提高涂布直通率项目.ppt

项目背景 Regression Analysis: 面密度-1_1_1 versus 刀口缝隙高度 The regression equation is 面密度-1_1_1 = 84.5 + 0.677 刀口缝隙高度 199 cases used, 5 cases contain missing values Predictor Coef SE Coef T P Constant 84.5079 0.4409 191.69 0.000 刀口缝隙高度 0.677483 0.007751 87.40 0.000 S = 1.60451 R-Sq = 97.5% R-Sq(adj) = 97.5% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 1 19667 19667 7639.38 0.000 Residual Error 197 507 3 Total 198 20174 A M I C D 根本原因分析（一）---面密度 5、涂布机速比对面密度的影响 Regression Analysis: 面密度 versus 速比 The regression equation is 面密度 = - 67.24 + 268.4 速比 S = 2.36217 R-Sq = 93.0% R-Sq(adj) = 92.1% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 1 594.157 594.157 106.48 0.000 Error 8 44.639 5.580 Total 9 638.796 结论： P值小于0.05 R-sq 93% 说明速比设置对于面密度的影响存在强正相关关系，可以用来指导面密度的调整 根本原因分析（三）---外观不良 1、涂布辊浆料转移不彻底 2.25% 改善后 5.16% 5000 改善前 缺陷率 批量 状态 在涂布操作过程中，时常有涂布辊上未转移的浆料会导致划痕和涂布干料产生，为此选定了一台机器设计一套擦拭装置，验证改善效果如下： Chi-Sq = 106.474, DF = 1, P-Value = 0.000 改善前后卡方分析p值小于0.05，擦拭装置的有无会显著影响涂布合格率 2、涂布车间环境温、湿度的影响 对4月份的历史数据进行主效应图分析 A M I C D 根本原因分析（三）---外观不良 3、浆料在料槽中形成干料 同时对于料槽不同使用时间的外观不良出现频率做了数据收集 结论： 湿度P值为0，温度P值为0.75，说明车间湿度对于合格率的影响大于车间温度的影响，同时从回归方程可以看出为负相关关系！ Main Effects Plot (data means) for 合格率（%） Regression Analysis: 合格率（%） versus 湿度（%）, 温度（℃） The regression equation is 合格率（%） = 104 - 0.0620 湿度（%） - 0.0144 温度（℃） Predictor Coef SE Coef T P Constant 103.589 1.246 83.14 0.000 湿度（%） -0.06203 0.01049 -5.91 0.000 温度（℃） -0.01436 0.04478 -0.32 0.750 S = 0.568607 R-Sq = 44.5% R-Sq(adj) = 42.2% 回归分析结果： The regression equation is 缺陷频率 = 4.500 + 2.821 使用时间/小时 S = 2.68594 R-Sq = 83.7% R-Sq(adj) = 82.4% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 1 445.786 445.786 61.79 0.000 Error 12 86.571 7.214 Tot