【正文】 怎樣的溫度水平下給最高的強度而做反應(yīng)溫度為因子來取水平 (A1:60℃ ， A2:65℃ ， A3:70℃ ， A4:75℃ ），在 各度下 3回，把全體 12回試驗按隨機順序來實施。? Noise變量v已知道影響反應(yīng)值，但控制困難的變量，為了減少這個變量選定預想的 Noise變量，在所有水平上實施試驗134試驗計劃的樹立? BlockingvBlock是同質(zhì)性的集團，如果判斷為一些要因成為問題時，把那個要因選定為 Blocking因子? Blocking因子來選定的話，不增加試驗烽，可要因分析? Blocking不選定為 Blocking因子的話，試驗結(jié)果出現(xiàn)問題，不能分析原因? 樣本的大小v考慮測定值的變化程度等，決定樣本數(shù)，質(zhì)。? 區(qū)分 ‘X’ 的水平，分析各水平上連續(xù)的 ‘Y’ 的數(shù)據(jù)。v假定為 “ 始終一樣 ”? 對立假設(shè) (Alternative Hypothesis:Hi)：按確實的根據(jù)來證明的假設(shè)v平常我們更關(guān)心對立假設(shè)，也希望對立假設(shè)能得到證明vHo拒絕後接受的假設(shè)（即否定原假設(shè)的假設(shè)）102假設(shè)檢驗（ Hypothesis Test）計量值? 第一種錯誤 (Type ⅠError:α) ：指一些現(xiàn)象是 “ 真 ” ，但錯誤的判斷為 “ 假 ” ，犯這種錯誤的概率? 第二種錯誤 (Type Ⅱ Error:β) ：指一些現(xiàn)象是 “ 假 ”，但錯誤的判斷為 “ 真 ” ，犯這種錯誤的概率? 檢驗統(tǒng)計量 (Test Statistic)：為了決定接受或是拒絕Ho，而通過樣本的計算得到的值。v應(yīng)用：在所有工序上按順序的階段來進行累計後，評價品質(zhì)水平時使用。v例：須在一張要求式樣上記錄的項目數(shù)78離散型數(shù)據(jù)分析? U（ Unit）：元件v元件測定可能機會的細節(jié)v例：要求樣式? DPU（ Defect Per Unit）：v每個元件內(nèi)存在的缺陷數(shù)? DPO（ Defect Per Opportunity）：每個機會損失數(shù)79離散型數(shù)據(jù)分析? DPMO（ Defect Per Million opportunity）（每百萬要會損失數(shù)）v1,000,000單元存在的損失數(shù)vDPO 1,000,000 轉(zhuǎn)換 Six Sigma比率? P（ ND） =None Defect：無損失v機會不能成為損失的可能性vP（ ND） =1DPO80離散型數(shù)據(jù)分析v DPU/DPO/DPMO/P(ND)改善? 發(fā)出了張送貨單，其中檢出 100個不符合項，如果各單元有 10個項目， DPU/DPO/DPMO/P(ND)各是多少？vDPU=D/U? DPU=100/100=（ 100%）該值表示平均值，所以每張送貨單包含 1個符合項81離散型數(shù)據(jù)分析vDPO=D/(UOpp)? DPO+100/(100 10)=(10%) 該值表示所發(fā)出的送貨單的每個最小有 1個不良的可能性是 10%。Reproduceability測定者 2測定者 1測定者 367變化的理解v 為什麼要 Rational Subgrouping? Rational Subgroup是 6 Sigma的一個強大的工具。 55Gage RR? Number of Distinct Categories判斷方法vNumber of Distinct Categories： 0～ 1不適用（改善檢測系統(tǒng)）vNumber of Distinct Categories： 2～ 4附加條件時可接受vNumber of Distinct Categories： 5以上可接受56Gage RRv 長期方法時 Gage RR的 Minitab運用? 選定 Monitor Cover為 Six Sigma Theme? Spec=177。如果測定系統(tǒng)有誤差，但不改善系統(tǒng)的話，在執(zhí)行 6 σ Project 期間要接受測定系統(tǒng)可能發(fā)生誤差的危險。31聚焦問題點階段v 找出活動課題的具體事項? Brainstorming：在短時間內(nèi)得出很多主意的辦法? Brainstorming種類vFree Wheeling：全 Team員以對話形式即興發(fā)掘 IdeavRound Robin：對事件， Team員輪流發(fā)掘 IdeavCard Method：不經(jīng)討論， Team員把 Idea寫在卡片上，貼到牆上。2σ 45,500 308,700177。