| TNE030 |
Statistisk analys och planering av försök, 4 p
/
6 hp
/Statistical Process Control and Experimental Design/
För:
ED
MES
|
OBS! |
För fullständig kursplan se den engelska versionen.
|
| |
Prel. schemalagd
tid: 42
Rek. självstudietid: 118
|
| |
Utbildningsområde: Naturvetenskap
Ämnesgrupp: Matematik Nivå (A-D):C
Huvudområde: Matematik, Tillämpad matematik Nivå (G1,G2,A): A
|
| |
Mål:
I denna kurs lär sig studenterna grundläggande koncept av statistisk analys och hur dessa koncept används i planering av experiment och processkontroll. Efter kursen ska studenten kunna
- Designa och tolka experiment från en statistisk synpunkt.
- Beskriva konsekvenser av för mycket eller för litet antal experiment.
- Använda statistiska verktyg att sätta upp metoder för kvalitetskontroll i produktionslinor genom statistisk stickprovstagning och analys.
|
| |
Förkunskaper: (gäller studerande antagna till program som kursen ges inom, se 'För:' ovan) Statistik and sannolikhetslära.
OBS! Tillträdeskrav för icke programstudenter omfattar vanligen också tillträdeskrav för programmet och ev. tröskelkrav för progression inom programmet, eller motsvarande.
|
| |
Organisation: Föreläsningar, lektioner och projekt
|
| |
Kursinnehåll: Statistisk processkontroll, SPC, är en kvalitetssäkringsmetod som används i de flesta moderna tillverkningsprocesser, alla halvledartillverkarna använder SPC.
SPC erbjuder en samlad och systematisk metod att försäkra att processen löper enligt specifikation (under kontroll, inga ovanliga eller speciella variationer förekommer), även när mätvärdena är brusiga (det finns alltid �?�normala�?� variationer).
Målet är att försäkra sig att processen löper så nära som möjligt av sin kapacitet med andra ord högsta möjliga yield erhålles mät inte bara i slutprodukten utan i alla delprocesser.
SPC som strategi pöangterar systematisk mätning och ständig förbättring.
Design av experiment, design av experiment betyder optimering av experimenttiden samtidigt som lyckad resultat försäkras.
Faktor design är en teknik för att bestämma vilka variabler påverkar en process och hur viktiga olika variabler är.
T- och F- tests hjälper att bestämma sannolikheten att en hypotes är san, dvs. om en ändring av experiment påverkar processen eller inte
Statistisk design använder dessa information för att bestämma (före) hur många prov, parade eller icke parad, måste göras för att uppnå önskad grad av säkerhet.
|
| |
Kurslitteratur: Montgomery: Introduction to Statistical Quality Control
Montgomery: Design and Analysis of Experiments
|
| |
Examination: |
TEN1 UPG1
|
Skriftlig tentamen (U,3,4,5) Projektuppgift (U,G) |
3 p 1 p
|
/ /
|
4,5 hp 1,5 hp
|
| |
|
|