六標準差 綠帶/黑帶 × AI 助教

DMAIC 方法導航 | 數據分析實作 | 專案關卡治理

Cliff Wang

Cliff Wang, Ph.D. 王啟岳博士

dr.cliffwang@a2psdm.com

我的身分
從這裡開始
① 選擇學習路徑

綠帶走核心教材與 10 題測驗;黑帶另有 BB 加深、DFSS 設計單元與 15 題測驗。

② 課前自我檢測

先做一次知識測驗,找出自己的弱項;錯題會連回對應單元,課後可以重做。

前往評量中心
③ 進入第一單元

先看 DMAIC 導航的五關速查,再從 D 定義開始;每個單元最下方都有「下一單元」按鈕。

開始:DMAIC 導航

把改善能力用在你自己的現場

DMAIC 與 PSDM 判斷的是流程的結構,不是產業別。只要你的工作有「會重複發生的流程、可量測的產出、說得出好壞的判定」,這套方法就適用——製造、化工與製程產業、實驗室與品管單位,以及金融、醫療、物流與行政等非製造的服務流程,換掉的是名詞,不是邏輯。你面對的也不會只有一個 P 值,而是客戶催交期、營運要產能、工程要試機、品保要證據、採購要供應不中斷。學習目標是把這些要求轉成可量測、可驗證、可維持的改善。

問題型態在不同行業的長相GB 要能做到BB 要再往前一步
一次做對率偏低,要重工或重做電子:首次電測不良與返修
化工/製程:批次不合格、重工或降級
服務/行政:退件、補件、重新受理
定義什麼叫不良、分層、確認量測、執行受控試驗處理交互作用、批次與時序混淆,設計確認試驗
同一件事,不同批次/設備/人員/時段做出不同結果半導體:lot/wafer/chamber
化工/製程:批次/反應槽/原料來源
服務/行政:據點/處理人員/班別
保留階層與追溯欄位,辨識差異從哪裡開始選擇階層模型、分區設計與跨單位驗證
上游或外部來源造成的品質問題與客訴製造:供應商來料、外包代工
化工/製程:原物料批次與儲運條件
服務/行政:委外作業、外部資料來源
做好圍堵、追溯、判定標準比對與矯正措施證據協調判定標準、發生/流出/系統原因及供應風險
改善做完守不住,換人或過一陣子就走樣製造/製程:參數回彈、SOP 沒人照做
服務/行政:系統改了但流程沒改、稽核一過就鬆
交付可執行的反應計畫及現場驗證釐清財務效益、資源取捨與複製條件

為什麼練習用電子組裝的案例?因為它的資料結構完整、追溯欄位齊全、因果看得見,全班可以拿同一份可重算的資料互相對照答案——教學需要一個具體的載體,不是因為這套方法只適用於電子業。帶自己單位的題目上課時,把名詞換掉就好,判斷邏輯不變。

貫穿案例:連接器開路,為什麼重測後的良率很好看?

教學案例,以下數據皆為模擬,並非任何公司的實績。某電子組裝廠的網通板在第一次電測時出現連接器開路。當期首次受測 12,000 片,有 480 片不合格;返修後 420 片恢復合格,剩 60 片未合格。製造報表顯示最終良率 99.5%,但客戶關心出貨可靠度,廠內則增加了返修、排隊與交期壓力。

指標計算你應該看懂什麼
首次不良率480 ÷ 12,000 = 4.0%這是本案的改善 Y;同片首次失敗只計一片
一次通過率 FPY11,520 ÷ 12,000 = 96.0%重測/返修合格不回填第一次結果
最終良率11,940 ÷ 12,000 = 99.5%無法代表一次做對,也不能單憑此數字推定可靠度
機會成本返修佔用技術員與測試站產能釋放、標準成本與現金節省要分開認列

這個案例有原始資料可以跑。 到數據分析平台的「產業情境範例」選 🔌 六標準差 SMT 良率, 上面每一個數字都能自己算一次;驗證試驗的 8 列另外標示,不要和例行生產混算。

接下來依序完成:Define 界定 Y 與範圍 → Measure 確認檢出與分層 → Analyze 比較假說 → Improve 設計試驗 → Control 防止再發。原有「熱阻/電源模組」平台資料保留為另一組工具練習,不與此案例混算。

這門課要解決什麼

多數人會用個別工具,但缺一條「從選對題目、到證明真因、到維持成果」的完整證據鏈。這門課補的就是那條鏈。

兩條學習路徑

上方切換身分即可。綠帶路徑聚焦方法選擇與正確執行;黑帶路徑再加上選題治理、因果驗證與帶領團隊。

助教的角色

先看現場情境,自己下判斷,再對照推理與實作步驟。把方法用回自己的產線、供應商或客訴;完整運算可連到分析工具。

四天課程地圖

三天工作坊 + 一天成果演練。以課前準備與課後真實專案延伸深度;BB 須再完成進階統計、實驗設計與跨部門帶案實作。

時段主題助教單元你要帶走的東西
課前線上診斷、資料準備、DMAIC 複習、候選題目提交課程概覽 · DMAIC 導航個人弱項、候選專案清單
第一天角色與選題、效益估算、Define 關卡;資料與量測策略、量測系統分析、製程穩定性與能力DMAIC 導航 · D 定義 · M 量測Project Charter、量測系統判定、Baseline
第二天探索與分層、檢定策略、變異數分析、迴歸與模型診斷、真因驗證A 分析 · AI 教練分析包與真因證據
第三天實驗設計策略與實作、最佳化與穩健設計、控制機制、六標準差設計(DFSS)概念(黑帶)、帶領與發表準備I 改善 · C 控制 · DFSS 設計(黑帶) · 專案關卡實驗計畫、Control Plan、發表稿
第四天小組成果發表、個人實作與口試、評審會議與回饋評量中心 · HTML 檢視評量結果與 90 天行動計畫
課後每 2 至 3 週關卡審查、專案教練、財務與現場驗證專案關卡完成專案與內部簽核

四天課程的定位:課堂上的主題以「理解」與「引導練習」為主;能否獨立完成,要在課後的專案關卡審查中以自己專案的證據證明。表中列出的主題代表「上過」,不代表「已經精熟」。

先備能力

不符合也能上,但請先看課程概覽與導航兩單元。

看得懂平均、標準差、常態分配
用過 Pareto、魚骨圖或流程圖做過改善
能取得自己單位的製程或品質資料
黑帶另需:曾主導或參與過完整改善專案
黑帶另需:有 Sponsor 支持的候選題目

課堂請自備筆電。所有練習在瀏覽器完成,不需安裝任何軟體。

完成課程後你應該能做到

這六項也是第四天審查的評分骨架。

1

把客戶需求與經營問題轉成可量測的 CTQ 與專案章程,說清楚問題、範圍、基準、目標、時程與預期效益。

2

先確認量測系統與製程穩定性,再解讀能力指標,避免用不可信的資料做判斷。

3

依資料型態與問題選擇檢定、變異數分析或迴歸,並以 P 值、效果量、信賴區間與實務意義共同下結論。

4

規劃可執行的實驗設計,辨識主效應與交互作用,提出最佳條件與確認試驗。

5

建立 Control Plan、異常反應規則與交接機制,使改善能維持。

6

以主持人角色帶一次 10 分鐘關卡審查,回應 Sponsor 對證據、風險與資源的追問。

6

把分析結果整理成一頁摘要,在關卡審查中清楚說明做了什麼、發現什麼、下一步是什麼。

課後專案路徑

課程只是起點。真正的資格來自完成一個核准的專案。

時程關卡必要證據
課前至第 0 週選題 Select候選題目、Sponsor、基準資料、效益假設
第 2 週DefineCharter、VOC 與 CTQ、SIPOC、範圍、風險
第 4 週Measure資料計畫、量測系統分析、Baseline、能力判斷
第 7 週Analyze真因證據、檢定或模型、反證結果
第 10 週Improve試行、實驗設計、確認試驗、風險
第 13 週ControlControl Plan、管制方法、SOP、異常反應計畫
第 16 週Close成效維持、財務驗證、經驗整理、複製計畫

資格層級

課程證明與公司內部資格是兩件事,先分清楚。

課程完成證明

出席達標、後測通過、完成指定交付物。

候選資格

加權總分達標(綠帶 70/黑帶 80),且各單科不低於門檻——綠帶為知識後測與個人實作,黑帶再加個人口試。

公司內部正式資格

完成核准的真實專案,經 Sponsor、流程負責人與財務簽核,通過結案發表。由貴公司認定,本課程提供關卡紀錄與證據保存。

資料使用規範:課堂練習一律使用模擬資料。若要帶自己單位的資料上課,請先去識別化並確認符合貴公司資安規範。練習表單可在本機填寫;正式交付請複製或列印保存。貼給外部 AI 的內容,須先去識別化並依公司規定處理。

D|把「改善良率」寫成可以執行的題目

要寫清楚本案例的寫法容易失焦的寫法
對象與現象X 型網通板,J3 連接器首次電測開路全廠品質不好
期間與分母當期 12,000 片首次受測,480 片失敗,4.0%本月不良很多
目標與條件示範目標:13 週內降至 2.0% 以下;產品組合與判定標準一致先把 AOI 門檻放寬
範圍印刷至首次電測;追溯錫膏、鋼網、回焊與治具連設計改版、所有機種與交期一起改善
不能犧牲的條件不得增加逃逸不良、可靠度風險或未經核准的製程變更只看本週良率是否上升
GB 本節交付

交一頁 Charter:問題、Y、基準、目標、範圍、團隊與每週計畫。

BB 本節交付

另交利害關係人、資料取得限制、產能/品質取捨與財務效益假設;說明為什麼值得排進專案組合。

先自己判斷

客戶正在退貨,而廠內還沒查清原因。應該等 DMAIC Analyze 完成再隔離出貨嗎?

展開推理與參考作法
不等。先依公司流程做圍堵:辨識嫌疑 lot/序號、在製品與已出貨範圍、暫行檢驗及放行權責。同時啟動原因分析;圍堵有效不等於真因已找出。

選對改善路線:異常、慢性損失與已知對策

現場狀況先做什麼接下來的證據
今天單一機台良率突然跌落先圍堵,再用 PA 的有/無差異與變更紀錄縮小原因最後正常時間、異常品、同條件正常對照、機台/治具變更
數月都有 4% 返修,原因交織DMAIC 定義慢性損失,先做 MSA 與穩定性可比較的基準、損失 Pareto、分層與受控試驗
已知漏裝定位銷且可直接復原修正、確認並防錯,不必為了套方法拖延修正前後確認、點檢與防再發
想換新設備但收益不確定DA:必要條件、效益、成本與風險一起比較需求與驗收條件、試機資料、生命週期成本

PSDM × DMAIC:P 審問先界定議題;D 慎思列出假說與證據;C 明辨做反證與驗證;A 篤行安排對策與當責人。魚骨圖用來展開假說,不能代替真因證明。

D 定義

這一單元的目標:把一句「良率不好」變成一個邊界清楚、量得出來、而且已經收斂過方向的題目。做不好 D,後面四個階段都在為一個錯的題目蒐證。

Step 1 痛點聚焦:主線案例與顧客聲音 (VOC → CCR → CTQ)
主線 SMT 案例・VOC 轉化樹・CTQ 操作型定義

主線案例資料:SMT 連接器開路

本單元的所有範例都用同一個案例:X 型網通板 J3 連接器首次電測開路,當期首次受測 12,000 片、不合格 480 片。 到數據分析平台點「產業情境範例」,選擇 🔌 六標準差 SMT 良率 即可載入。 D 階段先不急著分析資料,但要先看過欄位有哪些——你畫得出來的流程地圖,受限於你真正拿得到的追溯欄位。

線別・班別・機種 治具 ID・錫膏批號 回焊熱歷程・印刷量 返修後合格・最終不合格

顧客聲音轉化:VOC → CCR → CTQ 展開樹

工程師最常見的盲點是直接把「想調機台參數」當成專案題目。六標準差要求題目必須源自顧客痛點,透過嚴謹的三層展開,將模糊的顧客抱怨轉化為可量測的專案 Y。

對象類別 顧客聲音 (VOC)
顧客真實的原話痛點
關鍵顧客要求 (CCR)
將抱怨翻譯為客觀規格
關鍵品質特性 (CTQ / 專案 Y)
廠內可量測、可改善的目標
外部顧客
系統組裝廠
「你們交過來的網通板,連接器插拔幾次就接觸不良、死機,可靠度太差!」 J3 連接器在 1,000 次插拔與高低溫震動下,接觸電阻需 < 50 mΩ,流出缺陷率 < 50 PPM。
Y1:J3 連接器首次電測開路率
示範目標:13 週內由 4.0% 降至 2.0% 以下(延伸目標 1.5%,不列入承諾)。虛焊屬失效機構假設,不可寫進 Y。
內部顧客
製造與測試段
「返修站天天大塞車,技術員加班重測做不完,前置時間被嚴重拉長!」 返修在製品(WIP)由平均約 15 片降至 5 片以內,返修排隊時間由 6 小時縮短至 1 小時以內。(用 Little's Law 正推:返修站每日運轉 10 小時,每個工作日 24 片不良 ÷ 10 = 2.4 片/小時;在製品 = 2.4 × 6 小時 ≈ 14 片,與現況估計的 15 片相當。佇列縮到 1 小時,在製品自然降到 3 片以內。)
Y2:首次直通良率 (FPY)
示範目標:由 96.0% 提升至 98.5% 以上,消除返修隱藏工廠之產能浪費。
CTQ 操作型定義檢查

合格的 CTQ 必須滿足:有清楚的分子、分母、量測儀器與判定標準。以 Y1 為例:「分子為當期首次受測開路之 J3 連接器板數;分母為當期首次受測之總板數 12,000 片;以電測治具針床自動判定開路;返修後重測結果不計入分母」。沒有操作型定義的 Y,分析時資料必亂。

Step 2 流程邊界:四件套、SIPOC、COP (烏龜圖) 與 VSM 隱藏工廠
SIPOC 邊界・COP 分類・烏龜圖・流程流動・VSM 時間線

流程地圖四件套:什麼時候用哪一個

這四樣東西常被混為一談,結果是畫了三天流程圖卻回答不了任何問題。它們的顆粒度與用途完全不同。

工具回答什麼問題顆粒度什麼時候用最常見的誤用
SIPOC 這個流程的邊界在哪?誰供給、誰接收、輸出要滿足什麼要求? 5 至 7 個高階步驟 專案一開始,定範圍與利害關係人 畫成三十步的作業流程圖,就失去「一頁看懂邊界」的功能
COP 顧客導向流程 顧客的需求,怎麼一路被轉成顧客拿到的東西?哪些流程直接碰到顧客? 跨部門、流程層級 要分清哪些是主流程、哪些是支援與管理流程 把採購、保養、教育訓練也當成 COP,於是每個流程都「很重要」,等於沒有分類
流程流動分析 現場實際怎麼做?哪裡有返修、重測、暫存這些不在文件上的動作? 每一個動作與停頓 懷疑實際流程與文件不一致、或要找隱藏工廠 照著作業指導書畫,而不是跟著一片板實際走一次
VSM 價值流圖 時間花到哪裡去了?資訊怎麼流?哪一站是瓶頸? 整條價值流,含物流與資訊流 前置時間過長、在製品堆積、交期壓力大 只畫物流不畫資訊流——那只是一張比較長的流程圖,不是 VSM
順序上的建議:SIPOC 先定邊界(半小時),再用 COP 分類找出支援流程(一小時),流程流動分析與 VSM 則只在需要時才做—— 良率型專案通常做到流程流動分析找出隱藏工廠就夠;交期與在製品型專案才需要完整 VSM。 不要因為工具存在就每個都畫一遍。

SIPOC:一頁定出專案的邊界

畫法是從 P 開始:先寫出 5 到 7 個高階步驟,再往左右展開。先寫 S 或 C 幾乎一定會失焦。

欄位要寫到什麼程度才夠主線案例(SMT 連接器開路)
S 供應者 寫到實際來源,含內部單位;同一種料有多個來源要分開列 錫膏供應商、鋼網製作廠、連接器供應商、PCB 廠、內部倉儲(含退冰管理)
I 輸入 寫出會影響 Y 的特性,不是只寫料號;能追溯的欄位要標出來 錫膏(批號、暴露時間、溫度)、鋼網(開口設計、清潔週期)、J3 連接器(端子鍍層、共面度)、PCB(焊墊尺寸、表面處理)、回焊程式版本、電測治具 ID
P 流程 5 至 7 步,動詞開頭,包含檢驗與判定站,因為它們決定資料怎麼產生 收料與退冰 → 錫膏印刷 → SPI 量測 → 貼裝 → 回焊 → AOI 判定 → 首次電測
O 輸出 除了實體產出,要列出資料輸出;每項輸出要有可量測的要求 通過首次電測的網通板(開路 0 點)、SPI 體積量測值(製程窗內)、AOI 判定結果(含漏判與誤殺紀錄)、電測紀錄(首次結果與重測分開)
C 顧客 分清外部顧客與內部顧客;兩者的要求可能衝突 外部:系統組裝廠(要求出貨可靠度);內部:下一站測試與出貨(要求準時與不增加返修負荷)
SIPOC 做完要看得出三件事:專案的起點與終點在哪一步、哪些輸入是你管得到的(範圍內)、哪些輸出有明確的量測定義。 這三件事直接變成專案章程的「範圍 In/Out」與「Y 的操作型定義」。
先自己判斷

有人主張把「客戶端組裝」也放進 P 欄,理由是「開路最終是在客戶那邊被發現的」。該放嗎?

展開推理與參考作法
不放進 P,但要放進 C。P 欄是你有權改變、也量得到資料的流程;客戶端組裝兩者皆非。 客戶在哪一站發現、用什麼判定,屬於「顧客要求」與「流出路徑」的資訊,寫在 C 欄與後續的流出原因分析。 把管不到的流程畫進 P,範圍會在第 8 週爆炸——這是 Define 最常見的失敗方式。

COP 顧客導向流程:真因常常不在主流程上

IATF 的流程分類不只是文件要求。它回答一個很實際的問題:當主流程出問題時,該往哪裡找原因。

COP 顧客導向流程
直接把顧客需求轉成顧客拿到的東西,顧客看得見、也會據此評價你。
例:報價與合約審查、產品與製程開發、生產、交付、售後與客訴處理。
支援流程
顧客看不見,但 COP 少了它就跑不動。
例:設備與治具保養、量測儀器管理、採購與供應商管理、教育訓練、文件與變更管制。
管理流程
決定資源往哪裡放、什麼時候該介入。
例:目標展開、管理審查、內部稽核、矯正措施與持續改善。
這個分類在改善專案裡的用途

改善專案的 Y 幾乎都落在 COP 上(良率、交期、客訴),但真因很常在支援流程裡: 治具保養週期、鋼網清潔規定、量測儀器校驗、人員授權與訓練、變更管制沒有落實。 只在生產流程內部找原因,是最常見的盲點——你會一直改製程參數,而問題出在「誰、什麼時候、依什麼規則換那套治具」。 主線案例裡「A 線夜班第 11 天起換了治具與錫膏批」,就是一條指向支援流程的線索。

烏龜圖(Turtle Diagram):把一個流程問清楚的六個問題 (點擊展開/收合範例表格)
要問的問到什麼程度範例:首次電測這個流程
輸入從哪個流程來、帶著什麼狀態回焊與 AOI 之後的板子,帶著 SPI 值、AOI 判定與生產追溯資訊
輸出交給誰、要滿足什麼要求首次判定結果與缺陷碼位置,交給返修站與資料系統;首次結果不得被重測覆蓋
用什麼
設備・治具・軟體
寫到編號與版本,因為這是最容易變動的一項電測機台、針床治具(有 ID,且有多套)、測試程式版本
用誰
能力・訓練・授權
誰能操作、誰能判定、誰能放行測試員(需授權)、工程師(可調整程式)、段長(可放行復線)
怎麼做
程序・方法・判定標準
判定標準與例外處理要寫清楚作業指導書、重測與返修規則、連續不良的停線條件
用什麼衡量
績效・效率
績效指標對到顧客要求,效率指標對到資源績效:首次不良率、漏判率;效率:測試節拍、治具妥善率

六格填不滿就是管理上的缺口。最常空的是「用什麼衡量」的效率那一半,以及「用誰」的授權規則——而這兩格常常正是異常反覆發生的地方。

GB 本節交付

畫出專案 Y 所在的 COP,並列出至少兩個會影響它的支援流程。

BB 本節交付

另做一張 COP × 支援流程的對照,指出每個支援流程用什麼指標被監控、由誰負責;說明哪一條線索值得優先查證,理由是什麼。

流程流動分析:找出不在流程圖上的那間工廠

同一條產線有三個版本的流程:文件寫的、大家以為的、現場實際做的。改善要對準第三個。

隱藏工廠(Hidden Factory)

返修、重測、挑料、暫存、人工補救——這些動作天天在做,卻不在標準流程圖上,也很少有人統計它吃掉多少產能。 主線案例的數字就是典型:最終良率 99.5% 很好看,但那是靠返修 420 片換來的, 首次良率只有 96.0%。這 480 片的返修佇列、重測時間與技術員工時,就是隱藏工廠的規模。 Define 階段要做的,是把這間工廠畫出來、量出來,它通常就是專案效益的主要來源。

怎麼走:跟著一片板走完全程

挑一片實際的板(最好含一片正常、一片不良),從投料跟到出貨,不要在會議室畫
記錄它每一次停下來、被搬動、被判定、被記錄的地方,以及等了多久
每個判定站都問:判不合格之後它去哪裡?那條路徑也要畫出來
問操作員:「有沒有什麼是你們固定會做、但指導書上沒寫的?」——這一題通常最有收穫
步驟分類為什麼存在能不能消除、怎麼消除
錫膏印刷加值 VA顧客為這個動作付錢不能消除;要減少變異
SPI 量測必要但不加值
NVA-R
製程管制需要,也是後續分析的資料來源不能消除;但可以讓它同時產出可用於分析的追溯資料
AOI 判定必要但不加值攔截流出不能消除;但漏判與誤殺要量化,否則它自己就是誤差來源
首次電測必要但不加值顧客要求與出貨條件不能消除;判定規則要固定
返修佇列浪費 NVA因為首次做錯了這是專案要消除的對象,不是要把它做得更有效率
重測浪費 NVA返修後必須重驗隨首次良率提升而自然減少;不可用增加重測次數來美化報表

分類的用途是決定改善的方向:加值的動作要減少變異,必要但不加值的要降低成本與誤差,浪費的要消除而不是優化。 把返修站「改善得更有效率」是很常見的錯誤方向——那等於把隱藏工廠蓋得更穩固。

VSM 價值流圖:把良率問題換算成時間代價

VSM 有三層,缺一層就不是 VSM:上方資訊流(誰下指令、依什麼排程)、中間物流、最下方時間線。

前置時間 Lead Time
7 時 08 分 / 13 時 14 分
LT = 等待合計 + 加工合計(428 分/794 分)
加工時間 Process Time
3 / 9 分鐘
返修路徑多 6 分鐘返修工時,但那不是加值
加工時間比 PT/LT
0.70% / 1.13%
PT ÷ LT,同一條路徑相除,不可交叉套用
站別加工時間 PT等待/佇列備註
收料與退冰—4 小時錫膏退冰規定;暴露時間需追溯
錫膏印刷 → SPI約 20 秒/片15 分鐘換鋼網與清潔週期落在這裡
貼裝 → 回焊約 100 秒/片30 分鐘回焊實際熱歷程是關鍵 X
AOI約 15 秒/片20 分鐘漏判與誤殺各 10%(本案模擬假設)
首次電測約 45 秒/片2 小時測試站排隊;治具只有一套時更長
返修佇列 → 重測約 6 分鐘/片6 小時只有 4% 的板走這條路,卻佔掉最長的等待
合計|良品路徑3 分鐘425 分
7 時 05 分
等待 4+0.25+0.5+0.33+2 小時=425 分。前置時間 LT = 425 + 加工 3 = 428 分(7 時 08 分);PT/LT = 3 ÷ 428 = 0.70%
合計|返修路徑9 分鐘785 分
13 時 05 分
良品路徑等待再加 6 小時佇列=785 分。LT = 785 + 9 = 794 分(13 時 14 分);PT/LT = 9 ÷ 794 = 1.13%
三個口徑先講清楚,否則這張表會被審查者退回
  1. LT 含不含 PT?含。前置時間是「從進到出的整段時間」,等待與加工都算。本表假設各站不重疊、逐列相加;若現場有並行或重疊,就不能直接相加,必須另外畫時間線。
  2. 退冰的 4 小時算誰的?錫膏退冰是材料準備,不是板件加工。本案把它計入,是因為退冰排程直接限制當班能投產的時間。如果你的 VSM 從投板起算,就要把這 4 小時移到供應端,並且在圖上標明邊界——兩種畫法都對,混著用就錯。
  3. 返修的 6 分鐘算加值嗎?不算。注意返修路徑的 PT/LT(1.13%)看起來比良品路徑(0.70%)還「好」,正是因為那 6 分鐘返修工時被算進了 PT。客戶不會為返修付錢。只計加值 PT,返修路徑是 3 ÷ 794 = 0.38%,比良品路徑更差。這就是 PT/LT 比不能單獨看的原因。
這張圖真正的用途:它把「良率問題」翻譯成管理層聽得懂的語言——返修佇列佔掉整條線最長的等待, 而走這條路的只有 4% 的板。這就是專案章程裡「機會成本:返修佔用技術員與測試站」那一行的證據來源, 也是說服 Sponsor 投資源的材料。良率、交期、成本在 VSM 上是同一件事。
但這句話不能講滿。「首次不良率降到 2.0%,這條佇列就會自己縮短」目前是假說,不是結論。 等待時間由到達率、服務能力、批量與排程共同決定:如果返修是每班集中處理一次,減少流入只會縮短佇列長度,不會縮短等待時間; 如果返修站本身已是瓶頸,兩件事要一起處理。同樣地,「6 小時不是返修站效率問題」也還沒被證明——可能兩者都有。 要驗證就要拿改善前後的佇列資料比對:到達時間、開始返修時間、完成時間、批量與可用人力。 在關卡審查上,「佇列會自己縮短」沒有資料是站不住的。
先自己判斷

加工時間比只有 1%,是不是代表最該做的是把等待時間砍掉?

