六西格瑪黑帶培訓(xùn)

1、六西格瑪黑帶培訓(xùn)2008年7月22日星期二1） 六西格瑪（6sigma）的概念y=f（x） （y=顧客 x=process 工程）為滿足顧客的要求進(jìn)行的改善過(guò)程活動(dòng)。six sigema 廣義范圍：6 狹義范圍：經(jīng)營(yíng)的視角：通過(guò)6sigma 更換工作的方式，運(yùn)營(yíng)哲學(xué)運(yùn)營(yíng)的視角：使用統(tǒng)計(jì)技法解決業(yè)務(wù)中的問(wèn)題。2） define measure analyze improve control 定義y（顧客的要求不斷再變，舉例：色像不良 （y的指標(biāo)：灰度，亮度等）顧客所重要的ctqctq = critical to quality (核心質(zhì)量特性) 定義階段的核心內(nèi)容是ctq 3） measure

2、（測(cè)量階段）舉例：色像不良（現(xiàn)水平的把握）4） analyze (分析)為什么出現(xiàn)這樣結(jié)果？（通過(guò)5m1e 分析，有疑問(wèn)的因子全部找出來(lái)）。vital few xs 少數(shù)核心因子5） improve（改善）y收率=f（x）（溫度？，濃度？，壓力？指定的最佳化情況下不變）6） control（管理） 原位置管理的相關(guān)控制。7) define 階段 roadmap 定義階段分為3個(gè)階段 （選定項(xiàng)目，項(xiàng)目的定義，批準(zhǔn)項(xiàng)目）項(xiàng)目名： 為了什么目的使用什么手段改善什么對(duì)象以%改善1 課題選定背景1）事業(yè)性側(cè)面（賣(mài)出額，利益，m/s等）舉例：因?yàn)槭裁磫?wèn)題，對(duì)公司的形象，利益等有影響等2）生產(chǎn)性側(cè)面（跟競(jìng)爭(zhēng)

3、對(duì)象的人均生產(chǎn)能力低等）3）品質(zhì)側(cè)面（不良率，顧客滿意率等）4）戰(zhàn)略性的聯(lián)系5）環(huán)境，安全側(cè)面，法規(guī).6）其他.2. 現(xiàn)象及問(wèn)題(對(duì)問(wèn)題的闡述) 舉例;更詳細(xì)的描述問(wèn)題(如3000ppm時(shí)生產(chǎn)費(fèi)用增加) 具體的資料化(細(xì)分化) data(數(shù)據(jù))指標(biāo)或者具體錢(qián)數(shù)等. 問(wèn)題和問(wèn)題點(diǎn)的不同 (問(wèn)題是大范圍,問(wèn)題點(diǎn)是小范圍或者要素)3. voc (顧客的要求事項(xiàng)) ccr (顧客核心要求事項(xiàng)) critical customer requirement ctq(核心品質(zhì)特性) (real 顧客要求準(zhǔn)確的添加) 時(shí)間/金錢(qián)/人員/把顧客所有的要求的完成的話,先要把重要 舉例:ctq是以專業(yè)術(shù)語(yǔ)(如gap

4、,厚度) ccr=ctq 有時(shí)候可以成為一樣的 ctq 通過(guò)chart 來(lái)選定4. ctq的 運(yùn)營(yíng)的定義(o.d: operational definition)1)為了避免溝通上的差異,需要運(yùn)營(yíng)的定義.2)范圍:3)計(jì)算式:4)不良類型設(shè)定: 5. 課題的范圍(sipoc) process mapping supplier input process output customer (供應(yīng)者) (輸入) (工程) (產(chǎn)出物) (顧客) 6. 目標(biāo)設(shè)定 1) bench marking 2) 理論的依據(jù) 3) 以往的最佳值(挑戰(zhàn)性目標(biāo)50%)7. 日程計(jì)劃 detail(詳細(xì)) 計(jì)劃8. te

5、am 構(gòu)成 champion process ownermbb(consultant)bb組員1) 作用 2)責(zé)任 3)貢獻(xiàn)度2008年7月23日 星期三 13：0017：001） team 任務(wù)書(shū)課題選定背景：（目的）我們?yōu)槭裁匆ぷ鳎浚▽?duì)業(yè)務(wù)的影響）項(xiàng)目描述書(shū)：經(jīng)歷了哪些失?。坑心男╁e(cuò)誤？有哪些改善的機(jī)會(huì)？目標(biāo)描述書(shū)：我們改進(jìn)目的和目標(biāo)是什么？（成功的基準(zhǔn)）項(xiàng)目范圍：哪些過(guò)程作為對(duì)象？是小組執(zhí)行的范圍嗎？不是我們執(zhí)行的范圍是？（界限）日程計(jì)劃：是否合理的各項(xiàng)活動(dòng)的日程？是否在期限內(nèi)執(zhí)行？（活動(dòng)）team構(gòu)筑：誰(shuí)是倡導(dǎo)者/黑帶大師/過(guò)程負(fù)責(zé)人？ 誰(shuí)是小組組成人員？他們的責(zé)任范圍是？（誰(shuí)，執(zhí)行

