过程品质衡量方式的演进(1).docx

过程品质衡量方式的演进
常态分布
1850
高斯
管制图(%)
1924
W.A Shewhart
美国
1960
日本
Ca／Cp／Cpk (ppm)
6σ
1980
Motorola
1992
TI
1994
Allied Signal
95
GE
98
Song
概　述
◎统计方法的定义：资料的收集、整理与解释，并导出结论或加以推广。
◎资料种类：计数值（间断资料，Discrete Data）
计量值（连续资料，Continuous Data）
◎资料来源：原材料
过程（过程参考）
检验（产品特性）
群体与样本
Ｎ
μ

s
数字数据处理的步骤
1.原始资料审核：保存资料的真实性。
2.分类的决定：分成几类，避免重复及遗漏。
3.分类后整理：进行归类。
4.列表：根据结果编成适用的表式。
5.绘图：绘成统计图。

统计技术之应用
1. 市场分析
2. 产品设计
3. 相依性规格、寿命及耐用性预测
4. 过程控制及过程能力研究
5. 过程改善
6. 安全评估／风险分析
7. 验收抽样
8. 数据分析，绩效评估及不良分析
SPC使用之统计技术
1. 柏拉图（决定控制重点）
2. 统计检定
3. 控制图
4. 抽样计划
5. 变差数分析／回归分析
过程控制系统
制程中对策
绩效报告
成品改善
制程中对策

人员
设备
材料
方法
环境
成品
过程控制系统
1. 过程：
过程是指人员、设备、材料、方法及环境的输入，经由一定的整理程序而得到输出的结果，一般称之成品。成品经观察、测量或测试可衡量其绩效。SPC所控制的过程必须符合连续性原则。
2. 绩效报告：
从衡量成品得到有关过程绩效的资料，由此提供过程的控制对策或改善成品。
3. 过程中的对策：
是防患于未然的一种措施，用以预防制造出不合规格的成品。
4. 成品改善：
对已经制造出来的不良品加以选别，进行全数检查并修理或报废。
常态分配
μ±Kσ
在内之或然率
在外之或然率
μ±0.67σ
50.00%
50.00%
μ±1σ
68.26%
31.74%
μ±1.96σ
95.00%
5.00%
μ±2σ
95.45%
4.55%
μ±2.58σ
99.00%
1.00%
μ±3σ
99.73%
0.27%
常态分配
控制界限的构成
共同原因与特殊原因之变差

¤ 共同原因：过程中变差因素是在统计的控制状态下，其产品之特性有固定的分配。
¤ 特殊原因：过程中变差因素不在统计的控制状态下，其产品之特性没有固定的分配。
过程中只有共同原因的变差
过程中有特殊原因的变差
第一种错误与第二种错误(α risk ;β risk)第一种错误与第二种错误(α risk ;β risk)

第一种错误与第二种错误(α risk ;β risk)
控制界限
α值

平均值移动
β值
1-β值
±1σ
31.74%
±1σ
97.72%
2.28%
±2σ
4.56%
±2σ
84.13%
15.87%
±3σ
0.27%
±3σ
50.00%
50.00%
±4σ
%
±4σ
15.87%
84.13%
共同原因与特殊原因之对策
1. 特殊原因之对策（局部面）
l 通常会牵涉到消除产生变差的特殊原因
l 可以由过程人员直接加以改善
l 大约能够解决15%之过程上之问题
2. 共同原因之对策（系统面）
l 通常必须改善造成变差的共同问题
l 经常需要管理阶层的努力与对策
l 大约85%的问题是属于此类系统
SPC导入流程
建立可解决
问题之系统
确认关键
制程及特性
导入ＳＰＣ进行关键制程及特性之管制
检讨制程能力
符合规格程序
持续进行制程
改善计划
提报及执行
制程改善计划
不足
足够
决定管制项目
决定管制标准
决定抽样方法
选用管制图的格式
记入管制界限
绘点、实施
重新检讨管制图
管制图判读
处置措施
OK
OK
NG
控制图的应用控制图的选择
计数值
计量值
n=1
管制图的选择
数据性质？
样本大小
n=？
数据系不良数
或缺点数
CL性质?
n是否相等？
单位大小是
否相关
n=？
管制图
管制图
管制图
管制图
管制图
管制图
管制图
管制图
n≧2
n=2~5
n=3或5
n≧10
不是
是
不是
是
缺点数
不良数

