资源描述
第二周笔记FMEA：失效模式：流程输入失效的方式，没被检查出造成的影响 影响：对客户的影响 原因：导致失效的原因 现行控制：预防失效模式或原因风险优先系数：RPN=严重度*发生频率*侦测度Y 的影响 原因 控制1=容易侦测到10=很不容易侦测到多变量分析(Multi-Vari study)收集数据的方法是“不影响流程的”，在自然状态下分析流程Analyze 被动观察多变量分析Improve 主动调整DOE1. 确定目标2. 确定要研究的Y和X (KPOV,KPIV)KPIV可控，Noise不可控测量正确输出输入不可控噪音变量：三种典型噪音变异来源( 1 ) 位置性：地点对地点，人对人( 2) 周期性：批量对批量( 3 ) 时间性：时间对时间3. 确定每个变量的测量系统4. 选择数据抽样的方法 总体抽样：简单随机抽样，分层抽样，集群抽样 流程抽样(与时间有关)：系统抽样，子群抽样5. 确定数据收集、格式及记录的程序：数据收集计划6. 流程运行的程序和设定描述7. 组成培训小组8. 清楚划分责任9. 确定数据分析的方法10. 运行流程和记录数据11. 数据分析：根据数据类型确定图形及统计分析工具(书 2-24)主效应图：统计-方差分析-主效应图(多个X对Y的影响)看均值差异 多变异图交互作用图：两条线平行，表明无交互作用12结论13. 报告结果提出建议应用统计学分类：1. 描述性统计学：样本分析2. 推论性统计学：样本对总体进行推测 参数估计：点估计区间估计（置信区间）假设检验中心极限定理：均值标准差小于单值标准差（笔记）置信区间：（笔记，书 4-5）CI=统计量土 K* （标准偏差）统计-基本统计量It单样本Z 值， t 值假设检验（5-18）5%以下为小概率事件Ho=原假设/零假设/非显著性假设/归无假设（没变化，相同，无相关，没效果） Ha=备择假设/对立假设/显著假设（有变化，不一样，有关系，显著，有影响） 卩值=曰0为真，概率值拒绝Ho犯错的概率a值：显著性水平P.大于a :不能拒绝HoP小于a :拒绝Ho, Ha成立步骤：(1)陈述“原假设” Ho /Ha( 2 )定义a （根据（6）之后引发的风险成本来决定）( 3 )收集数据( 4 )选择和应用统计工具分析，计算P值( 5 )决定证据表明？拒绝HoP小于a不拒绝Ho，P大于a( 6 )若拒绝H。，所采取的行动（统计实际）I 类错误降低，则 II 类错误提高I 类错误：制造者风险，误判II 类错误：客户风险，漏判Z值或T值大，P值小，Ho被拒绝Z值或T值小，P值大，不能拒绝Ho风险成本a值低0.10无所谓中0.05不知道高0.01输不起做实验的情况，把a值调的高些量产的情况，把a值调的低些 一般a值为0.05工具路径图：根据数据不同类型，判断用何种图分析T 检验：对均值进行检验非参数检验：中位数进行检验单一 X （离散）与单一 Y （连续）分析法:X 的水平数目的工具 备注1与标准值比较1Z （总体已知）2相互比较1t （总体未知）2t （水平间独立）2 以上两两比较Tt （水平间不独立）一元ANOVA单一样本的检验路径1T：（书6_i2）1. SPC 图（ I-MR）2. 检验数据形态（概率图）3. 研究中心趋势（基本统计量2t）双样本分析路径图2T：（书6-23）针对每个水平分别研究（ 1） SPC 图（ I-MR）（ 2 ） 研究数据形态（概率图）（ 3） 研究离散度（等方差检验，书 6-22）（ 4） 研究中心趋势（基本统计量2t） 作业：dining,分析2t检验（笔记）0ClC2C3C4-TC5MenWomenyX1756475Men2827182Men3656565Men4755975Men5876587Men6805680Men1726972Men8757475Men9808080Men10797979Men11757575Men12746574Men13806980Men14758175Men15776811Men16697269Men17806780Men18787578Men19757075Men20836883Men2164Women2271Women2365Women2459Women2565Women2656Women2769Women2874Women2980Womenqn7QWnTnpnDINING.MTW *配对 T：同一个被测单元，在不同条件下，进行了两次的测量结果差异一一配对T （两组数据相关联、样本量相等）例子：SHOES文件亘 SHOE *4ClC2C3C4C5C6MAT AMAT BearMaterialBoyde It a113.200014.000013.200011-0.800028.20008.80008.200012-0.6000310.900011.200010.900013-0.3000414.300014.200014.3000140. 10000510.700011.800010.700015-1. 