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運用FMEA-MSR 於故障模式分析及改善–以黑鷹直升機發動機金屬屑偵測為例

為了解決Many 妥善率的問題，作者黃盟泰 這樣論述：

在撰寫這篇論文的同時，塞考斯基（Sikorsky）公司於2月5日首度成功試飛無人黑鷹直升機；根據市場研究公司 Canalys 在2月14 日發布的報告顯示，2021 年全球電動車 (EV) 的銷售量已達到 650 萬輛；以色列航太工業有限公司(Israel Aerospace Industries, IAI)與機器學習應用程式公司Matrix日前共同簽署合作協議，提供人工智慧、機器學習和大數據解決方案，與隸屬於IAI的衛星、太空、國防、飛彈等系統整合，運用AI於未來戰場上。這意謂著”無人”的產品正在這個年代廣泛充斥著；人工智慧產品雖尚未成熟，但我們確實生活在這轉型的時代。龐大複雜的電子元件、

監控系統，並不是那麼穩定，在執行飛機修護時也常遇到這些問題，而這有大部分是未發現故障(No Fault Found)的狀況。陸航有著先進的直升機，但針對大數據的收集與分析、系統監控與預測等等的知識是相對不足的。參考許多文獻，發現雖有不少FMEA應用的文章，但在科技的進步下，分析工具也與時俱進，針對監控系統的故障模式效應分析，本文將首度運用2019新版FMEA手冊中的FMEA-MSR分析工具，結合本研究歸納出的故障排除七程序(Fault Elimination 7, FE7)與技術書刊的故障排除程序，嘗試降低NFF造成的影響，並為航空保修建立更具說服力的故障排除程序與研析作法。

軍機策略性商維案妥善率之探討-以空軍某基地為例

為了解決Many 妥善率的問題，作者楊喻丞 這樣論述：

空軍的軍機維修保養於主力機種部隊均以軍職人員擔任，於民國100年起實施國軍兵力結構的調整，大幅精簡後勤人員，對於空軍後勤能量的延續與維持，是艱巨且重大的挑戰。為因應後勤能量流失，國防部推動策略性商維，期能使民間國防企業彌補技術斷層，國軍能以持續保衛家園，本研究針民間公司於民國103年起承接初級/高級教練機維修保養，探討維修品質、作業流程、管理組織等，妥善率與釋商前有無明顯差異。近期兩岸局勢加劇，導致空軍武器裝備快速消耗，妥善率及使用壽線亦加速屆點。空軍整機商維案能否往前推進至主力機種，或僅能在教練機部隊勉強維持，對於未來後勤發展提供很大的參考數據，本研究方法上採用質性研究的訪談為主要，並以空

軍某基地釋商前後實際從事維修及管理人員作為研究對象，運用半結構式之深度訪談法及敘事分析進行研究分析，藉本研究結果作出正確分析，尋求有效因應策略性商維後續走向， 獲得以下結果：一、空軍某基地適合委商執行軍機各項修護維保作業，惟每日為達部頒妥善率須經過多方的協調及處置，比較一般部隊來說，過程較為冗長。二、空軍某基地未能每日均達成國軍部頒政策，妥善率偶有不及格情事發生，經訪談得知屬不可抗力因素，亦無法有效約束。三、空軍某基地策略性商維案以現階段來說不適用於其他機隊，可能原因如下：（一）軍民工時差異：一般部隊具全天候戰備、工時長等特性，民間公司則須遵守政府勞工基準法，每日不得超過8小時，每週不得超過4

0小時，惟國防無法以工時考計，而維修工作亦須費時，僅能滿足最低標準。（二）組織管理方式：組織變革前，軍中各層級主管皆按年班排序，主官（管）與部屬間溝通良善，擁有最後決策權，承包商公司內部雖有主管領導，惟部屬若為學長時則有不同考量，造成維修保養期程罅隙，空轉第一線維修人員，影響最終妥善情況。（三）督導機制力度：合約訂定許多稽核方式，乙方雖編制督導人員，且已承接機隊修（維）護保養工作，卻因甲方稽核力道較重，乙方內部督導漸流於形式，造成工作流程可能未依程序致損傷裝備等情事。