spc统计品质管理工具箱

QS-9000统计品管工具箱StatisticalToolsinQS-9000

2QS-9000:ExcellentProcesses第1天『统计制程管制』目录¾第一章：QualityScoringi品质定分À第二章：BasicStatistics根本统计Â第三章：ProcessCapabilityi制程能力»第四章：PFMEA失效分析2QS-9000:RobustDOE第2天『统计实验计画』目录¾第一章：PairedComparison调配比对À第二章：FullFactorials全式要因Â第三章：ComponentSearch抽料剥材¸第四章：VariablesSearch抽丝剥茧»第五章：Bvs.Ci制程比美¹第六章：ProcessCertification傻灵九趟2QS-9000:EffectiveMSA第3天『量测系统分析』目录¾第一章：Introductioni内容概述À第二章：Procedure评判要领Â第三章：Variations变异类型¸第四章：R&Rii精度评判¸第四章：B&Li准度评判¸第四章：AttributeGage检具评判»第五章：DimensionGageii厚测案例¹第六章：ElectricalTesti电测案例世说品语--陈文魁"网渔物语有一位海洋学家工程研究钓鱼台渔区，长期记录渔夫出海网捞捕鱼所获。历经三年完成计画后，他引用大量数据撰写了长篇报告。结论中有一段语气铿锵的文字：「所有钓鱼台渔区中的鱼，其大小都大于鱼网的网目尺寸。」E青蛙物语一位高中老师对他的学生说：「各位同学，今天向大家介绍我的一项新学说：『当青蛙失去了四肢时，其听力也随之丧失了。』这是我对100只活体青蛙实验的重要发现，大家一起来见证本学说的再现性。』同学都全神贯注看着手持剪刀的陈老师，和桌台上唤唤啦啦的乙只青蛙。老师对着青蛙喊：「跳！」，青蛙便跳了一下。再声喊跳，青蛙又跳了一下，老师屡试不爽。同学试了几次，青蛙也每次都伸长后肢向前跳。然后，老师将青蛙的四肢剪除，双手沾粘了一些血迹。这会儿，陈老师激昂的喊叫：「跳！跳！跳！」，结果青蛙一动也不动。老师和同学又一齐嘶叫：「跳！跳！跳！」，结果青蛙却留在原处唤啦得更凶。于是，全班同学起立，掌声连连，久久不退。B取经物语有家获利良好的家族企业，位居荒郊野外，对外神奇封闭，第二代接手经营后亟待有所突破。有一天，他们听说：「中华民国的品质泰斗－荷商PHILIPS公司，为庆祝在台30周年，特别举办品质经营体会发表会，以回馈社会。」于是，少东指派公司内公认的一位智多星，出远门替大家去参加盛会。在殷切的盼望下，几天后这位年轻人回到了公司。大家热情接风，随后他上台报告，滔滔不绝讲了三、四个小时，台下听得津津有味。最后，他下了结论说：「总之，有三场演讲。第一个演讲十分出色，简单明暸，我完全能明白『机台联线』可以降低流动日数，对生产力特有奉献。接下来的更好，深入又绝妙，但我不太了解，演讲人解说了『同步工程』对商品设计研发的好处多多。最后一个演讲最精摘，真是伟大又令人难以忘怀，惋惜我完全听不懂，并且演讲者也成认他不太明白美国戴明博士『渊博系统』的精髓。」『梦幻五样本』勇闯材验的故事【问题背景】制程工程师MR.SMART闻道：「某日本漆材在IC胶体上盖印效果特佳，远优于现用美国材料。」他兴奋地安排实验，利用私人交情挈住领班Ms.Wang和两位生技员Ann和Amy，加了两天夜班。在制程中将就用日本漆和美国漆各盖印300只IC，至于随机性也不能太讲究了。SMART本身的统计也很罩，做完以下日漆和美漆盖印统计量〔耐擦平均次数和标准差〕后，他谦虚就教于DR.INTELLIGENT:「教授！耽误您一分钟。我的实验问题很简单，您只要告诉我实验样本要多少才算够大。」；【统计解析】DR.INTELLIGENT先立下虚无假说(nullhypothesis)和对立假说(alternativehypothesis)如下：H0：日本漆和美国漆一样好；日=美。H1：日本漆比美国漆好；日>美。接着INTELLIGENT用Smart所算出的统计量去求H0成立的P-值(p-value)。样本大小：n日=300,n美=300，合并标准差样本标准误统计量tobv=样本P值Prob{tobv}=6.82x10-8【计策方向】DR.INTELLIGENT哂笑：「按样本P值极为微小，我们可以认定假说检定的成果是极度显著的。但因制程随机性不易掌握，这种过程容易受到荷兰Philips总部的挑剔。您情愿割舍这600个辛苦熬夜获得的实验样本吗？其实，摘用Fisher的阻绝设计〔BlockDesign〕，我们只需要『梦幻五样本哩』！」Mr.SMART和各位朋友一样不信邪，那有五样本胜过600样本这种现代天方夜谭。您知道DR.INTELLIGENT有何锦囊妙计吗？【阻绝设计】DR.INTELLIGENT和制程工程师MR.SMART一同研讨刻章和盖印的技术之后，经历了以下六个步骤，共同创造了「梦幻五样本」的故事：刻章设计：为某型号IC的黑色胶体，利用计算机辅助，在同块橡皮上刻制左右相同的双章座。盖印设计：轮压上漆，使同章座左、右二章上各沾着日本漆和美国漆，唯漆量近乎相同。制程设计：从封胶(compoundmolding)制程中，按胶体状态将IC归成以下五类典型：A)胶面细致，甚适着漆，且字迹鲜明；B)胶面稍粗，甚适着漆，唯字迹稍糊；C)胶面毛孔，尚适着漆，唯字迹模糊；D)胶面有洞，不适着漆，且字迹斑剥；胶面腻脂，难以着漆，且字迹不明。样本设计：从前述五类IC中，每类各挑出一只，其整体胶面状态左右都相近(identical)。接着轮压上漆，左章日本漆，右章美国漆，然后盖印。室温下露放一小时后，开始量测这五只IC其漆印的耐磨度。量测设计：使用乙只硬质橡皮擦，定力定角度从一缘擦至另一缘，直至字迹不明，并计数这五只IC漆印的总擦次。实验实施：按上述各项设计进行，并将耐磨次数记录如下：样本漆材ABCDE日本漆463933167美国漆28251794【阻绝分析】DR.INTELLIGENT立下以下两项假说：H0：日本漆和美国漆一样好；D=。H1：日本漆比美国漆好；D>。接着INTELLIGENT用配对次差D(paireddifference)来计算统计量。样本漆材IIIIIIIVV日本漆463933167美国漆28251794次差D18141673n=5,P-valueoftobv=0.75%最后，DR.INTELLIGENT为假说检定的成果写下一段结论：「按样本证据来看，『日本漆和美国漆一样好的假说』其正确机率才不到0.75%；也可以说，『日本漆和美国漆一样好』的前提下，比本次样本还特异者，千中七、八而已矣！」【检证报告】制程工程师MR.SMART将本次实验方案、实验成果、和五组IC漆印电微镜相片，一并汇整，并在实验报告中骄傲的撰写：「本人有99%以上的信心向钧座保证：日本漆比美国漆好。惠请同意在盖印制程中换用日本漆材。」本案经呈报荷兰Philips总部，不到一周就收到日本漆材核可的技术通报。各位朋友！