ISO和QC七大手法之关系

按一下以編輯母片標題樣式,按一下以編輯母片,第二層,第三層,第四層,第五層,*,*,ISO 9000,和,QC,七大手法之關係,ISO 9000,系列的9004-4提出的質量改進工具和技術如次頁,在,ISO 4.20,有提到統計技術,各家公司用來解決問題的方法,著重在分析問題，找到重要的影響因子以有效的予以解決。,1,數字及非數字型均可用,調查表：,系統地收集數據，以獲取對事實的明確認識。,2,適用於非數字數據的工具和技術,分層圖(新七大手法之,KJ,法),將大量的有關某一特定主題的觀點、意見或想法按組歸類。,水平對比法(競爭標竿,SWOT),把一個過程與那些公認的占領先地位的過程進行對比，以識別質量改進的機會。,頭腦風暴法(腦力激盪法),識別可能的問題解決辦法和潛在的質量改進機會,3,非數字數據的工具和技術,因果圖(特性要因圖),分析和表達因果關係。,通過識別症狀、分析原因、尋找措施、促進問題的解決,流程圖(,FLOW CHART),描述現有的過程。,設計新過程,樹圖(新七大手法之系統圖法),表示某一主題與其組成要素之間的關係,。,4,數字數據的工具和技術,控制圖,診斷：評估過程的穩定性。,控制：決定某一過程何時需要調整及何時需要保持原有狀態。,確認：確認某一過程的改進。,直方圖,顯示數據波動的形態,直觀地傳達有關過程情況的信息,決定在何處集中力量進行改進,。,5,數字數據的工具和技術,排列圖(直方圖),按重要性順序顯示每一項對總體效果的作用。,排列改進的機會。,散佈圖,發現和確認兩組相關數據之間的關係。,確認兩組相關數據之間預期的關係。,6,PDCA,P:Plan (計劃),D:Do (執行),C:Check (台灣：檢討；大陸：研討),A:Action (行動),企業成就,時間,AQL,平均質量界線,7,SMART,的目標,S,pecific,具體的,M,easurable,可量化的,A,ttainable,可達成的,R,ealistic,實際的,T,ime,有時效性的,8,流程圖,開始和結束,活動的說明,決策,or,檢查,按順序表示出從一個活動到,另一個活動的流向,9,調查表,應用,調查表用於系統地收集數據，以獲取對事實的明確認識。,說明,調查表是收集和記錄數據的一種形式，它便於按統一的方式收集數據並進行分析。,10,調查表之程序(一),確立收集數據的具體目的(將要解決的問題),識別為達到目的所需要的數據(解決問題),編制用於記錄數據的表格，並提供記錄以下信息的欄目,誰收集的數據,何地、何時，以何種方式收集的數據,11,調查表之程序(二),通過收集和記錄某些數據來試用表格,必要時，評審並修訂表格。,12,調查表,13,分層圖,應用：分層圖用於將大量有關某特一特定主題的觀點、意見或想法按組歸類。,說明,在收集到有關某一特主題的大量觀點、意見或其他想法等信息之後，用此工具把這些信息按他之間的相互關係進行分組。此項活動中要激勵每個人創造性地、充分地參與。最好能由一定規模的小組來進行此項工作(建議最多為8人)，這樣便於組員們很好地合作。此工具常用於歸納由頭腦風暴法所產生的觀點。,14,分層圖之程序,(一),用廣義的術語闡述將要研究的主題(狹義的術語可能影響主題的提出)。,儘可能多地將每個人的觀點、意見或想法記錄在卡片上(一個意見一張卡片),把卡片混合起來隨機放在一張桌子上。,按組將卡片中的信息登錄匯總,15,分層圖之程序,(二),將有關的卡片按下列方式分組,把看似有關系的卡片放在一組。,一組最多為10張卡片，不應將單張卡片勉強地編入某組。,找出一張能代表該組內容的主卡片。