【正文】 準(zhǔn)確性 : 偏差 精確性 : 重復(fù)性 分辨率 = 5 :1 準(zhǔn)確性比率 5:1? 是否知道變量家族 ? 多變量圖 零件搜索 散點圖 /多變量圖 在工具內(nèi)部 工具之間 操作人員之間 屬性的 Likert比例 單位之間 單位內(nèi)部 一段時間 集中圖 產(chǎn)品 /流程搜索 是否識別了紅 X? B 對 C 或非假定假設(shè) 變量搜索 / 全因子 修正控制計劃中的操作窗口 和產(chǎn)品規(guī)格 問題綠 Y 是 否 否 是 是 否 流程 /產(chǎn)品優(yōu)化 : 響應(yīng)曲面方法 / 多元回歸 田口實驗設(shè)計 將會在單獨的模型中討論 S t a ge Obj e c t i v e1B a l l P a r k T o det e r m i ne i f t h e r i g h t v a r i a bl e s a n d r i g h t l e v e l s f o r e a c h v a r i a bl e h a v eb e e n s e l e c t e d f o r t h e e x per im e n t . De t e r m i ne i f t h e R e d X a n d P i n k X ha v e bee ni nc l uded a m o n g t h e v a r i a bl e s c o n s i d e r e d. I t a l s o a s s ur e s t h e r e pea t a bi li t y o f t h ed i s a s s e m bl y / r e a s s e m b ly pr o c e s s f o r c o m po n e n t s e a r c h2E l im i nat e( S c r e e ni ng DOE ) T o s c r e e n o ut t h e i m po r t a n t v a r i a bl e s f r o m t h e uni m po r t a n t v a r i a bl e s . T o e l i m i nat e uni m po r t a n t c a us e s /v a r i a bl e s a n d t h e i r a s s o c i a t e d i n t e r a c t i o ne f f e c t s3C a pp i n g R u n( Va l i dat i o n R u n ) T o v a l i d a t e t h a t t h e i m po r t a n t v a r i a bl e s a r e c o nf i r m e d a s t r ul y im po r t a n t a n dt h e uni m po r t a n t v a r i a bl e s a r e c o nf i r m e d a s t r ul y un im po r t a n t4F a c t o r i a l Ana l y s i s( R e a l i s t i c T o l e r a n c e ) T o quan t i f y t h e m a g ni t ude a n d t h e des i r e d l e v e l s o f t h e i m po r t a n tc a us e s / var i a bl e s a n d t h e i r i n t e r a c t i o n e f f e c t s .4 Stages of Variable Search 變量搜索的 4階段 階段 目的 1 棒球場 確定是否為實驗選擇了正確的變量和水平。 ? To reduce a residually large number of causes up to a practical maximum of 20. 實際上，能夠減少最多達(dá) 20個的大量殘余原因。 沒有朱蘭，就沒有質(zhì)量方向； Without shainin, it would not have solved quality problems !” 沒有夏寧，就沒辦法解決質(zhì)量問題！” 流程改善方法論 TM 實驗設(shè)計法 Module Objective本模塊的目的 ? Understand the clue generation strategy in the quest of all vital potential causes. 了解尋求所有潛在的主要原因的策略產(chǎn)生的線索。Shainin DOE 夏寧實驗設(shè)計 “ Without Deming, the US would not have a quality philosophy。 “ 沒有戴明，美國就沒有質(zhì)量觀； Without Juran, it would not be a quality direction。 ? Using variable search method to solve basic quality problems. 運用變量搜索方法解決基本的質(zhì)量問題。 Vital Few關(guān)鍵少數(shù) Trivial Many瑣碎多數(shù) Pareto Principle帕雷托原則 80% of the problems are caused by only about 20% of the contributing factors. 80％的問題通常是由 20％的因素造成的 . Red X 紅 X Pink X 粉紅 X Pale Pink X 粉紅 X Green Y % of Total Effect Definition of Terms : The Green Y and the Red X 術(shù)語定義 : 綠 Y 和紅 X Number of Causes 原因的數(shù)量 RedX Search Map Measurement System Accuracy : Bias Precision : Repeatability Discrimination Ratio = 5 :1 Accuracy Met with ratio 5:1? Variation Family Known? MultiVari Chart Component Search Scatter Plot /MultiVari Chart Within Instrument Instrument to Instrument Operator to operator Likert Scale for Attributes Unittounit Within Unit Timeto Time Concentration Chart Product/Process Search Red X Identified? B vs C or Hypothesis Testing Variable Search/ Full Factorial Revise Operating Windows amp。確定紅 X和粉紅 X是否包含在 考慮過的變量中。 2 消除 (篩選 DOE) 從不重要的變量中篩選出重要的變量。 4 因子分析 (現(xiàn)實公差 ) 量化重要原因 /變量的大小和所需的水平以及它們的交互影響。 Key Reference : Key Activities : Cause amp。 For design stage experiment, we will select the design center or target value (. Dimension) as Best Level and either sides of practical Limit of design as Marginal ，我們將選擇設(shè)計中心或目標(biāo)值（如尺寸）作為最佳水平，任意一邊實際的設(shè)計界限作為邊際水平。 綠 Y 因子 條件 樣本大小 一個變量 零件或流程參數(shù) 零件能插入或再插入 而不影響綠 Y 1 具有 Likert比例的由 屬性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變的變量 零件或流程參數(shù) 5到 10 屬性變量 (如缺陷率， 缺陷的數(shù)量，產(chǎn)量， 等 零件或流程參數(shù) 16 到 502 ROT: np 5 p=缺陷率 階段 1 : 棒球場 零件能插入或再插入 而不影響綠 Y 零件能插入或再插入