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本帖最後由 hlperng 於 2019-10-8 08:07 編輯
預防品質 (preventive quality)
品牌與品質,品牌加入價值
預防品質可能是一種方法論。
早一步解決問題
不應拿使用者當實驗品 (Q: alpha and beta version,以安全為前提,ISO 26262 等新興要求,ALARP Risk)
- 問題發生的因緣 (know-why)
- 潛在風險的辨識
- 未來危害的避免
- 解決方案的產生
Avoid or Prevent ⇐ Risk mitigation approach (Avoid, Transfer, Assurme, Control, etc.)
Action priority (e.g. AIAG-VDA FMEA Handbook 2019)
Benchmark (Best practices)
Saihatsu Boush (Recurrence prevention)
- 再發防止
- 結構性的問題解決流程
- Toyota 的現地現物 (三直三現)
- 標準化 (再檢討)
- 知識管理
Prevention vs. Prediction預防:
預測:
- 時間與機率
- 準備與對性措施
- 及效性 (legacy)
- 潛在的效應 (mode)
- 潛在的(預測)失效效應 (effects)
再發防止方法論
- 5 whys (根因識別)
- 限制理論 (TOC),(最弱環節、劫貧濟富)
- 特性要因圖 (Cause and Effect / Fishbone Diagram)
- 腦力激盪 (Brainstorm),社群效應、社群式產品開發 (beta version product)
根因分析的陷阱,避免導因為果與停止思考
- 反面結論
- 滿足於一般性解答
- 依賴工具架構:魚骨圖、FMEA 表單、SWOT
- 順應類別:歸因於黑天鵝、白犀牛
- 用關鍵字當結論:太過於相信工具的神效
- 堅持初期假設
- 忘了思考的目的
- 偏重過程:過程與結果並重!
- 對自己的主張沒信心
診斷對預後 (Diagnosis vs. Prognosis)
診斷 (Diagnosis),往前推溯條件監視與診斷 (conditions monitoring and diagnostic, CMD)
預後 (Prognosis),往後延伸預後與健康管理 (prognostic and health management, PHM)
Level 1: Reaction (水來土掩、兵來將擋)
Level 2: Detection
Level 3: Prevention (SOP)
Level 4: Prediction (IoT)
Level 5: Proaction (AI)
Level 6: Zero Defects
DRBFM (Design Review based on FMEA)
FMEA 工程師的陽光法案!
知識管理 (KM):神農氏嚐百草、李時珍的本草綱目、AIAG-VDA FMEA Handbook 2019 第7步:結果建檔、ISO 7.1.6。
TVM 時間 (過去與未來)、部門、機能
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