如果MR.SMART想提高统计检验的精度，有何省事的方法呢？¿『从电学公式中消失掉的效应』【现况掌握】电源供给器是否准确和稳定，是计算机显示器的关键性能之一。开发工程师为提升电源供给器的运作性能，特别在回授线路中添加乙只可变电阻器，但是生产线反映每只调整耗时不少，拉长了生产的流动秒数。基于生产线改善生产速度的要求，在不牺牲产品性能前提下，开发工程师考量从线路设计变更下手。如图从线路原理来看，生产人员必须左或右来回调整可变电阻器之阻值，直到输出电压为2.49伏特时止。假设能提高设计的准确，选用恰当的电阻材料，使输出电压初值接近于二极管2.49伏特的参考电压，生产线调整时间即可大量降低，甚至可免调整。调整电压B+的规格是173±20伏特，电压公式如下：参考电压Vref=173*[R3+R4]/[R1+R2+R3+R4]。将R3可变电阻一分为二，应该使R3中心处之电压十分相近于2.49伏特。电阻块A和B的数值计算如下：A=R1+R2+(R3/2)和B=R3/2+R4，那么Vref=173*A/B。由于A、B的公差及它们之间的交错效应，增加了设计分析的难度。即使动用微分，也是不切实际。【变更方案】将A和B视为Vref的两项要因时，吾人正可利用「全式设计」FullFactorial进行变异分析ANOVA。开发工程师毅然选择借用「二因全式」的DOE手法来达成任务。以下是拟定选用电阻材料的摘购规格R1：75k±1%；R2：75k±1%；R3：.47k±20%；R4：1.8k±5%【实验设计】MonteCarlo摹拟法挺吸引人，他将市购电阻之阻值视为常态分配，因此<High>R1~N(75,21)；R2~N(75,22)；R3~N(0.47,23)；R4~N(1.8,24)<Low>R1~N(75,21)；R2~N(68,22)；R3~N(0.47,23)；R4~N(2.0,24)其中标准差是将阻值公差看作6而求得。譬如，R1阻值公差是75*2%=1.5，所以1是0.25。利用EXCEL「随机数产生器」制造十套常态分配电阻数值，详如下表：Low-Rand1Rand2Rand3Rand4Rand5Rand6Rand7Rand8Rand9Rand10R175.1675.1175.2775.0475.0474.9274.9275.2174.6474.88R268.1867.8568.1467.8968.0468.2968.1068.0868.0368.23R3/40.24R42.002.002.002.002.002.012.002.002.002.00High+Rand1Rand2Rand3Rand4Rand5Rand6Rand7Rand8Rand9Rand10R175.4474.8274.8074.8775.3175.1775.3275.0275.1575.14R274.8274.7474.8174.8574.6875.0175.1775.0974.9474.62R3/30.23R41.801.801.801.801.801.801.811.801.781.79按电压公式Vref=173*[R3+R4]/[R1+R2+R3+R4]计算与2.49伏之误差如下：ABX1X2X3X4X5X6X7X8X9X10--80.18+--0.06-0.07-0.06-0.07-0.07-0.07-0.05-0.07-0.09-0.08-+0.040.050.060.060.040.060.040.040.050.06++-0.17-0.17-0.16-0.18-0.18-0.18-0.17-0.18-0.20-0.19【效应分析】开发工程师他令现用电阻各为低水准「-」，和拟用电阻各为为高水平「+」。完成如下二因全式效应分析表：实验ABAB误差平均1--+0.172+---0.073-+-0.054+++-0.18效应-0.47-0.230.01上述效应表值令人惊奇，它和预期出入甚大，竟然A和B这两组电阻的交错效应是如此微小！从ANOVA，我们亦得知A是红因，B是粉红因。所以，R1+R2和R3+R4各改摘75+75及.47+1.8k的电阻器后，都可将输出原设计电压值往下降低。22--二因全式实验ANOVA表变源自由度SVFOPF10%F5%F1%A10.110.1087.2040.0109*B10.030.0261.7630.19262.8504.1137.396AB10.000.0000.0040.9516组内360.540.01总合390.67*_P<5%**_P<1%***_P<0.1%再从「交错效应图」来验证，确实R1+R2和R3+R4毫无交错的迹象；可是当R1+R2和R3+R4同时各改摘75+75k及.47+1.8k的电阻器时，将输出电压值往低过头达0.17伏特，显然是「矫枉过正」了。22--二因全式实验交错效应图【设计变更】「最正确设计」是R1+R2仍然使用68+75k电阻器，而R3+R4改摘及.47+1.8k电阻器，可望使输出电压值的偏误值降至平均0.07伏特。【成果验收】摘用如下公式以评判「准度性能」：，式中、m和T各代表「设计值」、「目标值」和「公差值」，输出电压值的设计公差是0.5伏特。原先设计CA=1.0–0.17/0.25=0.32变更设计CA=1.0–0.07/0.25=0.72因此，变更设计后准度性能业已从原先的0.32提升至0.72，奉献高达125%！【效果确认】为比较「旧式设计」和「最正确设计」，令在生产线上的偏调率是A=|P1-.5R3|/.5R3，P1为未调时可变电阻中点的阻值。旧式12345678910P1108.094.098.7112.889.3103.4112.8103.4108.094.0平均A54%60%58%52%62%56%52%56%54%60%56%最正确12345678910P1192.7211.5202.1197.4206.8197.4216.2211.5192.7202.1平均A18%10%14%16%12%16%8%10%18%14%14%在生产线抽样获得上表，经由「旧式设计」和「最正确设计」偏调率两相比较，可知平均前者高达56%，而后者才仅14%，减缩了75%的线上调整时间！1.PairedComparison调配比对法要旨传统的「因式设计法」(FactorialDesign)囿于大量的实验数量，以致难以实施﹔或者将主因与某些混因收容在同组内，以致不易厘清它们与品质之间的错综关系。「调配比对法」(PairedComparison)只需要少数几次配比，就能回避掉多数混淆的因素，而可望提供吾人有关关键主因的线索。前题：⊙产品不得拆装。⊙多件产品可供比较。⊙有适当特性可用以衡量品质。适用：⊙适用于装配制程。⊙适用于测试设备。⊙适用于失效分析。程序1.挑拣首组：起出(尽量同批)「良好产品」和「不佳产品」各一。2.比对差异：仔细比对这组产品，挑出它们之间的差异，可用五官、电微镜、破坏试验…等方式观察产品的特性，譬如外观、尺寸、电性、机性、化性…等。3.