6、什么？）2） 投石器實(shí)驗(yàn)制定任務(wù)書(shū)（選定項(xiàng)目背景，問(wèn)題描述書(shū)，目標(biāo)描述書(shū)，項(xiàng)目范圍，推進(jìn)項(xiàng)目日程，推進(jìn)小組。）2008年7月24日 星期四 13:0017:001) ccr/ctq 導(dǎo)出格式顧客定義顧客聲音（voc）顧客主要問(wèn)題事項(xiàng)（kci）顧客核心要求事項(xiàng)（ccr）ctq3） process mapping 4） data：計(jì)量型：長(zhǎng)度，大小，重量 （連續(xù)性）計(jì)數(shù)型：不良個(gè)數(shù)，缺陷個(gè)數(shù)（離散性） 年齡是連續(xù)性（問(wèn)年齡時(shí)？）也是離散性（什么年代生？）5） 正態(tài)分布，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。6） 母集團(tuán)：有限： 無(wú)限：不良率從母集團(tuán)抽樣是為了鑒定， 標(biāo)本是為了推斷母集團(tuán)。7） 中心極限定理（central

7、 limit theorem）樣本的平均：管理上的 quick fix 散布：技術(shù)上的 6sigma （統(tǒng)計(jì)）1 樣本的平均是母集團(tuán)的平均是一致的。2 樣本的標(biāo)準(zhǔn)偏差是跟母集團(tuán)的標(biāo)準(zhǔn)偏差 1/n標(biāo)準(zhǔn)偏差=8） 舉例； 1升汽油行駛距離平均12km 標(biāo)準(zhǔn)偏差3km求：12km以上 15km以下的行駛概率使用mintab calc problit 里的normal里的使用。計(jì)算出2008年7月25日 星期五measure 測(cè)量（y的現(xiàn)水準(zhǔn)的把握）1）ys的確認(rèn) ctq ys 舉例：汽車(chē)耐久性 時(shí)間，馬力，行駛距離2）ys的運(yùn)營(yíng)的定義3）ys的數(shù)據(jù)收集計(jì)劃（5w1h為根據(jù)）（方法） 舉例：minta

8、b操作calcramdom datanormail descriptive statistics: c1, c2, c3, c4, c5, c6, c7, c8, c9, c10 variable n n* mean se mean stdev minimum q1 median q3c1 250 0 70.321 0.587 9.276 47.785 63.910 70.061 77.188c2 250 0 70.233 0.599 9.468 46.819 63.853 70.405 76.906c3 250 0 69.473 0.583 9.215 42.455 63.475 69.55

9、7 74.800c4 250 0 70.721 0.578 9.140 45.107 65.179 70.226 76.587c5 250 0 70.173 0.573 9.057 48.909 63.528 69.776 77.063c6 250 0 69.500 0.537 8.489 45.442 64.264 69.052 74.916c7 250 0 69.987 0.568 8.979 42.801 63.824 70.595 75.400c8 250 0 69.641 0.537 8.497 45.614 64.182 69.304 74.664c9 250 0 69.644 0

10、.562 8.878 45.313 63.029 69.379 76.030c10 250 0 69.922 0.178 2.814 62.078 68.111 69.939 71.739variable maximumc1 94.565c2 95.196c3 93.319c4 99.577c5 95.842c6 94.722c7 92.257c8 93.198c9 90.833c10 77.1174）測(cè)量系統(tǒng)分析（msa） 1檢校正檢校正合格標(biāo)簽 2gagr rr5）現(xiàn)水準(zhǔn)把握 sigma水準(zhǔn) 工程（過(guò)程）能力分析 1數(shù)據(jù)穩(wěn)定性管理圖（ucl lcl） 異常值 祛除（現(xiàn)場(chǎng)確認(rèn)出現(xiàn)的相關(guān)異常數(shù)

11、值）設(shè)備，材料等錯(cuò)誤時(shí)出現(xiàn)異常值確認(rèn)。 正常生產(chǎn)過(guò)程中出現(xiàn)異常值 包括異常值確認(rèn)。 2穩(wěn)定性 3正規(guī)性正態(tài)分布 （1。層別，2。3現(xiàn)主義-現(xiàn)場(chǎng)，現(xiàn)物，現(xiàn)時(shí)3.box-cox轉(zhuǎn)換不是正態(tài)分布的一定的改變對(duì)他的屬性的分析） 4box cox 變換 5sigma 水準(zhǔn)計(jì)算 cp、cpk 短期工程能力 cp-范圍以內(nèi) cpk- 中心位置 pp、ppk 長(zhǎng)期工程能力 pp-范圍以內(nèi) ppk- 中心位置 cpk= ppk+1.5 以z(st)=z(lt)+1.5 (st= short term, lt=long term) 工程能力指數(shù)=(usl-lsl)/6 工程能力指數(shù)=voc/vop,voc=usl

