森品統計品質工程顧問有限公司

08/07/2026

森品正在打造一個模擬工廠，涵蓋FMEA、MSA跟SPC
希望讓更多人親近這些品質工具

28/06/2026

【稽核老師在現場開了缺失，你當場能說清楚還是只能點頭說「好，我們會改善」？】

內稽外稽最讓人崩潰的不是缺失本身，是被稽核老師點出問題之後，你一時之間說不出有說服力的回應，只能含糊帶過，然後回去苦苦思考怎麼寫矯正預防措施。

如果當下就能講清楚，甚至能跟稽核老師有來有往，結果往往差很多。

森品統計品質工程的【SPC/MSA AI 小工具】讓你在稽核前就把可能被點到的觀念想清楚，而不是等被開缺失之後才開始惡補。

✔ 實務問題直接問：管制圖判讀、MSA 評估方式、量測系統的合理性，通通都可以問
✔ 中文、英文都可以輸入，統一用中文回答：不用擔心語言切換影響思路
✔ 隱私完全保障：對話經 Anthropic API 處理，7 天自動刪除，森品完全不保留任何紀錄

下次稽核，你想要的是當場能回應，還是事後再補救？
點下方留言處連結試試看～

When an auditor flags a finding on the spot, can you actually respond — or do you just nod and say "we'll work on it"?

The worst part of an audit isn't the finding itself. It's standing there, knowing you should have an answer, and not being able to pull it together in the moment. Then spending the rest of the week figuring out what to write in the corrective action report.

Being able to hold your ground in that conversation makes a real difference in how the audit wraps up.

The SPC/MSA AI Tutor by SunPin Statistical Quality Engineering helps you think through the concepts that are likely to come up before the auditor walks in, not after the finding is already written.

✔ Ask what you're unsure about: Control chart interpretation, MSA evaluation, measurement system validity — all fair game
✔ Your data stays safe: Anthropic API-powered, auto-deleted in 7 days, zero retention on our end

Next audit, would you rather respond on the spot or scramble afterward? Click the link below to try it!

#品質稽核

16/06/2026

【客戶稽核直接被問倒，還順著你的答案越問越刁鑽，這種壓迫感你遇過嗎？】

客戶稽核的時候 SQE 當場問你：「這個關鍵特性的 Cpk 管制界限是怎麼設定的？」你瞬間反應不過來，根本不知道用哪種抽樣方式在監控；忙了一陣子才回說：「是根據歷史經驗，我們Cpk確定有1.33以上。」這種文不對題的答案，稽核過後變成要解的Findings，你主管的臉比你的臉還黑。

這種場面業界比比皆是，稍有實務經驗的人大概都遇過。

森品統計品質工程的【SPC/MSA AI 小工具】就是為了這個情境而存在的。稽核前一天晚上滑滑手機，把不確定的觀念拿出來問AI，馬上得到簡短、正確的解釋，隔天站在稽核現場，至少心裡有底。

✔ 獨家「五原理框架」：搞懂 SPC/MSA 底層邏輯，被追問也能應答自如
✔ 中文、英文都可以輸入，統一用中文回答：不管客戶用哪種語言刁難，你都能快速找到應對思路
✔ 隱私完全保障：對話經 Anthropic API 處理，7 天自動刪除，森品完全不保留任何紀錄

>> 稽核員最喜歡挑的漏洞，你都準備好答案了嗎？點擊下方留言連結試試看

13/06/2026

『從品質工程師到品質教育者』

Jeff回顧自己的職涯，我經常思考一個問題：品質工程師的成長，究竟應該成為什麼模樣？

2018 年，當我取得 ASQ Certified Quality Engineer (CQE) 認證時，我的目標其實很單純，就是學習如何運用品質工具解決問題。和許多品質專業人士一樣，我專注於 SPC、MSA、FMEA、APQP、PPAP 等方法，希望透過這些工具提升產品與製程品質。

多年來，我有機會參與消費性電子、汽車電子以及醫療器材產業，從事新產品導入（NPI）、客戶品質管理、供應商品質管理、流程改善以及品質系統建置等工作。

這段旅程中，有幾個重要的里程碑：

• 2018 ─ 取得 ASQ Certified Quality Engineer (CQE)
• 2024 ─ 取得 VDA 6.3 Process Auditor 資格
• 2025 ─ 取得 AIAG Quality Core Tools Knowledge Badge
• 2026 ─ 取得 ASQ Certified Six Sigma Black Belt (CSSBB)
• 2026 ─ 成為 ASQ ConnEx Trainer
• 2026 ─ 為國際企業提供 CQE Statistics Training

