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

2021.10.08 更新文字編排方式 2015年發生的復興空難相信大家仍有印象，當初的新聞以「悲劇英雄」的方式報導此新聞，但這樣的報導與真實狀況相去甚遠，與事實不符。後來的新聞也未更新報導，使得大家仍以為空難是一件意外。 但其實這起空難完全可以避免，而且很大的比例是歸因於人為失誤。

查理.蒙格曾經在一篇校園演講稿裡頭論述「如何讓自己生活悲慘」的主題，他以強尼.卡森的演講為主題，進一步延伸自己對於如何讓生活悲慘的論述。這一番論述利用反向思考，讓我們一賭 反向思考的威力，文字值得玩味，而我自己讀來則是醍醐灌頂。強尼.卡森提到三個解方，分別是「吸毒」、「嫉妒」以及「怨恨」。查理.蒙格提到四個解方，分別是：「反覆無常」、「盡可能從自己的經驗獲取知識，盡量別人他人成功或失敗的經驗學習」、「遇到挫折即意志消沈」、「忽略諺語「我只想知道我將來會死在什麼地方，這樣我就可以永遠不去那裡。」。讀者可以從「窮查理的普通常識」這本書找到這篇演講。 這種思維模式如此與眾不同並且和我們日常使用的思維完全相反，最好的學習方式不外乎將這種思維運用在我們的工作及生活上面。一但想到如何讓自己生活悲慘這個主題，我就直接聯想到「如何讓公司擁有最爛的品質」？因為這個問題本質上與個人一樣，公司也是一個個體，與領導階層的思維有絕對關聯。相反的，如果我們想要擁有更好的品質，我們應該極力避免這些會造成「最爛品質」的事情。 如何讓公司擁有最爛的品質呢？以下是常見的項目，大家可以在工作上比對一下自己公司的設計生產流程上有哪些項目會讓大家擁有品質差勁的產品。

現在在這間公司建立品質體系的經驗很值得寫一篇網誌分享，主要是因為我開始了管理者的角色，開始嘗試規劃 各種有利於提升品質的流程與制度，我必須開始記錄這些經驗，以利我改正自己的錯誤。 在我剛到這間公司的時候，這間公司的主管認為品質就是檢驗。這當然是錯得離譜的觀念，我也立即指正這樣的觀念充滿瑕疵，不僅不經濟，同時也無法增進品質。公司充滿了退貨、在製品庫存、無所適從的作業人員，大家雖然認真工作，卻被不擅管理的管理者害慘了。在 【品質工程】轉危為安 Out of the Crisis (1) 14項管理原則(上) 和 【品質工程】轉危為安 Out of the Crisis (1) 14項管理原則(下) 裡頭我們可以體認到公司內部80%的問題可以歸因於管理階層，而非作業人員。公司的管理方式正好與14項管理原則背道而馳，會得到上述的結果實在不令人意外。 由於來到公司的一個重點就是能親手操刀品質體系的規劃，於是我著手建立幾個常見的品質監測站點：試樣、進料監測、出貨監測。之所以不稱呼為檢驗，實是因為檢驗乃下下策，往往讓人產生依賴而不思前期規劃。試樣雖然擺在第一項，不過卻是最後才建構的，容後再提。進料監測遇到的問題可不小，主要的問題在於機構、光學及電子的圖面缺乏關鍵尺寸的定義，並且圖面標註品質很差。良好的品質往往取決於設計階段，設計單位根據客戶需求轉換成設計圖面規格，便要在此時定義關鍵尺寸及其量測方式和監測頻度等資訊。良好的圖面品質就要定義明確的圖面資訊須包含哪些項目，例如：關鍵尺寸、軸孔配合、外觀顏色、製程方法、加工基準面、圖面方向性、材質...etc。由於設計者未必能在設計途中想到所有須注意的項目，由管理者制定明確的設計規範項目是必須的。這一點與波克夏副董事長Charlie.Munger提倡的反向思維一致：在問要怎麼做會成功之前，先思考如何做會失敗。很顯然的，一張圖面若不標關鍵尺寸便會出現很大的問題。 若將之寫成設計檢核表，則形成下列格式，並在設計開發時加以導入： [圖面標註] 圖面是否標註關鍵尺寸(球標)？ 圖面是否標註材質、外觀要求、方向性等特殊品質特性？ [軸孔分配/組裝公差] 圖面是否在3D檔案做過干涉檢查？ 圖面是否確認組配件的軸孔配合？ 組配關鍵尺寸及活動件關鍵尺寸的設計公差是否符合設計目標？ [產品功能與圖面關鍵...

