03-多變量分析匯總課件

1、12q在本模塊中, 你將學(xué)習(xí)了解不同種類和來(lái)源的變異組成了解不同種類和來(lái)源的變異組成嵌入式和交互式研究嵌入式和交互式研究多變量分析應(yīng)用介紹多變量分析應(yīng)用介紹多變量分析應(yīng)用步驟多變量分析應(yīng)用步驟完全嵌入式方差分析完全嵌入式方差分析3流程圖流程圖/魚骨圖魚骨圖因果關(guān)系矩陣與因果關(guān)系矩陣與 FMEA多變量分析多變量分析/假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)篩選篩選DOE優(yōu)化優(yōu)化DOE通過(guò)優(yōu)化并控制關(guān)鍵通過(guò)優(yōu)化并控制關(guān)鍵X達(dá)到流程優(yōu)達(dá)到流程優(yōu)化和控制的目的化和控制的目的30 - 50 個(gè)個(gè)X10 - 15 個(gè)個(gè)X8 - 10 個(gè)個(gè)X4-8 個(gè)個(gè)關(guān)鍵關(guān)鍵X3-6 個(gè)個(gè) 關(guān)鍵關(guān)鍵X4 變異來(lái)自流程的變異來(lái)自測(cè)量系統(tǒng)的變異單件

2、產(chǎn)品內(nèi)部單件產(chǎn)品內(nèi)部 測(cè)量系統(tǒng)的重復(fù)性測(cè)量系統(tǒng)的重復(fù)性批次內(nèi)單件產(chǎn)品之間批次內(nèi)單件產(chǎn)品之間 測(cè)量系統(tǒng)的再現(xiàn)性測(cè)量系統(tǒng)的再現(xiàn)性不同批次之間不同批次之間校準(zhǔn)前后的穩(wěn)定性校準(zhǔn)前后的穩(wěn)定性不同操作員之間不同操作員之間 不同測(cè)量人員之間不同測(cè)量人員之間不同生產(chǎn)設(shè)備之間不同生產(chǎn)設(shè)備之間 量程范圍內(nèi)的線性度量程范圍內(nèi)的線性度設(shè)備生產(chǎn)轉(zhuǎn)換前后設(shè)備生產(chǎn)轉(zhuǎn)換前后不同時(shí)間段不同時(shí)間段.5q什么是多變量分析?過(guò)程指標(biāo)隨過(guò)程輸入和過(guò)程指標(biāo)變化的圖表展示過(guò)程指標(biāo)隨過(guò)程輸入和過(guò)程指標(biāo)變化的圖表展示.在生產(chǎn)中對(duì)過(guò)程的當(dāng)前水平進(jìn)行過(guò)程能力分析的手段在生產(chǎn)中對(duì)過(guò)程的當(dāng)前水平進(jìn)行過(guò)程能力分析的手段.過(guò)程穩(wěn)定性的直觀觀察過(guò)程穩(wěn)定性的

3、直觀觀察.q多變量分析的作用是什么? 從多個(gè)角度通過(guò)圖表觀察造成過(guò)程績(jī)效指標(biāo)變異的原因從多個(gè)角度通過(guò)圖表觀察造成過(guò)程績(jī)效指標(biāo)變異的原因進(jìn)一步觀察過(guò)程短期與長(zhǎng)期能力間的差距及造成差距的進(jìn)一步觀察過(guò)程短期與長(zhǎng)期能力間的差距及造成差距的主要原因主要原因.與方差組分分析一起使用與方差組分分析一起使用, 可以明確過(guò)程變異的根本原因可以明確過(guò)程變異的根本原因.6q通常在一個(gè)圖表上展示兩到四個(gè)通常在一個(gè)圖表上展示兩到四個(gè)X對(duì)連續(xù)變量對(duì)連續(xù)變量Y的影響的影響.R內(nèi)內(nèi): 單元內(nèi)部的變化范圍單元內(nèi)部的變化范圍R間間: 單元間的差別單元間的差別R時(shí)時(shí): 不同時(shí)間段的差別不同時(shí)間段的差別9:0011:0013:001

