統(tǒng)計基礎及質(zhì)量統(tǒng)計-資料下載頁

　　

【正文】 data. Lot Plating Thickness Lot Plating Thickness Lot Plating Thickness 1 8 15 2 9 16 3 10 17 4 11 18 5 12 19 6 13 20 7 14 21 1351401451501551600 5 10 15 20 25L o t N o .6s 67 練習 6s 68 品質(zhì)統(tǒng)計圖表 Noisy The results of a statistical analysis can be seriously affected by the failure of the data to meet certain required assumptions. One of the most mon assumptions is that the data values are independent and that they e from a Normal distribution. This assumption can be violated in several ways: ? Outliers (points that do not fit the rest of the distribution) in the data, ? NonNormalshaped distributions (multimodal or skewed distributions), Data that exhibit these characteristics can be thought of as noisy data. The procedures in this section provide techniques for effective detection and analysis of noisy data. 雜訊 6s 69 品質(zhì)統(tǒng)計圖表 Noisy Boxplots Trend Chart Histogram Scatterplot Normal Prob. Plot 6s 70 品質(zhì)統(tǒng)計圖表 Noisy Remended strategy for handling outliers: 1. Identify the outliers using the methods described in the following pages. If possible, find the causes of the outliers. Remove the outliers with identified causes from the data set(找原因 ). 2. If all the outliers can be explained, then analyze the data as usual. 3. However, if there are any outliers that do not have explanations, analyze the data twice: ? including the outliers, ? excluding the outliers. See if and how the analysis results differ. 6s 71 製程能力分析 6s 72 當製程開始產(chǎn)生變異時 ,其統(tǒng)計分佈圖的形狀也開始變化 。 通常變化不外下面三種基本狀況的組合 : 整體製程數(shù)據(jù)漂移 散佈變寬 中心值漂移 若將每日之統(tǒng)計分佈串起來一起看 ,則又可看到更多變異現(xiàn)象 ,一般可分為兩種如下 : 時間 時間 :製程中有特殊或突發(fā)原因而產(chǎn)生變異 , 造成不穩(wěn)定 。 例 :每日生產(chǎn)參數(shù)設定漂移 。 :製程中只有共同原因的變異 此種現(xiàn)象是穩(wěn)定的 ” 不良 ” 。 例 :模具尺寸超差。 6s 73 管制上限 管制下限 不合格 , 予以篩除 瞭解以上基本觀念後便開始加入管制的觀念 。 作管制時加入規(guī)格上下線 , 超出規(guī)格則視為不良如下圖 : 6s 74 製程能力好 ,中心值在目標上且分佈均在規(guī)格內(nèi) 製程能力尚可 ,中心值在目標上 ,分佈均在規(guī)格內(nèi)但稍微太分散 製程能力尚可 ,中心值有漂移 ,但分佈尚在規(guī)格內(nèi) 製程能力不好 ,中心值雖在目標 ,但分佈超出規(guī)格外 製程能力不好 ,中心值不在目標 ,分佈雖集中但超出規(guī)格外 製程能力最差 ,中心值不在目標 ,分佈不集中且超出規(guī)格外 6s 75 計算 Ca,Cp,Cpk公式 規(guī)格中心 m LSL + 3 s 3 s 製 程寬度 6 s 規(guī)格 寬度 T USL Su SL ? ?1nxxn1i2i2?????snnn nxx??? 1Ca: Capability of Accuracy準確度 : 實際中心 Ca = X m (T/2) X m X Ca只對雙邊規(guī)格適用 . 分級標準如下 : 等級 Ca 值 A │Ca│≦ % B % │Ca│≦ 25% C 25% │Ca│≦ 50% D │Ca│50% 6s 76 計算 Ca,Cp,Cpk公式 規(guī)格中心 m LSL + 3 s 3 s 製 程寬度 6 s 規(guī)格 寬度 T USL Su SL ? ?1nxxn1i2i2?????snnn nxx??? 1Cp: Capability of Precision精確度 : 實際中心 X m X 當僅有下限時 :Cp = ( SL)/(3σ) 對雙邊規(guī)格 : Cp = T/(6σ) 當僅有上限時 : Cp = (Su )/(3σ) X X 等級 Cp值 A Cp≧ B ≦ Cp C ≦ Cp D Cp 分級標準如下 : 6s 77 計算 Ca,Cp,Cpk公式 Cpk: 指制程能力參數(shù) , 是 Cp和 Ca的綜合 . 