแผนผังพาเรโต

โครงสร้างของแผนผังพาเรโต
• ประกอบด้วยกราฟแท่งและกราฟเส้น
• นอกจากแกนในแนวตั้ง ( แกน Y) และแกนแนวนอน ( แกน X) กราฟพาเรโตจะมีแกนแสดงร้อยละหรือเปอร์เซ็นต์ (%) ของข้อมูลสะสมอยู่ทางด้านขวามือของแผนผังด้วย
• ความสูงของแท่งกราฟจะเรียงลำดับจากมากไปหาน้อย จากซ้ายมือไปขวามือ ยกเว้นในกลุ่ม

ข้อมูลที่เป็น “ ข้อมูลอื่นๆ ” จะนำไปไว้ที่ตำแหน่งสุดท้ายของแกนในแนวนอนเสมอ

ขั้นตอนการสร้างแผนผังพาเรโต
• ตัดสินใจว่าจะศึกษาปัญหาอะไร และต้องการเก็บข้อมูลชนิดไหน เช่น

เลือกปัญหา ( แกน Y) ชนิดข้อมูล ( แกน X)
• จำนวนเสีย (ชิ้น) • ลักษณะของเสีย
• ความถี่ของการเกิด (ครั้ง) • ตำแหน่งของเสีย
• มูลค่า • 4 M
• กำหนดวิธีการเก็บข้อมูลและช่วงเวลาที่จะทำการเก็บ
• ออกแบบแผ่นบันทึก
• นำไปเก็บข้อมูล
• นำข้อมูลมาสรุปจัดเรียงลำดับ
• เขียนแผนผังพาเรโต


กราฟ (Graph)
คือ แผนภาพที่แสดงถึงตัวเลขหรือข้อมูลทางสถิติที่ใช้ เมื่อต้องการนำเสนอข้อมูลและวิเคราะห์ผลของข้อมูลดังกล่าว เพื่อทำให้ง่ายและรวดเร็วต่อการทำความเข้าใจ
ประเภทของกราฟ

ลักษณะเฉพาะ

กราฟแท่ง

• ใช้เมื่อมีข้อมูลมากกว่าหรือเท่ากับ 2 ข้อมูล โดยใช้การเปรียบเทียบที่พื้นที่ของกราฟ

• ไม่เหมาะสมที่จะใช้ดูแนวโน้มในระยะยาว แต่เหมาะสำหรับข้อมูลในแต่ละช่วงเวลา

กราฟเส้น

• ใช้สำหรับดูแนวโน้ม การพยากรณ์ในอนาคต หรือทำนายผลจากข้อมูลในอดีตได้

• ใช้ในการควบคุมแผนงานให้ได้ตามเป้าหมายที่ตั้งไว้

กราฟวงกลม

• พื้นที่ของกราฟเท่ากับ 100% แต่ละส่วนที่แบ่งออกมาจะแสดงให้เห็นถึงอัตราส่วนในแต่ละส่วนประกอบของข้อมูลว่าเป็นกี่ส่วยขององค์ประกอบทั้งหมด


กราฟใยแมงมุง

• เป็นกราฟรูปหลายเหลี่ยม ซึ่งจะแสดงการเปรียบเทียบปริมาณความมากน้อยของแต่ละส่วน โดยกำหนดตำแหน่งจุดลงในแต่ละเส้นแกนของกราฟ ใช้เปรียบเทียบก่อน-หลังการปรับปรุง หรือเมื่อเวลาเปลี่ยนแปลงไป

แผนผังแสดงเหตุและผล (Cause & Effect Diagram)
คือ แผนผังแสดงความสัมพันธ์ ระหว่างคุณลักษณะของปัญหา(ผล) กับปัจจัยต่างๆ(สาเหตุ)ที่เกี่ยวข้อง

เมื่อไรจึงจะใช้แผนผังสาเหตุและผล
• เมื่อต้องการค้นหาสาเหตุแห่งปัญหา
• เมื่อต้องการทำการศึกษา ทำความเข้าใจกับกระบวนการอื่น หรือกระบวนการของแผนกอื่น
• เมื่อต้องการให้ระดมสมอง ซึ่งจะช่วยให้ทุกคนให้ความสนใจในปัญหาของกลุ่มซึ่งแสดงไว้ที่หัวปลา

