整理6西格瑪培訓(xùn)筆記

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(mǎn)足顧客的要求進(jìn)行的改善過(guò)程活動(dòng)。SIX SIGEMA廣義范圍：68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）派定義階段的核心內(nèi)容是CTQ3）Measure （測(cè)量階段）

2、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）Control （管理）原位置管理的相關(guān)控制。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)對(duì)象的人均生產(chǎn)能力低等）3）品質(zhì)側(cè)面

3、（不良率，顧客滿(mǎn)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.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）口人1人數(shù)據(jù)）一指標(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）VOC （顧客的要求事項(xiàng)）一CCR （顧客核心要求事項(xiàng)）Critical customer requirement f 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(huà),先要把重要舉例:CTQ是以專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)（如GAP,厚度）CCR二CTQ有時(shí)候可以成為一樣的CTQ通過(guò)CHART

4、來(lái)選定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(lèi)型設(shè)定:題的范圍（SIPOC） Process MappingSupplier INPUT ProcessOutputCustomer（供應(yīng)者） （輸入）（工程）（產(chǎn)出物）（顧客）目標(biāo)設(shè)定Bench marking理論的依據(jù)以往的最佳值（挑戰(zhàn)性目標(biāo)50%）.日程計(jì)劃Detail（詳細(xì)）計(jì)劃. Team構(gòu)成Champion 一 Process OwnerMBB（CONSULTANT） BB組員作用 2）責(zé)任 3）貢獻(xiàn)度2008年7月23日

5、 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?？（?duì)業(yè)務(wù)的影響） 項(xiàng)目描述書(shū)：經(jīng)歷了哪些失??？有哪些錯(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

6、:0017:001） CCR/CTQ 導(dǎo)出格式顧客定義一顧客聲音（VOC）一顧客主要問(wèn)題事項(xiàng)（KCI）一顧客核心要求事項(xiàng)（CCR）CTQ3）PROCESS MAPPING4） 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 LIMIT THEOREM）樣本的平均：管理上的QUICK FIX散布：技術(shù)上的一6SIGMA （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

7、的標(biāo)準(zhǔn)偏差是跟母集團(tuán)的標(biāo)準(zhǔn)偏差1/VN標(biāo)準(zhǔn)偏差二（58）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)耐久性一時(shí)間，馬力，行駛距離YS的運(yùn)營(yíng)的定義YS的數(shù)據(jù)收集計(jì)劃（5W1H為根據(jù)）（一方法）舉例：MINTAB 操作 CALC-RAMDOM DATA-NORMAILDescriptive Statistics: C1, C2, C3, C4, C5, C6, C7, C8,

8、C9, C10VariableNN*MeanSE Mean、.StDev./MinimumQ1MedianQ3C1250070.3210.5879.27647.78563.91070.06177.188C2250070.2330.5999.46846.81963.85370.40576.906C3250069.4730.5839.21542.45563.47569.55774.800C4250070.7210.5789.14045.10765.17970.22676.587C5250070.1730.5739.05748.90963.52869.77677.063C6250069.5000.5

9、378.48945.44264.26469.05274.916C7250069.9870.5688.97942.80163.82470.59575.400C8250069.6410.5378.49745.61464.18269.30474.664C9250069.6440.5628.87845.31363.02969.37976.030C10250069.9220.1782.81462.07868.11169.93971.739VariableC1C2C3Maximum94.56595.19693.319C499.577C595.842C694.722C792.257C893.198C990.

