2026 年 2 月 5 日 ｜ 作者：邱培其
SPC 統計製程管理
預控圖
AI 品質管理
少量多樣
關於本文
本文由中方科技資深顧問邱培其撰寫，探討少量多樣（HMLV）生產環境下的品質管理策略。文章提出以預控圖（彩虹圖）為基礎，搭配「雙軌並行」的 AI 導入策略——結合中方科技 SPC 統計製程管理系統與 AI 分析技術，為製造業打造穩健且可落地的智慧品質管理方案。
少量多樣時代的品質困境與新解方
在我三十餘年的製造業生涯中，有兩個詞是賴以生存的基石：「精準度（Precision）」與「重現性（Reproducibility，即製程穩定性）」。然而，在當前「少量多樣（High-Mix Low-Volume, HMLV）」已成主流的時代，這兩大原則正遭受前所未有的衝擊。傳統上賴以維繫製程穩定性的統計製程管制（SPC），在面對頻繁換線、單批次產量稀少的現實時，往往因數據量不足而難以建立具備「重現性」的管制界限，從而直接威脅到最核心的「精準度」，導致品質監控的可靠性下降，生產風險隨之攀升。
面對此一困境，許多企業將目光投向人工智慧（AI），期望它能成為解決問題的萬靈丹，但實際導入過程卻屢遭挫折。本文旨在分享一套基於產業實務的務實解決方案。此方案並非盲目追逐新技術，而是主張回歸製造業的本質，將歷經考驗的傳統統計工具與先進的 AI 分析方法融合，為少量多樣的品質控管難題提供一套穩健且可落地的策略。
預控圖（彩虹圖）：少量多樣品質管理的穩固基石
在少量多樣、數據碎片化的生產環境中，與其強行套用那些為大數據而生的複雜統計模型，不如回歸到一種更直觀、更貼近現場操作人員需求的管理工具。預控圖（Pre-Control Chart），因其色彩分明的區域劃分又被稱為「彩虹圖（Rainbow Chart）」，正是這樣一種被低估卻極其實用的工具。它將品質管理的重心從品保工程師的統計分析，轉移到產線操作人員的即時預防。
預控制圖的警戒界限劃分：綠區（目標區）佔公差中間 50%，黃區（警戒區）各佔 25%，紅區（不良區）超出規格界限。
為了更清晰地理解其戰術價值，可以將預控圖與傳統的管制圖進行比較：
| 特性 | 傳統管制圖 | 預控圖（彩虹圖） |
|---|---|---|
| 判斷依據 | 基於統計管制界限（3σ 原則） | 基於規格公差界限（USL/LSL） |
| 數據需求 | 需要大量、穩定的數據計算界限 | 適用於小批量生產，數據需求量少 |
| 操作複雜度 | 需要計算、繪點、判讀趨勢 | 直觀的綠、黃、紅三色區域判斷，無需計算 |
| 主要使用者 | 品管工程師 | 現場操作人員 |
預控圖之所以能在少量多樣的場景中發揮奇效，源於其三大核心優勢以及明確的實戰心法：
視覺化管理，降低人員門檻
預控圖將複雜的統計風險，轉化為現場人員一看就懂的「交通號誌」規則：綠色的「目標區」代表安全通行，黃色的「警戒區」提醒觀察，而紅色的「不良區」則意味著立即停止。操作人員無需具備深厚的統計背景，僅憑顏色就能判斷製程的健康狀況。
事前預防，而非事後補救
這是預控圖最具價值之處。傳統管制圖往往在製程已發生偏移後才發出警報，而預控圖的「黃區」扮演了關鍵的警戒角色。當測量值落入黃區時，產品本身仍是合格品，但系統已提前預警製程可能發生了中心偏移或變異擴大。這使得操作人員能在不良品（紅區）實際產生之前就介入調整，真正實現了從「事後補救」到「事前預防」的思維轉變。
賦予產線自主管理能力
由於預控圖簡單易用，判斷規則明確，它將品質管理的第一道防線交還給了產線操作人員。要將這項工具的威力發揮到極致，現場必須遵循一套清晰的實戰心法：
⚠️ 適用前提：預控圖最適用於設備加工能力已滿足公差要求的場景（建議 Cpk ≥ 1.0，理想為 ≥ 1.33）。若設備本身變異過大，預控圖會頻繁觸發停機警報，此時應先進行設備能力改善，而非強行導入。
開工資格確認（Setup Qualification）：工序加工開始時，必須連續抽取 5 件產品，若實測值全部落入綠區，才代表製程狀態穩定，可以正式開始生產。
生產監控法則（Monitoring Rules）：生產過程中，每次連續抽取 2 件產品——2 綠代表製程正常；1 綠 1 黃代表正常但需提高警覺；2 黃同側代表中心偏移須視情況調整，2 黃異側代表變異擴大須停機調查；1 紅則立即停機進行品質分析與糾正措施。
驗收圖與預控圖：原理差異與應用策略
SPC 的精髓在於，它將品質管理的重心從傳統依賴成品檢驗的「被動偵測」，轉變為在問題發生前就介入的「主動預防」。在這個框架下，驗收圖（Acceptance Chart）與預控圖（Pre-Control Chart）分別扮演不同的策略角色。
