【正文】 中，共發(fā)現(xiàn) 8個(gè)缺陷，試計(jì)算 DPMO和西格瑪水平 DPMO到西格瑪水平 D：缺陷數(shù) O：單位缺陷機(jī)會(huì) U：單位數(shù) DPMO=【 D/(U O)】 106 根據(jù) DPMO的值，查找標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表，找到 Z，即為西水平格瑪 百萬機(jī)會(huì)之缺陷數(shù) 計(jì)算 計(jì)算 DPMO DPMO=【 D/（ U O） 】 106 經(jīng)查表得此時(shí)西格瑪水平為 __8____ 2500 10 106 =320 練習(xí) I 一家線纜制造商希望評(píng)估線纜的直徑是否符合規(guī)格。線纜直徑必須為 + cm 才符合工程規(guī)格。分析員評(píng)估過程的能力以確保其滿足客戶的要求，即 Cpk 為 。分析員每小時(shí)從生產(chǎn)線中取 5 根連續(xù)的線纜作為一個(gè)子組，并記錄直徑 。 Data/線纜 .MTW 綜 合 案 例 能力分析 ? 首先繪制你所被告知的流程。 ? 在 Minitab中執(zhí)行能力分析。 ? 我們第一步是判定分布的特性。 ? 正態(tài)檢驗(yàn) ? 當(dāng)數(shù)據(jù)不是正態(tài)時(shí)我們第一步該做什么？ 縮窄范圍 讓我們從主效果圖開始 拆分工作表 數(shù)據(jù) 》 拆分工作表 數(shù)據(jù)表子設(shè)定 能力分析 2 2 82 2 52 2 22 1 92 1 62 1 32 1 0L S L U S LL S L 2 1 0目 標(biāo) *U S L 2 3 0樣 本 均 值 2 1 9 . 7 6 6樣 本 N 1 0 0標(biāo) 準(zhǔn) 差 （ 組 內(nèi) ） 2 . 0 1 0 5 4標(biāo) 準(zhǔn) 差 （ 整 體 ） 2 . 0 9 9 4 2過 程 數(shù) 據(jù)C p 1 . 6 6C P L 1 . 6 2C P U 1 . 7 0C p k 1 . 6 2P p 1 . 5 9P P L 1 . 5 5P P U 1 . 6 2P p k 1 . 5 5C p m *整 體 能 力潛 在 （ 組 內(nèi) ） 能 力P P M L S L 0 . 0 0P P M U S L 0 . 0 0P P M 合 計(jì) 0 . 0 0實(shí) 測(cè) 性 能P P M L S L 0 . 6 0P P M U S L 0 . 1 8P P M 合 計(jì) 0 . 7 7預(yù) 期 組 內(nèi) 性 能P P M L S L 1 . 6 5P P M U S L 0 . 5 4P P M 合 計(jì) 2 . 1 9預(yù) 期 整 體 性 能組 內(nèi)整 體S h a m p o o 的 過 程 能 力總結(jié) ? 幾種圖表方法已經(jīng)被可以使用 ? 班次 shift 對(duì)漏斗 Filler 1 沒有什么影響 ? 班次 shift 對(duì)漏斗 Filler 2 影響很大 ? 漏斗 Filler 1，灌注頭 Head 3 看來導(dǎo)致瓶子灌不滿 ? 漏斗 Filler 2 ，灌注頭 Head 6 看來導(dǎo)致瓶子灌太多 測(cè)量系統(tǒng)分析 Measurement System Analysis 質(zhì)量工具篇之 基本概念 測(cè)量系統(tǒng) 對(duì)測(cè)量單元進(jìn)行量化或?qū)Ρ粶y(cè)的特性進(jìn)行評(píng)估，其所使用的儀器或量具、標(biāo)準(zhǔn)、操作、方法、夾具、軟件、人員、環(huán)境及假設(shè)的集合；也就是說，包含獲得測(cè)量結(jié)果的整個(gè)過程。 測(cè)量系統(tǒng)分析 對(duì)測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估，驗(yàn)證其是否在合適的特性位置測(cè)量了正確的參數(shù)，確定其需要具備哪些可被接受的統(tǒng)計(jì)特征，以便了解測(cè)量結(jié)果的變異來源及其分布。 變異分類 偏置 重復(fù)性 線性 穩(wěn)定性 總體變異 抽樣的隨機(jī)性 短期流程變異 與測(cè)量人員相關(guān)的變異 與測(cè)量方法相關(guān)的變異 長期流程變異 流程實(shí)際變異 測(cè)量觀察變異 再現(xiàn)性 分辨力 準(zhǔn)確度和精確度 穩(wěn)定性 (Stability, drift)： ?隨時(shí)間變化的偏倚值 ?一個(gè)穩(wěn)定的測(cè)量過程在位置方面處于統(tǒng)計(jì)上受控狀態(tài) 穩(wěn)定性 線性 線性 (linearity)： ?