【正文】 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 FAITH。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。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。從旁邊的分析資料可以看出2號(hào)機(jī)器的 Chisq值最大。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。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。與設(shè)備無(wú)關(guān)，驗(yàn)證不良發(fā)生的概率是否一致。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。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。每過一段時(shí)間就要分析各設(shè)備的狀態(tài)。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。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。 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。故障樹分析程序選擇合理的頂事件建造故障樹故障樹定性分析?故障樹的簡(jiǎn)化?求最小割集?最小割集定性比較故障樹定量分析?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)品可靠性故障樹分析應(yīng)用? 故障樹分析的目的– 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？故障樹分析1選擇頂事件2建造故障樹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? 意外開門 ? 無(wú)法開門? 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：– 掌握故障樹應(yīng)用過程– 針對(duì) “指令發(fā)送失敗 ”進(jìn)行故障樹分析課程目錄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。? 轉(zhuǎn)出符號(hào)– 它表示該部分故障樹由此轉(zhuǎn)出。? 邏輯或門符號(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。? 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。它表示最基本的、不能繼續(xù)再往下分析的事件。? 圓形符號(hào)– 它表示基本原因事件，或稱基本事件。故障樹分析要素? 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。 故障樹分析是一種嚴(yán)密的邏輯過程分析，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)。? 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。故障樹分析? 故障樹分析–故障樹分析 是通過對(duì)可能造成產(chǎn)品故障的硬件、軟件、環(huán)境、人為因素進(jìn)行分析，確定產(chǎn)品故障原因的各種可能的組合方式及其發(fā)生概率，從而有效的確定系統(tǒng)發(fā)生故障的各種途徑，并提高系統(tǒng)的可靠性和安全性；? 故障樹分析與 FMEA分析 順序相反 ，是從產(chǎn)品系統(tǒng)到部件，再到元器件，分析其失效原因與結(jié)果的邏輯關(guān)系；故障樹分析? 作用– FTA分析可以讓人們知道哪些事件的組合可以導(dǎo)致危及系統(tǒng)安全的故障，并計(jì)算它們的發(fā)生概率，然后通過設(shè)計(jì)改進(jìn)和有效的故障監(jiān)測(cè)、維修等措施，設(shè)法減小它們的發(fā)生概率；? 發(fā)展?fàn)顩r– 近二十幾年來(lái)， FTA技術(shù)在我國(guó)得到迅速發(fā)展，特別是在核工業(yè)、航空、航天、機(jī)械、電子、兵器、船舶、化工等領(lǐng)域已得到廣泛地應(yīng)用，為提高產(chǎn)品的安全性和可靠性發(fā)揮了重要作用。注：在確定了探測(cè)度級(jí)別之后，小組應(yīng)評(píng)審頻度數(shù)定級(jí)并確保頻度數(shù)定級(jí)仍是適宜的。為了獲得一個(gè)較低的定級(jí)，通常必須改進(jìn)預(yù)防和監(jiān)控的措施。探測(cè)度（D） 探測(cè)度是與失效原因預(yù)防和控制相關(guān)聯(lián)的定級(jí)數(shù)。 探測(cè)：在過程運(yùn)作過程中，探測(cè)出失效的原因或者失效模式。小組應(yīng)一直致力于控制的改進(jìn)。 推薦的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則 小組應(yīng)對(duì)相互一致的評(píng)定準(zhǔn)則和定級(jí)方法達(dá)成一致的意見，并應(yīng)用這個(gè)規(guī)則來(lái)進(jìn)行估算： 注：級(jí)數(shù) 1專用于 “極低：失效不太可能發(fā)生 ”的情況。過程是不是全新的？ 失效模式A原因B原因C原因D原因 頻度 ？ 頻度 ？ 頻度 ？ 頻度 ？頻度（ O）頻度的打分： 應(yīng)采用一致的頻度分級(jí)規(guī)則，以保持連續(xù)性。 過程以前出現(xiàn)的主要問題是什么？ ? 過程出現(xiàn)的問題的比例如何？ ? 有沒有過去類似過程的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)？ ? 潛在失效原因出現(xiàn)頻度的評(píng)估分為 1到 10級(jí)。描述出現(xiàn)的可能性的級(jí)別數(shù)具有相對(duì)意義，而不是絕對(duì)的數(shù)值。起因 /機(jī)理應(yīng)盡可能簡(jiǎn)明而全面的列出，以便有針對(duì)性地采取補(bǔ)救的努力。潛在原因所謂失效的潛在起因是指設(shè)計(jì)薄弱部分的跡象，其結(jié)果就是失效模式。如下表：確定嚴(yán)重度的衡量標(biāo)準(zhǔn)實(shí)際項(xiàng)目操作過程中，分類等級(jí)可以簡(jiǎn)化，如： 1， 3， 5， 7， 9五個(gè)等級(jí)。注：有時(shí)，高的嚴(yán)重度定級(jí)可以通過修改設(shè)計(jì)，使之補(bǔ)償或減輕失效的嚴(yán)重度結(jié)果來(lái)予以減小。（見表 2）注：不推薦修改確定為 9和 10的嚴(yán)重度數(shù)值。嚴(yán)重度數(shù)值的降低只有通過改變?cè)O(shè)計(jì)才能夠?qū)崿F(xiàn)。失效后果：盡可能的思考，在汽車上出現(xiàn)此失效模式時(shí)對(duì)顧客有什么影響、會(huì)造成什么后果呢 ？潛在失效的后果嚴(yán)重度（S）嚴(yán)重度是一給定失效模式最嚴(yán)重的影響后果的級(jí)別。系統(tǒng)的間歇性運(yùn)行可能會(huì)造成性能的下降并最終導(dǎo)致顧客的不滿。還應(yīng)記住不同級(jí)別的部件、子系統(tǒng)和系統(tǒng)之間存在著一種系統(tǒng)層次上的關(guān)系。如果失效模式影響可能影響安全性或?qū)Ψㄒ?guī)的符合性，要清楚地予以說(shuō)明。 潛在失效模式潛在失效的后果潛在失效的后果定義為顧客感受到的失效模式對(duì)其的影響。 只可能出現(xiàn)在特定的運(yùn)行條件下（如熱、冷、干燥、粉塵等）和特定的使用條件下（如超過平均里程、不平的路面、僅在城市內(nèi)行駛等）的潛在失效模式也應(yīng)予以考慮。前提是這種失效可能發(fā)生，但不一定發(fā)生。FMEA什么是什么是 FMEA？？ 一個(gè)能夠預(yù)見失效并能避免失效出現(xiàn)或者重復(fù)出現(xiàn)的工具 FMEA如何 幫助我們 ? 幫助我們找出潛在的過程失效 估計(jì)失效發(fā)生帶來(lái)的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn) 評(píng)估當(dāng)前的控制計(jì)劃 尋找優(yōu)先改進(jìn)的過程環(huán)節(jié) FMEA通常在何時(shí)適用 ? 當(dāng)設(shè)計(jì)流程、新產(chǎn)品和新過