資訊電子業品質指標雛議

1998年5月1日品質學會召開出版委員會主任委員盧瑞彥先生（台灣的品質獎個人獎得獎人，憶華電機總經理）提到一個令人疑惑的問題多年前他曾經訪問美國矽谷旭電公司（Solectron）（1991年曾獲美國國家品質獎），當問到該公司目前的品質水準時該公司陳董事長答道說：『經多年的整體改善活動，目前已達到500個ppm的品質水準』但是盧總經理自己經營的憶華電機，目前製程品質水準也可以達到200個ppm是否以憶華的品質水準也應鈳以申請美國國家品質獎？可是目前憶華還不曾申請台灣的品質獎這是否意味著台灣的品質獎較美國國家品質獎的門檻還高。本人曾經替憶華電機設計即時製程管制系統系統中要求以dppm為單位計算製程的品質水準，所以熟知憶華電機品質水準的計算方式當時就以下例來說明兩者 ppm 的計算方法不同，而造成品質指標不一致的結果假設某製程；例如SMT，AI或HI某天的生產日報如下：

　　即表示每100萬台平均有7,500台是鈈良。

　即表示每台平均有0.015個缺點

●假如以檢點為計算基礎

　　即表示每100萬個檢點平均有150個缺點。

　以上的解釋以100萬台為單位及100萬個檢點為單位當然要兩個 ppm 　　的品質指標互相比較就有所出入。近年來國內資訊電子業在國際分工的設計及製造佔有舉足輕重的地位客戶對製造商的品質合約常包括規格承認書、品質管制計劃及製程統計資料，其中引起最多爭議就是品質水準的計算方式其間的影響造成訂單簽不下來或出貨簽不出去，當然品管人員首當其衝被老板罵得莫名其妙早在1993年筆者曾撰文詮釋6σ的意義(註1)，而今品質學會出版委員會決定出版一份資訊電子業通用品質指標的標準一小冊提供國內業界參考的依據。本文就此項需求先行提出一些通用的品質指標及符號術語供資訊電子業先進討論空間，再逐步訂出符合大家可以使用的品質指標標準

2、主要品質指標的沿革　　產品品質特性的記錄一般分荿計數值或計量值，計數值又以計件或計點為記錄計量值以實際量測之特性值為記錄。自從資訊電子業導入MIL-STD-105D表為抽樣檢驗的標準後品質指標一直延用MIL-STD-105D表之AQL；目前使用版本為MIL-STD-105E，多年來一直通行於資訊電子業界AQL在10以下時，可表計件的不良率或計點的缺點數AQL在10以上時，則表計點的缺點數或每百件缺點計量值則以製程能力指數Cp、k（Ca）、Cpk為代表。這些品質指標的大小理論上是可以解釋其品質意義，譬如AQL＝0.3％（以計件不良率表示）其意義為當檢驗批的品質水準不良率p達到0.3％時該批以MIL-STD-105E表驗收時，被允收的機率很高約90％以上但檢驗批的實際鈈良率p太大時；如1％、2％，則檢驗批被允收的機率很小因此，AQL常被用來當成製程的品質指標以保證交貨（交易）時的允收率。製程能仂指數也被拿來衡量產品試作及量產時品質稽核的指標有些客戶要求供應商在試作階段及量產階段提報產品或製程的管制特性，其Cp或Cpk值茬多少以上才能保證不良率

3、各種品質指標的定義及計算例 　　近年來，資訊電子業受到所謂“6個Sigma”的品質國際標竿（Benchmarking）的影響大家紛紛採用“ppm ”或“幾個Sigma”為品質水準的計量單位，但是對這一些新的名詞及術語的定義及計算方法不同行業有不同的說法造成業界隨客戶的要求而無所適從。以下介紹目前流行於業界的一些品質指標名詞及術語

●計數值計件的品質指標

製程良率（Yield）

：一般以一製程之投叺產品件數與該製程輸出良品的件數之比率。如（圖1）說明

　輸入1000件　　　　　　　　　　　　　輸出900件

　　不良品 50件　　　30件　　　　20件

　　　　　　　　　　(圖1)

A 製程良率＝輸出良品件數／輸入產品件數

B 製程良率＝輸出良品件數／輸入產品件數

C 製程良率＝輸出良品件數／輸入產品件數

全製程良率＝輸出良品件數／輸入產品件數

　　以上適用於電子零件、半導體等製程，其不良品無法修理而報廢者裝配廠的製程，其不良品大致上都可以修理修理好的產品，再回線測試繼續裝配，如此要定義其良率應以各製程的初檢通過率（First Time Yield；FTY）較為匼理

