SPC------統計制程管制------Statistical Process Control
1.3變異之共同原因與特殊原因
天下沒有任何兩件成品是完全相同的，因為制程中存在有不同的變異因素。兩個產品之間的變異可能很明顯，也可能很難察覺，然而總有差異存在。例如軸徑的加工尺寸的變異可能受到下列因素的影響：
◇人員：經驗與熟練度、體力狀態、心理狀態與注意力等 ◇機器：間隙、軸承磨損、熱變形、保養品質等 ◇刀具：剛性、磨耗、尺寸精度等 ◇材料：硬度、加工預留量、變形量等
◇方法：刀具選擇、切削速度、進刀深度與進刀速度等 ◇量測：量具精度、校準狀態、部位與量測方法等 ◇環境：溫度、溼度、電壓、外來振動等
又如處理一個貨單所需的時間的變異大小則取決於所需的程序不同、事務設備可靠度、貨單內容明確度、承辦人員工作負荷等等。上述的各種變異中，有些只是短暫的、偶然的，有些則是漸進的、交互影響的。在某種情況或時間所得到的量測數據都將包含著不同變異的不同程度的影響。為了管制變異及減少變異，必須追蹤與分析變異的根源，而其必要的第一個動作，就是分辨造成變異的是共同原因(機遇性原因)或是特殊原因(非機遇性原因)。
雖然一個特性的量測值必有差異，但大都會形成一種特定的分佈形態，這種分佈的形態就稱為“分配”，以下列舉分配的三種基本特性：(如下圖) ◆位置：數據分佈的集中趨勢，可以平均值描述之。
◆散佈：數據的最大值與最小值之間分散的距離寬度，可以全距描述之。 ◆形狀：不同數據的不同分佈密度所形成的一種形態，可以峰形描述之。 (1)共同原因: 共同原因所形成的制程變異以穩定、隨機的方式經常性地出現，又可
稱之為機遇原因或普通原因。如果一個制程只由共同原因的變異所支配，則其變異將是穩定而且可預測，此時可謂該制程是“在統計管制狀態下”、“在統計管制中”或“在管制中”，(如下圖)。
(2)特殊原因: 特殊原因所形成的制程變異以不穩定、間歇的方式非經常性地出現，
又可稱之為非機遇原因或特殊原因。如果一個制程出現特殊原因的變異，則其變異將是不穩定而且是不可預測的，(如下圖)。除非找出變異的特殊原因並且予以消除，否則該等不穩定因素將支配制程的整體分配，造成產出的不穩定並且影響產出績效。某些特殊原因可能是有利的，應予以找出並使之成為制程的永久部分。
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SPC------統計制程管制------Statistical Process Control 每一件產品都不相同 如果制程很穩定，則將形成一種固定形狀，稱為“分配” 大小 大小 大小 大小 分配有下列之不同情形 大小 大小 大小 位置 散佈 形狀 大小 大小 大小 如果制程中有特殊原因的變異存在，則其成品將成為不穩定的分佈，而且無法預測 如果制程中只有共同原因 的變異存在，則其成品將形成一個穩定的分佈，而 且是可以預測的 大小 時間 時間 ？ 大小 7／75 共同原因與特殊原因的變異 SPC------統計制程管制------Statistical Process Control
1.4局部問題對策與系統改善
1.4.1局部問題對策: 特殊原因的變異可由簡單的統計技術分析(如管制圖)而得，且
應由直接負責制程的人員(即發生者)去尋找特殊原因及解決方法，管理階層應予以協助，這類原因約佔制程問題的15%。
1.4.2系統改善: 共同原因的變異需由制程能力分析去發現，且應由管理階層努力去
消除共同原因。這類原因約佔制程問題的85%。
注意：如果不能分辨特殊原因與共同原因，其結果勢將導致沒有對策或是錯誤對
策，最終造成人力物力的損失以及問題的更加惡化﹒﹒﹒等。例如當需要系統改善(譬如選擇合適廠商以供應良好而且穩定的材料)時，卻選擇局部問題對策(如調整機器﹒﹒﹒)，其后果不堪設想。
1.5制程管制與制程能力：(參考下圖)
1.5.1制程管制的目的是採取經濟而有效的對策以改善制程。亦即避免改善不需對策
的制程(過苛管制或型I誤差，有人戲稱“瞎搞”)，並且不致於應改善的制程而未對策(失去管制或型II誤差)。為避免這兩種誤差，必須由分析共同原因與特殊原因來決定。
