臺灣博碩士論文加值系統

在傳統的製程能力指標上，均假設製程分配為常態。然而，在現實的製造環境中，許多的製程卻不見得是常態分配。若使用傳統的方式去估計製程能力指標，將無法得到一個準確製程訊息。如此，會導致製程的誤判而做出錯誤的決策。
為了提供一個較準確的製程能力估計量，許多學者分別提出新的製程能力指標及新的估計方法。本研究的目的就是結合製程能力弱度指標Cpp及Clements’ Method，求算出一個在非常態下製程能力的評估方法，並且使用電腦模擬的方式，把所推算出來的製程能力估計模式與傳統的製程能力估計方法根據製程的目標值與製程母體參數的不同進行比較。

On the research of process capability indices, the process is usually assumed normally distributed. However, the real-world manufacturing process is not always normal. Using a traditional process capability index in a non-normal process will misjudge the process.
The purpose of this research is to apply the process incapability index in the non-normal process. The Clements’ method is adopted to develop the estimator. A computer simulation is also performed to verify the effectiveness of this index.

第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機與目的 2
1.3 研究範圍與架構 3
第二章 文獻回顧 4
2.1 製程能力指標 4
2.2 製程能力弱度指標 5
2.2.1 製程能力弱度指標Cpp的介紹 5
2.2.2 指標CPP 、Cia 、Cip 的估計 6
2.3 Clements method 10
第三章、研究方法與步驟 12
3.1 研究方法 12
3.1.1 Clements’ Estimator 14
3.3 研究步驟 12
3.2 研究假設 15
3.4 電腦模擬 18
第四章 實驗設計 22
4.1 傳統製程能力的估計方式與Clements’ Method來進行比較 23
4.1.1 Normal distribution 23
4.1.2 Beta distribution 24
4.1.3 Chi_square distribution 24
4.1.4 T distribution 25
4.2 製程能力弱度指標之敏感度分析 26
4.2.1 製程能力弱度指標 26
4.2.2 製程能力的偏差指標 27
4.2.3 製程能力的精確性 28
第五章 結果分析與比較 29
5.1 Clements’ Method與傳統估計方法之比較 29
5.1.1 Normal distribution 29
5.1.2 Beta distribution 33
5.1.3 Chi_square distribution 37
5.1.4 T distribution 40
5.2 製程能力的偏差指標 44
5.3 製程能力的變異指標 48
第六章 結論與建議 52
參考文獻 54

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