计量值／计数值控制图公式汇总

控制图

CL
UCL
LCL
附　　注
计量值
-R
μ，σ未知

n=2～5最适当
n<10以下
R

-σ
μ，σ未知

10≦n≦25
S

-R

N=3 or 5较佳
R

与之R图相同
X-Rm

X

k：组数
n：样本大小
Rm

计数值
p

P使用小数

P使用%
pn

n=
C

样本大小相同时使用，n=20 ~ 25
U

样本大小不同时使用(为阶梯界限)n=20~25
– R控制图（平均值与极差）
1.公式：
(1) 控制图
CL=
UCL=＋A2
LCL=－A2
(2) R控制图
CL=
UCL=D4
LCL=D3
2.实例：
某工厂制造一批紫铜管，应用-R控制图来控制其内径，尺寸单位为m/m，利用下页数据表之资料，求得其控制界限并绘图。（n=5）
－R控制图用数据表
制品名称：紫铜管 机械号码：XXX
品质特性：内径 操 作 者：XXX
测定单位：m/m 测 定 者：XXX
制造场所：XXX 抽样期限：　自　年　月　日
　至　年　月　日
样组
测定值

R

样组
测定值

R
X1
X2
X3
X4
X5
X1
X2
X3
X4
X5
1
50
50
49
52
51
50.4
3
14
53
48
47
52
51
50.2
6
2
47
53
53
45
50
49.6
8
15
53
48
49
51
52
50.6
5
3
46
45
49
48
49
47.4
4
16
46
50
53
51
53
50.6
7
4
50
48
49
49
52
49.6
4
17
50
52
49
49
49
49.8
3
5
46
48
50
54
50
49.6
8
18
50
49
50
49
51
49.8
2
6
50
49
52
51
54
51.2
5
19
52
49
52
53
50
51.2
4
7
47
49
50
48
52
49.2
5
20
50
47
50
53
52
50.4
6
8
48
50
46
49
51
48.8
5
21
52
49
51
53
50
51.0
4
9
50
50
49
51
53
49.0
4
22
55
54
51
51
50
52.2
5
10
49
51
51
46
48
49.2
5
23
50
54
52
50
49
51.0
5
11
51
50
49
46
50
49.2
5
24
47
51
51
52
52
50.6
5
12
50
50
49
52
51
50.4
3
25
53
51
51
50
51
51.2
3
13
49
49
49
50
55
50.4
6

1,250
120

– R绘图步骤
1.将每样组之与Ｒ算出记入数据表内。
2.求与Ｒ
＝＝＝50.16
＝＝＝4.8
3.查系数A2，D4，D3
A2＝0.58，D4＝2.11，D3＝负值（以0代表）

– R绘图步骤
4.求控制界限。
(1) 控制图
CL＝＝50.16
UCL＝＋A2 ＝50.16＋(0.58) (4.8)＝52.93
LCL＝－A2 ＝50.16－(0.58) (4.8)＝47.39
(2) R控制图：
CL＝＝4.8
UCL＝D4 ＝(0.11) (4.8)＝10.13
LCL＝D3 ＝(0) (4.8)＝0
– R绘图步骤
5.将控制界限绘入控制图
6.点图
7.检讨控制界限

– R控制图

Work shop
–R范例
某产品制成后，经常发现不良品，今利用–R控制图控制其品质特性，每天取样2次，每次样本大小n=5，下表是10天内所收集之数据（由同一作业员操作同一部机器所得之数据），试计算–R控制图之控制界限，并绘成控制图。
组别

R
组别

R
1
177.6
23
11
179.8
9
2
176.6
8
12
176.4
8
3
178.4
22
13
178.4
7
4
176.6
12
14
178.2
4
5
177.0
7
15
180.6
6
6
179.4
8
16
179.6
6
7
178.6
15
17
177.8
10
8
179.6
6
18
178.4
9
9
178.8
7
19
181.6
7
10
178.2
12
20
177.6
10

