【正文】 ate 的交互作用有意義? 判別剩下的因素間的交互作用幾乎沒有意義? 要銘記 2次的交互作用跟 3次的交互作用交叉在一起的事實(shí)，雖然 3次的交互作用有意義的情況幾乎沒有，但是還是要注意觀察。v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(guó) M社原料）， B2（日本 Q社原料）， B3（國(guó)內(nèi) P）147二元配置法v試驗(yàn)數(shù)據(jù)如下因子 A因子 BA1 A2 A3 A4B1 B2 B3 148二元配置法? 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(guò)程條件，費(fèi)用方面也可選擇不同水平的最佳條件。? 主效果及交互作用v主效果比普通交互作用更重要。94離散型數(shù)據(jù)分析v 并列構(gòu)成的工序的累計(jì)收率的計(jì)算? Process Mapping中并列構(gòu)成的工序變換為直列來(lái)計(jì)算收率99% ? 97% 98%工序 1 工序 2 工序 3 工序 491% 99% 99%2a 2b 2c95離散型數(shù)據(jù)分析? YRF=Y1Y2Y3Y4 ? = [] 1/3 =? YNA=(YRT)1/3=()1/4=? 損失 (缺陷 )概率 ==? 利用正態(tài)分布查找 Z值，可知 Z= 96分析（ Analysis）97Graph分析v 想知道什麼？? 跟實(shí)際問(wèn)題相結(jié)合，明確產(chǎn)生結(jié)果? 將預(yù)想產(chǎn)生的結(jié)果與試驗(yàn)計(jì)劃結(jié)合 Focusing? 按預(yù)想產(chǎn)生的結(jié)果制定數(shù)據(jù)收集計(jì)劃v 怎麼做呢？? 利用收集的數(shù)據(jù)，運(yùn)用（實(shí)際） Graph來(lái)分析98Graph分析v 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(wú)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。? 為了計(jì)算長(zhǎng)期工序能力，考慮規(guī)格的上、下限，表示實(shí)際的工序能力，用群內(nèi)、群間變化都考慮在內(nèi)的 Zlt。v如果測(cè)定值的 50%以上在管理界限內(nèi)的話，這個(gè)系統(tǒng)不適合。6σ ?6Sigma品質(zhì)是每百萬(wàn)個(gè)中 ，即 Cp=， Cpk=244Block DiagramA BC1 2 3 4 5 6Poor GoodPoorGood技術(shù)Z stZ shift工序管理254Block 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水平的公司26聚焦問(wèn)題點(diǎn)階段v 確定問(wèn)題範(fàn)圍? Process MappingvProcess Mapping是調(diào)查情報(bào)的流程，而使 Process文件化v為明確改善的可能性而使用的工具? Process Mapping制定v定義 Process範(fàn)圍（要改善的一般領(lǐng)域或特殊的Process）v通過(guò)大腦風(fēng)暴法制定 Process的階段順序27聚焦問(wèn)題點(diǎn)階段v為了容易分析，使用符號(hào)v為了驗(yàn)證 Process，實(shí)際確認(rèn)v追加 Key Process的值（ Yield, Cost, 損失費(fèi)用，加班費(fèi)用， Cycle time等）v按題目的性質(zhì)，使用分析圖（ Process Loss或浪費(fèi)要素 /改善 Cycle time/改善品質(zhì) /Flow改善）? QFD（ Quality Function Deployment)質(zhì)量指標(biāo)分解vQFD是將顧客核心要求事項(xiàng)，轉(zhuǎn)換分解成技術(shù)要求事項(xiàng)（規(guī)格），或暫定的 CTQ的工具，由相關(guān)工序?qū)＜抑贫?。如果目?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。USL3σ1σμ（平均）T拐點(diǎn)15統(tǒng)計(jì)基本概念的理解v 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 2 316統(tǒng)計(jì)基本概念的理解v正態(tài)分布 ： N（ 60， 52）v標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布： N（ 0， 12）v70分的情況下 Z值是v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 。