1、121924年修華特博士(Dr.WA Shewhart)在貝爾試驗室(Bell Laboratory)工作期間發明了品質控制圖1939年修華特博士與戴明博士(Dr.Deming)合作寫了一本品質觀點的統計方法(Statistical Method from the point of Quality Control)第二次世界大戰前後，英、美兩國將品質控制圖的方法引進製造業，並應用於生產過程中1950年日本的JUSE邀請了戴明博士到日本演講，介紹了SQC的技術與觀念(為了紀念戴明博士的貢獻，JUSE於1951年成立了戴明獎)3 在1979年美國國家廣播公司(NBC)製作了一部日本能，為何我們不能
2、的影片，SQC的理論與觀念，再次受到注意及推廣 美國汽車製造廠，例如，褔特(FORD)、通用(GM)等均對SPC十分重視，SPC因此得以廣泛地推廣 ISO 9000 和 QS-9000 均注重製程的控制和統計技術的應用4識別不斷變化識別不斷變化的需要和期望的需要和期望我們工作我們工作的方式的方式/資源資源的融合的融合人人設備設備材料材料方法方法環境環境輸入輸入生產過程生產過程輸出輸出顧客顧客產品產品5識別不斷變化識別不斷變化的需要和期望的需要和期望統計方法統計方法我們工作我們工作的方式的方式/資源資源的融合的融合人人設備設備材料材料方法方法環境環境輸入輸入生產過程生產過程輸出輸出顧客顧客產品產
3、品過程的呼聲過程的呼聲顧客的呼聲顧客的呼聲6+Xbar-Xbar重調重調新工作人員新工作人員使用諸如管制圖等統計技術來分析製程或其輸使用諸如管制圖等統計技術來分析製程或其輸出，以便採取適當的措施來使製程達到並保持出，以便採取適當的措施來使製程達到並保持 統計管制狀態，從而提高製程的能力統計管制狀態，從而提高製程的能力71.1.沒有兩件物件是完全一樣的沒有兩件物件是完全一樣的2.2.產品或製程的變異是可以量度的產品或製程的變異是可以量度的3.3.變異是有一個特定的模樣變異是有一個特定的模樣4.4.當收集的數據愈來愈多的時侯，將會趨向於中心當收集的數據愈來愈多的時侯，將會趨向於中心5.5.製程的分
4、佈圖形是可以預見的製程的分佈圖形是可以預見的6.6.由特殊變異原因引起的變異會引致正態分佈的變由特殊變異原因引起的變異會引致正態分佈的變形形81.1.對數值群作出分析以掌握其分佈特性對數值群作出分析以掌握其分佈特性2.2.分析方法包括：分析方法包括：-圖表或圖表或-計算特定的參數值計算特定的參數值3.3.通用的圖表包括：通用的圖表包括：-直方圖直方圖-統計分析表統計分析表2,3,5,8,10,2,3,5,8,10,2,5,8,11,2,2,5,8,11,2,3,5,3,3,2,93,5,3,3,2,994.4.常見的特性參數包括：常見的特性參數包括：-平均值平均值 (mean:(mean:)-
5、中位數中位數 (median:Om)(median:Om)-眾數眾數 (mode:Mo)(mode:Mo)-標準差標準差 (standard deviation:(standard deviation:)-全距全距 (range:R)(range:R)中心趨向中心趨向散佈情況散佈情況1032264253364732412028 44514637404039375051442343253658433133404333453848453139505257274444553845335143例子：摩打軸擺動例子：摩打軸擺動 (0.001(0.001吋吋)1132264253364732412028
6、44514637404039375051442343253658433133404333453848453139505257274444553845335143例子：摩打軸擺動例子：摩打軸擺動 (0.001(0.001吋吋)12小於 50 5 至 750 至 100 6 至 10101 至 150 7 至 12大於 150 10 至 12 數據的數量數據的數量 間隔的多少間隔的多少 例子：摩打軸擺動例子：摩打軸擺動 (0.001(0.001吋吋)-)-間隔的決定方法間隔的決定方法13222732374247525719.5-24.524.5-29.529.5-34.534.5-39.539.5
