系統廠具有彈性的生產模式對於客戶來說是非常重要的
這也是多數系統廠能夠立足的原因之一：少量多樣的客製化生產
但以大量生產的角度來說 這些彈性就顯得十分礙眼 甚至成為異常的來源
今天要來談的問題就是產線生產必要的要素：作業人員所帶來的影響
在機器人尚未取代人力成為生產線必備的主力之前 人員始終是生產產品的關鍵
人類的模糊思考模式非常適合不精確的指令 這對於生產指示的容錯十分重要
靈巧的手指則能夠勝任細部的組裝作業 搭配適當的工具讓各式設計的產品都能實現量產
但在這些優點背後 仍有令人苦惱的面向
首先是個體間的差異
在宣導關鍵作業的重要性時 個體間的理解程度及執行力出現差異
這些差異直接影響到產品的穩定性
其次是個體的不確定性
人員往往有因故缺席的狀況 當這種情形發生時 產線主管就必須臨時調度 以維持產線運作
今天困擾我們的問題就在這裡
儘管我們可以透過作業前的教育訓練來保證人員的作業水準
也能夠在上線生產時定期確認其作業技能 甚至使用GRR來評估人員作業穩定度
但若是為了因應生產需求臨時調動的人力 在許多品質系統上是無法被監控的
舉例來說 今天即便只是個用手拆除塑膠包裝袋的簡單動作
也會發生支援人力因為不熟悉作業而拿出小刀割除的行為
這些行為很容易因為輕忽而沒有被發現 卻對產品產生重大的影響
以大多公司現行的品質系統為例 絕大多數都是透過異常追蹤系統來跟追異常處置
這些都是所謂的事後防堵 在異常發生後才在處理異常品
然而若能在異常發生之前就找到多數異常發生的原因
就能夠立即而有效的降低發生頻率及眾多客訴賠償問題
我所發展出的「人力支援風險評估」就是站在先期指標的立場來設計的風險指數
首先針對單條作業線的各個站別進行權重的分配
其原理是當發生異常時 越關鍵的站點所獲得的分數越高
其次要去記錄個別站點的作業人員 並且在每次發生人力支援的狀況時
把被調換的人員記錄在當站別中 則系統會自動帶出該線別的風險指數
有人員調換的站點則會被系統以顏色標記
依照站點的關鍵程度高低其顏色依序為紅、藍、綠
針對系統標示的異動 IPQC就能夠依照其顯示的狀況進行確認
若該站點的風險高 則須立刻確認作業人員對SOP的認知及作業手法是否正確
在確認完畢之後 還需要填寫IPQC檢驗紀錄表 確認其風險已被管控
這樣一套系統需要什麼專業的系統嗎？大概一張excel就能幫忙處理
只不過若想要有全面且自動化的導入 則必須搭配作業開站的ID紀錄
讓生產系統自動比對作業人員的差異 然後主動發出警示 讓QA人員做進一步確認
你在工作上也有遇到這種問題嗎？歡迎留言討論！