การสร้างผังก้างปลา
• กำหนดปัญหาหรืออาการที่จะต้องหาสาเหตุอย่างชัดเจน
• กำหนดกลุ่มปัจจัยที่จะทำให้เกิดปัญหานั้นๆ\
• ระดมสมองเพื่อหาสาเหตุในแต่ละปัจจัย
• หาสาเหตุหลักของปัญหา
• จัดลำดับความสำคัญของสาเหตุ
• ใช้แนวทางการปรับปรุงที่จำเป็น

การแก้ปัญหาจากผังก้างปลา
• ตัดสาเหตุที่ไม่จำเป็นออก
• ลำดับความเร่งด่วนและความสำคัญของปัญหา
• ถ้ายืนยันสาเหตุนั้นไม่ได้ ต้องกลับไปเก็บข้อมูลอีกครั้ง
• คิดหาวิธีแก้ไข
• กำหนดวิธีการแก้ไข กำหนดผู้รับผิดชอบ เวลาเริ่มต้น ระยะเวลาเสร็จ
• ต้องมีการติดตามผลการแก้ไขในรูปแบบที่เป็นตัวเลขสามารถวัดได้



ยางแบน




การอ่านผังก้างปลา

1. “ หิมะตก ทำให้ ถนนลื่น ถนนลื่น ทำให้ ควบคุมรถไม่ได้ ”
2. “ ควบคุมรถไม่ได้ เนื่องจาก ถนนลื่น ถนนลื่น เนื่องจาก หิมะตก ”

แผนผังการกระจาย (Scatter Diagram)
คือ ผังที่ใช้แสดงค่าของข้อมูลที่เกิดจากความสัมพันธ์ของตัวแปร 2 ตัว ว่ามีแนวโน้มไปในทางใด เพื่อที่จะใช้หาความสัมพันธ์ที่แท้จริง โดย
ตัวแปร X คือ ตัวแปรอิสระ หรือค่าที่ปรับเปลี่ยนไป
ตัวแปร Y คือ ตัวแปรตาม หรือผลที่เกิดขึ้นในแต่ละค่าที่เปลี่ยนแปลงไปของตัวแปร X

เมื่อไรจึงจะใช้แผนผังการกระจาย
• เมื่อต้องการจะบ่งชี้สาเหตุที่แท้จริงของปัญหา ตัวอย่างเช่น
• ค่าความเหนียวของเหล็ก (ปัญหา, Y) จะมากหรือน้อย มีสาเหตุมาจากปริมาณคาร์บอนในเนื้อเหล็ก ( สาเหตุที่ 1, X 1 ) หรือรอยขีดข่วนที่เกิดขึ้นบนผิวเนื้อเหล็ก ( สาเหตุที่ 2 , X 2 )
• เมื่อต้องการจะตัดสินใจ ว่าผลกระทบ 2 ตัวซึ่งมีความสัมพันธ์กันอยู่ มีปัญหาที่เกิดจากสาเหตุเดียวกันหรือไม่ ตัวอย่างเช่น
• การเปลี่ยนแปลงของค่าความเหนียวของเหล็ก ( ผลกระทบที่ 1, Y 1 ) และค่าความแข็งของเหล็ก ( ผลกระทบที่ 2, Y 2 ) เกิดจากปริมาณคาร์บอนในเนื้อเหล็ก ( สาเหตุ, X)
• เมื่อต้องการอธิบายความสัมพันธ์ก้างปลา (X) ที่ได้จากการระดมสมอง ว่ามีผลกระทบต่อหัวปลา (Y) หรือไม่ เช่น อัตราการขาดงานของคนงาน เป็นสาเหตุให้เครื่องใช้ไฟฟ้าที่บกพร่องมีจำนวนมากขึ้น
• เมื่อต้องการใช้หาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลหรือตัวแปร 2 ตัว ที่เราสนใจศึกษาว่าจะมีความสัมพันธ์กันหรือไม่ เช่น ส่วนสูงมีความสัมพันธ์กับน้ำหนักหรือไม่
วิธีการสร้างแผนผังการกระจาย
• ออกแบบแผ่นบันทึก
เพื่อจัดเก็บข้อมูลหรือตัวแปร (X,Y) ที่ต้องการ อย่างน้อย 30 คู่ ตัวแปรที่ว่านี้อาจจะเป็นสาเหตุกับสาเหตุ (X 1 ,X 2 ) หรือสาเหตุกับปัญหา (X,Y) ก็ได้ โดยออกแบบเป็นรูปแบบตารางก่อนแล้วนำไปเขียนกราฟ หรือออกแบบเป็นรูปกราฟที่พล็อตข้อมูลได้เลย
• เขียนกราฟของผังการกระจาย
หาค่าต่ำสุดและค่าสูงสุดของตัวแปรจากขั้นตอนที่ 1 เพื่อกำหนดสเกลบนแกนแนวนอน(แกน X) และแกนแนวตั้ง (แกน Y) ซึ่งควรเป็นตัวเลขที่ปัดเศษ และหากมีข้อมูล (X,Y) คู่ใดทับกัน ให้ทำวงกลมล้อมรอบจุดที่ทับกัน
• เขียนรายละเอียดประกอบรูปกราฟ ประกอบด้วย
• ชื่อของรูปกราฟ(เช่น ชื่อผลิตภัณฑ์ , กระบวนการ) Ÿ ชื่อของแกนนอน (X) และแกนตั้ง (Y)
• ชื่อของผู้ปฏิบัติงาน ผู้เก็บข้อมูล และเครื่องจักร Ÿ หน่วยวัดของแกนนอนและแกนตั้ง
• ช่วงเวลาที่เก็บข้อมูลและวันเดือนปีที่ผลิต/บริการ Ÿ จำนวนข้อมูล (X,Y) ที่จัดเก็บ (n=?)

การหาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร X และ Y
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (ค่า r) คือ ค่าที่ใช้บ่งบอกดัชนีของความสัมพันธ์ของตัวแปน X และ
Y ว่ามีความสัมพันธ์กันในทิศทางใด
• ค่า r มีค่าระหว่าง -1 กับ 1 ถ้าค่า r เข้าใกล้ 0 แสดงว่าค่าสหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรมีน้อย
• ค่า r = 1 ค่าสหสัมพันธ์เป็น +
• ค่า r = -1 ค่าสหสัมพันธ์เป็น -
(ไม่มีข้อกำหนดของค่า r เป็นมาตรฐานแน่นอน ขึ้นอยู่กับความสำคัญและดุลยพินิจของผู้ที่กำลังศึกษา)
กำหนดให้ r = สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของสิ่งตัวอย่าง


การอ่านแผนผังการกระจาย

• แผนผังการกระจายที่มีสหสัมพันธ์แบบบวก (Positive Correlation)



แบบบวกชัดเจน
แบบบวกไม่ชัดเจน
• แผนผังการกระจายที่มสหสัมพันธ์แบบลบ (Negative Correlation)



แบบลบชัดเจน
แบบลบไม่ชัดเจน
• ผังการกระจายไม่มีสหสัมพันธ์ (Non-Correlation)

แสดงว่า การเพิ่มหรือลดค่าของ X อาจทำให้ค่า Y เป็นไปได้ทั้งเพิ่มและลด


แผนภูมิควบคุม (Control Chart)
คือ แผนภูมิที่มีการเขียนขอบเขตที่ยอมรับได้ เพื่อนำไปเป็นแนวทางในการควบคุมกระบวนการ โดยการติดตามและตรวจจับข้อมูลที่อยู่ออกนอกขอบเขต

ลักษณะของความผันแปร
• ความผันแปรตามธรรมชาติ (Common Cause) เกิดขึ้นเนื่องจากความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ ที่เกิดขึ้นจากปัจจัยการผลิตต่างๆ เช่น ผู้ปฏิบัติงาน วัตถุดิบ เป็นต้น ไม่มีความรุนแรงและไม่มีผลต่อคุณภาพ โดยชิ้นงานที่ออกมาแต่ละชิ้นจะมีความแตกต่างกันเล็กน้อย ซึ่งยอมรับได้และอยู่ในพิกัดที่กำหนดทางเทคนิคซึ่งได้อนุญาตเอาไว้แล้วในพิกัดความเผื่อ (Tolerance) ของชิ้นงาน
• ความผันแปรจากความผิดปกติ (Special Cause) เกิดขึ้นเนื่องจากความผิดพลาดของปัจจัยต่างๆ ในการผลิต ซึ่งจำเป็นที่จะต้องได้รับการแก้ไขจึงจะทำให้คุณภาพของชิ้นงานกลับมาสู่สภาวะปกติ