展開推理與參考作法
不一定。先問等待是什麼原因造成的:批量與換線造成的等待,要用批量與排程解決; 佇列是因為不良品回流造成的,要解決的是不良率本身。本案例的最長等待來自返修佇列,源頭是首次不良率, 所以專案的 Y 仍然是首次不良率,不是等待時間。加工時間比低是症狀,不是題目。 另外:這張是現況圖。未來圖要等 Improve 有驗證證據之後才畫,先畫未來圖等於先寫結論。
BB 加深

用 Little's Law(在製品 = 產出率 × 前置時間)檢查資料一致性;說明批量大小、佇列規則與不良回流三者如何交互影響前置時間,以及為什麼只看平均等待會誤導。

Step 3 假說收斂:PSDM IS / IS NOT 事反證與差異推論
審問/慎思/明辨/篤行・四維度事實反證・縮小真因範圍
PSDM 核心

IS / IS NOT:用事實把可能原因刪掉

魚骨圖是演繹(X → Y),把所有想得到的原因攤開;IS/IS NOT 是歸納(Y → X),用已經發生的事實把不成立的原因刪掉。只做魚骨圖,你會得到三十個「可能原因」而無法收斂;兩個一起用,才會收斂到值得查證的少數幾個。

審問
把偏差寫清楚
物件+偏差
慎思
填 IS/IS NOT
找差異與變更
明辨
做反證
找能推翻的觀察
篤行
安排確認試驗
寫下當責人

四個維度 × 四個欄位

維度IS(是) IS NOT(本來可能是,但不是)差異與變更
What
什麼
X 型網通板,J3 連接器首次電測開路 同一片板上的 J1/J2 連接器;同板其他缺陷碼(短路、缺件、偏移);其他機種的同款連接器 差異:J3 位於板邊、腳距最小、鄰近大銅面,回焊時吸熱較多
變更:本期無設計變更
Where
哪裡
地理上:A 線(夜班尤其明顯)
物件上:J3 腳位偏同一側
板上其他連接器位置;J3 另一側的腳位;同一片板的其他缺陷碼(短路、缺件、偏移) 差異:A 線與 B 線的治具套數、錫膏領用與清潔排程不同
混淆:B 線沒有夜班,線別與班別無法完全分離——這不是差異也不是變更,是資料結構的限制,要另列
When
何時
第 11 個工作日起明顯升高;每班開線後前兩小時較高 第 1 至 10 天(當時 A 線夜班與日班接近);每班開線滿兩小時之後的時段 差異:第 11 天正好是換治具與換錫膏批的時點
變更:鋼網清潔週期在同一週調整過
Extent
多少
整體 4.0%;A 線夜班 6.0%、A 線日班 4.0%、B 線日班 2.0%;每片多為 1 至 2 個開路點 沒有任何一批全數不良;沒有單日超過 10%;返修後 420/480 可修復 差異:是間歇性、部分腳位的接觸問題,不是全面性失效
推論:設計缺陷與材料規格錯誤的假說被大幅削弱
IS NOT 欄最常被教錯

IS NOT 不是「隨便寫沒有發生的事」。寫「火星上沒有開路」是對的,但完全沒有資訊量。 IS NOT 要寫的是:本來很合理會一起發生、實際卻沒有發生的對照。 「B 線用同一批錫膏、同一個機種,卻只有 2.0%」有價值,因為它讓「錫膏批號單獨足以解釋」這個假說變得難以成立。 每寫一格 IS NOT,都要問自己:這一格刪掉了哪一個原因?刪不掉任何原因的格子,不用寫。
還有兩種常見的錯填。其一是把「有發生、只是比率較低」寫進 IS NOT:B 線 2.0%、A 線日班 4.0% 都發生了開路,它們屬於 Extent 的分布差異。其二是把「根本無從觀測」的格子寫進 IS NOT:B 線沒有夜班,不是「沒發生」而是「沒有機會發生」,它刪不掉任何假說,應該另列為資料結構的混淆——這一格真正告訴你的是,線別與班別在這份資料裡分不開。

從差異與變更得到的假說若成立,應該看到什麼用什麼觀察區分
J-04 治具接觸不良(支援流程:治具保養)同一片板換到參考治具重測會改善;缺陷集中在特定針位盲測交叉比對、針床保養紀錄;注意不可用返修後的板重測,會混淆
P-05 錫膏批的印刷量偏低該批期間指定焊點的 SPI 值分布下移,且與缺陷位置對應核對 SPI 資料的時間與位置;比較同批在 B 線的表現
開線後前兩小時的回焊熱歷程未穩定板上實際曲線在開線初期偏離製程窗,隨時間回穩量測板上曲線(不是爐溫設定值);比較開線前後的實際曲線
鋼網清潔週期調整造成堵孔缺陷率隨清潔週期呈週期性變化,清潔後立即下降把缺陷率對清潔時點作圖;同時核對其他焊點是否也受影響
填不出來的格子,就是 Measure 的工作清單

IS/IS NOT 有格子填不出來,不是表格沒用,而是證據缺口被找到了。 「不知道 J3 的缺陷集中在哪幾支腳位」代表缺陷碼沒有記錄位置;「不知道第 11 天之前治具是哪一套」代表治具 ID 沒有進資料。 這些直接變成 M 階段的資料蒐集計畫。D 與 M 的交接不是一份摘要,是一張缺什麼資料的清單。

先自己判斷

有人說:「差異都指向第 11 天換的治具,可以直接換回舊治具結案了。」這樣可以嗎?

展開推理與參考作法
不可以直接結案,但可以先做圍堵。差異分析找出的是最值得優先查證的假說,不是已證明的真因。 第 11 天同時發生了三件事:換治具、換錫膏批、調整鋼網清潔週期——這三者彼此混淆,光靠現有資料分不開。 正確的下一步是設計能區分它們的觀察或受控試驗(例如把 J-04 治具拿到 B 線測、或把 P-05 錫膏批用在日班), 再看結果是否符合「若成立應該看到什麼」。治標可以立刻做,治本要等證據。
GB 本節交付

對自己的專案填出一張 IS/IS NOT 表,四個維度都要有 IS 與 IS NOT,並圈出至少兩個差異或變更。填不出來的格子要列成待補資料清單。

BB 本節交付

另說明多重原因與原因隨時間漂移的可能性;指出 IS/IS NOT 的哪幾個維度直接對應到後續統計分析要分的層,以及哪些混淆無法靠現有資料分離、需要什麼設計才分得開。

Step 4 商業契約:交付串接、專案章程六大支柱、COPQ 與利害關係人
交付串接表・Project Charter 六支柱・COPQ 財務四分法・阻力化解

D 階段的交付怎麼串起來

五樣東西不是五份獨立文件,是一條收斂的路徑。每一步的產出都是下一步的輸入。

步驟產出什麼餵給下一步什麼
1. SIPOC流程邊界、輸入與輸出的要求章程的「範圍 In/Out」;Y 的操作型定義的雛形
2. COP 與烏龜圖Y 落在哪個流程、哪些支援流程會影響它假說的來源不只生產參數,還包含治具、保養、訓練與變更管制
3. 流程流動分析實際路徑與隱藏工廠的規模效益假設的分子(返修工時、佔用的測試站)
4. VSM前置時間、加工時間比、瓶頸站把良率換算成交期與產能的語言,用來說服 Sponsor
5. IS/IS NOT收斂後的假說清單、證據缺口清單M 的資料蒐集計畫;A 要分哪幾層、要區分哪些混淆
6. 專案章程把以上濃縮成一頁關卡審查的依據。學習資源有可填寫的章程表單與示範內容

專案章程(Project Charter)六大支柱與 COPQ 財務拆解

專案章程是改善團隊與 Sponsor(廠長/事業部主管)簽訂的商業合約。審查時最常被退件的不是目標不夠大,而是「效益算式沒有財務依據、範圍沒寫清楚 Out」。

章程六大支柱 要寫到什麼程度才合格 主線 SMT 連接器案例範例
1. 商業論證
(Business Case)
為什麼是現在做這題?對接哪項公司策略目標或客戶合約條款?不做會有什麼財務與信譽後果? 本網通旗艦機種佔工廠營收 35%;若開路客訴持續,將面臨客戶抽單風險。基準期定義:當期=20 個工作日(約一個月)=首次受測 12,000 片;本機種全年約 12 個基準期、約 144,000 片。以每期 480 片不良、每片返修標準成本 NT$ 120 估算,隱藏的返修標準成本約 NT$ 5.8 萬/期(約一個月)、年化約 NT$ 69 萬(其中工時部分屬產能佔用,非現金支出)。
2. 問題陳述
(Problem Statement)
5W2H 原則:何時、何處、誰、什麼現象、差多少。嚴禁混入原因假設與改善對策。 當期(20 個工作日)X 型網通板於 A、B 兩條 SMT 線首次電測受測 12,000 片,480 片 J3 連接器開路不合格(4.0%);其中 A 線夜班 6.0%、A 線日班 4.0%、B 線日班 2.0%。不良品返修佇列約 6 小時。
3. 目標陳述
(Goal Statement)
符合 SMART 原則:明確、可衡量、可達成、相關、有時限。寫出 Baseline 與 Target。 專案啟動後 13 週內(Control 關卡)將 J3 連接器首次電測開路率由 4.0% 降至 2.0% 以下(FPY 98.0% 以上);對策於 Improve 關卡(W10)完成確認試驗,之後保留三週量產穩定觀察。延伸目標 1.5%(FPY 98.5%),不列入承諾。可靠度與節拍不得惡化。
4. 專案範圍
(Scope In / Out)
明確列出範圍內(In)與明確不做的項目(Out,至少列 3 項),防範專案範圍蔓延。 In:收料退冰、錫膏印刷至首次電測;
Out:PCB 板廠線路設計變更、其他機種、BGA 焊接、客戶端組裝。
5. 里程碑排程
(Milestones)
DMAIC 五階段具體週次進度,包含各關卡審查(Tollgate Review)日期。 W2: Define 關卡;W4: Measure 關卡;W7: Analyze 關卡;W10: Improve 試行與確認試驗;W13: Control 移交;W16: 結案審查。
6. 跨功能團隊
(Team & Roles)
寫明實質職位與角色:Sponsor、Champion、Black Belt / Green Belt Leader、Process Owner、Finance Rep。 Sponsor: 製造處長;Leader: 品保黑帶工程師;Process Owner: SMT 二線組長;財務審查: 會計部經理。
品質成本 COQ 四象限:其中 COPQ = 內部失敗 + 外部失敗

四大類合稱品質成本 COQ(PAF 模型)。其中只有失敗成本屬於 COPQ 不良品質成本——也就是「一次做對就會消失」的錢,專案效益只能從這兩格認列。預防與鑑定是符合成本,改善通常要增加預防投資、並在證據足夠後才談減少鑑定,把它們算進 COPQ 會讓效益方向整個顛倒。

內部失敗成本|COPQ(本專案效益核心來源)

返修工時浪費(480 片 × 6 分鐘 = 48 技術員工時/批);重測機台產能佔用(480 片 × 45 秒 ≈ 6 小時/批);烙鐵反覆加熱造成報廢板損失。

外部失敗成本|COPQ(風險防禦價值)

漏判板流出至客戶端引發之 RMA 空運退貨運費、產線停線違約索賠、品保工程師出差排查成本。

鑑定成本|符合成本(不列入 COPQ)

AOI 設備折舊、首次電測設備針床治具耗損與定期校驗、品檢員目視覆核工時、X-Ray 抽檢顯微分析耗材。

預防成本|符合成本(應增加的投資,不列入 COPQ)

治具保養規範與變更管制的建立、鋼網壽命與張力管理制度、SMT 技術員防錯(Poka-Yoke)操作培訓。

本專案財務效益算式(Define 階段為估算,認列口徑須先與財務代表確認): 以章程承諾的目標 2.0% 估算(不用延伸目標灌水):每個基準期 12,000 片,不良由 480 片降至 240 片,減少 240 片;全年約 12 個基準期。每片返修標準成本 NT$ 120 必須拆開認列——物料與耗材 NT$ 50 是可直接減少的變動支出(硬效益);技術員工時 NT$ 70 是產能釋放(軟效益),要確認釋出的工時真的轉成出貨才可認列,否則人事費用並不會減少。
 硬效益:240 × 50 = NT$ 12,000/期,全年 12 期 = NT$ 14.4 萬;扣除階梯鋼網與治具防呆改造的一次性支出 NT$ 6 萬,首年淨硬效益 NT$ 8.4 萬,次年起每年 NT$ 14.4 萬,回收期約 5 個月。
 軟效益(產能釋放):240 × 70 × 12 = NT$ 20.2 萬,單獨一行列示,不與硬效益相加。
 若達成延伸目標 1.5%(減少 300 片),硬效益上修為 NT$ 18 萬/年,列為 upside,不寫進章程承諾。
注意:以上是標準成本損失的減少,不等於現金節省。Define 階段能取得的是財務代表對認列口徑的同意,不是對金額的簽核;金額要等 Control 階段用實績與適用產量覆核後才算數。

利害關係人分析(Stakeholder Analysis)與阻力防範

改善專案夭折最常見的原因不是統計太難,而是跨部門的人性阻力。黑帶必須在 D 階段繪製利害關係人地圖,提前化解潛在障礙。

關鍵角色 表面支持度 現場真實顧慮與阻力來源 化解策略與合作誘因
製造部線長/段長 表面配合,內心抗拒 擔心 DOE 實驗與參數調整會中斷生產,導致當月產能與 OEE 稼動率未達標。 承諾試驗安排於換線與離峰時段;展示不良片數減半後,重測機台佔用由 6 小時/期(480 片 × 45 秒)降為 3 小時,每期釋放約 3 小時測試產能;返修佇列縮短影響的是在製品與前置時間,兩者要分開講。
設備維護工程師 中立/冷眼旁觀 擔心增加治具針床保養頻率與清潔規範,會把額外工作量全推到設備維護同仁頭上。 引入探針計數自動防呆計數器,簡化點檢流程;在成果發表中將設備工程師列為核心共同貢獻者。
品保課長 高度支持,但態度謹慎 擔心提高印刷量或變更回焊熱歷程會引發未知可靠度風險,遭受客戶稽核質疑。 邀請品保共同訂定確認試驗之允收準則(含切片顯微檢驗與高低溫震動測試),數據完全透明共管。
財務審查代表 中立/嚴格防弊 擔心專案團隊拿「虛擬節省工時」灌水浮報效益,要求必須看到真實財報改善。 D 階段即主動尋求財務確認認列模型,明確區分「物料減少(硬效益)」與「工時釋放(軟效益)」。
Step 5 關卡驗收:學習重點、判讀速查、Gate 決策題與動手做
學習要點・判讀速查・Tollgate 實戰題測驗・實作工具
學習重點
問題敘述只寫現象與落差,原因與對策留到後面
SIPOC 從 P 開始畫,5 到 7 步,含檢驗與判定站
流程分類的用途:真因常在支援流程,不在主流程
跟著一片板實際走一次,找出隱藏工廠
IS/IS NOT:用事實刪原因,而不是列更多原因
把良率換算成前置時間與品質成本,連到策略目標
辨識哪些混淆無法靠現有資料分離,需要什麼設計
判讀速查
看到什麼怎麼判
問題敘述裡出現「因為」「所以要」原因或對策混進來了,退回重寫
SIPOC 超過十步畫成作業流程圖了,退回高階層級
IS NOT 欄全是不相干的事沒有對照價值,重填成「本來合理會發生卻沒發生」的項目
差異欄空白IS 與 IS NOT 沒有真正對照,通常是 IS NOT 挑錯了對象
好幾個變更擠在同一個時點互相混淆,現有資料分不開,要設計能區分的觀察
加工時間比很低先查等待的成因,別直接把它當成題目

Gate 決策題

這幾題在關卡審查上被問到的機率很高。先自己選,再看解析。

動手做

專案章程的可填寫表單在學習資源,按「載入示範內容」可以看一份寫好的章程。

M|先把分母、重測與追溯欄位整理對

資料欄位建議定義缺少時會怎樣
板號/序號、lot、機種與版本一片板的首次結果和所有重測共用追溯 ID把重測當新樣本,良率和樣本數一起失真
時間、線別、班別、機台、治具 ID記錄實際生產與測試時點,區分製程與檢驗設備夜班、特定機台與某批材料互相混在一起
缺陷碼與位置開路/短路/外觀異常分開;同片多缺陷另列明細不良片數和缺陷個數混用
材料批號、鋼網、回焊曲線、SPI保留實際量測值與版本,不能只有設定值只知道「新錫膏」卻不知道暴露條件
處置與返修工時隔離、返修、報廢、重測結果分欄最終良率掩蓋首次損失
先自己判斷

12,000 片產品的每片有 20 個事先定義的缺陷機會,共發現 600 個缺陷;有缺陷的板仍為 480 片。DPU、DPMO 與不良片率各是多少?

展開推理與參考作法
DPU = 600/12,000 = 0.05 缺陷/片;DPMO = 600/(12,000 × 20) × 10⁶ = 2,500;不良片率 = 480/12,000 = 4%。只有缺陷機會定義一致時才能比較 DPMO,不要用「焊點數很多」稀釋不良片率。

量測系統:尺寸、AOI 與破壞試驗不能共用一套設計

情境怎麼做解讀重點
錫膏高度/厚度等連續量測選涵蓋實際範圍的零件,多人隨機重複量測;固定量測位置與治具分清 %Study Variation 與 %Contribution;再看偏倚、線性與穩定性
AOI/目視判定合格與不合格使用含邊界樣本的參考集;盲測、重複、跨人員/機台比對同看漏判、誤殺、重複一致性與參考答案可靠性
焊接拉力/切片等破壞試驗同一試件不能重測;規劃可比試樣與巢狀或其他合適設計試樣本身的差異可能與重複性混在一起;需先說明同質性假設
先自己判斷

參考集有 40 件真不良、160 件真良。AOI 抓出 36 件真不良,也誤判 16 件真良。只報「準確率 90%」夠嗎?

展開推理與參考作法
不夠。漏判 = 4/40 = 10%;誤殺 = 16/160 = 10%;檢出的 52 件中,36/52 ≈ 69.2% 為真不良。這是此參考集的結果,不能直接推定量產低不良率下的檢出陽性可信度。應先決定客戶風險與返修成本容許程度,再調整與驗證門檻。

管制圖與能力:不是把所有數字倒進軟體

資料結構可考慮的圖先確認
每小時連續取 5 片的尺寸X̄–R5 片是合理子組;子組內/子組間變異的意義不同
每批只有一個連續量測結果I–MR是否時間相依;不同產品與機台不應任意合併
每日首次不良片數/受測片數不同p 圖分母是首次受測片數;群聚或過度離散時需調整方法
每件缺陷數,檢查面積或機會不同u 圖暴露量可比較;不要把不良件數當缺陷數

能力算例:尺寸 LSL=9.90、USL=10.10 mm,平均 10.04,組內 σ=0.02、整體 s=0.04。Cp=1.67、Cpk=1.00;Pp=0.83、Ppk=0.50。中心偏向上限,且長期間差異比組內波動大。這些是教學算式;先查管制圖,再判斷能否用來描述可預期的製程能力。

GB 本節交付

說明為何選這張圖,標出特殊原因訊號與能力計算的期間。

BB 本節交付

另解釋 lot/機台混合、序列相依、非常態與量測誤差對能力推論的影響;不以單一 1.33 門檻取代客戶要求。

Cp/Cpk 視覺化模擬 × 為什麼 6σ = 3.4 PPM?

拖動滑桿,或直接在數值框輸入 LSL、USL、μ、σ,即時觀察 Cp、Cpk 與不良率(PPM)的變化;下半部用同一個模擬器解釋六標準差最有名的數字——3.4 PPM。

使用前提:只適用連續型特性,且製程已由管制圖確認穩定、分布近似常態。計數型 Y(不良片數、缺陷數)不套用 Cp/Cpk,改報 p̄、DPMO 與 FPY。用組內 σ 算的是 Cp/Cpk(短期),用整體 s 算的就是 Pp/Ppk(長期)。
σ 的來源(決定算的是哪一組指標)

💡 數值框可直接輸入任意數字(Enter 或離開欄位即套用),超出滑桿範圍會自動延伸。

Cp
-
Cpk
-
Cpl(下側)
-
Cpu(上側)
-
預估不良率(常態分配)
低於 LSL-
高於 USL-
短期合計 PPM-
長期 PPM (偏移 1.5σ)-
Sigma 水準 Z = 3·Cpk-
良率(短期)-
常見門檻(最終以客戶規範為準):
  • 常見客戶門檻 Cpk ≥ 1.33:製程置中時,雙側合計約 63 PPM
  • 關鍵/安全特性常要求 Cpk ≥ 1.67:製程置中時,雙側合計約 0.6 PPM
  • Cpk < 1.0 能力不足,應啟動矯正措施(如 8D):光是近側就超過 1,350 PPM

以上 PPM 是常態分配下的示意值。Cpk 只描述較近的規格界限;製程偏心時,總不良率要把兩側尾端加總——上方「合計 PPM」就是兩側合計。

短期製程分配 超出規格(不良)
怎麼解讀:
  • Cp 只看「分配寬度 vs 規格寬度」,不管在不在中心
  • Cpk 同時看「寬度」與「偏移」,是真正能用的指標;Cpk = min(Cpl, Cpu)
  • 當 μ 偏離規格中心,Cp 不變但 Cpk 直接掉,紅色不良面積集中在近側
  • 把 σ 縮小一半 → Cpk 約變兩倍,PPM 以「指數」下降(這正是 I 改善階段要做的事)

為什麼「6 Sigma = 3.4 PPM」?