對雙邊規(guī)格 : Cpk=(1│Ca│)*Cp= Min[(Su )/(3σ), ( SL)/(3σ)] 對單邊規(guī)格 , 可以認為 T為 ∞, 則 Ca= ( μ)/ (T/2)= 0 Cpk= (1│Ca│)*Cp= Cp 等級 Cpk值 評價 A Cpk≧ 理想 B ≦ Cpk 正常 C Cpk 不足 分級標準如下 : X X X 6s 78 練習 6s 79 SPC統(tǒng)計 製程 控制 6s 80 SPC介紹 SPC是用於研究變動的一種基本工具 ,它使用統(tǒng)計信號監(jiān)測並改善過程績效。該工具可用於任何領域：製造業(yè)、商業(yè)，銷售業(yè)等等 … SPC是統(tǒng)計程式控制 （ Statistical Process Control） 的縮寫。大多數(shù)公司是將 SPC用於最終産品 (Y)上 , 而不是用於過程特徵 (X)。 第一步是使用統(tǒng)計方法控制公司的輸出。然而，只有我們將重點放在控制輸入 (X),而不是控制輸出 (Y)時 , 我們才能認識到我們在提高質(zhì)量、生産率及降低成本上的努力收效有多大 。 6s 81 什麼是 統(tǒng)計 製程 控制 （ SPC） 所有過程都有固有變動（由於一般原因）和非固有變動（由於特殊原因）， 我們使用 SPC來監(jiān)測並改善過程 。 SPC的使用使我們能夠通過失控信號發(fā)現(xiàn)特殊原因。這些失控信號無法說明過程失控的原因，只能表明過程處於失控狀態(tài) 。 控制圖表是在統(tǒng)計上從時間上跟蹤過程和産品參數(shù)的方法。控制圖表中包括反映過程隨機變動固有限值的上下 控制限值 。 這些限值不應與 顧客規(guī)定限值 相比較 。 6s 82 什麼是 統(tǒng)計 製程 控制 （續(xù)） 基本統(tǒng)計原理，控制圖表能夠用於識別過程變數(shù)中的非固有（非隨機）型式。當控制圖表出現(xiàn)非隨機型式信號時，我們就可以知道特殊原因引起的變動改變了過程。我們採用措施修正控制圖表中非隨機型式，這是成功使用 SPC的關鍵 。 控制限值是以爲衡量的 Y或 X建立 177。 3σ限值爲基礎 。 6s 83 沒有正確訓練 X或 Y的 SPC=牆紙 警示信號 用於發(fā)現(xiàn)缺陷。一旦生産成爲 1優(yōu)先度，操作者將學會忽略或切 警示信 號 !!! 實施 。這種措施不能短期或長期保持 。 用經(jīng)過充分訓練的操作者 對 X或 Y進行 統(tǒng)計程式控制 （ SPC） 。 操作者已受過訓練並瞭解 SPC的規(guī)定，但管理層不準許他們停下來或進行研究 。 第 3種類型修正措施 =檢查 ： 實施短期遏制政策的措施，這種措施有可能發(fā)現(xiàn)由錯誤條件引起的缺陷。常用的遏制政策是審查或 100%檢查 。 對遵守規(guī)定的操作者和職員進行充分訓練 ， 用他們對 X或 Y進行統(tǒng)計程式控制 （ SPC） 。 一旦圖表顯示出現(xiàn)問題，每個人瞭解 SPC規(guī)定，並由於識別和消除特殊原因而同意停止 。 第 2種類型修正措施 =標記 ： 對那些錯誤條件已經(jīng)出現(xiàn)的過程進行改善。該標記使設備停工，以免缺陷繼續(xù)發(fā)展 。 第 1種類型修正措施 =防範措施 ： 改善過程，消除錯誤條件發(fā)生的情況，缺陷永遠也不會發(fā)生。在防錯或設計變更形式上，這也可作爲長期的修正措施 。 控制方法 最差 最優(yōu) 6s 84 過程改善及控制圖 過程 衡量系統(tǒng) 輸入 輸出 1. 發(fā)現(xiàn)可指定的原因 4. 驗證結(jié)果 2. 確定根本原因 6s 85 控制圖的益處 用於提高生産率的已證實的技術(shù) 有效防範缺陷 防止不必要的過程調(diào)整 提供診斷資訊 提 供 關於過程能力的資訊 6s 86 控制圖類型 控制圖有許多類型，但是它們的根本原理是相同的 利用 SPC和過程目標方面的知識選擇正確的類型 根據(jù)以下幾方面選擇控制圖類型 ： 資料類型 : 屬性還是變數(shù) ? 採樣容易：樣本同質(zhì)性 資料分佈 : 正常或非正常 ? 分組大小 : 不變的或變化的 ? 其他考慮 6s 87 控制圖的組成 KVOP的 X均值圖 2 0 1 0 0 6 1 5 6 0 5 5 9 5 5 8 5 樣本數(shù) X = 5 9 9 . 1 U C L = 6 1 3 . 6 L C L = 5 8 4 . 6 控制下限 UCL = m +ks 中線 = m LCL = m k s 其中 m = 樣本均值 s = 樣本標準偏差 k = 控制限制距中線的差值 (通常爲 177。 3) 記住 : 控制限值與顧客規(guī)定限值無關 控制上限 中線 樣本均值 6s 88 常用 控制圖類型 (XS) SXLotLotMon i torproc e s sm e a nMon i torproc e s ss ta nd a r ddevi a ti on6s 89 常用 控制圖類型 (XR) RXLotLotMo nit o rpro ce ssm ea nMo nit o rDe v iat ion6s 90 短期 N 30 For control charts with N 30 lots, rather than the usual UCL (upper control limit) and LCL (lower control limit), there are dual sets of control limits: ? Outer Control Limits(3s). ? Inner Control Limits (1s). Lot Nu m be rU C L ( o u t e r )U C L ( i n n e r )L C L ( i n n e r )L C L ( o u t e r )C e n t e r l i n ePr