品管七手法1統計是采取「根據數據與事實發言」的管理方法，除了客觀判斷事實外，亦應具有相當合理的說服力。而在QC活動中所采取的統計手法，均極為簡易，即一班所謂的「QC七大手法」。QC統計手法概述統計手法ＱC七大手法三不政策三現主義

不制造不良品

不接受不良品

不流出不良品以現實合理的眼光，來觀察產生不良情形的現場與現物2收集數據

：數據

—說出事實運用圖表：圖表

—目了然歸納、演繹及解析：歸納—

檢核表、柏拉圖、直方圖、管制圖、散佈圖演繹—層別法、特性要因圖持續改善:findabetterway

檢查表法:照表操課

直方圖法:明察秋毫柏拉圖法:擒賊擒王層別法:抽絲剝繭特性要因圖法:一網打盡散布圖法:關系分明管制圖法:了若指掌

＊品管七大手法31.1定義1.2特性要因圖之分類1.3如何繪制特性要因圖1.4繪制特性要因圖注意事項1.5特性要因圖之應用：1.6特性要因圖示例1特性要因圖41.1定義特性要因圖（CharacteristicDiagram)：就是當一個問題的特性（結果）受到一些要因（原因）的影響時，將這些要因予以整理，成為有相互關系且有系統的圖形。簡言之，就是將造成某項結果（特性）的諸多原因（要因），以有系統的方式（圖表）來表達結果與原因之間的關系，“某項結果的形成，必定有其原因，設法使用圖解法找出這些原因來”——日本品管大師石川馨博士首先提出的，特性要因圖又因是石川馨博士于1952年所發明，又稱“石川圖”。其主要目的在闡明因果關系，亦稱“因果圖”，因其形狀與魚骨相似，故又常被稱呼為“魚骨圖”。特性要因圖的關注:遇到問題，這些問題是何物(What)，這些問題為何形成(Why)，如何破解這些問題(How)。＊要因要因要因要因要因要因要因要因1特性要因圖51.2特性要因圖之分類1原因追求型：以列出可能會影響制程（或流程）的相關因子，以便進一步由其中找出主要原因，以此圖形表示結果與原因之間的關系。對策追求型：此類型是將魚骨圖反轉成魚頭向左的圖形，目的在于追尋問題點應該如何防止，目標結果應如何達成的對策，故以特性要因圖表示期望效果（特性）與對策（要因）間的關系。HOW1特性要因圖6特性特性1.3如何繪制特性要因圖4依據大要因，再分出中要困：細分出中要因之中骨線（同樣為60°插線）應較大骨線細，中要因之選定約3～5個為宜，繪制時應將有因果關系之要因歸于同一骨線內。5要更詳細列出小要因：選用中要因之方式，可將更詳細的小要因討論出來。1特性要因圖71.3如何繪制特性要因圖6圈出最重要的原因：造成一個結果的原因有很多可以透過收集數據或自由討論的方式，比較其對特性的影響程度，以“○”或“□”圈選出來，作為進一步檢討或對策之用。7記載所依據的相關條件：當特性要因圖繪制完成后，別忘了填上下列要項。（1）制作目的。（2）制作日期。（3）制作者。（4）參與人員。特性干線人機械其他方法材料<大骨><中骨><小骨>1特性要因圖81.4繪制特性要因圖注意事項1特性以注明“為什么”“什么”較易激發聯想。2特性的決定不能使用看起來含混不清或抽象的主題。3收集多數人的意見，多多益善，運用腦力激蕩原則。運用時應注意下列原則（1）意見越多越好。（3）歡迎自由奔放的構想。（2）禁止批評他人的構想及意見。（4）可順著他人的創意及意見，發展自己的創意4層別區分（要因別、機械別、工程別、機種別……）5無因果關系者，不予歸類。6多加利用過去收集的資料。7重點應放在解決問題上，并依結果提出對策，其方法可依5W2H原則執行。（1）WHY（為何必要）？（5）WHO（由誰來做）？（2）WHAT（目的何在）？（6）HOW（方法如何）？（3）WHERE（在何處做）？（7）HOWMUCH（費用多少）？（4）WHEN（何時去做）？8以事實為依據。9依據特性別分別制作不同的特性要因圖。1特性要因圖91.5特性要因圖之應用：特性要因圖不止在發掘原因而已，不可借此整理問題，找出最重要的問題點，并依循原因找出解決問題的方法。特性要因圖的用途極廣，在管理工程，事務處理上都可使用，其用途可依目的分類：

1改善分析用；

2制定標準用；

3管理用；

4品質管制尋入及教育用；

5配合其他手法活用，更能得致效果，如：檢查表、柏拉圖等。

＊1特性要因圖101.6特性要因圖示例（一）：原因追求型（魚骨上之1.2.3…表示要因重要性）1特性要因圖111.6特性要因圖示例（二）：對策追求型1特性要因圖122.1柏拉圖的由來2.2使用柏拉圖的目的2.3柏拉圖的制作方法2.4繪制柏拉圖應注意事項。2.5柏拉圖之運用2.6那些數據可以整理成為柏拉圖2.7柏拉圖之示例2

柏拉圖132.1柏拉圖的由來VilfredoPareto(1848-1923)巴雷特意大利人出生在巴黎，為著名的經濟及社會學家。他嘗試證明一個社會的收入與財富分布狀況，為少數20%的貴族擁有社會大部份的財富，提出“重要關鍵少數與無關緊要的多數”原理，被多數學者應用于很多活動上，但直到Joseph.M.Juran配合統計品管才廣泛的應用到各個領域上

＊柏拉圖原理系基于影響系統80%的來至于20%變量。例:80%的問題歸咎于20%原因.2

柏拉圖14ConstructingaParetoDiagram

由此圖可決定80%問題的產生系由全部16項可能原因中的前4項所造成，經由此項分析可全力投入解決關鍵少數而勿需花費心力在無關緊要的項目上.2

柏拉圖152.2定義柏拉圖是根據采集的數據，以不良原因、不良狀況發生的現象,有系統地加以層別分類，計算出各項目的數據(如不良率、損失金額)及所占的比例,再按大小順序排列，按其原因別或其象現別，以金額的大小順序排列，對占金額的80%以上的項目加以追究處理。.柏拉圖法的使用要以層別法的項目為前提，依經順位調整過后的統計表才能畫制成柏拉圖.2

