SIX SIGMA六标准差4doc55.docx

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主講人: 林秀雄 教授
A.PLUS
甲上資訊電腦顧問有限公司
A.PLUS COMPUTER CONSULTING CORP.
SIX SIGMA六標準差
重視SPC落實運作SIX SIGMA
【專用教材】
A.PLUS

重視SPC 落實運作SIX SIGMA
─ SPC統計製程管制技術與SIX SIGMA六標準差方法 培訓方案 ─
目 錄
一、 傳統品質理論與假設基礎說明 4-1
二、 SIX SIGMA – PPM製程簡介與概念說明 4-6
三、 林氏品質綜合模式指標 4-9
四、 規格公差與品質要求 4-10
五、 計算CP CPK 4-11
六、 品質設計與研發技術管理 4-17
七、 品質指標與品質看得見 4-21
八、 計算合理規格 4-25
九、 查SIX SIXMA常態曲線下之面積 4-28
十、 建置SIX SIGMA品質方法與PPM管理技術 4-34
十一、 製程導入Cpk管制專案目標 4-40
十二、 SIX SIGMA MAIC SK技術品質改善作業管理辦法 4-45
十三、 MAIC SK技術品質改善獎勵辦法 4-52
十四、 SIX SIGMA主要參考書目錄 4-55

研發‧設計‧工程‧技術‧製造‧品質知識工作者生產力提升方法深度研究
SIX SIGMA品質經營方法論
─ 核心價值競爭策略與流程品質整合技巧 ─
主講人：甲上資訊電腦顧問股份有限公司 產品設計與研究開發資深顧問 林秀雄 教授
林教授目前專心從事SIX SIGMA「產品設計與研究開發」工作，並擔任專業「品質規劃、品質管制、品質工程技術、品質管理電腦化作業、制訂各項SPC & SIX SIGMA管理制度與品質專案改善」顧問
經　歷：（1）台塑企業服務十餘年，曾任生產處長、管理處長、廠長、輔仁大學教授，於1983年4月榮任「南亞塑膠工業股份有限公司」董事
（2）1972年應「香港生產力促進中心」之聘，講授「品質管制」，1995年後每年定期到「香港、新加坡、東南亞、中國大陸上海、北京、廣州、東莞、深圳地區」指導，並擔任「品質規劃」、「品質工程技術」顧問工作，指導「設計FMEA、製程FMEA制度」、「田口式品質工程」與「品質管理電腦化作業」導入與品質制度設計工作
著　作：(一)「產品設計」 「品質工程」與「設計驗證」著作
1. 不良模式與效應分析
2. 品質工程技術
3. 田口方法與低成本品質工程
4. 田口方法與品質工程
5. SIX SIGMA PPM方法論
6. 同步工程技術方法論
(二)「品質管理」與「品質技術」著作

1. 品質管理
2. 品質管制
3. 品管圈計劃與實施法
4. 工廠管理
5. 事業經營與成功策略
6. 企業經營策略
7. 策略管理
8. 零缺點品質管理
9. 品質資訊管理
10. 超越品質競爭優勢
11. TQM品質持續改善
12. SPC & SIX SIGMA電腦化技術
榮　譽：﹝1﹞1969年8月榮獲「中華民國品質管制學會」頒發「品質管制個人獎」
﹝2﹞1969年12月榮獲「嘉新文化基金會」頒發「優良著作獎」
﹝3﹞1970年9月榮任「中華民國品質管制學會」第七屆理事
﹝4﹞1972年11月榮獲「國際青年商會」頒發「十大傑出青年獎」
﹝5﹞1978年5月榮獲「青年創業協會」頒發第一屆「創業楷模獎」
﹝6﹞1996年5月榮獲「上海市質量管理協會」頒發「榮譽證書」
﹝7﹞1997年4月榮任「上海市質量管理協會」第四屆特邀理事
傳統品質理論與假設基礎說明

