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實施PDCA改善設備綜合產能效率(OEE)之研究-以封裝挑揀產線為例

為了解決fit保養週期的問題，作者魏瑞慶 這樣論述：

台灣半導體產業因同業競爭越來越激烈，製程及設備人員需做出有效的分析與規劃，徹底掌握生產設備及產品之生產效能需求降低時間成本，進而提升產品產能與公司的競爭力。故本研究針對製程及設備產能之需求加以全盤分析考量及改善，依據實際生產資料比較及製程改善進行設備修正幫助管理階層以綜觀全局的角度降低設備生產週期時間(cycle time)、維修時間、消除產能瓶頸、以提升設備產能利用率降低設備採購成本支出持續進行改善提高公司獲利及企業競爭優勢，並利用時間序列分析的方式，建立統計預測模型，以精進半導體製程機台生產效率。本研究透過2017年10月8日至2018年2月8日，共四個月16台封裝機檯實際產線資料為研究

樣本。將Uph(每單位小時產能)、Totally time(完全生產時間)、Postplace(後位)、Wrong work state(工作狀態錯誤)、Down Time(設備停機時間)及MTTA(Max) (平均協助時間)等變數的變化圖像化，解讀各變數於PDCA管理模式下的變化情形，接著建構ARIMA 模型，進行時間序列分析。研究發現PDCA管理模式控管相當有效，當Postplace時間周期變化時，Wrong work state則呈現平穩的狀態; 在本研究期間中UPH微幅上升，Totally time明顯下降趨勢;Down Time & MTTA(Max)呈現正相關係。根據本研究的結果，

得到下列結論，第一，如能控管好製程過程中Postplace時間周期變化，將能夠減少Wrong work state的發生。第二，不斷的執行PDCA模式，可將錯誤持續反饋更正，使得錯誤訊息變少，且機台效能穩定成週期性，利於操作人員控管機台。第三，UPH在整體機台的控制下相對穩定，公司需更加著重於各機台Totally time的控管。公司需有效地降低MTTA(Max)時間，以降低Down Time。最後，公司可聘用專門負責處理統計數據的人才，以協助各機台的數據處理，並將處理好的資料提供給相關技術人員及管理階層。綜上，後續可針對半導體產業統計分析人才作為主題，加以研究半討體業與資料分析兩者間關係；同

時可加入更多管理學要素，探討如何控管以分配半導體管理階層、技術人員及分析人員，以達到半導體業產能效益的極大化。

成人對於眼鏡與軟式隱形眼鏡屈光矯正方式之比較調查

為了解決fit保養週期的問題，作者劉又慈 這樣論述：

目的：本試驗希望得知2020年台灣地區消費者在選擇眼鏡與隱形眼鏡的傾向、價值觀與考量、保養及認知、配戴史作進一步的了解及掌握，進而統計出結果與討論。方法：蒐集20至65歲有在配戴眼鏡或隱形眼鏡之健康受試者，進行問卷調查、並記錄度數及雙眼視測量之數據。結果：本問卷一共收集了204份，慣用矯正工具為眼鏡者有104人，單獨使用隱形眼鏡者有7人，使用眼鏡及隱形眼鏡者有88人，剩餘5人為其他。討論：有71％的受試者在配戴隱形眼鏡時會有眼睛乾的困擾，有9％的受試者並不會按照隱形眼鏡的類型(週期)配戴，57.3％不清楚自身目前所配戴的隱形眼鏡材質，配戴非日拋型的受試者只有25.6％會每次搓洗隱形眼鏡。結論

：根據以上結果來分析，在這群受試者當中傾向配戴鏡框眼鏡者，背後的原因較多是因為清晰度、舒適度及方便性，傾向配戴隱形眼鏡者，背後的原因則為視覺美觀、視野寬廣度及工作需求。另外降低配戴上的困擾率較好的方式，除了良好的衛教，並根據不同的狀況給予不同的建議及選擇，才能奠定驗光人員在消費者心中的價值及定位。