【正文】 聚集起來時，泵的實際性能狀況可以看作泵流量的“分佈”。 你的結(jié)論是什麼 ? 這是常態(tài)分配嗎 ? 1 5 0 1 0 0 5 0 . 9 9 9 . 9 9 . 9 5 . 8 0 . 5 0 . 2 0 . 0 5 . 0 1 . 0 0 1 神秘分佈 常態(tài)分配 A平方： P值 : 神秘 概率 平均值： 100 標(biāo)準(zhǔn)偏差： 資料個數(shù)： 500 6s 33 1 8 0 1 3 0 8 0 3 0 1 2 0 1 1 0 1 0 0 9 0 8 0 Stat Basic Statistics Display Descriptive Statistics Graphs Graphical Summary A2 描述性統(tǒng)計 圖形分析總結(jié) 變數(shù)：神秘 中值的 95%信賴區(qū)間 181。 卷尺、直尺、在恒定速度下位置相對於時間的值 ,等等。6s 1 單元 (4)A 統(tǒng)計基礎(chǔ)及品質(zhì)統(tǒng)計 資料數(shù)據(jù) 基礎(chǔ)統(tǒng)計學(xué) 生產(chǎn)製造環(huán)境 品質(zhì)統(tǒng)計圖表 製程能力分析 SPC統(tǒng)計 製程 控制 6s 2 資料及數(shù)據(jù) 6s 3 你想瞭解什麼 ? 資訊源 : 分組 離散型 名義型 順序型 間距型 “ 資料本身並不能提供資訊 —— 必頇對資料加以處理以後才能得到資訊 , 而處理資料的工具就是統(tǒng)計學(xué) ” . 衡量 連續(xù)型 比率型 ● 文字的 (A to Z) ● 圖示的 ● 口頭的 ● 數(shù)位的 (09) 數(shù)據(jù) 6s 4 FAIL PASS 計時器 NOGO GO 數(shù)量 單價 說明 總價 1 $ $ 3 $ $ 10 $ $ 2 $ $ 裝貨單 離散型資料和連續(xù)型資料 電氣電路 溫度 溫度計 連續(xù)型 離散型 卡尺 錯誤 6s 5 $ $ 連續(xù)資料的優(yōu)勢 連續(xù)的 信息量少 信息量多 6s 6 ? 離散型資料 (通常 ) ? 分組 / 分類 ? 是 /否 , 合格 / 不合格 ? 不能計算 ? 離散型資料 ? 分級 ? 很少用 ? 很難加以計算 ? 連續(xù)型資料 ? 最常見的尺規(guī) ? 計算時要很小心 ? 連續(xù)型資料 ? 比例關(guān)係 ? 可應(yīng)用演算法的多數(shù)公式 ? 分類 ? 標(biāo)簽 ? 第一、第二、第三 ? 相對高度 ? 字母順序 ? 1234 ? 溫度計 ? 刻度盤 ? 速度 = 距離 /時間 ? 直尺 衡量工具 分類 說明 例子 衡量工具 分類 名義型 :不相關(guān)類 , 只代表符合條件或不符合條件個體數(shù) . 順序型 :順序類 ,但沒有各類間隔的資訊 . 間距型 :順序類 ,兩類之間間隔相等 ,但沒有絕對零點 . 比例型 :順序類 ,兩 類之間間隔相等 , 同時存在絕對零點 . . 6s 7 無權(quán)使用數(shù)位相機(jī) Fred W. Bill S. John D. Sam C. Bob T. Jim C. Joe W. Diane A. 名義 型衡量工具 ? 名義尺規(guī)用於不考慮任何特性時，對各元素進(jìn)行分類。 間距尺規(guī)舉例 : (沒有絕對零點 ) 比例尺規(guī)舉例 : (有絕對零點 ) 3. 相對速度 1. 直尺 2. 恒定速度下位置 相對於時間的值 爲(wèi)變數(shù)的函數(shù)值 表座 6s 11 基礎(chǔ) 品質(zhì) 統(tǒng)計學(xué) 6s 12 變異 (Variation) 當(dāng)我們從一過程中收集數(shù)據(jù) ,會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不會永遠(yuǎn)相同 ,因為變異 (Variation)在過程中隨時存在 製造流程 Step 1 Step 2 Step 3 Process Output Output of Process Step Equipment Materials Environment People Methods Information 6s 13 變異 (Process) =變異 (Step 1) +變異 (Step 2) +變異 (Step 3) + . . . 變異 ( Process Step) = 變異 (Methods) +變異 (Materials) +變異 (Environment) +變異 (People) +變異 (Equipment) +變異 (Information) 變異 (Variation) 我們觀察到的變異 ,是在過程中各種擾動累積起來的 . 6s 14 變異 (Variation) 參數(shù) X X X X X X X X X 量測值 分佈 多數(shù)在此 少數(shù)在此 Center均值 Spread散佈 雖然變異是隨機(jī)的 ,但他們的隨機(jī)性通常有模式存在 ,這種模式可用統(tǒng)計上的分佈 (Distribution)來形容 .如此變異加以統(tǒng)計分析 ,便可有某種程度的預(yù)測性存在並易於被理解或控制 . 6s 15 變異 (Variation) 中心 Center: 數(shù)據(jù)最集中在何處 ? 散佈 Spread:數(shù)據(jù)變異程度及分散狀況如何 ? 形狀 Shape:分佈是否對稱 ?扁平 ?凹擊 ? 