品質一詞已不是早期「品質管制」「品質」二字的原始﹑狹義的含義﹐而是經過多年來的蛻變成為今日「品質經營」廣義﹑丰富﹑嚴謹的定義。
由于企業「品質」的競爭﹐已有不少企業大力倡導用６σ品質新理念﹐「６σ--PPM」一詞真確指陳「品質」這個課題在現代企業經營的重要性﹐更表明品質競爭中所謂的「品質要求」與「品質優勢」。
國內﹑外卓越一流企業的品質﹐目前都在研究﹑推廣６σ—PPM品質之理論﹑方法﹑工具﹑制度與實施及推動方案。自１９８８年以來﹐歷屆美國國家品質獎得獎的企業﹐例如MOTOROLA﹑ＩＢＭ﹑旭電公司莫不全力在企業內大力推動６σ—PPM品質方案﹐由此顯示６σ—PPM日益受到業界之重視。
３σ的「管制圖」理論與「假設基礎」
在1924年﹐ SHEWHART博士提出第一張「管制圖」以來﹐「管制圖」在統計品管實務中﹐一直扮演非常重要的角色。學過初級品管的人﹐都知道如表一所示簡易的管制圖概念。在「常態分配」的中心值(μ)﹐加減３倍的標准差(σ)﹐超出此μ±3σ的機率約為０.27﹪﹐品管人員常據此機率標准來判斷「管制圖」是否正常﹐品質是否穩定的參考基准。
以μ±3σ為中心的管制界限﹐適用于1930〜1960年代﹐甚至于1970年代﹐由于工業界的「品質要求」﹐并不怎么嚴格﹐廠商的品質競爭也不是很劇烈。但到了1980及1990年代﹐著名﹑卓越企業的「經營策略」中﹐常把品質策略「定位」為最重要的一項﹐在「品質經營」的理念中﹐尤其以「品質」為中心的「企業經營﹑體制」﹐特別強調﹑重視「品質策略﹑品質要求﹑品質方針﹑品質制度」。「品質策略﹑品質定位品﹑品質要求﹑品質制度」以成為今后企業經營﹑運作的重要體制。

表四 μ±６σ與組合零件數目的品質可靠度

「品質特性」中 6σ 品質水准產品
組合零件之數目 品質可靠度之計算
1 99.999999800﹪
9 99.999998200﹪
10 99.999998000﹪
25 99.999995000﹪
50 99.999999000﹪
75 99.999998500﹪
100 99.999998000﹪
250 99.999995000﹪
500 99.999990000﹪
750 99.999985000﹪
1000 99.999980000﹪
2000 99.999960001﹪

我們再次探討一般「電子系統」的實例﹐假設在某電子系統中含有二十片印刷電路板﹐每片電路板中含有５00個焊接點﹐亦即整個系統中共有１００００個焊接點。假設其中99﹪的焊接點是良品﹐那么我們仍可以找出１００個有缺陷的焊接點﹐這種結果對最后的使用者來說會產生多少問題﹖尤其是會危及消費者的使用權力。換言之﹐如果99.999999800﹪的焊接點是正常的﹐那么每一百萬個焊接點中雖只有３或４個焊接點有問題﹐但如果此一產品若非危及安全之顧慮時或許尚可接收﹐反之若其對安全考慮﹐則對此有缺陷之３或４個焊接點﹐可能非斤斤計較不可。盡管99.999999﹪與99﹪之間的差異僅只是几個９而已﹐然而其間的差距意義卻不可等閑視之。因為每增加一個９都代表品質提升了十倍。表五即針對品質水准每增加一個９會對我們所要求的品質產生的變化情形﹐籍以說明高低不同的品質可靠度與各種品質水准可靠度的比較﹐以PPM(Parts Per Million)表示之。
高科技產品 品質的特質與挑戰

(一) 「傳統工業產品」品質可靠度的要求
1924年W. A. Shewhart博士所建立的「品質管製圖μ±3σ管製理論」，其要求的品質可靠度
μ±3σ=99.7300029%
μ±3σ品質不可靠度：
1-99.7300029%=0.2699971%