柏拉圖162.3柏拉圖的制作方法

步驟1：決定數據的分類項目。

分類的方式有：

1）結果的分類:包括不良項目別、場所別、時間別、工程別。

2）原因的分類:包括材料別（廠商、成份等）。方式別（作業條件、程序、方法、環境等）、人（年齡、熟練度、經驗等）、設備別（機械、工具等）分類的項目必須合乎問題的征結，一般的分類先從結果分類上著手，以便洞悉問題之所在；然后再進行原因分類，分析出問題產生之原因，以便采取有效的對策。將此分析的結果，依其結果與原因分別繪制柏拉圖。步驟2:決定收集數據的期間，并按分類項目，在期間內收集數據。考慮發生問題的狀況，從中選擇恰當的期限（如一天、一周、一月、一季或一年為時間）來收集數據。例：電氣不良狀況記錄表2

柏拉圖項目月日8月5日6日6日6日6日合計收斂不良++++++++++++++++++++//++++///++++++++///++++////57幾何失真++++///////++++++++++++++++//34無畫面//////////////14白平衡不良++++/++++/////////++++///28畫面傾斜////////++++13亮度不足///3敲閃////////++++////17無電源////4177654321其他畫面傾斜無畫面敲閃白平衡不良幾何失真收斂不良不良項目7131417283457不良數14500.480.900.971.171.932.343.93不良率%1701631501361199157累積數4.27.68.210.016.520.033.5影響度%100.095.888.280.070.053.533.5累計影響度%不良率（%）=各項不良數÷總檢查數×100影響度（%）=各項不良數÷總不良數×1002

柏拉圖2.3柏拉圖的制作方法步驟3:依分類項目別，做數據整理，并作成統計表。

1）各項目按出現數據之大小順序排列，其他項排在最后一項，并求出累積數。（其他項不可大于前三項，若大于時應再細分）

2）求各項目數據所占比率及累計數之影響度。

3）其他項排在最后，若太大時，須檢討是否有其他重要要因需提出。18不良項目不良數2柏拉圖2.3柏拉圖的制作方法步驟4：記入圖表紙并依數據大小排列畫出柱狀圖。

1）于圖表用紙記入縱軸及橫軸。縱軸左側填不良數、不良率，或損失金額，縱軸右側刻度表示累計影響度（比率）;在最上方刻100%，左方則依收集數據大小做適當刻度。橫軸填分類項目名稱，由左至右按照所占比率大小記入，其他項則記在最左邊。

2）橫軸與縱軸應做適度比例，橫軸不宜長于縱軸。192

柏拉圖2.3柏拉圖的制作方法步驟5：繪累計曲線

1）點上累計不良數（或累計不良率）。

2）用折線連結。步驟6：繪累計曲比率。

1）縱軸右邊繪折線終點為100%。

2）將0～100%間分成10等分，把%的分度記上（即累計影響度）。

3）標出前三項（或四項）之累計影響度是否＞80%或接近80%。步驟7：記入必要的事項。

1）標題（目的）。

2）數據收集期間。

3）數據合計（總檢查、不良數、不良率……等）。

4）工程別。

5）作成者(包括記錄者、繪圖者…)100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%累積影響度（%）不良項目不良數202

柏拉圖2.4繪制柏拉圖應注意事項。柏拉圖之橫軸是按項目別，依大小順序由高而低排列，“其他”項排在最后一項柏拉圖之柱形圖寬度要一致，縱軸與橫軸比例為3：2。縱軸最高點為總不良數，且所表示之間距應一致。次數少的項目太多時，可考慮將后幾項歸納成“其他”項，其他項不應大于前幾項，若大于時應再分析。有時，改變層別或分類的方法，亦可使分類的項目減少。通常，項目別包括其他縱軸與橫軸可表示下列內容：

a縱軸：

a)品質—不良數、退貨數、不良率。

b)時間—維修時間、作業時間、運轉時間。

c)金額—銷貨金額、損失金額、人事費用。

d)安全—災害件數、故障件數。

e)其他—缺席率、提案件數。

b橫縱：

a)現象—不良項目別、位置別、區域別……等。

b)時間—月、周、季、年別……等。

c)設備—機械別、治具別……等。

d)作業者—人別、年齡別、男女別、國別……等。

e)其他—廠商、作業方法……等。212.4繪制柏拉圖應注意事項。每一不良引起的損失金額不時，縱軸應以損失來表示。改善前后之比較時：a改善后，橫軸項目別依照出現大小順序由高而低排列。b前后比較基準應一致，且刻度應相同。c各項目別以顏色來區分，則更易于比較。柏拉圖中，連接各項目與縱軸對應點之線，各為“柏拉曲線”外，但因各項次之數據分配并非連續分配;所以，其連接線為折線而非曲線。一般而言，前三項不良項目往往累計影響度之70～80%強；如能針對前三項做改善，便可得到70%以上的成效。柏拉圖適用于計數值，而計量值則使用直方圖。2

柏拉圖222.5柏拉圖之運用1作為降低不良的依據：想降低不良率，先繪柏拉圖看看。（1）全體的不良有多少?

（2）各種不良占多少?

（3）降低那些不良，可將全體不良降低70～80%以上?

