【正文】 測量散布 . 再現(xiàn)性 (Reproducibility): 不同的操作者使用同一測量儀器 ， 對同一部品測量同一特性的測量平均的散布 . Gage R R Study: 在測量系統(tǒng)中因反復性 ， 再現(xiàn)性帶來的變動給工程帶來的影響有多大用統(tǒng)計方法分析后評價測量系統(tǒng)適合性的方法 . % Contribution: Gage RR 分析的總變動中因儀器 ， 測量者 ， 測量者 *Part, 部品間 (PartToPart)占的比率通過分散分析 . % Study Variation:Gage RR 分析的總變動中因儀器 ， 測量者 ， 測量者 *Part, 部品間 (PartToPart)占的比率通過標準偏差分析 . Number of Distinct Categories: 評價測量系統(tǒng)的尺度區(qū)分測量系統(tǒng)區(qū)域數(shù) . DPU(Defects Per Unit): 一個單位中存在的缺陷的比率 ， 發(fā)生的缺陷數(shù)除于總單位數(shù) . DPO(Defects Per Opportunity): 缺陷發(fā)生的機會當出現(xiàn)的缺陷數(shù) ， 發(fā)生的缺陷數(shù)除于總的機會數(shù) . 44 DPMO: Defects Per Million Opportunities的簡寫一百萬個機會當出現(xiàn)的缺陷數(shù)等于 DPO乘于一百萬 (106) . 初期數(shù)率 (FTY): First Time Yield的簡寫在單位工程里沒有再作業(yè)或修理時的初期良品率 . 累計數(shù)率 (RTY): Rolled Throughput Yield的簡寫產(chǎn)品經(jīng)過各階段的工程完成的理論性數(shù)率 ， 各初期的數(shù)率的乘積 . 工程能力 (Process Capability): 工程在管理狀態(tài)時產(chǎn)品或服務的品質變動的程度 . 工程能力分析 (Process Capability Analysis): 開發(fā) ， 制造 ， 服務階段為了測量工程散步減少變動幅度利用統(tǒng)計性方法與規(guī)格比較 ， 分析 . 子群 (Subgroup): 為了整理數(shù)據(jù)把測量值分成幾個子群在管理圖上顯示為一點 ， 為了求出統(tǒng)計量值篩選的SAMPLE子群 . 工程能力指數(shù) (Process Capability Index): 使用在工程間散布的比較 , 工程能力和規(guī)格幅度的比率能否生產(chǎn)符合規(guī)格的產(chǎn)品的工程能力指數(shù) 。 變動范圍在177。 分為上位 PROCESS MAP和下位 PROCESS MAP。 把這些情報為基礎從系統(tǒng)觀點上能謀求顧客的志向性問題 . CE Matrix: 輸入變數(shù)和輸出變數(shù)之間的關系 ， 指定優(yōu)先順序 。 潛在輸入變數(shù)出現(xiàn)錯誤的情況掌握 . * 種類 : Design FMEA, Process FMEA, System FMEA 深刻度 (SEV): FMEA 制作時故障類型給顧客帶來的影響分數(shù)越高越危險 . * 顧客 : 包括后工程的內(nèi) ， 外部顧客 . 發(fā)生度 (OCC): FMEA制作時根據(jù)潛在故障原因的發(fā)生頻度給予分數(shù) ， 數(shù)值越高故障頻度越高 ， 反之相反 . 檢出度 (DET): FMEA 制作時根據(jù)問題的檢出度給予分數(shù)數(shù)值越高發(fā)現(xiàn)越困難 ， 反之相反 . 危險優(yōu)先順序 (RPN): Risk Priority NumberFMEA里把危險度數(shù)值化為了制定優(yōu)先順序把各故障類型 (深刻度 )x(發(fā)生度 )x(檢出度 )計算這數(shù)值越高越是重要 . 47 計量型 Data(Variable Data): 連續(xù)型測量的品質特性值 . 例 ) 長度 ， 重量 ， 強度 ， 濃度 ， 速度 ， 壓力 ， 時間 ，溫度等 ? 連續(xù)型 DATA( Continuous Data ) 計數(shù)型數(shù)據(jù) (Attribute Data): 不良品數(shù) ， 缺陷數(shù)等能數(shù)出的帶有品質特性的值分為缺陷數(shù) DATA和不良綠率DATA. * 缺陷數(shù) DATA : 教材修正時錯別字 * 不良率 DATA : 再作業(yè)件數(shù) ? 離散型 DATA ( Discrete Data ) 母集團 (Population): 關心對象的總集合叫母集團元素的個數(shù)叫母集團的大小母集團的大小是無限就叫無限母集團反之叫有限母集團 . 樣本 (Sampling): 從母集團中篩選的一部分叫 SAMPLE. 