10、833C1077.1174）測(cè)量系統(tǒng)分析（MSA）.檢校正一檢校正合格標(biāo)簽. GAGR R&R5）現(xiàn)水準(zhǔn)把握一 SIGMA水準(zhǔn)工程（過(guò)程）能力分析.數(shù)據(jù)穩(wěn)定性一管理圖（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)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)。.穩(wěn)定性.正規(guī)性一正態(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）. BOX -COX 變換. SIGMA水準(zhǔn)計(jì)算CP、CPK -短期工程能力CP-范圍以?xún)?nèi)CPK-中心位置PP、PPK -長(zhǎng)期工程能力PP-范圍以?xún)?nèi)PPK-中心位置C

11、PK= PPK+1.56以 Z（ST）=Z（LT）+1.56 （ST= Short Term, LT=long term）工程能力指數(shù)=（USL-LSL）/66工程能力指數(shù)二VOC/VOP,VOC=USL-LSL（工程標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)）VOP二顧客要求最高標(biāo)準(zhǔn)（66 ）6水準(zhǔn)=3*CP （工程能力）目標(biāo)再設(shè)定（再調(diào)整）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.特性要因圖（魚(yú)骨圖）. 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

12、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)程一接收件數(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(lèi)型）設(shè)備方面（桌子的高度） 材料（樣式:字體的大?。㏕EAM活動(dòng)時(shí)要準(zhǔn)備圖紙（設(shè)計(jì)部門(mén)），標(biāo)準(zhǔn)類(lèi)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(lèi)文件的

13、GAP,作業(yè)溫度等都能成為X變量潛在的核心因數(shù)選定. Multi-voting（多重投票）.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?派橫向評(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)）FEMA - Q/F（即實(shí)踐）樣本的平均：管理上的一QUICK FIX散布：技術(shù)上的一6SIGMA （統(tǒng)計(jì)）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CTQ1.選定項(xiàng)目2.項(xiàng)目的定義3

14、.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 co

15、nduct 行動(dòng)綱領(lǐng)）E： Expectations（期待事項(xiàng)）R: Roles and responsibilities、用與責(zé)任）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 data-simple 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

16、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 STAT - QUALITY TOOLS - GAGE STUDY - GAGE R&R STUDY （CROSSED）（交叉分析）輸入 PART Numbers （part no） operators操作員）Measurement data（測(cè)量值）中 File Edit Data Calc Stat Graph Editor Tools Window Help零件間差異，1-10號(hào)的零件變化 零件的變差一致。蒯標(biāo)港用可:商度測(cè)量-08072& MTWC3位測(cè)量者的平均值再一直線最好觀測(cè)者和產(chǎn)品的交

17、互作 用，是交叉還是平行Gage nameReported by:Tolerance：Date of studyMise: % Cditribiitidi % SfziyUCI 1.030X-BAR平均控制圖測(cè)量3次的平均值、數(shù)據(jù)一樣的趨勢(shì)測(cè)量值by測(cè)量者是否可以接受，或者棄用能量值gARTRep e atReprodFart-to-PartR Chart by測(cè)量者 23PART，反復(fù)性，再線性是否超過(guò)30%Coaponents of Variation100-消量者* PART IntexactionPART2測(cè)量者I0讀取Xbar Chart by涕量者膽?hù)骧B(niǎo)她的陋| t，士4|02千3

18、嘮噴為圓嘀且畫(huà)因唱 T唱俞|Gage R&R (ANOVA) for 測(cè)量值極差工程圖，范圍下限為最佳值oJ1=Gage R&RKINITAB - Untitled - Gage R&R for 測(cè)量值06sigma培訓(xùn)筆記.* Powerword 2006啜六西格瑪黑蒂培訓(xùn)/ M1HITAB - Untitl.2號(hào)測(cè)量者需要改善，Gage R&R for 測(cè)量值Gage R&R Study - ANOVA MethodTwo-Way ANOVA Table With InteractionSourceDFSSMSFPPART922420.62491.1814728.90.000測(cè)量者20.3

19、42PART *測(cè)量者183.041Repeatability608.00.13Total8922432.0Alpha to remove interaction term = 0.25Gage R&RSourceTotal Gage R&RRepeatability貢獻(xiàn)度大與7。7%無(wú)法使用二小于2%最好 TOC o 1-5 h z 既Contribution 一一-VarComp (of VarComp)0.1450.050.1330.05Reproducibility0.0120.00測(cè)量者0.0000.00測(cè)*PART0.0120.00Part-

