精益六西格瑪實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

精益六西格瑪培訓(xùn)---煙草行業(yè)

培訓(xùn)課程大綱

★精益六西格瑪概述★精益概述★什么是精益六西格瑪★項(xiàng)目定義★流程圖和價(jià)值流圖解★定義客戶(hù)需求★精益評(píng)估★因果分析★Minitab基礎(chǔ)★基本統(tǒng)計(jì)學(xué)、基本質(zhì)量工具★流程能力分析★數(shù)據(jù)收集★測(cè)量系統(tǒng)分析★流程能力★總結(jié)與行動(dòng)計(jì)劃培訓(xùn)課程大綱

★精益六西格瑪概述★精益概述★什么是精益六西格瑪★項(xiàng)目定義★流程圖和價(jià)值流圖解★定義客戶(hù)需求★精益評(píng)估★因果分析★Minitab基礎(chǔ)★基本統(tǒng)計(jì)學(xué)、基本質(zhì)量工具★流程能力分析★數(shù)據(jù)收集★測(cè)量系統(tǒng)分析★流程能力★總結(jié)與行動(dòng)計(jì)劃培訓(xùn)課程大綱

★簡(jiǎn)單回歸★多元回歸★多元方差分析★殘差分析★簡(jiǎn)單實(shí)驗(yàn)★實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)計(jì)劃★全因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)★模塊化設(shè)計(jì)★拉動(dòng)系統(tǒng)和看板★如何實(shí)施精益★部分因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)★直升飛機(jī)競(jìng)賽★屬性數(shù)據(jù)試驗(yàn)設(shè)計(jì)★中心復(fù)合設(shè)計(jì)★多響應(yīng)優(yōu)化RSM★變革管理★流程能力★非正態(tài)流程能力研究★統(tǒng)計(jì)控制方法★控制程序★控制計(jì)劃★飛機(jī)競(jìng)賽★黑帶課程總結(jié)培訓(xùn)課程大綱

深圳創(chuàng)卓六西格瑪培訓(xùn)第一周內(nèi)容1.什么是精益六西格瑪是一種經(jīng)營(yíng)理念和哲學(xué)一個(gè)系統(tǒng)地解決問(wèn)題的方法論用數(shù)據(jù)來(lái)衡量和解決問(wèn)題用項(xiàng)目管理的方式，利用團(tuán)隊(duì)的力量來(lái)解決問(wèn)題需要組織結(jié)構(gòu)作為保障2014.05-2014.092015.01-2015.062015.07-2015.122014.10-2014.12

精益六西格瑪哲學(xué)交貨時(shí)間

太早

太遲缺陷

太遲？錯(cuò)過(guò)銷(xiāo)售…失去收入，失去客戶(hù)

缺陷

太早？太多的庫(kù)存在手…資產(chǎn)成本太高！

Rath&Strong,2000

減少浪費(fèi)交貨時(shí)間

太早

太遲六西格瑪改善增值過(guò)程的質(zhì)量精益六西格瑪能帶來(lái)什么OverallYieldvs.Sigma(DistributionShifted±1.5s)精益減少非增加價(jià)值步驟驟精益六西格瑪同時(shí)改善質(zhì)量，速度與成本精益六西格瑪改善過(guò)程DefineMeasureAnalyzeImproveControl從業(yè)務(wù)和客戶(hù)的角度定義機(jī)會(huì)尋找對(duì)流程表現(xiàn)有最大影響的關(guān)鍵因素(關(guān)鍵lX’s)并確定根本原因理解流程及其表現(xiàn)為關(guān)鍵X制定改善方案實(shí)施改善方案和控制計(jì)劃關(guān)鍵要素機(jī)會(huì)識(shí)別和項(xiàng)目選擇項(xiàng)目支持關(guān)卡評(píng)審

精益六西格瑪?shù)慕Y(jié)果項(xiàng)目的目標(biāo)是移動(dòng)“Y”問(wèn)題:如何移動(dòng)“Y”？

項(xiàng)目Y例子

周期時(shí)間質(zhì)量成本交貨時(shí)間項(xiàng)目結(jié)束基線(xiàn)時(shí)期改善和DMAICL

項(xiàng)目周期時(shí)間Y上限

2.精益概述“精”表示精良、精確、精美；“益”表示利益、效益；精益生產(chǎn)是貫徹以人為中心的思想，通過(guò)管理模式、人員組織、制造過(guò)程、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)供求等方面的變革，精簡(jiǎn)生產(chǎn)過(guò)程中一切無(wú)用、多余的東西，減少一切浪費(fèi)，使生產(chǎn)系統(tǒng)能很快適應(yīng)用戶(hù)需求的不斷變化，降低生產(chǎn)成本,并能最終達(dá)到包括市場(chǎng)供銷(xiāo)在內(nèi)的各方面最好的結(jié)果。一、什么是精益生產(chǎn)煙草精益:精益營(yíng)銷(xiāo)、精益服務(wù)、精益生產(chǎn)、精益物流、精益管理…最終達(dá)成煙草總局的“兩高一低”的要求。降低成本，改善質(zhì)量，縮短生產(chǎn)周期精益生產(chǎn)系統(tǒng)精益思想的五個(gè)原則精益生產(chǎn)簡(jiǎn)介精益生產(chǎn)的特點(diǎn)消除一切浪費(fèi)追求精益求精和不斷改善去掉一切不增值的崗位及流程核心：精簡(jiǎn)消除一切浪費(fèi)等待多余的流程庫(kù)存多余動(dòng)作需要時(shí)才搬運(yùn)過(guò)去搬運(yùn)糾錯(cuò)生產(chǎn)過(guò)剩七大浪費(fèi)推進(jìn)精益生產(chǎn)的核心：消除浪費(fèi)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，要對(duì)照體系文件、主體計(jì)劃和方針計(jì)劃，運(yùn)用PDCA、52W2H、8D、魚(yú)骨圖、防錯(cuò)、紅牌作戰(zhàn)、目視化工廠(chǎng)等各種管理工具和管理方法進(jìn)行分析，促使各工廠(chǎng)、車(chē)間圍繞既定目標(biāo)，以持續(xù)改善為重點(diǎn)，消除所有環(huán)節(jié)中存在的浪費(fèi)，降低成本。

認(rèn)識(shí)浪費(fèi)的種類(lèi)指標(biāo)衡量體系如何識(shí)別這些浪費(fèi)衡量指標(biāo)如何促使基層單位消除浪費(fèi)精益：消除一切浪費(fèi)3.什么是精益六西格瑪LSS六西格瑪減少波動(dòng)精益降低復(fù)雜性減少浪費(fèi)IPOInputOutput實(shí)施測(cè)量ProcessBasedonprocessandY=f(X)抽樣策略和數(shù)據(jù)收集計(jì)劃過(guò)程能力關(guān)卡Stop驗(yàn)證測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量階段價(jià)值流圖西格瑪質(zhì)量水平DefineMeasureAnalyzeImproveControl流程是波動(dòng)的波動(dòng)是可以測(cè)量和控制的由顧客決定流程是否增加價(jià)值將流程按是否增值進(jìn)行分類(lèi)消除非增值流程，減少不增值但必須的流程精益六西格瑪?shù)暮诵脑瓌t4.項(xiàng)目DMAICStep定義Control(控制)PhaseImprove(改善)Analyze(分析)Measure(測(cè)定)Define(定義)Step定義輸出物1Project選定2Project定義4Y’s確認(rèn)5