12、-lsl(工程標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)) vop=顧客要求最高標(biāo)準(zhǔn)(6) 水準(zhǔn)=3*cp(工程能力) 6) 目標(biāo)再設(shè)定(再調(diào)整) 7) 潛在的原因變數(shù)xs(原因變量)的導(dǎo)出,越詳細(xì)越小對(duì)課題的成敗有很大的因素.1.特性要因圖(魚(yú)骨圖)2. process mapping(流程圖)流程圖的 定義？1)構(gòu)成項(xiàng)目的階段或活動(dòng)及運(yùn)行用圖式表示.2)分析過(guò)程依據(jù)組織內(nèi)的功能如何構(gòu)成?如何按順時(shí)針移動(dòng)?重點(diǎn)放在減少等待時(shí)間.3)與其他企業(yè)的過(guò)程相比較時(shí)是必須的.流程圖的目的縮短周期時(shí)間,縮短作業(yè)者培訓(xùn)時(shí)間,工作范圍的明確化,減少產(chǎn)品的變差,減少不良,減少返工作業(yè),復(fù)雜過(guò)程的明確體系化,確定工作的優(yōu)先順序,作業(yè)者的作業(yè)方

13、法標(biāo)準(zhǔn)化kpivs (key process input va)關(guān)鍵輸入變量process 過(guò)程kpovs 關(guān)鍵輸出變量舉例: 接收過(guò)程接收件數(shù),接收率,錯(cuò)誤件數(shù),錯(cuò)誤率(ys)(kpovs)舉例分析錯(cuò)誤率,原因分析:人方面(職員的熟練度,顧客的類型)設(shè)備方面(桌子的高度)材料(樣式:字體的大小)team活動(dòng)時(shí)要準(zhǔn)備圖紙(設(shè)計(jì)部門(mén)),標(biāo)準(zhǔn)類文件,spec,作業(yè)指導(dǎo)書(shū). 里面有很多原因變量(x) 如:標(biāo)準(zhǔn)類文件的gap,作業(yè)溫度等都能成為x變量 8) 潛在的核心因數(shù)選定1. multi-voting(多重投票)2.x-y matrix(xy距陣) 作成中提出的問(wèn)題;橫方向選定還是縱向選定? 橫向

14、評(píng)價(jià)時(shí)需要重新做,縱向是因?yàn)閷?duì)一個(gè)y要進(jìn)行全部分析.(為了防止主觀判定,所以需要縱向的客觀的評(píng)價(jià)) 9) femaq/f(即實(shí)踐)樣本的平均：管理上的 quick fix 散布：技術(shù)上的 6sigma （統(tǒng)計(jì)） 10) quick fix推進(jìn)計(jì)劃（即實(shí)踐） 管理上的問(wèn)題及中心的移動(dòng) （6sigma 不開(kāi)展活動(dòng)時(shí)不進(jìn)行quick fix 是欺騙顧客） dmaic各階段的目標(biāo)和階段別進(jìn)行的15step的內(nèi)容d：選定ctq 1.選定項(xiàng)目 2.項(xiàng)目的定義 3.批準(zhǔn)項(xiàng)目m: 描述及確定現(xiàn)象 4.確認(rèn)y 5.確認(rèn)現(xiàn)水準(zhǔn) 6.發(fā)掘潛在的原因變量a: 核心因子選定 7.收集數(shù)據(jù) 8.分析數(shù)據(jù) 9.選定核心原因

15、變量i: 改善對(duì)y有影響的少數(shù)因子 10.制定改善方案 11.核心變量最佳化 12.檢驗(yàn)改善結(jié)果c: 原位置管理的相關(guān)控制 13.制定控制計(jì)劃 14.實(shí)施計(jì)劃 15.文件共享2008年7月28日 星期一 （13：0017：00）1假設(shè)海中漂流狀態(tài)-組建團(tuán)隊(duì)的例題 目的： 體驗(yàn)小組協(xié)助力量 活動(dòng)： 1）實(shí)施小組活動(dòng)，同意最佳答案。使用spacer（安全）s：safety(安全) p：purpose(目的) a: agenda(議題) c: code of conduct (行動(dòng)綱領(lǐng))e：expectations(期待事項(xiàng)) r: roles and responsibilities(作用與責(zé)任)

16、 結(jié)果物： 1）完成小組worksheet 2）小組評(píng)價(jià) 時(shí)間： 1）利用40分鐘，各組編制并發(fā)表報(bào)告書(shū)2）強(qiáng)化小組工作 傳達(dá)目標(biāo) 求點(diǎn)子 包括所有人 強(qiáng)化參與小組工作 不惜任何積極的支援實(shí)習(xí)3人測(cè)量10個(gè)水杯中的水位高度 每人測(cè)一次后搗亂順序再測(cè)量1）minitab使用 calcmake patterend datasimple set of numbers設(shè)定測(cè)量順序和排序 2）測(cè)量分析順序完后進(jìn)行水杯中水量的測(cè)量，先以排序好的1至10的順序測(cè)量出高度， 第2次及3次以搗亂順序后再進(jìn)行測(cè)量3）測(cè)量水杯中水量測(cè)量的gage r&r 再現(xiàn)性，反復(fù)性等。 minitab statquality