继续比对：起出第二组产品如「第2步骤」般仔细比对。4.终止比对：继续起出第三、四、五…组产品比对，直到有再现的工程。5.拋弃特异：拋弃矛盾性的工程。一般大约经过五、六组比对后，一致性的差异会缩减为少数几个工程。据之，吾人即可找出来品质变异的重要端倪。?二极管制程?个案范例问题：「奔驰」电子公司产制的DO-35二极体，被放在房车的天窗下使用，它的不良率过高。从保养厂退回几只二极体残骸，经与良好二极体比对后，效劳工程师实在找不出什么毛病来。程序：在电微镜下检视后的记录如下表：组别同组产品观察差异1良件劣件无疵龟裂、氧化、铜锈2良件劣件无疵合金不良、氧化3良件劣件无疵氧化、沾污4良件劣件无疵龟裂、氧化解析结论：1.因为出现四次，氧化可能是红因。2.因为出现两次，碎裂可能是粉红因。解答计策：经恰商后，半导体协力厂摘取以下矫正措施：1.减低氧化：减少蚀刻时的用氧量。预防龟裂：加厚光阻、检查光罩、和加大罩晶间隙。2.FullFactorials全式要因法要旨本法旨在揪出各项红色主因和粉红因，并厘清这些要因各自的主效应、相互间的交错效应，进而酌量将绿色弱因的规格公差放大。适用：⊙适用于四项或稍少关键材料的产品或制程。⊙产出反复且可衡量。原理：「全式要因法」的威力甚大，它对四项获选变因的所有水准〔多用两级水准〕都要试验。因此，在变因和水准的所有可能组合〔共计十六套〕都业经试验后，各项主效应、和所有二、三和四阶交错效应，都可以系统的加以析分和量化。十六套试验的顺序必要是随机进行的，其方式如下：全式格号12345678910111213141516随机号码38688324865940472060438525969345试验顺序41112214958110613316157为了解决试验内的残差，各套试验都要几回反复〔计量变量2~5回﹔计量变量够大使各格足以出现劣品〕。可于事前用「调配比对法」来减少计量变量的反复回数﹔惟对计量变量宜用「疵样定分法」。2.2程序1.研挑变因：按先前的试验或工程师的判断，挑出待追查的四项变因，并将之编码为A、B、C、和D。2.决定水准：为每一变因设定两样水准，一般都以低水准〔-〕和高水平〔+〕来代表「现有水准」和「似佳水准」。3.制作矩阵：为十六套组合试验绘制乙份如下的矩阵。4.编排验顺：按随机方式，安排组合内反复几回试验的顺序。5.实施试验：按排定的顺序进行该组合内各回试验，并且一一登录试验的结果。6.反复试验：按另一随机方式，继续4和5步骤的程序，反复进行下一组合内各回的反复试验。7.格内计算：计算每格内两值的平均。8.效应计算：在32组数据中，计算所有A-和A+名下数据的平均数。由于B、C、和D此时全系平衡状态，A-和A+的差值就纯粹可归咎于A本身。因此A+减去A-的差值即为A之效应。同样方式，继续求算B、C和D等变因各自的效应。9.变异分析：建立变异分析〔ANOVA〕表，以便进行因等的归级，以及交错效应的分析：a)BC交效：将B和C两行中同为--、-+、+-、和++的所有数值，分别加总。b)其它交效：继续逐一在其它各阶交因中，将同为--、-+、+-、和++的所有数值，分别加总。c)交效图形：按--、-+、+-、和++四值，分别为各阶交因绘制交效图形。?波焊制程?个案范例：问题：「全讯」电子公司的波焊制程，目的是在将各只零组件焊接到印刷电路钣上。在波焊前零组件都是用机器自动植入印刷电路钣孔，在装配时电路钣顺着输送带传送，先经暖室预热，然后喷洒助焊剂，再经化学去除氧化物。最后，按设定的速度和坡度及锡温，电路钣会行过熔锡锅泉，促成印刷电路钣和零组件的结合。多年来，3%不良率是最正确制程一直被容忍接受。但当3%不良率被诠释成30,000ppm后，一只改善小组终算成军，受命达成10,000ppm不良率目标，以及提升零组件栅脚和电路钣锡间的电导性。改善小组从「时空轮回研究」中，觉察最大变异并不是钣间或班别而是钣内，因此问题应出在波焊制程。改善小组研讨出四项疑因，要进行24全式实验。1.研挑变因：改善小组经检讨挑出待追查的四项变因助焊剂A、输送速度B、输送玻度C、和预热温度D。2.决定水准：字码疑因低水准〔-〕高水平〔+〕A助焊剂A19A880B输送速度4ft/min6ft/minC输送玻度5o7oD预热温度160oF220oF3.制作矩阵：4.编排验顺：按随机方式，安排组合内反复二回试验的顺序。5.实施试验：按排定的顺序进行该组合内各回试验，并且一一登录试验的结果。6.反复试验：按另一随机方式，继续4和5步骤的程序，反复进行下一组合内各回的反复试验。全式要因图：印刷电路钣波焊制程A-(FluxA19)A+(FluxA880)D-D-C-D+D-C+D+10881519108815191714161041128816611017166110156458110044541344541344347443833331310033131003414121010007.格内计算：计算每格内两疵次的平均，它们分别是19、108、15、8、4、41、45、3、16、1、61、0、33、10、13和0等。8.效应计算：在32组数据中，A、B、C和D等变因各自的效应分别是-35、-87、-79、和109等。二阶交因AB、AC、BC、AD、BD、和CD的效应分别是-211、-47、+33、-189、和+115﹔三阶交因ABC、ABD、ACD、和BCD的效应分别是+73、+139、+127、和-181﹔四阶交因ABCD的效应是+39。ANOVA表：印刷电路钣波焊制程格疑因二阶交因三阶交因四组ABCDABACBCADBDCDABCABDACDBCDABCD平均1----++++++----+192+-----+-+++++--1083-+---+-+-+++-+-154++--+----+--+++85--+-+--++-+-++-46+-+--+--+--+-++417-++---++---++-+458+++-+++---+----39---++++----+++-1610+--+--++--+--++111-+-+-+--+-+-+-+6112++-++--++--+---013--+++----+++--+3314+-++-+-+-+--+--1015-+++--+-++---+-1316++++++++11+++++0效应-35-87-79-109-211-47+33-189+115+35+73+139+127-181+39红因粉红效应分析：AB交效-211〔助焊剂及输送速度〕和AD交效-189〔助焊剂及预热温度〕分别是「红因」和「粉红因」﹔而A、B、C和D等各变因的效应相较之下并不显著。按AB和AD二阶交因的效应图形来看，最少疵次都出现在A+水准，从ANOVA表A栏得知A-比A+差35疵次正好印证；而在AB交效图中，当B+出现时疵次最少，从ANOVA表B栏得知B-比B+差87疵次也可印证。从BD交效图显示B-D+时疵次较少，惟D+线比B-线要陡些，此时宜选择较平坦的D+﹔理由是假设选择B+D-时，当输送速度从B+(6ft/min)现稍微朝向B-(4ft/min)变动时，疵次会急遽上升，所以平坦的D+比较平安﹔从ANOVA表D栏得知D-比D+差109疵次也可印证。