A Six Sigma és a destra

Q-DAS destra a Six Sigmához

23.11.2010

A Six Sigma és a destra®

A Q-DAS termékek felhasználhatósága a Six Sigma projektekben

Hanthy László T&T Quality Kft. ®

Q–DAS - Experts in Statistics < Introduction_2006_06_19.ppt/ST > © Copyright Q-DAS GmbH & Co. KG

2 < Introduction_2006_06_19.ppt/ST > © Copyright Q-DAS GmbH & Co. KG

www.ttq.hu

1


23.11.2010

A Q-DAS® szoftverrendszer rövid bemutatása ®

Q–DAS - Experts in Statistics

3

< Introduction_2006_06_19.ppt/ST > © Copyright Q-DAS GmbH & Co. KG


www.ttq.hu

2


23.11.2010

A Q-DAS® CAMERA koncepció fázisai COLLECTING (adatgyűjtés) • procella® • Q-DAS®-adatformátumok

ASSESSING (megítélés)

Testteil

• procella® • O-QIS® ((Monitoring g +MCA/CMM-Reporting + procella® SPC)

MANAGING (adatkezelés) ®

• Q-DBM Adatbank (MS-SQL vagy ORACLE) • SAP-csatoló (STI / IDI) • Q-PRM ® folyamatmanager

Folyamat-ismeret

EVALUATING (kiértékelés) • qs-STAT®, solara® és destra® • O-QIS® (Procella SPC +MCA/CMM-Reporting)

REPORTING (jelentéskészítés) • Form Designer • M-QIS® vezetői információs r. (Reporting System, Webszerver) • Q-EMPB elsőminta-jelentés-kész.

ARCHIVING (archiválás)

• Adattömörítés • Q-DBM® Adatbank (MS-SQL vagy ORACLE) ®

5


D

Q-DAS Monitoring és Upload Manager

Közp. AB

O-QIS

0:00

Szerver

O-QIS

Monitoring ®


6


www.ttq.hu

3


23.11.2010

Automatizált kiértékelés a destrával

A Szelekció

DB Positionstoleranzen Po/Pok:MPo2

MPo2: Po = 1,78 Pok= 1,70

M4: Cp = 1,58 Cpk= 1,48

®


7

T&T Quality Engineering Kft. --> © Copyright Q-DAS GmbH & Co. KG

A Q-DAS® ME 8.0 szoftvermoduljai:

qs-STAT ® Szúrópróba-analízis - gépképesség-vizsgálatok Folyamatanalízis – SPC és folyamatképesség

solara ® Mérőrendszer-képességvizsgálat (MSA, VDA5 és GUM)

destra ® A folyamatfejlesztés (pl. Six Sigma) Sigma) eszköze Szúrópróba-analízis - gépképesség-vizsgálatok Folyamatanalízis – SPC és folyamatképesség (csak 1 kiértékelési stratégia)

Mérőrendszer-képességvizsgálat (MSA, VDA5 és GUM) (csak 1 kiértékelési stratégia)

Megbízhatósági analízis – élettartam- (kiesési) tesztek

Regresszió- és variancia-analízis – kísérlettervezés, és -kiértékelés ANOVA-val és regresszió-analízissel

procella®

üzemszerű adatbevitel és szabályzókártya kézi mérőállomáson

®


8


www.ttq.hu

4


23.11.2010

A Q-DAS® ME 8.0 szoftvermoduljai:

O-QIS ® Operátor-információs rendszer CMM-Reporting – (3D és egyéb komplex) mérőgépek elektronikus szabályzókártyája folyamat-kiértékelési funkcióval és automatikus jelentéskészítéssel

procella SPC – üzemszerű adatbevitel és szabályzókártya kézi mérőállomáson folyamat mérőállomáson, folyamat-kiértékelési kiértékelési funkcióval

Q-DAS Alert Manager – az adatbankban megjelenő riasztások szimultán online megjelenítése egy képernyőn

Q-DAS Monitoring – mérőgépek mérési eredményeinek szimultán megjelenítése, (statisztikai) állapotjelentése

M-QIS ® Vezetői információs rendszer Reporting System – Automatikus jelentéskészítés könyvtárba, emailre, SMS-be, nyomtatóra

Hosszú H ú tá távú ú analízis lí i – Időszakok Idő k k és é egyéb éb szempontok t k szerinti i ti összehasonlító elemzés, termék-központú értékelés (jeléntések generálása az adatbankba