Jeff目前服務的公司是一家設計、生產光譜儀的廠商，我們在光譜儀的感度量測上面遇到一些問題。客戶往往關心他們收到的數台光譜儀的感度一致，這件事情聽起來簡單，實際上卻讓公司內部的人吃盡苦頭。 我在確認客戶客訴的過程中發現一件事：客戶退回的機台感度往往差異很大，這讓我開始懷疑整個公司內部的光譜儀感度量測系統是不是出現了問題。細究之下發現，量測光譜儀感度之前我們會拿一台所謂的「標準機」進行感度的校正，並將標準機所量測到的感度作為基準，用以計算其他機台的感度與標準機的相對差異。這個做法理論上沒有問題，但在實務上卻出現了極大的變異，原因是標準機在產線的量測環境之下，每次的感度量測值都會產生過大的變異。這個變異不但沒有在生產過程中被消除，反而在每一次的校正過程中被帶入了生產系統。舉例來說：1/1量測標準機感度為1000 counts，並以1000 counts為基準(亦即歸零)來評估當天生產的20台機台；1/2再次量測標準機的感度為1150 counts，並以1150 counts為基準來評估當天生產的另外20台機台。生產的機台本身並未做什麼人機料法環的改變，僅單純存在著量測系統的變異，便造成生產機台之間出現了150 counts的變異。

大家應該有看過Cpk的兩個公式： 1) Cpk = min{ (USL-Xbar)/3*sigma, (Xbar-LSL)/3*sigma } 2) Cpk = Cp*(1-Ca) 有人在「Jeff談統計品質管理」粉絲團私訊問道：「這兩者的使用時機與差異在哪呢？」，為此我整理了下列說明供大家了解。

這篇文章的標題牽涉很廣，但其實講的都是同一件事。趁著最近工作上正在導入ISO9001:2015版的過程中，我認真的把條文研讀過一遍，並且充分了解到ISO9001:2015想要傳達PDSA循環的概念。 什麼是PDSA？ 我們先花點時間說明什麼叫做PDSA。 一般大眾聽到的都是PDCA，即為Plan, Do, Check , Act的縮寫，而PDSA則是Plan, Do, Study , Act的縮寫。這兩者有什麼不同呢？原來在英文中，Check含有判斷是、否的意義，而戴明博士後來使用Study取代Check，是想透過Study(研究)來確認改善的成果，而不要單純判斷好或壞。  PDSA本身是一個循環流程的概念，我們先考慮一個現實生活碰得到的問題，來幫助我們看出PDSA的優點。假設我們想要達成一次能拉10個單槓的目標，我們大概會怎麼做呢？許多人會想說如果我要能夠拉10個單槓，那我可能需要找到一個好場地，然後大概會衡量一下自己目前能拉幾個單槓，或許試拉個幾下大概心裡有個底。過了幾天興致來了就到公園拉一下，有的時候有去有的時候沒去，但至少比沒有去好，心裡也覺得不錯，自己有在開始訓練了。幾週過去了，忽然發現自己好像這幾天都沒去拉單槓，心裡忽然覺得自己又半途而廢了，但整件事似乎就這樣過去了。 整件事情用流程導向思考會像下面流程： 想拉10個單槓-->去拉單槓-->有點累-->放棄練習。 但如果我們應用PDSA的方式執行這項期望，我們會得到下面的結果： 目標Plan 我們想要學會一次能拉10個單槓，這對現在的我來說有點困難，因為我目前一個都拉不上去， 執行Do 那麼為了達成這個目標，我得先列出每個禮拜的練習課表，借助各種練習來強化我上半部的肌肉。這些練習會包括：反手拉*3組，一組3下，一週3次...etc，每週一三五固定練習，每個禮拜看一下拉單槓的成效如何，看是否能在第二週先拉個一次，然後慢慢看到數量上升。 衡量成效與目標的差異Study 如果數量沒有上升，我應該思考一下為什麼會這樣子，是我練習量不夠嗎？還是練習姿勢錯誤？或者體重太重了也是問題...等等等。 修正差異Act 如果我自己分析得到的結果是我的練習姿勢錯誤，那我就要修正錯誤姿勢之後持續監測我的表現，並確認我逐漸接近我的目標：拉10下單槓。 整件事情用流程導向思考就像下...