v如果規(guī)格上限（ or下限）用 ‘X’ 來代替時超出規(guī)格上限的尾部面積可以認為有缺陷可能性。? Sigma是統(tǒng)計學記述接近平均值的標準偏差（Standard Deviation）或變化（ Variation），或定義為事件發(fā)生的可能性。? Sigma是表示工序能力的統(tǒng)計單位，測定的 Sigma跟 DPU（單位缺陷， Defect Per Unit） ,PPM等一起出現(xiàn)。v‘Z’ 值是用來測定工序能力，跟工序的標準偏差不同，在這里 ‘Z’ 值是 ，把全體面積作為 1的時對應(yīng)的面積 。3σ 2,700 66,810177。32聚焦問題點階段? Brainstorming時注意事項v禁止批評v全部 Idea都要記錄vIdea發(fā)掘時不要解釋或討論v粗略的 Idea也要鼓勵v所有人都積極參與? Logic Tree(Structure Tree)v為達成目標的手段，用邏輯性表示vBreakdown（展開）的問題之間 MECE（互不重復無遺漏的全體）? MECE（ Mutually Exclusive and Collective Exhaustive)（不重復，各個的和等于全體）33聚焦問題點階段v 確定活動題目的相關(guān) Benefit[利益 ]（定量 /定性效果）? 為保證達成，明確改善金額v 對活動課題的問題記錄? 在現(xiàn)象分析時，記錄現(xiàn)在現(xiàn)象和所希望的現(xiàn)象v 計劃時間管理? 通過分析把全部日程用具體的圖表管理34測定（ Measurement）35變化的理解v 數(shù)據(jù)的分類解決問題工程問題 /Bottle Neck/Issue 事項36變化的理解? 連續(xù)型數(shù)據(jù)（計量型數(shù)據(jù)）vInch or時間一樣能使用測定刻度的數(shù)據(jù)v比較數(shù)值數(shù)據(jù)提供更多情報? 離散型數(shù)據(jù)（計數(shù)型數(shù)據(jù)）? 提供合格不合格之類情報的數(shù)據(jù)? 不能再細分化的數(shù)據(jù)37變化的理解v 群內(nèi)變化（ White Noise）? White Noise是工程內(nèi)存在的日常因素引起的變化（偶然因素）? 現(xiàn)在的技術(shù)水平是不可能控制的變化? 一般工程的散布? 工程上受細小的多數(shù)因素的影響? 38變化的理解v 群間變化（ Black Noise）? Black Noise是工程外部因素影響中心值移動，一般情況下，可查明原因的變化（異常原因）? 現(xiàn)在工程上可控制的變化? 一般情況下，在工程的目標值下平均值偏移? 實際上可以知道隨時間的變化，工程能力會怎樣變化39群內(nèi)、群間變化的區(qū)分例v 群內(nèi)變化：每 Line 1， 2， 3內(nèi)出現(xiàn)的（即 Line內(nèi)作業(yè)者間的變化）工程變化v 群間變化：各 Line間的變異而出現(xiàn)的工程變化作業(yè)者 1作業(yè)者 2作業(yè)者 3作業(yè)者 4作業(yè)者 5作業(yè)者 6作業(yè)者 7作業(yè)者 8作業(yè)者 9Line1 Line2 Line340變化的理解v Rational Subgroup（合理分組）? 批跟數(shù)據(jù)的種類無關(guān)，在可能的短時間內(nèi)彼此類似的條件下作業(yè)的樣本群。47Gage RRv 適合貫?zāi)芘袛鄷r Gage RR? 對各 Parts用貫?zāi)軄砼卸ê细衽c不合格，或go? 為確認測定系統(tǒng)， 3名檢查者對 10個部品反復測試 2次? File name:57Gage RRv 短期的方法時 Gage RR運用? CTQ部品的 Spec是 177。? 是區(qū)分工程的短期工程度能力的重要方法v可以把握平均值移動問題還是散布問題v把問題特殊化的第一個階段68變化的理解? Rational Subgroup要包含的要素：為了明確給工序變化暫定影響的 ‘X’ 因素，使用 5M求解特性要因圖vMan：作業(yè)者變更，晝夜班次交換，新作業(yè)者等vMachine：機械設(shè)定值變更，設(shè)備維修 維護等vMaterial：交付 LOT，作業(yè)安排，原材料等vMethod：作業(yè)者間的作業(yè)方法差異等vMeasurement：測定者的變化，測定設(shè)備誤差等69變化的理解v Rational Subgrouping事例? 改善供應(yīng) TV Back Cover協(xié)力社的品質(zhì)，為了分析部品變化的原因制定 Rational Subgrouping計劃v預想的暫定 “X” 因素及實際計劃? 