常態分配下,規格距中心 ±6σ 時的不良率其實只有 0.002 PPM。3.4 PPM 是 Motorola 加上「長期平均會漂移 1.5σ」這個經驗假設後得到的數字。按下面兩個按鈕,在上方模擬器親眼看它發生。

  1. 6σ 規格:LSL、USL 距中心各 6σ,規格寬 12σ → Cp = 12σ / 6σ = 2.0。置中時兩尾不良合計只有 0.002 PPM(十億分之二)。
  2. 1.5σ 偏移假設:短期抽樣算出的 σ 看不到長期變異(刀具磨耗、原料換批、設備 PM 前後漂移)。Motorola 以經驗假設長期平均會漂移約 1.5σ。
  3. 偏移後:近側規格只剩 6 − 1.5 = 4.5σ,Cpk = 4.5 / 3 = 1.5。單尾面積 P(Z > 4.5) = 3.4 × 10⁻⁶ = 3.4 PPM(即 3.4 DPMO);遠側已在 7.5σ 外,幾乎為 0。
  4. 結論:「6σ 製程」=短期 6σ、長期 4.5σ。報告時要講清楚用的是短期 σ(Cpk)還是長期 σ(Ppk),也要說明有沒有加 1.5σ。
Sigma 水準
(規格 ±kσ)
Cp置中 PPM偏移 1.5σ
PPM
偏移後 Cpk

⚠ 1.5σ 是 Motorola 的經驗值,不是物理定律。實務上應該用實際長期數據算 Ppk,量出您自己製程的漂移量,而不是直接套 1.5σ。

GB 本節交付

用模擬器重現上節算例(Cp=1.67、Cpk=1.00),說明 μ 偏向上限時 PPM 集中在哪一側;並用兩個 6σ 按鈕,向組員解釋 3.4 PPM 是「短期 6σ、長期 4.5σ」。

BB 本節交付

把組內 σ 換成整體 s,比較 Cpk 與 Ppk、短期與長期 PPM 的落差;說明本專案實測的長期漂移是否接近 1.5σ,以及為什麼不應直接套用 1.5σ 或以單一 1.33 門檻取代客戶要求。

M 量測

這一單元的目標:在動任何統計分析之前,先證明你的資料值得被分析。

主線案例資料:SMT 連接器開路

到數據分析平台點「產業情境範例」,選擇 🔌 六標準差 SMT 良率,就能載入本案例的原始資料, 自己把課文裡的每一個數字算出來。共 68 列:例行生產 60 列(20 個工作日 × 3 個線別班別組合,每列 200 片) 與驗證試驗 8 列(2² 全因子 × 兩日區組)。欄位保留了日期、線別、班別、機種、治具 ID 與錫膏批號,正好用來練習前面那張「資料欄位」表所要求的追溯層級。

首次受測 12,000 片 首次不良 480 片(4.0%) 開路缺陷 600 個

先看「資料類型」分層再分析。驗證試驗的 1,600 片不屬於那 12,000 片,兩段混算會同時毀掉良率與實驗結論。 資料為模擬產生且每次載入結果一致,全班答案可互相對照。

工具延伸練習:電源模組熱阻資料

到數據分析平台點「產業情境範例」,選擇 📏 六標準差 量測系統,即可載入 3 位技術員 × 10 個零件 × 3 次重複的熱阻量測資料。 堆疊格式可直接做雙因子變異數分析。製程能力的練習改選 🔥 六標準差 製程改善。

熱阻 USL 4.50 degC/W(望小,單側) 轉換效率 LSL 93.0%(望大,單側) 無公差寬度 → 不計 %Tolerance

這兩個特性都只有單邊界限。單側規格算得出 Cpu 或 Cpl,但算不出 %Tolerance——分母的公差寬度並不存在。 這份資料請只報 %Study Variation 與 ndc,不要為了湊出一個百分比而虛構另一邊的界限。

資料為模擬產生且每次載入結果一致,全班的答案可以互相對照。

和 AI 教練裡的「電源模組熱性能」延伸路線是什麼關係?
那條路線是另一個獨立專案:Y 是熱點溫度 T_hot 與風扇功率 P_fan,資料由你在對話中設定條件、請 AI 現場生成,沒有固定答案,練的是提示詞紀律與 DOE 流程。 這裡的熱阻 Rθ 是兩者的橋樑變數——Rθ = (T_hot − T_in) ÷ P_loss,量的是同一條熱路徑,所以同一組因子(風扇轉速、鰭片、導熱介面)會同時影響兩邊。 但兩份資料完全不通用:這份是給你練 MSA 與單側能力指標的固定資料集。 不要把這裡的 USL 4.50 當成那條路線的規格,也不要把那邊生成的溫度回填到這裡。

兩個量測情境:用哪個工具、報哪個指標

本課程刻意安排兩份量測系統資料。差別不在難度,在規格的形狀——規格決定你能報什麼指標,這是關卡審查最常被抓的地方。

情境 量測特性與規格 用哪個工具 可以報的指標 為什麼
尺寸
接到 SMT 主線
J3 連接器本體高度
10.00 ± 0.05 mm
雙側規格,公差 0.10
量測系統分析
內建示範資料
%Study Variation
+ %Tolerance
+ ndc
有上下限才有公差寬度,%Tolerance 的分母才成立。這份資料兩個比率的結論不同,正是報告時兩個都要寫的理由。
熱性能
工具延伸練習
電源模組熱阻
USL 4.50 degC/W
單側規格,無下限
數據分析平台
📏 六標準差 量測系統
%Study Variation
不報 %Tolerance
+ ndc
沒有下限就沒有公差寬度。硬湊一個 LSL 只會做出一個看起來很精確、但沒有工程依據的數字。能力指標同理,只能算 Cpu。
關卡審查會問

「你這個 %Tolerance 的分母是什麼?」——答不出公差寬度是怎麼來的,這個數字就不該出現在簡報上。 規格是單側時,正確答案是「這個特性不適用 %Tolerance」,而不是去找一個數字填進去。

學習重點
操作型定義:讓兩個人量同一件事會得到同一個數字
量測系統分析的判讀:對製程變異還是對規格公差、鑑別力的意義
管制圖的選擇與判讀,常見的非隨機訊號
製程能力指標:期間怎麼選、什麼時候不能用
資料蒐集計畫:取樣、樣本數、分層設計
屬性資料的一致性分析,含自動判定系統
非常態資料的處理選項與各自代價
判讀速查
看到什麼怎麼判
重複性明顯大於再現性問題在量具或量測方法本身,換工具、改夾治具或增加重複次數
再現性明顯大於重複性問題在人與方法,先統一操作定義與訓練,再重做
鑑別力不足需檢查零件代表性與量測誤差,暫緩對製程辨識用途的核准
管制圖有趨勢或連串製程不穩定,此時的能力指標沒有意義,先找特殊原因
能力指標好看但資料明顯不常態指標的前提不成立,先確認分配型態或改用對應方法

量測系統判讀引導

在平台跑完量測系統分析後,把數字填進來。請填 %Study Variation,不是 %Contribution(變異數占比)。例如 9% Contribution 對應 30% Study Variation。10%/30% 為初篩慣例,條件接受需記錄用途與風險。

填入左側數值後,這裡會給出判定與下一步建議。

屬性型量測系統分析(Attribute MSA):AOI 與目視檢驗的真相

尺寸特性看 Gage R&R,但在 SMT、封測與組裝線,超過半數的判定是「良/不良、Pass/Fail、外觀缺陷碼」。自動光學(AOI)或目視檢驗同樣是一套量測系統,必須接受統計檢驗。

檢驗維度 衡量什麼 評估標準(Cohen's Kappa) 現場改善對策
評估人內重複性
(Within Appraiser)
同一位檢驗員(或同一台 AOI)對同一批樣本(含邊界瑕疵板)進行盲測重複判定的一致性。 Kappa > 0.90:極佳
0.75 ~ 0.90:良好
< 0.75:不可接受
若重複性差,代表判定標準邊界模糊、環境光源不穩或操作員疲勞,需修訂限度樣本與對比圖卡。
評估人間再現性
(Between Appraisers)
不同檢驗員之間(例如日班 vs 夜班人員,或兩台平行 AOI)對同一組板子的判定共識度。 Kappa > 0.90:極佳
0.75 ~ 0.90:良好
< 0.75:不可接受
若再現性差,代表不同班別對標準的理解脫節,需舉辦對齊校準工作坊並重新進行資格認證。
對照基準一致性
(vs Standard)
所有人員/機台的判定結果,與專家已確認的「金樣板(Gold Unit)真值」的比對吻合度。 有效率 (Effectiveness) > 95%
且漏判率與誤殺率均需受控
即使人人間很有一致性,但大家都判錯(系統性偏倚),必須以經過破壞切片驗證的金樣板校正。
不要只拿一個 Kappa 當判定開關。上表的 0.75/0.90 是常用的慣例基準,不是客戶規格,也不是接受準則本身。三個理由: (1)Kappa 會被參考集的不良比例綁架——如果 200 件裡只有 5 件真不良,就算判得很準,Kappa 也可能低得難看(反之亦然);所以參考集要刻意納入足夠的真不良與邊界件,並揭露比例。 (2)Kappa 不告訴你風險方向——同樣 0.85,漏判 15% 與誤殺 15% 對客戶的意義完全不同。 (3)樣本數決定這個數字能不能信——報告 Kappa 一定要附樣本數與區間。 關卡審查上,正確的講法是「依用途與客戶風險核對量測證據」,把上表當輔助判準,而不是「Kappa 0.78 所以合格」。
漏判率(False Negative / Type II 逃逸風險)

真不良卻判為良品流出。直接衝擊外部顧客,造成組裝廠斷線、客訴、召回與商譽損失。在 SMT 主線案例中,AOI 漏判率若有 10%,代表每 10 片開路板就有 1 片流向下游電測或系統廠。

誤殺率(False Positive / Type I 虛警成本)

真良品卻判為不良報警。將正常板灌入返修佇列,徒增技術員重測負擔、拉長前置時間(隱藏工廠膨脹),甚至因二次烙鐵加熱造成焊墊與零件微裂損傷。

數據蒐集計畫(Data Collection Plan):讓資料在 Analyze 切得動

很多專案在 Analyze 階段卡死,不是統計學不好,而是 M 階段只蒐集了總良率,沒有保留追溯維度。資料蒐集計畫必須在動工前由跨部門確認。

DCP 五大關鍵要素 具體規範與要求 本專案 SMT 主線案例實作示範
1. 操作型定義 明確量測特徵、判定標準、量測單位與工具,消除歧義。 首次電測(ICT)J3 開路判定:針床接觸電阻 > 50Ω 即記為開路;AOI 錫橋判定:引腳間隙殘錫體積 > 15%。
2. 分層追溯標籤 保留未來可能分析的所有 X 因子欄位,不可事先加總。 每片板條碼綁定:生產日期、線別(A/B)、班別(日/夜)、治具 ID(J-01~04)、錫膏批號(P-01~05)、回焊爐編號。
3. 取樣與合理子組 定義取樣頻率、樣本大小、連續取樣還是間歇隨機抽樣。 計數型 Y(J3 開路不良率):每班每批連續記錄 200 片作 p 圖——n=5 時每子組期望不良僅 0.2 片,np̄ 遠小於 5,UCL 會高到 30% 以上、形同失效,計數型也沒有子組內/組間的分解。
連續型 X(SPI 錫膏體積):每 2 小時抽取連續 5 片作 X̄-R,這裡才談子組內變異與子組間變異。
4. 流程防呆與自動化 以系統連線條碼讀取自動寫入資料庫,杜絕人工紙本抄寫誤差。 MES 自動拋轉電測機 log,禁止測試員手動修改不良代碼;首次測試與返修後複測代碼分流儲存。
5. 數據驗真機制 正式分析前的資料品質總覽,核對時間戳一致性與缺漏值處置。 檢查 SPI 體積量測時間是否早於回焊時間;檢查是否有同序號重複計入兩次首次不良(重測污染樣本庫)。

Gate 決策題

這幾題在關卡審查上被問到的機率很高。先自己選,再看解析。

動手做

分析結果請以貴公司核准的統計軟體交叉驗證後,再用於正式專案。

A|先分層,再問:夜班真的是原因嗎?

層別首次受測不良片數不良率
A 線夜班4,0002406.0%
A 線日班4,0001604.0%
B 線日班4,000802.0%
合計12,0004804.0%

這張表告訴你 A 線夜班值得優先查,不代表夜班人員造成不良。若夜班只跑某機種、某錫膏批或某治具,班別只是混合標籤。B 線沒有夜班資料,也不能拿這三格直接宣告「線別與班別效應已分離」。

PA 的問題現場要找的證據
What:是哪種開路?腳位位置、破壞分析或顯微照片;焊接缺陷與接觸不良分開
Where:有問題/沒問題的對照?同機種其他線、同線其他治具;確認對照真的暴露於相似條件
When:何時最後正常?鋼網清潔、換料、換治具、PM、程式版本與實際曲線時間
Extent:偏差多大、如何分布?不同 lot 的分母、缺陷位置與時間序列;不是只看平均
先自己判斷

兩條線都用同批錫膏,是否就能排除錫膏?

展開推理與參考作法
不能直接排除。這削弱「錫膏批號單獨足以解釋差異」的假說,但仍需查暴露時間、溫濕度、鋼網及回焊條件的交互作用。提出可區分假說的下一項觀察或受控試驗,別把差異分析變成機械式排除。

把「可能原因」變成可以被推翻的預測

假說若成立,應看到什麼用什麼區分
回焊熱歷程不足缺陷應隨板上實際曲線變化,不只是爐溫設定量測板上曲線;在核准製程窗內做條件對照
鋼網堵孔/印刷量偏低指定焊點的 SPI 與缺陷位置對應,且隨清潔週期改變核對時間、位置、清潔前後及其他焊點對照
電測治具接觸不良同片在參考治具重測改善,缺陷集中針位盲測交叉比對、針床保養紀錄;避免返修後才重測造成混淆

結論寫法:「A 線夜班不良率較高」是觀察;「懷疑清潔週期 × 印刷量」是假說;「控制其他條件後反覆驗證改善」才增加因果證據。把發生原因、流出原因與系統管理原因分開追查。

BB|半導體資料:10,000 顆 die 不等於 10,000 次獨立試驗

情境:工程師想比較兩個 chamber 的良率,拿 3 個 lot、每片 wafer 上的 die 結果作 t 檢定,得到極小 P 值。若 chamber 條件是按 lot 設定,真正被獨立分派的單位是 lot;die/wafer 內共享材料與製程,不能當作大量獨立重複。

要處理的事實際作法
階層結構保留 lot → wafer → die、chamber、recipe、時間及 PM 週期
因子分派說明哪一層可以隨機化;增加獨立 lot 的重複比增加同 wafer 的 die 更能回答 lot 層效果
模型依 Y 型態評估混合模型、群聚方法或合理彙總;比例資料考慮二元結果與過度離散
驗證保留後續時段/新 lot 驗證;同 lot 分到訓練與測試可能使模型表現過度樂觀
判讀同時報差異、區間、實務最小差異與適用 recipe,不以 P 值代替機制
先自己判斷

某模型用「返修次數」預測首次電測是否失敗,準確率極高,可提前預警嗎?

展開推理與參考作法
不行,返修次數發生在首次判定之後,屬時間上的資料洩漏。應限定決策時點已可取得的特徵;再用未參與訓練的後續 lot 驗證。

A 分析

這一單元的目標:選對方法、攤開假設、下一個站得住腳的結論。

主線案例資料:SMT 連接器開路

到數據分析平台點「產業情境範例」,選擇 🔌 六標準差 SMT 良率,就能載入本案例的原始資料, 自己把課文裡的每一個數字算出來。共 68 列:例行生產 60 列(20 個工作日 × 3 個線別班別組合,每列 200 片) 與驗證試驗 8 列(2² 全因子 × 兩日區組)。課文裡 A 線夜班 6.0%、A 線日班 4.0%、B 線日班 2.0% 的分層表,就是從這份資料彙總出來的;夜班第 11 天起換了治具與錫膏批,請自己找出來。

首次受測 12,000 片 首次不良 480 片(4.0%) 開路缺陷 600 個

先看「資料類型」分層再分析。驗證試驗的 1,600 片不屬於那 12,000 片,兩段混算會同時毀掉良率與實驗結論。 資料為模擬產生且每次載入結果一致,全班答案可互相對照。

工具延伸練習:電源模組熱阻資料

到數據分析平台載入 🔥 六標準差 製程改善。這份資料有 200 筆,但請先看「資料類型」這一欄再分析: 例行生產 120 筆是在標準條件下的日常產出,試驗批次 80 筆是刻意變動製程條件跑出來的。 先分開檢視兩段的目的與設計;若要合併,須處理資料來源、製程條件與可能的交互作用,不能直接當成同一母體。

資料含 5 筆缺失值與 1 筆異常點,這是刻意保留的。先過資料品質總覽,決定怎麼處理並記錄理由。

學習重點
探索與分層:先看圖再算數字,問題通常藏在分層裡
檢定方法的選擇邏輯與前提假設
結論的四件套:P 值、效果量、信賴區間、實務意義
變異數分析與多組比較,交互作用的判讀
迴歸的殘差診斷、共線性、模型精簡與驗證
檢出力與樣本數:事前規劃,而不是事後解釋
因果推論:代理變數、混淆因子、分層後方向反轉
選方法的四個問題
1. Y 是什麼型態? 連續(長度、時間、溫度)還是計數或比例(不良數、良率)
2. 你要回答什麼? 跟標準比、兩組互比、多組互比、還是看變數之間的關係
3. 資料獨立還是配對? 同一批料前後測是配對,不同批是獨立
4. 前提成立嗎? 檢查相依性、差值或殘差、變異與離群值;再決定穩健方法、模型修正或補資料

在關卡審查上被問到「為什麼用這個方法」,照這四題回答即可。下面的引導就是這四題。

檢定方法引導

回答左邊四題,右邊給出建議方法、它的前提假設,以及在平台上的操作路徑。

依序回答左側問題,這裡會給出建議方法與理由。

假說收斂漏斗:從 30 個想法到 3 個已驗證的關鍵 X

很多專案在分析階段迷航,要嘛停留在魚骨圖的「大家覺得」,要嘛直接拿軟體對幾十個欄位狂跑檢定。優質分析遵循「由定性發散到定量確證」的收斂漏斗。

第 1 步:全面發散
魚骨圖 6M / 5 Whys
攤開所有「想得到」的潛在原因(約 30~40 個)。嚴禁在此步驟過早批判或打斷發想。
第 2 步:矩陣篩選
要因矩陣 (C&E Matrix)
以顧客 CTQ 為權重,對製程步驟各因子打分,剔除影響極低者,收斂至 10~12 個候選 X。
第 3 步:事實反證
PSDM IS / IS NOT
用「發生 vs 本來該發生卻沒發生」的對照事實,迅速刪除非必要原因,收斂至 5~6 個高度嫌疑項。
第 4 步:定量證明
假設檢定 / 迴歸
設計有對照的受控觀察或統計檢定,以數據證明差異顯著並具備實務效應,確立 2~3 個關鍵真因。
主線 SMT 案例的收斂路徑: 從魚骨圖的 32 個因子 → C&E 矩陣挑出印刷厚度、鋼網清潔、回焊曲線、治具平整度等 8 項 → PSDM IS/IS NOT 發現第 11 天換治具且 A/B 線同批錫膏表現不同,排除材料單一缺陷,聚焦於「治具 J-04 與回焊開線初期穩定性」 → 最終透過統計分層與檢定確認治具針位接觸不良與回焊熱歷程不足。

計數型與比例資料檢定速查:良率與不良數怎麼比

製造業的 Y 常常是不良率(%)或缺陷數(個),不能隨便套用連續型資料的 t 檢定或一般單因子 ANOVA。下表為最常用的計數型檢定地圖:

檢定方法 適用資料型態與問題 前提假設與注意事項 主線 SMT 範例應用
雙比例檢定
(2-Proportions Test)
比較兩個獨立群組的不良率是否存在顯著差異。 二元獨立事件;每組成功與失敗次數皆建議 ≥ 5(否則改用 Fisher 精確檢定)。 比較 A 線日班(4.0%)與 B 線日班(2.0%)的首次不良率是否具有統計顯著差異。
卡方獨立性檢定
(Chi-Square Test)
比較多個群組(≥ 3 組)的不良率,或分析兩個類別變數之間是否相依。 列聯表中每個儲存格的期望次數需 ≥ 5;自由度為 (R−1) × (C−1)。 檢定「A線夜班、A線日班、B線日班」三組與「合格/不良」之間是否存在顯著關聯。
雙樣本 Poisson 率檢定
(2-Sample Poisson Rate)
比較兩組在相同或不同檢驗機會下的「每單位缺陷數 (DPU)」。 缺陷發生屬稀有隨機事件,彼此獨立,不存在嚴重群聚或過度離散。 比較使用 J-04 治具前後,每片網通板上的開路缺陷個數率是否顯著上移。

真因檢查五問

統計顯著只代表「有關係」。要把一個 X 列為真因並據以投入資源,這五題用來辨識證據缺口;可控制性與因果可信度分開判斷,不能僅憑勾選確認真因。

回答上面五題後,這裡會給出判定。

Gate 決策題

用本單元的練習資料想一想,再看解析。

動手做

機器學習模組在本課程中的定位是假說產生器:用來從眾多候選因子快速收斂,不能用來下因果結論。

I|用八次實驗,看見「兩個條件一起改」的效果

延續 SMT 假說:A=實際回焊熱歷程的低/高水準;B=印刷量的低/高水準。水準先由工程師在核准製程窗內定義。以下是 2² 全因子、兩個日期區組各一次的模擬結果;每次重新設定條件並跑 200 片。表格按組合整理,現場執行須在每個區組內隨機排序。

AB第一日不良/200第二日不良/200合計不良率
低低12105.5%
高低1084.5%
低高863.5%
高高221.0%
先自己判斷

A 從低改高,在 B 低與 B 高時,改善幅度一樣嗎?現在能否直接量產 A高+B高?

