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住友電工的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦遠藤功寫的 原來問題在這裡!—訂單拿不到、存貨銷不掉、顧客意見聽不到的終極解決之道 可以從中找到所需的評價。

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國立高雄科技大學 機械與自動化工程系 楊玉森所指導 謝俊傑的 切削條件對6061鋁合金粗糙度影響之研究 (2018),提出住友電工關鍵因素是什麼,來自於6061-T6、田口法、鋁合金鏡面加工、單晶鑽石。

而第二篇論文崑山科技大學 電機工程研究所 吳明芳所指導 黃士紘的 視覺檢測技術於CNC車刀刀片辨識及分類之應用 (2018),提出因為有 CNC車床、車刀刀片、影像處理、光學檢測的重點而找出了 住友電工的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了住友電工,大家也想知道這些:

原來問題在這裡!—訂單拿不到、存貨銷不掉、顧客意見聽不到的終極解決之道

為了解決住友電工的問題,作者遠藤功 這樣論述:

  ★  所有上班族與企業人的必備自修書:找出看不見的問題,提升危機應變能力!  ★  教你真正落實豐田式現場管理的第一本書。 有下列症狀的上班族或企業人,都會需要這本書:1. 工作到一半有問題卻不敢反映2. 明明擬定了計畫,進度卻嚴重落後3. 疲於應付現場的突發危機4. 客戶一直流失、庫存不斷增加卻找不到原因5. 以為自己總是掌握工作狀況,卻是漏洞百出 「能見力」——落實現場管理的第一步!我們總是以為自己的眼睛能看到所有問題,但要提出改革做法時,卻又一籌莫展。到底,問題在哪裡呢?日本人氣極高的企業諮詢專家遠藤功告訴你,這一切便是因為缺乏了「能見力」!一觸即發的危機常常躲在暗處,要「看清楚

」事實真相,就必須不去扭曲或隱藏任何異常。因此,作者以他多年來幫助企業解決實務問題的經驗,教授讀者如何培養「能見力」,看穿所有工作與經營現場的假象。本書濃縮了34個成功的案例,包括豐田汽車、佳能、三井住友、戴爾電腦等等。當你能夠跟這些企業一樣恍然大悟「原來問題在這裡!」時,解決問題之道就近在眼前了。 能見力,是競爭力的第一步「能見力」(能見化)就是發現問題、思考對策、進行改善的能力,它是強調自主解決問題的「現場力」的絕對基礎。全書分三章:第一章賦予「能見化」這個名詞獨特的定義。第二章有系統地整理「能見化」的內涵並加以分類,並且介紹許多現在成功實踐能見化的34個企業案例(包括豐田汽車、佳能、三井

住友、戴爾電腦、JR東日本等等)。能見化的概念即出自豐田汽車的管理方式。第三章分析在實行「能見化」時應該留意的關鍵及方法。 本書特色   ◎  作者遠藤功是歐洲最大策略諮詢公司羅蘭.貝格的日本分公司總裁,有多年的實務諮詢經驗,還是早稻田大學研究所教授,可說理論與實務兼備。  ◎  34個成功的企業案例,清楚簡單地告訴你,如何確實發現公司內的任何問題。 作者簡介 遠藤功   早稻田大學研究所教授、株式會社羅蘭.貝格董事長。  早稻田大學商學部畢業,美國波士頓大學MBA,曾任職於三菱電機株式會社、美資策略諮詢公司。在早稻田大學商業系擔任經營策略、作業策略的授課教師,一直致力現場力的實踐研究。此外,

