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目前顯示的是 9月, 2020的文章

【品質工程】根因分析Root Cause Analysis(RCA)

RCA教學的謬誤 業界在教導Root Cause Analysis的時候,經常在進行教學時大量導入量化工具或者品質工具,試圖讓學員掌握分析問題的工具,並從中得到問題的根本原因。只是這樣的期待往往要落空,公司內部在尋找根因的能力仍然差強人意,這全都是因為我們在過程中忽略了人性的因子。 什麼是人性的因子?就是忽略人類的本質其實是不理性的、思考充滿偏誤、非常不客觀的,而這些考量都建立在你必須了解一些人類思維偏誤的基礎上。 根據歸納,人類具有高達上百種的認知偏誤,時時刻刻影響著人們的決策過程及分析結果。認知偏誤像是認知偏誤、錨定效應、損失趨避...等等,但學習理工(事實上就連心理學者都不見得能應用在生活上)的人往往不具備這些知識,常自以為掌握了理性的工具卻完全不知道自己就是看著理性資料做出不理性判斷的那個人。 為什麼要考量人性因子?就是因為使用這些量化工具及品質工具的是不理性的人,這可能出現一種狀況:不理性的人使用理性的工具得出不理性的結果。我再次強調這一點:人是最好欺騙的,而且最好欺騙的就是你自己。 一切來自於認知偏誤 由於以上的原因,我在設計根因分析的教材的過程中,刻意加入了認知偏誤的章節,並且用數幾年復興空難的悲劇當作例子,透過一篇新聞報導及空難分析細節讓大家理解RCA的過程中必須克服的感性因素,不要讓人類的偏誤造成判斷錯誤,在推論的過程中必須審慎考量人性的影響,並且做出理性的判定結果。根因分析並不僅限於公司的異常分析,事實上,對於提升每個人的生活品質與決策品質都相當有幫助,因為好的根因分析能讓你了解到事物的本質,進而做出更多更好的決策,引導出更多更好的結果。

【閱讀筆記】14個克服自我懷疑與恐懼的技巧,創造更好的職涯與商業發展

今年九月七號我在LinkedIn收到一封訊息,是Hank傳來的。其實我並不認識Hank,但之前為了想多了解LinkedIn的細節買了他的書「我用LinkedIn找到高薪國外工作」。後來我開始認真撰寫LinkedIn的個人資料及經營個人品牌,開始在網路上認識許多厲害的人,也開始有許多人介紹工作給我。 收到這封訊息剛開始我滿意外的,因為Hank看到我曾經按過他某篇文章的讚,於是傳訊息問我是否對他的新書有興趣?但我知道這正是Hank想告訴我們的一點:你必須主動出擊。LinkeIn並不是第二個104,而是你經營職涯人際關係的平台,他透過主動出擊又實踐了一次。 Hank的新書叫做「14個克服自我懷疑與恐懼的技巧,創造更好的職涯與商業發展」,照Hank的說法,這本書與他的前兩本書形成了發展個人品牌的整體架構,並從源頭出發,由自己的思維著手進行個人品牌的打造工程。 在跨出「為公司服務」轉型成「打造個人品牌」的路上最大的阻礙不是別人,正是你自己,這一點我感同身受。我在2018年認真經營品質統計工程的網誌之後才逐漸了解到,原來在這之前我從未真正理解我所熟悉的品質觀念跟品質工具;在積極修正之下,我自己到網路上尋找學生,並在半信半疑中開了三次SPC課程。我從一個公司的品保副理,瞬間轉型成業界的SPC老師,並透過深入簡出的方式幫助學生們正確理解SPC的概念,即便不懂統計的人也能一探究竟。 從此我的自我懷疑消失了,取而代之的是持續的主動出擊,建立我是品質專家的第一印象給大眾。

【品質工程】供應商SMA905環規尺寸差異---談中國大陸的精密儀器問題(成都量具)

儀器編號名稱 Standard 有效徑標稱值(mm) 校正標準值(mm) 器差值 雙方原廠成績書 1號環規(1/4-36 UNS 2A GR) 5.869 5.8621 -0.0069 5.8619 2號有校正環規(1/4-36 UNS-2A T) 5.87 5.8584 -0.0116 5.8591 3號無校正環規(1/4-36 UNS-2A T) 5.87 5.8583 -0.0117 無 SMA905的鎖附問題 最近Jeff遇到IQC檢測SMA905使用環規1/4-36 UNS 2A GR卻無法轉入的問題,但供應商宣稱他們使用通規很容易就過了,討論了許久我還是請他們將他們手上的環規寄過來我們確認一下。為了維護跟供應商的關係,我將上表的三個環規都送去校驗,不讓供應商認為我在刁難他。 不同環規的差異 檢測的結果如上表所示,1號環規是我買的Mitutoyo日本原廠貨,沒用幾次,所以送出去校驗之前我還滿有信心的;2號跟3號都是供應商宣稱的「國產貨」,來自 成都量具 這家公司,在這之前我從未聽說過這家公司,這兩隻的外觀狀況都是不錯的,目視沒有磨損。 這三隻環規的有效徑目標值都一樣,但是校驗出來的量測值卻差異頗大;我公司的環規器差值在-0.0069,約等於7 um;而成都量具環規的器差值都在0.01mm左右,真叫人吃驚。 對於機械公差有點概念的人都知道IT等級這件事,一般來說精密量具的IT等級約在0級或01級,這才能稱作是精密量具;而0.011mm的誤差即便扣掉量測不確定性也是太驚人的差,也造成了這次供應商判斷不良品為良品的事件。