20.04.01 新增參考文章 又是一起客訴。這次是某位客戶收到40台產品，抱怨用沒幾小時就燒掉兩台。燒掉的當下聞到了燒焦味，自己打開來看才發現是PCBA上面有燒焦痕跡，拍了幾張照片就傳給我們。 整件事情算起來總共有3個產品，巧合的是燒焦痕跡都在同一個變壓器(T)的位置。 與供應商的交涉過程就不細數了，他們在報告內寫道這是由於元件在電路設計距離太近所導致的「Arcing」。對於PCB的元件會產生所謂的電弧效應我在之前的工作經驗中並未接觸過，所以我自己就google了一下相關的文章，想知道為什麼會有這種現象。簡單google「Arc」、「PCB」就能找到一篇「 High Voltage PCB Design for Arc Prevention: How to Manage Pads and Traces 」。如果再加上「clearance」當作關鍵字，你還可以找到一篇「 High Voltage PCB Design: Creepage and Clearance Distance 」，裡面就有提到一篇文件在講PCB線路裡面的高壓元件要如何避免電弧效應的設計方式。 這份文件就是IPC-2221A Generic Standard on Printed Board Design，其中表格6-1詳盡舉列各種直流交流電壓在不同的電路板設計下所需要的最小元件距離。值得留意的是，所謂的arc，指的是元件在空氣中的距離，意指空間中的直線距離而非在電路板上的距離。在上面的客訴中，供應商在出問題的電路上的設計只有2.4mm的間隔距離，但我套用表格計算應該至少要3.5mm。(這邊涉及產品規格，數字都有變更過。) 由於出問題的電路板可利用面積很大，我相信他們可以輕易重新設計出沒問題的電路板，但問題是他們會把這個表格列入他們的design guides or design rules嗎？我表達極度的懷疑。也因此我將這個表格寄送給他們，希望他們未來可以把這個表格列入他們的電路設計規範，讓後面的產品設計可以藉此強化其可靠度及安全性。 最後說一下我自己對於產業界供應鏈彼此互相欺瞞的態度表達極度的不滿，原因在於我觀察不同產業界對於發生問題的基本態度都是極度保守與不願主動告知的，這讓問題很難在第一時間被完整的深究並提出根本解方。往往都需要我花費許多精力挖...

近年來各項國際品質系統都開始要求企業開始注重預防性措施，更花了許多力氣推廣所謂的風險意識(Risk)。我們都知道，品質活動相關的失效成本會隨著專案流程時間的增加而急遽上升，這表示如果我們想要降低品質成本(Cost of Quality)，就必須搶在問題發生之前就預防它；但這也伴隨著接續的問題，「根本無從預料的事情，我如何預防?」。 回答這個問題之前，我們首先要深入了解「風險」(Risk)的意義。英文維基百科是這樣描述風險的：The possibility of loss, injury, or other adverse or unwelcome circumstance; a chance or situation involving such a possibility. 風險是面對損失、傷害或任何負面環境的機率。許多人不了解機率，因而無法深入體會風險的意涵，總以為風險代表著 無法言及的可能性，一種難以言喻的危險性；其實風險是一種完全可以量化的指標，其量化的標準就是機率。 回到一開始提到的問題，「根本無從預料的事情，我如何預防?」。如果我們從風險的角度思考這個問題，問題的答案馬上迎刃而解。原因在於「根本無從預料的事情」這句話的思考角度來自於：事情區分成「可預料」及「不可預料」；而風險角度的思考模式則倡導事情應該只有「此事的發生機率(風險)有多高？」。換句話說，風險思維即是將每一件事情均視為具備某種發生機率的狀態；而傳統觀點則認為事情不是已經發生了，就是根本無從預料起。 回答完上述的問題，我們也差不多該導入正題了，既然風險是某件事情發生的機率，存在於發生與不發生之間的暫態，那麼什麼時候會是某種異常的風險最高的時候呢？答案就在本文的標題中，也就是當「變更」發生的時候。 茲舉幾個實務中因為變更而發生的異常： 客戶要求變更標籤格式A，廠內有人好心提供更易閱讀的A'，結果A'反而被誤用 工程調機時未將機台程式完整復歸，使面板切割機台走刀路徑多切一刀，導致面板破片 系統廠組裝線銲錫站人員調動，清潔PCBA焊點時塗抹過多溶液，導致ABS成分開關褪色，客戶索賠500萬台幣 供應商變更壓鑄製程為CNC製程，使用不同鋁材卻使用同樣陽極表面處理參數，導致CNC製程的孔徑內部尺寸低於規格下限，整批報廢無法使用 如果製程參數、材料...