,把主卡片放在最上面,按組將卡片中的信息登錄匯總,16,分層圖的示例(電話問詢機的要求),時間和日期標記,耳機插座,易於使用,易於消除,帶有清晰標誌的控制,指示的信息數據,通過遙控電話操作,快速查詢卡,可變的長度信息,清晰的說明書,清除“選擇的”信息,通路密碼,不計次的掛斷,17,資料的分組歸類,18,制程管制系统,所谓系统即是输入、过程、输出还有回馈所组成，如下图所示,：,统计的方法,处 理 过 程,客 户,需求与期望,改变的辨识,客户回馈,人,机,料,法,环境,输入,制程/系统,输出,产品/服务,制程回馈,19,变异（,Variation,）,造成变异的原因可分为一般原因与特殊原因，如下图所示：,1、一般原因（,Common Causes,）,又称为机遇原因（,Chance Causes,），,乃为在制程中的自然或天生的变异，通常这些变异是由一些小干扰造成，不容易控制，即使再好的制造，我们必须承认，必定有此等变异存在，所以我们认定当制程仅有一般原因时，仍属管制状态。,2、特殊原因（,Special Causes,）,又称为非机遇原因，或称为可归属原因（,Assignable Causes,），,乃为制程中某些失误造成，失误的来源，可能为人（,Man,）、,机（,Machine,）、,料（,Material,）、,法（,Method,）,等，此等变异比一般原因造成的变异大，且非周期性产生，若发生则表示制称已失去控制了。,20,变异：一般与特殊原因（图）,21,变异：一般与特殊原因（图）,22,现场行动与系统行动,1、现场行动（,Local Action,）,可用以消除特殊原因（,Specail Causes,）,通常由现场人员采取行动,通常可消除15%的制程问题,2、系统行动（,Actions on the System）,可用以消除一般原因（,Common Causes）,通常须在管理上采取行动,通常可消除85%的制程问题,23,制程管制及制程能力,在制程中通常变异的来源有两种，即一般原因及特殊原因。若一制程称作在统计管制中，即代表制程中的变异只存在一般原因，而当有特殊原因发生时，则能立即自统计信号中察觉。当然，制程中亦须避免发生错误的信号。,中国最大的资料库下载,制程能力乃由一般原因所产生的变异所决定的。即制程在统计管制下，收集数据所计算得到的。而在统计管制下，制程的分配为可预测的。为提升制程能力则必须自降低一般原因造成的变异着手。任何制程均可以下表来分类，并参考下图所示。,管制,符合需求,在管制状况,非管制状况,可允收,Case 1,Case 3,不可允收,Case 2,Case4,24,制程管制及制程能力,Case 1：,理想状况，制程符合需求（规格），且在管制状况。,Case 2,：,虽在管制状况，但由于变异太大，故无法符合需求，故必须降低一般原因的变异。,Case 3,：,符合需求，但不在管制状况，故必须找出特殊原因，且着手改善。,Case 4,：,无法符合需求，又不在管制状况，必须同时降低一般原因及特殊原因。,25,制程管制及制程能力,在汽车工业中，在制程于统计管制状态下，才进行制程能力的计算。制程能力指数，分为短期及长期两种：,在短期制程能力分析方面，由收集一个作业批的数据经管制图的分析可知制程是否在管制状态，若不在管制状态则必须消除特殊原因，若已在管制状态，则可计算短期制程能力指数。这种方式，通常运用在客户所要求的初期样品的承认。而对于新增或变异的制程分析亦可运用。,当证明制程已认定且能符合需求，则可进行长期制程能力分析。在此分析，数据收集期间必须足够长，如此才能包含所有预期的变异来源。将数据点绘在管制图中，若分析无特殊原因，则可计算长期制程能力。有关制程能力指数，通常使用,Cp,及,Cpk,，,在后面将会说明,26,制程管制与制程能力（图）,27,制程管制与制程能力（图）,28,制程改善环圈,制程的持续改善，可分为三个阶段,1、分析制程：,制程的现况,制程的问题,制程该如何进行,使制程在统计管制状态,决定制程能力,2、维持制程,监控制程绩效,追查特殊原因并改善,3、改善制程,改变制程以进一步了解一般原因造成的变异,降低一般原因造成的变异,各阶段均可透过,Plan,（,计划）、,Do,（,执行）、,Study,（,研讨）及,Act,（,矫正行动）的环圈来进行。如下图所示。