P控制图(不良率)
1.公式
(1) 公组样本大小n相等时：
CL＝
UCL＝＋3
LCL＝－3
(2) n不等，且相差小于20%时：
CL＝
UCL＝＋3
LCL＝－3
P控制图(不良率)
(3) n不等，且相差大于20%时：
CL＝
UCL＝＋3
LCL＝－3

P控制图(不良率)
2.实例
组别
n
d
p
组别
n
d
p
组别
n
d
p
1
100
3
0.03
11
100
3
0.03
21
100
5
0.05
2
100
4
0.04
12
100
6
0.06
22
100
8
0.08
3
100
3
0.03
13
100
8
0.08
23
100
4
0.04
4
100
8
0.08
14
100
5
0.05
24
100
5
0.05
5
100
5
0.05
15
100
2
0.02
25
100
4
0.04
6
100
5
0.05
16
100
3
0.03
合计
2,500
125

7
100
7
0.07
17
100
6
0.06
平均
100

0.05
8
100
5
0.05
18
100
2
0.02

9
100
5
0.05
19
100
7
0.07

10
100
6
0.06
20
100
5
0.05

某工厂制造外销产品，每2小时抽取100件来检查，将检查所得之不良品数据，列于下表，利用此项数据，绘制不良率(p)控制图，控制其品质。

P控制图绘图步骤
1.求控制界限
CL＝＝＝0.05＝5%
UCL＝＋3=11.54%
LCL＝－3（为负值，视为0）

P控制图绘图步骤
2.点绘控制图

Work shop
P范例
某工厂之生产线，每分钟制造产品200个，今为控制其焊锡不良，采用不良率控制图加以控制，每2小时抽查200个，试根据下列资料计算不良率控制图之中心线及控制界限，并绘制其控制图。
月　日
不良罐数
月　日
不良罐数
10月6
2
10月9日
5

0

7

4

2

2

4
7日
3
11日
2

2

6

2

12

6
12日
4
8日
3

3

3

4

4

2

2
13日
2

计量值控制图常用之系数表
n
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
A2
1.880
1.023
0.729
0.577
0.483
0.419
0.373
0.337
0.308
0.285
0.266
0.249
0.235
0.223
0.212
0.203
0.194
0.187
0.180
A3
2.659
1.954
1.628
1.427
1.287
1.182
1.099
1.032
0.975
0.927
0.886
0.850
0.817
0.789
0.763
0.739
0.718
0.698
0.680
B3
-----
-----
-----
-----
0.303
0.118
0.185
0.239
0.284
0.321
0.354
0.382
0.406
0.428
0.448
0.466
0.482
0.497
0.510
B4
3.267
2.568
2.266
2.089
1.970
1.882
1.815
1.761
1.716
1.679
1.646
1.618
1.594
1.572
1.552
1.534
1.518
1.503
1.490
D3
-----
-----
-----
-----
-----
0.076
0.136
0.184
0.223
0.256
0.283
0.307
0.328
0.347
0.363
0.378
0.391
0.403
0.415
D4
3.267
2.574
2.282
2.114
2.004
1.924
1.864
1.816
1.777
1.744
1.717
1.693
1.672
1.653
1.637
1.622
1.608
1.597
1.585
E2
2.660
1.772
1.457
1.290
1.184
1.109
1.054
1.010
0.975
0.945
0.921
0.899
0.880
0.864
0.849
0.936
0.824
0.813
0.803
常态分配统计量抽样分配常数表
n
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
m3
1.000
1.160
1.090
1.198
1.135
1.214
1.160
1.223
1.176
1.228
1.188
1.232
1.196
1.235
1.203
1.237
1.208
1.239
1.212
d2
1.128
1.693
2.059
2.326
2.534
2.704
2.847
2.970
3.078
3.173
3.258
3.336
3.407
3.472
3.523
3.588
3.640
3.689
3.735
d3
0.853
0.888
0.880
0.864
0.848
0.833
0.820
0.808
0.797
0.787
0.778
0.770
0.763
0.756
0.750
0.744
0.739
0.733
0.729
c2
0.564
0.724
0.798
0.841
0.868
0.888
0.903
0.914
0.923
0.930
0.936
0.941
0.945
0.949
0.952
0.955
0.958
0.960
0.962
c3
0.426
0.378
0.337
0.305
0.281
0.261
0.245
0.232
0.220
0.210
0.202
0.194
0.187
0.181
0.175
0.170
0.165
0.161
0.157
c4
0.798
0.886
0.921
0.940
0.952
0.959
0.965
0.969
0.973
0.975
0.978
0.979
0.981
0.982
0.984
0.985
0.985
0.986
0.987
c5
0.603
0.463
0.389
0.341
0.308
0.282
0.262
0.246
0.232
0.221
0.211
0.202
0.194
0.187
0.181
0.175
0.170
0.166
0.161
控制图的判定方法
l 正常点子之动态之控制图，如图一。
1. 多数的点子，集中在中心线附近，且两边对称。
2. 少数的点子，落在控制界限附近。
3. 点子之分布呈随机状态，无任何规则可寻。
4. 没有点子超出控制界限外(就是有也很少)。
控制图的判定方法
l 不正常点子之动态之控制图
1. 在中心线附近无点子。
此种型态吾人称之为”混合型”，因样本中可能包括两种群体，其中一种偏大，另一种偏小，如图二。
2. 在控制界限附近无点子。
此种型态吾人称之为”层别型”，因为原群体可能已经加以检剔过，如图三。
3. 有点子逸出控制界限之现象。
此种称之为”不稳定型”如图四。
A、控制图的判读法

