【正文】 185回歸分析（ Regression）v 運(yùn)用 Minitab進(jìn)行回歸分析? 為了預(yù)測 LOT大小的生產(chǎn)人力，利用隨機(jī)法來抽出資料來求回歸方程式。（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)v 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v現(xiàn)實(shí)是時(shí)間方面或成本費(fèi)用方面發(fā)生困難v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。? 能夠知道怎樣實(shí)施試驗(yàn)，對(duì)提高試驗(yàn)技術(shù)有用。直接影響特性值的因子或用水平變動(dòng)來分析後找出對(duì)比誤差，造成 ‘Y’ 特性值（反應(yīng)值）特別大的影響因子。86離散型數(shù)據(jù)分析v 收率的種類? YFT(First Time Yield)： (單工序單次收率 )v表示再作業(yè)後沒有修理的收率的值v應(yīng)用：決定個(gè)別工序的個(gè)別品質(zhì)水平時(shí)使用。62Gage RR偏差大 偏差小參考值測定值參考值測定值63Gage RRv 對(duì)測定系統(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)測器測定同一的特性值時(shí)得出的變化。vShort Term Process Capability Index：短期工序能力指數(shù)vZlt（ σlt ）， CpkvZlt=3Cpk44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(shí)，用長期工序能力的特性來取樣，來確認(rèn)包括管理因素引起的變化和技術(shù)的要素引起的變化。177。?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)。?其結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)偏差更小，發(fā)生不良的可能性就低。41工序能力v 工序能力度評(píng)價(jià)ShorttermCapability(6σ)LongtermCapability(3σ)時(shí) 間SL SUltstststst?隨著時(shí)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v 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，工序能製造出來的品質(zhì)水平的程度。 ） 100%=%v參考）測量誤差用測定差的平均值乘以常數(shù)（這里是）來計(jì)算。750=vDPO=缺陷數(shù) 247。v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），觀測值（ O）， X2統(tǒng)計(jì)量v期望值（ Expected Frequency）：對(duì)一些現(xiàn)象的結(jié)果期望的值v觀測值（ Observed Frequency）：對(duì)一些現(xiàn)象的結(jié)果實(shí)際觀測的vX2統(tǒng)計(jì)量是115假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)數(shù)型v 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。? 試驗(yàn)時(shí)必須參加觀察v通過觀察可以知道是因果關(guān)系還是相關(guān)關(guān)系。? 可以把握溫度最大影響反應(yīng)值。? 并且對(duì)比總變化不能說明的變化小（誤差引起的變化），可以說明回歸模型好。vRSq ：觀察值到適當(dāng)線的變動(dòng)比率。此時(shí) X3因子的配置結(jié)構(gòu)跟 Z1， X2有同樣的交互作用。其結(jié)果得到了下列數(shù)據(jù) ，最佳 條件。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(yīng)值）的平均值是否具有 同樣值，步驟v暫定的找出致命的少數(shù)因子的方法v 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)算測定值變化程度? 試驗(yàn) Balance/Unbalance：測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v 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。87離散型數(shù)據(jù)分析? YNA(Normalized Yield)：標(biāo)準(zhǔn)收率v表示計(jì)算連續(xù)工序的評(píng)價(jià)收率的值v應(yīng)用：完成產(chǎn)品的品質(zhì)水平評(píng)價(jià)時(shí)使用。? 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(dòng)問題還是散布問題v把問題特殊化的第一個(gè)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(jī)械設(shè)定值變更，設(shè)備維修 維護(hù)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(jì)劃v預(yù)想的暫定 “X” 因素及實(shí)際計(jì)劃? 兩臺(tái)注塑機(jī)：對(duì)兩臺(tái)注塑機(jī)實(shí)施下列內(nèi)容? 交接班：對(duì)交接班別取樣分析? 每周作業(yè)者的變更：對(duì)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(xué)式? 兩側(cè)有規(guī)格的工序能力SL SU71工序能力v 在偏移時(shí)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(yùn)用? 葡萄酒農(nóng)場為了參加慶祝大會(huì)，在準(zhǔn)備過程中，有必要改善葡萄酒品質(zhì)而準(zhǔn)備 Project，首先為了把握現(xiàn)象，按合理分組計(jì)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。