六西格瑪黑帶培訓

1、六西格瑪黑帶培訓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行的改善過程活動。six sigema 廣義范圍：6 狹義范圍：經(jīng)營的視角：通過6sigma 更換工作的方式，運營哲學運營的視角：使用統(tǒng)計技法解決業(yè)務中的問題。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：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5m1e 分析，有疑問的因子全部找出來）。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個階段 （選定項目，項目的定義，批準項目）項目名： 為了什么目的使用什么手段改善什么對象以%改善1 課題選定背景1）事業(yè)性側(cè)面（賣出額，利益，m/s等）舉例：因為什么問題，對公司的形象，利益等有影響等2）生產(chǎn)性側(cè)面（跟競爭

3、對象的人均生產(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)象及問題(對問題的闡述) 舉例;更詳細的描述問題(如3000ppm時生產(chǎn)費用增加) 具體的資料化(細分化) data(數(shù)據(jù))指標或者具體錢數(shù)等. 問題和問題點的不同 (問題是大范圍,問題點是小范圍或者要素)3. voc (顧客的要求事項) ccr (顧客核心要求事項) critical customer requirement ctq(核心品質(zhì)特性) (real 顧客要求準確的添加) 時間/金錢/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(如gap

4、,厚度) ccr=ctq 有時候可以成為一樣的 ctq 通過chart 來選定4. ctq的 運營的定義(o.d: operational definition)1)為了避免溝通上的差異,需要運營的定義.2)范圍:3)計算式:4)不良類型設(shè)定: 5. 課題的范圍(sipoc) process mapping supplier input process output customer (供應者) (輸入) (工程) (產(chǎn)出物) (顧客) 6. 目標設(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50%)7. 日程計劃 detail(詳細) 計劃8. te

5、am 構(gòu)成 champion process ownermbb(consultant)bb組員1) 作用 2)責任 3)貢獻度2008年7月23日 星期三 13：0017：001） team 任務書課題選定背景：（目的）我們?yōu)槭裁匆ぷ?？（對業(yè)務的影響）項目描述書：經(jīng)歷了哪些失??？有哪些錯誤？有哪些改善的機會？目標描述書：我們改進目的和目標是什么？（成功的基準）項目范圍：哪些過程作為對象？是小組執(zhí)行的范圍嗎？不是我們執(zhí)行的范圍是？（界限）日程計劃：是否合理的各項活動的日程？是否在期限內(nèi)執(zhí)行？（活動）team構(gòu)筑：誰是倡導者/黑帶大師/過程負責人？ 誰是小組組成人員？他們的責任范圍是？（誰，執(zhí)行

6、什么？）2） 投石器實驗制定任務書（選定項目背景，問題描述書，目標描述書，項目范圍，推進項目日程，推進小組。）2008年7月24日 星期四 13:0017:001) ccr/ctq 導出格式顧客定義顧客聲音（voc）顧客主要問題事項（kci）顧客核心要求事項（ccr）ctq3） process mapping 4） data：計量型：長度，大小，重量 （連續(xù)性）計數(shù)型：不良個數(shù)，缺陷個數(shù)（離散性） 年齡是連續(xù)性（問年齡時？）也是離散性（什么年代生？）5） 正態(tài)分布，標準正態(tài)分布。6） 母集團：有限： 無限：不良率從母集團抽樣是為了鑒定， 標本是為了推斷母集團。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）1 樣本的平均是母集團的平均是一致的。2 樣本的標準偏差是跟母集團的標準偏差 1/n標準偏差=8） 舉例； 1升汽油行駛距離平均12km 標準偏差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。計算出2008年7月25日 星期五measure 測量（y的現(xiàn)水準的把握）1）ys的確認 ctq ys 舉例：汽車耐久性 時間，馬力，行駛距離2）ys的運營的定義3）ys的數(shù)據(jù)收集計劃（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）測量系統(tǒng)分析（msa） 1檢校正檢校正合格標簽 2gagr rr5）現(xiàn)水準把握 sigma水準 工程（過程）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)場確認出現(xiàn)的相關(guān)異常數(shù)