Q-DAS WEB – Az adatbankba tárolt mérési eredmények és

folyamat-riasztások szimultán online-megjelenítése a munkahelyeken böngésző segítségével Q-DAS Alert Manager – az adatbankban megjelenő riasztások online megjelenítése egy képernyőn ®


9



www.ttq.hu

5


23.11.2010

A Six Sigma és a Q-DAS A Q-DAS termékek felhasználhatósága a Six Sigma projektekben

®


Áttekintés A destra és az egyéb Q-DAS-programok alkalmazása a Six Sigmaprojektekben Képességvizsgálatok a destra programban: rövid távú képességvizsgálat hosszú távú képességvizsgálat mérőrendszer-képességvizsgálat

Statisztikai tesztek elvégzése Egyszerű vizsgálatok Shainin szerint Komponenscsere Box Plot

Kl Klasszikus ik kísérlettervezés kí é l tt é tervek készítése variancia-analízis regresszió-analízis

®


12


www.ttq.hu

6


23.11.2010

A meglévő folyamatokra irányuló Six Sigma projekt fázisai Alkalmazható Q-DAS-program-modulok

Define

A folyamat definiálása és a probléma típusának meghatározása A folyamat megértése és ábrázolása (folyamatábra) Az információfolyam megjelenítése

Measure

A folyamatképesség meghatározása Æ qs-STAT, qs-STAT destra A mérőrendszer(ek) kiválasztása és képességük bizonyítása Æ solara, destra

Analyze

Az eltérések okainak összegyűjtése, az eltérések potenciális okainak felismerése, a folyamat összefüggéseinek a meghatározása Æ destra

D

M

A

12

10

8

6

4

2

0 0

Improve

A megoldások kidolgozása és kiválasztása, , bizonyító kísérletek, jóváhagyás Æ destra

Control

A képes mérőrendszer(ek) kiválasztásaÆ solara, destra A folyamatképesség meghatározása, A folyamatszabályzások bevezetéseÆ qs-STAT, destra

2

4

6

8

10

12

I

Q-DAS Camera Concept

C

€€€ σ

Cpk

®

13


Áttekintés - képességvizsgálatok DESTRA modul: Mérőrendszer-analízis

DESTRA modul: Szúrópróba-analízis

Mérőrendszerképesség

Rövid távú analízis (ideális feltételek)

A mérőrendszer feladatra való alkalmasságának bizonyítása

A jellemző előállíthatóságának megállapítása

DESTRA modul: Folyamatanalízis

Folyamatanalízis y (reális feltételek)

Cél: A jellemző tartós előállíthatóságának megállapítása

Módszer: Több kezelő több terméket ismételten megmér

Egy, több, mint 50 elemű minta, i t egymás á utáni tá i darabokból

Több, különböző időpontban vett tt minta, i t speciális iáli eseményeket követően

Mérőszámok: Cg, Cgk, %GR&R

Képességindexek: Cm és Cmk

®


Képességindexek: Pp; Ppk vagy Cp; Cpk

14

< ETS - 070 - Folyamatképesség - méréses.ppt > © Copyright Q-DAS GmbH & Co. KG

www.ttq.hu

7


23.11.2010

Rövid távú képességvizsgálat végzése Gépképesség-vizsgálat egy minőségjellemzőre a destra Szúrópróbaanalízis-moduljában

®

Q–DAS - Experts in Statistics < M4 - 110 Kétmintás t-próba.ppt > © Copyright Q-DAS GmbH & Co. KG

Rövid távú analízis: 50 mért hosszméret

DESTRA: Szúrópróba-analízis-modul

®


16


www.ttq.hu

8


23.11.2010

Rövid távú analízis (szúrópróba-analízis)

Keresd és távolítsd el a kilógó értékeket!

Értékfolyam grafika; felhasználó

Értékeld a folyamat stabilitását!

Értékfolyam grafika; f lh felhasználó áló

Az eloszlásmodell kiválasztása, és paramétereinek becslése.

DESTRA automatikusan (Regressziós együtthatóval)

A minőség-mérőszámok meghatározása.

DESTRA automatikusan (kvantilis módszer)

A minőség-mérőszámok összevetése a követelményekkel.

A gyakorlati következtetések levonása.

