SPC讲义1405782
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检验员在第一次检验中，只找出68个缺 陷品，重新检验3遍，又找出30个，但剩下 的2个始终没有找到。
这个试验说明：人工检验并不一定完全 可靠。只有通过计算机进行系统管理，科學 的統計、分析，才是保证质量零缺陷的关键 。
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抽 樣
生產過程
檢 驗
樣本
與管制界限
數據
比較
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2020/10/31
SPC讲义1405782
課程講授安排
第一部分：品管發展歷程 第三部分：計量值圖形分析
QC七大手法回顧
制程能力分析
SPC起源、背景
管制圖判讀
抽樣計劃
第二部分：SPC變異、應用 第四部分：SPC與失控分析
管制指標的計算
邁向SIX SIGM
圖形分析(計數值)
质量水准对成本的影响
成本
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最优
Sigma质量水准
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規格界限與管制界限
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DATA COLLECTION
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數據 VS 事實
• 就是根據測量所得到的數值和資料等事 實.
• 因此形成數據最重要的基本觀念就是:數 據=事實
統計學是科學的以偏概全的方法
一葉知秋
春霧雨 送禮物
夏霧熱
秋霧太陽
冬霧雪
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主要ห้องสมุดไป่ตู้計學名詞
群體 於制造業而言，通常指在同一生產條件下符合特 要求的所有個體的集合! 也可稱為批量 記為N
樣本 於群體中抽樣而得的部份個體的集合! 記為n
μ 群體平均值
X bar 樣本平均值
群體標准差 R 全距
x
樣本標准差
概率(六合彩)
正態分布
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正態分布基本知識
• 在中心線或平均值兩側呈現對稱之分佈 • 常態曲線左右兩尾與橫軸漸漸靠近但不相交 • 曲線下的面積總和為 1
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舉例說明：
100個機螺絲直徑直方圖。 圖中的直方高度與該組的頻數成正比
制程結合
與設計結
合
管制
產品管制
製程管制
產品管制 設計管制
最佳化 最佳化
管理改善(PDCA)一般公 司THREE SIGMA改善
技術改善(DMAIC) 世界標竿公司SIX SIGMA改善
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➢SPC的特點
•SPC是全系統的，全過程的，要求全員參加，
人人有責。這點與TQM的精神完全一致。
•關聯圖——理清複雜因素間的關係； •系統圖——系統地尋求實現目標的手段； •親和圖——從雜亂的語言資料中汲取資訊； •矩陣圖——多角度考察存在的問題,變數關係； •PDPC法——預測設計中可能出現的障礙和結果； •箭條圖——合理制定進度計劃； •矩陣資料解析法—多變數轉化少變數資料分析；
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數據的種類
A.定量數據： 長度、時間、重量；(計量值) 缺點數、不良品數；(計數值)
B.定性數據： 人的感覺判斷
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蒐集原始數據
• 我們必須定義許多潛在而有用的變量 • 我們篩選這些變量至一個能呈現動態特性的
範圍內 • 我們把要量測的這些變量定義清楚 • 我們定義適當的抽樣數量 • 我們規劃蒐集資料的方法(如何蒐集？) • 我們分析與驗證我們的量測系統 =>接著我們就開始蒐集資料吧！
的統計規律，如分佈曲線圖所示 .
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正態分布中，任一點出現在
μ±1σ內的概率為 P(μ-1σ<X< μ+1σ) = 68.27%
μ ±2σ內的概率為 P(μ-2σ<X< μ+2σ) = 95.45% μ ±3σ內的概率為 P(μ-3σ<X< μ+3σ) = 99.73%
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➢SPC興起的背景
美國W. A. Shewhart博士於1924年5月16日發 明了第一張管制圖，開啟了統計品管的新時代.
