114 高普考高考三級 工業工程 工程統計學與品質管制 考古題詳解

114 年・高普考・高考三級・工業工程
試題代碼 工程統計學與品質管制

第 一 題20 分

一、某項新光阻塗覆製程被使用於製造積體電路的 125125 毫米晶片的生產。抽 1010 片晶片測試,測量的光阻厚度(單位:A˚×1000\text{Å}\times1000)如下:

13.398713.3987、13.395713.3957、13.390213.3902、13.401513.4015、13.400113.4001、13.391813.3918、13.396513.3965、13.392513.3925、13.394613.3946 及 13.400213.4002。

(一)請檢定厚度平均為 13.4×1000 A˚13.4\times1000\ \text{Å} 的假設。請使用 α=0.05\alpha=0.05,並說明其雙邊對立假設。

(二)假設厚度資料呈常態分配,求厚度平均數 99%99\% 的雙邊信賴區間。

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核心觀念

樣本數為 n=10n=10,母體標準差未知,且題目假設厚度資料服從常態分配,因此檢定母體平均數及建立平均數信賴區間,皆使用 單一樣本 tt 方法,自由度為 n−1=9n-1=9。

檢定中的雙邊對立假設為「母體平均數不等於指定值」:

H0:μ=13.4,H1:μ≠13.4.H_0:\mu=13.4,\qquad H_1:\mu\ne13.4.

題目中的厚度數值單位皆為 A˚×1000\text{Å}\times1000,因此數值 13.413.4 即為題目指定的平均厚度。

解題方法

(一)檢定厚度平均數

先由樣本資料計算樣本平均數與樣本標準差:

xˉ=∑i=110xi10=13.39718,\bar{x}=\frac{\sum_{i=1}^{10}x_i}{10}=13.39718, s=∑i=110(xi−xˉ)2n−1=0.0001526369≈0.004118.s=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{10}(x_i-\bar{x})^2}{n-1}} =\sqrt{\frac{0.000152636}{9}} \approx0.004118.

在虛無假設 H0:μ=13.4H_0:\mu=13.4 下,檢定統計量為

t=xˉ−μ0s/n=13.39718−13.40.004118/10≈−2.164.t=\frac{\bar{x}-\mu_0}{s/\sqrt{n}} =\frac{13.39718-13.4}{0.004118/\sqrt{10}} \approx-2.164.

此為雙邊檢定,顯著水準 α=0.05\alpha=0.05,自由度 99 的臨界值為 t0.975,9≈2.262t_{0.975,9}\approx2.262。拒絕域為

∣t∣>2.262.|t|>2.262.

由於 ∣−2.164∣<2.262|-2.164|<2.262,不拒絕 H0H_0。在 5%5\% 顯著水準下,樣本證據不足以認定平均厚度與 13.4×1000 A˚13.4\times1000\ \text{Å} 有顯著差異。

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第 二 題20 分

二、某電動車製造商估計,以其生產的電動車通勤,每天行駛 8080 公里後,晚上需充電約 11 小時 4545 分鐘(105105 分鐘)。假定此電動車的電池充電實際所需時間是介於 9090 至 120120 分鐘的均勻分配。

(一)寫出電池充電時間的機率密度函數的數學式。

(二)寫出電池充電時間小於 110110 分鐘的機率是多少?

(三)寫出電池充電時間至少要 100100 分鐘的機率是多少?

(四)寫出電池充電時間介於 9595 至 110110 分鐘的機率是多少?

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核心觀念

本題考驗連續型均勻分配。若隨機變數 XX 在區間 [a,b][a,b] 上均勻分配,則其機率密度函數為

fX(x)={1b−a,a≤x≤b,0,其他.f_X(x)= \begin{cases} \dfrac{1}{b-a}, & a\le x\le b,\\[4pt] 0, & \text{其他}. \end{cases}

區間內的機率等於該區間長度除以總區間長度:

P(c≤X≤d)=d−cb−a,a≤c≤d≤b.P(c\le X\le d)=\frac{d-c}{b-a}, \qquad a\le c\le d\le b.