控制图之不正常型态之鉴别是根据或然率之理论而加以判定的，出现下述之一项者，即为不正常之型态，应调查可能原因。
检定规则1：
3点中有2点在A区或A
区以外者(口诀:3分之2A)

检定规则2：
5点中有4点在B区或B
区以外者。(口诀：5分之４B)检定规则3：
有8点在中心线之两侧，但C区并无点子者。
（口诀：8缺C）
检定规则4：
(1)连续五点继续上升(或下降)－注意以后动态。（如图 a）
(2)连续六点继续上升(或下降)－开始调查原因。(如图b )
(3)连续七点继续上升(或下降)－必有原因，应立即采取措施。(如图c )

检定规则5：点子出现在中心线的单侧较多时，有下列状况者
a. 连续11点中至少有10点
b. 连续14点中至少有12点
c. 连续17点中至少有14点
d. 连续20点中至少有16点
检定规则6：点出现在控制图界限的近旁时
一般以超出2σ控制界限的点为调整基准，出现下列情形时，可判定过程发生异常
a. 连续 3点中有2点以上时
b. 连续 7点中有3点以上时
c. 连续10点中有4点以上时
B、数据分配之连串理论判定法
控制图上诸点，以中心线(CL)为主，划分两部份，(一在上方，一在下方)，若一点或连续数点在控制图中心线之一方，该点或连续数点为一串(run)，加总中心线上方的串数及中心线下方的串数，便可判定此控制图是否呈随机性。
UCL
CL
LCC
例如有一控制图如下：
首先计算此控制图之总串数如下：
在控制中心线上方者：
　　单独１点为一串者……………４串
　　３点构成一串者………………１串　　　　　　计１１点
　　４点构成一串者………………１串

　　　　　　　　　　　　　　　６串
在控制中心线下方者：
　　单独１点为一串者……………２串
　　２点构成一串者………………２串
　　３点构成一串者………………１串　　　　　　计１３点
　　４点构成一串者………………１串

　　　　　　　　　　　　　　　６串
在此控制图之总串数为６＋６＝１２串
由S.Swed和C.Eisenhart所作成的表，r=11，s=13（控制图中心线上方共１１点，下方共１３点，取大者为s，小者为r，令s≧r），得界限值在0.005时为6(表p=0.005)，在0.05时为8(表p=0.05)，因为此控制图总串数12分别大于6或8，故判定此控制图数据之分配具随机性。
表p=0.005 当机率p=0.005时，成串之最低总数表
r
s
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
6
2

