【正文】 58Gage RR– %Study Var：表示能區(qū)分部品與部品間的差異點(diǎn)的檢測系統(tǒng)的能力（ Gage RR）（工程管理中：要求 20%以下）– %Tolerance：表示部品在已定公差基準(zhǔn)內(nèi)，區(qū)分接受可否的檢測系統(tǒng)的能力（判斷總體Gage RR的合格與不合格）59Gage RR? P3560Gage RR? 長期方法時(shí) Gage RR的 Minitab運(yùn)用– 選定 Monitor Cover為 Six Sigma Theme– Spec=177。 時(shí)部品 測定值 1 測定值 2 測定差 (12）1 2 3 4 5 範(fàn)圍的界限 ∑R=63Gage RR? 測定差平均值 = ∑R/5=? 測量誤差=()(R)=()=? 公差的測量誤差 =(247。常數(shù)在 *里已有計(jì)算， d*是下表中的值， Gage引起的變化能滿足 % 值。67Gage RR偏差大 偏差小參考值測定值參考值測定值68Gage RR? 對測定系統(tǒng)變化的理解– 穩(wěn)定性（ Stability）：在一定的時(shí)間間隔下把標(biāo)準(zhǔn)品用同一的計(jì)測器測定同一的特性值時(shí)得出的變化。Reproduceability測定者 2測定者 1測定者 372Gage RR? Gage RR判斷基準(zhǔn)– Gage RR值越大，要制定改善計(jì)劃并進(jìn)行改善。設(shè)計(jì)許可誤差對比 Gage 判斷20%以下 Accept20%30% 考慮適用部品的重要度等判斷能否 Accept30%以上 一般情況下73Gage RR? 計(jì)測器選定（測量的精度）– 一般來說量具要求是工序變化 /Spec許可誤差的 10%或更小的精度是合理的? 精度：在量具上能讀到的測定最小單位? 例）部品的公差 =177。74Gage RR? Gage RR是什麼？– 測定系統(tǒng)給工程的變化值造成多少影響? Gage RR Study– Gage RR Study有下面 3種? 反復(fù)性（ Repeatability）? 再現(xiàn)性 (Reproduceability）? 全體測定變化– 即對比 Process或 Spec決定測定系統(tǒng)的變化有多少程度比率的系統(tǒng)。（因素測定的變化量小，以具備正確找出誘發(fā) “Y” 變化的“X” 因素）77變化的理解? 為什麼要 Rational Subgrouping– Rational Subgroup是 6 Sigma的一個(gè)強(qiáng)大的工具。– X因素：地域，木塞，葡萄酒味，透明性，香氣，葡萄酒瓶86工序能力? P4687工序能力? 數(shù)據(jù)的正規(guī)性驗(yàn)證? P4788工序能力? P4789工序能力? 工序能力的 Minitab運(yùn)用– 計(jì)算工序能力指數(shù)– P4890工序能力 – 點(diǎn)擊 Submit Command– P4991工序能力? 工序能力的 Minitab運(yùn)用? P5092工序能力– 短期工序能力有關(guān)的統(tǒng)計(jì)值 Cp， Cpk， Cpu， Cpl長期工序能力有關(guān)的統(tǒng)計(jì)值有 Pp， Ppk， Ppu， Ppl– 為了計(jì)算短期工序能力，使用只考慮組內(nèi)的滾動(dòng)，即群內(nèi)變化的 Zst，以用暫定的工序能力或最高的工序能力來表示。– 為了計(jì)算長期工序能力，考慮規(guī)格的上、下限，表示實(shí)際的工序能力，用群內(nèi)、群間變化都考慮在內(nèi)的 Zlt。? 例：把顧客的要求事項(xiàng)記錯(cuò)的差錯(cuò)情報(bào)。? 例：須在一張要求式樣上記錄的項(xiàng)目數(shù)96離散型數(shù)據(jù)分析– U（ Unit）：元件? 元件測定可能機(jī)會(huì)的細(xì)節(jié)? 例：要求樣式– DPU（ Defect Per Unit）：? 每個(gè)元件內(nèi)存在的缺陷數(shù)– DPO（ Defect Per Opportunity）：每個(gè)機(jī)會(huì)損失數(shù)? 每個(gè) Unit中存在機(jī)會(huì)數(shù)和關(guān)聯(lián)的元件內(nèi)存在的缺陷數(shù)97離散型數(shù)據(jù)分析– DPMO（ Defect Per Million opportunity）（每百萬機(jī)會(huì)損失數(shù)）? 1,000,000單元存在的損失數(shù)? DPO 1,000,000 轉(zhuǎn)換 Six Sigma比率– P（ ND） =None Defect：無損失? 機(jī)會(huì)不能成為損失的可能性? P（ ND） =1DPO98離散型數(shù)據(jù)分析? DPU/DPO/DPMO/P(ND)改善– 發(fā)出了 100張送貨單，其中檢出 100個(gè)不符合項(xiàng)，如果各單元有 10個(gè)項(xiàng)目， DPU/DPO/DPMO/P(ND)各是多少？? DPU=D/U– DPU=100/100=（ 100%）該值表示平均值，所以每張送貨單包含 1個(gè)符合項(xiàng)99離散型數(shù)據(jù)分析? DPO=D/(UOpp)– DPO=100/(10010)=(10%) 該值表示所發(fā)出的送貨單的每個(gè)最小有 1個(gè)不良的可能性是 10%。 元件數(shù) =34 247。