47Gage RRv 適合貫?zāi)芘袛鄷r(shí) Gage RR? 對(duì)各 Parts用貫?zāi)軄砼卸ê细衽c不合格，或go3σ 2,700 66,810177。? Sigma是表示工序能力的統(tǒng)計(jì)單位，測定的 Sigma跟 DPU（單位缺陷， Defect Per Unit） ,PPM等一起出現(xiàn)。v如果規(guī)格上限（ or下限）用 ‘X’ 來代替時(shí)超出規(guī)格上限的尾部面積可以認(rèn)為有缺陷可能性。31聚焦問題點(diǎn)階段v 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vFree Wheeling：全 Team員以對(duì)話形式即興發(fā)掘 IdeavRound Robin：對(duì)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。 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(shí)可接受vNumber of Distinct Categories： 5以上可接受56Gage RRv 長期方法時(shí) Gage RR的 Minitab運(yùn)用? 選定 Monitor Cover為 Six Sigma Theme? Spec=177。v例：須在一張要求式樣上記錄的項(xiàng)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(jī)會(huì)的細(xì)節(jié)v例：要求樣式? DPU（ Defect Per Unit）：v每個(gè)元件內(nèi)存在的缺陷數(shù)? DPO（ Defect Per Opportunity）：每個(gè)機(jī)會(huì)損失數(shù)79離散型數(shù)據(jù)分析? DPMO（ Defect Per Million opportunity）（每百萬要會(huì)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(jī)會(huì)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(gè)不符合項(xiàng)，如果各單元有 10個(gè)項(xiàng)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(gè)符合項(xiàng)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(gè)最小有 1個(gè)不良的可能性是 10%。v假定為 “ 始終一樣 ”? 對(duì)立假設(shè) (Alternative Hypothesis:Hi)：按確實(shí)的根據(jù)來證明的假設(shè)v平常我們更關(guān)心對(duì)立假設(shè)，也希望對(duì)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(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量值? 第一種錯(cuò)誤 (Type ⅠError:α) ：指一些現(xiàn)象是 “ 真 ” ，但錯(cuò)誤的判斷為 “ 假 ” ，犯這種錯(cuò)誤的概率? 第二種錯(cuò)誤 (Type Ⅱ Error:β) ：指一些現(xiàn)象是 “ 假 ”，但錯(cuò)誤的判斷為 “ 真 ” ，犯這種錯(cuò)誤的概率? 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 (Test Statistic)：為了決定接受或是拒絕Ho，而通過樣本的計(jì)算得到的值。? 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(gè)變量選定預(yù)想的 Noise變量，在所有水平上實(shí)施試驗(yàn)134試驗(yàn)計(jì)劃的樹立? BlockingvBlock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v考慮測定值的變化程度等，決定樣本數(shù)，質(zhì)。XY沒有交互作用（平行的狀態(tài)）XY有一點(diǎn)交互作用XY有很大的交互作用154要因配置法 (Factorial Design)? Cube plot155要因配置法 (Factorial Design)? 具有最佳均勻的條件是橡膠配合 (mix)1水平，mold1水平? 判斷為有一點(diǎn)點(diǎn)交互作用? mold比橡膠配合更大的影響反應(yīng)值156要因配置法 (Factorial Design)v 23試驗(yàn)? 考慮一下工序中能清洗部品的機(jī)器，這機(jī)器的性能是清洗完畢的部品上流下來的水通過 Filter（過濾器）過濾後， Filet的殘留物越少說明機(jī)器性能越優(yōu)秀，試驗(yàn)按各要素的 2水平來實(shí)施。? y=a+bx+error 這里 a=截距 b=斜率179回歸分析（ Regression）v 回歸方程式的分類? 單純回歸分析：獨(dú)立變量（說明變量），從屬變量（反應(yīng)變量）各 1個(gè)的情況? 中回歸分析：獨(dú)立變量（說明變量） 2個(gè)以上的情況? 曲線回歸分析：獨(dú)立變量（說明變量） 1個(gè)，從屬變量（反應(yīng)變量） 1個(gè)構(gòu)成的情況（假定是 2次以上的高次函數(shù)）180回歸分析（ Regression）v 為什麼要使用回歸方程式（ Regreesion )?? 為了發(fā)現(xiàn)暫定的 Vital Few（少數(shù)致命缺陷）? 為了判定 “Y” 值并使其最佳化? 為了決定哪些 “X” 因素值上 “Y” 成為最佳化181回歸分析（ Regression）? 用手動(dòng)方法發(fā)現(xiàn)暫定的 Vital Few時(shí)v使用手動(dòng)方法導(dǎo)出最終結(jié)論，但危險(xiǎn)情況多，因此最好使用試驗(yàn)計(jì)劃法。? 為了監(jiān)控 process及采取糾正措施等行動(dòng)而制定計(jì)劃。175部分配置法 (Fractional factorial design? 出現(xiàn) catalyst*temperature和temperature*concentr