交错效应图：印刷电路钣波焊制程20015010050020015010050020015010050024--四因全式实验ANOVA表变异来源自由度SVFOPF10%F5%F1%A1153.13153.1250.340.5664B1946.13946.1252.100.1624C1780.13780.1251.730.2027D11485.131485.1253.290.0839AB15565.135565.12512.330.00212.9614.3258.017AC1276.13276.1250.610.4428BC1136.13136.1250.300.5886AD14465.134465.1259.900.0049BD11653.131653.1253.660.0693CD1153.13153.1250.340.5664高阶交错59382.631876.525组内1692.005.750合并219474.63451.170总合3125087.88?波焊制程?个案结论學會和設備學會和設備交談！制程要因☆AB交效达-211〔助焊剂及输送速度〕是红因。☆AD交效达-189〔助焊剂及预热温度〕是粉红因。最正确水准A、B、C、和D的最正确水准各是A+B+C+D+﹔亦即助焊剂A880、输送速度6ft/min、输送玻度7o、和预热温度220oF。验证试验经取17块电路钣在A+B+C+D+水准下做验证试验后，每钣有800处焊接，只发现三处暇疵，不良率落至220ppm，这是45:1的重大改善。实施成效经将本成果广泛应用至其它12条波焊制程线后，20位修补员和20位品检员都得免用，因而每年节省金额高达美金$750,000元。F_分配累积机率表FDIST(x,degrees_freedom1,degrees_freedom2)X为用来求算此函数的参数数值。Degrees_freedom1=分子自由度为1。Degrees_freedom2分母自由度为2。X\212345811152130401.00.50000.42260.39100.37390.36320.34660.33880.33320.32870.32530.32331.40.44670.35830.32190.30220.28990.27070.26170.25510.24990.24600.24371.80.40780.31180.27220.25080.23740.21650.20680.19970.19400.18980.18732.20.37760.27630.23460.21220.19810.17630.16610.15870.15290.14840.14582.60.35340.24820.20530.18220.16780.14550.13520.12770.12180.11730.11473.00.33330.22540.18170.15830.14380.12150.11120.10380.09790.09350.09103.40.31640.20650.16240.13900.12450.10240.09230.08500.07940.07510.07263.80.30170.19060.14640.12300.10880.08710.07720.07020.06470.06070.05834.20.28900.17690.13280.10980.09570.07460.06500.05830.05310.04930.04704.60.27770.16520.12130.09860.08480.06430.05510.04880.04380.04020.03815.00.26770.15480.11140.08900.07560.05580.04700.04100.03630.03290.03105.40.25870.14580.10270.08080.06770.04860.04030.03460.03030.02710.02535.80.25060.13770.09520.07370.06100.04260.03470.02930.02530.02240.02076.20.24310.13050.08850.06750.05520.03750.03000.02500.02120.01850.01706.60.23630.12400.08260.06200.05010.03320.02610.02140.01790.01540.01407.00.23010.11810.07730.05720.04570.02940.02280.01830.01510.01290.01167.40.22430.11270.07250.05300.04180.02620.01990.01580.01280.01070.00967.80.21890.10790.06830.04920.03830.02350.01750.01370.01090.00900.00808.20.21390.10340.06440.04580.03530.02100.01540.01180.00930.00760.00668.60.20920.09930.06090.04270.03250.01890.01360.01030.00800.00640.00559.00.20480.09550.05770.03990.03010.01710.01210.00900.00680.00540.00469.40.20230.09190.05470.03740.02790.01540.01070.00780.00590.00460.00399.80.19680.08870.05200.03520.02590.01400.00960.00690.00510.00390.003310.20.19320.08560.04960.03310.02420.01270.00850.00600.00440.00330.0027制程品质验证製程品質規劃製程品質規劃AdvancedProcessQualityPlanning新機種產確新機種產確NewRelease製程失效分析ProcessFMEA製程安定措施Robusting品質工程表QAPS日常量產Production各層顧客Customers變更參數公差？TolrnceChange?變更製程參數？ParmtrChange?變更控制方法？MethodChange?變更開發規則？RuleChange?增列不良樣式？DefectChange?半导体打线制程验证报告书品质工程表【参数：Ax3_温度；Bx3_出力。】