【正文】 引起的變化和技術(shù)的要素引起的變化。no go 時(shí) ?1V外觀檢查時(shí)， ?2名評(píng)價(jià)者反復(fù)測(cè)試 20個(gè)管子 48 測(cè) 試 實(shí)驗(yàn)順序 評(píng)價(jià)者 1 評(píng)價(jià)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(cè) 試 實(shí)驗(yàn)順序 評(píng)價(jià)者 1 評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)是可接受的 ?%Gage RR=[3247?？梢苑譃?4組對(duì)特定部品測(cè)定，信賴(lài)性區(qū)間小說(shuō)明測(cè)定者和測(cè)定有反復(fù)，且測(cè)定很準(zhǔn)確。 部品 測(cè)定值 1 測(cè)定值 2 測(cè)定差（ 12） 1 2 3 4 5 範(fàn)圍的界限 ∑R= 58 Gage RR ?測(cè)定差平均值 = ∑R/5=?測(cè)量誤差 =() (R)= ?公差的測(cè)量誤差 =(247。 62 Gage RR 偏差大 偏差小 參考值 測(cè)定值 參考值 測(cè)定值 63 Gage RR ?對(duì)測(cè)定系統(tǒng)變化的理解 ? 穩(wěn)定性（ Stability）：在一定的時(shí)間間隔下把標(biāo)準(zhǔn)品用同一的計(jì)測(cè)器測(cè)定同一的特性值時(shí)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(jì)值 Cp， Cpk， Cpu， Cpl長(zhǎng)期工序能力有關(guān)的統(tǒng)計(jì)值有 Pp， Ppk， Ppu， Ppl ? 為了計(jì)算短期工序能力，使用只考慮組內(nèi)的滾動(dòng)，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(lái)表示。 ?例：把顧客的要求事項(xiàng)記錯(cuò)的差錯(cuò)情報(bào)。元件數(shù) =34 247。 86 離散型數(shù)據(jù)分析 ? 收率的種類(lèi) ? YFT(First Time Yield)： (單工序單次收率 ) ?表示再作業(yè)後沒(méi)有修理的收率的值 ?應(yīng)用：決定個(gè)別工序的個(gè)別品質(zhì)水平時(shí)使用。 88 收率概念比較 累計(jì)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(wú)缺陷的可能性 ?不能提示無(wú)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(gè)來(lái)構(gòu)成的 ?不考慮工序是由多少來(lái)構(gòu)成的 ?YRT=e ?YF=S/U ?Y=Y1Y2…… Yn ?S：合格臺(tái)數(shù) ?U：檢查臺(tái)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(gè) Unit（元件） ?輸入的 70%元件沒(méi)有缺陷已經(jīng)銷(xiāo)售 ?輸入的 30%元件有缺陷并再作業(yè) ?15個(gè)元件修理完畢， 15元件報(bào)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(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量值 ? 什麼是假設(shè)檢驗(yàn)？ ? 指想知道的內(nèi)容用假設(shè)來(lái)設(shè)定，對(duì)假設(shè)的成立與否用樣本數(shù)據(jù)得到的情報(bào)為基礎(chǔ)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析後做出決定。 112 假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)數(shù)型 ? X2（ Chisquare） ? 適合度檢驗(yàn)（ Goodness of fit test） ?什麼是適合度？：試驗(yàn) or觀測(cè)得到的結(jié)果跟理論一致的程度 ?什麼是適合度檢驗(yàn)？：檢驗(yàn)觀測(cè)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(shí)際觀測(cè)的概率比較 113 假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)數(shù)型 ? 