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1、統計基礎及品質統計資料數據基礎統計學生產製造環境品質統計圖表製程能力分析SPC統計製程控制資料及數據你想瞭解什麽?資訊源:分組離散型名義型順序型間距型“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”.衡量連續型比率型●文字的(AtoZ)●圖示的●口頭的●數位的(0-9)數據FAILPASS計時器NO-GOGO數量單價說明總價1$10.00$10.003$1.50$4.5010$10.00$10.002$5.00$10.00裝貨單離散型資料和連續型資料電氣電路溫度溫度計連續型離散型卡尺錯誤$$連續資料的優勢連續的離散的信息量少信息量多離散型
2、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連續型資料比例關係可應用演算法的多數公式分類標簽第一、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/時間直尺衡量工具分類說明例子衡量工具分類名義型:不相關類,只代表符合條件或不符合條件個體數.順序型:順序類,但沒有各類間隔的資訊.間距型:順序類,兩類之間間隔相等,但沒有絕對零點.比例型:順序類,兩類之間間隔相等,同時存在絕對零點..無權使用數位相機FredW.BillS.JohnD.SamC.BobT.JimC.JoeW.DianeA.名義型衡量工
3、具名義尺規用於不考慮任何特性時，對各元素進行分類。示例中的名義尺規包括魚骨圖上的“原因”,是/否,合格/不合格,等等。設備應用環境材料油漆粘附性差應用表從每一組中選擇一項國籍婚姻狀態職業責任人列表有權使用數位相機順序型衡量工具順序尺規根據特性給名義型資料排序(合格或不合格)。順序尺規示例中包括相對高度、Pareto表、顧客滿意度調查，等等。例1:Pareto表——油漆粘附性檢驗相對尺寸準備順序尺規原型油漆類型應用濕度操作者重要性例2:顧客調查問題:你認爲我們的服務如何?非常好很好好還好差完全同意有點同意既不同意也不反對有點反對完全反對比預期的稍差比預期的差得多最好較好中等較差最差比
4、預期的好得多比預期的稍好與預期的一樣比例尺規範圍舉例學校裏的五分制(ABCDE)七分制(1234567)口頭評分(優、好、中、可、差)調查表問卷類型順序型衡量工具間距和比例衡量工具1.移動距離5040302010000.100.202.刻度盤1009080706050403020100間距尺規(相對)通常用來表示等距類別的數位資訊，但沒有絕對零點。刻度盤位於表座的頂端，用來作差異對比等。比例尺規通常用來表示等距類別的數位資訊，但在測量範圍內有絕對零點。卷尺、直尺、在恒定速度下位置相對於時間的值,等等。間距尺規舉例:(沒有絕對零點)比例尺規舉例:(有絕對零點)3.相對速度1.直尺2.
5、恒定速度下位置相對於時間的值3.將重量作爲以磚塊數量爲變數的函數值表座基礎品質統計學變異(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)在過程中隨時存在製造流程Step1Step2Step3ProcessOutputOutputofProcessStepEquipmentMaterialsEnvironmentPeopleMethodsInformation變異(Process)=變異(Step1)+變異(Step2)+變異(Step3)+...變異(ProcessStep)=變異(Methods)+變異(Materials)+
6、變異(Environment)+變異(People)+變異(Equipment)+變異(Information)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.變異(Variation)參數XXXXXXXXX量測值分佈多數在此少數在此Center均值Spread散佈雖然變異是隨機的,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.變異(Variation)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Shap
7、e:分佈是否對稱?扁平?凹凸?是否有異常區描述分佈(Distribution)Shape形狀Center中心Spread散佈變異(Variation)變異可以是穩定(Stable)或不穩定(Unstable)的.-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-StableVariation穩定PartThicknessPROCESS#2-UnstableVariation不穩定PartDistrib