,29,制程改善环图,30,管制图,管制上限,中心线,管制下限,31,二、直方图（,Histogram,）,（一）前言,现场工作人员经常都要,面對,许多的数据，这些数据均来自于制程中抽验或查检所得的某项产品的品质特性。如果我们应用统计绘图的方法，将这些数据加以整理，则制程中的品质散布的情形及问题所在及制程、能力等，均可呈现在我们的眼前；我们即可利用这些情报来掌握问题点以进行改善对策。通常在生产现场最常利用的图表即为直方图。,32,（二）直方图的定义,1、何谓直方图：,为要容易的看出如长度、重量、硬度、时间等计量值的数据分配情形，所用来表示的图形。直方图是将所收集的测定值特性值或结果值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定值依所出现的次数累计而成的面积，用柱子排起来的图形。因此，也叫做柱状图。,33,（二）直方图的定义,2、使用直方图的目的：,了解分配的形态,研究制程能力或测知制程能力,工程解析与管制,测知数据的真伪,计划产品的不良率,求分配的平均值与标准差,籍以订定价格界限,与规格或标准值比较,调查是否混入两个以上的不同群体,了解、设计、管制是否合乎制程管制,34,（二）直方图的定义,3、解释名词：,（1）次数分配,将许多的复杂数据依其差异的幅度分成若干组，在各组内列入测定值的出现次数，即为次数分配。,（2）相对次数,在各组出现的次数除以全部的次数，即相对次数。,（3）累积次数（,f）,为自次数分配的测定值较小的一端将其次数累积计算，即为累积次数。,（4）,極差,（,R）,在所有数据中最大值和最小值的差，即为,極差,。,（5）组距（,h）,全距/组数=组距,（6）算数平均数（,X）,X= = ，X=X,0,+,X,1,+X,2,+X,n,n,X,i,n,n,i=1,f,n,35,（二）直方图的定义,(7)中位数（,X）,将数据由小至大依序排列，位居中央的数称为中位数。若遇偶位数时，则取中央两数的平均值。,(8)众数（,MODE,）,次数分配中出现次数最多组的值。,(9)组中点,（,mid range,),一组数据中最大值与最小值的平均值,（上组界+下组界）2=组中点,(10)标准差（,）,36,（三）直方图的制作,1、直方图的制作方法,步骤,1,：收集数据并记录,收集数据时，对于抽样分布必须特别注意，不可取部分样品，应就全部均匀的加以随机抽样。所收集的数据个数应大于,50,以上。,步骤,2：找出数据中的最大值（,L）,与最小值（,S）,步骤3：求全距（,R）,数据最大值（,L）,减最小值（,S）=,全距（,R）,步骤4：决定组数,（1）组数过少，固然可得到相当简单的表格，但失却次数分配的本质与意义；组数过多，虽然表列详尽，但无法达到简化的目的。通常，应先将异常值剔除后再行分组。,（2）一般可用数学家特吉斯（,Sturges）,提出的公式，根据测定次数,n,来计算组数,K，,其公式为：,K=1+3.32 log n,37,（三）直方图的制作,（3）,一般数据的分组可参考下表,数据数,组数,50,57,51100,610,101250,712,250,1020,38,（三）直方图的制作,步骤,5：求组距（,h）,（1）,组距=全距组数（,h= ）,（2）,为便于计算平均数及标准差，组距常取为2.5或10的倍数.,步骤6:求各组上组界,下组界(由小而大顺序),步骤7:求组中点,组中点(值)=,步骤8:作次数分配表,(1)将所有数据,依其数值大小画记于各组的组界内,并计算其次数,(2)将次数相加,并与测定值的个数相比较;表中的次数总和应与测定值的个数相同.,该组上组界+该组下组界,2,39,（三）直方图的制作,步骤,9:制作直方图,将次数分配表图表化,以横轴表示数值的变化,以纵轴表示次数.,横轴与纵轴各取适当的单位长度.再将各组的组界分别标在横轴上,各组界应为等距离.,以各组内的次数为高,组距为底;在每一组上画成矩形,则完成直方图.,在图的右上角记入相关数据履历(数据总数,n,平均值 ,标准差,),并画出规格的上、下限。