17、toolsgage studygage r&r study (crossed)(交叉分析)輸入 part numbers (part no) operators(操作員) measurement data(測(cè)量值)觀測(cè)者和產(chǎn)品的交互作用，是交叉還是平行零件間差異，1-10號(hào)的零件變化 零件的變差一致。3位測(cè)量者的平均值再一直線最好x-bar 平均控制圖 測(cè)量3次的平均值 讀取數(shù)據(jù)一樣的趨勢(shì)反復(fù)性，再線性 是否超過(guò)30%，是否可以接受，或者棄用極差工程圖，范圍下限為最佳值2號(hào)測(cè)量者需要改善，gage r&r for 測(cè)量值 gage r&r study - anova method two-wa

18、y anova table with interaction source df ss ms f ppart 9 22420.6 2491.18 14728.9 0.000測(cè)量者 2 0.3 0.14 0.9 0.442part * 測(cè)量者 18 3.0 0.17 1.3 0.241repeatability 60 8.0 0.13total 89 22432.0alpha to remove interaction term = 0.25允許誤差率貢獻(xiàn)度 大與7。7% 無(wú)法使用 小于2% 最好gage r&r %contributionsource varcomp (of varcomp)t

19、otal gage r&r 0.145 0.05 repeatability 0.133 0.05 reproducibility 0.012 0.00 測(cè)量者 0.000 0.00 測(cè)量者*part 0.012 0.00part-to-part 276.779 99.95允許誤差率 10%以下10%30% 可以接受但需要改善30%以上 不符合顧客要求total variation 276.924 100.00process tolerance = 5 study var %study var %tolerancesource stddev (sd) (6 * sd) (%sv) (sv/to

20、ler)total gage r&r 0.3811 2.2868 2.29 45.74公差率： repeatability 0.3651 2.1909 2.19 43.82 reproducibility 0.1092 0.6555 0.66 13.11 測(cè)量者 0.0000 0.0000 0.00 0.00 測(cè)量者*part 0.1092 0.6555 0.66 13.11part-to-part 16.6367 99.8201 99.97 1996.40total variation 16.6410 99.8463 100.00 1996.93number of distinct cate

21、gories = 61判別指標(biāo) 5以上2008年7月29日 星期二1）測(cè)量和測(cè)量系統(tǒng)分析ctq對(duì)他測(cè)量的方法及測(cè)量?jī)x器是否有效的確認(rèn)（測(cè)量系統(tǒng)分析的意義：把人員和測(cè)量?jī)x器的波動(dòng)減少到最小，只對(duì)部品的波動(dòng)進(jìn)行測(cè)量。）測(cè)量系統(tǒng)的定義及目的：使用計(jì)量或測(cè)量?jī)x器獲取數(shù)據(jù)。計(jì)量的意義；直接顯示出來(lái)的數(shù)據(jù)。（如 電表，壓力計(jì)等）測(cè)量的意義：主動(dòng)的自己操作的而得到數(shù)據(jù)。（如：游標(biāo)卡尺，直尺等）測(cè)量系統(tǒng)的分析目的：1評(píng)價(jià)現(xiàn)在或新的測(cè)量系統(tǒng)2比較一個(gè)或多個(gè)測(cè)量系統(tǒng)能力3比較調(diào)整或修理后的測(cè)量系統(tǒng)4確定由測(cè)量誤差所發(fā)生的變差水平，決定實(shí)際過(guò)程能力。2）對(duì)輸出變差（variation）的測(cè)量系統(tǒng)原因 不良測(cè)量?jī)x器會(huì)

22、影響質(zhì)量成本（良品處理為不良品或出現(xiàn)相反的情況）3）偏差的可能原因 總偏差：零部件間發(fā)生的變差，測(cè)量誤差引起的變差 零部件間發(fā)生的變差：組內(nèi)變差+組間變差 測(cè)量誤差引起的變差：測(cè)量者變差+測(cè)量?jī)x器變差 測(cè)量者變差：重復(fù)性+再現(xiàn)性 測(cè)量?jī)x變差：準(zhǔn)確度+重復(fù)性+穩(wěn)定性+再線性4）測(cè)量系統(tǒng)的基本要素 1測(cè)量系統(tǒng)要統(tǒng)計(jì)的控制-測(cè)量系統(tǒng)的變差應(yīng)基于偶然的原因，不是異常的原因 異常原因；未管理未控制的原因偶然原因：不可控制的原因 2測(cè)量系統(tǒng)的變差要比生產(chǎn)過(guò)程中的散布要小。 3測(cè)量系統(tǒng)的變差要比公差規(guī)格小。 4測(cè)量的最小單位（刻度）不能大于工程變差或規(guī)格界限中最小的1/10。5）測(cè)量系統(tǒng)變差區(qū)分 1準(zhǔn)確性：