SPC 帶來的策略性優勢
透過有效管理變異，企業能夠獲得超越單純品質提升的策略性優勢：減少浪費（及早發現流程問題，防止生產出有缺陷的產品）、提高效率（自動化的數據收集與即時監控，使製程調整更加迅速）、成本控制（在問題初期識別並加以解決）、提升顧客滿意度（穩定且高品質的產品能顯著減少客戶投訴），以及改善分析能力（詳細的數據報告使製造商能夠長期追蹤績效）。
驗收圖的基礎原理與應用
在品質管制的策略佈局中，「驗收」標準扮演著守門員的角色。驗收圖（Acceptance Chart）看似基於「偵測」，但其在現代品質框架下的策略性用途，實則是為了驗證上游預防措施的有效性。它提供了一個關鍵的數據反饋迴路，用以證實前端的流程控制是否成功地將變異維持在可接受範圍內。驗收圖不僅是防止不合格品流出的最後防線，更是評估整個預防體系是否穩健的試金石。
驗收圖在製造流程中最常見的三種應用情境包括：最終產品檢驗（確保成品完全符合所有合規性要求與客戶規格）、供應商來料品質確認（在原物料或零組件進入生產線之前驗證品質），以及關鍵製程節點放行（在多步驟生產流程中，以數據驅動的方式決定該批次能否進入下一個製程階段）。
驗收圖與預控圖的核心比較
| 特性 | 驗收圖（Acceptance Chart） | 預控圖（Pre-Control Chart） |
|---|---|---|
| 主要目標 | 確保產品符合最終規格 | 預防製程中發生異常 |
| 監控焦點 | 產出結果 | 製程穩定性 |
| 品質策略 | 基於檢測的品質保證 | 基於預防的品質控制 |
| 反應時機 | 生產批次完成後 | 即時或接近即時 |
總結來說，驗收圖可視為品質標準的「守門員」，確保最終產出符合要求；而預控圖則扮演著製程健康的「早期預警系統」，在問題萌芽階段就發出警報。兩者之間的核心取捨在於：驗收圖確保了最終的合規性，而預控圖則致力於維護持續的製程健康。
要真正發揮 SPC 的潛力，必須借助如中方科技 SPC 統計製程管理系統等自動化、即時數據收集與分析工具。這類解決方案能夠將繁瑣的數據處理流程自動化，提供即時洞察，使品質管理從被動應對轉變為主動引導。
雙軌並行策略：融合「統計為主，AI 為輔」的精準控制與知識傳承
在導入 AI 的浪潮中，製造業必須保持冷靜的思考。追求的不是最炫目的技術，而是能確保「精準度」與「重現性」的務實方案。為此，本文提出一套「雙軌並行」的導入策略，將直接影響產品、攸關「精準與再現」的製程控制（軌道一），與容錯率較高、強調輔助效率的知識管理（軌道二）嚴格分開，在享受 AI 帶來便利的同時，有效規避其不確定性對產線核心穩定性的潛在風險。
軌道一：以「精準度」為核心的製程優化（統計為主，AI 為輔）
當目標是直接影響產品良率與規格的製程控制時，策略必須是「統計為主，AI 為輔」。這條軌道的成功基石，在於高品質、可信賴的結構化數據。AI 在此扮演的角色是強化與輔助，而非取代那些經過數十年驗證的統計方法。透過這種融合，能打造出更智慧的「AISPC」應用：
處理高維度與非線性數據：生產流程中需要監控與調控的參數可能多達上百甚至上千個。AI 演算法（如 XGBoost、CNN、LSTM）能有效處理這類傳統 SPC 難以應對的複雜數據，更早偵測到製程異常的徵兆，同時降低誤報率。
解決數據稀缺問題：遷移學習（Transfer Learning）技術能直接解決少量多樣生產中最棘手的「冷啟動」問題。將在相似製程上訓練好的模型知識「遷移」過來，再用少量新產品數據微調，即使只有幾十件的產量，也能從第一件產品開始就納入有效的品質監控。
實現虛擬量測（Virtual Metrology）：對於某些檢測成本高昂或耗時過長的關鍵品質指標，利用 AI 模型根據即時收集到的製程參數進行預測，大幅縮短品質回饋的反應時間，有效降低量測成本。
軌道二：以「知識管理」為核心的決策輔助（LLM + RAG AI 助理）
在少量多樣的生產現場，即便是經驗豐富的老師傅，也難以記住所有產品的製程特性與異常排除方法，導致許多寶貴的隱性知識難以傳承。利用大型語言模型（LLM）結合檢索增強生成（RAG）技術，將工廠內的 SOP、設備維修手冊、歷史異常處理紀錄等非結構化資料整合，能打造一個真正有用的「AI 助理」。
其應用價值包括：現場人員能用自然語言快速查詢特定產品的換線步驟或參數設定，取代翻閱厚重紙本文件；當設備出現異常時，AI 助理能根據歷史經驗數據提供可能的肇因分析與初步排除建議，縮短停機時間；AI 助理如同一個永不疲倦的導師，能隨時回答新進人員的問題，加速其學習曲線，有效實現知識的規模化傳承。中方科技的BKM 企業知識經驗管理系統與AIQ 智能品質系統正是為此而設計。