人類的學習機制可謂十分獨特。 除了從小急切的翻滾，急於爬行站立之外，等到雙手空閒之後又學著拿著各式各樣的器具四處玩耍，也是在這個時刻我們的嘴巴呀呀呀的模仿大人說話。沒有人會嘲笑一個小孩路走得不好、湯匙拿得不好、話說得不好，同時我們自己也完全不介意走路跌倒、湯汁灑滿地以及講話的腔調怪裡怪氣。這時候的我們沒什麼羞恥心，也不覺得害羞，就只想要單純的模仿學習。這類的學習能力從來沒有一個人教過我們，我們每個人天生就有這樣的學習能力，無論是誰都得從失敗中學習。 但這樣的學習模式到了學校之後就轉變了。

很多實驗室、庫房、精密檢驗室都需要在恆定的室內溫度下執行業務，這是為了避免溫度的變化影響了實驗數據、庫存產品或是量測的準確度。於是很多人便利用SPC進行室內溫度的監控，然後悲劇就發生了，量測到的室內溫度始終超出control limit。 為了解答這個問題，我們先把鏡頭移動到SPC的設計邏輯。

在之前的公司服務的時候，我的主管常常吹噓他以前在啟碁剛成立時如何催促其他單位寫8D report逐一改善產品品質，又是如何透過Hold Production跟停止出貨來逼迫各單位解決異常、提供可靠產品。 另一方面，在我跟公司前輩討論FMEA的使用方式時，前輩對於「預防」的觀點覺得不以為然。他認為許多異常根本連想都想不到、完全無從防範，更別提預防了。 上述兩個情境不同，卻是同一個問題的一體兩面。當我們在建立良好的公司品質管理系統時，該用什麼樣的觀點與角度切入，才有辦法在低成本的條件下建立高效率的品質體系呢？ 首先我們先來看看從「異常」開始品質改善會需要做哪些事情。

「簡單的」PDSA(PDCA) PDSA(PDCA)循環是大家耳熟能詳的品質改善流程。由於它的概念簡單，常讓人誤解這裡面沒什麼知識份量，因而容易忽略其重要性。然而戴明博士之所以會發展PDSA(PDCA)循環(又稱戴明循環)的主要目的正是要告訴大家這個循環的重要性。 關於PDSA(PDCA)循環在網路上可以搜尋到 學者Ronald整理的文獻 ，紀錄了PDSA循環的發展軌跡，從其軌跡可以看出PDSA循環主要來自於PDCA循環，而PDCA循環又來自於Deming Wheel戴明圈，這概念又是來自於他的老師兼朋友蕭華特博士的「蕭華特圈」的啟發。 為何稱其PDSA而不要稱其PDCA？戴明博士說：「因為Check(C)在英文裡面含有抑制(to hold back)的意思。」"Deming presented this version in his 4-day seminars in the 1980’s. Frequently, he warned audiences that the plan, do, check, and act version is inaccurate because the English word “check” means “to hold back.” "而Study(S)則能代表觀察流程的變異的意味，故較為適切系統知識。

品質先驅戴明博士在其著作「轉危為安」裡面提到了戴明14項管理原則，其中第三點特別指出管理者應該「停止依賴大量檢驗」(To cease dependence on mass inspection)。這一點很有趣，因為檢驗直到今天仍被視為品質工作的主軸，然而為什麼戴明博士提倡「停止依賴大量檢驗」呢？

