【正文】 158 要因配置法 (Factorial Design) ? 試驗(yàn)配置 RUN Temp Time Conc. Yield 1 1 1 1 65 2 1 1 1 43 3 1 1 1 4 1 1 1 43 5 1 1 1 6 1 1 1 44 7 1 1 1 51 8 1 1 1 43 159 要因配置法 (Factorial Design) ? 把 Yield和 temp/time/conc因子的效果 plot Graph ? 首先繪製各要素的 Low Level(1)[低水平 (1)]的反應(yīng)值（殘留物的量），然後繪製 High Level(1)[高水平 (+1)]。 ? 試驗(yàn)和實(shí)施數(shù)據(jù)收集 ? 試驗(yàn)之前準(zhǔn)備數(shù)據(jù)表格，可能的話，把相關(guān)的所有內(nèi)容全部記錄。 112 假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)數(shù)型 ? X2（ Chisquare） ? 適合度檢驗(yàn)（ Goodness of fit test） ?什麼是適合度？：試驗(yàn) or觀測(cè)得到的結(jié)果跟理論一致的程度 ?什麼是適合度檢驗(yàn)？：檢驗(yàn)觀測(cè)值有什麼樣的理論分布 ?假設(shè)設(shè)定 ? Ho： P1=P2=??=Pn ? H1： P1 P2 ?? Pn ? 例：硬幣的正面的出現(xiàn)的概率 50%和實(shí)際觀測(cè)的概率比較 113 假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)數(shù)型 ? 分割表（ Contingency Table） ?什麼是分割表？：因兩個(gè)變數(shù)分割後得到表 ?什麼是獨(dú)立性檢驗(yàn)？：使用于檢驗(yàn)分類的變量之間的關(guān)系是獨(dú)立，即變量之間有相關(guān)性（從屬關(guān)系），或者有（獨(dú)立關(guān)系）稱獨(dú)立性檢驗(yàn)。元件數(shù) =34 247。 部品 測(cè)定值 1 測(cè)定值 2 測(cè)定差（ 12） 1 2 3 4 5 範(fàn)圍的界限 ∑R= 58 Gage RR ?測(cè)定差平均值 = ∑R/5=?測(cè)量誤差 =() (R)= ?公差的測(cè)量誤差 =(247。 ? Rational Subgroup是指 Subgroup內(nèi)只存在群內(nèi)變化， Subgroup間只發(fā)生群間變化，將數(shù)據(jù)Grouping ? 通過(guò)這種區(qū)分把握長(zhǎng)期、短期工程能力 ? 經(jīng)長(zhǎng)期收集的數(shù)據(jù)是不管業(yè)務(wù)部門還是製造部門都包含在群內(nèi)，群間變化。 18 Z值的計(jì)算 45 50 55 60 65 70 75 Z ???x規(guī)格上限 PP MZxx 800,22%)2(56070)70Pr( 或????????????????19 工序能力測(cè)定方法 Z值 ? Z=3 3σ能力 1 σ USL 2 σ 3 σ LSL 20 工序能力測(cè)定方法 Z值 ? Z=6 6σ能力 1σ USL LSL 2σ 3σ 4σ 5σ 6σ ?工序的變動(dòng)（散布）越小工序能力越高。 8 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ?數(shù)據(jù)的計(jì)算方法 ? 中心位置特征值的計(jì)算： ? ?? ?? ?資料中最頻繁出現(xiàn)的值最頻數(shù)中央位置的值按大小順序排列時(shí)處在中位值調(diào)和平均算術(shù)平均值:)(:~111:1:1ModeXXnHHXnXXinii???????????9 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ? 散布的計(jì)算 ?S(總變動(dòng)： Total Sum of Squares):偏差平方和 ?無(wú)偏方差 (Unbiased Variance):S除以自由度（ n1） ?無(wú)偏方差的開(kāi)方 or標(biāo)準(zhǔn)偏差 ? ?? ???? nxxxxS iii 222 )()(1?? nSV 1?? n SV10 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ?參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量 ? 參數(shù) (Parameter)：描述變量集合的特性值 ? 統(tǒng)計(jì)量（ Statistics)：表示標(biāo)本的特性值 11 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 區(qū)分 參數(shù) 統(tǒng)計(jì)量 均值 (Mean) 均值： μ 樣本均值： 方差 (Variance) 偏差 (Deviation) X )(:222nSnxxi??????方差 1nS 1)(:2????nxxVV，i無(wú)偏方差樣本方差nS?? 2:???