6σ綠帶培訓(xùn)教材PPT課件

1、中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 2 頁(yè)缺陷減少缺陷減少 5倍倍缺陷減少缺陷減少11倍倍缺陷減少缺陷減少26倍倍缺陷減少缺陷減少68倍倍20.5308,537 31.566,807 42.56,210 53.5233 64.53.4 過程能力過程能力 - Z每百萬機(jī)會(huì)的缺陷數(shù)每百萬機(jī)會(huì)的缺陷數(shù)DPMOZSTZLT6衡量指標(biāo)衡量指標(biāo)- ZZ 值值- 是過程的平均值與規(guī)范的上、下限之間所包含的是過程的平均值與規(guī)范的上、下限之間所包含的標(biāo)準(zhǔn)差個(gè)數(shù)，即上、下規(guī)格限的標(biāo)準(zhǔn)化距離。標(biāo)準(zhǔn)差個(gè)數(shù)，即上、下規(guī)格限的標(biāo)準(zhǔn)化距離。在在6 6SigmaSigma方法中，過程能力通常用方法中，過程能力通常用 來表示來表示中國(guó)最

2、龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 3 頁(yè) 當(dāng)爐灶的自動(dòng)調(diào)溫裝置設(shè)在當(dāng)爐灶的自動(dòng)調(diào)溫裝置設(shè)在350350o o時(shí)必須產(chǎn)生時(shí)必須產(chǎn)生350350o o5 5的溫度的溫度 呼叫接收者必須在呼叫接收者必須在3030秒鐘內(nèi)應(yīng)答秒鐘內(nèi)應(yīng)答95%95%的入局呼叫的入局呼叫 ( (迅速應(yīng)答電話迅速應(yīng)答電話) )QFD (QFD (質(zhì)量功能展開質(zhì)量功能展開) )是經(jīng)常使用的轉(zhuǎn)換方法！其中是經(jīng)常使用的轉(zhuǎn)換方法！其中QFDQFD第一個(gè)房子中，在矩陣的左邊一列一定是基于客戶的呼聲。第一個(gè)房子中，在矩陣的左邊一列一定是基于客戶的呼聲。(需要測(cè)量和/或控制尺寸/參數(shù)) 爐灶爐灶自動(dòng)調(diào)溫器的準(zhǔn)確度自動(dòng)調(diào)溫器的準(zhǔn)確度 客戶投訴客戶投訴應(yīng)答

3、率應(yīng)答率( (應(yīng)答入局呼叫的百分率應(yīng)答入局呼叫的百分率) )技術(shù)要求和技術(shù)要求和CTQCTQs s是所有是所有6 6項(xiàng)目的基礎(chǔ)它們必須預(yù)先確定！項(xiàng)目的基礎(chǔ)它們必須預(yù)先確定！ 爐灶爐灶必須加熱到所設(shè)定的溫度必須加熱到所設(shè)定的溫度 呼叫接收者必須及時(shí)應(yīng)答呼叫呼叫接收者必須及時(shí)應(yīng)答呼叫6始于客戶的呼聲始于客戶的呼聲中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 4 頁(yè) QFD為為CTQ提供了從高到低的下行過程。提供了從高到低的下行過程。 下行過程以始于客戶呼聲。下行過程以始于客戶呼聲。 通過質(zhì)量四層結(jié)構(gòu)圖確定內(nèi)部可控因素。通過質(zhì)量四層結(jié)構(gòu)圖確定內(nèi)部可控因素。 QFD是用于展示各種因素的相對(duì)重要性的工具，是用于展示各種因素

4、的相對(duì)重要性的工具，而不是用于確定質(zhì)量與各種因素之間的量化關(guān)而不是用于確定質(zhì)量與各種因素之間的量化關(guān)系。系。質(zhì)量功能展開質(zhì)量功能展開( (QFD)QFD)QFD-QFD-將客戶的呼聲轉(zhuǎn)換成為將客戶的呼聲轉(zhuǎn)換成為C CTQTQs s的工具，其目的是將客戶的的工具，其目的是將客戶的CTQCTQ與可與可測(cè)的子過程或子產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)系起來。做測(cè)的子過程或子產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)系起來。做QFDQFD時(shí)，由客戶代表及跨部門時(shí)，由客戶代表及跨部門的項(xiàng)目隊(duì)伍負(fù)責(zé)對(duì)客戶的需求優(yōu)先排序。的項(xiàng)目隊(duì)伍負(fù)責(zé)對(duì)客戶的需求優(yōu)先排序。( Quality Function Deployment )中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 5 頁(yè) 將將VOC

