2007年12月23日

EWMA Control Charts 指數加權移動平均管制圖

所謂指數加權移動平均 (Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) ) 乃一監控製程之統計量﹐此統計量求取移動平均﹐並對越久的歷史資料給予越低的權重。

對於我們所熟悉的管制圖( Shewhart chart control ) ﹐其管制界限要定期更新﹐也就是說管制界限是根據最近的資料﹐用平均值加減三個標準差作為管制界限﹐而我們在此介紹的 EWMA 管制圖則不捨去過去的資料﹐但用較低的權重來計算管制界限。

在時間 t, 根據實際的觀測值(或量測值)我們可以求取 EWMAt如下:

    EWMAt = λYt + ( 1-λ) EWMAt-1 for t = 1, 2, ..., n.
  • EWMA0 乃作圖前之歷史資料 (target)
  • Yt 乃 t 時間之量測值﹐Yt-1 乃 t-1 時間之量測值
  • n is the number of observations to be monitored including EWMA0
  • λ 值介於 0與 1 之間﹐表EWMA對於歷史量測值之權重係數﹐其值越接近1表對過去量測值的權重較低﹐我們所熟悉的管制圖( Shewhart chart control )其實是λ值等於1的特例。
EWMA的Variance可以下式求得:
    s2ewma = (λ/(2- λ)) s2
EWMA的管制界限計算:
UCL = EWMA0 + ksewma
LCL = EWMA0 - ksewma (k值可以是3 或其他值)

範例:下面的例子﹐使用λ=0.3 依序求得EWMA之值如表



計算上表的 s = 1.97 EWMA=50 因此管制界限計算如下:
50 ±3 (0.3/1.7) (1.97x1.97)=50 ± 2.05 得管制圖如下:(EWMA處管制狀態下)


參考資料:
Engineering Statistics Handbook

2007年9月14日

2007年 華人戴明學院年會

2007 華人Deming 學院年會

主題:我們這年的心得交換( 歡迎新朋友參加)

日期:1014日(周日) 0900-1900

地點:華人戴明博士研習中心
《新北投新民路一巷5 6樓(過 新民國中在新民 25號後,左轉十公尺「貴園別莊」內;Tel. 02-2894 6100 ):開車很方便 附近 新民國中巷有許多停車位》。捷運 ()「淡水線」,在「北投站」下直接過月台轉「新北投」即到。

費用:免費;自行負擔午/晚餐

報名:hcsimonl@gmail.com

大略:

1. 本版版主談一有趣的問題:老闆不支持的情況下,部屬能有怎樣的改善作為

2. Peter 維強談 一粒種子的故事.

3. Justing郭可以根我們說螺絲與茶葉的故事;

4. 戴明學院執行長鍾漢清談某苗栗牙科醫生如何經營出北台灣一片天 ……

2007年9月4日

教育訓練之失敗

Juran 在Juran on Quality by Design一書中﹐提及品質計畫相關訓練的失敗原因(Why Training Fails)﹐可以給教育訓練承辦者省思。

除了訓練環境﹑設施﹑訓練教材﹑講師﹑預算等顯而易見等問題外﹐更重要的是那些不顯著但重要的原因。列舉如下:

1. 缺乏部門主管之事前參與(lack of prior participation by line managers)
缺乏部門主管之事前參與﹐訓練內容未能針對需要設計﹐為訓練而訓練﹐無法得到預期的結果。

2. 訓練內容過於狹隘 (too narrow a base)
訓練內容之設計﹐常受限於課程設計者的專長﹐導致訓練過於狹隘﹐可以透過部門主管之事前參與﹐使訓練課程滿足部門與受訓者之需求!

3. 未能改變受訓者的行為(Failure to change behavior)
企業訓練之目的在於協助受訓者改變其行為模式﹐提升其工作成果﹐否則訓練所得之知識與效果將迅速消失!

參考資料:
1. Juran on Quality by Design: The New Steps for Planning Quality into Goods and Services

2007年9月1日

The Santayana Review 桑塔亞那的回顧 rev. 2

1988年﹐朱蘭博士 (Joseph M. Juran) 敘述一檢討與學習之流程﹐凡透過回顧過去的歷史與資料﹐以建構將來決策之基礎﹐並稱之為“桑塔亞那的回顧” (The Santayana Review)﹐因哲學家桑塔亞那 (George Santayana) 曾言:

Those who cannot remember the past are condemned to repeat it.
(不記得過去的人註定會重蹈覆轍 )

朱蘭博士對The Santayana Review之定義:

The Santayana Review is the process of deriving lessons learned form analysis of historical events, in oder to improve decision making.
(乃一根據過去事件找出可茲學習之規範(lessons learned)﹐藉此改善決策品質)

此一觀念廣泛的在企業內應用﹐如專案檢討會議﹑試產檢討會議﹑品質檢討會議等。

類似這樣透過歷史事件與資訊之回顧的應用﹐與事故發生之頻率﹑週期等相關﹐簡述如下:
1. 高頻率事件(如生產線上的大量生產)的回顧與應用﹐因為資料量大且取得容易﹐具有簡單的抽樣與統計知識之個人即可完成回顧與應用。