中心傾向性 (Central Tendency): 計量型 DATA中傾向于中央 . 例 ) 平均 ， 中央值 ， 最頻值等 歪度 (Skewness): 分布形狀傾向于一側 . ?? (Kurtosis):判斷是否比正態(tài)分布形狀更接近與中央的尺度 . 平均 (Mean): 母平均 : μ=Σxi /N=總 DATA和 /總 DATA數(shù) (個數(shù) ) 樣本平均 : =Σxi /n=樣本 DATA和 /樣本 DATA數(shù) (個數(shù) ) X48 中央值 (Median): 把數(shù)據(jù)按順序排序后中間的值 ， 很少受異常點帶來的影響 (Outlier). 最頻值 (Mode): 在全部數(shù)據(jù)中發(fā)生次數(shù)最多的值 . 分散 (Variance): 表示數(shù)據(jù)的分散程度 ， 表現(xiàn)為與平均值的差距 . 標準偏差 (Standard Deviation, StDev): 標準偏差是表示 Data平均散布的統(tǒng)計量 。正態(tài)性檢驗時 p 值 . 指數(shù)分布 (Exponential Distribution): 服務窗口里顧客來查詢的時間間隔 ， 故障率一定的產(chǎn)品壽命等模型化的分布 . WEIBULL 分布 (Weibull Distribution): 分析產(chǎn)品的壽命的信賴度時使用的分布 . 樣本檢查 (Sampling Inspection): 調(diào)查從 LOT中抽出的樣本把結果跟判定基準比較后決定 LOT的格與否的檢查方式 . (Random Sampling): 從母集團中抽出樣本時避免因實驗順序發(fā)生的誤差 ， 隨意抽出樣本的方法 * 誤差 : 真值和 測量值的差異 層別 (Stratification): 把母集團分為幾個同一特性的幾個集團或分層然后從中抽出樣本的方法 . * 母集團 : 獲取某種情報為對象的集團全體 . 品質技能展開 (QFD): Quality Function Deployment 的簡寫顧客對產(chǎn)品技能的要求 → 產(chǎn)品設計規(guī)格 → 連接工程規(guī)格的 MATIRIX形式也叫 (House Of Quality). 焦點放在顧客上增加組員 . 50 概率變數(shù) (Random Variable): 對標本空間的各值否定失誤的函數(shù) . *標本空間 : 實驗或觀察中可能發(fā)生的所有實驗結果的集合 概率分布 (Probability Distribution): 概率變數(shù) X 所取的值對 x發(fā)生的概率 P(X = x) 的算出叫概率變數(shù) X 的概率分布 . 概率密度函數(shù) (Probability Density Function): 概率變數(shù)所取的某值的概率 。 通過這樣可以很容易去算出概率 . Z 變換 (Z Transformation): 正態(tài)分布有多樣化的平均和標準偏差 ， 為了計算正態(tài)分布定為標準化的作業(yè)叫 “Z 變換 . * 把正態(tài)分布轉化為 Z變換 , 平均是 “0” 標準偏差是 “1”的標準正態(tài)分布 . 51 反復實驗 (Repetition): 實驗計劃法中各因子的水準組合 (實驗條件 )里反復進行 2次 . 及同一實驗條件下進行反復實驗 . 再現(xiàn)實驗 (Replication): 按順序結束實驗后從新按照同一實驗順序反復實驗 . [Analyze] Vital Few Xs: 影響 CTQ的因數(shù)中影響度最大的因子 . 度數(shù)分布 (Frequency Distribution): 把資料分成階級別再把階級別資料的個數(shù)的度數(shù)按照階級表示叫度數(shù)分布 。 相對度數(shù)指的是對全部個數(shù)的比率 . (Histogram): 把數(shù)據(jù)按照區(qū)間別區(qū)分按各區(qū)間別掌握頻度數(shù) （ 個數(shù) ） 后橫軸是區(qū)間縱軸是把頻度數(shù)用柱狀GRAPH表示的圖表 . (Box Plot): 把測量值表現(xiàn)為 Box 形態(tài)可以看出分布的模樣也可以看出數(shù)據(jù)的中央值 ， 最小值 ， 最大值 ， 四分位數(shù) ， 最大值 ， 異常點等 . 52 異常點 (Outlier): 通過實驗或觀察收集數(shù)據(jù)時 ， 數(shù)據(jù)脫離觀測點數(shù)據(jù)記錄時出現(xiàn)誤差時應除去這點進行分析不然應找出原因 . 帕累圖法則 (Pareto‘s Law): 活動的多數(shù)部分 （ 全體系統(tǒng)的 80%） 是取決于少數(shù)部分 （ 全體變數(shù)的 20%） 的因數(shù)法則 ， 判斷影響結果的要因重要度 ， 樹立根據(jù)重要度的對策方案時為區(qū)分 Vital Few的分析 . 