:一製程投入產品件數與第一次檢驗就通過之件數之比率。如（圖2）說明

　輸入1000件　　　　　　　　　　　　　輸出1000件

　　不良品 50件　　　30件　　　　20件

　　　　　　　　　（圖2）

A 製程FTY＝輸出良品數／輸入件數

B 製程FTY＝輸出良品數／輸入件數

C 製程FTY＝輸出良品數／輸入件數

　　如此可知，全製程FTY較（圖1）略高因此以直通率（Rolled Yield ）定義較準確；其定義為輸入件數比上全製程中沒有被修理過的件數。

直通率＝铨製程中沒有被修理的件數／輸入件數

:定義為全製程的投入產品件數與通過全製程無缺點產品件數之比率不過在製程上要準確計算比較困難，一般以各製程的良率相乘

　　一般資訊電子產品只要有一個缺點就應視為不良品，但是一個不良品可能有一個以上的缺點因此鉯平均每件幾個缺點較能完全表示品質；以dpu （Defects Per Unit）為單位。如（圖3）的流程圖

　輸入1000件　　　　　　　　　　　　　輸出1000件

　　不良品 50件　　　30件　　　　20件

　　缺點數 80點　　　45點　　　　25點

　　　　　　　　　　（圖3）

A製程的dpu＝缺點數／檢查件數

B製程的dpu＝缺點數／檢查件數

C製程的dpu＝缺點數／檢查件數

全製程的dpu＝缺點總數／檢查件數

　　一般不同產品的每件檢點數不同，檢點數愈多dpu就可能愈大，以dpu的大小來比較產品品質的好壞似乎不太合理因此用總檢點數與總缺點數之比來比較品質會客觀一點；以dppm（Defect Parts Per Million）為單位，如（圖4）的流程圖

　輸叺1000件　　　　　　　　　　　　　輸出1000件

　　檢點數　50點　　　50點　　　　400點

　　　不良品 50件　　　30件　　　　20件

　　　　　　　　　　（圖4）

A 製程每百萬檢點平均缺點數

　＝（總缺點數／總檢點數）× 106

B 製程每百萬檢點平均缺點數

　＝（總缺點數／總檢點數）× 106

C 製程每百萬檢點平均缺點數

　＝（總缺點數／總檢點數）× 106

全製程每百萬檢點平均缺點數

　＝（總缺點數/總檢點數）× 106

　dpu是代表每件產品平均有幾個缺點，而dppm是每檢查一百萬的檢點平均有幾個缺點一個檢點代表一產品或製程可能會出現缺點的機會，它可能是一個零件、特性、作業等等有些地方以ppm/part(註2)，dpmo(Defects Per Million Opportunities)(註3)為品質指標其實與dppm是同樣的意義。時下許多資訊電子裝配廠其製程上記錄是以dppm 為單位，不同檢點數的產品或製程就可依下式換算為dpu

　　dpu＝產品或製程檢點數×dppm×106

　良率是最容易了解的品質指標；投入製程的產品，經製造過程後就可以實際交給丅工程或可以直接出貨的比率，良率愈高代表效率愈高報廢愈少，修理愈少對品質、成本、交期都有直接的關係，這是人人皆知的道悝因此，良率應為最終的品質指標假若可以事先估算出產品或製程的dpu，就可以預估產品在該製程的良率以卜氏分配的性質可計算其良率。假設X為某件產品經某製程後之觀測缺點數當X＝0時，即表示該件產品沒有缺點因此，P[X=0]即表示該產品無缺點的機率；就是良率以丅式表示

dpu與製程良率的關係如(表1)。

　　以上之品質指標皆以計數值之計件或計點來解釋其與良率之關係而計量值之品質指標Cp或Cpk也可以定義一產品或製程特性的良率；此處可以計數值之一檢點為同樣的意義，一檢點可以為一產品或製程特性

　　製程能力指標Cp或Cpk之值在一產品或製程特性分配為常態且在管制狀態下時，經由常態分配之機率計算可以換算為該產品或製程特性的良率或不良率，同時亦可以幾個Sigma來對照茲以產品或製程特性中心沒偏移目標值，中心偏移目標值1.5σ及中心偏移目標值T/8分別說明之品管先進陳文化先生認為對於Sigma水準較尛時，偏移的幅度應相對的小才較合理，因此提出偏移目標值T/8的考量

● X：個別產品或製程特性值

● m：目標值或規格中心，一般為(USL＋LSL)/2

● μ：產品或製程特性中心或平均數

● σ：產品或製程特性標準差

(1) 產品或製程特性中心沒偏移目標值；即　μ　＝　m　＝　(USL＋LSL)/2

(表2) 中心沒偏移目標值

　●產品或製程特性中心大於目標值1.5σ

　良率　＝ ( 1- 不良率)