20、To-Part276.77999.95Total Variation276.924100.00Process tolerance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SourceStdDev (SD)Study Var C %Study Var.X%Tolerance(6 * SD)(%sv)(SV/Toler)Total Gage R&R0.38112.28682.2945.74Repeatability0.36512.19092.1943.82Reproducibility0.10920.65550.6613.11測(cè)量者0.00000.00000.000

21、.00測(cè)*PART0.10920.65550.6613.11Part-To-Part16.636799.820199.971996.40Total Variation16.641099.8463100.001996.93公差率:er of Distinct Categories-= 612008年7月29日 星期二L_判別指標(biāo)5以上一1）測(cè)量和測(cè)量系統(tǒng)分析一一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

22、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)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

23、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：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

24、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：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)Gage R&

25、R (ANOVA) for 測(cè)量值Gage name:Date of study:Components-of Variation2000t n e -r 1000P n m.Reported by:Tolerance:Misc:口 Contribution 口% Study Var% Tolerance40003000200012345PARTUCL=478.5R=238.8LCL=0Gage R&R RepeatReprod Part-to-PartR Chart by測(cè)量者400030002000測(cè)量值by測(cè)量者0023000016e garevA7 6 18 51 202 =4 =L2L

26、 c = c KXJXbar Chart by 測(cè)量者24Two-Way ANOVA Table With InteractionSourceDFSSMSFPPART4420603761051509496025.80.000測(cè)量者23131561.40.295PART *測(cè)量者88761100.01.000Repeatability756885679181Total8942750132Alpha to remove interaction term = 0.25Two-Way ANOVA Table Without InteractionSourceDFSSMSFPPART4420603761

27、05150941265.880.000測(cè)量者23131560.020.981Repeatability836894448307Total8942750132Gage R&R%ContributionSourceVarComp(of VarComp)Total Gage R&R83071.40Repeatability83071.40Reproducibility00.00測(cè)量者00.00Part-To-Part58371098.60Total Variation592017100.00Process tolerance = 200Study Var%Study Var%ToleranceSou

28、rceStdDev (SD)(6 * SD)(%SV)(SV/Toler)Total Gage R&R91.140546.8411.85273.42Repeatability91.140546.8411.85273.42Reproducibility0.0000.000.000.00測(cè)量者0.0000.000.000.00Part-To-Part764.0094584.0699.302292.03Total Variation769.4264616.56100.002308.28Number of Distinct Categories = 11結(jié)論：1.判別指標(biāo)達(dá)到11，(標(biāo)準(zhǔn)5以上).貢獻(xiàn)

29、度為1.40%低與標(biāo)準(zhǔn)2%.允許誤差率為11.85%在10%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))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(MEDIA

30、N)箱式圖中使用，眾數(shù)(MODE)(頻度值)6SIGMA不經(jīng)常使用正態(tài)性檢驗(yàn)(Normality test)(打開(kāi) BOXCOX WORKSHEET)Probability Plot of SkewedNormaltnecrep0-9999 50 OOOOOOO 05 19 99 8765432 11Mean 5.336StDev3.475N125AD3.682P-Val00055101520SkewedP(0.005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=3XCp Zlt=3XPpk ZstUCL=0.01

31、233_=0.00377LCL=011325374961738597109121egnaR gn-1 V OMObservat ionProcess Capability of Acid1WithinOverallPotential (Within) CapabilityCp 4.98CPL 1.00CPU 8.96Cpk-1.00Overall CapabilityPp 3.66PPL 0.74PPU 6.58Ppk 0.740.090 0.105 0.120 0.135 0.150 0.165 0.180 0.195Observed Performance PPM USL 0.00PPM

32、Total16129.03Exp. Within PerformancePPM USL0.00PPM Total1308.55Exp. Overall PerformancePPM USL0.00PPM Total_13535.33Process Capability of AcidlProcessDataLSL0.10.110065124觀測(cè)值03344290.00455305Target USLSample Mean Sample N StDev(Within) StDev(Overall):xp. Within Performance PPM LSL 1308.55O