標(biāo)準(zhǔn)偏差 1 2???nSSV，方差的開(kāi)方無(wú)偏樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差12 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ?Sigma的定義 ? Sigma是希臘字母，表示工序的散布。1σ 317,000 697,700 177。 ?Long Term Process Capability Index：長(zhǎng)期工序能力指數(shù) ?Zlt（ σ lt）， Cpk ?Zlt=3 Cpk 45 Gage RR ?Gage RR實(shí)行時(shí)注意事項(xiàng) ? 以 Blind測(cè)定來(lái)評(píng)價(jià) ? 決定幾名評(píng)價(jià)者為合理 ? 接產(chǎn)品的重要性和統(tǒng)計(jì)特性決定試料數(shù)的反復(fù)次數(shù) ? 預(yù)先決定評(píng)價(jià)周期 ? 抽取樣本時(shí)運(yùn)用隨機(jī)原則，但實(shí)施 Gage RR時(shí)須對(duì)試料事先計(jì)劃再行抽樣 46 Gage RR ? 一般是看 %Tolerance值來(lái)判斷 Gage的接受與否，但 %Study Var在 20%以上時(shí)，有必要點(diǎn)檢工序Process ? Gage RR值較大時(shí)，必須制定改善計(jì)劃進(jìn)行改善。 Stability Time2 Time1 64 Gage RR ? 偏移（ Bias）：實(shí)際測(cè)定值跟試料平均值的差異值叫準(zhǔn)確度（ Accuracy） Bias Reference Value Observed Average Value 65 Gage RR ? 反復(fù)性（ Repeatability）： 1名測(cè)定者使用同樣計(jì)測(cè)器測(cè)定同樣部品的同樣特性時(shí)得到的變化 Repeatability 66 Gage RR ? 再現(xiàn)性（ Reproduceability)：同樣部品的同樣特性使用同樣計(jì)測(cè)器由多名測(cè)定者測(cè)定時(shí)得到的變化。 ? YRT(Rolled Throughput Yield)：全工程一次性直通收率 ?表示一個(gè)產(chǎn)品通過(guò)全工各沒(méi)有經(jīng)過(guò)一次的修理和再作業(yè)，到最終合格為止的收率值。什麼是水平的分析方法。 137 試驗(yàn)計(jì)劃的樹(shù)立 ? 數(shù)據(jù)分析 ? GRAPH分析 ?Capability Analysis ?Histogram ?Box Plot ?Pareto ?Scatter Plot ?Cube Plot ?Main effect plot：平均值 標(biāo)準(zhǔn)偏差 ?Interaction plot：平均值 標(biāo)準(zhǔn)偏差 138 試驗(yàn)計(jì)劃的樹(shù)立 ? 信賴區(qū)間 ?Pvalue，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 ?Ttest， Ftest， Chisquare ? 分散分析表 (ANOVA Tables） ? 回歸方程式 (Regression) 139 試驗(yàn)計(jì)劃的樹(shù)立 ?導(dǎo)出結(jié)論 ? 結(jié)果值在統(tǒng)計(jì)上有效嗎？ ?測(cè)定 /分析 /改善階段使用的工具間有矛盾嗎？ ?結(jié)合實(shí)際問(wèn)題統(tǒng)計(jì)的處理結(jié)果合理嗎？ ? 得到改善的證據(jù)（長(zhǎng)期的）充分嗎？ ? 結(jié)果值得到實(shí)際改善了嗎？ ?工序能力值向上了嗎？ ?所選定題目的‘ Y’值得到了長(zhǎng)期改善了嗎？ ?會(huì)不會(huì)發(fā)生逆性能的問(wèn)題？ 140 試驗(yàn)計(jì)劃的樹(shù)立 ? 試驗(yàn)結(jié)果怎樣指示改善問(wèn)題的方向？ ? 是否要做追加的試驗(yàn)？ ?驗(yàn)證試驗(yàn) ? 驗(yàn)證試驗(yàn)是證明已找出的最佳條件是真的改善的步驟 ? 驗(yàn)收試驗(yàn)必須象現(xiàn)象分析類似對(duì)長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)合理分組來(lái)實(shí)施 ? 找出最佳條件來(lái)做試驗(yàn)期間在遷定的條件內(nèi)應(yīng)使其自然（實(shí)際作業(yè)條件） 141 試驗(yàn)計(jì)劃的樹(shù)立 ? 參照事項(xiàng) ?做驗(yàn)證試驗(yàn)期間必須參加觀察 ?要確認(rèn)因子的水平變化是否正確 ?應(yīng)留意試驗(yàn)條件變更是否損壞裝備或誘發(fā)安全性問(wèn)題 ?+/只能在條件內(nèi)實(shí)際控制可能的話，不能檢出 2水平變化引起的 效應(yīng) 142 試驗(yàn)計(jì)劃的樹(shù)立 ?試驗(yàn)時(shí)注意事項(xiàng) ? 錯(cuò)誤認(rèn)識(shí)發(fā)生問(wèn)題的因子 ?相關(guān)關(guān)系錯(cuò)誤認(rèn)識(shí)為因果關(guān)系 ? 