7、-44.544.5-49.549.5-54.554.5-59.5247813673Tally Chart統計分析表統計分析表中位數中位數間隔限制間隔限制數量數量TALLYTALLY頻次頻次例子：摩打軸擺動例子：摩打軸擺動 (0.001(0.001吋吋)1414121086420 17 22 27 32 37 42 47 52 57 62Histogram直方圖直方圖15 原理一：原理一：沒有兩件物件是完全一樣的 原理二：原理二：產品或製程的變異是可以量度的 原理三：原理三：變異是有一個特定的模樣時間時間16 原理四：原理四：當收集的數據愈來愈多的時侯，將會趨向於中心正態分佈：對稱單峰鐘形曲線平
8、均值=中位數=眾數17中心極限定理中心極限定理 (Central Limit Theorem)(Central Limit Theorem)18 原理五：原理五：製程的分佈圖形是可以預見的19尺寸尺寸人人環境環境方法方法設備設備材料材料Cause&Effect Diagram因果圖因果圖20 原理六：原理六：由特殊變異原因引起的變異會引致正態分佈的變形21隨機變異原因隨機變異原因(Chance Cause)(Chance Cause)特殊變異原因特殊變異原因(Assignable Cause)(Assignable Cause)22隨機變異原因：隨機變異原因：是造成變異的一個原因，他影響被研究
9、的製程輸出的所有單位值；但不能完全消除。在管制圖分析中，他表現為隨機製程變異的一部份。特殊變異原因：特殊變異原因：是一種間斷性的、不可預測的、不穩定的變異根源；有時被稱為可查明原因。232425XRUCLLCLCLUCLLCLCL26數據計量值計數值缺點不良品c-控制圖u-控制圖p-控制圖np-控制圖X-R 控制圖X-s 控制圖X-R 控制圖固定的樣本數可變的樣本數可變的樣本數固定的樣本數樣本數2 n 6個別值27控制圖控制圖用途用途代表代表x-R 及 x-s 用作樣本數平均值轉變的製圖 全距和標準差控制圖是控制數據的散佈程度樣本數的平均值x-R 用作個別樣據轉變的製圖 全距控制圖是控制數據的
10、散佈程度個別數據的平均值p 用作每一樣本組不良品比率的製圖 樣本數可以改變np 用作每一樣本組不良品數目的製圖 樣本數是固定的c 用作缺點數目的製圖，而每次查驗的面積是相同的 樣本數是固定的 用作單位缺點數目的製圖，而每次查驗的面積都可以改變的 樣本數是可變的u缺點數目每單位缺點數目不良品數目不良品的比率或百分比28選擇質量特性選取樣本組(抽樣方法、數目、次數)收集數據設定全距之控制界限全距在統計控制之內設定平均值之控制界限平均值在統計控制之內以設定之控制界限持續監控是是否否29步驟一：選擇質量特性步驟一：選擇質量特性選擇可量度的，具有代表製程質量控制的特性選擇有代表性的質量特性時，可以參考以
11、下的指引：-優先選取經常出現次品的質量特性；可以利用柏拉圖 分析法去決定優先次序-識別工序的變異因素和對成品質量的影響，繼而決定應用控制圖的生產工序。例如：模溫、塑料的溫度、壓力、塑注件重量等都是一些會影響塑注件尺寸的工序變異因素30步驟二：選取樣本組步驟二：選取樣本組 -抽樣方法和數目抽樣方法和數目即是抽樣方法即是抽樣方法當成品在某一個時間開始生產，即時任意地抽取樣本提供瞬間時間上的參考以協助找出變異的因素和更快地顯示工序平均值的轉變期間抽樣方法期間抽樣方法在某一期間內選取樣本期間抽樣方法可以提供較全面的結果抽樣數目抽樣數目大約在四和七之間因五為一較方便處理的抽樣數，故通常以此為標準311-
12、6566 -110111 -180181 -300301 -500501 -800801 -13001301 -32003201 -80008001 -220005101525303540506085批量批量樣本數樣本數步驟二：選取樣本組步驟二：選取樣本組 -抽樣次數抽樣次數可根據下列的因素決定：產品/工序的質量表現歷史 評估機械/人手的資源 估計的查驗成本和損壞成本也可根據左列的附表作為參考32步驟二：選取樣本組步驟二：選取樣本組 -例子例子例如：某製程每一班生產3000 件產品。抽樣次數為何？根據附表，我們應該每一班制抽取50件。如果我們使用每一組別是5的抽樣數，那麼10個抽樣組(50/5
