质量管理配备 AI 视觉？最新工具提升品管准度与速度。
大纲：
- 前言
- 质量管理是什么？
- 质量管理的重点
- 常见的质量管理挑战
- 质量管理的核心- PDCA 循环
- AI 视觉技术在质量管理中的运用：HOP (Human Operation Platform) 行为分析平台
- 五大品质管理工具
- 重新定义质量管理── 只要更高效、更灵活、更智慧
- 顶尖半导体厂商采用的质量管理工具
前言
质量管理在企业中扮演着关键角色，它不仅确保产品和服务符合标准，更是提升市场竞争力的基石。然而，随着制造环境日益复杂，质量管理面临越来越多的挑战。
在接下来的内容中，我们将说明现今制造业面临的质量管理的挑战以及因应方法，具体说明 AI 视觉技术是如何协助企业提升质量管理，从而达成提升整体企业竞争力的目标。
HOP (Human Operation Platform) 行为分析平台是什么？
质量管理是什么？
质量管理是确保产品或服务符合标准、满足客户需求的系列活动，包括计划、控制、保证和持续改进。目标是提升产品质量、降低错误和浪费，提高客户满意度和市场竞争力，从而减少成本、提高效率，并增强企业盈利能力。
一家具规模且营运良好的公司，质量缺陷成本一般会占运营成本的 10%-15%。透过有效的质量管理计划，可以显著降低这些成本，从而提高公司整体利润。
（source: ASQ）质量管理的重点
质量管理的主要目标是确保产品或服务的质量始终如一。质量管理人员着重于以下三点：
- 预防问题发生：识别生产过程中的潜在问题，并采取措施加以防范。
- 确保持续改进：透过数据分析和反馈机制，不断优化生产过程和产品质量。
- 提升客户满意度与企业形象：最终交付产品满足甚至超越客户的期望。
达成高效的质量管理是企业与工厂的理想目标。但事实上，日渐复杂的产线运作现况，为管控人员带来许多挑战。
常见的质量管理挑战
- 生产线复杂性：随着产品技术的快速发展，生产过程变得复杂，增加了质量管理的难度。例如：在依赖人工作业的生产线上，作业员动作的不确定性高。疏忽、身体状态、操作熟悉程度等，都可能影响产品品质。质量管理在行为分析管理、数据收集和问题根源分析上，往往耗费大量的时间和成本。
超过 72% 的工厂任务仍由人工完成。机器人尚未完全取代我们的工厂中的所有工作。
（source: Kearney）- 成本压力：在保证质量的同时，需要维持甚至降低生产成本，考验质量管理人员的应变力。
- 客户期望变化：客户对产品质量的期望持续上升，企业需要不断提高质量以满足市场需求。
质量管理的核心 – PDCA 循环
PDCA 循环（PDCA Cycle），即计划（Plan）、执行（Do）、检查（Check）、行动（Act）。最早由美国著名管理学家爱德华兹·戴明（Edwards Deming）于 20 世纪提出的系统化质量管理概念。
流程如下：
- Plan 计划：确定质量标准、目标及具体要求，并制定实施计划。
- Do 执行：根据计划进行产品生产或服务交付，同时进行质量控制。
- Check 检查：检测和评估质量管理的实施效果，通过数据分析找出问题或偏差。
- Act 行动：根据检查结果进行持续改进，调整流程或策略以达到更高的质量标准。
完成一次流程之后，以前次结果为基础，再建立下一个目标进行循环。直至达成质量管理目标。 有效的 PDCA 循环仰赖完整的生产线履历与数据支持。
但现今多数的品质管理方式仍依赖人工搜集与检视，难以确保数据可靠性与即时性，使得 PDCA 循环的执行效果大打折扣。 在生产线上导入 AI 视觉技术能解决这个困境。
AI 视觉技术在质量管理中的运用：HOP (Human Operation Platform) 行為分析平台
1. 非結構化資料轉為結構化數據：數據驅動的質量管理
在人力密集的产线上，作业员的动作直接影响着产品质量与生产效率。 传统的质量管理系统无法针對作业员动作，有效进行纪录与分析，导致管理人无法获得客观数据，来洞察生产过程中的所有细节。
在生产线上导入 AI 视觉技术，能将「作业员动作影像」这类非结构化的资料，转化为结构化的数据分析。
