个人觉得这份制程能力改善步骤的流程图整理得还不错，所以就把它整理了一下放上来与大家分享。
请注意：执行统计制程前必须先要把制程条件数字化，也就是要想办法把制程内会影响到品质的因素变成可以计数或计量的条件。
计数就是只能一个一个分开来计算的单位，如缺点数、球数…等；计量则是连续可以量测的单位，如重量、速度…等。
另外，执行统计制程管制时一定要等到制程稳定了，也就是Cpk达到一定程度后，执行起来才有意义，对哪些一天到晚都还在灭火的制程，执行起来只是徒增工程师的负担而已，对品质的改善或维持是一点帮助都没有。
延伸阅读：
何谓制程能力?
六个标准差之我见 (six sigma)
六个标准差的实例探讨
标准差与常态分佈的关系(six sigma)
关于统计制程SPC：
制程能力介绍─制程能力的三种表示法
制程能力介绍 ─ Cp之制程能力解释
制程能力介绍 ─ Ck之制程能力解释
制程能力介绍 ─ Cpk之制程能力解释
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谢谢版大
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计量值管制图中，个别值与全距管制图变异如何说明(解释)，如果全距管制图的变异比个别值大，是?原因，或是说他的涵义是?
是否代表制程的变异大?
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张吉昌，
这个是后面会谈到的议题。
因为统计手法的关系，会有所谓的「组内变异」与「组间变异」的分别，管制图【x̄-σ chart】与【x̄-R chart】的σ(标准差)及R(全距)就是管制「组内变异」，而x̄则可以管制到「组间变异」。这个「组内变异」与「组间变异」会跟Cpk与Ppk有关系。
如果是全距管制图的变异比个别值大就表示组内变异大，也就是抽样的同一组数据内的差异过大。
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版大说的很对.CPK.GAUGE R&R等等这些制程分析数据如果没有很成熟的话.强行要进行改善是很痛苦的.就像小孩子还不会走.你就要他跑一样.深有同感.感谢版大分享
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