33、bserved PerformancePPM LSL 16129.03Exp. Overall PerformancePPM USL0.00PPM USL0.00PPM USL0.00PPM Total16129.03PPM Total1308.55PPM Total_13535.33Zst=Zlt+1.5 3Zbench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)下的標(biāo)準(zhǔn)偏差為3個(gè)，（過(guò)程能力

34、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）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X(jué)S （X-T MATRIX距陣）GRAPH 分析統(tǒng)計(jì)性分析定性的分析假設(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,）X對(duì)Y是否起到相關(guān)的影響.X1和X2是否有相關(guān)的差異.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: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

35、，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)H。（P 0.05）：分散（有）相關(guān).回歸分析（無(wú)）備擇假設(shè)Hi （P 0.05H1: A和B的業(yè)務(wù)處理量的有差異.P 0.05樣件在總體（母集）里的概率為5%以上的意思

36、.a -Risk:顯著性水準(zhǔn)（第一類(lèi)誤差）Producers risk（生產(chǎn)者風(fēng)險(xiǎn)）a =0.05B -Risk:檢出度（第二類(lèi)誤差）Consumers risk （消費(fèi)者危險(xiǎn)）（3 =0.100 3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:

37、R2（從屬關(guān)系確認(rèn)）（P 0.05） - H。:歸無(wú)假設(shè)（P30收集的數(shù)據(jù)大概會(huì)成為正態(tài)分布的數(shù)據(jù).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 -outputProcess（vital few xs） controllable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)頂棚不良金

38、額現(xiàn)況tnecrep o o o o8 6 4 2 0160000 - 140000 -120000 -數(shù)個(gè)良不100000 -80000 -60000 -0 不良項(xiàng)目氣泡翹起氣孔色差其他OtherCount41500388003150015600110003600Percent29.227.322.211.07.72.5Cum %29.256.578.789.797.5100.020000 -40000 -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?。ù_定對(duì)各種分析必要的樣本大?。?）

39、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（口01 PLOT）1）顯示PROCESS中心的趨向,變動(dòng)及分布.2）在橫軸上垂直標(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 （45

40、5 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).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.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_1Two-sample T for 工程A_1 vs 工程B_1NMeanStD

41、evSEMean工程 A_11084.242.900.92工程 B_11085.543.651.2Difference = mu （工程 A_1） - mu （工程 B_1）Estimate for difference: -1.3000095% 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

42、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 assumed standard deviation = 4.1Variable N Mean StDev SE Mean95% CIZ P尺寸 20 174.520 6.1880.917 （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)

43、準(zhǔn)偏差時(shí)是以N除，2008年8月14日 星期四 SIX SIGMA ROAD MAP Define CTQ選定1）課題選定背景2）現(xiàn)象及問(wèn)題3） VOC-CCR-CTQ4）運(yùn)營(yíng)定義（O.D） 5）目標(biāo)設(shè)定6）課題范圍（SIPOC）7）E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 TREE8）潛在的核心因子（X-Y矩陣）9.FEMA Q

44、UICK 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(zhuān)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 11095%UpperVariableN Mean StDevSE Mean Bound T P直徑15109.40010.9992.840114.4

45、02-0.210.418Boxplot of 直徑One-Sample T: 直徑Test of mu = 110 vs 0.8Test and CI for One ProportionTest of p = 0.8 vs p 0.8 95% Lower ExactSampleXNSample p BoundP-Value146500.9200000.8262090.018P =0.0180.05所有不許要改善。但是離0.05過(guò)近 所以需要a =0.10時(shí)需要 改善.相關(guān)回歸分析1）相關(guān)系數(shù)（579頁(yè)）相關(guān)系數(shù)范圍（-11）相關(guān)關(guān)系 H0=0.00H1 有關(guān)系有問(wèn)題需要改善.相互之間有變化,