4、5:00R內(nèi)R間R時(shí)Y它可以直觀地提供與過(guò)程它可以直觀地提供與過(guò)程有關(guān)系的多個(gè)因素如何對(duì)有關(guān)系的多個(gè)因素如何對(duì)過(guò)程輸出響應(yīng)變量發(fā)生影過(guò)程輸出響應(yīng)變量發(fā)生影響的圖形。六西格瑪團(tuán)隊(duì)響的圖形。六西格瑪團(tuán)隊(duì)在研究多個(gè)變量時(shí)，可使在研究多個(gè)變量時(shí)，可使用多變異圖形象地描述因用多變異圖形象地描述因素間的關(guān)系。素間的關(guān)系。7黑帶老王希望了解培訓(xùn)和經(jīng)歷對(duì)員工生產(chǎn)率的影響. 根據(jù)與項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的交流發(fā)現(xiàn)員工在崗時(shí)間(1-5年)和培訓(xùn)項(xiàng)目(有基礎(chǔ)培訓(xùn)與專家培訓(xùn)兩種, 分別為40和80小時(shí). 對(duì)工件的加工時(shí)間用來(lái)衡量生產(chǎn)率.部分相關(guān)數(shù)據(jù)如圖所示. 數(shù)據(jù)在Minitab 文件 multi-vari-crossed.mtw

5、 中.8單元內(nèi)變異單元內(nèi)變異最大的情況最大的情況兩個(gè)X對(duì)連續(xù)變量Y的影響-單元內(nèi)變異最大的情況.9單元間變異單元間變異最大的情況最大的情況10時(shí)間變化帶時(shí)間變化帶來(lái)的變異來(lái)的變異11q揭示常見的變異來(lái)源揭示常見的變異來(lái)源 產(chǎn)品單元內(nèi)產(chǎn)品單元內(nèi), 單元之單元之間間, 批次之間批次之間, 人員人員, 設(shè)備設(shè)備, 班組班組, 時(shí)間時(shí)間, 原料原料, 生產(chǎn)調(diào)整等生產(chǎn)調(diào)整等q測(cè)量系統(tǒng)的重復(fù)性與再現(xiàn)性分析測(cè)量系統(tǒng)的重復(fù)性與再現(xiàn)性分析 理解測(cè)理解測(cè)量誤差的來(lái)源量誤差的來(lái)源12按空間位置分類按空間位置分類來(lái)自單件內(nèi)部的變異來(lái)自單件內(nèi)部的變異, 來(lái)自同一批次不同單件間的變異來(lái)自同一批次不同單件間的變異化工廠的不

6、同反應(yīng)容器之間化工廠的不同反應(yīng)容器之間不同設(shè)備或操作員工之間不同設(shè)備或操作員工之間按順序分類按順序分類連續(xù)生產(chǎn)的單件之間或連續(xù)生產(chǎn)的單件之間或不同生產(chǎn)安排之間不同生產(chǎn)安排之間不同原料批次之間不同原料批次之間按時(shí)間進(jìn)行分類按時(shí)間進(jìn)行分類固定間隔的不同時(shí)間段固定間隔的不同時(shí)間段, 如每小時(shí)如每小時(shí), 班組班組, 日日, 星期等星期等短時(shí)間間隔短時(shí)間間隔(小時(shí)小時(shí), 班組班組)與長(zhǎng)時(shí)間間隔與長(zhǎng)時(shí)間間隔(日日, 星期星期)的比較等的比較等13設(shè)備設(shè)備 2 2設(shè)備設(shè)備 1 1順序順序位置位置時(shí)間時(shí)間1 1時(shí)間時(shí)間2 2時(shí)間間隔時(shí)間間隔常見的變異來(lái)源的圖示常見的變異來(lái)源的圖示14C. C. 時(shí)間造成的變異