100066.60006.40006.6000160.2000079.50009.80009.500017-0.3000810.800011.300010.800018-0.500098.80009.30008.80001g-0.50001013.300013.600013.3000110-0.30001114.000021128.8000221311.2000231414.2000241511.800025166.400026179.8000271811.300028199.30002g2013.6000210nDelta=C1-C2统计基本统计量配对 TN平均值标;隹差1010.6302.4510.7751011.0402.5180.79610-0.4100. 3870. 122(3编MAT A - MAT B 的配对 TMAT AMAT B差分平均養的防置信区间:（-0.687, -0. 133）平均塞=0 （与尹0的T检验：T值二-3.35 F值=0.009MTB 配对T检验路径：（1）稳定性分析：对差值（2）正态检验（3）中心趋势检验：对差值：用1T与0比较 用原始数据：T-T （正态）例子：d会话Initial Resi stance - Final Resi stance 的酉?又寸 TN平均值标准差Flesi 5七；王口匚包151.5800.449Final Resi etancm151.9670.629差分15-0.3870.521傳吠166234 峯111 SOOO平均差的95% S信区间：H.ET& -0.098）平均差=0 （与尹0）的T检验：T值=-2.88 F值=0.012MTB P 值 0.05，说明05与04年无差异(2)前9洞比后9洞打得好 双边：Ho:前9洞与后9洞无差异，Ha:前后不等 I-MR 图概率图正态配对T：配对T检验和詈信区间：前0洞，后0洞前9洞-后9洞的酉?对TN平均值标准差3445.5593.7510.6433447.7354.3300.74334-2.1764.5690.784鄭洞平均養的9眾置信区间:(-3.771, -0.582)平均塞=(与尹为的T检验：T值=-2.78 F值=0.009P值小于0.05，显著的，拒绝Ho,均值后比前大，前9洞比后9洞好 单边：Ha:前9洞比后9洞打得好 备择：选小于P 值=0.041P=0,三人的均值不等作业：(DM ONEWAY ANOVA)等方差检验：曲等方差检验:y与孟15-16-M 17-18-19-y等方差检验Ear 11st t 检:验检验竝计呈P 1H.0. 930. 920Levene检验垃计呈0. 32p ia0.2 46810121416959S标准差Bonferroni置信区间置信区间基本重叠，方差没有显著差异P 值 =0.920.05，数据正态 单因子方差分析：Fisher 95% 两水平差值置信区间x 水平间的所有配对比较 同时置信水平 = 73.57%x = 15 减自 :x下限中心上限 -+-+-+-161.8555.6009.345(*)174.0557.80011.545(*-)188.05511.80015.545(*-)19-2.7451.0004.745(-*)+-+-+-8.00.08.0 16.015和19没有显著差异x = 16 减自 :x下限中心上限 -+-17-1.5452.2005.945(*-)182.4556.2009.945(*-)19-8.345-4.600-0.855(-*)_L_L_L-8.00.08.016.016和17没有显著差异x下限中心上限+-+-180.2554.0007.745(*)19 -10.545-6.800-3.055(*-)+-+-8.00.08.016.0无x = 18减自:x下限中心上限+-19 -14.545-10.800-7.055(*-)+-无-8.00.08.016.0单因子方差分析: y与 x来源自由度SSMSFPx4475.76118.9414.76 0.000误差20161.208.06合计24636.9617 减自:x =S = 2.839 R-Sq = 74.69% R-Sq （调整） = 69.63%平均值（基于合并标准差）的单组 95% 置信区间水平N平均值标准差+1559.8003.347(*)16515.4003.130(*)17517.6002.074(*)18521.6002.608(*)19510.8002.864(*)+10.0 15.0 20.0 25.0合并标准差 = 2.839P值=0,拒绝HoR-Sq = 74.69%，变异因子占总变异74%以上，证明焊接强度对电流强度有影响 残差分析：作业：1. 稳定性sales 按 product placement 的 I-MR 控制團11C192337-4C556473320 5 0丸勢高中低三个部分差异较大，稳定性还可以2. 数据形态： sales的概率圉匚三|匚亘圣|虽 $Kn5060sales的概率團正态- 95黑置信区间90Bottom 正态分布Middle&top 不正态分布3. 等方差检验：非等方差检验：sales与product placem已ntsales等方差检验4UID|1|0理In FonpolqdBartlett 检:竖检验就计呈P 1EL3. 050. 217Levene检验就计呈Q. 