Jeff(ASQ_CQE)談統計品質工程Statistical Quality Engineering

在科技業工作常需要分析數據 大老闆們也很愛看各種數字分析 數據分析的用途在於決策 輔助企業的判斷 大則市場投資 小則雜物購置 或多或少都需要分析 在這種狀況下 你必須對數據分析的重要工具--統計 有所認識 統計是一門推測的學問 有種見微知著或者一葉知秋的感覺 為什麼這樣說呢？ 簡單來說 統計是利用觀察樣本數據(抽樣)來推測實際狀況(母體參數)的工具 就好比我們想了解公司這次發的紅利如何 就可以詢問幾個不同部門的同事 看看這幾位同事的紅利狀況 大致上就能掌握整體的分紅狀況 在這個例子中 被調查的同事們的平均紅利就是樣本統計值 而整間公司的平均紅利就是母體統計值 這件事真是太美妙了！ 原本要一個一個問的事情 現在只要留意一下身邊的同事 就能問出個大概 不過在運用這個方法之前 你可能要注意以下的狀況 免得推測出了差錯 1. 如果你在一間人數不超過數十人的小公司 你可以一個個問好嘛 不用每件事都用統計 2. 千萬不要只問同部門的同事 犯了抽樣不夠隨機的錯誤(別的部門可能分得比較好/差) 3. 統計出來的結果只是決策的參考 不是絕對的標準     就像是抽樣的結果發現這幾個人紅利配得不好 不代表整家公司分得差啊！     (可能集中在某幾個人身上 你可以試著成為那幾個人 不必因為分得差急著離職) 4. 統計的結果是呈現相關性還是因果關係？     請記住 統計分析只能告訴你相關性 真正的因果關係需要更多的科學證據 5. 統計不是萬靈丹 不是每個問題都能用這工具解決     說實在話 人在工作環境要處理解決的問題太多了 統計只能處理量化的問題     然而在人際關係、政治角力、溝通協調等部分 你還是得靠智慧跟技巧才行 我認為對品質工程師來說 知道並能明確運用統計這門工具是基本功 但很多時候我們太依賴過往經驗和直覺做事了 處理異常的過程中往往不能客觀的判斷 最常發生的就是用曾經遇過的事件去預先判斷異常的發生原因 但也如第五項所說的 在熟知這項工具後 也請不要過度依賴了 在前往一流的品質工程師的路上 我們了解到要妥善運用統計這個工具 然而 在熟知統計等數學工具 就代表...

掐指算算 也當了四五年的品質工程師 只是當初是怎麼選擇走品管品保這條路實在是記不得了 依稀知道課堂上的常態分配和品管的名著：不流淚的品管 然後找工作時就只剩一個想法 怎樣也不想選帶線課長這條路 雖然是這樣 但總有什麼東西還是想不起來 這件事就一直埋在心裡 雖不是太重要 但一直掛在心上 有一陣子在中壢福特做第三方服務的時候突然想到了 原來大學時我還讀過亨利福特的傳記 在汽車還不發達的年代 是亨利福特第一個導入垂直供應鏈的工業化生產流程 使得汽車的售價變得低廉 到了人人都能買一台的程度 自此以後福特就成了汽車的代名詞 既便是今天 福特仍然是世界數一數二的汽車大廠 但這跟我選擇當一個品質工程師有何關聯呢？ 這四五年我分別在三個不同產業歷練 第一份工作是在面板廠服務 可能我們沒遇到面板廠的輝煌時期 反而碰上了面板大量商品化的階段 這表示面板的價格是由銷售端說話 市面上的面板價格下殺得很厲害 又由於大量商品化 每家的面板差異化極小 意味著買哪家的產品都差不多 於是公司為了降低帳面上的機台成本 極大化了機台嫁動率(生產效率) 在要求低成本高效率的產出下 品質就被犧牲了 那 對於面板產業而言 品質是什麼呢？ cell段在面板業俗稱三明治夾心 是用兩塊玻璃夾了點液晶做出來的產品 液晶雖然是液體 但細看卻是長條的柱狀分子 這個濃稠的液晶分子受配向刷毛刷出來的預傾角和內部電路傳導的電壓影響 在分子方向改變時 可以同時控制光線通過的量(光通量) 但配向刷的刷毛是支長達三公尺的巨大滾輪(因大板尺寸而異) 用大大的刷毛去控制小小的分子 自然會有控制不均勻的地方 不過這也是大量生產不得不然的手法 否則大家也可以在實驗室慢工出細活呀！ 控制不好的部分就會影響面板畫面跟顏色 因為液晶斜的方向跟大家不一樣 就會擋到背後的光 這樣我們就看不清楚了 於是面板廠為了控制面板的品質 也就是控制畫面的呈現 就將影響重大的液晶角度稱之為Pretilt Angle 並且批批監控 (另外還有旋轉角度twist angle 這邊就不多講了) 當然啦 還有其他常見的缺點 像是亮點、暗點跟顏色不均mura 都是生產過程中被大家關注的品質要項 而品質工程師的日常任務就是運用各...

原文書名往往與被翻譯成中文的書名存在直覺上的差異 這次分享的「小心，別踩到我北方的腳！」就再次印證了這說法 (北方的腳在本書中其實是個研究主題 研究的結果也非常令人意外!!) 原文標題「Through the Language Glass」將語言譬喻成鏡子，並試圖回答這兩個問題： 1. 語言是否為反應人類天性或社會文化的工具？ 2. 抑或有另一種可能，語言會影響不同人的思想方式？ 這樣的標題其實已切中本書要講的主題 只不過翻譯上並不採用這種破題法 反而以書中的第二部內容作為題材 試圖在書店中引起你的小小興趣... 書中隨手拾來的闡述 其實都非常有趣 舉個例來說：「你會認為所有的語言都一樣複雜嗎？」 語言學家會告訴你：「是的，所有的語言都一樣複雜」 那你再追問：「為什麼都一樣複雜？複雜度是怎麼定義的？」 我十分喜愛這種自問自答的模式 而這作者是個典型的好奇寶寶 非常擅長提出關鍵的問題 這也是在閱讀的過程中必須發展的能力 本書在論證的過程中非常仔細的試圖不落入因果推論的陷阱 往往巧妙的在適當時刻提醒讀者要留意事實往往不是書上所講的 事實上這本書還有個相當有趣的部分 值得特別提出說明 在其他書籍中很少見到作者這種習性 也就是邊解釋邊問問題 陳述了一段之後 又怕你不懂 主動幫你複習前一段跟預習接下來的章節 (哪有這種怪僻好!!) 透過一個個連珠炮似的問題清楚連結了語言的歷史軌跡 於是我們得以透過此書 稍微窺探18世紀以來的語言研究史 非常值得推薦！ 作者：Guy Deutscher 出版社：貓頭鷹書房 閱讀筆記：Jeff Lee.