現(xiàn)水準(zhǔn)確認(rèn)6

潛在

X’s發(fā)掘7DATA收集9VitalFewX’s選定11VitalFewX’s最佳化12

結(jié)果檢證13

管理計(jì)劃樹(shù)立14

管理計(jì)劃實(shí)行

15文件化/共享3Project承認(rèn)8DATA分析10

改善案樹(shù)立選定與經(jīng)營(yíng)目標(biāo)相關(guān)的正確的6SIGMAProject設(shè)定Project的目標(biāo)與范圍,掌握期待效果Project的核心成果指標(biāo)Y’s決定確認(rèn)Y’s的現(xiàn)水準(zhǔn),設(shè)定改善目標(biāo)掌握影響Y’s的潛在因素,優(yōu)先順序化收集核心因素確認(rèn)必要的DATA以DATA的科學(xué)分析結(jié)果為基礎(chǔ),選定核心因素決定為目標(biāo)達(dá)成的核心因素的最佳案檢證最佳案,確認(rèn)目標(biāo)達(dá)成與否選定管理項(xiàng)目,樹(shù)立管理計(jì)劃實(shí)行管理計(jì)劃,實(shí)施MONITORING掌握效果及Project結(jié)果文件化Project實(shí)行計(jì)劃登錄及承認(rèn)為核心因素檢證分析DATA樹(shù)立依據(jù)核心因素特性的改善戰(zhàn)略Project實(shí)行計(jì)劃書(shū)成果尺度

Matrix成果尺度

Matrix優(yōu)先順序化的潛在

X’s目錄DATA收集計(jì)劃書(shū)VitalFewX’s目錄最佳方案最佳方案檢證結(jié)果管理計(jì)劃書(shū)MONITORING結(jié)果財(cái)務(wù)效果分析表,結(jié)束報(bào)告書(shū)分析結(jié)果改善戰(zhàn)略Define階段RoadMapProject范圍設(shè)定Project效果確認(rèn)問(wèn)題/目標(biāo)記述Step2:Project定義ProjectTeam構(gòu)成管理SYSTEM登錄Step3:Project承認(rèn)Project承認(rèn)潛在Project發(fā)掘Project方法決定Project確定/登錄潛在Project選定Step1:Project選定BigY導(dǎo)出Project實(shí)行計(jì)劃制定DefineMeasureAnalyzeImproveControl管理SYSTEM登錄5.流程圖與價(jià)值流圖解流程圖是什么?將一個(gè)過(guò)程的步驟用圖的形式表示出來(lái)的一種圖示技術(shù)。簡(jiǎn)單直觀(guān)的形式提供一個(gè)工序的結(jié)構(gòu)。Storein

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Operation#2360Ft.350Ft.7Ft.1Ft.2Ft.4Ft12min.4min.1.5min.2sec.8sec.2sec.StoreHandleInspectProcessDescriptionValue

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AddedDistanceTimeStorein

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Operation#2360Ft.350Ft.7Ft.1Ft.2Ft.4Ft12min.4min.1.5min.2sec.8sec.2sec.從流程圖入手，縮短交付周期

建立超越單個(gè)工藝過(guò)程層次而看到宏觀(guān)生產(chǎn)流程的能力幫助發(fā)現(xiàn)浪費(fèi)源展示了信息流與物流之間的聯(lián)系廣泛溝通的工具確定優(yōu)先次序結(jié)合精益的概念與技術(shù)…避免“只挑容易的”來(lái)改進(jìn)形成實(shí)施計(jì)劃的基礎(chǔ)描繪為了影響這些定量的數(shù)據(jù)，應(yīng)該做些什么價(jià)值流圖解價(jià)值流圖析：圖標(biāo)1物流圖標(biāo)

Weekly卡車(chē)運(yùn)貨庫(kù)存或隊(duì)列時(shí)間I300pieces1Day推式箭頭物流流向/來(lái)自外部資源max20piecesFIFO先進(jìn)現(xiàn)出順序流超市回收通用圖標(biāo)緩沖區(qū)或安全庫(kù)存Uptime1-pcflow改進(jìn)方案外部資源XYZCorporation操作工內(nèi)部工藝工程ASSEMBLY數(shù)據(jù)筐

C/T=45secC/O=30mins3Shifts2%Scrap當(dāng)前狀況圖示步驟1)從顧客開(kāi)始2)繪制基本的生產(chǎn)工藝流程3)給每個(gè)工藝過(guò)程加上數(shù)據(jù)框4)添加庫(kù)存數(shù)據(jù)5)

展示源自供應(yīng)商并且流向顧客的物流6)展示工藝過(guò)程之間的物流7)展示信息流8)繪制時(shí)間線(xiàn)（包括供貨周期時(shí)間與增值時(shí)間）價(jià)值流圖解

提供容易理解的可視的圖，表達(dá)什么是顧客的價(jià)值，及提供價(jià)值的過(guò)程的流動(dòng)細(xì)節(jié)

目前狀態(tài)

將來(lái)狀態(tài)6.定義客戶(hù)需求VOC和CCR哪些是“顧客之聲”?“顧客之聲”(VoC)是以客戶(hù)的實(shí)際語(yǔ)言表達(dá)的顧客需要和愿望可能是非常具體的–“我想要3天內(nèi)送達(dá)”可能是模糊的–“我想要再快點(diǎn)”CCR-客戶(hù)的關(guān)鍵需求把VOC轉(zhuǎn)化為CCRs7.精益評(píng)估路徑圖（煙草制造過(guò)程評(píng)估）測(cè)量材料環(huán)境機(jī)器設(shè)備人員問(wèn)題魚(yú)骨圖與過(guò)程圖通常二選一就可以了。如果兩者都用，建議魚(yú)骨圖放在后面問(wèn)題和原因描述都必須使用“名詞+負(fù)面描述”

8.因果分析----魚(yú)骨圖方法我們對(duì)XX個(gè)過(guò)程輸入因子逐一進(jìn)行打分，從中篩選出了10個(gè)分值最高的輸入因子,下一步將對(duì)該10個(gè)重要的輸入因子再進(jìn)行失效模式的分析，進(jìn)一步找出最關(guān)鍵的輸入因子.輸出變量填寫(xiě)項(xiàng)目要解決的問(wèn)題。即Y或小Y或Y’要求指標(biāo)可量化。與過(guò)程圖中輸出變量一致

因果矩陣ExampleOnly

9.Minitab基礎(chǔ)C—管控圖：(1)Xbar-R（n<10）①正常的xbar-R圖②管理界限再計(jì)算（不考慮異常點(diǎn)）Xbar-R圖I—DOE：(3)：2水準(zhǔn)部分配置①因子配置設(shè)計(jì)：背景：