19P 1EL0. B24=p3 45678995M标准差Bonferroni置信区间三组数据有非正态的，看LEVENE检验的P值=0.8240.05置信区间有重叠，方差无太大差异4. 中心趋势：（非正态，等方差） 单因子方差分析: sales 与 product placement来源自由度SSMSFPproduct placement22398.21199.1 46.910.000误差872223.925.6合计894622.1S = 5.056 R-Sq = 51.89%R-Sq (调整) = 50.78%P=0，平均销量不同平均值（基于合并标准差）的单组 95% 置信区间水平N平均值标准差+-+-bottom3062.8674.281(-*-)middle3075.3674.846(-*-)top3067.4675.906(-*-)+-65.0 70.0 75.0 80.0 合并标准差 = 5.056Middle=75,最多Top=67,其次Bottom=62，最少sales正态磐車图残差團III厂-II丄II4.IT-1III厂kII T与抵合值*驾非sales建差圏=回:H蛊sales正态観車囹两个蓝色点影响正态性，去掉两个点 非参数检验：（非正态）Kruskal-Wallis 检验: sales 与 product placement 在 sales 上的 Kruskal-Wallis 检验productplacementN中位数平均秩Zbottom3063.0023.3-5.70middle3077.0070.36.36top3068.0043.0-0.65整体9045.5H = 48.90DF =2 P =0.000H = 49.10DF =2 P =0.000（已对结调整）Middle=77，最多Top=68，其次Bottom=63，最少单一 X （离散）与单一 Y （连续）统计分析法总结:X 的水平数目的 路径中心趋势离散度均值中位数1与标准值比较T 检验（书6-12）1Z （总已知）/It （未知）1w图形化汇总，看O的CI2相互比较水平间独立：t检验（6-23）,O相等：2t或一元ANOVA/o不相等：2t，M-W 正态：F检验水平间不独立：t检验（6-12）t-t/11 （对差值）1W 不正太： LEVENE 检验2 个以上两两比较 一元 ANOVA（7-9）o 相等：一元 ANOVAK-W正态： Bartlett 检验M-M 不正太： Levene 检验卡方独立性检验：XY关联性强弱（8-10）自由度DF= （X水平数-1） * （Y水平数-1）例题：（书8-11）卡方检验:BADBAD, GOODGOOD627621.790.044合计64812126.211.03723346750020.23479.778.0650.34031042443417.56416.443.2530.137合计6415181582卡方 = 12.876, DF = 2, P 值 = 0.002 2的单元格卡方高1,3良率好2 不良品多 例题：（credit card）银行拒绝信用卡频率卡方检验: Rejected, ApprovedRejected 1 9 12.00 0.7502 89.670.2873 1112.000.0834 710.33Approved 合计27 3624.000.37521 2919.330.14425 3624.000.04224 3120.67525234816.0032.005.0632.531合计60120180卡方 =10.888, DF= 4, P值 = 0.028P值-0.0280.05,拒绝Ho，不同工作日之间有差异，周五拒绝率高例题：（TRGB-MULTI VARI 文件）|J Invoi对于列 :|J Error?J对于层（1）:频率位于（F）:显示审卡方分析）两期望单元计數込） 厂原始菠差闻 厂标准化残差（S） 厂调整残差（A）7每个車元对卡方纟施计的贡祇（N）类别罐: 财于行闻:交叉分组表和卡方（未汇总数据）显示7计数闻厂行百分比陽 厂列百分比購 厂总百分比汇总统计量: Invoice Type, Error?行:Invoice Type列:Error?NoYes全部EDI5996853.8614.1468.000.49131.8708*Fax71219272.8619.1492.000.04770.1816*Mail68229071.2818.7290.000.15090.5747*198.0052.00 250.00* * *单元格内容:计数期望计数 对卡方的贡献Pearson 卡方 = 3.317, DF = 2, P 值 = 0.190似然率卡方 = 3.548, DF = 2, P 值 = 0.170P值0.05,发票类型对错误率无显著差异相关与回归分析（书 9-5）变量间关系：确定性关系（科学关系，函数关系）非确定性关系：统计上称为相关关系回归是研究相关关系的一种常见的数理统计方法，得出数学表达式（经验公式），用于预测 与控制相关系数r：T WrWl确定性关系：r=l或T丨r I三0.8相关性强r越大，P越小0W R2W100%在直线性相关条件下：r2=R2回归分析是连续水平的 ANOVA一个X值对应一个Y值只能用于内推法决定系数：（书 9-12）R2值-0%-100%之间通常为60%, R?