Ha Cm ≥ 2,0 és Cmk ≥ 2,0, akkor a rövid távú képesség bizonyított ®


17


Kiértékelési stratégia

®


18


www.ttq.hu

9


23.11.2010

Kiértékelési követelmények

®


19


Értékfolyam és egyéb grafikák

®


20


www.ttq.hu

10


23.11.2010

Statisztikai próbák

®


21


Kiértékelési eredmények Eredménylista a DESTRA programban:

®


22


www.ttq.hu

11


23.11.2010

Folyamatképesség-vizsgálat és SPCkártya-elemzés Folyamatpesség-vizsgálat egy minőségjellemzőre a destra Folyamatanalízis-moduljában

®


A folyamatanalízis mérési értékei A rendszeres hatások felismerése céljából n=5-ös nagyságú mintákat vettek a folyamatból A Távtartó_HA.dfq fájl jellemzői: A mérési értékek 5 5-ös ös nagyságú mintákból származnak A mintákat (szúrópróbákat) különböző időpontokban vették

...

®


24


www.ttq.hu

12


23.11.2010

Folyamatelemzés

Keresd és távolítsd el a kilógó értékeket!

Értékfolyam grafika; felhasználó

Értékeld a folyamat stabilitását!

DESTRA automatikusan: Teszt a helyzet ingadozására Teszt a szórás ingadozására

Az eloszlásmodell kiválasztása, és paramétereinek becslése.

DESTRA automatikusan (Regressziós együtthatóval)

A minőség-mérőszámok meghatározása.

DESTRA automatikusan (kvantilis módszer)

A minőség-mérőszámok összevetése a követelményekkel.

A gyakorlati következtetések levonása.

Ha a folyamatot stabil-nak értékeltük, és a minta legalább 40 mérési értékből áll: Cp és Cpk Ha a folyamatot instabil-nak értékeltük, és a minta kevesebb, mint 40 mérési értékből áll: Pp és Ppk ®


25



®


26


www.ttq.hu

13


23.11.2010


®


27


Szabályzókártyák

®


28


www.ttq.hu

14


23.11.2010

Statisztikai próbák

®


29


Kiértékelési eredmények Eredménylista a DESTRA programban:

®


30


www.ttq.hu

15


23.11.2010

Több mért jellemzőt tartalmazó vizsgálati eredmények áttekintése

®


31



www.ttq.hu

16


23.11.2010

GRR-vizsgálat Mérőrendszer-képességvizsgálat egy minőségjellemzőre a destra Solara-moduljában

®


Gyakorlati példa

®


34

< AFM - 050 2-es eljárás.ppt > © Copyright Q-DAS GmbH & Co. KG

www.ttq.hu

17


23.11.2010


®


35



®


36


www.ttq.hu

18


23.11.2010

Gyakorlati példa: eltérések a mérő személyek között

®


37


Gyakorlati példa: különbségek termékenként

®


38


www.ttq.hu

19


23.11.2010

2-es eljárás (kiértékelés)

®


39


Jelentések készítése a destrában

®


40


www.ttq.hu

20


23.11.2010

Két-mintavételes t-próba Két-mintavételes vizsgálat: Annak megállapítására, hogy a µ1 és µ2 középértékek egymástól jelentősen különböznek-e

®



www.ttq.hu

21


23.11.2010

A teszt megtervezése Feltételezés: A hosszúságméretek esztergálási folyamata mindkét gép esetében – legalábbis rövid távon – megközelítőleg normális eloszlású Null-hipotézis H0:

H0: Δµ = µ1 - µ2 = 0

Alternatív hipotézis H1: H1: Δµ = µ1 - µ2 ≠ 0

®


43

< M4 - 110 Kétmintás t-próba.ppt > © Copyright Q-DAS GmbH & Co. KG

A teszt megtervezése A Δµ = µ1 - µ2 középértékek közötti különbség kritikusnak tekinthető? Ezt a döntést csak a vizsgálandó tényállás ismerete alapján lehet levezetni! Az esztergagépek példájhoz: A teszt fel kell ismerje a Δµ = µ1 - µ2 = 2·σ középérték-különbséget.

Mennyi a σ standard eltérés?

Az esztergagépek példájához: A múlt elemzései alapján ismert tény, hogy a standard eltérés s = 0,005 mm. Δµ = 2·σ = 2 · 0,005 = 0,01 mm.

