■ 王福琨
在企業高度競爭的環境下，品質、快速、創新等被公認為決定組織是否能成長與獲利的三大要素，而以品質為經營策略的公司，可經由有效的品質管制活動來提升產品品質。
提高生產力 降低成本
若某一公司的產品品質確實優於競爭者，將提高消費者對其產品的向心力，進而在市場占有率方面顯著增加，最後可讓公司獲利提升。另一方面，由於有效的品質管制使得製程變異降低、生產力提高與製造成本降低，最後也可造成公司獲利提升。許多專家認為品質管制若能有效運用，將可獲得下列效益：提升產品或服務品質、提高製程良率、降低生產成本、降低產品價格、改善及保證產品可即時送達顧客手中。
20世紀，經由許多學者的不斷研究，品質管制方法已日趨成熟，其歷史沿革有操作員的品質管制 (1700-1900)、領班級的品質管制 (1900-1920)、檢驗員的品質管制 (1920- 1940)、統計品質管制（statistical quality control，簡稱SQC）(1940-1960)、全面品質管制（total quality control，簡稱TQC）(1960-1990)亦稱為全面品質管理時代、六個標準差(six-sigma，簡稱6σ)(1990年迄今)。
六標準差 起死回生妙藥
6σ管理最早是美國摩托羅拉公司1986年在公司內部推展。在1970年代中期到1980年代中期的十年間，由於品質競爭失利，摩托羅拉節節敗退。
彩色電視機廠1974年關閉，音響廠1980年停業，電腦記憶晶片也在1985年向日本廠商降服，眼看就要倒閉了。
當時，該公司董事長一面向美國政府要求保護，一方面提出高品質策略，全面向6σ品質邁進，使生產線不良率降低至ppm(part per million)水準。終於在無線呼叫器市場大獲全勝，成為美國企業起死回生的典範。此外，高品質的產品與服務表現，也讓摩托羅拉1988年獲得第一屆美國國家品質獎 。
1995年，奇異公司也開始大力推動6σ，兩年內獲利增加7.5億美元，獲利率也攀升至15%以上。迄今，奇異成功導入6σ的案例已被企業界視為標竿典範。
奇異將推行6σ的重要性定義如下：
對於顧客：
．可以獲得更高品質的產品或服務。
．可以在最低成本與最高利潤的條件下，提供客戶更好的服務。
．不需要再花時間尋找其他的上游供應商。
對於供應商：
．成為一家世界領導企業的一份子。
．提升改善產品或服務的能力。
．提升其生產力及獲利力。
對於員工：
．成為一家世界領導企業的一份子。
．擁有最好的工具及資源，以生產高品質的產品或服務。
．擁有提升學習技能與領導的機會。
．擁有獲得最佳報酬的機會。
因此，隨著奇異的成功經驗，企業界亦逐漸效法跟進。
由於6σ是一種資料導向的決策方法，以提高品質與降低成本，並提升顧客滿意與市場競爭力為目的。因此，在21世紀，企業管理仍會持續應用6σ。
探究6σ的成功因素，包括以專案方式推動，設定的目標是可量化的指標，且以可完成為原則。此外，因專案的改善所產生的財務貢獻，會以實質的獎勵回饋給團隊。
有效的人員訓練，也是一個成功的關鍵，例如設定各種不同等級的專業：綠帶、黑帶、黑帶大師等，讓員工循序漸進提升專業水準，同時強調統計品質管制的方法與工具的專業訓練。
統計品管 方法與工具
統計品質管制的方法與工具，包括基本統計方法、品管七大手法、製程能力分析、量測系統分析、田口氏實驗設計、抽樣檢驗、可靠度工程概論、六標準差等。
進一步瞭解進階的統計品質管制方法與工具，其主題與內容有：多變量管制圖、多變量製程能力分析、多變量量測系統分析、實驗設計、反應曲面技術、品質展開機能、失效模式與因果分析、可靠度工程、複回歸分析、多變量分析、設計六個標準差、專案管理、時間序列分析等。
基本統計方法：統計學是一種研究如何運用資料、收集、整理、陳示、分析與推論的科學方法，根據收集的資料作出合理決策及結論的科學。其內容有敘述性統計學與推論性統計學，敘述性統計學是以圖形與表格方式來描述、整理資料以提供資訊，繪製圖形的目的在於方便分析解釋數據的分布情形，以了解數據代表的實際情況。
推論性統計學是以機率論的機率分配為理論基礎，以抽樣樣本資料利用科學性方法加以分析與推論，提供母體或研究主題的相關資訊，作出合理決策及結論。
品管七大手法：品管七大手法是協助企業解決品質問題、發掘問題與問題求解的利器。其內容有直方圖、柏拉圖、流程圖、特性要因圖（或魚骨圖）、檢核表、散佈圖、管制圖等。管制圖又分計量值與計數值管制圖，此外有單變量與多變量管制圖的應用。
製程能力分析：製程能力分析是評估製程能力表現的研究，或提供製程不良率資訊的研究。一般而言，製程能力分析通常是以製成品的品質特性，在製程穩定情況下量測資料進行分析。在製程能力指標中有常態分配資料與非常態分配資料的不同指標，對製程能力的評估也有單變量與多變量指標的應用。
量測系統分析：量測系統分析是品管人員分析量測系統所造成變異，進而決定檢驗方法或設備是否能產生可接受之結果，量測系統分析中主要量測誤差的分析，其資料分析方法有單變量與多變量。
田口氏實驗設計：在品質工程中，日本人田口玄一的貢獻在於損失函數與設計流程的步驟 (系統設計、參數設計、允差設計)，其中損失函數的品質成本計算與參數設計被廣泛應用於工業界。
系統設計需要專門領域的技術知識和廣泛經驗來進行設計，或訂出產品與製程的規格，而參數設計與允差設計是利用設計最佳化的技術，來決定產品的參數值，或在最佳成本的考量下找出允許的參數值偏差範圍。
抽樣檢驗：美國貝爾實驗室的兩位研究員道奇與濃米，發展一套理論和方法，取代產品或原料全檢的抽樣檢驗允收標準，隨後正式為軍需工業所重視與採用；迄今，抽樣檢驗依然被產業所使用。抽樣檢驗方法有計量值與計數值抽樣檢驗。
可靠度工程概論：可靠度的必要性，來自於顧客非常關心和期待商品的可靠度，廠商不光是製造產品，還需滿足下列要項，顧客才會購買：
品質：東西要好。
價格：價錢要便宜。
交期：很快送到顧客手中。
安全：確保使用者的安全。
可靠度試驗以產品的執行功能分類，可分為循環及與時間相關的功能。可靠度最常用的指標有可靠度、失效率、平均失效間隔、平均失效時間等四個。其內容有系統可靠度與維護度。
上述的方法與工具為基本的專業內容，可應用於界定、評量、分析、改善、控制 （DMAIC）等步驟的6σ專案方式，持續改進所要提升的品質問題。所謂工欲善其事、必先利其器，有紮實的基礎專業知識，6σ專案的推動必然有顯著成效。
處於顧客導向時代，消費者對於品質要求是嚴格的，各行各業正面臨重大的挑戰，全球化的趨勢，更會加重未來的競爭壓力。企業必須妥善運用現代化的品質管制方法與內容，加上管理階層領導統御品質的提升與持續不斷改善的作為，才能應付全球化的市場競爭。
（作者是台灣科技大學工管系EMBA副教授）
【2005/08/28 經濟日報】
沒有留言:
張貼留言