不良品的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

從執行到升級，從偶然到必然：理念、流程、方法、實踐，最深入、最真實的華為研究開發與投資管理

為了解決不良品的問題，作者夏忠毅 這樣論述：

由華為內部專家與副董事長親自書寫、審閱 帶你一窺華為如何變革，並一步步成為全球領先企業 ！最具代表性的華為研究開發書！ 　　 　　「成功並不是未來的嚮導」 　　歷經20多年，從變革想法產生到執行和升級， 　　華為一直在進行探索、實踐、歸納、總結。   　　「我經常在機場書店裡看到介紹華為研究開發的書，有些是在華為工作過的工程師從自己的角度看華為研究開發──他們多是以其在華為期間看華為研究開發；有些完全是道聽塗說或基於一些刊物的文章來看華為研究開發──這僅僅是編輯而已。」──華為副董事長 徐直軍   　　★本書為華為內部編寫！非單一視角！非道聽塗說！  　　讓所有關心華為的讀者更加了解真實的

華為研究開發， 　　讓華為員工及未來員工清楚理解真實的華為投資與管理！   　　►成功的起始 　　──IPD，業界最佳產品開發管理方法！   　　產品領域不再依賴於「英雄」，而是基於流程， 　　可以開發出滿足客戶需求，有品質保障的產品。   　　【華為4大創新管理理念】 　　•從技術導向轉變為客戶需求導向的投資行為 　　•從純研究開發轉變為跨部門團隊合作開發、共同負責 　　•從偶然成功轉變為建構可複製、持續穩定高品質的管理體系 　　 　　►必然的選擇 　　──創新，若不敢冒險，企業將失去活下去的權利！   　　創新是緊緊圍繞著客戶需求進行的， 　　必須找出能夠為客戶創造何種價值。   　　【華

為4大創新管理理念】 　　•開放合作，一杯咖啡吸收宇宙能量 　　•鼓勵創新，寬容失敗，但反對盲目創新 　　•鮮花插在牛糞上，在繼承的基礎上創新 　　•以客戶需求和技術創新持續為客戶創造價值   　　►企業的生命 　　──品質，客戶永不妥協的最基本需求！ 　　 　　按流程把品質做好，大量重複的事依照要求一次性做好， 　　不良品率降低，不重做、不停工，效率最高，成本最低！   　　【華為4大品質方針及文化】 　　•品質優先，以質取勝 　　•讓HUAWEI成為ICT行業高品質的代名詞 　　•建設在「一次性把事情做對」基礎上「持續改進」的品質文化 　　•建立以客戶為中心的高效組織，業務領導者是品質的第

一責任人   本書特色   　　本書結構性的講述華為研發投資與管理理念、流程、管理方法與實踐等，全文語言流暢，加上由華為高層及專家所提供的資料和案例，不只豐富了內容，使讀者能了解真實的華為，更添加了實用性，在企業管理投資、提升研究開發能力與產品核心競爭力上提供參考和借鑑。

不良品進入發燒排行的影片

機械學習分類演算法在線性致動器缺陷元件檢測之應用

為了解決不良品的問題，作者許志安 這樣論述：

將線性滑軌與精密滾珠導螺桿的功能整合在單一組件的線性致動器，因兼具高剛性與行程精度，常應用於自動化產業的精密定位、量測..等設備。但因組成元件較多且複雜，元件的組裝品質常是決定線性致動器性能的關鍵。目前，大多數的製造商雖可透過麥克風，以量測線性致動器運轉的噪音值分辨不良品，但後續尚需大量人工檢查瑕疵元件，以確認產品不良的原因。本研究希望透過感測器與機械學習分類法，達到快速且自動化檢測出不良品，並可分辨缺陷元件狀態。滑塊螺帽是由線性滑軌之滑塊與滾珠螺桿之螺帽組成，為線性致動器最常發生不良品的組件，尤其是滾珠間隙、迴流器與螺帽的段差..等。本研究以三軸加速計安裝於滑塊螺帽，以及將麥克風安裝在實驗