2. 中頻率事件(每年數十至數百件﹐如新產品開發)﹐因其應用與回顧跨部門﹑回收期長且不易評估效益﹑無明確之責任者等原因﹐其回顧與應用例並不多見。

3. 低頻率事件(每年數件或數年一件﹐如創新產品開發)﹐其回顧本身就是一極為耗費資源的重大專案﹐其困難在於每個事件都有其獨特性﹐然而找到其間之共通性﹐仍能由事件之回顧與應用﹐獲益良多。

參考資料:
1. The Santayana Review by A. Blanton Godfrey
2. Juran on Quality by Design: The New Steps for Planning Quality into Goods and Services

2007年8月19日

Criteria for Permance Excellence —Baldrige National Quality Program

這是美國國家品質獎2007年卓越品質的評分標準﹐或許可以作為有心改善品質者的參考:

1 Leadership 120
2 Strategic Planning 85
3 Customer and Market Focus 85
4 Measurement, Analysis, and Knowledge Management 90
5 Workforce Focus 85
6 Process Management 85
7 Results 450
TOTAL POINTS 1,000

參考資料:
1. Criteria for Permance Excellence —Baldrige National Quality Program
2. Self-Analysis Worksheet (自我評估表)


2007年8月16日

Strategic Quality Management (SQM) 策略性品質經營

Strategic Quality Management (SQM) is a structured process for establishing long-range quality goals, at the highest levels of organization, and defining the means to be used to reach those goals.

策略性品質經營乃一結構化的流程﹐在高階層內藉建立組織長程之品質目標﹐並定義達成目標之各項資源。

通常﹐SQM 始於高階層品質委員會之組成﹐藉此展開組織之策略性品質經營。

品質委員會之職責:

1. 訂定公司的品質政策(Quality Policy)
2. 訂定公司的年度品質目標(Quality Goals)
3. 創造利於品質政策並能達成品質目標的環境與組織
4. 待續


參考資料:
1. Juran on Quality by Design: The New Steps for Planning Quality into Goods and Services

流程設計者的職責 Tasks for Process Designers

流程設計者的職責﹐最終必須實現產品設計者的品質目標﹐設計出符合需求的流程。其職責可以概述如下:

1. 取得必須之資訊(產品設計﹑品質目標等)﹐必要時得對產品設計等提出建設性之意見。
2. 設計流程以滿足產品之品質目標
3. 設計之流程同時滿足操作者之需求(操作﹑安全﹑效率﹑環境等需求)
4. 設計之流程應包括量測與流程控管能力

ps. 理論上﹐流程設計為產品設計之下游作業﹐但亦可透過同步工程為工具﹐使兩者同步進行﹐縮短整體流程。

相關詞:
1. 流程 Process

參考資料:
1. Juran on Quality by Design: The New Steps for Planning Quality into Goods and Services

2007年8月5日

The Juran Trilogy 朱蘭品質三部曲

朱蘭博士主張﹐品質經營(managing for quality) 有一通用之方法﹐稱之為品質三部曲。此一看法 乃朱蘭博士於1986年所提出﹐而後廣泛被業界所接受﹐成為品質管理之基礎。

1. 品質計畫(Quality Planning) :此階段之主旨在於規劃一流程﹐使流程能滿足客戶之需求。
2. 品質管制(Quality Control) :此階段之主旨在於確保流程處於管制狀態下﹐對於偶發之事故(Sporadic Spike) 有能力排除並防止再發!
3. 品質改善(Quality Improvement) :此階段之主旨在於改善流程﹐使產品能進一步取悅客戶!



此一三部曲取法自財務管理之三部曲﹐一部份原因是高階主管熟悉財務管理三部曲﹐因此此一作法與說法﹐較容易說服高階主管。

版主意見:其實此一三部曲與戴明之PDCA循環在本質上並無差異﹐品質專家喜好創新名詞﹐拿來裝舊酒罷了!

參考資料:
1. 管理三部曲 (華人戴明學院 鍾漢清譯)
2. Juran on Quality by Design: The New Steps for Planning Quality into Goods and Services
3. 朱蘭博士於ASQC 40周年(1986)年會所發表之論文 The Quality Trilogy(下載聯結)

2007年8月4日

Inspection Accuracy vs. Speed

所謂檢驗準確度 (Inspection Accuracy)包含兩項指標:

1. 將不良品判定為良品的機率
2. 將良品判定為不良品的機率

許多研究顯示﹐當檢驗速度增加時﹐往往兩種錯誤都會增加。但亦非越慢之檢驗可得到越準確之檢驗結果。根據Drury(1973)的研究 "The effect of Speed of Working on Industrial Inspection Accuracy." 當檢驗時間延長後﹐雖然可以提高不良品被驗出之機會﹐卻也提高了良品被判定為不良品的機會。這可能與檢驗員在延長檢驗時間後﹐覺得自己應改有所"貢獻"的心態有關。