11、值）設(shè)備，材料等錯誤時出現(xiàn)異常值確認。 正常生產(chǎn)過程中出現(xiàn)異常值 包括異常值確認。 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，現(xiàn)物，現(xiàn)時3.box-cox轉(zhuǎn)換不是正態(tài)分布的一定的改變對他的屬性的分析） 4box cox 變換 5sigma 水準計算 cp、cpk 短期工程能力 cp-范圍以內(nèi) cpk- 中心位置 pp、ppk 長期工程能力 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(工程標準范圍內(nèi)) vop=顧客要求最高標準(6) 水準=3*cp(工程能力) 6) 目標再設(shè)定(再調(diào)整) 7) 潛在的原因變數(shù)xs(原因變量)的導出,越詳細越小對課題的成敗有很大的因素.1.特性要因圖(魚骨圖)2. process mapping(流程圖)流程圖的 定義？1)構(gòu)成項目的階段或活動及運行用圖式表示.2)分析過程依據(jù)組織內(nèi)的功能如何構(gòu)成?如何按順時針移動?重點放在減少等待時間.3)與其他企業(yè)的過程相比較時是必須的.流程圖的目的縮短周期時間,縮短作業(yè)者培訓時間,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),復雜過程的明確體系化,確定工作的優(yōu)先順序,作業(yè)者的作業(yè)方

13、法標準化kpivs (key process input va)關(guān)鍵輸入變量process 過程kpovs 關(guān)鍵輸出變量舉例: 接收過程接收件數(shù),接收率,錯誤件數(shù),錯誤率(ys)(kpovs)舉例分析錯誤率,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活動時要準備圖紙(設(shè)計部門),標準類文件,spec,作業(yè)指導書. 里面有很多原因變量(x) 如:標準類文件的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) 作成中提出的問題;橫方向選定還是縱向選定? 橫向

14、評價時需要重新做,縱向是因為對一個y要進行全部分析.(為了防止主觀判定,所以需要縱向的客觀的評價) 9) femaq/f(即實踐)樣本的平均：管理上的 quick fix 散布：技術(shù)上的 6sigma （統(tǒng)計） 10) quick fix推進計劃（即實踐） 管理上的問題及中心的移動 （6sigma 不開展活動時不進行quick fix 是欺騙顧客） dmaic各階段的目標和階段別進行的15step的內(nèi)容d：選定ctq 1.選定項目 2.項目的定義 3.批準項目m: 描述及確定現(xiàn)象 4.確認y 5.確認現(xiàn)水準 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.檢驗改善結(jié)果c: 原位置管理的相關(guān)控制 13.制定控制計劃 14.實施計劃 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)-組建團隊的例題 目的： 體驗小組協(xié)助力量 活動： 1）實施小組活動，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 (行動綱領(lǐng))e：expectations(期待事項) r: roles and responsibilities(作用與責任)

16、 結(jié)果物： 1）完成小組worksheet 2）小組評價 時間： 1）利用40分鐘，各組編制并發(fā)表報告書2）強化小組工作 傳達目標 求點子 包括所有人 強化參與小組工作 不惜任何積極的支援實習3人測量10個水杯中的水位高度 每人測一次后搗亂順序再測量1）minitab使用 calcmake patterend datasimple set of numbers設(shè)定測量順序和排序 2）測量分析順序完后進行水杯中水量的測量，先以排序好的1至10的順序測量出高度， 第2次及3次以搗亂順序后再進行測量3）測量水杯中水量測量的gage r&r 再現(xiàn)性，反復性等。 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(測量值)觀測者和產(chǎn)品的交互作用，是交叉還是平行零件間差異，1-10號的零件變化 零件的變差一致。3位測量者的平均值再一直線最好x-bar 平均控制圖 測量3次的平均值 讀取數(shù)據(jù)一樣的趨勢反復性，再線性 是否超過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號測量者需要改善，gage r&r for 測量值 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測量者 2 0.3 0.14 0.9 0.442part * 測量者 18 3.0 0.17 1.3 0.241repeatability 60 8.0 0.13total 89 22432.0alpha to remove interaction term = 0.25允許誤差率貢獻度 大與7。7% 無法使用 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 測量者 0.000 0.00 測量者*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 測量者 0.0000 0.0000 0.00 0.00 測量者*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 5以上2008年7月29日 星期二1）測量和測量系統(tǒng)分析ctq對他測量的方法及測量儀器是否有效的確認（測量系統(tǒng)分析的意義：把人員和測量儀器的波動減少到最小，只對部品的波動進行測量。）測量系統(tǒng)的定義及目的：使用計量或測量儀器獲取數(shù)據(jù)。計量的意義；直接顯示出來的數(shù)據(jù)。（如 電表，壓力計等）測量的意義：主動的自己操作的而得到數(shù)據(jù)。（如：游標卡尺，直尺等）測量系統(tǒng)的分析目的：1評價現(xiàn)在或新的測量系統(tǒng)2比較一個或多個測量系統(tǒng)能力3比較調(diào)整或修理后的測量系統(tǒng)4確定由測量誤差所發(fā)生的變差水平，決定實際過程能力。2）對輸出變差（variation）的測量系統(tǒng)原因 不良測量儀器會