ชนิดของแผนภูมิควบคุม
แผนภูมิที่ชนิดของข้อมูลเป็นข้อมูลแบบต่อเนื่อง, หน่วยวัด (Continuous Data)
• X-R Chart ข้อมูลต่อเนื่องที่มีการจัดกลุ่ม หาพิสัยในกลุ่มได้
• X Chart ข้อมูลต่อเนื่องที่ไม่มีการจัดกลุ่ม หาพิสัยกลุ่มไม่ได้
แผนภูมิที่ชนิดของข้อมูลเป็นข้อมูลแบบช่วง, หน่วยนับ (Discrete Data)
• PN Chart ข้อมูลจำนวนของเสีย เมื่อขนาดแต่ละกลุ่มเท่ากัน\
• P Chart ข้อมูลสัดส่วนของเสีย เมื่อขนาดแต่ละกลุ่มไม่เท่ากัน
• C Chart ข้อมูลจำนวนตำหนิบนผลิตภัณฑ์ที่มีขนาดเท่ากัน
• U Chart ข้อมูลจำนวนตำหนิบนผลิตภัณฑ์ที่มีขนาดไม่เท่ากัน




ฮิสโตแกรม (Histogram)
คือ กราฟแท่งแบบเฉพาะ โดยแกนตั้งจะเป็นตัวเลขแสดง “ ความถี่ ” และมีแกนนอนเป็นข้อมูลของคุณสมบัติของสิ่งที่เราสนใจ โดยเรียงลำดับจากน้อย ที่ใช้ดูความแปรปรวนของกระบวนการ โดยการสังเกตรูปร่างของฮิสโตแกรมที่สร้างขึ้นจากข้อมูลที่ได้มาโดยการสุ่มตัวอย่าง

เมื่อไรจึงจะใช้แผนภาพฮิสโตแกรม
• เมื่อต้องการตรวจสอบความผิดปกติ โดยดูการกระจายของกระบวนการทำงาน
• เมื่อต้องการเปรียบเทียบข้อมูลกับเกณฑ์ที่กำหนด หรือค่าสูงสุด-ต่ำสุด
• เมื่อต้องการตรวจสอบสมรรถนะของกระบวนการทำงาน (Process Capability)
• เมื่อต้องการวิเคราะห์หาสาเหตุรากเหง้าของปัญหา (Root Cause)
• เมื่อต้องการติดตามการเปลี่ยนแปลงของกระบวนการในระยะยาว
• เมื่อข้อมูลมีจำนวนมากๆ

วิธีการเขียนฮิสโตแกรม (Histogram)
• เก็บรวบรวมข้อมูล (ควรรวบรวมประมาณ 100 ข้อมูล)
• หาค่าสูงสุด (L) และค่าต่ำสุด (S) ของข้อมูลทั้งหมด
• หาค่าพิสัยของข้อมูล (R-Range)

สูตร R = L - S

• หาค่าจำนวนชั้น (K)

สูตร K = Square root of (n) โดย n คือ จำนวนข้อมูลทั้งหมด

• หาค่าความกว้างช่วงชั้น (H-Class interval)

สูตร H = R/K หรือ พิสัย / จำนวนชั้น

• หาขอบเขตของชั้น (Boundary Value)

ขีดจำกัดล่างของชั้นแรก = S – หน่วยของการวัด / 2

ขีดจำกัดบนของชั้นแรก = ขีดจำกัดล่างชั้นแรก + H

• หาขีดจำกัดล่างและขีดจำกัดบนของชั้นถัดไป

• หาค่ากึ่งกลางของแต่ละชั้น (Median of class interval)

ค่ากึ่งกลางชั้นแรก = ผลรวมค่าขีดจำกัดชั้นแรก / 2

ค่ากึ่งกลางชั้นสอง = ผลรวมค่าขีดจำกัดชั้นสอง / 2

• บันทึกข้อมูลในรูปตารางแสดงความถี่
• สร้างกราฟฮิสโตแกรม

ลักษณะต่างๆ ของฮิสโตแกรม
• แบบปกติ (Normal Distribution)


การกระจายของการผลิตเป็นไปตามปกติ ค่าเฉลี่ยส่วนใหญ่จะอยู่ตรงกลาง


• แบบแยกเป็นเกาะ (Detached Island Type)
พบเมื่อกระบวนการผลิตขาดการปรับปรุง/หรือการผลิตไม่ได้ผล



• แบบระฆังคู่ (Double Hump Type)
พบเมื่อนำผลิตภัณฑ์ของเครื่องจักร 2 เครื่อง / 2 แบบมารวมกัน



• แบบฟันปลา (Serrated Type)


พบเมื่อเครื่องมือวัดมีคุณภาพต่ำ หรือการอ่านค่ามีความแตกต่างกันไป

• แบบหน้าผา (Cliff Type)
พบเมื่อมีการตรวจสอบแบบ Total Inspection เพื่อคัดของเสียออกไป