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1、1.概論如果從總體（或工序）中獲得數(shù)據(jù)，其價(jià)格總是發(fā)生變化。把測(cè)定值集中起 來作圖就形成如下圖稱之為分布的模型。數(shù)據(jù)分布以點(diǎn)或直方圖、分布曲 線顯示。分布的中心和散布（擴(kuò)大）是可以變化的各種數(shù)據(jù)形成分布分布的DATA互相不同大小大小大小形成稱之為分布的pattern位置（中心）大小*分布也可以互相不同形態(tài)2.散布（Varition）的根源散布具有兩種形態(tài)偶然要因（Common Cause）異常要因（Special Cause）如果是從總體（或工序）中獲取的測(cè)定值或觀測(cè)值比較穩(wěn)定且日后的面貌顯 示出能預(yù)測(cè)的模樣，那么我們就認(rèn)為總體（工序）處于“管理狀態(tài)”，散布的根 源則由系統(tǒng)內(nèi)在的一般性的偶然條

2、件來形成的。散布的偶然要因是自然的，可預(yù) 測(cè)的，是普遍存在的。人們之間存在的差異，設(shè)備間存在的正常的散布就是偶然 要因的根據(jù)偶然要因的散布如果從某總體（或工序）的數(shù)據(jù)不安定，形成不可預(yù)測(cè)的分布，那么把總體（或 工序）稱之為“偏離管理”。分布引起變化的理由是因?yàn)樯⒉籍a(chǎn)生的根源在于系 統(tǒng)的不自然。象這樣的散布根源稱之為異常要因。因異常要因而產(chǎn)生的散布只存在重大的變化偏離不安定的管理的不可預(yù)測(cè)的異常條件散布常常在測(cè)定或觀測(cè)PROCESS （工序）的Output時(shí)可以發(fā)現(xiàn)。希望銘記偶然 要因和異常要因的根源就是PROCESS （工序）的Input.散布的根源異常要因而產(chǎn)生的影響位置（中心）的變動(dòng)散布的變化位置和散布的變化散布的根源3.散布的減少減少散布中的核心:為決定從的數(shù)據(jù)模型，什么樣的散布從異常條件中發(fā)生， k什么樣的散布從偶然中發(fā)生怎么做各種統(tǒng)計(jì)性方法具有從永久存在的偶然條件中能區(qū)分異常條件的能力X/有三種改善的接近方法一消除不期望的異常條件一把期望的異常要因體現(xiàn)在現(xiàn)實(shí)中減少偶然要因的散布異常要因的存在說明有很多改善的機(jī)會(huì)。在這基礎(chǔ)上對(duì)異常要因的改善活動(dòng) 常常要優(yōu)先進(jìn)行4.工序的散布和品質(zhì)水準(zhǔn)即使在工序中得到的數(shù)據(jù)滿足規(guī)格（SPEC），但不能認(rèn)定它一定具有好的質(zhì) 量水準(zhǔn)。如下圖，離目標(biāo)值（Tar

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