真正影響不良的大原因只2～3項而已，只要對2～3項主要原因把握住，整個不良原因就減掉大半了。2決定改善目標，找出問題點：柏拉圖分析并不限于“不合規格”的不良，任何工廠的問題都可應用柏拉圖分析，例如：（1）修理件數、費用、時間。（2）客訴件數、處理時間及費用。（3）不良品數及所損失金額。（4）效率損失。2

柏拉圖232.5柏拉圖之運用

3確認改善效果（改善前、后之比較）：采取改善對策后，為確認其成效，需要繪一次柏拉圖，如采取之對策有效，柱形圖的高度會降低，且橫軸之不良項目及順序會變動。（1）把改善前、后之柏拉圖排列在一起，即可評估其改善成效。（2）確認改善效果時，應注意下列三點：

a柏拉圖收集數據的期間及對象要一致。

b對季節性的變動應列入考慮。

c對于對策外之要因，應應加以注意，以免疏忽。改善前ABCDEF改善后ABCDEF效益2

柏拉圖242.5柏拉圖之運用4應用于發掘現場的重要問題點。一般數據可分為兩大類：

a依結果的分類——將結果的數據加以分類繪柏拉圖，可掌握住少數而重要的結果。諸如：不良項目、工程別……等。

b依要因的分類——將主要的結果找出后，再依特性要因圖中之要因，收集要因數據，作成柏拉圖，即可找尋或掌握住重要的要因。如此，先從結果分類，再從各類中找其原因，進而再對此要因尋求對策的話，則大部份的問題可獲解決。5用于整理報告或記錄。若只有數據來寫報告或記錄，比較不容易了解問題點，若采用柏拉圖來整理或記錄時，則可使看者一目了然。6可作不同條件的評價。對于同一制程前后不同時間之表現，用柏拉圖來加以分析，評價。7驗證或調整特性要因圖。對于憑經驗或直覺所繪之特性要因圖，可用柏拉圖來加以驗證或調整。8配合特性要因圖使用。

柏拉圖上之項目當作品質特性加以要因分析。再用柏拉圖整理重新分類，可以找出改善的方案。2

柏拉圖252.6那些數據可以整理成為柏拉圖

1品質方面（1）不良品數、損失金額，可依不良項目別、發生場所別、發生制程別、機械別、作業者別、原料別、作業方法別……等結果或要因區分出“重要的少數，瑣細的多數”情形。（2）消費者的抱怨項目、抱怨件數、修理件數……等。

2時間方面—效率（1）作業的效率——制程別、單位作業別……等。（2）故障率、修理時間——機械別、設備別……等。

3成本方面（1）原料、材料別的單價。（2）規格別、商品別的單價。（3）品質成本——預防成本、監定成本、內外部失敗成本。

4營業方面：銷售金額別、營業所別、商品銷售別、業務員別。5交通方面（1）交通事故肇事率、違規案件類別、車種別、地區別（國家別）。（2）高速公路超速原因別，肇事死亡原因別。6安全方面：災害的件數——場所別、職稱別、人體部位別。

7選擇方面（1）票源分布區域。（2）調查活動區人數分配。8治安方面（1）少年犯罪率、件數、年齡別。（2）緝捕要犯件數、人數、地區別、分局別、時間別。9醫學方面（1）十大病因別、年齡別、糖尿病要因別、職業病患別。（2）門診病患類別、門診科別……。2柏拉圖262.6柏拉圖示例客戶抱怨件數分析281412108577件數100%70%2

柏拉圖前三項，抱怨原因占70.1%,針對前三項問題，加以層別找出真正原因，則可消除大部份的問題。273.1定義3.2使用直方圖的目的3.3名詞解釋3.4直方圖的制作方法3.5常見的直方圖型態3.6

直方圖使用注意事項3.7直方圖的應用3直方圖283.1定義為容易看出如長度、重量、硬度、時間等計量值的數據分配情形，用來表示的圖形。直方圖是將所收集測定值特性值或結果值，分為幾個相等的區間作為橫軸，并將各區間內所測定值依所出現的次數累積而成的面積，用柱子排起來的圖形，故也叫柱狀圖。3.2使用直方圖的目的

1了解分配的型態

2研究制程能力或測知制程能力

3工程解析與管制4測知數據的真偽5計劃產品的不良率6求分配的平均值與標準差7借以訂定規格界限8與規格或標準值比較9調查是否混入兩個以上的不同群體

10了解設計管制是否合乎制程管制3直方圖29次數分配：將許多的復雜數據依其差異的幅度分成若干組，在各組內列入測定值的出現次數，即為次數分配。相對次數：在各組出現的次數除以全部次數，即為相對次數。累積次數（f)：為自次數分配的測定值較小的一端將其次數累積計算，即為累積次數。全距（R)：在所有數據中最大值和最小值的差，即為全距。組距（h)：全距/組數＝組距算數平均數（x)：數據的總和除以數據總數，通常以x(X-bar)表示。

3.3名詞解釋中位數（x）：將數據由小到大依序排列，居中央的數稱為中位數。若遇偶位數時，則取中央兩數據之平均值。3直方圖～30

次數最多為24，不良數是9，故眾數為9。9.組中點（midrange)：一組數據中最大值與最小值之平均值，（上組界＋下組界）÷2＝組中點10.標準差（δ）：

δ=δn=h×11.樣本標準差（S）：S=δn-1=h×8.眾數（Mode)：次數分配中出現次數最多組之值。例：不良數35791011次數1115182413163直方圖

3.3名詞解釋313.4直方圖的制作方法步驟1：搜集數據并記錄搜集數據時，對于抽樣分布必須特別注意，不可取部分樣品，應就全部均勻的加以隨機抽樣。所搜集的數據應大于50個以上，最少不得少于30個。3直方圖例：某廠之成品尺寸規格為130~160mm，按隨機抽樣方式抽取60個當樣本，其測定值如附表，試制作直方圖。138142148145140141139140141138138139144138139136137137131127138137137133140130136128138132145141135131136131134136137133134132135134132134121129137132130135135134136131131139136135323.4直方圖的制作方法步驟2：找出數據中之最大值（L）與最小值（S）先從各行（或列）求出最大值，最小值，再予比較。最大值用“□”框起來，最小值用“○”框起來3直方圖138142148145140141139140141138138139144138139136137137131127138137137133140130136128138132145141135131136131134136137133134132135134132134121129137132130135135134136131131139136135得知：

No.1L1＝145S1＝131No.2L2＝142S2＝127No.3L3＝148S3＝130No.4L4＝145S4＝128No.5L5＝140S5＝121No.6L6＝141S6＝129