13、)會在每一班制內抽取。在一個 8 小時的班制內共有480分鐘。那麼，我們需要每48分鐘(480/10)抽取一組樣本。所以，我們便要每我們便要每4848分鐘抽取分鐘抽取5 5件樣本件樣本。33抽取二十至抽取二十至二十五組數據二十五組數據步驟三：收集數據步驟三：收集數據34樣本數目樣本數目D3D42347865910000000.0760.1360.1840.2233.2672.5742.2822.1142.0041.9241.8641.8161.777上控制界限上控制界限(UCL(UCLR R)=D)=D4 4R R 下控制界限下控制界限(LCL(LCLR R)=D)=D3 3R R註：R=Ri
14、kRi-第i個控制分組的全距R-所有樣本的平均全距k-樣本個數(組數)步驟四：設定全距控制圖的控制界限步驟四：設定全距控制圖的控制界限35步驟四：設定全距控制圖控制界限步驟四：設定全距控制圖控制界限LCLR =D4R =0 x 19.15=0UCLR =D4R =2.114 x 19.15=40.4836全距受控制步驟五：測試控制界限步驟五：測試控制界限是否所有的全距數據都包括在管制界限內是否是否祇有一至兩個全距數據超出三個或以上的全距數據超出界限否全距不在控制範圍不要計算平均值界限解決變異原因收集新數據計算新全距界限是把這一個至兩個的平均值和全距數據棄置再計算 X，R 和全距管制界限是否包括
15、在界限內是否計算平均值的界限控制37樣本數目樣本數目A A2 223478659101.8801.0230.7290.5770.4830.4190.3730.3370.308註：x=xikx -所有抽樣組平均值的平均值xi -第i個抽樣組的平均值k -樣本個數(組數)步驟六：設定平均值控制圖控制界限步驟六：設定平均值控制圖控制界限上控制界限上控制界限(UCL(UCLX X)=x+A)=x+A2 2R R 下控制界限下控制界限(LCL(LCLX X)=x-A)=x-A2 2R R38步驟六：設定平均值控制圖控制界限步驟六：設定平均值控制圖控制界限UCLX =x+A2R =41.26+(0.577
16、 x 19.15)=52.31LCLX =x-A2R =41.26 -(0.577 x 19.15)=30.2139步驟七：測試控制界限步驟七：測試控制界限是否所有平均值數據都包括在管制界限內是否是否祇有一至兩個全距數據超出三個或以上的平均值數據超出界限否平均值不在控制範圍不要計算平均值界限解決變異原因收集新數據計算新全距界限是把這一個至兩個的平均值和全距數據棄置再計算 X 和平均值的管制界限是否包括在界限內是否平均值受控制在正常生產時續用這控制圖重回全距決策圖40初期用作計算的工序質量特性，可能會隨著環境而轉變。故理想做法為對控制界限作定期檢討。定期檢討和是否重新計算的需要會視符工序和操作情
17、況的轉變而定。在下列的情況重新計算控制界限 使用新的工序 使用新的機器 使用新的物料 現時的工序情況有改變 機器操作的情況有改變41上控制界限上控制界限(UCLS)=B4 s 下控制界限下控制界限(LCLS)=B3 s樣本數目樣本數目A3B323478659102.6591.9541.6281.4271.2871.1821.0991.0320.97500000.0300.1180.1850.2390.284B43.2672.5682.2822.0891.9701.8821.8151.7611.716上控制界限上控制界限(UCLX)=x+A3 s 下控制界限下控制界限(LCLX)=x+A3 s標
18、準差：標準差：平均值：平均值：註：Xi-第i個抽樣組的平均值si-第i個抽樣組的標準差X-所有抽樣組平均值的平均值s-所有樣本的平均標準差k-樣本個數(組數)kX=Xi&ks=si42X XR RUCLUCLX XLCLLCLX XCLCLUCLUCLR RLCLLCLR RCLCL上控制界限上控制界限(UCLX)=)=x+2.66R 下控制界限下控制界限(LCLX)=)=x -2.66R上控制界限上控制界限(UCLR)=)=3.268R 下控制界限下控制界限(LCLR)=)=043決定樣本數(n)樣本數(n)是否一個常數是不良品而不是缺點是不良品而不是缺點使用u-管制圖使用p-管制圖使用c-
