易騰電子報_2011年12月號

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●《就是要身體力行的5S》

　　大家也都熟知5S代表的涵義(整理、整頓、清掃、清潔、素養)。
早期，日本5S的口號為“安全始於整理整頓，終於整理整頓”，只強調前面的2S。
經歷了一段時間的演進，漸漸將2S形成5S，後來更衍生出6S、7S。

　　現階段，企業依然期待5S透過帶來現場管理成效，包含工減少浪費、提高效率，現場安全....等等。5S活動看似簡單易懂的管理手法，但不時仍有5S活動功敗垂成的例子。這些企業經常將5S活動給了個熱熱鬧鬧的開始，卻悄悄的無疾而終。

●我們可以分析5S進行失敗的原因：
　1.對於5S活動的推行內容過於簡化與輕忽
　2.未真正掌握現況，針對問題尋找改善方案
　3.未掌握5S的導入的步驟，整理�整頓�清掃�清潔�素養
　4.未能有效持續管理與關注
　5.主管未能身體力行5S的準則

5S管理從發散到收成，是一個重視習慣與文化的管理模式，考驗企業主管清晰用心的現況管理及規劃，並且挑戰持續管理的決心。

●淺談統計假設與檢定

　　眾所週知，進行統計假設檢定時必須設定虛無假設H0(Null Hypothesis)以及對立假設H1 (Alternative Hypothesis)。但是很多人會擔心設定錯誤誤導了結論。
　　為了避免設定錯誤，第一個注意事項是等號要設定在H0. 例如=,≦,≧。相對的H1就不會有等號。另一個原則是H0是現況或管理者想要推翻的狀況，若不能推翻H0則以接受H0做為結論，然而這個結論也不一定是不好的。

●以下用幾個簡單的例子說明假設檢定的功能:
　1.想要瞭解製程是否被改變(雙向)：如果要檢定製程特性經過調整後是否被改變，

　　此時虛無假設會設定沒有改變，對立假設為被改變了。例如 H0: μ=10mm，

　　H1: μ≠10mm。若推翻了H0，表示製程平均被改變了。
　2.想要瞭解製程是否有改善或改變(單向)：如果要檢定製程是否有改善(往好的方向)，

　　此時H0會設定沒有改善，H1會設定為有改善，例如不良率p降低的改善方案，

　　檢定時設定H0: p=10%； H1: p<10%。若接受H0,則製程改善不顯著。
　3.想要了解是否為顯著的因子：如果要檢定製程參數溫度是否為產品特性厚度的顯著

　　影響因子? 若設定溫度有兩個水準，得到厚度平均值μ1與μ2，此時設定方式

　　H0:μ1-μ2=0；H1: μ1-μ2≠0，若H0成立表示厚度受到該溫度水準的影響不顯著。

　　反之，則可認定溫度為顯著因子。

　　假設檢定常用的判斷有臨界值與P值法，以臨界值法來說，當|統計量|>|臨界值| 則拒絕

H0，接受H1；也就是當H0成立時，統計量應該不太會跑到臨界值以外，也就是機率(α)很小，如果真的跑出去了，則表示該拒絕H0。因此，α也是H0為真而拒絕H0的機率(冒險率)。

上述的α為顯著水準，通常設定為5%或1%，均為很小的機率。