【正文】 （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(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。 ?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。 ? 能夠知道怎樣實(shí)施試驗(yàn)，對(duì)提高試驗(yàn)技術(shù)有用。 129 試驗(yàn)計(jì)劃的樹立 ? 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。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。 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。 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(yīng)用：決定個(gè)別工序的個(gè)別品質(zhì)水平時(shí)使用。 ?例：把顧客的要求事項(xiàng)記錯(cuò)的差錯(cuò)情報(bào)。 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?？梢苑譃?4組對(duì)特定部品測(cè)定，信賴性區(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。 ?Short Term Process Capability Index：短期工序能力指數(shù) ?Zlt（ σ lt）， Cpk ?Zlt=3 Cpk 44 工序能力 ? 長(zhǎng)期工序能力是包括群內(nèi)變化和群體間變化，為了改善技術(shù)和工序管理，必須判斷工序是否穩(wěn)定時(shí)，用長(zhǎng)期工序能力的特性來(lái)取樣，來(lái)確認(rèn)包括管理因素引起的變化和技術(shù)的要素引起的變化。 ? 對(duì)調(diào)查內(nèi)容優(yōu)先排序，為滿足顧客的要求事項(xiàng)制定技術(shù)規(guī)格 ? 確定對(duì)顧客要求事項(xiàng)影響大的技術(shù)規(guī)格的先後順序，對(duì)已確定的先後順序的技術(shù)要求事項(xiàng)，轉(zhuǎn)換成暫定的 Part特性（ CTQ） ? 對(duì)技術(shù)規(guī)格影響大的特性要素（ CTQ）進(jìn)行排序 ?QFD是為了能夠改善顧客的核心要求事項(xiàng)，轉(zhuǎn)換成技術(shù)規(guī)格的工具 ?通過(guò) QFD把顧客要求事項(xiàng)系統(tǒng)化，最終選定暫定的 CTQ，開展改善活動(dòng) 29 聚焦問(wèn)題點(diǎn)階段 ? FMEA（ Failure Modes Effects Analysis)故障模式及效果分析 ?FMEA是明確制品設(shè)計(jì)上可能發(fā)生的問(wèn)題和排定其順序，并針對(duì)故障模式制定所采取的恰當(dāng)活動(dòng) ? FMEA Process ?對(duì)已設(shè)計(jì)的制品用 Brainstorming法列出可能的故障模式。 177。 ?Z值是已測(cè)定的標(biāo)準(zhǔn)偏差（ σ ）有幾個(gè)能進(jìn)入平均值到規(guī)格上下界限（ USL， LSL）之間的測(cè)定值。 ?先把握現(xiàn)象，能夠 1次性改善的部門采取 1次性改善活動(dòng)；然後下一個(gè)階段再接著進(jìn)行改善活動(dòng)。 14 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ? 平均值和拐點(diǎn)之間距離用標(biāo)準(zhǔn)偏差（ σ ）表示。 ?其結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)偏差更小，發(fā)生不良的可能性就低。5σ 233 177。 41 工序能力 ? 工序能力度評(píng)價(jià) Shortterm Capability (6σ) Longterm Capability (3σ) 時(shí) 間 SL SU lt ????st ??st ??st ??st ?隨著時(shí)間的變化，工序因各種外部因素（ 4M）變化，長(zhǎng)期工序能力比短期工序能力散布大 42 工序能力 ?什麼是工序能力 ? 工序在管理狀態(tài)時(shí)，其工序生產(chǎn)的產(chǎn)品品質(zhì)變化有多少程度的值：或指在管理狀態(tài)（穩(wěn)定狀態(tài)）下，工序能製造出來(lái)的品質(zhì)水平的程度。 20] 100%=15% 50 Gage RR ?長(zhǎng)期方法時(shí) Gage RR的 Minitab運(yùn)用 ? Gage RR的 Graph解釋 ? P39 51 Gage RR ? P38 52 Gage RR ?X bar管理圖 ? 測(cè)定值超出管理界限，表現(xiàn)為良好的結(jié)果。 ） 100%=% ?參考）測(cè)量誤差用測(cè)定差的平均值乘以常數(shù)（這里是）來(lái)計(jì)算。并且表示通過(guò)改善活動(dòng)消除平均值移動(dòng)引起的偏移時(shí)的最高的能力。 750= ?DPO=缺陷數(shù)247。 91 離散型數(shù)據(jù)分析 ?YRT(Rolled Throughput Yield) ? 產(chǎn)品 A由 3個(gè)連續(xù)的階段來(lái)形成的話， YRT/YND的值的值是什麼？ 