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【正文】 0%。 ?應用：在所有工序上按順序的階段來進行累計後，評價品質水平時使用。 ?假定為“始終一樣” ? 對立假設 (Alternative Hypothesis:Hi)：按確實的根據來證明的假設 ?平常我們更關心對立假設，也希望對立假設能得到證明 ?Ho拒絕後接受的假設（即否定原假設的假設） 102 假設檢驗（ Hypothesis Test）計量值 ? 第一種錯誤 (Type ⅠError: α )：指一些現象是“真”，但錯誤的判斷為“假”，犯這種錯誤的概率 ? 第二種錯誤 (Type Ⅱ Error: β )：指一些現象是“假”，但錯誤的判斷為“真”，犯這種錯誤的概率 ? 檢驗統計量 (Test Statistic)：為了決定接受或是拒絕Ho，而通過樣本的計算得到的值。 ? 區分‘ X’的水平，分析各水平上連續的‘ Y’的數據。 ? Noise變量 ?已知道影響反應值，但控制困難的變量，為了減少這個變量選定預想的 Noise變量，在所有水平上實施試驗 134 試驗計劃的樹立 ? Blocking ?Block是同質性的集團，如果判斷為一些要因成為問題時，把那個要因選定為 Blocking因子 ? Blocking因子來選定的話，不增加試驗烽，可要因分析 ? Blocking不選定為 Blocking因子的話，試驗結果出現問題，不能分析原因 ? 樣本的大小 ?考慮測定值的變化程度等，決定樣本數，質。 ? 認為紡紗生產工序上反應溫度影響紡紗產品的強度，因此為了了解按 反應度 的變化，強度怎樣變化，并且在怎樣的溫度水平下給最高的強度而做反應溫度為因子來取水平 (A1:60℃ ， A2:65℃ ， A3:70℃ ， A4:75℃ ），在 各度下 3回，把全體 12回試驗按隨機順序來實施。 X Y 沒有交互作用 （平行的狀態） X Y 有一點交互作用 X Y 有很大的交互作用 154 要因配置法 (Factorial Design) ? Cube plot 155 要因配置法 (Factorial Design) ? 具有最佳均勻的條件是橡膠配合 (mix)1水平，mold1水平 ? 判斷為有一點點交互作用 ? mold比橡膠配合更大的影響反應值 156 要因配置法 (Factorial Design) ?23試驗 ? 考慮一下工序中能清洗部品的機器，這機器的性能是清洗完畢的部品上流下來的水通過 Filter（過濾器）過濾後， Filet的殘留物越少說明機器性能越優秀，試驗按各要素的 2水平來實施。 ? 部分配置法 (Fractional factorial design)的優點 ? 以少的試驗次數得到好的試驗結果和提高檢出力 ? 試驗因子多，但做的試驗次數少 166 部分配置法 (Fractional factorial design) ?25試驗 ? 從 32個中選擇 16個方法是重要的 ?X1 X2 X3 X4 X5=1工 ?X1 X2 X3 X4 X5=+1選擇 ? 這樣乘全體因子選擇的話，始終不會丟失直交性 ?試驗因子彼此間獨立，對試驗結果的再現性高 ?始終從高次的交互作用開始交叉 167 部分配置法 (Fractional factorial design) ?如果任意的選擇的配合，會破壞直交性，因子間不能完全獨立而成為從屬的，繼而導出錯誤的試驗結果 ?選定 X1 X2 X3 X4 X5=+1的 16種配合 ? 這是具有高次的交互作用交叉的效果 ?實施部分配置法時的試驗配合分布形態 168 部分配置法 (Fractional factorial design) ?25試驗 ? 進行 16個部分配置法中各立方形 ?底面 2個和上面 2個 ?左側 2個和右側 2個 ?