目前分類:品管統計 (8)

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第三階段是定期稽核,針對合格供應商,需要實施定期和不定期之品質稽核,用以判斷其品質系統是否有效實施和維持,及時找出供應商的潛在或已存在問題。定期或不定期稽核的執行原則概述如下:

定期稽核在每年年底制定次年度供應商稽核計畫,針對重點供應商進行現場稽核,檢視潛在或已存在的產品異常處理流程,一旦稽核結果未達應有標準,要求供應商在期限內進行改善;也提供適當的協助、輔導與教育。當供應商回覆矯正預防措施,並完成改善後,視情況指派專員到供應商確認。

 

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前一章已經就先針對的繪製作說明,接下來再針對 的判讀作說明。

 

是用來了解製程之變異情況:

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前言由於文章中使用到一些數學符號和方程式這些數學符號和方程式無法以文字方式轉貼到部落格需要一一轉成圖檔把這些數學符號和方程式轉成圖檔再對的貼到文章的適當位置,費時費力,只好把整篇文章轉成圖檔。因此這篇文章以圖片方式呈現解析度不是很好

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在前面的文章中有簡單的介紹平均值,在這裡對平均值作深入說明。

平均值可以細分為4:算術平均值、加權平均值、幾何平均值、調和平均值

一. 算術平均值(arithematic mean):一組數或量相加總,再除以該組數的個數,稱之為算術平均數。若有 n 個數,其算術平均數為X1X2X3…Xn的平均值為:

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當我們要判斷一母體品質好壞,可依據下列幾項數據資料來進行:

  1. 平均數代表其集中趨勢
  2. 標準差代表其離中趨勢
  3. 超出規格之不良率
  4. 集中趨勢與離中趨勢之總合指數

而製程能力評價也可以說是從這四方面的統計值來評價,現在就從製程能力的評價計算公式來說明之。

一. 製程準確度Ca (Capability of accuracy):比較製程分配中心點與規格平均值一致之情形,計算公式如下:

雙邊規格:

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離中趨勢量數是指描述一組數據離中差異情況和離散程度的量數,也稱差異量數(Measures of Variability) ,表現數據組內個數散佈情形,離中趨勢量數常見的表徵數有全距、四分位距、變異數、標準差。

(1)全距(Range):一組數據中最大值與最小值之差,其計算公式如下:

全距=極大值-極小值

 

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在分析一組量測數據的分布時,數據組的中心值的量數,稱為集中趨勢量數(Measures of Central Tendency),是為了表達整組資料的集中趨勢,在統計學中,集中趨勢量數常用的表徵數有平均值或平均數 (Mean)、中位數 (Median)、眾數 (Mode)

 

(1)平均數 (Mean):一組數或量相加總,再除以該組數的個數,稱之為算術平均數。即若有 n 個數,其算術平均數為X1X2X3…Xn的平圴值分為樣本平均數和母體平均數。

 

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談到品質,就會牽涉到統計(Statistics),透過統計結果進行推論,作為下一步改進的決策依據, 其流程如下:

 

從收集資料開始,針對資料進行整理和運算後,變成有用的資訊,對於資訊進行分析或解釋,這一段過程就是把資訊轉變為知識,最後作出下一步改進或改善的決策。

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