,记入必要事项：制品名、工程名、期间、制作日期、制作者,40,（四）常见的直方图形态,1、正常型,说明：中间高，两边低，有集中趋势,结论：左右对称分配（常态分配），显示制程在正常运转下。,41,（四）常见的直方图形态,2、缺齿型（凹凸不平型）,说明：高低不一，有缺齿情形。不正常的分配，系因测定值或换算方法有偏差，次数分配不妥所形成的。,结论：稽查员对测定值有偏好现象，如对5、10的数字偏好；或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽度不是倍数时，亦有此情况。,42,（四）常见的直方图形态,3、切边型（断裂型）,说明：有一端被切断,结论：原因为数据经过全检过，或制程本身有经过全检过，会出现的形状。若剔除某规格以上时，则切边在靠近右边形成。,43,（四）常见的直方图形态,4、离岛型,说明：在右端或左端形成小岛。,结论：测定有错误，工程调节错误或使用不同原料所引起。一定有异常原因存在，只要去除，即可合乎制程要求，制出合规格的制品。,44,（四）常见的直方图形态,5、高原型,说明：形状似高原状。,结论：不同平均值的分配混在一起，应层别之后再做直方图比较。,45,（四）常见的直方图形态,6、双峰型,说明：有两个高峰出现。,结论：有两种分配相混合，例如两部机器或两家不同供应商，有差异时，会出现此种形状，因测定值受不同的原因影响，应予层别后再作直方图。,46,（四）常见的直方图形态,7、偏态型（偏态分配）,说明：高处偏向一边，另一边低，拖长尾巴。可分偏右型、偏左型。,偏右型：例如，微量成分的含有率等，不能取到某值以下的值时，所出现的状况。,偏左型：例如，成分含有高纯度的含有率等，不能取到某值以上的值时，就会出现的状况。,结论：尾巴拖长时，应检讨是否在技术上能够接受，工具磨损或松动时，亦有此种现象发生。,47,（五）直方图的使用注意事项,异常值应去除后再分组。,对于从样本测定值推测群体形态，直方图是最简单有效的方法。,应取得详细的数据资料（例如：时间、原料、测定者、设备、环境条件等）。,48,三、管制图,（一）前言,为使现场的品质状况达成吾人所谓的“管理”作业，一般均以侦测产品的品质特性来替代“管理”作业是否正常，而品质特性是随着时间、各种状况有着高低的变化；那么到底到何种程度或低至何种状况才算吾人所谓异常？故设定一合理的高低界限，作为吾人探测现场制程状况是否在“管理”状态，即为管制图的基本根源。,管制图是于,1924,年由美国品管大师修哈特（,W.A.Shewhart,）,博士所发明。而主要定义既是“一种以实际产品品质特性与依过去经验所研判的制程能力的管制界限比较，而以时间顺序用图形表示者”。,49,（二）管制图的基本特性,一般管制图纵轴均设定为产品的品质特性，而以制程变化的数据为分度；横轴则为检测制品的群体代码或编号或年月日等，以时间别或制造先后别，依顺序将点绘于图上。,在管制图上有三条笔直的横线，中间的一条为中心线,(,Central Line,CL),，,一般以兰色的实线绘制。在上方的一条称为上管制界限,(,Upper Control Limit,UCL),，,在下方的称为下管制界限,(,Lower Control Limit,LCL),，,对上、下管制界限的绘制，则一般均用红色的虚线表现，以表示可接受的变异范围；至于实际产品品质特性的点连线则大都以黑色实线表现绘制。,50,管制图,管制图的基本步骤如下：,1、收集,收集数据及点图,2、管制,计算解析用管制界限,鉴别特殊原因并寓意矫正,3、分析及改善,量化一般原因造成的变异并采取行动降低,在持续改善的原则下，上述三项基本步骤应不断重复进行。,51,（二）管制图的基本特性,管制状态：,管制上限（,UCL）,中心线（,CL）,管制下限（,LCL）,52,（三）管制界限的构成,管制图是以常态分配中的三个标准差为理论依据，中心线为平均值，上、下管制界限以平均值加减三个标准差（,3,）,的值，以判断制程中是否有问题发生，此即修哈特博士所创的方法。