參考資料:
1. Quality Engineering Handbook by Pyzdek and Berger

Daiichi Ohno, 大野耐一 rev b

大野耐一(Daiichi Ohno)先生(1912-1990)﹐這位出生東北的日本人﹐1932年進入日本豐田紡織工作﹐後轉任豐田汽車﹐歷任機械廠廠長﹑董事﹑常務董事﹑專務董事﹑副社長﹐後來被稱為豐田製造系統(Toyota Production system, TPS)之父﹐著有兩本書﹐台灣都有譯本。

大野先生1950年到美國參觀了美國的超級市場﹐由此體驗初看板生產的作業方式﹐最後創建了豐田生產系統(Toyota Production System, TPS)

豐田系統的原點一書說:大野先生式超脫常識的人﹐一生致力於改善﹐什麼都改善!我想這樣的改善與堅持﹐創建了豐田生產系統(Toyota Production System, TPS)





參考資料:
1. Toyota Production System-Beyond large-scale Production 台灣有中譯本 豐田生產方式(追求超脫規模的經營)中衛發展中心出版
2. 大野耐一的現場經營 Workplace Management
3. http://en.wikipedia.org/wiki/Taiichi_Ohno
4. HC部落格:Supermarket

作業者工程分析表


點選圖面即可放大

作業者工程分析表﹐記錄製造工程之五種狀態:作業﹑搬運﹑檢查﹐停滯與儲存。透過此工程分析表之記錄﹐藉以找出作業與工程之問題點﹐並提出改善對策。

1. IE七工具 (中衛發展中心)
2. 下載作業者工程分析(請向管理者索取檔案解壓縮密碼)

聯合作業分析

聯合作業分析﹐可以用於分析人機之間的作業配合﹐亦可用於一人多機之聯合作業分析﹑多人聯合作業分析﹑多人多機聯合作業分析。待續

下圖為聯合作業分析所用之圖表。


1. IE七工具 (中衛發展中心)
2. 下載聯合作業分析檔案(請向管理者索取檔案解壓縮密碼)

雙手作業分析

雙手作業分析﹐乃將雙手之動作分成四種﹐分別為作業﹑移動﹑保持與等待﹐又分別以○﹑→﹑H﹑D等四個符號代表。藉此觀測作業人員之動作並記錄之﹐以充分運用雙手之能力﹐提升作業人員之效率為目的。











點選圖面即可放大視圖

上圖是雙手作業分析使用的圖表﹐使用者依序記錄左右手的動作﹐並隨時或事後記錄發現之問題點﹐找出對策。

參考資料:
1. IE七工具 (中衛發展中心)
2. 下載雙手作業分析檔案(請向管理者索取檔案解壓縮密碼)

2007年8月2日

SMED, 快速換模技術 rev. b 增加書本連結

SMED, Single Minute Exchange of Die:國立編譯館學術名詞資訊網尚無解釋﹐可直譯為一分鐘換模技術﹐一般工業界通稱為『快速換模技術』。



具體做法是:

1.將換模工作區分為外部作業與內部作業﹐分配合理人力進行內﹑外部作業。
外部作業是那些可以不必停機就可以作業的事項﹐如事先備料﹑新模具就準備位置﹑舊模具承接台車就定位等。
內部作業是指那些必些要停機才可以作業的事項﹐試做﹑首件檢查等。

2.確保外部作業在停機前完成﹐內部作業則須有效率的進行﹐通過這一步驟﹐換模時間可以大幅縮減。

3.模具標準化:如模具標準化(模具之高度調整成為不必要)﹐模具大小標準化使模具固定作業簡化等﹐如此則許多內部作業被大幅簡化﹐換模時間可進一步縮減。

4.進一步將更多作業由內部作業轉移為外部作業﹐使換模作業時間進一步減少。例如使用中間治具作模具之外部調整與試模等

5,簡化內部作業﹐例如模具之固定以夾具代替螺拴等﹐縮短內部作業時間。

目前快速換模技術頗有進展﹐因而有 OTED (One Touch Exchange of Die, 單動換模術) 被提出﹐將換模自動化﹐只要外部作業先作好﹐則換模作業只要安一個按鈕即可完成﹐謂之 OTED。

參考資料:A revolution in Manufacturing






2007年7月30日

Human Motivation 組織激勵理論

為了提供高品質的產品給客戶﹐有賴組織的成員了解產品之本質﹐並有參與品質的持續改善之意願。然而組織如何激勵員工參與改善?在此簡介兩種組織激勵理論。

1. Maslow's Hierarchy of Needs 馬斯洛需求理論

2. Herzberg's Two-Factor Theory 赫茲柏格雙因子理論

待續

參考資料:Quality Engineering Handbook edited by Pyzdek & Berger

Therblig 動素

動素的概念﹐由Frank Bunker Gilbreth 及 Lilian Moller Gilbreth夫婦所提出﹐並以其姓氏的倒寫therblig 為動素。

動素包括下列18中基本動作:(右圖是各動素之圖形表示﹐其中動素Hold缺圖)

  1. Search
  2. Find
  3. Select
  4. Grasp
  5. Hold
  6. Position
  7. Assemble
  8. Use
  9. Disassemble
  10. Inspect
  11. Transport loaded
  12. Transport unloaded
  13. Pre-position for next operation
  14. Release load
  15. Unavoidable delay
  16. Avoidable delay
  17. Plan
  18. Rest to overcome fatigue
相關連結:
Frank Bunker Gilbreth and Lillian Moller Gilbreth