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 測量誤差引起的變差：測量者變差+測量儀器變差 測量者變差：重復性+再現(xiàn)性 測量儀變差：準確度+重復性+穩(wěn)定性+再線性4）測量系統(tǒng)的基本要素 1測量系統(tǒng)要統(tǒng)計的控制-測量系統(tǒng)的變差應基于偶然的原因，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測量系統(tǒng)的變差要比生產(chǎn)過程中的散布要小。 3測量系統(tǒng)的變差要比公差規(guī)格小。 4測量的最小單位（刻度）不能大于工程變差或規(guī)格界限中最小的1/10。5）測量系統(tǒng)變差區(qū)分 1準確性：

23、隨著重復測量中心位置的變化 2穩(wěn)定性：隨著時間的變化中心位置的變化 3線形性：測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量儀器的檢矯正的問題） 4重復性：重復測量時發(fā)生的變差 5再現(xiàn)性：測量者間發(fā)生的變差 擴散：是否集中？（測量者 測量系統(tǒng)大于10% 小于30% （教科書251頁） 6sigma里主要改善的是散布。 散布是技術(shù)的問題。中心是管理的問題。 準確性：測量儀器的刻度不準確或者使用者不懂準確的操作方法，人的界限。 穩(wěn)定性： 線性： 引起非重復性的可能因素：儀器：測量儀器需要維護保修，選擇要更明確。人：環(huán)境的條件（照明，噪音），身體的條件（視力） 重復性：

24、 教育的問題 引起非再線性的可能因素：測量步驟不明確，測量者沒受過操作方面的培訓，沒有制定相關(guān)的操作過程（關(guān)于標準的問題） 6)gage r&r的 3個指標。 1貢獻率： 大于7。7% 無法使用 小于2% 最好的 2判別指標： 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） 投射實驗two-way anova table with interaction source df ss ms f ppart 4 42060376 10515094 96025.8 0.000測量者 2 313 156 1

25、.4 0.295part * 測量者 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.判別指標達到11，（標準5以上） 2.貢獻度為1.40% 低與標準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:上述實驗中反復性的誤差達到11.85 需要改善,但是從上述r-chart及x-bar圖 可以看出測量者的誤差是很小的,出現(xiàn)反復性問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)通過標記在皮筋上 固定松緊度.使每次同樣條件下投射時的狀態(tài)一致.計數(shù)性數(shù)據(jù)的測量系統(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) 計數(shù)性數(shù)據(jù)的r&r 分析(教科書:296頁)3) 異常點的處理(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 (normality test) (打開boxcox worksheet) p0.005 所以沒有正態(tài)性,要達到0.05以上時 正態(tài)分布box cox 轉(zhuǎn)換(310頁):2008年7月31日 星期四1）現(xiàn)水準 zst=3cp zlt=3ppk zst觀測值短期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平均是管理上的問題，散布是技術(shù)上的問題。 1）過程控制不足，技術(shù)不足。2）技術(shù)先進，需要改善過程控制。3）過程控制非常好，但技術(shù)不好。4）世界一流z水準：顧客所要求的標準

30、下的標準偏差為3個，（過程能力指標）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 收集計劃(1.穩(wěn)定性 2.正態(tài)性驗證)(假設(shè)檢驗計劃可以一塊設(shè)定) 潛在核心因子xs (x-t matrix距陣)2. graph分析3. 統(tǒng)計性分析4. 定性的分析5. 假設(shè)檢驗 假設(shè)的定義：對于變量的提問和疑問y=f(溫度,濃度,壓力等,)1) x對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)檢驗的定義:

31、中心極限定理上 子集應該是在母集范圍內(nèi),但出現(xiàn)的顯著的問題,說明發(fā)生了變化,說明有問題,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:沒有顯著的問題=不需要變化=不需要改善.備擇假設(shè):有顯著的問題=需要變化=需要改善例:y=f(x)(x=溫度,濃度,壓力.) 如:溫度是否對收率有影響.歸無假設(shè)（零假設(shè)）:溫度對收率沒有影響.(有正態(tài)性)(無平均差)(有齊性 一致性)備擇假設(shè):溫度對收率有影響. (無正態(tài)性)(有平均差)(無齊性 一致性) 檢定:用數(shù)據(jù)驗證. 驗證:用事實驗證.歸無假設(shè) h0 (p0.05)：分散（有） 相關(guān).回歸分析 （無）備擇假設(shè) h1 (p0

32、.05): 分散 (無) 相關(guān).回歸分析 (有)h0: a和b的業(yè)務處理量的無差異. p0.05h1: a和b的業(yè)務處理量的有差異. p0.05p-value: probability value 檢驗統(tǒng)計量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 (第一類誤差) producers risk(生產(chǎn)者風險) =0.05-risk:檢出度(第二類誤差) consumers risk (消費者危險) =0.10的值是由生產(chǎn)者和消費者協(xié)商后決定.統(tǒng)計性分析: z驗證,t分析,anova,方差分析,f分析,相關(guān)回歸分析母數(shù)檢驗 (參數(shù)檢驗):正態(tài)性,正規(guī)分布非母

