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1、SPCtraining-----------------------------BySiwawangTrainingSummary1.基础统计认识-数据和事件的判断-顾客,顾客不满足(不良)-Data的表现与种类2.SPCIntroduction-管制图概念-管制图种类-管制图的绘制(Xbar,R,XbarS,N,NP,U,C)3.QC7Tool-QC7Tool概要-QC7Tool练习-End-基础统计认识BasedStatisticalknowledge对总体的判断◆总体和Sample标本(Sample,10)总体(N=1,000)Sample10个测定(规格:100±4)Ⅹ
2、ⅩⅩⅩⅩⅩⅩⅩⅩⅩ96979899100104101规格下限规格上限102103如果全部检查在时间上,经济上不可能!使用Sample的统计变量(變數)(平均值和散布)推定总体.总体能不能判断为合格?1)AQL→Yes:因为Sampling的10个测定值都在规格内→OK2)SPC→No:用SampleData推定总体的不良率是2.8%→水准*AQL(AcceptableQualityLevel):合格品质水准SPC(StatisticalProcessControl):统计制程管制Sampling补充抽样知识事件和数据的对应关系问题:如果现在很多人为了上车无秩序的聚在一起等车改善
3、的方法:1.有秩序地排列乘车-->减少散布(reducethevariation)2.加大公交车的门，谁都容易乘车。-->增加公差(openthespecifications)3.车Parking的地方，人聚在一起。-->中心值移动(shiftthemean)4.上面3种方法中2种以上Combination至今为止…SpecLSLUSL我们合格Spec-in就合格IamData(我活着)Spec-out不合格检出不良不良的故事会继续下去…以后…SpecLSLUSL集中在中心才合格散就死Spec-in但没有达到水准就不合格潜在的不良事前预测呀!有吃的(不良)不良的故事会继续下去?
4、Data的表现:中心值Data的表现:散布问题解决问题/Issue事项连续型Data(ContinuousData)离散型Data(DiscreteData)连续型Data:如长度,重量,时间等能够使用测定刻度尺的Data (计量型)所测定的尺度不断能够细分而且比不连续的Data提供更多的情报离散型Data:与合格/不合格,决定数等能用个数表示的Data (计数型)不能再细分。资料的类型属性(Attribute)命名(Nominal)范畴(Category)统计特征值缺陷(Defect)资料的类型变数(Variable)比率(Ratio)统计特征值位置(Location)散
5、布(Spread)模样(Shape)Data种类区分Data种类的目的确定Data的Display方法和分析方法决定要Gathering的SampleSize决定适切的ControlChart决定适切的Sigma(orZ-Value)计算方法(DPMOor工程能力分析)连续型Data(计量型)可以分解Data,且测定的数据的大小有意义客观性Data:时间,重量,长度等测定计测仪可以测定的Data主观性Data:满足度,充实度等Data的测定基准按始点发生变更离散型Data(计数型)不可能分解Data,所测定的数据Count时.客观性Data:缺点数,承认件数,误差件数,位置等判
6、断的情况明确的内容主管性Data:包含Yes/No,Good/Bad等人的主观性内容的内容※实际情况下离散型和连续型分类比较困难时例1)主/客观式混合的数学能力分数→离散型但是可以看作连续型例2)使用尺度法的论文结果→连续型处理,还是离散型处理，按照事件,分析的目的考虑置信度慎重判断Data种类2.SPCIntroductionu-3δ+3δ-3δ+3δUCL管制上限CL中心線LCL管制下限翻轉90度利用品質特性的發生機率來判斷是否有異常的狀況發生管制上下限與中心線管制上下限為平均數上下3個標準差範圍內幾乎會涵蓋所有可能發生的狀況超出管制界限範圍之外的狀況被視為異常中心線---
7、製程的平均品質水準。*1920年Bell研究所的Dr.WalterShewhart开发.*管制图概念管制图:由时间的推移，Performance的变动以Graph形式表现管制图Logic可信的Output掌握工程能力/管理状态ControllerProcessInputOutputUCLLCLX制作管理图SamplingUCLLCLX=异常原因变动区域异常原因变动区域安定的Process变动领域(只存在偶然原因)Process在管理状态上即,也能说在安定状态上持续维持工序最佳化条件的保证-P
