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蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟的一个应用实例

(2011-05-06 15:29:57)
标签:

六西格玛

蒙特卡罗

crystal

ball

 在终端产品的设计中,产品的尺寸规格往往是非常重要的一个参数,如何在设计中通过蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟的方法对它进行分析和预测,是一个非常重要的质量保证手段。

下面将以一个实例来介绍具体的应用方法,我们在这里关注产品的厚度,根据客户要求,我们的产品厚度必须在27MM以内,也就是说,如果超过27MM,就认为是不合格品。传统的方式就是通过试生产,然后进行测量,来分析我们的产品是否能够达到客户的要求。这种方式存在很多局限性,一是由于成本的原因,样本量肯定受到限制;二是影响项目进度;三是如果存在问题,修改的成本很高。那我们能不能在设计阶段就能进行分析呢,这就需要通过蒙特卡罗模拟来帮助我们进行分析了。

一、建立公式YFX1X2

如下是产品的外观图及结构设计图,要分析产品的厚度,首先要建立转换方程,YFX1X2),即最终决定产品厚度的是由哪些X组成,这里共有八部分组成:分别为Top Housing thicknessClearance1Zebra ModuleHirose ConnectorPCBLower ComponentsClearance2Bottom Housing thickness

 

蒙特卡罗(Monte <wbr>Carlo)模拟的一个应用实例

所以我们得到:Y(厚度)=X1+X2+…+X8  X1X2…分别代表如上八个部件的厚度)

蒙特卡罗(Monte <wbr>Carlo)模拟的一个应用实例

二、建立各部件的分布

各部件的分布来源于供应商的数据,这就要求我们对供应商应提出相应的质量要求,下表就是相关部件的厚度及分布。从这里可以看出,如果每个部件都取上限值的话,那已经超过27MM了,那我们的疑问是,到底有多少比例会超过?是不是在我们可以接受的范围之内。

蒙特卡罗(Monte <wbr>Carlo)模拟的一个应用实例

三、在Crystal Ball工具中建模

把上表的数据输入到Crystal Ball工具中,再设置模拟的次数,如100000次,这就相当于根据你设置的分布,随机生成100000个部件的样本,然后统计总长度的分布。结果见下图:

 

蒙特卡罗(Monte <wbr>Carlo)模拟的一个应用实例

结论:通过Crystal Ball模拟的结果可以看到,根据当前的设计,产品的合格率为99.9979%, 即百万分之21的缺陷率。这样你可以根据这个结果来进行项目决策了。

 

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