2007年7月29日

motion study 動作研究

針對特定作業進行研究﹐分析作業者之雙手﹑身體與眼睛之動作﹐藉以設定最佳作業方法之研究﹐謂之動作研究。

動作研究的種類:
1. 雙手作業研究:
作業中之雙手﹐依照作業﹑移動﹑保持與等待四個記號分類記錄﹐藉此分析雙手作業的效率與關連性。

2. 微動作研究:
以人類手﹑腳與眼睛的18種微動作(therblig)﹐對作業者之動作作更詳細﹑深入的記載﹐並藉此分析作業者的效率與找尋改善之機會。

待續。

だんどり (段取り:set-up)

所謂段取り(set-up)﹐是指生產線變更作業條件(包含治具模具之替換)﹐以生產不同產品之作業。正式的定義『從段取り前的產品完成的時間﹐到下一個新產品的良品完成的時間﹐謂之段取り時間。』


段取り(set-up)內容包括:

1. 材料準備
2. 刀具﹑治具乃至模具之交換
3. 條件設定
4. 產品品質確認等


段取り改善:(改善之重點在於縮短段取り時間)
其改善原理﹐與快速換模相同(實際上﹐換模就是段取り的特例)﹐可參閱快速換模技術

Utilization 稼動率

稼動率是用來衡量設備使用率的指標。在計算上,是將機器可運轉的時間(負荷時間)扣除因休假、保養、修復等的停機時間,即:

時間稼動率 (%) =(負荷時間-停止時間)/負荷時間 * 100。

例如:假設MLCC的設備為24小時稼動,扣除停機時間,可運轉20.4小時,則時間稼動率約為85%。


Balance efficiency 平衡效率 (更新a 7/29/2007)

生產線的平衡效率(balance efficiency)﹐是用來量度一個生產流程內各工作站負荷是否平均的一種指標.﹐通常85%的生產線平衡效率是合理的要求。


一般而言,平衡效率愈高代表生產流程內各工作站的負荷愈平均,也就是說,各工作站彼此的作業時間差距是較小的﹐作業員之間相互等待所造成的損失也較小。


平衡效率的計算式如下


  平衡效率 = 各工作站作業時間總和/ (工作站數*週期時間)

        

其中週期時間 = 工作站中作業時間最長者


下圖顯示了兩張平衡時間示意圖﹐左圖的生產線因為D站的作業時間過長﹐使整條生產線的週期時間變長﹐右圖生產線的平衡效率遠高於左圖﹐生產線的週期時間大幅降低!




平衡效率高代表人力和設備使用效率佳,如何增加平衡效率。一般而言,提高生產線的平衡之方法有下列數種:


 1. 透過ECRS改善(作業刪除﹑合併﹑重排與簡化等)﹐將各工作站作業再進行分解和重組,以平均各工作站負荷。

 2. 對於改善後的生產線﹐可以適才適所的分派人員﹐例如作業速度較快的作業人員到瓶頸站﹐作業能力較弱的人員到作業時間較短的工作站﹐藉此降低生產線的週期時間﹐提高生產線的平衡效率。


相關連結:

1. ECRS

2. Line Balance




Line balancing 生產線平衡 7/29 更新補充

所謂生產線平衡(line balance, line balancing)﹐是指將生產作業適當分割成許多小單元﹐再依序將各小單元分配到生產線的各個工作站上﹐且讓各個工作站的作業時間約略相等。生產線之分割與平衡﹐通常使用於流動生產線上。

進行生產線平衡的目的在於 :

    1. 將生產作業分成可管理的群組以分配到工作站中
    2. 減少作業人員的等待﹐極大化生產效率, 以得最大產能
    3. 設定生產線的工作標準, 如人力,線速和產能等生產參數

相關連結與字詞:
1. 平衡效率

2007年7月26日

無塵室(clean room)等級

無塵室的等級表示法:

class 100: 每立方呎內大於0.5μm之粉塵數少於100顆
class 1000 :每立方呎內大於0.5μm之粉塵數少於1000顆
class 10000:每立方呎內大於0.5μm之粉塵數少於10000顆

ECRS 改善思考 7/26 增補

ECRS (Eliminate, Combine, Rearrange, Simplify) 泛指改善的四大思考方向:


Eliminate: 取消不必要的作業或動作
Combine: 合併必要的作業或動作
Rearrange:將現行作業或動作重排
Simplify:簡化作業與動作


實際上﹐改善是永無止境﹐可以不斷的進行週而復始的ECRS循環﹐如下圖所示。

2007年7月25日

Flinching

Flinching:
Flinch英文原意為退縮﹐在品質檢驗上則是一種量測值判定的偏頗現象﹐特別容易出現在自主檢驗上﹐對於超出規格邊界上的產品﹐在判定上傾向認定為合格品﹐其分布圖出現類似如下的現象﹐在規格上限出現不正常的多數﹐超出規格處﹐又出現不正常的少數現象。


參考資料:
1. Answers.com
2. Juran's Quality Handbook 5th edition 23.49

2007年7月21日

CCC21

CCC21 是Construction of Cost Competitiveness for the 21st Century計畫的簡稱﹐或可稱為廿一世紀成本競爭力建構計畫。為因應低勞力成本國家的挑戰﹐Toyota在2000提出此一CCC21計畫﹐針對新的產品﹐目標是三年內降低零件成本30%。

CCC21計畫針對170件主零件(涵蓋90%的零件採購成本)﹐與供應商合作降低成本﹐當時此計畫由後來(2005年)成為社長的渡邊捷昭領導﹐在2000~2005年間﹐CCC21成功削減100億美元採購成本!