回頭來看，這些成就所代表的，其實不只是證照本身，它們反映的是專業能力的演進；

從學習品質工具，
到運用品質工具解決實務問題；

從改善單一問題，
到建立能夠持續改善的系統；

再到今天，
開始協助更多人發展解決問題的能力。

近年來，我有機會在公司內部開設 SPC 訓練課程，分享 Statistical Quality Engineering 的觀念，也協助工程師強化數據分析與問題解決能力。

今年，我也透過 ASQ ConnEx 平台，為國際企業提供 CQE Statistics Training。

這段經歷讓我更加體會到知識的價值不在於擁有多少知識，而在於能否幫助他人理解、應用，並創造實際成果。對我而言，成為 ASQ ConnEx Trainer 並不只是多了一個資格，更代表一份新的責任；不只是自己解決問題，而是幫助更多人具備解決問題的能力。

未來，我也期待持續透過品質工程、統計思維、顧問服務與教育訓練，與來自不同產業的專業人士一起學習、成長。

06/06/2026

做了一件有點大的事，急著想跟大家分享。
森品打造了免費的AI對話工具！完全免費！

Jeff在AI 出現之後一直在思考一個問題，學員打開 ChatGPT 就能問到「什麼是 Cpk」、「管制圖怎麼用」——那上課程還有什麼價值？

AI 給的是工具、是知識，但它給不了的是思考脈絡、綜合判斷和在工廠裡的實務經驗。

所以森品做了一個決定——讓 AI 上場。

🎉 森品 SPC/MSA AI 助教正式上線

這個助教不是一般的 AI 問答機器人。它藉由森品的五原理教學框架訓練，用森品的教學語言回答問題、舉Jeff在課堂上用的真實製造業情境（游標卡尺量齒輪、包裝重量管制、漏斗實驗）——不是通用的 AI 答案，是森品的答案。

你可以問它：
📌 管制界限（UCL/LCL）怎麼算？
📌 Cpk 和 Ppk 有什麼差別？
📌 GR&R 超過 30% 怎麼辦？

完全免費，手機電腦都能用，打開森品的官網https://senquality.com/ 拉到最下方點擊「立即體驗」即可開始使用
(手機目前可能會遇到顯示比例的問題，請協助回報)

04/06/2026

森品正在打造AI助教，負責協助大家工作上遇到的SPC跟MSA等工具問題
有興趣的朋友們可以留言或私訊告訴我們喔！
等正式上線之後會第一手通知大家！

29/05/2026

【數據變差不是你的錯：職場的「機率遊戲」】

參數沒變，報表卻變醜了？別急著怪自己。就像擲 5 顆骰子只得 12 點，去檢討骰子很荒謬，因為這只是隨機波動。但我們常掉進陷阱：

・把手氣當實力：數據微升就覺得優化奏效，其實只是剛好運氣好。
・把波動當異常：數據一掉就急著找戰犯，其實只是系統在呼吸。

管制圖：你的情緒防火牆

紅虛線（UCL/LCL）告訴我們：界線內的跳動不必大驚小怪。這就是戴明博士的「變異知識」。對正常波動反應過度，只會把穩定系統搞得更亂。

下次數據跳動，先問：這是在界線內嗎？如果是，請放寬心，那是系統的自然起伏，不是你的錯。把精力留給真正「衝破界線」的問題。

你遇過數據自己奇蹟變好或變差嗎？你如何判斷該不該出手干預？

Bad Data Isn't Your Fault: The Workplace Game of Chance

Same parameters, uglier report? Don't panic. Rolling a 12 with five dice isn't a failure — it's just variance doing its thing. Yet on the floor, we keep falling into the same traps:

・Mistaking luck for skill: A random uptick feels like proof the last fix worked. It probably wasn't.
・Mistaking variation for a problem: Data dips and everyone starts hunting for someone to blame — when the process was just breathing.

Control Charts: Your Emotional Firewall

Those red dashed lines (UCL/LCL) exist for one reason: to remind you that movement within bounds isn't an emergency. That's Deming's Knowledge of Variation in action. Overreacting to normal noise doesn't protect a stable system — it breaks one.

Next time the numbers shift, ask yourself: is this still inside the lines? If it is, the system owns it — not you. Save your energy for signals that actually break through.

Ever watched a metric recover on its own with zero explanation? How do you decide when to step in?