求得L＝148S＝12133數據數組數～505～751～1006～10102～2507～12250～10～203直方圖3.4直方圖的制作方法步驟3：求全距（R）數據最大值（L）減最小值（S）＝全距（R)例：R＝148-121＝27步驟4：決定組數1）組數過少，固然可得到相當簡單的表格，但失卻次數分配之本質與意義;組數過多，雖然表列詳盡，但無法達到簡化的目的。通常，應先將異常值剔除后再行分組2）一般可用數字家史特吉斯（Sturges)提出之公式，根據測定次數n來計算組數k，其公式為：k＝1＋3.32logn例：n＝60則k＝1＋3.32log60＝1＋3.32(1.78)

＝6即約可分為6組或7組3）一般對數據之分組可參照下表：343.4直方圖的制作方法步驟5：求組距（h)1）組距＝全距÷組數（h＝R÷K)2）為便于計算平均數及標準差，組距常取為2，5或10的倍數。例：h＝27/7＝3.86,組距取43直方圖步驟6：求各組上組界，下組界（由小而大順序）1）第一組下組界＝最小值—（最小測定單位/2)

第一組上組界＝第一組下組界＋組界第二組下組界＝第一組上組界：：2）最小測定單位：整數位之最小測定單位為1

小數點1位之最小測定單位為0.1

小數點2位之最小測定單位為0.013）最小數應在最小一組內，最大數應在最大一組內;若有數字小于最小一組下組界或大于最大一組上組界值時，應自動加一組。例：第一組＝121-1/2＝120.5～124.5

第二組＝124.5～128.5

第三組＝128.5～132.5

第四組＝132.5～136.5

第五組＝136.5～140.5

第六組＝140.5～144.5

第七組＝144.5～148.51535

3.4直方圖的制作方法步驟7：求組中點

組中點（值）＝（該組上組界＋該組下組界）/2例：第一組＝(120.5＋124.5)/2＝122.5第二組＝(124.5＋128.5)/2＝126.5第三組＝(128.5＋132.5)/2＝130.5第四組＝(132.5＋136.5)/2＝134.5第五組＝(136.5＋140.5)/2＝138.5第六組＝(140.5＋144.5)/2＝142.5第七組＝(144.5＋148.5)/2＝146.5步驟8：作次數分配表

1）將所有數據，依其數據值大小書記于各組之組界內，并計算其次數。

2）將次數相加，并與測定值之個數相比較;表中之次數總和應與測定值之總數相同3直方圖組號組界組中點劃記次數1120.5～124.5122.5/12124.5～128.5126.5//23128.5～132.5130.5//////////124132.5～136.5134.5///////////////185136.5～140.5138.5///////////////196140.5～144.5142.5////57144.5～148.5146.5///3合計6036

3.4直方圖的制作方法步驟9：制作直方圖1）將次數分配圖表化，以橫軸表示數值之變化，以縱軸表示次數。2）橫軸與縱軸各取適當的單位長度。再將各組之組界分別標在橫軸上，各組界應為等距離。3）以各組內之次數為高，組距為底;在每一組上畫成矩形，則完成直方圖。

4）在圖之右上角記入相關數據履歷（數據總數n，平均值x，標準差δ…），并劃出規格之上、下限。5）記入必要事項：制品名、工程名、期間、制作日期、制作者。3直方圖說明：1分組后再計算之δ，s為近似值

2如直接以原始數據60個，依公式計算，可得真值。

n＝60x＝135.8

δ＝4.68s＝4,722015105120.5124.5128.5132.5136.5140.5144.5148.5SL=130SU=160n=60X=135.8δ=4.87S=δ

n-1=4.91制品名：工程名：期間：制作日期：制作者：373.5常見的直方圖型態1正常型：中間高，兩邊低，有集中趨勢結論：左右對稱分布，呈正態分布，顯示過程正常。3直方圖2缺齒型(凹凸不平型):高低不一，有缺齒情形。結論：測量值有誤、換算方法有偏差、次數分配不當、測量員對數據有偏好現象或假數據、測量儀器不精密、組數的寬度不是倍數。3切邊型（斷裂型）：有一端被切斷。結論：原因為數據經全檢過，或制程本身經全檢過，會出現的形狀。若剔除某規格以上時，則切邊在靠近右邊形成。4離島型:在右端或左端形成小島。結論：測定有錯誤，工程調節錯誤或不同原料所引起。一定有異常原因存在，只要去除，即可合乎制程要求383直方圖3.5常見的直方圖型態5高原型：形狀似高原狀。結論：不同平均值的分布混在一起，應分層后再作直方圖。6雙峰型：有兩個高峰出現。結論：有兩種分布相混，如兩臺機器、兩家供方。應先分層。7偏態型(偏態分配):高處偏向一邊，另一邊低，拖長尾巴。可分偏右型、偏左型。

a偏右型：如，微量成分的含有率等，不能取得某值以下的值時，所出現的形狀

b偏左型：如，成分含有高純度的含有率等，不能取得某值以上的值時，就會出現的形狀393.6直方圖使用注意事項

1

異常值應去除后再分組。

2

對于從樣本測定值推測群體形態，直方圖是最簡單有效的方法。

3

應取得詳細之數據資料（例如：時間、原料、測定者、設備、環境條件等）4進行制程管理及分析改善時，可利用層別方法，將更容易找出問題的癥結點，對于品質的改善，有事半功倍的效果。3直方圖2.7直方圖的應用

1測知制程能力，作為改善制程的依據：自制程中所收集的數據，經整理成為次數分配表，再繪成直方圖后，即可由其集中與分散的情形來看出制程的好壞。直方圖的重點在于平均值（X）的所在，經修勻后的分配如為常態分配，則自彎曲點中引一橫軸之平行線，可求得表現差異性的標準差（δ）。良好的制程，平均數應接近規格中心，標準差則愈小愈佳。402計算產品不良率品質改善循環活動中，常需計算改善活動前、中、后之不良率，借以比較有無改善成效。其不良率可直接自次數分配表中求得；亦可自直方圖中計算出來。例如，某產品之重量直方圖如圖示，其規格為35±3（g)由圖與規格界限比較，可知在規格下限以下的有35件，超出規格上限的有64件，合計有99件，占總數307件之32.25%，即不良率為32.25%.3測知分配型態由直方圖之形狀，得知制程是否異常。4借以訂定規格界限在未訂出規格界限之前，可依據所收集編成之次數分配表，測知次數分配是否為常態分配；如為常態分配時，則可根據計算得知之平均數與標準差來訂出規格界限。一般而言，平均數減去3個標準差得規格下限，平均數加上3個標準差則得規格上限；或按實際需要而訂出。2930313233343536373839404142SLSU3.7直方圖的應用3直方圖41規格制品范圍下限上限5與規格或標準值比較要明了制程能力的好壞，必須與規格或標準值比較才可顯現出來；一般而言，我們希望制程能力（直方圖）在規格界限內，且最好制程的平均值與規格的中心相一致。1）合乎規格