19、管制圖使用np-管制圖是是是否否否44選擇質量特性選取樣本組(抽樣數)收集數據設定不良率之控制界限不良率在統計控制之內以設定之控制界限持續監控是否45 顯示在某一樣本組內發生事件之數目對全部事件的比值 用作報告產品內的不良品比率 控制單一質量特性或一組質量性中的不良率 同時也可以設立作為操作員，工作間或某一班制的表現控制步驟一：選擇質量特性步驟一：選擇質量特性46步驟二：選取樣本組步驟二：選取樣本組決定樣本數的參考：樣本數最少大於50個單位 常用的慣例，樣本數目的多少一定可以足夠找出4個或以上的不良品 在實際的運作中，選取樣本數是需要一些初部的觀察來找出不良率和平均不良數的粗略資料，以便足夠的
20、數據來製作圖表 避免在一段長時間內選取一個大的樣本數47步驟三：收集數據步驟三：收集數據抽取二十至抽取二十至二十五組數據二十五組數據48步驟四：設定不良率控制圖控制界限步驟四：設定不良率控制圖控制界限註：pi=dinidi-第i個控制分組的不良品數目ni-第i個控制分組的樣本數目pi-第i個控制分組不良率p-所有樣本的平均不良率&上控制界限上控制界限(UCLp)=p+3 p(1-p)/ni 下控制界限下控制界限(LCLp)=p-3 p(1-p)/ni p=dini49步驟四：設定不良率控制圖控制界限步驟四：設定不良率控制圖控制界限50是否所有不良率(p)都在管制界限內是否是否少於兩個不良率超出
21、界限三個或以上的不良率超出界限否不良率不在控制範圍找出及解決非機遇性原因收集新數據計算新不良率管制界限是從樣本組中棄置此兩個不良率從新訂定不良率的平均數及管制界限是否所有的不良率都包括在界限內是否不良率在控制範圍步驟五：測試控制界限步驟五：測試控制界限51註：di-第i個控制分組的不良品數目n -樣本數目k-樣本個數np-所有樣本的平均不良數上控制界限上控制界限(UCLnp)=np+3 np(1-np)/ni 下控制界限下控制界限(LCLnp)=np-3 np(1-np)/ni np=dik52註：ci-第i個控制分組的缺點數數目k-樣本個數c-所有樣本的平均不缺點數c=cik上控制界限上控制
22、界限(UCLc)=c+3 c 下控制界限下控制界限(LCLc)=c-3 c 53註：ui=cinici-第i個控制分組的缺點數數目ni-第i個控制分組的樣本數目ui-第i個控制分組的單位缺點數u-所有樣本的平均單位缺點數&上控制界限上控制界限(UCLu)=u+3 u /ni 下控制界限下控制界限(LCLu)=u-3 u /ni u=cini54555657三個連續點中有二個在此區域內上控制界限(UCL)下控制界限(LCL)中位線(CL)區域A區域A區域B區域B區域C區域C五個連續點中有四個在此區域內五個連續點中有四個在此區域內七個連續點此區域內三個連續點中有二個在此區域內123當極小機會發生的
23、事情被發現，應懷疑原有的數據分佈已改變58 在中心線的任何一方，有連續的點子就稱為連點 如果連點的數目等於七或以上，我們便可總結在製程中，有不正常的因素存在連點連點 (RUNS)59趨勢趨勢(TRENDS)如果有連續的點子上升或下降，我們便稱之為趨勢 我們考慮如果有連續七個點子的升或降的趨勢時，在製程中會有不正常的因素存在60週期性週期性(PERIODICITY)如果點子顯示相同的轉變型(即升或降)出現在相同的時間差別時，即點子的軌跡有規律地變化，我們便稱之為週期性的型態61靠緊靠緊(HUGGING)當點子緊靠控制界限時，我們便稱之為界限緊靠62水平轉變水平轉變(SUDDEN SHIFT IN
24、 LEVEL)因點子的型態急趨於上升或下降時，而產生一個新的水平63上控制界限(UCL)下控制界限(LCL)中位線(CL)區域A區域A區域B區域B區域C區域C64過度調整過度調整沒有調整沒有調整首五個記錄首五個記錄65穩定製程的特性：穩定製程的特性：輸出在一定範圍內是可預見的 在規格之內的零件的比例是可預見的 基於觀測到的輸出所做的調整使製程有更大的變異不穩定製程的特性：不穩定製程的特性：輸出是不可預見的或表現出結構性變異 基於製程輸出所做的調整可減少製程的變異性66準確準確(Accuracy)對準目標中心對準目標中心能力能力(Capability)精確、變異小精確、變異小67受控受控不受控不
