Dimensione minima del campione affinché un DOE riduca il tasso di difetti?Ho un problema nel mio stabilimento. Nel nostro processo di assemblaggio, abbiamo attualmente un tasso di difetti del 15%, molto probabilmente causato dal processo immediatamente a monte. Vorrei eseguire un DOE per scoprire le variabili che influenzano la probabilità di fallimento. La dimensione del lotto è di circa 150 pezzi per ordine di lavoro. Il tasso di difetti ideale sarebbe il più basso ragionevolmente possibile, ma storicamente è stato intorno al 2-3%. Penso che lo strumento più rilevante sia il calcolatore della proporzione di un campione, ma non sono esattamente sicuro di come usarlo.
Quindi, quello che non riesco a capire è quanti campioni devo prelevare per ogni esperimento DOE per essere sicuro di quale variabile influenzi il tasso di scarto? E come potrei progettare un DOE basato sul tasso di difetti?
Ri: Dimensione minima del campione per un DOE per ridurre il tasso di difetti?Ho un paio di domande che avrei dovuto porre prima:
- La determinazione di un difetto si basa su un test distruttivo?
- La definizione di difetto si basa su una misura continua?
Sì, il risultato di n = 56 è corretto presupponendo che la differenza nulla sia 0.
Bene, se stai confrontando due popolazioni, questo calcolo della dimensione del campione è corretto.
Il numero di unità difettose è modellato con una distribuzione binomiale. Cioè, conosci sia il numero difettoso che il numero non difettoso.
Sfortunatamente, i risultati qualitativi sono molto meno informativi delle risposte quantitative. La risposta dicotomica è quanto di più grave si possa immaginare.
Ri: Dimensione minima del campione per un DOE per ridurre il tasso di difetti?Grazie per la vostra risposta.
@Mark_Bailey ha scritto:
Se stai utilizzando JMP 14, seleziona Aiuto > Libri > Progettazione di esperimenti e vedi Capitolo 17: Dimensione e potenza del campione potenziale . C'è una sezione che spiega questo calcolo e offre un esempio.
Ho appena guardato il libro, a volte mi sento un po' ottuso quando guardo esempi come questi, quindi per favore abbi pazienza. C'è un esempio su due linee di assemblaggio di wafer che suppongo possa tradursi nel mio problema (a) impostazioni attuali con un tasso di difetti del 15% e (b) impostazioni dell'esperimento con un tasso di difetti <15%.
Se provo il calcolatore della dimensione del campione a due proporzioni con un test unilaterale (penso che sia corretto perché sto solo cercando di rilevare se è più piccolo, non più grande). Se metto la proporzione 1 = 0,15, la proporzione 2 = 0,02, la differenza nulla = 0, alfa = 0,05 e potenza = 0,8, mi rimane che la dimensione del campione 1 e 2 sono uguali a 56. Si tratta di un'applicazione corretta per questo problema?
@Mark_Bailey ha scritto:
Stai cercando di dimostrare che il nuovo tasso di fallimento è inferiore al 2%?
Sì, ma non esattamente. Non conosceremo l'esatto tasso di fallimento degli esperimenti finché non li eseguiremo. Stiamo cercando di trovare le impostazioni nel processo a monte che riducano il tasso di guasti/difetti rispetto al livello attuale, ovvero <15% (ma idealmente, ovviamente, <2%, per esempio).
@Mark_Bailey ha scritto:
Inoltre, stai contando il numero di unità difettose o il numero di difetti in un campione di unità? Fa la differenza.
Il numero di unità difettose. C'è solo un difetto che questa unità può avere. Le unità difettose vengono distrutte.
@Mark_Bailey ha scritto:
Intendi progettare un esperimento multifattoriale o semplicemente testare alcune potenziali cause dell'aumento del tasso di difetti? Se è quest'ultimo caso, probabilmente potresti utilizzare il calcolatore della proporzione di due campioni per avere una buona idea della dimensione del campione.
Questo è ciò di cui non ero sicuro. Se la dimensione del campione è così ampia, dobbiamo in un certo senso spingere le variabili nella giusta direzione. Se è abbastanza piccolo, allora mi piacerebbe progettare un esperimento multifattoriale perché penso che ci sia una certa interazione tra alcune variabili.
Questo è uno dei problemi più confusi su cui ho lavorato. Sembra che quando il segnale in uscita non sia continuo, il problema sia davvero più difficile!
Ri: Dimensione minima del campione per un DOE per ridurre il tasso di difetti?Se stai utilizzando JMP 14, seleziona Aiuto > Libri > Progettazione di esperimenti e vedi Capitolo 17: Dimensione e potenza del campione potenziale . C'è una sezione che spiega questo calcolo e offre un esempio. Questa dimensione del campione è intesa per un test di una proporzione ipotizzata difettosa. Pone una domanda su una popolazione. Stai cercando di dimostrare che il nuovo tasso di fallimento è inferiore al 2%?
Inoltre, stai contando il numero di unità difettose o il numero di difetti in un campione di unità? Fa la differenza.
Le piattaforme di progettazione, come Custom Design, non supportano un'analisi di potenza (un altro modo per valutare la dimensione del campione) per una risposta binaria (pass/fail). Intendi progettare un esperimento multifattoriale o semplicemente testare alcune potenziali cause dell'aumento del tasso di difetti? Se è quest'ultimo caso, probabilmente potresti utilizzare il calcolatore della proporzione di due campioni per avere una buona idea della dimensione del campione.
Alcuni altri esperti più informati su questi studi di me potrebbero avere altri suggerimenti.