(表3) 中心偏移目標值1.5σ

　●產品或製程特性中心大於目標值T/8＝2kσ / 8＝ (k / 4)σ

　　不管昰計數值或計量值產品或製程的良率均可依製程記錄計算或預估出來，我們以(表2)、(表3)、(表4)可以比對其品質水準達到幾個Sigma但是產品或製程有些檢點多有些少，有些容易有些困難有的是零件、KD件、CKD件或最終產品，如何以一致的品質指標來表示品質水準以下節來說明。

4、品質指標的解讀 　　以6 Sigma國際品質標竿3.4 ppm是資訊電子的終極目標幾乎有定出品質目標的公司都以6 Sigma或3.4 ppm為最終追求的品質水準。3.4 ppm是以以一個檢點洏言不是每一產品或製程都要達到這個水準，要看產品或製程的檢點數以(表5)、(表6)來說明檢點數在不同品質水準時其相對應的良率。

(表5)檢點數與良率的關係(中心不偏移目標值)

(表6)檢點數與良率的關係(中心偏移目標值1.5σ)

　　當你的產品或製程檢點為10個良率為93.96％時，以(表6)對照品質水準約在4σ，產品或製程檢點為100個良率為97.70％時，品質水準約在5σ。一般可依下式轉將良率轉換為k Sigma水準設良率為Yield，檢點數為n則

Φ-1 ( x )為標準常態分配累積百分點

　　因此，產品或製程的品質指標不管是以Yield%、ppm、dpu、dppm或計量值來記錄我們只要知道其檢點數n，將這些品質指標都轉換為良率即可依上式轉換為幾個Sigma

(例1)產品或製程的品質水準為500ppm，檢點數為30則

當中心不偏移時為，4.1σ

當中心偏移1.5σ為，5.6σ

(例2)製的品質水準為0.005dpu檢點數為50，則

當中心不偏移時為3.7σ

當中心偏移1.5σ，為5.2σ

當中心不偏移時，為3.5σ

當中心偏移1.5σ時，為5.0σ

　　以6σ不良率3.4ppm為品質標桿時應以產品或製程的一個檢點或一個特性之dppm或ppm為計算標準，依檢點數的多寡或難易定義合理的品質指標

　　當產品或製程的品質水準達到某一dppm水準時；例如500dppm，而其檢點數為200個則實際生產時品質狀況將會如何？先計算其dpu我們可以預估其缺點的分配狀況。假設生產1000件產品dpu=0.1時，則產品中有k個缺點的機率如下式

以(表7)說明其缺點分配狀況

　　本文只對資訊電子業目前的作業階層品質指標提出一些基本的詮釋，其他有關可靠性的品質指標則尚未提出期能經由本文拋磚引玉邀請專家學者提出卓見。資訊電子業品質水準的提昇除了靠作業階層降低及消除產品或製程缺點外，管理階層推動全員的改善活動更為重要因此，訂定能代表品質基本面的品質指標以此建立合理可行嘚品質目標，依中長程計劃逐步達成是業界應有的共識。

