QC是什麼？品管如何協助製造業進行品質管控？ | 鼎新電腦
文：吳欣珊
品質管理是製造業中，產品往下一階段的重要關卡，如未徹底執行，最終會影響產品的品質與公司的商譽，品管在製造生產過程中，藉由系列制定的流程確保產品符合品質需求，以便及時發現問題並解決，品質管控的嚴謹程度是一間公司的產品力的成敗展現。
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什麼是品質管制(QC)？
QC(Quality Control)品質管制，是品質管理中的一種管理方法，透過專業案管理技術對產品生產過程進行系統性的監督和檢查，先行發現產品的問題與瑕疵，確保產品出廠時達到零缺陷，以保證產品符合標準、法律和客戶所提出的品質需求。QC包含許多手法，如測試、檢驗、監控、分析和問題解決等。
品質管制(QC)的5個主要步驟
由於QC在整體生產製程裡的前、中、後都需進行，在每個節點執行完畢後繼續往下一階段，可說是一個持續改進的流程，而其中有5個步驟是QC在每次檢驗時都需進行的流程：
制定品質管制計劃
QC執行的第一步，須確定產品或服務的品質標準，設定測試頻率、方法與程序，計劃內容要有明確的測試目標和標準，例如尺寸標準、外觀檢驗標準、品質需求、產品功能性、產品性能等，品質管制上建立依據，執行QC才有準則依循。
實施測試程序
QC在這步驟主要需收集測試數據、監測產品或服務品質，同時記錄相關資料。測試模式依照各種產品類型而有所差異，可能是全檢或抽檢，或測試程序可以是手動機路或自動化紀錄等，可按照實際狀況進行調整，在這階段蒐集的數據需要準確可靠，包含相關資料與各種測試結果。
數據分析和評估
在測試數據出爐後需進行分析與評估，確定品質問題的根本原因，才能採取後續的改善措施，QC必須使用專業技術進行評估,包含統計學方法、品質管理工具、資料分析等，主要目的是發現產品的可能問題，找出問題的基本原因，確定後續改善的目標與方向。
對結果進行改善
QC以評估結果為基礎，採取適當作法改善產品或服務的品質，改善措施可能是製造流程中的改變、設備維護改善、人員再培訓等，改善目標為解決問題，提升產品或服務的品質，以達到客戶滿意度的需求。
監督產品製造過程
在上述流程都確定後，QC需要對整個品質控制過程執行監督，確保產品或服務品質在預期設定的標準被生產，同時也要在流程中發現並解決問題，整體流程不斷循環，直到產品能趨近於零瑕疵狀態。
QC在上述5步驟，在每階段循環執行，不論是接單生產或是產品自行研發，確保每階段原物料、半成品與成品都在同樣的標準品質內被製造出來，維持相同且合乎需求的品質管制，達到客戶需求或維持一貫品質標準，是QC在整體製造流程中所發揮的重要關鍵。
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品管(QC)在製造業裡的任務
QC(品質管制)與QA(品質保證)經常相提並論，簡單說明QA是執行生產前的品質預防，QC是生產後的品質補救檢驗，而QC的主要任務可分為三個層面來看：
主要目的層面
為了滿足品質需求，QC採取某些作業技術與方式進行檢核，包含檢驗、除錯與反饋，主要在工廠內部執行，主要目標是防止不合格物料投入生產製造、甚至出廠，確保產品品質滿足客戶要求才能進行交付，尤其以客製化生產更為重視這塊，避免客戶端收到產品遇到瑕疵等問題，損害企業信譽及形象。
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內部工作層面
QC的主要工作在原料、半成品、成品中找出完成後可能的潛在問題，確認產品有符合客戶需求與產品規格、規劃，並監督產品品質優劣狀態等，為事後進行補救及除錯的品質檢驗作業。
使用技術層面
QC在執行作業前，已經有產品相關的規格計劃書、品質需求計劃等有具體數值的規格書執行，並透過檢驗工作找出潛在問題，與後續管控方式的稽核和監督，屬於偏向按表操課的工作內容，只須確保產品的產出符合規格需求。
小型公司經常是一人同步擔任兩種職位，大公司才會因應QA和QC的工作性質不同而有所區分職位，但最終目的都是為了產品的品質進行各種作業，確保產出符合標準，維持企業良好形象。
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現今趨勢下，製造業品質管制(QC)遇到的難題
雖然工廠品質管制是有跡可循且固定形式的，但在現今時勢多變的狀況下，QC也遇到了一些作業上的難題，而這是現在多數以人工全檢模式的製造商也須面對的問題：
全球化的挑戰
由於產品銷售於世界各地，企業也須面對不同國家與地區裡，不同市場要求與法規標準等挑戰，除了遵守國際標準如ISO 9001和不同法規外，現行還有碳排放數據等新增的環保需求，製造生產複雜程度越高，所面臨的檢核就越多，製造業須有一個完善且全球化的品質管制系統，確保產品和服務都能符合各種市場的需求與法規標準。
大數據管理
在產品少量多樣化時代，隨著生產數據爆發式增長，企業須能快速蒐集並分析，有效管理大量的品質數據，才能及時發現並解決產品品質問題，且企業也須確保數據的準確度，避免後續決策與行動發生失誤，造成成本損失。