文章更新說明 本文為我於 2019 年準備 ASQ CQE 認證考試時的經驗紀錄，保留當時的學習方法與個人觀察。由於考試制度、報名費用及相關規定可能有所調整，如需了解現行認證資訊，請參考 森品 ASQ CQE 認證指南 。 考前準備Preparation 費用 非會員$498 會員    $398 加入會員一年年費$159 每年認證會員年費$159 我個人建議加入ASQ會員，原因是除了申請考試認證的費用之外，你或許還需要一些考試輔助，例如： CQE Question Bank CQE Handbook Fourth Edition CQE Certification Preparation 這些會產生其他額外費用，加入會員可以取得比較多的優惠，會員也可以取得每月的月刊及相關讀物，對於增進品質知識是滿有幫助的。

《新竹班》 課程名稱： IATF 16949五大核心工具SPC -- 品質等於降低變異 時間：2019 3/23 (六) 09:30 ~ 16:00 地點：新竹市路易莎咖啡(關埔店)3F (https://goo.gl/maps/fVAuKBmvwdw) 教材： 繳款 報名成功 後提供超連結下載一份PPT簡報檔、一份Excel檔案 課程費用：$2500 / 學員 講師：Jeff Lee  品保經理 講師專長：品質工程、工業統計、統計製程管控、流程改善 中央大學工業管理所碩士(96學年度) 報名網址： https://goo.gl/forms/o08NdrNXQIO8YM2H2

一個常見的兩難情境： AAA供應商與BBB供應商都能提供同樣的零件A，但單價不同。AAA供應商的單價是50元，MOQ是500單位；而BBB供應商的單價較便宜，MOQ同樣是500單位。對於採購來說他們的最小訂購量相同，因此考量的點就只剩下單價了。 讀者可能會認為這哪有什麼兩難，採購只要選擇單價低的那個供應商就對了。如此一來採購部門的績效是25000：20000 = 120%的貢獻(成本降低20%)，成功達成Cost Reduction的目標，未來就是採購部門的主管了，哈哈哈哈哈。然而事情沒有那麼白癡想的那麼簡單，供應商品質管理的主管站出來說這兩家供應商的產品有顯著的差異，無論從良率、製程能力Cpk, Cp或者可靠度來說，AAA供應商的製程水準都明顯比BBB供應商來得高許多。

一般而言SPC的使用方式需要至少20組數據，每組數據有5筆資料，學者一般建議至少要100筆資料才能建構出Phase 1的監控模式。這樣做已經是根據統計學的小樣本進行的抽樣方法了，但100筆樣本的數量對於某些生產模式來說仍然太多，顯得超過負荷了。 有別於流水線的大量生產模式，有一種常見的生產模式叫做Job Shop(中文翻譯叫工場，由於筆者不喜歡此翻譯，下文都稱呼原文Job Shop)。Job Sjop就像醫院的看診流程一樣，不同的病患會有不同的看病流程。感冒的病人經由「掛號」、「看診」、「收費」、「領藥」四個站點完成看病流程；而重症病患則經由「掛號」、「看診」、「住院」、「開刀」、「住院」等流程進行恢復。Job Shop適用於少量多樣的生產模式，不同產品因應不同客戶需求會進行不同的生產工序，對於每個生產工序會使用到的機台而言，一台機台在一次生產週期之內經手的產品數量可能都不會太多，舉例來說可能不會超過50台。這就讓傳統SPC幾乎無用武之地，因為這個數量即便使用全數檢驗也無法達到小樣本的標準：100個樣本。

「天傑，你怎麼又要離職！？」 「Jeff，你做得好好的怎麼忽然說要離職！？」 「不是給你績效A嗎？」 「天傑，不要那麼沒定性。」 出社會選擇第一份工作的時候我滿篤定要做品質工程師，認為這是一份兼具統計管理及工程背景的角色，「維護品質」，多帥氣啊。但這股帥氣在兩年半後隨著無止盡的工作壓力消失得無影無蹤，連同我初出茅廬的天真一起帶走了。 那時的我完全不了解，原來我的工作「品質工程師」在業界是一份落於人後的工作。

2018年的閱讀型態延續2017年的新嘗試，也就是持續使用Kindle作為原文閱讀的工具；另外一點，由於受到周遭人們的提醒啟發，我也將閱讀領域調整至品質專業，最大的目的是加快累積品質專業的速度，並讓自己全盤了解品質領域的主題。這部分的努力許多不在閱讀筆記的內容裡面，大家可以在 【品質工程】統計製程管制SPC全系列文章 看到相關的文章與陳述，這篇文章匯整了品質工程的基礎知識，歡迎批評指教。 講到現代品質管理就不能不提到戴明博士。