值越高相关性越强1. 注意 XY 是否有因果关系2. 其他潜在变量造成XY的改变作业：1. GOLF 不同花纹之间，打得距离差别，省去一二步2. 银行网点数据 1 不同类型业务，对等待时间和办理时间是否有差异 不同柜员对等待时间和办理时间是否有差异回归分析: Supplier 与 Customer回归方程为Supplier = - 144 + 1.46 Customer自变量系数系数标准误TP常量-143.6583.33-1.720.101Customer1.45910.22186.580.000S = 23.7288 R-Sq = 69.5% R-Sq （调整） = 67.9%方差分析来源自由度SSMSF P回归1243732437343.29 0.000残差误差1910698563合计2035071R值27.2%,不高散点分布弯曲，需要升阶选择“二次“Flight 文件 相关: y, xy和x的Pearson相关系数=-0.869 （相关性强）P 值 = 0.001回归分析: y 与 x 回归方程为y = 430- 4.70 x自变量系数系数标准误TP常量430.1972.155.960.000x-4.70060.9479-4.960.001R-Sq （调整）=72.4%MS F PS = 18.8872 R-Sq = 75.5%方差分析来源 自由度 SS残差误差8 2853.8 356.7合计 9 11626.4异常观测值拟合值 标准化观测值 xy 拟合值 标准误 残差 残差9 91.4 18.000.55 15.90 17.451.71 XX 表示受 X 值影响很大的观测值。80%时，Y为54.8Paint 文件：相关: Air Pressure, ThicknessAir Pressure 和 Thickness 的 Pearson 相关系数 = 0.920（相关性高）P 值=0.000相关: Viscosity, ThicknessViscosity 和 Thickness 的 Pearson 相关系数 = -0.242（相关性低）P 值=0.2904J3 扌X合线:Thickness 与 Air PressureB | E3 | 辛 Thickness 残差图拟合线團Thickness = - 44.13 + 1. 020 Air Pressures4. 09824R-Sq84. 6%R-Sq 调整B3. a%直方图Thi ckness残差图正态粧牵图-50510-50510与拟合值观flam序回归分析:Thickness 与 Air Pressure回归方程为Thickness = - 44.13 + 1.020 Air PressureS = 4.09824 R-Sq = 84.6% R-Sq （调整） = 83.8% 方差分析来源自由度SSMSFP回归11750.121750.12104.200.000误差19319.1216.80合计202069.24拟合线图Thickness =- 318.1 - 36.69 Viscosity-0.993 Viscosity*2454035-S10. 2206R-Sq9. 1%R-Sa （调整）0. 0%多项式回归分析:Thickness与Viscosity回归方程为Thickness = - 318.1 + 36.69 Viscosity - 0.993 Viscosity*2S = 10.2206 R-Sq = 9.1%R-Sq （调整） = 0.0%方差分析来源自由度SSMSFP回归2188.9494.4690.900.422误差181880.30104.461合计202069.24方差的序贯分析来源自由度SSFP线性1121.5561.190.290二次167.3820.650.432曲拟合线：Resp Time 与 Distance5004003002001000拟合线團Resp_Tijne =199. 3 - 2. 209 Distance02468101214Dist ance110.773R-Sq0. 3%R-Sq （调整）0. 0%Resp Time 残差图Resp_Tinie 残差團正态黯率图与拟合值残差1合值直方图与顺序Cus t文件： 回归分析:Resp_Time 与 Distance 回归方程为Resp_Time = 199.3 - 2.209 DistanceS = 110.778 R-Sq = 0.3% （不相关）R-Sq （调整）=0.0%方差分析来源自由度SSMSFP回归149454945.10.400.527误差141173030812271.7合计1421735253 Resp Time 廳差图令拟合线：Resp Time 与 Exp. Level拔合线團ne =12. 65 一 3. 166+ 0.2125 Exp. Level*2S23. 32*6R-Sa95. 6%R-Sq95. 