「經驗掛帥時代」的結束
如果工作經驗對產品品質有舉足輕重的影響（例如：手工裁縫），那麼，SPC就 沒有太多揮灑的空間。相反地，如果某一公司開始將經驗加以整理，而納入設備、製程或 系統時；也就是說，該公司開始宣告「經驗掛帥時代」將要結束，那麼SPC的導入時機也 就自然成熟了。
品質成本
「為達成與維持某種品質水準而支出的 一切成本，和因為不能達到水準要求而發生 的損失成本，統稱為品質成本」
----費根堡 倡導全面質量管理理念的第一人
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品管缺失所發生的損失
內部損失 外部損失
直接損失 廢棄物 降級品 低良品率 顧客抱怨對策費用
間接損失 低效率 重修 調整 喪失顧客 減少銷售
•SPC強調用科學方法(主要是統計技術，尤其是
控制圖理論)來保證全過程的預防。
•SPC不僅用於生産過程，而且可用於服務過程 和一切管理過程。
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➢SPC的基本觀念
▪ 世上沒有任何兩件事.人員.產品是完全一樣 ▪ 製造過程中所產生之變異是可以衡量的 ▪ 事情.產品的變異通常根據一定的模式而產生 ▪ 宇宙萬物及工業產品大都呈常態分配
QC七大手法Review
QC七大手法： 七大手法口決：
• 查檢表 • 层别法 • 柏拉图法 • 特性要因图法 • 散布图 • 直方图 • 管制图
• 查檢集數据 • 層別作解析 • 柏拉抓重點 • 魚骨追原因 • 散佈看相關 • 直方顯分布 • 管制找異常
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品管新七大手法淺說
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➢品管方法歷程
PPM
697,300 308,700
66,807 6,210
Average Company 一般公司
Best in class 世界標竿公司
233
3.4 1σ
方法
2σ
產品檢查
3σ
品管7手法
(5S、QCC、ISO9001:2000)
4σ 試驗計劃5與σ 試驗計劃6σ
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➢SPC認識誤區的剖析(二)
有了Ca/Cp/Cpk等計算就是在推動SPC？
Ca/Cp/Cpk是在SPC中計算製程能力最主要的指標，因此會作製程 能力分析的公司，當然是一個對SPC認識較深入的公司，但是值 得再深入探討的是─
Ca/Cp/Cpk有定期Review嗎？ Ca/Cp/Cpk被活用了嗎？ 是否已用Ca/Cp/Cpk作訂單分派給不同生產線生產的依據？
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➢SPC認識誤區的剖析(一)
有管制圖就是在推動SPC？
這張管制圖是否有意義？
它所管制的參數真的對產品品質有舉足輕重的影響嗎？ 管制界限訂的有意義嗎？ 這張管制圖是否受到應有的重視？是否已照規定執行追蹤與
研判？
這些問題經過推敲之後才能幫助我們對SPC作更深入的瞭解。
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➢SPC認識誤區的剖析(三)
有了可控制的製程參數就是SPC？
製程參數的確是SPC的焦點，但是我們應深入探究── 為什麼挑出這些製程參數？ 這些製程參數的控制條件是如何決定的？ 這些製程參數與成品品質間有因果關係可循嗎？
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機螺絲直徑直方圖
資料 ，分 密,越 一條
曲
直方圖趨近光滑曲
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將各組的頻數用資料總和N=100除，就得到各組 的頻率，它表示機螺絲直徑屬於各組的可能性大小。
顯然，各組頻率之和爲1。若以直方面積來表示 該組的頻率，則所有直方面積總和也爲1。
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在極限情況下得到的光滑曲線即爲分佈曲線，它反映了産品質量
推動品質 約每10年就出現一種關鍵品質管理方法 活動
1950-1960 SPC
1960-1970 QCC、SPC + brainstorming(頭腦風暴)
1970-1980 1980-1990 1990-2000
TQM、QCC、SPC ISO9000、TQM、QCC、SPC SIX SIGMA、ISO9000、TQM、QCC、SPC
例如:身高.體重.智力.考試成績.所得分配 ▪ 變異的原因可分為偶因及異因 ▪ 偶因屬管理系統的範圍 ▪ 異因卻是作業人員本身就能解決的 ▪ 應用SPC可以確保作業人員的自尊 ▪ 應用SPC可以指出製程最需要改善的地方
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SIX SIGMA管理方法論
項次
單位
產出
方法
1
研發,設計
0 →1
研發(設計)單位：無中生有，須完全符 客戶規格要求
2
工程,技術
1 → 300
工程(技術)單位： ─ 計算、修訂、工程技術規格 ─
3 試產,量試,量產 300 → ∞ 製造(量產)單位：製造符合成品規格
4
1.質量設計 品管 2.質量管理
3.質量保証
品質(品管、品保)單位：檢查是否符合 1 → ∞ 品規格
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統計學概述
• 定義 • 主要統計學名詞 • 舉例說明 • 統計與SPC
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定義
為了解被調查群體的某些隱含的特性，運 用合理的抽樣方法從被調查群體中取得適當的樣 本，通過研究樣本來發現群體的特性!