前面 2個和後面 2個 169 部分配置法 (Fractional factorial design 1 1 +1 X1 +1 1 +1 X3 X4 1 +1 X2 1 +1 X5 170 部分配置法 (Fractional factorial design） 主效果 Column 交互作用 Column Run X1 X2 X3 X1X2 X1X3 X2X3 X1X2X3 反應值 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 ?考慮有 4人組合的 231部分配置，在 23完全配置上，可以把相關因子全部相乘後再選定：“ +or”的 4個組合，這時前 2個因子具有完全配置法同樣的形態。反過來，濃度因子幾乎沒有特別的影響反應值 ? 哪些要素最重要 ? 哪些要素可以說沒有影響 160 要因配置法 (Factorial Design) ? Temp*Time：水、溫度的影響隨時間的變化，低溫度和短時間清洗，流下的殘留物最多 ? Temp*Conc：在高的溫度下，和清洗液的濃度無關，殘留物少無交互作用 ? Time*Conc：長時間清洗下，殘留物更少；時間的效果比低清洗濃度更顯著 161 要因配置法 (Factorial Design) ?Cube plot（繪制立體圖） 46 51 60 65 44 43 44 43 temp 1 1 1 time conc 1 1 162 要因配置法 (Factorial Design) ? temp(1：熱水 )， time(1：長 )， conc(1：低 )時或 temp(1：熱水 )， time(1：短 )， conc(1：低 )，殘留物最少 ? 提高溫度，費用多并且找出最佳條件不重要的話，也可以在不同水平上選擇最佳點。 ?因子的水平數 ? 反應溫度 (A)： A1(180 ℃) ， A2(190 ℃) ， A3(200 ℃) ， A3(200 ℃) ? 原料 (B)： B1（美國 M社原料）， B2（日本 Q社原料）， B3（國內 P） 147 二元配置法 ?試驗數據如下 因子 A 因子 B A1 A2 A3 A4 B1 B2 B3 148 二元配置法 ? 對收率溫度是 A3=200℃ ，原料是在 B1上最佳水平 ? 雖然現在選定的水平是最佳的，但考慮過程條件，費用方面也可選擇不同水平的最佳條件。 ?實驗期間可以知道條件的範圍是否恰當 136 試驗計劃的樹立 ? 測定後的樣本，因有的時候需要再調整測定樣本，最好要保管。 ? 主效果及交互作用 ?主效果比普通交互作用更重要。按 4種不良類型來整理。 94 離散型數據分析 ?并列構成的工序的累計收率的計算 ? Process Mapping中并列構成的工序變換為直列來計算收率 99% ? 97% 98% 工序 1 工序 2 工序 3 工序 4 91% 99% 99% 2a 2b 2c 95 離散型數據分析 ? YRF=Y1 Y2 Y3 Y4 ? = [ ]1/3 = ? YNA=(YRT)1/3=()1/4= ? 損失 (缺陷 )概率 == ? 利用正態分布查找 Z值，可知 Z= 96 分析（ Analysis） 97 Graph分析 ?想知道什麼？ ? 跟實際問題相結合，明確產生結果 ? 將預想產生的結果與試驗計劃結合 Focusing ? 按預想產生的結果制定數據收集計劃 ?怎麼做呢？ ? 利用收集的數據，運用（實際） Graph來分析 98 Graph分析 ?對 Graph分析結果相應采取措施 ? Graph分析結果，確認是否得到所需要的結果後，決定有無追加研討事項 ? 實際對 Graph分析結果，改善可能的部門，采取一次性改善措施。 (元件數機會數 )=34 247。 ? 為了計算長期工序能力，考慮規格的上、下限，表示實際的工序能力，用群內、群間變化都考慮在內的 Zlt。常數在 *里已有計算， d*是下表中的值， Gage引起的變化能滿足 Gage引起的變化能滿足 99%值。 ?如果測定值的 50%以上在管理界限內的話，這個系統不適合。 ? Six Sigma工序能力是指工序的變化（ or標準偏差： σ ）小，即使乘以 6倍變化值也能夠滿足規格的工序能力。6σ ?6Sigma品質是每百萬個中 ，即 Cp=， Cpk= 24 4Block Diagram A B C 1 2 3 4 5 6 Poor Good Poor Good 技術 Z st Z shift 工序管理 25 4Block Diagram ? A：工序管理狀態不足，現在技術水平也低 ? B：需改善工序管理，但技術水平優秀 ? C：工序管理優秀，但技術水平低 ? D： World Top水平的公司 26 聚焦問題點階段 ?確定問題範圍 ? Process Mapping ?Process Mapping是調查情報的流程，而使 Process文件化 ?為明確改善的可能性而使用的工具 ? Process Mapping制定 ?定義 Process範圍（要改善的一般領域或特殊的Process） ?通過大腦風暴法制定 Process的階段順序 27 聚焦問題點階段 ?為了容易分析，使用符號 ?為了驗證 Process，實際確認 ?追加 Key Process的值（ Yield, Cost, 損失費用，加班費用， Cycle time等） ?按題目的性質，使用分析圖（ Process Loss或浪費要素 /改善 Cycle time/改善品質 /Flow改善） ? QFD（ Quality Function Deployment)質量指標分解 ?QFD是將顧客核心要求事項，轉換分解成技術要求事項（規格），或暫定的 CTQ的工具，由相關工序專家制定。 ?通過問題的現象分析把握工序能力（ Z）：要提高到 6 σ水平，統計上采取什麼樣的活動？ 21 需要什麼樣的管理？需要什麼樣的技術 短期的工序能力 長期的工序能力 ?判斷為短期內工序沒有外部影響 ?判斷為充分長時期內工序有外部影響 ?Zst（ σst） ?Zlt（ σ lt ） ?Cp ?Cpk ?技術 ?技術 +工序管理 ?最佳條件下的工序能力 ?日常條件下的工序能力 ?6 σ： Zst=， Cp= ?6 σ： Zlt=， Cpk= ?Zst=3Cp ?Zlt=3 Cpk ?長期內的工序能力因工序的中心移動及變動，跟 ZltZst關系有關 ?Zshift=ZstZlt ? Zst=Zlt+ 22 6 sigma的品質水準是什麼？ ? 正態分布的平偏移（177。如果目標值（ T）和規格上下限（ USL or LSL)距離是標準偏差的 3倍的話，說明具備了 3Sigma的工序能力。6 sigma 1 6sigma概念 Ⅰ 3sigma水平的公司 6sigma水平的公司 ?銷售額中 10~15%是損失費用 ?百萬中有 66,807個不合格品 ?依靠品質檢查 ?保證高品質需要很多費用 ?不能按體系進行 ?承認并滿足于 99% ?內部決定 CTQ ?銷售額中 5%是損失費用 ?百萬中有 ?重點是使工序中不產生不良 ?保證高品質所需費用更低 ?使用測定，分析，改善，管理技法 ?不滿足于 99% ?徹底地以顧客觀點來決定 CTQ 4sigma的水平是 30頁報紙中有 1個錯字的品質水平 5sigma的水平是百科全書中有 1個錯字的品質水平 6sigma的水平是小規模圖書館中有 1個錯字的品質水平 2 6sigma概念 Ⅱ 3sigma水平的公司 6sigma水平的公司 ?每年有 54,000次的藥品調劑錯誤 ?每年護士或醫生的錯誤造成新生兒死亡 40,500名 ?每月有 2小時喝污染的食用水 ?每周有 2小時不能提供電話服務 ?每周飛機發生 5次著陸錯誤 ?每周發生 1350次外科手術事故 ?每小時遺失 54,000件郵件 ?25年中只生 1次藥品調劑錯誤 ?100年中護士醫生的錯誤造成新生兒死亡 3名 ?16年中只有 1秒鍾喝污染的水 ?100年中 6秒不能提供電話服務 ?美國所有航空公司 10年發生 1次著陸錯誤 ?20年發生一次外科手術事故 ?每年遺失 35件郵件