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spc統計制程管制培訓教材(ppt92頁)(編輯修改稿)

2026-03-10 01:36 本頁面

　

【文章內容簡介】對稱分配，呈鐘型，以平均數為中心左右對稱。252。曲線與 X軸之間的面積總和等於 1。252。機率函數值介於 0~1之間。常態分配 36216。重要的表徵數252。平均值 =μ252。變異數 =?2252。標準差 =?常態分配 37216。標準常態分配252。為使常態分配的計算簡化，可以經由下面這個公式將所有的常態分配轉換成標準常態分配 (μ=0,σ=1)： 252。經過轉換的標準常態分配機率值可以查表得知。常態分配 38216。標準常態分配機率函數如下：－ ∞＜ z＜ ∞252。由標準常態曲線，可以進一步求得 177。3 σ之間的面積為， 177。2 σ之間的面積為， 177。1 σ之間的機率為，如下頁圖所示常態分配 39常態分配 40216。定義：如果 x為不連續的隨機變數，具有機率分配 x＝ 0,1,2,3,…,m ＞ 0則稱 x具有卜氏分配 (Poisson Distribution)。 Poisson分配 41216。應用卜氏分配的實例很多，常見的有： 252。單位時間內的觀察值。例如：便利商店每小時的顧客人數、每天機器故障臺數等、每天接電話次數。 252。每一單位數量內的觀察值。例如：每平方公分內缺點數、一批產品上的缺點數等。Poisson分配 42216。重要的表徵數252。平均值 = ?252。變異數 = ?252。標準差 =252。卜氏分配的平均數與變異數相等。Poisson分配 43216。中央極限定理 (Central Limit Theorem) 252。在未知群體分配時，只要抽樣的樣本數夠大，其樣本平均數之隨機變數近似於常態分配，此定理提供了品質管制中的抽樣理論之學理根據。 252。簡而言之『樣本平均數大都趨近於常態分配』機率分配之簡介 44216。複習一下 Part3 ? (表示方式，特性 ) ? μ 177。3 σ之間的機率為何 ? Poisson分配 (特性 )? ?機率分配之簡介 45216。SPC的統計基礎在於統計理論認為母體參數可由隨機抽取的樣本來估計。 216。提供製程重要的資訊，這個資訊可以作為品質決策與修正製程的基礎。管制圖簡介 46216。SPC要管制什麼 ?管制非機遇因素。216。產品品質的變異分為機遇原因和非機遇原因等兩類因素：252。機遇原因是在製程中隨時都會影響到產品。例如：地震。252。非機遇原因則是在某種特定條件下的製程中才會影響到產品。例如：鎖附螺絲時，電動起子扭力值設定錯誤。管制圖簡介 47216。機遇原因252。生活中：地震、被落石或鳥屎打到及中樂透。252。ASUS：機臺通過廠內測試後，在使用者使用時出現問題、線路老化造成停電及機器老化故障。216。非機遇原因252。生活中：衣服穿太少導致感冒、拉肚子上洗手間很多次。252。ASUS：原材不良、作業員未依 SOP生產等導致不良品產生。管制圖簡介 48216。如何管制非機遇因素 ?216。SPC圖提供三條製程資訊的管制線：管制上限 (Upper Control Limit， UCL) 、中心線 (Center Line， CL) 、管制下限 (Lower Control Limit， LCL)。管制圖簡介 49216?；居嬎? 252。管制圖可用一通式來表示，假設 y為量測品質特性之樣本統計量，令 y之平均數為μy，標準差為 ? y，則252。UCL＝ μy＋ k ? y252。中心線＝ μy252。LCL=μy－ k ? y252。其中 k ? y為管制界限至中心線之距離。管制圖簡介 50216。例題252。假設 IQC量測某產品背蓋長度之統計量，樣本平均數為 100mm，標準差為 2mm，以 177。3σ為例，則252。UCL＝ 100＋ 3*2=106mm252。 CL＝ 100mm252。LCL=1003*2=94mm管制圖簡介 51?3? ?+3??%% %管制圖簡介 100mm 106mm94mm 52216。SPC應用範圍 252。管制圖之應用有許多方式，在大多數之應用上，管制圖是用來做製程之線上監視 (online monitor)。 252。管制圖也可用來做為估計之工具，當製程是在管制內時，則可預測一些製程參數，例如平均數、標準差、不合格率等。管制圖簡介 53216。管制可能發生之兩種錯誤 252。虛發警報的錯誤 (erro

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