SPC统计制程管制培训教材(PPT 92页).pptx
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1、SPC 統計製程管制統計製程管制1ContextSPC簡介基本統計與機率管制圖(計量值與計數值)製程能力分析Q&A2SPC簡介簡介統計製程管制 (Statistical Process Control, SPC) 利用統計的理論與方法,建立異常判定標準,使各製程之異常得以即時處置,並透過矯正及預防對策之實施與追蹤,徹底消除潛在原因、落實問題之解決與預防再發生。 3SPC簡介簡介SPC圖02468101212345678910時間次數管制上限實際線型中心線管制下限4製程管制目的維持正常的製程事先做好應該做的事偵測出製程異常并除去之且防止再發預先防止以避免成本損失SPC簡介簡介5應用於製程 則如下
2、圖表示 SPC簡介簡介輸入加工SPC:1.特性值2.不良件數3.缺點個數人員設備材料方法環境輸出在製品成品6SPC簡介簡介7統計(Statistics ) 統計是一種收集分類分析與從資料中做出推論的科學,可分為敘述統計與推論統計。敘述統計是從收集的資料中取得描述產品或製程特徵量。推論統計是利用所收集的資訊對未知的製程參數做出結論。 (本課程對此並不作深入探討)基本統計之簡介基本統計之簡介 8請將各位的身高填在白紙上再請各位將每天接電話的次數填在另一張白紙上將兩張紙投到箱子裡基本統計之簡介基本統計之簡介 9生活中之統計收集分析班上所有人的身高資料。收集分析班上所有人每天接電話之次數。ASUS工作
3、中之統計收集分析某產品的錫膏厚度。收集分析某產品的不良機台數(組裝、測試、包裝)。基本統計之簡介基本統計之簡介 10母體(Population) ,樣本(Sample) 母體是由具有共同特性之個體所組成之群體。樣本是由母體中抽取部分個體組成的小群體。 基本統計之簡介基本統計之簡介 11生活中之母體與樣本以本班為例,所有人的身高資料就是母體。班上所有人的身高資料中抽出3個人的資料作分析,這3個人的資料叫樣本。ASUS母體與樣本某工單的生產總數為100台,此100台等於該工單之母體。OQC針對該工單100台抽取20台作檢測,此20台機台即為該工單之樣本。基本統計之簡介基本統計之簡介 12母數與統計
4、量由母體所求算之表徵數,稱之為母數,例如平均數、比例p ,標準差等。由樣本所求算之表徵數,稱之為統計量,例如平均數 ,比率 ,標準差s。基本統計之簡介基本統計之簡介 xp 13生活中之母數與樣本統計量以本班為母體,班上所有人的身高平均值為170公分,此即為母數。班上所有人的身高資料中抽出3個人作樣本,這3個人身高平均值為165公分,即樣本統計量。ASUS母數與樣本統計量某SMT工單為500pcs,此500pcs的錫膏厚度經全檢後得知為0.5mm,此即為工單的母數。工程師對該工單取20片作樣本抽檢,此20片的錫膏厚度為0.49mm,此為該工單之樣本統計量。 基本統計之簡介基本統計之簡介 14計量
5、值與計數值計量值 可以連續量測數值,或數值呈連續性,如溫度20.25oC,長度10.67cm。計數值 以個數計算之數值,或數值呈間斷性,如接電話5次,不良品5pcs。基本統計之簡介基本統計之簡介 15複習一下Part11.何謂統計?2.何謂母體及樣本?3.母體與樣本有何差異?4.何謂母數與統計量?5.母數與統計量有何差異?6.何謂計量值與計數值?基本統計之簡介基本統計之簡介 16敘述統計,主要內容有: 1.中央趨勢量 2. 代表同一群體之個體之某一特性的平均水準及指出資料所處的位置與集中的值,如平均數、中位數、眾數。2.分散度 代表一群數據的散佈範圍,亦反映出平均值代表性的大小,如全距、變異數
6、、標準差。基本統計之簡介基本統計之簡介 17中央趨勢量的量測 算數平均數簡稱平均數(Mean) 所有項數值總和除以項數之商。中位數(Median) 位於所有數值的中央稱為中位數,如果數值有偶數個,則取中間兩個數的平均值當中位數。 眾數(Mode) 出現次數最多的數稱為眾數。 基本統計之簡介基本統計之簡介 18以樂透為例(1-42號) ,假設3/14開出01,05,11,19,25,381.此六數為母體還是樣本? 樣本2.統計量之樣本平均數為何? (1+5+11+19+25+38)/6=99/6=16.53.統計量之中位數為何? (11+19)/2=154.統計量之眾數為何?基本統計之簡介基本統
7、計之簡介 19分散度的量測全距(Range) 在一組資料中最大值與最小值的差。變異數(Variance ) 一群數值與其平均數之差異平方和的平均數。用以測量觀測值與均值變動的情形。標準差(Standard Deviation) 為變異數開根號。基本統計之簡介基本統計之簡介 20以樂透為例(1-42號) ,3/14開出01,05,11,19,25,381.此樣本全距? 38-01=372.此樣本之變異數? (1-16.5)2+(5-16.5)2+(11-16.5)2+(19-16.5)2+(25-16.5)2+(38-16.5)2/6=157.253.此樣本之標準差? 變異數開根號=157.25
