成品合格率与不良数据表通常需要进行数据统计和分析来得出结论。以下是一些基本的方法步骤：
1.收集数据：收集与生产或制造流程相关的数据，包括各个环节的数量、产品型号、生产日期、工人编号及产品质量状态等信息，以确保数据的完整性和准确性。
2.数据清洗：通过数据清洗过程，排除数据中的离群值、异常值、缺失值等对结果产生负面影响的数据。
3.计算合格率：根据数据得出所需的指标，如产品总数、不良品数和合格品数，计算成品的合格率。例如，可以用合格产品数量除以总产品数量，计算以百分比表示的合格率。
4.分析数据：对数据进行统计分析以识别潜在的问题和趋势。例如，可以分析质量问题是否集中在某个环节，或者特定工人所生产的产品是否存在质量问题等。
5.制作不良数据表：根据分析结果制作不良数据表，清晰地列出问题所在，包括问题类型、数量和发现的日期等。
6.识别原因：对于发现的问题，要进一步通过分析找出其原因，并采取必要的改进措施，从而提高产品合格率和减少不良率。
以上几个步骤是基本的做法，具体做法还要根据生产或制造流程的不同而有所变化。需要注意的是，为了得到准确的结果，应该使用合适的工具和方法来清洗、计算和分析数据，并进行适当的数据可视化和报告。
您好，要制作成品合格率与不良数据表，可以按照以下步骤进行：
1.确定数据收集范围：确定要收集的成品合格率与不良数据范围，例如某一生产线、某一批次产品、某一个时间段等。
2.收集数据：根据确定的范围，收集相应的成品合格率与不良数据，可以手工记录或使用电脑软件进行数据录入。收集的数据应该包括成品数量、合格数量、不良数量、不良率等指标。
3.整理数据：将收集到的数据进行整理，按照指定的方式进行分类和汇总，例如按照产品型号、生产线、时间等进行分类，然后计算出每个分类的合格率和不良率。
4.制作数据表：将整理好的数据，制作成表格形式，可以使用电脑软件制作表格，表格中可以包括分类、合格率、不良率等指标，也可以加入图表等形式进行展示。
5.分析数据：根据制作好的数据表，进行数据分析，找出合格率低、不良率高的原因，并制定相应的改进措施。
6.定期更新数据表：定期更新数据表，跟踪成品合格率与不良率的变化，及时发现并解决问题。