a理想型：制程能力在規格界限內，且平均值與規格中心一致，平均數加減4倍標準差為規格界限。制程稍有變大或變小都不會超過規格值，是一種最理想的直方圖。表示制品良好，能力足夠3直方圖3.7直方圖的應用b一側無余裕:制品偏一邊，而另一邊還有余裕很多，若制程再變大（或變小）很可能會有不良發生，必須設法使制品中心值與規格中心值吻合才好。規格制品范圍下限上限C兩側無余型制品的最大值與最小值均在規格內，但都在規格上下限兩端，也表示其中心值與規格中心值吻合，雖沒有不良品發生，但若制程稍有變動，就會有不良品產生之危險，要設法提高制品的精度才好。制品范圍規格下限上限d余裕太多實際制程在規格界限內，但雙尾距規格界限太遠。亦即產品品質均勻，變異小。如果此種情形是因增加成本而得到，對公司而言并非好現象，故可考慮縮小規格界限放松品質變異，以降低成本，減少浪費。制品范圍規格下限42SLSLSUSU與規格或標準值比較2）不合乎規格

a平均值偏左（或偏右）如果平均值偏向規格下限并伸展至規格下限左邊，或偏向規格上限并伸展至規格上限的右邊，但制品呈常態分配，此即表示平均位置的偏差，應針對固定的設備機器、原料等方向追查。3直方圖3.7直方圖的應用b分散度過大實際制品的最大值與最小值均超過規格值，有不良品發生（斜線部分），表示標準太大，制程能力不足，應針對變動的人員、方法等方向去追查，要設法使產品的變異縮小；或是規格訂得太嚴，應放寬規格。制品范圍規格上限下限43規格制品范圍與規格或標準值比較2）不合乎規格C完全在規格外表示制品之生產完全沒有依照規格去考慮;或規格計得不合理，根本無法達到規格。3直方圖3.7直方圖的應用6調查是否混入兩個以上不同群體如果直方圖呈現雙峰形態，可能混合了兩個不同群體，亦即制程為兩種不同群體，諸如兩個不同班別、不同生產線、不同的材料、不同操作員、不同機臺等。生產出來的制品混在一起。此時，需將其層別，將不同班別、生產線、材料、操作員、機臺、制造出來的制品不擺在一起，以便趁早找出造成不良的原因。7研判設計時的管制界限可否用于制程管制444.1定義4.2分類4.3檢查表制作應注意的事項4.4檢查表的制作方法4.5檢查表記載的項目4.6檢查表制作要點4.7檢查表的應用4.8檢查表示例4檢查表454.1定義：查檢表：奧斯朋博士設計，其方法為列出幾項問題來檢核。是使用簡單昜于了解的標準化表格或圖形，作業時僅需填入規定之檢查記號，再加以統計匯整其數據，即可提供量化分析或比對檢查用。1.2分類：依其工作的目的或種類分為下述兩種。點檢用查檢表記錄用點檢表定義在設計時即已定義使用時，只做是非或選擇的注記是用來搜集計劃資料，應用于不良原因和不良項目的記錄，作法是將數據分類為數個項目別，以符號、劃記或數字記錄的表格或圖形。功用確認作業執行、設備儀器保養維護的實施狀況或為預防事故發生，以確保使用時安全用，此類查驗表主要是確認檢核作業過程中的狀況，以防止作業疏忽或遺漏常用于作業缺失，品質良莠等記錄，故亦稱為改善用查檢表4檢查表464.3檢查表制作應注意的事項

1明了制作查檢表的目的。

2決定查驗的項目。

3決定查驗的頻率。

4決定查驗的人員及方法。

5相關條件之記錄方式，如作業場所、日期、工程…等。

6決定查檢表格式。（圖形或表格）

7決定查檢記錄的方式。如：正、+++、△、√、○。4檢查表474.4檢查表的制作方法點檢用查檢表記錄用查驗表第一步列出每一需要點檢的項目決定希望把握的項目和及所要搜集的數據。在執行此一步驟時，應該由相關人員以過去累積的經驗及知識來決定，最佳的方法是召集部門內所有人共同參與，集思廣益以免遣漏某些重要項目。第二步非點檢不可的項目是什么?如：非執行不可的作業，非檢查不可的事情……等。決定查檢表的格式，格式的決定，應依據欲層別分析的程度，設計一種記錄與整理都很容易及適合自己使用的格式。第三步有順序需求時，應注明序號，依序排列。決定記錄的方式：

a“正”字記號，運用頻率極高，一般較常采用。

b“+++”棒記號，多運用于品質管理，如：次數分配表

c“△、√、○、ⅹ”圖形記錄第四步如可行僅可能將機械別、種類別、人員、工程別……等加以層別，利于解析。決定搜集數據的方法：由何人搜集、期間多久、檢查方法等均應事先決定。第五步先用看看，如有不符需求處，加以改善后，才正式付印。4檢查表484.5檢查表記載的項目

5W1H

1標題：目的何在？。。。。。。。。。。。。。。What

2對象、項目：為什么？。。。。。。。。。。。。Why

3人員：由誰做？。。。。。。。。。。。。。。。Who

4方法：何種方法?。。。。。。。。。。。。。。How

5時間：什么時間?時間間隔多久?。。。。。。。。When

6制程別、檢驗別：在什么地點？什么場所？。。。Where

7結果整理：合計、平均、統計分析

8傳播途徑：誰需要了解?要報告給誰?4檢查表494.6檢查表制作要點

查驗表的制作，可任意配合需求目的而作更改，故無特定形式，但仍有幾項重點是制作時需特別留意的：

1并非一開始，即要求完美，可先行參考他人的例，模仿出新的，使用時如有不理想，再行改善；2愈簡單俞好，容易記錄、看圖，以最短的時間將現場的資料記錄下來；3一目了然，查驗的事項應清楚陳述，使記錄者在記錄問題的同時，即能明了所登記的內容；4以Teamwork的方式，大家集思廣益，切記不可遺漏重要項目；5設計不會令使用者記錄錯誤的查檢表，以免影響日后統計分析作業的真實性。4檢查表504.7檢查表的應用