25、受控有製程能力有製程能力無製程能力無製程能力68受控受控不受控不受控有製程能力有製程能力無製程能力無製程能力6970平均值平均值MEANMEAN=X1+X2+.XnN N標準差標準差STANDARD DEVIATIONSTANDARD DEVIATION=(X1-X)2+.(Xn-X)2 N-1N-1平均值平均值 1 1 2 3 3 2 71使用統計方法來評估製程能夠製造符合規格產品使用統計方法來評估製程能夠製造符合規格產品的能力的能力-機器製程能力(Machine Process Capability)-全面製程能力(Total Process Capability)生產製程生產製程人人設備
26、設備材料材料方法方法環境環境產品產品在受控情況在受控情況下合格率下合格率?72機器製程能力機器製程能力-機器在良好條件及材料、環境等因素在受控情況下，機器所有的自然變異-研究的期限較短全面製程能力全面製程能力-設備、材料、環境等因素在正常情況下，整體所有的變異-研究的期限較長(30天或以上)-持續生產的表現73製程能力指數製程能力指數 (Process Capability Indices)(Process Capability Indices)-反映製程能力的指標-規格範圍與變異範圍的比率常用的製程能力指數包括：常用的製程能力指數包括：-CpCp-CpkCpk74Cp=USL-LSL6 US
27、L-上規格界限LSL-下規格界限 -製程的標準差USLLSL製程穩定樣本數不少於30接近正態分佈7576工序表現工序表現 Cp 1.00 2.00 2.00能力不足夠能力不足夠勉強可生產勉強可生產足夠能力足夠能力超卓的能力超卓的能力2700 或以上或以上2700 至至 63.363.3 至至0.0020.002 或以下或以下製程狀況製程狀況壞品率壞品率 ppm 77Cpk=USL-x3 最小值最小值 x-LSL3，USLLSLCL製程穩定樣本數不少於30接近正態分佈Cpk=（MAXMAXAVEAVE）*（MINMINAVEAVE）*CPCP值值*(1-ABS(MAX+MIN)-2(1-ABS(
28、MAX+MIN)-2*）/(MAX-MIN)(MAX-MIN)）78791.1.確定需研究的確定需研究的(關鍵關鍵)製程製程2.2.確定產品的規格要求確定產品的規格要求3.3.釐定生產條件與量度方法釐定生產條件與量度方法4.4.安排生產安排生產5.5.搜集數據搜集數據6.6.以控制圖分析製程穩定性以控制圖分析製程穩定性7.7.計算製程能力指數計算製程能力指數12380訂定製程決定主要製程參數評核有關測試能力能力可接受評估製程能力能力可接受製訂控制圖製訂 OCAP正式推行改善能力改善能力是是否否OCAP-OUT OF CONTROL ACTION PLAN(不受控應對計劃)81 數據的完整性數據
29、的完整性 -數值準確、有良好重複性 數據的追溯性數據的追溯性 -問題可追溯至相關的材料、設備等 確定關鍵製程的參數確定關鍵製程的參數 -確立對質量有重要影響參數 實時能力實時能力 -按實況及時調整有關參數作出改善82 缺乏中層管理人員的支持 過於著重電腦的幫助 對品質控制圖的訊息，沒有適當的反應“製程能力”與“製程控制”混淆在一起-“數據都在規格內，為何控制圖竟說明不受控”用不受控製程所得的數據，來設定控制界限 沒有訂定 OUT-OF-CONTROL-ACTION-PLAN不受控應對計劃，對不受控製程的出現沒有系統性的應付方法 沒有即時記錄及處理所得數據83限制一：限制一：需二十至二十五組數據來計算出控制界限需二十至二十五組數據來計算出控制界限限制二：限制二：每個控制圖只可控制一個特性每個控制圖只可控制一個特性限制三：限制三：雖然產品特性相同，但材科不同或規格改變，都雖然產品特性相同，但材科不同或規格改變，都需重新作控制圖需重新作控制圖