ABnMinMaxR-barR/d2CpCaCpk118144.38140.0148.004.253.512.850.812.31218154.38147.0162.004.753.922.550.852.18318137.00131.0141.02.502.074.840.572.74128154.38147.0162.04.752.713.690.853.15228146.88142.0152.04.752.713.690.903.30328137.00131.0141.02.501.437.010.573.97138141.50138.0147.03.502.005.000.723.59238127.13122.0131.01.751.456.920.241.64338161.75158.0166.02.502.074.840.612.95制程参数变异分析ANOVASourceSVFOF10%F5%F1%PTemp.2191.6995.858.52.393.144.960.0005625***Pressure286.493.144.960.0275291*Inter.47081.71770.4156.02.042.523.630.0000000***Within63714.8811.35*__P<5%;**__P<1%;***__P<0.1%Total718074.7工程能力定期报告书样本数最大数最小数歪度值峰度值CpCaCpk160940.00510.001.6390.7091.180.951.13中位数平均数全距数判定信心制成率不良实绩PPM估量720.00714.44430.00100.00%95.32%99.95%455标准差84.39常态分配99.45%能力判定D级3.ComponentSearch抽料剥材法要旨传统的「偏式设计法」(FractionalFactorial)囿于将主因与某些混因收容在同组内，以致难以厘清它们与品质之间的错综关系。「抽料剥材法」(ComponentSearch)不止得以验证嫌因，尚能防止疏漏重大要因。适用：⊙适用于装配作业和大量同型机台的工程。⊙产出反复且可衡量。⊙部品拆装不损本质。⊙成品品质好坏区清楚确。要领：四大步骤宗旨圈定嫌因研判嫌因名单中是否已收纳有重大的红因和粉红因，并担保程序的重现性。淘汰弱因剔除无足轻重的各项绿因和各式混因。验明正因证实红因是强因和绿因是弱因。析算等度解析各要因的主效应和它们间的交错效应。程序步骤做法1.挑拣产品挑出某班或某日之最差和最正确的产出产品。2.量测品质选定参数后，为此二件产品衡量数值，并予登载。3.拆装产品将最正确产品拆装两次并衡量数值后予登载；再拆装最差产品两次。最正确产品的三响应都优于最差产品的三回，并且比值D:应大于1.25:1〔D表两组中值的全距，供衡量两件产品的差异﹔而表两组全距的均数，供衡量产品品质的再现性〕。另外，各为两件产品求算管制界限。4.排名部品依工程知识检讨产品的组成，按重要程度由高至低之顺序，列编各项部品材料为A、B、C、D...。5.交换部品最正确产品与最差产品交换A只部品，经拆装后量测及登载数值。6.引用准那么1)假设品质的好坏未有变化，那么所交换之A部品即非属重要﹔2)一件或双件产品的品质已经逾越前算的管制界限，那么A部品即属重要，但它尚可能与其它部品交错影响产品﹔3)假设品质完全翻转，那么A部品之特性就是品质关键，应无须再搜觅其它部品。7.反复交换将A部品谨慎装回原产品，以维原态。然后，反复按步骤-6进行产品之B、C、D…等部品的交换。8.揪出红因在两只以上部品作祟的红因族X，将遭揪出。红因间的交错亦可望在「步骤-10」被析出。9.验证成果将揪出的各只重要部品视为一体，在最正确产品中装入所有绿品，及在最差产品中装入所有红品，以分别验证绿品和红品的重要性。10.解析效应最后，利用「步骤-2」、「步骤-6」和「步骤-7」所获数据，编制乙份要因矩阵，以供解析各项主效应和交错效应。「电子定时器制程开发」个案范例：问题：「朗时」电子公司所生产的定时器，某些零件达不到顾客-40oC运转的可靠度要求，致产品不良率高居20-25%，甚至有的定时器在-0oC时就已运转失灵。定时器系由电池单体结合定时放电钣组成。放电脉冲会触动引针，造成铃杆计次，其节奏是由电路钣控制。计次子附接在计次轮柄上，这些计次轮之间是由惰性齿轮加以隔离，而齿轮那么沿轮柄周转，且此二杆柄都直接与白色塑架锁合。程序：1.挑拣产品：挑出最差和最正确的定时器各乙具。2.量测品质：能运转的最低摄氏零下气温-oC。3.拆装产品：两件定时器各卸装二回，测试结果如下：Status产品状态High最正确定时器Low最差定时器未经拆装能运转：-40oC(H1)能运转：-0oC(L1)第一回拆装能运转：-35oC(H2)能运转：-5oC(L2)第二回拆装能运转：-37oC(H3)能运转：-7oC(L3)中值-37oC-5oC全距5oC7oC按能运转的温度，最正确定时器三回全都优于最差定时器。中值的全距D=(-5)-(-37)=32oC全距的均值=(5+7)/2=6oC由于比值D:=5.33:1大于1.25:1，本次测试业已符合准那么要求。因此，红因族X是藏匿在这两具最正确定时器之中作祟。另外，按管制界限公式：「中数±*2.776/1.81」，两具定时器的可靠气温之管制界限各为[-46.2oC,-27.8oC](佳器)和[-14.2oC,+4.2oC](劣器)。排等部品：工程师研判各零件材料的重要程度如下：等第零件材料标码1电池单体、引针、和放电钣A2惰轮柄B3计次轮柄C4塑架D5铃杆E6惰性齿轮F7计次轮G8电路钣H9其它材料O交换部品：交换最正确定时器与最差定时器之A部品(电池单体、引针、和放电钣)，测试结果如下：最正确定时器能运转温度最差定时器能运转温度ALRH-40oCAHRL-5oCAAACHOCHODBEDBEFGFG最正确定时器的-40oC和最差定时器的-5oC，两者都尚未逸出各自的管制界限。因此，A类零件材料应非重要因素。引用准那么：由于符合第三条，吾人应继续搜觅重要零件材料。反复交换：两组定时器继续按序交互更换零件，各予测试后登载其结果如下：测试番号交换部品最正确产品测试结果管制界限最差产品测试结果管制界限分析判定原件一回二回全H全H全H-40o-35o-37o全L全L全L-0o-5o-7o1AALRH-40o-46.2o-27.8oAHRL-5o-14.2o+4.2oA是绿因2BBLRH-35o-46.2o-27.8oBHRL-0o-14.2o+4.2oB是绿因3CCLRH-35o-46.2o-27.8oCHRL-5o-14.2o+4.2oC是绿因4DDLRH-20o-46.2o-27.8oDHRL-5o-14.2o+4.2oD是重要5EELRH-40o-46.2o-27.8oEHRL-0o-14.2o+4.2oE是绿因6FFLRH-40o-46.2o-27.8oFHRL-5o-14.2o+4.2oF是绿因7GGLRH-20o-46.2o-27.8oGHRL-5o-14.2o+4.2oG是重要8HHLRH-35o-46.2o-27.8oHHRL-0o-14.2o+4.2oH是绿因验证RDHGHRL-40o-46.2o-27.8oDLGLRH-0o-14.2o+4.2R是绿因揪出红因：唯有在第4号和第7号实验时，最正确定时器的运转温度逸出其管制界限。