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魚骨圖要因整理表

依 5M1E 六大類填入可能的要因，在疑似關鍵的要因前加上星號，自動統計各類數量、排出優先驗證清單與驗證方法，並產出可貼進繪圖工具的魚骨結構與 AI 討論用 prompt。

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問題（魚頭）寫結果，不寫原因討論成員討論日期人（作業人員）疑似關鍵的要因，前面加 *一行一項機（設備、治具、模具）一行一項料（原物料、零件）一行一項法（標準、參數、作業方式）一行一項環（溫濕度、場地）一行一項測（量具、檢驗方法）一行一項

魚骨圖要因整理表

問題：射出件尺寸偏大，不良率上升

討論成員: 品保、生產、模具、採購各 1 人
討論日期: 未填寫
要因總數: 11 項
優先驗證: 2 項（依標記）

一、用途與時機

魚骨圖把一個問題的可能原因，依人、機、料、法、環、測六大類攤開，讓團隊不會只盯著自己熟悉的方向。它適合在原因還不明確、需要多人一起討論的階段使用，整理完再挑出疑似關鍵的要因，用 5Why 往下追或到現場驗證。

魚骨圖上的每一項都只是「可能原因」，不是結論。AI 可以幫你補充漏掉的方向、整理文字，但哪一項是真的原因，要靠現場的數據和實物確認。

二、各類要因統計

共整理 11 項要因，其中「人」類最多（2 項）。六大類都有填寫，討論涵蓋面完整。

類別	涵蓋範圍	要因數	占比	標記為關鍵
人	作業人員的技能、訓練、交接、人力配置	2	18%	0
機	設備、治具、模具、刀具的狀態與保養	2	18%	1
料	原物料、零件、半成品的批次與規格	2	18%	1
法	作業標準、參數設定、作業順序	2	18%	0
環	溫度、濕度、粉塵、照明、動線與擺放	1	9%	0
測	量具、檢驗方法、判定標準、抽樣方式	2	18%	0

三、優先驗證清單

順序	類別	要因	建議驗證方法	驗證結果
1	機	模溫機溫度控制不穩	查保養與點檢紀錄、比對不同機台的不良率	（待填）
2	料	更換新批次塑膠粒後開始異常	比對不同批次或供應商的不良率、抽驗進料	（待填）

以上是團隊標記為關鍵的要因。驗證時一次只改變一個條件，才能判斷是不是這個原因造成的。

四、魚骨結構（文字版）

可以直接貼進會議紀錄或簡報。★ 表示標記為關鍵的要因。

【問題】射出件尺寸偏大，不良率上升
├─ 人：夜班新進人員尚未完成上機訓練；交接時未說明參數已調整
├─ 機：★模溫機溫度控制不穩；模具冷卻水路部分阻塞
├─ 料：★更換新批次塑膠粒後開始異常；原料乾燥時間不足
├─ 法：保壓時間參數沒有寫進作業標準；換模後首件確認項目不完整
├─ 環：午後廠內溫度升高
├─ 測：卡尺未定期校正；量測時產品尚未完全冷卻

五、魚骨結構（Mermaid 語法）

貼進支援 Mermaid 的繪圖工具或筆記軟體，即可產生圖形。

flowchart RL
  P["射出件尺寸偏大，不良率上升"]
  man["人"] --> P
  man0["夜班新進人員尚未完成上機訓練"] --> man
  man1["交接時未說明參數已調整"] --> man
  machine["機"] --> P
  machine0["★ 模溫機溫度控制不穩"] --> machine
  machine1["模具冷卻水路部分阻塞"] --> machine
  material["料"] --> P
  material0["★ 更換新批次塑膠粒後開始異常"] --> material
  material1["原料乾燥時間不足"] --> material
  method["法"] --> P
  method0["保壓時間參數沒有寫進作業標準"] --> method
  method1["換模後首件確認項目不完整"] --> method
  env["環"] --> P
  env0["午後廠內溫度升高"] --> env
  measure["測"] --> P
  measure0["卡尺未定期校正"] --> measure
  measure1["量測時產品尚未完全冷卻"] --> measure

六、填寫說明與檢核表

魚頭寫結果（例如「尺寸偏大」），不要寫成原因或對策。
每一項要因要具體，寫「卡尺未定期校正」而不是「量測有問題」。
六大類都至少想過一次；真的無關可以空白，但要是討論後的決定。
疑似關鍵的要因前加 *，一般以 2–4 項為宜，太多代表還沒聚焦。
每一項優先要因都要寫出驗證方法與負責人，驗證後補上結果。
驗證成立的要因，再用 5Why 往下追到可以改的根因。

七、常見錯誤

把「人」類寫成責怪個人，例如「某某不認真」。應該寫成訓練、交接、人力配置等可以改善的條件。
只填自己部門熟悉的類別，其他類別空白。
把對策寫進魚骨圖，例如「應加強教育訓練」。
憑票數或職位高低決定關鍵要因，沒有用數據或實物確認。
把 AI 補充的要因直接當結論，沒有回到現場驗證。

八、請 AI 協助補充要因的 prompt

請使用公司核准的 AI 工具，並先移除客戶名稱、料號與製程機密參數。

【角色】你是熟悉製造現場與品質改善的顧問，擅長用 5M1E 分析問題。
【任務】檢查我的魚骨圖要因是否完整，並建議驗證順序。
【背景】問題：〔射出件尺寸偏大，不良率上升〕
目前已整理的要因：
人：夜班新進人員尚未完成上機訓練；交接時未說明參數已調整
機：模溫機溫度控制不穩；模具冷卻水路部分阻塞
料：更換新批次塑膠粒後開始異常；原料乾燥時間不足
法：保壓時間參數沒有寫進作業標準；換模後首件確認項目不完整
環：午後廠內溫度升高
測：卡尺未定期校正；量測時產品尚未完全冷卻
【要求】
1. 每一類補充 1–2 個可能被忽略的要因，並說明理由。
2. 指出哪些要因其實是對策或結果，應該移除或改寫。
3. 建議前 3 項最值得先驗證的要因，以及現場可用的驗證方法。
4. 你不知道我們的現場狀況，請把需要我確認的事情列成問題。

複製文字免費；Word 檔保留標題、表格與格式，可直接附在提案裡。輸入內容只存在這台裝置的瀏覽器。

什麼時候用

品質問題原因很多、大家各說各話，需要先把可能原因攤開
要做 5Why 或 8D 之前，先確認從哪幾個方向追
跨部門檢討會議需要一張大家都看得懂的要因整理表

這個工具對應劉基欽顧問的「品質與持續改善」輔導方案。想把單點工具變成公司制度，可以參考品質與持續改善輔導方案。

可搭配的 AI 工具：Claude、ChatGPT、Gemini、Microsoft 365 Copilot。產生的內容是起點，送出前請依部門實況調整；不要把機密或個資貼進未經公司核准的 AI 工具。

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