測(cè)量系統(tǒng)在整個(gè)預(yù)期的工作范圍內(nèi)的偏倚變化。 ?測(cè)量系統(tǒng)在整個(gè)操作范圍的多個(gè)獨(dú)立的偏倚誤差的相互關(guān)系。 分辨力 (discrimination, resolution)： ?能產(chǎn)生一個(gè)可探測(cè)到的輸出信號(hào)的最小輸入 分辨力 重復(fù)性 重復(fù)性 (repeatability)： ?一個(gè)評(píng)價(jià)人使用一件測(cè)量儀器，對(duì)同一零件的某一特性進(jìn)行多次測(cè)量下的變差 ?是在固定的和已定義的測(cè)量條件下，連續(xù)（短期內(nèi)）多次測(cè)量中的變差 ?通常被稱為設(shè)備變差 (Equipment Variation) ?設(shè)備（量具）本身的能力或潛能 ?系統(tǒng)內(nèi)部變差 再現(xiàn)性 再現(xiàn)性 (reproducibility)： ?由不同的評(píng)價(jià)人使用同一種測(cè)量儀器及同一種測(cè)量方法，多次測(cè)量同一零件的同一特性時(shí)獲得的測(cè)量平均值的變差。 ?通常是指不同評(píng)價(jià)人變差 測(cè)量系統(tǒng)評(píng)估 測(cè)量系統(tǒng)評(píng)估 收集 N (5 10) 樣品以代表長期流程變異。 選擇能平常進(jìn)行測(cè)量的 3個(gè)操作員。 準(zhǔn)備 Minitab 數(shù)據(jù)表欄標(biāo)題分別為：部品，操作員 讓每個(gè)操作員單獨(dú)隨機(jī)地測(cè)量所有的樣品一次。 重復(fù)上一步兩遍或以上。 輸入數(shù)據(jù)。 測(cè)量系統(tǒng)分類 實(shí)例演練 某食品廠生產(chǎn)袋裝糖果?，F(xiàn)隨機(jī)抽取 10包糖果請(qǐng) 3位檢驗(yàn)員用秤測(cè)量其重量，每人每包測(cè) 3次，結(jié)果如下表。試做測(cè)量系統(tǒng)分析。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10A 1 A 2 A 3 B 1 B 2 B 3 C 1 C 2 C 3 A p p ra i s e r T i m eP a rt量具重復(fù)性與再現(xiàn)性 之一 屬性一致性分析 Kappa 評(píng)判參考 測(cè)量系統(tǒng)應(yīng)引起關(guān)注 – 測(cè)量系統(tǒng)可接受 測(cè)量系統(tǒng)優(yōu)良 Kappa 應(yīng)用示例 結(jié)果一致的比例 : P觀測(cè) = 隨機(jī)產(chǎn)生的一致比例： P偶然 = (P Insp1 Good) (P Insp2 Good) + (P Insp1 Bad)(PInsp2 Bad) P偶然 = (.8)(.5) + (.2)(.5) = .5 Kappa 計(jì)算 P觀測(cè) – P偶然 Kappa = 1 – P偶然 1. 如果兩個(gè)人對(duì)每一張發(fā)票對(duì)保持同樣的評(píng)價(jià)， Kappa=? 2. Kappa等于零說明什么 ? 3. 如果兩個(gè)人對(duì)每一張發(fā)票對(duì)保持不一樣的評(píng)價(jià)， Kappa=? 數(shù)據(jù)列表 Appraiser Sample Rating Attribute Appraiser Sample Rating Attribute Appraiser Sample Rating Attribute Zhao 1 2 2 Zhao 6 1 1 Zhao 11 2 2 Qian 1 2 2 Qian 6 1 1 Qian 11 2 2 Sun 1 2 2 Sun 6 1 1 Sun 11 2 2 Li 1 1 2 Li 6 1 1 Li 11 2 2 Zhou 1 2 2 Zhou 6 1 1 Zhou 11 1 2 Zhao 2 1 1 Zhao 7 2 2 Zhao 12 0 0 Qian 2 1 1 Qian 7 2 2 Qian 12 0 0 Sun 2 1 1 Sun 7 2 2 Sun 12 0 0 Li 2 2 1 Li 7 1 2 Li 12 1 0 Zhou 2 1 1 Zhou 7 2 2 Zhou 12 0 0 Zhao 3 1 0 Zhao 8 0 0 Zhao 13 2 2 Qian 3 0 0 Qian 8 0 0 Qian 13 2 2 Sun 3 0 0 Sun 8 0 0 Sun 13 2 2 Li 3 0 0 Li 8 0 0 Li 13 2 2 Zhou 3 0 0 Zhou 8 0 0 Zhou 13 2 2 Zhao 4 2 2 Zhao 9 1 1 Zhao 14 1 1 Qian 4 2 2 Qian 9 1 1 Qian 14 1 1 Sun 4 2 2 Sun 9 1 1 