|
自1920年代蕭華特(Shewhart)提出統計製程和管制圖的觀念後，統計製程管制圖已成為統
計品質管制中的一環，工程人員可藉由管制圖即時監控製程狀態，在發現失控點後馬上至生產線找出可能造成製程異常的原因，以維持製程的穩定且降低變異。隨著品質特性的增加，採用多變量管制圖來同時監控數個產品品質特性就顯得相當需要而且重要了。建立多
變量管制圖時，應一併考量當製程出現異常時，如何診斷此變異現象是由哪一個品質特性 所導致。主成分分析是多變量分析法中的一種，由Karl Pearson於1901年首先提出，之後再由 Hotelling加以發展而成。本研究依據品質特性的相關程度來改建主成分分析法在判斷品質
特性時的流程，並結合單變量管制方法和主成分方法，以提高原主成分分析法在診斷上的精確度。首先利用Hotelling
T2值來判斷製程是否超出管制界限，然後以Pearson相關係數將品質特
性分類，再進行主成分分析，找出問題的品質特性。本研究指出：1.改建流程之主成分分析在判斷問題變數的能力要比原主成分分析來得 好。
2.變數間的相關性愈高，主成分分析表現愈好。 |