5、VOC轉(zhuǎn)換成為對(duì)內(nèi)部產(chǎn)品、服務(wù)、過程的技術(shù)要求，再轉(zhuǎn)換成為對(duì)內(nèi)部產(chǎn)品、服務(wù)、過程的技術(shù)要求，再轉(zhuǎn)換成轉(zhuǎn)換成CTQCTQs s， 進(jìn)而進(jìn)而定義定義“項(xiàng)目項(xiàng)目Y Y”KPOVKPOV ；決定項(xiàng)目所需資源；定義問題、設(shè)定目標(biāo)；決定項(xiàng)目所需資源；定義問題、設(shè)定目標(biāo)、 效益預(yù)測(cè)；確定高端流程圖；制訂項(xiàng)目進(jìn)展計(jì)劃。效益預(yù)測(cè)；確定高端流程圖；制訂項(xiàng)目進(jìn)展計(jì)劃。 收集現(xiàn)有信息，尋找潛在的關(guān)鍵因素收集現(xiàn)有信息，尋找潛在的關(guān)鍵因素- -KPIVKPIVs s，并進(jìn)行測(cè)量系統(tǒng)分析和并進(jìn)行測(cè)量系統(tǒng)分析和過程能力分析過程能力分析( (過程能力分析可在分析階段進(jìn)行過程能力分析可在分析階段進(jìn)行) )。 進(jìn)行過程能力分析。根

6、據(jù)在測(cè)量階段所尋找到的潛在的關(guān)鍵因素設(shè)計(jì)實(shí)進(jìn)行過程能力分析。根據(jù)在測(cè)量階段所尋找到的潛在的關(guān)鍵因素設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行圖表分析、假設(shè)檢驗(yàn)和回歸分析。以確定一組按驗(yàn)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行圖表分析、假設(shè)檢驗(yàn)和回歸分析。以確定一組按重要程度排列的關(guān)鍵因素。重要程度排列的關(guān)鍵因素。 優(yōu)化解決方案，并確認(rèn)該方案能夠滿足或超過項(xiàng)目改進(jìn)目標(biāo)。優(yōu)化解決方案，并確認(rèn)該方案能夠滿足或超過項(xiàng)目改進(jìn)目標(biāo)。 驗(yàn)證測(cè)量系統(tǒng)，確定過程能力，驗(yàn)證測(cè)量系統(tǒng)，確定過程能力，制訂控制計(jì)劃，實(shí)施制訂控制計(jì)劃，實(shí)施SPCSPC動(dòng)態(tài)跟蹤。動(dòng)態(tài)跟蹤。確確保對(duì)過程的改進(jìn)一經(jīng)實(shí)施就能夠持之以恒，不會(huì)返回到以前的狀態(tài)。保對(duì)過程的改進(jìn)一經(jīng)實(shí)施就

7、能夠持之以恒，不會(huì)返回到以前的狀態(tài)。6突突 破破 策策 略略中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 6 頁(yè)DMAIC 改進(jìn)現(xiàn)有過程改進(jìn)現(xiàn)有過程/工序。工序。DMADV 新型新型產(chǎn)品產(chǎn)品/過程過程設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)或或 現(xiàn)有產(chǎn)品現(xiàn)有產(chǎn)品/過程的重新設(shè)計(jì)。過程的重新設(shè)計(jì)。DMAIC 與與 DMADV比較比較中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 7 頁(yè)6 工工 具具1. 質(zhì)量功能展開質(zhì)量功能展開 (QFD) 目的是什么？目的是什么？ 2. 過程流程圖過程流程圖(Process Map) 目的是什么？目的是什么？ 3. 柏拉圖柏拉圖 (Pareto Chart) 目的是什么？目的是什么？ 4. 因果圖因果圖(魚骨圖魚骨圖) 目的是什么？

8、目的是什么？ 5. 因果矩陣因果矩陣(Cause-Effect Matrix) 目的是什么？目的是什么？ 6. 失效模式及影響分析失效模式及影響分析(FMEA) 目的是什么？目的是什么？ 7. 測(cè)量系統(tǒng)分析測(cè)量系統(tǒng)分析(MSA) 目的是什么？目的是什么？ 8. 過程能力分析過程能力分析(水平水平) 目的是什么？目的是什么？ 9. 圖表分析圖表分析10. 假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)11. 回歸分析回歸分析12. 試驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)(DOE)13. 統(tǒng)計(jì)過程控制統(tǒng)計(jì)過程控制 (SPC)中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 8 頁(yè)數(shù)據(jù)的兩種類型數(shù)據(jù)的兩種類型連續(xù)連續(xù)( (可可變變) )數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)：使用一種度量單位，比如英寸

9、或小時(shí)，并使用一種度量單位，比如英寸或小時(shí)，并 且可以有意義地?zé)o限分割。且可以有意義地?zé)o限分割。 連續(xù)連續(xù)( (可可變變) )數(shù)據(jù)的例子：電壓、電流、數(shù)據(jù)的例子：電壓、電流、 功率、時(shí)間、距離、重量、速度。功率、時(shí)間、距離、重量、速度。離散離散( (邏輯邏輯) )數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)：是類別信息，可以計(jì)數(shù)，但不能有意義地分割。是類別信息，可以計(jì)數(shù)，但不能有意義地分割。 比如比如“合格合格” 或或“不合格不合格”。注：相同數(shù)量的連續(xù)數(shù)據(jù)比離散數(shù)據(jù)能提供更多的信息注：相同數(shù)量的連續(xù)數(shù)據(jù)比離散數(shù)據(jù)能提供更多的信息中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 9 頁(yè)描述數(shù)據(jù)的居中程度描述數(shù)據(jù)的居中程度Mean均值均值Median中