因此，只有D部品(塑架)和G部品(计次轮)属粉红因，应是定时器品质的关键部品，但其它部品都属绿因，尚不致冲击产品的可靠度。验证成果：将粉红因D和G两部品视为一体。将最差定时器中所有的绿色部品都换装到最正确定时器后，结果丝毫未损及定时器的可靠度﹔而将最正确定时器中所有的绿色部品都换装到最差定时器中后，结果定时器的可靠度也不见起色。因此，塑架和计次轮两者确实是关键部品，而其它部品也确实并非重要。?电子定时器实验历程图?+100c最差計時器最正确計時器DR00c-100c-200c-300c-400c-500c原件一回二回1A2B3C4D5E6F7G8H解析效应：利用「步骤-2」、「步骤-6」和「步骤-7」所获数DLDHFL-0-5-7-50-50-500中数=-2.5中数=-12.5-5-20-15FH-5-20中数=-12.5-40-35-37-40-35-35-40-40-35-40中数=-40.0-52.5-25.0-15-52.5-42.5据，按因式分析(FactorialDesign)的格式编制要因矩阵如下，以供解析各项主效应(maineffects)和交错效应(interactioneffects)。解析结论：塑架主效应-37.75及计次轮主效应-37.75﹔塑架与计次轮之交效应DG=-17.75。主效应：D=[(-12.5)+(-40.0)]-[(-2.5)+(-12.5)]=-37.75主效应：G=[(-12.5)+(-40.)]-[(-2.5)+(-12.5)]=-37.75交效应：DG=[(-2.5)+(-40.0)]-[(-12.5)+(-12.5)]=-17.75-40OC-30OC-20OC-10OC-0OC22--二因全式实验ANOVA表变异来源自由度SVFOPF10%F5%F1%G1703.13703.1253.9780.0659D1703.13703.1253.9780.06593.1024.6008.862GD1153.13153.1250.8660.3677组内142474.40176.74总合174033.78电子定时器计策成果學會和材料學會和材料交談！实验设计塑架和计次轮两只部品造成电子式定时器的功能减损。工程分析☆接生60倍寿命的新机种。☆首度将塑架和计次轮两只部品当作问题。☆在各种气温下对关键位置进行量测。研证成因☆白色塑架的冷缩达0.002〞倍，致计次轮与惰轮柄过度靠近。☆第一只数轮偏轴达0.005〞。☆当数轮偏轴和塑架冷缩同时发生时，计次轮将会卡住不转。。解答计策☆重新设计塑架(花费美元$50,000)。☆或者改变数轮的规格和公差(花费较少)。☆觅找其它方法。实施成效☆产出良率已从75-80%提升到100%。4.VariablesSearch抽丝剥茧法要旨传统的28「全式设计」(FullFactorial)，失之于庞大的实验数量256次。而「偏式设计」(FractionalFactorial)或「直交设计」(OrthogonalArray)之实验数量虽可降至16或32次数，但使人易于迷失在变因丛林之中。惟「抽丝剥茧法」可望在10-30次实验内，即将各项红色和粉红主因揪出来。「抽料剥材法」与「抽丝剥茧法」相似，前者适用于可装卸产品，但后者却可同时适用于产程和产品。适用：⊙适用于只有少数关键材料的产品或制程。⊙产出反复且可衡量。⊙部品拆装会损产品本质。⊙产品品质好坏区清楚确。程序第壹阶段：圈定嫌因1.1排名嫌次：按可能效应由高至低，设定各项变量或疑因为A、B、C、D..…。1.2选定水准：为所有嫌因，逐一设定高水平H和低水准L；高水平和低水准分别是该因似各会带来良好和不佳的品质效应。1.3实验三回：为嫌因定在全部高水平和全部低水准下，各自随机性的实验三回。1.4演算比值：求算实验三回的比值D:；其中D表两组中值的全距，和表两组全距的均值。1.5判定成果：引用准那么一)：三全高＞三全低(假设正好全＜，只消全部对调高、低水准)；准那么二)：比值D:＞1.25:1。假设全部符合，那么于求算管制界限(中数±2.776/1.81)后第一阶段即告结束。1.6重调水准：假设一或两条准那么未获通过，那么按顺序将该嫌因与其后位的嫌因对调，以期结果有所改善﹔反之，亦然。1.7添加旧因：假设「第1.4步」的再现度依然不佳，那么检讨添加新的嫌因。第贰阶段：淘汰弱因2.1A因实验：执行ALRH和AHRL实验各一回，并量测结果。可能有三情况：a)没有结果超出管制界限，即A是非要绿因；b)结果完全翻转，即A为关键红因，其它嫌因都是绿因，完成搜觅工作；c)有一或二项结果超出管制界限但未达翻转程度，即A是粉红因，它与其它要因或混因共同冲击品质。2.2B因实验：假设判定结果是a)或c)时，对B因继续第1步的实验。假设结果是a)时，B属绿因即予淘汰；假设是b)时，B即为红因，即刻停止觅因；假设是c)时，B是粉红因。2.3C因实验：假设第2步的实验之判定结果是a)时，对C继续第1步的实验。假设其结果是a)时，C属绿因即予淘汰；假设是b)时，C即为红因，即刻停止觅因；假设是c)时，C是粉红因。第参阶段：验证正因3.1二因研证：假设A和B都是粉红因时，进行正因实验(CAPPINGRUN)AHBHRL和ALBLRH，以掌握R是否都是可予淘汰的绿因；假设仍有实验结果超出管制界限时，觅因工作尚待继续。然后，按顺位继续各项嫌因的第贰阶段实验，直到有结果超出管制界限时止。3.2.三因研证：进行三要因的正因实验(惟四要因的正因实验甚为罕见)。第肆阶段：全式分析4.0解析效应：最后，利用第壹阶段和第贰阶段实验所获数据，编制乙份要因矩阵，以供解析各项主效应和交错效应。第伍阶段：计策成果外作材料：对纳入的主要材料，设法降低及控制其变异。内作工程：对内作的主要工程，设法设变、降低及控制其变异。列管参数：善用列管方法控管和保持制程的关键因素。价值分析：善用实验手段和散布图术去宽放次要材料的公差。制程能力：试定主料最正确中心，尽量扩大公差，以臻达制程能力2.0的水准。「油压冲床制程」个案范例：问题：「精工」机械公司的某金属冲压成型制程，其油压煞掣达不到±0.005〞公差(或间隙0.010〞)的要求，QA在生产中抽检量测，时有发现±0.010〞的现象。这类机台相当「神经质」，只有老师傅驾驭才能稳定作动。追究仅只0.5制程能力的真因时，却是众说纷纭，有人归咎于纳入的材料(时软时硬、厚薄不一)，有人报怨参数难以控制。在较新的冲压成型机台上，花费了不少时间和金钱，经历许多失败的实验后，仍然原地打转。最后，厂长邀人来辅导运用「抽丝剥茧法」，目标设定为：「将制程控稳到间隙±0.005〞或更近。」。第壹阶段：圈定嫌因排名嫌次：大伙儿圈出六项嫌因，按可咎的程度由高至低排列，并为所有嫌因逐一设定高水平H和低水准L，惟基于秘密理由，确切水准此处并不明载。制程嫌因High高Low低A.冲孔和孔模定位对准没对准B.金属厚度厚薄C.