8、開根號=12.54基本統計之簡介基本統計之簡介 21一組數據的標準差小 表示大部分數據集中在平均值附近,平均值代表性強。一組數據的標準差大 表示大部分數據不能如前者集中在平均值附近,平均值代表性弱。如下圖,oa 之距離為高狹峰的標準差。ob 之距離為常態峰的標準差。oc 之距離為低闊峰的標準差。基本統計之簡介基本統計之簡介 22 常態分配圖基本統計之簡介基本統計之簡介 a b co23生活中之實例某校三年甲班為例,所有人的身高平均值為170公分,標準差5公分。該校三年乙班所有學生的身高平均值為175公分,標準差10公分。上述兩例中,何者平均值代表性較佳?基本統計之簡介基本統計之簡介 24ASU
9、S之實例某兩筆SMT工單分別為500片及300片,錫膏厚度平均值為0.5mm及0.49mm,標準差為0.02mm及0.05mm。上述兩筆工單中,何者平均值代表性較佳?基本統計之簡介基本統計之簡介 25複習一下Part21.何謂中央趨勢量?2.何謂分散度?3.平均數如何求算?4.標準差如何求算?5.標準差的大小有何意義?基本統計之簡介基本統計之簡介 26機率分配(Probability Distribution) 機率分配是一個數學模式,用以描述一個隨機變數(x)所有可能值出現之機率。 以樂透為例 : (1,2,3,4,5,6)與(1,11,21,31,41,42)兩組數據及其他任選六個數字之數
10、據,被選取的機率都相同,所以樂透的機率分配為均一分配。機率分配可分為連續和不連續兩種。 與先前提及之計量值與計數值有關。機率分配之簡介機率分配之簡介 27不連續分配一隨機變數之變量的個數為有限或無限但可數者,稱為不連續隨機變數。各變量之機率皆密集在橫軸的各對應點上。生活中例子:擲銅板、骰子、樂透數字及每天接電話次數。ASUS之例子:不良品產生之機率分配。機率分配之簡介機率分配之簡介 28機率分配之簡介機率分配之簡介 每天接電話次數人數39612516100(不良數)(天數)29連續分配:f(x)為x的函數,f(x) 0, 。連續分配的機率為一面積。如P(axb)即連續分配之變量介於a與b間的面
11、積。生活中例子:長度、重量、面積及體積。ASUS之例子:SMT製程之錫膏厚度之機率分配。機率分配之簡介機率分配之簡介 x30機率分配之簡介機率分配之簡介 -3 +3 99.73%0.135%0.135%背蓋長度100mm105mm95mm31 連續分配 不連續分配機率分配之簡介機率分配之簡介 32連續分配常態分配(Normal Distribution) 指數分配(Exponential Distribution)不連續分配二項分配(Binomial Distribution) (擲銅板計算正反面機率時使用)卜式分配(Poisson Distribution) 超幾何分配(Hypergeome
12、tric Distribution)(計算樂透機率時使用)SPC常用之機率分配常用之機率分配 33定義:連續隨機變數x具有機率密度函數 x, 0, x具有常態分配(Normal Distribution),通常以N(,2)表示, 由,2 亦可決定常態分配之圖形。 常態分配常態分配 2)(2121)(xexf34 常態分配圖常態分配常態分配 co35常態分配之特性 自然界絕大部分現象之分配均屬常態分配,如身高、體重等。 為一單峰對稱分配,呈鐘型,以平均數為中心左右對稱。曲線與X軸之間的面積總和等於1。機率函數值介於01之間。常態分配常態分配 36重要的表徵數平均值=變異數=2標準差=常態分配常態
13、分配 37標準常態分配為使常態分配的計算簡化,可以經由下面這個公式將所有的常態分配轉換成標準常態分配(=0,=1): 經過轉換的標準常態分配機率值可以查表得知。 常態分配常態分配 XZ38標準常態分配機率函數如下: z由標準常態曲線,可以進一步求得3 之間的面積為0.9973,2 之間的面積為0.9544,1 之間的機率為0.6828,如下頁圖所示 常態分配常態分配 22121)(zezf39常態分配常態分配 40定義:如果x為不連續的隨機變數,具有機率分配 x0,1,2,3,m0則稱x具有卜氏分配(Poisson Distribution)。 Poisson分配分配 !)(xexfx41應用
14、卜氏分配的實例很多,常見的有: 單位時間內的觀察值。例如:便利商店每小時的顧客人數、每天機器故障台數等、每天接電話次數。 每一單位數量內的觀察值。例如:每平方公分內缺點數、一批產品上的缺點數等。Poisson分配分配 42重要的表徵數重要的表徵數平均值= 變異數= 標準差=卜氏分配的平均數與變異數相等。Poisson分配分配 43中央極限定理(Central Limit Theorem) 在未知群體分配時,只要抽樣的樣本數夠大,其樣本平均數之隨機變數近似於常態分配,此定理提供了品質管制中的抽樣理論之學理根據。 簡而言之 樣本平均數大都趨近於常態分配 機率分配之簡介機率分配之簡介 44複習一下P
15、art31.何謂連續性分配及不連續性分配?2.何謂常態分配 (表示方式,特性) ?3.標準常態分配下 3 之間的機率為何?4.何謂Poisson分配(特性)?5.何謂中央極限定理?機率分配之簡介機率分配之簡介 45SPC的統計基礎在於統計理論認為母體參數可由隨機抽取的樣本來估計。 提供製程重要的資訊,這個資訊可以作為品質決策與修正製程的基礎。 管制圖簡介管制圖簡介 46SPC要管制什麼?管制非機遇因素。產品品質的變異分為機遇原因和非機遇原因等兩類因素:機遇原因是在製程中隨時都會影響到產品。例如:地震。非機遇原因則是在某種特定條件下的製程中才會影響到產品。例如:鎖附螺絲時,電動起子扭力值設定錯誤
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