10、位數(shù)中位數(shù)Mode眾數(shù)眾數(shù)Quartiles四分位數(shù)四分位數(shù)Range極差極差Variance方差方差Standard Deviation標(biāo)準(zhǔn)偏差標(biāo)準(zhǔn)偏差I(lǐng)nter Quartile Range內(nèi)四分位極差內(nèi)四分位極差描述數(shù)據(jù)的離散程度描述數(shù)據(jù)的離散程度中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 10 頁(yè)中心極限定理中心極限定理在實(shí)際問題中，有許多隨機(jī)變量，它們是由大量的相互獨(dú)立的隨機(jī)因素在實(shí)際問題中，有許多隨機(jī)變量，它們是由大量的相互獨(dú)立的隨機(jī)因素的綜合影響所形成的，即可以表示成獨(dú)立隨機(jī)因素之和，的綜合影響所形成的，即可以表示成獨(dú)立隨機(jī)因素之和，這種隨機(jī)變量這種隨機(jī)變量往往近似地服從正態(tài)

11、分布往往近似地服從正態(tài)分布，這就是中心極限定理的客觀背景。，這就是中心極限定理的客觀背景。1.獨(dú)立同分布的中心極限定理獨(dú)立同分布的中心極限定理指出指出：設(shè)獨(dú)立隨機(jī)變量序列設(shè)獨(dú)立隨機(jī)變量序列X1, X2, , Xn,服從同一分布服從同一分布，并具有有限的數(shù)學(xué)期望和方差，則只要，并具有有限的數(shù)學(xué)期望和方差，則只要n充分大充分大，不管不管Xi 服從什么分布服從什么分布， 近似地服從正態(tài)分布近似地服從正態(tài)分布2.德莫佛拉普拉斯定理德莫佛拉普拉斯定理指出：當(dāng)指出：當(dāng)n很大時(shí)，在很大時(shí)，在n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中事次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中事件件A發(fā)生地次數(shù)近似服從正態(tài)分布。從而發(fā)生地次數(shù)近似服從正態(tài)分布。從而服從二項(xiàng)分

12、布的隨機(jī)變量近服從二項(xiàng)分布的隨機(jī)變量近似服從正態(tài)分布似服從正態(tài)分布N(np, np(1-p)。（附：在不合格率為（附：在不合格率為 p p 的一大批產(chǎn)品中任取的一大批產(chǎn)品中任取 n n 件產(chǎn)品，那么取得不合格品件產(chǎn)品，那么取得不合格品 的件數(shù)的件數(shù) 服從二項(xiàng)分布服從二項(xiàng)分布) )。),(2nnNniiX中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 11 頁(yè)置信度、置信區(qū)間置信度、置信區(qū)間與樣本容量的關(guān)系與樣本容量的關(guān)系舉例：舉例：“我現(xiàn)在有我現(xiàn)在有95%的信心投中所有的信心投中所有的球。如果加寬球門，信心將更大的球。如果加寬球門，信心將更大!” 中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 12 頁(yè) 測(cè)量階段就是收集數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)將

13、問題特征化，利用測(cè)量階段就是收集數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)將問題特征化，利用頭腦風(fēng)暴頭腦風(fēng)暴尋找潛在的關(guān)鍵因素尋找潛在的關(guān)鍵因素，并對(duì)測(cè)量系統(tǒng)和現(xiàn)有的過程，并對(duì)測(cè)量系統(tǒng)和現(xiàn)有的過程能力進(jìn)行分析。能力進(jìn)行分析。測(cè)量階段的任務(wù)測(cè)量階段的任務(wù)測(cè)量階段主要工具：測(cè)量階段主要工具： 流程圖流程圖柏拉圖柏拉圖利用頭腦風(fēng)暴尋找潛在的利用頭腦風(fēng)暴尋找潛在的KPIVKPIV魚骨圖魚骨圖( (因果圖因果圖) )因果矩陣因果矩陣失效模式和影響分析失效模式和影響分析( (FMEA)FMEA)測(cè)量系統(tǒng)分析測(cè)量系統(tǒng)分析過程能力分析過程能力分析中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 13 頁(yè)測(cè)量階段的輸入是什么？測(cè)量階段的輸入是什么？ 測(cè)量階段的輸

14、入正是定義階段的輸出：測(cè)量階段的輸入正是定義階段的輸出： 關(guān)鍵質(zhì)量特性關(guān)鍵質(zhì)量特性CTQCTQs s 定量化的項(xiàng)目描述定量化的項(xiàng)目描述高端流程圖高端流程圖項(xiàng)目進(jìn)程計(jì)劃項(xiàng)目進(jìn)程計(jì)劃 測(cè)量階段的重要性何在？測(cè)量階段的重要性何在？中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 14 頁(yè)在在6 6項(xiàng)目中，測(cè)量系統(tǒng)分析的主要目的是確定項(xiàng)目中項(xiàng)目中，測(cè)量系統(tǒng)分析的主要目的是確定項(xiàng)目中所使用的數(shù)據(jù)是否可靠所使用的數(shù)據(jù)是否可靠, ,保證測(cè)量出的保證測(cè)量出的CTQCTQ與實(shí)際值相與實(shí)際值相吻合。吻合。一一. 離散數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析離散數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析離散數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析判斷標(biāo)準(zhǔn)：離散數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析判斷標(biāo)準(zhǔn)： 效率得分效率得分= 95