23、隨著重復(fù)測(cè)量中心位置的變化 2穩(wěn)定性：隨著時(shí)間的變化中心位置的變化 3線形性：測(cè)量范圍兩端中的中心位置變化 中心位置；中心是否變化？（中心位置的變化是測(cè)量?jī)x器的檢矯正的問(wèn)題） 4重復(fù)性：重復(fù)測(cè)量時(shí)發(fā)生的變差 5再現(xiàn)性：測(cè)量者間發(fā)生的變差 擴(kuò)散：是否集中？（測(cè)量者 測(cè)量系統(tǒng)大于10% 小于30% （教科書(shū)251頁(yè)） 6sigma里主要改善的是散布。 散布是技術(shù)的問(wèn)題。中心是管理的問(wèn)題。 準(zhǔn)確性：測(cè)量?jī)x器的刻度不準(zhǔn)確或者使用者不懂準(zhǔn)確的操作方法，人的界限。 穩(wěn)定性： 線性： 引起非重復(fù)性的可能因素：儀器：測(cè)量?jī)x器需要維護(hù)保修，選擇要更明確。人：環(huán)境的條件（照明，噪音），身體的條件（視力） 重復(fù)性：

24、 教育的問(wèn)題 引起非再線性的可能因素：測(cè)量步驟不明確，測(cè)量者沒(méi)受過(guò)操作方面的培訓(xùn)，沒(méi)有制定相關(guān)的操作過(guò)程（關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)的問(wèn)題） 6)gage r&r的 3個(gè)指標(biāo)。 1貢獻(xiàn)率： 大于7。7% 無(wú)法使用 小于2% 最好的 2判別指標(biāo)： 5以上 3允許誤差率：10%以下：符合顧客的要求的規(guī)格 30%以上：不符合顧客的規(guī)格要求，2008年7月30日 星期三 13：0017：001） 投射實(shí)驗(yàn)two-way anova table with interaction source df ss ms f ppart 4 42060376 10515094 96025.8 0.000測(cè)量者 2 313 156 1

25、.4 0.295part * 測(cè)量者 8 876 110 0.0 1.000repeatability 75 688567 9181total 89 42750132alpha to remove interaction term = 0.25 two-way anova table without interaction source df ss ms f ppart 4 42060376 10515094 1265.88 0.000測(cè)量者 2 313 156 0.02 0.981repeatability 83 689444 8307total 89 42750132 gage r&r %

26、contributionsource varcomp (of varcomp)total gage r&r 8307 1.40 repeatability 8307 1.40 reproducibility 0 0.00 測(cè)量者 0 0.00part-to-part 583710 98.60total variation 592017 100.00process tolerance = 200 study var %study var %tolerancesource stddev (sd) (6 * sd) (%sv) (sv/toler)total gage r&r 91.140 546.

27、84 11.85 273.42 repeatability 91.140 546.84 11.85 273.42 reproducibility 0.000 0.00 0.00 0.00 測(cè)量者 0.000 0.00 0.00 0.00part-to-part 764.009 4584.06 99.30 2292.03total variation 769.426 4616.56 100.00 2308.28number of distinct categories = 11結(jié)論：1.判別指標(biāo)達(dá)到11，（標(biāo)準(zhǔn)5以上） 2.貢獻(xiàn)度為1.40% 低與標(biāo)準(zhǔn)2% 3.允許誤差率為11.85% 在10%

28、以上 30%以下 可以使用的范圍,但是需要改善 總:上述實(shí)驗(yàn)中反復(fù)性的誤差達(dá)到11.85 需要改善,但是從上述r-chart及x-bar圖 可以看出測(cè)量者的誤差是很小的,出現(xiàn)反復(fù)性問(wèn)題是在射手在同樣的條件下 不同的輪次中發(fā)射的距離不一致,產(chǎn)生的誤差率改善內(nèi)容:1)通過(guò)標(biāo)記在皮筋上 固定松緊度.使每次同樣條件下投射時(shí)的狀態(tài)一致.計(jì)數(shù)性數(shù)據(jù)的測(cè)量系統(tǒng)分析1) 感官判斷(如:葡萄酒的味道 良好還是不好,衣服的材料顏色的判定.)2) 計(jì)數(shù)性數(shù)據(jù)的r&r 分析(教科書(shū):296頁(yè))3) 異常點(diǎn)的處理(箱式圖)中心值分為 平均(mean)經(jīng)常使用,中央值(median)箱式圖中使用,眾數(shù)(mode)(頻度值