參考資料:
1. Toyota世界最強製造業的經營戰略解析 台灣日本綜合研究所副所長  林武雄
2.
A "China Price" For Toyota Business Week
3. An Interview with the President (Toyota 2003 Annual Report)

2007年7月20日

Ohno Circle


Ohno Circle大野圈

大野耐一嘗在地上劃一圈圈﹐要求管理人員站在其中﹐耐心觀察生產活動﹐並找出浪費點及問題點﹐藉此練人員之觀察能力﹐提升對現場的了解。此圈圈被稱為 Ohno Circle 大野圈。

參考資料:Gemba網站資料

2007年7月19日

工作教導之訓練(Job Instruction Training)

工作教導之訓練(Job Instruction Training)乃TWI訓練之一部份﹐更是 TWI 三大訓練(JI, JM及JR) 中﹐Toyota 自二次戰後導入﹐唯一沿用至今的訓練辦法。主要在於訓練基層主管(如領班﹑組長等)﹐使具有工作教導之能力。中階甚至更高階之主管﹐也應具備類似之能力。

工作教導訓練﹐可劃分為四個階段:

1. Breakdown the job.
2. Present the Operation
3. Try out Performance
4. Put them on the job and Provide Support

待續:

參考資料:
1. Job Instruction Training Manual(點選連結可直接下載)
2. TWI Influence on TPS and Kaizen (TWI對TPS及Kaizen之影響)

在職訓練(Training Within Industry, TWI)

在職訓練(Training Within Industry, TWI)﹐或在職訓練服務(Training Within Industry Service)﹐乃美國於二次大戰時的戰時人力委員會(War Manpower Commission)之一部份。當時美國工業之技術人員很大部分被徵召上戰場﹐因此TWI提供了一套訓練教材﹐協助工業界有效訓練人員﹐滿足當時之人力需求。

TWI三大訓練教材包括:Job Relations (JR), Job Methods (JM) 及 Job Instruction Training (JI)。

根據 The Toyota Way Fieldbook﹐豐田之人力訓練﹐乃根據TWI之教材小幅修正而成﹐成功訓練出無數高品質之人力﹐可以為台灣工業界之借鏡。

參考資料:
1. The Toyota Way Fieldbook
2. The TWI Institute
3. TWI教材下載:TWIManuals

2007年7月13日

萬能工 (Replacement worker)

萬能工 (replacement worker):主要使用於輸送帶生產線﹐當線上的員工請假﹐或短時間離開生產線時,此通才的萬能代工可以隨時遞捕,讓生產線之運作保持順暢。

關於萬能工之編制人數﹐大約3~5%﹐沒有一定的標準﹐與公司的人力狀況有關﹐例如有些公司的作業人員年資以一至三年為主﹐則其法定之特些假期約為工作時間的 3~5%﹐若作業人員之平均年資超過五年﹐則萬能工之編制必須適度增加﹐當然也有以不休假獎金來降低萬能工需求之的做法﹐必須因地制宜!

萬能工亦作 floater (The Toyota Way Field Book)

Requirements for Leaders

根據 "The Toyota Way Field Book"﹐Toyota對領導幹部的要求﹐借用了一些來自TWI的相關概念﹐增補修訂成自己的 『領導者要件』﹐簡述如下:

1. Willingness and Desire to Lead (有領導之意願與慾望)
2. Job knowledge (工作知識)
3. Job responsibilities
4. Continuous Improvement Ability:
5. Leadership Ability:
6. Teaching Ability:

相關資料:5 needs of supervisor

參考資料:
The TWI Institute
The Toyota Way Field Book

The 5 needs of a Supervisor

關於第一線生產主管 (Supervisor)﹐TWI 列出了五大要件:

  1. Knowledge of work:工作所需的知識
  2. Knowledge of responsibilities:對工作職務之責任的了解
  3. Skill in instructing:對下屬下指令之技巧
  4. Skill in improving methods:改善的技巧
  5. Skill in Leading:領導的技巧

參考資料:The TWI Institute

2007年7月11日

IT基礎建設集成

ITIL (Information Technology Infrastructure Library, IT基礎建設集成)是一套方法論,用於規範資訊技術服務管理的架構,目前已成為一種規範標準,可利用流程將現有資源做最佳化,進而提昇資訊技術服務水準;企業導入ITIL可以達到降低成本、增加生產力、提升服務品質的目標,並使IT部門與其客戶間能有更好的關係。