®


44


www.ttq.hu

22


23.11.2010

A teszt megtervezése

α tévedési valószínűség , avagy 1. fajú hiba Az esztergapadok példájához: A kockázatot α = 5 % értékben alacsonynak minősíthetjük

β tévedési valószínűség, vagy 2. fajú hiba

Az esztergagépek példájához: Azt kockázatot, hogy a feltételezett középérték különbséget tévedésből ne vegyük észre, β = 10 % értékkel elegendően alacsonynak tekinthetjük.

Kétoldalú, vagy egyoldalú kérdésfeltevés ? ®

45


A teszt megtervezése qs-STAT / destra: Számok – Statisztikai próbák – Aszisztens (…) - Kétmintás t-próba Emlékeztetőül: A középérték 2 szigma standard eltéréssel való eltolódása nem megfelelő folyamatot eredményez. Ezért tesztelni kell, hogy fennáll-e jelen esetben ilyen nagyságrendű középérték-differencia

A szükséges minimális mérték nmin =8

®


46


www.ttq.hu

23


23.11.2010

A teszt elvégzése A perselyek hosszértékeit meg kell mérni, és a gépekhez helyesen azonosítva a programba be kell vinni CNC-1

CNC-2

®


47


Az eredmény statisztikai értelmezése A kétmintavételes t-teszt eredménye

A Δµ = µ1-µ2 középérték-különbözet konfidencia intervallumai ®


48


www.ttq.hu

24


23.11.2010

A próba elvégzése egy kattintással: Ha kétoldali próbát szeretnénk végezni, és nem akarunk előtte a mintavétel tervezéséve „bajlódni”, akkor ezt a kiértékelést kaphatjuk egy kattintásra:

®


49



www.ttq.hu

25


23.11.2010

Komponenscsere A lapátkerekes szivattyú esetpéldája

A lapátkerekes szivattyúnak a hibás funkcióért felelős komponensét keressük.

®

Q–DAS - Experts in Statistics < M4 - 040 Komponenscsere - mintapélda.ppt > © Copyright Q-DAS GmbH & Co. KG

A lapátkerekes szivattyú kísérletének terve A szivattyú esetében az alábbi komponensekre bontás bizonyul ésszerűnek.

Röv.

Alkatrész

A

Szivattyúház

B

Rotor

C

Lapát

D

Orsó

E

Tömítőgyűrű

F

Házfedél

A komponencseréhez kísérlettervet állítunk fel Ehhez az alábbi fájlt használhatjuk mintaként ®


www.ttq.hu

26


23.11.2010

A lapátkerekes szivattyú kísérletének terve A komponenscseréhez kikeressük a szállítási teljesítményeket, majd egy Komponenscsere_szivattyu.DFQ nevű fájlba beírjuk azokat.

A „Sarzsszám” az alkatrészkomponenst, a „Szöveg” az e kísérlettervben szokásos rövidítési szimbólumokat tartalmazza.

®


Értékfolyamok egymás felett a komponenscsere értékeléséhez A tömítőgyűrű hatása döntő

B és C kereszthatása

®


www.ttq.hu

27


23.11.2010

Box Plot vizsgálat A szórás lényeges okainak a kiválasztása a sok lehetséges befolyásoló tényezőből

®

Q–DAS - Experts in Statistics < M4 - 030 BoxPlot.ppt > © Copyright Q-DAS GmbH & Co. KG

Mintapélda: Tengelycsap Egy CNC-forgácsoló gépen tengelyeket gyártanak A tengelycsapok átmérője erősen szór, ezáltal a folyamatképesség sem megfelelő A szórás oka ismeretlen

1. Válaszérték: a tengelycsap átmérője (9 mérhető) 2. 2 Mérőrendszer-képesség A mérőrendszer-képességvizsgálatot elvégezték, és rendben is van

®


56

< M4 - 030 BoxPlot.ppt > © Copyright Q-DAS GmbH & Co. KG

www.ttq.hu

28


23.11.2010

Mintapélda: Tengelycsap Peremfeltételek: A tengelyeket mindig ugyanazon a forgácsológépen készítik egy műszakban

3. A következő szórás-kategóriákat vizsgáljuk: Időbeni szórás: óránként egy-egy mintavétel Ciklikus szórás: 3 egymás után gyártott termék kivételével Helyfüggő szórás: A tengelycsapok két mérési pozíciója (jobb és bal)

®

57

Q–DAS - Experts in Statistics < M4 - 030 BoxPlot.ppt > © Copyright Q-DAS GmbH & Co. KG

Mintapélda: Tengelycsap 4. A szóráscsaládfa elkészítése: A tengelycsap szórása a következő szóráskomponensekből áll:

Időbeni szórás

Helyfüggő szórás

Ciklikus szórás

Átmérő

Óráról órára (5 óra alatt)

Mérési helyről mérési helyre (2 hely,de egy terméken)

Termékről termékre (3 egymás utáni termék)

5. Összes mennyiség: 2 · 5 · 3 = 30 mérési érték, de csak 15 termék!