5%Resp_Time残差團正态储率图-50050100与拟合值100-T育方图012024036030姒合值多项式回归分析:Resp_Time与Exp. Level回归方程为Resp_Time = 12.65 - 3.166 Exp. Level + 0.2125 Exp. Level*2S = 23.3276 R-Sq = 95.6% （相关） R-Sq （调整）=95.5%方差分析来源自由度SSMSFP回归216590688295341524.380.000误差14076185544合计1421735253方差的序贯分析来源自由度SSFP线性116192411968.000.000二次13982773.190.000精益分析工具：价值流图（VSM）：产品或服务通过价值流时，有信息和材料的流动（1书6-34）As is VAM 现况To be VSM 未来不必须：浪费（搬运，返工）增值效率（PCE）=总增值时间VA time/总生产周期lead time 工具：VISO/igrafx价值分析步骤：（书 10-8）1. 用流程图确定步骤周期2. 按增值非增值分类3. 计算增值效率4. 改进Invoicing value analysis 文件 物理流程图（意大利面条图）书 10-145S 方法论：整理：只摆放需求的物品 整顿：摆放成易于使用的方式 清扫：打扫剩余物品 清洁：减少变异，标准 习惯：设置纪律5S 测量水平（书 10-18）精益的改善技术：SMED 快速换型：基本步骤：1. 观察流程2. 区分内部外部作业转换（内部：只有停机后做的事）3. 将内部转换为外部作业4. 缩短内部作业5. 缩短调试时间6. 缩短外部作业差错预防：（书 11-19）断根原理 保险原理：双保险（预防）自动原理（预防）相符原理（侦测）顺序原理隔离原理重复原理标示原理警告原理缓和原理条件原理实验设计方法简介：1. 被动地：观察自然发生的（多变量研究）2. 用实验的方法：引起可提供信息的事件 实验设计Y 望大（质量）Y 望小（成本低，不良品）Y 望目（目标值）DOE全因子实验：（书12-7）1. 随机化：将噪音固定，区集化2. 重复：3. 再现（仿行）： 推论范围：狭义推论，广义推论2k因子设计：K个因子，2个水平（书12-11）Effect 值（书 12-12）去掉ABC,BC影响不大曲二宜 Pareto Y标准化效应的Pareto團（响应Alpha =. 05）4. 301因子窑甘1AA卜LJR-Sq （调整）=99.87%拟合因子: Y 与 A, B, CY 的效应和系数的估计（已编码单位）项效应系数系数标准误TP常量64.2500.1768363.450.000A23.00011.5000.176865.050.000B-5.000-2.5000.1768-14.140.005C1.5000.7500.17684.240.051A*B1.5000.7500.17684.240.051A*C10.0005.0000.176828.280.001S =0.5PRESS= 8R-Sq = 99.96% R-Sq （预测）=99.39%对于 Y 方差分析（已编码单位）来源自由度Seq SSAdj SSAdj MSFP主效应31112.501112.50370.8331483.330.0012因子交互作用2204.50204.50102.250409.000.002残差误差20.500.500.250合计71317.50ABC为主要因子，不能去掉AB的P值0.05,去掉AB残差分析：Y残差團与批合值正态I率图0 5 0 5 0 I-1 aa.-H3.T国:.S-:.-1. :5:. :. 51.:12345676戏討直和序Rating=64.25+11.5A-2.5B+0.75C+5AC +1 -1+1 +1+1保证RATING最大，设置+1,-1AC 交互PROCESS TIME 文件：拟合因子: Minutes 与 Form, Methods, CustClass Minutes 的效应和系数的估计（已编码单位） 系数标项效应系数准误TP常量67.5001.49345.210.000Form-14.250-7.1251.493-4.770.001Methods-18.750-9.3751.493-6.280.000CustClass5.7502.8751.4931.930.080Form*CustClass-6.500-3.2501.493-2.180.052S = 5.97152PRESS =829.884R-Sq = 86.53%R-Sq （预测） =71.50%R-Sq （调整）=81.63%57. 5 |曲Minutes的立方圏（数捋F均喳Minutes的立方團（数抿平均值）43. 5kt hodsF-DTZi控制计划对关键 XY 的管控Control plan 的 excel 表实验：（投射器）1. 多变量噪音分析：人员，班次，日期，球类型（主效应图）2. 等方差检验：检验球的波动差异，P0.05，无差异，塑料球均值大检验人员波动差异，无差异3. KPIV1,2,3 单因子分析4. KPIV4 回归分析L/T前置时间C/T周期时间VA增值时间
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