(二) 「高科技產品」品質可靠度的要求
SIX SIGMA 的品質理論μ±6σ所要求的品質可靠度99.999999800%
SIX SIGMA品質不可靠度

實例演練
假設 n = 3 X1 = 3
X2 = 4
X3 = 5

假設 X1 = 3-2 =1 (X1、X2、X3各量測值，分別減去2)
X2 = 4-2 =2
X3 = 5-2 =3

令 X1′= 1
X2′= 2
X3′= 3

結論：
量測值Xi±常數，所計算出來之σa值不變

思考與啟示：
規格中心值±常數，其σa值不變

規格、公差與品質要求

品質工作人員，經常會這么想，如果把品管工作做好，第一步應從何處著手?有人說品管要從「教育」開始；有人說要從高階主管的「觀念溝通、啟發」開始，這些說法，都有其道理，只不過略嫌籠統：比較實際且具體的說法「品質管製」應從公司「高階主管」當中具有「決策權」的人士中，研商「品質策略」開始，要從「品質設計」之前階段工作開始；要從「規格、公差」的研究、設計開始；也「務必要求」協力廠商提供最高品質的原、物料；換言之，必須要求「協力廠商」特別注意其「品質特性」的「規格、公差」，要求「協力廠商」規劃、實施「6σ的品質與水準」與「6σ的品質要求」。

設計產品時，除考慮產品的用途外，還須顧及經濟製造的要求。因此擬定產品的「規格」通常要充份的考慮「允差」問題。

「規格」是與產品個別的檢驗結果直接比較，產品個別的「品質特性」與「規格」比較以前，我們須先使生產程序在「統計的管製狀態」中；因此「規格」必須根據「產品的功能」或「顧客需求」所選定，且用以判定其一特定之可接受性的工程需求。「規格」可能或可能不與製程所表現的能力一致；如果不一致, 超出規格的零件必然發生。因此品管人員必須特別重視下列五項有關「規格」的專有名詞。
(1) 規格要求：工程部發行之詳細「產品要求」及製造工程部所發行之「製造要求」。
(2) 雙邊規格：為一尺雨注明其「上限」及「下限」要求者。
(3) 單邊規格：僅規定「一項」最大值或最小值者。
(4) 工程規格：此項文件通常和工程圖面一並發布，用以作為協力廠生產或測試其產品時的必要資料。「工程規格」中務必要注明其「試驗方法」及試驗結果的「判定基準」。
(5) 工程材料規格：系指有關說明一項產品材料之文件，並定義有關說明一項產品材料之文件，並定義有關「控製功能、耐用性、性能、物理性質及機械性質」等之各項「技術要求」。

製程潛力Cp與製程能力Cpk之說明與計算

根據「統計學」的觀點，測度「群體平均數」之公式

此處表示「群體」之平均數，表示「總和」，X表示個別之測定值，N表示「群體」之數量。

為進一步研討「品質」之意義, 我們要用一種「產生率」或「缺點率」的方式來說明，在品管界習慣上常用「能力比」要比直接用語言文字來表達，方便又簡單，這種「比率」或是 “指數”會分辨出「分配」寬度對規格寬的差異，並將比較后的結果以「數值」的型態告訴我們。這種以「數值」表達的方式。好處就是不需要單位; 亦即。沒有測度單位這使我們能夠直接將某一產品先天品質上的特性與另一產品做一比較，縱使這種特性可能 “不堪一擊”。我們也可以將這種比率某些「標準值」相互比較。使得我們得以決定如何接近我們執行目標。
製程準確度 Ca (Capability of accuracy)
各工程的「規格中心值」設定的目的，是希望各工程製造出來的各個產品的「實績值」，能以規格中心為中心。呈左右對稱的常態分配而製造時，也應以「規格中心值」為目標。若從生產過程中所獲得的資料其實績平均值 ()與規格中心值()之間偏差的程度，稱為製造準確度Ca，令我們可用下面的方法將「準確度」用數字表示出來，以利于評價偏差的程度

T=Su-SL=規格上限 - 規格下限(或公差)
由上式可知當與之差愈小時，Ca值也愈小，也就是品質愈接近規格要求的水準Ca值是負時表示實績值偏低，Ca值是正時是偏高，現再將不同的Ca值分為等級做為評定標準。

等 級
Ca 值
A
│Ca│≦12.5%
B
12.5%<│Ca│≦25%
C
25%<│Ca│≦50%
D
50%<│Ca│

│USL - LSL│
Cp=
6σ
此處USL與LSL分別代表工程規格的上限衣下限。應知此一公式會受到雙邊規格的限制:亦即，上下限都已經被指定了。設若某一邊規格附加了某些特性，則能力指數或許應改為：

USL - μ│

Cp=
3σ
或
USL - LSL│
Cp=
6
Cp製造潛力 (Cp　Process potential)