46、 相關(guān)關(guān)系哪種程度強(qiáng)度 強(qiáng)的強(qiáng)度大于80%時(shí) 強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系 弱強(qiáng)度小于30%時(shí) 弱的相關(guān)關(guān)系.2）回歸分析為了闡明變量間的關(guān)聯(lián)性,假設(shè)某數(shù)學(xué)模型,從此模型分析測(cè)量的變量數(shù)據(jù)估計(jì)統(tǒng)計(jì)分析 方法.已指定自變量的值時(shí),正確的估計(jì)因變量的值為目的.3）回歸分析/回歸分析順序回歸方程式是從線到每個(gè)點(diǎn)的最小距離的殘差 （一個(gè)點(diǎn)和線間的最小距離）FIT （逆合值）回歸分析的殘差解釋方法（594頁(yè)）方差分析概念（614頁(yè)）ANOVA TABLE（方差表）2008年8月19日星期二改善（Improve）階段S二標(biāo)準(zhǔn)偏差S2二方差A(yù)NOVA方差分析表F 因子=$18921/901$6SS （Sum OF Squa

47、re） 平方之和 （676頁(yè)記錄）DF =Degree of freedomMS = S2=SS/DF （mean square）DOE為減少變差導(dǎo)出最佳化確定，選定，設(shè)計(jì)進(jìn)行改善活動(dòng)。1）主要原因X的決定TOOLS1PROCESS MAPPING2.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（DOE）3ECRS4頭腦風(fēng)暴法導(dǎo)出最佳方法1DOE2TRIZ3RSM/EVOP4田口實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法.模擬軟件（Simulation software）.Pugh矩陣概念（3）確定最佳方法及檢驗(yàn)改善效果1Process map（should-be）. Pilot test（PDCA）.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 RISK ASSESSMENT 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的理解全

48、因子設(shè)計(jì)法 1）因子的分類(lèi)（706頁(yè)）參數(shù)因素變量因素2）模型的分類(lèi)參數(shù)模型變量模型混合模型全因子設(shè)計(jì)法分析手段1）方差分析： 反復(fù)2次進(jìn)行時(shí)df(自由度)MS F (Father of stat:fisher)1182.9(ms/6.25)1Factor（因子）SSAB TOC o 1-5 h z C1AB1AC1BC1ABC1Residue 5086.25（ss/df）TOTAL15（n-1）自由度：A存在殘差時(shí)有回歸方程式，不存在殘差時(shí)沒(méi)有回歸方程式?；貧w方程式：Y=B+B3X2）回歸分析：對(duì)指定的X水平，為制作Y的作業(yè)水平預(yù)測(cè)方程式。3）殘差分析：使統(tǒng)計(jì)程序有效化，為進(jìn)一步查找對(duì)Y的可

49、變性的說(shuō)明2008年8月20日星期三Estimated Effects and Coefficients for Y(coded units)TermEffectCoefSE CoefTPConstant79.500.7500106.000.006溫度4.502.250.75003.000.205濃度-22.00-11.000.7500-14.670.043催化劑-16.00-8.000.7500-10.670.060溫度*濃度-0.50-0.250.7500-0.330.795溫度*催化劑0.500.250.75000.330.795濃度*催化劑11.005.500.75007.330.08

50、6S = 2.12132 (R-Sq 99.75% R-Sq(adj) = 98.22%*1決定系數(shù)Analysis of Variance for Y (coded units)SourceDFSeq SSAdj SSAdj MSF_ PMain Effects31520.501520.50506.833112.630；。69）2-Way Interactions3243.00243.0081.00018.000.171Residual Error14.504.504.500Total71768.00Estimated Coefficients for Y using data in unc

51、oded unitsTerm Constant 溫度 濃度 催化劑 溫度*濃度 溫度*催化劑 濃度*催化劑Coef102.0000.0750000-1.01250-25.3750-0.000625000.00625000.550000(coded units)Estimated Effects and Coefficients for YTermEffectCoefSE CoefTPConstant79.502.78128.590.000溫度4.502.252.7810.810.464濃度-22.00-11.002.781-3.960.017催化劑-16.00-8.002.781-2.880.