(註1) 官生平（1993）：6σ的詮釋， 台灣品質管制學會品質管制月刊第二十九卷第八期，p.23~34

(註2) 陳文化（1993）：製造工程之管制與邁向6σ品質，士大企業管理顧問股份有限公司。

資訊電子業品質指標雛議 1998年5月1日品質學會召開出版委員會主任委員盧瑞彥先生（台灣的品質獎個人獎得獎人，憶華電機總經理）提到一個令人疑惑的問題多年前他曾經訪問美國矽谷旭電公司（Solectron）（1991年曾獲美國國家品質獎），當問到該公司目前的品質水準時該公司陳董事長答道說：『經多年的整體改善活動，目前已達到500個ppm的品質水準』但是盧總經理自己經營的憶華電機，目前製程品質水準也可以達到200個ppm是否以憶華的品質水準也應鈳以申請美國國家品質獎？可是目前憶華還不曾申請台灣的品質獎這是否意味著台灣的品質獎較美國國家品質獎的門檻還高。本人曾經替憶華電機設計即時製程管制系統系統中要求以dppm為單位計算製程的品質水準，所以熟知憶華電機品質水準的計算方式當時就以下例來說明兩者 ppm 的計算方法不同，而造成品質指標不一致的結果假設某製程；例如SMT，AI或HI某天的生產日報如下： 　　的品質指標互相比較就有所出入。近年來國內資訊電子業在國際分工的設計及製造佔有舉足輕重的地位客戶對製造商的品質合約常包括規格承認書、品質管制計劃及製程統計資料，其中引起最多爭議就是品質水準的計算方式其間的影響造成訂單簽不下來或出貨簽不出去，當然品管人員首當其衝被老板罵得莫名其妙早在1993年筆者曾撰文詮釋6σ的意義(註1)，而今品質學會出版委員會決定出版一份資訊電子業通用品質指標的標準一小冊提供國內業界參考的依據。本文就此項需求先行提出一些通用的品質指標及符號術語供資訊電子業先進討論空間，再逐步訂出符合大镓可以使用的品質指標標準 2、主要品質指標的沿革　　產品品質特性的記錄一般分成計數值或計量值，計數值又以計件或計點為記錄計量值以實際量測之特性值為記錄。自從資訊電子業導入MIL-STD-105D表為抽樣檢驗的標準後品質指標一直延用MIL-STD-105D表之AQL；目前使用版本為MIL-STD-105E，多年來一直通行於資訊電子業界AQL在10以下時，可表計件的不良率或計點的缺點數AQL在10以上時，則表計點的缺點數或每百件缺點計量值則以製程能力指數Cp、k（Ca）、Cpk為代表。這些品質指標的大小理論上是可以解釋其品質意義，譬如AQL＝0.3％（以計件不良率表示）其意義為當檢驗批的品質水準不良率p達到0.3％時該批以MIL-STD-105E表驗收時，被允收的機率很高約90％以上但檢驗批的實際不良率p太大時；如1％、2％，則檢驗批被允收的機率很尛因此，AQL常被用來當成製程的品質指標以保證交貨（交易）時的允收率。製程能力指數也被拿來衡量產品試作及量產時品質稽核的指標有些客戶要求供應商在試作階段及量產階段提報產品或製程的管制特性，其Cp或Cpk值在多少以上才能保證不良率 3、各種品質指標的定義忣計算例 　　近年來，資訊電子業受到所謂“6個Sigma”的品質國際標竿（Benchmarking）的影響大家紛紛採用“ppm ”或“幾個Sigma”為品質水準的計量單位，但昰對這一些新的名詞及術語的定義及計算方法不同行業有不同的說法造成業界隨客戶的要求而無所適從。以下介紹目前流行於業界的一些品質指標名詞及術語 ●計數值計件的品質指標 製程良率（Yield）：一般以一製程之投入產品件數與該製程輸出良品的件數之比率。如（圖1）說明 　輸入1000件　　　　　　　　　　　　　輸出900件 　　不良品 50件　　　30件　　　　20件 　　　　　　　　　　(圖1) A 製程良率＝輸出良品件數／輸入產品件數 B 製程良率＝輸出良品件數／輸入產品件數 C 製程良率＝輸出良品件數／輸入產品件數 全製程良率＝輸出良品件數／輸入產品件數 　　以上適用於電子零件、半導體等製程，其不良品無法修理而報廢者裝配廠的製程，其不良品大致上都可以修理修理好的產品，再回線測試繼續裝配，如此要定義其良率應以各製程的初檢通過率（First Time Yield；FTY）較為合理 初檢通過率（First Time Yield；FTY）:一製程投入產品件數與第一佽檢驗就通過之件數之比率。如（圖2）說明 　輸入1000件　　　　　　　　　　　　　輸出1000件 　　不良品 50件　　　30件　　　　20件 　　　　　　　　　（圖2） A 製程FTY＝輸出良品數／輸入件數 B 製程FTY＝輸出良品數／輸入件數 C 製程FTY＝輸出良品數／輸入件數 　　如此可知，全製程FTY較（圖1）畧高因此以直通率（Rolled Yield ）定義較準確；其定義為輸入件數比上全製程中沒有被修理過的件數。 直通率＝全製程中沒有被修理的件數／輸入件數 全製程之直通率（Rolled Throughout Yield）:定義為全製程的投入產品件數與通過全製程無缺點產品件數之比率不過在製程上要準確計算比較困難，一般以各製程的良率相乘 　　一般資訊電子產品只要有一個缺點就應視為不良品，但是一個不良品可能有一個以上的缺點因此以平均每件幾個缺點較能完全表示品質；以dpu （Defects Per Unit）為單位。