7
2
3

8
3
3
3

9
3
3
3
4

10
3
3
4
4
5

11
3
4
4
5
5
5

12
3
4
4
5
5
6
6

13
3
4
5
5
5
6
6
7

14
4
4
5
5
6
6
7
7
7

15
4
4
5
6
6
7
7
7
8
8

16
4
5
5
6
6
7
7
8
8
9
9

17
4
5
5
6
7
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8
8
9
9
10

18
4
5
6
6
7
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8
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9
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11

19
4
5
6
6
7
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9
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10
11
11

20
4
5
6
7
7
8
8
9
9
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10
11
11
12
12
表p=0.05 当机率p=0.05时，成串之最低总数表
r
s
6
7
8
9
10
11
12
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15
16
17
18
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20
6
3

7
4
4

8
4
4
5

9
4
5
5
6

10
5
5
6
6
6

11
5
5
6
6
7
7

12
5
6
6
7
7
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8

13
5
6
6
7
8
8
9
9

14
5
6
7
7
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9
9
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15
6
6
7
8
8
9
9
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10
11

16
6
6
7
8
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10
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17
6
7
7
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12

18
6
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11
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12
13
13

19
6
7
8
8
9
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14
14

20
6
7
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8
9
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11
11
12
12
13
13
14
14
15
C、控制系数 (Cf) 判定法
一般在过程控制(IPQC)时，要判断过程是否在控制状态，可用控制图来显示。而控制状态的程度，如用数字，则可以控制系数Cf来表示。
Cf ＝
其中σ k：组数

K：控制图之组数 n：样本大小

Cf值
判　　　断
0.7 ≦ Cf ≦1.3
在控制状态（Under Control）
Cf > 1.3
不在控制状态（Out of control）
Cf < 0.7
有不同的异质群体混在一起
(建议再用层别分析)

WORK SHOP
请使用控制图的判读法及控制系数（Cf）判定法，来决定前面及P控制图中提到的范例是属于正常或异常？
SPC应用之困难
1. 少量多样之生产型态，不胜控制。
2. 控制计画不实际，无法落实。
3. 使用SPC前未作充分准备。
例如：过程及控制特性之确定，决定量测方法，数据如何收集等。
4. 欠缺统计技术。
5. 统计计算太过繁琐费时。
6. 量测数据之有效数字位数未标准化。
7. 管理阶层不支持。
SPC能解决之问题
1. 经济性：有效的抽样控制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。使过程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2. 预警性：过程的异常趋势可实时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3. 分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4. 善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
5. 改善的评估：过程能力可作为改善前后比较之指针。
过程能力分析
1.Ca↓（准确度，Accuracy）
Ca ＝－Sc /（T/2）
2.CP↑（精密度，Precision）
CP ＝ T/6σ（双边规格）
CP ＝ （Su－）/3σ或 （－SL）/ 3σ（单边规格）
3.Cpk↑（过程能力，Process Capability Index）
Cpk ＝（1－│Ca│）Cp；（Su－）/ 3σ or（－SL）/ 3σ(取小的)
过程能力分析
4.不良率P↓（综合评价）
(1) ZU ＝ 3Cp（1＋Ca）超出下限PU%
ZL ＝ 3Cp（1－Ca）超出上限PL%
P% ＝ PU％＋PL%总不良率
(2)ZU＝（SU－）/σ，ZL＝（SL－）/σ
5.定义
(1) ：过程平均值 (3) T：公差
(2) σ：过程标准差 (4)Sc：规格中心
例：某产品的电性规格是560±10 m/m，经检验一批后求出±3σ为561±9 m/m。