平台上，透過往復運轉蒐集振動訊號與聲音訊號，並轉換為時間域與頻率域特徵值，還透過主成分分析(PCA)探討其特徵特性。機械學習分類法部份，使用K-近鄰演算法(KNN)與支持向量機(SVM)，對4類滾珠間隙、4類迴流器段差缺陷狀態、4類段差缺陷程度，進行分類訓練與測試並比較其效益。因分類數目高達52種，將耗費較大建模與測試時間，不利快速線上檢測，所以本研究採用三階段的模型數據分析，同時保有相當的分類準確度且大量降低演算時間。實驗結果顯示，透過三階段的分類架構，振動與聲音訊號的最佳分辨率為SVM-最佳高斯核82.59%與94.06%。驗證本研究模型對於線性致動器缺陷元件檢測與分類的可行性。

喔，威廉!

為了解決不良品的問題，作者ElizabethStrout 這樣論述：

就像是沿著高聳的建築外牆一路滑落， 但無人瞧見── 就是這種孤獨，讓人覺得恐怖。 ▍普立茲小說獎得主，2022布克獎初選長名單入圍作品 ▍ 　　《生活是頭安靜的獸》、《一切皆有可能》作者動人長篇小說 　　●《出版者週刊》：「斯特勞特被比作海明威絕不是毫無道理。某方面而言，她超越了海明威。」 　　● 已售出紐、澳、德、義、法、西、葡等全球21國版權。 　　● 紙本書發行量超過12萬5千冊，有聲書於美國首週銷量突破2千套。 　　● 出版即登上《紐約時報》、《倫敦時報》精裝小說暢銷排行榜。 　　● 獲《紐約時報》書評、《華盛頓郵報》、《時代》雜誌、《禿鷹》雜誌、《她讀》雜誌、美國公共廣播電台

主持人莫琳．卡利根推薦為年度最佳好書。 　　▍人都是很寂寞的。我要說的是這個。 　　露西．巴頓成為紐約當紅作家多年，仍擺脫不了出身貧寒的過去，在人群裡無法自處，時常莫名地陷入恐慌。威廉是露西的前夫，他篤定，掌控一切，讓人安心，卻始終透著遙遠的距離感。 　　兩人陪伴彼此面對各自與他人建立的關係，一同挖掘威廉過世母親不為人知的過往，露西也在過程中逐漸看見各人的脆弱與失落。 　　伊麗莎白．斯特勞特極善於描寫細小而難為外人道的生命瘡疤，並以特定人物為故事主線，發展出可獨立閱讀的系列作品。《喔，威廉！》是她以「露西．巴頓」為主角的第三本小說，藉原生家庭、婚姻關係中的創傷與背叛，探討生命中形影不離的

匱乏與孤寂。 　　誰能真正明白他人經歷了什麼？ 　　這種無人知曉的孤絕感讓人恐慌，無處可逃…… 作家推薦 　　● 陳栢青（作家）專文推薦：「當你打開伊麗莎白．斯特勞特的小說，像塵封的便當盒被打開一條縫，你往裡頭瞧，你會稍微看到，另一個人的心。而且伊麗莎白．斯特勞特會讓你感受到，這一顆心，和你的好像。一樣疼。一樣值得被疼惜。在宇宙裡，你並不孤單。現在我覺得好一些了。」 　　● 劉仲彬（臨床心理師）讀後解析：「這個探討婚姻關係的故事，就像一齣懸疑劇。同樣是解謎，同樣都在尋找最後一片拼圖，但它拼的既非主謀的身分，亦非兇案的真相，而是兩位主角的性格曲線。它想講的是：「一個人怎麼會變成現在這樣？