15、%，可以接受；，可以接受； 效率得分效率得分= 100% ，就是好系統(tǒng)，就是好系統(tǒng)!測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量系統(tǒng)分析分析中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 15 頁(yè)二二. 連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析一一.測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量系統(tǒng)的準(zhǔn)確性準(zhǔn)確性是測(cè)量所得的是測(cè)量所得的平均值平均值與真實(shí)值的與真實(shí)值的差別。差別。二二.測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量系統(tǒng)的精確性精確性描述了測(cè)量系統(tǒng)的描述了測(cè)量系統(tǒng)的偏差：偏差： 1. 1.可重復(fù)性可重復(fù)性 即在相同條即在相同條 件下，對(duì)同一物體進(jìn)行重復(fù)測(cè)量所得的偏差。件下，對(duì)同一物體進(jìn)行重復(fù)測(cè)量所得的偏差。 2. 2.可再現(xiàn)性可再現(xiàn)性 即在不即在不同的條件下測(cè)量同一物體得到相同結(jié)果的能力。同的條

16、件下測(cè)量同一物體得到相同結(jié)果的能力。 a.a.不同的測(cè)量者或者不同的測(cè)量設(shè)備不同的測(cè)量者或者不同的測(cè)量設(shè)備 （測(cè)量者和測(cè)量設(shè)備只能有一樣不同）（測(cè)量者和測(cè)量設(shè)備只能有一樣不同） b. b. 同樣的工件同樣的工件 c. c. 同樣的環(huán)境的條件同樣的環(huán)境的條件中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 16 頁(yè)貢獻(xiàn)百分比：貢獻(xiàn)百分比：1可接受；可接受；10不可接受。不可接受。調(diào)查百分比：調(diào)查百分比：15%可以接受；可以接受；30%不可接受。不可接受。容差百分比：容差百分比：10理想值理想值；20可接受；可接受；30不可接受。不可接受。Number of Distinct Categories:差別類數(shù)目：差別類數(shù)目

17、： 5 5可接受可接受連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析判斷標(biāo)準(zhǔn)：連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析判斷標(biāo)準(zhǔn)：二二. 連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析(續(xù)續(xù))part-to-partgage差別類數(shù)目差別類數(shù)目 = x 1.41 中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 17 頁(yè)二二. 連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析(續(xù)續(xù))計(jì)算和解釋：計(jì)算和解釋：差別類數(shù)目差別類數(shù)目指的是測(cè)量系統(tǒng)可以識(shí)別出的過程數(shù)據(jù)中的非重疊組的數(shù)目。指的是測(cè)量系統(tǒng)可以識(shí)別出的過程數(shù)據(jù)中的非重疊組的數(shù)目。差別類數(shù)目差別類數(shù)目 = x 1.41 part-to-partgage 差別類數(shù)目差別類數(shù)目決策決策 / 值值 2對(duì)制定過程控制決策沒有價(jià)值對(duì)制定

18、過程控制決策沒有價(jià)值2 3只用于二元決策只用于二元決策 （“Go/No Go”） 5 5足夠的分辨率。足夠的分辨率。對(duì)于制定過程控制決策來說，對(duì)于制定過程控制決策來說，可以接受?？梢越邮堋Ｖ袊?guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 18 頁(yè)分析階段的任務(wù)分析階段的任務(wù) 分析階段是按照測(cè)量階段找出的潛在的分析階段是按照測(cè)量階段找出的潛在的關(guān)鍵因素關(guān)鍵因素( (X Xs)s)的優(yōu)先順序來進(jìn)行試驗(yàn)，的優(yōu)先順序來進(jìn)行試驗(yàn)，收集數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù), ,并運(yùn)用統(tǒng)計(jì)工具進(jìn)行并運(yùn)用統(tǒng)計(jì)工具進(jìn)行分析確認(rèn)分析確認(rèn)。 用統(tǒng)計(jì)學(xué)解決實(shí)際問題用統(tǒng)計(jì)學(xué)解決實(shí)際問題: 哪些哪些X Xs s對(duì)對(duì)Y Y有有顯著性影響顯著性影響? ?中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)

19、下載第 19 頁(yè) 分析階段的目的分析階段的目的 通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析, , 確認(rèn)在測(cè)量階段得確認(rèn)在測(cè)量階段得 出對(duì)出對(duì)Y Y有影響的重要有影響的重要X Xs s。 對(duì)對(duì)Y Y影響小的影響小的X Xs s進(jìn)行現(xiàn)水準(zhǔn)管理進(jìn)行現(xiàn)水準(zhǔn)管理; ; 把關(guān)鍵因素把關(guān)鍵因素( (X Xs)s)壓縮到壓縮到4 48 8個(gè)左右之個(gè)左右之 后后, , 在改進(jìn)階段找出最適合的條件。在改進(jìn)階段找出最適合的條件。 根據(jù)數(shù)據(jù)設(shè)定輸出變量根據(jù)數(shù)據(jù)設(shè)定輸出變量Y Y的目標(biāo)水準(zhǔn)。的目標(biāo)水準(zhǔn)。 對(duì)引起對(duì)引起Y Y變動(dòng)的所有潛在的關(guān)鍵因素變動(dòng)的所有潛在的關(guān)鍵因素( (X Xs)s)進(jìn)行圖表分析進(jìn)行圖表分析, , 優(yōu)先確定

