Chuẩn bị cho kỳ thi QC cấp 3. Tóm tắt các phép tính cơ bản

Hôm nay, tôi ghi chép lại "Các biện pháp đối phó với kỳ thi QC cấp 3. Tóm tắt các phép tính cơ bản". Tôi đã đỗ kỳ thi QC cấp 3 vào ngày 20 tháng 3 năm 2016 (năm có nội dung thi khó). Ở đây, tôi đăng tải nội dung mà tôi đã tổng hợp để chuẩn bị cho kỳ thi QC cấp 3. Tôi đã tổng hợp lại những điểm quan trọng để đỗ kỳ thi QC cấp 3 sau khi thi, nên tôi nghĩ rằng nội dung này rất hữu ích. Theo tôi, nếu nắm vững nội dung và ý nghĩa của nội dung này, bạn có thể đạt được hơn 40 điểm trong phần tính toán cơ bản.

Tính toán QC cấp 3

Loại dữ liệu

Dữ liệu số (lượng): Giá trị đo lường (nồng độ, v.v.), giá trị đo lường (số)
Dữ liệu phân loại (chất lượng): Phân loại đơn giản (như nhóm máu), dữ liệu xếp hạng (xếp hạng kiểm tra chức năng)
Dữ liệu ngôn ngữ: Bình luận trong bảng câu hỏi, v.v.

※Tỷ lệ không phù hợp = Số lượng không phù hợp ÷ Tổng số × 100

Cách thể hiện dữ liệu

Thống kê cơ bản biểu thị khu vực trung tâm

Giá trị trung bình: Trung bình cộng, trung bình hài hòa, trung bình loại bỏ
Trung bình số học của tổng các giá trị đo lường riêng lẻ chia cho tổng số
Ví dụ＞
(1+2+3+4+5)÷5＝3

Giá trị trung bình (Median)

Giá trị đo được sắp xếp theo thứ tự lớn nhỏ "giá trị nằm ở vị trí trung tâm khi sắp xếp"
Ví dụ 1＞
5.7 6.0 6.1 6.2 6.3의 중앙값은 6.1
5.7 6.0 6.1 6.2의 중앙값은 6.05

Thống kê cơ bản thể hiện sự phân bố

Phạm vi (Range)
"Sự chênh lệch giữa giá trị tối đa và tối thiểu" trong giá trị đo lường
R = giá trị tối đa - giá trị tối thiểu
Ví dụ＞
6.2 5.7 6.1 6.3 6.0 phạm vi là
6.3-5.7＝0.6

Hợp phương (S)

Tổng bình phương của sự khác biệt giữa các giá trị đo lường riêng lẻ và giá trị trung bình
S=(giá trị đo 1 - giá trị trung bình) ^ 2 + (giá trị đo 2 - giá trị trung bình) ^ 2 ·······
Ví dụ＞
6.2 5.7 6.1 6.3 6.0의 제곱합은
Giá trị trung bình = (6,2 + 5,7 + 6,1 + 6,3 + 6,0) ÷ 5 = 6,06
Do đó
Hợp phương trình = {(6.2-6.06) ^ 2} + {(5.7-6.06) ^ 2} + {(6.1-6.06) ^ 2} + {(6.3-6.06) ^ 2} + {(6.0-6.06) ^ 2} = 0.212

(Không thiên vị) Phân tán (S＾2)

Giá trị của tổng bình phương chia cho n-1
Ví dụ＞
Phân tán = Tổng bình phương ÷ (n - 1)
Tính giá trị bằng cách sử dụng bình phương vừa nêu trên.
Phân tán = 0,212 ÷ (5-1) = 0,053

Độ lệch chuẩn (s)

Thước đo được sử dụng phổ biến nhất để định lượng sự phân tán
Độ lệch chuẩn = √phân tán
Ví dụ＞
Tính độ lệch chuẩn bằng cách sử dụng phân phối vừa nêu
Độ lệch chuẩn = √0,053 = 0,230
※Trung bình + 1 chữ số là được

Hệ số biến động (CV)

Thước đo khi so sánh các vật khác nhau
Hệ số biến động = Độ lệch chuẩn ÷ Giá trị trung bình
Ví dụ＞
Tính hệ số biến động bằng cách sử dụng độ lệch chuẩn và giá trị trung bình vừa nêu.
Hệ số biến động = 0,230÷6,06 = 0,0379...
※Số liệu càng lớn thì biến động càng lớn.