1.5.2當制程只存在共同原因的變異時，才可以說這個制程處於統計管制狀態下。制
程管制系統的功能之一，就在於當制程發生特殊原因的變異時，能適時提出警告信號，並且避免發生錯誤的信號，如此才可望採取適當對策來消除特殊原因並使其不再發生。
1.5.3制程能力是當特殊原因消除後可得到的最小變異，因此它代表的是制程在管制
狀態下的好壞程度。它也常被視為成品合乎規格的比例，因為在統計管制狀態下的制程，可以以其分配來預測產品超出規格的比例。 1.5.4四種管制狀態的說明與建議:
Ⅰ：顯示制程已在管制狀態下且產品亦能達到
規格要求，僅要持續改善。 Ⅱ：雖制程在管制狀態下，但其產品不符規
格，顯示其嚴重的共同原因存在，必須極力加以消除。 Ⅲ：雖產品能達到規格要求，但制程無法在管
制狀態下，形成不穩定的制程，必須查出特殊原因加以解決。 Ⅳ：顯示制程既不在管制狀態下，且其產品亦
不能符合規格要求，即存在共同原因與特殊原因，故必須雙管齊下，改善制程。
受控 失控 可接受
不可接8／75
SPC------統計制程管制------Statistical Process Control 受 制 程 管 制 在管制狀態下(特 殊原因消除) 時間 失去管制(有特殊原因存在) 大小 制 程 能 力 在管制狀態下， 而且制程能力足夠(共同原因的變 異減少) 規格下限 時間 大小 在管制狀態下，但是制程能力 不夠(共同原因的變異太大) 規格上限 制程管制與制程能力 9／75 SPC------統計制程管制------Statistical Process Control
在某些特定的狀況下，顧客可能允許製造者在狀況三下去運作一制程，此狀況可能是：
◇顧客對在規格內的變異並不敏感（可參考有關“損失函數”的資料） ◇改善特殊原因所需的費用超過對任一及所有顧客的利益，經濟上允許的特殊原因可能工具磨耗、工具再研磨…，周期性（季節性）的變異，等等。 ◇特殊原因已被辨認及記錄，且是一定且可預測的。
在上述狀況下，顧客可能要求採取下列行動。 ◇此爲成熟制程，例如已經許多持續不斷改善的循環了。 ◇此特殊原因可被接受，而且在已知期間內一定的呈現出來。
◇制程管制計劃已在運作，其能確保所有的制程産出符合規格，且對其他特殊原因或允許的特殊原因的非定值性能提供防護。
注意：只有在制程是處於統計管制狀態下才去計算制程能力。制程能力是由制程所收集的統計數據而得，是用以預測制程未來的基礎。以一個不穩定且不再現的制程所收集的數據爲基礎所作的預測，其價值極為有限，特殊原因可造成制程分配的形狀分佈或位置的改變，而且快速的使能力預測無效。各種的能力指數及比率需在管制狀態下的制程中所收集的數據計算而來。
能力指數可區分爲短期及長期指數二者，短期能力研究是由一操作批所收集的量測而得，這些數據可用管制圖分析，以顯示此制程是在統計管制狀態下操作，如沒有特殊原因，則可計算初期能力指數，如此制程不在管制下，則需依變異的特殊原因採取對策。此類研究經常用以確認由制程生産的初期樣品的有效性，以取得客戶的認可。其他的用途，有時稱機器能力研究，用以驗證在工程參數下一個新的或經改善的制程其真實運作的有效性。在短期狀況下，制程是穩定的而且有能力符合要求，則可繼續執行不同的研究，長期能力研究是由長期收集的測量值所組成，此數據必須是足夠長期收集，而且能包括預期的所有預期的變異來源，當收集到足夠的數據，而這些數據已點繪在管制圖上，且未發現特殊原因，則可計算長期能力及績效指數。一般以此研究來說明在許多的可能變異來源下，長期能滿足客戶的制程能力，並用以數量化制程績效。因為沒有一單一指數能一體適用在所有制程，並且沒有一已知制程能被單一指數完整描述，因此發展出各種不同指數，例如：建議同時使用Cp及Cpk，並且可用圖形方法結合，以更進一步瞭解估計分配與規格界限的關係。其觀念爲：Cp及Cpk大小可用以比較（及嘗試連結）“制程訊息”與“顧客訊息”。
所有的指數都具有缺點而且可能被誤導，任何由計算的指數而得的結論應對其數
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