7、最大時(shí)間造成的變異最大A. A. 單元內(nèi)的變異是最大來(lái)源單元內(nèi)的變異是最大來(lái)源B. B. 單元間的變異是最大來(lái)源單元間的變異是最大來(lái)源11:0012:009:0010:00 控制圖可以揭示流程穩(wěn)定性與可控性, 但在很多時(shí)候不能直接用控制圖發(fā)現(xiàn)造成失控的根本原因 在流程中存在很多變異的情況下, 用多變量圖有助于發(fā)現(xiàn)造成變異甚至失控的來(lái)源 結(jié)合兩個(gè)工具將有助于發(fā)現(xiàn)將流程穩(wěn)定在最佳條件的一些有用線索11:0012:009:0010:0011:0012:009:0010:00看線的長(zhǎng)短15黑帶老王希望了解培訓(xùn)和經(jīng)歷對(duì)員工生產(chǎn)率的影響. 根據(jù)與項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的交流發(fā)現(xiàn)員工在崗時(shí)間(1-5年)和培訓(xùn)項(xiàng)目(有基礎(chǔ)

8、培訓(xùn)與專家培訓(xùn)兩種, 分別為40和80小時(shí). 對(duì)工件的加工時(shí)間用來(lái)衡量生產(chǎn)率.部分相關(guān)數(shù)據(jù)如圖所示. 數(shù)據(jù)在Minitab 文件 multi-vari-crossed.mtw 中.打開文件并按下圖進(jìn)行練習(xí).16 Stat Quality Tools Multi-Vary Chart Response: Time Factor 1: Training Hours Factor 2: Experience 點(diǎn)擊 “Options”并選擇所有三項(xiàng) (包括Display individual Data Points） OK 17ExperienceTime531300250200150100Train

9、inghours04080Productivity study18ExperienceTime531300250200150100Traininghours04080Productivity study同等經(jīng)歷與培訓(xùn)的員同等經(jīng)歷與培訓(xùn)的員工似乎仍有一定程度工似乎仍有一定程度的差別的差別: 50-80分鐘分鐘有一年經(jīng)驗(yàn)的員工有一年經(jīng)驗(yàn)的員工通過(guò)培訓(xùn)可最大程通過(guò)培訓(xùn)可最大程度提高生產(chǎn)率度提高生產(chǎn)率: 平均平均降低約降低約175分鐘分鐘工作經(jīng)驗(yàn)的影響工作經(jīng)驗(yàn)的影響: 第第一年到第二一年到第二/三年平三年平均降低約均降低約40分鐘分鐘, 第第二二/三年的差別不大三年的差別不大.19再練習(xí)一次, 但兩個(gè)

10、因子的順序互換 Stat Quality Tools Multi-Vari Chart Response: Time Factor 1: Experience Factor 2: Training Hours 點(diǎn)擊 “Options”并選擇所有三項(xiàng) (包括Display individual Data Points） OK 20Training hoursTime8040 0300250200150100Experience135Productivity study-221 圖上顯示的差別是否真的有顯著性? 輸入因子的順序有什么規(guī)定? 是否會(huì)影響結(jié)論的得出? 這些問題背后揭示的問題是什么? 為

11、了得出更科學(xué)的結(jié)論, 應(yīng)當(dāng)注意那些問題?22q 交叉與嵌入q 在進(jìn)行多變量分析前應(yīng)特別注意數(shù)據(jù)是如何收集的及因在進(jìn)行多變量分析前應(yīng)特別注意數(shù)據(jù)是如何收集的及因子之間的相互關(guān)系子之間的相互關(guān)系.q 根據(jù)具體的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)情況根據(jù)具體的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)情況, 有完全交叉的因子關(guān)系及因子有完全交叉的因子關(guān)系及因子間存在從屬關(guān)系間存在從屬關(guān)系(嵌入嵌入)和交叉與從屬結(jié)構(gòu)混合的情形和交叉與從屬結(jié)構(gòu)混合的情形.23q 在一次MSA分析中, 由三個(gè)檢驗(yàn)員對(duì)十個(gè)部件進(jìn)行了MSA分析. 該分析要求三個(gè)檢驗(yàn)員對(duì)所有該分析要求三個(gè)檢驗(yàn)員對(duì)所有10個(gè)部件都重復(fù)測(cè)量個(gè)部件都重復(fù)測(cè)量. 對(duì)于測(cè)量結(jié)果來(lái)說(shuō)對(duì)于測(cè)量結(jié)果來(lái)說(shuō), 部件和檢驗(yàn)