Cp(製程潛力)是一項有關製程之指數，為容差範圍對六個σ離勢之比率Cp值計算，應于製程已達于統計學之管制中狀態時為之。

Pp初期製程潛力(Pp Preliminary process potential　)
Pp初期製程潛力，為一項類似于Cp之指數；但本項指數之計算，是以新製程之祿期短程性研究所得之數據為基礎，取得之製程數據，至少應包括該製程初期評估時之二十組數據，但計算時，應于取得理論差或是“規格σ”可定義為：
σspoc=(USL-LSL)/6
除此之外選有另一種指數Cpk。此一數值Cpk告訴我們以分配克度的觀點μ值距離規格中心的值多遠。其次，根據「統計學」，可以描繪出Cpk值志規格的關系為：
　規格上限－X 規格上限－X
Cpk=　　　　　　　　　　或　 (取其較小值)
3σ 3σ
Cpk製程能力Cpk4 Process capability
Cpk製程能力是一項有關製程之指數，計算時須同時兼顧製程數之離勢接近于規格界限之程度。Cpk值之計算。應在該製程已達于統計學之管制狀態時為之。換言之所謂「製程能力」是該產品得以大量複製。完全一樣且無浪費。且製成之產品能夠滿足所有客戶對「物理」與「功能」上的需求(品質、可靠性、性能、及時供貨．以及價格)，同時也滿足企業目標的能力。
將這段話翻譯成「統計學」上的說法。就「設計工程」的前提來看，應如下文所示：
所謂製程能力，是指能夠[認明]及[界定]產品及製程中可能存在的各項不當因素，足以導致產品的品質、可靠性一能等不利影響，因而產生：
(1) 製成產品物理性質的「集中性」(μ)及「變異性」(σ2)出現重大隨機變化。
(2) 製成產品中「眾多輕微特性」出現大誤差，及「少數重要特性」出現小誤差
(3) 有關產品程的計量出現不正確及有關製加工及裝配之各項指數出現不準確，例如製程、時間、產量等。

PPK初期製造能力(PPK Preliminary process capability)

PPK初期製造能力．為一項類似于CPK之指數；但本項指之計算、是以新製程之初期短程性研究所行之數據為基礎。取得之製程數據，至少應包括該製程初期評估時之二十組數據。但計算時，應于取得之數足以示製程憶臻于穩定狀態時實施。
盡管此一定義幾乎包括了產品「製造能力」的全部重要因素，恐怕仍不禁要懷疑這些目標要如何達成。的確．這不是一件簡單的工作而且，其結果是，必須藉由通盤的「策略」來加以指導。這個策略包括「六個基本步驟」，簡介如下：
第一步：通過行銷、工業設計、研究發展工程等等功能與活動來找出各項「重要特性」
第二步：根據第一步找出「影響產品」的「各項重要特性」
第三步：藉第二步找出「影響」重要特性的各項製程特性
第四步：根據第二及第三步確立產品與產程的最大寬容度
第五步：決定第二及第三步中的真正製能力項目
第六步：確使CP ≧2 ; Cpk ≧L5

μ±3σs-6.0σ並要求σs=σa

說明：
σs(讀σsub s , 規格標準差 , s→spec )
σa(讀σsub a , 規格標準差 , s→actual )

n 常用之σs計有下列各種不同的「規格標準率」：

在假設(要求) 的條件下，在「6σ-PPM」上的管製圖所描繪(或呈現)的點，幾乎不可能超出管製界限(超出6σs-6.0σ的管製界限的機率「理論值」為2/10億，「經驗值」(或動態值)為3.4PPM)。

但實際的生產、製造過程中，, 經常, 甚至σa大于σs很多，在「6σ-PPM管製圖」上就有可能超出管製界限。

(一) 在「傳統管製圖」，其計算公式如下

μ±3σ，並要求σa=σs

在「傳統管製圖」中，3σa管製圖上的「判識法」，其「分析重點」為查閱在「3σa管製圖」中，有無超出管製界限(超出傳統管製界限之機率為2.7/1,000及3σa管製界限內「連串」的分析(各種點所出現的機率分析)，但在長期實際工作上的體驗，「假如」製造狀況穩定，即使在「傳統3σa的管製圖」上，超出界限的機率也非常少；「假如」製程狀況不穩定，則有可能超出界限。

