【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，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）