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品質成本分類
品質成本
直接品質成本 間接品質成本
預防成本 鑑定成本 內部失敗成本 外部失敗成本
顧客遭遇故障 顧客不滿意 信譽損失
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时刻记得成本
存在一个最优的质量水平，在此之外，质量改进的成 本超过减少缺陷数的预期成本效益.
結訓考試
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第一部分
• 品管發展歷程 • QC七大手法回顧 • SPC起源、背景 • 抽樣計劃
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品管發展歷程
• 工廠的組織流程圖 • 品管概念的發展演變
訂單
(不良品的產生\檢出狀況)
產品
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不同的常態分配(1)
(a)μ1≠μ2，σ 1=σ2
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μ1
X μ2
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不同的常態分配(2)
(b)μ 1 = μ 2 ，σ 1< σ 2
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σ2
X μ 1=μ 2
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不同的常態分配(3)
(b)μ 1≠ μ 2，σ 1<σ 2
SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱, 即統計過程控制。
SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收 集的數據進行分析，並調整制程，從而達到改進與
保證質量的目的。 SPC強調預防，防患於未然是SPC的宗旨。
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➢SPC發展歷程
ISO9000品保体系的要求
「ISO9000」要求為客戶提供合格的產品，只有穩定而一貫（Consistent）的「過 程」與「系統」，才能保證長期做出合格的產品。然而，如何檢核此一貫「過程」與 「系統」仍然穩定的存在呢？這必須仰賴SPC來發揮功能。
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➢什麼是SPC?
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超過管制上限，為 不可接受區域
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在管制界限內， 為可接受區域
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正態分佈有一個結論對質量管理很有用，即無 論均值μ和標準差σ取何值，産品質量特性值落在 μ±3σ之間的概率爲99.73，於是落在μ±3σ之外 的概率爲100%一99.73%= 0.27%，而超過一側，即大 於μ-3σ或小於μ+3σ的概率爲0.27%/2=0.135%≈1 ‰ ，如正態分佈曲線圖。這個結論十分重要。控 制圖即基於這一理論而產生。
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μ1
X μ2
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紅色代紅表色實代表實 際制程際分制佈程分佈
形態 形態
藍色代表規格 藍色代表分規佈格形態
分佈形態
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抽樣檢驗與抽樣計劃
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案例分享
在MBA教学中有一个著名的案例：100 个缺陷品被放进大量的合格品中，并作100% 的检验。
在管制圖中發現不正常狀態
管制圖
調整品質
供管理人員調整、改進之資料
UCL CL LC
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檢驗
• 全數檢驗 100%檢驗
• 抽樣檢驗 自群體中隨機抽取一定數量為樣本,再透
過對樣本數據的分析,以力爭大體反映母體之 狀況。經檢驗結果與原定檢驗標準比較，利 用統計方法以判定該群體是否合格。
这个试验说明：人工检验并不一定完全 可靠。只有通过计算机进行系统管理，科學 的統計、分析，才是保证质量零缺陷的关键 。
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抽 樣
生產過程
檢 驗
樣本
與管制界限
數據
比較
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2020/10/31
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課程講授安排
第一部分：品管發展歷程 第三部分：計量值圖形分析
QC七大手法回顧
制程能力分析
SPC起源、背景
管制圖判讀
抽樣計劃
第二部分：SPC變異、應用 第四部分：SPC與失控分析
管制指標的計算
邁向SIX SIGM
圖形分析(計數值)
质量水准对成本的影响
成本
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最优
Sigma质量水准
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規格界限與管制界限
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DATA COLLECTION
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數據 VS 事實
• 就是根據測量所得到的數值和資料等事 實.
