2008/8/11 Auto Hold/Release Lots 功能上線 Suffer Lot Maintain 系統模組
2009/3/9 失敗成本資料系統結構化 Action Tracking 系統模組
總之，透過本研究的 PDCA 循環所開發的管理系統，確實達到本研究的主
5.1.3 MRB 使用率數據比較
另外一個我們整理的數據資料是針對使用者上線的使用率，來說明透過本研 究的管理系統將大幅提升員工的使用率。系統上線後到 2008 年底，曾經使用過 系統總人數為 1417 人。其中與異常案件直接相關的負責人數為 112 人。在這 112 人中有 49 人的使用率比起本系統未上線前高出 2 倍，更有高達 63 人使用率超過 5 倍以上的使用比例。其餘非異常案件直接相關的人數，其中扣除使用次數不滿 10 1次的人數，也有 271 人上線查看了解別人所發生的異常案件。由上述人數統 計數據上可以知道在系統上線後，驗證了以 PDCA 循環所建置的異常管理系統，
確實增加了人員對各異常事件的聚焦效果。提供了工程師經驗的傳承與核心智識 的學習，縮短了人員學習曲線。
5.1.4 MRB 處置回應時效比較
由於上述的使用者上線使用率增加，以及簽核系統的催簽機制。我們可以加 以比較 MRB 案件的相關處置回應時效。由表 10 我們發現，系統尚未建立以前 平均完成天數高達兩個半月，並且要回覆給客戶的 CAR 報告書也需要 13 天的處 理時間。而正常的處理時間 7 個工作天內就必頇回覆客戶。如此長的處理時效，
可能隱藏了錯誤再發的風險。因此，對於異常處置時效的掌握確實也是非常重要 減少錯誤再發的指標之一。
表 10 系統上線前 MRB 處理回應時效
廠別 MRB Action 平均完成(天)
CAR
平均要求回應(天) 平均逾期(天)
A 廠區 74 21 8
B 廠區 82 19 5
資料來源：P企業
1一件異常案件直接相關人員至少需使用 10 次網頁上功能，少於 10 次的人皆只是上系統查看異
常案件統計報表，因此予以扣除。
由表 11 中我們很明顯的看到，基於 PDCA 管理模式的系統上線後所有的 MRB 案件完成結案的天數已經下降到 1 個多月，並且回應給客戶的 CAR 時間也 都達到不會逾期的效果。確實證明本研究論文所建置而成的重大異常管理系統，
的確提升了 P 企業生產品質與處置的時效性，有效防止了異常再發的機率。
表 11 系統上線前 MRB 處理回應時效
廠別 MRB Action 平均完成(天)
CAR
平均要求回應(天) 平均逾期(天)
A 廠區 51 15 0
B 廠區 56 16 0
資料來源：P企業
接著我們舉一個 P 企業實際發生的異常事件來說明因為處置效率的提升，所 帶來的效益。2008 年七月發生機台 A-1 螺絲鬆脫掉落到製造熱盤上的重大異常，
經過 MRB 系統的管理後建立了失敗偵測判斷的系統參數，以期及早發現異常減 少做錯的產品。經過系統的追蹤管理該異常順利於兩個月內完成預防的系統機 制。接著於同年九月另外一個機台 A-2 同樣發生零件掉落熱盤的異常，因為有了 系統的失敗偵測判斷機制使得機台自動及時停止此異常。使得原本可能損失的金 額，降低高達 86%的幅度。再者統整 P 企業在 2008 年內，經過異常管理系統的 運作總共替該企業省下的金額占該企業當年度銷貨損失中的 3.6%。由上述兩項 實際數據我們可以清楚知道藉由系統追蹤與處置管理，確實可以因為縮短了異常 矯正時間而降低再發率或是失敗成本。
5.2 滿意度調查
系統上線後，我們針對 P 企業內部直接使用者進行了系統滿意度調查滿意度 調查表的內容如附錄二中表 23 所條列。回覆人數全部為 259 份，有效資料為 259 份。以下我們繪製了 PDCA 管理模式開發的系統上線前後使用者比較的滿意度 統計圖。如圖 20 所示，很明顯我們可以了解到 P 企業人員不管哪個廠區，對於 系統上線後所帶來的效益與方便性，給予高達 94%的高滿意度回應。