e1999年对公司来说，可定义为OEM品质年，此话怎讲?因为从去年HP的PIGLET开始生产后，陆陆续续接到OEM客户的订单，诸如NEC、PANASONIC、广宇、以及最近的通用、INTEL 等等；我们可以从过去的经验与事实，去观察与分析OEM客户非常重视产品的品质管制，认为供货商是产品生产系统的源头或重要的一部份，足以影响产品是否能及时推上市，获得好评的重要关键之一。
因此对于品质管制手法的使用，一直是OEM客户注意的焦点。
尤其是制程能力分析(Analysis for Process Capability) 的应用，大家都视为是一新开发产品导入量产阶段的指针，所以本文的主题将针对制程能力分析来进行研讨。
接下来将透过下列几个问题，来切入正题:一、制程能力是个什么东西？二、制程能力分析在什么时候实施是正确的？三、执行制程能力分析前有那些步骤？四、制程能力分析的数据要如何评价？五、制程能力分析的数据要如何应用？六、究竟要量测多少个样品才能计算Cpk？七、Cpk 是否能监测连续生产之制程？一、制程能力是个什么东西?所谓『制程能力』就是一个制程在固定的生产因素(条件)及稳定管制下所展现的品质能力。
那些是「固定的生产因素(条件)」；如设计的品质、模治具、机器设备、作业方法与作业者的训练、作业照明与环境、检验设备、检验方法与检验者的训练….等等皆属之。
什么是「稳定管制」；就是以上因素加以标准化设定后，并彻底实施后，且该制程之测定值，都是在稳定的管制状态之下，此时的品质能力才可说是该制程的制程能力。
制程能力如何表示：1.制程准确度Ca (Capability of accuracy)2.制程精确度Cp (Capability of precision )3.综合评价(不良率p )4.制程能力指数Cpk以上最常用的是Cpk、Cp、Ca，而p比较少有人使用。
1.制程准确度Ca (Capability of accuracy)与规格中心值(μ) 之间偏差的程度，称为制程准确度CaXμCa＝( X －μ )/ ( T / 2 )T＝S U－S L ＝规格上线－规格下线※如系单边公差时，则不适用由上述可知:1.平均值( x ) 愈接近规格中心值(μ)愈好(尽量趋近或相等)2.所以Ca值愈小愈好(尽量趋近于0)2.惟群体呈左右对称之常态分布时，才能使用Ca做制程能力分析。
(单边公差时，Ca为0)4.正值(＋)时表示偏高；负值(－)时表示偏低。
2.制程精确度Cp (Capability of precision)从制程中全数检验或随机抽样(一般样本n 须在50 个以上) 所计算出来之样本标准差( σx)，再乘以√( n / ( n －1）)，以推定实绩群体标准差( σ) 。
Cp ＝规格容许差/ 3 σ＝规格公差/ 6 σ＝( T/ 2 ) / 3σ由上述可知：1.若T ＞6 σ时，Cp 值愈大。
（离散趋势都在规格内）2.Cp 值愈大愈好（尽量大于1以上）3.若T ＜6 σ时，Cp 值愈小。
(表示目前的生产条件，不适合此精密度之产品)4. Cp 与Ca成反比。
(Cp愈大愈好，Ca则反之)3.综合评价(不良率p )当有些制程的生产实绩为了达成规格之要求，必须Ca 值与Cp值两者都要很好的情况下，而对整个制程品质之综合评价，计算出不良率pS U X≈μS L1 2Z1＝3 Cp ( 1 ＋Ca )….由Z1查常态分配表得P1 ％Z2＝3 Cp ( 1 ＋Ca )….由Z2查常态分配表得P2 ％p％＝P1 ％＋P2 ％由上述可知:4.制程能力指数CpkCpk是综合Ca和Cp两者之指数，其计算公式:Ca＝( X －μ ) / ( T / 2 )Cp ＝规格容许差/ 3 σ＝规格公差/ 6 σ＝( T/ 2 ) / 3σCpk＝( 1 －| Ca | ) ×Cp由上述可知:1.当Ca ＝0 ，Cpk ＝Cp2.单边规格时，Cpk ＝Cp二、制程能力分析在什么时候实施是正确的?正如前面所提到，制程能力的评估必须要在制程稳定后，才能实施，也就是X-R 管制图已显示制程在稳定的统计管制状态下(非机遇原因已经被发现，并经过分析与矫正，以及防止再发)，而且继续保持在统计管制状态下。
因此回忆过去我们所做的，可以发现到一些问题：1.未先执行管制图以确认制程的稳定性，就径行将所算得Cpk当做『真正』的制程能力。
2.不探讨非机遇原因，只是一味要求算Cpk，而制程并不会随着时间长而稳定。
3.为达成客户要求，只好修改数据，『表面』的Cpk非常『良好』，却冒着被退货的高风险。
4.制程不良率『变异』起伏太大时，只好用人海战术来克服，不断重工，现场人仰马翻。
5.没有因为Cpk不好，而针对『共同因』或『特殊因』，采取矫正措施。
6.只要算得(尺寸)多，就愈接近事实(群体)，就愈能符合客户的要求？？6.客户有要求算Cpk，才去做？三、执行制程能力分析前有那些步骤?1.确定制造流程: 确定流程(图)，订定QC工程表，列出管制之生产条件、品质特性…等。