帕累圖表 (Pareto Chart): 產(chǎn)品的不良或缺點 ， 設備的故障 ， 事故等分類成其現(xiàn)象或原因項目別按大小順序別排列的圖片 。 不但能看出兩個變數(shù)的關系還能看出各變數(shù)的分布模樣和區(qū)間別頻度 . Matrix Plot(行列散點圖 ): 把多個散點圖同時表現(xiàn)的圖表 ， 想掌握多個變數(shù)間的關系時使用 . MultiVari Analysis: 輸入變數(shù)對輸出變數(shù)影響時使用的方法 ， 找出對輸出變數(shù)影響最大的核心輸入變數(shù)(Vital Few Xs)的 PROCESS. 53 推測 (Estimation): 想了解母集團的特性利用從母集團中抽出的樣本推理數(shù)值或區(qū)間 。 假設驗證時比較的兩個母集團的平均值或標準偏差有差異的假設 . 推翻領域 (Critical Region): 推翻歸無假設的驗證統(tǒng)計量的領域 . ? Rejection Region 一側驗證 (OneSide Test): 只有一側推翻領域時的驗證方式 。 即驗證統(tǒng)計量的值非常大或小的推翻領域同時出現(xiàn)的驗證 . 驗證統(tǒng)計量 (Test Statistic): 假設驗證里決定驗證推翻領域時基準的統(tǒng)計量 . 第 1種錯誤 (Type ⅠError) : 假設驗證時歸無假設是事實但推翻歸無假設的錯誤概率 . ? α risk, 生產(chǎn)者危險概率 第二種錯誤 (Type Ⅱ Error): 假設驗證時歸無假設是假的但采納歸無假設的錯誤概率 ? β risk, 消費者危險概率 有意水準 (Significance Level): 歸無假設是真時推翻歸無假設錯誤概率的最大允許界限用 α表示一般的值是(5%), (1%), (10%). P value: 歸無假設是真時推翻歸無假設錯誤概率 。 無相關時 r 接近 ‘0’, 強 ‘ +“ 相關時接近 ’+1‘ 強 ” —’ 相關時接近 39。 . 回歸分析 (Regression Analysis): 為了闡明輸出變數(shù)和輸入變數(shù)的關系用過去的數(shù)據(jù)作為基礎求出數(shù)學模型的統(tǒng)計性分析方法 。 決定系數(shù)的大小是 ‘0’和 ‘1’ 之間的數(shù)據(jù)決定系數(shù)越大回歸模型越適合 . 預測區(qū)間 (Prediction Interval): 對一個預測值在一定的概率范圍內(nèi)的上限和下限間的范圍 . 殘差 (Residual): 回歸模型中實際測量值減去通過回歸模型計算的預測值 殘差分析 (Residual Analysis): 為了確認模型的適合性 ， 殘差是否接近正態(tài)分布 ， 是不是隨意 ， 是不是獨立等分析 . 非參數(shù)驗證 (Nonparametrics Test): 對母集團的假設沒有假設利用順序或符號驗證數(shù)據(jù)中心代表值的方法 KANO 分析 : 把課題的中心放在顧客上賦予 CTQ優(yōu)先順序時使用的方法分為潛在 Xs 必要性因數(shù) , 1元因數(shù) ，感動性因數(shù) . 信賴度 (Reliability): 系統(tǒng) ， 設備 ， 部品等在規(guī)定的條件下一定時間內(nèi)滿足執(zhí)行的概率 . 59 [Improve] 實驗計劃法 (DOE): Design of Experiments在一定的條件下 (費用 , 時間等多樣的輸入變數(shù) )對想要解決的問題給 Y帶來的影響用統(tǒng)計性整理有效結果的實驗方法和分析方法的一系列 PROCESS. 因子 (Factor): 影響輸出因子的要因中 (這里指的是 Vital Few Xs) 直接采納到實驗的因數(shù) . 水準 (Level): 意味著實驗前的因子條件實驗時為了確認因子的影響設定的因子值的大小水準 . 主效果 (Main Effect): 不考慮其他因子間的交互作用 ， 表現(xiàn)因子平均水準跟全部平均間的差異程度 . 直角性 (Orthogonality): 變數(shù) A 和 B在高 (+1)水準上有 2個 RUN在低 (1) 水準上有 2RUN. 這時 AB項的和等于 0的叫直角性讓各因數(shù)相互獨立 . 交互效果 (Interaction Effect): 兩個以上的因子中一個因子的水準效果影響其他因子水準 . 60 縮小模型 (Reduced Model): 在實驗計劃法中數(shù)據(jù)分析一般性項目是主要因子 ， 交互作用 ， 誤差項結果分析后對反應值影響小的交互作用包括到誤差項中從新再分析這樣的模型叫縮小模型 ， 通過這樣提高檢出率 . 中心點 (Center Point): 實驗計劃中因子水準多的情況下為了減少實驗次數(shù)進行 2水準實驗