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  • 學位論文

結合實驗設計與統計製程管制改善生產製程-以A公司為例

To Integrate Design of Experiments and Statistical Process Control Techniques in Improving Production Process -A Case Study of “A “Company

指導教授 : 陳啟政

摘要


統計製程管制(Statistical Process Control, SPC)是一種用來分析資料的科學方法,並且利用分析結果來解決實際的問題,是監控製程品質一個非常重要的方法。 實驗設計法(Design Of Experiment, DOE)是探討實驗應如何進行與分析的學問,它強調利用最少的資源在短的時間內,將產品或製程的最佳參數條件尋找出來,是開發企業Know How的一項重要工具。 本研究將運用實驗設計以及統計製程管制,以A公司之銲線能力改善為例,找出產生問題的重要製程參數並找出各因子之相關性,藉由評估多個操作變數對系統性能的影響效應,以及各變數間的交互影響效益;再透過實驗找出最佳的操作變數並利用實驗設計法來建立製程模型,以達到最佳的生產製程及生產條件的最佳化。 本研究所使用的方法、程序,可應用於各種產業製程,盼本研究之內容,可做業界的學習參考依據,面對快速激烈競爭的時代裡,能建構出一套優質的製程技術提升管理體系,才能增強公司企業的競爭力,藉此使其能不斷的創新與進步,而使公司企業能永續經營、基業長青。

並列摘要


Statistical Process Control is a scientific method used for data analysis. The analysis result is then used to solve specified problems. This is an important method for monitoring process quality. The design of experiments method probes into how the experiment should be conducted and analyzed. It places emphasis on utilizing the least resources in the shortest time to identify the best parameter levels for products or processes. DOE is an important tool for developing enterprise Know How. This study integrates the design of experiments and statistical process control techniques in identifying the crucial process parameters and further locating their inter-dependences. The multi-variable effects versus system performance and the interacted impact benefits among process parameters are assessed using the various settings. This study identifies the initial optimal operational variables via experiments to develop a process model using the design of experiment method to achieve the best production process. All methods and procedures used in this research can be applied to the manufacturing processes of different industries. Hopefully, the content in this research can be a reference for lessons learned in industry. Living in this era of rigorous and rapid competition, we need to build a set of superior process technologies to promote effective management systems. Thus, we will be able to increase our companies’ competitive ability. We can improve and progress continually and keep the companies’ operation moving.

參考文獻


余豐榮、劉亮成、黃開義(2007)。多變異製程移動平均管制圖之統計經濟設計。科學與工程技術期刊。3。1-9。
李佩熹、童超塵(2008)。應用多次抽樣平均數管制圖於破壞性試驗製程之效益評估。科技管理學刊。13。95-112。
李旻哲(2003)。計數值管制圖軟體應用之研究。國立台灣科技大學工業管理系。
李榮顯、王水鐸、朱凌毅(2005)。以田口實驗設計法進行多道次冷打頭模具設計最佳化之研究。鍛造。14。54-59。
邵揮洲、曾健明(2002)。模糊理論與實驗設計法結合網路運算技術於貨櫃輪主要尺寸參數最適化設計之研究。中國造船暨輪機工程學刊。21。247-258。

被引用紀錄


胡正修(2013)。自動化製程管制系統之建置〔碩士論文,國立臺北科技大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6841/NTUT.2013.00488
黃彥綸(2015)。應用六標準差與實驗設計改善手插件電解電容之通孔上錫率-以電源供應公司為例〔碩士論文,中原大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6840/cycu201500388
洪嘉良(2016)。運用六標準差於半導體製程化學氣相沈積能力之均勻度改善〔碩士論文,逢甲大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6341/fcu.M0317427

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