【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。 ?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。 ? 能夠知道怎樣實施試驗，對提高試驗技術(shù)有用。 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。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。 100 假設檢驗（ Hypothesis Test）計量值 ? 什麼是假設檢驗？ ? 指想知道的內(nèi)容用假設來設定，對假設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。 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。 ?例：把顧客的要求事項記錯的差錯情報。 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?？梢苑譃?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。 ?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，用長期工序能力的特性來取樣，來確認包括管理因素引起的變化和技術(shù)的要素引起的變化。 ? 對調(diào)查內(nèi)容優(yōu)先排序，為滿足顧客的要求事項制定技術(shù)規(guī)格 ? 確定對顧客要求事項影響大的技術(shù)規(guī)格的先後順序，對已確定的先後順序的技術(shù)要求事項，轉(zhuǎn)換成暫定的 Part特性（ CTQ） ? 對技術(shù)規(guī)格影響大的特性要素（ CTQ）進行排序 ?QFD是為了能夠改善顧客的核心要求事項，轉(zhuǎn)換成技術(shù)規(guī)格的工具 ?通過 QFD把顧客要求事項系統(tǒng)化，最終選定暫定的 CTQ，開展改善活動 29 聚焦問題點階段 ? FMEA（ Failure Modes Effects Analysis)故障模式及效果分析 ?FMEA是明確制品設計上可能發(fā)生的問題和排定其順序，并針對故障模式制定所采取的恰當活動 ? FMEA Process ?對已設計的制品用 Brainstorming法列出可能的故障模式。 177。 ?Z值是已測定的標準偏差（ σ ）有幾個能進入平均值到規(guī)格上下界限（ USL， LSL）之間的測定值。 ?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；然後下一個階段再接著進行改善活動。 14 統(tǒng)計基本概念的理解 ? 平均值和拐點之間距離用標準偏差（ σ ）表示。 ?其結(jié)果標準偏差更小，發(fā)生不良的可能性就低。5σ 233 177。 41 工序能力 ? 工序能力度評價 Shortterm Capability (6σ) Longterm Capability (3σ) 時 間 SL SU lt ????st ??st ??st ??st ?隨著時間的變化，工序因各種外部因素（ 4M）變化，長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，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，工序能製造出來的品質(zhì)水平的程度。 20] 100%=15% 50 Gage RR ?長期方法時 Gage RR的 Minitab運用 ? Gage RR的 Graph解釋 ? P39 51 Gage RR ? P38 52 Gage RR ?X bar管理圖 ? 測定值超出管理界限，表現(xiàn)為良好的結(jié)果。 ） 100%=% ?參考）測量誤差用測定差的平均值乘以常數(shù)（這里是）來計算。并且表示通過改善活動消除平均值移動引起的偏移時的最高的能力。 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個連續(xù)的階段來形成的話， 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)值來計算 Sigma值 ? 通過 YRF可以知道工程真正的收率（累計直通率） ? 部品數(shù)或工序（作業(yè)）的階段越少，收率值越大。 ?設定假設 ? Ho：獨立（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 假設檢驗（ Hypothesis Test）計數(shù)型 ? 期望值（ E），觀測值（ O）， X2統(tǒng)計量 ?期望值（ Expected Frequency）：對一些現(xiàn)象的結(jié)果期望的值 ?觀測值（ Observed Frequency）：對一些現(xiàn)象的結(jié)果實際觀測的 ?X2統(tǒng)計量是 ? ?? E Ex22 )0(115 假設檢驗（ Hypothesis Test）計數(shù)型 ? X2(Chisquare)統(tǒng)計量 ? 用 3個月把 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（獨立的）產(chǎn)品不良類型的特性後，進行改善活動，檢出了 N=309個 Monitor不良。為了減少潛在變量的影響， 一般采用隨機法和 Blocking。 ? 試驗時必須參加觀察 ?通過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 沒有反復的二元配置實驗，因子的收率如下，求最佳條件。 ? 可以把握溫度最大影響反應值。此時 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 (Conc.) 低 高 ?同樣 Run實施 2次（或 2次以上）得到反應值 (Yield)時，求平均值後適用試驗排列全體反復 2次（或 2次以上）時，把數(shù)據(jù)放在 1列來適用。其結(jié)果得到了下列數(shù)據(jù) ，最佳 條件。 135 試驗計劃的樹立 ? 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 ? 可以說是決定各水平上‘ Y’特性值（反應值）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 ? 分散分析的用語理解 ? 因子 (Factor)：試驗上影響特性值的原因 ? 水平 (Level)：為實施試驗的因子條件 ? 平方和 (Sum of square)：在因子的特定水平上，計算測定值變化程度 ? 試驗 Balance/Unbalance：測定值相同或不相同時所有因子水平的 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個以上的水平的 1個因子的情況 ? Balance ANOAV： 具有 2個以上因子的情況 ? 試驗計劃法（ DoE=Design of Experiment）：分析多因子時，針對那個 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 假設檢驗（ Hypothesis Test）計量值 第二種錯誤 （ β） 第一種錯誤 （ α） 真 實 H0=真 H1=假 采 納 H0=真 H1=假 104 假設檢驗（ Hypothesis Test）計量值 ?假設設定方法 ? 以原假設 [母體和 Sample(樣本 )是一樣的 ]來假定 ?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 假設檢驗（ Hypothesis Test）計量值 ? 對立假設 [母體和樣本不同的 ]則為 ?兩側(cè)檢驗時 H1： μ 1≠ μ 2 ?偏側(cè)檢驗時 H1： μ 1 ＜ μ 2