英國政府商務部(OGC)在1980年代推動的政府計劃開始,ITIL陸續在90年代推出第一版、2000年推出第二版,第 三版則是於今年5月30出版,專司推廣ITIL的國際性非營利組織IT服務管理論壇(itSMF),並陸續向全球各地推廣新版本。

參考資料:http://www.itil.co.uk/


2007年6月28日

NCVM

NCVM (Non Conductive Vacuum Metallization) 不導電真空金屬鍍

NCVM製程將要電鍍的產品(通常是塑膠製品)吊掛在真空室中﹐抽真空﹐然後將要蒸鍍的材料加溫蒸發﹐附著在塑膠製品上。蒸發上去的金屬材料顆粒之間必須有空隙﹐所以才不會形成一個會導電的整片金屬膜﹐這是它稱為NCVM的原因﹐通常使用在通訊產品上﹐不導電的金屬鍍膜才不會影響通訊!如此則有金屬外觀﹐但不會有金屬之電波遮蔽效應。

若沒有不導電的要求﹐則稱為VM﹐其製程類似﹐但是電鍍的厚度不需要像NCVM那樣精密控制!

2007年6月24日

品質學會活動快訊

品質論壇 精實六標準差 ─深度觀察與與經驗之旅

敬啟者:
精實六標準差是當前品質管理最受廣泛運用的品質提昇活動,國內引進己近二十年,它
有沒有帶來預期的效益?它有沒有瓶頸?它的後續發展的前景如何?在在均是有待回
答的問題。本次品質論譠乃是以精實六標準差為重心,希望透過專家群的會診與把脈,
尋找上述問題的答案,以作為產官學界聯手推動的策略規劃之參考,敬請踴躍派員參加。

中華民國品質學會、中衛發展中心、中國生產力中心、中華六標準差學會、
科建管理顧問公司、戴明顧問公司 敬啟

民國96 年7 月6 日 上午9:00~12:00,下午13:00~16:30 時
活動行程

時間

活  動  項  目

主講人

0900~0915

歡迎與說明

王晃三教授

0915~1000

六標準差源流與系統架構

張宗令博士

1000~1040

精實管理要義

江瑞清教授

1040~1050

茶話時間


1050~1130

精實六標準差(LSS)動態觀察與評析

鍾漢清總經理

1130~1200

綜合座談

蘇朝墩教授等

1200~1300

午餐


1300~1340

宏遠興業公司經驗分享

葉清來總經理

1340~1420

華碩電腦公司精實之旅

吳崇文教育長

1420~1430

午茶時間


1430~1510

當六標準差遇到中衛體系:

DELL電腦與中衛發展中心合作推動經驗

蘇錦夥總經理

1510~1550

六標準差輔導經驗與觀察

翁耀林總裁

1550~1630

綜合座談

林公孚副主委等

全程另有六標準差書籍特展(經濟新潮社)

舉辦日期
即日起至7 月5 日止
新台幣1,800 元,(優待會員1,600 元,研究生900 元)
(團體會員所派遣非個人會員均以會員標準收費)
(包括資料、午餐、飲料等費用)
中華民國品質學會
地址:台北市羅斯福路二段75 號10 樓
電話:(02)2363-1344‧ FAX:(02)2362-7663
URL:http://www.csq.org.tw E-Mail:service@csq.org.tw
最適合參與人員
(1)對於精實運動及六標準差之原理及運作機制具有相當程度之理解者
(2)擁有具體之實務運作經驗願意與品質同道分享者
(3)對於精實六標準差之作法有問題或疑惑有待尋求解答者

2007年6月20日

限度樣品(Boundary Samples)

限度樣品(Boundary Samples)﹐在台灣多稱為Limit Samples﹐通常多用在建立外觀品質判定之用。

談到外觀品質之判定標準﹐先要有統一的品質與規格﹐但是有關外觀的品質標準﹐卻不容易訴諸文字﹐此時可以由品管單位與客戶﹐共同建立限度樣品﹐作為允收與拒收的標準。

限度樣品製作上﹐可以分成允收限度樣品與拒收限度樣品。實際上﹐廠內又可以根據這個限度樣品﹐製作若干限度樣品﹐供作生產線的判定標準﹐避免與客戶達成協議的限度樣品被破壞。

另外﹐要注意限度樣品隨時間之變化。例如﹐有關顏色的限度樣品﹐必須考慮樣品隨時間變化的可能性﹐如此則限度樣品須隨時更新。

2007年5月12日

平均數-全距管制圖 (X-bar R Chart)

註:為了便於電腦輸入﹐本站一律以X'代替X-bar﹐以X"代替X-bar-bar
平均數-全距管制圖﹐是針對計量型變數最常用的管制圖。
平均數-全距管制圖之製作:
收集數據﹐通常需要超過100個數據
將數據分組﹐通常以數據取得的時間﹑批量或製程條件分組﹐每組的數據數以2至5個為原則。
將數據記錄在記錄紙上﹐同時計算每個分組的X'與R﹐最後計算總體的X"與R'
計算X'之上管制界限:X' UCL = X" + A2R' (A2, D3, D4等值﹐參閱下表)
計算X'之下管制界限:X' LCL = X" - A2R'
計算R之上管制界限:R UCL = D4R
計算R之下管制界限:R LCL = D3R
繪製管制圖
寫下管制圖之相關資料﹐如製程取樣時間﹑操作機台﹑操作人員等。
管制界限常數表