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。? 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53Gage RRv 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54Gage RR? Number of Distinct Categories=4v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。77離散型數(shù)據(jù)分析v 用語(yǔ)解釋? D（ Defect）：缺陷 or不良（事項(xiàng)）v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。99Graph分析v 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)。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。149要因配置法 (Factorial Design)v 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)。176部分配置法 (Fractional factorial designv Cube plot676556 5560695278494563 6110 159395177部分配置法 (Fractional factorial design? 最適當(dāng)?shù)臈l件是：催化劑 +1（ 2%），溫度 +1（180℃ ），濃度 1（ 3%）下具有最好的組合。? 給 p。（有 /無(wú)相互關(guān)聯(lián)性，可以提供解決問(wèn)題的 Point）? 這種關(guān)聯(lián)性用某種數(shù)學(xué)方程工來(lái)表示及分析叫回歸分析，即可以認(rèn)為將從屬變量 “Y” 與獨(dú)立變量 “X” 的關(guān)系用下列模型的數(shù)學(xué)方程式來(lái)適當(dāng)表示。 3次以上的交互作用，技術(shù)分析不太容易，因此一般不考慮。為了減少潛在變量的影響，常常隨機(jī)化。v 運(yùn)用假設(shè)檢驗(yàn)（事例）? 新產(chǎn)品 Flatron Monitor產(chǎn)品顯著降低了眼睛的疲勞? LG Digital TV比競(jìng)爭(zhēng)社的 Digital TV畫質(zhì)更優(yōu)秀? 6σ 品質(zhì)改善 Tool比原有品質(zhì)改善活動(dòng)使用的改善 Tool效果更卓越? 019 PCS比它社手機(jī)通話音質(zhì)更清晰101假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量值v 假設(shè)檢驗(yàn)的用語(yǔ)理解? 原假設(shè) (Null Hypothesis:Ho)：作為檢驗(yàn)對(duì)象的假設(shè)v如果接受原假設(shè)的話，表示 “ 什麼也不能確信（ or證明） ” 。? DO（ Defect Opportunity）：機(jī)會(huì)損失（缺陷）v可能引發(fā)的機(jī)會(huì)損失（缺陷）的行動(dòng)或事件。如果信賴性區(qū)間重疊意味（信賴區(qū)間不重疊意味著組數(shù)?。y(cè)定的變化大。v決定每種可能故障模式的重要度和發(fā)生可能性v決定消除重要故璋模式而采取的方法v開發(fā)消除或減少重要故障模式的方法30聚焦問(wèn)題點(diǎn)階段? 部分分析法v以優(yōu)先順序找出問(wèn)題的核心事項(xiàng)v典型的是： 80%的問(wèn)題由 20%產(chǎn)生v 決定活動(dòng)課題和相關(guān)非常勤人員? 用邏輯樹等方法展開問(wèn)題後，找出最終區(qū)域，選定經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師來(lái)執(zhí)行課題活動(dòng)。17統(tǒng)計(jì)基本概念的理解v Z值的計(jì)算? 70分以上的可能性有多少？v正態(tài)分布總面積是 ‘1’ v某概率變量 ‘X’ 到平均值（ μ ）之間距離除以標(biāo)準(zhǔn)偏差（ σ ）的值用 ‘Z’ 來(lái)表示。13統(tǒng)計(jì)基本概念的理解? 可以說(shuō)明擁有高 Sigma值的工序，具備不良率低的工序能力? Sigma值越大品質(zhì)費(fèi)用越少，周期越短。4σ 63 6,210177。