金属硬度硬软D.金属曲度正平弯曲E.击冲机构币型气型F.金属夹持水平有角度2.实验三回：实验状态全高-最正确制程全低-最差制程原程工件447第一工件461第二工件368中值461全距1213.演算比值：两组中值的全距D=61-4=57两组全距的均值=(1+21)/2=11比值D:=57:11=5.21:14.判定成果：符合准那么一)：三全高＞三全低﹔符合准那么二)比值1.25:1。管制界限(中数±2.776/1.81)：最正确制程—4±2.776×11/1.81=[-12.87,20.87]最差制程—61±2.776×11/1.81=[44.13,77.87]第贰阶段：淘汰弱因测试番号调配制程测试结果管制中数管制界限分析判定12ALRHAHRL372461[-12.87,20.87][44.13,77.87]A是绿因34BLRHBHRL547461[-12.87,20.87][44.13,77.87]B是绿因56CLRHCHRL772461[-12.87,20.87][44.13,77.87]C是绿因78DLRHDHRL2330461[-12.87,20.87][44.13,77.87]D粉红因910ELRHEHRL750461[-12.87,20.87][44.13,77.87]E是绿因1112FLRHFHRL7318461[-12.87,20.87][44.13,77.87]F是红因第参阶段：验证正因验证DHFHRLDLFLRH470461[-12.87,20.87][44.13,77.87]R是绿因DF粉红因-完全翻转-第肆阶段：全式分析最后，利用第壹阶段和第贰阶段实验所获数据，按因式分析(FactorialDesign)的格式编制要因矩阵如下，以供解析各项主效应(maineffects)和交错效应(interactioneffects)。DLDHFL4434中数=42318中数=20.524.5FH7330中数=51.54761687072477250中数64.5116.07255.584.568.5解析结论：「挠持金属」D主效应29.5及「金属曲度」F主效应91.5﹔惟两因之交效DF甚微仅有3.5。主效应：D=(20.5+64.5)-(4+51.5)=29.5主效应：F=(51.5+64.5)-(4+20.5)=91.5交效应：DF=(20.5+51.5)-(4+64.5)=-3.522--二因全式实验ANOVA表变异来源自由度SVFOPF10%F5%F1%F14186.134186.1257.7940.0235D1435.13435.1250.8100.39443.4585.31811.259FD16.136.1250.0110.9176组内84296.88537.11总合118924.2522--二因全式实验交错效应图6040200第伍阶段：计策成果學會和機臺學會和機臺交談！！外作材料：内作工程：因「金属曲度」确是制程应纳控的参数，宜重新设计金属夹具(关键作祟原因)，以保持加工作动时金属的水平，进而可以降低现场师傅的操作变异。列管参数：「金属曲度」。价值分析：「金属的厚薄」和「金属的软硬」都不是制程的重要素。因此，它们的规格可以放宽。制程能力：制程能力业已从原来0.5的难堪水准，提升至2.5(0.010/0.004)的亮丽水准。5.Bvs.C制程比美法要旨传统「偏式设计法」(FractionalFactorial)囿于收容主因与混因在同组内，难以厘清主因之间的品质错综关系；「抽料剥材法」可用于验证嫌因，及防止疏漏重大要因。惟有些制程只有「好」和「坏」的等级差异，或「允收」和「拒收」之分别，并没有计量品质特性。对此类制程进行比较实验时，常因样本数目太少〔譬如各组三件〕，而不适用无母数统计方法。一般多在最后验证阶段摘用本法，其中的B和C各表示现有的制程和待证的制程。适用：⊙制程红因业已获知；⊙无品质特性但可区分好坏。原理：两制程平均差异到达数个C差异类型样数BC假设B=C之风险50%10%5%假设B=1.5C或1.5B=C之风险50%10%5%信赖水准及风险粉红Bvs.CB略胜一筹192330%信赖10%风险紫红Bvs.CB中幅领先119253341.73.05.02.03.84.395%信赖5%风险红色Bvs.CB大幅领先213374552.04.04.599.9%信赖0.1%风险深红Bvs.CB全面领先24331641058663.04.05.099.99%信赖0.01%风险*不容许B制程和C制程的样本结果有所重叠。(*ShaininConsultants)程序步骤做法挑选风险共有四种选择：<10%(初探问题)；<5.0%(一般问题)；<1.0%(敏锐问题)；<0.1%(严重问题)2.挑选样本数目按前表决定，惟因C是现有制程宜多摘样。一般工业问题多摘=5.0%，而B制程和C制程各摘样三件。3.安排随机试验按随机顺序，恰当安排各项试验，以消除环境因素、隔天隔班、人为偏差…等因素的干扰。4.排序试验成果虽然各项试验结果需经数值量测，惟只排定它们的上下顺序。引用判定准那么无重叠法：B边无叠、C边无叠和总合数目。B优于C如果符合前表。有重叠法(#B:#C应大于3:4):B优于C如果风险：0.100.050.010.001边件：6710136.别离制程平均判定可侦知B制程和C制程的差异程度。7.善用比较成果当B制程对C制程未有品质改善时，仍然要从本钱和生产力方面，来考量B制程的优异特点。*JohnW.Tukey,“AQuick,CompactTwoSampleTesttoDuckworth’sSpecifications〞,Technometrics,No.1(February1959).「64K_RAM制程比美」范例：问题：「全忆」半导体公司对所生产的64KRAM进行试验，以验证：「将原本在一般室内制作(C制程)的标准板材，移放在高氧室中(B制程)制作，可否改善产殖率？」程序：步骤做法挑选风险选择了=5.0%。2.挑选样本数目摘样B制程13件和C制程12件。3.安排随机试验按随机顺序，恰当安排各项试验。结果如下：C制程-105.6,102.5,108.5,114.6,95.8,88.3,104.1,100.5,97.5,114.9,103.7,100.0B制程-106.7,101.2,119.2,108.6,117.0,109.4,123.6,117.2,114.5,123.2,99.3,110.4,118.24.排序试验成果B123.6,B123.2,B119.2,B118.2,B117.2,B117.0C114.9,C114.6,,B114.5,B110.4,B109.4,B108.6,C108.5,B106.7,C105.6,C104.1,C103.7,C102.5,B101.2,C100.5,C100.0,B99.3,C97.5,C95.8,C88.35.引用判定准那么有重叠法(#B:#C=13:12大于3:4)：因为风险是5%，边件数目6+3=9已超过要求的7，所以有95%信赖水准B优于C(JohnTukey)。