兩臺注塑機：對兩臺注塑機實施下列內(nèi)容? 交接班：對交接班別取樣分析? 每周作業(yè)者的變更：對每周變更的作業(yè)者別取樣分析? 按原材料別構(gòu)成 Lot，分析 Lot別有無差異70工序能力v 工序能力的數(shù)學式? 兩側(cè)有規(guī)格的工序能力SL SU71工序能力v 在偏移時的工序能力SL SUKM72工序能力? 用語解釋vK：偏移系數(shù)（如果 K=0， Cp=Cpk）vM（ Midrange）：規(guī)格的中心vT（ Tolerane）：公差vSU（ Upper Spec）：規(guī)格上限vSL（ Lower Spec）：規(guī)格下限73工序能力? 只有規(guī)格上限的工序能力SU74工序能力? 只有規(guī)格下限的工序能力SL75工序能力v 工序能力的 Minitab運用? 葡萄酒農(nóng)場為了參加慶祝大會，在準備過程中，有必要改善葡萄酒品質(zhì)而準備 Project，首先為了把握現(xiàn)象，按合理分組計劃規(guī)劃得出了包括下列 “X” 因素的葡萄酒質(zhì)量 “Y” 的樣本。vDPMO=DPO 1,000,000? 例：上例 DPMO是 1,000,000 DPMOvP(ND)=1DPO==(90%)82離散型數(shù)據(jù)分析v 利用泊松公式計算收率? 利用泊松公式v這里? Y：收率? DPU：元件缺陷數(shù)? R：? e：指數(shù)函數(shù) ……83離散型數(shù)據(jù)分析? r=0時? ∴Y=e dpu? ∴ 對缺陷機會數(shù)越大， “Y” 越接近 “0”84離散型數(shù)據(jù)分析v Process Yield（例題）? 如果 750元件有 34個的缺陷時，計算DPU/DPO/DPMO/Yield/Sigma各是多少？（各元件有 10個的機會數(shù)）vDPU=缺陷數(shù) 247。87離散型數(shù)據(jù)分析? YNA(Normalized Yield)：標準收率v表示計算連續(xù)工序的評價收率的值v應(yīng)用：完成產(chǎn)品的品質(zhì)水平評價時使用。? 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（ 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(shè)檢驗（ Hypothesis Test）計量值v 假設(shè)設(shè)定方法? 以原假設(shè) [母體和 Sample(樣本 )是一樣的 ]來假定vHo： μ1=μ2vHo： μ1=μ2=μ3=……μnvHo： σ1=σ2vHo： σ1=σ2= σ3 ……σn105假設(shè)檢驗（ Hypothesis Test）計量值? 對立假設(shè) [母體和樣本不同的 ]則為 v兩側(cè)檢驗時 H1： μ1≠μ2v偏側(cè)檢驗時 H1： μ1 ＜ μ2 μ1 ＞ μ2v兩側(cè)檢驗時 H1： σ1≠ σ2v偏側(cè)檢驗時 H1： σ1 ＜ σ2 σ1 ＞ σ2106假設(shè)檢驗（ Hypothesis Test）計量值v 假設(shè)檢驗的形態(tài)? 計量型數(shù)據(jù)：使用 Z， Ttest統(tǒng)計量v實行平均值檢驗的必須檢驗分散的同質(zhì)性（ Ftest)vFtest是比較 2個以上的母體的散布? 計數(shù)型數(shù)據(jù)：使用 x2(chiSquare)統(tǒng)計量v次數(shù)、頻度等107假設(shè)檢驗（ Hypothesis Test）計量值v 假設(shè)檢驗時樣本大小和特征? 樣本的大小取多少好呢？v如果樣本數(shù)小，很難表示母體的特征，可能導致檢驗結(jié)果的錯誤v相麼，樣本數(shù)大的時候，實際操作中時間 /費用方面難以適用v因此，樣本數(shù)的大小最好從各方面都考慮後作出恰當?shù)臎Q定108假設(shè)檢驗（ Hypothesis Test）計量值v 假設(shè)檢驗的實行順序? 設(shè)定原假設(shè)、對立假設(shè) (Ho， Hi)? 確定顯著性水平（ α= ， ， ）? 選擇檢驗統(tǒng)計量（ Z， T， Chisquare統(tǒng)計量）? 求接受或拒絕域? 從數(shù)據(jù)上判定顯著性，解釋結(jié)果vP(Probability)概率值＜ α 則接受對立假定 (H1)vP(Probability)概率值＞ α 則接受對立假定 (Ho)? 把統(tǒng)計的解釋結(jié)果用于實際問題109假設(shè)檢驗（ Hypothesis Test）計量型v 假設(shè)檢驗結(jié)果的判定方法拒絕值接受域?原假設(shè) (Ho)：接受?