優思學院《質量工程師入門攻略2024》

作為一名質量工程師，進入這個行業首先需要理解“質量”的本質含義。質量並非單一維度，而是產品或服務在滿足預期程度上的體現。從狹義到廣義的質量，涵蓋從產品細節到客戶滿意度的多個方面。

1. 質量的定義是以顧客需求為準

第一，質量是什麼？早期的定義是“ 整體上用來決定產品或服務能否滿足使用目的之固有性質與效能總合”，換言之，質量就是“ 可顯示出品質與服務好壞的東西”。

不過，關於質量的想法隨時代變化，有範圍愈來愈大的趨勢。一開始，重視的是 “產品質量”是否合乎規格，現在則強調“包含產品在內，各種服務能否合乎客人的要求”。

何謂“顧客所要求的質量”？簡單講就是“ 能在必要時間，以更便宜價格提供質量更好與必要的產品，而且這些產品必須能安全使用”。為了滿足這項要求，質量管理的目標就是提升“產品與服務的質量”。而達成此專案標的同時，自然也必須提升“工作效率與工作結構質量”。

2. 質量管理的意義何在？

所謂的管理，簡而言之，就是企業或工廠業務的維持與改善。

進行管理時，首先必須設定改善的目標。其次，為了實現所設定的目標，應擬定 5W1H（What、Why、Who、When、Where、How，即做什麼，為什麼做，誰來做，什麼時候之前做好，在何處做，用什麼方法做）的具體計劃。

然後根據這項計劃操作，再檢驗其成果。過程中發現有問題，再找出原因、尋求對策，最後便可能達成目標。這一連串的作業就是“管理”。

這套方法由美國戴明博士研發，稱為“PDCA迴圈(Plan Do Check Act)”，可活用企業內部所有的業務。

3. 質量管理的目標

所以，優思學院認為所謂質量管理，就是“包含產品在內所有服務都必須符合顧客所需的、更高品質、更便宜、即時交貨、能安全使用”，並能使用PDCA迴圈，綜合地維持改善產品與製造方法的活動”。

質量管理活動主要有兩種，一種是日常業務之中與質量目標無法切割的維持與管理活動。另一種是可保證更好質量、提高顧客滿意度的改善活動。

“若能巧妙搭配這兩種活動，持續改善與維持，就可讓公司地步、發展。多年來質量管理活助在各企業以各種形式普及開來，主要原因是質量管理的目標與思考方法明確，配合目的而實施的方法與工具也很充分。

4. 質量工程師的角色定位

在現代企業中，質量工程師是確保產品和服務達到高質量標準的關鍵角色。他們的職責不僅僅是監督，而是以改進為導向，確保公司的產品和服務在市場上具備競爭力。以下是質量工程師的主要職責和任務的詳細介紹：

4.1 制定質量計劃

質量工程師首先需要制定詳細的質量計劃。這需要深入瞭解產品或服務的特性，以確保制定的計劃能夠滿足市場和客戶的需求。他們必須掌握質量管理體系，如ISO9001，並熟悉各種質量管理標準和規範。這種耐心和細緻的工作需要精確的計劃和監督，確保實施的質量計劃得以落實。

4.2 質量評估和控制

質量工程師需要持續評估和控制產品和服務的質量。透過使用統計工具和方法，如SPC、FMEA、DOE（都是六西格瑪工具）等，他們能夠發現並解決產品和服務中的質量問題。這種過程類似於一場探險，需要不斷挖掘和發現，以確保產品和服務的穩定性和可靠性。

4.3. 持續改進

持續改進是質量工程師工作中的核心。他們需要不斷分析和改進生產過程、工藝、裝置和流程，以提高產品和服務的質量和效率。這需要熟悉各種質量工具和方法，例如PDCA、8D、 六西格瑪方法的 DMAIC等，以及質量管理軟體，例如ERP、MES等。透過這些工具和方法，質量工程師能夠管理和改進質量，確保產品或服務始終保持在高水平。

4.4. 與團隊合作

質量工程師需要與生產團隊、工程師、設計師等密切合作。他們與不同部門的溝通能力至關重要，以確保質量標準在整個生產過程中得以遵循。透過團隊合作，他們能夠更好地發現和解決潛在的質量問題，確保產品或服務的質量。

4.5. 資料分析和報告

質量工程師需要進行資料分析，監測質量指標並撰寫詳細的報告。這些報告不僅可以幫助公司瞭解產品和服務的質量狀況，還可以為改進提供有價值的資訊。質量工程師必須能夠以清晰的方式傳達複雜的資料，使其他團隊成員能夠理解，並採取必要的措施。

5. 質量工程師的技能和知識

質量工程師需具備什麼個人素養和能力？作為質量工程師，不僅要有紮實的專業知識，還要具備強大的分析能力和溝通能力。這意味著你需要了解產品的各項效能、製造過程、潛在的失效模式，同時還要能夠與跨部門團隊有效溝通。

