6sigma五大阶段学习内容.ppt
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分析阶段概述分析阶段概述SixSigma技术与方法技术与方法Step1Project选定定(背景背景陈述述)Step2Project定定义Step3Project承承认改善改善Step4Ys的确的确认Step5现水准确水准确认(把握把握)Step6潜在原因潜在原因变数(Xs)的的挖掘掘Step7-Data收集收集Step8-Data分析分析Step9-VitalFewXs的的选定定Step10树立改善方案立改善方案Step11-VitalFewXs最佳化最佳化Step12改善改善结果果验证Step13树立管理立管理计划Step14管理管理计划实施施Step15文件化文件化/共享共享Project选定定过程及必要技程及必要技术Project的目的目标和范和范围的的设定定Project实施施计划的承的承认Project满足足CTQ的具体指的具体指标测量把握量把握现水准,确定改善目水准,确定改善目标潜在原因潜在原因变数(Xs)的的挖掘及掘及优先化先化Data分析分析计划的的树立及收集活立及收集活动为了确了确认VitalFewXs的的统计分析分析分析分析结果果Review,改善改善优先先顺序序VitalFewXs的特性的特性区分分明确明确Y与Xs的的关系系决定最佳定最佳条件件决定方案的定方案的验证及改善效果的确及改善效果的确认改善改善结果危果危险性性评价及管理价及管理计划中的反中的反应现业适用及适用及维持管理持管理分析分析预想效果想效果进行文件化共享行文件化共享定定义测量量分析分析控制控制分析阶段的目的是找到Y=F(x1,x2,x3)中关键的x,改善阶段目的是对x进行优化,以提升Y活动Process突出暂定选定主因子(VitalFew)分析坐标图验证统计的假设Histogram,PlotMatrixPlot,BoxPlot假设验证(计量型/离散型)相关性分析通过Brainstorming突出暂定因子适用适当的Tool后整理(特性要因图,LogicTree等)Data收集实验分析ANOVA分析1.利用在测定阶段收集的Data2.树立收集Data计划,有体系地收集Data3.收集Data困难时通过实验收集Data分析阶段-Analyze阶段Flow活用ToolsGraph分析统计的分析PlotRunChartHistogramMatrixPlotBox-PlotParetoChartRunChartParetoChartHistogramMulti-VariChart相关分析回归分析回归分析tTest(平均)FTest(分散)ANOVA(方差)Proportion-Test连续型离散型连续型离散型连续型离散型连续型离散型XXYYXXYY活用过去Data,突出暂定/候补因子.Analyze阶段是通过对各候补因子的统计性验证,进行筛选从而选定主因子(VitalFew)的活动。
其中候补因子是指在Define,Measure阶段定义的有可能影响CTQ的暂定因子/候补因子Xs(X1,X2,Xn),.ControlImproveAnalyzeMeasureDefine44YLevel1Level2(x)女孩子的青睐度物质因素能力学历口才气质存款房子汽车外貌身高体重例-logictree分析阶段-突出暂定因子其他?
找到几个关键的小x,并最优化小x,来提升大Y的值,这个是六西格玛分析改善阶段的任务55Align精度精度MachineMaterialMethodIC资材不良材不良Cell不良不良IC热膨胀差异本本压榨AlignMark间距离偏差温度差异平行度假假压榨位置决定IC测定高度假压榨精度假压受台GapTool下降程度Tool平行度平行度平行度确认方法Man作作业ErrorIC型号选择错误补正输入错误工程变化Check周期未设定Feeding不良IC累计Pitch平行度调整方法平行度测量方法Mark设定定MarkSizeMark对比度Delaytime导热性缓冲材缺口例-特性要因图分析阶段-突出暂定因子Histogram:
为连续型Data的统计的分析假定正态分布,验证正态性前可大致地掌握Data的中心和散布等的分布形式.2.活用主要Graph分析阶段-Graph(坐标图)分析ControlImproveAnalyzeMeasureDefine对对趋势图趋势图的的解解释释?
Plot(散点图):
为大致掌握两个变数(X,Y)的相关关系而使用收集两个变数的Data(50100个适当)在X,Y表上表示值看点的形态可比较直观的确认两个变数间的相关关系.首先看点的进行方向,如右侧向上移动的画判断是正向的相关关系,如右侧向下移动的话判断是反向的相关关系分析阶段-Graph(坐标图)分析ControlImproveAnalyzeMeasureDefine对对趋势图趋势图的的解解释释?
5个主要特性(最小值,Q1,中位数,Q3,最大值)以Box和线来表示BoxPlot(箱子构造):
大致掌握Data的中心和散布形态,想了解异常值存在与否时使用.制成法:
分析阶段-Graph(坐标图)分析ControlImproveAnalyzeMeasureDefine对对趋势图趋势图的的解解释释?
1.假设验证概念假设验证的概要-原假设拒绝后,可供选择的假设.-“不一样”,“有差异”等的NotEqual概念假设验证是?