-反應(yīng)值

:收率(Yield)-因子

:流入量(10,15),觸媒(1,2),旋轉(zhuǎn)數(shù)(100，120),溫度(140,180),濃度(3,6)－>確認(rèn)哪個(gè)因子影響收率，利用2（5-1）配置法輸入data：表示25-1部分配置的清晰度和部分實(shí)施程度.ExampleOnly

10.基本統(tǒng)計(jì)學(xué)、基本質(zhì)量工具抽樣計(jì)劃M(mǎn)SA假設(shè)檢驗(yàn)回歸分析方差分析流程能力分析DOE控制圖基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的解決問(wèn)題的工具卡諾分析普通拉動(dòng)系統(tǒng)補(bǔ)充拉動(dòng)系統(tǒng)PEC約束理論其他基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的解決問(wèn)題的工具ExampleOnly

11.流程能力分析對(duì)X的改善前后進(jìn)行SPC和過(guò)程能力評(píng)價(jià)應(yīng)該是可控的，符合規(guī)格要求的。

11.流程能力分析通過(guò)以往的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行描敘統(tǒng)計(jì)分析，初步尋找和驗(yàn)證關(guān)鍵原因如下:結(jié)論：通過(guò)數(shù)據(jù)的初步分析，我們認(rèn)為X1,X2,X3影響/不影響Y

典型工具：時(shí)序圖，點(diǎn)圖，直方圖，箱圖，主效應(yīng)圖，多變異圖，交互作用圖等。

什么是顧客?顧客是指由于Project而受影響的所有相關(guān)者,其由內(nèi)部顧客、外部顧客、利害關(guān)聯(lián)者等組成顧客定義顧客細(xì)分化優(yōu)先順序化要求事項(xiàng)掌握要求事項(xiàng)分析顧客是誰(shuí)?顧客細(xì)分化顧客優(yōu)先順序化收集方法決定資料收集VOC解釋KANO分析

通過(guò)VOC分析的

CTQ導(dǎo)出Project的目的在于滿(mǎn)足顧客,所以掌握顧客的要求事項(xiàng)后,導(dǎo)出改善必要的CTQ

12.數(shù)據(jù)收集

12.數(shù)據(jù)收集

12.數(shù)據(jù)收集ExampleOnlyExampleOnly計(jì)量型位置分析離散分析R&R穩(wěn)定性分析偏倚分析線(xiàn)性分析重復(fù)性分析再現(xiàn)性分析穩(wěn)定性分析

13.測(cè)量系統(tǒng)分析M--測(cè)量系統(tǒng)分析：連續(xù)型案例：gageaiag.Mtw

背景：3名測(cè)定者對(duì)10部品反復(fù)2次TEST

13.測(cè)量系統(tǒng)分析深圳創(chuàng)卓六西格瑪培訓(xùn)第二周內(nèi)容

1.多變量簡(jiǎn)介一、多重線(xiàn)性回歸二、Logistic回歸三、Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸四、其他常用多變量統(tǒng)計(jì)方法只有一個(gè)自變量時(shí),回歸的結(jié)果為二維平面上的一條直線(xiàn);而有兩個(gè)自變量時(shí),回歸的結(jié)果為三維空間的一個(gè)平面；有更多自變量時(shí),回歸的結(jié)果則是在三維以上空間的“超平面”，無(wú)法用直觀(guān)圖形表達(dá)。

2.多變量簡(jiǎn)介（一）模型的參數(shù)估計(jì)

3.多變量簡(jiǎn)介

2.假設(shè)檢驗(yàn)1z假設(shè)檢驗(yàn)雙樣本假設(shè)檢驗(yàn)單樣本假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)1t假設(shè)檢驗(yàn)2t假設(shè)檢驗(yàn)tt假設(shè)檢驗(yàn)1p假設(shè)檢驗(yàn)2p假設(shè)檢驗(yàn)1假設(shè)檢驗(yàn)2假設(shè)檢驗(yàn)一、單樣本假設(shè)檢驗(yàn)基本概念與步驟1-1基本步驟及概念先介紹正態(tài)分布均值的假設(shè)檢驗(yàn)的相關(guān)概念。假設(shè)為總體均值，2為總體方差，0是要求值（規(guī)格值）。（1）建立假設(shè)通常建立兩個(gè)假設(shè)，第一個(gè)H0是原假設(shè)（或零假設(shè)）；另一個(gè)H1是備擇假設(shè)（或?qū)α⒓僭O(shè)）。對(duì)正態(tài)進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，有三對(duì)假設(shè)(每對(duì)的零假設(shè)一般不變，變的是備擇假設(shè)）。（2）選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，確定拒絕域的形式Z=———

x

-0

/ˉˉ

nZ=———

x

-0

S/ˉˉ

nt=———

x

-0

S/ˉˉ

nX2=———

(n-1)s2

20一、單樣本假設(shè)檢驗(yàn)基本概念與步驟（3）給出顯著性水平(犯第一類(lèi)錯(cuò)誤的概率)原假設(shè)H0為真時(shí)，由于樣本的隨機(jī)性，使樣本觀(guān)察值落在了拒絕域W中，從而做出了拒絕原假設(shè)H0的決定。這類(lèi)錯(cuò)誤就是第一類(lèi)錯(cuò)誤。其發(fā)生的概率稱(chēng)為犯第一類(lèi)錯(cuò)誤的概率，也稱(chēng)為拒真概率，記為，其統(tǒng)計(jì)公式是：PH0(W)=；

原假設(shè)H0為假時(shí)，由于樣本的隨機(jī)性，使樣本觀(guān)察值落在了接受域A中，從而做出了保留原假設(shè)H0的決定。這類(lèi)錯(cuò)誤稱(chēng)為第二類(lèi)錯(cuò)誤。其發(fā)生的概率稱(chēng)為犯第二類(lèi)錯(cuò)誤的概率，也稱(chēng)為取偽概率，記為，統(tǒng)計(jì)公式是：PH1(A)=。

假設(shè)檢驗(yàn)若要求拒真概率0，則這類(lèi)假設(shè)檢驗(yàn)稱(chēng)為顯著水平0的假設(shè)檢驗(yàn)。其中0稱(chēng)為顯著性水平，后續(xù)為求方便，用取代0。

的取值要謹(jǐn)慎，一般取=0.05，有時(shí)也取=0.1或0.025。第1類(lèi)錯(cuò)誤(拒真)第2類(lèi)錯(cuò)誤(取偽)正確的

決定正確的

決定決定H1真H1假實(shí)際狀況Ho真H1假α和β風(fēng)險(xiǎn)示意圖決定H0真H0假一、單樣本假設(shè)檢驗(yàn)基本概念與步驟（4）計(jì)算臨界值、確定拒絕域有了顯著性水平和與檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量模式，就可以查該模式對(duì)應(yīng)分布的分為數(shù)表，該分位數(shù)就是臨界值。再根據(jù)備擇假設(shè)對(duì)應(yīng)的拒絕域模式，確定具體的拒絕域。所分析的項(xiàng)目要求不同，備擇假設(shè)就不同，拒絕域和臨界值與顯著性水平的關(guān)系也不同。要求：小于0才好H1：