分割表（ Contingency Table） ?什麼是分割表？：因兩個(gè)變數(shù)分割後得到表 ?什麼是獨(dú)立性檢驗(yàn)？：使用于檢驗(yàn)分類(lèi)的變量之間的關(guān)系是獨(dú)立，即變量之間有相關(guān)性（從屬關(guān)系），或者有（獨(dú)立關(guān)系）稱(chēng)獨(dú)立性檢驗(yàn)。直接影響特性值的因子或用水平變動(dòng)來(lái)分析後找出對(duì)比誤差，造成‘ Y’特性值（反應(yīng)值）特別大的影響因子。 122 試驗(yàn)計(jì)劃法的樹(shù)立 ? 試驗(yàn)計(jì)劃法的樹(shù)立 ? 明確試驗(yàn)的目的 ? 選定反應(yīng)值（從屬變量）‘ Y’ ? 選定因子（獨(dú)立變量）‘ X’ ? 選定因子的水平 ? 選定試驗(yàn)計(jì)劃 ? 實(shí)施試驗(yàn) 數(shù)據(jù)收集 ? 數(shù)據(jù)分析 ? 導(dǎo)出結(jié)論 ? 驗(yàn)證試驗(yàn) 123 試驗(yàn)計(jì)劃法的樹(shù)立 ?明確試驗(yàn)?zāi)康? ? 明確試驗(yàn)記錄樣式的目的 ?製作‘ Y’ (從屬變量 )明確定義‘ X’ (獨(dú)立變量）效果的的預(yù)測(cè)值表 ? 在做試驗(yàn)計(jì)劃時(shí)，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(shí)有用嗎？ ? 如果不是重新樹(shù)立計(jì)劃 124 試驗(yàn)計(jì)劃法的樹(shù)立 ?選定反應(yīng)值（從屬變量）‘Ｙ’ ? 選定的題目可能有多個(gè)‘Ｙ’ ?題目展開(kāi)後 (Logic Tree等 )，選定‘ Yn’的各個(gè)獨(dú)立因子‘ X’進(jìn)行改善 ?計(jì)數(shù)值數(shù)據(jù)的效率性是計(jì)量值的 63%左右時(shí)，有必要更多數(shù)據(jù) ?當(dāng)測(cè)定‘ Y’困難時(shí)，采用給予分類(lèi)或跟標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較的方法 125 試驗(yàn)計(jì)劃法的樹(shù)立 ?測(cè)定後的樣本數(shù)據(jù)最好是保存，必要時(shí)再進(jìn)行對(duì)比調(diào)查 ?當(dāng)數(shù)據(jù)測(cè)定有主觀性時(shí)，可能有時(shí)間偏移，因此必須隨機(jī)化或盲化實(shí)施 ?試驗(yàn)前不管數(shù)據(jù)的種類(lèi)，必須對(duì)‘ Y’實(shí)施 Gage RR，其值要少于 20% 126 試驗(yàn)計(jì)劃的樹(shù)立 ?選定因子（獨(dú)立變量）‘ X’ ? 獨(dú)立變量有多種 ?在試驗(yàn)上接意圖變化的試驗(yàn)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(yàn)計(jì)劃的樹(shù)立 ? 選定獨(dú)立變量 ?利用測(cè)定、分析階段得到的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果 ?專(zhuān)家意見(jiàn) ?大腦風(fēng)暴法 ?Flow Chart ?現(xiàn)象分析數(shù)據(jù) ?特性要因圖 ?競(jìng)爭(zhēng)社分析 ?顧客分析 協(xié)力社調(diào)查 ?Process Mapping ?Rolled Through Yield 128 試驗(yàn)計(jì)劃的樹(shù)立 ? 潛在變量 ?潛在變量是給結(jié)果帶來(lái)影響的，但難以發(fā)覺(jué)，并且不可能控制和測(cè)定。 129 試驗(yàn)計(jì)劃的樹(shù)立 ? 選定因子水平 ? 水平數(shù)可以按試驗(yàn)的目的和反應(yīng)值的圖表形狀來(lái)決定 ?能用篩選試驗(yàn)來(lái)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(lái)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(cuò)判為溫度不重要的因子 ?確定的水平不能超出現(xiàn)實(shí)可能的水平（最佳的選定水平上，不能適用實(shí)際的話郵局不能改善） ?試驗(yàn)的幾個(gè)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？ 130 試驗(yàn)計(jì)劃的樹(shù)立 ? 選定試驗(yàn)計(jì)劃 ? 做試驗(yàn)計(jì)劃時(shí)要想 10個(gè)重要概念 ?