那天 CPK 報告出來，全場沉默了三秒
還記得嗎？幾年前，我們廠剛導入一批新機台，號稱自動化程度高，良率會衝到天上去。結果咧？試產一個月，第一批 CPK 報告出來，1.08。會議室瞬間凝結，大家面面相覷，有人甚至偷偷倒抽一口氣。這數字，說實話，比我們舊機台人工操作的還差！老闆臉都綠了，直接問：「所以我們是花大錢買了一堆廢鐵，然後還要多養幾個人去顧這些『自動化』的機台嗎？」那時候我心裡想，這下糗大了，自動化不是萬靈丹啊。
問題出在哪？
說穿了，很多時候我們搞自動化，根本沒想清楚「什麼該自動」跟「什麼不該自動」。大家一聽到自動化，就覺得是高大上，是未來趨勢，然後就一股腦兒地把所有環節都想著要機器取代人。但實際狀況是，有些流程根本不值得自動化，或者說，自動化帶來的效益，根本抵不過投入的成本和維護的麻煩。你真的需要花幾百萬買一台機器人去搬一個一天只搬三次、每次只搬兩公斤的東西嗎？這就是「人力 vs 自動化」的決策矩陣，判斷的重點從來都不是「能不能自動化」，而是「值不值得自動化」。
實際上怎麼做？
坦白講，判斷這個，你可以從幾個維度來思考，就像一個四宮格：
- 作業頻率高低： 一天要重複幾百次、幾千次的動作，當然優先考慮自動化。如果一個動作一週才做一次，那自動化效益就很低。
- 變異性大小： 每次操作的結果都差不多，而且是可預測的，那機器人做起來最開心。但如果每次都要依據不同狀況做調整，人腦的判斷力就比機器強多了。
- 錯誤成本高低： 如果一個小失誤就可能造成幾十萬、幾百萬的損失，那自動化去降低人為失誤的機率，絕對值得。例如晶圓搬運，掉一片就GG。
- 人力成本與技能需求： 這個最直接。一個高度重複性、但又需要高度集中注意力的工作，例如目檢，員工可能做到職業傷害，或是流動率高，這時候自動化就能解決很多問題。
舉個例，我們廠有段製程是「螺絲鎖固」，一天要鎖兩萬顆螺絲，人工鎖固 DPMO 經常是 6210，因為鎖太緊或太鬆都會出問題。這變異性低、頻率高、錯誤成本高（鎖壞一片板子就報廢），而且工人容易疲勞。這種情況，導入自動鎖螺絲機，即使要花幾百萬，長期來看都是划算的。但如果你說要自動化「跟客戶開會」這個流程，那我想你可能誤會什麼了。
最常見的坑
我們最常踩的坑，就是只看到「自動化能省人力」這一點，卻忽略了維護成本、故障率、以及導入後的彈性問題。有一次，為了省三個人力，我們買了一台超級複雜的自動組裝機。結果，機器三天兩頭故障，每次一停機，整個產線就卡住，要叫原廠來修，費用貴得嚇人，而且一來一往就是兩三天。算起來，那三個人力省下的錢，根本不夠付維修費跟停機損失。說實話，當時如果把省下的錢拿去買更好的咖啡機、改善工作環境，搞不好員工效率更高，還不用背那麼多壓力。所以重點是，自動化不是省人力這麼簡單，它還包括了「可靠度」這個隱形成本。
今天能做的一件事
把你負責的流程列出來，挑一個環節，評估它的「變異性」與「頻率」。
文章分類：精實生產