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

34、間，地點，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. 地點別:工程別,個生產(chǎn)線,設(shè)備都可能有差異,因為這些原因出現(xiàn)的變化必須要改善. 需要通過多變量分析把觀眾形式的變量排除.2.平均檢驗和估計z 檢驗t 檢驗3.比例檢驗和估計 百分比4.散布檢驗和估計5.齊性檢驗(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)上述分析都是檢驗的工具.找出核心因子進行改善.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 過程是否達到目標水準? 過程中是否發(fā)生過重要變化?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)標準書,管理計劃書,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.頭腦風暴法的準則1) 對他人的idea禁止批評論2) 暢所欲言3) 追求數(shù)量4) 擴充(補充)他人idealogic tree(邏輯樹)mece(mutually exclusive & collectively exhaustive)不重復,不遺漏,其和能包含所有因素之聚合.邏輯數(shù)作成后要進行檢驗,就是從最后開始往前分析,如最后的

36、問題解決的話,前面的部分是否解決,如沒有解決的話說明最后的問題是錯誤.8.因果矩陣圖(cause and effect matrix) 1)展開核心輸出 2)對顧客的重要度(1,3,5,7,9等分數(shù),如更強烈的話可以更高) 3)縱向進行評分(不然會以經(jīng)驗來給分)9.multi-vari analysis (多變量分析) 為了找出有利的核心原因,排除對散布不做貢獻(作用)的原因,并且用圖表分析的一種技法. 時間,地點,方法.10.red x (關(guān)鍵核心因子)散步趨勢:位置性,時間性,周期性.等很多是管理上的因子.這些是不是對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) 計量性,計數(shù)性 不良數(shù)量 計數(shù)性轉(zhuǎn)換為計量性(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)濟性的適合的樣本大小 n30 收集的數(shù)據(jù)大概會成為正態(tài)分布的數(shù)據(jù).391頁 例:日期的不同對緊固度影響大,溫度不同,濕度不同等都有影響,但是因為是做合金的工程,所以它的溫度高所以幾度的溫度變化是沒有影響的,還有因為用水,所以濕度也沒什么影響,所以可能是因為有灰塵等對設(shè)備有影響的.所以要進行對灰塵的改善.紅點表示2天的平均,綠點是紅點的平均.input process output process(vital few xs) control

38、lable 過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 練習收集數(shù)據(jù).(406頁)1)確認在測量階段選定的xs(因果矩陣中選定的潛在原因變量 1015個)2)抽樣方法(按照輸入變量的x的分層,隨機抽樣)3)樣本大小(確定對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)時候 要明確說明收集數(shù)據(jù)的意義及內(nèi)容) 不要依靠工程師的經(jīng)驗性知識,必須以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)作出判斷.5)抽樣方法 簡單隨機抽樣,多階段抽樣,分層抽樣,系統(tǒng)抽樣,分群抽樣.直方圖 莖葉圖點圖(dot plot)1)顯示process 中心的趨向,變動及分布.2)在橫軸上垂

39、直標記每次產(chǎn)生的數(shù)據(jù),因此容易確認數(shù)據(jù)的分布多點圖1)顯示多個process中心趨勢,變動及分布.2)應用圖表比較,兩個或者兩個以上的process.箱線圖(box plot)(432頁)餅圖(pie chart)散點圖(scatter plot)關(guān)于相關(guān)關(guān)系的使用圖(451頁)邊際圖marginal plot (455頁)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.2) x和y有相關(guān)關(guān)系,y形成異常分布時,能確認x對y的影響.3) x設(shè)定為時間,位置等,可追溯對異常y的觀測值發(fā)生起點或者位置.時間序列圖time series plot平均的檢驗和估計估計:利用樣

40、品推測總體任何未知值的過程假設(shè)檢驗:利用樣品判定對總體的任何預測或主張的正確與否.主張的采納以及決定否決的過程假設(shè)檢驗說明(road-map) (467頁)例: 假設(shè)檢驗(468頁)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 歸無假設(shè) 就是沒有改變.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),通常把已知的事實設(shè)定為零假設(shè))1-sample z(單個總體的平均(已知標準偏差時)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通常知道準確標準偏差的及少,此時適用以下依據(jù)t-統(tǒng)計量的t-檢驗法.自由度:n-1 (定義:總體標準偏差時 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)象及問題 3）vocccrctq 4）運營定義（o.d）5)目標設(shè)定 6)課題范圍(sipoc)7)日

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