>0要求：大于0才好H1：

<0要求：等于0才好H1：

0u1-拒絕H0-u1-拒絕H0-u1-/2u1-/2拒絕H0拒絕H0假設(shè)檢驗(yàn)參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)正態(tài)參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)單個(gè)總體檢驗(yàn)單樣本均值檢驗(yàn)單樣本Z檢驗(yàn)單樣本T檢驗(yàn)單樣本方差檢驗(yàn)單樣本比率檢驗(yàn)兩個(gè)總體檢驗(yàn)雙樣本均值檢驗(yàn)雙樣本Z檢驗(yàn)雙樣本T檢驗(yàn)雙樣本方差F檢驗(yàn)配對(duì)T檢驗(yàn)雙樣本比率檢驗(yàn)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)多個(gè)總體均值檢驗(yàn)方差分析列聯(lián)表非正態(tài)參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)單個(gè)總體均值檢驗(yàn)符號(hào)檢驗(yàn)威爾科克森符號(hào)秩檢驗(yàn)兩個(gè)總體均值檢驗(yàn)曼-惠特尼-威爾科克森檢驗(yàn)（Mann-Whitney-Wilcoxon,MWW）配對(duì)數(shù)據(jù)均值檢驗(yàn)威爾科克森符號(hào)秩檢驗(yàn)多個(gè)總體均值檢驗(yàn)克魯期卡爾-沃利檢驗(yàn)（Kruskal-Wallis)數(shù)據(jù)獨(dú)立性檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)-種類(lèi)

3.置信區(qū)間區(qū)間估計(jì)定義：對(duì)總體未知參數(shù)用一個(gè)區(qū)間來(lái)估計(jì)置信區(qū)間：設(shè)θ是總體一個(gè)待估參數(shù)，從總體中獲得樣本量為n的樣本是X1,X2,…,Xn,對(duì)給定的顯著水平α(０＜α＜1),有統(tǒng)計(jì)量:θL=θL(X1,X2,…,Xn)與θu=θu(X1,X2,…,Xn),若對(duì)任意θ有P(θL,θu)＝1-α,則稱(chēng)隨機(jī)區(qū)間[θL,θu]是θ的置信水平為1-α的置信區(qū)間。1-α置信區(qū)間的含義是所構(gòu)造的多外隨機(jī)區(qū)間[θL,θu]中有100*(1-α)%的區(qū)間包含未知參數(shù)θ的真值置信區(qū)間的大小表達(dá)了區(qū)間估計(jì)的精確性置信水平表達(dá)了區(qū)間估計(jì)的可靠性如果P(θ＜θL)=P(θ>θu),則稱(chēng)這種置信區(qū)間為等尾置信區(qū)間單側(cè)置信區(qū)間下側(cè)置信區(qū)間是：P(θL

≤θ）≥１-α上側(cè)置信區(qū)間是：P(θ≥θu）≥１-α區(qū)間估計(jì)種類(lèi)單正態(tài)總體均值的置信區(qū)間單正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)差的置信區(qū)間單比率的置信區(qū)間區(qū)間估計(jì)種類(lèi)求置信區(qū)間的步驟明確對(duì)象構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量，及其分布確定置水平α值根據(jù)統(tǒng)計(jì)量的分布與α值確定統(tǒng)計(jì)量的上下界的值解不等式，求得相對(duì)應(yīng)的置信區(qū)間置信區(qū)間步驟

4.T檢驗(yàn)T檢驗(yàn)(ttest)

是以t分布為理論基礎(chǔ)，對(duì)一個(gè)或兩個(gè)樣本的數(shù)值變量資料進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)常用的方法，屬于參數(shù)檢驗(yàn)。單樣本t檢驗(yàn)(onesamplettest)亦稱(chēng)樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比較的t檢驗(yàn)。用于從正態(tài)總體中獲得含量為n的樣本，算得均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差，判斷其總體均數(shù)μ是否與某個(gè)已知總體均數(shù)μ0相同。已知總體均數(shù)一般為標(biāo)準(zhǔn)值、理論值或經(jīng)大量觀(guān)察得到的較穩(wěn)定的指標(biāo)值。配對(duì)ｔ檢驗(yàn)又稱(chēng)成對(duì)ｔ檢驗(yàn)(pairedt-test)。是將對(duì)子差數(shù)d看做變量，先假設(shè)兩種處理的效應(yīng)相同，1-20

，即對(duì)子差值的總體均數(shù)d

0

，再檢驗(yàn)樣本差數(shù)的均數(shù)與0之間差別有無(wú)顯著性，推斷兩種處理因素的效果有無(wú)差別或某處理因素有無(wú)作用。由于此種設(shè)計(jì)使影響結(jié)果的非被試因素相似或相同，因而提高了研究效率。

4.一元方差檢驗(yàn)隨機(jī)誤差在因素的同一水平(同一個(gè)總體)下，樣本的各觀(guān)察值之間的差異比如，同一種顏色的飲料在不同超市上的銷(xiāo)售量是不同的不同超市銷(xiāo)售量的差異可以看成是隨機(jī)因素的影響，或者說(shuō)是由于抽樣的隨機(jī)性所造成的，稱(chēng)為隨機(jī)誤差

系統(tǒng)誤差在因素的不同水平(不同總體)下，各觀(guān)察值之間的差異比如，同一家超市，不同顏色飲料的銷(xiāo)售量也是不同的。這種差異可能是由于抽樣的隨機(jī)性所造成的，也可能是由于顏色本身所造成的，后者所形成的誤差是由系統(tǒng)性因素造成的，稱(chēng)為系統(tǒng)誤差。組內(nèi)方差因素的同一水平(同一個(gè)總體)下樣本數(shù)據(jù)的方差比如，無(wú)色飲料A1在5家超市銷(xiāo)售數(shù)量的方差組內(nèi)方差只包含隨機(jī)誤差組間方差因素的不同水平(不同總體)下各樣本之間的方差比如，A1、A2、A3、A4四種顏色飲料銷(xiāo)售量之間的方差組間方差既包括隨機(jī)誤差，也包括系統(tǒng)誤差方差分析的基本思想和原理

每個(gè)總體都應(yīng)服從正態(tài)分布對(duì)于因素的每一個(gè)水平，其觀(guān)察值是來(lái)自服從正態(tài)分布總體的簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本比如，每種顏色飲料的銷(xiāo)售量必需服從正態(tài)分布各個(gè)總體的方差必須相同對(duì)于各組觀(guān)察數(shù)據(jù)，是從具有相同方差的總體中抽取的比如，四種顏色飲料的銷(xiāo)售量的方差都相同觀(guān)察值是獨(dú)立的比如，每個(gè)超市的銷(xiāo)售量都與其他超市的銷(xiāo)售量獨(dú)立方差分析中的基本假定在上述假定條件下，判斷顏色對(duì)銷(xiāo)售量是否有顯著影響，實(shí)際上也就是檢驗(yàn)具有同方差的四個(gè)正態(tài)總體的均值是否相等的問(wèn)題如果四個(gè)總體的均值相等，可以期望四個(gè)樣本的均值也會(huì)很接近四個(gè)樣本的均值越接近，我們推斷四個(gè)總體均值相等的證據(jù)也就越充分樣本均值越不同，我們推斷總體均值不同的證據(jù)就越充分方差分析中的基本假定樣本標(biāo)準(zhǔn)差的構(gòu)造的統(tǒng)計(jì)量分布既非正態(tài)分布，也非t分布，而是卡方分布（c2）。定義：設(shè)x1，x2…xn是來(lái)自正態(tài)總體N(m，s2)的一個(gè)樣本，s為樣本標(biāo)準(zhǔn)差，則：c2（n-1）表示為自由度為（n-1）的卡方分布，卡方分布有以下特點(diǎn)：非負(fù)非對(duì)稱(chēng)分布5.卡方分析卡方的分位值可通過(guò)查表得到.卡方分析6.相關(guān)與回歸相關(guān)和回歸的異同散布圖線(xiàn)性相關(guān)分析研究?jī)蓚€(gè)連續(xù)型變

