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Prepared By KH Cheah, W7QTS Engineering 議程 假設檢定程序 試驗程序 與假設檢定有何相同 有何分別 試驗的障礙 單因子試驗 課程目的 當完成課程後，學員便能 描述假設檢定的方法 分辨出試驗與假設檢定間相似及分別之處 闡述要達成有效的試驗所遇到的障礙 假設檢定程序 作出假設 決定大概的風險程度 (a 及 b) 計算一合適的樣本容量，包含理想的關鍵性分別 調查存在的數據 / 過程 記錄數據 分析顯要性 得出結論 目的: 確認(變異 / 變差？)的來源 例題 分別有兩種不同的磁線，A及B，用作繞同一型號的電樞。我們所感興趣的測量稱為‘x’，電繞拉力。 我們要確定漆皮線是否影響x的差異，同時必須保證其他流程/機器參數都是一致的。 假設 (統計的)假設是一個關於某個或多個母群體特徵的說明。 假設的目的是建立一基礎，收集數據，以支持或推翻這說明 風險 (a b) 作出錯誤決定的風險可被量化為: 風險或拒絕無效假設的機會率當這是正確 (Type I error) = a 風險或接受無效假設設的機會率當這是不正確(Type II error) = b. 1-b通常被喻為測試的‘power’ 要測試種類A線及種類B線的分別，選擇 a = .05 及 b = .10 風險 (a b) 收集數據 數據一般可從 以往的表現結果 有限的探測通過執行“split lots”經過兩個或多個探討的制程輸入。 之後， 可透過標準假設檢定方法運用Excel / Minitab作出分析 註： Split lot是一個同性質組合的制品/半制品，加工/處理得幾乎是一模一樣，除了我們想研究的步驟。 Significance 的分析 檢查數據的常態分佈性質: Stat Basic Statistics Normality Test (Minitab) 作出結論 最重要的是把假設檢定的結果根據，轉化為實質的terms 電磁線A及B之問存有1.1單位的分別，然而這並不顯要因P值 = 0.051 試驗設計 DOE 是一系列的程序， 當否定與本題無關變數的影響時 讓我們能主觀地分析一個或多予一個變數對結果的影響。 這是一較科學性的方法， 作出不含糊的結論， 對成因與 影響的推斷。 試驗 試驗的基本策略是似據假設測試為原則，只有少許主要的分別 試驗一般涉及受搜查的變數因素，或變數因素的層次， 通常這些數據是非現存的 試驗設計必須小心計劃及推行 總結是用作改善過程， 而並非確認變數的來源 試驗的策略 確認變數及試驗的層次 建立假設 確定合適的風險程度 (a 及 b) 確定關鍵性的分別及計算一合適的樣本容量 計劃實驗的推行 記錄數據 分析 significance 作出結論 目的：(通常) 減低變異的來源或使過程做到最佳 計量型的選擇 一般而言， 實驗是從問題陳述開始， 確認 KPIV‘s及KPOVs KPIVs, 又稱 原因 ， 通常透過以下幾點確認 FMEA’s CE matrices Process mapping Brainstorming 工程知識, 科學原理 操作員經驗 顧客 / 供應商的意見 分析階段的發現 (Multi-Vari, ANOVA, etc.) 計量型的選擇 層次的選擇 所有因子的層次是抱著制程改進的希望而精心挑選的，所以它可能是從： 建議的過程改變 計量型 levels 一般是不會被應用的 新的物料來源 Levels 可會是 : 定量分析 (如：以度為單位的溫度，秒為單位的時間) 或 定性分析 (如： 不同的機器, 操作員, 清潔或不清潔) 層次的選擇 目標 #1: 從一群變數中，決定幾個虛設的輸入(篩選) 目標: 改變輸入到極端，從而保証能見到輸出的影響 - 如有的話 會誇大變差 目標 #2:明瞭原因的相互關係 (Y = f(X1,X2, X1*X2 ,…)) 當決定性的輸入被確定, 減少 使用層次的區間從而確定所有輸入的關係 這方法通常導致有次序性的試驗 目標 #3: 確定一群輸入變數制作的界限 (制程) 利用最接近的設定 Sequential experimentation is also used Hypotheses Examples 提升焗爐的溫度會增加 breaking strength : 以新的全自動測檢系統的電樞電阻測量器去更換現時的電樞電阻測量器，從而改善電樞電電阻的計度變差 風險 (a 及 b) 試驗裡的風險程度是經不同目標而挑選的 篩選 或 sequential experiments, 目的是要發掘改變--如 they are ther