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正文內(nèi)容

6sigma概念(編輯修改稿)

2025-03-19 12:41 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 D)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%。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(jì)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(shí)? ∴Y=e dpu? ∴ 對(duì)缺陷機(jī)會(huì)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(gè)的缺陷時(shí),計(jì)算DPU/DPO/DPMO/Yield/Sigma各是多少?(各元件有 10個(gè)的機(jī)會(huì)數(shù))vDPU=缺陷數(shù) 247。 元件數(shù) =34 247。750=vDPO=缺陷數(shù) 247。( 元件數(shù) 機(jī)會(huì)數(shù) )=34 247。(750 10)=vYield值是 Y=edpu===%85離散型數(shù)據(jù)分析vDPMO=DPO 1,000,000=1,000,000=4,500PPM 一個(gè)元件有 45,000PPM的缺陷vSigma=Zinv()+(偏移) =+=? Zinv是把 Z值按面積來(lái)?yè)Q算的值,以標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布來(lái)計(jì)算。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(méi)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。? YRT(Rolled Throughput Yield):全工程一次性直通收率v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。v應(yīng)用:在所有工序上按順序的階段來(lái)進(jìn)行累計(jì)後,評(píng)價(jià)品質(zhì)水平時(shí)使用。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。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(méi)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%。91離散型數(shù)據(jù)分析v YRT(Rolled Throughput Yield)? 產(chǎn)品 A由 3個(gè)連續(xù)的階段來(lái)形成的話, YRT/YND的值的值是什麼?階段 1 階段 2 階段 3YFT=80%YF=100%YFT=70%YF=90%YFT=90%YF=95%92離散型數(shù)據(jù)分析? YRF是連續(xù)的各階段 YFT之乘vYRT==(%)v沒(méi)有考慮作業(yè)? 計(jì)算各階段的平均收率v不是算術(shù)平均,而使用各階段的幾何平均值vYND(Normalized Yield)v這里 n表示工序的數(shù)93離散型數(shù)據(jù)分析v上例 YND(Normalized Yield)v各階段平均 YFT=%? 正常收率是全工程平均收率,以 YND(Normalized Yield)值來(lái)計(jì)算 Sigma值? 通過(guò) YRF可以知道工程真正的收率(累計(jì)直通率)? 部品數(shù)或工序(作業(yè))的階段越少,收率值越大。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(mén),采取一次性改善措施。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)。100假設(shè)檢驗(yàn)( Hypothesis Test)計(jì)量值v 什麼是假設(shè)檢驗(yàn)?? 指想知道的內(nèi)容用假設(shè)來(lái)設(shè)定,對(duì)假設(shè)的成立與否用樣本數(shù)據(jù)得到的情報(bào)為基礎(chǔ)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析後做出決定。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(huà)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) ” 。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(lái)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(guò)樣本的計(jì)算得到的值。? 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(yàn)( Hypothesis Test)計(jì)量值第二種錯(cuò)誤( β)第一種錯(cuò)誤( α)真 實(shí)H0=真 H1=假采 納H0=真H1=假104假設(shè)檢驗(yàn)( Hypothesis Test)計(jì)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(lái)假定vHo: μ1=μ2vHo: μ1=μ2=μ3=……μnvHo: σ1=σ2vHo: σ1=σ2= σ3 ……σn105假設(shè)檢驗(yàn)( Hypothesis Test)計(jì)量值? 對(duì)立假設(shè) [母體和樣本不同的 ]則為 v兩側(cè)檢驗(yàn)時(shí) H1: μ1≠μ2v偏側(cè)檢驗(yàn)時(shí) H1: μ1 < μ2 μ1 > μ2v兩側(cè)檢驗(yàn)時(shí) H1: σ1≠ σ2v偏側(cè)檢驗(yàn)時(shí) H1: σ1 < σ2 σ1 > σ2106假設(shè)檢驗(yàn)( Hypothesis Test)計(jì)量值v 假設(shè)檢驗(yàn)的形態(tài)? 