,管制图既以,3,个标准差为基础，换言之，只要群体为常态分配，则自该群体进行取样时，取出的数值加以平均计算来代表群体状况，则每进行,10000,次的抽样会有,27,次数值会超出,3,之外；亦即每,1000,次约会有,3,次迟到，此,3,次是偶然机会，不予计较。同样吾人平时抽样时有超出时，即予判定为异常，则误判的机率为千分之三，应信其有；故管制界限以加减,3,个标准差订立是最符合经济效益的。,53,（三）管制界限的构成,在内的或然率,在外的或然率,0.67,50.00%,50.00%,1,68.26%,31.74%,1.96,95.00%,5.00%,2,95.45%,4.55%,2.58,99.00%,1.00%,3,99.73%,0.27%,54,（三）管制界限的构成,管制图的管制界限是将常态分配图形转90度后,于平均值处作成中心线,(,CL),平均值加三个标准差处作成管制上限(,UCL),于平均值减三个标准,差处作成管制下限(,LCL),55,（四）管制图的种类,1、依数据性质分类：,（1）计量值管制图：所谓计量值是指管制图的数据均属于量具实际量测而得；如长度、重量、浓度等特性均为连续性者。常用的有：,平均值与,極差,管制图（,-,R Chart,）,平均值与标准差管制图（,-, Chart）,中位数与,極差,管制图（,X -R Chart）,个别值与移动全距管制图（,X-,Rm,Chart）,最大值与最小值管制图（,L-S Chart）,56,（四）管制图的种类,（2）,計,数值管制图：所谓,計,数值是指管制图的数据均属于以单位,計,数者而得；如不良数、缺点数等间断性数据均属之。常用的有：,不良率管制图（,p Chart）,不良数管制图（,np,Chart，,又称,d Chart）,缺点数管制图（,c Chart）,单位缺点数管制图（,u Chart）,57,（四）管制图的种类,2、依管制图的用途分类：,（1）解析用管制图：此种管制图先有数据，后有管制界限。（,与,未知的群体）,决定方针用,制程解析用,制程能力研究用,制程管制的准备,（2）管制用管制图：先有管制界限，后有数据（,与,已知的群体）其主要用途为控制制程的品质，如有点子超出管制界限时，则立即采取措施。（原因追查消除原因再发防止的研究）,58,（四）管制图的种类,3、计数值与计量值管制图的应用比较,计量值,计数值,优点,甚灵敏，容易调查真因,可及时反应不良，使品质稳定,所须数据可用简单方法获得,对整体品质状况的了解,缺点,抽样频度较高、费时麻烦,数据须测定，且再计算，须有训练的人方可胜任,无法寻,找,不良的真因,及时性不足，易延误时机,59,（五）管制图的绘制,1、计量值管制图,（1,） -,R,管制图,先行收集100个以上数据，依测定的先后顺序排列,以2-5个数据为一组（一般采4-5个），分为约20-25组,将各组数据计入数据表栏位内,计算各组的平均值 （取至测定值最小单位下一位数）,计算各组的全距,R（,最大值-最小值=,R）,计算总平均,计算全距的平均,计算管制界限,绘制中心线及管制界限，并将各点点入图中,将各数据履历及特殊原因记入，以备查考、分析、判断,60,（五）管制图的绘制,（2）,X-R,管制图,将数据（每组为一单位）依大小顺序排列，最中间的一个数据称为中位数；如为偶数个数值，则中间两数值平均值即为中位数。,收集数据并排列（同 -,R,的数据收集方法步骤（,a）（b）（c）,求各组的中位数,X,求各组的全距,R,计算中位数的总平均数,X,计算,计算管制界限,同 -,R,管制图的步骤（,I）、（j）,61,（五）管制图的绘制,（3） -,s,管制图,收集数据并排列（10,n25，,予以分组）,计算标准差,计算平均值,计算管制界限,62,（五）管制图的绘制,（4）,X-Rm,管制图,收集数据20-25个，并依先后顺序排列记入数据栏内,求个别移动值,Rm,求平均值,求移动全距平均,计算管制界限,同,X-R,管制图的步骤（,I），（j）,63,（五）管制图的绘制,2、记数值管制图,（1）,p,管制图,收集数据20-25组，每组的样本数应一致，且最好能显现有1个以上的不良数。