直交性 ?隨機(jī)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 131 試驗(yàn)計(jì)劃的樹(shù)立 ?試驗(yàn)計(jì)劃的選定 ? 直交性 ?試驗(yàn)配置或部分配置法上把因子的效果做成彼此獨(dú)立而使用 ? 隨機(jī)化 ?為了防止非試驗(yàn)的因子的外部要因引起的效果時(shí)使用 ? 試驗(yàn)順序隨機(jī)化 ? 試驗(yàn) Unit隨機(jī)化 ? 測(cè)定順序隨機(jī)化 132 試驗(yàn)計(jì)劃的樹(shù)立 ? 再現(xiàn)性 ?完全再設(shè)置度驗(yàn)裝置，在同樣水平上追加得到值的時(shí)候 ? 在做測(cè)定時(shí)可減少散布 ? 對(duì)對(duì)試的結(jié)果增加信賴(lài)感 ? 反復(fù)性 ?反復(fù)各試驗(yàn) Run 得到 Sample不如再現(xiàn)性，但能測(cè)定變動(dòng) ? 管理： ?選定的條件，必須能得到管理 133 試驗(yàn)計(jì)劃的樹(shù)立 ? 潛在變量 ?不太明確，控制也困難，測(cè)定也不可能，但影響反應(yīng)值的值。 ? 試驗(yàn)和實(shí)施數(shù)據(jù)收集 ? 試驗(yàn)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(shí)施試驗(yàn)，對(duì)提高試驗(yàn)技術(shù)有用。 145 一元配置法 ? 按反應(yīng)溫度 (A)變化的強(qiáng)度 (單位： Kg/mm2)的試驗(yàn)數(shù)據(jù) 因子水平 A1 A2 A3 A4 試驗(yàn)的反復(fù) 146 二元配置法 ?選定配置法 ? 選定 2個(gè)因子後做試驗(yàn)的試驗(yàn)計(jì)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(yàn)的形態(tài) ? 2n：因子是 n個(gè)，因子的水平數(shù)是 2試驗(yàn) ? 3n：因子是 n個(gè)，因子的水平數(shù)是 3試驗(yàn) 150 要因配置法 (Factorial Design) ?要因試驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn) ? 所有因子間的水平調(diào)合下實(shí)施試驗(yàn) ? 可推定所有因子的效果和交互作用 ?22試驗(yàn) ? 兩種橡膠 (A0， A1)混合使用 Mold(B0， B1)製作輪胎時(shí)得到的輪胎 (balance)各測(cè)定 4次的數(shù)據(jù) 151 要因配置法 (Factorial Design) ? 試驗(yàn)數(shù)據(jù) A0 A1 合計(jì) 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(jì) 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(yīng)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(gè)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(yàn)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(yīng)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(méi)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(shí)施試驗(yàn)時(shí)因子的數(shù)增加，試驗(yàn)的次數(shù)增加，試驗(yàn)的次數(shù)以幾何規(guī)律增加 ? 試驗(yàn)次數(shù)的增加 ?現(xiàn)實(shí)是時(shí)間方面或成本費(fèi)用方面發(fā)生困難 ?產(chǎn)生不可預(yù)想的潛在變量，試驗(yàn)的程度變壞 164 部分配置法 (Fractional factorial design ? 一般主效果交互作用沒(méi)有必要必須在因子的所有調(diào)合下試驗(yàn)，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(yàn)數(shù)的大小，只取因子的調(diào)合中的一部分進(jìn)行試驗(yàn)（ 2n3n型部分配置法） ? 因此，通常完全配置法不如使用試驗(yàn)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