【品質工程】為什麼人生總是在後悔? 談Loser Game失敗者的遊戲及FMEA失效模式與效應分析

如何陷自己於不利之地 「遊戲才剛開始,就已經輸一半。」這絕對不是廢話,而是一般人的日常作為,大部分的人都貫徹在生活的每一件事情上頭。 過馬路橫跨分隔島,不走斑馬線。 邊走路邊滑手機。 用機車載小孩,或者開車載小孩不坐安全座椅。 看到電視撥放樂透的巨額獎金消息跑去花數萬元包票,希望能中15億。 下班只想看YT玩手遊,再咒罵公司沒加薪。 我們的人生就像玩線上遊戲,只不過只有一次活著的機會。遊戲想玩得好、得到好的排位、名次,我們得專注於思考每一次升等的投資是否經濟?這次出門訓練是否值得?得到好的獎勵,我應該拿來換取什麼提升?這中間的過程都是一次決策,而每次決策的單次結果雖然有成功有失敗,但好的決策品質則能帶給你最多的成功機率,長期下來你得勝的次數會比較多。 反過來說,我們如果在日常中做出的決策都像是上述的例子,雖然當下覺得沒什麼,但實際上都在替自己埋下失敗的種子,日積月累下來不僅容易決策失敗,連串的失敗更導致不可挽回的後果。這種未戰先輸的現象在投資決策上叫做「Loser Game」。 有僥倖成功,沒有僥倖失敗 「過馬路橫跨分隔島,不走紅綠燈斑馬線有什麼關係?我走的時候都有看兩邊的馬路,不至於會發生危險,你也太小看我了,Jeff」。對於諸如此類的反應我也只能笑笑,因為工作必須接觸到各種奇怪的品質問題,我觀察到許多的品質異常並非來自單一因子,而往往來自於複合的因子,要好幾個原因同時發生才會引起重大的問題。 Jeff印象很深刻,有一次我在產線閒晃想看看有哪些地方可以改善,正好被我看到裝著產品機殼 的透明泡殼裂的裂、碎的碎,不僅有礙觀瞻,也影響到產線的潔淨度。當下我就找產線當站人員跟領班過來講一下,說這邊需要改善一下,這件事就這樣告一段落;一個星期過後,QA功能測試人員說抽驗到一個產品有搖晃異音,不知道怎麼回事,就請領班拆開來看。 答案揭曉,造成產品搖晃異音的東西就是碎掉的透明泡殼。 後來查證事情的緣由是因為夜班人員拿起機殼時沒留意連帶的泡殼,在組裝產品時一併帶入機殼內部,當下又沒有注意到泡殼跑到機殼裡面才導致的「意外」。 這真的是「意外」嗎? 碎掉的透明泡殼 + 泡殼被機殼帶起 + 組裝時沒留意,過程之中只要任何一個事件沒有發生,這起異常就不會發生。既然如此,為什麼這起異常仍被我們觀察到了呢? 事實上,碎掉的透明泡殼並不只出現一次,而是持續出現在產線上;泡殼被機殼帶起的動作也出...

2020年八月份文章彙整

炎熱的八月已經過去了,Jeff的公司遇到一起大客訴,被客戶退了一堆貨;這場災難是從一個AB膠開始的,所以寫了一篇文章帶大家認識一下AB膠的特性以及Data Sheet的長相。 Jeff對於將統計應用於設計製造生產的領域是極度有熱情的,也因此找了一篇半導體現在常看到的AEC-Q001裡面講的統計技術→PAT,用淺白的話語解釋了一下。 工作上能應用統計技術的地方實在太多了,但說也奇怪,大概是我還沒遇到厲害的人吧,我幾乎沒有看過身邊的人用統計去理解這個世界的運作,大多數都是從書上看到應用統計技術的方法。如果你能學著使用統計技巧增進你對這個世界的了解,將能促使你做出更多高品質的決策。 八月份新進文章 【品質工程】利用poisson distribution制定產線機台保養計畫 【品質工程】AEC-Q001_D Guides for Parts Average Testing 【品質工程】環氧樹脂AB膠的關鍵品質特性與注意事項(以Henkel E-60HP為例) 八月份文章點閱數前十名 【品質工程】為什麼Cpk >= 1.33才算好 ?  1.33這數字怎麼來的? 【品質工程】失敗的轉職經歷 【品質工程】ASQ Certificated Quality Engineer(CQE) 考試經驗分享 【品質工程】從IATF16949車用五大核心工具PPAP和SPC手冊談Ppk與Cpk的差異 【品質工程】IATF16949 SPC Manual 2nd edition Special Cause Criteria 管制圖警示型態的統計意義 【品質工程】為什麼SPC Control Chart要先看R chart or S chart ?  【品質工程】針對工作狂人文章中提及Cpk/Ppk錯誤資訊的澄清 慶祝10萬人次點閱 【品質工程】統計製程管制SPC全系列文章 【品質工程】統計製程管制Statistical Process Control SPC的架構與使用