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對品質要求提升
現今消費者對產品品質與服務的標準不斷提升，製造業對於提供的產品及服務，也要提高品質管理標準，企業需要採取更積極的作為，例如加強員工平常的品質意識、供應鏈品質管控等，才能確保最終的產品或服務能滿足客戶的要求與期望。
生成式AI可以協助QC處理的關鍵
品管在現今客製訂單的普遍化，少量多樣的製造趨勢下，對品質管制增加了相當龐大的作業量，尤其是越複雜的客訂機體，製造程序越繁複，其後續QC檢核的次數及複雜度也更為提升，人工全檢已相對耗時，且檢核的驗證數據、報告、紀錄等數量龐大，造成難以管理的問題，而不斷成長的生成式AI可以怎麼協助QC在產線上的作業？有以下三個關鍵：
1.法規等既定需求條件檢視並核對
產品或服務要銷往國外前，面對不同市場及國家所制定的法規及需求條件，甚至要求的碳排放、碳足跡等數據，QC必須要做到產品狀態皆符合國外既定的規範需求，將這些條件、需求、法規等內容餵養進知識中台，成為生成式AI的基礎養分，當需要雙重確認法規等資訊時，也能直接詢問AI，更快獲得解答，免去耗費大量時間查找相關資料。
2.檢核數據整合管理
產品眾多的狀態下，檢核或驗證數據也極其繁雜，尤其有一機多改版的各種數據，如何在數據海中確認目前客戶的品質需求？品質檢驗進度到哪裡？是否有變更檢驗標準？檢驗工具的準確度是否有失準等，將變動的資訊餵養給知識中台，生成式AI就能以此為基礎提供即時正確的數據資訊，避免QC時造成失誤。
3.產品品質條件檢視與覆核
客戶對產品品質的要求越來越高，需要以更高品質標準的淺移默化，才能將觀念植入到日常的品質意識裡，如品質管理這件事並非QC才能執行，將品質作業的標準餵養進知識中台，每個節點的人員都可以藉由生成式AI的問答，了解每個站點的標準，落實各站點的品質檢核，避免QC的產品品質出現落差，確保最終的產品能更符合，或甚至超越客戶期望。
生成式AI用在品質管制，可以幫助QC在後續檢測的效率提升，加速找出產品潛在問題，進而提高修正效率，確保產品的合規率，讓產品符合客戶所需，維持高水準品質出貨，協助企業打下品質穩定的根基。
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品質是攸關一間企業可以利基市場的重要關鍵，而現今面臨市場及時勢快速變化，新科技的高速成長也是推動企業進化的極強助力，生成式AI的崛起，為整個2023年帶來新工作形式的想像空間，而品質管制可以如何落實AI觀念？企業的轉型腳步是否有逐步跟上趨勢？能否活用生成式AI，讓自身工作吃到AI帶來的效益及紅利？保持開放心態學習並適應新的技術及工作方式，是每位QC在市場環境變化下，讓自己能力經得起市場考驗的關鍵。
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依據品質檢驗做好品質管制的對策
以交通業為例，以現今經爭激烈且快速發展的AM市場，為了拿下大廠訂單，品質檢驗是非常重要的一環，客戶除了需要研發能力強的供應商、成本與交期的考量，能否經得起檢驗的產品品質是奪得訂單的關鍵。但交通業在品質檢驗這塊，有以下3大難題：
認證審查的繁瑣
由於面臨全球市場，各國認證送審格式不一，需要耗費相當人力進行同種產品的審查資料整理；如無法快速通過認證申請，產品上市時程延遲，則面臨商機流失的窘境。
品檢紀錄的管理
為了符合品質規範，每種料件都有許多品質檢驗紀錄需要進行，在品檢工作與檢驗紀錄的夾擊下，管制圖表也來不及生成。
履歷溯源的紀錄
產品發生瑕疵等品質問題，如何在客戶要求期限內，從留存資料中找出相關生產紀錄、產品履歷等資料，並提出改善報告，是相對難以管控的文件管理問題。
而針對上述交通業的3大難題，運用有效的管理軟體才能減少文件難題：
認證文件彙整
將人工紙本E化，Excel表格紀錄的內容進行彙整，相關文件集中，並協助整合產品專案資訊，並設下里程碑檢查，協助人員快速對應目前認證審查的狀況與進度。
溯源履歷資料整合
原先人工紀錄資訊轉向線上紀錄，系統協助記錄所有產品製令、半成品製令甚至原料商等，當發生問題需追溯時，由客戶端回推到上述流程找出廠商或製造流程，釐清問題來源。
模具管理與品質控管
包含欲檢驗的品號管理、不同種類的模具使用紀錄管理等，系統都能協助管控，或協助修模發包等；建立報表僅需下達查詢參數，即可立即查詢相關資料，並匯出自訂報表。
在經營全球市場的模式中，產品的優劣需要許多的認證文件來證明，這也是企業在執行品質管制的重要一環，如何通過驗證、做好管理、釐清問題源頭，快速絕對是這些條件必備前的先決要件，也是在激烈的市場競爭中脫穎而出的關鍵。
延伸閱讀：交通業的品質管理對策
結論
QA和QC都是為了品質管理而生的重要職務，如何在生產前後以嚴謹的檢核標準，進行產品從零件到完整品的品質管控，是產品品質優良的關鍵，也是為了回應客戶需求的期待，而加速品管整體作業的執行，則是未來開發廣大市場的利器，也是穩穩拿到訂單，獲得客戶信任的重點。
內文資料來源
維基百科－品質管制
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