#變異知識 #統計製程管制 #戴明

23/05/2026

【讓設計圖裡的精準，在現實製程中順利落地】

下班前最怕接到：「這批板子孔環撐不住，可能要報廢。」

在 FPC 軟板的世界裡，我們追求的是一種「動態的平衡」。Pad 在圖紙上四平八穩，進了生產線卻是另一回事：板材伸縮、鑽機位移，都在考驗你對 IPC-2221/2223 的掌握深度。

避開孔破風險的三個思考點：

大家習慣把 Pad 畫大來買保險，但真正的安全感來自對「公差餘裕（Fabrication Allowance）」的精準掌控。

・孔環不只是裝飾：在多層板中，它是電氣連接的護城河。環寬留得不夠，鑽頭稍微偏移，孔破就發生了：一個細節，足以讓整批板子進報廢區。
・設計者的體貼：預留充足的最小環寬（Min Annular Ring），是為了讓製造端在合理的公差波動內，依然能交出高品質成品。這不是保守，是專業。
・模擬勝於救火：善用 DFM 模擬工具，在量產前就預見鑽孔偏移的最壞情況。改一個設計參數只需要一個下午，處理報廢和重工溝通卻可能耗掉你好幾週。

減少製程端的「驚喜」，就是給自己最好的獎勵。

歡迎留言分享：
・你曾遇過最讓你頭痛的「孔環偏位」經驗是什麼？
・在設計 FPC 時，你是如何找到那個最完美的 Pad 大小平衡點？

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From Blueprint Precision to Manufacturing Reality

The call no one wants at end of day: "Drill breakout on this batch. The annular rings couldn't hold. We might have to scrap the run."
In the world of FPC, what we're constantly chasing is dynamic equilibrium — a balance that looks effortless in CAD and punishing in production. That pad appears perfectly centered in your layout tool. But the moment it enters the fab line, material dimensional instability and drill registration tolerances will test exactly how deeply you've internalized IPC-2221 and IPC-2223.

Three ways to de-risk breakout before it breaks you:

Oversizing pads as an insurance policy is a reflex most of us have developed — but real design confidence comes down to one thing: precise, calculated command of your Fabrication Allowance.

· Annular rings aren't cosmetic. In multilayer FPC stackups, they're the electrical moat protecting your vias. Underspec that ring width, and even minor drill wander will trigger breakout — the kind that turns a high-yield run into a rework negotiation nobody has time for.
· Design with the fab house in mind. Specifying an adequate Minimum Annular Ring is empathy in engineering — you're giving your manufacturing partners the tolerance budget they need to consistently deliver high-yield boards, even when process variation does what it always does.
· Simulate the worst case before it becomes your reality. Leveraging DFM simulation tools early lets you visualize worst-case drill-shift scenarios long before mass production. Catching it in CAD costs you an afternoon. Catching it on the shop floor costs weeks of rework negotiations and schedule slippage.

Fewer surprises on the shop floor is the best gift you can give yourself.

Let's talk in the comments:
· What's the worst annular ring breakout or drill-shift nightmare you've ever had to troubleshoot?
· How do you find your perfect sweet spot for pad sizing in FPC designs?

#品質工程 #製程能力

18/05/2026

【別再被「Cpk 1.33」給騙了：為什麼良率指標好看，客戶卻還是不買單？】

你是否曾遇過這種尷尬？報表上的產能指標與良率數據都非常漂亮，但裝配現場的小問題卻沒斷過，甚至客戶在進料檢驗時直接整批退貨。

在 LinkedIn 的高品質討論中，真正的專家看的不只是數據「合不合規」，而是數據背後的「穩定度」。

【看破良率指標背後的假象】

很多工程師以為把 Cpk 做高就萬事大吉，這正是導致職場信任危機的起點。如果你的 SPC 只是為了產出一張好看的報表，那你可能正在忽略以下這些致命風險：

・被隱藏的「特殊變異」：數據平均值可能在中心，但波動極不規律。這種「假性穩定」會讓你在生產過程中不斷救火，卻找不到源頭，最後只能用加班來填補系統的漏洞。

・規格界限不等於安全界限：規格是客戶的底線，不是你的製程控制線。如果你只看規格，那你是在「被動應付」；只有看懂管制界限，你才能「主動防禦」。

・數據解釋權的喪失：當客戶問你「為什麼良率突然下滑」，如果你只能回答「操作員不小心」，那代表你根本沒聽懂產線的求救訊號。

【真正的 SPC 是你的「職場防禦術」】

我們不教你背公式，我們要教你如何掌握「數據解釋權」。當你能從管制圖中讀出趨勢、預判風險，你展現的是洞察力，而非只是在處理報表。

🚀 2026 第二季【SPC 統計品質管制】實戰課程

這門課是為了那些不想再被數據牽著鼻子走的人準備的：
・建構識圖能力：從雜亂的波形中，一眼識破製程的求救訊號。
・建立預防思維：讓數據從事後紀錄變成前瞻導航。
・掌握決策主權：面對客戶挑戰時，你能用證據說話，建立不可替代的專業權威。

【第二季・席次解鎖】
📅 時間：2026/06/27 (六) 9:00 - 17:00
📍 地點：竹北 Le Phare 共享空間（新竹高鐵站旁）

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