查驗表制作完成后，要讓工作場所中的人員（使用者）了解，并且做在職訓練，而在使用查驗表時應注意下列事項并適時反映。

1搜集完成的數據應立即使用，并觀察整體數據是否代表某些事實?2數據是否集中在某些項目，而各項目間的差異如何?3某些事項是否因時間變化而有所變化?4如有異常，應馬上追究原因，并采取必要的措施。

5查驗的項目應隨作業的改善而改變。

6事實現物的觀察要細心、客觀。

7根據使用的記錄即能迅速判斷，采取行動。

8查檢責任者，明確指定誰來做，并使其了解收集的目的和方法。

9搜集的數據應能獲得層別的情報。

10數據搜集后，若發現并非當初所設想的，應重新檢討并再搜集。

11查驗的項目，期間計算單位等基準，應一致方能進行統計分析。

12盡快將結果呈報您要報告的人，并使相關人員亦能知曉。

13數據的搜集應注意樣本取得的隨機性與代表性。

14對于過去、現在及未來的查檢記錄，應適當保管，并比較其差異性。

15查檢表完成后可利用柏拉圖加以整理，以便掌握問題重心。4檢查表514.8檢查表示例(一)出門上班前的檢查表內容周一周二周三周四周五服飾：頭發√√襯衣√√領帶√√皮鞋√√攜帶：錢包√√手機√√手表√√筆記本√√公文包√√上天晚上看的資料√√4檢查表52機械作業者日期不良種類5/15/25/3……合計A1尺寸50341缺點41452材料0003其他0005B2尺寸14828缺點22113材料12330其他00124.8檢查表示例(二)某檢驗狀況記錄查檢表例4檢查表535.1前言5.2層別的分類5.3層別法使用之注意事項5.4層別法之應用5.5層別法示例5層別法(Stratification)545.1前言為區分吾人所搜集之數據中，因各種不同之特征而對結果產生之影響，而以各別特征加以分類、統計;此類統計分析的方法的方法稱為層別法（或分層法）。吾人在實務工作中，經常可發現有產品品質因人、時、料、機臺……等不同時，即會有其差異性存在。而如能針對上述各種可予明顯區分之因素，于數據搜集時，加以適當注記分類;如有不良品發生時，很可能只其中一種因素（原料或人或機臺）有問題，便可快速尋得征結之所在。同樣有品質較優者，亦可從層別之數據，獲得其狀況而尋求其他因素或條件之改善。由以上簡述可知，如數據未能適當層別，則當有異常時，往往在調查上浪費龐大之人力、物力、時間，有時甚至最終還是無法尋獲真正原因。所以，平時之數據搜集如能適當層別，方可避免上述情形，而發揮層別法之最主要功能——透過各種分層收集數據以尋求不良原因之所在或最佳條件，以作為改善品質之有利手法。5層別法(Stratification)555.2層別的分類：1部門別、單位別：生產部門、維修部門、測試部門、采購部門、研究部門、資材部門等。2制程區層別：下料區、裁剪區、折彎區、加工區、焊接區、涂裝區、組立區等。3作業員層別：班別、線別、組別、熟練度別、操作法別、年別、性別、教育程度別等。4機械、設備之層別：機臺別、場所別、機械別、年份別、制造廠別、機種別、工具別、新舊別、編號別、速度別……等。5作業條件之層別：溫度別、濕度別、壓力別、天氣別、作業時間別作業方法別、人工與自動別、順序別、人工與機器別……等。6時間之層別：小時別、日期別、周別、旬別、月別、上下午別、日夜別、季節別……等。7原材料之層別：供應商別、群體批別，材質別、產地別、大小別、成份別、貯存時間別……等。8測量之層別：測量人員別、測量方法別、測量設備別、測量環境別……等。9檢查之層別：檢查員別、測量方法別、檢查場所別……別。10環境、天候之層別：氣溫別、溫度別、睛或雨別、照明別、潮濕或干燥別……等。11地區之層別：海岸與內陸別、國內外別、東區與西區別、南區與北區別……等。12制品的層別：新舊品別、標準品或特殊品別、制造別……等。13其他：良品與不良品別、包裝別、運搬方法別……等。5層別法(Stratification)565.3層別法使用之注意事項：1實施前，首先確定層別的目的——不良率分析?效率之提升?作業條件確認？…2查驗表之設計應針對所懷疑之對象設計之。3數據之性質分類應清晰詳細載明之。4依各種可能原因加以層別，至尋出真因所在。5層別所得之情報應與對策相連接，并付諸實際行動。5層別法(Stratification)575.4層別法之應用：層別法:是將多種多樣的數據，因目的的需要分類成不同的「類別」進行解析.一般的工廠所做層別通常為「空間別」人員:全公司的人員，老板開始→到臨時工每位員工設備:設備、機械、裝置、模、冶工具等原材料:外發:不同供貨商、收入檢查標準、在庫、外發等作業方法:作業方法管理、作業標準、技術標準的標準化計測:誤差管理、計測器的檢定、檢查、校正5.5層別法示例（一）：

XX公司注塑機系三班輪班，前周所生產的產品均為同一產品，結果為

班別

項目

ABC產量(個)10000105009800不良率(%)0.30.40.2以班別來分類，并加以統計，就可得知各班的產量及不良率狀況，以這些數據來實施那些改良措施.5層別法(Stratification)585.5層別法示例（二）：根據上例的主要不良項目為變形,為前月制品的不良的總和,再將制品用柏拉圖法分析如下:變形不良數=210個制品分類依次為:排序制品

