●对趋势图的 解释 ?
分析阶段-假设验证
Define
Measure
Analyze
Improve
Control
1. 假设验证概念
◎ 假设验证的概要 假设验证是 ? 把想要了解的内容(现象)建立成假设，通过收集的 Data进行分析，验证假设是否成立的步骤
▶ 回归假设 (Null Hypothesis : H0) - 在显著性水平α下，可以接受的假设 - “一样 ” , “无差异 “ 等的 Equal 概念.
分析阶段概述
Six Sigma技术与方法
分析阶段的目的是找到Y=F（x1,x2,x3……）中关键的x, 改善阶段目的是对x进行优化，以提升Y
Step 1 – Project选定(背景陈述) Project选定过程及必要技术 Project的目标和范围的设定 Project实施计划的承认 Project 满足CTQ的具体指标 测量把握现水准，确定改善目标 潜在原因变数 (X’s)的挖掘及优先化 Data 分析计划的树立及收集活动 为了确认Vital Few X’s的统计分析 分析结果 Review , 改善优先顺序 Vital Few X’s的特性区分 明确Y与 X’s的关系 决定最佳条件 决定方案的验证及改善效果的确认
Y
离散型 • 回归分析
• Run Chart
X
离散型
连续型
• Run Chart • Pareto Chart
X
• Proportion -Test
分析阶段-突出暂定因子 例-logic tree
Y Level 1 Level 2（x）
学历
能力
口才
气质 存款
找到几个关键的小x，并最优化小x， 来提升大Y的值，这个是六西格玛分析 改善阶段的任务
Define
Measure
Analyze
Improve
Control
Analyze 阶段是通过对各候补因子的统计性验证，进行筛选从而选定主因子(Vital Few)的活动。 其中候补因子是指在 Define, Measure 阶段定义的有可能影响 CTQ 的暂定因子 / 候补因子 X ’ s(X 1 ,X 2 , … ,X n ), . ◎ 活动 Process 突出暂定 通过Brainstorming 适用适当的 Tool 后整理 (特性要因图, Logic Tree 等) 突出暂定因子 ※ 活用过去 Data，突出暂定/候补因子. 1. 利用在测定阶段收集的Data 2. 树立收集Data 计划，有体系地收集 Data 3. 收集Data 困难时通过实验收集 Data 分析坐标图 选定主因子 (Vital Few) Histogram, Plot Matrix Plot, Box Plot 验证统计的假设 假设验证(计量型/离散型) 相关性分析 实验分析 ANOVA 分析
改善
Step 11 - Vital Few X’s 最佳化 Step 12 – 改善结果验证
Step 13 – 树立管理计划
改善结果危险性评价及管理计划中的反应
现业适用及维持管理 分析预想效果进行文件化共享
控制
Step 14 – 管理计划实施 Step 15 – 文件化/共享
分析阶段-Analyze阶段 Flow
女孩子的青睐度
物质因素
房子 汽车
身高
外貌
体重 ？？
其他
？？
4
分析阶段-突出暂定因子 例-特性要因图
Material
IC累计Pitch Align Mark间距离偏差
Man
补正输入错误 工程变化 Check周 期未设定
作业Error
IC型号选择错误
IC资材不良
IC热膨胀差异 平行度调整方法
Cell不良
定义 测量 分析
Step 2 – Project定义 Step 3 – Project承认 Step 4 – Y’s的确认 Step 5 – 现水准确认 (把握) Step 6 – 潜在原因变数(X’s)的挖掘 Step 7 - Data 收集 Step 8 - Data 分析 Step 9 - Vital Few X’s的选定 Step 10 – 树立改善方案
Align精度
位置决定 IC测定高度 缓冲材 导热性 Feeding不良
Mark对比度
Mark设定
平行度 平行度 确认方法 测量方法
Tool平行度
Delay time
假压榨
Mark Size
本压榨
Tool下 降程度 缺口 平行度 温度差异
假压受台Gap
假压榨精度
Method
Machine
5
分析阶段-Graph(坐标图) 分析
●对趋势图的 解释 ?
分析阶段-Graph(坐标图) 分析
Define
Measure
Analyze
Improve
Control
◎ Box Plot(箱子构造) : 大致掌握Data的中心和散布形态，想了解异常值存在与否时使用.
制成法 : 5个主要特性(最小值, Q1, 中位数, Q3, 最大值)以 Box和线来表示
Data 收集
◎ 活用 Tool’s Graph 分析
连续型 连续型 • Histogram • Plot • Matrix Plot • Histogram • Box - Plot • Pareto Chart • Multi-V
连续型 • 相关分析 • 回归分析 • t –Test (平均) • F –Test (分散) • ANOVA (方差)
分析阶段-Graph(坐标图) 分析
Define
Measure
Analyze
Improve
Control
◎ Plot(散点图) : 为大致掌握两个变数(X, Y)的相关关系而使用 ※ 看点的形态可比较直观的确认两个变数间的相关关系. 首先看点的进行方向，如右侧向上移动的画判断是正向的相关 关系,如右侧向下移动的话判断是反向的相关关系 收集两个变数的 Data(50~100个适当) 在X,Y 表上表示值
Define
Measure
Analyze
Improve
Control
2. 活用主要Graph
◎ Histogram : 为连续型 Data的统计的分析假定正态分布，验证正态性前可大致地掌握Data的中心和散布等的分布形式.
●对趋势图的 解释 ?
20
10
0 35 45 55 65 75 85
Length