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智邦定位與發展 落實真正夥伴關係 Marking Partnership Work 為企業文化的科技公司
有關智邦科技 智邦定位與發展 落實真正夥伴關係 Marking Partnership Work 為企業文化的科技公司 1.提出區域網路的解決方案，智邦不但已成為專業網路製造商 2.智邦科技除研發既有市場的區域網路設備網路卡、集線器、交換器
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定位與發展 智邦全力投入區域網路的發展，致力使工作群體的品質更好、操作更簡便、速度更快。同時，在價格上仍保有競爭的優勢，在網路的市場上居於領先的地位。
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產品的種類 可移動使用者無線網路卡與無線網路存取器 區域網路設備網路卡、集線器、交換器 寬頻網路設備
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統計製程管制(SPC)
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內容大綱 統計製程管制的概念與做法 管制圖的建立 管制圖的判讀與異常處理 製程能力分析 量測系統的評估
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製程管制之活動(2) 人性層面 提高工廠士氣 激勵與維持品質的意願 品質目標的溝通 目的 讓員工看見自己的生產品質
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製程管制之責任劃分
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異常處理之流程
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與管制圖有關之常用分配 分配(distribution)：數值的分布狀況，用來綜觀數值的中心位置與集中趨勢之用
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變異的來源 機遇原因 可歸屬原因 來自於潛在的自然變異 消除它們的成本很昂貴 反應製程的不穩定
統計製程管制最主要的目的就是要快速的偵測出製程中的可歸屬原因或是偏移的發生
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管制圖 為一種特殊的趨勢圖，它可以表現出產品特性的變化情形
管制圖由三部份組成---管制界限(control limit)、中心線(center line)與樣本點 分為計數值管制圖與計量值管制圖兩種類型。
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管制圖的例子
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計數值管制圖 優點 計算簡單 能夠同時對不同的品質特性做整體性的控制 種類 p管制圖 np管制圖 c管制圖 u管制圖
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p 管制圖
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np 管制圖
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c 管制圖
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u 管制圖
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計量值管制圖 特性 可以獲得較多的製程資訊 兩兩一組使用---同時作平均值的控制與變異的控制 種類 管制圖
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管制圖
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管制圖
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管制圖
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管制圖的選擇 決定資料形態 使用 u 管制圖 計算缺點數 （卜瓦松資料） 計數值資料 資料為計算點數或量測值？ 計算不良數或缺點數？
樣本數是否大於10？ 資料為計算點數或量測值？ 樣本數是否為 1？ 樣本大小是否固定？ 使用 管制圖 使用 管制圖 計算不良數或缺點數？ 使用 u 管制圖 使用 p 管制圖 使用 c 管制圖 使用 np 管制圖 是 否 計數值資料 計量值資料 計算不良數 （二項資料） 計算缺點數 （卜瓦松資料）
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管制圖的原理 利用品質特性的發生機率來判斷是否有異常的狀況發生 管制上下限與中心線 管制上下限 中心線---製程的平均品質水準。
為平均數上下3個標準差 範圍內幾乎會涵蓋所有可能發生的狀況 超出管制界限範圍之外的狀況被視為異常 中心線---製程的平均品質水準。
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管制圖的計算
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管制圖的實例(1) Accton終測製程，蒐集到10組樣本，每組100個，各組樣本不良個數如下，請繪製不良數管制圖
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管制圖的實例(2)
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管制圖的實例(3)
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建立管制圖的步驟 步驟一：選擇品質特性 步驟二：選取合理樣本 步驟三：蒐集數據 步驟四：決定試用管制界限 步驟五：建立修正後的管制界限
步驟六：管制圖延續使用
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是否有樣本點落在管制界限之外或是呈系統狀的排列？
管制界限的決定 是 以試用管制界限與試用中心線繪製管制圖 重新決定管制界限與中心線 剔除由可歸屬原因所造成的樣本點 利用管制界限對製程進行管制 是否有樣本點落在管制界限之外或是呈系統狀的排列？ 否
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管制圖的判讀(1) 判斷失控的規則 樣本點落在管制界限之外 連續9點在同側的C區或C區之外 A B C UCL LCL CL
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管制圖的判讀(2) 連續6點持續地上升或下降 連續11點交互一升一降 A B C UCL LCL CL A B C UCL LCL CL