29、)6sigma不經(jīng)常使用4) 正態(tài)性檢驗(yàn) (normality test) (打開(kāi)boxcox worksheet) p0.005 所以沒(méi)有正態(tài)性,要達(dá)到0.05以上時(shí) 正態(tài)分布box cox 轉(zhuǎn)換(310頁(yè)):2008年7月31日 星期四1）現(xiàn)水準(zhǔn) zst=3cp zlt=3ppk zst觀測(cè)值短期sigmas水平zst=zlt+1.5zbench定義：工程能力水平z shift=zst-zlt=2.82-0.93=1.89平均是管理上的問(wèn)題，散布是技術(shù)上的問(wèn)題。 1）過(guò)程控制不足，技術(shù)不足。2）技術(shù)先進(jìn)，需要改善過(guò)程控制。3）過(guò)程控制非常好，但技術(shù)不好。4）世界一流z水準(zhǔn)：顧客所要求的標(biāo)準(zhǔn)

30、下的標(biāo)準(zhǔn)偏差為3個(gè)，（過(guò)程能力指標(biāo)）z=voc/vop=3*cp2008年8月11日 星期一analyze（分析階段）vital few (核心因子選定)1.xs data 收集計(jì)劃(1.穩(wěn)定性 2.正態(tài)性驗(yàn)證)(假設(shè)檢驗(yàn)計(jì)劃可以一塊設(shè)定) 潛在核心因子xs (x-t matrix距陣)2. graph分析3. 統(tǒng)計(jì)性分析4. 定性的分析5. 假設(shè)檢驗(yàn) 假設(shè)的定義：對(duì)于變量的提問(wèn)和疑問(wèn)y=f(溫度,濃度,壓力等,)1) x對(duì)y是否起到相關(guān)的影響.2) x1和x2是否有相關(guān)的差異.3) x和y之間是否有相關(guān)的關(guān)系. 假設(shè)檢驗(yàn)的依據(jù)-中心極限定理. 顯著的部分(95%以外部分) 假設(shè)檢驗(yàn)的定義:

31、中心極限定理上 子集應(yīng)該是在母集范圍內(nèi),但出現(xiàn)的顯著的問(wèn)題,說(shuō)明發(fā)生了變化,說(shuō)明有問(wèn)題,所以需要改善.所以需要找vital few xs(尋找核心因子)回歸假設(shè)檢驗(yàn):沒(méi)有顯著的問(wèn)題=不需要變化=不需要改善.備擇假設(shè):有顯著的問(wèn)題=需要變化=需要改善例:y=f(x)(x=溫度,濃度,壓力.) 如:溫度是否對(duì)收率有影響.歸無(wú)假設(shè)（零假設(shè)）:溫度對(duì)收率沒(méi)有影響.(有正態(tài)性)(無(wú)平均差)(有齊性 一致性)備擇假設(shè):溫度對(duì)收率有影響. (無(wú)正態(tài)性)(有平均差)(無(wú)齊性 一致性) 檢定:用數(shù)據(jù)驗(yàn)證. 驗(yàn)證:用事實(shí)驗(yàn)證.歸無(wú)假設(shè) h0 (p0.05)：分散（有） 相關(guān).回歸分析 （無(wú)）備擇假設(shè) h1 (p0

32、.05): 分散 (無(wú)) 相關(guān).回歸分析 (有)h0: a和b的業(yè)務(wù)處理量的無(wú)差異. p0.05h1: a和b的業(yè)務(wù)處理量的有差異. p0.05p-value: probability value 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量p0.05 樣件在總體(母集)里的概率為 5%以上的意思.-risk:顯著性水準(zhǔn) (第一類誤差) producers risk(生產(chǎn)者風(fēng)險(xiǎn)) =0.05-risk:檢出度(第二類誤差) consumers risk (消費(fèi)者危險(xiǎn)) =0.10的值是由生產(chǎn)者和消費(fèi)者協(xié)商后決定.統(tǒng)計(jì)性分析: z驗(yàn)證,t分析,anova,方差分析,f分析,相關(guān)回歸分析母數(shù)檢驗(yàn) (參數(shù)檢驗(yàn)):正態(tài)性,正規(guī)分布非母

33、數(shù)檢驗(yàn) (非參數(shù)檢驗(yàn)):sigma是對(duì)平均和散布來(lái)分析.平均:z檢驗(yàn)(sigma知道情況下,母集知道的情況下),t檢驗(yàn)(已知道),anova(方差分析)散布:f檢驗(yàn),卡方檢驗(yàn).相關(guān)分析,回歸分析(獨(dú)立性,宗屬性)相關(guān)分析:r (獨(dú)立性確認(rèn))回歸分析:r2(從屬關(guān)系確認(rèn))(p0.05)h0:歸無(wú)假設(shè)(p0.05)h1: vital few xs(尋找核心因子)平均管理問(wèn)題quick fix(欺騙顧客)散布技術(shù)問(wèn)題6sigma6sigma的意義是為了顧客滿足,改善業(yè)務(wù)流程.(改善平均和散步)假設(shè)檢驗(yàn)中的假設(shè)的定義: 對(duì)于變量的我的提問(wèn)和疑問(wèn)2008年8月12日星期二分析階段學(xué)習(xí)內(nèi)容1多變量分析：時(shí)