本題充電時間的上下限分別為 9090 分鐘與 120120 分鐘,因此 X∼U(90,120)X\sim U(90,120),總區間長度為 120−90=30120-90=30 分鐘。

解題方法

(一)機率密度函數

均勻分配在 [90,120][90,120] 上的密度為區間長度的倒數:

fX(x)={1120−90=130,90≤x≤120,0,其他.f_X(x)= \begin{cases} \dfrac{1}{120-90}=\dfrac{1}{30}, & 90\le x\le 120,\\[4pt] 0, & \text{其他}. \end{cases}

(二)充電時間小於 110110 分鐘的機率

110110 位於 9090 與 120120 之間,故取 [90,110)[90,110) 的區間長度除以總長度:

P(X<110)=110−90120−90=2030=23≈0.6667.P(X<110)=\frac{110-90}{120-90} =\frac{20}{30} =\frac{2}{3} \approx 0.6667.
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第 三 題20 分

三、試述戴明(Deming)、朱蘭(Juran)、克勞斯比(Crosby)、石川馨(Ishikawa)及田口玄一(Taguchi)等品管大師對品質之定義?(1010 分)

並請依據品質管理發展的歷史演變,來說明品質檢驗、品質管理、品質保證、全面品質管制、全面品質管理及品質改善與創新階段等階段發展之品質觀點、品管專業人員角色及參與部門等特色。(1010 分)

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核心觀念

本題分成兩部分:第一部分比較五位品管大師對「品質」的定義;第二部分依品管發展歷程,整理各階段的品質觀點、品管專業人員角色及參與部門。作答時應掌握品質觀念如何由「檢出不良」逐步擴展為「全組織預防、改善並創造顧客價值」。

一、品管大師對品質的定義

品管大師品質定義與觀點
戴明(W. Edwards Deming)品質是能以經濟方式滿足顧客需求的程度,並應透過持續改善產品與服務來提升。戴明強調品質須由管理制度及製程改善達成,不能只依賴末端檢驗。
朱蘭(Joseph M. Juran)品質是「適合使用」(fitness for use),亦即產品或服務能在預定用途下滿足使用者需求。品質管理的核心為品質規劃、品質管制及品質改善,即「朱蘭三部曲」。
克勞斯比(Philip B. Crosby)品質是「符合要求」(conformance to requirements),要求須先明確訂定,並以符合要求作為判定依據。他主張預防勝於檢驗,並以「零缺點」作為績效標準。
石川馨(Kaoru Ishikawa)品質不只指產品品質,也包含工作、服務、資訊、製程、部門及人員等品質;應以顧客為中心,透過全公司參與及品質管制活動持續改善。
田口玄一(Genichi Taguchi)品質是產品自出貨後,對社會所造成的損失;產品特性偏離目標值愈多,造成的損失愈大。田口以品質損失函數及穩健設計,強調降低變異、使產品在環境干擾下仍符合目標。

二、品質管理發展階段

品管發展可依品質責任範圍及管理方式,由末端檢驗逐步擴大至全組織管理,並進一步強調持續改善與創新。

發展階段品質觀點與管理方式品管專業人員角色參與部門
品質檢驗(Quality Inspection)以產品是否符合規格為判斷標準,透過檢驗找出不合格品並予以剔除。品質主要在製造完成後判定,重點是「檢出不良」。檢驗員負責抽樣、測量、判定及隔離不合格品;品管人員多為檢驗執行者。以檢驗部門及製造現場為主,其他部門參與有限。
品質管制(Quality Control, QC)由成品檢驗擴展至製程管制,運用統計方法監控製程、減少變異,使製程穩定並符合規格。重點由「檢出」轉為「控制製程」。品管專業人員運用統計品質管制、抽樣檢驗及製程分析,協助現場發現並處理異常。品管部門與製造部門為主,逐步納入採購、工程等相關單位。
品質保證(Quality Assurance, QA)強調透過制度、程序、文件及稽核,事先確保產品或服務符合要求,並使顧客對品質具有信心。重點由製程控制擴大為預防缺失及證明品質。品質專業人員建立品質制度、執行稽核、追蹤矯正措施,並提供符合要求的客觀證據。涵蓋設計、採購、製造、檢驗、服務等相關部門,品質責任跨越生產線。
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第 四 題20 分

四、以直交表進行磁鐵磁力實驗並得下表之結果,試分析:

(一)各因子的影響大小依序排列。(1515 分)

(二)應如何配置因子,該磁力才能獲得最大磁力?(55 分)

實驗資料如下:

編號ABCDEFGH磁鐵磁力的實驗結果
1111111115.41
2112222225.42
3113333335.43
4121122335.42
5122233115.32
6123311225.36
7131213235.36
8132321315.34
9133132125.37
10211332215.39
11212113325.34
12213221135.36
13221231325.49
14222312135.44
15223123215.50
16231323125.48
17232131235.45
18233212315.47
🖼️ 本題原卷含圖表。基於試題來源之版權考量,本站不轉載原卷影像; 題目文字已完整轉錄,圖表請自行參閱考選部公告之試題原檔。