計(jì)量型數(shù)據(jù):使用 Z, Ttest統(tǒng)計(jì)量v實(shí)行平均值檢驗(yàn)的必須檢驗(yàn)分散的同質(zhì)性( Ftest)vFtest是比較 2個(gè)以上的母體的散布? 計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù):使用 x2(chiSquare)統(tǒng)計(jì)量v次數(shù)、頻度等107假設(shè)檢驗(yàn)( Hypothesis Test)計(jì)量值v 假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)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(dǎo)致檢驗(yàn)結(jié)果的錯(cuò)誤v相麼,樣本數(shù)大的時(shí)候,實(shí)際操作中時(shí)間 /費(fèi)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(dāng)?shù)臎Q定108假設(shè)檢驗(yàn)( Hypothesis Test)計(jì)量值v 假設(shè)檢驗(yàn)的實(shí)行順序? 設(shè)定原假設(shè)、對(duì)立假設(shè) (Ho, Hi)? 確定顯著性水平( α= , , )? 選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量( Z, T, Chisquare統(tǒng)計(jì)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(duì)立假定 (H1)vP(Probability)概率值> α 則接受對(duì)立假定 (Ho)? 把統(tǒng)計(jì)的解釋結(jié)果用于實(shí)際問(wèn)題109假設(shè)檢驗(yàn)( Hypothesis Test)計(jì)量型v 假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果的判定方法拒絕值接受域?原假設(shè) (Ho):接受?對(duì)立假立 (H1):拒絕拒絕域?原假設(shè) (Ho):拒絕?對(duì)立假立 (H1):接受(α)110假設(shè)檢驗(yàn)( Hypothesis Test)計(jì)量型? 統(tǒng)計(jì)學(xué)的判定方法v數(shù)據(jù)計(jì)算值結(jié)果小于拒絕值時(shí):接受原假設(shè) (Ho)v數(shù)據(jù)計(jì)算值結(jié)果大于拒絕值時(shí):拒絕原假設(shè) (Ho)v“0” 值在信賴區(qū)間內(nèi)時(shí):接受原假設(shè) (Ho)v“0” 值在信賴區(qū)間外時(shí):拒絕原假設(shè) (Ho)? Minitab的判定方法vPValue值大于 α 時(shí):接受原假設(shè) (Ho)vPValue值小于 α 時(shí):拒絕原假設(shè) (Ho)111假設(shè)檢驗(yàn)( Hypothesis Test)計(jì)量值v 假設(shè)檢驗(yàn)的 Minitab運(yùn)用? 洗衣機(jī)下部 Transmission Housing有 10CTQ, 10個(gè) CTQ是 8個(gè) Fixture Brake的高度 離合器,在這里先查看 8個(gè)不同的 Fixture間有無(wú)高度尺寸公差,如果 Fixure間有高度公差的話,用 “X” 因素來(lái)判斷後調(diào)查原因并改善。112假設(shè)檢驗(yàn)( Hypothesis Test)計(jì)數(shù)型v X2( Chisquare)? 適合度檢驗(yàn)( Goodness of fit test)v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v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v假設(shè)設(shè)定? Ho: P1=P2=……=Pn? H1: P1P2……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)v什麼是分割表?:因兩個(gè)變數(shù)分割後得到表v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)。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(cè)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(cè)值( Observed Frequency):對(duì)一些現(xiàn)象的結(jié)果實(shí)際觀測(cè)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(wú)(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。按 4種不良類型來(lái)整理。? 利用 X2(Chisquare)驗(yàn)證v原假設(shè) (Ho):不良類型和交接之間彼此是否無(wú)關(guān)聯(lián)(獨(dú)立因素)v對(duì)立假設(shè)( H1):不良類型和交接班之間彼此是否有關(guān)聯(lián)(從屬因素)116假設(shè)檢驗(yàn)( Hypothesis Test)計(jì)數(shù)型? 不良類型:vA:碰傷vB:洩漏vC:開(kāi)關(guān)不良vD:粘貼不良117假設(shè)檢驗(yàn)( Hypothesis Test)計(jì)數(shù)型交接班 A B C D1 15 21 45 132 26 31 34 53 33 17 49 20?設(shè)定假設(shè)?原假設(shè)( Ho):不良類型和交接班之間彼此無(wú)關(guān)聯(lián)(獨(dú)立)?對(duì)立假設(shè)( H1)
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