34、間，地點(diǎn)，方法關(guān)聯(lián)的內(nèi)容象觀眾一樣的作用，要排除掉這些因素. 地點(diǎn)別:工程別,個(gè)生產(chǎn)線,設(shè)備都可能有差異,因?yàn)檫@些原因出現(xiàn)的變化必須要改善. 需要通過(guò)多變量分析把觀眾形式的變量排除.2.平均檢驗(yàn)和估計(jì)z 檢驗(yàn)t 檢驗(yàn)3.比例檢驗(yàn)和估計(jì) 百分比4.散布檢驗(yàn)和估計(jì)5.齊性檢驗(yàn)(卡方分析)6.方差分析(anova)doe-分散分析y=f(x)regression(回歸分析) 收率=a+ b(溫度)+c(壓力)+d(濃度)上述分析都是檢驗(yàn)的工具.找出核心因子進(jìn)行改善.analyze分析概要 分析階段中結(jié)果物中控制和不可控制的變量中找出核心因子.目的:排除不重要的多數(shù)x,找出產(chǎn)生大影響的vital fe

35、w.7.平均與散布的比較 過(guò)程是否達(dá)到目標(biāo)水準(zhǔn)? 過(guò)程中是否發(fā)生過(guò)重要變化?d m a i cge 潛在的原因變量直接找出 vatal fewsbit 潛在的原因找出其他 潛在的原因作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)書(shū),管理計(jì)劃書(shū),流程圖等里面的溫度等是潛在的因子,是有利于找出核心潛在因子.頭腦風(fēng)暴法的準(zhǔn)則1) 對(duì)他人的idea禁止批評(píng)論2) 暢所欲言3) 追求數(shù)量4) 擴(kuò)充(補(bǔ)充)他人idealogic tree(邏輯樹(shù))mece(mutually exclusive & collectively exhaustive)不重復(fù),不遺漏,其和能包含所有因素之聚合.邏輯數(shù)作成后要進(jìn)行檢驗(yàn),就是從最后開(kāi)始往前分析,如最后的

36、問(wèn)題解決的話,前面的部分是否解決,如沒(méi)有解決的話說(shuō)明最后的問(wèn)題是錯(cuò)誤.8.因果矩陣圖(cause and effect matrix) 1)展開(kāi)核心輸出 2)對(duì)顧客的重要度(1,3,5,7,9等分?jǐn)?shù),如更強(qiáng)烈的話可以更高) 3)縱向進(jìn)行評(píng)分(不然會(huì)以經(jīng)驗(yàn)來(lái)給分)9.multi-vari analysis (多變量分析) 為了找出有利的核心原因,排除對(duì)散布不做貢獻(xiàn)(作用)的原因,并且用圖表分析的一種技法. 時(shí)間,地點(diǎn),方法.10.red x (關(guān)鍵核心因子)散步趨勢(shì):位置性,時(shí)間性,周期性.等很多是管理上的因子.這些是不是對(duì)散布起到核心的因子.2008年8月13日 星期三 1.multi-var

37、i 分析程序(多變量分析) 計(jì)量性,計(jì)數(shù)性 不良數(shù)量 計(jì)數(shù)性轉(zhuǎn)換為計(jì)量性(百分比) 收集數(shù)據(jù)關(guān)鍵 1)樣品抽樣方法要考慮(例:層別) 2)樣本的大小,要找到經(jīng)濟(jì)性的適合的樣本大小 n30 收集的數(shù)據(jù)大概會(huì)成為正態(tài)分布的數(shù)據(jù).391頁(yè) 例:日期的不同對(duì)緊固度影響大,溫度不同,濕度不同等都有影響,但是因?yàn)槭亲龊辖鸬墓こ?所以它的溫度高所以幾度的溫度變化是沒(méi)有影響的,還有因?yàn)橛盟?所以濕度也沒(méi)什么影響,所以可能是因?yàn)橛谢覊m等對(duì)設(shè)備有影響的.所以要進(jìn)行對(duì)灰塵的改善.紅點(diǎn)表示2天的平均,綠點(diǎn)是紅點(diǎn)的平均.input process output process(vital few xs) control

38、lable 過(guò)程分層及分析帕累托分析(pareto analysis)帕累托法則 80%的部分是需要改善.pareto 練習(xí)收集數(shù)據(jù).(406頁(yè))1)確認(rèn)在測(cè)量階段選定的xs(因果矩陣中選定的潛在原因變量 1015個(gè))2)抽樣方法(按照輸入變量的x的分層,隨機(jī)抽樣)3)樣本大小(確定對(duì)各種分析必要的樣本大小)4)收集數(shù)據(jù)(委托收集數(shù)據(jù)時(shí)候 要明確說(shuō)明收集數(shù)據(jù)的意義及內(nèi)容) 不要依靠工程師的經(jīng)驗(yàn)性知識(shí),必須以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)作出判斷.5)抽樣方法 簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣,多階段抽樣,分層抽樣,系統(tǒng)抽樣,分群抽樣.直方圖 莖葉圖點(diǎn)圖(dot plot)1)顯示process 中心的趨向,變動(dòng)及分布.2)在橫軸上垂