求：(1) Ca
(2) Cp
(3) Cpk
(4) P%
过程能力等级判断及处置建议－Ca
等级
Ca过程准确度
Capability of accuracy
处置建议
A
│Ca│≦12.5%（1/8）
作业员遵守作业标准操作，并达到规格之要求须继续维持。
B
12.5%＜│Ca│≦25%（1/4）
有必要尽可能将其改进为Ａ级。
C
25%＜│Ca│≦50%（1/2）
作业员可能看错规格，不按作业标准操作或检讨规格及作业标准。
D
50%＜│Ca│
应采取紧急措施，全面检讨所有可能影响之因素，必要时停止生产。
过程能力等级判断及处置建议－Cp
等级
Cp过程精密度
Capability of precision
处置建议
A
1.33≦Cp (T=8σ)
此一过程甚为稳定，可以将规格许容差缩小或胜任更精密之工作。
B
1.00≦Cp＜1.33 (T=6σ)
有发生不良品之危险，必须加以注意，并设法维持不要使其变坏及迅速追查原因。
C
0.83≦Cp＜1.00 (T=5σ)
检讨规格及作业标准，可能本过程不能胜任如此精密之工作。
D
Cp＜0.83
应采取紧急措施，全面检讨所有可能影响之因素，必要时应停止生产。
过程能力等级判断及处置建议－Cpk
等级
Cpk过程能力指数
Process Capability Index
处置建议
A
1.33≦Cpk
过程能力足够
B
1.0≦Cpk＜1.33
过程能力尚可，应再努力。
C
Cpk＜1.0
过程应加以改善。
过程能力等级判断及处置建议－P%
等级
P%（综合评价）
处置建议
A
P≦0.44%
稳定
B
0.44%＜P≦1.22%
同Ca及Cp
C
1.22%＜P≦6.68%
同Ca及Cp
D
6.68%＜P
同Ca及Cp
过程能力分析之用途
1.提供资料给设计部门，使其能尽量利用目前之过程能力，以设计新产品。
2.决定一项新设备或翻修之设备能否满足要求。
3.利用机械之能力安排适当工作，使其得到最佳之应用。
4.选择适当之作业员、材料与工作方法。
5.过程能力较公差为窄时，用于建立经济控制界限。
6.过程能力较公差为宽时，可设定一适当的中心值，以获得最经济之生产。
7.用于建立机器之调整界限。
8.是一项最具价值之技术情报资料。
过程能力分析之应用
1.对设计单位提供基本资料。
2.分派工作到机器上。
3.用来验收全新或翻新调整过的设备。
4.选用合格的作业员。
5.设定生产线的机器。
6.根据规格公差设定设备的控制界限。
7.当过程能力超越公差时，决定最经济的作业水准。
8.找出最好的作业方法。
利用控制图控制过程之程序
1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。
2.制订操作标准。
3.实施标准的教育与训练。
4.进行过程能力解析，确定控制界限。
5.制订「品质控制方案」，包括抽样间隔、样本大小及控制界限。
6.制订控制图的研判、界限的确定与修订等程序。
7.绘制过程控制用控制图。
利用控制图控制过程之程序
8.判定过程是否在控制状态（正常）。
9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。
10.必要时修改操作标准（甚至于规格或公差）。
过程能力评价之时期
分定期与不定期两种：
1.定期评价：每周、每月、每季。
2.不定期评价：
由技术单位规定，当有下列变动时，须实施之：
(1)买入新设备时。
(2)机器设备修理完成时。
(3)工作方法变更时。
(4)其它过程条件（因素）变更时。
过程能力评价之时期
(5)某种过程发生不良时，对前道过程做系列之评价。
(6)客户订单有特别要求时。
(7)企划开发某一特殊新产品时。
掌握过程控制之主要因素
1.人员方面
(1)人人有足够之品质意识。
泝了解品质之重要性。
沴了解自己工作之品质重要性。
沊有责任意识，愿意将品质做好，进行自我检查等工作。（对品质负责之意识；我做之工作，由我保证）。
(2)人人有品管之能力（指作业者）。
泝给予完整之检验说明。
掌握过程控制之主要因素
沴给予适当之仪器、设备、工具。
沊施予检验训练：测定值读取方法、测定器正确使用法...。
沝给予清楚之品质判断基准。
沀新进人员训练应重视。
(3)提高「检查精度」
泝检查治具化、物理化（感官检查）、（限度样本）。
沴自动检查之采用。
沊防呆措施（fool proof）之采用。
掌握过程控制之主要因素
沝多能工训练（人员请假时，不良增加之防止）。
沀品管人员要有充份之训练。
(4)提高人员能力或技能
泝教育、训练、再教育。
沴激发问题意识，改善意识。
沊不断地改善使工作更好作，而不会错，检查精度愈高。
掌握过程控制之主要因素
2.材料方面：
(1)要有优良之协力厂商。
泝选择品质意识高，有信用，有完整品控制度之厂商承制。
沴有适当之厂商奖励办法（激励、考核）。
沊适价政策。
沝整合协力厂商，使依存度提高。