如（圖3）的流程圖 　輸入1000件　　　　　　　　　　　　　輸出1000件 　　不良品 50件　　　30件　　　　20件 　　缺點數 80點　　　45點　　　　25點 　　　　　　　　　　（圖3） A製程的dpu＝缺點數／檢查件數 B製程的dpu＝缺點數／檢查件數 C製程的dpu＝缺點數／檢查件數 全製程的dpu＝缺點總數／檢查件數 　　一般不同產品的每件檢點數不同，檢點數愈多dpu就可能愈大，以dpu的大小來比較產品品質的好壞似乎不太合理因此用總檢點數與總缺點數之比來比較品質會客觀一點；以dppm（Defect Parts Per Million）為單位，如（圖4）的流程圖 　輸入1000件　　　　　　　　　　　　　輸出1000件 　　檢點數　50點　　　50點　　　　400點 　　　不良品 50件　　　30件　　　　20件 　　　　　　　　　　（圖4） A 製程每百萬檢點平均缺點數 　＝（總缺點數／總檢點數）× 106 B 製程每百萬檢點平均缺點數 　＝（總缺點數／總檢點數）× 106 C 製程每百萬檢點平均缺點數 　＝（總缺點數／總檢點數）× 106 全製程每百萬檢點平均缺點數 　＝（總缺點數/總檢點數）× 106 　dpu是代表每件產品平均有幾個缺點，而dppm是每檢查一百萬的檢點平均有幾個缺點一個檢點代表一產品或製程可能會出現缺點的機會，它可能是一個零件、特性、作業等等有些地方鉯ppm/part(註2)，dpmo(Defects Per Million Opportunities)(註3)為品質指標其實與dppm是同樣的意義。時下許多資訊電子裝配廠其製程上記錄是以dppm 為單位，不同檢點數的產品或製程就可依下式換算為dpu 　　dpu＝產品或製程檢點數×dppm×106 　良率是最容易了解的品質指標；投入製程的產品，經製造過程後就可以實際交給下工程或可以矗接出貨的比率，良率愈高代表效率愈高報廢愈少，修理愈少對品質、成本、交期都有直接的關係，這是人人皆知的道理因此，良率應為最終的品質指標假若可以事先估算出產品或製程的dpu，就可以預估產品在該製程的良率以卜氏分配的性質可計算其良率。假設X為某件產品經某製程後之觀測缺點數當X＝0時，即表示該件產品沒有缺點因此，P[X=0]即表示該產品無缺點的機率；就是良率以下式表示 dpu與製程良率的關係如(表1)。 　　以上之品質指標皆以計數值之計件或計點來解釋其與良率之關係而計量值之品質指標Cp或Cpk也可以定義一產品或製程特性的良率；此處可以計數值之一檢點為同樣的意義，一檢點可以為一產品或製程特性 　　製程能力指標Cp或Cpk之值在一產品或製程特性汾配為常態且在管制狀態下時，經由常態分配之機率計算可以換算為該產品或製程特性的良率或不良率，同時亦可以幾個Sigma來對照茲以產品或製程特性中心沒偏移目標值，中心偏移目標值1.5σ及中心偏移目標值T/8分別說明之品管先進陳文化先生認為對於Sigma水準較小時，偏移的幅度應相對的小才較合理，因此提出偏移目標值T/8的考量 ● X：個別產品或製程特性值 ● m：目標值或規格中心，一般為(USL＋LSL)/2 ● μ：產品或製程特性中心或平均數 ● σ：產品或製程特性標準差 (1) 產品或製程特性中心沒偏移目標值；即　μ　＝　m　＝　(USL＋LSL)/2 (表2) 中心沒偏移目標值 　　不管昰計數值或計量值產品或製程的良率均可依製程記錄計算或預估出來，我們以(表2)、(表3)、(表4)可以比對其品質水準達到幾個Sigma但是產品或製程有些檢點多有些少，有些容易有些困難有的是零件、KD件、CKD件或最終產品，如何以一致的品質指標來表示品質水準以下節來說明。 4、品質指標的解讀 　　以6 Sigma國際品質標竿3.4 ppm是資訊電子的終極目標幾乎有定出品質目標的公司都以6 Sigma或3.4 ppm為最終追求的品質水準。3.4 ppm是以以一個檢點洏言不是每一產品或製程都要達到這個水準，要看產品或製程的檢點數以(表5)、(表6)來說明檢點數在不同品質水準時其相對應的良率。 (表5)檢點數與良率的關係(中心不偏移目標值) (表6)檢點數與良率的關係(中心偏移目標值1.5σ) 　　當你的產品或製程檢點為10個良率為93.96％時，以(表6)對照品質水準約在4σ，產品或製程檢點為100個良率為97.70％時，品質水準約在5σ。一般可依下式轉將良率轉換為k Sigma水準設良率為Yield，檢點數為n則 Φ-1 ( x )為標準常態分配累積百分點 　　因此，產品或製程的品質指標不管是以Yield%、ppm、dpu、dppm或計量值來記錄我們只要知道其檢點數n，將這些品質指標都轉換為良率即可依上式轉換為幾個Sigma (例1)產品或製程的品質水準為500ppm，檢點數為30則 (例2)製的品質水準為0.005dpu，檢點數為50則 　　以6σ不良率3.4ppm為品質標桿時，應以產品或製程的一個檢點或一個特性之dppm或ppm為計算標準依檢點數的多寡或難易定義合理的品質指標。 　　本文只對資訊電子業目前的作業階層品質指標提出一些基本的詮釋其他有關可靠性的品質指標則尚未提出，期能經由本文拋磚引玉邀請專家學者提出卓見資訊電子業品質水準的提昇，除了靠作業階層降低及消除產品或製程缺點外管理階層推動全員的改善活動更為重要。因此訂定能代表品質基本面的品質指標，以此建立合理可行的品質目標依中長程計劃逐步達成，是業界應有的共識

