案例描述

A 公司成立於民國七十三年，是台灣知名的電腦通訊製造商，該公司以專業 的經營團隊、高品質產品的信譽和靈活反應市場的研發能力，使成為全球資訊市 場的主要領導者。至民國九十二年止，該公司的營業額達到新台幣一千六百二十 二億元，目前全球共有超過一萬名員工。其主要產品包括筆記型電腦、顯示器、

行動通訊產品等，並從事代工生產 (ODM)，主要客戶遍及全球。

A 公 司 之 雙 頻 行 動 電 話 生 產 流 程 如 圖 5.1 ， 其 中 顯 示 無 線 頻 率 (radio frequency, RF) 功能檢測所需的作業時間為 190 秒鐘，遠高於其他製程。RF 功能 檢測主要針對行動電話的接收/傳送信號進行檢驗，以確認其是否在不同波段 (channel) 及功率位準 (power level) 上滿足 ETI 協定。然而，為了確保行動電話 的通訊品質，製造商通常會在製造流程中增加額外的檢測，例如在更多個不同頻 率的波段和功率位準上作檢驗，因此導致測試時間擴大，並使該檢測試製程成為 了整個生產流程中的瓶頸。

圖 5.1 行動電話製造流程

RF 功能檢測包含 8 個檢測項目，其名稱及代號如表 5.1。每個檢測項目根據 不同的波段及功率位準擴充為數個檢測屬性，並以「檢測項目-波段-功率位準」

的形式表達，最終檢測屬性為 62 項，其細目及代號如表 5.2，通過此 62 項檢測 者即為良品。本案例之研究對象為 A 公司在台灣桃園廠的行動電話 RF 功能檢測 製程，該製程的檢測結果在良品與不良品的平均比例上約為 25 比 1，此即為典 型的非平衡型態資料。本案例的主要目的為利用馬氏-田口系統（MTS），針對該 檢測製程進行研究，期望在保持原有檢測準確率下，縮減此製程原有的 62 項檢 測屬性，以降低作業時間與成本。

表 5.1 RF 功能檢測項目

代號 檢測項目 代號 檢測項目

B Power level

(TXP) F ORFS-spectrum due to switching transient (ORFS_SW)

C Phase error and frequency error

(PEFR) G ORFS-spectrum due to modulation (ORFS_MO)

D Bit error rate (-20)

(BER-20) H Rx level report accuracy (RXP_Lev_Err) E Bit error rate (-102)

(BER-102) I Rx level report quality (RXP_QUALITY)

表 5.2 RF 功能檢測屬性

代號 檢測項 檢測屬性 代號 檢測項 檢測屬性

C1 TXP B-10-5 C32 ORFS_SW F-965-5 C2 PEFR C-10-5 C33 ORFS_MO G-965-5 C3 BER-20 D-10-5 C34 RXP_Lev_Err H-965-102 C4 BER-102 E-10-5 C35 RXP_QUALITY I-965-102 C5 ORFS_SW F-10-5 C36 TXP B-522-0 C6 ORFS_MO G-10-5 C37 PEFR C-522-0 C7 RXP_Lev_Err H-10-102 C38 BER-20 D-522-0 C8 RXP_QUALITY I-10-102 C39 BER-102 E-522-0 C9 TXP B-72-5 C40 ORFS_SW F-522-0 C10 PFER C-72-5 C41 ORFS_MO G-522-0 C11 BER-20 D-72-5 C42 RXP_Lev_Err H-522-102 C12 BER-120 E-72-5 C43 RXP_QUALITY I-522-102 C13 ORFS_SW F-72-5 C44 TXP B-688-0 C14 ORFS_MO G-72-5 C45 PFER C-688-0 C15 TXP B-72-7 C46 BER-20 D-688-0 C16 TXP B-72-11 C47 BER-102 E-688-0 C17 TXP B-72-19 C48 ORFS_SW F-688-0 C18 RXP_Lev_Err H-72-102 C49 ORFS_MO G-688-0 C19 RXP_QUALITY I-72-102 C50 TXP B-688-3

C20 TXP B-114-5 C51 TXP B-688-7

C21 PFER C-114-5 C52 TXP B-688-15 C22 BER-20 D-114-5 C53 RXP_Lev_Err H-688-102 C23 BER-102 E-114-5 C54 RXP_QUALITY I-688-102 C24 ORFS_SW F-114-5 C55 TXP B-875-0 C25 ORFS_MO G-114-5 C56 PEFR C-875-0 C26 RXP_Lev_Err H-114-102 C57 BER-20 D-875-0 C27 RXP_QUALITY I-114-102 C58 BER-102 E-875-0 C28 TXP B-965-5 C59 ORFS_SW F-875-0 C29 PFER C-965-5 C60 ORFS_MO G-875-0 C30 BER-20 D-965-5 C61 RXP_Lev_Err H-875-102 C31 BER-102 E-965-5 C62 RXP_QUALITY I-875-102

5.2 MTS 之執行

在本案例分析中，定義良品為正常狀態，不良品為異常狀態。由檢測製程中 隨機抽取二組檢測結果數據，將第一組數據 300 筆作為訓練集，並藉以建立模 型；第二組數據 100 筆作為測試樣本，以幫助瞭解該模型的類別預測效果。收集 數據如表 5.3。

表 5.3 樣本資料（RF 功能檢測）

正常 異常 總和

訓練集 270 30 300

測試集 90 10 100

1. 構建完整模型（full model）之量測尺度

將訓練集中的正常群體作為參照群體，並建構馬氏空間，馬氏空間可視為包 含該正常群體之屬性平均值、標準差及相關反矩陣的資料庫。首先，計算訓練集 中正常樣本之各特性變數的平均值、標準差，結果如表 5.4，隨後對每個屬性資 料進行標準化，標準化後數據如表 5.5。

表 5.4 訓練集之正常樣本原始數據（RF 功能檢測）

樣本 屬性 C1 C2 C3 C4 ... C61 C62

1 32.220 1.117 0 0 ... 1 0

2 32.191 1.076 0 0.014 ... 1 1 3 32.411 1.555 0 0.014 ... 0 1

... ... ... ... ... ... ... ...

270 32.204 1.094 0 0.029 ... 1 1 平均值 xi 32.22 1.467 0.003 0.021 ... 0.652 0.511

標準差

s