量相關(guān)程度的工具；相關(guān)按關(guān)聯(lián)的方

向可分成正相關(guān)

和負(fù)相關(guān)；按關(guān)

聯(lián)的強(qiáng)弱可分為

強(qiáng)相關(guān)和弱相關(guān)。相關(guān)系數(shù)r（CorrelationCoefficient）衡量?jī)山M數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)程度的指標(biāo)：計(jì)算方法：｜r｜≤1,其值越大，表示相關(guān)性越強(qiáng)，當(dāng)為正值時(shí)，表示為正相關(guān)，負(fù)值時(shí)，表示為負(fù)相關(guān)，為零，表示無(wú)相關(guān)。r值是與樣本量有關(guān)的，其樣本越大，其值越小，故：確認(rèn)兩個(gè)變量是否相關(guān)，除了看r值之外，還得進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)。相關(guān)系數(shù)r的檢驗(yàn)任何兩組隨機(jī)數(shù)據(jù)其相關(guān)系數(shù)都不會(huì)為零；可對(duì)相關(guān)系數(shù)的顯著性進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)原假設(shè)與備用選擇：HO：不相關(guān)ρ＝0,H1：相關(guān)ρ≠0）利用相關(guān)系數(shù)顯著性表；利用統(tǒng)計(jì)學(xué)工具如Minitab。8.項(xiàng)目演示卷煙的主流煙氣分析不僅耗時(shí)、繁瑣，且在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中對(duì)主流煙氣的檢測(cè)具有滯后性。針對(duì)卷煙的煙氣煙堿量與煙氣焦油量進(jìn)行分析,以確認(rèn)是否存在良好的線(xiàn)性關(guān)系，以便通過(guò)煙氣焦油量來(lái)預(yù)測(cè)煙氣煙堿量

。通過(guò)分析，請(qǐng)回答：

1.現(xiàn)有的數(shù)據(jù)是否有提供了充分的證據(jù)，說(shuō)明煙堿量和焦油量之間存在顯著的函數(shù)關(guān)系？

2.請(qǐng)估計(jì)焦油量為13（mg/支）時(shí)，每支煙的煙堿量的95％置信區(qū)間？

3.如果有一支煙的焦油量為13mg，請(qǐng)預(yù)測(cè)其煙堿量？8.項(xiàng)目演示在收集數(shù)據(jù)以前,應(yīng)該明確以下重要問(wèn)題:由誰(shuí)收集來(lái)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)的測(cè)量系統(tǒng)是否可信？收集的數(shù)據(jù)在過(guò)程的哪個(gè)環(huán)節(jié)?數(shù)據(jù)如何收集?煙氣焦油量煙氣煙堿量11.62 1.06812.51 1.24911.84 1.03112.37 1.10013.29 1.31712.67 1.16813.15 1.28711.94 1.08112.21 1.27812.17 1.24412.83 1.31312.98 1.25611.74 1.01412.66 1.21112.48 1.13913.35 1.194數(shù)據(jù)：一元線(xiàn)性回歸.MTWMinitab>統(tǒng)計(jì)>回歸>擬合線(xiàn)圖8.項(xiàng)目演示擬合結(jié)果：根據(jù)“最小二乘法”的原則畫(huà)出回歸線(xiàn)。8.項(xiàng)目演示9.精益理論6S/7S/8SColorCoding色標(biāo)系統(tǒng)Andon直觀(guān)信號(hào)系統(tǒng)OperationSheet操作圖表卡班組建設(shè)和員工參與WPOandTeamBuilding現(xiàn)場(chǎng)管理及班組建設(shè)質(zhì)量、成本和交貨期對(duì)待質(zhì)量的心態(tài)和改進(jìn)工具成本的構(gòu)成及控制手法流動(dòng)的物流和信息流是縮短交貨期的保障什么是流動(dòng)生產(chǎn)？Atimebasedsystemthatpullsmaterialthroughaproductionsystemwithnointerruptions

建立在時(shí)間基礎(chǔ)上，無(wú)障礙地拉動(dòng)物料流經(jīng)生產(chǎn)系統(tǒng)未開(kāi)發(fā)的河流開(kāi)發(fā)的河流ADevelopedFlowisLessDisruptiveValueStreamMapping

價(jià)值流分析

理解流程…看到價(jià)值…憧憬未來(lái)狀態(tài)供應(yīng)商

顧客信息控制工序C工序A工序B運(yùn)行效率

總的設(shè)備有效性全員設(shè)備維護(hù)快速換型LOCKOUTRULES設(shè)備預(yù)防維修計(jì)劃更換空氣過(guò)濾器更換燈泡更換皮帶更換制冷元件更換油路過(guò)濾器清潔油路調(diào)節(jié)彈簧張力調(diào)緊螺釘檢查線(xiàn)路檢查馬達(dá)1234567810.直升飛機(jī)游戲11.控制計(jì)劃在2次FMEA后，必要時(shí)，改進(jìn)后再次評(píng)估是否出現(xiàn)新風(fēng)險(xiǎn)？基本正常不正常很正常需要對(duì)項(xiàng)目相關(guān)的操作人員培訓(xùn)新的控制方法，確保項(xiàng)目長(zhǎng)期達(dá)標(biāo)新標(biāo)準(zhǔn)需要定期確認(rèn)效果。12.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)介第12章DOE基礎(chǔ)二DOE基本術(shù)語(yǔ)1、因子：可控因子與非可控因子過(guò)程y1y2yjx1x2xiu1u2uh因子=影響過(guò)程或過(guò)程輸出變量(yj)的輸入變量可控因子不可控因子因子=可以加以控制的那部分輸入變量(xi)=不可以加以控制的那部分輸入變量(u1)如加水量如大氣壓案例中電壓、電流、壓力等均為因子且可控。二DOE基本術(shù)語(yǔ)2、水平及處理設(shè)置=因子所處的狀態(tài)水平=安排=所有因子水平的組合處理=中心點(diǎn) 電壓 電流 壓力 t1 t2 t30 1.5 33 1.15 3 2 31 1.0 25 1.50 5 4 11 2.0 25 1.50 1 0 51 2.0 25 0.80 1 4 11 1.0 40 1.50 5 0 50 1.5 33 1.15 3 2 31 2.0 40 1.50 1 4 11 1.0 40 0.80 1 4 51 1.0 25 0.80 5 0 51 1.0 25 0.80 1 0 10 1.5 33 1.15 3 2 31 2.0 40 0.80 5 0 11 2.0 25 1.50 5 0 11 2.0 25 0.80 5 4 51 1.0 40 1.50 1 0 11 1.0 40 0.80 5 4 11 2.0 40 1.50 5 4 51 2.0 40 0.80 1 0 51 1.0 25 1.50 1 4 50 1.5 33 1.15 3 2 3T1有多少個(gè)水平？整個(gè)表中有多少個(gè)處理？2、二次方擬合斷裂強(qiáng)度=-1025+2.500鍛壓溫度-0.001467鍛壓溫度**2S=0.942809R-Sq=83.8%R-Sq（調(diào)整）=78.4%方差分析來(lái)源自由度SSMSFP回歸227.555613.777815.500.004誤差65.33330.8889合計(jì)832.8889方差的序貫分析來(lái)源自由度SSFP線(xiàn)性10.66670.140.715二次126.888930.250.002？？？？結(jié)論：方差分析表顯示P<0.05，回歸有效；從擬合圖和觀(guān)測(cè)殘差圖可以明顯看出，方程不應(yīng)有三次方存在，故不再進(jìn)行分析。？深圳創(chuàng)卓六西格瑪培訓(xùn)第三周內(nèi)容1.簡(jiǎn)單回歸簡(jiǎn)單回歸模型的定義?

