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程稍有变大或变小都不会超过规格值，是一种最理想的直方图。 表示产品良好，能力足够。 (b)一侧无余地 产品偏一边，则另一边还有很多余地，若过程再变大（或变小）很可能会有不合格发生，必需设法使产品中心值与规格中心值吻合才好。 第八章 直方图 127 下限 上限 规格 制品范围 下限 上限 规格 制品范围 科建顾问 (c)两侧无余地 产品的 最大值与最小值均在规格内，但都在规格上下限两端

)柏拉图适用于计数值统计，而计量值则使用直方图。 科建顾问 84 品管七大手法 例 :某电子材料检验后，以不合格 数及损失金额分别计算如下： 项目 不合格数 累计不合格数 不合格率 % 累计不合格率 % 材质不合格 39 39 尺寸不合 33 72 电测不合格 21 93 破 损 3 96 其 他 7 103 B. 以不合格损失金额为纵轴的柏拉图 项目 不合格数 损失金额 累计不合格数 不合格率

，分层后低度关联。 ⑶散布图是否与原有技术、经验 相符： 散布图若与原有技术、经验不相符时，应追查原因与结果是否受到其他因素干涉。 四、散布图的判读 依散布图的方向、形状，有以下几种关联情形： ⒈完全正（负）关联：点散布在一直线上。 完全正相关 完全负相关 ⒉高度正 (负 )关联：原因 (X)与结果 (Y)的变化近于等比例。 第九章 散布图 147 Y X Y X Y X Y X －ｘ －ｙ Y

特性要因图不止在发掘原因而已 ,还可据此整理问题 ,找出最重要的问题点 ,并依循原因找出解决问题的方法。 特性要因图的用途极广 ,在管理工程、事务处理上都可使用 ,其用途可依目的分类 :。 第五章 特性要因图 73 科建顾问。 ,更能得到效果 ,如 :查检表、柏拉图等。 六．范例 例 1:不正确的绘制方式。 (1) 原因应标在箭头尾端 ,不应在箭头上方或下方。 (正确 ) ←── 错误 或

(3)XRm 控制图 (a)收集数据 20~25 个 ,并依先后顺序排列记入数据栏内。 (b)求个别移动值 Rm。 如 (c)求平均值 (d)求移动极差平均 : (e)计算控制界限 X 控制图 : 中心线 (CL)= 控制上限 (UCL)= 控制下限 (LCL)= 102 品管七大手法 Rm 控制图 : 中心线 (CL)=。 控制上限 (UCL)=。 X~kiXikkXXXX K /~1/)~.

例演练： 例 某造纸厂的纸厚，生产线规定日班人员须每 2小时抽测一次，每次取 6 段，并测量中心及两侧的厚度加以控制。 最近业务经理反应客户对纸张的厚度不均会造成纸管 卷制问题故常有客户抱怨，总经理要求质保追查原因。 于是质保经理将近五天的现场抽测数据加以整理 (附表一 )并制成次数分配表及直方图如下；并求出其平均值与标准差。 该公司的纸张厚度规格值 ,依据直方图可看出整理后的平均值偏低

程控制。 SPC运用统计技术对生产。

不合格数 (缺陷数 )图 C 图 单位产品不合格数图 (单位缺陷数图 ) U图 控制图的选用程序 否 否 是 是 是 否 否 是 是 否 否 是 否 是 不是 是 否 是 注：本图假设测量系统已经过评价 确定要制定控制图的特性 是计量型数据吗。 性质是否是均匀或不能按子组取样，例如：化学槽液、批量油漆等 使用 XRs 图 关心的是不 合格率，即 [坏 ]零件的百分比吗。 样本容量是否恒定。

Xbar2..,+ Xbarn） /K（ Xbar 管制图中心线） 计算全距 R=XmaxXmin(每一组 ),全距平均值 Rbar=R1+R2+。 +Rn)/K（ R 管制图中心线） 计算管制限： UCLXbar=（ Xbar） bar+A2Rbar（ Xbar 管制图上限） LCLXbar=（ Xbar） barA2Rbar（ Xbar 管制图下限） UCLRbar=D4Rbar（ Rbar

布是隨時間而變的。 PIN SHINE 12 SPC控制圖的 3σ原理 PIN SHINE 界限 μ177。 κσ 界限內的概率 界限外的概率 μ177。 ％ ％ μ177。 1σ ％ ％ μ177。 ％ ％ μ177。 2σ ％ ％ μ177。 ％ ％ μ177。 3σ ％ ％ μ177。 4σ ％ ％ 當過程僅含正常變異時，過程輸出的質量特性 X呈正態分布 N（ μ， σ)，其中