概念地圖・量測系統分析
作者 山姆（謝冠生）・喵喵書評創辦人
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這一頁不只是把一個概念解釋一遍——一張自己畫的結構圖，加上拿台灣情境從頭走一次的實例演練、這個框架什麼時候會騙你，以及它接回 P.A.I.N. 之後長什麼樣。一頁必須交付的三層 →
量測系統分析：改善之前，先扣掉量具的雜訊
同一片墊片，三個品檢員各量三次。九個數字攤開，最大和最小差了 0.03 mm。這片墊片在這九次之間沒有變厚，也沒有變薄——那 0.03 mm 全部是量測系統自己吐出來的。Gage R&R（量測系統分析）做的就是這一刀：把報表上看到的散布，切成產品真正的差異、同一個人重複量的散布、換人量之後的偏移三段，然後問一句——這三段裡有多少，其實跟產品無關。
一根總變異柱，拆成三段
先把柱子的每一段讀成一句話。
| 柱子的一段 | 標準差 σ（mm） | 佔總變異 | 這一段從哪來 |
|---|---|---|---|
| 產品真正的差異 | 0.0160 | 64.0% | 墊片與墊片之間真的不一樣 |
| 重複性 | 0.0096 | 23.0% | 同一個人量同一片，兩次讀數不一樣 |
| 再現性 | 0.0072 | 13.0% | 換一個人量，整組讀數往上或往下平移 |
| 量測系統合計 | 0.0120 | 36.0% | 重複性與再現性平方相加再開回去 |
| 總變異 | 0.0200 | 100.0% | 報表上看到的那個散布 |
標準差那一欄不能直接往下加：0.0096 加 0.0072 得到 0.0168，比量測系統實際的 0.0120 大了四成。要相加的是變異數——先平方、加起來、再開回去。佔比那一欄算的就是變異數的比，所以量測系統讀起來只佔 36.0%；同一組數字換成標準差比，0.0120 除以 0.0200 是 60.0%。柱子的高度一毫米都沒動，動的是你拿哪一把尺去讀它。
量具值不值得信，看四個地方
一、解析度先過關。公差 ±0.05 mm，公差帶就是 0.10 mm，十分之一是 0.01 mm——量具最小刻度沒有細到這裡，後面的重複性與再現性都只是在量四捨五入。這一關過不了，整份報告不必往下看。自問：這支量具的最小刻度，除得進公差帶十次嗎？
二、重複性看散不散。同一個人、同一支量具、同一片墊片，連量三次。三個數字擠在一起，這一段就小；擠不起來，問題多半在量具本身、夾持方式或工件表面，跟誰來量沒有關係。自問：把量測員換掉之前，同一個人的三次讀數自己先穩住了嗎？
三、再現性看偏不偏。換一個人量同一批，整組讀數穩定地往上或往下平移，那不是手抖，是量法不一樣：量測點的位置、夾持的施力、讀數的習慣。它的解方不在採購單上，在作業標準裡。自問：兩個人量同一片，差的是每次都亂跳，還是穩定地差一個固定量？
四、分母要先講清楚。同一個 0.0120，除以製程變異 0.0200 得 60.0%，換成公差帶 0.10 mm 當分母（乘 6 之後）得 72.0%。兩個數字都對，只是在問兩件事：一個問量具吃掉多少你看得到的散布，一個問量具吃掉多少客戶給你的空間。自問：報表上那個百分比，分母是誰？
一批墊片的厚度，三個人各量三次
- 解析度踩在線上：手上的千分尺最小刻度 0.01 mm，公差帶的十分之一剛好也是 0.01 mm——這一關是踩著線過的。踩線
- 三個人、十片、各量三次：90 個數字。那十片刻意挑成涵蓋這條線平常做得出來的厚薄範圍，沒有全部取中間值。樣本挑對了
- 重複性 σ ＝ 0.0096：同一個人量同一片的三次讀數，散開這麼多。占變異數 23.0%。
- 再現性 σ ＝ 0.0072：甲師傅的整組偏高、乙師傅的整組偏低，三個人之間穩定的落差。占變異數 13.0%。
- 兩段合起來 0.0120：0.0096²＋0.0072²＝0.0120²。開場那九個數字的全距 0.03 mm，量的正是這一段的規模（3σ ≈ 0.036 mm）。
- 對上製程變異：這批墊片的總變異 σ ＝ 0.0200 mm，標準差比 0.0120 ÷ 0.0200 ＝ 60.0%——AIAG 那條 30% 門檻的兩倍。不可接受
- 對上公差：6 × 0.0120 ÷ 0.10 ＝ 72.0%。客戶給的那條 0.10 mm 空間，被量測系統吃掉七成。吃掉七成
- 產品自己剩多少：從 0.0200 平方減掉 0.0120 平方再開回去，產品真正的差異 σ ＝ 0.0160 mm，占變異數 64.0%。
