【正文】 重要作用。故障樹(shù)分析要素? 頂事件– 頂事件 是故障樹(shù)分析中所關(guān)心的結(jié)果事件，也是最不期望出現(xiàn)的事件；– 頂事件 的選取根據(jù)分析的目的不同，可分別考慮對(duì)系統(tǒng)技術(shù)性能、經(jīng)濟(jì)性、可靠性和安全性影響顯著的故障事件。? 中間事件– 中間事件 是位于頂事件和底事件之間的結(jié)果事件，起到了對(duì)下級(jí)事件進(jìn)行邏輯組合的作用。? 底事件– 底事件 是故障樹(shù)分析的最終原因事件。 故障樹(shù)分析是一種嚴(yán)密的邏輯過(guò)程分析，分析中所涉及到的各種事件、原因及其相互關(guān)系，需要運(yùn)用一定的符號(hào)予以表達(dá)。故障樹(shù)分析所用符號(hào)有三類，即事件符號(hào)，邏輯門(mén)符號(hào)，轉(zhuǎn)移符號(hào)。故障樹(shù)分析要素? 矩形符號(hào)– 它表示頂上事件或中間事件，也就是需要往下分析的事件。將事件扼要記入矩形方框內(nèi)。? 圓形符號(hào)– 它表示基本原因事件，或稱基本事件。它可以是人的差錯(cuò)，也可以是機(jī)械、元件的故障，或環(huán)境不良因素等。它表示最基本的、不能繼續(xù)再往下分析的事件。? 屋形符號(hào)– 主要用于表示正常事件，是系統(tǒng)正常狀態(tài)下發(fā)生的正常事件。? 菱形符號(hào)– 它表示省略事件，主要用于表示不必進(jìn)一步剖析的事件和由于信息不足，不能進(jìn)一步分析的事件。故障樹(shù)分析要素? 邏輯與門(mén)符號(hào)– 表示僅當(dāng)所有輸入事件都發(fā)生時(shí)，輸出事件才發(fā)生的邏輯關(guān)系。? 邏輯或門(mén)符號(hào)– 表示至少有一個(gè)輸入事件發(fā)生，輸出事件就發(fā)生的邏輯關(guān)系。? 轉(zhuǎn)入符號(hào)– 表示轉(zhuǎn)入上面以對(duì)應(yīng)的字母或數(shù)字標(biāo)注的子故障樹(shù)部分符號(hào)。? 轉(zhuǎn)出符號(hào)– 它表示該部分故障樹(shù)由此轉(zhuǎn)出。故障樹(shù)分析的分類? 定性分析和定量分析：? 定性分析 的主要目的是尋找與系統(tǒng)有關(guān)的故障事件發(fā)生的原因和原因的組合，即尋找導(dǎo)致頂事件發(fā)生的所有故障模式；? 定量分析 的主要目的是當(dāng)給定所有底事件發(fā)生概率時(shí)，求出項(xiàng)事件發(fā)生的概率及其它定量指標(biāo)。故障樹(shù)分析程序選擇合理的頂事件建造故障樹(shù)故障樹(shù)定性分析?故障樹(shù)的簡(jiǎn)化?求最小割集?最小割集定性比較故障樹(shù)定量分析?求頂事件發(fā)生概率?重要度分析確定設(shè)計(jì)上薄弱環(huán)節(jié)采取措施，提高產(chǎn)品可靠性故障樹(shù)分析應(yīng)用? 故障樹(shù)分析的目的– 定性分析? 找出最小割集（底事件的集合，可以直接驅(qū)動(dòng)頂事件發(fā)生）；? 找出設(shè)計(jì)的薄弱環(huán)節(jié)（剔除一階最小割集） …– 定量分析? 確定頂事件發(fā)生概率（危險(xiǎn)的發(fā)生概率）；? 評(píng)價(jià)底事件的可靠性重要度 …? 難點(diǎn)– 頂事件的選取– 建模過(guò)程一個(gè)例子Cut Set－割集? 割集 ：一些底事件的集合，當(dāng)這些底事件同時(shí)發(fā)生時(shí)，頂事件必然發(fā)生? 最小割集 ：沒(méi)有多余事件的割集? 本例的最小割集 ？{E1},{E2,E4},{E3,E4}Importance－重要度? 底事件對(duì)頂事件發(fā)生的影響程度– 概率重要度– 結(jié)構(gòu)重要度– 關(guān)鍵重要度? 哪個(gè)事件需要重點(diǎn)關(guān)注？故障樹(shù)分析1選擇頂事件2建造故障樹(shù)4定量分析3定性分析確定頂事件? 錯(cuò)誤?？? ?？吭趦蓪又g? 失控墜落? 意外開(kāi)門(mén) ? 無(wú)法開(kāi)門(mén)? 人員死亡? 人員受傷應(yīng)用實(shí)例? 分析對(duì)象： 車載發(fā)射系統(tǒng) ? 