12、員都是造成偏差的來(lái)源部件和檢驗(yàn)員都是造成偏差的來(lái)源.重復(fù)測(cè)量的結(jié)果可以理解為單件內(nèi)部偏差重復(fù)測(cè)量的結(jié)果可以理解為單件內(nèi)部偏差.由于所有檢驗(yàn)員和所有部件都組合過(guò)由于所有檢驗(yàn)員和所有部件都組合過(guò), 這就屬于典型的交這就屬于典型的交叉結(jié)構(gòu)叉結(jié)構(gòu)其他交叉結(jié)構(gòu)的典型情況是實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的全因子實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ? 具體將在后面的培訓(xùn)中詳細(xì)討論.2411233211222121211212檢驗(yàn)員檢驗(yàn)員部件部件測(cè)量次數(shù)測(cè)量次數(shù)部件部件檢驗(yàn)員檢驗(yàn)員測(cè)量測(cè)量1123321122212121121225q 在超市購(gòu)買洗發(fā)水, 香皂, 罐裝飲料等, 都可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)產(chǎn)品序列號(hào). 產(chǎn)品的序列號(hào)可以追蹤到生產(chǎn)日期和批次產(chǎn)品的序列號(hào)可以

13、追蹤到生產(chǎn)日期和批次. 在生產(chǎn)商內(nèi)部在生產(chǎn)商內(nèi)部, 任何一件產(chǎn)品只能來(lái)自某個(gè)批次任何一件產(chǎn)品只能來(lái)自某個(gè)批次, 某個(gè)生某個(gè)生產(chǎn)線產(chǎn)線, 某班組某班組, 某批原料某批原料. 同一批次的產(chǎn)品只能來(lái)自某個(gè)生產(chǎn)線同一批次的產(chǎn)品只能來(lái)自某個(gè)生產(chǎn)線, 可能屬某班組可能屬某班組, 某某批原料批原料. 幾個(gè)班組可能只在某個(gè)生產(chǎn)線工作幾個(gè)班組可能只在某個(gè)生產(chǎn)線工作(如不同地域如不同地域) 所有生產(chǎn)線可能在同時(shí)只處理同一批原料所有生產(chǎn)線可能在同時(shí)只處理同一批原料. 這就可能構(gòu)成完全嵌入的從屬關(guān)系.2611233211222121211212原料批次原料批次生產(chǎn)線生產(chǎn)線班組班組批次批次單件產(chǎn)品單件產(chǎn)品121編號(hào)可能

14、一樣但實(shí)際上是不同的27 圖上顯示的差別是否真的有顯著性? 應(yīng)通過(guò)數(shù)據(jù)分析得出統(tǒng)計(jì)結(jié)論 輸入因子的順序有什么規(guī)定? 是否會(huì)影響結(jié)論的得出? 應(yīng)根據(jù)因子間的實(shí)際關(guān)系確定. 嵌入式結(jié)構(gòu)不能改變次序, 從最低層數(shù)據(jù)開始. 交叉式結(jié)購(gòu)需要視問題的角度決定次序, 可以互換次序. 這些問題背后揭示的問題是什么? 了解數(shù)據(jù)背后的具體運(yùn)營(yíng)情況是決定數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ). 為了得出更科學(xué)的結(jié)論, 應(yīng)當(dāng)注意那些問題? 采集數(shù)據(jù)的計(jì)劃應(yīng)周到, 進(jìn)行相關(guān)分析時(shí)要考慮數(shù)據(jù)的完整性.28q 交叉與嵌入結(jié)構(gòu)的不同也直接影響了進(jìn)行定量分析的方法交叉與嵌入結(jié)構(gòu)的不同也直接影響了進(jìn)行定量分析的方法的采用的采用.q 對(duì)交叉結(jié)構(gòu)的分析一般