如果我們想知道，一個(gè)變量對(duì)一個(gè)變量的線(xiàn)性影響時(shí)。?

香煙價(jià)格（money）對(duì)被收購(gòu)煙葉的煙農(nóng)年均人數(shù)（f）收入的影響f=b0+b1money+u?

思考：沒(méi)有其它影響因素了嗎？若有，怎么設(shè)定模型？簡(jiǎn)單回歸模型的定義fire=b0+b1money+u一般寫(xiě)法y

=β0

+β1x

+u……………2.1?它代表變量x及y之間的關(guān)連，因此也可將它

稱(chēng)為“兩變量線(xiàn)性回歸模型”或

“雙變量線(xiàn)性

回歸模型”。

y

因變量被解釋變量

響應(yīng)變量被預(yù)測(cè)變量

回歸子

x

自變量解釋變量控制變量預(yù)測(cè)變量

回歸元簡(jiǎn)單回歸的術(shù)語(yǔ)

?在方程式中，變量y及x常常交替使用幾種

不同的名稱(chēng)。簡(jiǎn)單回歸模型的定義?在計(jì)量經(jīng)濟(jì)中“因變量”與“自變量”是很常

用的

。不過(guò)要注意

自變量的英文“independent”

在這里并不是代表隨機(jī)變量間獨(dú)立性的統(tǒng)計(jì)概念。?變

量

u

稱(chēng)

為

誤

差

項(xiàng)

(error

term)

或

干

擾項(xiàng)

(disturbance)，它代表除了x之外其他會(huì)影響

y的因素。簡(jiǎn)單回歸分析將除了x以外所有影響y的因素都視為不可觀(guān)察。你可以把u想成代表“不可觀(guān)察項(xiàng)”。2.多元回歸多元回歸分析Yi=β0+β1X1i+β2X2i+ui對(duì)于多元回歸分析最重要的是解決回歸中6種假設(shè)條件擾動(dòng)期望=0E(ui)=0擾動(dòng)方差=常量Var(ui)=σ2

異方差擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)Cov(ui,uj)=0自相關(guān)性擾動(dòng)項(xiàng)服從正態(tài)分布ui~N(0,σ2)解釋變量與擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)Cov(x1i,ui)=Cov(x2i,ui)=0解釋變量之間不相關(guān)Cov(xi,xj)=0多重共線(xiàn)性（1）多重共線(xiàn)性的判斷與處理方法

事前信息法變換模型法增大樣本容量法綜合時(shí)間序列與截面數(shù)據(jù)法嶺回歸法主成分分析法Frisch綜合分析法（2）自相關(guān)性的判斷與處理方法（3）異方差性的判斷與處理方法3.多元方差分析一

什么是多元方差分析?

Univariate

單因變量多因子方差分析模型/過(guò)程,

Multivariate

多因變量的方差分析

,

/MANOVA過(guò)程

Repeate

measures

方差分析的重復(fù)測(cè)量，

Variance

components

方差成分分析一元方差分析：分析一個(gè)或多個(gè)定性影響因素對(duì)一個(gè)定量指標(biāo)的影響情況多元方差分析：分析一個(gè)或多個(gè)定性影響因素對(duì)兩個(gè)或兩個(gè)以上在專(zhuān)業(yè)上有一定聯(lián)系的定量指標(biāo)的影響；條件：1多元正態(tài)分布2比較組間的多元協(xié)方差矩陣相等。4.殘差分析前面分析得到的結(jié)論是否可靠呢？我們不得而知，還要進(jìn)行殘差分析。在單向分類(lèi)試驗(yàn)中，殘差分析主要看是否服從正態(tài)分布、殘差隨觀(guān)測(cè)順

序是否有某種趨勢(shì)且均值是否為零。符合正態(tài)分布P>0.05，接受原假設(shè)，即，殘差呈正態(tài)分布。無(wú)明顯某種趨勢(shì)，殘差是隨機(jī)的。5.簡(jiǎn)單實(shí)驗(yàn)一次一因素的實(shí)驗(yàn)第一步試驗(yàn)設(shè)計(jì)利用MINITAB設(shè)計(jì)結(jié)果:6.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)計(jì)劃一旦試驗(yàn)設(shè)計(jì)完成，就要到生產(chǎn)線(xiàn)去實(shí)施。實(shí)施過(guò)程特別要記錄好其它因子的

變化，另隨機(jī)化的試驗(yàn)順序不可隨意調(diào)整。數(shù)據(jù)收集完后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。不同的試驗(yàn)有不同分析過(guò)程，單向分類(lèi)試驗(yàn)的分析過(guò)程主要分為5個(gè)子過(guò)程：?jiǎn)我蜃臃讲罘治龆嘀乇容^殘差分析條件驗(yàn)證分析結(jié)論數(shù)據(jù)滿(mǎn)足方差分析的前提條件狀況分析出各水平間是否存在顯著性差異比較出究竟哪個(gè)與哪個(gè)有顯著差異檢查實(shí)施過(guò)程有無(wú)問(wèn)題或是否可靠明確哪個(gè)或哪些水平是最佳的。第三步試驗(yàn)分析7.全因子實(shí)驗(yàn)全因子實(shí)驗(yàn)法所有可能的組合都必須加以深究，信息全面，但相當(dāng)耗費(fèi)時(shí)間、金錢(qián)，例如:

