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第13 屆全國質量管理研討會
以數據探勘為基建構偏光板質量異常診斷系統
摘 要
數據探勘 (data mining) 是利用自動或半自動的技術，由數據庫中萃取出有效的、
事前未知的，以及潛在有用的信息，以作為兩種用處：一先了解數據特征與關系可以提
供決策制定與問題解決的依據；二再由所探勘出來的信息可以幫助進行分類與預測。
本研究希望以偏光板在面板端的客訴異常，利用數據探勘技術中的決策樹分析，
比較Answer tree軟件的四種演算方式CHAID、Exhaustive CHAID、CART與QUEST，
利用其錯誤率進行算法選定，再從其中進行異常真因與現象的法則歸納，并透過失
效模式與效應分析(FMEA)，在嚴重度、發生率、探測度、RPN 的級別設定上進行檢
討分析，可使得分析知識更有效率與正確性，進而預先防堵，避免無謂之異常造成雙
方的質量成本。
供貨商質量管理 (supplier quality management, SQM) 可以藉由此套質量異常診斷
系統快速分類，進行機器設備、參數設定最佳化與特殊檢驗手法的搭配，并同時水平
展開到所有供貨商管理系統，降低異常重復發生機率，以期達到SQM 的源頭管理、事
半功倍的效率。
關鍵詞：數據探勘、決策樹、失效模式與效應分析、供
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