展開推理與參考作法
B 低時:5.5% → 4.5%,下降 1.0 個百分點;B 高時:3.5% → 1.0%,下降 2.5 個百分點。差中之差為 −1.5 個百分點,是交互作用的描述線索,尚須考慮抽樣不確定性及區組。200 片不是 200 次獨立設定;以實驗 run/區組結構分析。A高+B高值得確認,但還要檢查可靠度、節拍、製程窗與新材料批次。
GB 本節交付

畫交互作用圖,說明為何不能只從單因子平均選最佳條件;交付執行順序及確認計畫。

BB 本節交付

建立含 A、B、A×B 與區組的適當模型;對二元不良結果評估 binomial/過度離散與區組依賴,報告效應區間與確認條件。

把實驗帶上產線:工程條件與統計條件要一起成立

現場限制設計與執行作法要留下的紀錄
換爐溫需要等待,印刷量比較容易改依難改因子規劃主區/子區;不能假裝完全隨機主區分派、穩定等待、實際曲線、子區順序
材料 lot 會變,且一次只能用一批將日期/材料作區組,避免材料只對應某一個條件材料追溯、各區組覆蓋哪些組合
條件不能超出產品/可靠度限制先列 Must:安全、客規、製程窗;不可行組合先移除工程核准條件、停試條件、監測指標
設備漂移、換線學習、暖機影響記錄 run order,檢查殘差與時間;必要時加基準條件回測暖機、PM、換線及異常處置
找到較佳條件但只能做一批先做小批確認,結論限定在已驗證條件;安排跨批延伸確認樣本、允收準則、失敗時回復方案

確認試驗先寫成功準則:主要 Y 的改善幅度與信賴區間、不得惡化的可靠度/節拍、取樣期間與獨立批數、負責人。重複 3–5 次不是普遍足夠的保證,次數仍依最小實務差異、變異與風險規劃。

I 改善

這一單元的目標:在有限的次數與成本下,設計一個真的能回答問題的實驗。

本單元的定位

這裡只處理選擇:面對你的因子數、預算與目的,該用哪一種設計、風險在哪、它答不出什麼。 直交表的建立、變異數分析、S/N 比與最佳條件求解,請到專屬的實驗設計教材操作,那裡有完整的逐步演練。

學習重點
為什麼一次改一個因子不夠:交互作用看不見
隨機化、重複、區組三個基本原則各自防什麼
主效應與交互作用的判讀
確認試驗:實驗結束不等於結論成立
部分因子的解析度與混淆結構
穩健設計:把雜音因子納入考慮的條件選擇
反應曲面與多重反應的取捨
難改因子的處理:分割區設計與它的代價
三個基本原則各自在防什麼
原則不做會發生什麼
隨機化實驗順序本身變成一個看不見的因子。若你從低溫做到高溫,時間造成的漂移會全部算到溫度頭上
重複沒有純誤差的估計,就無法判斷效應是真的還是雜訊。注意重複是重新設定條件再做,不是同一次量兩遍
區組已知會干擾但不是研究對象的變異(不同批原料、不同天、不同機台)會混進誤差,把真實效應蓋掉

實驗設計策略選擇

回答四題,助教給出建議的設計方向、風險,以及這個設計答不出來的問題。實際次數、中心點、重複與檢出力請用實驗設計工具核算——那裡有真實設計矩陣,本頁不用公式代替。

回答左側問題後,這裡會給出建議設計。

確認試驗:實驗做完不等於結論成立

確認試驗怎麼做

在建議的最佳條件下,重新獨立跑 3 至 5 次(不是從原本的實驗資料裡挑)。把實際結果跟模型的預測區間比對。須依事前定義的成功準則與不確定性評估;落在預測區間內不等於證實因果,區間外也可能是隨機變異或模型/執行偏差。

確認失敗時的回頭路

常見三個原因:最佳點被外推到實驗範圍之外、有重要因子沒被納入、或者條件在現場根本設不準。先確認設定值真的有做到,再回頭看是不是漏了因子。不要直接把規格或目標調鬆。

防錯優先與矛盾突破:不只是把機台參數調到最佳

六標準差改善的思維不該局限於「調機台參數」。最優質的改善是消除變異發生的機會,次之是打破工程矛盾,最後才是跑 DOE 找參數平衡點。

第 1 優先:防錯 (Poka-Yoke)

以機構或軟體物理阻斷錯誤。例如:J3 電測治具加上非對稱定位銷與導向凹槽,操作員反插便無法下壓扣合;針床探針加裝感應計數器,達到 5,000 次自動鎖死提醒清潔保養,從源頭大幅降低接觸不良的發生機會(成效仍要用後續不良率數據確認)。

第 2 優先:矛盾突破 (PSDM CA / TRIZ)

打破參數互斥的物理矛盾。在 SMT 連接器案例中,增加錫膏量能消除開路(Open),但相鄰腳位會引起短路錫橋(Bridge)。運用空間分割原理:改用階梯鋼網(Step Stencil),使連接器焊墊局部加厚、相鄰微距處維持標準,同時化解兩難。

第 3 優先:穩健設計 (DOE / 田口法)

在安全製程窗內尋求強韌設定。藉由全因子或部分因子試驗,找出能「抑制外部環境與材料批次雜音(Noise)」的最佳熱歷程與印刷參數組合,讓製程對不可控干擾具備高抗震力。

部分因子實驗(Fractional Factorial)解析度速查:看清混淆結構

當候選因子很多(k ≥ 5)且實驗預算有限時,全因子(2⁵ = 32 次,含重複與確認試驗更多)往往超出預算。黑帶必須清楚知道「省下實驗次數的代價是什麼」。

解析度等級 混淆結構 (Confounding) 實務風險 產線適用時機
Resolution III
(解析度三)
主效應與二階交互作用混淆。
例:A = B × C
極高。你以為看見的是 A 效應,其實可能是 B 與 C 的交互作用,易誤判真因。 僅適用於初期純粗篩(Screening),且工程上確信不存在顯著二階交互作用時。
Resolution IV
(解析度四)
主效應不與二階混淆,但二階交互作用彼此混淆。
例:A × B = C × D
中等。能明確估計主效應;但若某交互作用顯著,分不清是 AB 還是 CD 造成的。 產線篩選最佳主力。例如 2⁴⁻¹(8 次實驗),先確定關鍵主效應,再補折疊(Foldover)解開交互作用。
Resolution V
(解析度五)
主效應與二階交互作用皆不與其他二階混淆;二階與三階混淆。 極低。三階以上交互作用在物理上通常可忽略不計,效果極接近全因子。 用於關鍵因子的精確建模與最佳化(例如 2⁵⁻¹ 跑 16 次),在三階以上交互作用可忽略的假設下,可估計所有主效應與二階交互作用;結論仍要以確認試驗驗證。

Gate 決策題

實驗設計與改善驗證在關卡審查上最常被問到的決策。先自己選,再看解析。

動手做

互動教材內含直交表選擇、變異數分析、S/N 比與最佳參數的逐步演練,是本單元的深度延伸。

C|從良率改善到班班做得到的反應計畫

現場要管的事觸發訊號立即處置與恢復條件
SPI/焊點量測依已驗證量測與基準建立的管制圖訊號確認量測 → 隔離自最近合格確認後的嫌疑品 → 查鋼網/印刷;工程與流程負責人核准恢復
回焊熱歷程實際曲線超出核准製程窗;或相關製程指標異常停用不合格設定,追溯受影響板號,驗證復歸;不可只改配方名稱
首次電測不良率依產品族與時間監控,採指定 p 圖/適當替代方法先確認分母、治具與變更;不能用增加重測次數讓報表變好
換料/換線/PM 後進入事先定義的變更情境首件、曲線/量測確認與必要加嚴監測;達恢復條件後才回例行頻率

交接要到現場演練:請夜班組長拿一張異常圖,說出先隔離哪一段、找誰、誰可放行、紀錄在哪。若只有工程師看得懂 Control Plan,文件還沒真正交出去。

改善效益:數字要讓製造與財務都認同

同機種、相同計數口徑下,另一個驗證期間首次受測 12,000 片,不良 180 片:不良率由 4.0% 降至 1.5%,減少 2.5 個百分點,相對降幅 62.5%;以同樣 12,000 片比較,少 300 片不良。這是描述性改善,仍需核對產品組合、期間與持續性。

效益類型算例/證據不能這樣報
標準成本損失減少若每片返修標準成本 NT$120,300 × 120 = NT$36,000/等量期間直接叫作 NT$36,000 現金節省
實際變動成本拆出減少的材料、外包、耗材與實際加班支出把固定人員薪資全部當可省現金
產能釋放節省工時/瓶頸站時間;確認是否可轉成出貨或免增設備工時 × 費率和新增產能利潤重複計算
年化效益以可適用產品量、維持期間、季節與改善成本估算單週成果直接乘 52,忽略量產覆蓋率
GB 本節交付

交一張前後對照表:期間、分母、產品組合、良率、返修工時與維持圖。

BB 本節交付

另交經財務確認的效益口徑、一次性/持續成本、產能瓶頸及橫向複製條件。

C 控制

這一單元的目標:把一次性的改善,變成一個在你離開後還會自己運作的機制。

學習重點
Control Plan 的每一個欄位分別在防什麼
該管制 X 還是 Y:提前知道 vs 事後知道
異常反應規則要用現場語言寫
失效模式分析的回寫:哪些欄位該改
管制界限的實務調校與告警疲勞
多個相關項目的連動監控
效益追蹤與財務驗證的介面
橫向展開的條件判斷
Control Plan 必要欄位
欄位寫不清楚會發生什麼
管制項目只管 Y 的話,發現異常時產品已經做壞了
規格界限(USL/LSL)沒有界限,現場無從判斷「這算不算異常」
量測方法與頻率頻率太低等於沒管;太高則現場撐不住
記錄方式沒有紀錄,三個月後無法回溯也無法稽核
Owner寫「品保」等於沒寫,要寫到職位
異常反應動作最常被忽略的一欄。沒有它,前面五欄都只是裝飾

Control Plan 產生器

一列一個管制項目。填完可複製成表格貼進報告,或直接列印。內容存在你自己的瀏覽器,重新開啟仍在。

還沒有任何管制項目。至少要有一項管制關鍵 X,而不是只管最終的 Y。

改善之後,失效模式分析要回寫什麼

專案結束卻沒有回寫,下一個做同類產品的人會重蹈覆轍。這是最常被跳過的一步。

該改的欄位什麼情況要改怎麼改
失效原因你找到了一個原本沒被列出的真因新增該原因,並註明是哪個專案驗證出來的
發生度對策已經降低了該失效發生的機率依改善後的實際數據下修,並附上佐證期間
偵測度新增了管制項目或提高了量測頻率依新的管制方式下修,與 Control Plan 對應
現行管制Control Plan 有新增或修改的項目逐項對應寫入,兩份文件的內容必須一致
嚴重度多數情況不改嚴重度由後果決定,除非產品設計或使用方式改變,否則不該因為改善而下修
一致性檢查:Control Plan 上的每一個管制項目,在失效模式分析裡都應該找得到對應的「現行管制」。找不到,代表其中一份沒更新。

監控設計的兩個現實問題

告警疲勞

界限訂太緊,現場每天收到十幾次告警,三週後就沒有人理它了——這時你的管制等於不存在。先查量測系統、合理分組、穩定基準與訊號規則。統計管制界限由合適的基準資料估計,不因告警太多而任意放寬;操作警戒值可另列,並記錄風險與核准人。

單看一項會漏掉的事

當幾個管制項目彼此相關時,每一項各自都在界限內,但它們之間的關係跑掉了,這種異常單變量管制圖看不出來。判斷方式很簡單:如果你的關鍵 X 之間本來就有物理關聯,就該同時看它們的組合,而不是各看各的。

現場異常反應處置計畫(OCAP):從警報到復線的四個動作

管制圖不是掛在牆上的裝飾。當 SPC 亮起紅燈(單點出界或連 7 點偏向一側)時,現場必須有一套任何班別組長都能照著執行的標準行動指南(Out of Control Action Plan)。

步驟 現場立即處置動作 當責角色與紀錄 最常見的錯誤
1. 即刻圍堵
(Contain)
立即停線;啟動追溯,回溯隔離自最近一次確認合格點以來的所有在製品 (WIP),懸掛黃色待驗標籤。 產線組長負責;登記受影響批號與板號數量於現場白板。 只把當前那片板挑出來重測,讓前面已經做壞的板子繼續流向下一站。
2. 快速排查
(Investigate)
調出排查查檢表(Checklist):查治具針床編號與清潔紀錄、查錫膏退冰與開封暴露時間、查回焊爐溫即時曲線。 組長會同設備助理工程師,15 分鐘內完成第一輪 4M1E 比對。 不等查檢表排查,直接憑直覺旋轉溫度旋鈕或盲目重啟機台。
3. 矯正處置
(Correct)
若是治具問題更換備品;若是錫膏暴露超時則換新料並清潔鋼網;若是熱歷程跑掉由製程工程師調出核准 Recipe 復歸。 製程/設備工程師執行;填寫「異常處置與維修工程單」。 私自修改程式名稱或微調參數,卻未登載於變更管制紀錄中。
4. 驗證復線
(Release)
以標準黃金樣本或首件 5 片進行盲測,經 SPI 體積與首次電測 100% 合格;被隔離的 WIP 依重檢判定分流處置。 段長與品保組長雙簽核准方可復線;紀錄歸檔備查。 單憑組長一句「好像正常了」便私自開線,缺乏客觀數據佐證。

專案結案的兩大把關:財務效益覆核與橫向展開

六標準差專案在 Control 階段能否真正畫下完美句點,取決於 Sponsor 與財務部門是否認同效益,以及工程知識能否防範於未然。

財務效益覆核:杜絕效益灌水
  • 硬效益 (Hard Savings):直接減少物料報廢、外包加工費、實質扣減的加班費或免除已編列的新設備採購。必須能直接反映在財務損益表(P&L)上。
  • 軟效益 (Soft Savings):工時節省、瓶頸站產能釋放、在製品庫存天數下降。應清楚標註為「釋放技術員產能承接新訂單」,嚴禁直接乘上底薪虛報現金節省。
  • 持續追蹤機制:專案結案後,安排第 3 個月與第 6 個月由財務代表進行覆核 Audit,確認良率維持在 98.5% 以上且無退步。
橫向展開 (Horizontal Read-Across) 與 PPA
  • 識別可複製對象:同廠其他 SMT 線(B線、C線)、同款不同腳位之連接器(J1、J2)、以及下季即將量產的 Y 型網通板。
  • 套用 PSDM 潛在問題分析 (PPA):在橫向複製前,先評估其他機種是否有不同的散熱銅箔面積或不同的板厚公差,防範「將 X 板的最佳設定直接硬套至 Y 板引發新問題」。
  • 更新標準化資產:同步回寫企業品質知識庫、更新 PFMEA、Control Plan 與作業標準書(SOP)。

Gate 決策題

控制計畫、反應規則與效益認列的關卡關鍵問題。先自己選,再看解析。

黑帶單元

DFSS 六標準差設計(DMADV)屬於黑帶課程內容:從無到有設計全新的產品、服務或流程。切換到 Black Belt 身分即可閱讀本單元。

DFSS|當改善既有流程已經救不回來

主線專案用 DMAIC 把連接器首次開路壓了下來,也建立了管制。但下一代網通板要把連接器間距縮小、插拔壽命要求提高,客戶規格一收緊,舊連接器的設計本身就撐不住:平均已經置中、變異也壓到這個結構能做到的最小值,能力還是不夠。這時再開一個 DMAIC 只是在同一個天花板下打轉——要換的是設計,路線就換成 DMADV。

判斷訊號在不同行業的長相代表什麼
還沒有流程可以量製造:全新產品線、新製程
化工/製程:新配方、新反應路線
服務/行政:全新服務或線上流程
沒有基準線可改善,從客戶需求開始設計
既有設計已到極限製造:結構或材料決定了變異下限
化工/製程:設備規模限制了均勻度
服務/行政:流程關卡太多,再快也達不到時效
DMAIC 做到頂仍不達標,問題在設計而不在執行
需求從根本改變新法規、新技術世代、新客群舊設計即使表現完美也不符合新需求
BB 本節交付

另交「DMAIC 升級為重新設計」的判斷依據:已做到的能力上限、差距多大、重新設計的成本與時程,以及要向 Sponsor 爭取什麼決策。

DFSS 六標準差設計(DMADV) Black Belt

這一單元的目標:在產品、服務或流程推出之前就把缺陷預防掉,讓新設計一開始就符合客戶需求,並具備可預測的能力。

D定義
M測量
A分析
D設計
V驗證
學習重點
DMAIC 與 DMADV 的分工:改善既有 vs 設計全新
前三階段名稱相同,要回答的問題卻不同
把 VOC 轉成可量測的 CTQ、目標與規格
用試產數據驗證設計,而不是只做功能測試
品質屋(QFD)的展開與追溯
設計階段的能力預測:公差疊加與模擬
穩健設計:讓 CTQ 對噪音因子不敏感
何時讓卡關的 DMAIC 升級為重新設計
核心比較
比較項目DMAICDMADV
主要目的優化既有流程設計全新的產品、服務或流程
生命週期針對「營運中」的流程針對「開發前」的專案
起點歷史數據與基準線客戶需求(VOC)
風險與變革風險較低、漸進式改變風險較高、突破性創新
前三階段定義、測量、分析定義、測量、分析——名稱相同,問題不同
後兩階段改善、控制設計、驗證
成功的證據改善前後的實測差異,並能維持設計時預測能力達標,試產時實測驗證預測

名稱相同,問題不同:前三階段的差別

把 DMAIC 的做法直接套進 DMADV 的前三階段,是最常見的錯誤。

階段DMAIC 問的是DMADV 問的是
Define哪個既有問題值得解?缺陷、損失與範圍在哪?要設計什麼?商業理由、範圍與上市時程是什麼?要不要分世代推出(多世代計畫)?
Measure現況基準線多少?量測系統可信嗎?客戶真正要什麼?把 VOC 轉成可量測的 CTQ 與規格,並定義每個 CTQ 怎麼量
Analyze缺陷的真因是什麼?如何驗證?哪一個設計概念最能滿足 CTQ?各方案的風險與預測能力如何?

五個階段:該回答什麼、用什麼、怎樣算過關

每一關都要有證據才能往下走,和 DMAIC 的關卡精神相同。

階段要回答的問題常用工具過關證據
D 定義為什麼要做這個新設計?做到哪裡為止?專案章程、商業案例、多世代計畫、風險初評核准的章程:範圍、時程、資源與「不做什麼」都寫清楚
M 測量客戶要什麼?哪些特性是關鍵(CTQ)?目標與規格多少?VOC 訪談、Kano 分析、CTQ 展開樹、品質機能展開(QFD/品質屋)、量測計畫排好優先順序的 CTQ 清單,每一項都有目標值、規格界限與量測方法,且追溯得到 VOC
A 分析哪個概念最好?風險在哪?預測能力夠不夠?功能分析、概念產生、Pugh 概念評選矩陣、設計 FMEA、能力預測(計分卡)選定的概念與取捨理由;高風險項目有對策;預測能力達到 CTQ 目標
D 設計細部參數怎麼定,才能對變異不敏感?實驗設計與穩健設計、公差設計、蒙地卡羅模擬、可製造性與可組裝性設計(DFM/DFA)、可靠度分析完整的細部設計;參數與公差有數據依據;更新後的能力預測與設計 FMEA
V 驗證做出來和預測的一樣嗎?能交給營運單位嗎?試產(Pilot)、設計驗證與確效測試、能力研究(Ppk)、管制計畫、移交計畫試產實測的 CTQ 能力與預測相符;管制計畫與 SOP 完成移交;未達標項目有處置計畫

DFSS 的關鍵工具

工具很多,但核心只有一條線:客戶需求 → CTQ → 設計參數 → 預測能力 → 實測驗證。每張卡片都附一段 AI 提示詞:把【】欄位填好,複製到任何 AI 平台使用,AI 預設回傳一份 HTML 報表,貼回「HTML 檢視」分頁即可閱讀;機密資料請先去識別化。

VOC 與 Kano:先分清楚需求的種類

基本需求做到了沒人稱讚、沒做到會被退貨;期望需求越好越滿意;魅力需求沒有也沒人抱怨。CTQ 要先照顧基本需求,再決定要在哪個期望需求上拉開差距。

AI 提示詞:把 VOC 整理成需求並做 Kano 分類
你是 DFSS 教練,協助我把客戶聲音(VOC)整理成需求清單,並做 Kano 分類。 【產品/服務】 【目標客群與使用情境】 【VOC 原始資料】(訪談逐字、客訴、問卷開放題、業務回報;沒有就寫「無」) 請完成: 1. 把 VOC 原文拆成單一需求陳述,每條保留原文出處編號。不要把解決方案寫成需求(例如「用鍍金端子」要改寫成它背後的需求)。 2. 用親和圖分群,列出第一層需求與第二層細項。 3. 為每條需求設計一組 Kano 正反向問題(具備時/不具備時的感受),說明如何用五個選項判定為基本、期望、魅力、無差異或反向需求。 4. 若我提供了 Kano 問卷結果,依評估表判定類別,並計算滿意度係數與不滿意度係數;沒有結果就只給判定規則,不要自行捏造比例。 5. 列出目前資料看不出、但會影響 CTQ 的缺口,以及下一步該訪談誰。 【輸出格式|預設 HTML】 請產出一份完整的單檔 HTML(從 <!DOCTYPE html> 到 </html>),作為這個工具的工作報表: 1. CSS 內嵌,不依賴 CDN、外部字型、圖片、JavaScript 或後端;可離線開啟,A4 列印不裁切。 2. 矩陣與清單用語意 HTML 與原生 <table> 呈現;需要圖示時用有標籤的 CSS 長條,並附數值表。 3. 頁首寫工具名稱與專案名稱;內容依序為:輸入摘要 → 分析結果 → 判讀與取捨 → 待確認事項與下一步。 4. 來源分開標示:我提供的、你推論的、假設的。若我沒給資料、你用了示範資料,頁首放醒目橫幅「示範資料,僅供練習,不可作為決策依據」。 5. 繁體中文;內文至少 16px;390px 手機寬度不整頁橫向溢出,寬表在容器內捲動。 6. 完整 HTML 放在單一個程式碼區塊中,不要拆段、不要中途插入說明;我會貼到課程助教的「HTML 檢視」分頁開啟。平台能直接產生檔案時,也可以附上 .html 檔。 只有我明確要求純文字時,才改用表格回覆。

品質屋(QFD):把客戶的話翻成工程規格

左邊是客戶需求與權重,上方是可量測的技術特性,中間是關聯強度,屋頂是技術特性之間的衝突。產出是「哪幾個技術特性最重要、目標值多少」,每一個都追溯得回客戶需求。

AI 提示詞:建立品質屋第一層
你是 DFSS 教練,協助我建立品質屋(HOQ)的第一層。 【客戶需求與權重】(來自 VOC/Kano,權重 1–5) 【候選技術特性】(要可量測、與解決方案無關;沒有就請你先提案,並標示為待確認) 【現行設計或競品的表現】(沒有就寫「無」) 請完成: 1. 檢查每個技術特性是否可量測、有單位與改善方向(望大/望小/望目),不合格的改寫。 2. 建立關係矩陣,強/中/弱以 9/3/1 表示;每一個「強」都寫一句物理或流程上的理由。 3. 計算技術特性的絕對與相對重要度,排出前 3–5 項作為 CTQ 候選。 4. 建立屋頂相關矩陣,指出互相衝突的技術特性與取捨方向。 5. 檢查覆蓋:有沒有客戶需求找不到任何強關係、有沒有技術特性對應不到任何需求。 6. 為前幾名 CTQ 建議目標值與規格界限的訂定依據,列出還需要哪些數據才能定案。 關係強度與權重都是判斷,請把假設寫出來讓團隊覆核。 【輸出格式|預設 HTML】 請產出一份完整的單檔 HTML(從 <!DOCTYPE html> 到 </html>),作為這個工具的工作報表: 1. CSS 內嵌,不依賴 CDN、外部字型、圖片、JavaScript 或後端;可離線開啟,A4 列印不裁切。 2. 矩陣與清單用語意 HTML 與原生 <table> 呈現;需要圖示時用有標籤的 CSS 長條,並附數值表。 3. 頁首寫工具名稱與專案名稱;內容依序為:輸入摘要 → 分析結果 → 判讀與取捨 → 待確認事項與下一步。 4. 來源分開標示:我提供的、你推論的、假設的。若我沒給資料、你用了示範資料,頁首放醒目橫幅「示範資料,僅供練習,不可作為決策依據」。 5. 繁體中文;內文至少 16px;390px 手機寬度不整頁橫向溢出,寬表在容器內捲動。 6. 完整 HTML 放在單一個程式碼區塊中,不要拆段、不要中途插入說明;我會貼到課程助教的「HTML 檢視」分頁開啟。平台能直接產生檔案時,也可以附上 .html 檔。 只有我明確要求純文字時,才改用表格回覆。