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管制圖的判讀(3) 相連3點中有2點在同側的A區或A區之外 相連5點中有4點在同側的B區或B區之外 UCL CL C B A LCL UCL
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管制圖的判讀(4) 連續15點在中心線上下兩側的C區 有8點在中心線之兩側，但C區並無點子 UCL CL C B A LCL UCL CL
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異常處理模式(1)
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異常處理模式(2)
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異常處理模式(3)
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製程能力分析 何謂製程能力？ 基本精神 製造程序潛在精度的測定，以衡量加工的一致性 製程加工品質在一定因素與正常管制狀態下滿足技術標準的程度
將製程能力計量化 將測得的製程能力與品質要求作比較
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製程能力分析之用途 設計部門可參考目前之製程能力，以設計出可製造的產品 評估人員、設備、材料與工作方法的適當性
根據規格公差設定設備的管制界限 決定最經濟的作業方式
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製程能力指標的計算
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製程能力的評估
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實驗設計
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確認實驗之檢討 確認實驗之再現性不佳 再現性不佳之原因： 可加性差，所選因子有強烈交互作用
最佳條件所選之控制因子不足，可能遺漏其他極顯著之因子 因子水準距離太小，無法測得因子水準改變所造成之效果 每組實驗樣本數過小，造成實驗效果不準確，分析結果有誤差 所選之實驗機種對製程條件變化較不敏感
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第二次實驗 實驗目的 消除控制因子間之交互作用，以找出真正影響迴焊製程之因子
加大實驗樣本數，並以較高難度之產品進行實驗，以增加實驗結果之準確性 決定迴焊製程之最佳Thermal Profile
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實驗計畫(1) 實驗機種：EH3512A 本次實驗固定抽風速度為慢速 實驗樣本數 每批樣本大小為35片 共需9*35=315片
實驗因子與水準
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實驗計畫(2) 品質評量方式 外觀檢驗 以補焊記錄排除非迴焊爐因素後計算不良點數 為望小特性 功能測試 以MDA不良數決定功能測試之優劣
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實驗配置 本次實驗共使用4個3水準因子，故使用L9(34)直交表
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第二次實驗結果
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最佳因子水準選擇 R1斜率（℃/s） P3最高溫溫度（℃） 183℃以上時間(sec.) P1+P2時間(sec.)
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進行確認實驗 預估最佳因子水準之S/N比 以最佳因子水準再次進行實驗，生產35個產品 所以：所選定之最佳因子水準組合之再現性優良
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結論：最佳之Thermal Profile
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建 議 風速由快調慢，降低 open 不良率 R1斜率由 3.9℃/s 降至 2.0℃/s，以降低短路不良率
建 議 風速由快調慢，降低 open 不良率 R1斜率由 3.9℃/s 降至 2.0℃/s，以降低短路不良率 P2時間由 120 秒減少至 80 秒，以增加焊錫性 考慮由原先 2 段 heater 拉昇熔錫區之溫度改為使用3 段 heater，尤其在大面積 PCB 板之製程 下次購買散熱風扇設備請考慮可調風速之風扇 下次購買迴焊爐時採購有附加冷卻設備之迴焊爐
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全面品質管理
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全面性的品質 以教育為本持續改進 全體員工的共識
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Training Program 1H00’ - con’t
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Training Program 1H00’ - con’t
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Manufacturing Continuous Improvement
Effectiveness Verification IPQC Audit CLCA Closed issues become training materials 3rd party verifications On Going Production Material Control SPC for critical parameters G R&Rs SOPs & PMPs PM & calibration Fully automation ECR/ECN Comprehensive Training Program SPC Quality Objectives Postmortem Employee training manual Certification records Seeds QIPs & CAs IPQC Audits Quality Improvement Meetings & QIP Systematic C/A Logs for open issues & continuous tracking Consultant / ITRI programs DOEs Product development Data Collection & Analysis SPC controlled items From in-coming to out-going Yields / Defects Shop Floor System RMA Traceability
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