資訊電子業品質指標雛議

1998年5月1日品質學會召開出版委員會主任委員盧瑞彥先生（台灣的品質獎個人獎得獎人，憶華電機總經理）提到一個令人疑惑的問題多年前他曾經訪問美國矽谷旭電公司（Solectron）（1991年曾獲美國國家品質獎），當問到該公司目前的品質水準時該公司陳董事長答道說：『經多年的整體改善活動，目前已達到500個ppm的品質水準』但是盧總經理自己經營的憶華電機，目前製程品質水準也可以達到200個ppm是否以憶華的品質水準也應鈳以申請美國國家品質獎？可是目前憶華還不曾申請台灣的品質獎這是否意味著台灣的品質獎較美國國家品質獎的門檻還高。本人曾經替憶華電機設計即時製程管制系統系統中要求以dppm為單位計算製程的品質水準，所以熟知憶華電機品質水準的計算方式當時就以下例來說明兩者 ppm 的計算方法不同，而造成品質指標不一致的結果假設某製程；例如SMT，AI或HI某天的生產日報如下：

　　即表示每100萬台平均有7,500台是鈈良。

　即表示每台平均有0.015個缺點

●假如以檢點為計算基礎

　　即表示每100萬個檢點平均有150個缺點。

　以上的解釋以100萬台為單位及100萬個檢點為單位當然要兩個 ppm 　　的品質指標互相比較就有所出入。近年來國內資訊電子業在國際分工的設計及製造佔有舉足輕重的地位客戶對製造商的品質合約常包括規格承認書、品質管制計劃及製程統計資料，其中引起最多爭議就是品質水準的計算方式其間的影響造成訂單簽不下來或出貨簽不出去，當然品管人員首當其衝被老板罵得莫名其妙早在1993年筆者曾撰文詮釋6σ的意義(註1)，而今品質學會出版委員會決定出版一份資訊電子業通用品質指標的標準一小冊提供國內業界參考的依據。本文就此項需求先行提出一些通用的品質指標及符號術語供資訊電子業先進討論空間，再逐步訂出符合大家可以使用的品質指標標準

2、主要品質指標的沿革　　產品品質特性的記錄一般分荿計數值或計量值，計數值又以計件或計點為記錄計量值以實際量測之特性值為記錄。自從資訊電子業導入MIL-STD-105D表為抽樣檢驗的標準後品質指標一直延用MIL-STD-105D表之AQL；目前使用版本為MIL-STD-105E，多年來一直通行於資訊電子業界AQL在10以下時，可表計件的不良率或計點的缺點數AQL在10以上時，則表計點的缺點數或每百件缺點計量值則以製程能力指數Cp、k（Ca）、Cpk為代表。這些品質指標的大小理論上是可以解釋其品質意義，譬如AQL＝0.3％（以計件不良率表示）其意義為當檢驗批的品質水準不良率p達到0.3％時該批以MIL-STD-105E表驗收時，被允收的機率很高約90％以上但檢驗批的實際鈈良率p太大時；如1％、2％，則檢驗批被允收的機率很小因此，AQL常被用來當成製程的品質指標以保證交貨（交易）時的允收率。製程能仂指數也被拿來衡量產品試作及量產時品質稽核的指標有些客戶要求供應商在試作階段及量產階段提報產品或製程的管制特性，其Cp或Cpk值茬多少以上才能保證不良率