分析目的：– 掌握故障樹(shù)應(yīng)用過(guò)程– 針對(duì) “指令發(fā)送失敗 ”進(jìn)行故障樹(shù)分析課程目錄1 為什么需要六西格瑪2 六西格瑪發(fā)展歷史及基本理念3 如何實(shí)施六西格瑪4 六西格瑪解決問(wèn)題的方法論5 案例6 六西格瑪工具介紹 FMEA7 六西格瑪工具介紹 FTA8 六西格瑪工具介紹 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 在實(shí)際工作中通常會(huì)碰到這樣的問(wèn)題，我們想了解不同供應(yīng)商來(lái)料水平、同等級(jí)別銷售網(wǎng)點(diǎn)每天的銷售額、不同銷售區(qū)域有效訂單的數(shù)量是否差異。一般的做法是隨機(jī)抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)計(jì)算平均值進(jìn)行比較，但這種比較是否能說(shuō)明差異真正存在呢？我們?cè)诒容^時(shí)存在的風(fēng)險(xiǎn)有多大？ 真正科學(xué)并具有說(shuō)服力的比較是采用 統(tǒng)計(jì)方法 進(jìn)行比較，它不僅能為比較提供更有說(shuō)服力的結(jié)論，同時(shí)也限定了在比較時(shí)所要承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)。 一般情況下，總體的統(tǒng)計(jì)量是一個(gè)固定的值，但是我們不知道。要了解總體的信息，只能抽取樣本，然后對(duì)樣本進(jìn)行分析，根據(jù)樣本的信息推斷出總體的信息。因此分析樣本的目的是要得到總體的信息，并對(duì)總體下恰當(dāng)結(jié)論，并采取相應(yīng)措施總體：整個(gè)集合的全體特征樣本：具有總體特征的子集根據(jù)樣本確定總體 !!!假設(shè)檢驗(yàn)? 什么是假設(shè)檢驗(yàn) (Hypothesis Test)?建立對(duì)總體 (Population)的假設(shè) ,以樣本 (Sample)推定假設(shè)的真假與否的結(jié)論為基礎(chǔ)來(lái)判斷假設(shè) :特定某總體是 , , , ex) 男員工的平均 身高是 172 cm. 原假設(shè) (Ho, Null Hypothesis) : 作為檢驗(yàn)對(duì)象的假設(shè) 對(duì)立假設(shè) (H1 or Ha, Alternative Hypothesis) : Not Ho某總體 (N)SampleSample的情報(bào)為檢驗(yàn)已設(shè)定的該總體的假設(shè)檢驗(yàn) → 原假設(shè) (Ho)設(shè)定 : 第一次假設(shè)對(duì)的情況 → 設(shè)定對(duì)立假設(shè) (H1 or Ha) : Not Ho? 什么是假設(shè)檢驗(yàn) (Hypothesis Test) ? 危險(xiǎn)率β 危險(xiǎn)消費(fèi)者危險(xiǎn)(被告者危險(xiǎn) )α 危險(xiǎn)生產(chǎn)者危險(xiǎn)(判者的危險(xiǎn) )某總體 (現(xiàn)實(shí) )無(wú)罪 (良品 ) 有罪 (不良 )無(wú)罪(良品 )有罪(不良 )標(biāo)本(判決 ) 1 α : 可信度 要檢驗(yàn)的原假設(shè) (Ho) 對(duì)的情況下，判斷為 對(duì)的概率 1 β : 檢驗(yàn)力 (檢出力 ) 要檢驗(yàn)的原假設(shè) (Ho) 不對(duì)的情況下，判斷為 不對(duì)的概率無(wú)罪ChiSquare驗(yàn)證是針對(duì)離散型數(shù)據(jù)的重要的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法?；A(chǔ)是觀測(cè)的數(shù)和期望數(shù)間的差異 差異越大統(tǒng)計(jì)上越有效。以集團(tuán)或范疇內(nèi)分類的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)某一特性比較時(shí)利用離散數(shù)據(jù)，使用 ChiSquare驗(yàn)證。 Stat Tables ChiSquare Test…ChiSquare Test – 多個(gè)總體的比率檢驗(yàn)多個(gè)總體的比率檢驗(yàn)機(jī)加工有 4臺(tái)做同樣加工的車床。