【正文】 ~ ~ 24101726191363100N=100頻度頻數(shù)分布表 Histogram2. Histogram制作步驟QC 7 Tool Study : Histogram 收集 至少 30個以上 ,越多可靠性越好 (L) 最小值 (S)求各 data的最大值 (L)外最小值 (S) 最大值 (L) = , 最小值 (S) = Data數(shù) 50~100 100~250 250以上區(qū)間 k 6 ~ 10 7 ~ 12 10 ~ 20一般區(qū)間的數(shù) (k)是 k=Γ.n=100, 因此 k為 10nQC 7 Tool Study : Histogram(h)h = 10區(qū)間幅度 = 最大值 ( L) 最小值 (S) 臨時區(qū)間數(shù)※ 測定最小單位的正倍數(shù)= ※ 測定的最小單位 h = 出發(fā)點 =最小值 – 最小測定單位 /2第一區(qū)間 =出發(fā)點 ~出發(fā)點 +區(qū)分幅度第二區(qū)間 =第一階段的上限 ~ 第一區(qū)間上限 +區(qū)間幅度 . . . . . 求包含最大值區(qū)間 出發(fā)點 = 第一區(qū)間 = ~ 第二區(qū)間 = ~ 第三區(qū)間 = ~ 第四區(qū)間 = ~ 第五區(qū)間 = ~ 第六區(qū)間 = ~ 第七區(qū)間 = ~ 第八區(qū)間 = ~ 第九區(qū)間 = ~ 第十區(qū)間 = ~ 中心值中心值 = 各區(qū)間上下界限的和 2第一區(qū)間的中心值 = + 2.....=頻度 區(qū)間QC 7 Tool Study : Histogram區(qū)間編號 區(qū)間的界限 中心值 頻數(shù)123456789 ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ 24101726191363100 N＝ 1003. 看 Histogram的方法QC 7 Tool Study : Histogram頻數(shù)大部分聚集在中心部分，離中心越遠越少一般出現(xiàn)的形狀左右對稱形區(qū)間跳躍形狀像缺牙形狀。 理論上或者局限于規(guī)格下限 沒有采集某個值以下的值。 按照區(qū)間制作 Histogram， 2個分布差異 明顯 .跳躍形在不一樣的分布上， data稍微混亂的時候232。 1. 最大值和最小值為多少 ? 2. 區(qū)間數(shù)幾個時適當 ? 3. 求區(qū)間幅度 (h). 4. 求界限。 正態(tài)分布總面積是 1,脫離已知規(guī)格的 面積 ,那就是所推定的不良率 首先要改善對象的區(qū)域 !!!FB000 型號的不良現(xiàn)況QC 7 Tool Study : Pareto Chart? 2023年按地區(qū)需要顯示器的 Data(單位 : 百萬臺 ) 利用 Pareto Chart回答下面問題QC 7 Tool Study : Pareto Chart北美 E U 韓國 日本 中國 印度 亞洲 中南美 CIS/東歐 其他 Case Study1) 對世界市場的 EU 市場的顯示器需要比重是 ?2) 全體 80% Cover的需要按照大小排列 ?? 4M 或者 6M 1E 或者 8M 2E為基準，事的結果 (特性 , 問題 )和影響其結果的原因，系統(tǒng)性地 整理的圖。① 找原因的關聯(lián)圖 ① 手段展開型關聯(lián)圖系統(tǒng)圖表法 (Tree Diagram)? 為了達到目的，系統(tǒng)性地展開手段，明確掌握所有問題的現(xiàn)況 找出為了達到目的的最佳的手段。Arrow Diagram(PERTCPM)? Event(Number,Node), Activity,DummyMatrix Data Analysis? Matrix Diagram要素之間的相關數(shù)字 Data定量化時使用。 這是 ,由于工程不穩(wěn)定群內變動混亂或者由于工程外部要因引起群間變動 , 或者是 Data處理 過程上的 Error(Keyin Error等 )? 這樣的關系 1) 收集 Data后 2) 利用 Normality Test檢驗是否正態(tài)分布 3) 如果不是正態(tài)分布 Data轉換為正態(tài)分布 (Transformation)求 Cp, Cpk 等值 否則 ,利用其 Data特性適合分布，統(tǒng)計性解釋。?為什么要 Rational Subgrouping?? Rational Subgrouping是 6 Sigma的一個 Powerful的 Tool? 能夠區(qū)分工程的短期工程能力或長期工程能力的核心的方法 能掌握是平均值移動問題，還是散布問題 問題特性化的第一階段? 群內變動和群間變動? 群內變動 , 群間變動還有工程的 2種問題Rational Subgrouping期待值中心值移動問題 散布問題現(xiàn)在水準 期待值現(xiàn)在水準LSL 平均 USL LSL 平均 USL精密但不正確 正確但不精密工程的 2種問題1. 測定誤差的效果? 平均 : μ全部 = μ生產品 + μ測定? 