檢視成千上萬個管制項目，曠日費時

• 缺乏適合大廠的 SPC 系統來快速控管龐大管制項目
• 花費大量時間在管制圖繪製，而非找尋異常發生原因

以使用者為出發點的 SPC 系統

• TYNE 累積豐富的使用者經驗，提供快速檢視模式、提升異常處置效率
• 自動化排程設置，可定期產出例行報表，化繁為簡

日常重複性的工作，最易消磨員工的熱忱與鬥志；一套良好的工具，為企業帶來的不僅僅是產能或良率的提升，更能贏回員工的心。

多套獨立系統，僅能人工傳遞資訊

• 廠內資訊系統齊全，資料卻不互通
• 發生異常只能人工 Hold Lot，或電話通知相關人員進行處理，反應時間慢

非套裝 SPC，可客製系統回傳資訊

• 此系統為 TYNE 自行研發，可依據訪談需求，轉拋 SPC 資訊供其他系統運用
• 如：當超規或違反 SPC Rules，回饋至 Hold Lot 系統或 Alarm Server 提高警告層級

將 SPC 系統的異常資訊，反饋至其他相關系統，加快訊息傳遞、減少人為誤傳，讓工廠自動化更上一層樓。

進階分析的需求無法被滿足

• 雖可偵測異常，但不易彙整異常發生原因及處置動作，進行分析

提供異常原因分析及其他進階分析

• 提供異常事件摘要報表，快速歸納發生頻率最高的原因
• 提供層別分析，以釐清各種層別的異常發生情況

唯有當異常原因能被分析，才能有效地管控人/機/料/法/環等所有面向的因子，將 SPC 系統的層級從「監控異常」提升至「防範異常」。

再精細的管制圖也難以得知全廠概況

• 無法透過一一檢視管制圖得知全廠概況，缺乏縱貫全局的視野

Dashboard 快速檢視全廠異常情況

• 針對管理階層量身打造 My Dashboard & Monitor Board 功能，在最短的時間內掌握全廠資訊
• 可透過行動裝置，隨時掌握廠內狀況，落實行動管理

全廠從上而下取得資訊於統一的雲端平台，員工按部就班，致力於設計品質、超越客戶預期。

人工抄寫數據，資料正確性低

• 人員從紙本 Keyin 至電腦時，常因手誤而敲錯，或字跡潦草不易辨識
• 數據資料正確性低，造成異常無法確實偵測、分析嚴重錯誤
• 必要資訊漏敲，導致無法進行監控或分析

維護資料正確性的黃金守門員

• 資料正確為分析首要條件，透過各式防呆偵錯機制或下拉選單，於 Keyin 當下立即警示並修正資料，大幅減少人為疏失
• 確保數據正確性、維持前後站生產資訊的一致性

員工是企業最重要的資產，基層人員作業模式優化、錯誤率降低、資料整理標準化，提升基層人員工作信心，讓身心更健康。

不理解資料所能帶來的價值

• 舊系統管制圖僅區分產品別及量測參數名稱，將大量資訊濃縮於量測參數名稱
• 雖可達到管制與偵測異常的目的，但對於後續查詢異常原因依然相當不便利

專業團隊協助導入，提升系統價值

• TYNE 在專案導入期間，輔導建立明確的管制層別與次要資訊
• SPC 資料收集的更完善，對於後續分析及查找問題顯得得心應手
• 對內部管理或對外部客戶異常回覆，更加輕鬆、有效率

縮短問題釐清的時間，人員工作效率提升，更能專心致力於設計品質、超越客戶預期。

無法針對過往的異常與處置進行分析

• 缺乏專業 SPC 系統，導致異常原因與處置收集不完整
• 資訊不流通，造成人員無法即時掌握線上異常處理狀態，更無法確保每個異常已被解決

提供異常原因分析及其他進階分析

• 可將異常原因及處置方式註記於管制圖上，所有人員皆可查詢目前異常處理的狀態，避免重工或延遲處理
• 提供不同面向的分析報表，快速歸納發生頻率最高的原因
• 透過分層分析，比較不同因子間的差異

唯有異常原因與處置動作被妥善記錄，並進一步分析，才能有效地管控人/機/料/法/環等所有面向的因子，將 SPC 系統的層級從「監控異常」提升至「防範異常」。

專業人才流動高，品管之路舉步維艱

• 缺乏專業品管人才，只能靠師徒制傳承經驗
• 自動化程度低，過多日常重複性工作造成專業人才出走、新進人員銜接不易

全方位品管產品的最佳典範

• 可制定個人化工作清單 (Preference) 簡化日常重複性工作，提升個人工作效率
• 透過個人化工作清單共享，大大提昇整體部門工作效率、節省系統資源
• 易於新進人員的傳承與資訊交流

智慧平台讓資訊、知識、經驗都得以不斷累積與彙整，進而達到企業知識管理的最大效益。

各部門制定各自表單報告，一國多制

• 各部門多透過 Excel 制定所屬 SPC Keyin 表單，檔案散落於各人員電腦
• 跨部門資料更難以互通分享，前製程收集的資訊不齊全，導致與後製程資料串聯不易
• 異常批號查詢耗時費力，導致客戶抱怨回覆緩慢、喪失客戶信任

廠內共同的資訊平台易於資源共享

• 提供全廠共同的資料輸入平台
• 可自訂多種彈性輸入介面，滿足 IQC (進料檢驗) – IPQC (製程檢驗) – OQC (成品檢驗) 各環節的數據收集
• 一連串品管分析流程的銜接與資訊統整的快速平台，以追求品質提昇與優化製程的最大效益