no go 時(shí)v1V外觀檢查時(shí)，v2名評(píng)價(jià)者反復(fù)測(cè)試 20個(gè)管子48測(cè) 試實(shí)驗(yàn)順序 評(píng)價(jià)者 1 評(píng)價(jià)者 21 2 1 21 G G G G2 G G G G3 NG G G G4 NG NG NG NG5 G G G G6 G G G G7 NG NG NG NG8 NG NG G G9 G G G G10 G G G G49測(cè) 試實(shí)驗(yàn)順序 評(píng)價(jià)者 1 評(píng)價(jià)者 21 2 1 211 G G G G12 G G G G13 G NG G G14 G G G G15 G G G G16 G G G G17 G G G G18 G G G G19 G G G G20 G G G G?如果各部品別 4次都有出現(xiàn)同樣結(jié)果的話，其評(píng)價(jià)是可接受的?%Gage RR=[3247。? X因素：地域，木塞，葡萄酒味，透明性，香氣，葡萄酒瓶76工序能力? 短期工序能力有關(guān)的統(tǒng)計(jì)值 Cp， Cpk， Cpu， Cpl長(zhǎng)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(lái)表示。88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(wú)缺陷的可能性 ?不能提示無(wú)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(lái)構(gòu)成的?不考慮工序是由多少來(lái)構(gòu)成的?YRT=e ?YF=S/U?Y=Y1Y2……Yn ?S：合格臺(tái)數(shù)?U：檢查臺(tái)數(shù)89離散型數(shù)據(jù)分析v VFT（ First Time Yield）A再作業(yè)完成的產(chǎn)品廢棄15unitHidden Factory70 Units100Units85Units90離散型數(shù)據(jù)分析? 工序 A有輸入 100個(gè) Unit（元件）v輸入的 70%元件沒有缺陷已經(jīng)銷售v輸入的 30%元件有缺陷并再作業(yè)v15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%。122試驗(yàn)計(jì)劃法的樹立v 試驗(yàn)計(jì)劃法的樹立? 明確試驗(yàn)的目的 ? 選定反應(yīng)值（從屬變量） ‘ Y’ ? 選定因子（獨(dú)立變量） ‘ X’? 選定因子的水平 ? 選定試驗(yàn)計(jì)劃? 實(shí)施試驗(yàn) 數(shù)據(jù)收集 ? 數(shù)據(jù)分析? 導(dǎo)出結(jié)論? 驗(yàn)證試驗(yàn)123試驗(yàn)計(jì)劃法的樹立v 明確試驗(yàn)?zāi)康? 明確試驗(yàn)記錄樣式的目的v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v用數(shù)據(jù)決定什麼？v數(shù)據(jù)收集後怎麼分析？v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124試驗(yàn)計(jì)劃法的樹立v 選定反應(yīng)值（從屬變量） ‘ Ｙ ’? 選定的題目可能有多個(gè) ‘ Ｙ ’v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v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)v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125試驗(yàn)計(jì)劃法的樹立v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v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v試驗(yàn)前不管數(shù)據(jù)的種類，必須對(duì) ‘Y’ 實(shí)施 Gage RR，其值要少于 20%126試驗(yàn)計(jì)劃的樹立v 選定因子（獨(dú)立變量） ‘X’? 獨(dú)立變量有多種 v在試驗(yàn)上接意圖變化的試驗(yàn)變量v不是有意變化的可觀察的變量vBlocking變量（人為制造的變量）v潛在變量127試驗(yàn)計(jì)劃的樹立? 選定獨(dú)立變量v利用測(cè)定、分析階段得到的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果v專家意見v大腦風(fēng)暴法vFlow Chartv現(xiàn)象分析數(shù)據(jù)v特性要因圖v競(jìng)爭(zhēng)社分析v顧客分析 協(xié)力社調(diào)查vProcess MappingvRolled Through Yield128試驗(yàn)計(jì)劃的樹立? 潛在變量v潛在變量是給結(jié)果帶來(lái)影響的，但難以發(fā)覺，并且不可能控制和測(cè)定。145一元配置法? 按反應(yīng)溫度 (A)變化的強(qiáng)度 (單位： Kg/mm2)的試驗(yàn)數(shù)