掌握过程控制之主要因素
(2)交货品质之确保
泝要求新材料、部品认定办法。
沴要有清楚、明确之品质要求。
沊有采购契约时，要有「品质要求」条款。如构造、尺寸、试验项目、方法、规格、不合格处理、品保证期间处理、包装方法、运送方法...。
沀厂商应自我品质保证，交货时应缴附「检查成绩表」。
泞进料时作检查或稽核。
泀定时、不定时进行信赖性监查。
洰适切之厂商辅导办法（培育）。
掌握过程控制之主要因素
(3)交货后品质之确保
泝良好之储运管理。
‧先进先出 ‧整理整顿 ‧ABC分类管理。
沴作业者自我检查，品质再确保。
掌握过程控制之主要因素
3.机具设备方法
(1)适当的设备（机械、治工具、计测器）
泝精度要足够。
沴性能要稳定。
(2)良好之保养──使性能稳定
泝要有完善之设备管理规定，订定年度保养计划，有计划之保养。
‧日常保养：作业者负责（日常检查、保养记录表）。
‧定期保养：周保养、月保养、季保养、年保养等（定期检查报告书）。
掌握过程控制之主要因素
‧保养基准、作业标准。
‧备品管理。
‧异常处理。
沴保养人员要有足够之教育训练以提升保养技能（高度自动化、无人化保全更为重要）。
沊设备之精度管理－保养、过程资料应活用。
掌握过程控制之主要因素
(3)正确之操作
泝有完整之操作说明。
沴操作员之训练。
(4)设备之改善
泝保全人员、技术人员改善。
沴项目改善。
沊作业者改善（QCC）。
沝不断检讨改善，使设备更精良，不使有第二次之类似故障（再发防止）。
掌握过程控制之主要因素
4.工作方法方面
(1)具备完整之作业标准书（指导书）
泝和现实作业完全相符。
沴每月一回，全员确认是否需要修订（适时修订）。
沊鼓励找出更佳方法（问题、品质、改善意识），使成为目前所知最佳合理的方法。
掌握过程控制之主要因素
(2)作业员充份了解作业标准书之内容
泝要彻底地指导。
沴使完全了解且熟记在心里，能够自己书写、修订是最理想的。
沊激励、考试、询问。
(3)严格遵守作业标准书的内容
泝要让作业者知道遵守作业标准书之重要性。
沴主管要有决心，严格地指导。
沊干部应做检核与确认之工作。
(4)工程层别与职能分类
6σ概念
1. 何谓六个σ过程?
◎ 过程精密度(Cp)=2.0
◎ 过程能力指数(Cpk)≧1.5。
2. 以六个σ订为品质缺点的基准理由。
◎ 在无过程变差情况下(Cp=Cpk=2)，产生之缺点率仅为0.002ppm。
◎ 在过程无法消除变差情况下，Cp=2，Cpk=1.5，缺点率为3.4ppm。
常态分布

±kσ
百分比（%）
百万分缺点数
±1σ
68.26
317400
±2σ
95.45
45500
±3σ
99.73
2700
±4σ
99.9937
63
±5σ
99.999943
0.057
±6σ
99.9999998
0.002

±kσ
百分比（%）
百万分缺点数
±1σ
30.23
697700
±2σ
69.13
308700
±3σ
93.32
66810
±4σ
99.3