是否有異常區(qū) 描述 分佈 (Distribution) Shape形狀 Center中心 Spread散佈 6s 16 變異 (Variation) 變異可以是穩(wěn)定 (Stable)或 不 穩(wěn)定 (Unstable)的 . 穩(wěn)定變異 :變化的分佈較具預(yù)測性及一致性 ,對時間而言具可預(yù)測性 不穩(wěn)定變異 :對時間而言不具可預(yù)測性 PROCESS 1 Stable Variation穩(wěn)定 Part T h i c k n e s s PROCESS 2 Unstable Variation不 穩(wěn)定 Part Distribution Distribution T h i c k n e s s 6s 17 變異 (Variation) 在製造過程中 ,有變異都是不好 .問題是我們能容忍到何種範(fàn)圍 .我們能容忍的變異是具有以下兩項特徵 : Time P a r a m e t e r STABLE (., consistent and predictable over time). CAPABLE (., small variation pared to the product specifications.) Product Specifications Parameter Distribution 穩(wěn)定 散佈小 6s 18 控制 變異 (Variation) 1. Characterize 2. Improve 3. Control 瞭解過程 : 使制程更好 : 保持穩(wěn)定並維持高制程能力 ?過程由時間來看是否穩(wěn) ? ?制程能力是否能滿足目標(biāo)規(guī)格 ? ? 確認(rèn)並除去不穩(wěn)定原因 ? 確認(rèn)並降低變異程度使?jié)M足規(guī)格 ? 持續(xù)監(jiān)視及控制過程的變異源 特徵化 改善 控制 6s 19 因為用抽樣統(tǒng)計 ,其結(jié)果只是估計 , 和真實可能有差異 . 適當(dāng)?shù)某闃涌墒菇y(tǒng)計分析更準(zhǔn)確 . Statistics 分佈的數(shù)學(xué)描述與定義 中心 Center: 數(shù)據(jù)最集中在何處 ? 散佈 Spread:數(shù)據(jù)變異程度及分散狀況如何 ? 形狀 Shape:分佈是否對稱 ?扁平 ?凹擊 ? 是否有異常區(qū) 6s 20 樣本均值 = X 樣本 母體參數(shù)和樣本統(tǒng)計量 母體 : 包含所關(guān)心特性的已經(jīng)製造或?qū)⒁u造的物件 的全體 樣本 : 在統(tǒng)計研究中實際測量的物件組 。的 95%信賴區(qū)間 AndersonDarling常態(tài)測試 P值 均 值 標(biāo)準(zhǔn)偏差 變異數(shù) 偏度 峰度 資料量 最小值 第一象限 中值 第三象限 最大值 181。 6s 44 5 1 .3 5 0 . 8 5 0 . 3 4 9 . 8 4 9 . 3 4 8 . 8 4 0 3 0 2 0 1 0 0 直方圖分佈 還是這些資料，現(xiàn)在設(shè)想將其分組後歸入“區(qū)間”。 繪製費用（ cost） 曲線圖，而不是繪製次數(shù)（ count） 圖， 這樣可以更好地說明每個缺陷對業(yè)務(wù)的影響。 裂紋 Pareto圖 白班 晚班 夜班 周末班 刮傷 剝落 其他 污點 15 10 5 0 15 10 5 0 15 10 5 0 15 10 5 0 裂紋 Pareto圖 40 30 20 10 0 100 80 60 40 20 0 缺陷 計數(shù) 15 13 6 6 百分比 累積百分比％ 品質(zhì)統(tǒng)計圖表 柏拉圖 (Pareto Diagrams) 6s 58 練習(xí) 6s 59 品質(zhì)統(tǒng)計圖表 散佈圖 (Scatterplots) Until now, all the graphical tools we39。該工具可用於任何領(lǐng)域：製造業(yè)、商業(yè)，銷售業(yè)等等 … SPC是統(tǒng)計程式控制 （ Statistical Process Control） 的縮寫?？刂茍D表中包括反映過程隨機(jī)變動固有限值的上下 控制限值 。一旦生産成爲(wèi) 1優(yōu)先度，操作者將學(xué)會忽略或切 警示信 號 !!! 實施 。 第 2種類型修正措施 =標(biāo)記 ： 對那些錯誤條件已經(jīng)出現(xiàn)的過程進(jìn)行改善。 第 1種類型修正措施 =防範(fàn)措施 ： 改善過程，消除錯誤條件發(fā)生的情況，缺陷永遠(yuǎn)也不會發(fā)生。 用經(jīng)過充分訓(xùn)練的操作者 對 X或 Y進(jìn)行 統(tǒng)計程式控制 （ SPC） 。 6s 82 什麼是 統(tǒng)計 製程 控制 （續(xù)） 基本統(tǒng)計原理，控制圖表能夠用於識別過程變數(shù)中的非固有（非隨機(jī)）型式。 第一步是使用統(tǒng)計方法控制公司的輸出。 通常變化不外下面三種基本狀況的組合 : 整體製程數(shù)據(jù)漂移 散佈變寬 中心值漂移 若將每日之統(tǒng)計分佈串起來一起看 ,則又可看到更多變異現(xiàn)象 ,一般可分為兩種如下 : 時間 時間 :製程中有特殊或突發(fā)原因而產(chǎn)生變異 , 造成不穩(wěn)定 。 下圖使用同樣的命令，沒有從屬變數(shù)。 頻率 加侖 /分鐘 6s 45 品質(zhì)統(tǒng)計圖表 直方圖 (Histograms) 140 145 150 155 1606s