Statistical Quality Control Statistisk kvalitetsstyrning. 7,5 högskolepoäng. Name: Personal number: Date of exam: 28 aug Time: 14-18

Relevanta dokument
Statistical Quality Control Statistisk kvalitetsstyrning. 7,5 högskolepoäng. Ladok code: 41T05A, Name: Personal number:

7,5 högskolepoäng. Statistisk försöksplanering och kvalitetsstyrning. TentamensKod: Tentamensdatum: 28 oktober 2016 Tid: 9.

7,5 högskolepoäng. Statistisk försöksplanering och kvalitetsstyrning. TentamensKod: Tentamensdatum: 30 oktober 2015 Tid: 9-13:00

Technique and expression 3: weave. 3.5 hp. Ladokcode: AX1 TE1 The exam is given to: Exchange Textile Design and Textile design 2.

This exam consists of four problems. The maximum sum of points is 20. The marks 3, 4 and 5 require a minimum

Styr- och kontrolldiagram ( )

Kurskod: TAMS11 Provkod: TENB 28 August 2014, 08:00-12:00. English Version

Kurskod: TAMS28 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TEN1 05 June 2017, 14:00-18:00. English Version

Kurskod: TAIU06 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TENA 15 August 2016, 8:00-12:00. English Version

TT091A, TVJ22A, NVJA02 By, Pu, Ti. 50 poäng

OBS! Skriv e-postadress på tentan om du vill ha resultatet innan jul. Tentamensgenomgång måndagen den 9/ kl i MC413.

Kurskod: TAIU06 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TENA 17 August 2015, 8:00-12:00. English Version

Kurskod: TAMS11 Provkod: TENB 07 April 2015, 14:00-18:00. English Version

Uppgift

Kurskod: TAMS11 Provkod: TENB 22 April 2014, 14:00am-18:00noon. English Version

Styrteknik: Binära tal, talsystem och koder D3:1

1. Compute the following matrix: (2 p) 2. Compute the determinant of the following matrix: (2 p)

Tentamen i matematisk statistik

Kurskod: TAIU06 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TENA 31 May 2016, 8:00-12:00. English Version

Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp

1. Varje bevissteg ska motiveras formellt (informella bevis ger 0 poang)

Tentamenskrivning: TMS145 - Grundkurs i matematisk statistik och bioinformatik,

Webbregistrering pa kurs och termin

F ξ (x) = f(y, x)dydx = 1. We say that a random variable ξ has a distribution F (x), if. F (x) =

7.5 Experiment with a single factor having more than two levels

Chapter 2: Random Variables

Grafisk teknik IMCDP IMCDP IMCDP. IMCDP(filter) Sasan Gooran (HT 2006) Assumptions:

Materialplanering och styrning på grundnivå. 7,5 högskolepoäng

Tentamen i matematisk statistik (9MA241/9MA341/LIMAB6, STN2) kl 08-13

Module 6: Integrals and applications

Measuring child participation in immunization registries: two national surveys, 2001

DVG C01 TENTAMEN I PROGRAMSPRÅK PROGRAMMING LANGUAGES EXAMINATION :15-13: 15

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

Adding active and blended learning to an introductory mechanics course

8 < x 1 + x 2 x 3 = 1, x 1 +2x 2 + x 4 = 0, x 1 +2x 3 + x 4 = 2. x 1 2x 12 1A är inverterbar, och bestäm i så fall dess invers.

Normalfördelning. Modeller Vi har alla stött på modeller i olika sammanhang. Ex:

Grafisk teknik IMCDP. Sasan Gooran (HT 2006) Assumptions:

ANOVA Mellangruppsdesign

1. Frekvensfunktionen nedan är given. (3p)

Tentamen i TMA321 Matematisk Statistik, Chalmers Tekniska Högskola.

Kurskod: TAMS11 Provkod: TENB 12 January 2015, 08:00-12:00. English Version

Beijer Electronics AB 2000, MA00336A,

EXTERNAL ASSESSMENT SAMPLE TASKS SWEDISH BREAKTHROUGH LSPSWEB/0Y09

FÖRBERED UNDERLAG FÖR BEDÖMNING SÅ HÄR

samhälle Susanna Öhman

and u = och x + y z 2w = 3 (a) Finn alla lösningar till ekvationssystemet

KTH MMK JH TENTAMEN I HYDRAULIK OCH PNEUMATIK allmän kurs kl

Grafisk teknik. Sasan Gooran (HT 2006)

Envägs variansanalys (ANOVA) för test av olika väntevärde i flera grupper

6.1 Process capability

En scatterplot gjordes, och linjär regression utfördes därefter med följande hypoteser:

Sammanfattning hydraulik

Kurskod: TAMS28 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TEN1 08 June 2015, 14:00-18:00. English Version

Statistikens grunder 1 och 2, GN, 15 hp, deltid, kvällskurs

Tentamen i matematisk statistik

Institutionen för matematik Envariabelanalys 1. Jan Gelfgren Datum: Fredag 9/12, 2011 Tid: 9-15 Hjälpmedel: Inga (ej miniräknare)

4.3 Stokastiska variabler (slumpmässiga variabler) 4.4 Väntevärde och varians till stokastiska variabler

Eternal Employment Financial Feasibility Study

Tentamen i matematisk statistik

S 1 11, S 2 9 and S 1 + 2S 2 32 E S 1 11, S 2 9 and 33 S 1 + 2S 2 41 D S 1 11, S 2 9 and 42 S 1 + 2S 2 51 C 52 S 1 + 2S 2 60 B 61 S 1 + 2S 2 A

LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA Institutionen för Elektro- och Informationsteknik

Workplan Food. Spring term 2016 Year 7. Name:

Isolda Purchase - EDI

Webbreg öppen: 26/ /

Blueprint Den här planeringen skapades med Blueprints gratisversion - vänligen uppgradera nu. Engelska, La06 - Kursöversikt, 2015/2016.

Preschool Kindergarten

Datorövning 2 Statistik med Excel (Office 2003, engelska)

Module 1: Functions, Limits, Continuity

7,5 högskolepoäng. Väveriteknik, skriftlig tentamen 51TV10 och AX10VT TD

STORSEMINARIET 3. Amplitud. frekvens. frekvens uppgift 9.4 (cylindriskt rör)

2. Lära sig beskriva en variabel numeriskt med "proc univariate" 4. Lära sig rita diagram med avseende på en annan variabel

Calculate check digits according to the modulus-11 method

Arctic. Design by Rolf Fransson

A study of the performance

Consumer attitudes regarding durability and labelling

denna del en poäng. 1. (Dugga 1.1) och v = (a) Beräkna u (2u 2u v) om u = . (1p) och som är parallell

TTM011 Students in the BSc program Textile engineering

Swedish adaptation of ISO TC 211 Quality principles. Erik Stenborg

Mätosäkerhet vid förstörande provning

Exempel på uppgifter från års ämnesprov i matematik för årskurs 3. Engelsk version

Custom-made software solutions for increased transport quality and creation of cargo specific lashing protocols.

Lösningar till SPSS-övning: Analytisk statistik

Kriterium Kvalitet 1 Kvalitet 2 Kvalitet 3 Kvalitet 4 Använda, Utveckla och uttrycka

Boiler with heatpump / Värmepumpsberedare

Second handbook of research on mathematics teaching and learning (NCTM)

Rastercell. Digital Rastrering. AM & FM Raster. Rastercell. AM & FM Raster. Sasan Gooran (VT 2007) Rastrering. Rastercell. Konventionellt, AM

S0005M. Stokastiska variabler. Notes. Notes. Notes. Stokastisk variabel (slumpvariabel) (eng: random variable) Mykola Shykula

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 7. Multipel regression. (LLL Kap 15) Multipel Regressionsmodellen

Datorövning 5. Statistisk teori med tillämpningar. Lära sig beräkna konfidensintervall och utföra hypotestest för:

Kurskod: TAMS24 / Provkod: TEN (8:00-12:00) English Version

Svenska Du kan med flyt läsa texter som handlar om saker du känner till. Du använder metoder som fungerar. Du kan förstå vad du läser.

Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp

Measuring void content with GPR Current test with PaveScan and a comparison with traditional GPR systems. Martin Wiström, Ramboll RST

Kvalitetsarbete I Landstinget i Kalmar län. 24 oktober 2007 Eva Arvidsson

PRESS FÄLLKONSTRUKTION FOLDING INSTRUCTIONS

Exempel 1 på multipelregression

Från osäkerhet till säkerhet ISO för mätning

Make a speech. How to make the perfect speech. söndag 6 oktober 13

6 th Grade English October 6-10, 2014

S0005M, Föreläsning 2

Transkript:

Statistical Quality Control Statistisk kvalitetsstyrning 7,5 högskolepoäng Ladok code: 41T05A, The exam is given to: 41I02B IBE11, Pu2, Af2-ma Name: Personal number: Date of exam: 28 aug Time: 14-18 Hjälpmedel Means of assistance: Miniräknare. Kursbok Montgomery Statistical Quality Control a Modern introduction med korta anteckningar. Minicaluclator, Course Book Montgomery Statistical Quality Control a Modern introduction with short notes. Total amount of point on exam: 50 poäng Requirements for grading: A= 44, B=38, C= 32, D= 26, E=20, F<20 5= 40, 4 = 30, 3 = 20, U<20 The results are, for the most part, posted within three weeks after the exam, otherwise it s the following date: Important! Do not forget to write your name on each sheet you hand in. Good Luck! Examiner: Sara Lorén Phone number: 031-4354622, 0761-364 871 1