• 因此形成數據最重要的基本觀念就是:數 據=事實
統計學是科學的以偏概全的方法
一葉知秋
春霧雨 送禮物
夏霧熱
秋霧太陽
冬霧雪
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主要ห้องสมุดไป่ตู้計學名詞
群體 於制造業而言，通常指在同一生產條件下符合特 要求的所有個體的集合! 也可稱為批量 記為N
樣本 於群體中抽樣而得的部份個體的集合! 記為n
μ 群體平均值
X bar 樣本平均值
群體標准差 R 全距
x
樣本標准差
概率(六合彩)
正態分布
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正態分布基本知識
• 在中心線或平均值兩側呈現對稱之分佈 • 常態曲線左右兩尾與橫軸漸漸靠近但不相交 • 曲線下的面積總和為 1
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舉例說明：
100個機螺絲直徑直方圖。 圖中的直方高度與該組的頻數成正比
制程結合
與設計結
合
管制
產品管制
製程管制
產品管制 設計管制
最佳化 最佳化
管理改善(PDCA)一般公 司THREE SIGMA改善
技術改善(DMAIC) 世界標竿公司SIX SIGMA改善
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➢SPC的特點
•SPC是全系統的，全過程的，要求全員參加，
人人有責。這點與TQM的精神完全一致。
•關聯圖——理清複雜因素間的關係； •系統圖——系統地尋求實現目標的手段； •親和圖——從雜亂的語言資料中汲取資訊； •矩陣圖——多角度考察存在的問題,變數關係； •PDPC法——預測設計中可能出現的障礙和結果； •箭條圖——合理制定進度計劃； •矩陣資料解析法—多變數轉化少變數資料分析；
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數據的種類
A.定量數據： 長度、時間、重量；(計量值) 缺點數、不良品數；(計數值)
B.定性數據： 人的感覺判斷
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蒐集原始數據
• 我們必須定義許多潛在而有用的變量 • 我們篩選這些變量至一個能呈現動態特性的
範圍內 • 我們把要量測的這些變量定義清楚 • 我們定義適當的抽樣數量 • 我們規劃蒐集資料的方法(如何蒐集？) • 我們分析與驗證我們的量測系統 =>接著我們就開始蒐集資料吧！
的統計規律，如分佈曲線圖所示 .
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正態分布中，任一點出現在
μ±1σ內的概率為 P(μ-1σ<X< μ+1σ) = 68.27%
μ ±2σ內的概率為 P(μ-2σ<X< μ+2σ) = 95.45% μ ±3σ內的概率為 P(μ-3σ<X< μ+3σ) = 99.73%
SPC讲义1405782
➢SPC興起的背景
美國W. A. Shewhart博士於1924年5月16日發 明了第一張管制圖，開啟了統計品管的新時代.