（样本数如每组不一致，会设计管制界限的跳动，初导入期较不适当）,计算每组的不良率,p,计算不均不良率,计算管制界限,同 -,R,管制图步骤（,I），（j）,64,（五）管制图的绘制,（2）,pn,管制图（又称,np,管制图，,D,管制图）,收集数据，步骤同,p,管制图（,a）,项作业,计算平均不良率,n（n ）,计算管制界限,绘管制界限，并将点点入图中,记入数据履历及特殊原因，以备检讨、分析、判断,65,（五）管制图的绘制,（3）,C,管制图,收集数据，步骤同,P,管制图（,a）,项作业,计算平均缺点数,计算管制界限,同,Pn,管制图的步骤（,d）、（e）,记入数据履历及特殊原因，以备检讨、分析、判断,66,（五）管制图的绘制,（4）,u,管制图,收集20-25组数据（可取不同单位大小）每组样本应考量至少含有1-5个缺点,计算平均单位缺点数,u,计算管制界限,同,C,管制点（,d）,步骤,67,（六）管制图分析,1、一个或多个点落在管制界限外,（1）超过管制上限,管制界限计算错误，或绘点错误,变界增大或制程偏移,量规已变化,（2）低于管制下限,管制界限或绘点错误,变异变小或制程偏移,量规产生变化,2.7个点成列落在,平,均值同边,3.7个点成列逐渐上升,分析重点在制程变化或量规变化,68,四、制程能力分析,（一）满足下列条件方可进行制程能力分析,制程在稳定状态,制程呈常态分配,规格满足客户的要求,设计目标位于规格中心,变异相对地少,69,（二）制程中的变异,在制程中由于一般原因造成的变异的估计时，我们用 /,D,2,或 /,c,4,表示。,在制程中由于一般原因及特殊原因造成的变异的估计时，我们用,S,表示。,所谓一般原因又称机遇原因，而特殊原因又称为非机遇原因,为个别量测值， 为,平均值，,n,为样本大小,70,（三）制程能力与制程绩效,1、制程能力,(,Process Capability):6 ,以,6,表示制程能力，其中,为固有的变异（标准差）即导因于一般原因，用 来估计，所以又称,6,为自然公差,2、制程绩效,(,Process Performance):6 ,亦以,6,表示制程绩效，但其中,乃由,s,（,或 ）来估计，即导因于一般特殊原因。,71,（四）制程的评估相关方式,1、,Cp,为能力指数（,Capability Index），,其为规格公差与 之比，而 又称为自然公差。,72,（四）制程的评估相关方式,2、,Pp,为绩效指数（,Performance Index）,73,（四）制程的评估相关方式,3、,CPU,为上能力指数（,Upper Capability Index）,74,（四）制程的评估相关方式,4、,CPL,为下能力指数（,Lower Capability Idex）,5、,Cpk=Min（CPU，CPL）,Cpk,为制程能力指数，为,CPU,及,CPL,中较小者,75,（四）制程的评估相关方式,6、,Ppk,为制程绩效指数。,76,（四）制程的评估相关方式,7、,CR（Capability Ratio）,能力比,8、,PR（Performance Ratio）,绩效比,77,（五）,Chart,运用时的制程能力分析,1、平均值与全距,在 管制图中，我们有两个重要的统计量，平均值 代表制程的集中趋势，而全距 代表离散趋势。,的计算：,的计算：,在 管制图中，以 来表示分配的变异，而制程估计标准差 ，可从 计算得到， 的计算：,（ 为管制图中各组的平均值，,k,为组数）,（ 为管制图中各组的全距）,为系数，与样本大小,n,有关,78,（五）,Chart,运用时的制程能力分析,2、制程能力的计算,在计算制程能力中，我们会运用标准常态分配或称,Z,分配中的,Z,值计算。