52、045S = 7.86607 R-Sq 86.00%R-Sq(adj) = 75.50%Analysis of Variance for Y (coded units)SourceDFSeq SSAdj SSAdj MSFPMain Effects31520.51520.5506.83 8.19 0.035Residual Error4247.5247.561.87Total71768.0XR-Sq =SSR/SST=1520.5/1768=86%)XR-Sq (adj) =1-MSE/MST=1-61.87/1768/7=1-0.245=0.735=73.5%得出函數(shù)方程:Y=79.5+2.

53、25X1-UX2-8X3Estimated Coefficients for Y using data in uncoded unitsTermCoefConstant104.625溫度0.0562500濃度-1.10000催化劑-8.00000Normal Probability Plotthe Standardized Effects(responseis Y, Alpha = .05)tnecrpp9 50 OOOOOOO 05 19 99 8765432 1-4-3-2-1Standardized0123EffectEffect Type Not Significant Signifi

54、cant催化劑和濃度離正態(tài)性線越遠(yuǎn)，說(shuō)明更有顯著性平行時(shí)有交互作用,相交時(shí)有交互作用.Factorial Fit: Y versus 飲酒程度, 突變色Estimated Effects and Coefficients for Y (coded units)Term Constant 飲酒程度EffectCoef567.50SE Coef5.303T107.01P 0.000450.00225.005.30342.430.000突變色-85.00-42.505.303-8.010.001飲酒程度*突變色-70.00-35.005.303-6.600.003S = 15 R-Sq = 99.7

55、9% R-Sq(adj) = 99.63%Analysis of Variance for Y (coded units)SourceDFMain Effects22-Way Interactions 1R-es Residual Error -、, 4 _ _ Pure Error _-14Total7殘差Seq SSAdj SSAdj MSFP419450419450209725932.110.00098009800980043.560.003900900225900900225430150Estimated Coefficientsfor Y using data in uncoded

56、unitsTermCoefConstant342.500飲酒程度112.500突變色-7.50000飲酒程度*突變色 -17.5000Least Squares Means for YMeanSE Mean飲酒程度0342.57.5004792.57.500突變色黑色610.07.500紅色525.07.500飲酒程度*突變色0黑色350.010.6074黑色870.010.6070紅色335.010.6074紅色715.010.607理想的方程式 Y=567.50+225.0*X1-42.50X2-35X1X3Coded(賦號(hào))：Y=567.50+225.0*(-1)-42.50(-1)-3

57、5(-1)(-1)=420以+1,-1Y=567.50+225.0*(+1)-42.50(-1)-35(-1)(-1)=880Uncoded:以實(shí)際數(shù)據(jù)(在此題中因?yàn)橥蛔兩请x散性數(shù)據(jù)所以不能計(jì)算，但是都是連續(xù)性數(shù)據(jù)時(shí)可以很準(zhǔn)確的進(jìn)行計(jì)算)Y=342.5+112.5X1-7.5X2-17.5(X1)(X2)=Factorial Fit: Y versus 飲酒程度, 汽車(chē)速度, 突變色Estimated Effects and Coefficients for Y (coded units)TermEffectCoef、SE Cof)TPConstant570.003.062186.160.0

58、00飲酒程度455.00227.503.06274.300.000汽車(chē)速度7.503.753.0621.220.256突變色-90.00-45.003.062-14.700.000飲酒程度*汽車(chē)速度-2.50-1.253.062-0.410.694飲酒程度*突變色-70.00-35.003.062-11.430.000汽車(chē)速度*突變色7.503.753.0621.220.256飲酒程度*汽車(chē)速度*突變色-7.50-3.753.062-1.220.256S = 12.2474 R-Sq = 99.86% R-Sq(adj) = 99.74%P0.05所以飲酒程度，突變色，飲酒程度*突變色 等于0.00所以有顯著影響Analysis of Variance for Y (coded units)SourceDFSeq SSAdj SSAdj MSFPMain Effects38607258607252869081912.720.0002-Way Interactions31985019850661744.110.0003-Way Interactions12252252251.500.256Residual Error812001200150Pure Error812001200150Total15