「經驗掛帥時代」的結束
如果工作經驗對產品品質有舉足輕重的影響（例如：手工裁縫），那麼，SPC就 沒有太多揮灑的空間。相反地，如果某一公司開始將經驗加以整理，而納入設備、製程或 系統時；也就是說，該公司開始宣告「經驗掛帥時代」將要結束，那麼SPC的導入時機也 就自然成熟了。
品質成本
「為達成與維持某種品質水準而支出的 一切成本，和因為不能達到水準要求而發生 的損失成本，統稱為品質成本」
----費根堡 倡導全面質量管理理念的第一人
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品管缺失所發生的損失
內部損失 外部損失
直接損失 廢棄物 降級品 低良品率 顧客抱怨對策費用
間接損失 低效率 重修 調整 喪失顧客 減少銷售
•SPC強調用科學方法(主要是統計技術，尤其是
控制圖理論)來保證全過程的預防。
•SPC不僅用於生産過程，而且可用於服務過程 和一切管理過程。
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SPC讲义1405782
➢SPC的基本觀念
▪ 世上沒有任何兩件事.人員.產品是完全一樣 ▪ 製造過程中所產生之變異是可以衡量的 ▪ 事情.產品的變異通常根據一定的模式而產生 ▪ 宇宙萬物及工業產品大都呈常態分配
QC七大手法Review
QC七大手法： 七大手法口決：
• 查檢表 • 层别法 • 柏拉图法 • 特性要因图法 • 散布图 • 直方图 • 管制图
• 查檢集數据 • 層別作解析 • 柏拉抓重點 • 魚骨追原因 • 散佈看相關 • 直方顯分布 • 管制找異常
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品管新七大手法淺說
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➢品管方法歷程
PPM
697,300 308,700
66,807 6,210
Average Company 一般公司
Best in class 世界標竿公司
233
3.4 1σ
方法
2σ
產品檢查
3σ
品管7手法
(5S、QCC、ISO9001:2000)
4σ 試驗計劃5與σ 試驗計劃6σ
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➢SPC認識誤區的剖析(二)
有了Ca/Cp/Cpk等計算就是在推動SPC？
Ca/Cp/Cpk是在SPC中計算製程能力最主要的指標，因此會作製程 能力分析的公司，當然是一個對SPC認識較深入的公司，但是值 得再深入探討的是─
Ca/Cp/Cpk有定期Review嗎？ Ca/Cp/Cpk被活用了嗎？ 是否已用Ca/Cp/Cpk作訂單分派給不同生產線生產的依據？
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➢SPC認識誤區的剖析(一)
有管制圖就是在推動SPC？
這張管制圖是否有意義？
它所管制的參數真的對產品品質有舉足輕重的影響嗎？ 管制界限訂的有意義嗎？ 這張管制圖是否受到應有的重視？是否已照規定執行追蹤與
研判？
這些問題經過推敲之後才能幫助我們對SPC作更深入的瞭解。
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➢SPC認識誤區的剖析(三)
有了可控制的製程參數就是SPC？
製程參數的確是SPC的焦點，但是我們應深入探究── 為什麼挑出這些製程參數？ 這些製程參數的控制條件是如何決定的？ 這些製程參數與成品品質間有因果關係可循嗎？
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機螺絲直徑直方圖
資料 ，分 密,越 一條
曲
直方圖趨近光滑曲
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將各組的頻數用資料總和N=100除，就得到各組 的頻率，它表示機螺絲直徑屬於各組的可能性大小。
顯然，各組頻率之和爲1。若以直方面積來表示 該組的頻率，則所有直方面積總和也爲1。
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在極限情況下得到的光滑曲線即爲分佈曲線，它反映了産品質量
推動品質 約每10年就出現一種關鍵品質管理方法 活動
1950-1960 SPC
1960-1970 QCC、SPC + brainstorming(頭腦風暴)
1970-1980 1980-1990 1990-2000
TQM、QCC、SPC ISO9000、TQM、QCC、SPC SIX SIGMA、ISO9000、TQM、QCC、SPC
例如:身高.體重.智力.考試成績.所得分配 ▪ 變異的原因可分為偶因及異因 ▪ 偶因屬管理系統的範圍 ▪ 異因卻是作業人員本身就能解決的 ▪ 應用SPC可以確保作業人員的自尊 ▪ 應用SPC可以指出製程最需要改善的地方
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SIX SIGMA管理方法論
項次
單位
產出
方法
1
研發,設計
0 →1
研發(設計)單位：無中生有，須完全符 客戶規格要求
2
工程,技術
1 → 300
工程(技術)單位： ─ 計算、修訂、工程技術規格 ─
3 試產,量試,量產 300 → ∞ 製造(量產)單位：製造符合成品規格
4
1.質量設計 品管 2.質量管理
3.質量保証
品質(品管、品保)單位：檢查是否符合 1 → ∞ 品規格
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統計學概述
• 定義 • 主要統計學名詞 • 舉例說明 • 統計與SPC
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定義
為了解被調查群體的某些隱含的特性，運 用合理的抽樣方法從被調查群體中取得適當的樣 本，通過研究樣本來發現群體的特性!