」而這往往才是生活中最大的懸念。自始至終，都是兩個女人的交鋒……」 　　● 李欣倫、馬尼尼為、陳又津、許菁芳、鄧九雲作家一致推薦 國際媒體好評盛讚 　　「書中故事由美國人的各種心底衝動及人生交織而成，其中可以看見安．泰勒和約翰．厄普代克的影子。不過斯特勞特與眾不同的地方在於，她描述了人們內心深處的想法及各種感受中的細微之處……斯特勞特是最高明的一位說故事家，她為我們寫出了露西人生中讀來令人溫暖又開心的片段。」──《倫敦旗幟晚報》（Evening Standard） 　　「『孤獨』和『背叛』是普立茲獎得主斯特勞特在寫作生涯中不停回顧的主題，在這部以主角為中心且深具啟發性的系列小說中，作者

更是聚焦於這兩個主題……斯特勞特的角色內心充滿憂慮及各種情緒，而她常用簡約、真實的句子，節制地處理這些情緒……斯特勞特被比作海明威絕對不是毫無道理。就某些方面而言，她還超越了海明威。」──《出版者週刊》（Publishers Weekly，星級評論） 　　「為了探討人類存有意義的一部精巧、睿智、動人，結尾又令人振奮的冥思之作。」──《書目雜誌》（Booklist，星級評論） 　　「人們通常會說『好事成三』，而且這本以露西．巴頓為主角的最新小說確實像是完成了三部曲系列，但我能搶先提出要求嗎？我還想看到第四部、第五部，又或者任何有關的作品都好！斯特勞特的作品讀來實在太享受，而那種享受很簡單：你

總能在閱讀時知道更多──但又同時──懂得更少。」──《觀察報》（The Observer） 　　「斯特勞特創造出了一部探討創傷、記憶及婚姻的精采冥思之作──還談到我們為了不專注於痛苦經驗時可能採取的扭曲作法。」──《i報》（The i Paper） 　　「精采而成功的小說，是針對愛、失落及他人的神祕進行細緻推敲的一部作品。」──《週日郵報》（Mail on Sunday） 　　「每一頁都讓人充分感覺到親暱、脆弱又迫切的人性，讀了讓人不禁摒住呼吸。幾乎每句陳述都帶有天啟的力道。」──《華盛頓郵報》（The Washington Post） 　　「讀者因為窺見了露西．巴頓最私密的思緒──更

精確地說，是因為得以深入斯特勞特的作品──而感到安全。讀者會知道，帶領我們的是一個好作家。」──美國公共廣播電台（NPR） 　　「這是一堂探討衰老及脆弱的大師課……溫柔提醒我們要在感情上對所愛之人大方，並在日常生活中盡可能以實際行動來陪伴彼此。」──《舊金山紀事報》（San Francisco Chronicle） 　　「這部作品以精巧、憂傷的文筆，再次探索了斯特勞特的基本信條：『我們所有人都是謎。』」──《科克斯書評》雜誌（Kirkus Reviews）  

植基於支援向量機模型之良品預測—以石英振盪器銲線製程為例

為了解決不良品的問題，作者黃俊傑 這樣論述：

銲線製程於石英振盪器的封裝流程屬於前段製程，銲線品質的優劣會直接對電子產品電子訊號的傳輸、阻抗干擾等造成影響，且銲線製程所造成的報廢無法再次重工，故該製程對石英振盪器十分重要。而在銲線製程中的金球球厚、金球球徑、金線弧高則是銲線品質判定的其中幾個重要關鍵因子，目前業界普遍使用放大倍數較高的電子顯微鏡由品管人員人工量測再進行判斷，但因人員量測手法有些微差異或是測量過多而使人員產生視覺疲勞、或注意力分散等因素而產生誤判。本研究使用支援向量機(Support Vector Machine, SVM)進行品管的分類預測，分類模型的應變數為品管分類(即良品與不良品)，自變數為金球球厚、金球球徑與金線弧

高。本研究實驗的結果顯示，以支援向量機模型為基礎的石英振盪器品管分類模型，透過 70/30訓練資料與測試資料進行模型的訓練與測試後，其Recall、F1-Score、Precision評估本研究所提出之分類模型之精準度，可提供準確的石英振盪器品管分類預測。