階段 1 階段 2 階段 3 YFT=80% YF=100% YFT=70% YF=90% YFT=90% YF=95% 92 離散型數(shù)據(jù)分析 ? YRF是連續(xù)的各階段 YFT之乘 ?YRT= =(%) ?沒有考慮作業(yè) ? 計(jì)算各階段的平均收率 ?不是算術(shù)平均，而使用各階段的幾何平均值 ?YND(Normalized Yield) ?這里 n表示工序的數(shù) n RTY?93 離散型數(shù)據(jù)分析 ?上例 YND(Normalized Yield) ?各階段平均 YFT=% ? 正常收率是全工程平均收率，以 YND(Normalized Yield)值來(lái)計(jì)算 Sigma值 ? 通過(guò) YRF可以知道工程真正的收率（累計(jì)直通率） ? 部品數(shù)或工序（作業(yè)）的階段越少，收率值越大。 ?設(shè)定假設(shè) ? Ho：獨(dú)立（分類的變數(shù)之間地相關(guān)性） ? H1：從屬（分類的變數(shù)之間有相關(guān)性 ) 114 假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)數(shù)型 ? 期望值（ E），觀測(cè)值（ O）， X2統(tǒng)計(jì)量 ?期望值（ Expected Frequency）：對(duì)一些現(xiàn)象的結(jié)果期望的值 ?觀測(cè)值（ Observed Frequency）：對(duì)一些現(xiàn)象的結(jié)果實(shí)際觀測(cè)的 ?X2統(tǒng)計(jì)量是 ? ?? E Ex22 )0(115 假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)數(shù)型 ? X2(Chisquare)統(tǒng)計(jì)量 ? 用 3個(gè)月把 Monitor產(chǎn)品不良類型按不同的交接班整理後，調(diào)查各交接班有（從屬的）無(wú)（獨(dú)立的）產(chǎn)品不良類型的特性後，進(jìn)行改善活動(dòng)，檢出了 N=309個(gè) Monitor不良。為了減少潛在變量的影響， 一般采用隨機(jī)法和 Blocking。 ? 試驗(yàn)時(shí)必須參加觀察 ?通過(guò)觀察可以知道是因果關(guān)系還是相關(guān)關(guān)系。作為 因行了 沒有反復(fù)的二元配置實(shí)驗(yàn)，因子的收率如下，求最佳條件。 ? 可以把握溫度最大影響反應(yīng)值。此時(shí) X3因子的配置結(jié)構(gòu)跟 Z1， X2有同樣的交互作用。 157 要因配置法 (Factorial Design) Factor Level 1 +1 A. 水的溫度 (Temp) 溫水 熱水 (Time) 短 長(zhǎng) (Conc.) 低 高 ?同樣 Run實(shí)施 2次（或 2次以上）得到反應(yīng)值 (Yield)時(shí)，求平均值後適用試驗(yàn)排列全體反復(fù) 2次（或 2次以上）時(shí)，把數(shù)據(jù)放在 1列來(lái)適用。其結(jié)果得到了下列數(shù)據(jù) ，最佳 條件。 135 試驗(yàn)計(jì)劃的樹立 ? 交叉法 ?交叉是因子的效果不能彼此分離，部分配置法多少都有交叉，一般是主效果大于可交互作用的情況， 3次以上的交互作用類似的情況幾乎沒有。 120 分散分析（ ANOVA）的理解 ? 可以說(shuō)是決定各水平上‘ Y’特性值（反應(yīng)值）的平均值是否具有 同樣值，步驟 ?暫定的找出致命的少數(shù)因子的方法 ? 分散分析的用語(yǔ)理解 ? 因子 (Factor)：試驗(yàn)上影響特性值的原因 ? 水平 (Level)：為實(shí)施試驗(yàn)的因子條件 ? 平方和 (Sum of square)：在因子的特定水平上，計(jì)算測(cè)定值變化程度 ? 試驗(yàn) Balance/Unbalance：測(cè)定值相同或不相同時(shí)所有因子水平的 調(diào)合數(shù) 121 分散分析（ ANOVA）的理解 ?分散分析的使用 ? One Way ANOVA： 具有 2個(gè)以上的水平的 1個(gè)因子的情況 ? Balance ANOAV： 具有 2個(gè)以上因子的情況 ? 試驗(yàn)計(jì)劃法（ DoE=Design of Experiment）：分析多因子時(shí)，針對(duì)那個(gè) 調(diào)合上給‘Ｙ ’特性值造成影響大的因子。 ? 顯著性水平 (Significance Level)：象一般使用的α =(,)Ho是真的拒絕的概率 103 假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量值 第二種錯(cuò)誤 （ β） 第一種錯(cuò)誤 （ α） 真 實(shí) H0=真 H1=假 采 納 H0=真 H1=假 104 假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量值 ?假設(shè)設(shè)定方法 ? 以原假設(shè) [母體和 Sample(樣本 )是一樣的 ]來(lái)假定 ?Ho： μ 1=μ 2 ?Ho： μ 1=μ 2=μ 3=?? μ n ?Ho： σ 1=σ 2 ?Ho： σ 1=σ 2= σ 3 ?? σ n 105 假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量值 ? 對(duì)立假設(shè) [母體和樣本不同的 ]則為 ?兩側(cè)檢驗(yàn)時(shí) H1： μ 1≠ μ 2 ?偏側(cè)檢驗(yàn)時(shí) H1： μ 1 ＜ μ 2