统计制程分析课件.ppt

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1、SixSigmaYellowBelt統計製程控制(SPC)1SPC基本統計製程能力分析管制圖概念與種類管制圖的判定2母體與樣本3集中趨勢(中心位置)離散程度(分散)分佈形狀(偏態/峯態)基本統計量數4集中趨勢衡量指標平均數(Mean)中位數(Median)眾數(Mode)5平均數一組數據的算術平均數所有數據對結果有影響特殊大或特殊小的數值對結果有顯著的影響資料分為兩組數據,項數及平均數分別為N1,µ1與N2,µ2則全部資料平均數為µ=(N1µ1+N2µ2)/(N1+N2)母體平均數樣本平均數6中位數一組數據由小而大或由大

2、而小排列後之中間值資料奇數個:中間項資料偶數個:中間兩項平均結果不受極端值影響例:抽查甲店某個週日至週六的營業額分別為85,32,57,60,68,65,73(千元),試求一週營業額之中位數7眾數一群數據中出現次數最多之數值,分配的最高點不受極端值之影響,衡量中心位置很弱之指標眾數可以不是唯一的,有兩個最高點的形式資料,稱為二項分配例:1,3,4,2,3,6,3,4,6,7,8,9眾數為何?8平均數VS中位數分別找出以下兩組數據平均數與中位數?極端值對平均數有何影響?對中位數有何影響?9數據散佈情形的衡量指標全距(Ran

3、ge)變異數(Variance)標準差(StandardDeviation)10全距一組數據中最大值與最小值之差2-10個數據的群組中,全距是適當的衡量指標結果易受極端值影響例:2,7,10,8,9,100全距為何?11變異數/標準差一組數據中每個數值與算術平均數差異平方和之平均值變異數的平方根值等於標準差樣本數大於10時,最常用來衡量數據分散情況,不易受極端值影響12計算公式13練習例:求一群數值1,2,3,4,5全距,平均數,變異數及標準差為何?14結論平均值:衡量資料中心位置的最佳指標中位數:資料有離群值或分配為非

4、常態時最實用全距:2-10個小群組資料分散情形的衡量指標變異數及標準差:不易受極端值影響不論數據分配為何,皆能使用平均數、中位數、全距、變異數及標準差15常用分配常態分配(NormalDistribution)卡方分配(Chi-square)t分配F分配韋伯分配(Weibull)均勻分配(Uniform)16常態分佈大部分自然界現象及人為管控流程產生數據,均呈現常態分佈或近似常態分佈以平均數為中心左右對稱之分配平均數、中位數、眾數都落在曲線之中心點平均數及標準差的大小,決定分配之圖形常態機率圖判定是否符合常態分配17常態

5、曲線下面積µ±0.6745σ…..50%µ±1σ…..68.27%µ±1.645σ……90%µ±1.96σ……95%µ±2σ……95.45%µ±2.326σ……98%µ±2.576σ……99%µ±3σ……99.73%18檢定是否為常態分配常態機率圖判定資料是否符合常態數據近似常態分佈,其常態機率圖會接近直線依據P-Value大小決定符合常態P-Value大於α,表示服從常態分配檔案:NormalityTest.MPJ19常態機率圖Stat/BasicStatistics/NormalityTest輸入標題點選Thickn

6、ess20常態機率圖212223製程準確度Ca(CapabilityofAccuracy)Ca(準確度):比較流程中心與規格中心值偏差程度Ca=(雙邊規格)Ca=無(單邊規格)24製程精確度Cp(CapabilityofPrecision)Cp(精確度):比較製程分散寬度與規格公差範圍Cp=(雙邊規格)Cp=or(單邊規格)2526製程能力Cpk(CapabilityIndex)Cpk(製程能力指數):結合Ca和Cp指標Cpk=Cp(1-)=Min(雙邊規格)Cpk=Cp(單邊規格)27製程能力範例假設某一製程平均值為1

7、0.6,規格為10±1,標準差為0.3,則Ca==(10.6-10)/(2/2)=0.6Cp==(11-9)/(6*0.3)=1.11Cpk=Min=Min=0.4428293031SixSigma指標製程σ值短期DPMO長期DPMO2454,000308,53732,70066,8074636,21050.5723360.0023.432製程能力改善33製程能力改善34製程能力改善35363738管制圖(ControlCharts)概念控制圖常被用於界定可控制的及不可控制的變異可控制的:一般原因或與生俱來的變異不可控制

8、的:特殊原因或可歸咎出的變異在所有背景干擾存在的情況下找出特殊原因的變異控制圖被用作描繪流程為一主要工具39計量值管制圖(ControlchartsforVariables):量具實際量測而得,如長度、重量、成份等連續性數據.根據平均數、中位數、全距、標準差的抽樣分配而得管制界限.計數值管制圖(Controlchar

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