,Z,值可在任何规格中，表示平均值与规格差异，在单边规格中：,（指定上限规格,USL），,或,（指定下限规格,USL）,79,（五）,Chart,运用时的制程能力分析,2、制程能力的计算,在双边规格时：,设,Zmin（,为,Z,USL,及,Z,LSL,中较小者），或,Zmin=Min（Z,USL,，Z,LSL,）,以上无论是单边规格或双边规格均可求得,Z,值，下图可代表如何自个别值常态分配，转换为,Z,分配，且能表示规格与制程平均的关系。,（对上限规格,USL,部分）及,（对下限规格,LSL,部分）,80,（五）,Chart,运用时的制程能力分析,为估计当制程平均值为 而标准差估计值为 时的不良率，可查标准常态分配表中超过,Z,USL,的面积,PZ,USL,（,超过规格上限不良率）及超过,Z,LSL,的面积,PZ,LSL,（,超过规格下限不良率），且我们可得知总不良率,81,（六）,Chart,运用时的制程能力分析,1、,Chart,使用的时机：,（1）样本大小大时：我们知道全距（,R）,及标准差（,s）,均可代表分配的变异，而使用全距表示实务上较方便，但是当样本大小,n10,时，用,R,表示则无法适切表示变异状况，故使用,s,表示较佳，而使用,s,的缺点为计算上较麻烦，且对特殊原因产生的变异方法表示出。,（2）使用计算机时：若,Chart,以电脑来计算处理我们有随身计算机时，有助我们计算。,82,（六）,Chart,运用时的制程能力分析,2、在,Chart,中各组的标准差计算如下,管制界限,制程能力：此处的全体标准差估计值用,计算方式同,Chart,所述,83,（七）,Chart,运用时的制程能力分析,1、使用,Chart,的特点,（1）,使用容易：不须太多的计算，非常容易地把中位数 （,Midian）,指出，且全距,R（Range）,的计算也非常简单。,Chart,可同时达制程的集中趋势及离散趋势,（2）因为用 代表各组数对极端值无法显现，且当样本大小大时，,R,又无法表示其中变异的分布状况。,84,（七）,Chart,运用时的制程能力分析,2、管制界限,其中,制程能力,计算方式参考,Chart,所示,85,（八）,p Chart,及,np Chart,运用时的制程能力分析,使用,p,管制图是其制程能力及由制程的平均不良率,p,来表示。,在初期的制程能力分析可采用历史资料，但对特殊原因则无法包括。,而在正式的制程能力分析中，须收集25组以上的数据，加以分析以充分反映统计管制状态。,在,p,管制图中：,86,（八）,p Chart,及,np Chart,运用时的制程能力分析,其中：,：制程平均不良率,：第,I,组的样本大小,：第,I,组的不良率,：第,I,组的不良数,：组数,Np chart,使用,np chart,其制程能力的表示，同,p Chart,仍以,p,表示，计算方式亦同。,87,（九）,C Chart,及,u Chart,运用时的制程能力分析,使用,C Chart,其制程能力以 表示,其中,：制程平均缺点数,：第,I,组的缺点数,k ：,组数,88,（九）,C Chart,及,u Chart,运用时的制程能力分析,U Chart,使用,U Chart,其制程能力以,U,表示,其中,：制程平均单位缺点数,：第,I,组缺点数,：第,I,组样本大小,k ：,组数,89,五、结论,持续的制程改善是我们做制程管制与分析的目的，而制程管制的首要工作为标准化，将人、机、料、法、环境等影响制程的主要因素予以标准化，有利于制程异常的解析。,在制程管制方法中，适当的计量值或记数值管制图的运用，可观察制程的变化状况，且能即时采取行动。,基本的统计量计算如平均值（ ），标准差（,）,及不良率（,p）。,为制程能力分析的基础，制程能力与规格间的关系，是我们分析的主要对象，其中有若干指标如,Cp，Cpk,都在显示制程能力的高低，其意义必须了解才能分析真正原因加以改善。,改,善是持续不断的工作，而制程的管制与分析亦是必要持之以恒的。,90,