2.制造流程解析: 利用5W1H手法，将制程各作业单元的变异因素加以掌握，并可得知制程所处的状态。
3.决定管制项目: 依制程之生产条件、品质特性、制程现况来决定管制项目。
4.实施标准化: 订定各项标准，并对相关人员实施各项标准之教育与训练。
5.管制图的运用: 应先建立解析用管制图，评估管制界限，再实施管制用管制图，持续观察制程的稳定性与异常矫正。
6.制程能力分析: 收集数据，进行分析，以了解是否符合规格或客户要求，如不能符合，立即采取矫正行动。
7.制程之持续管制: 除非有证据显示制程平均值或全距值发生变化，否则仍然使用原管制界限，不能随意修改。
四、制程能力分析的数据要如何评价?1.制程准确度Ca (Capability of accuracy)*对策方法是以制造单位为主、技术/品管单位为辅。
2.制程精确度Cp (Capability of precision )* 对策方法是以技术单位为主、制造/品管单位为辅。
3.综合评价(不良率p )注意;（1）其等级B、C、D须照Ca及Cp来处理。
（2）由于总评是根据Ca及Cp推定不良，其处置是要视下一工程或客户之要求。
（3）如不符合客户要求，一定要立即处理，避免遭遇到退货的危险。
4.制程能力指数Cpk五、制程能力分析的数据要如何应用?1.对设计单位提供基本资料：使其了解制程能力，从设计面解决问题。
2.分派工作到适当的机器上：决定一项机器设备能否满足要求。
3.用来验收全新或翻修调整过之设备：利用机械之能力安排适当工作，使其得到最佳之应用。
4.选用合格之作业员：剔除不合格人员或再施予教育和训练。
5.选择适当之工作方法：建立标准化SOP6.根据规格公差设定设备之管制界限：为获得最经济、最稳定之生产。
7.当制程能力超越公差时，决定最经济之作业水准：（1）制程能力较公差为窄时，用于建立经济管制界限。
（2）制程能力较公差为宽时，须调整一适当中心值，以获得最经济之生产。
8.找出最好的作业方式：建立最具价值之技术情报资料。
六、究竟要量测多少个样品才能计算Cpk?之前我们已经讨论到，制程能力的评估必须要在制程稳定后，才能实施，也就是X-R 管制图已显示制程在稳定的统计管制状态下(非机遇原因已经被发，并经过分析与矫正，以及防止再发)，而且继续保持在统计管制状态下。
要多少个样本数才能显示出制程的稳定性？理论要求最好有25 个以上的样组，才具代表性。
请大家注意！这里所提到的25 个以上的样组数是针对管制图而言，并不是指Cpk。
所以只要能了解制程的稳定性，即使n ＝2 ~ 5 也能计算Cpk，但是唯一前提是必须先用计量值管制图，来持续观察制程稳定(必要时采取矫正行动)。
以上所探讨的角度，是从产品制程上出发，若是谈论到单一的模具、机器、设备….等等，个人建议是连续取样100pcs来计算。
如果所有生产条件相同，为何第一次与第二次的Cpk会有差异？这就是我们接下来要讨论的重点…. 七、Cpk 是否能监测连续生产之制程？请看下列的示意图，复习一下抽样的概念:假设同一量测员，采用随机抽样的手法，抽样区域可能落在群体上，不同的位置，自然会产生不同的结果，只要结果是在规格内我们都会允收。
当然以少数样本的成绩代表群体的真实面貌，会有风险；如好批误判坏批，坏批误判好批。
(如何避免风险？这不是现在要谈的主题，所以不再深入探讨，回归正题。
)这里所要表达的是，在制程稳定下，抽样实值有变化是属于正常现象，只是我们自己了不了解这个『变化』，究竟是属于系统(共同因变异)或是突发(特殊因变异)事件所产生的？所以我们用某段时间的制程能力，并不足以代表整个制程是在稳定状态下。
只能了解某段时间的制程能力是否符合要求(规格)，无法了解到连续生产的制程有何变化？最后大家为求速成，只计算Cpk (重视结果，这还是『某段时间』的结果)，不做管制图(忽视过程，不良或然率蠢蠢欲动) ，稍一不慎不良品如洪水猛兽般，必须倾全厂之力去抵挡(重工)，甚至要面临被退货的高风险！最后我们可以做个结论：1.任何的抽样都有误差的存在(随机问题)2.没有一个制程可以做到100％在统计管制状态之下(变异问题)3.没有任何制造批为完全之常态分配(或是其它型态分配，如果不是近似常态，Cpk就值得争议)4.因此，所有制程能力分析的结果必须很小心考虑 (而不是只是看一看就好)，并且以很保守谨慎的态度去解析。
製程能力與改善方向關係圖CpCa等級技術改善高降低Ca 管理改善总结＞＞1.以上仅探讨产品的制程能力分析，事实上制程能力的应用非常广泛(如同第13页所述) 可以单独针对机器设备、模具等来研究。
2.本文的目的是在做观念的沟通与交流，所以在这里不做习题或范例的详细解说。
3.希望透过这篇内容，能激起大家的共鸣，互相砥砺，让制程能力分析能真正落实到产品的制程上。