( 元件數(shù) 機(jī)會(huì)數(shù) )=34 247。104離散型數(shù)據(jù)分析? 收率的種類– YFT(First Time Yield)： (單工序單次收率 )? 表示再作業(yè)後沒有修理的收率的值? 應(yīng)用：決定個(gè)別工序的個(gè)別品質(zhì)水平時(shí)使用。? 應(yīng)用：在所有工序上按順序的階段來進(jìn)行累計(jì)後，評價(jià)品質(zhì)水平時(shí)使用。106收率概念比較累計(jì)收率（ YRT） 現(xiàn)在為止的收率（ YF）?考慮工序各階段 ?只考慮最終工序?考慮再作業(yè)和部品廢棄 ?不考慮再作業(yè)和部品廢棄?提示無缺陷的可能性 ?不能提示無缺陷的可能性?調(diào)查各工序的品質(zhì) ?只調(diào)查最終工序的品質(zhì)?考慮工序是由多少個(gè)來構(gòu)成的?不考慮工序是由多少來構(gòu)成的?YRT=e ?YF=S/U?Y=Y1Y2……Yn ?S：合格臺數(shù)?U：檢查臺數(shù)107離散型數(shù)據(jù)分析? VFT（ First Time Yield）A再作業(yè)完成的產(chǎn)品廢棄15unitHidden Factory70 Units100Units85Units108離散型數(shù)據(jù)分析– 工序 A有輸入 100個(gè) Unit（元件）? 輸入的 70%元件沒有缺陷已經(jīng)銷售? 輸入的 30%元件有缺陷并再作業(yè)? 15個(gè)元件修理完畢， 15元件報(bào)廢– 現(xiàn)在為止的 Final Yield（ YF） [最終收率 ]是 85%– 因 First Time Yield（ YFT）表示歸初的作業(yè)是正確的，所以現(xiàn)在情況下 YFT是 70%。112離散型數(shù)據(jù)分析? 并列構(gòu)成的工序的累計(jì)收率的計(jì)算– Process Mapping中并列構(gòu)成的工序變換為直列來計(jì)算收率99% ? 97% 98%工序 1 工序 2 工序 3 工序 491% 99% 99%2a 2b 2c113離散型數(shù)據(jù)分析– YRF=Y1Y2Y3Y4 – = [] 1/3 =– YNA=(YRT)1/3=()1/4=– 損失 (缺陷 )概率 ==– 利用正態(tài)分布查找 Z值，可知Z= 114離散型數(shù)據(jù)分析? 累計(jì)收率 (YRT)Minitab運(yùn)用? P62115離散型數(shù)據(jù)分析? 累計(jì)收率 (YRT)Minitab運(yùn)用? P62116離散型數(shù)據(jù)分析? 累計(jì)收率 (YRT)Minitab運(yùn)用? P63117離散型數(shù)據(jù)分析? 累計(jì)收率 (YRT)Minitab運(yùn)用? P64118離散型數(shù)據(jù)分析? 累計(jì)收率 (YRT)Minitab運(yùn)用? P64119分析（ Analysis）120Graph分析? 想知道什麼？– 跟實(shí)際問題相結(jié)合，明確產(chǎn)生結(jié)果– 將預(yù)想產(chǎn)生的結(jié)果與試驗(yàn)計(jì)劃結(jié)合 Focusing– 按預(yù)想產(chǎn)生的結(jié)果制定數(shù)據(jù)收集計(jì)劃? 怎麼做呢？– 利用收集的數(shù)據(jù)，運(yùn)用（實(shí)際） Graph來分析121Graph分析? 對 Graph分析結(jié)果相應(yīng)采取措施– Graph分析結(jié)果，確認(rèn)是否得到所需要的結(jié)果後，決定有無追加研討事項(xiàng)– 實(shí)際對 Graph分析結(jié)果，改善可能的部門，采取一次性改善措施。123Graph分析? 運(yùn)用 Histogram（直方圖）– GraphHistogram– P67124Graph分析? P67125Graph分析? 運(yùn)用 Plot– GraphPlot– P68126Graph分析? P68127Graph分析? 運(yùn)用 Box Plot– GraphBox Plot– P69128Graph分析? P69129Graph分析? 運(yùn)用 Matrix Plot– Graph Matrix Plot– P70130Graph分析? P70131假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量值? 什麼是假設(shè)檢驗(yàn)？– 指想知道的內(nèi)容用假設(shè)來設(shè)定，對假設(shè)的成立與否用樣本數(shù)據(jù)得到的情報(bào)為基礎(chǔ)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析後做出決定。? 假定為 “ 始終一樣 ”– 對立假設(shè) (Alternative Hypothesis:Hi)：按確實(shí)的根據(jù)來證明的假設(shè)? 平常我們更關(guān)心對立假設(shè)，也希望對立假設(shè)能得到證明? Ho拒絕後接受的假設(shè)（即否定原假設(shè)的假設(shè)）133假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量值– 第一種錯(cuò)誤 (Type ⅠError:α) ：指一些現(xiàn)象是 “真 ” ，但錯(cuò)誤的判斷為 “ 假 ” ，犯這種錯(cuò)誤的概率– 第二種錯(cuò)誤 (Type Ⅱ Error:β) ：指一些現(xiàn)象是 “假 ” ，但錯(cuò)誤的判斷為 “ 真 ” ，犯這種錯(cuò)誤的概率– 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 (Test Statistic)：為了決定接受或是拒絕 Ho，而通過樣本的計(jì)算得到的值。