产线上部署的摄影机 24/7 完整纪录作业员的动作。透过 AI 影像分析，系统能抓取低品质低生产效率的肇因，将事件发生的时间、工站（地点）、原因详实纪录于 HOP 行为分析平台的管理介面。
同时，HOP 行为分析平台能与工厂既有的品质管理系统（如：MES 系统）整合，为质量管理人员提供完整的产线数据支持。
2. 即时生产异常预警：人力产线的高效质量管理
以人工檢視產線，每項產品需耗費高達 48 小時進行時間研究。在传统的管理方式中，质量管理人员的人工纪录和分析，难以客观考虑生产线上发生的所有事情。随着产线数量与复杂度日益提升，管理人力势必难以负荷。
在生产线上导入 AI 视觉技术，能够识别作业员是否按照生产计划 SOP 作业。
当 AI 视觉辨别动作异常时，系统会即时通知管理人员，避免事后的重工、废品与无效生产时间。 AI 视觉技术协助产线数据搜集与分析，让质量管理人员能专注于更高价值的决策规划。
即时检视和自动化警报功能，能提高生产线的运作效率和品质，避免无谓成本。达成降低生产成本、减少资源浪费、提高生产效率三项高效的质量管理目标。
3. 完整生产履历：持续改进的质量管理
导入 AI 视觉系统 6 个月内，整体产线 UPH 提高了 19%。在传统的管理方式下，质量管理人员「缺乏有力证据」证明修正措施的有效性。使得持续改善的进程延宕与管理人员的信心不足。
HOP 人因作业平台完整搜集和分析大量作业时间，纪录产线生产履历，提供决策者生产历史影像＋数据分析。质量管理人员透过回溯 AI 标记的问题影像，能够准确识别瓶颈。
有了明确的「证据」，管理人员得以优化生产计划，精准解决生产流程中低品质低效率的肇因，进而达到有效的障碍排除，提高产线 UPH。
五大质量管理工具
- SPC（Statistical Process Control） 统计过程控制 ：利用统计工具区分出生产过程的异常波动，透过数据分析快速识别并调整异常，恢复产线稳定，避免不良品和低效率问题。
对于制造业的生产线而言，有效的生产因素控制、异常预警与即时因应是 SPC 的核心目标。
- FMEA（Failure Mode and Effects Analysis）失效模式与效应分析：用于量产前识别过程中的潜在失效模式及风险，找出肇因并采取预防措施，避免量产后的重大损失。 分为两种类型：
- DFMEA（Design FMEA）： 专注于生产开始前，针对未来可能出现的失效情况，例如，生产效率低下、顾客满意度降低等，分析其原因与设计因应方法。
- PFMEA（Process FMEA）： 专注于既有的生产线计划，归纳生产过程中的失效模式，例如，作业人员未按照规定的制成 SOP 、产品良率无法提升等。找出导致这些失效模式产生的过程问题，确保过程的稳定性。
无论是在预测问题还是改进生产过程，即时了解当前生产线状况、确保良率提升是 FMEA 的核心。
重新定义质量管理── 只要更高效、更灵活、更智慧
即使是全球领先半导体大厂，依然持续面临着一样的质量管理痛点：
如何更快地发现错误、降低成本、提升产品质量？
在智慧制造的浪潮下，许多企业已经意识到，现有的质量管理方式难以应对复杂的产线变化。
舍弃传统方法，导入 AI 视觉技术才是突破瓶颈的关键，是让企业在竞争中脱颖而出的一大利器。
PowerArena 的 HOP 行为分析平台助您实现：
- 即时检测缺陷，快速反应
- 主动检视操作异常，提高生产效率
- 精准数据分析，优化决策流程
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顶尖半导体厂商采用的质量管理工具
一家全球半导体领导厂商专注于精密加工制造，为高科技产业提供关键零组件，其高价值来自复杂的制程和精细的工艺。
维持良率是质量管理的首要目标。对细节稍有疏失，就必须承担重工与材料浪费的成本，甚至影响品牌信誉。
为了全面提升质量管理效率与效果，针对光罩盒外盒组装工站，该厂导入 PowerArena HOP 人因作业平台，帮助品质管理人员检视人工过程步骤。
在导入 HOP 行为分析平台的六个月内，该站稳定维持良率在 95%，直通率 97.6%。
AI 视觉 24 小时协助检视产线，辨别与预警异常，即时纠错。透过 AI 影像分析产线状况，补足产线数据缺口。组装错误不再发生，产线良率大幅提升，真正实现高效质量管理。