39、直標(biāo)記每次產(chǎn)生的數(shù)據(jù),因此容易確認(rèn)數(shù)據(jù)的分布多點(diǎn)圖1)顯示多個(gè)process中心趨勢(shì),變動(dòng)及分布.2)應(yīng)用圖表比較,兩個(gè)或者兩個(gè)以上的process.箱線圖(box plot)(432頁(yè))餅圖(pie chart)散點(diǎn)圖(scatter plot)關(guān)于相關(guān)關(guān)系的使用圖(451頁(yè))邊際圖marginal plot (455頁(yè))1) 使用不僅了解x和y的相關(guān)關(guān)系,而且還要了解x和y的中心傾向及變差時(shí).2) x和y有相關(guān)關(guān)系,y形成異常分布時(shí),能確認(rèn)x對(duì)y的影響.3) x設(shè)定為時(shí)間,位置等,可追溯對(duì)異常y的觀測(cè)值發(fā)生起點(diǎn)或者位置.時(shí)間序列圖time series plot平均的檢驗(yàn)和估計(jì)估計(jì):利用樣

40、品推測(cè)總體任何未知值的過(guò)程假設(shè)檢驗(yàn):利用樣品判定對(duì)總體的任何預(yù)測(cè)或主張的正確與否.主張的采納以及決定否決的過(guò)程假設(shè)檢驗(yàn)說(shuō)明(road-map) (467頁(yè))例: 假設(shè)檢驗(yàn)(468頁(yè))two-sample t-test and ci: 工程a_1, 工程b_1 two-sample t for 工程a_1 vs 工程b_1 n mean stdev se mean工程a_1 10 84.24 2.90 0.92工程b_1 10 85.54 3.65 1.2difference = mu (工程a_1) - mu (工程b_1)estimate for difference: -1.3000095

41、% ci for difference: (-4.41120, 1.81120)t-test of difference = 0 (vs not =): t-value = -0.88 p-value = 0.390 df = 17結(jié)論:p=0.3900.05 歸無(wú)假設(shè) 就是沒(méi)有改變.假設(shè)的設(shè)定方法備擇假設(shè):h1 (以數(shù)據(jù)為確切根據(jù),把要證實(shí)的假設(shè)設(shè)定為備擇假設(shè)).零假設(shè):h0(作為與備擇假設(shè)相反的假設(shè),通常把已知的事實(shí)設(shè)定為零假設(shè))1-sample z(單個(gè)總體的平均(已知標(biāo)準(zhǔn)偏差時(shí))one-sample z: 尺寸 test of mu = 170 vs not = 170the assu

42、med standard deviation = 4.1variable n mean stdev se mean 95% ci z p尺寸 20 174.520 6.188 0.917 (172.723, 176.317) 4.93 0.0001-sample t通常知道準(zhǔn)確標(biāo)準(zhǔn)偏差的及少,此時(shí)適用以下依據(jù)t-統(tǒng)計(jì)量的t-檢驗(yàn)法.自由度:n-1 (定義:總體標(biāo)準(zhǔn)偏差時(shí) 是以n除,2008年8月14日 星期四six sigma road mapdefine ctq選定 1）課題選定背景 2）現(xiàn)象及問(wèn)題 3）vocccrctq 4）運(yùn)營(yíng)定義（o.d）5)目標(biāo)設(shè)定 6)課題范圍(sipoc)7)日

43、程計(jì)劃8) team構(gòu)成measure 1)ys的現(xiàn)水準(zhǔn)確認(rèn) 2)ys的運(yùn)營(yíng)定義 (課題中出現(xiàn)的術(shù)語(yǔ)的定義) 3)ys數(shù)據(jù)收集計(jì)劃樹(shù)立4)msa 測(cè)量系統(tǒng)分析(檢校正,gage r&r5)工程能力分研究(穩(wěn)定性確認(rèn),正態(tài)性,sigma水準(zhǔn),6)目標(biāo)再設(shè)定.7)潛在的原因變量ys的導(dǎo)出(因果圖,流程圖,lagic tree 8)潛在的核心因子(x-y矩陣) 9.fema quick fix導(dǎo)出 10)quick-fix促進(jìn)計(jì)劃analyze 少數(shù)核心因子的選定 1)假設(shè)檢驗(yàn)計(jì)劃樹(shù)立(xs data 樹(shù)立計(jì)劃) 2)graph 分析 3)統(tǒng)計(jì)的分析 (平均:z,t,anova ; 散布:f,卡方檢驗(yàn),相關(guān)回歸分析) 4)定性的分析 (技術(shù)分析,專家的意見(jiàn),文件調(diào)查,b/marking) 5)假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果(潛在的核心因子的判定是假設(shè)檢驗(yàn))1-sample t 例:487頁(yè)one-sample t: 直徑 test of mu = 110 vs 110 95% uppervariable n mean stdev se mean bound t p直徑 15