每過(guò)一段時(shí)間就要分析各設(shè)備的狀態(tài)。因此需要對(duì)各缸設(shè)備的產(chǎn)品的品質(zhì)進(jìn)行抽樣檢查，找出各車床的問(wèn)題。為確認(rèn)各車床的不良率是否一致，在一定的規(guī)定時(shí)間內(nèi)對(duì)各設(shè)備的不良和良品個(gè)數(shù)調(diào)查的結(jié)果如下。用 5%留意水準(zhǔn)驗(yàn)證各設(shè)備別不良率是否有差異。多集團(tuán)的概率驗(yàn)證Stat Tables ChiSquare Test ( ?2 驗(yàn)證 ) H0: p1=p2=p3=p4 H1: 不是 H0假設(shè) 文件 : A11_Chi Chi Square Statisticsfo=觀察值的頻度數(shù)fe=期待值的頻度數(shù)g=GROUP數(shù)Session windowsPvalue 大于 ，所以設(shè)備別發(fā)生不良的次數(shù)是一致的，不具有明顯差異。且這個(gè) Pvalue指我們觀測(cè)的結(jié)果，因偶然發(fā)生的概率為 %。與設(shè)備無(wú)關(guān)，驗(yàn)證不良發(fā)生的概率是否一致。Chisquare計(jì)算方法自由度 ( DF ) = ( r 1 ) ? ( c 1 ) r:行數(shù) , c:列數(shù) ?2設(shè)備 1發(fā)生不良的期待值 : 120 ? =設(shè)備 2發(fā)生不良的期待值 : 92 ? =設(shè)備 3發(fā)生不良的期待值 : 122 ? =設(shè)備 4發(fā)生不良的期待值 : 86 ? = 實(shí)際不良發(fā)生的概率 : 案例分析案例分析銑加工完的產(chǎn)品根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)分為 A1級(jí)、 A2級(jí)、 O級(jí)等級(jí)別，現(xiàn)使用 4臺(tái)銑床。下表是一段時(shí)期來(lái)各銑床產(chǎn)品數(shù)量統(tǒng)計(jì)，以 5%的顯著水平驗(yàn)證各設(shè)備間等級(jí)別比率是否有差異。如果設(shè)備 間有差異時(shí)哪個(gè)機(jī)器差異問(wèn)題？ 銑床 1 銑床 2 銑床 3 銑床 4 A1級(jí) 81 85 69 45 A2級(jí) 25 11 31 20 其它級(jí) 14 3 7 2StatTables ChiSquare Test ( ?2 檢驗(yàn)檢驗(yàn) )Session windowsPvalue 值小于 Machine別等級(jí)品的比率可以認(rèn)為有差異。究竟是哪臺(tái)銑床引起究竟是哪臺(tái)銑床引起的差異呢？的差異呢？Session windowspvalue 值小于 ，因此可得出設(shè)備別等級(jí)品的概率有差異。但現(xiàn)在不知道 4臺(tái)設(shè)備中哪臺(tái)設(shè)備引起等級(jí)品質(zhì)差異。從旁邊的分析資料可以看出2號(hào)機(jī)器的 Chisq值最大。因此我們用 2號(hào)機(jī)器和其它機(jī)器進(jìn)行一下比較。為要知道哪臺(tái)設(shè)備引起品質(zhì)等級(jí)差異，用 2號(hào)機(jī)器和其它機(jī)器比較的結(jié)果， Pvalue值小于 ，所以可以肯定 2號(hào)機(jī)器和其它機(jī)器比較，引起品質(zhì)等級(jí)品差異。34為確認(rèn)其余設(shè)備間是否存在差異的、分析Pvalue大于 ，因此我們不能判定 1， 3， 4號(hào)機(jī)器間有品質(zhì)差異。練習(xí)： M制造線為了對(duì)工藝和作業(yè)方法進(jìn)行改善，用 A1， A2， A3， A4 4種方法共生產(chǎn)了 400個(gè)制品，并根據(jù)外觀檢查分為良品、不良品， DATA如下。 在 ?=，不良率是否也不同。 等級(jí)制造方法計(jì) A1 A2 A3 A490 101008699596 71038819107 良品不良品謝 謝 ！謝謝觀看 /歡迎下載BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAI