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•現在全檢當道,是否採用全檢就不需要做SPC?
 全檢可以改善品質嗎?

•SPC是以常態分配為基礎,如果管制項目數據不屬於常態
 分配,是否就不適用SPC?遇到這種情形該如何是好?

•自動化可省下人力,但也聽說有效益不佳甚至高額損失的例
 子,我們應該如何面對?

•工業4.0對品管有何幫助?
 我們要如何應用工業4.0、大數據、雲端等技術提
 升生產力與品質競爭力?

•聽說投入巨資導入工業4.0的公司不少,我們在有限成本下
 該如何因應呢?

•台積電針對供應商做特殊SPC管制要求,該如何規劃應用?對品
  質控管有幫助嗎?

 
 
1.現在全檢當道,是否採用全檢就不需要用SPC?全檢可以改善品質嗎?
導入SPC有兩種用途,一種是利用抽檢了解產品品質,這種全檢可以取代。
一種是預測未來一段時間的產品品質趨勢並且推定多久後會有異常,提供當下調整製程的訊號。提升良率。
檢測真正的目的是讓不良不再一直發生,積極目的是品質資訊發給前段製程讓前段製程可以即時改進以免不良一直發生。 這也是工業4.0中品管的積極意義所在。
 
2.SPC是以常態分配為基礎,如果管制項目數據不屬於常態分配,是否就不適用SPC?遇到這種情形該如何是好?
是。遇到不符合常態分配的管制項目,可判定其特性後藉由適合該特性數值轉換將其數值轉成常態分配後再使用SPC。
 
3. 自動化可省下人力,但也聽說有效益不佳甚至高額損失的例子,我們應該如何面對?

先做自我診斷,是減少人力 ? 還是增加效率 ? 自動化目標是增加機器人生產,還是收集機台參數,還是串聯各資訊系統(如CIM),不同的目的造成不同的方案,建議先有整體規劃,再分成不同階段導入,最好IT主管可以全程參與,至少在資訊系統的串聯上不會前後矛盾。

 
4.工業4.0對品管有何幫助?我們要如何應用工業4.0、大數據、雲端等技術提升生產力與品質競爭力?
工業4.0可以應用在許多領域,但以品管角度來看,工業4.0 最重要的是可將製程參數與品質結果相串聯,將檢測數據經過運算後的結果即時反饋到製程參數的調整,讓不良品可有效且即時的降低,而不是由人員依照經驗猜測無依據的調機。當未來資料收集的越來越完整,透過人工智慧與更多元的參數模型,將能有效地建立更有效能與效率的生產模式。
 
5.聽說投入巨資導入工業4.0的公司不少,我們在有限成本下該如何因應呢?

錢多錢少各有作法,首先應先內部了解你們如果要導入工業4.0,想要有哪些具體目標,不要人云亦云,也不要將目標建得模模糊糊,具體目標指的是能量化且可評估指標(如希望增加生產效率20%),初期建議先建立小目標。這樣的投入與產出比較可以有具體的評核標準。

 
6.台積電針對供應商做特殊SPC管制要求,該如何規劃應用?對品質控管有幫助嗎?

是指在真實製程條件下,先進半導體製程建構之異常發生的模型(如與前一週生產檢測數據比較,OOC發生數高於平均則為異常)
這種模型並非一般統計上的檢定,但在製程實務上確實能偵測品質異常,尤其是少量多樣的自動化生產,使用類似的模式
將自動收集檢測數據自動判定,往往能第一時間抓到生產製程變異,對供應商的壓力更大但是品質提升的速度也會更快。



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