製程標準差 σa 實例計算:

Xi=測定值 X=X1+X2+X3/3
假設n=3 X1=1 X=1+2+3/3
X2=2 X=6/3
X3=3 X=2

σa = Σ(Xi-X )2/n-1 = (1-2)2+(2-2)2+(3-2)2/3-1

= (-1)2+(0)2+12/2 = 1+0+1/2 = 2/2

=1

SIX SIGMA零缺點品質要求:
σs=σa=SIX SIGMA零缺點品質=零 PPM

假設 成品不良率=2/100
PPM :Part Per Million = X/1,000,000 = X PPM
2/100=20/1,000=200/10,000=2,000/100,000=20,000/1,000,000=20,000 PPM
思考與啟示:品質設計與研發技術管理

(一) 如何計算「規格上限」?

(二) 如何計算「規格下限」?

(三) 如何驗算「規格上限」、「規格下限」是否合理?

計算 X :

n=5 X1=1 X=X1+X2+……+X5 /5

X2=2 X=1+2+3+4+5 /5

X3=3 X=15/5

X4=4 X=3

X5=5

計算σa:

σa= Σ(Xi－X )2 /n－1

σa= (1－3)2+(2－3)2+(3－3)2+(4－3)2+(5－3)2 /5－1

σa= (-2)2+(-1)2+02+12+22 /4

σa= 4+1+0+1+4 /4

σa= 10/4

σa= 5/2 ≒ 1.58

6σa= 9.48
12σa=18.96

Cpk
=
min(
規格上限－ X
)
OR
(
X－規格下限
)
3σa
3σa

計算「規格上限」

Cpk = 規格上限－X /3σa
1.50 =規格上限－3/3×1.58
1.50/1 = 規格上限－3 /4.74

規格上限－3=1.50×4.74
規格上限=3+7.11
規格上限=10.11

計算「規格下限」

Cpk =X－規格下限/3σa
1.50/1 =3－規格下限/3×1.58
1.50/1 =3－規格下限/4.74
3－規格下限=1.50×4.74
3－1.50×4.74=規格下限
3－7.11=規格下限

-4.11=規格下限

(三) 如何驗算「規格上限」、「規格下限」是否合理?

假設 USL=10 SL=5 LSL=0
(3-1) σS→6σ =σa =零缺點品質
σS =0.83
σa =1.58
== PPM=345,053 ?

思考問題:

X1=1; X2=2; X3=3; X4=4; X5=5 量測值全數都在USL=10、LSL=0之間，為何PPM=345,053 ?

(3-2) 驗算「規格上限」是否合理?

Cpk = 規格上限－X /3σa
Cpk = 10.11－3/3×1.58 = 7.11/4.74
≒1.51
(3-3) 驗算「規格上限」是否合理?

Cpk =X－規格下限/3σa
Cpk = 3－(-4.11)/3×1.58
= 3+4.11/4.74
= 7.11/4.74
Cpk =1.51

品質指標、品質數量化與品質看得見

六個品質數據實例之說明與計算

茲將下列「品質數據」，依據下列條件與品質要求，整理如下

例X1=2.01
例X1=2.01
例X1=2.01
X2=1.96
X2=1.98
X2=2.00
X3=1.99
X3=1.99
X3=1.99
X4=2.00
X4=2.00
X4=2.00
X5=2.01
X5=2.01
X5=2.01

例X1=1.99
例X1=1.99
例X1=1.99
X2=2.00
X2=2.00
X2=2.00
X3=1.99
X3=1.99
X3=2.00
X4=2.00
X4=2.00
X4=2.00
X5=2.01
X5=2.00
X5=2.00

CP、Cpk之計算與其次數分布圖

N=2,000 Max=2.02
n=5 Min=1.98

零缺點品質管理

計 算

計 算

如何計算出合理規格

n 由品管SIX SIGMA理念中我們得知當σa =σs時，PPM = 3.4 趨近於零缺點，因此由已知之中心值 ± 6 σa來訂定規格上限、下限。
n 例如：DATA1其中心值(Xbar)=314.960， σa=0.069，計算其規格上限、規格下限？
Xbar + 6σa=315.374….規格上限
Xbar - 6σa=314.546…..規格下限
n 計算其Cpk、PPM？
Cpk=2.04、PPM=3