質量工程師與製造商、開發商、專案經理和各部門的許多其他人一起工作，透過質量保證和質量控制各種工具方法，開發過程、檢查或測試程式和實施質量系統， 目的是要確保產品和流程符合質量標準，滿足安全法規，和滿足客戶期望。

質量大師 戴明博士認為，質量工程師應該專注於產品或服務質量的最大化、最最佳化，他認為質量是：

所以，質量應該隨著時間的推移而提升，而成本則應該要下降。

我們對一個質量工程師個人品質的基本要求可以包括以下這些：

1. 對細節的關注。質量工程師必須關注細節，以確保產品的生產、安裝或執行符合要求的規格。

2. 分析／批判性思維／解決問題的能力。質量工程師審查既定的流程，以便找到製造和成本的最佳化。當問題出現時，他們進行根本原因調查，並制定和實施糾正或預防行動計劃。

3. 溝通能力。質量工程師必須能夠清楚地溝通當前和新的流程。他們還需要以清晰易懂的方式記錄他們工作的許多方面，包括檢查、根本原因分析和流程改進。

4. 職業道德。質量工程師必須能夠在壓力下工作，仍然確保達到標準，同時管理對時間表和預算的潛在不利影響。

5. 人際交往能力。這項技能對質量工程師來說至關重要。他們在跨組織的團隊中工作，應該能夠為許多不同型別的人提供領導，並與不同級別的人合作和工作。

6. 統計學技能。質量工程師在工作中使用統計學，一般以 六西格瑪綠帶的知識程度已經相當足夠。

6. 建立質量工程師的核心思維

質量管理不是單一的檢測活動，而是一個系統性的管理過程。它涉及從產品設計到生產、再到產品交付的每一個環節，質量工程師必須要建立自己的思維模式，而這些思維模式其實不離開以下幾個重點。

6.1 客戶導向

質量管理始終圍繞客戶需求展開，強調以客戶滿意度為最高目標。例如，透過定期收集客戶反饋，企業可以不斷調整產品功能，提高服務質量，從而超越客戶的期望。

6.2 全員參與

質量管理要求每位員工都認識到自己的責任和作用，形成全員質量意識。例如，企業可以透過培訓和激勵措施，使員工瞭解質量管理的重要性，鼓勵他們在日常工作中積極尋求改進。

6.3 過程控制與改進

透過監控和最佳化各個生產和服務流程，預防質量問題的發生。持續改進機制如PDCA（計劃-執行-檢查-行動）迴圈，幫助企業在實踐中不斷提高效率和質量。

6.4 預防為主

質量管理強調在問題發生前採取措施。透過風險評估和預測，企業可以提前發現潛在問題並制定預防策略，從而減少質量問題和成本。

6.5 持續改進

質量管理是一個永無止境的旅程。透過不斷的自我評估和市場調查，企業可以發現新的改進領域，推動產品和服務向更高標準發展。

7. 質量工程師的常用六西格瑪工具

六西格瑪源於質量管理的技術，因此質量管理也依賴於六西格瑪眾多的質量工具，離開了質量工具的六西格瑪質量管理就變得空有其表，所以，近年質量工程師學習六西格瑪成為了理所當然的事。下面對幾類最常用的質量工具作一些簡單的介紹。

7.1. 描述性統計工具

描述性統計工具主要是對樣本的資料統計特徵展開分析，包含樣平均值、中位數、眾數、方差、極差、標準差和斜扭性、偏度、峰度等特徵量展開分析，並給出樣本的統計條形圖，進行機率分佈擬合等。六西格瑪綠帶和黑帶學生通常要學習不同的機率分佈，例如：正態分佈、二項分佈等。

7.2. 相關性和迴歸分析工具

相關性和迴歸分析工具主要是研究一個變數Y與其它若干變數X之間相關關係的一種數學工具，它是在一組實驗或觀測資料的基礎上。找尋被隨機性掩蓋了的變數之間的依存關係。

粗略地講，可以看作用一種確定的函式關係去類似替代比較複雜的相關關係，這個函式被稱作重歸函式，在實際問題中被稱作經驗公式。

迴歸分析所研究的主要問題就是如何利用變數X，Y的觀察值(樣本)，對重歸函式進行統計推斷，包含對它進行估計及檢測與它相關的假設等。

7.3. 假設檢驗

假設檢驗（hypothesis testing）是推論統計中用於檢驗統計假設的一種方法。而“統計假設”是可透過觀察一組隨機變數的模型進行檢驗的科學假說。一旦能估計未知引數，就會希望根據結果對未知的真正引數值做出適當的推論。在六西格瑪專案過程中，我們可以透過假設檢驗，來知道不同的原因（X）是否和結果（Y）有所關聯。

一張包含零假設與備擇假設兩個曲線的示意圖，兩正態分佈有不同的期望值與相同的方差。

六西格瑪綠帶和黑帶學生通常要學習不同程度的假設檢驗包括：t檢驗，Z檢驗，卡方檢驗，F檢驗等等。

7.4. 測量系統分析工具（MSA）

對檢測系統的幾個特點(準確性、重複性、再現性和穩定性、線性、解析度)展開分析，以此來確認總偏差、檢測系統中測量人員偏差和測量儀器誤差的大小，並對檢測系統的實用性作出判斷。

7.5. 統計過程控制工具（SPC）

統計過程控制（Statistical Process Control）是透過控制圖發現異常，透過過程管理與確診理論(SPCD)找到異常的原因並予以排除。

常用的休哈特控制圖有均值一極差(x-R)控制圖，均值一標準差(x-S)控制圖，中位數一極差(x-R)控制圖，單值一挪動極差(x-Rs)控制圖和不合格品率(P)控制圖，不合格品數(Pn)控制圖，缺陷數(C)控制圖，單位缺陷數(u)控制圖等。

SPC方法是維持生產線平穩，降低質量波動的有效工具。

7.6. 實驗設計（DOE）

實驗設計，又稱試驗設計或設計試驗，是數理統計學的一個分支，科學探究的一部份，涉及“用何方法可更好的設計一個實驗”，屬於方法論的範疇。

因為任何實驗都會受到外來環境影響，如何設計實驗，使外來環境的變化能夠對實驗造成最小的影響，就是實驗規劃的目的。實驗設計法廣泛用於自然科學、社會科學、醫學等各學科的實驗設計裡。

六西格瑪綠帶和黑帶學生通常要學習不同程度的實驗設計方法，利用不同的方法找出最最佳化的模型來改善現有的製程。

質量工程師未來發展

隨著2024年的到來，我們正式步入了一個以人工智慧為核心的時代。在這個時代，質量工程師面臨的挑戰和機遇前所未有，不斷更新的技術要求他們必須不斷學習和適應。

人工智慧在質量管理中的應用

人工智慧和機器學習在預測和識別潛在質量問題方面展現出巨大的能力。質量工程師需要掌握資料分析和理解複雜演算法的技能，以便有效運用這些技術，提升產品質量和生產效率。

智慧感測器和自動化機器人的使用正變得日益普遍，這要求質量工程師掌握相關的自動化技術和裝置操作知識，從而最佳化生產流程和質量控制。

人工智慧在質量管理中的應用是顯而易見的。AI能夠透過資料分析、模式識別和機器學習等方法，提高產品和服務的質量。例如，在製造業中，AI可以透過分析生產線的資料來預測和識別質量問題，從而減少缺陷和提高效率。在服務行業，AI也可以透過分析顧客反饋和行為模式來最佳化服務質量。

工業4.0時代的系統化管理

這意味著他們不僅需要掌握傳統的質量控制技術，還要理解整個生產鏈的每一個環節，包括原材料的採購、加工過程、機器裝置的執行，乃至最終產品的市場表現。

在這個過程中，溝通和團隊協作變得更重要。質量工程師需要與供應商、生產部門、銷售團隊以及客戶進行有效溝通，確保資訊的準確傳遞和問題的及時解決。同時，他們也要能夠在跨部門團隊中擔任領導角色，推動專案的順利進行。

另外，隨著智慧製造系統的日益複雜，質量工程師還需要掌握相關的資訊科技，如物聯網（IoT）、大資料分析、雲端計算等。這些技術能夠幫助他們更好地收集和分析生產過程中的資料，從而做出更精確的質量控制決策。

在系統化管理中，風險管理也是一個不可忽視的方面。質量工程師應當具備識別和評估潛在風險的能力，制定有效的風險緩解策略，確保生產過程的穩定性和產品的可靠性。

學習六西格瑪的重要性

為應對這些挑戰，建議質量工程師學習和實踐六西格瑪（Six Sigma）方法論。六西格瑪以其對資料的強調和對缺陷率的減少而聞名，可以幫助工程師更有效地解決質量問題，提高生產過程的穩定性和效率。透過獲得六西格瑪認證，質量工程師不僅能提升自己的專業技能，還能更好地適應這個快速變化的時代。

六西格瑪的核心在於其精細化的質量管理流程，包括定義問題（Define）、測量資料（Measure）、分析原因（Analyze）、改進過程（Improve）和控制成果（Control），簡稱DMAIC。這流程不僅有助於識別和消除生產中的缺陷，還能最佳化整個生產流程，減少浪費，提高效率。

此外，六西格瑪注重於統計方法在質量控制中的應用。質量工程師透過學習統計學原理和方法，可以更準確地分析生產資料，識別質量問題的根本原因，從而制定出更有效的解決方案。

實施六西格瑪還意味著質量工程師需要培養持續改進的思維方式。透過不斷的學習和實踐，他們可以不斷提升自己的專業水平，應對生產過程中出現的新挑戰。這種持續改進的精神，與當今迅速發展的工業環境是相契合的。

結語

作為一名質量工程師，你的目標不僅僅是保證產品的合格，更重要的是透過你的工作來提升整個組織的質量文化和效率。希望這篇入門攻略能為你的質量工程師生涯提供一些有價值的啟示和指導。