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2025-02-07 03:17 上一頁面

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【正文】 ,要制定改善計劃并進行改善。 74 Gage RR ? Gage RR是什麼? – 測定系統(tǒng)給工程的變化值造成多少影響 ? Gage RR Study – Gage RR Study有下面 3種 ? 反復(fù)性( Repeatability) ? 再現(xiàn)性 (Reproduceability) ? 全體測定變化 – 即對比 Process或 Spec決定測定系統(tǒng)的變化有多少程度比率的系統(tǒng)。 – X因素:地域,木塞,葡萄酒味,透明性,香氣,葡萄酒瓶 86 工序能力 ? P46 87 工序能力 ? 數(shù)據(jù)的正規(guī)性驗證 ? P47 88 工序能力 ? P47 89 工序能力 ? 工序能力的 Minitab運用 – 計算工序能力指數(shù) – P48 90 工序能力 – 點擊 Submit Command – P49 91 工序能力 ? 工序能力的 Minitab運用 ? P50 92 工序能力 – 短期工序能力有關(guān)的統(tǒng)計值 Cp, Cpk, Cpu, Cpl長期工序能力有關(guān)的統(tǒng)計值有 Pp, Ppk, Ppu, Ppl – 為了計算短期工序能力,使用只考慮組內(nèi)的滾動,即群內(nèi)變化的 Zst,以用暫定的工序能力或最高的工序能力來表示。 ?例:把顧客的要求事項記錯的差錯情報。元件數(shù) =34 247。 104 離散型數(shù)據(jù)分析 ? 收率的種類 – YFT(First Time Yield): (單工序單次收率 ) ? 表示再作業(yè)後沒有修理的收率的值 ? 應(yīng)用:決定個別工序的個別品質(zhì)水平時使用。 106 收率概念比較 累計收率( YRT) 現(xiàn)在為止的收率( YF) ?考慮工序各階段 ?只考慮最終工序 ?考慮再作業(yè)和部品廢棄 ?不考慮再作業(yè)和部品廢棄 ?提示無缺陷的可能性 ?不能提示無缺陷的可能性 ?調(diào)查各工序的品質(zhì) ?只調(diào)查最終工序的品質(zhì) ?考慮工序是由多少個來構(gòu)成的 ?不考慮工序是由多少來構(gòu)成的 ?YRT=e ?YF=S/U ?Y=Y1Y2…… Yn ?S:合格臺數(shù) ?U:檢查臺數(shù) 107 離散型數(shù)據(jù)分析 ? VFT( First Time Yield) A 再作業(yè) 完成的產(chǎn)品 廢棄 15unit Hidden Factory 70 Units 100 Units 85 Units 108 離散型數(shù)據(jù)分析 – 工序 A有輸入 100個 Unit(元件) ?輸入的 70%元件沒有缺陷已經(jīng)銷售 ?輸入的 30%元件有缺陷并再作業(yè) ?15個元件修理完畢, 15元件報廢 – 現(xiàn)在為止的 Final Yield( YF) [最終收率 ]是 85% – 因 First Time Yield( YFT)表示歸初的作業(yè)是正確的,所以現(xiàn)在情況下 YFT是 70%。 123 Graph分析 ? 運用 Histogram(直方圖) – GraphHistogram – P67 124 Graph分析 ? P67 125 Graph分析 ? 運用 Plot – GraphPlot – P68 126 Graph分析 ? P68 127 Graph分析 ? 運用 Box Plot – GraphBox Plot – P69 128 Graph分析 ? P69 129 Graph分析 ? 運用 Matrix Plot – Graph Matrix Plot – P70 130 Graph分析 ? P70 131 假設(shè)檢驗( Hypothesis Test)計量值 ? 什麼是假設(shè)檢驗? – 指想知道的內(nèi)容用假設(shè)來設(shè)定,對假設(shè)的成立與否用樣本數(shù)據(jù)得到的情報為基礎(chǔ)進行統(tǒng)計分析後做出決定。 143 假設(shè)檢驗( Hypothesis Test)計量值 ? 假設(shè)檢驗的 Minitab運用 ? P76 144 假設(shè)檢驗( Hypothesis Test)計量值 ? P76 145 假設(shè)檢驗( Hypothesis Test)計量型 ? 