查SIX SIGMA常態曲線下之面積

±σ
Cp
PPM(靜態理論)
3.00
1.00
2699.796
(0.001349898×2=0.002699796)
6.00
2.00
0.002 =
2

10億

0.002PPM = 0.000 000 002 =
2

10億
1-0.002PPM = 1-
2
= 0.999999998 = 99.9999998%
10億
0.999999998(單邊)
0.999999998×2(雙邊) = 0.002699796 = 0.002699796≒2700PPM

查SIX SIGMA常態曲線下之面積

±σ
Cp
PPM(動態理論)
3.00
0.50
66810
6.00
1.50
3.4

Ζ
α
1.50
0.066807201≒66810PPM
4.50
0.000003398≒3.4PPM

附件(二) SIX SIGMAÓ．CPK ．PPM國際抽樣表
500．250．100．50PPM零允收數
AQQL抽樣計劃表

500ppm
250ppm
100ppm
50ppm
LOT SIZE
n
c
Pt%
n
c
Pt%
n
c

Pt%
n
c
Pt%
200
201-300
301-400
401-500
501-600
601-800
801-1000
1001-2000
2001-3000
3001-4000
4001-5000
5001-7000
7001-10,000
10,001-20,000
20,001-50,000
50,001-100,000
All
213
259
298
330
383
424
638
591
622
641
666
685
710
725
730
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
--
1.08
.89
.77
.70
.60
.54
.43
.39
.37
.36
.35
.34
.20
.32
.32
All
249
315
373
426
518
595
848
987
1076
1137
1216
1283
1371
1430
1450
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
--
.92
.73
.62
.54
.44
.39
327
.23
.21
.20
.19
.18
.17
.16
.16
All
277
361
440
516
657
787
1295
1652
1916
2120
2412
2690
3107
3426
3548
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
--
.83
.64
.52
.45
.35
.29
.18
.14
.12
.108
.095
.086
.74
.067
.065
All
288
370
468
555
722
880
1572
2131
2591
2977
3587
4239
5379
6414
6854
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
--
.80
.61
.49
.41
.32
.26
.15
.108
.089
.077
.064
.054
.043
.036
.034

附件（三） SIX SIGMAÓ．CPK ．PPM對照表
規格界限寬度
±　σ
CPK
不良率PPM

規格界限寬度
±　σ
CPK
不良率PPM
100
1.17
1.33
1.50
1.67
1.83
2.00
2.17
2.33
250
5.67
2.83
3.00
3.17
3.33
3.50
3.67
3.83
-0.17
-0.11
-0.06
0.00
0.06
0.11
0.17
0.22
28
0.33
0.39
0.44
0.50
.056
0.61
0.67
.072
0.78
697672.1
634376.0
568500.5
501349.9
434573.9
369882.0
3.8770.2
252604.7
202401.0
158686.9
121681.2
91224.0
66810.6
47788.6
33379.7
22750.4
15129.0
9816.3

4.00
4.17
4.33
4.50
4.67
4.83
5.00
5.17
5.33
5.50
5.67
5.83
6.00
0.83
0.89
0.94
1.00
1.06
1.11
1.17
1.22
1.28
1.33
1.39
1.44
1.50
62.9.7
3830.0
2303.5
1349.9
770.9
429.1
232.6
122.9
6302
31.7
15.5
7.3
304

附件（四） SIX SIGMAÓ．CPK ．PPM對照表
規格界限寬度
±　σ
CPK
不良率PPM

規格界限寬度
±　σ
CPK
不良率PPM
0.00
0.17
0.33
0.50
0.67
0.83
1.00
1.17
1.33
1.50
1.67
1.83
2.00
2.17
2.33
2.50
2.67
2.83
3.00
3.17
0.00
0.06
0.11
0.17
0.22
0.28
0.33
0.39
0.44
0.50
0.56
0.61
0.67
0.72
0.78
0.83
0.89
0.94
1.00
1.06
1000000.000
867632.235
738882.680
617075.077
504985.075
404656.762
317310.508
243345.009
182422.439
133614.403
95580.705
66753.015
45500.264
30260.280
19630.658
12419.330
7660.761
4606.532
2699.796
1541.970