最佳選定的條件和實(shí)際使用的條件不符 ?試驗(yàn)結(jié)果最佳選定的值在實(shí)際上協(xié)力社不能作業(yè)或生產(chǎn)工序不能賦予其條件 ?跟 Cost（成本費(fèi)用）等相關(guān)，不能實(shí)行其政策 ?全體的制度等有可能變更 143 試驗(yàn)計(jì)劃的樹(shù)立 ? 不能決定是因?yàn)闆](méi)有得到管理而變化 ?潛在變量的影響給‘ Y’值造成大的影響 ? 試驗(yàn)在很小範(fàn)圍的因子水平上實(shí)施 ? 沒(méi)有包含重要的獨(dú)立變量 ?沒(méi)有包含影響品質(zhì)的 CTQ ? 因測(cè)定的變動(dòng)大，不能檢出變化的值 144 一元配置法 ? 一元配置法 ? 只選擇 1個(gè)預(yù)計(jì)對(duì)一些特性值有影響的因子，實(shí)施試驗(yàn)的最單純的試驗(yàn)計(jì)劃法。 165 部分配置法 (Fractional factorial design） ? 為什麼要使用部分配置法 (Fractional factorial design) ? 為了找出致命的少數(shù)因子 Screening時(shí)； ? 從經(jīng)濟(jì) /成本費(fèi)用方面愾有水平配合下，試驗(yàn)發(fā)生困難。 149 要因配置法 (Factorial Design) ?什麼是要因配置法 ? n個(gè)因子，各因子的水平數(shù)是 k的試驗(yàn)計(jì)劃，所有因子間的水平調(diào)和下實(shí)施試驗(yàn)。如果判定為交互利作用更重要的話，使用試驗(yàn)計(jì)劃的一個(gè)因素；可是交互作用有可能跟其它交互作用交叉。 99 Graph分析 ?Graph分析的 Minitab運(yùn)用 ? 在空調(diào)生產(chǎn)線上 Compressor（壓縮機(jī)）組裝時(shí)間對(duì)暴露在濕氣的時(shí)間很重要，因此對(duì) 3個(gè)生產(chǎn)線的 3名作業(yè)者，調(diào)查了 3組組裝作業(yè)時(shí)間的數(shù)據(jù)。 77 離散型數(shù)據(jù)分析 ?用語(yǔ)解釋 ? D（ Defect）：缺陷 or不良（事項(xiàng)） ?為了滿足顧客的要求事基而浪費(fèi)的再作業(yè)或失敗的工作。 ? 管理界限是用測(cè)定者間的測(cè)定值變化來(lái)計(jì)算，因此測(cè)定值的變化小說(shuō)明管理界限的幅小，即說(shuō)明測(cè)定者間的測(cè)定值變化很小 ? 測(cè)定的變化（測(cè)定者，測(cè)定系統(tǒng)）比部品間變化相對(duì)小，可以讀出 Parts間變化的情況 53 Gage RR ?R管理圖 ? 大部分的測(cè)定值在管理界限內(nèi) ? 表示所測(cè)定的數(shù)據(jù)的值是正常的 54 Gage RR ? Number of Distinct Categories=4 ?表示檢測(cè)部品的信賴性區(qū)間不重疊的個(gè)數(shù) 4個(gè) Categories 對(duì)同樣部品的同樣特征值量，由 3名檢查者反復(fù)檢測(cè) 2次。 28 聚焦問(wèn)題點(diǎn)階段 QFD Process ? 進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)查，明確信賴性要求，及一般的要求事項(xiàng)和顧客對(duì)現(xiàn)在品質(zhì)核心問(wèn)題的要求。 USL 3σ 1σ μ（平均） T 拐點(diǎn) 15 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ? 某班學(xué)生的國(guó)語(yǔ)平均分?jǐn)?shù)是 60分，按偏差是 5的正態(tài)分布的話，隨意抽取一個(gè)學(xué)生時(shí)， 70分以上分?jǐn)?shù)的可能性是多少？ 45 50 55 60 65 70 75 % % % 測(cè)定值（分?jǐn)?shù)） Z值 σ： 3 2 1 0 1 2 3 16 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ?正態(tài)分布 ： N（ 60， 52） ?標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布： N（ 0， 12） ?70分的情況下 Z值是 ?假如規(guī)格上限是 75分的話，現(xiàn)在的工序能力是 Z=2或是2σ 。如果目標(biāo)值（ T）和規(guī)格上下限（ USL or LSL)距離是標(biāo)準(zhǔn)偏差的 3倍的話，說(shuō)明具備了 3Sigma的工序能力。6σ ?6Sigma品質(zhì)是每百萬(wàn)個(gè)中 ，即 Cp=， Cpk= 24 4Block Diagram A B C 1 2 3 4 5 6 Poor Good Poor Good 技術(shù) Z st Z shift 工序管理 25 4Block Diagram ? A：工序管理狀態(tài)不足，現(xiàn)在技術(shù)水平也低 ? B：需改善工序管理，但技術(shù)水平優(yōu)秀 ? C：工序管理優(yōu)秀，但技術(shù)水平低 ? D： World Top水平