Uppgift 1 (8p) Svara på följande frågor a) Om en process är statistisk jämvikt, vad menas med det? (1p) b) Hur ändras typ I felet för ett Shewhart diagram när avståndet mellan styrgränserna minskas. (1p) c) Vad är systematisk variation och vad är slumpmässig variation (2p) d) Nämn ett kontroll diagram som är bra på att upptäcka små ändringar i processens medelvärde. (1p) e) EWMA och Shewharts diagrammen använder observationerna olika, beskriv skillnaden? (1p) f) Hur kan man kontrollera om man har beroende observationer? (1p) g) Nämn ett sätt att hantera beroende observationer inom SPC (1p) Answer the following questions a) If a process is in statistical control. What does that mean? (1p) b) How does the type I error for a Shewhart chart changes then the distance between the control lines decreases. (1p) c) What is systematic variation and what is random variation? (2p) d) Mention one control chart that is good in detecting small changes in the process mean (1p) e) EWMA and Shewhart charts uses the observations different, describe the differences? (1p) f) How can you check if you have dependent observations? (1p) g) Mention one way to deal with dependent observation within SPC (1p)

Uppgift 2 (7p) I tabell 1 finns mätningar av en vikt på en produkt i gram. 10 stycken stickprov av storleken 5. Summan av alla längder är 7498 ( ). Summan av alla ranger är 73 ( ). a) Skatta process parametrarna μ och σ?(2p) b) Konstruera lämpliga styrdiagram för data i Tabell 1. Rita även diagrammen. Är vi i statistisk jämvikt? (3p) c) Specifikations gränser för längden är 151±2 g. Hur stor andel av de producerade produkterna är för tunga? (2p) In Table 1 are measurements on the weight on a product in gram. 10 samples with sample size 5. The sum of all lengths is 7498 ( ). The sum of all ranges is 73 ( ). a) Estimate the process parameters μ and σ?(2p) b) Construct suitable control charts for the data in Table 1. Draw the diagrams. Are we in statistical control? (3p) c) The specification limits for the lengths are 151±2 g. What percentage of the produced products is too heavy? (2p) Table 1: Measurements for all observations. The mean and the range R for each sample. Sample number x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 Mean R 1 152 148 147 151 151 149.8 5 2 148 143 149 152 150 148.4 9 3 152 146 155 150 149 150.4 9 4 147 153 150 153 154 151.4 7 5 150 150 154 157 156 153.4 7 6 144 151 148 152 148 148.6 8 7 149 153 150 150 150 150.4 4 8 151 144 148 153 148 148.8 9 9 149 148 152 150 152 150.2 4 10 154 148 149 147 143 148.2 11

Uppgift 3 (6p) Placeringen av chips på kiselplattor mäts på 30 kiselplattor. På varje kiselplatta mäts 50 chips och ett chip definieras defekt när en felregistrering, i termer av horisontella och/eller vertikala avstånd från centrum registreras. Resultatet finns i tabell 2. Det totala antal defekta chips är 347. a) Vilket styrdiagram bör används och vilken fördelning bygger diagrammet på. (2p) b) Beräkna styrgränserna och centrallinjen. (2p) c) Rita styrdiagrammet (behöver endast göras för de 5 första kiselplattorna) (2p) The location of chips on a wafer is measured on 30 wafers. On each wafer 50 chips are measured and a chip is defined defective whenever a misregistration, in terms of horizontal and/or vertical distances from the center, is recorded. The results are shown in table 2. The total numbers of defective chips are 347. a) Which control chart should be used and which distribution is the chart based on (2p) b) Calculate the control limits and the center line. (2p) c) Draw the control chart (You only need to do it for the first 5 wafers) (2p) Table 2: Number of defectives Sample number Number of defectives Sample number Number of defectives 1 12 16 8 2 15 17 10 3 8 18 5 4 10 19 13 5 4 20 11 6 7 21 20 7 16 22 18 8 9 23 24 9 14 24 15 10 10 25 9 11 5 26 12 12 6 27 7 13 17 28 13 14 12 29 9 15 22 30 6

