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標題: QKC20140725：彭鴻霖 - 從價值管理到品質管理所需的統計技法 [打印本頁]

作者: hlperng 時間: 2014-7-24 08:54:04 標題: QKC20140725：彭鴻霖 - 從價值管理到品質管理所需的統計技法

本帖最後由 hlperng 於 2016-3-30 16:12 編輯

品質學會品質知識社群(QKC)研討會
專題：從價值管理到品質管理所需的統計技法
時間：2014年7月25日(星期五) 19:00 - 21:00
地點：品質學會九樓教室
主講：彭鴻霖會友（睿地論壇志工）
主持：官生平會友（QKC召集人兼専案計畫主持人/品質學會雲端運算推廣小組顧問）

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作者: hlperng 時間: 2014-8-3 07:50:17 標題: 標準差的真正意義

本帖最後由 hlperng 於 2014-8-3 15:03 編輯

在報告過程中提及六標準差管理所說的6σ為規格範圍，這是錯誤的。特別感謝陳燕坦會友在研討過程的當場指正，也為自己未盡心盡力準備研討報告資料及在討論過程中仍一再堅持自己錯誤的發言表示最大的歉意。
的確，6σ為規格範圍的一半，從機率統計觀點，超出規格範圍的機率只有2 ppb，亦即十億分之二，而在六標準差管理的論述多以3.4 ppm稱之。魔鬼出在細節，失之毫釐、差之千理，雖然3.4 只比2.0多1.4，但其單位ppm與ppb有3個量級、1000倍的落差，標準差在數學上有其嚴謹的定量工程意義，似乎一直被管理概觀式的定性論述掩蓋了，這可能會傷害到以證據為基礎的品質管理原則，讓人有又回到過去「差不多就好」的時代，而不是當下品質管理要求「持續改進」及風險管理最高指導原則的追求「務實可行小(as low as reasonably practicable, ALARP) 」的風險該有的態度。太多的科技專有名詞被當成激勵人心的通用名詞，這樣的行為對追求品質、可靠、安全的高科技電子時代是不公平的。讓我想起關老爺千里馬怎麼追得上野狼機車的網路故事，遑論數位光世代與雲端早已來臨，沒有正確的量化資料作為決策的依據，要說有競爭優勢是堪慮的。

以下是摘自個人的六標準差筆記，內容引述陳麗妃博士發表在2003年品質月刊的論文〈六標準差獨到之處 – 與TQM的比較〉(http://mx.nthu.edu.tw/~ctsu/QRC/studyQ/pdf/Six%20Sgma%20vs%20TQM%20(CSQ).pdf)。

根據日本狩野先生的分析，對常態分佈而言，6σ代表2 ppb (parts per billion，十億分之一)，而不是3.4 ppm (parts per million)，如此低的不良、或如此高的品質水準，只有些微的產業如太空梭和電子零件才須具備。事實上，在六標準差的概念，目標規格的一半寬度為6σ，而平均值與規格標準值允許有1.5σ的偏移量，所以相對應超出規格界限的機率為3.4 ppm。相對地，傳統TQM的作法，製程能力目標指標Cp為1.33，在考慮控制界限為3σ的情況下，並假設平均值可能從規格標稱值偏移了1σ，如此轉換之後，TQM的控制界限的一半為4σ( = 1σ + 3σ)，依照六標準的概念，TQM可以稱為四標準差的活動。
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六標準差技術草稿：[attach]341[/attach]

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