散布 : σ2全部 = σ2生產品 + σ2測定 → 測定 System的偏向 (檢校正 ,Calibration Study) → Gage RR觀測的工程的散布實際工程的散布 測定的散布長期工程散布 短期工程散布 標本內散布 由于測定者的散布由于 Gage的散布反復性(Repeatability)正確性(Calibration)再現(xiàn)性(Reproducibility)穩(wěn)定性(Stability)線型性(Linearity)2. 可能的散布要因Accuracy? 測定的 Data(觀察值 )是實際值和測定誤差的和* 測定誤差 : 觀察值脫離真值的所有測定變散圓的效果MSA(Measurement System Analysis)AccuracyPrecisionMSA(Measurement System Analysis)? 正確度 :測量值的觀察平均和真平均之間的差異? 安定性 :至少兩次以上的相互不同時期，對于同樣部品，使用同樣 Gage， 得到的測量值平均的差異 (計測器的保管 ,根據(jù)管理狀態(tài)隨著時間出現(xiàn)的差異 ,也包含產品的安定性 ) ? 再現(xiàn)性 :用同樣 Gage， 幾個人同樣的部品測量幾次時，出現(xiàn)的差異? 反復性 :用同樣 Gage， 一個人同樣的部品測量幾次時，出現(xiàn)的差異? 線型性 :所期待的制作范圍全部通過的正確性值的差異，用計測器能夠量出來的 Range的誤差LSL真平均 觀察平均USL對于 Gage 正確性的散布LSL測量時間 AUSL對 Gage安定性的散布測量時間 BLSL USL由于 Gage 反復性的散布LSL真平均 觀察平均USL由于 Gage 線型性的散布LSL USL測量者再現(xiàn)性的散布測量者 A測量者 BLSL USLGage正確性(下限 )正確性(上限 )≥80%≤20%所有變動其他變動測定散布正確性穩(wěn)定性線型性等再現(xiàn)性(測定者誤差 )反復性(計測儀誤差 )MSA(Measurement System Analysis)? Gage RR 判斷基準 ?≤ 20% → Accept(精確度要求的狀況 : ≤ 10%) 21% ~ 29% → 條件部 Accept＞ 29% → 適用不可 (測定 System改善 )由于計測器的測量誤差和測量者之間所發(fā)生的誤差，這些測量 System自己對工程全體的變動值起多少影響，用比率定量化的統(tǒng)計 Tool ? 什么是 Gage RR ？MSA(Measurement System Analysis)? 計測儀的選定 (測定的分析能 )? Gage要具有 Process的變動或者 Spec許用誤差的 10%未滿的分解能。 ? Gage RR 適用結果的解釋及對策事項 ?MSA(Measurement System Analysis) is Defaulted Number (*Sigma) means ? the number of StDev needed to capture 99% of process measurements ? the width of the interval you need to capture 99% of your process measurements必須選擇 ANOVA.用 ANOVA方法做，不僅可以分析試料及測量者的主效果，而且還可以分析測量者與試料間的交互作用把測量對象的公差范圍 Keyin沒有公差時，在原封不動的狀態(tài)下 點 OK , OK， 不用 %Tolerance， 而用 % Study Var 判斷 Gage RR? Gage RR 適用結果解釋及對策事項 ?能夠區(qū)分部品和部品間的差異點測定 System的能力 (工程管理用 )部品在規(guī)定的公差基準內 能夠區(qū)分認定與否的 測定 System能力(所有 Gage RR的合格與否判定用MSA(Measurement System Analysis)TwoWay ANOVA Table With InteractionSource DF SS MS F P sample 9 man 1 man*sample 9 Repeatability 20 Total 39 Gage RRSource VarComp StdDev *Sigma Total Gage RR Repeatability Reproducibility man man*sample PartToPart Total Variation Source %Contribution %Study Var %Tolerance Total Gage RR Repeatability Reproducibility man man*sample PartToPart Total Variation Number of Distinct Categories = 2能夠區(qū)分部品間變動的 Gage能力 (不 重疊的測定部品的置信區(qū)間個數(shù) )測定部品的置信區(qū)間數(shù)多的意思是雖然有測定者和 測定的反復，很恰當?shù)販y定了的意思如果 , 置信區(qū)間少 (即 ,重疊的置信區(qū)間多 ) 是測定的變動也那么大的意思※ 參考1. % Contribution ? + ? = ? , ? + ? = ? , ? + ? = ?