Cơ sở của phương pháp thống kê

Phân phối chuẩn: Phân phối đại diện cho các giá trị đo lường thay đổi liên tục
Đặc tính của phân phối chuẩn
1. Phân phối được xác định bởi giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.
2. Hình dạng đối xứng hai bên với giá trị trung bình làm tâm
3. Trung bình ± (1 × độ lệch chuẩn) khoảng 68%
4. Trung bình ± (2 × độ lệch chuẩn) khoảng 95%
5. Trung bình ± (3 × độ lệch chuẩn) khoảng 99,7%

Phương pháp đánh giá năng lực quy trình

＞Cp≧1.67：Công suất sản xuất rất đủ, có thể giảm chi phí
1.67＞Ｃｐ≧1.33　：Công suất quy trình là đủ
1.33＞Ｃｐ≧1.00　：Công suất quy trình không thể nói là đủ nhưng cũng khá ổn.
1.00＞Ｃｐ≧0.67　：Công suất quy trình không đủ
0.67＞Ｃｐ 　：Công suất sản xuất rất thiếu hụt

Năng lực quy trình: Năng lực sản xuất sản phẩm nằm trong phạm vi tiêu chuẩn
Chỉ số năng lực quy trình: Chỉ số đánh giá năng lực quy trình (Cp/Cpk)

Cách tính Cp và Cpk (phương pháp tính toán)

Cp = (giới hạn trên - giới hạn dưới) ÷ 6S

Cpk = A hoặc B, tùy theo giá trị nào nhỏ hơn
A = (trung bình - giới hạn dưới) ÷ 3S
A = (giới hạn trên - trung bình) ÷ 3S

S: Độ lệch chuẩn

Trung bình: Xbar

phân phối nhị thức

Phân phối nhị thức là gì: Phân phối đại diện cho giá trị số
Ví dụ＞
Xác suất ném đồng xu liên tiếp n lần và xuất hiện mặt x lần

Đặc tính của phân phối nhị thức

1. Có thể có hai kết quả (mặt trước hay mặt sau, thành công hay thất bại, v.v.)
2. Phân phối được quyết định bởi xác suất và số lượng quan sát

Biểu đồ quản lý X-bar R (X-bar R)

Biểu đồ quản lý để xác nhận giá trị trung bình và phạm vi của giá trị đo lường có nằm trong phạm vi dao động do yếu tố ngẫu nhiên hay không.
Chiều dài, trọng lượng, thời gian, kiểu dáng, độ tinh khiết, v.v.

Phương pháp tính toán giới hạn quản lý trên của biểu đồ quản lý X-bar (UCL)

Giá trị trung bình + (A2 × R)

Phương pháp tính toán giới hạn quản lý dưới của biểu đồ quản lý X-bar (LCL)

Giá trị trung bình - (A2 × R)

Phương pháp tính toán giới hạn quản lý trên của biểu đồ quản lý R (UCL)

D4×R

Phương pháp tính toán giới hạn quản lý dưới của biểu đồ quản lý R (LCL)

D3×R

※Chú ý đến số lượng

X-bar: giá trị trung bình
R: Phạm vi

Biểu đồ quản lý p, biểu đồ quản lý np

Thống kê quản lý quy trình được sử dụng để quản lý "số liệu thống kê" như số lượng sản phẩm lỗi và tỷ lệ sản phẩm lỗi trong trường hợp "có thể coi là tuân theo phân phối nhị thức".

Biểu đồ quản lý p là gì: Biểu đồ quản lý tỷ lệ lỗi
Bản đồ quản lý np là gì: Bản đồ quản lý sản phẩm lỗi
Đó là tất cả.

※Bài viết "Chuẩn bị cho kỳ thi QC cấp 3" này gồm hai phần. Cùng với đó, "Chuẩn bị cho kỳ thi QC cấp 3. Tóm tắt các thuật ngữ cơ bản」도 참조하십시오.

Sách ôn thi QC cấp 3 năm 2018

Đây là cuốn sách đối phó cho năm 2018→Học QC cấp 3 qua các câu hỏi trong các kỳ thi trước (phiên bản 2018) [ Ken Nishina ]