7因子，2水準(zhǔn)共須做128次實(shí)驗(yàn)。13因子，3水準(zhǔn)就必須做了1,594,323次實(shí)驗(yàn)，如果每個(gè)實(shí)驗(yàn)花3分鐘，每天8小時(shí)，一年250個(gè)工作天，共須做40年的時(shí)間。8.模塊化設(shè)計(jì)所謂的模塊化設(shè)計(jì)，簡(jiǎn)單地說(shuō)就是將產(chǎn)品的某些要素組合在一起，構(gòu)成一個(gè)具有特定功能的子系統(tǒng)，將這個(gè)子系統(tǒng)作為通用性的模塊與其他產(chǎn)品要素進(jìn)行多種組合，構(gòu)成新的系統(tǒng)，產(chǎn)生多種不同功能或相同功能、不同性能的系列產(chǎn)品。（一）模塊化設(shè)計(jì)概念（二）模塊化設(shè)計(jì)原理模塊化產(chǎn)品是實(shí)現(xiàn)以大批量的效益進(jìn)行單件生產(chǎn)目標(biāo)的一種有效方法。產(chǎn)品模塊化也是支持用戶(hù)自行設(shè)計(jì)產(chǎn)品的一種有效方法。產(chǎn)品模塊是具有獨(dú)立功能和輸入、輸出的標(biāo)準(zhǔn)部件。9.拉動(dòng)系統(tǒng)和看板我們只在需要的時(shí)候發(fā)運(yùn)需要的物料拉動(dòng)系統(tǒng)配料地址0017-0010-002R

Whatarethegoals目標(biāo)?在正確的時(shí)間以正確的方式按正確的路線(xiàn)把正確的物料送到正確的地點(diǎn)，每次都剛好及時(shí)

JIT物料運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)EXTERNALPULL外部拉動(dòng)DELIVERYPULL發(fā)送拉動(dòng)PRODUCTIONPULL生產(chǎn)拉動(dòng)物料從存放區(qū)向生產(chǎn)點(diǎn)的授權(quán)移動(dòng)以補(bǔ)充消耗的用量物料從上工位向下工位的授權(quán)移動(dòng)以補(bǔ)充下工位的消耗的用量物料從外部供應(yīng)商向工廠(chǎng)的授權(quán)移動(dòng)基于消耗，而非預(yù)測(cè)AuthorizedMovementBasedonConsumptionPullCard拉動(dòng)卡Key要點(diǎn):PlantComponentsAssembly物流信息流拉動(dòng)系統(tǒng)：看板之種類(lèi)In-Process(IPK)-PacestheProduction

工序看板(IPK)-“生產(chǎn)的節(jié)拍器”Squares/Containers方塊/容器式ReplenishmentSignals-PartsflowbasedonConsumption補(bǔ)充看板-“基于消耗量的零件流動(dòng)”2-bin(multiple-container)Card/containerElectronic兩箱式(多容器)卡片/容器式電子式拉動(dòng)系統(tǒng)：看板如何工作當(dāng)操作根據(jù)節(jié)拍時(shí)間平衡后，在工藝流程中使用“方型”看板來(lái)作為工作與拉動(dòng)零件的信號(hào)操作#1操作#2操作#3物流方向K=滿(mǎn)看板=空看板工作信號(hào)工序看板系統(tǒng)10.如何實(shí)現(xiàn)精益支持全方位的變化生產(chǎn)部門(mén)把支持功能從中央分散，建立產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)用團(tuán)隊(duì)解決問(wèn)題并施行改進(jìn)整頓工作場(chǎng)地消滅浪費(fèi)，實(shí)施流動(dòng)計(jì)劃調(diào)度部門(mén)依靠“拉式”系統(tǒng)監(jiān)控更少的工作中心通過(guò)目視控制系統(tǒng)來(lái)管理維修管理部門(mén)設(shè)備可用性與可靠性成為焦點(diǎn)單元/流動(dòng)線(xiàn)施行預(yù)防性維護(hù)并監(jiān)控停工時(shí)間快速換型生產(chǎn)與靈活性成為焦點(diǎn)單元/流動(dòng)線(xiàn)工具與換型管理質(zhì)量部門(mén)用失效模式分析設(shè)置監(jiān)控/檢驗(yàn)點(diǎn)在可能的地方進(jìn)行差錯(cuò)預(yù)防支持單元/流動(dòng)線(xiàn)團(tuán)隊(duì)處理改進(jìn)事宜采購(gòu)部門(mén)供應(yīng)與需求“拉動(dòng)”速率相連接采購(gòu)的準(zhǔn)則：交貨期–質(zhì)量–價(jià)格供應(yīng)商需要培訓(xùn)與技術(shù)支援市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)準(zhǔn)確及時(shí)的需求信息反饋小批量觀(guān)念，而不是累積大訂單對(duì)生產(chǎn)的沖擊避免緊急訂單促銷(xiāo)策略與營(yíng)運(yùn)部門(mén)一同制訂所有因子的所有水平組合中的只有部分組合參與的試驗(yàn)就是部分因子試驗(yàn)。因子的水平只有2個(gè)的部分因子試驗(yàn)，稱(chēng)為2水平部分因子試驗(yàn)。2水平部分因子試驗(yàn)的最大優(yōu)點(diǎn)就是大幅度減少了試驗(yàn)次數(shù)。如現(xiàn)有4個(gè)因子，則其全因子試驗(yàn)次數(shù)為16次試驗(yàn)，如果采用2水平部分試驗(yàn)，則試驗(yàn)次數(shù)只有8次。全因子試驗(yàn)因子:4基設(shè)計(jì):4,16試驗(yàn)次數(shù):16仿行:1區(qū)組:1中心點(diǎn)（合計(jì)）:0部分因子設(shè)計(jì)因子:4基設(shè)計(jì):4,8分辨度:IV試驗(yàn)次數(shù):8仿行:1實(shí)施部分:1/2區(qū)組:1中心點(diǎn)（合計(jì)）:0但是，2水平部分因子試驗(yàn)在精度方面不如2水平全因子試驗(yàn)。故一般在因子較多時(shí)(>5)，先用部分因子試驗(yàn)進(jìn)行篩選，到<5個(gè)時(shí)，則再用全因子試驗(yàn)進(jìn)行篩選合建立較精的方程。11.部分因子實(shí)驗(yàn)2水平部分因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)2水平部分因子試驗(yàn)實(shí)施2水平部分因子試驗(yàn)分析改善方案確定擬合選定模型進(jìn)行殘差診斷分析解釋模型試驗(yàn)分析結(jié)論12.直升飛機(jī)競(jìng)賽深圳創(chuàng)卓六西格瑪培訓(xùn)第四周內(nèi)容1.屬性數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)隨機(jī)單位組設(shè)計(jì)（randomizedblockdesign)