20、主要變量。優(yōu)先確定主要變量。 在多個(gè)輸入變量在多個(gè)輸入變量( (X Xs)s)中選定對(duì)中選定對(duì)Y Y影響最大的影響最大的X Xs s因子。因子。30-504 - 83 - 6重要重要 X Xs s 選定選定5 - 8確認(rèn)重要確認(rèn)重要 X Xs s重要重要 X Xs s最佳化最佳化2 - 4重要重要 X Xs s 控制控制中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 20 頁(yè) 確定統(tǒng)計(jì)量的分布是研究推斷問題和假設(shè)檢驗(yàn)問題的基礎(chǔ)。其中確定統(tǒng)計(jì)量的分布是研究推斷問題和假設(shè)檢驗(yàn)問題的基礎(chǔ)。其中標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，卡埃平方分布，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，卡埃平方分布，T T分布，分布，F(xiàn) F分布分布是進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)構(gòu)造統(tǒng)是進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)構(gòu)造統(tǒng)

21、計(jì)量的基本依據(jù)。計(jì)量的基本依據(jù)。 （自自 由由 度度 n: 表表 示示 式式 中中 獨(dú)獨(dú) 立立 變變 量量 的的 個(gè)個(gè) 數(shù)）數(shù)）統(tǒng)統(tǒng) 計(jì)計(jì) 量量 的的 概概 率率 分分 布布抽抽 樣樣 分分 布布中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 21 頁(yè) l第一類風(fēng)險(xiǎn)第一類風(fēng)險(xiǎn)(Type I Error): Rejecting the null hypothesis when it is true. Probability of this error equals a (by convention) 視視 真真 為為 假假-Over Reject. P 拒拒 絕絕 H0 | H0 為為 真真 = a al第二類風(fēng)險(xiǎn)第

22、二類風(fēng)險(xiǎn)(Type II Error): Accepting the null hypothesis when it is false. Probability of this error equals b (by convention). When H1 has been quantified, the Type II error is better defined as rejecting the alternative hypothesis when it is true 弄弄 假假 成成 真真-Over Accept. P 接接 收收 H0 | H0 為為 假假 = b b 假假 設(shè)設(shè)

23、 檢檢 驗(yàn)驗(yàn) 的的 風(fēng)風(fēng) 險(xiǎn)險(xiǎn) 概概 率率Hypothesis Testing RisksHypothesis Testing R中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 22 頁(yè)1正態(tài)總體的均值檢驗(yàn)正態(tài)總體的均值檢驗(yàn): 1. One sample Z-test (總總 體體 方方 差差 已已 知知 時(shí)時(shí)， 單單 個(gè)個(gè) 正正 態(tài)態(tài) 總總 體體 均均 值值 的的 Z 檢檢 驗(yàn)驗(yàn) ) 2. One sample t-test (總總 體體 方方 差差 未未 知知 時(shí)時(shí)， 單單 個(gè)個(gè) 正正 態(tài)態(tài) 總總 體體 均均 值值 的的 t 檢檢 驗(yàn)驗(yàn) ) 3. Two sample t-test (總總 體體 方方 差差 未

24、未 知知 時(shí)，時(shí)， 兩兩 個(gè)個(gè) 正正 態(tài)態(tài) 總總 體體 均均 值值 的的 無無 配配 對(duì)對(duì) t 檢檢 驗(yàn)驗(yàn) ) 4. Paired t-test ( 總總 體體 方方 差差 未未 知知 時(shí)，兩時(shí)，兩 個(gè)個(gè) 正正 態(tài)態(tài) 總總 體體 均均 值值 的的 配配 對(duì)對(duì) t 檢檢 驗(yàn)驗(yàn)-但是兩但是兩 個(gè)樣本不是相互獨(dú)立的簡(jiǎn)單隨即樣本個(gè)樣本不是相互獨(dú)立的簡(jiǎn)單隨即樣本 )5. ANOVA ( 總總 體體 方方 差差 未未 知知 時(shí)，大于時(shí)，大于 兩兩 個(gè)正個(gè)正 態(tài)態(tài) 總總 體體 均均 值值 的的 檢檢 驗(yàn)驗(yàn) )分析階段假設(shè)檢驗(yàn)方法匯總分析階段假設(shè)檢驗(yàn)方法匯總中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 23 頁(yè)二二. 正態(tài)總體的

25、方差檢驗(yàn)正態(tài)總體的方差檢驗(yàn): 1. F Test ( 兩兩 個(gè)個(gè) 正正 態(tài)態(tài) 總總 體體 方方 差的差的 檢檢 驗(yàn)驗(yàn)) 2. Bartletts Test (大于兩大于兩 個(gè)個(gè) 正正 態(tài)態(tài) 總總 體體 方方 差差 的的 檢檢 驗(yàn)驗(yàn))三三. 離散離散(比率比率)數(shù)據(jù)的比例檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的比例檢驗(yàn): 1. 1 Proportion Test ( 單單 個(gè)個(gè) 總總 體體 的的 比比 例例 檢檢 驗(yàn)驗(yàn)) 2. 2 Proportion Test ( 兩兩 個(gè)個(gè) 總總 體體 的的 比比 例例 檢檢 驗(yàn)驗(yàn)) 3. Chi-Square Test (大于兩個(gè)總體的比例檢驗(yàn)大于兩個(gè)總體的比例檢驗(yàn)) Minitab:

26、 Stat / Tables / Chi-Square Test 分析階段假設(shè)檢驗(yàn)方法匯總分析階段假設(shè)檢驗(yàn)方法匯總(續(xù)續(xù))注意注意中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 24 頁(yè)四四. 非正態(tài)總體的中位數(shù)檢驗(yàn)非正態(tài)總體的中位數(shù)檢驗(yàn)(Median Test):1. 1-Sample Wilcoxon Test (單單 個(gè)個(gè) 非非 正正 態(tài)態(tài) 總總 體體)2. Mann-Whitney Test ( 兩兩 個(gè)個(gè) 非非 正正 態(tài)態(tài) 總總 體體) 3. Kruskal-Wallis Test (大于兩大于兩 個(gè)個(gè) 非非 正正 態(tài)態(tài) 總總 體體) Moods Median Test (大于兩大于兩 個(gè)個(gè) 非非 正正

27、態(tài)態(tài) 總總 體體) Friedman Test (大于兩大于兩 個(gè)個(gè) 非非 正正 態(tài)態(tài) 總總 體體)五五. 非正態(tài)總體的方差檢驗(yàn)非正態(tài)總體的方差檢驗(yàn)(Variance Test):Levenes Test (大于等于兩大于等于兩 個(gè)個(gè) 非非 正正 態(tài)態(tài) 總總 體體)分析階段假設(shè)檢驗(yàn)方法匯總分析階段假設(shè)檢驗(yàn)方法匯總(續(xù)續(xù))中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 25 頁(yè)改進(jìn)階段概述改進(jìn)階段概述g將關(guān)鍵少數(shù)將關(guān)鍵少數(shù)X Xs s和和Y Y聯(lián)系起來；聯(lián)系起來；g預(yù)知關(guān)鍵少數(shù)預(yù)知關(guān)鍵少數(shù)X Xs s 對(duì)對(duì)Y Y的巨大影響；的巨大影響；g指明關(guān)鍵少數(shù)指明關(guān)鍵少數(shù) X Xs s的改變方向；的改變方向；g計(jì)劃并準(zhǔn)備實(shí)施基

28、于數(shù)據(jù)的關(guān)鍵少數(shù)計(jì)劃并準(zhǔn)備實(shí)施基于數(shù)據(jù)的關(guān)鍵少數(shù) X Xs s 的改進(jìn)。的改進(jìn)。改進(jìn)目標(biāo)：改進(jìn)目標(biāo)：中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 26 頁(yè)改進(jìn)階段的工具改進(jìn)階段的工具基本工具基本工具魚骨圖柏拉圖盒子圖過程流程圖FMEA圖表分析假設(shè)檢驗(yàn)線性回歸中級(jí)工具中級(jí)工具Full Factorial DOEFull Factorial DOE全因素法全因素法Fractional Factorial Fractional Factorial DOE DOE 部分因素法部分因素法) )多變量回歸多變量回歸( (回歸方程回歸方程) ) 高級(jí)工具高級(jí)工具Taguchi Methods (田口方法)；Response S

29、urface Methods (響應(yīng)面法)。中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 27 頁(yè)1.1.響應(yīng)響應(yīng)( (Response): Response): 實(shí)驗(yàn)輸出的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)輸出的結(jié)果。2.2.因素因素( (Factor): Factor): 實(shí)驗(yàn)過程中的不同輸入變量。實(shí)驗(yàn)過程中的不同輸入變量。3.3.水平水平( (Level): Level): 實(shí)驗(yàn)中對(duì)因素的不同設(shè)定值。實(shí)驗(yàn)中對(duì)因素的不同設(shè)定值。4.4.噪聲噪聲( (潛伏潛伏) )變量變量(Noise)(Noise)：不可控制的不可控制的( (或未知的或未知的) )變量。變量。5.5.分組分組( (Blocking)Blocking): : 將干擾最

30、小化的方法。將干擾最小化的方法。A “block” is a set of conditions likely to produce experimental runs that are more homogenous within the block than between the blocks. For example, parts from a single batch of material are likely to be more uniform than parts from a different batch. 6.6.主要影響主要影響( (Main Effect)Main

31、Effect)：對(duì)單個(gè)因素而言對(duì)單個(gè)因素而言, , 從一個(gè)水平到另從一個(gè)水平到另 一個(gè)水平的變化對(duì)輸出的平均影響。一個(gè)水平的變化對(duì)輸出的平均影響。7.7.交互作用交互作用( (Interaction)Interaction)：幾個(gè)因素合起來對(duì)總輸出的影響。：幾個(gè)因素合起來對(duì)總輸出的影響。 即一個(gè)因素的影響，依賴于其它因素所處的水平。即一個(gè)因素的影響，依賴于其它因素所處的水平。DOE-DOE-基本概念基本概念中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 28 頁(yè)8.8.隨機(jī)化隨機(jī)化( (Randomization)Randomization)：以一種隨機(jī)的次序做實(shí)驗(yàn)。以一種隨機(jī)的次序做實(shí)驗(yàn)。( (消除噪消除噪 聲變