這家廠原本排定要調的是壓延機輥距。90 個數字擺出來之後，先動的是量法：量測點從「墊片上任一處」改成內外徑固定三點、夾持力改用定力棘輪鎖住、三個人重新對一次讀數習慣。重複性與再現性各降一截，量測系統的 σ 從 0.0120 掉到 0.0075，同一批墊片的總變異跟著從 0.0200 掉到 0.0177——產線一顆螺絲都沒動，報表上的散布就少了一成以上。這個場景真正值得記住的接縫在這裡：改善的第一刀該砍在哪，取決於你有沒有先把柱子拆開。柱子沒拆，那一刀有三成六的機率砍在跟產品無關的地方。以上為說明結構用的示意情境，僅供理解框架之用。
這個百分比什麼時候會騙你
- 兩個分母配兩種係數，只會給出三個數字。拿公差帶當分母時，係數換了答案就換：用 6σ 算是 72.0%，有些廠用 5.15σ，算出來是 61.8%。可是拿製程變異當分母時，係數在分子分母同時出現、自己約掉——6 × 0.0120 ÷（6 × 0.0200）是 60.0%，換成 5.15 還是 60.0%。四個組合攤開來只有三個相異的百分比。所以兩份報告對不上時，先問分母，再問係數；反過來問會白繞一圈。
- 36.0% 和 60.0% 是同一件事的兩種寫法。變異數比讀起來溫和得多：36.0% 只比 30% 高六個百分點，像是「擦邊，再觀察一季」。換成 AIAG 慣例在用的標準差比，60.0% 是那條門檻的整整兩倍，結論從「再觀察」變成「這批數據不能拿來判定產品」。同一組原始讀數，兩個結論。報表上沒寫清楚是哪一種比，那個百分比就不該有人簽字。
- 樣品怎麼挑的，會直接改寫這個百分比。分母是製程變異的時候，十片挑得特別整齊，分母跟著縮水，%GRR 立刻難看；反過來刻意撿厚薄兩端的墊片，同一支量具的 %GRR 會漂亮很多。量具一點都沒變，結論卻翻面。所以看到這個數字，第一句要問的是那十片怎麼選的——有沒有涵蓋這條線平常真的做得出來的範圍。挑樣的人不同，這份報告就不是同一份報告。
用痛點的眼光量一次品管會議
這根柱子分完之後，品管會議吵的那件事有一大半不在產線上。
一週的爭論、兩班人的加班、三次調機，全花在那個 0.0200 上；而其中 0.0120 是量出來的，跟壓延機沒有關係。P.A.I.N. 那把尺問的是同一種問題——你正在解的那個痛，長在客戶身上，還是長在你的量表上。這張圖畫得出 0.0200 裡有多少來自量具，畫不出客戶為什麼把公差訂在 ±0.05；後面那一格永遠要回頭去問人，量具答不出來。今晚翻出最近三張客訴單，在每一張旁邊補一行：這個超差值是誰量的、用哪一支量具、量在墊片的哪個位置。三張補完，你會知道下一次該先請誰進會議室。
關於量測系統分析，常被問到的幾件事
%GRR 要低於多少才算合格？
AIAG 的慣例是拿標準差比看：10% 以下可接受、10～30% 視情況（看量測成本與這條線的重要性）、30% 以上不可接受。但門檻只有在分母講清楚時才有意義——同一組數字改用變異數比會小很多，本文那組就是 60.0% 對 36.0%。報表上先標明是哪一種比，再談過不過。
重複性和再現性有什麼不一樣？
重複性是同一個人、同一支量具、同一件產品連著量幾次的散布——它指向量具本身、夾持方式或工件表面。再現性是換人之後整組讀數的平移——它指向訓練、量測點的定義、施力習慣。兩段大小不同，要修的東西完全不同：重複性大，先修量具與治具；再現性大，先修作業標準與教育訓練。
做一次 Gage R&R，要幾個人、幾件、量幾次？
最常見的配置是 3 個量測員 × 10 件 × 每件 3 次，共 90 個數字。人數與次數照慣例走就好，真正決定結果的是那 10 件怎麼選：要盡量涵蓋這條產線平常做得出來的範圍。全挑中間值會讓製程變異這個分母縮水、%GRR 被灌大；只挑兩端則會灌小。
%GRR 太高，第一步是換量具嗎？
先看是哪一段大。重複性那一段大，才輪到量具與治具——換解析度更細的量具、加定位治具、把工件表面清乾淨。再現性那一段大，換再貴的量具也救不回來，要改的是量測點的定義與人的動作。本文那組是 0.0096 對 0.0072，兩段都得動，但順序是先把量測點釘死，再談要不要換量具。
P/T 和 %GRR 是同一個東西嗎？
兩者的分母不一樣。P/T（precision to tolerance）拿公差帶當分母，回答「量測系統吃掉客戶給的空間多少」；%GRR 拿製程變異當分母，回答「量測系統吃掉我看到的散布多少」。本文那組數字：P/T 用 6σ 算是 72.0%、用 5.15σ 算是 61.8%，而 %GRR 是 60.0%。公差開得寬的產品，P/T 可以很漂亮而 %GRR 很難看，反過來也成立。
找一件你們最常量的東西，讓兩個人各量三次，把六個數字並排。這件事要放在製程能力指數前面做——那條指數假設你手上的數字是真的，而這一頁檢查的正是那個假設。至於管制圖上突然跳出來的那一點，在派人衝去產線之前，先問一句它是不是量出來的。
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