不良數(個)占不良總數比率(%)累積比率(%)1A14770

2B4220903C104.894.84D52.397.15其它62.9100合計

210100

A制品在變形這一項就占了整部門的50%x70%=35%.所以在進行改善時要以第1重點控制來處理.A制品+B制品超過80%,所以A、B為重點改善控制制品.5層別法(Stratification)596.1前言6.2散布圖的定義6.3散布圖的制作方法：6.4散布圖的注意事項：6.5散布圖的判讀6.6散布圖示例6散布圖606.1前言散布圖有以下功能：

1能大概掌握原因與結果之間是否有相關及相關的程度如何。圖2-1。

2能檢視離島現象是否存在。圖2-23原因與結果相關性高時，二者可互替代變數，對于制程參數或產品特性的掌握，可從原因或結果中擇一較經濟性的變數予以監測。并可借觀察一變數之變化而知另一變數的變化。圖2-1圖2-2YX∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷YX∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷6散布圖6.2散布圖的定義

特性要因圖（魚骨圖）大概可以了解工程上的要因會影響產品的品質特性

散布圖（ScatterDiagram）：也是以這種因果關系的方式來表示其關連性。并將因果關系所對應變化的數據分別點繪在x-y軸座標的象限上，以觀察其中的相關性是否存在。616.3散布圖的制作方法：

以橫軸（x軸）表示原因，縱軸（y軸）表示結果，作法如下：

1收集成對的數據（x1,y1),(x2,y2),…整理成數據表。

No.XY1X1Y12X2Y23X3Y34X4Y4………2找出x，y的最大值及最小值。3以x，y的最大值及最小值建立x-y座標，并決定適當刻度便于繪點。4將數據依次點于x-y座標中，兩組數據重復時以◎表示5必要時，可將相關資料注記于散布圖上。6散布圖626.4散布圖的注意事項：（1）是否有異常點：有異常點時，不可任意刪除該異常點，除非異常的原因已確實掌握。（2）是否需層別：數據的獲得常常因為作業人員、方法、材料、設備或時間等的不同，而使數據的相關性受到扭曲。

a全體時低度相關，層次后高度相關。6散布圖b全體時高度相關，層別后低度相關。

+YX∷∷∷∷∷∷∷∷*********************************Y∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷XY*********************************XYX∷∷∷∷∷∷∷∷*********************************Y*********************************XY+∷∷∷∷∷∷∷∷∷∷X（3）是否散布圖與固有技術、經驗相符：散布圖若與固有技術、經驗不相符時，應追查原因與結果是否受到重大因素干涉。63YXYXxxyy●●●●●●●●●●●●●●6.5散布圖的判讀散布圖的方向、形狀，有以下數種相關情形：

1完全正（負）相關：點散布在一直線上6散布圖2高度正（負）相關：原因（X）與結果（Y）的變化近于等比例。xxyyYYXX64YXxyYXxy6.5散布圖的判讀散布圖的方向、形狀，有以下數種相關情形：

3中度正（負）相關：原因（X）與結果（Y）的變化仍然近于等比例。6散布圖YXxyYXxy4低度正（負）相關：原因（X）與結果（Y）的變化幾乎已不成比例。65YXxy6.5散布圖的判讀5無相關：原因（X）與結果（Y）的變化完全不成比例。6散布圖YX6曲線相關：原因（X）與結果（Y）的變化呈曲線變化。666.6散布圖示例真空蒸鍍的作業過程中，電子束的強度（power)影響蒸鍍產品的膜厚(thickness)，希望找出二者間的相互關系。

1收集數據：

X＝強度（KV）

Y＝膜度（∪m)

No.XY

No.XY1503.26503.42704.77905.131005.48905.04804.99704.55603.810704.36散布圖674將數據點繪X-Y座標中。5.04.03.050607080901005.04.03.05010060708090：：....：X=強度（KV）Y=膜度（um)6.6散布圖示例2找出x，y的最大值及最小值。

Xmax＝100Ymax＝5.4Xmin＝50Ymix＝3.26散布圖3劃出X-Y軸的座標并取適當刻度。687.1定義7.2管制圖原理7.3管制圖之基本特性7.4管制圖之種類7.5管制圖的基本使用方式7.6管制圖的計算7.7管制圖之判讀7.8管制圖使用時之注意事項7.9管制圖示例7管制圖697.1定義

管制圖(Controlchart)：由美國貝爾電話實驗室的(Dr.W.A.Shewart)休哈特博士在1924年首先提出的，主要定義即是“一種以實際產品品質特性與依過去經驗所研判之制程能力的管制界限比較，而以時間順序用圖形表示者”。管制圖在管循環中的作用(管制的方法．思考方法)管理循環分為:Plan→Do→Check→Action簡稱PDCA循環.如下圖管理的6STEP1-1

決定目標．目的(Plan)1-2.

決定達到目標．目的方法(Plan)1-3

教育．訓練(Do)1-4

實施(Do)1-5

檢查實施的結果(Check)1-6

采取修正處置(Action)7管制圖70

-3

+3

99.73%0.135%0.135%◎常態分配有一個事實在質量管理中經常用到，即不論

與

為何值，產品質量特性值落在[-3

，

+3

]范圍內的機率99.73%。落在[-3

，

+3

]范圍外的機率1-99.73%=0.27%，而大于+3

一側的機率為0.27%/2=0.135%。7.2管制圖原理7管制圖71

管制圖的第一種解釋1若制程正常，即分配(布)不變，則樣本(點子)超出UCL的機率只有

1/1000左右。2小機率事件原理：小機率事件實際上不發生，若發生即判斷異常。管制圖的第二種解釋1

引起制程變異的原因為偶因和異因(ChanceCause&AssignCause)[戴明---制程變異的原因分為共同原因和特殊原因(Common&SpecialCause)]兩大類。偶因的變異是恒常系統(ConstantSystem)確實存在于自然中。2

異因對質量的影響甚大，警語:遇問題立即反映/見可疑追查到底20字箴言---

疑難雜癥、對癥下藥、藥到病除、莫犯同癥、標準化之。7.2管制圖原理7管制圖727.2三種界限的區分自然的容忍界限（naturaltolerancelimits）表示制程中自然的變異，一般以制程平均值正負三倍標準差（3σ）來作為界限大小。（UNTL，LNTL）規格界限（specificationlimits）