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核心觀念

本題使用 L18L_{18} 三水準直交表,利用各因子在不同水準下的平均反應值,判斷:

  1. 各因子的影響大小:以各因子「最大水準平均值-最小水準平均值」的極差 Δ\Delta 衡量。
  2. 最大磁力的最佳配置:各因子選擇平均磁力最大的水準。

因直交表具有平衡性,各因子每一水準均出現 66 次,因此可直接比較水準平均值。


解題方法與計算

各因子水準平均值計算公式為:

yˉij=因子 i 在水準 j 下的反應值總和6\bar{y}_{ij} =\frac{\text{因子 }i\text{ 在水準 }j\text{ 下的反應值總和}}{6}

因子影響極差為:

Δi=max⁡(yˉi1,yˉi2,yˉi3)−min⁡(yˉi1,yˉi2,yˉi3)\Delta_i=\max(\bar{y}_{i1},\bar{y}_{i2},\bar{y}_{i3}) -\min(\bar{y}_{i1},\bar{y}_{i2},\bar{y}_{i3})

各因子水準平均值

因子水準 1水準 2水準 3極差 Δ\Delta
A5.3815.436—0.054
B5.3925.4225.4120.030
C5.4255.3855.4150.040
D5.4155.4035.4070.012
E5.3975.4205.4080.023
F5.4025.4185.4050.017
G5.3975.4135.4150.018
H5.4055.4105.4100.005

例如因子 A:

yˉA1=48.439=5.381\bar{y}_{A1} =\frac{48.43}{9} =5.381 yˉA2=48.929=5.436\bar{y}_{A2} =\frac{48.92}{9} =5.436

因此:

ΔA=5.436−5.381=0.054\Delta_A=5.436-5.381=0.054

因子 B 的計算則為:

yˉB1=32.356=5.392\bar{y}_{B1}=\frac{32.35}{6}=5.392 yˉB2=32.536=5.422\bar{y}_{B2}=\frac{32.53}{6}=5.422 yˉB3=32.476=5.412\bar{y}_{B3}=\frac{32.47}{6}=5.412 ΔB=5.422−5.392=0.030\Delta_B=5.422-5.392=0.030

其餘因子依相同方式計算。


(一)各因子的影響大小排序

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第 五 題20 分

五、一位工業工程師建議 33 種組裝產品的不同方法。為觀察 33 種方法可正確組裝的產品數量,我們任意選取 3030 位員工,並各隨機指派 1010 名員工使用某一組裝方法。記錄每種方法可正確組裝的產品數量後,使用變異數分析檢定這些資料,得到下列結果:

SST=10800,SSTR=4560。SST=10800,\qquad SSTR=4560。

(一)建立此問題的 ANOVA 表。

(二)在 α=0.05\alpha=0.05 的顯著水準下,檢定 33 種組裝方法之平均產量是否存在顯著差異。

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核心觀念

本題考單因子變異數分析(one-way ANOVA),用來檢定三種組裝方法的平均正確組裝產品數是否相同。三組各有 1010 位員工,因此總樣本數 N=30N=30,組數 k=3k=3。

平方和分解為:

SST=SSTR+SSESST=SSTR+SSE

其中 SSTSST 為總平方和、SSTRSSTR 為組間平方和、SSESSE 為組內平方和。自由度分別為:

df總=N−1,df組間=k−1,df組內=N−kdf_{\text{總}}=N-1,\qquad df_{\text{組間}}=k-1,\qquad df_{\text{組內}}=N-k

檢定統計量為:

F=MSTRMSEF=\frac{MSTR}{MSE}

在虛無假設成立時,FF 服從自由度為 (k−1,N−k)(k-1,N-k) 的 FF 分配。

解題方法

由平方和分解,先求組內平方和:

SSE=SST−SSTR=10800−4560=6240SSE=SST-SSTR=10800-4560=6240

再計算自由度、均方與 FF 值。

(一)ANOVA 表

組間自由度為 k−1=2k-1=2,組內自由度為 N−k=27N-k=27,總自由度為 N−1=29N-1=29。

MSTR=SSTRk−1=45602=2280MSTR=\frac{SSTR}{k-1}=\frac{4560}{2}=2280

MSE=SSEN−k=624027≈231.11MSE=\frac{SSE}{N-k}=\frac{6240}{27}\approx231.11

F=MSTRMSE=2280231.11≈9.87F=\frac{MSTR}{MSE}=\frac{2280}{231.11}\approx9.87

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