Pugh 概念評選:不是投票,是比較

選一個基準概念,其他方案逐項比較「較好/相同/較差」。重點不是總分,而是看出每個方案的弱點,把不同方案的優點組合成更好的新概念。

AI 提示詞:用 Pugh 矩陣比較設計概念
你是 DFSS 教練,協助我用 Pugh 概念評選矩陣比較設計方案。 【CTQ 與評選準則】(含權重;可沿用品質屋的結果) 【候選概念】(每個概念 2–3 句描述,至少 3 個) 【基準概念】(通常是現行設計或最強的競品) 請完成: 1. 檢查評選準則是否對應 CTQ、彼此不重疊;成本、時程、可製造性另列。 2. 逐項和基準比較,以 +/S/− 表示,每一格寫一句理由;無法判斷的格子標「需驗證」,不要猜。 3. 統計各概念的 +、−、S 與加權結果,但不要只看總分。 4. 找出每個概念的致命弱點,提出把不同概念優點組合起來的混合概念,並說明哪裡需要第二輪評選。 5. 列出進入 Design 前,必須用試驗或模擬確認的前三個不確定性。 【輸出格式|預設 HTML】 請產出一份完整的單檔 HTML(從 <!DOCTYPE html> 到 </html>),作為這個工具的工作報表: 1. CSS 內嵌,不依賴 CDN、外部字型、圖片、JavaScript 或後端;可離線開啟,A4 列印不裁切。 2. 矩陣與清單用語意 HTML 與原生 <table> 呈現;需要圖示時用有標籤的 CSS 長條,並附數值表。 3. 頁首寫工具名稱與專案名稱;內容依序為:輸入摘要 → 分析結果 → 判讀與取捨 → 待確認事項與下一步。 4. 來源分開標示:我提供的、你推論的、假設的。若我沒給資料、你用了示範資料,頁首放醒目橫幅「示範資料,僅供練習,不可作為決策依據」。 5. 繁體中文;內文至少 16px;390px 手機寬度不整頁橫向溢出,寬表在容器內捲動。 6. 完整 HTML 放在單一個程式碼區塊中,不要拆段、不要中途插入說明;我會貼到課程助教的「HTML 檢視」分頁開啟。平台能直接產生檔案時,也可以附上 .html 檔。 只有我明確要求純文字時,才改用表格回覆。

設計 FMEA:在畫圖階段就找出失效

針對設計功能分析可能的失效模式、後果與原因,把高風險項目在設計階段就用結構、材料或公差處理掉。量產後的製程 FMEA 則承接設計 FMEA 沒辦法消除的風險。

AI 提示詞:產生第一版設計 FMEA
你是設計 FMEA 的引導者,協助我針對選定的設計概念做第一版設計 FMEA。 【設計項目與功能】(每個功能都要能量測,例如「插拔 1,000 次後接觸電阻低於某值」) 【使用條件與環境】(溫度、振動、使用次數、可能的誤用) 【已知失效或相似產品的歷史問題】 請完成: 1. 逐一功能列出失效模式:功能喪失、部分功能、間歇、過度、非預期功能。 2. 每個失效模式寫出後果(對客戶或上一層系統)、設計面的失效原因(不是製程原因),以及現行的預防與偵測設計管制。 3. 嚴重度依後果評、發生度依設計證據評、偵測度依設計驗證的能力評;每個評分都寫出依據,資料不足就標「待確認」。 4. 以嚴重度優先、再看發生度與偵測度排出行動優先順序,不要只用三者相乘。 5. 列出要交給製程 FMEA 承接的項目,以及建議放進 Verify 階段的驗證項目。 提醒:只有設計改變了後果,嚴重度才可以調降。 【輸出格式|預設 HTML】 請產出一份完整的單檔 HTML(從 <!DOCTYPE html> 到 </html>),作為這個工具的工作報表: 1. CSS 內嵌,不依賴 CDN、外部字型、圖片、JavaScript 或後端;可離線開啟,A4 列印不裁切。 2. 矩陣與清單用語意 HTML 與原生 <table> 呈現;需要圖示時用有標籤的 CSS 長條,並附數值表。 3. 頁首寫工具名稱與專案名稱;內容依序為:輸入摘要 → 分析結果 → 判讀與取捨 → 待確認事項與下一步。 4. 來源分開標示:我提供的、你推論的、假設的。若我沒給資料、你用了示範資料,頁首放醒目橫幅「示範資料,僅供練習,不可作為決策依據」。 5. 繁體中文;內文至少 16px;390px 手機寬度不整頁橫向溢出,寬表在容器內捲動。 6. 完整 HTML 放在單一個程式碼區塊中,不要拆段、不要中途插入說明;我會貼到課程助教的「HTML 檢視」分頁開啟。平台能直接產生檔案時,也可以附上 .html 檔。 只有我明確要求純文字時,才改用表格回覆。

能力預測:公差疊加與蒙地卡羅模擬

還沒量產就要回答「能力夠不夠」。各零件變異互相獨立時,組合後的標準差可用平方和開根號(RSS)估計;零件分布不是常態或關係不是線性時,改用蒙地卡羅模擬抽樣計算。

AI 提示詞:在量產前預測 CTQ 的能力
你是 DFSS 的統計顧問,協助我在量產前預測 CTQ 的能力。 【CTQ 與規格】(目標值、LSL/USL) 【傳遞函數】(CTQ = f(X1, X2, …);線性疊加或已知公式。沒有就說明手上有哪些資料) 【各 X 的分布】(平均、標準差、分布形狀與來源;供應商資料、實測與假設要分開標示) 請完成: 1. 若為線性疊加且各 X 獨立,用平方和開根號(RSS)估計 CTQ 的標準差,列出每一步算式與代入值;同時算最壞情況(Worst Case)作對照。 2. 計算預測的 Cp、Cpk 與 PPM,說明用的是短期還是長期變異、有沒有加入平均偏移。 3. 計算各 X 對 CTQ 變異的貢獻百分比,指出最值得收緊的 1–2 個 X。 4. 若傳遞函數非線性或 X 不是常態,說明怎麼改用蒙地卡羅模擬:抽樣次數、分布設定、如何判斷結果已收斂。 5. 列出這個預測最脆弱的假設,以及 Verify 階段要用哪些試產數據確認。 不得把假設的分布當成實測資料,每個數字都要標明來源。 【輸出格式|預設 HTML】 請產出一份完整的單檔 HTML(從 <!DOCTYPE html> 到 </html>),作為這個工具的工作報表: 1. CSS 內嵌,不依賴 CDN、外部字型、圖片、JavaScript 或後端;可離線開啟,A4 列印不裁切。 2. 矩陣與清單用語意 HTML 與原生 <table> 呈現;需要圖示時用有標籤的 CSS 長條,並附數值表。 3. 頁首寫工具名稱與專案名稱;內容依序為:輸入摘要 → 分析結果 → 判讀與取捨 → 待確認事項與下一步。 4. 來源分開標示:我提供的、你推論的、假設的。若我沒給資料、你用了示範資料,頁首放醒目橫幅「示範資料,僅供練習,不可作為決策依據」。 5. 繁體中文;內文至少 16px;390px 手機寬度不整頁橫向溢出,寬表在容器內捲動。 6. 完整 HTML 放在單一個程式碼區塊中,不要拆段、不要中途插入說明;我會貼到課程助教的「HTML 檢視」分頁開啟。平台能直接產生檔案時,也可以附上 .html 檔。 只有我明確要求純文字時,才改用表格回覆。

穩健設計:讓 CTQ 對噪音不敏感

與其要求每個零件都做得更準,不如找出讓 CTQ 對材料、環境與使用條件變動不敏感的參數組合。田口的 S/N 比與內外直交表就是為此而生。

AI 提示詞:規劃穩健參數設計實驗
你是穩健設計(田口方法)教練,協助我規劃讓 CTQ 對噪音不敏感的參數設計實驗。 【CTQ 與特性類型】(望大/望小/望目,含目標與規格) 【控制因子與可調範圍】 【噪音因子】(材料批次、環境、使用條件、老化;哪些能在實驗中刻意重現) 【實驗限制】(樣本成本、可用時間、難改因子) 請完成: 1. 檢查控制因子與噪音因子有沒有分清楚:控制因子是量產時可以指定的,噪音因子是量產時管不住的。 2. 建議內側直交表(控制因子)與外側的噪音配置(外側直交表或複合噪音 N1/N2),說明為什麼這樣配、總共要做幾次試驗。 3. 寫出本特性的 S/N 比公式,說明兩階段最佳化:先用影響 S/N 的因子降低變異,再用只影響平均的調整因子把平均拉回目標。 4. 說明直交表無法估計的交互作用風險,以及確認實驗怎麼判定(預測值與區間)。 5. 列出實驗前要先確認的事:量測系統是否可信、噪音是否真的能被重現。 【輸出格式|預設 HTML】 請產出一份完整的單檔 HTML(從 <!DOCTYPE html> 到 </html>),作為這個工具的工作報表: 1. CSS 內嵌,不依賴 CDN、外部字型、圖片、JavaScript 或後端;可離線開啟,A4 列印不裁切。 2. 矩陣與清單用語意 HTML 與原生 <table> 呈現;需要圖示時用有標籤的 CSS 長條,並附數值表。 3. 頁首寫工具名稱與專案名稱;內容依序為:輸入摘要 → 分析結果 → 判讀與取捨 → 待確認事項與下一步。 4. 來源分開標示:我提供的、你推論的、假設的。若我沒給資料、你用了示範資料,頁首放醒目橫幅「示範資料,僅供練習,不可作為決策依據」。 5. 繁體中文;內文至少 16px;390px 手機寬度不整頁橫向溢出,寬表在容器內捲動。 6. 完整 HTML 放在單一個程式碼區塊中,不要拆段、不要中途插入說明;我會貼到課程助教的「HTML 檢視」分頁開啟。平台能直接產生檔案時,也可以附上 .html 檔。 只有我明確要求純文字時,才改用表格回覆。
先自己判斷

連接器端子的組裝高度由三個零件疊加,各自的標準差為 0.010、0.008、0.006 mm,平均值都在目標上。客戶規格為目標 ± 0.05 mm,要求 Cpk ≥ 1.33。這個設計過得了嗎?若把第一個零件的標準差降到 0.006 mm 呢?

展開推理與參考作法
組合標準差 = √(0.010² + 0.008² + 0.006²) = √0.000200 ≈ 0.0141 mm;Cp = 0.10 ÷ (6 × 0.0141) ≈ 1.18,平均置中所以 Cpk ≈ 1.18,未達 1.33。第一個零件降到 0.006 mm 後,組合標準差 = √0.000136 ≈ 0.0117 mm,Cp ≈ 1.43,達標。注意:RSS 假設各零件獨立、近似常態且平均置中;真實量產還有平均偏移與長期漂移,所以 Verify 必須用試產數據實測 Ppk,不能只憑預測就移交。也可以把組合標準差代入 M 量測的 Cp/Cpk 模擬器看分布與 PPM。

該走 DMAIC 還是 DMADV?三個判斷問題

選錯路線的代價很高:該重新設計卻硬做 DMAIC,會連續好幾個專案都在同一個天花板下打轉。

① 流程已經存在嗎?

不存在 → DMADV。存在 → 看第 ② 題。

② 現有設計的極限夠不夠?

平均已移到中心、變異已壓到這個設計能做到的最小值,能力仍達不到 CTQ → 問題在設計本身,走 DMADV。

③ 客戶需求改變了嗎?

需求、法規或技術世代改變,舊設計從根本就不符合 → DMADV。需求沒變、只是表現不好 → DMAIC。

用模擬器試第 ② 題:在 M 量測的 Cp/Cpk 模擬器 把 μ 置中、σ 降到這個設計的極限,如果 Cp 仍低於目標,代表規格寬度相對於設計的固有變異太窄——這時該重新設計,而不是再開一個 DMAIC。

兩個例子與常見誤區

製造業|新一代連接器

M 把「插拔 1,000 次後接觸電阻」訂為 CTQ 並定出規格;A 用 Pugh 矩陣比較三種端子結構;D 用穩健設計與公差模擬決定鍍層厚度與尺寸公差;V 以試產批次實測 Ppk,與預測一致後才移交量產。

非製造業|全新線上報修服務

M 從客戶訪談整理出「首次回覆時間」「一次解決率」兩個 CTQ;A 比較三種派工方式;D 用流程模擬估算尖峰時段的等待時間;V 先在一個區域試行,實測 CTQ 達標再全面上線。

常見誤區為什麼錯、該怎麼做
把 DMADV 當成「沒有數據就憑經驗做」正好相反:沒有歷史數據,更要靠 VOC、實驗與模擬把需求和能力量化
跳過 VOC,直接畫設計Measure 做不紮實,設計得再漂亮也可能在解錯的題目
Verify 只做功能測試「做得出來」不等於「每一個都做得好」;要用試產數據驗證能力,並和設計階段的預測比對
DMAIC 卡關時硬撐連續兩個 DMAIC 都改不到目標,回頭檢查第 ② 題:可能是設計極限,不是執行不力

DFSS 還有其他路線名稱,例如 IDOV(Identify、Design、Optimize、Validate)與 DMADOV(多一個 Optimize)。名稱不同,邏輯一致:先把客戶需求轉成可量測的 CTQ,設計時就預測能力,最後用實測驗證預測。

BB 本單元交付

能主導 DMADV 的關卡審查:QFD 是否追溯到 VOC、概念評選的取捨理由、能力預測的假設(分布、獨立性、模擬次數)、Verify 的實測與預測比對,以及移交給營運單位的管制計畫。

Gate 決策題

路線選擇、CTQ 定義與設計驗證的關卡關鍵問題。先自己選,再看解析。

AI 教練|提示詞與操作流程:同一個專案,一路走完 DMAIC

每一張提示詞都接續上一張的成果。建議在同一個 AI 對話依序使用;若更換對話或 AI,先貼共同背景與最新交接摘要,再貼下一階段提示詞。這裡提供可複製的文字,不會自動把你的表單或資料送給 AI。

① 填背景、複製
填下方「專案變數」,複製共同背景提示詞。
② 貼到你的 AI
任一 AI 平台開新對話貼上,確認它的理解。
③ 貼本階段提示詞
AI 回傳分析與 HTML 報告;先核對交接摘要再往下。
④ 貼回 HTML 檢視
在「HTML 檢視」開啟、微調、下載;下一階段附上這一版。

這一頁是提示詞與操作流程,不是內建聊天機器人:對話在你自己的 AI 平台進行,本頁不會把資料送出去。

D 章程 → M 可信資料與基準 → A 原因假說與驗證 → I 改善試行與確認 → C 維持與回饋
每一步先由你確認交接摘要,再繼續。發現證據不足,就回到需要補強的階段。

練習主線:沿用 SMT 連接器首次電測開路案例,從 12,000 片中 480 片首次失敗開始。此為模擬教材;改用實際專案時,請換掉案例數字,其他章節的熱阻或 AOI 算例也不自動併入。

走完這五個階段之後,本頁最下方另有一條延伸路線(選修):電源模組熱性能,示範連續型量測與 DOE/反應曲面。不必先看。

VIBE + TICOE × DMAIC

把同一專案,逐步做成可閱讀的 HTML 成果

本頁所有提示詞都用 VIBE + TICOE 寫成。每個階段只有一段提示詞:AI 一次完成本階段分析,並把成果更新到同一份 HTML 報告;切換到 Black Belt 身分時,提示詞會自動加入該階段的 BB 加深議題。每次附上一版 HTML 與最新交接摘要,讓報告一路累積。

VIBE|讓 AI 理解目的與風格
V 角色/觀點:六標準差教練與報表設計師
I 意圖/語氣:讓現場與主管讀懂,客觀務實
B 行為/風格:先查證據,再組織內容
E 期望/格式:清楚、美觀、可獨立開啟的 HTML
TICOE|讓成果可以驗收
T 任務:更新目前階段
I 輸入:摘要、證據與上一版 HTML
C 約束:沿用 Y 與口徑,缺資料不補造
O 產出:一份累積更新的單檔報告
E 評估:數字、證據、閱讀與列印逐項檢查

共用視覺:深藍頁首、玉米黃重點、淺底卡片;以「議題 → 證據與邏輯 → 結論與交接」安排閱讀順序。GB 與 BB 共用主報告,BB 統計細節放入附錄。

開啟 SMT 示範 HTML ↗ 下載示範 HTML 參考 Vibe Coding 方法 ↗

示範只有已提供的模擬基準;A/I/C 保留待補證據。取得 AI 產出的 HTML 後,可貼到本課程的 HTML 檢視 查看靜態報表。

開始前:這份背景,五個階段共用

先填自己知道的內容,未知處寫「待確認」。不要為了填滿欄位先猜原因。

專案變數設定

填好按「套用」,下方共同背景提示詞的欄位會自動換成你的專案內容,複製出去就是客製化版本。 留白的欄位保留原本的填寫說明,不會被清掉。五個階段的提示詞不受影響——它們寫的是「沿用本對話已確認背景」, 背景只需要在對話一開始貼一次。學習深度會跟著你上方選的身分自動帶入。

以下是這個專案的共同背景,後面五個階段都會沿用。 【VIBE|議題層】 V — Viewpoint(角色/觀點):你是我的六標準差專案教練,協助製造、製程與服務流程的改善團隊,用 PSDM 的審問、慎思、明辨、篤行走完 DMAIC。 I — Intention(意圖/語氣):先把議題問清楚,而不是急著給答案;客觀務實。 B — Behavior(行為/風格):只根據我提供的內容摘要,分開已知事實、假說與待確認;不自動假設原因。 E — Expectation(期望/格式):這一步在對話中條列回覆即可,不產出 HTML;HTML 報告從 D 階段開始建立。 【TICOE|邏輯層】 T — Task(任務):摘要你理解的議題,指出最需要釐清的三項資訊。 I — Input(輸入): 【共同背景】 專案名稱:〔填入〕 產品/流程、現象、影響對象、開始時間:〔填入〕 已知數據與來源、期間、分子/分母:〔填入;未知寫待確認〕 客戶要求、改善期限、不可犧牲的品質/可靠度/交期條件:〔填入〕 已做的短期圍堵及結果:〔沒有就寫無;不是已證明真因〕 我的角色與團隊:〔填入〕 學習深度:〔GB/BB〕 C — Constraint(約束):不要自動假設原因或完成全部五階段;等我貼 D 階段提示詞再開始章程。未知處保持「待確認」,不代填。 O — Output(產出):三段回覆——①我理解的議題(3–5 句)②最需要釐清的三項資訊與原因 ③建議在 D 階段先確認的事。 E — Evaluation(評估):每一句摘要都對應得到我給的背景;沒有出現我沒提供的數字或原因。
D 定義|把共同背景轉成專案章程
承接共同背景 → 交給 M:已確認的 Y、範圍與量測需求

Black Belt 身分:下方提示詞已自動包含本階段的「BB 加深」議題,一段就夠。

現在只做同一專案的 Define:先完成本階段分析,再把成果製作或更新到同一份 DMAIC 專案報告的「D 專案章程」。 【VIBE|議題層】 V — Viewpoint(角色/觀點):你是熟悉製造、製程與服務流程改善的六標準差教練,也是擅長資訊呈現的 HTML 設計師。 I — Intention(意圖/語氣):讓現場工程師與主管三分鐘內理解本階段問題、證據及下一步,語氣客觀務實。 B — Behavior(行為/風格):先核對交接摘要與來源,分開「已知事實/假說/待驗證事項」,先列證據與推理再給結論;用議題→證據與邏輯→結論與交接安排閱讀。 E — Expectation(期望/格式):產出深藍頁首、玉米黃重點、淺底卡片的單檔 HTML;美觀、可離線閱讀、適合會議與列印。 【TICOE|邏輯層】 T — Task(任務):只完成本階段,不自動跑完 DMAIC;保留前階段已確認內容,其他階段尚無資料時標待補證據。 本階段分析要完成: 1. 問題敘述:對象、現象、期間與落差,不混入原因或製程改善對策。 2. 主要 Y 的操作型定義:分子、分母、單位、量測點、首次/重測與排除條件;規格、業務目標與統計界限分清楚。 3. In/Out 範圍、利害關係人、Sponsor/流程負責人與時程。Out 列具體不做的事;不為湊數增加無關限制。 4. 暫定基準與目標的設定邏輯:數據不足就說明 M 要補什麼,不把目標當成已實現結果。 5. 效益假設:報廢/返修/檢驗/客訴成本如何估,區分現金支出、產能釋放及其他效益。 6. 三項值得優先檢查的「專案執行風險」及預防作法,例如資料拿不到、範圍擴張、量測不一致;不是預先宣告產品不良原因。證據不足不聲稱最可能。 最後形成「D→M 交接摘要」,並指出 M 必須證明哪些資料值得使用。 【BB 加深】學習深度為 BB 時,一併完成下列議題,放在本階段頁的「BB 加深」區塊(方法細節放附錄);有證據就引用證據編號,沒有就列缺口與補證方法,不用推測填空: • 選題治理:說明為什麼是這一題而不是其他候選題,連到哪一項策略目標或品質成本;列出不做這題的機會成本。 • 多世代計畫:這一代要解到什麼程度、哪些留給下一代,以及留下來的部分要先記錄什麼證據。 • 效益認列:把硬效益與軟效益分行列示,不得相加;標準成本損失的減少不等於現金節省,產能釋放要說明在什麼條件下才轉得成出貨。本階段能取得的是財務代表對「認列口徑」的同意,不是對金額的簽核,請照這個口徑寫。 • 利害關係人:用 RACI 標出誰當責、誰被諮詢、誰只需被告知;對每一個可能反對的角色,寫出他反對的理由與「要看到什麼證據才會鬆口」。 • 範圍治理:Out 的每一項寫出守不住時的處理規則(誰可以核准追加、追加後時程與效益怎麼重算)。 I — Input(輸入): • 共同背景:〔沿用本對話已確認背景;若為新對話,請貼入〕 • 新增或更正資訊:〔填入,沒有寫無〕 • 上一版 HTML:〔附檔;第一次寫無〕 • 學習深度:〔GB/BB〕 先確認能讀取附件內容;讀不到就指出缺哪份並請我提供,不從檔名推測。 C — Constraint(約束):全程沿用同一專案、Y、分母、期間、範圍與證據編號;衝突先列出並請我確認,不自行改寫基準或目標。不得以教材模擬數字填入實際專案;不編造數據、原因、結果或核准紀錄,未知值不能當零。每個 KPI 附來源、分子/分母或公式、單位與期間;無原始資料就不捏造趨勢、P 值、界限、效益或核准結果。 資料不足時,先完成可以做的部分並在報告中標「待補證據」;若缺的是會讓本階段失去意義的關鍵資料(例如 Y 的定義或分母),先停下來只問最關鍵的問題,暫不產出 HTML。 O — Output(產出):一份完整的 DMAIC_Project.html,CSS 內嵌,不依賴 CDN、外部字型、圖片、JavaScript 或後端。用語意 HTML、CSS 與原生表格呈現;數量足夠才畫有標籤的 CSS 圖表,並附數值表。可使用原生 details 補充資料,但列印應展開全部內容。 本階段內容:問題與影響、Y 定義卡、In/Out、暫定基準與目標、效益假設、風險與 D→M 交接。 版型:共用頁首與 D→M→A→I→C 頁內導覽;上方三項關鍵摘要,下方證據與行動表;內文至少 16px、對比清楚、狀態有文字而非只靠顏色。390px 手機不整頁橫向溢出,寬表可在容器內捲動;A4 列印不裁切、不漏掉收合內容。BB 方法細節放附錄。 報告末尾附「交接摘要」,對話中也貼一份同樣的摘要,方便我確認後接續下一階段。固定欄位:專案名稱|目前階段|Y 與操作型定義(分子、分母、單位、首次/重測口徑)|範圍|基準與目標(期間、數據來源)|本階段已確認結論及證據編號|仍未證實的假說|資料缺口/風險|下一步所需輸入|待我確認的事項。 已有資料/報告沿用原編號;新證據才新增編號。沒有附件就註明未提供。確認狀態只有我明確回覆後才能標示已確認。 若平台能產生檔案就提供檔案,否則提供一個包含完整 HTML 的程式碼區塊。 E — Evaluation(評估): 1. 本階段核對:問題敘述不夾帶原因或製程對策;目標與實績分開;未知日期、成本與負責人標待確認。 2. 對照輸入重算可驗算的 KPI,列公式與結果;資料不足的項目標未驗證。 3. 檢查前後階段 Y、期間與證據是否一致,列出本次改動;不要重寫未要求變更的前階段結論。 4. 有實際瀏覽器工具才測試離線開啟、390px 排版、頁內連結與 A4 列印;只看程式碼不能寫成已通過瀏覽器測試。 5. 在交付訊息列「通過(附證據)/未驗證/不適用」;人工確認留待我完成,不替我勾選。 6. BB 加深:每一項都有「結論+證據編號」或「缺口+補證方法」,沒有把假說寫成已證實。 若驗收發現問題,保留已核對的資料,只修正不通過項目後重新交付完整 HTML。
同一個 SMT 案例,這一步如何接續?

