【正文】 分組抽樣每一小時在該點抽 3個樣本隨機抽樣每個均有被選上的相等機會層別式抽樣母體被 “層別 ”成幾個組 ,在每個組內(nèi)隨機選擇 .行進中的過程每隔 n個柚樣統(tǒng)計 18JasonLee2023/2/19? 均值 :一 組 值的算 術 平均 均值 :受極值影響嚴重 50%相對於極值具有 ? 眾數(shù)值 :在一組資料中最常發(fā)生的值 Lee2023/2/19全距 :(?2):(?):量化變動最常用的量 Lee2023/2/19TheRulehowandcanuseddescribeentireRoughlyofdatawithinofRoughlyofdatawithinofRoughlyofdatawithinofLee2023/2/19Theofdistributionbeby(denoted?1)by(denoted?2).?1 0?1 = 0?1 0?2 0?2 = 0?2 0歪斜凹凸平坦Shape (形狀 )統(tǒng)計 23JasonLee2023/2/19TheimportantusefulshapecalledNormal distribution,isunimodal(單峰 ),freeoutliers(沒有特異點 ):Normal Distribution常態(tài)分佈“常態(tài) ”故大部份統(tǒng)計都假設是常態(tài)分佈 。特別不正常的分佈若假設為常態(tài)而去分析則有可能得到誤導結(jié)果 。統(tǒng)計 25JasonNormalplotadistributionwhereverticalisinathatfromNormalwillaline:Lee2023/2/19? 第一個屬性 :? 均值? 標準差 簡化第一個分佈第二個分佈第三個分佈這三個分佈有什麼不同 ?統(tǒng)計 27Jason43210123440%30%20%10%曲線下方的面積可以用於估計某 “事件 ”發(fā)生的累積概率 Lee2023/2/19常態(tài)概率圖 統(tǒng)計 29JasontheareaffectsstatisticalandofdataConclusionsproperlydatabemoretoprocessoutput.Someofdatathatbeformanufacturing environment(製程環(huán)境)fromtheareWhenareinorthemustcollectedseveralorWhendataisrandomized,analysisleadfaultyLee2023/2/19Continuous Manufacturingwhenoperationperformedoneofattime.assemblyisofcontinuousenvironment,eachofisonandcontinuousofproductsoffline.automotiveisexampleContinuousOtherofmanufacturedare:sets,foodputers.Lot/Batch Manufacturingoccurswhenareoningroups,lots.finalestheininsteadaofparts.withinsamearetogether,receivesamewhileLot/Batchisofsemiconductorandofsuppliers.exampleslot/batchproductchemicals,packages,Lee2023/2/19InManufacturingmostvariationbetweenLot/BatchthecanbetweenpartsaandtheProductthelotmanufacturedProductdifferentareseparately.ofeachhasdifferentThisimportantContinuousisbasicforofstandardmethodsintextbooksQCThese methods are not appropriate for Lot/Batch Manufacturing. Different statistical methods need to be used to take into account the several sources of variation in Lot/Batch Manufacturing.要注意 : 連續(xù)和批量生產(chǎn)所用的統(tǒng)計方法有些不同統(tǒng)計 32JasonA distribution of units of product within the same lot.The total distribution of all units of product across all lots.Lot X12345****** * * * *Distribution ofIndividual LotDistribution ofLot MeansOverall Distributionof Combined LotsVariation WithinEach LotVariation Between LotsTotal Variation統(tǒng)計 33Jason22222X12X2212121。X總 ? 變異數(shù)可相加 ,所以那麼引起的變異數(shù)輸入變數(shù)引起的變異數(shù)輸入變數(shù)過程輸出的變異數(shù)如果????? ?? ?統(tǒng)計 34Jasonhaswithinlotandlottolot(whichverydatafromsamewillhighlywhilefromlotsbe統(tǒng)計 35JasonDiagrams)散佈圖 (Scatterplots)趨勢圖 (TrendLee2023/2/19品質(zhì)統(tǒng)計圖表品質(zhì)統(tǒng)計圖表 adescriptiontheofsetdata.histogrambeinwithstatisticsasandhistogrambeto:Displaydistributiontheaindicationthespread,shapethedistributionanysummary(whichobscure(顯示較模糊的統(tǒng)計結(jié)果 ).forpointsdofitdistributiontheofdata.Lee2023/2/19 : : . . . : . . :: : :::.:: :: . :: . : .. .:.:.:::::::::::::::.::.::::..: : . +++++加侖 /分鐘 點圖分佈 ? 設想有一個泵流量爲 50加侖 /分鐘的計量泵。? 畫出各個點，每點代表一個給定值的輸出 “ 事件 ”。 統(tǒng)計 38Jason? 還是這些資料，現(xiàn)在設想將其分組後歸入 “區(qū)間”。 Lee2023/2/19品質(zhì)統(tǒng)計圖表品質(zhì)統(tǒng)計圖表 Lee2023/2/19品質(zhì)統(tǒng)計圖表品質(zhì)統(tǒng)計圖表 MultiModalDatabeorThisis–rightisthanleftOutliers:特異點統(tǒng)計 41Jason柏拉圖 (Paretohistogramsuseddisplaydistributionaof(measured)Pareto diagramsuseddisplaydistributiondiscretedata,astypesdefects.diagramsalsousedcontinuousdata,invarianceanalysisaswilllaterthisParetoareusefulforwhichorofaresevereoccurfrequently,shouldgivenpriorityprocessefforts.diagramsthevitalproblemsthemanyhelpwhichtofirstwhichaddressLee2023/2/19Pareto圖分析Pareto 圖 根據(jù) 欄的內(nèi)容判斷各個缺陷影響的大小，並按從大到小的次序排列?！捌渌?”它們占總?cè)毕莸?以下。YY紅線 表示累積百分比，而直方圖表示每類缺陷的頻率 在圖的下方列出所有的值 計數(shù)10累積百分比％ 夾子丟失 襯墊泄漏零件不完整4003002001000100806040200百分比（%）品質(zhì)統(tǒng)計圖表品質(zhì)統(tǒng)計圖表 Diagrams)統(tǒng)計 43Jason解釋分組資料 By Variable（ 從屬變數(shù)），所有的圖都在一頁上。 這些圖表明， (下部 )，約有一半的缺陷是夜班人員記錄的 此外，記錄缺陷是刮傷和剝落的比例，對白班和夜班的 然而，晚班和周末班出現(xiàn)的缺陷樣式是不同的。裂紋 Pareto圖 晚班 周末班 151050151050151050151050裂紋 Pareto圖403020100100806040200缺陷計數(shù) 156刮傷 撥落 其他 污點計數(shù)柏拉圖 (ParetoLee2023/2/19