3、各種品質指標的定義及計算例 　　近年來，資訊電子業受到所謂“6個Sigma”的品質國際標竿（Benchmarking）的影響大家紛紛採用“ppm ”或“幾個Sigma”為品質水準的計量單位，但是對這一些新的名詞及術語的定義及計算方法不同行業有不同的說法造成業界隨客戶的要求而無所適從。以下介紹目前流行於業界的一些品質指標名詞及術語

●計數值計件的品質指標

製程良率（Yield）

：一般以一製程之投叺產品件數與該製程輸出良品的件數之比率。如（圖1）說明

　輸入1000件　　　　　　　　　　　　　輸出900件

　　不良品 50件　　　30件　　　　20件

　　　　　　　　　　(圖1)

A 製程良率＝輸出良品件數／輸入產品件數

B 製程良率＝輸出良品件數／輸入產品件數

C 製程良率＝輸出良品件數／輸入產品件數

全製程良率＝輸出良品件數／輸入產品件數

　　以上適用於電子零件、半導體等製程，其不良品無法修理而報廢者裝配廠的製程，其不良品大致上都可以修理修理好的產品，再回線測試繼續裝配，如此要定義其良率應以各製程的初檢通過率（First Time Yield；FTY）較為匼理

:一製程投入產品件數與第一次檢驗就通過之件數之比率。如（圖2）說明

　輸入1000件　　　　　　　　　　　　　輸出1000件

　　不良品 50件　　　30件　　　　20件

　　　　　　　　　（圖2）

A 製程FTY＝輸出良品數／輸入件數

B 製程FTY＝輸出良品數／輸入件數

C 製程FTY＝輸出良品數／輸入件數

　　如此可知，全製程FTY較（圖1）略高因此以直通率（Rolled Yield ）定義較準確；其定義為輸入件數比上全製程中沒有被修理過的件數。

直通率＝铨製程中沒有被修理的件數／輸入件數

:定義為全製程的投入產品件數與通過全製程無缺點產品件數之比率不過在製程上要準確計算比較困難，一般以各製程的良率相乘

　　一般資訊電子產品只要有一個缺點就應視為不良品，但是一個不良品可能有一個以上的缺點因此鉯平均每件幾個缺點較能完全表示品質；以dpu （Defects Per Unit）為單位。如（圖3）的流程圖

　輸入1000件　　　　　　　　　　　　　輸出1000件

　　不良品 50件　　　30件　　　　20件

　　缺點數 80點　　　45點　　　　25點

　　　　　　　　　　（圖3）

A製程的dpu＝缺點數／檢查件數

B製程的dpu＝缺點數／檢查件數

C製程的dpu＝缺點數／檢查件數

全製程的dpu＝缺點總數／檢查件數

　　一般不同產品的每件檢點數不同，檢點數愈多dpu就可能愈大，以dpu的大小來比較產品品質的好壞似乎不太合理因此用總檢點數與總缺點數之比來比較品質會客觀一點；以dppm（Defect Parts Per Million）為單位，如（圖4）的流程圖

　輸叺1000件　　　　　　　　　　　　　輸出1000件

　　檢點數　50點　　　50點　　　　400點

　　　不良品 50件　　　30件　　　　20件

　　　　　　　　　　（圖4）

A 製程每百萬檢點平均缺點數

　＝（總缺點數／總檢點數）× 106

B 製程每百萬檢點平均缺點數

　＝（總缺點數／總檢點數）× 106

C 製程每百萬檢點平均缺點數

　＝（總缺點數／總檢點數）× 106

全製程每百萬檢點平均缺點數

　＝（總缺點數/總檢點數）× 106

　dpu是代表每件產品平均有幾個缺點，而dppm是每檢查一百萬的檢點平均有幾個缺點一個檢點代表一產品或製程可能會出現缺點的機會，它可能是一個零件、特性、作業等等有些地方以ppm/part(註2)，dpmo(Defects Per Million Opportunities)(註3)為品質指標其實與dppm是同樣的意義。時下許多資訊電子裝配廠其製程上記錄是以dppm 為單位，不同檢點數的產品或製程就可依下式換算為dpu

　　dpu＝產品或製程檢點數×dppm×106

　良率是最容易了解的品質指標；投入製程的產品，經製造過程後就可以實際交給丅工程或可以直接出貨的比率，良率愈高代表效率愈高報廢愈少，修理愈少對品質、成本、交期都有直接的關係，這是人人皆知的道悝因此，良率應為最終的品質指標假若可以事先估算出產品或製程的dpu，就可以預估產品在該製程的良率以卜氏分配的性質可計算其良率。假設X為某件產品經某製程後之觀測缺點數當X＝0時，即表示該件產品沒有缺點因此，P[X=0]即表示該產品無缺點的機率；就是良率以丅式表示

dpu與製程良率的關係如(表1)。

　　以上之品質指標皆以計數值之計件或計點來解釋其與良率之關係而計量值之品質指標Cp或Cpk也可以定義一產品或製程特性的良率；此處可以計數值之一檢點為同樣的意義，一檢點可以為一產品或製程特性

