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2025-01-25 02:00本頁面
【正文】 子 : 時間 (30 , 40) 溫度 (150,160) 確認哪個因子影響收率，利用中心點包括的 22配置法 在中心點實驗的次數(shù)！ 一次試驗－－ (2)統(tǒng)計性分析 ： 實施對因子效果的 ttest， 判斷有意的因子 。 I — DOE： (2)：多因子不同水準(zhǔn) ① 因子配置設(shè)計 ： 輸入 data： 反復(fù)次數(shù) ② 曲線分析 ： 傾斜越大， 主效果越大 無法確認交互效果 ③ 統(tǒng)計性分析 ： 通過分散分析，判斷 1次效果、 2次效果的有意性； 主效果有有意， 交互效果無有意。 A、 B對結(jié)果有意； AB交互對結(jié)果無有意； 通過分散分析，判斷 1次效果、 2次效果的有意性； 主效果有有意， 交互效果無有意。M測量系統(tǒng)分析： 連續(xù)型案例： 背景： 3名測定者對 10部品反復(fù) 2次 TEST － 測量值隨 OP的變動 － 測量值隨部品的變動 － 對于部品 10， OP有較大分歧； 所有點落在管理界限內(nèi) － 良好 大部分點落在管理界限外 － 主變動原因：部品變動 － 良好 M測量系統(tǒng)分析： 離散型案例 （名目型） ： gage名目 .Mtw 背景： 3名測定者對 30部品反復(fù) 2次 TEST 檢查者 1需要再教育； 檢查者 3需要追加訓(xùn)練； (反復(fù)性 ) 兩數(shù)據(jù)不能相差較大， 否則說明檢查者一致的判定與標(biāo)準(zhǔn)有一定差異 個人與標(biāo)準(zhǔn)的一致性 （再現(xiàn)性？） M測量系統(tǒng)分析： 離散型案例 （順序型）： 散文 .Mtw 背景： 3名測定者對 30部品反復(fù) 2次 TEST 張四 需要再教育； 張一、張五需要追加訓(xùn)練； (反復(fù)性 ) 兩數(shù)據(jù)不能相差較大， 否則說明檢查者一致的判定 與標(biāo)準(zhǔn)有一定差異 M正態(tài)性測定 : (測定工序能力的前提 ) 案例： 背景： 3名測定者對 10部品反復(fù) 2次 TEST Pvalue － 正態(tài)分布（ P越大越好） 本例： P＝ ，數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。 原因： Data分層混雜； 群間變動大； M工序能力分析（連續(xù)型）： 案例： ① 工程能力統(tǒng)計： 短期 工序能力 長期 工序能力 X平均＝目標(biāo)值 － Cp＝ Cpm X平均 ≠目標(biāo)值 － Cp Cpm ② 求解 Zst（輸入歷史均值） ： 歷史均值：表示強行將它拉到中心位置 － 不考慮偏移－ Zst (Bench) ③ 求解 Zlt（無歷史均值） ： 無歷史均值： － 考慮偏移－ Zlt (Bench) * Zshift ＝ Zlt (Bench) － Zlt (Bench) ＝ － ＝ 工序能力分析： 案例： 另： capability sixpack工具 M工序能力分析（離散型）： 案例： (1)：二項分布的 Zst 缺陷率： 不良率是否 受樣本大小 影響？ －平均（預(yù)想） PPM＝ 226427 － Zlt＝ ＝ Zst＝ Zlt＋ ＝ M工序能力分析（離散型）： 案例： (2)： Poisson分布的 Zst A— Graph（坐標(biāo)圖）： 案例： (1) Histograpm（直方圖）－單變量 通過形態(tài)確認： －正規(guī)分布有無； －異常點有無； (2) Plot（散點圖）－ X、 Y雙變量 通過形態(tài)確認： －相關(guān)關(guān)系； －確認嚴(yán)重脫離傾向的點； (3)Matrix Plot（行列散點圖－矩陣圖）－多變量 (4)Box Plot（行列散點圖－矩陣圖）－多變量 (5)Multivari Chart（ 多變因圖 ） 目的：掌握多 X因子變化對 Y的影響（大概）； － 材料和時間 存在交互作用； (5)Multivari Chart（ 多變因圖 ） 目的：掌握多 X因子變化對 Y的影響（）； 統(tǒng)計－方差分析－主效果圖、交互效果圖
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