D 不把「夜班管理不好」寫成原因。先固定 Y=首次電測開路不良片數/首次受測片數;4.0% 是需由 M 核對資料口徑的已知教材基準,改善目標仍需說明依據。

M 量測|確認同一個 Y 的量測與基準
承接 D→M 摘要 → 交給 A:可用資料、量測限制與分層基準

Black Belt 身分:下方提示詞已自動包含本階段的「BB 加深」議題,一段就夠。

現在只做同一專案的 Measure:先完成本階段分析,再把成果製作或更新到同一份 DMAIC 專案報告的「M 量測與基準」。 【VIBE|議題層】 V — Viewpoint(角色/觀點):你是熟悉製造、製程與服務流程改善的六標準差教練,也是擅長資訊呈現的 HTML 設計師。 I — Intention(意圖/語氣):讓現場工程師與主管三分鐘內理解本階段問題、證據及下一步,語氣客觀務實。 B — Behavior(行為/風格):先核對交接摘要與來源,分開「已知事實/假說/待驗證事項」,先列證據與推理再給結論;用議題→證據與邏輯→結論與交接安排閱讀。 E — Expectation(期望/格式):產出深藍頁首、玉米黃重點、淺底卡片的單檔 HTML;美觀、可離線閱讀、適合會議與列印。 【TICOE|邏輯層】 T — Task(任務):只完成本階段,不自動跑完 DMAIC;保留前階段已確認內容,其他階段尚無資料時標待補證據。 先核對本次資料是否仍回答 D 定義的 Y,本階段分析要完成: 1. 資料蒐集計畫:誰、在哪一點、何時、多少、如何分層與追溯;不要把同 lot 的多個觀察直接當成獨立重複。 2. 依量測型態選路徑:連續量測檢查 GRR、偏倚、線性與穩定性;屬性/AOI/電測判定檢查漏判、誤殺與參考答案;破壞試驗另檢查設計。只要求本案適用的指標,不強迫二元結果填 %GRR。 3. 檢查缺失、重複、重測與異常值,說明處理理由;沒有實際資料不產生數值結果。 4. 依 Y 與資料結構建立基準及時間/分層比較;若計算能力指標,先檢查穩定性與分布適用性。 5. 列「可供 A 使用/需補證據/暫不適用」的資料與限制,不由一個比率直接核准所有用途。 若 M 發現 Y、口徑或範圍與 D 不一致,列差異並回 D 確認。最後形成「M→A 交接摘要」。 【BB 加深】學習深度為 BB 時,一併完成下列議題,放在本階段頁的「BB 加深」區塊(方法細節放附錄);有證據就引用證據編號,沒有就列缺口與補證方法,不用推測填空: • 量測系統設計:依 Y 與關鍵 X 的性質分別說明該用交叉或巢狀設計;破壞試驗要先交代試樣同質性假設怎麼成立、不成立時結論會受什麼影響。 • 變異拆解:規劃 Multi-Vari,把件內、件間、批間與時間四層變異分開,說明拆解結果會如何改變下一步要查的方向。 • 屬性判定:漏判與誤殺分別報,不要用整體準確率代替;說明參考集的邊界樣本從哪裡來、代表性不足會高估什麼。 • 指標的適用性:單側規格只報 %Study Variation 與 ndc,不硬造公差寬度;計數型 Y 不套用 Cp/Cpk,改報 p̄、DPMO 與 FPY。請逐一檢查我報的指標有沒有用錯地方。 • 非常態與轉換:若要轉換或改用非參數方法,說明代價與前提,以及什麼情況下不該轉換。 • 資料結構:列出現有資料裡哪些效應彼此混淆、分不開,以及要補什麼設計才分得開。 I — Input(輸入): • D→M 交接摘要:〔貼上已確認摘要;同對話可明確指定上一份〕 • 本次資料:〔欄位定義、來源、期間、產品/lot/機台/治具/時間、首次與重測規則〕 • 量測證據:〔研究設計、參考標準、量測結果;尚未做就寫未做〕 • 上一版 HTML:〔附檔;第一次寫無〕 • 學習深度:〔GB/BB〕 先確認能讀取附件內容;讀不到就指出缺哪份並請我提供,不從檔名推測。 C — Constraint(約束):全程沿用同一專案、Y、分母、期間、範圍與證據編號;衝突先列出並請我確認,不自行改寫基準或目標。不得以教材模擬數字填入實際專案;不編造數據、原因、結果或核准紀錄,未知值不能當零。每個 KPI 附來源、分子/分母或公式、單位與期間;無原始資料就不捏造趨勢、P 值、界限、效益或核准結果。 資料不足時,先完成可以做的部分並在報告中標「待補證據」;若缺的是會讓本階段失去意義的關鍵資料(例如 Y 的定義或分母),先停下來只問最關鍵的問題,暫不產出 HTML。 O — Output(產出):一份完整的 DMAIC_Project.html,CSS 內嵌,不依賴 CDN、外部字型、圖片、JavaScript 或後端。用語意 HTML、CSS 與原生表格呈現;數量足夠才畫有標籤的 CSS 圖表,並附數值表。可使用原生 details 補充資料,但列印應展開全部內容。 本階段內容:承接 D 的 Y、資料來源與口徑、量測可信度、基準指標、可用的時間/分層圖與 M→A 交接。 版型:共用頁首與 D→M→A→I→C 頁內導覽;上方三項關鍵摘要,下方證據與行動表;內文至少 16px、對比清楚、狀態有文字而非只靠顏色。390px 手機不整頁橫向溢出,寬表可在容器內捲動;A4 列印不裁切、不漏掉收合內容。BB 方法細節放附錄。 報告末尾附「交接摘要」,對話中也貼一份同樣的摘要,方便我確認後接續下一階段。固定欄位:專案名稱|目前階段|Y 與操作型定義(分子、分母、單位、首次/重測口徑)|範圍|基準與目標(期間、數據來源)|本階段已確認結論及證據編號|仍未證實的假說|資料缺口/風險|下一步所需輸入|待我確認的事項。 已有資料/報告沿用原編號;新證據才新增編號。沒有附件就註明未提供。確認狀態只有我明確回覆後才能標示已確認。 若平台能產生檔案就提供檔案,否則提供一個包含完整 HTML 的程式碼區塊。 E — Evaluation(評估): 1. 本階段核對:分子分母可重算;合併比率以總分子/總分母計算;沒有時間序列不畫趨勢,沒有 MSA 結果不宣告量測合格。 2. 對照輸入重算可驗算的 KPI,列公式與結果;資料不足的項目標未驗證。 3. 檢查前後階段 Y、期間與證據是否一致,列出本次改動;不要重寫未要求變更的前階段結論。 4. 有實際瀏覽器工具才測試離線開啟、390px 排版、頁內連結與 A4 列印;只看程式碼不能寫成已通過瀏覽器測試。 5. 在交付訊息列「通過(附證據)/未驗證/不適用」;人工確認留待我完成,不替我勾選。 6. BB 加深:每一項都有「結論+證據編號」或「缺口+補證方法」,沒有把假說寫成已證實。 若驗收發現問題,保留已核對的資料,只修正不通過項目後重新交付完整 HTML。
同一個 SMT 案例,這一步如何接續?

M 沿用首次開路的 Y,核對 480/12,000 是否去除重測重複計數,並查治具是否把接觸問題判成焊接開路。SPI 是候選 X 的連續量測,必要時另驗量測能力;不能把 SPI 的 GRR 當成首次電測判定已可信。

A 分析|用可信資料區分原因假說
承接 M→A 摘要 → 交給 I:證據支持到哪裡、還需驗證什麼

Black Belt 身分:下方提示詞已自動包含本階段的「BB 加深」議題,一段就夠。

現在只做同一專案的 Analyze:先完成本階段分析,再把成果製作或更新到同一份 DMAIC 專案報告的「A 原因分析」。 【VIBE|議題層】 V — Viewpoint(角色/觀點):你是熟悉製造、製程與服務流程改善的六標準差教練,也是擅長資訊呈現的 HTML 設計師。 I — Intention(意圖/語氣):讓現場工程師與主管三分鐘內理解本階段問題、證據及下一步,語氣客觀務實。 B — Behavior(行為/風格):先核對交接摘要與來源,分開「已知事實/假說/待驗證事項」,先列證據與推理再給結論;用議題→證據與邏輯→結論與交接安排閱讀。 E — Expectation(期望/格式):產出深藍頁首、玉米黃重點、淺底卡片的單檔 HTML;美觀、可離線閱讀、適合會議與列印。 【TICOE|邏輯層】 T — Task(任務):只完成本階段,不自動跑完 DMAIC;保留前階段已確認內容,其他階段尚無資料時標待補證據。 本階段分析要完成: 1. 先確認量測與資料限制。若缺口會影響本次判斷,指出需回 M 補什麼。 2. 用 What/Where/When/Extent 整理 IS/IS NOT;區分事實、假說與未知。 3. 對候選原因列「若成立應看到什麼、反證是什麼、如何區分替代解釋」,查混淆、代理變數及交互作用。 4. 依 Y、觀測/分派單位、獨立或配對/群聚結構選方法並說明前提;有分析輸出才解讀 P 值、效應、區間與實務意義。需規劃樣本數時先列效果量、變異/基準率、alpha、power 等輸入。 5. 按證據分類:已有驗證支持的原因/仍待驗證的假說/目前不支持;不可操控不等於非因,分層方向不同也不直接排除。 6. 列 I 要驗證的因子、範圍、尚未排除的風險與成功準則,形成「A→I 交接摘要」。觀察關聯不足以宣告真因;實驗可在 I 繼續完成。 【BB 加深】學習深度為 BB 時,一併完成下列議題,放在本階段頁的「BB 加深」區塊(方法細節放附錄);有證據就引用證據編號,沒有就列缺口與補證方法,不用推測填空: • 依 lot/wafer/die 或線別/批次/板號說明實驗與觀察單位;評估階層模型、群聚、相依性與資料洩漏。 • 對每個模型結論說明識別假設、效果不確定性、時間外或新 lot 驗證方式;補一項能區分主要替代解釋的試驗。不要以模型重要度排名代替因果證據。 I — Input(輸入): • M→A 交接摘要:〔貼上已確認摘要〕 • 分析資料與輸出:〔分層表、時間圖、檢定/模型設定與結果;未分析就寫未分析〕 • 工程觀察與變更:〔材料、治具、recipe、PM、班別等;附時間及來源〕 • 上一版 HTML:〔附檔;第一次寫無〕 • 學習深度:〔GB/BB〕 先確認能讀取附件內容;讀不到就指出缺哪份並請我提供,不從檔名推測。 C — Constraint(約束):全程沿用同一專案、Y、分母、期間、範圍與證據編號;衝突先列出並請我確認,不自行改寫基準或目標。不得以教材模擬數字填入實際專案;不編造數據、原因、結果或核准紀錄,未知值不能當零。每個 KPI 附來源、分子/分母或公式、單位與期間;無原始資料就不捏造趨勢、P 值、界限、效益或核准結果。 資料不足時,先完成可以做的部分並在報告中標「待補證據」;若缺的是會讓本階段失去意義的關鍵資料(例如 Y 的定義或分母),先停下來只問最關鍵的問題,暫不產出 HTML。 O — Output(產出):一份完整的 DMAIC_Project.html,CSS 內嵌,不依賴 CDN、外部字型、圖片、JavaScript 或後端。用語意 HTML、CSS 與原生表格呈現;數量足夠才畫有標籤的 CSS 圖表,並附數值表。可使用原生 details 補充資料,但列印應展開全部內容。 本階段內容:承接 M 的資料限制、IS/IS NOT、原因假說與反證、分析證據、效應與不確定性、A→I 交接。 版型:共用頁首與 D→M→A→I→C 頁內導覽;上方三項關鍵摘要,下方證據與行動表;內文至少 16px、對比清楚、狀態有文字而非只靠顏色。390px 手機不整頁橫向溢出,寬表可在容器內捲動;A4 列印不裁切、不漏掉收合內容。BB 方法細節放附錄。 報告末尾附「交接摘要」,對話中也貼一份同樣的摘要,方便我確認後接續下一階段。固定欄位:專案名稱|目前階段|Y 與操作型定義(分子、分母、單位、首次/重測口徑)|範圍|基準與目標(期間、數據來源)|本階段已確認結論及證據編號|仍未證實的假說|資料缺口/風險|下一步所需輸入|待我確認的事項。 已有資料/報告沿用原編號;新證據才新增編號。沒有附件就註明未提供。確認狀態只有我明確回覆後才能標示已確認。 若平台能產生檔案就提供檔案,否則提供一個包含完整 HTML 的程式碼區塊。 E — Evaluation(評估): 1. 本階段核對:相關不直接寫成因果;圖表對應實際分析輸出;原因假說、已有證據與未排除解釋分開呈現。 2. 對照輸入重算可驗算的 KPI,列公式與結果;資料不足的項目標未驗證。 3. 檢查前後階段 Y、期間與證據是否一致,列出本次改動;不要重寫未要求變更的前階段結論。 4. 有實際瀏覽器工具才測試離線開啟、390px 排版、頁內連結與 A4 列印;只看程式碼不能寫成已通過瀏覽器測試。 5. 在交付訊息列「通過(附證據)/未驗證/不適用」;人工確認留待我完成,不替我勾選。 6. BB 加深:每一項都有「結論+證據編號」或「缺口+補證方法」,沒有把假說寫成已證實。 若驗收發現問題,保留已核對的資料,只修正不通過項目後重新交付完整 HTML。
同一個 SMT 案例,這一步如何接續?

A 線夜班 6%、日班 4%、B 線日班 2% 是調查線索。把「實際熱歷程」「印刷量」「治具接觸」列為不同假說,說明什麼結果可以區分它們;尚未取得驗證資料時,交給 I 的是待驗證假說,不是假裝已找出的真因。

I 改善|驗證對策,再確認能否量產
承接 A→I 摘要 → 交給 C:經確認的條件、適用範圍與殘餘風險

Black Belt 身分:下方提示詞已自動包含本階段的「BB 加深」議題,一段就夠。

現在只做同一專案的 Improve:先完成本階段分析,再把成果製作或更新到同一份 DMAIC 專案報告的「I 改善確認」。 【VIBE|議題層】 V — Viewpoint(角色/觀點):你是熟悉製造、製程與服務流程改善的六標準差教練,也是擅長資訊呈現的 HTML 設計師。 I — Intention(意圖/語氣):讓現場工程師與主管三分鐘內理解本階段問題、證據及下一步,語氣客觀務實。 B — Behavior(行為/風格):先核對交接摘要與來源,分開「已知事實/假說/待驗證事項」,先列證據與推理再給結論;用議題→證據與邏輯→結論與交接安排閱讀。 E — Expectation(期望/格式):產出深藍頁首、玉米黃重點、淺底卡片的單檔 HTML;美觀、可離線閱讀、適合會議與列印。 【TICOE|邏輯層】 T — Task(任務):只完成本階段,不自動跑完 DMAIC;保留前階段已確認內容,其他階段尚無資料時標待補證據。 本階段分析依進度處理: 1. 尚未試驗:把 A 的假說轉成可區分原因的實驗/試行,明確設定主要 Y、不可惡化指標、獨立實驗單位、隨機化、重複、區組與確認預算。 2. 已有結果:檢查實際執行與設計是否一致,解讀主效應/交互作用及不確定性,保留替代解釋;不足時補分析或回 A。 3. 有候選條件:規劃獨立確認,寫明跨批/日期/機台範圍、成功與停試準則、失敗時回復作法;不得從原試驗挑好結果當確認。 4. 已有確認結果:逐條對照成功準則,說明哪些條件已支持、哪些仍不確定,核對品質、可靠度、節拍與成本。 5. 只有取得足夠的確認證據,才形成供正式 Control 使用的條件。尚未完成時,交付試驗/暫行監控計畫,不宣告改善成功。 最後形成「I→C 交接摘要」,列條件範圍、證據編號、適用產品/設備與尚待人工決定事項。 【BB 加深】學習深度為 BB 時,一併完成下列議題,放在本階段頁的「BB 加深」區塊(方法細節放附錄);有證據就引用證據編號,沒有就列缺口與補證方法,不用推測填空: • 列出實際設計矩陣或建立它所缺的資訊。部分因子需檢查生成元、混淆與可估性;難改因子需區分主區/子區誤差。 • 把中心點、區組、獨立重複及確認試驗列入總預算。依最小實務差異與風險評估檢出力;不要用因子數公式直接保證解析度或可行性。 I — Input(輸入): • A→I 交接摘要:〔貼上已確認摘要〕 • 現場限制:〔因子、水準、可控/雜音、難改因子、製程窗、精確總次數、不能同時出現的組合〕 • 目前進度:〔尚未試驗/已有試驗結果/已有獨立確認結果〕 • 實際證據:〔設計矩陣、執行順序、偏離計畫事項、量測輸出與確認結果;沒有就寫無〕 • 上一版 HTML:〔附檔;第一次寫無〕 • 學習深度:〔GB/BB〕 先確認能讀取附件內容;讀不到就指出缺哪份並請我提供,不從檔名推測。 C — Constraint(約束):全程沿用同一專案、Y、分母、期間、範圍與證據編號;衝突先列出並請我確認,不自行改寫基準或目標。不得以教材模擬數字填入實際專案;不編造數據、原因、結果或核准紀錄,未知值不能當零。每個 KPI 附來源、分子/分母或公式、單位與期間;無原始資料就不捏造趨勢、P 值、界限、效益或核准結果。 資料不足時,先完成可以做的部分並在報告中標「待補證據」;若缺的是會讓本階段失去意義的關鍵資料(例如 Y 的定義或分母),先停下來只問最關鍵的問題,暫不產出 HTML。 O — Output(產出):一份完整的 DMAIC_Project.html,CSS 內嵌,不依賴 CDN、外部字型、圖片、JavaScript 或後端。用語意 HTML、CSS 與原生表格呈現;數量足夠才畫有標籤的 CSS 圖表,並附數值表。可使用原生 details 補充資料,但列印應展開全部內容。 本階段內容:承接 A 的假說、試驗/試行設計、實際結果、獨立確認、品質與節拍限制、I→C 交接。 版型:共用頁首與 D→M→A→I→C 頁內導覽;上方三項關鍵摘要,下方證據與行動表;內文至少 16px、對比清楚、狀態有文字而非只靠顏色。390px 手機不整頁橫向溢出,寬表可在容器內捲動;A4 列印不裁切、不漏掉收合內容。BB 方法細節放附錄。 報告末尾附「交接摘要」,對話中也貼一份同樣的摘要,方便我確認後接續下一階段。固定欄位:專案名稱|目前階段|Y 與操作型定義(分子、分母、單位、首次/重測口徑)|範圍|基準與目標(期間、數據來源)|本階段已確認結論及證據編號|仍未證實的假說|資料缺口/風險|下一步所需輸入|待我確認的事項。 已有資料/報告沿用原編號;新證據才新增編號。沒有附件就註明未提供。確認狀態只有我明確回覆後才能標示已確認。 若平台能產生檔案就提供檔案,否則提供一個包含完整 HTML 的程式碼區塊。 E — Evaluation(評估): 1. 本階段核對:設計、執行結果與獨立確認分開;沒有結果不畫改善幅度;不得把最佳試驗組當量產確認。 2. 對照輸入重算可驗算的 KPI,列公式與結果;資料不足的項目標未驗證。 3. 檢查前後階段 Y、期間與證據是否一致,列出本次改動;不要重寫未要求變更的前階段結論。 4. 有實際瀏覽器工具才測試離線開啟、390px 排版、頁內連結與 A4 列印;只看程式碼不能寫成已通過瀏覽器測試。 5. 在交付訊息列「通過(附證據)/未驗證/不適用」;人工確認留待我完成,不替我勾選。 6. BB 加深:每一項都有「結論+證據編號」或「缺口+補證方法」,沒有把假說寫成已證實。 若驗收發現問題,保留已核對的資料,只修正不通過項目後重新交付完整 HTML。
同一個 SMT 案例,這一步如何接續?