把想要了解的内容(现象)建立成假设,通过收集的Data进行分析,验证假设是否成立的步骤H0是真,但出现误判错误的容许界限.判断P-Value大小时使用的基准概率.(主要使用1%,5%,10%)P-Value-在显著性水平下,可以接受的假设-“一样”,“无差异“等的Equal概念.回归假设(NullHypothesis:
H0)对立假设(AlternativeHypothesis:
H1)认为回归假设是正确的情况下,利用收集的Data分析发生回归的概率.显著性水平()分析阶段-假设验证ControlImproveAnalyzeMeasureDefine假设验证种类Data的种类连续型Data离散型Data1Samplet-Test2Samplet-TestANOVATestforEqualVariances1Proportion2Proportions-Test假设验证Ho:
无差异.H1:
有差异.决定显著水平()一般使用5%1.测定统计量计算2.P-Value算出1.测定统计量临界值2.P-Value0.05,符合正态分布第三步:
选择测定方法,已知,所以使用MINITAB“1sampleZ”工具第四步:
利用MINITAB进行计算mu=0.13与0.13的检验假定标准差=0.015N平均值平均值标准误95%置信区间ZP100.135800.00474(0.12650,0.14510)1.220.221第五步:
P0.05,则接受H0,即认为平均值变化到0.1358与0.13并无显著差别,这批产品平均厚度合格分析阶段-假设验证一、1SampleZ-Test例子:
标准偏差已经知道的情况,检验正态总体的均值H0:
1=2,H1:
12假设:
目的:
例题:
某零件,其厚度在正常生产下平均值为0.13,标准偏差为0.015,某日抽样了10个零件,其测试值为0.112,0.130,0.129,0.152,0.138,0.118,0.151,0.128,0.158,0.142;如果标准偏差不变,试问显著水平=0.05时,能否认为该批零件厚度平均值没有发生变化?
ControlImproveAnalyzeMeasureDefine二、2Samplet-Test测定具备Data的正规性.-材料A的P-Value是多少?
是正态分布吗?
-材料B的P-Value是多少?
是正态分布吗?
测定分散的同质性.-F-Test的P-Value是多少?
结果是?
实施t-Test.-设立假设.-有意水平是?
-P-Value是多少?
结果是?
材料A:
73.4,77.0,73.7,73.3,73.1,71.5,74.5,77.5,76.4,77.7材料B:
68.7,71.4,69.8,75.3,71.3,72.7,66.9,70.2,74.4,70.1判断具备两个母集团抽出的Data平均(Mean),统计上是否有差异.Ho:
1=2,Ha:
12假设:
目的:
测定用材料A和材料B所制作的各产品的硬度,得到了如下Data.要测定A和B的母平均上是否有差异.例题:
Data:
测定步骤:
分析阶段-假设验证ControlImproveAnalyzeMeasureDefine2-Samplet/测定正规性统计的确认具备的Data是否市正规分布假设:
目的:
Ho:
是正规分布,H1:
不是正规分布StatBasicstatisticsNormallityTestP-Value0.205(0.05)是正规分布.P-Value0.837(0.05)是正规分布.(=5%)分析阶段-假设验证ControlImproveAnalyzeMeasureDefineStatBasicstatistics2Variances(StatANOVATestforEqualVariances)P-Value0.646(0.05)分散相同.2-Samplet/测定等分散型性在具备的两个以上的集团之间,确认统计上是否有有意的散布差异假设:
目的:
Ho:
12=22,H1:
1222(两侧测定日时)(=5%)分析阶段-假设验证ControlImproveAnalyzeMeasureDefineStatBasicstatistics2-Samplet2-Samplet/测定平均值P-Value0.002(0.05)MaterialA和MaterialB的平均不同.对差异的信赖区间(=5%)分析阶段-假设验证双样本本T检验和置信和置信区间:
材料材料A,材料材料B材料A与材料B的双样本T平均值N平均值标准差标准误材料A1074.812.170.69材料B1071.082.540.80差值=mu(材料A)-mu(材料B)差值估计:
3.73差值的95%置信区间:
(1.51,5.95)差值=0(与)的T检验:
T值=3.53P值=0.002自由度=18两者都使用合并标准差=2.3630ControlImproveAnalyzeMeasureDefine一、相关分析(CorrelationAnalysis)的概念要了解两概率变数X和Y间相关关系时,取两变量X,Y的大小n概率标本(Randomsample)后,从得到的n个数据(X1,Y1),(X2,Y2),.,(Xn,Yn)找两变数的相关性.如此,研究两变数间相关性的统计的分析叫“相关分析”.X和Y存在什么关系?
定义:
利用数据为掌握两集团间是否存在直线的关系而使用.适用:
分析阶段-相关分析ControlImproveAnalyzeMeasureDefiner值的范围是-1r1.r值是显示X和Y间线型关系的尺度,r为1时所有点在一直线上.相关系数(CorrelationCoefficient)相关系数:
表示变量X和Y的相关大小,X和Y间的紧密性程度的尺度相关系数判定基准0.9很高的相关关系(veryhighcorrelation)标本相关系数的性质分析阶段-相关分析ControlImproveAnalyzeMeasureDef
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