®


58


www.ttq.hu

29


23.11.2010

Adatfelvétel a Szúrópróba-analízis-modulban

®


59


Az adatok szétválasztása a Box-Plot-elemzéshez Automatikus szelekció az adatbankból, melyben különböző felosztási szintek és kritériumok szerint csoportosíthatjuk az adatokat. Például óránként is felbonthatjuk azokat.

®


60


www.ttq.hu

30


23.11.2010

Box-Plot a destrával Időfüggő rendszeres változás

Rendszeres különbség a bal és a jobb oldal között

®


61


Az egyes mintákat páronként F- és t-próbákkal is összevethetjük!

®


62


www.ttq.hu

31


23.11.2010

Teljes kísérlettervek készítése a destrában Faktoronként két, vagy több szintű, teljes faktoros kísérletterv a destra Regresszió- és variancia-analízis-moduljában

®


63

< M51 - 070 Áttekintés teljes_faktoros_destra.ppt > © Copyright Q-DAS GmbH & Co. KG

Az esetpélda feldolgozása a destra programmal A kémiai reakciók kihozatala a tapasztalatok szerint a hőmérséklettel azonos irányba változik. Kísérleti cél: A maximális kihozatal (%) elérése

Faktorok 3 hőmérséklet-lépcső: 60°C, 70°C és 80°C. 4 adalékanyag (1, 2, 3 és 4) Az adalékanyagoktól azt várjuk, hogy a kihozatal hőmérséklettől való függését csökkentsék.

Kísérletterv: Többszintű teljes faktoros A teljes terv 3-szori elvégzése. Attól tartunk, hogy az idő múlásával trendet tapasztalunk, ezért a kísérletet 3 blokkra bontjuk..

®


64


www.ttq.hu

32


23.11.2010

Menü: Fájl – Új 1. Klikk

2 3

®


65


A célértéket és a faktorokat definiáljuk…

4

®


66


www.ttq.hu

33


23.11.2010

1. A hőmérséklet beállításának nézeti képe…

1

2

®

67

Q–DAS - Experts in Statistics < M51 - 070 Áttekintés teljes_faktoros_destra.ppt > © Copyright Q-DAS GmbH & Co. KG

2. Az adalékanyagok beállításának képe

3

1

A teljes kísérletsorozatot összesen 3-szor végezzük el.

2

A kísérleteket blokkokra osztjuk.

®


68


www.ttq.hu

34


23.11.2010

A beállítások ellenőrzése…

1

2

®


69


A kísérlet eredményeinek (kihozatal) beírása…

®


70


www.ttq.hu

35


23.11.2010

Variancia-analízis végzése a destrában Faktoronként két, vagy több szintű, teljes faktoros kísérletterv a destra Regresszió- és variancia-analízis-moduljában

®


71


Menü: Analízis/eljárás – a kísérletterv kiértékelése

Kattint

®


72


www.ttq.hu

36


23.11.2010

A célértékek és a faktorok egymáshoz rendelését ellenőrizzük…

Kattint

®


73


A modell kiválasztását is ellenőrizzük (teljes faktoros)

Kattint

®


74


www.ttq.hu

37


23.11.2010

A variancia-analízis eredménye

E funkcióra kattintva el lehet tüntetni a blokkfaktort

A blokk-faktor nem szignifikáns ®


75


A variancia-analízis eredménye (blokkok nélkül)

®


76


www.ttq.hu

38


23.11.2010

A hőmérséklet és adalék, mint fő tényezők grafikája 80 °C nál magas nyereség adódik

A 4. típusú adaléknál magas nyereség adódik.

®


77


A hőmérséklet · idő kereszthatásának grafikája 80°C-nál és a 4. típ.-ú adaléknál jelentkezik a legmagasabb nyereség.

®


78


www.ttq.hu

39


23.11.2010

Variancia-analízis-változatok

®


79


®


80


www.ttq.hu

40


23.11.2010

Response Surface-példa kívánságfüggvénnyel Nem lineáris függvénykapcsolatok elemzése regressziós modellekkel.