還擔任歐洲最大的策略諮詢公司「羅蘭.貝格」的日本分公司總裁兼董事長,從事經營顧問業務,手段獨樹一格,不但為企業制定戰略,還協助實行直到「看見成果」,因此在商業顧問界獲得極高評價。著作:《思考營業》(合著,東洋經濟新報社)、《創造世界標準的經營品質》(東洋經濟新報社)、《MBA的作業策略》(鑽石社)、《現場力》(東洋經濟新報社)、《企業經營入門》(日本經濟新聞社)。《現場力》曾被商務書評雜誌《TOP POINT》評為「2004年讀者選書」第一名,中文版由高寶出版。 譯者簡介 柳芝伊   1975年生,政大企管系畢業後赴日本國立橫濱大學研究所進修。喜愛閱讀、翻譯工作和生活中的一切美好事物。現為專職

譯者,旅居海外。

住友電工進入發燒排行的影片

日本最高峰の駅伝「ニューイヤー駅伝」の地区予選会が開幕!

今回は関西地方で行われた「龍神駅伝」の結果速報です

関西の猛者が激突!!
関西地区と言えばやはり3強と言われている
「住友電工」「SGHグループ」「NTT西日本」でしょう。

ニューイヤー駅伝本戦でも僅差の戦いでした!!
予選会から激しい戦いが予想される

・ニューイヤー出場枠争い激戦の「東日本予選会」
・優勝争い激戦が「九州地区予選会」
・過去最強チームトヨタ自動車参戦の「中部地区予選会」
・3強が激突する「関西地区予選」

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切削條件對6061鋁合金粗糙度影響之研究

為了解決住友電工的問題,作者謝俊傑 這樣論述:

針對6061鋁合金鏡面加工使用單晶鑽石刀具切削,表面粗糙度為評估品質的指標,並以金相實驗先記錄了材料組織。使用田口法「望小」來達到品質特性的最佳化生產,依轉速、進給率、軸向切深等,四因子三水準選定L9(34)直交表作試驗。經變異數分析得到貢獻度為轉速44.03%與進給40.14%。並對兩項重要因子做逐一因子實驗,實驗結果得知轉速並非越高越好,主軸轉速到達6000轉時,加劇了切削震動 ; 進給也並非越慢越好,進給率在F770時,雖出現了極致細密Ra0.025µm以下的表面粗糙度,但過度的磨損刀具影響了刀具壽命,且降低了生產的效率。分析L9(34)最佳化參數及逐一因子中重要因子的收斂狀態,期使大

型(3011.78*2681.63*180mm)鋁合金反光背板的表面粗糙度與生產件數可以有所提升。 本研究從初始加工Ra0.089µm及最佳化加工結果Ra0.0315µm比較,整體效益提升了64.6%。在各9件生產中也量化了刀具損壞量測過程,數據再次證明了實驗中轉速與進給參數的最適性能,有效減少刀具積屑瘤及其壽命,並降低對大型工件加工鏡面的影響,達成穩健化加工系統。

視覺檢測技術於CNC車刀刀片辨識及分類之應用

為了解決住友電工的問題,作者黃士紘 這樣論述:

本文針對CNC車床常用之車刀刀片,透過影像處理技術來設計一個自動檢測方法,此方法運用於檢測CNC車刀刀片種類分辨及刀片磨耗判定,以降低生產成本。此自動檢測方法主要是透過下列五個步驟設計。第一步,先透過直方圖強化及均化濾波,提升原始影像對比度及降低影像中較銳利的部分。第二步,透過顏色過濾、二值化、中間值濾波、斷開運算及Sobel邊緣檢測等,五個主要的影像處理技術進行影像處理。第三步,設定閥值來判別刀片的種類。第四步,運用第二步之影像處理技術將刀片個別做影像處理,第五步,將刀尖磨耗部位圈選並設定閥值來判定刀片是否堪用。本文實際運用9種不同刀片種類的分類,及兩種刀片的磨耗辨識結果來說明本自動檢測方

法的實用性及有效性。實驗結果在檢測刀片種類之成功率可達100%,檢測80度大片刀片磨耗辨識之成功率可達98%,檢測80度小片刀片磨耗辨識之成功率可達100%。由此可知,本文所提出的CNC車刀刀片自動檢測技術具有相當的實用性。