Sun 14 1 1 Li 4 2 2 Li 9 2 1 Li 14 1 1 Zhou 4 2 2 Zhou 9 1 1 Zhou 14 1 1 Zhao 5 0 0 Zhao 10 1 1 Zhao 15 1 1 Qian 5 0 0 Qian 10 1 1 Qian 15 1 1 Sun 5 0 0 Sun 10 1 1 Sun 15 1 1 Li 5 1 0 Li 10 0 1 Li 15 1 1 Zhou 5 0 0 Zhou 10 2 1 Zhou 15 1 1 屬性一致性分析 之二 試驗(yàn)設(shè)計(jì) Design Of Experiment 質(zhì)量工具篇之 DOE的基本概念 試驗(yàn)設(shè)計(jì)（ Design Of Experiment，簡稱 DOE），是對(duì)過程或產(chǎn)品進(jìn)行改善或優(yōu)化，找出最佳關(guān)鍵因子的方法。 DOE的起源與發(fā)展 ?20世紀(jì) 20年代，費(fèi)雪 (Ronald Fisher)在農(nóng)業(yè)試驗(yàn)中首次提出，并與統(tǒng)計(jì)分析方法相結(jié)合成為生物學(xué)、農(nóng)學(xué)、遺傳學(xué)研究的重要方法。 ?20世紀(jì) 50年代，田口玄一博士 (Dr. Genichi Taguchi)科學(xué)地將其應(yīng)用于企業(yè)管理，使日本產(chǎn)品在國際上逐步樹立了高質(zhì)量的信譽(yù)。 DOE的益處 合理使用 DOE能夠： ? 減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)，降低成本； ? 可按項(xiàng)目要求擴(kuò)大或縮小實(shí)驗(yàn)規(guī)模； ? 量化變量的影響力，了解變量之間的相互聯(lián)系； ? 優(yōu)化產(chǎn)品或過程的性能。 DOE的基本策略 確定問題 建立目標(biāo) 選擇因變量 Y 選擇自變量 X 選擇因子水平 進(jìn)行實(shí)驗(yàn) 收集數(shù)據(jù) 分析數(shù)據(jù) 作出結(jié)論 篩選 描述 優(yōu)化 Fractional Factorials Full Factorials Response Surface DOE家族 DOE術(shù)語 因子 (Xs): 輸出或者響應(yīng)變量 (Y): 因子水平 : 試驗(yàn)順序 : 主效應(yīng) : 交互效應(yīng) : 系數(shù) : 2k 因子 定義 : 2k 是指共有 k 個(gè)因子 , 每個(gè)因子只有 2 個(gè)水平。 優(yōu)點(diǎn) : 運(yùn)行次數(shù)較少，計(jì)算分析相對(duì)較容易。 適合于早期試驗(yàn)，更是相對(duì)復(fù)雜試驗(yàn)的基礎(chǔ)。 主因子作用 1 +1 Y A的主效應(yīng) – 所有觀測(cè)值在高水平 (+)平均值 所有觀測(cè)值在低水平 ()平均值 = 主效應(yīng) B烘烤時(shí)間 32) 52) 烤爐溫度 烘烤時(shí)間 含水量 % 評(píng)分 1 1 1 46 1 1 1 48 1 1 1 78 1 1 1 48 1 1 1 34 1 1 1 32 1 1 1 80 1 1 1 52 Total 160 Total + 258 Sum 98 Mean Eff 主效應(yīng) = (78 48 80 4 (46 48 34 ? ? ? ? ? ? ? ? 4 交互作用 在農(nóng)田實(shí)驗(yàn)中，考慮兩個(gè)因子，每個(gè)因子 2水平， A：澆水。低水平：少水，高水平：多水。 B：施肥。低水平：肥少，高水平：肥多。以產(chǎn)量 Y為相應(yīng)變量 水少 水多 肥少 100 120 肥多 130 150 A B 當(dāng) B處于高水平時(shí)， A的效應(yīng)： 150130=20 當(dāng) B處于低水平時(shí)， A的效應(yīng)： 120100=20 當(dāng) A處于高水平時(shí)， B的效應(yīng)： 150120=30 當(dāng) A處于低水平時(shí)， B的效應(yīng)： 130100=30 有交互作用 水少 水多 肥少 100 120 肥多 130 170 A B 當(dāng) B處于高水平時(shí)， A的效應(yīng)： 170130=40 當(dāng) B處于低水平時(shí)， A的效應(yīng)： 120100=20 當(dāng) A處于高水平時(shí)， B的效應(yīng)： 170120=50 當(dāng) A處于低水平時(shí)， B的效應(yīng)： 130100=30 交互作用 AB交互作用 【 （ A+B++AB） （ A+B+A B+） 】 /2 計(jì)算 A B C AxB AxC BxC A