龐大的資料有統一的收集的平台，可大幅減少紙本作業、加速資訊傳遞。

人工抄寫數據，資料正確性低

• 人員從紙本 Keyin 至電腦時，常因手誤而敲錯，或字跡潦草不易辨識
• 數據資料正確性低，造成異常無法確實偵測、分析嚴重錯誤
• 必要資訊漏敲，導致無法進行監控或分析

維護資料正確性的黃金守門員

• 資料正確為分析首要條件，透過各式防呆偵錯機制或下拉選單，於 Keyin 當下立即警示並修正資料，大幅減少人為疏失
• 確保數據正確性、維持前後站生產資訊的一致性

基層人員作業模式優化、錯誤率降低、資料整理標準化，提升基層人員工作信心，讓身心更健康。

異常判定缺乏時效性，浪費製造成本

• 數據收集不流暢加上缺乏專業 SPC 系統，檢定法則 (SPC Rules) 判定不易
• 一天僅繪製一次管制圖，當下才發現製程偏移，已錯失立即處置的先機，造成更多製造成本的浪費

自動化品管指標監控，及時發現異常

• 於數據輸入當下判定 SPC 檢定法則 (SPC Rules)，異常則自動通知相關人員、及早處置
• 於系統留下異常原因與處置動作，所有人員皆可查詢最新狀態，確保每個異常皆已被解決

唯有異常原因與處置動作被妥善記錄，才能有效地管控人/機/料/法/環等所有面向的因子，將SPC 系統的層級從「監控異常」提升至「防範異常」。

專業人才流動高，品管之路舉步維艱

• 缺乏專業品管人才，只能靠師徒制傳承經驗
• 自動化程度低，過多日常重複性工作造成專業人才出走、新進人員銜接不易

全方位品管產品的最佳典範

• 可制定個人化工作清單 (Preference) 以簡化日常重複性工作，提升個人工作效率
• 透過個人化工作清單共享，大大提昇整體部門工作效率、節省系統資源
• 易於新進人員的傳承與資訊交流

智慧平台讓資訊、知識、經驗都得以不斷累積與彙整，進而達到企業知識管理的最大效益。

各部門制定各自表單報告，一國多制

• 各部門多透過 Excel 制定所屬 SPC Keyin 表單，檔案散落於各人員電腦
• 跨部門資料更難以互通分享，前製程收集的資訊不齊全，導致與後製程資料串聯不易
• 異常批號查詢耗時費力，導致客戶抱怨回覆緩慢、喪失客戶信任

廠內共同的資訊平台易於資源共享

• 提供全廠共同的資料輸入平台
• 可自訂多種彈性輸入介面，滿足 IQC (進料檢驗) – IPQC (製程檢驗) – OQC (成品檢驗) 各環節的數據收集
• 一連串品管分析流程的銜接與資訊統整的快速平台，以追求品質提昇與優化製程的最大效益

龐大的資料有統一的收集的平台，可大幅減少紙本作業、加速資訊傳遞。

人工抄寫數據，資料正確性低

• 人員從紙本 Keyin 至電腦時，常因手誤而敲錯，或字跡潦草不易辨識
• 數據資料正確性低，造成異常無法確實偵測、分析嚴重錯誤
• 必要資訊漏敲，導致無法進行監控或分析

維護資料正確性的黃金守門員

• 資料正確為分析首要條件，透過各式防呆偵錯機制或下拉選單，於 Keyin 當下立即警示並修正資料，大幅減少人為疏失
• 確保數據正確性、維持前後站生產資訊的一致性

基層人員作業模式優化、錯誤率降低、資料整理標準化，提升基層人員工作信心，讓身心更健康。

無法即時監控，浪費製造成本

• 數據收集不流暢加上缺乏專業 SPC 系統，檢定法則 (SPC Rules) 判定不易
• 一天僅繪製一次管制圖，當下才發現製程偏移，已錯失立即處置的先機，造成更多製造成本的浪費

自動化品管監控，縮短異常處理時間

• 於數據輸入當下判定 SPC 檢定法則 (SPC Rules) ，異常則自動通知相關人員、及早處置
• 工程師亦可透過個人化工作清單 (Preference) 時時檢視管制圖，簡化日常重複性工作、縮短異常處理時間

自動化程度提高後，工程師才真正有時間處理異常、加以防範，並致力於設計品質、超越客戶預期；有專業的 SPC 系統，面對客戶稽核也能得心應手，進一步取得客戶信賴。

能繪製圖表有限、不易比較機台差異

• 僅能透過撰寫 Excel 巨集繪製固定的 SPC 管制圖
• 若欲彈性地依據機台或材料進行分群繪製，則需額外花費時間以人工整理資料，才能繪製出其他特殊圖表、進行比較

除日常 SPC 管控，更提供進階分析

• TYNE 累積豐富的使用者經驗，不僅易於 SPC 管控的執行，更發展出進階分析功能
• 可彈性針對機台或材料等管控階層進行分群繪圖
• 提供異常原因分析報表，讓異常處置後的資訊得以被分析

當對生產設備不熟悉，無法有效預估產能；導入 SPC 後能有效地掌握機台的產率、找出趨勢現況，更可清楚了解機台的表現，讓較穩定的機台集中生產、提高產能。