Uppgift 4 (7p) En mätsystemsanalys är utförd där 3 operatörer mäter 5 produkt 2 gånger. Varje operatör gör alltså 10 mätningar. I Tabell 3 finns data och i Tabell 4 ANOVA för samma data. a) Skatta repeterbarheten (2p) b) Skatta reproducerbarheten (2p) c) Skatta den totala variationen (1p) d) Skatta produkt variationen (1p) e) Om specifikationsgränserna är 75±30 Vad kan du säga om mätsystemets kapabilitet? (1p) One measure systems analysis is done 3 operators measure 5 products 2 times. Each operator is doing 10 measurements. In Table 3 is the data and in Table 4 the ANOVA for the same data. a) Estimate the repeatability. (2p) b) Estimate the reproducibility (2p) c) Estimate the total variability (1p) d) Estimate the product variability (1p) e) If the specifications limits are 75±30. What can you say about the measurement systems capability? (1p) Table 3: Measurement systems data Part Operator A Operator B Operator C 1 50 55 65 55 55 60 2 105 105 100 100 95 100 3 80 80 85 80 75 80 4 80 80 85 80 75 95 5 45 40 55 50 40 45 Table 4: ANOVA for data in Table 3 ANOVA Source SS df MS F Part 11334.9 4 2833.7 171.7 Operator 246.2 2 123.1 7.5 Interaction 218.1 8 27.3 1.7 Error 247.5 15 16.5 Total 12046.7 29

Uppgift 5 (8 p) En kub med längden L, bredden W och höjden H tillverkas se figur 1. Vi kan anta att L, W och H är oberoende stokastiska variabler. L har väntevärde 10 cm och varians 0.005. W har väntevärde 15 cm och varians 0.007. H har väntevärde 20 cm och varians 0.009 a) Vad är approximativt väntevärdet för volymen (2p) b) Vad är approximativt variansen för volymen (4p) c) Bidrar L, W eller H mest till variansen på volymen? Varför? (2p) A cube having length L, width W and height H is produced see Figure 1. We can assume that L, W and H are independent random variables. L has mean 10 cm and variance 0.005. W has mean 15 cm and variance 0.007. H has mean 20 cm and variance 0.009 a) What is approximately the mean of the volume? (2p) b) What is approximately the variance of the volume? (4p) c) Does L, W or H contribute most for the variance on the volume? Why? (2p) Figure 1: Cube with length L, width W and height H. Uppgift 6 (4p) En process är i statistisk kontroll med x =202 och s =2. Styrdiagrammet använder stickprovsstorleken n = 6. Specifikationerna är. Kvalitetsegenskapen är normal fördelad. a) Skatta den potentiella dugligheten för processen (2p) b) Skatta den aktuella process dugligheten (2p) A process is in statistical control with x =202 and s =2. The control chart is using sample size n=6. The specifications are. The quality characteristic is normal distributed. a) Estimate the potential capability for the process (2p) b) Estimate the actual capability for the process (2p)

Uppgift 7 (4p) Figur 2 visar hur en process ändras med tiden. Figur 3 visar styrdiagram för processerna. a) Para ihop rätt process (figur 2) med rätt styrdiagram (figur 3) (siffra med bokstav, minuspoäng för varje fel) (3p) b) Vilket av styrdiagrammen (a), (b) och (c) visar statistisk jämvikt och varför? (1p) Figure 2 show how three different processes changes with time. Figure 3 shows the control chart for the three processes. a) Combine the right process (Figure 2) with the right control chart (Figure 3) (number with letter, minus points for each error) (3p) b) Which of the control charts (a), (b) and (c) shows statistical control and why? (1p) Figure 2: Time-varying process Figure 3: x and R control chart

Uppgift 8 (6p) Figure 4 och 5 visar R styrdiagram från två olika mätsystems analys. Figure 6 och 7 visar styrdiagram från två olika mätsystems analys. a) Vilka slutsatser kan man dra om mätsystemet från figur 4 och figur 5. Vilket mätsystem är bäst? (3p) b) Vilka slutsatser kan man dra om mätsystemet från figur 6 och figur 7, Vilket mätsystem är bäst? (3p) Figure 4 and 5 shows the R control chart from two different measurement system analyses. Figure 6 and 7 shows control chart from two different measurement system analyses. a) Which conclusions can you draw about the measurement system in Figure 4 and in Figure 5? Which measurement system is best? (3p) b) Which conclusions can you draw about the measurement system in Figure 6 and in Figure 7? Which measurement system is best? (3p) UCL CL LCL Figure 4: R Chart from a measurement system analysis UCL CL LCL Figure 5 R Chart from a measurement system analysis

UCL CL LCL Figure 6 control chart from a measurement system analysis UCL CL LCL Figure 7 control chart from a measurement system analysis

Cumulative Standard Normal distribution

Cumulative Standard Normal distribution

Percentage Points of the F distribution

Percentage Points of the F distribution

Factors for constructing variables control charts