假設(shè)檢驗的 Minitab運用( 1個母體的情況下) ? P77 146 假設(shè)檢驗( Hypothesis Test)計量型 ? P77 147 假設(shè)檢驗( Hypothesis Test)計量型 ? 假設(shè)檢驗的 Minitab運用( 1個母體的情況下) ? P78 148 假設(shè)檢驗( Hypothesis Test)計量型 – P78 149 假設(shè)檢驗( Hypothesis Test)計量型 ? 假設(shè)檢驗的 Minitab運用( 1個母體的情況下) ? P79 150 假設(shè)檢驗( Hypothesis Test)計量型 – 從 Sample得到的結(jié)果和 Target 值的檢驗結(jié)果之間有差異 – 即,可判斷為 Sample和 Target值有公差 (Ho:拒絕, H1:接受) – 因此,可判斷為統(tǒng)計的 Fixture 1高度尺寸和 Target Mean間彼此有差異 151 假設(shè)檢驗( Hypothesis Test)計量型 ? 假設(shè)檢驗的 Minitab運用( 2個母體的情況下) ? P80 152 假設(shè)檢驗( Hypothesis Test)計量型 ? P80 153 假設(shè)檢驗( Hypothesis Test)計量型 ? P81 154 假設(shè)檢驗( Hypothesis Test)計數(shù)型 ? X2( Chisquare) – 適合度檢驗( Goodness of fit test) ? 什麼是適合度?:試驗 or觀測得到的結(jié)果跟理論一致的程度 ? 什麼是適合度檢驗?:檢驗觀測值有什麼樣的理論分布 ? 假設(shè)設(shè)定 – Ho: P1=P2=??=Pn – H1: P1 P2 ?? Pn – 例:硬幣的正面的出現(xiàn)的概率 50%和實際觀測的概率比較 155 假設(shè)檢驗( Hypothesis Test)計數(shù)型 – 分割表( Contingency Table) ?什麼是分割表?:因兩個變數(shù)分割後得到表 ?什麼是獨立性檢驗?:使用于檢驗分類的變量之間的關(guān)系是獨立,即變量之間有相關(guān)性(從屬關(guān)系),或者有(獨立關(guān)系)稱獨立性檢驗。直接影響特性值的因子或用水平變動來分析後找出對比誤差,造成‘ Y’特性值(反應(yīng)值)特別大的影響因子。 166 試驗計劃法的樹立 ? 試驗計劃法的樹立 – 明確試驗的目的 – 選定反應(yīng)值(從屬變量)‘ Y’ – 選定因子(獨立變量)‘ X’ – 選定因子的水平 – 選定試驗計劃 – 實施試驗 數(shù)據(jù)收集 – 數(shù)據(jù)分析 – 導(dǎo)出結(jié)論 – 驗證試驗 167 試驗計劃法的樹立 ? 明確試驗?zāi)康? – 明確試驗記錄樣式的目的 ?製作‘ Y’ (從屬變量 )明確定義‘ X’ (獨立變量)效果的的預(yù)測值表 – 在做試驗計劃時,必須注意以下內(nèi)容 ?用數(shù)據(jù)決定什麼? ?數(shù)據(jù)收集後怎麼分析? ?得到的數(shù)據(jù)做必要的決定時有用嗎? – 如果不是重新樹立計劃 168 試驗計劃法的樹立 ? 選定反應(yīng)值(從屬變量)‘Y’ – 選定的題目可能有多個‘Y’ ?題目展開後 (Logic Tree等 ),選定‘ Yn’的各個獨立因子‘ X’進行改善 ?計數(shù)值數(shù)據(jù)的效率性是計量值的 63%左右時,有必要更多數(shù)據(jù) ?當(dāng)測定‘ Y’困難時,采用給予分類或跟標(biāo)準(zhǔn)進行比較的方法 169 試驗計劃法的樹立 ?測定後的樣本數(shù)據(jù)最好是保存,必要時再進行對比調(diào)查 ?當(dāng)數(shù)據(jù)測定有主觀性時,可能有時間偏移,因此必須隨機化或盲化實施 ?試驗前不管數(shù)據(jù)的種類,必須對‘ Y’實施 Gage RR,其值要少于 20% 170 試驗計劃的樹立 ? 選定因子(獨立變量)‘ X’ – 獨立變量有多種 ?在試驗上接意圖變化的試驗變量 ?不是有意變化的可觀察的變量 ?Blocking變量(人為制造的變量) ?潛在變量 171 試驗計劃的樹立 – 選定獨立變量 ? 利用測定、分析階段得到的統(tǒng)計分析結(jié)果 ? 專家意見 ? 