【正文】 Graph分析 ?對(duì) Graph分析結(jié)果相應(yīng)采取措施 ? Graph分析結(jié)果，確認(rèn)是否得到所需要的結(jié)果後，決定有無追加研討事項(xiàng) ? 實(shí)際對(duì) Graph分析結(jié)果，改善可能的部門，采取一次性改善措施。 ?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 ) 115 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 ? ?? EEx22 )0( 116 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（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。數(shù)據(jù)收集 ? 數(shù)據(jù)分析 ? 導(dǎo)出結(jié)論 ? 驗(yàn)證試驗(yàn) 124 試驗(yàn)計(jì)劃法的樹立 ?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？ ? 如果不是重新樹立計(jì)劃 125 試驗(yàn)計(jì)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(gè) ‘ Ｙ ’ ?題目展開後 (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)，采用給予分類或跟標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較的方法 126 試驗(yàn)計(jì)劃法的樹立 ?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，必須對(duì) ‘ Y’實(shí)施 Gage Ramp。 ? Noise變量 ?已知道影響反應(yīng)值，但控制困難的變量，為了減少這個(gè)變量選定預(yù)想的 Noise變量，在所有水平上實(shí)施試驗(yàn) 135 試驗(yàn)計(jì)劃的樹立 ? Blocking ?Block是同質(zhì)性的集團(tuán)，如果判斷為一些要因成為問題時(shí)，把那個(gè)要因選定為 Blocking因子 ? Blocking因子來選定的話，不增加試驗(yàn)烽，可要因分析 ? Blocking不選定為 Blocking因子的話，試驗(yàn)結(jié)果出現(xiàn)問題，不能分析原因 ? 樣本的大小 ?考慮測(cè)定值的變化程度等，決定樣本數(shù)，質(zhì)。標(biāo)準(zhǔn)偏差 ?Interaction plot：平均值 amp。 ?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) 151 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) 152 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) 249 486 735 153 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 154 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。（線體速度和清洗液濃度在高溫度下沒有差異） 164 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 165 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。反過來，濃度因子幾乎沒有特別的影響反應(yīng)值 ? 哪些要素最重要 ? 哪些要素可以說沒有影響 161 要因配置法 (Factorial Design) ? Temp*Time：水、溫度的影響隨時(shí)間的變化，低溫度和短時(shí)間清洗，流下的殘留物最多 ? Temp*Conc：在高的溫度下，和清洗液的濃度無關(guān)，殘留物少無交互作用 ? Time*Conc：長時(shí)間清洗下，殘留物更少；時(shí)間的效果比低清洗濃度更顯著 162 要因配置法 (Factorial Design) ?Cube plot（繪制立體圖） 46 51 60 65 44 43 44 43 temp 1 1 1 time conc 1 1 163 要因配置法 (Factorial Design) ? temp(1：熱水 )， time(1：長 )， conc(1：低 )時(shí)或 temp(1：熱水 )， time(1：短 )， conc(1：低 )，殘留物最少 ? 提高溫度，費(fèi)用多并且找出最佳條件不重要的話，也可以在不同水平上選擇最佳點(diǎn)。 ?因子的水平數(shù) ? 反應(yīng)溫度 (A)： A1(180 ℃) ， A2(190 ℃) ， A3(200 ℃) ， A3(200 ℃) ? 原料 (B)： B1（美國 M社原料）， B2（日本 Q社原料）， B3（國內(nèi) P） 148 二元配置法 ?試驗(yàn)數(shù)據(jù)如下 因子 A 因子 B A1 A2 A3 A4 B1 B2 B3 149 二元配置法 ? 對(duì)收率溫度是 A3=200℃ ，原料是在 B1上最佳水平 ? 雖然現(xiàn)在選定的水平是最佳的，但考慮過程條件，費(fèi)用方面也可選擇不同水平的最佳條件。 ? 能夠知道怎樣實(shí)施試驗(yàn)，對(duì)提高試驗(yàn)技術(shù)有用。 130 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)值的圖表形狀來決定 ?能用篩選試驗(yàn)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(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？ 131 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 132 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 133 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 134 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。 121 分散分析（ ANOVA）的理解 ? 可以說是決定各水平上 ‘ 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) 122 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。離合器，在這里先查看 8個(gè)不同的 Fixture間有無高度尺寸公差，如果 Fixure間有高度公差的話，用 “ X”因素來判斷後調(diào)查原因并改善。 89 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(gè)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=Y1 Y2 …… Yn ?S：合格臺(tái)數(shù) ?U：檢查臺(tái)數(shù) 90 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 91 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%元件沒有缺陷已經(jīng)銷售 ?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%。 元件數(shù) =34 247。 ? X因素：地域，木塞，葡萄酒味，透明性，香氣，葡萄酒瓶 77 工序能力 ? 短期工序能力有關(guān)的統(tǒng)計(jì)值 Cp， Cpk， Cpu， Cpl長期工序能力有關(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表示。R ?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。 ） 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）來計(jì)算。R ? Number of Distinct Categories判斷方法 ?Number of Distinct Categories： 0～ 1不適用（改善檢測(cè)系統(tǒng)） ?Number of Distinct Categories： 2～ 4附加條件時(shí)可接受 ?Number of Distinct Categories： 5以上可接受 57 Gage Ramp。R ?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。R ? 對(duì)各 Parts用貫?zāi)軄砼卸ê细衽c不合格，或 goR ?Gage Ramp。 32 聚焦問題點(diǎn)階段 ?找出活動(dòng)課題的具體事項(xiàng) ? Brainstorming：在短時(shí)間內(nèi)得出很多主意的辦法 ? Brainstorming種類 ?Free Wheeling：全 Team員以對(duì)話形式即興發(fā)掘 Idea ?Round Robin：對(duì)事件， Team員輪流發(fā)掘 Idea ?Card Method：不經(jīng)討論， Team員把 Idea