A 提出熱歷程 × 印刷量假說,I 才規劃教材中的 2² 試驗。八次結果里的 1.0% 是某組試驗結果,不自動等於後續量產不良率;Control 章的 1.5% 是另一個模擬驗證期間,必須在 I 提供該期間資料後才可接續使用。

C 控制|把已驗證條件交給現場,異常能回查
承接 I→C 摘要 → 最後交付:維持計畫、效益證據與回頭路徑

Black Belt 身分:下方提示詞已自動包含本階段的「BB 加深」議題,一段就夠。

現在只做同一專案的 Control:先完成本階段分析,再把成果製作或更新到同一份 DMAIC 專案報告的「C 現場維持」。 【VIBE|議題層】 V — Viewpoint(角色/觀點):你是熟悉製造、製程與服務流程改善的六標準差教練,也是擅長資訊呈現的 HTML 設計師。 I — Intention(意圖/語氣):讓現場工程師與主管三分鐘內理解本階段問題、證據及下一步,語氣客觀務實。 B — Behavior(行為/風格):先核對交接摘要與來源,分開「已知事實/假說/待驗證事項」,先列證據與推理再給結論;用議題→證據與邏輯→結論與交接安排閱讀。 E — Expectation(期望/格式):產出深藍頁首、玉米黃重點、淺底卡片的單檔 HTML;美觀、可離線閱讀、適合會議與列印。 【TICOE|邏輯層】 T — Task(任務):只完成本階段,不自動跑完 DMAIC;保留前階段已確認內容,其他階段尚無資料時標待補證據。 請先核對 I 是否已有獨立確認;沒有時只做暫行監控草案,列回 I 要補的證據。 若證據足夠,本階段分析要完成: 1. 控制計畫:X/Y 項目及對應證據、規格、圖別/統計管制界限及基準、量測、頻率、樣本數、記錄與 Owner。 2. 異常反應:觸發條件、誰先處理、隔離起點、通知對象、復歸驗證與放行者;界限未知不能編造,告警多時先查方法,不任意放寬。 3. 依已驗證變更更新 PFMEA、SOP 與變更管制;不因寫了新文件就自動降低風險評分。 4. 依共同的 Y、分母與期間核對前後改善,區分標準成本、實際現金支出、產能釋放與年化假設,避免重複認列。 5. 安排跨班交接演練與持續觀察;說明已維持多久、還沒覆蓋哪些條件,不把「安排 90 天追蹤」寫成「已維持 90 天」。 6. 設定回頭路徑:量測改變回 M;原因解釋被反例挑戰回 A;新條件未驗證回 I;Y/產品範圍變更回 D。 最後形成「C 維持交接摘要」,附現場當責人、待確認事項與下一次檢視時間。 【BB 加深】學習深度為 BB 時,一併完成下列議題,放在本階段頁的「BB 加深」區塊(方法細節放附錄);有證據就引用證據編號,沒有就列缺口與補證方法,不用推測填空: • 橫向展開:說明這組條件可以複製到哪些機種、線別或廠區,適用條件與明確不適用的條件各是什麼,複製前要先驗證哪一項。 • 潛在問題分析:針對改善本身可能帶進來的新風險,用嚴重度、發生度、難檢度排序,並分開寫預防作法(Plan A)與應變作法(Plan B)。 • 失效模式分析回寫:發生度與難檢度依驗證後的管制能力下修並交代理由;嚴重度由失效後果決定,除非變更設計或失效效應改變,否則不得調降,請照這個規則寫。 • 長期監控:說明製程漂移、量具再校驗週期與管制界限重估的時機與依據;管制界限不得為了減少警報而放寬,重估要有新的穩定期資料支持。 • 移交治理:反應計畫要寫到誰在什麼訊號下做什麼、誰可以放行復線;加嚴監測的解除條件要事先約定,不能事後協商。 I — Input(輸入): • I→C 交接摘要:〔貼上已確認摘要〕 • 現場運作:〔班別、角色、取樣、記錄系統、換料/換線/PM、放行權責〕 • 維持與效益資料:〔期間、分母、產品組合、不良、返修、成本;未觀察就寫未觀察〕 • 上一版 HTML:〔附檔;第一次寫無〕 • 學習深度:〔GB/BB〕 先確認能讀取附件內容;讀不到就指出缺哪份並請我提供,不從檔名推測。 C — Constraint(約束):全程沿用同一專案、Y、分母、期間、範圍與證據編號;衝突先列出並請我確認,不自行改寫基準或目標。不得以教材模擬數字填入實際專案;不編造數據、原因、結果或核准紀錄,未知值不能當零。每個 KPI 附來源、分子/分母或公式、單位與期間;無原始資料就不捏造趨勢、P 值、界限、效益或核准結果。 資料不足時,先完成可以做的部分並在報告中標「待補證據」;若缺的是會讓本階段失去意義的關鍵資料(例如 Y 的定義或分母),先停下來只問最關鍵的問題,暫不產出 HTML。 O — Output(產出):一份完整的 DMAIC_Project.html,CSS 內嵌,不依賴 CDN、外部字型、圖片、JavaScript 或後端。用語意 HTML、CSS 與原生表格呈現;數量足夠才畫有標籤的 CSS 圖表,並附數值表。可使用原生 details 補充資料,但列印應展開全部內容。 本階段內容:承接 I 的已驗證條件、X/Y 控制計畫、異常反應、維持資料、效益計算與 C 維持交接。 版型:共用頁首與 D→M→A→I→C 頁內導覽;上方三項關鍵摘要,下方證據與行動表;內文至少 16px、對比清楚、狀態有文字而非只靠顏色。390px 手機不整頁橫向溢出,寬表可在容器內捲動;A4 列印不裁切、不漏掉收合內容。BB 方法細節放附錄。 報告末尾附「交接摘要」,對話中也貼一份同樣的摘要,方便我確認後接續下一階段。固定欄位:專案名稱|目前階段|Y 與操作型定義(分子、分母、單位、首次/重測口徑)|範圍|基準與目標(期間、數據來源)|本階段已確認結論及證據編號|仍未證實的假說|資料缺口/風險|下一步所需輸入|待我確認的事項。 已有資料/報告沿用原編號;新證據才新增編號。沒有附件就註明未提供。確認狀態只有我明確回覆後才能標示已確認。 若平台能產生檔案就提供檔案,否則提供一個包含完整 HTML 的程式碼區塊。 E — Evaluation(評估): 1. 本階段核對:管制界限須有計算依據;計畫追蹤不等於已維持;現金節省與產能釋放分開;異常有當責角色與回查路徑。 2. 對照輸入重算可驗算的 KPI,列公式與結果;資料不足的項目標未驗證。 3. 檢查前後階段 Y、期間與證據是否一致,列出本次改動;不要重寫未要求變更的前階段結論。 4. 有實際瀏覽器工具才測試離線開啟、390px 排版、頁內連結與 A4 列印;只看程式碼不能寫成已通過瀏覽器測試。 5. 在交付訊息列「通過(附證據)/未驗證/不適用」;人工確認留待我完成,不替我勾選。 6. BB 加深:每一項都有「結論+證據編號」或「缺口+補證方法」,沒有把假說寫成已證實。 若驗收發現問題,保留已核對的資料,只修正不通過項目後重新交付完整 HTML。
同一個 SMT 案例,這一步如何接續?

若 I 已提供同口徑 12,000 片/180 片的確認證據,C 才比較 4.0% → 1.5%。持續追蹤首次失敗,不用重測後 99.5% 的最終良率替換 Y;交給夜班的反應規則也要能追溯到 I 驗證的條件。

任何一關卡住,都接著同一份摘要追問

需要反證或向主管說明時,沿用目前階段的證據與結論,不另外建立一個沒有背景的新題目。

沿用這個專案最新的交接摘要,現在做關卡審查,不進入下一階段。 【VIBE|議題層】 V — Viewpoint(角色/觀點):你同時扮演三位審查者——Sponsor、流程負責人、統計審查者。 I — Intention(意圖/語氣):幫我在正式關卡會議前找出會被問倒的地方;直接、具體、不客套。 B — Behavior(行為/風格):只根據交接摘要與證據編號提問;每個問題都指出它在找哪一項缺少的證據。 E — Expectation(期望/格式):在同一份 HTML 報告的本階段頁新增「關卡審查紀錄」區塊,沿用原版型。 【TICOE|邏輯層】 T — Task(任務):從 Sponsor、流程負責人、統計審查者三個角度,各問兩個最關鍵的問題,並指出缺少什麼證據;再把目前能成立的結論寫成三句現場聽得懂的話:我們知道什麼/還不能確定什麼/下一步要決定什麼。 I — Input(輸入): • 目前階段/交接摘要:〔貼入或指明本對話哪一份〕 • 我的結論與決策請求:〔填入〕 • 最新一版 HTML:〔附檔;沒有寫無〕 C — Constraint(約束):保留原 Y、分母、範圍與證據編號;不得為了報告好看把假說升級為真因。若需修正,先列變更與理由,等我確認後再更新交接摘要。 O — Output(產出):更新後的完整 DMAIC_Project.html(本階段新增「關卡審查紀錄」:六個問題、缺少的證據、三句結論、待決事項);若沒有上一版 HTML,就產出一份只含關卡審查紀錄的單檔 HTML。若平台能產生檔案就提供檔案,否則提供一個包含完整 HTML 的程式碼區塊。 E — Evaluation(評估): 1. 六個問題都對應到具體的缺少證據,而不是泛泛的提醒。 2. 三句結論沒有超出現有證據;假說仍標為假說。 3. 列出這次審查建議的變更,標明哪些要等我確認。
延伸路線(選修)|連續型量測 × DOE

第二個完整案例:電源模組熱性能最佳化

上面五個階段走完之後再看這裡。SMT 主線的 Y 是不良率,屬計數型;這一條走的是連續型量測,也是整份教材唯一把 DOE → 反應曲面 → 多重反應最佳化 用提示詞完整走一遍的路線。兩個案例各自獨立,數字不要互相帶入。

展開這條路線:五張 VIBE+TICOE 提示詞(D → M → A → I → C)

本案例走連續型量測路線:D 熱性能章程 → M 連續型 MSA/製程能力 → A 迴歸與交互作用 → I DOE/反應曲面/多重反應最佳化 → C 操作窗與能力維持。

這是一個獨立的教學案例,與前面的 SMT 案例各自接續。以下五張提示詞都包含共用情境與 VIBE+TICOE;第一次用 D,之後提供前一階段摘要與上一版 HTML。

開啟伺服器散熱 DOE 參考報告 ↗

原報告提供 A/I 階段的呈現參考:三因子 CCD、兩個反應、二階模型、曲面與期望函數。它的 CPU 溫度、規格與迴歸係數不代表電源模組;本案例的 MSA、正常製程基準及獨立確認需另外取得。

兩種練習方式:實務模式使用自己的資料;若要完整可計算的教學示範,在 D 指定「模擬模式」,讓 AI 先提出一份一致的案例設定與資料生成計畫,由你確認後逐階段建立模擬資料,所有圖表持續標示模擬,不假裝已完成現場驗證。

D|定義熱性能問題與專案章程 — VIBE+TICOE 提示詞
【VIBE】 V — Viewpoint:六標準差 BB 教練、電源模組熱設計工程師與 HTML 報表設計師。 I — Intention:協助台灣電子/電源供應器團隊用證據選擇熱性能與耗能的可行操作窗,繁體中文、務實清楚。 B — Behavior:先確認議題,再展示證據與邏輯,最後給結論與交接;區分假設、模擬、實測與預測。 E — Expectation:同一份深藍+玉米黃、手機可讀的 Thermal_DMAIC.html,從章程累積到可追溯的 DOE 與控制報告。 【TICOE】 T — Task:現在只做 D:定義熱性能問題與專案章程。 I — Input: 【教學案例共用輸入|假設情境,不是實測結果】 某電源模組在高負載/高進風溫度時,熱點溫度偏高;團隊希望降低熱點與風扇功耗,同時維持效率、輸出穩定與可靠度。尚未提供失敗率、基準溫度、產品額定值或客戶規格。 Y1:固定負載、輸入電壓、安裝方向與進風條件下,指定元件/測點的穩態熱點溫度 T_hot(°C)。測點、感測器固定方式、取樣率及穩態判準待 D/M 確認,不能把外殼溫度當接面溫度。 Y2:同一穩態時間窗的風扇輸入電功率 P_fan(W),明確界定單顆或全組。 輔助指標:模組效率 η=P_out/P_in;P_loss=P_in−P_out(須界定是否包含風扇);Rθ=(T_hot−T_in)/P_loss(°C/W)僅在熱路徑與測點定義一致且 P_loss 可可靠量測時使用,不能以額定輸出瓦數代替損失功率。 候選 X:風扇轉速、散熱鰭片幾何、導熱介面厚度/接觸條件;負載、進風溫度、批次與安裝作為環境/雜音或區組因素。實際因子、水準與不可超出範圍待工程確認。 參照檔:DOE Report.html 是另一個「2U 伺服器 CPU 散熱」教材,Y 為 T_cpu 與 P_fan;用作報告結構與方法參考,不沿用它的係數、85°C 上限或建議操作點。 【模式】〔實務/模擬教學;未選則按實務缺資料處理〕 【前階段摘要、原始資料與上一版 HTML】〔附檔或貼入;D 首次可寫無〕 【新增資訊】〔填入,沒有寫無〕 C — Constraint:沿用同一份已確認設定、證據編號與單位。讀不到附件就說明缺口,不聲稱已分析。實務模式資料不足時只給計畫與空白欄位。模擬模式先確認設定,再生成可重算的資料並交付 CSV;MSA、正常基準、DOE、獨立確認與維持使用不同資料集,不拿同一份資料充當五種證據。所有假設數字及模擬圖表要標示。不得把另一個 CPU 案例的結果冒充本案。 本階段工作: 1. 只用現象與落差寫問題,分清客戶要求、設計目標、現況與未知;缺基準就列補資料。 2. 確認 Y1/Y2、輔助熱阻與效率的測試邊界、單位、測點及操作型定義;列安全/可靠度、效率與噪音等不可惡化條件,不自行設定數字。 3. 定義產品、負載、進風條件、In/Out、Owner、時程與效益假設。硬效益為可減少的實際支出;降溫不直接換算壽命倍數。能源效益用功率差×運轉時數÷1000 算 kWh,碳排另需來源明確的排放係數。 4. 交給 M:量測需求、資料欄位、暫定基準/目標與尚未確認事項。 O — Output:先呈現本階段分析、缺口與待確認事項;可完成的內容更新到同一份完整單檔 HTML,保留前階段成果,未完成階段留交接需求。本階段版面:章程、Y 定義卡、範圍與效益假設。CSS 內嵌、無外部資源;靜態圖表附數值表,手機 390px 不整頁橫向溢出,A4 列印可讀。GB 顯示工程重點,BB 方法細節放附錄。互動 3D 圖可另以 DOE Report.html 為參考,但本課程 HTML 檢視只預覽靜態內容。 最後附「D 階段交接摘要」:模式與資料來源/產品與測試邊界/Y/X/規格與目標/已知證據/假說/限制/下一階段所需資料/待我確認項目。更改定義先列差異,不能默默改寫。 E — Evaluation:Y 與客戶要求分開;沒有把設計目標寫成既有實績。每項數值可對照來源與重算公式;標記通過附證據、未驗證或不適用。沒有實際執行分析或瀏覽器測試,不寫已通過;先修正可驗證的錯誤再交付。
M|連續型 MSA 與基準能力 — VIBE+TICOE 提示詞
【VIBE】 V — Viewpoint:六標準差 BB 教練、電源模組熱設計工程師與 HTML 報表設計師。 I — Intention:協助台灣電子/電源供應器團隊用證據選擇熱性能與耗能的可行操作窗,繁體中文、務實清楚。 B — Behavior:先確認議題,再展示證據與邏輯,最後給結論與交接;區分假設、模擬、實測與預測。 E — Expectation:同一份深藍+玉米黃、手機可讀的 Thermal_DMAIC.html,從章程累積到可追溯的 DOE 與控制報告。 【TICOE】 T — Task:現在只做 M:連續型 MSA 與基準能力。 I — Input: 【教學案例共用輸入|假設情境,不是實測結果】 某電源模組在高負載/高進風溫度時,熱點溫度偏高;團隊希望降低熱點與風扇功耗,同時維持效率、輸出穩定與可靠度。尚未提供失敗率、基準溫度、產品額定值或客戶規格。 Y1:固定負載、輸入電壓、安裝方向與進風條件下,指定元件/測點的穩態熱點溫度 T_hot(°C)。測點、感測器固定方式、取樣率及穩態判準待 D/M 確認,不能把外殼溫度當接面溫度。 Y2:同一穩態時間窗的風扇輸入電功率 P_fan(W),明確界定單顆或全組。 輔助指標:模組效率 η=P_out/P_in;P_loss=P_in−P_out(須界定是否包含風扇);Rθ=(T_hot−T_in)/P_loss(°C/W)僅在熱路徑與測點定義一致且 P_loss 可可靠量測時使用,不能以額定輸出瓦數代替損失功率。 候選 X:風扇轉速、散熱鰭片幾何、導熱介面厚度/接觸條件;負載、進風溫度、批次與安裝作為環境/雜音或區組因素。實際因子、水準與不可超出範圍待工程確認。 參照檔:DOE Report.html 是另一個「2U 伺服器 CPU 散熱」教材,Y 為 T_cpu 與 P_fan;用作報告結構與方法參考,不沿用它的係數、85°C 上限或建議操作點。 【模式】〔實務/模擬教學;未選則按實務缺資料處理〕 【前階段摘要、原始資料與上一版 HTML】〔附檔或貼入;D 首次可寫無〕 【新增資訊】〔填入,沒有寫無〕 C — Constraint:沿用同一份已確認設定、證據編號與單位。讀不到附件就說明缺口,不聲稱已分析。實務模式資料不足時只給計畫與空白欄位。模擬模式先確認設定,再生成可重算的資料並交付 CSV;MSA、正常基準、DOE、獨立確認與維持使用不同資料集,不拿同一份資料充當五種證據。所有假設數字及模擬圖表要標示。不得把另一個 CPU 案例的結果冒充本案。 本階段工作: 1. 先確認溫度、輸入/輸出功率及風扇功率量測鏈:校正、解析度、偏倚、線性與漂移;紅外量測需考慮發射率,接觸式需考慮貼附與熱擾動。 2. 設計代表操作範圍的連續型 MSA。可用「10 件×3 人×2 次」作為假設起始設計,但須評估可重測性、獨立拆裝、穩態重建與樣品熱老化;不把同一穩態視窗的多個讀值當獨立重複。測試會改變樣品時另評估巢狀/替代設計。 3. 有原始研究資料才計算變異成分、%Study Variation、%Tolerance、ndc;標清各分母及用途,沒有下限的單側溫度規格不硬造公差寬度。 4. 分開 MSA 資料、正常製程基準與刻意改變 X 的 DOE 資料。依時間與合理子組檢查穩定性,再評估常態或適用的非正態能力方法。 5. 只有溫度上限時報 Cpu/Ppu 並說明組內/整體變異;有合理雙側規格才報 Cp/Cpk。不可用跨設定 DOE 的混合分布計算量產能力。 6. 交給 A:量測限制、可信基準、產品/負載/環境分層與缺口。 O — Output:先呈現本階段分析、缺口與待確認事項;可完成的內容更新到同一份完整單檔 HTML,保留前階段成果,未完成階段留交接需求。本階段版面:量測系統、基準分布與能力適用性。CSS 內嵌、無外部資源;靜態圖表附數值表,手機 390px 不整頁橫向溢出,A4 列印可讀。GB 顯示工程重點,BB 方法細節放附錄。互動 3D 圖可另以 DOE Report.html 為參考,但本課程 HTML 檢視只預覽靜態內容。 最後附「M 階段交接摘要」:模式與資料來源/產品與測試邊界/Y/X/規格與目標/已知證據/假說/限制/下一階段所需資料/待我確認項目。更改定義先列差異,不能默默改寫。 E — Evaluation:MSA 重複具物理意義;DOE 變異不當量產變異;單側規格不補造 LSL。每項數值可對照來源與重算公式;標記通過附證據、未驗證或不適用。沒有實際執行分析或瀏覽器測試,不寫已通過;先修正可驗證的錯誤再交付。
A|工程假說、迴歸與交互作用 — VIBE+TICOE 提示詞
【VIBE】 V — Viewpoint:六標準差 BB 教練、電源模組熱設計工程師與 HTML 報表設計師。 I — Intention:協助台灣電子/電源供應器團隊用證據選擇熱性能與耗能的可行操作窗,繁體中文、務實清楚。 B — Behavior:先確認議題,再展示證據與邏輯,最後給結論與交接;區分假設、模擬、實測與預測。 E — Expectation:同一份深藍+玉米黃、手機可讀的 Thermal_DMAIC.html,從章程累積到可追溯的 DOE 與控制報告。 【TICOE】 T — Task:現在只做 A:工程假說、迴歸與交互作用。 I — Input: 【教學案例共用輸入|假設情境,不是實測結果】 某電源模組在高負載/高進風溫度時,熱點溫度偏高;團隊希望降低熱點與風扇功耗,同時維持效率、輸出穩定與可靠度。尚未提供失敗率、基準溫度、產品額定值或客戶規格。 Y1:固定負載、輸入電壓、安裝方向與進風條件下,指定元件/測點的穩態熱點溫度 T_hot(°C)。測點、感測器固定方式、取樣率及穩態判準待 D/M 確認,不能把外殼溫度當接面溫度。 Y2:同一穩態時間窗的風扇輸入電功率 P_fan(W),明確界定單顆或全組。 輔助指標:模組效率 η=P_out/P_in;P_loss=P_in−P_out(須界定是否包含風扇);Rθ=(T_hot−T_in)/P_loss(°C/W)僅在熱路徑與測點定義一致且 P_loss 可可靠量測時使用,不能以額定輸出瓦數代替損失功率。 候選 X:風扇轉速、散熱鰭片幾何、導熱介面厚度/接觸條件;負載、進風溫度、批次與安裝作為環境/雜音或區組因素。實際因子、水準與不可超出範圍待工程確認。 參照檔:DOE Report.html 是另一個「2U 伺服器 CPU 散熱」教材,Y 為 T_cpu 與 P_fan;用作報告結構與方法參考,不沿用它的係數、85°C 上限或建議操作點。 【模式】〔實務/模擬教學;未選則按實務缺資料處理〕 【前階段摘要、原始資料與上一版 HTML】〔附檔或貼入;D 首次可寫無〕 【新增資訊】〔填入,沒有寫無〕 C — Constraint:沿用同一份已確認設定、證據編號與單位。讀不到附件就說明缺口,不聲稱已分析。實務模式資料不足時只給計畫與空白欄位。模擬模式先確認設定,再生成可重算的資料並交付 CSV;MSA、正常基準、DOE、獨立確認與維持使用不同資料集,不拿同一份資料充當五種證據。所有假設數字及模擬圖表要標示。不得把另一個 CPU 案例的結果冒充本案。 本階段工作: 1. 承接 M,整理熱點在何種產品、負載、環境與安裝條件下出現/不出現;用熱路徑提出轉速、鰭片、介面接觸假說與反證。 2. 歷史資料迴歸先處理負載/環境混淆、共線性、群聚與時間效應;相關性不當真因。 3. 規劃可辨識主效應與交互作用的篩選/因子實驗。高低轉速下鰭片幾何的效果是否不同,是待驗證的交互作用,不能只看各因子的平均效果。 4. 有實際結果才解讀效應、區間、殘差與模型適用範圍;保留交互作用時保留相關低階項,不以主效應 p 值不顯著為由自動刪交互作用。 5. 若有曲率或需要尋找操作窗,交給 I 規劃 RSM。GB 解讀工程含意;BB 檢查階層、別名、模型比較與預測誤差。 O — Output:先呈現本階段分析、缺口與待確認事項;可完成的內容更新到同一份完整單檔 HTML,保留前階段成果,未完成階段留交接需求。本階段版面:IS/IS NOT、迴歸、交互作用及驗證路徑。CSS 內嵌、無外部資源;靜態圖表附數值表,手機 390px 不整頁橫向溢出,A4 列印可讀。GB 顯示工程重點,BB 方法細節放附錄。互動 3D 圖可另以 DOE Report.html 為參考,但本課程 HTML 檢視只預覽靜態內容。 最後附「A 階段交接摘要」:模式與資料來源/產品與測試邊界/Y/X/規格與目標/已知證據/假說/限制/下一階段所需資料/待我確認項目。更改定義先列差異,不能默默改寫。 E — Evaluation:區分觀察關聯與實驗證據;未提供資料不產生 P 值或模型。每項數值可對照來源與重算公式;標記通過附證據、未驗證或不適用。沒有實際執行分析或瀏覽器測試,不寫已通過;先修正可驗證的錯誤再交付。
I|DOE → 反應曲面 → 多重反應最佳化 — VIBE+TICOE 提示詞
【VIBE】 V — Viewpoint:六標準差 BB 教練、電源模組熱設計工程師與 HTML 報表設計師。 I — Intention:協助台灣電子/電源供應器團隊用證據選擇熱性能與耗能的可行操作窗,繁體中文、務實清楚。 B — Behavior:先確認議題,再展示證據與邏輯,最後給結論與交接;區分假設、模擬、實測與預測。 E — Expectation:同一份深藍+玉米黃、手機可讀的 Thermal_DMAIC.html,從章程累積到可追溯的 DOE 與控制報告。 【TICOE】 T — Task:現在只做 I:DOE → 反應曲面 → 多重反應最佳化。 I — Input: 【教學案例共用輸入|假設情境,不是實測結果】 某電源模組在高負載/高進風溫度時,熱點溫度偏高;團隊希望降低熱點與風扇功耗,同時維持效率、輸出穩定與可靠度。尚未提供失敗率、基準溫度、產品額定值或客戶規格。 Y1:固定負載、輸入電壓、安裝方向與進風條件下,指定元件/測點的穩態熱點溫度 T_hot(°C)。測點、感測器固定方式、取樣率及穩態判準待 D/M 確認,不能把外殼溫度當接面溫度。 Y2:同一穩態時間窗的風扇輸入電功率 P_fan(W),明確界定單顆或全組。 輔助指標:模組效率 η=P_out/P_in;P_loss=P_in−P_out(須界定是否包含風扇);Rθ=(T_hot−T_in)/P_loss(°C/W)僅在熱路徑與測點定義一致且 P_loss 可可靠量測時使用,不能以額定輸出瓦數代替損失功率。 候選 X:風扇轉速、散熱鰭片幾何、導熱介面厚度/接觸條件;負載、進風溫度、批次與安裝作為環境/雜音或區組因素。實際因子、水準與不可超出範圍待工程確認。 參照檔:DOE Report.html 是另一個「2U 伺服器 CPU 散熱」教材,Y 為 T_cpu 與 P_fan;用作報告結構與方法參考,不沿用它的係數、85°C 上限或建議操作點。 【模式】〔實務/模擬教學;未選則按實務缺資料處理〕 【前階段摘要、原始資料與上一版 HTML】〔附檔或貼入;D 首次可寫無〕 【新增資訊】〔填入,沒有寫無〕 C — Constraint:沿用同一份已確認設定、證據編號與單位。讀不到附件就說明缺口,不聲稱已分析。實務模式資料不足時只給計畫與空白欄位。模擬模式先確認設定,再生成可重算的資料並交付 CSV;MSA、正常基準、DOE、獨立確認與維持使用不同資料集,不拿同一份資料充當五種證據。所有假設數字及模擬圖表要標示。不得把另一個 CPU 案例的結果冒充本案。 本階段工作: 1. 承接 A 的已篩選因子,不把所有候選 X 強塞入三因子 CCD。若採三因子旋轉式 CCD,教學配置為 8 角點+6 軸點+6 中心點=20 次,確認實驗另編預算。中心點應是獨立執行,不只是連讀六筆。 2. 核對軸點超出高低水準的可行性、實際編碼與執行範圍;鰭片數為整數,取整後須用實際設計矩陣重建模型。難改因子須考慮區組/裂區;環境在實驗室可控制,不代表在客戶端可以選成最佳值。 3. 對 T_hot、P_fan 建立二階模型,檢查交互作用、曲率、殘差、缺適性與預測區間。缺適性不顯著僅表示未偵測到,不是模型已證明正確。 4. 提供固定負載/進風條件的反應曲面與等高線;先套工程硬限制,再以可說明的期望函數與權重做多反應取捨,評估權重敏感度及整數可製造點。D 分數不是成功機率。 5. 附 DOE Report.html 時,對照其設計、模型、曲面、desirability 及殘差章節;其 52 片建議超出文中 30–50 片因子角點範圍,須另核對實驗域與工程界限,不能直接照搬到本案。 6. 在實際可製造候選點、代表與最壞環境執行獨立確認,涵蓋批次/裝配。原報告建議 3 次確認但未提供其結果;本案次數須依精度、風險與變異規劃。 7. 交給 C:確認結果、可行操作窗、預測與實測差異、殘餘風險。若只有模型就交付候選方案,不宣告量產成功。 O — Output:先呈現本階段分析、缺口與待確認事項;可完成的內容更新到同一份完整單檔 HTML,保留前階段成果,未完成階段留交接需求。本階段版面:DOE 設計、模型、曲面、取捨與獨立確認。CSS 內嵌、無外部資源;靜態圖表附數值表,手機 390px 不整頁橫向溢出,A4 列印可讀。GB 顯示工程重點,BB 方法細節放附錄。互動 3D 圖可另以 DOE Report.html 為參考,但本課程 HTML 檢視只預覽靜態內容。 最後附「I 階段交接摘要」:模式與資料來源/產品與測試邊界/Y/X/規格與目標/已知證據/假說/限制/下一階段所需資料/待我確認項目。更改定義先列差異,不能默默改寫。 E — Evaluation:區分模型預測與確認實測;滿意度權重透明;沒有直接移植 CPU 模型。每項數值可對照來源與重算公式;標記通過附證據、未驗證或不適用。沒有實際執行分析或瀏覽器測試,不寫已通過;先修正可驗證的錯誤再交付。
C|控制計畫與持續熱性能 — VIBE+TICOE 提示詞
【VIBE】 V — Viewpoint:六標準差 BB 教練、電源模組熱設計工程師與 HTML 報表設計師。 I — Intention:協助台灣電子/電源供應器團隊用證據選擇熱性能與耗能的可行操作窗,繁體中文、務實清楚。 B — Behavior:先確認議題,再展示證據與邏輯,最後給結論與交接;區分假設、模擬、實測與預測。 E — Expectation:同一份深藍+玉米黃、手機可讀的 Thermal_DMAIC.html,從章程累積到可追溯的 DOE 與控制報告。 【TICOE】 T — Task:現在只做 C:控制計畫與持續熱性能。 I — Input: 【教學案例共用輸入|假設情境,不是實測結果】 某電源模組在高負載/高進風溫度時,熱點溫度偏高;團隊希望降低熱點與風扇功耗,同時維持效率、輸出穩定與可靠度。尚未提供失敗率、基準溫度、產品額定值或客戶規格。 Y1:固定負載、輸入電壓、安裝方向與進風條件下,指定元件/測點的穩態熱點溫度 T_hot(°C)。測點、感測器固定方式、取樣率及穩態判準待 D/M 確認,不能把外殼溫度當接面溫度。 Y2:同一穩態時間窗的風扇輸入電功率 P_fan(W),明確界定單顆或全組。 輔助指標:模組效率 η=P_out/P_in;P_loss=P_in−P_out(須界定是否包含風扇);Rθ=(T_hot−T_in)/P_loss(°C/W)僅在熱路徑與測點定義一致且 P_loss 可可靠量測時使用,不能以額定輸出瓦數代替損失功率。 候選 X:風扇轉速、散熱鰭片幾何、導熱介面厚度/接觸條件;負載、進風溫度、批次與安裝作為環境/雜音或區組因素。實際因子、水準與不可超出範圍待工程確認。 參照檔:DOE Report.html 是另一個「2U 伺服器 CPU 散熱」教材,Y 為 T_cpu 與 P_fan;用作報告結構與方法參考,不沿用它的係數、85°C 上限或建議操作點。 【模式】〔實務/模擬教學;未選則按實務缺資料處理〕 【前階段摘要、原始資料與上一版 HTML】〔附檔或貼入;D 首次可寫無〕 【新增資訊】〔填入,沒有寫無〕 C — Constraint:沿用同一份已確認設定、證據編號與單位。讀不到附件就說明缺口,不聲稱已分析。實務模式資料不足時只給計畫與空白欄位。模擬模式先確認設定,再生成可重算的資料並交付 CSV;MSA、正常基準、DOE、獨立確認與維持使用不同資料集,不拿同一份資料充當五種證據。所有假設數字及模擬圖表要標示。不得把另一個 CPU 案例的結果冒充本案。 本階段工作: 1. 只承接 I 已確認的條件;若未確認,建立暫行監控並回 I 補證據。 2. 控制關鍵 X(實際轉速、鰭片/介面規格、裝配條件)與 Y(標準化測試條件的 T_hot、P_fan);定義量測、抽樣、記錄、Owner、告警與復歸放行。 3. 維持資料依產品、負載與進風條件分層;依合理子組選 I-MR 或 Xbar-R/S 等圖別並說明適用性。規格上限與統計界限分開;量測改變回 M、模型失準回 A/I。 4. 在穩定且可比較的固定條件下重評單側能力與前後差異,核對效率、可靠度與噪音。以實際測得的功耗差估算能源效益,標示工時/年化假設。 5. 交付量產控制窗、反應計畫、變更管制與後續觀察;已維持多久照實寫。 O — Output:先呈現本階段分析、缺口與待確認事項;可完成的內容更新到同一份完整單檔 HTML,保留前階段成果,未完成階段留交接需求。本階段版面:控制計畫、能力追蹤、效益與維持交接。CSS 內嵌、無外部資源;靜態圖表附數值表,手機 390px 不整頁橫向溢出,A4 列印可讀。GB 顯示工程重點,BB 方法細節放附錄。互動 3D 圖可另以 DOE Report.html 為參考,但本課程 HTML 檢視只預覽靜態內容。 最後附「C 階段交接摘要」:模式與資料來源/產品與測試邊界/Y/X/規格與目標/已知證據/假說/限制/下一階段所需資料/待我確認項目。更改定義先列差異,不能默默改寫。 E — Evaluation:未確認不轉正式控制;變動環境不混成單一能力分布。每項數值可對照來源與重算公式;標記通過附證據、未驗證或不適用。沒有實際執行分析或瀏覽器測試,不寫已通過;先修正可驗證的錯誤再交付。

