課程概覽
相較於傳統公差界限,統計公差計算更能精準掌握生產變異,進而得以於早期階段對客戶規範進行切合實際評估,並識別關鍵變因。 本課程涵蓋多項核心原則,包括源自量產或 Cpk 數據資料之輸入變數分佈假設,以及基於設計、實驗設計(DoE)或製程洞察建立之輸入變數與目標值關聯模型。
課程核心:參與者將學習如何使用 Cornerstone 軟體,以分配模擬取代高斯誤差傳播,包括處理截尾分配與混合分配等特殊案例。 本課程亦將示範如何透過整合實驗設計(DoE)與模擬技術,落實更穩健且具成本效益製程設計。
課程內容
內容
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- 統計公差計算之重要分配類型(矩形、三角、常態、Weibull)
- 公差計算之分配模擬(含分配類型、截尾及相關分配)
- 信賴區間與機率網路基礎概念
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- 製程行為之功能性方法
- 衡量誤差、雜訊變數及未知因素之統計模型
- 呈現測試場域
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- 公差計算之流程模型(以數學模型呈現流程)
- 判定公差值之分配類型與參數(例如:所用設備之產出數據)
- 公差計算:利用製程模型對大規模虛擬樣本進行模擬,以測定應變數之機率分配
- 可選擇性附加製程能力預測評估。
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