其實管制界限就是3 sigma﹐但是過去計算工具不發達﹐乃作成上表﹐以查表方式方便計算
表中d2可用以推估製程之標準差﹐sigma = R'/d2(注意是製程標準差﹐而非X'標準差) 

相關連結:平均數-全距管制圖 (X-bar R Chart) Excel 樣板

管制圖異常警示(Out-of-control Signals)


管制圖作成後﹐吾人可根據圖上的趨勢﹐判斷是否有特殊因介入﹐使製程脫離統計之管制狀態(State of Statistical Control)。
西屋公司之異常警示原則(WECO rules):參見下面的附圖
任一數據落在管制界限之外(與中線距離超過 3 sigma)
連續三點中的兩點落在 2 sigma之外 (與中線距離超過 2 sigma)
連續五點鐘的四點落在 1 sigma之外 (與中線距離超過 1 sigma)
連續九點在中線之同一側



Nelson Rules:
任一數據落在管制界限之外(與中線距離超過 3 sigma)
連續九點在中線之同一側
連續六點呈現上升或下降趨勢
連續十四點呈現鋸齒狀之升降趨勢
連續三點中的兩點落在 2 sigma之外 (與中線距離超過 2 sigma)
連續五點鐘的四點落在 1 sigma之外 (與中線距離超過 1 sigma)
連續十五點落在 1 sigma之內 (與中線距離少於 1 sigma)
連續八點都在 1 sigma 之外的上下兩側 (與中線距離超過 1 sigma)
參考資料:wikipedia

2007年5月11日

Regardless of Feature Size, RFS

不論是最大材料情況或作小材料情況﹐所標註之公差會受材料大小情況之影響﹐但是當圖面是以Regardless of Feature Size之條件標註﹐則所標註之公差不受材料情況之影響。換言之﹐所標註的是絕對公差。
相關連結:
最大材料情況(Maximum Material Condition, MMC)
最小材料情況(Least Material Condition, LMC)

2007年5月10日

管制圖(Control Chart)

管制圖(Control Chart)是品管七大手法之一﹐可用以作為製程分析﹐亦可用以監控製程是否有異常(abnormality)發生。

作為製程分析用之管制圖﹐有時要將不同條件(如不同的原料來源)的製程﹐分別繪製管制圖﹐依據期間之差異﹐判定此不同條件對變易之影響之大小﹐藉以於確認製程變易的來源。

依變數之類型可分為計數型管制圖:
1.缺點數管制圖 (c chart)
2.平均缺點數管制圖 (u chart)
3.不良率管制圖 (p chart)
4.不良數管制圖 (np chart)

計量型管制圖 
1.個別值-全距管制圖 (X-R chart)
2.平均數-全距管制圖 (X bar-R Chart)
3.平均數-變異數管制圖 (X bar-s Chart)

等等    

參考資料:
1. Guide to Quality Control (品質管理入門 石川 馨)
2.Seven Basic Quality Tools, Quality Tools,ASQ
3.Quality Tools

抽樣(Sampling)

觀測少數樣本之特性﹐藉以了解母體特性之作業﹐謂之抽樣(sampling)。
吾人自母體取樣之目的﹐期望得到有關批量或製程產品之資訊或知識﹐並藉以採行糾正或改善措施。因此取樣之重點在於:
正確性:取樣之結果必須能相當程度代表母體﹐不偏不頗
速度性:取樣之目的在於迅速了解現狀﹐必要時採取行動﹐因此取樣必須迅速
經濟性:取樣做到以少量樣本﹐了解母體全貌之目的﹐亦即必須靠量抽樣之經濟性

抽樣步驟:
清楚定義母體﹐亦即要抽樣之對象﹐如某批之交貨﹑生產線某日之產出或某班之產出等
決定樣本大小與抽樣方法
執行抽樣計畫﹐收集數據
檢討抽樣計畫﹐必要時作適當修正

抽樣方法:工廠中常用的抽樣法
簡單隨機抽樣(simple random sampling)
分層抽樣法(stratified sampling):如分成不同班別﹑不同產線中﹐加以抽樣
叢聚抽樣法(cluster sampling):進料檢驗時﹐從交貨的紙箱中﹐分區抽樣﹐又稱為two-stage sampling or multi-stage sampling (先抽出紙箱﹐再由紙箱中抽出樣本﹐稱為兩階段抽樣)
selected sampling:抽驗料帶的末端(以方便取樣)﹑定時抽驗等
參考資料: Guide to Quality Control (品質管理入門石川 馨)

亂數(Random Numbers)與亂數表(Random Numbers Table)

所謂亂數(random numbers)﹐是只一連串毫無規律的數字﹐可以利用電腦產生亂數﹐或是以擲骰子的方式產生亂數。也可以事前產生亂數﹐將之作成亂數表﹐供使用者以查表方式得到所需的亂數。