結論：回歸本質，打造穩健的智慧品質管理未來
製造業在擁抱 AI 的過程中，應時刻回歸「精準」與「再現」這兩大業務本質，避免為了 AI 而 AI 的盲目跟風。
三十餘年的產業經驗一再證明，成功的智慧轉型，絕非一蹴可幾的技術革命，而是一場穩紮穩打的策略性演進。其成功之道在於：先以預控圖這類務實、直觀的工具穩固品質管理的基礎，賦予產線自主管理的能力；再透過「雙軌並行」的審慎策略，將 AI 技術精準地應用在最能創造價值的環節上——亦即強化精準的製程控制，以及加速寶貴的知識傳承。這套策略的精髓在於，預控圖不僅穩定了製程，更培養了人員的品質意識，為後續的數據驅動（AISPC）與知識輔助（AI 助理）奠定了不可或缺的組織與數據基礎。
展望未來，一個真正具備韌性與效率的智慧製造新時代，將是建立在人類深厚的產業智慧、傳統統計的嚴謹邏輯與 AI 強大輔助能力的完美結合之上。
Key Terms
| SPC | Statistical Process Control，統計製程管制——用數據監控生產穩定度，像每天量體重追蹤健康 |
| 預控圖 | Pre-Control Chart，又稱彩虹圖（Rainbow Chart）——以綠、黃、紅三色區域直觀判斷製程狀態的品質管理工具 |
| HMLV | High-Mix Low-Volume，少量多樣——產品種類多但每種數量少的生產模式 |
| RAG | Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成——讓 AI 先查閱相關資料再回答的技術，提升回答準確度 |
| 遷移學習 | Transfer Learning——把在 A 產品學到的品質判斷經驗，快速套用到相似的 B 產品上 |
Source: AIAG SPC Reference Manual; 中方科技
常見問題
Q：預控圖（彩虹圖）是什麼？跟一般的 SPC 管制圖有什麼不一樣？
A：預控圖是一種用綠、黃、紅三色區域來判斷製程狀態的品質工具，又叫彩虹圖。跟傳統 SPC 管制圖最大的不同是，它不需要大量數據來計算管制界限，而是直接根據產品的規格公差來劃分區域，特別適合少量多樣（HMLV）的生產環境。現場操作人員不需要統計背景，看顏色就能判斷該不該停機調整。
Q：少量多樣生產環境，SPC 系統要怎麼導入才有效？
A：建議採用「雙軌並行」策略。軌道一是用中方科技 SPC 系統搭配 AI 輔助（AISPC），透過遷移學習等技術解決數據不足的問題，讓新產品從第一件就能監控。軌道二是用 LLM + RAG 技術打造 AI 助理，幫現場人員快速查詢 SOP 和異常排除方法。先用預控圖穩住基礎，再逐步導入 AI 進階功能。
Q：AI 可以直接取代傳統的 SPC 統計方法嗎？
A：不建議。AI 應該是「輔助」而非「取代」傳統統計方法。在直接影響產品良率的製程控制領域，統計方法經過數十年驗證，是確保精準度與重現性的基石。AI 的優勢在於處理高維度數據、解決數據稀缺的冷啟動問題、以及實現虛擬量測，這些都是強化統計方法的能力，而非替代。
Q：中方科技的 SPC 系統可以結合 AI 做什麼？
A：中方科技 SPC 統計製程管理系統支援自動化數據收集與即時監控，搭配 AI 技術可實現 AISPC 應用，包括用 XGBoost、CNN 等演算法處理複雜的多參數製程數據、透過遷移學習讓少量多樣產品也能快速建立監控模型，以及利用虛擬量測預測關鍵品質指標，大幅降低量測成本與時間。中方科技同時提供 AIQ 智能品質系統與 BKM 企業知識經驗管理系統，支援完整的智慧品質管理轉型。
Q：中方科技除了 SPC 還有哪些品質管理系統？
A：中方科技成立於 1993 年，深耕製造業品質管理軟體超過 30 年，提供完整的品質管理解決方案，包括 SQM 供應商品質管理、SPC 統計製程管理、FMEA 失效模式與效應分析、MSA 儀器管理及校驗分析、APQP/PPAP 先期產品品質規劃、8D 客訴管理品質改善、TPM 全面設備維護管理、QPM 品質流程電子簽核、BKM 企業知識經驗管理，以及 AIQ 智能品質系統等，服務產業涵蓋電子製造、汽車零組件、半導體、車用電子與航太等領域。
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MiDFUN 中方科技成立於 1993 年，深耕台灣製造業品質管理軟體超過 30 年，為電子製造、汽車零組件、半導體、車用電子與航太產業提供
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