隨著科技進步與工業自動化的發展，市場對高品質塑膠產品與高效製造技術的需求不斷提升。作為一種廣泛應用的核心製造技術，射出成形技術在汽車、電子、醫療器材與消費品等行業中扮演著關鍵角色。然而，受限於製程參數之間的高度交互影響，如何有效提升產品品質並確保生產穩定性，仍然是一大挑戰。黑點、氣泡、銀紋、毛邊等射出成形常見缺陷，通常由模具設計、原料、成形機及成形參數等多重因素共同影響，使得品質控制與製程優化成為業界持續面對的難題。
傳統的製程優化方法大多依賴經驗調整與試錯法，由於缺乏系統性的理論支持，導致改善效率低下，且難以有效解決根本問題。為了克服這些挑戰，本研究整合了系統性問題分析方法，包括特性要因圖(魚骨圖)分析、失效模式與效應分析及萃智方法，以識別、排序並解決射出成形製程中的品質缺陷。研究首先透過魚骨圖分析，將品質缺陷的成因分為模具設計、原料、成形參數及成形機四大類，並分析各因素對產品品質的影響。接著，運用失效模式與效應分析評估這些影響因素的嚴重性、發生頻率與檢測難度，計算風險優先數，以確定優先改善的問題順序。針對影響程度較高的缺陷因素，進一步應用萃智矛盾矩陣與 40 項發明原則，提出創新且具可行性的解決方案。最後，在實際射出成形製程中實施改善方案，並評估其對產品品質與生產良率的影響。
研究結果顯示，魚骨圖能有效識別品質缺陷的根本原因，而萃智方法提供了一種結構化且創新的技術矛盾解決方案。本研究所提出的萃智方法改善策略，有效提升了射出成形製程的產品品質與生產良率，良率由84.4% 提升至98.2%，並為製造業提供了一套可行的技術支持框架與實務指引，進而可應用於更多製造領域以提升競爭力。

With the advancement of technology and industrial automation, the demand for high-quality plastic products and efficient manufacturing technologies has been continuously increasing. As a widely applied core manufacturing technology, injection molding plays a crucial role in various industries, including automotive, electronics, medical devices, and consumer goods. However, due to the high interdependence of process parameters, achieving high product quality and stable production efficiency remains a significant challenge. Common defects in injection molding, such as Dark Spots, Air bubble, Silver Streaks, and Flash, are often caused by multiple factors, including mold design, raw materials, injection machines, and processing parameters, making quality control and process optimization persistent challenges in the industry.
Traditional process optimization methods primarily rely on experience-based adjustments and trial-and-error approaches, which lack systematic theoretical support, resulting in low efficiency and difficulties in addressing root causes effectively. To overcome these challenges, this study integrates systematic problem-solving methodologies, including Cause-and-Effect Diagram (Fishbone Diagram) analysis, Failure Mode and Effects Analysis (FMEA), and TRIZ (Theory of Inventive Problem Solving), to identify, prioritize, and resolve quality defects in the injection molding process. First, a Fishbone Diagram is employed to classify the causes of quality defects into four main categories: mold design, raw materials, process parameters, and injection machines, and their impact on product quality is analyzed. Subsequently, FMEA is used to assess the severity, occurrence frequency, and detectability of these influencing factors, and the Risk Priority Number (RPN) is calculated to determine the priority of improvement areas. For the most critical defect factors, the TRIZ contradiction matrix and 40 inventive principles are applied to develop innovative and feasible solutions. Finally, these improvement strategies are implemented in an actual injection molding process, followed by an evaluation of their impact on product quality and production yield.
The results demonstrate that the Fishbone Diagram effectively identifies the root causes of quality defects, while the TRIZ methodology provides a structured and innovative approach to resolving technical contradictions. The proposed TRIZ-based improvement strategy effectively enhances product quality and production yield in injection molding, increasing the yield rate from 84.4% to 98.2%. Furthermore, this study provides the manufacturing industry with a practical technical support framework and actionable guidelines, which can be extended to other manufacturing fields to further enhance industrial competitiveness.

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