ShaininPractices傻灵九趟实验教习＜问题缘起＞＜产品＞「高技」电讯公司生产EXO-5500数字I/O印刷电路钣，每排五片，每片1,000焊点。＜制程＞波焊作业(WavesolderingProcess)。＜暇疵＞焊点疵率2,970ppm。＜缺失＞每月25万元(含检修、废弃、修补、再测、制坏、回修等)。＜疵象＞桥焊80%；空焊14%；疮焊、贫焊…等6%。＜期间＞持续14个月。＜措施＞传统做法：现场苦干、擦拭保养、脑力激荡、鱼骨图…。第一趟时空轮(Multi-variStudy)第二趟缘林溪(PairedComparison)第三趟探桃源(ProcessComparison)第四趟辟岩石(VariablesSearch)第五趟造阡陌(Bvs.CValidation)第六趟筑东篱(OptimizationthruFact)第七趟立亭园(OptimizationthruScatter)第八趟摘秋菊(Positrol)第九趟望南山(ProcessCertificate)陈文魁教授第一趟：时空轮(Multi-variStudy)壹号实验(全位初探)在9AM、11AM及2PM各进行三组(每组五钣)机钣的实验，以探索下述三大类要因：(1)机钣、(2)时段、(3)钣位。20201816171513151412时段123123123585612810机钣ABCDE626258146钣位最左中左中右最右1082210焊象桥焊空焊它焊＜综合判断＞因为瑕庛比率3,111ppm与往日纪录相近，所以数据可信。庛率=【1A图意】(1)三个时段没明显差异(9AM的53点最高、11AM的40点最低)。(2)连续三套钣组之间没明显差异，同组内各钣之间情形也相同(9AM钣间差异为最大，亦不过才有20-15=5点的差异)。【1B图意】钣组内不同位置的机钣之间有明显差异。外侧A和E两钣最多各达56及54，而中间B、C和D三钣各只有12、8及10个庛点。【1C图意】各块机钣上四条象区之间有明显差异。外侧两象区的庛点最多，各高达58及62；但是中间两象区却各仅有14点及6点。【1D图意】庛象中以桥焊居最多高达达108点，空焊其次22点，及其它有10点。此项结果与往日纪录相近。【钣疹图】将出现瑕疵的孔位在钣图上用色笔加以标记，制作成乙张淋疹图，可供必要时的解析之用。【时空轮结论】(1)从1B图获知：各组内其外侧两钣的瑕疵点数较中间三钣高出四倍以上。因此，我们宜研究比对「良钣」与「劣钣」。(2)从1C图获知：「外侧象区的庛点较中间象区高出五倍之多。」进一步打量钣疹图后获知：「桥焊多出现右侧钣末，而空焊那么多出现在左侧钣末部位的IC栅脚上。」因此，波焊机台是品质变异的主要源头。(3)从钣疹图的分析获知：「机钣上有两处洞孔最易发生空焊。」因此，我们宜进行「良孔」与「劣孔」的比对研究。第二趟：缘林溪(PairedComparison)<贰甲实验(钣心比对)>从壹号实验的九组数据中，取出四组来比对中间「良钣」与外侧「劣钣」的差异，其中左、右的钣心对组心的偏离数据详如【表一】。【表一】外侧机钣与中间机钣比较组别钣别左钣右钣一中间机钣外侧机钣0.008“0.150〞0.010“0.170〞二中间机钣外侧机钣0.010“0.210“0.015“0.250〞三中间机钣外侧机钣0.015“0.300“0.012〞0.260〞四中间机钣外侧机钣0.013“0.190“0.010〞0.160〞以C钣钣心作为组心【比对结论】从表一的比对结果，可看出中间三钣与外侧两钣之心线反复出现偏离。中间机钣的心偏量从0.008’’到0.015’’，而外侧机钣的心偏量较高达0.150’’到0.300’’。【比对计策】过量的心偏表示整组机钣的夹具不太适当，而且预热区温度过高。因此，我们宜修紧夹具，并且将预热温度略降2℃，以维适度供温。<贰乙实验(孔位比对)>找出取四块机钣，在特定两孔位都有发生空焊。经比对这二「劣孔」与其邻近的几处「良孔」后，我们并未发现孔位周缘的钣镀，或其上的IC脚锡有特别的差异。可是，再仔细打量后，我们发现空焊处的钣孔其口径比其它良孔的口径要大一些，它们之间的孔径比是从1.4：1.0到1.7：1.0。【比对结论】机钣上有两孔的口径过粗，以致容易发生空焊。因此，我们应设法提高钻孔的精度品质。【计策措施】引入较精密的钻孔设备，而且在生产线上改用加紧的孔径规格。第三趟：探桃源(ProcessComparison)参号实验(制程较量)丙制程乙制程现用治具现用预热具现用钻孔机新用治具新用预热具(降温2℃)空焊孔位钻穿小孔以丙制程三组及乙制程三组随机地进行实验，并按疵点之多寡整理成果，评如【表二】。【较量结论】从【表二】获知(95%以上信心或5%以下风险。)：「乙制程远强过丙制程」。不过，由于仅有少量实验结果，此时的庛率意义不大。乙制程庛率=【表二】制程较量钣组瑕庛点数乙二乙三乙一532丙三丙一丙二121613第四趟：辟岩石(VariablesSearch)肆号实验(蛛丝)按壹号实验的第二条结论，波焊机台是瑕庛问题的主要根源。经过几位工程师的几番脑力激荡后，他们开列了乙份制程参数清单，并按认定的重要程度由高至低编制成【表三】，表中的高水平与低水准各代表他们认定的「好水准」与「坏水准」(现用水准)。【表三】蛛丝实验设计码别制程参数高水平低水准ABCDRFGH气刀压力psi预热具供温助焊剂密度gm/c.c.输送带速度ft/min输送带坡度(0)锡炉温度℉焊锡时间sec助焊剂沫高度14温相一0.9474803.51.210温相二0.8654503.01.0＜第一阶段-觅茧＞在波焊机台，以全高水平十组和全低水准十组进行实验，如此反复三回。然后，按庛点的多寡计算统计量D、d和管制界限，将实验成果编制成【表四】。【表四】机台参数的庛点回数全高水平全低水准总组数一44220二54620三25120中位446全距39中位全距D46-4=42全距平均d(3+9)/2=6*管制界限：中位+t0.95*d/d2全低管制界限46+t0.95*d/1.81=36.8及55.2全高管制界限4+t0.95*d/1.81=-5.0及13.2【觅茧结论】(1)在三回实验中，全高水平都胜过全低水准。(2)由于D:d=42:6远大于1.35:1，所以全高水平确实优于全低水准。(3)因此，我们抽丝剥茧成功，找到了几项红因。意即，表三确实是将真正的制程大因包括进来了。现在，可以进入第二阶段了。＜第二阶段-抽丝＞让符号「+」和「-」各代表参数的高水平及低水准，而「R+」与「R-」那么各代表其它变量都设定在高水平及低水准。按第一栏的方式，将每套水准都实验十组，并将实验成果及其判解，编制成【表五】。【抽丝结论】(1)制程参数A、B、F、G与H都不是要因，并且彼此之间的失效也不重要。因此，我们宜将它们从参数清单中剔除。(2)参数C、D和E都是强因，而且它们之间的交效也有重大影响。因此，我们宜进一步将这些效果进一步予以量化。【表五】抽丝实验的庛点变量水准庛点中位管制界限判