3.33
3.50
3.66
3.83
4.00
4.16
4.33
4.50
4.66
4.83
500
5.16
5.33
5.50
5.66
5.83
6.00
1.11
1.17
1.22
1.28
1.33
1.39
1.44
1.50
1.55
1.61
1.67
1.72
1.78
1.83
1.89
1.94
2.00
868.460
471.110
248.954
128.143
64.241
31.363
14.911
6.903
3.111
1.365
0.583
0.243
0.098
0.039
0.015
0.006
0.002

建置 SIX SIGMA品質方法與PPM管理技術
─ Cpk製程能力品質指標方法取代AQL允收水準制度 ─

觀念啟發與深度思考
─ 為何中心廠商要求協力廠商採用SIX SIGMA、Cpk製程能力品質指標方法取代AQL允收水準制度 ─
說明：
1.在「MIL-STD-105E計數值檢驗抽樣程序及抽樣表」中，要求最嚴的允收品質水準為AQL = 0.010 %，n = 1250，Ac = 0，Re = 1，
AQL = 0.010 / 100 = 100 / 1,000,000 = 100 PPM
國際上第一流品質水準的科技產品，通常要求在「50 PPM」以下，顯然MIL-STD-105E抽樣辦法，不適用於運用在高科技產品，AQL值沒有100PPM以下的允收水準值，且「樣本數n = 1250要求太大」。
2.在10多年前，「品質要求、重視品質」的概念，沒有像今日這麼明顯的受到「消費者」或「客戶」的重視，目前企業的競爭就是「品質」與「速度」的競爭。
3.具備SIX SIGMA研發設計、工程技術專業版軟體執行「Cpk製程能力指標方法與PPM管理技術」，就顯得相當簡單容易之事。
主旨：
補充說明「讓Acer的協力廠商」深切理解規格中心值±0.15㎜，
CPK≧1.33在「設計品質」、「製造品質」上是合理的要求。

SIX SIGMA 觀念啟發與深度思考：
─為何Acer公司要求協力廠商採用「SIX SIGMA CPK」製程能力品質指標方法取代「AQL允收水準制度」─
補充要點說明：
(一) Acer公司是世界上非常傑出一流的著名科技廠家，不論是「企業形象、經營績效」都是該「行業，該領域」的第一名傑出、著名企業。為繼續保持此種榮譽，此種優秀、傑出的企業形象與經營績效，在「好、還要更好」的「企業理念」要求下：Acer本身「研發設計」單位即「可攜式電腦事業群工業設計處」要非常重視SIX SIGMA的「設計品質要求」；即「設計品質」務必要求達成CP≧2.0 CPK≧1.50；而Acer的「協力廠商」亦必須「同步要求」其「製造品質」亦須達成CP≧2.0
CPK≧1.50。

(二) 計算CP CPK「樣本數n通常要求n≧35」；在「研發設計」階段，要求n≧35非常困難。因之，在計算「初期製程能力」或關鍵、重要零組件「PP PPK」時；「樣本數n≧2」即可；此項n≧2的特點就是「高科技工業」及「協力廠商」會一致採用「SIX SIGMA CPK製程能力品質指標方法」取代「AQL允收水準制度」的最大原因；在「AQL允收水準制度」中；不管AQL設定在AQL=0.10%=1000PPM n=125；或AQL=0.065%=650%PPM；n=200；或AQL=0.040%=400PPM n=315；或AQL=0.25%=250PPM n=500；或AQL=0.150%=150PPM n=800或AQL=0.010%=100PPM n=1250「結論」就是「樣本數n」要求太大；在「實務工作」上相當不可能用如此大的「樣本數」來「判定製造廠商的品質水準」。

(三) 在「MIL-STD-105E計數檢驗抽樣程序及抽樣表」中，「傳統產業」所要求的品質並不怎麼嚴格；通常AQL=0.65%=6500PPM；或AQL=1.0%=10,000PPM；買賣雙方即可接的AQL允收品質水準；但在「精密電子工業、精密機械工業、資訊工業……等」高科技產業、「買方」所要求的品質相當嚴格，通常「國際上第一流的科技產品」都要求賣方達成「SIX SIGMA品質指標」即「品質