【正文】 評價者 2 1 2 1 2 1 G G G G 2 G G G G 3 NG G G G 4 NG NG NG NG 5 G G G G 6 G G G G 7 NG NG NG NG 8 NG NG G G 9 G G G G 10 G G G G 49 測 試 實驗順序 評價者 1 評價者 2 1 2 1 2 11 G G G G 12 G G G G 13 G NG G G 14 G G G G 15 G G G G 16 G G G G 17 G G G G 18 G G G G 19 G G G G 20 G G G G ?如果各部品別 4次都有出現(xiàn)同樣結(jié)果的話，其評價是可接受的 ?%Gage RR=[3247。可以分為 4組對特定部品測定，信賴性區(qū)間小說明測定者和測定有反復，且測定很準確。 部品 測定值 1 測定值 2 測定差（ 12） 1 2 3 4 5 範圍的界限 ∑R= 58 Gage RR ?測定差平均值 = ∑R/5=?測量誤差 =() (R)= ?公差的測量誤差 =(247。 62 Gage RR 偏差大 偏差小 參考值 測定值 參考值 測定值 63 Gage RR ?對測定系統(tǒng)變化的理解 ? 穩(wěn)定性（ Stability）：在一定的時間間隔下把標準品用同一的計測器測定同一的特性值時得出的變化。 ? X因素：地域，木塞，葡萄酒味，透明性，香氣，葡萄酒瓶 76 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，以用暫定目的地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。 86 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 ?應用：決定個別工序的個別品質(zhì)水平時使用。 88 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) 89 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 90 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%。 100 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。 112 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 113 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（反應值）特別大的影響因子。 122 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 ? 導出結(jié)論 ? 驗證試驗 123 試驗計劃法的樹立 ?明確試驗目的 ? 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 124 試驗計劃法的樹立 ?選定反應值（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) ?當測定‘ Y’困難時，采用給予分類或跟標準進行比較的方法 125 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% 126 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 127 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 128 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。 129 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)生充分差異的範圍來選定水平 ? 如果選定的溫度範圍小，幾乎不影響應答的話，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值，但是那種條件下，可能出現(xiàn)最佳值？ 130 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 ?反復性 ?管理能力 ?潛在變量 ?Noise變量 ?Blocking ?Sample的大小 ?交叉 131 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 132 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 ? 反復性 ?反復各試驗 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 133 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，但影響反應值的值。 ? 試驗和實施數(shù)據(jù)收集 ? 試驗之前準備數(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。 145 一元配置法 ? 按反應溫度 (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 146 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 ? 某化工廠認為影響產(chǎn)品的收率 (Yield， %)是反應溫度和原料。 ?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 150 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) 151 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 249 486 735 152 要因配置法 (Factorial Design) ? 橡膠配合 (mix)1水平， mold1水平上得到大的效果 ? mold比橡膠配合 (mix)更多的影響反應值 ?Main effects plot里因子的偏移越大，其因子更多影響品質(zhì)特性值 153 要因配置法 (Factorial Design) ? 什麼是交互作用 ? 表示 2個因子的水平組合上，發(fā)生不期待的效果。 158 要因配置法 (Factorial Design) ? 試驗配置 RUN Temp Time Conc. Yield 1 1 1 1 65 2 1 1 1 43 3 1 1 1 4 1 1 1 43 5 1 1 1 6 1 1 1 44 7 1 1 1 51 8 1 1 1 43 159 要因配置法 (Factorial Design) ? 把 Yield和 temp/time/conc因子的效果 plot Graph ? 首先繪製各要素的 Low Level(1)[低水平 (1)]的反應值（殘留物的量），然後繪製 High Level(1)[高水平 (+1)]。（線體速度和清洗液濃度在高溫度下沒有差異） 163 部分配置法 (Fractional factorial design) ?什麼是部分配置法 (Fractional factorial design) ? 在實施試驗時因子的數(shù)增加，試驗的次數(shù)增加，試驗的次數(shù)以幾何規(guī)律增加 ? 試驗次數(shù)的增加 ?現(xiàn)實是時間方面或成本費用方面發(fā)生困難 ?產(chǎn)生不可預想的潛在變量，試驗的程度變壞 164 部分配置法 (Fractional factorial design ? 一般主效果交互作用沒有必要必須在因子的所有調(diào)合下試驗，不用求不必要的交互作用或高次的交互作用；而為了縮小試驗數(shù)的大小，只取因子的調(diào)合中的一部分進行試驗（ 2n3n型部分配置法） ? 因此，通常完全配置法不如使用試驗次數(shù)少的部分配置法。 171 部分配置法 (Fractional factorial design ? X1， X2， X3的主效果跟 2因子交互作用交叉在一起 ?X3 Column=X1 X2 Column ?X1 Column=X2 X3 Column ?X2 Column=X1 X3 Column 1 1 +1 X1 +1 1 +1 X2 X3 172 部分配置法 (Fractional factorial design ?25試驗 ? 在注塑物配合工序上，從調(diào)查的結(jié)果來看，到測定、分析階段為止選定了 5個暫定因子，選定