由開發者或設計者所定，表示產品的質量。與制程，樣本無關。（USL，LSL，Target）但制訂規格界限時，需考慮自然的容忍界限，以免制造不出符合規格的產品。管制界限（controllimits）制程中自然變異的函數（3σ/√n），是所能容忍的程度來定其大小。（UCL，LCL）規格界限與管制界限并無數學上的關系。

7管制圖73上管制界限（UCL）下管制界限（UCL）中心線（CL）7管制圖7.3管制圖之基本特性：品質特性：一般管制圖縱軸均設定為產品的品質特性，分度：以制程變化的數據為；橫軸：為檢測制品之群體代碼或編號或年月日等，以時間別或制造先后別，依順序將點繪于圖上。在管制圖上有三條筆直的橫線，中間的一條為中心線（CentralLine,CL)，一般以藍色之實線繪制。在上方的一條稱為管制上限(UpperControlLimit,UCL)，在下方的稱為管制下限（LowerControlLimit,LCL)，對上、下管制界限之繪制，則一般均用紅色之虛線表現之，以表示可接受之變異范圍;至于實際產品品質特性之點連線條則大都以黑色實際線表現繪制之。管制狀態：74管制圖之管制界限系將常態分配形轉90°后，于平均值處作成中心線（CL），平均值加三個標準差處作成上管制界限（UCL），于平均值減三個標準差作成下管制界限（LCL）.-3δμ＋3δ-3δ-2δ-1δμ＋1δ＋2δ＋3δ68.26%μ＋3δ-3δUCLLCLCL90°99.73%95.45%757.4管制圖之種類1依數據性質分類：（1）計量值管制圖：所謂計量值系指管制圖之數據屬于由量具實際量測而得；如長度、重量、濃度等特性均為連續性者。常用的有：

a平均數與全距管制圖（X-RChart)d個別值與移動全距管制圖（X-RmChart)b平均數與標準差管制圖（X-Chart)e最大值與最小值管制圖（L-SChart)c中位數與全距管制圖（X-RChart)（2）計數值管制圖：所謂計數值系指管制圖之數據均屬于以單位計數者而得；如不良數、缺點數等間斷性數據均屬之。常用的有：

a不良率管制圖(PChart)c缺點數管制圖（CChart)b不良數管制圖(PnChart,又npchart/或dchart)d單位缺點數管制圖（UChart)7管制圖

計量值計數值優點1)甚靈敏，容易調查真因2)可及時反應不良，使品質穩定(1)所須數據可用簡單方法獲得(2)對整體品質狀況之了解較方便缺點1)抽樣頻度較高，費時麻煩2)數據須測定，且再計算，須有訓練之人方可勝任(1)無法尋得不良之真因(2)及時性不足、易延誤時機767.4管制圖之種類2依管制圖之用途分類：(1)解析用管制圖：此種管制圖先有數據，后有管制界限。（μ與δ未知之群體）

a解決方針用

b制程解析用

c制程能力研究用

d制程管制之準備(2)管制用管制圖：先有管制界限，后有數據（U和已知之群體）其主要用途為控制制程之品質，如有點子超出管制界限時，即立即采取措施。（原因追查→消除原因→再防止之研究）7管制圖77時間質量特性7.5管制圖的基本使用方式將量測出來的質量特征值依序的描繪在管制圖上。若特征值超出管制界線，則表示制程不在控制當中（out

ofcontrol），需請人查出異常原因

的所在。7管制圖787.6管制圖的計算7管制圖79ProcessCapabilityCpk制程能力指數Assumesthattheprocessis:undercontrolnormallydistributed假設制程為穩定且為常態分配Cpk=min(Cpu,Cpl)Cpu=(USL-μ)/3Cpl=(μ-LSL)/3Precision精密度Capability準確度80

制程能力的評估817.7管制圖之判讀：

1管制狀態之判斷（制程于穩定狀態）（1）多數點子集中在中心線附近。（2）少數點子落在管制界限附近。（3）點子之分布與跳動呈隨機狀態，無規則可循。（4）無點子超出管制界限以外。

2可否延長管制界限做為后續制程管制用之研判基準：(1)連續25點以上出現在管制界限線內時（機率為93.46%)(2)連續35點中，出現在管制界限線外點子不超過1點時。(3)連續100點中，出現在管制界限線外點子不超過2點時。制程在滿足上述條件時，雖可認為制程在管制狀態而不予變動管制界限，但并非點子超出管制界限外亦可接受；這些超限之點子必定有異常原因，故應追究調查予以消除之。

3、檢守判讀原則：（1）應視每一個點子為一個分配，非單純之點。（2）點子之動向代表制程之變化；雖無異常之原因，各點子在界限內仍會有差異存在。

（3）異常之一般檢定原則：7管制圖82ABCCBA3點中有2點在A區或A區以外者。檢定規則1：（2/3A)UCLXLCLABCCBA5點中有4點在B區或B區以外者。檢定規則2：（4/5A)UCLXLCL7管制圖7.7管制圖之判讀：83UCLXLCLABCCBA連續6點持續地上升或下降者。檢定規則3：（6連串)ABCCBA有8點在中心線之兩側，但C區并無點子者。檢定規則4：（8缺C)UCLXLCL7管制圖7.7管制圖之判讀：84ABCCBA連續9點在C區或C區以外者。檢定規則5：（9單側)UCLXLCLABCCBA連續14點交互一升一降者。檢定規則6：（14升降)UCLXLCL7管制圖7.7管制圖之判讀：85ABCCBA連續15點在中心線上下兩側之C區者。檢定規則7：（15C)UCLXLCLABCCBA有1點在A區以外者。檢定規則8：（1界外)UCLXLCL7管制圖7.7管制圖之判讀：867.8管制圖使用時之注意事項：

1、管制圖使用前，現場作業應予標準化作業完成。

2、管制圖使用前，應先決定管制項目，包括品質特性之選擇與限樣數量之決定。

3、管制界限千萬不可用規格值代替。

4、管制圖種類之選擇應配合管制項目之決定時搭配之。

5、