15、會(huì)采用方差分析對(duì)交叉結(jié)構(gòu)的分析一般會(huì)采用方差分析(包括固定模型和隨包括固定模型和隨機(jī)模型機(jī)模型)的方法進(jìn)行的方法進(jìn)行, 相關(guān)的內(nèi)容在隨后具體討論相關(guān)的內(nèi)容在隨后具體討論.q 對(duì)嵌入結(jié)構(gòu)的情形對(duì)嵌入結(jié)構(gòu)的情形, 采用方差組分分析采用方差組分分析可以把各個(gè)來(lái)源所造可以把各個(gè)來(lái)源所造成的變異進(jìn)行分離成的變異進(jìn)行分離, 并計(jì)算出各自為總體的偏差并計(jì)算出各自為總體的偏差(以方差計(jì)算以方差計(jì)算)所帶來(lái)的份額有多少所帶來(lái)的份額有多少. q 方差組分分析可用于方差組分分析可用于識(shí)別最大的變異來(lái)源識(shí)別最大的變異來(lái)源通過(guò)對(duì)最大變異來(lái)源的消除達(dá)到改善流程的目的通過(guò)對(duì)最大變異來(lái)源的消除達(dá)到改善流程的目的為改善階段流程

16、的優(yōu)化確定方向?yàn)楦纳齐A段流程的優(yōu)化確定方向建立更有效的樣本采集計(jì)劃建立更有效的樣本采集計(jì)劃29q 某化工廠黑帶小張意圖減少洗發(fā)水灌裝量偏差過(guò)大的問題某化工廠黑帶小張意圖減少洗發(fā)水灌裝量偏差過(guò)大的問題. 灌裝是在不同工廠灌裝是在不同工廠, 不同設(shè)備及有不同班組的員工進(jìn)行不同設(shè)備及有不同班組的員工進(jìn)行. 為了為了定量了解上述原因?qū)嘌b量定量了解上述原因?qū)嘌b量(以克為單位以克為單位)變異的影響變異的影響, 小張分小張分別到四個(gè)工廠的四個(gè)班組中各隨機(jī)抽取了四位操作員別到四個(gè)工廠的四個(gè)班組中各隨機(jī)抽取了四位操作員, 每位每位操作員工作時(shí)抽取三個(gè)樣品操作員工作時(shí)抽取三個(gè)樣品(每間隔每間隔800個(gè)生產(chǎn)產(chǎn)品

17、個(gè)生產(chǎn)產(chǎn)品)進(jìn)行了分進(jìn)行了分析析. q 這是一個(gè)典型的嵌入式結(jié)構(gòu)這是一個(gè)典型的嵌入式結(jié)構(gòu), 可借助完全嵌入結(jié)構(gòu)的方差分可借助完全嵌入結(jié)構(gòu)的方差分析析(即方差組分分析即方差組分分析)定量研究成果該結(jié)果定量研究成果該結(jié)果.q 文件名稱為文件名稱為: shapooweight.mtw30請(qǐng)注意輸入順序請(qǐng)注意輸入順序: 從底級(jí)開始逐級(jí)上沿從底級(jí)開始逐級(jí)上沿31ShiftWeight4321122.2122.1122.0121.9121.8121.7121.6121.5121.4121.34321432143211234Operator1234Multi-Vari Chart for Weight by

18、 Operator - PlantPanel variable: Plant內(nèi)部變異操作員之間的變異班組間變異工廠間變異32現(xiàn)在進(jìn)行定量分析現(xiàn)在進(jìn)行定量分析.請(qǐng)注意輸入順序請(qǐng)注意輸入順序: 從從高級(jí)開始逐級(jí)下沿高級(jí)開始逐級(jí)下沿33Nested ANOVA: Weight versus Plant, Shift, Operator, Sample Analysis of Variance for WeightSource DF SS MS F PPlant 3 0.7528 0.2509 5.879 0.010Shift 12 0.5122 0.0427 1.293 0.254Operator 48 1.5846 0.0330 2.586 0.000Sample 128 1.6341 0.0128Total 191 4.4838工廠間及工廠間及操作員之操作員之間的變異間的變異是造成變是造成變異的顯著異的顯著原因原因.34Variance ComponentsSource Var Comp. % of Total StDevPlant 0.004 17.59 0.066Shift 0.001 3.27 0.028Operator 0.007 27.37 0.082Sample 0.0