下表就是亂數表(random numbers table)之一例﹐此表共有50行 x 50欄 0~9之數字。


1

6

11

16

21

26

31

36

41

46

1

13962

70992

65172

28053

02190

83634

66012

70305

66761

88344

2

43905

46941

72300

11641

43548

30455

07686

31840

03261

89139

3

00504

48658

38051

59408

16508

82979

92002

63606

41078

86326

4

61274

57238

47267

35303

29066

02140

60867

39847

50968

96719

5

43753

21159

16239

50595

62509

61207

86816

29902

23395

72640

6

83503

51662

21636

68192

84294

38754

84755

34053

94582

29215

7

36807

71420

35804

44862

23577

79551

42003

58684

09271

68396

8

19110

55680

18792

41487

16614

83053

00812

16749

45347

88199

9

82615

86984

93290

87971

60022

35415

20852

02909

99476

45568

10

05621

26584

36493

63013

68181

57702

49510

75304

38724

15712

11

06936

37293

55875

71213

83025

46063

74665

12178

10741

58362

12

84981

60458

16194

92403

80951

80068

47076

23310

74899

87929

13

66354

88441

96191

04794

14714

64749

43097

83976

83281

72038

14

49602

94109

36460

62353

00721

66980

82554

90270

12312

56299

15

78430

72391

96973

70437

97803

78683

04670

70667

58912

21883

16

33331

51803

15934

75807

46561

80188

78984

29317

27971

16440

17

62843

84445

56652

91797

45284

25842

96246

73504

21631

81223

18

19528

15445

77764

33446

41204

70067

33354

70680

66664

75486

19

16737

01887

50934

43306

75190

86997

56561

79018

34273

25196

20

99389

06685

45945

62000

76228

60645

87750

46329

46544

95665

21

36160

38196

77705

28891

12106

56281

86222

66116

39626

06080

22

05505

45420

44016

79662

92069

27628

50002

32540

19848

27319

23

85962

19758

92795

00458

71289

05884

37963

23322

73243

98185

24

28763

04900

54460

22083

89279

43492

00066

40857

86568

49336

25

42222

40446

82240

79159

44168

38213

46839

26598

29983

67645

26

43626

40039

51492

36488

70280

24218

14596

04744

89336

35630

27

97761

43444

95895

24102

07006

71923

04800

32062

41425

66862

28

49275

44270

52512

03951

21651

53867

73531

70073

45542

22831

29

15797

75134

39856

73527

78417

36208

59510

76913

22499

68467

30

04497

24853

43879

07613

26400

17180

18880

66083

02196

10638

31

95468

87411

30647

88711

01765

57688

60665

57636

36070

37285

32

01420

74218

71047

14401

74537

14820

45248

78007

65911

38583

33

74633

40171

97092

79137

30698

97915

36305

42613

87251

75608

34

46662

99688

59576

04887

02310

35508

69481

30300

94047

57096

35

10853

10393

03013

90372

89639

65800

88532

71789

59964

50681

36

68583

01032

67938

29733

71176

35699

10551

15091

52947

20134

37

75818

78982

24258

93051

02081

83890

66944

99856

87950

13952

38

16395

16837

00538

57133

89398

78205

72122

99655

25294

20941

39

53892

15105

40963

69267

85534

00533

27130

90420

72584

84576

40

66009

26869

91829

65078

89616

49016

14200

97469

88307

92282

41

45292

93427

92326

70206

15847

14302

60043

30530

57149

08642

42

34033

45008

41621

79437

98745

84455

66769

94729

17975

50963

43

13364

09937

00535

88122

47278

90758

23542

35273

67912

97670

44

03343

62593

93332

09921

25306

57483

98115

33460

55304

43572

45

46145

24476

62507

19530

41257

97919

02290

40357

38408

50031

46

37703

51658

17420

30593

39637

64220

45486

3698

80220

12139

47

12622

98083

17689

59677

56603

93316

79858

52548

67367

72416

48

56043

00251

70085

28067

78135

53000

18138

40564

77086

49557

49

43401

35924

28308

55140

07515

53854

23023

70268

80435

24269

50

18053

53460

32125

81357

26935

67234

78460

47833

20496

35645


亂數表用法:(假設我們要在500個零件中﹐抽樣10個零件作檢驗﹐亦即我們要在亂數表中找出15個數字)

  1. 首先決定亂數起點﹐可以閉眼睛用鉛筆在亂數表中選一數字(假設我們選出第47行與第7欄的 0 為起點。
  2. 自此數字起連續向右讀取三位數之數字﹐並拋棄小於300之數字(亦可向下讀取亂數﹐事前決定之)
  3. 083,176,895,967,756,603,933,167,985,852,548,673,677,241,656,043,002,517,008,528,067,781,355,300,018,138,405,647,708,649,557,434,013 (黃色底數字因為大於500而拋棄不用)
  4. 在事先排序的零件中﹐根據所得的15個數字﹐依序取出15個零件﹐完成依照亂數表之隨機抽樣作業。

參考資料:Statistical Quality Control

 
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