塑膠射出成型是個歷史悠久的製程方式，其製成優勢主要在於能夠製造出較為複雜的形體、結構且精密度高、能夠快速生產以及若搭配一模多穴的設計又可以一次生產多個成品，不過隨著時代的演進消費者講求輕薄短小便於攜帶，所以產品設計者與製造業也在這一潮流中持續推進，因此塑膠射出成型製程也正面臨這一挑戰。
而本文為一模24穴血糖驗測試片研究，呈現如何以有系統的調控製程參數，來達到試片尺寸穩定性與生產效率提升要求；以期透過此一研究提供該公司製程參數參考，本文將以田口方法導入塑膠射出成型之血糖驗測試片生產線中，田口方法的特性可以在面對大量的調控因子以較少的實驗次數；有效減少試模所耗費時間及塑料成本，此點符合溢沅塑膠射出成型廠之試模需求，該公司期望透過此一有系統的研究分析建立相關試模數據，一則為未來量產時生產管理參考，二者可以為後續開新產線的重要參考依據。
綜合以上該公司需求本文將以三大方向探討，一、搭配Moldex 3D之CAE模流分析軟體導入田口方法之直交表之組合分析，透過訊噪比(S/N Ratio)的比較找出顯著因子及相關調整方式。二、執行現場射出成型直交表實驗透過訊噪比(S/N Ratio)來選出最佳化製成參數，且透過變異分析、加法模式等方式找出顯著因子及相關調整方式；結合前面兩項討論出最佳化製成參數調整方式達成該公司為其尺寸穩定性與生產效率提升之要求。三、輔以CAE模流分析軟體之優勢，針對產品各穴差異重新探討該產線之不良成因，探討品質改善評估新產線開模修訂方針，提供該公司參考及應用。

SUMMARY
The present study analyzed a 24-cavity mold for blood sugar testing. The objective of the present study is to adjust production parameters systematically to improve the stability of sample sizes and enhance production efficiency. The results of the present study can be provided to relevant companies as a reference for improving their production parameters. The Taguchi method (TM) was incorporated into the plastic injection molding (PIM) process of a blood sugar test strip manufacturing line. The TM can analyze numerous control factors with a fraction of the tests required by conventional methods. This effectively reduces test mold production time and plastic material costs. Thus, the TM meets the PIM test requirements of the I-Yuan Plastics Co., Ltd, which anticipated using the TM to systematically research, analyze, and establish relevant tryout data. The results can serve as a reference for future mass-production management and launches of new production lines.Based on the requirements of the research company, the present study proposed three research directions. First, the use of Moldex3D, a computer-aided engineering software, was incorporated into a TM orthogonal table for analysis. The signal-to-noise (S/N) ratios of the data were compared to identify the significant factors and relevant adjustment methods. Second, the optimal production parameters were selected from the S/N ratios of the injection molding orthogonal table. An analysis of variance was performed, and an additive model was established to highlight the significant factors and relevant adjustment methods. The two methods were combined to determine the optimal adjustment method for production parameters to facilitate the research company in achieving mold size and stability and to improve the company’s production efficiency. Third, Moldex3D was used to analyze the differences in product cavities to re-analyze the causes of poor yield in the production line, examine quality improvement, and formulate revised guidelines for establishing new production lines. These results can be provided to the research company as a reference for future applications.

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