設(shè)計(jì)方法：（1）按照主要非處理因素配區(qū)組并編號(hào)1-n（2）從隨機(jī)數(shù)字表中取隨機(jī)數(shù)字（3）每個(gè)區(qū)組內(nèi)根據(jù)隨機(jī)數(shù)字按從小到大順序編秩（4）按照實(shí)驗(yàn)要求和隨機(jī)數(shù)字分配實(shí)驗(yàn)對(duì)象設(shè)計(jì)形式2.中心復(fù)合設(shè)計(jì)中心復(fù)合試驗(yàn)設(shè)計(jì)(centralcompositedesign，CCD)；Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)；確定因素及水平，注意水平數(shù)為2，因素?cái)?shù)一般不超過(guò)4個(gè)，因素均為計(jì)量數(shù)據(jù)；創(chuàng)建“中心復(fù)合”或“Box-Behnken”設(shè)計(jì)；確定試驗(yàn)運(yùn)行順序(DisplayDesign)；進(jìn)行試驗(yàn)并收集數(shù)據(jù)；分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)；優(yōu)化因素的設(shè)置水平。

立方點(diǎn)軸向點(diǎn)中心點(diǎn)區(qū)組序貫試驗(yàn)旋轉(zhuǎn)性3.多響應(yīng)優(yōu)化RSM

為何要用RSMRSM對(duì)因子的響應(yīng)提供了一個(gè)曲面圖形描述RSM幫助我們了解和確定最佳響應(yīng)（例如：最小，最大和目標(biāo)）最陡上升路線(xiàn)假設(shè)已經(jīng)做了一個(gè)實(shí)驗(yàn)，并且得到以下模型：

Y=β0+β1x1+β2x2+…

（同主效果有關(guān)）

+β12x12+…

（同雙向交互作用有關(guān)）我們可以利用這個(gè)模型確定一條最陡上升路線(xiàn)，幫助我們更接近最佳條件。RSM是建立過(guò)程模型以及對(duì)過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化的系統(tǒng)方法1）第一步：確定有可能含有最佳條件的區(qū)域2）第二步：建立一個(gè)描述響應(yīng)與重要變量之間關(guān)系的模型3）第三步：利用該模型進(jìn)行過(guò)程優(yōu)化，并且確認(rèn)結(jié)果當(dāng)實(shí)施DOE把良率提高時(shí)，希望看到哪個(gè)圖？為什么？3.多響應(yīng)優(yōu)化RSM

最佳區(qū)域，最高良率最陡上升路線(xiàn)4.變革管理靠創(chuàng)造力而成長(zhǎng)領(lǐng)導(dǎo)危機(jī)僵化危機(jī)靠分權(quán)、協(xié)調(diào)成長(zhǎng)資源分散危機(jī)靠合作而成長(zhǎng)核心能力危機(jī)再發(fā)展穩(wěn)定衰退創(chuàng)業(yè)階段集合階段正規(guī)化階段精細(xì)階段組織年齡突變漸變靠規(guī)范而成長(zhǎng)變革在企業(yè)發(fā)展中的作用戰(zhàn)略具體化：通過(guò)戰(zhàn)略溝通，管理層就戰(zhàn)略達(dá)成共識(shí)，并制定戰(zhàn)略部署和行動(dòng)計(jì)劃管理的變革：建立健全基礎(chǔ)架構(gòu)，優(yōu)化崗位體系、績(jī)效體系變革管理：正確對(duì)待變革中的阻力，推進(jìn)新的管理體系的貫徹和落實(shí)變革管理(ChangeManagement)貫徹和落實(shí)戰(zhàn)略方向不明確戰(zhàn)略部署所需的基礎(chǔ)架構(gòu)不健全推行時(shí)阻力重重面臨的問(wèn)題所需的對(duì)策解決方案企業(yè)變革的解決方案5.流程能力輸入Input供應(yīng)商Supplier輸出Output過(guò)程Process客戶(hù)Customer項(xiàng)目的Y及相關(guān)聯(lián)的Y應(yīng)該包含在這里。（可參見(jiàn)下一頁(yè)）都應(yīng)該是可以量化的指標(biāo)項(xiàng)目關(guān)注的流程起點(diǎn)和終點(diǎn)及重要流程。通常是相關(guān)流程的人員，設(shè)備，測(cè)量?jī)x器，作業(yè)方法，原材料等。在定義階段，SIPOC圖的目的是確定項(xiàng)目的流程邊界(Process)，以及要解決的問(wèn)題(Output)以及解決問(wèn)題時(shí)要關(guān)注的方面（Input）SIPOCXXXXX輸入類(lèi)型輸出XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX過(guò)程輸入類(lèi)型輸出過(guò)程M3詳細(xì)過(guò)程圖輸出變量填寫(xiě)項(xiàng)目要解決的問(wèn)題。即Y或小Y或Y’要求指標(biāo)可量化。過(guò)程填寫(xiě)需要用動(dòng)詞。類(lèi)型填寫(xiě)使用C或U或N代表C:可控U:不可控N:目前沒(méi)有控制KPIV分析D定義

M測(cè)量A分析

I改善

C執(zhí)行&控制由上述頭腦風(fēng)暴歸納得出產(chǎn)生塵點(diǎn)、毛絲不良原因分析中有十四點(diǎn)是容易產(chǎn)生且易于改善和管制的，作為優(yōu)先改善的重點(diǎn)。KPIV分析KPIV

ByProcess待改善的KPIVKPIV

By料號(hào)過(guò)程中是否存在不合理之處或者8種“浪費(fèi)”？結(jié)論：

備注：該頁(yè)是可選項(xiàng)，適用于流程簡(jiǎn)化或消除浪費(fèi)。6.非正態(tài)能力研究中心的移動(dòng)UCLLCLCL不穩(wěn)定的工程短期1短期2短期3短期4短期5短期6短期7沒(méi)有達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)的工程中長(zhǎng)期偶然傾斜孤島看到什么能夠判斷其為不穩(wěn)定?長(zhǎng)期的

Data是否能夠出現(xiàn)正態(tài)分布?在沒(méi)有達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)的工程中,以概率為基礎(chǔ)對(duì)工程能力進(jìn)行推定就沒(méi)有實(shí)際意義.在這樣的工程中,真正重要的不是把握工程能力,而是查明,追蹤,去除異常要因,使工程達(dá)到穩(wěn)定化.斜度(Skewness)左偏斜型

右偏斜型峰度(Kurtosis)急峰緩峰多種(MultipleMode)雙峰型孤島型分離(DATA的

分散型)大多數(shù)情況下,因?yàn)榕既辉蛩l(fā)的

Data分布能夠形成正態(tài)分布,但是在極少數(shù)的特殊工程以及特別的情況下,有根據(jù)工程自身的特性而出現(xiàn)固有形態(tài)的分布情況.右偏斜型急峰一般性?xún)煞N

Mode左偏斜型緩峰極端性?xún)煞N

Mode非正態(tài)

DATA的

PATTEN為制作更加對(duì)稱(chēng)性的分布,使統(tǒng)計(jì)計(jì)算更加妥當(dāng)非對(duì)稱(chēng)

DATA變換●對(duì)于非對(duì)稱(chēng)數(shù)據(jù),使用與Log和開(kāi)方等相類(lèi)似的數(shù)值參數(shù),使其變換為對(duì)稱(chēng)性的數(shù)據(jù)?！袢绻〉玫臄?shù)值很小,則變換后沒(méi)有什么大效果X變換=xplog(x)變換

指數(shù)(p)3次方平方無(wú)變化平方根負(fù)平方根負(fù)Log3210.5