SPC统计运用及品管实务工具(ppt 75页)

製造流程
Step 1
Step 2
Step 3
Process Output
Methods Materials Environment People Equipment Information
Output of Process
Step
8
變異(Variation) 我們觀察到的變異,是在過程中各種擾動累積起 來的.
離 條件或不符合條件個體數. 散 型 順序型:順序類,但沒有各類間隔
的資訊.
間距型:順序類,兩類之間間隔相
連 等,但沒有絕對零點. 續 型 比例型:順序類,兩 類之間間隔
相等, 同時存在絕對零點. .
說明 • 離散型資料 (通常) • 分組 / 分類 • 是 /否, 合格 / 不合格 • 不能計算
• 離散型資料 • 分級 • 很少用 • 很難加以計算 • 連續型資料 • 最常見的尺規 • 計算時要很小心
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變異(Variation)
描述分佈(Distribution)
Spread散佈
Shape形狀
Center中心
中心Center: 數據最集中在何處? 散佈Spread:數據變異程度及分散狀況如何? 形狀Shape:分佈是否對稱?扁平?凹凸?
是否有異常區
11
變異(Variation)
變異可以是穩定(Stable)或不穩定(Unstable)的.
9
變異(Variation)
雖然變異是隨機的,但他們的隨機性通常有模式存在, 這種模式可用統計上的分佈(Distribution)來形容.如 此變異加以統計分析,便可有某種程度的預測性存在 並易於被理解或控制.
量測值
X XX X X XX X X 參數
分佈
Spread散佈 Center均值
多數在此 少數在此
統計運用及品管實務工具
資料數據 基礎統計運用概念 生產製造環境 實用品質統計工具 製程能力分析與SPC統計製程控制
1
資料及數據
2
你想瞭解什麽?
資訊源:
● 文字的 (A to Z) ● 圖示的 ● 口頭的 ● 數位的 (0-9)
Leabharlann Baidu
數據
分組 離散型
衡量 連續型
名義型 順序型 間距型 比率型
“資料本身並不能提供資訊 —— 必須對資料加以處理以後 才能得到資訊, 而處理資料的工具就是統計學”.
18
Center(中心)
• 均值: 一組值的算術平均均值: - 反映所有值的影響 - 受極值影響嚴重
n
x n1
n
x n
• 中位數: 反應 50% 的序一組數排序後居中的數
散佈小
Parameter Distribution 13
控制變異(Variation)
特徵化
1. Characterize
瞭解過程:
•過程由時間來看是否穩? •制程能力是否能滿足目標規格?
改善
2. Improve
控制
3. Control
使制程更好: • 確認並除去不穩定原因 • 確認並降低變異程度使滿足規格
變異(Process) =變異(Step 1) +變異(Step 2) +變異(Step 3) + . . .
變異( Process Step) = 變異(Methods) +變異(Materials) +變異(Environment) +變異(People) +變異(Equipment) +變異(Information)
• 連續型資料 • 比例關係 • 可應用演算法的多數公式
例子
• 分類 • 標簽
• 第一、第二、第三 • 相對高度 • 字母順序 • 1<2<3<4 • 溫度計 • 刻度盤
• 速度= 距離/時間 • 直尺
5
連續資料的優勢
$
信息量少
$
連續的
信息量多
6
基礎統計運用概念
7
變異(Variation)
當我們從一過程中收集數據,會發現數據不會永 遠相同,因為變異(Variation)在過程中隨時存在
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抽樣概念-母體參數和樣本統計量
母體: 包含所關心特性的已經製造或將要製造的物件 的全體 樣本:
在統計研究中實際測量的物件組。 樣本通常爲所關心母體的子集
“母體參數”
“樣本統計量”
m = 母體均值
s~ = 母體標準偏差
母體
X = 樣本均值
s = 樣本標準偏差
样本
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抽樣方法
隨機抽樣
層別式抽樣
每個均有被選上的相等机會
- 穩定變異:變化的分佈較具預測性及一致性,對時間而言具可預測性 - 不穩定變異:對時間而言不具可預測性
PROCESS #1 - Stable Variation穩定
T
h
i
c
k
n
e
s
Part
s
Distribution
PROCESS #2 - Unstable Variation不穩定 Distribution
保持穩定並維持高制程能力 • 持續監視及控制過程的變異源
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Statistics 分佈的數學描述與定義
中心Center: 數據最集中在何處? 散佈Spread:數據變異程度及分散狀況如何? 形狀Shape:分佈是否對稱?扁平?凹凸?
是否有異常區
因為用抽樣統計,其結果只是估計, 和真實可能有差異. 適當的抽樣可使統計分析更準確.
T
h
i
c
k
n
e
s
Part
s
12
變異(Variation)
在製造過程中,有變異都是不好.問題是我們能容忍到 何種範圍.我們能容忍的變異是具有以下兩項特徵:
STABLE (i.e., consistent and predictable over time).
P
a r
穩定
a
m
e
t
e
r
Time
CAPABLE (i.e., small variation compared to the product specifications.) Product Specifications
3
離散型資料和連續型資料
離散型
連續型
NO-GO
GO
數量 1 3 10 2
單價 $10.00 $1.50 $10.00 $5.00
裝貨單
說明
總價 $10.00
$4.50 $10.00 $10.00
錯誤
FAIL
PASS
電氣電路
卡尺
計時器
溫度
溫度計
4
衡量工具分類
衡量工具分類
名義型:不相關類, 只代表符合
系統隨機抽樣
每隔n個柚樣
母体被“層別”成几個組,在每個組內隨机選 擇.
分組抽樣 行進中的過程
抽樣方法
每一小時在該點 抽3個樣本
上面介紹了幾種從母體中抽樣的方式
隨機性----從母體中抽取的樣本設計應使母體中每一個都有同等 機會抽中.
代表性----作為同一母體中其他樣本的實例.
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一般準則
計數數據:50-100 計量數據:每個分組最少是30