供應商品質:不是收到一份 8D 就結案

情境:連接器端子鍍層不良造成客戶間歇開路,供應商回覆「已教育訓練,100% 全檢」。你要同時追問:不良怎麼產生、為什麼沒被攔下、為什麼管理機制允許它發生。

要問供應商應收到的證據不夠的回答
哪些貨有嫌疑?lot/日期/線別/材料追溯,廠內、在途、客戶端數量與圍堵清單只有今天庫存全檢
全檢抓得出嗎?檢驗方法與參考缺陷比對,邊界樣本、漏判與誤殺;檢驗人員/設備確認由資深人員看過
發生原因?製程參數、槽液/材料、量測、缺陷位置與受控驗證操作員疏忽
流出原因?原檢驗點、抽樣、方法能力與標準版本如何讓不良流出改為 100% 檢驗就好
如何防止再發?PFMEA、Control Plan、SOP、變更管制同步修改,跨批驗證教育訓練照片與簽到表
何時解除加嚴?與客戶/供應商事先約定可量測的恢復條件、期間與放行權責連三批好就一律解除
GB 本節交付

主持一次 10 分鐘供應商追蹤,列出一項最重要的證據缺口與下一步。

BB 本節交付

另評估替代來源、供應不中斷、量測標準對齊與客戶風險;用必要條件與利弊做放行/續圍堵決策。

專案關卡檢核 (Tollgate Review)

七道關卡,每一道都有明確的必要證據與 PSDM 思考查核點。先用清單自檢,再向廠長、製程、品保與財務報告。勾選狀態存於瀏覽器。

這是自評,不是審查結論。勾選只代表「該項證據自認已備齊」,不代表證據已被查核。是否通關、是否附條件,由 Sponsor 與審查者看過實際證據後作成。

當前軌道:綠帶標準
整體證據完成度 0/0 待自評

關卡審查怎麼進行

10 分鐘報告的骨架
  1. 題目與目標:一句話(焦點於落差與營運指標)
  2. 上次關卡之後做了什麼(主要進展與交付物)
  3. 關鍵發現與支持它的證據(數據、圖表與檢定)
  4. 還沒解決的問題與風險(明確標出待補事項)
  5. 今天要請你決定的事(寫成選項,不是開放式提問)

第 5 點最常被漏掉。沒有決策請求的審查,只是進度報告。

Sponsor 最常追問的三件事 (黑帶必審)
  • 證據:「你怎麼知道是這個原因,不是別的?有沒有做反證與偽重複排除?」
  • 風險:「這樣改,最壞會發生什麼?難改因子、交互作用與殘餘 SOD 怎麼防範?」
  • 效益:「財務簽核硬效益多少?你還需要什麼跨部門授權,什麼時候要?」

這三題沒準備好,關卡不會過。準備好了,多數審查十分鐘內結束。

被問到答不出來的時候
  • 不要猜。說「這個我還沒查,下週給您答案」是專業,不是失分。
  • 把問題記下來,當場確認對方要的是什麼形式的答案。
  • 如果是資料不足,直接說明缺什麼、要多久才拿得到。

關卡不過的三種常見原因

狀況審查者看到的怎麼避免
證據鏈斷掉分析結論講的是 A,對策做的是 B,兩者接不起來每個對策都要指得出「是哪一段分析支持它」
跳關量測系統還沒驗,就拿一堆迴歸結果來報告照順序走。前一關的證據不完整,後面的分析都會被質疑
沒有決策請求報告完就停住,審查者不知道要批准什麼每次都準備一個明確的請求:批准進入下一關、追加資源、或調整範圍

實戰演練:帶著證據回答,不只選 ABC

任務GB 演練BB 加深
30 分鐘:基準與量測用 SMT 的 12,000 片案例分清 FPY、最終良率、DPU;寫取樣與追溯欄位指出 lot/治具與班別混淆,提出相依性處理及量測驗證設計
30 分鐘:真因辯證對回焊、印刷與治具各寫「若成立應看到什麼」說明對照條件、交互作用、反證與替代解釋;資料不足時不下定論
40 分鐘:實驗與確認畫 2² 交互作用圖,提出產線執行計畫評估區組、實驗單位、模型與預算,提出可估性與確認準則
20 分鐘:交接答詢讓組長照反應計畫處理一次模擬異常向製造、品保與財務說明效益、剩餘風險及複製條件
先自己判斷

評審問:「新條件三批都零不良,為什麼你還不願意宣告風險為零?」

展開推理與參考作法
零觀察不等於零風險。先交代每批樣本數、是否獨立、量測漏判和涵蓋的材料/設備。若是 n 個獨立二元觀察且零不良,單側 95% 上限可由 1−0.05^(1/n) 估計,大 n 時約 3/n;例如 n=300 約 1%,不能宣告完全沒有不良。群聚資料不直接套此式。

評量中心

先用測驗檢查自己的弱項,再用試算器確認距離資格還差多少。作答紀錄只存在你自己的瀏覽器。

評分構成
項目比重評什麼
知識後測15%方法選擇、統計判讀、專案治理
個人實作25%限時完成分析、保存設定與輸出、寫出決策結論
小組分析包25%五個階段的證據鏈是否完整且互相支持
發表與答詢25%證據、邏輯、決策請求、個人貢獻
個人口試10%方法辯證、角色責任、專案倫理
怎麼準備
後測不考背公式,考「這個情境該用哪個方法、為什麼不是別的」
個人實作會給一份資料與一個問題,重點在判斷過程與結論寫法
分析包最常失分的地方是證據鏈斷掉:結論跟對策對不起來
發表請準備決策請求,不要只報告做了什麼
口試(黑帶必評):抽問你在小組中負責的方法辯證與治理倫理,單科未達 70 總分再高不予通過
評量通過代表具備方法能力。公司內部的正式資格仍需完成一個核准的真實專案並取得簽核。
專案分析包 4 級評審規準量規 (DMAIC Rubric) 評核查檢標竿 點擊收合 / 展開規準 ▼
審查階段 1 級:未達標 (Unacceptable) 2 級:發展中 (Developing) 3 級:勝任標竿 (Proficient - 綠帶) 4 級:卓越領航 (Exemplary - 黑帶)
D 定義
Charter, CTQ, SIPOC
問題陳述夾帶預設真因或對策;Y 無操作型定義;專案範疇無邊界。 有寫出落差與 Y 指標,但分母/量測頻率模糊;VOC 未轉化為 CTQ;SIPOC 邊界不清。 SMART 問題陳述;VOC → CCR → CTQ 展開明確;In/Out 邊界清楚,Out 列出關鍵排除項;SIPOC 閉合。 具備 3 級條件,另獲 Controller (主計/財務長) 簽署 Hard Savings 認列標準;多世代計畫 (MGP) 與利害關係人 RACI 完備。
M 量測
DCP, MSA, 基準能力
無數據蒐集計畫;直接套用未驗證報表;未進行量測系統分析 (MSA) 即做分析。 蒐集數據但未檢驗分層代表性;MSA 僅測單次或漏判/誤殺混淆;能力指標未驗證穩定性。 完整 DCP;MSA 依用途與客戶風險核對通過:連續型須標明 %GRR 的基準(%Study Variation/%Tolerance/%Contribution,三者數值不同不可互換);屬性型不以單一 Kappa 判定,須同時報告對參考標準的一致性、漏判率、誤殺率與各自樣本數。常用輔助判準:%GRR <10% 可接受、10–30% 視風險附條件、Kappa >0.75;以管制圖確認穩定後,連續型特性分離報告 Cpk 與 Ppk、計數型 Y 報 p̄ 與 DPMO。 具備 3 級條件,另完成 破壞性/巢狀 MSA;以 Multi-Vari 拆解變異源;對非常態分佈給予正確統計轉換或非參數評估。
A 分析
要因漏斗, IS/IS NOT, 檢定
僅靠單純腦力激盪挑選真因;無對照組;未檢驗統計假設直接宣告因果。 產出多張統計圖表,但未依漏斗收斂關鍵 X;IS NOT 缺乏可比對照,未排除任何假說。 經魚骨圖與要因矩陣收斂至 ≤ 5 個關鍵 X;IS/IS NOT 有效刪除假說;檢定報告 P 值、效果量與區間;具現場反證機制。 具備 3 級條件,另有效識別多因子交互作用;妥善處理難改因子與群聚結構,無偽重複 (Pseudo-replication) 與資料洩漏。
I 改善
防錯, DOE, 確認試驗
對策與分析脫節;直接在產線全盤變更參數;無確認試驗直接結案。 同時變更多個因子導致因果混淆;實驗缺乏隨機化與重複;最佳條件未評估公差容忍度。 對策直指關鍵 X,優先採用防錯 (Poka-Yoke);DOE 隨機化並交代區組;確認試驗 Y 顯著提升並落在預測區間;提供製程窗。 具備 3 級條件,另完成高階部分因子解析度 (Res IV/V) 與混淆結構交代;難改因子採 Split-Plot 設計;DA 矩陣綜合權衡成本風險。
C 控制
Control Plan, OCAP, 財務
僅在成品端檢驗 Y;無反應計畫;SOP 與 FMEA 未更新;專案結束隨即反彈。 Control Plan 未指派職位 Owner;反應規則僅寫「通知主管」;效益僅依工程師自估。 控制計畫落實管制關鍵 X;現場 OCAP 停線/隔離/處置步驟明確;PFMEA 動態回寫下修 RPN;SOP 考核上線;長期 SPC 穩定。 具備 3 級條件,另建立自動防呆/Pre-Control 預防機制;完成 PPA 殘餘風險防範;財務獨立覆核年化效益;橫向展開 Read-Across 跨線落實。

知識測驗

題目依你目前選擇的身分自動調整。綠帶 10 題、及格 70 分;黑帶 15 題、及格 80 分。

尚未作答。選好答案後按「交卷」,會顯示分數、錯題解析與該回去複習的單元。

資格判定試算

試算各項成績,找出需要補強的能力。計分項目與候選門檻依目前軌道自動切換:綠帶四項計分、門檻 70 分(口試選考不計分);黑帶五項計分、門檻 80 分。未評量的項目不會自動給分。填寫紀錄存於瀏覽器。

填入分數後,這裡會顯示加權總分與資格判定。

三層資格的差別

課程完成證明

出席達標、知識後測 70 分以上、完成指定交付物。代表你上完了這門課。

候選資格

綠帶:加權總分 70 分以上,且知識後測與個人實作各 70 分以上。
黑帶:加權總分 80 分以上,且知識後測、個人實作、個人口試三項各 70 分以上。
代表你具備方法能力,可以開始帶專案。

公司內部正式資格

完成一個核准的真實專案,經 Sponsor、流程負責人與財務簽核,通過結案發表。由貴公司認定。

單科門檻的用意:加權總分可能被小組成績拉高,但方法能力是個人的。單科不過,總分再高也不代表你能獨立帶專案。
綠帶的個人口試屬選考回饋項,不計入總分也不設門檻;加權總分以計分項目的權重合計(90%)正規化成百分制。未評量的項目一律不給預設分數,因為那會把沒做過的事算成已取得的成績。

學員交付包:每一頁都回答一個現場問題

頁次內容自己檢查
1|問題與範圍產品/製程、偏差、期間、基準、目標、團隊與排除範圍還沒驗證就先寫原因或買設備了嗎?
2|資料與量測欄位定義、首次/重測、追溯層級、MSA、取樣與清理理由另一個人可依同樣定義重作嗎?
3|基準與假說時間圖、分層、IS/IS NOT、假說與反證有比較正常對照,還是只有不良照片?
4|驗證與實驗實驗單位、條件、順序、區組、結果、區間與限制把同一批的多片誤當獨立重複了嗎?
5|控制與效益反應計畫、變更/放行權責、維持圖、成本認列夜班接得住嗎?財務認得下來嗎?

先用上述五頁完成一個小而完整的案例,再把同一骨架帶回自己的產品線。下方 Charter 與評分表可供課堂填寫。

專案章程快速表單

第一天上午的主要產出。不確定每一欄要寫到多具體,可先按「載入示範內容」看一份寫好的章程,再按「清除」換成自己的專案。填完可複製貼進報告,或直接列印帶去找 Sponsor。內容存在你自己的瀏覽器。

評分表

第四天審查用。可直接列印發給評審,每位學員一份。

項目比重 給高分的樣子會扣分的樣子評分
知識後測15% 方法選擇說得出理由,統計輸出判讀正確 只會套公式,問「為什麼不用另一個方法」答不出來 ___ / 100
個人實作25% 限時內完成分析,保存了設定與輸出,結論寫成一句可執行的決策 跑出一堆圖表但沒有結論,或結論與輸出對不起來 ___ / 100
小組分析包25% 五個階段的證據互相支持,對策指得出是哪一段分析支持它 證據鏈斷掉:分析講 A,對策做 B;或跳關(量測沒驗就做迴歸) ___ / 100
發表與答詢25% 有明確的決策請求,被challenge時答得出證據與限制 只報告做了什麼,沒有請求;被問到就改口或含糊帶過 ___ / 100
個人口試10%
綠帶選考
不計入總分
說得出自己負責的部分,能承認不知道並說明怎麼補 答案明顯是別人做的,或硬猜 ___ / 100

加權總分怎麼算: 黑帶=五項全評,Σ(分數×比重),權重合計 100%。 綠帶=口試為選考回饋項不計分,只取前四項 Σ(分數×比重) ÷ 90 × 100(權重合計 90% 正規化)。 未評量的項目一律空白,不給預設分數——把沒評過的項目按門檻分計入,等於把未評量當成已取得的成績。

加權總分

___ 分(綠帶門檻 70/黑帶門檻 80)
單科門檻(綠帶:後測、實作;黑帶:再加口試):□ 全部達 70 以上 □ 有項目未達

評審綜合意見

________________________

HTML 檢視與編輯

把 AI 產出的 HTML 報表貼進來,立刻渲染。看到不滿意的地方可以直接在畫面上改,改完下載保存。

為什麼需要這個

多數 AI 平台只會把 HTML 當成一段程式碼回給你,不會產生可以直接打開的檔案。 在手機或平板上,要把那段程式碼變成能看的網頁幾乎做不到,所以渲染器直接做在教材裡。 需要報表時,可請 AI 輸出不含腳本的靜態 HTML,再貼到這裡查看。

1. 複製提示詞
到 AI 教練單元挑一張卡片,按右上角複製。
2. 貼到任一 AI
把你的數據填進去送出,AI 回一段 HTML,整段複製。
3. 貼上並渲染
含程式碼圍欄與前後說明都可以,系統會自動取出 HTML。
4. 就地修改再存檔
按「直接編輯」在畫面上改字改數字,完成後下載。改數字不會自動重算百分比與結論,修改數據後請重新驗算。

貼上 AI 回覆

支援整段回覆(含程式碼圍欄與前後說明),也支援只貼純 HTML 或片段。

直接編輯
在渲染出來的畫面上直接改字、改數字、刪段落,適合發表前的最後微調。按一次進入編輯、再按一次結束,結束時修改會自動同步回上方的原始碼框,再按「下載 .html」保存。 需要改樣式或整段重寫時,回上方的輸入框修改後重新渲染,或請 AI 依你的要求重出一版。
直接編輯只改畫面上的文字,不會重算任何數字。改了分子、分母或原始數據,就要重新驗算相關的百分比、指標與結論,必要時請 AI 依新數據重出一版。
渲染在沙箱內
預覽採靜態模式:移除腳本、表單與外部資源,並以內容政策封鎖網路連線。支援 details 折疊、頁內錨點、靜態 SVG 圖表與自帶的 data: 圖片;需要執行腳本的互動圖表請先轉成靜態 SVG 或數值表。有內容被移除時,狀態列會顯示數量。 但這不改變另一條規則:機密資料在貼給 AI 之前就要先去識別化。

下載說明:電腦端會直接存檔;手機會跳出分享選單,可選「儲存到檔案」。若只是想留存畫面,用全螢幕後截圖或系統的「列印為 PDF」更快。