大腦風(fēng)暴法 ? Flow Chart ? 現(xiàn)象分析數(shù)據(jù) ? 特性要因圖 ? 競爭社分析 ? 顧客分析 協(xié)力社調(diào)查 ? Process Mapping ? Rolled Through Yield 172 試驗計劃的樹立 – 潛在變量 ?潛在變量是給結(jié)果帶來影響的,但難以發(fā)覺,并且不可能控制和測定。 173 試驗計劃的樹立 ? 選定因子水平 – 水平數(shù)可以按試驗的目的和反應(yīng)值的圖表形狀來決定 ? 能用篩選試驗來找出得要的因子的話,使用典型的 2水平 ? ‘ Y’值按水平產(chǎn)生充分差異的範(fàn)圍來選定水平 – 如果選定的溫度範(fàn)圍小,幾乎不影響應(yīng)答的話,可能錯判為溫度不重要的因子 ? 確定的水平不能超出現(xiàn)實可能的水平(最佳的選定水平上,不能適用實際的話郵局不能改善) ? 試驗的幾個調(diào)和可能是不能接受的反應(yīng)值,但是那種條件下,可能出現(xiàn)最佳值? 174 試驗計劃的樹立 ? 選定試驗計劃 – 做試驗計劃時要想 10個重要概念 ? 直交性 ? 隨機性 ? 再現(xiàn)性 ? 反復(fù)性 ? 管理能力 ? 潛在變量 ? Noise變量 ? Blocking ? Sample的大小 ? 交叉 175 試驗計劃的樹立 ? 試驗計劃的選定 – 直交性 ?試驗配置或部分配置法上把因子的效果做成彼此獨立而使用 – 隨機化 ?為了防止非試驗的因子的外部要因引起的效果時使用 – 試驗順序隨機化 – 試驗 Unit隨機化 – 測定順序隨機化 176 試驗計劃的樹立 – 再現(xiàn)性 ?完全再設(shè)置度驗裝置,在同樣水平上追加得到值的時候 – 在做測定時可減少散布 – 對對試的結(jié)果增加信賴感 – 反復(fù)性 ?反復(fù)各試驗 Run 得到 Sample不如再現(xiàn)性,但能測定變動 – 管理: ?選定的條件,必須能得到管理 177 試驗計劃的樹立 – 潛在變量 ?不太明確,控制也困難,測定也不可能,但影響反應(yīng)值的值。 ? 試驗和實施數(shù)據(jù)收集 – 試驗之前準(zhǔn)備數(shù)據(jù)表格,可能的話,把相關(guān)的所有內(nèi)容全部記錄。 – 能夠知道怎樣實施試驗,對提高試驗技術(shù)有用。 189 一元配置法 – 按反應(yīng)溫度 (A)變化的強度 (單位: Kg/mm2)的試驗數(shù)據(jù) 因子水平 A1 A2 A3 A4 試驗的反復(fù) 190 一元配置法 ? 一元配置法的 Minitab運用 ? P97 191 一元配置法 ? P97 192 一元配置法 ? P98 193 一元配置法 ? P98 194 一元配置法 ? P99 195 一元配置法 ? P99 196 二元配置法 ? 選定配置法 – 選定 2個因子後做試驗的試驗計劃 – 某化工廠認(rèn)為影響產(chǎn)品的收率 (Yield, %)是反應(yīng)溫度和原料。 ? 要因試驗的形態(tài) – 2n:因子是 n個,因子的水平數(shù)是 2試驗 – 3n:因子是 n個,因子的水平數(shù)是 3試驗 205 要因配置法 (Factorial Design) ? 要因試驗的優(yōu)點 – 所有因子間的水平調(diào)合下實施試驗 – 可推定所有因子的效果和交互作用 ? 22試驗 – 兩種橡膠 (A0, A1)混合使用 Mold(B0, B1)製作輪胎時得到的輪胎 (balance)各測定 4次的數(shù)據(jù) 206 要因配置法 (Factorial Design) – 試驗數(shù)據(jù) A0 A1 合計 B0 31 165 82 110 88 72 352 517 45 46 43 B1 22 84 30 37 38 29 134 218 21 18 23 合計 249 486 735 207 要因配置法 (Factorial Design) ? 要因配置法的 Minitab運用 ? P106 208 要因配置法 (Factorial Design) ? P106 209 要因配置法 (Factorial Design) ? P107 210 要因配置法 (Factorial Design) ? P108 211 要因配置法 (Factorial Design) ? P108 212 要因配置法 (Factoria
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