32、量或隨機(jī)誤差的影響）聲變量或隨機(jī)誤差的影響）9.9.反復(fù)反復(fù)( (Repetition): Running several experimental runs Repetition): Running several experimental runs sequentially sequentially using the same treatment combinationusing the same treatment combination 一種組合的反復(fù)，一種組合的反復(fù)，以得到相同水平的多個(gè)結(jié)果。以得到相同水平的多個(gè)結(jié)果。 10.10.重復(fù)重復(fù)(Replication): (Repli

33、cation): Replicating the entire experiment.Replicating the entire experiment. Replication automatically implies that you do NOT run Replication automatically implies that you do NOT run several experimental runs consecutively using the same several experimental runs consecutively using the same trea

34、tment combination treatment combination以隨機(jī)的次序以隨機(jī)的次序重復(fù)整個(gè)實(shí)驗(yàn)，重復(fù)整個(gè)實(shí)驗(yàn)，而不而不 是按同樣的次序把實(shí)驗(yàn)再做一次是按同樣的次序把實(shí)驗(yàn)再做一次。( (降低系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差降低系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差) )。11.11.實(shí)驗(yàn)次數(shù)：多水平實(shí)驗(yàn)次數(shù)實(shí)驗(yàn)次數(shù)：多水平實(shí)驗(yàn)次數(shù)K1K1* *k2k2* *K3K3(K1,K2(K1,K2為第為第K K個(gè)因個(gè)因 素的水平數(shù)。兩水平實(shí)驗(yàn)次數(shù)素的水平數(shù)。兩水平實(shí)驗(yàn)次數(shù)2 2* * *K K；三水平實(shí)驗(yàn)次數(shù)三水平實(shí)驗(yàn)次數(shù)3 3* * *K K。DOE-DOE-基本概念基本概念(續(xù)續(xù))中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 29

35、頁(yè)1.1.單因素實(shí)驗(yàn)單因素實(shí)驗(yàn)( (OFAT-One Factor At a Time)OFAT-One Factor At a Time) 即分析階段采用的假設(shè)檢驗(yàn)和單因素方差分析。即分析階段采用的假設(shè)檢驗(yàn)和單因素方差分析。2.2.篩選篩選DOEDOE ( (Screening DOE )/Screening DOE )/部分因素法部分因素法 用于識(shí)別某一用于識(shí)別某一CTQCTQ的關(guān)鍵少數(shù)的關(guān)鍵少數(shù)X X，確定哪些變量確定哪些變量是最重要的，即從多個(gè)關(guān)鍵變量是最重要的，即從多個(gè)關(guān)鍵變量(5(58 8個(gè)個(gè)) )中找出最重中找出最重要的關(guān)鍵變量要的關(guān)鍵變量(2(26 6個(gè)個(gè)) )。( (特點(diǎn)：多

36、個(gè)變量，兩個(gè)水特點(diǎn)：多個(gè)變量，兩個(gè)水平，采用部分因素法設(shè)計(jì)平，采用部分因素法設(shè)計(jì)Fractional Factorial Fractional Factorial DOEDOE) )。項(xiàng)目常用實(shí)驗(yàn)類型項(xiàng)目常用實(shí)驗(yàn)類型中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 30 頁(yè)3.3.全因素法全因素法( (Full Factorials DOE)Full Factorials DOE) 用于用于詳細(xì)研究少數(shù)變量詳細(xì)研究少數(shù)變量( (特點(diǎn)：少數(shù)特點(diǎn)：少數(shù)(2(24)4)個(gè)變個(gè)變量，兩個(gè)或兩個(gè)以上水平量，兩個(gè)或兩個(gè)以上水平) )。項(xiàng)目常用實(shí)驗(yàn)類型項(xiàng)目常用實(shí)驗(yàn)類型(續(xù)續(xù))實(shí) 驗(yàn) 時(shí)間溫度時(shí)間溫度強(qiáng)度1-1-117.621-1-

37、19.23-11-19.9411110.1實(shí)驗(yàn) 時(shí)間X1溫度X2強(qiáng)度Y18m8507.6212m8509.238m9509.9412m95010.12 22 2全因素法實(shí)驗(yàn)案例：全因素法實(shí)驗(yàn)案例：Actual Factor SettingsCoded Values for FactorsFactor AFactor BFactor AFactor BRuniDwell TimePeak TemperatureDwell TimePeak TemperatureBond StrengthYi18850-1-1 7.6212850 1-1 9.238950-1 1 9.9412950 1 中國(guó)最龐

38、大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 31 頁(yè)主要影響主要影響( (Main Effect)Main Effect)Main Effect = YLevel=1 YLevel=-19 . 026 . 79 . 922 . 91 .10YYAofEffectMain1A1A6 . 126 . 72 . 929 . 91 .10YYBofEffectMain1B1B中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 32 頁(yè)交互作用交互作用( (Interaction)Interaction)Interaction Effect = YAB=1 YAB=-121 .106 . 7Y1AB85. 829 . 92 . 9Y1AB55. 955.