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品質成本分類
品質成本
直接品質成本 間接品質成本
預防成本 鑑定成本 內部失敗成本 外部失敗成本
顧客遭遇故障 顧客不滿意 信譽損失
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时刻记得成本
存在一个最优的质量水平，在此之外，质量改进的成 本超过减少缺陷数的预期成本效益.
結訓考試
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第一部分
• 品管發展歷程 • QC七大手法回顧 • SPC起源、背景 • 抽樣計劃
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品管發展歷程
• 工廠的組織流程圖 • 品管概念的發展演變
訂單
(不良品的產生\檢出狀況)
產品
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不同的常態分配(1)
(a)μ1≠μ2，σ 1=σ2
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μ1
X μ2
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不同的常態分配(2)
(b)μ 1 = μ 2 ，σ 1< σ 2
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σ2
X μ 1=μ 2
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不同的常態分配(3)
(b)μ 1≠ μ 2，σ 1<σ 2
SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱, 即統計過程控制。
SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收 集的數據進行分析，並調整制程，從而達到改進與
保證質量的目的。 SPC強調預防，防患於未然是SPC的宗旨。
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➢SPC發展歷程
ISO9000品保体系的要求
「ISO9000」要求為客戶提供合格的產品，只有穩定而一貫（Consistent）的「過 程」與「系統」，才能保證長期做出合格的產品。然而，如何檢核此一貫「過程」與 「系統」仍然穩定的存在呢？這必須仰賴SPC來發揮功能。
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➢什麼是SPC?
SPC讲义1405782
超過管制上限，為 不可接受區域
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在管制界限內， 為可接受區域
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正態分佈有一個結論對質量管理很有用，即無 論均值μ和標準差σ取何值，産品質量特性值落在 μ±3σ之間的概率爲99.73，於是落在μ±3σ之外 的概率爲100%一99.73%= 0.27%，而超過一側，即大 於μ-3σ或小於μ+3σ的概率爲0.27%/2=0.135%≈1 ‰ ，如正態分佈曲線圖。這個結論十分重要。控 制圖即基於這一理論而產生。
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μ1
X μ2
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紅色代紅表色實代表實 際制程際分制佈程分佈
形態 形態
藍色代表規格 藍色代表分規佈格形態
分佈形態
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SPC讲义1405782
抽樣檢驗與抽樣計劃
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SPC讲义1405782
案例分享
在MBA教学中有一个著名的案例：100 个缺陷品被放进大量的合格品中，并作100% 的检验。
在管制圖中發現不正常狀態
管制圖
調整品質
供管理人員調整、改進之資料
UCL CL LC
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SPC讲义1405782
檢驗
• 全數檢驗 100%檢驗
• 抽樣檢驗 自群體中隨機抽取一定數量為樣本,再透
過對樣本數據的分析,以力爭大體反映母體之 狀況。經檢驗結果與原定檢驗標準比較，利 用統計方法以判定該群體是否合格。