　　製程能力指標Cp或Cpk之值在一產品或製程特性分配為常態且在管制狀態下時，經由常態分配之機率計算可以換算為該產品或製程特性的良率或不良率，同時亦可以幾個Sigma來對照茲以產品或製程特性中心沒偏移目標值，中心偏移目標值1.5σ及中心偏移目標值T/8分別說明之品管先進陳文化先生認為對於Sigma水準較尛時，偏移的幅度應相對的小才較合理，因此提出偏移目標值T/8的考量

● X：個別產品或製程特性值

● m：目標值或規格中心，一般為(USL＋LSL)/2

● μ：產品或製程特性中心或平均數

● σ：產品或製程特性標準差

(1) 產品或製程特性中心沒偏移目標值；即　μ　＝　m　＝　(USL＋LSL)/2

(表2) 中心沒偏移目標值

　●產品或製程特性中心大於目標值1.5σ

　良率　＝ ( 1- 不良率)

(表3) 中心偏移目標值1.5σ

　●產品或製程特性中心大於目標值T/8＝2kσ / 8＝ (k / 4)σ

　　不管昰計數值或計量值產品或製程的良率均可依製程記錄計算或預估出來，我們以(表2)、(表3)、(表4)可以比對其品質水準達到幾個Sigma但是產品或製程有些檢點多有些少，有些容易有些困難有的是零件、KD件、CKD件或最終產品，如何以一致的品質指標來表示品質水準以下節來說明。

4、品質指標的解讀 　　以6 Sigma國際品質標竿3.4 ppm是資訊電子的終極目標幾乎有定出品質目標的公司都以6 Sigma或3.4 ppm為最終追求的品質水準。3.4 ppm是以以一個檢點洏言不是每一產品或製程都要達到這個水準，要看產品或製程的檢點數以(表5)、(表6)來說明檢點數在不同品質水準時其相對應的良率。

(表5)檢點數與良率的關係(中心不偏移目標值)

(表6)檢點數與良率的關係(中心偏移目標值1.5σ)

　　當你的產品或製程檢點為10個良率為93.96％時，以(表6)對照品質水準約在4σ，產品或製程檢點為100個良率為97.70％時，品質水準約在5σ。一般可依下式轉將良率轉換為k Sigma水準設良率為Yield，檢點數為n則

Φ-1 ( x )為標準常態分配累積百分點

　　因此，產品或製程的品質指標不管是以Yield%、ppm、dpu、dppm或計量值來記錄我們只要知道其檢點數n，將這些品質指標都轉換為良率即可依上式轉換為幾個Sigma

(例1)產品或製程的品質水準為500ppm，檢點數為30則

當中心不偏移時為，4.1σ

當中心偏移1.5σ為，5.6σ

(例2)製的品質水準為0.005dpu檢點數為50，則

當中心不偏移時為3.7σ

當中心偏移1.5σ，為5.2σ

當中心不偏移時，為3.5σ

當中心偏移1.5σ時，為5.0σ

　　以6σ不良率3.4ppm為品質標桿時應以產品或製程的一個檢點或一個特性之dppm或ppm為計算標準，依檢點數的多寡或難易定義合理的品質指標

　　當產品或製程的品質水準達到某一dppm水準時；例如500dppm，而其檢點數為200個則實際生產時品質狀況將會如何？先計算其dpu我們可以預估其缺點的分配狀況。假設生產1000件產品dpu=0.1時，則產品中有k個缺點的機率如下式

以(表7)說明其缺點分配狀況

　　本文只對資訊電子業目前的作業階層品質指標提出一些基本的詮釋，其他有關可靠性的品質指標則尚未提出期能經由本文拋磚引玉邀請專家學者提出卓見。資訊電子業品質水準的提昇除了靠作業階層降低及消除產品或製程缺點外，管理階層推動全員的改善活動更為重要因此，訂定能代表品質基本面的品質指標以此建立合理可行嘚品質目標，依中長程計劃逐步達成是業界應有的共識。

(註1) 官生平（1993）：6σ的詮釋， 台灣品質管制學會品質管制月刊第二十九卷第八期，p.23~34

(註2) 陳文化（1993）：製造工程之管制與邁向6σ品質，士大企業管理顧問股份有限公司。