39、 985. 8nInteractioAB7 . 0RunABAB Response 1-1-1 1 7.62 1-1-1 9.23-1 1-1 9.94 1 1 1 中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 33 頁(yè)控制階段概述控制階段概述 經(jīng)過前面經(jīng)過前面D、M、A、I 四個(gè)階段，在過程取得改四個(gè)階段，在過程取得改進(jìn)之后，如果不及時(shí)進(jìn)之后，如果不及時(shí)“充電充電” ( 以文件和實(shí)時(shí)過程控以文件和實(shí)時(shí)過程控制制的形式的形式), 過程會(huì)隨著時(shí)間的流逝逐步退化，改進(jìn)成果過程會(huì)隨著時(shí)間的流逝逐步退化，改進(jìn)成果會(huì)也之丟失。會(huì)也之丟失。 在控制階段通過建立過程控制系統(tǒng)來為我們給過在控制階段通過建立過程控制系統(tǒng)來為我們給過

40、程程“充電充電”！中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 34 頁(yè)控制階段概述控制階段概述主要目標(biāo)：主要目標(biāo)：1.1. 確保過程在改進(jìn)方法實(shí)施后繼續(xù)保持受控確保過程在改進(jìn)方法實(shí)施后繼續(xù)保持受控 狀態(tài)。狀態(tài)。2. 2. 迅速察覺過程失控狀態(tài)并找出相應(yīng)的特殊迅速察覺過程失控狀態(tài)并找出相應(yīng)的特殊 原因，從而在缺陷或不良品產(chǎn)生之前采取原因，從而在缺陷或不良品產(chǎn)生之前采取 措施防止。措施防止。中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 35 頁(yè)什么是過程控制系統(tǒng)什么是過程控制系統(tǒng)? ?過程控制系統(tǒng)過程控制系統(tǒng)A process control system -長(zhǎng)期保持過程改進(jìn)結(jié)果的方針長(zhǎng)期保持過程改進(jìn)結(jié)果的方針- 確定保持過程改進(jìn)結(jié)果

41、所要求的特殊措施和工具確定保持過程改進(jìn)結(jié)果所要求的特殊措施和工具過程控制系統(tǒng)可以具體表現(xiàn)為：過程控制系統(tǒng)可以具體表現(xiàn)為： 風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制(危機(jī)管理危機(jī)管理) 失誤防止裝置失誤防止裝置 統(tǒng)計(jì)過程控制統(tǒng)計(jì)過程控制 (SPC) 數(shù)據(jù)收集計(jì)劃數(shù)據(jù)收集計(jì)劃 實(shí)時(shí)實(shí)時(shí)(在線在線)測(cè)量測(cè)量 審核計(jì)劃審核計(jì)劃 響應(yīng)響應(yīng)(應(yīng)急應(yīng)急)計(jì)劃計(jì)劃 產(chǎn)品設(shè)計(jì)產(chǎn)品設(shè)計(jì) 過程文件化及過程所有權(quán)歸屬過程文件化及過程所有權(quán)歸屬中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 36 頁(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理風(fēng)險(xiǎn)管理統(tǒng)計(jì)過程控制統(tǒng)計(jì)過程控制SPCSPC失誤防止失誤防止控制潛在控制潛在問題發(fā)生問題發(fā)生避免潛在避免潛在問題發(fā)生問題發(fā)生過程控制系統(tǒng)過程控制系統(tǒng)失誤

42、防止可以單獨(dú)使用，也可以和風(fēng)險(xiǎn)失誤防止可以單獨(dú)使用，也可以和風(fēng)險(xiǎn) 管理及統(tǒng)計(jì)過程控制等方法綜合使用。管理及統(tǒng)計(jì)過程控制等方法綜合使用。 將風(fēng)險(xiǎn)與其發(fā)生的概率和影響將風(fēng)險(xiǎn)與其發(fā)生的概率和影響 聯(lián)系在一起以決定風(fēng)險(xiǎn)消除措施聯(lián)系在一起以決定風(fēng)險(xiǎn)消除措施SPC控制圖控制圖可以用來監(jiān)測(cè)可以用來監(jiān)測(cè)X并迅速察覺過程由于特并迅速察覺過程由于特殊原因而導(dǎo)致的波動(dòng)。殊原因而導(dǎo)致的波動(dòng)。當(dāng)過程的當(dāng)過程的X不可能用失誤防不可能用失誤防止辦法解決或在容差范圍內(nèi)不易受控時(shí)非常有用。止辦法解決或在容差范圍內(nèi)不易受控時(shí)非常有用。中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 37 頁(yè)統(tǒng)計(jì)過程控制統(tǒng)計(jì)過程控制(SPC) 中國(guó)最龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)下載第 38 頁(yè)SPC-SPC-控制圖的類型控制圖的類型1. 計(jì)量型控制圖（連續(xù)變量控制圖）計(jì)量型控制圖（連續(xù)變量控制圖）計(jì)量型控制圖涉及的是連續(xù)計(jì)量型