143假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量值? 假設(shè)檢驗(yàn)的 Minitab運(yùn)用? P76144假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量值? P76145假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量型? 假設(shè)檢驗(yàn)的 Minitab運(yùn)用（ 1個(gè)母體的情況下）? P77146假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量型? P77147假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量型? 假設(shè)檢驗(yàn)的 Minitab運(yùn)用（ 1個(gè)母體的情況下）? P78148假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量型– P78149假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量型? 假設(shè)檢驗(yàn)的 Minitab運(yùn)用（ 1個(gè)母體的情況下）? P79150假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量型– 從 Sample得到的結(jié)果和 Target 值的檢驗(yàn)結(jié)果之間有差異– 即，可判斷為 Sample和 Target值有公差 (Ho:拒絕， H1：接受）– 因此，可判斷為統(tǒng)計(jì)的 Fixture 1高度尺寸和 Target Mean間彼此有差異151假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量型? 假設(shè)檢驗(yàn)的 Minitab運(yùn)用（ 2個(gè)母體的情況下）? P80152假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量型? P80153假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量型? P81154假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)數(shù)型? X2（ Chisquare）– 適合度檢驗(yàn)（ Goodness of fit test）? 什麼是適合度？：試驗(yàn) or觀測得到的結(jié)果跟理論一致的程度? 什麼是適合度檢驗(yàn)？：檢驗(yàn)觀測值有什麼樣的理論分布? 假設(shè)設(shè)定– Ho： P1=P2=……=Pn– H1： P1P2……Pn– 例：硬幣的正面的出現(xiàn)的概率 50%和實(shí)際觀測的概率比較155假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)數(shù)型– 分割表（ Contingency Table）? 什麼是分割表？：因兩個(gè)變數(shù)分割後得到表? 什麼是獨(dú)立性檢驗(yàn)？：使用于檢驗(yàn)分類的變量之間的關(guān)系是獨(dú)立，即變量之間有相關(guān)性（從屬關(guān)系），或者有（獨(dú)立關(guān)系）稱獨(dú)立性檢驗(yàn)。按 4種不良類型來整理。直接影響特性值的因子或用水平變動(dòng)來分析後找出對比誤差，造成 ‘Y’ 特性值（反應(yīng)值）特別大的影響因子。– 區(qū)分 ‘X’ 的水平，分析各水平上連續(xù)的‘Y’ 的數(shù)據(jù)。166試驗(yàn)計(jì)劃法的樹立? 試驗(yàn)計(jì)劃法的樹立– 明確試驗(yàn)的目的 – 選定反應(yīng)值（從屬變量） ‘ Y’ – 選定因子（獨(dú)立變量） ‘ X’– 選定因子的水平 – 選定試驗(yàn)計(jì)劃– 實(shí)施試驗(yàn) 數(shù)據(jù)收集 – 數(shù)據(jù)分析– 導(dǎo)出結(jié)論– 驗(yàn)證試驗(yàn)167試驗(yàn)計(jì)劃法的樹立? 明確試驗(yàn)?zāi)康抹C 明確試驗(yàn)記錄樣式的目的? 製作 ‘Y’( 從屬變量 )明確定義 ‘X’( 獨(dú)立變量）效果的的預(yù)測值表– 在做試驗(yàn)計(jì)劃時(shí)，必須注意以下內(nèi)容? 用數(shù)據(jù)決定什麼？? 數(shù)據(jù)收集後怎麼分析？? 得到的數(shù)據(jù)做必要的決定時(shí)有用嗎？– 如果不是重新樹立計(jì)劃168試驗(yàn)計(jì)劃法的樹立? 選定反應(yīng)值（從屬變量） ‘ Ｙ ’– 選定的題目可能有多個(gè) ‘ Ｙ ’? 題目展開後 (Logic Tree等 )，選定 ‘Yn’ 的各個(gè)獨(dú)立因子 ‘X’ 進(jìn)行改善? 計(jì)數(shù)值數(shù)據(jù)的效率性是計(jì)量值