®


81

< M51 - 140 RSM destra.ppt > © Copyright Q-DAS GmbH & Co. KG

Gyakorlati esetpélda Lézervágás 1,5 mm vastag alumíniumlemezt vágunk CO2-lézerrel, 1,5 kW maximális teljesítménnyel A lézersugár megolvasztja az anyagot, melyet a vágógáz kifúj A vágási felület szélén az olvadt anyag megdermedhet (szakáll): A cél: szakállvastagság=0 A vágási felületnek lehetőleg simának kell lennie A cél: durvaság=0 Költség-okok miatt törekszünk a nagy vágási sebességre, a folyamat biztonsága érdekében nagy távolságot szeretnénk

®


82


www.ttq.hu

41


23.11.2010

Példa Faktorok és tapasztalati szintértékeik: Faktor

Szintértékek

Sebesség [m/min] Nyomás [bar] Távolság [mm] A fókusz helyzete [mm] Teljesítmény [kW]

1,5 1 5 8

2,5 2 5 10 0,3 0,0 1,0

3,75 3 75 13 0,7 0,75 1,25

5,0 5 0 16 1,1 1,5 1,5

6,0 6 0 18

5 Faktor: kocka 25−1 V-ös felbontással (részfaktoros) A csillagpontok ill k ál általában láb ffaktoronként k ké ö összesen 5 szintet i adnak d k ki A csillagpontok a kocka felületén 3 szintet adnak ki faktoronként (felület-központosítás)

®

83

Q–DAS - Experts in Statistics < M51 - 140 RSM destra.ppt > © Copyright Q-DAS GmbH & Co. KG

Ss z.

Sebesség [m/min]

Nyomás [bar]

Távolság [mm]

Fókuszhelyzet [mm]

Teljesítmény [kW]

Szakáll [mm]

Érdesség [μm]

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

2,5 5,0 2,5 5,0 2,5 5,0 2,5 5,0 2,5 5,0 2,5 5,0 2,5 5,0 2,5 5,0 1,5 6,0 3,75 3,75 3,75 3,75 3,75 3,75 3,75 3,75 3,75 3,75 3,75

10 10 16 16 10 10 16 16 10 10 16 16 10 10 16 16 13 13 8 18 13 13 13 13 13 13 13 13 13

0,3 0,3 0,3 0,3 1,1 1,1 1,1 1,1 0,3 , 0,3 0,3 0,3 1,1 1,1 1,1 1,1 0,7 0,7 0,7 0,7 0,3 1,1 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7

0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,5 , 1,5 1,5 1,5 1,5 1,5 1,5 1,5 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0,0 1,5 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75

1,5 1,0 1,0 1,5 1,0 1,5 1,5 1,0 1,0 , 1,5 1,5 1,0 1,5 1,0 1,0 1,5 1,25 1,25 1,25 1,25 1,25 1,25 1,25 1,25 1,0 1,5 1,25 1,25 1,25

0,15 2,65 0,75 0,05 1,20 0,85 1,00 2,95 0,70 , 0,00 0,00 2,10 0,50 1,90 0,45 0,00 0,60 1,95 0,15 0,45 0,30 0,65 0,75 0,00 1,30 0,00 0,30 0,25 0,40

0,2 10,2 7,0 7,2 9,2 6,7 3,5 13,8 4,9 , 0,0 0,0 6,3 0,0 4,5 5,8 2,4 2,1 4,3 6,4 7,8 2,6 5,2 5,6 1,8 6,3 0,0 3,7 2,6 5,1

Fájl: Response_Surface_Lézervágás.dfq ®


84


www.ttq.hu

42


23.11.2010

A teljes regressziós modell (leépítés nélkül!) 1

2 ®


85


A befolyásoló mennyiségek ábrázolása az általánosított célértékhez

Itt az optimumot keressük!

®


86


www.ttq.hu

43


23.11.2010

Prognózis a szakáll-magasságra

Az optimális érték rendben van?

®


87


Prognózis az érdességre

Az optimális érték rendben van?

®


88


www.ttq.hu

44


23.11.2010

Általánosított célérték - 3D

®


89


A szakáll-magasság modellje

®


90


www.ttq.hu

45


23.11.2010

Az érdesség-mélység modellje

®


91


Optimálás a célfüggvényre

®


92


www.ttq.hu

46


23.11.2010

Regresszió-analízis-változatok

®


93


www.ttq.hu

47

A Six Sigma és a destra

Recommend Documents