【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(gè)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(shí)區(qū)間數(shù)※ 測(cè)定最小單位的正倍數(shù)= ※ 測(cè)定的最小單位 h = 出發(fā)點(diǎn) =最小值 – 最小測(cè)定單位 /2第一區(qū)間 =出發(fā)點(diǎn) ~出發(fā)點(diǎn) +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(diǎn) = 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(hào) 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(yuǎn)越少一般出現(xiàn)的形狀左右對(duì)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(méi)有采集某個(gè)值以下的值。 按照區(qū)間制作 Histogram， 2個(gè)分布差異 明顯 .跳躍形在不一樣的分布上， data稍微混亂的時(shí)候232。 1. 最大值和最小值為多少 ? 2. 區(qū)間數(shù)幾個(gè)時(shí)適當(dāng) ? 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(duì)象的區(qū)域 !!!FB000 型號(hào)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(wàn)臺(tái) ) 利用 Pareto Chart回答下面問(wèn)題QC 7 Tool Study : Pareto Chart北美 E U 韓國(guó) 日本 中國(guó) 印度 亞洲 中南美 CIS/東歐 其他 Case Study1) 對(duì)世界市場(chǎng)的 EU 市場(chǎng)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(zhǔn)，事的結(jié)果 (特性 , 問(wèn)題 )和影響其結(jié)果的原因，系統(tǒng)性地 整理的圖。① 找原因的關(guān)聯(lián)圖 ① 手段展開(kāi)型關(guān)聯(lián)圖系統(tǒng)圖表法 (Tree Diagram)? 為了達(dá)到目的，系統(tǒng)性地展開(kāi)手段，明確掌握所有問(wèn)題的現(xiàn)況 找出為了達(dá)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(guān)數(shù)字 Data定量化時(shí)使用。 這是 ,由于工程不穩(wěn)定群內(nèi)變動(dòng)混亂或者由于工程外部要因引起群間變動(dòng) , 或者是 Data處理 過(guò)程上的 Error(Keyin Error等 )? 這樣的關(guān)系 1) 收集 Data后 2) 利用 Normality Test檢驗(yàn)是否正態(tài)分布 3) 如果不是正態(tài)分布 Data轉(zhuǎn)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(jì)性解釋。?為什么要 Rational Subgrouping?? Rational Subgrouping是 6 Sigma的一個(gè) Powerful的 Tool? 能夠區(qū)分工程的短期工程能力或長(zhǎng)期工程能力的核心的方法 能掌握是平均值移動(dòng)問(wèn)題，還是散布問(wèn)題 問(wèn)題特性化的第一階段? 群內(nèi)變動(dòng)和群間變動(dòng)? 群內(nèi)變動(dòng) , 群間變動(dòng)還有工程的 2種問(wèn)題Rational Subgrouping期待值中心值移動(dòng)問(wèn)題 散布問(wèn)題現(xiàn)在水準(zhǔn) 期待值現(xiàn)在水準(zhǔn)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(wèn)題1. 測(cè)定誤差的效果? 平均 : μ全部 = μ生產(chǎn)品 + μ測(cè)定? 散布 : σ2全部 = σ2生產(chǎn)品 + σ2測(cè)定 → 測(cè)定 System的偏向 (檢校正 ,Calibration Study) → Gage RR觀測(cè)的工程的散布實(shí)際工程的散布 測(cè)定的散布長(zhǎng)期工程散布 短期工程散布 標(biāo)本內(nèi)散布 由于測(cè)定者的散布由于 Gage的散布反復(fù)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(cè)定的 Data(觀察值 )是實(shí)際值和測(cè)定誤差的和* 測(cè)定誤差 : 觀察值脫離真值的所有測(cè)定變散圓的效果MSA(Measurement System Analysis)AccuracyPrecisionMSA(Measurement System Analysis)? 正確度 :測(cè)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(shí)期，對(duì)于同樣部品，使用同樣 Gage， 得到的測(cè)量值平均的差異 (計(jì)測(cè)器的保管 ,根據(jù)管理狀態(tài)隨著時(shí)間出現(xiàn)的差異 ,也包含產(chǎn)品的安定性 ) ? 再現(xiàn)性 :用同樣 Gage， 幾個(gè)人同樣的部品測(cè)量幾次時(shí)，出現(xiàn)的差異? 反復(fù)性 :用同樣 Gage， 一個(gè)人同樣的部品測(cè)量幾次時(shí)，出現(xiàn)的差異? 線型性 :所期待的制作范圍全部通過(guò)的正確性值的差異，用計(jì)測(cè)器能夠量出來(lái)的 Range的誤差LSL真平均 觀察平均USL對(duì)于 Gage 正確性的散布LSL測(cè)量時(shí)間 AUSL對(duì) Gage安定性的散布測(cè)量時(shí)間 BLSL USL由于 Gage 反復(fù)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(cè)量者再現(xiàn)性的散布測(cè)量者 A測(cè)量者 BLSL USLGage正確性(下限 )正確性(上限 )≥80%≤20%所有變動(dòng)其他變動(dòng)測(cè)定散布正確性穩(wěn)定性線型性等再現(xiàn)性(測(cè)定者誤差 )反復(fù)性(計(jì)測(cè)儀誤差 )MSA(Measurement System Analysis)? Gage RR 判斷基準(zhǔn) ?≤ 20% → Accept(精確度要求的狀況 : ≤ 10%) 21% ~ 29% → 條件部 Accept＞ 29% → 適用不可 (測(cè)定 System改善 )由于計(jì)測(cè)器的測(cè)量誤差和測(cè)量者之間所發(fā)生的誤差，這些測(cè)量 System自己對(duì)工程全體的變動(dòng)值起多少影響，用比率定量化的統(tǒng)計(jì) Tool ? 什么是 Gage RR ？MSA(Measurement System Analysis)? 計(jì)測(cè)儀的選定 (測(cè)定的分析能 )? Gage要具有 Process的變動(dòng)或者 Spec許用誤差的 10%未滿的分解能。 ? Gage RR 適用結(jié)果的解釋及對(duì)策事項(xiàng) ?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(cè)量者的主效果，而且還可以分析測(cè)量者與試料間的交互作用把測(cè)量對(duì)象的公差范圍 Keyin沒(méi)有公差時(shí)，在原封不動(dòng)的狀態(tài)下 點(diǎn) OK , OK， 不用 %Tolerance， 而用 % Study Var 判斷 Gage RR? Gage RR 適用結(jié)果解釋及對(duì)策事項(xiàng) ?能夠區(qū)分部品和部品間的差異點(diǎn)測(cè)定 System的能力 (工程管理用 )部品在規(guī)定的公差基準(zhǔn)內(nèi) 能夠區(qū)分認(rèn)定與否的 測(cè)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(dòng)的 Gage能力 (不 重疊的測(cè)定部品的置信區(qū)間個(gè)數(shù) )測(cè)定部品的置信區(qū)間數(shù)多的意思是雖然有測(cè)定者和 測(cè)定的反復(fù)，很恰當(dāng)?shù)販y(cè)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(cè)定的變動(dòng)也那么大的意思※ 參考1. % Contribution ? + ? = ? , ? + ? = ? , ? + ? = ?