品质管理演进在从1900年启蒙，由最原始的品质是依靠检验出来，製造人员以自际经验技术生产，对品质是否符合客户要求缺乏专业与经验，品质就得依靠品质检验，人员才有专业及设备仪器检验判定良品可以出货不良的必须经重工；历经多年后迈入品质是製造出来的，产品在生产过程必须依据规範来操作，才能确保生产的产品符合规格要求；接着进入品质是设计出来的，从产品开始设计就考虑到生产限制，并顾及所有生产过程都经过工程人员设计方法、夹治具、…等规範；再进入品质是管理出来的，纵然有生产标準作业及品质检验规範，如果没有完备的管理机制，也无法及时发掘异常分析要因及时改善矫正，建立品质管理制度落实执行成关键；透过日常工作PDCA计画、执行、检核及改善行动管理循环，逐步改善品质异常并透过管理手法，培育品管人才、生产人员相关人员，让大家都具备品质观念与意识，把品管机制落实到日常工作中大家工作习惯都符合品质要求的，品质当然就能符合规格要求；除了生产及品管单位外，企业全体员工都具备公司揭橥的品质政策，针对品质异常都乐于参与持续改善，塑造主动积极全员参与改善品质的优质文化；以往品质管理均会透过人工记录产品抽样或全数检验，再透过人工记录数据再由人工到电脑，才能够做到管理分析进而找出问题要因，不但耗费时间、人工作纪录及输入电脑，且常因人工记录疏忽或输入电脑时错置，可能误判品质状况及趋势导致品质失败成本高；为解决品质管理花费大量人力，依产品生产特性设计传感器及物联网IoT，可以即时精準的收集製程品检数据，及时进行统计分析让品质异常快速传递到负责人员，异常发生时间与要因无所遁形。

　　製程品管就是希望在製造过程发生任何异常，能够在最短时间发掘必进行矫正，避免过程不良延伸到最后成品无法达到要求规格，尤其是连续性生产以常没有及时发掘异常就隐藏在整批成品里，本案例是以电子零件生产，因劳动人力不足及标準化程度高，生产製程作业都以机器设备加工，但当初机器设备购买时以只以加工功能为主，有关加工品质管控必须依赖人员经验调控，除了老师傅历经多年培育外，搭配品管人员以MIL-STD-105E允收品质水準（Acceptable Quality Level，简称AQL）为基础正常检验Π单次抽样计画，进行随机抽样检测该批产品之规格，作为该批允收与否判定，发现被判退时再以全检方式筛选良品；品管人员检测产品规格时以人工计录方式记载检测值，再将检测纪录输入电脑进行统计製程管制图SPC，往往产品已经生产完整批才发现品质已经偏差，只能在品质会议进行检讨提出改进对策，但损失已经造成下次生产时可能又在其他同仁或设备上重複发生；随着IoT计数环境成熟，规划採用品质关键要素监控模式，先从生产后的品质检测设备购置数位化（如游标卡尺、红外线量测仪、数位磅秤、…），如果原有设备价格高不宜更换时，可以评估品质检测特性选择适当辅助量测或传感器，让检测的数值透过IoT直接传输到系统链结到SPC模组进行动态统计分析，当产品特性超过管制界限时，不是只有动态看板可以显示，也可透过APP立即通知生产管控人员，即时针对偏差进行调整，如果在某个期限内仍无法克服时，将依时间设定规划逐步以简讯或手机通知各阶层主管协助解决，让品质管理降低人力外更精确掌握製程品质，整体管理如下图。

　　本案原来以传统生产品质管理模式，因採取批量抽样人工检验不良率约2.3%，导致材料损耗每年高达360万元，透过製程尺寸、电气及外观自动检测，并将数据以IoT方式及时传递到电脑，链结SPC让生产品质状况及时掌握，遇到异常时立即通知相关人员进行调整机器，不良品也在量测时发掘立即排除杜绝混入出货降低客诉，历经半年运作及问题要因明却持续改善，不良率降低至0.5%减少不良损耗约280万元；整体检测设备及IoT、工业电脑（SPC为原来系统软体）投资约在300万元，技服业者已经将许多模组物件化，不需要再投入太多开发费用；整体改善不计算不良改善后增加销售产值，以及节省製程品管人力成本，只以内部品质失败成本计算，数位检测及IoT相关设备投资回收仅13个月，透过模组化SCADA以功能事的图像只要直接设定不需要转写程式，即可达到战情仪表板管理以及远端监控，对一般中小型企业导入比较容易接受。

　　总结：製程品管在製造业是非常重要，以往依靠人力运用各种管理手法，仍受到品管人员执行不彻底如量测错误、记录错误、抽样不随机、…等，空有制度却无法有效管制产品品质，随着自动检测设备加上IoT环境成熟，标準化的品检工作逐步以设备取代人力操作，品管人员真正发挥管理的工作，就是根据收集到的数据进行分析，找出品质异常要因寻求改善对策，再把品质关键的要素或参数，透过各种的传感器及IoT监控，让品质异常源流有癥候就能够及时採取行动，达到品质异常预防重于矫正，才能真正让品质管理迈向零缺点境界。