2d-16sigma基礎統(tǒng)計知識(已修改)
2025-03-06 18:18 本頁面
【正文】 課程安排 : 第二天 ? 8:00 ~8:50 6Sigma相關的基礎統(tǒng)計知識 ? 8:50 ~9:00 課間休息 ? 9:00 ~9:50 6Sigma相關的基礎統(tǒng)計知識 ? 9:50 ~10:00 課間休息 ? 10:00~10:50 6Sigma定義階段實施方法 ? 10:50~11:00 課間休息 ? 11:10~12:00 6Sigma定義階段實施方法 ? 12:00~14:00 午餐 ? 14:00~14:50 項目練習 ? 14:50~15:00 課間休息 ? 15:00~18:00 6Sigma辦公室介紹相關的制度及經(jīng)驗 ? 18:00~ 晚餐 1 第五節(jié) 基礎統(tǒng)計知識 2 主 要 內(nèi) 容 1. 波動 (偏差 )。 2. 連續(xù)變量和離散變量。 3. 平均值 ,中位數(shù) ,眾數(shù) ,極差 , 方差 ,標準偏差。 4. 正態(tài)曲線。 5. Z值和缺陷率的轉換 3 波動的型式與原因 ? 任何過程都包含 隨機波動 (由于一般或普遍原因造成的 )和 非隨機波動 (由于特殊原因造成的 )。 時 間 不合格產(chǎn)品率 非隨機波動 歷史水平 (?0) 最佳水平 (?1) 在 ?0 (177。 3?0) 范圍內(nèi)的 隨機波動 在 ?1 (177。 3?1) 范圍內(nèi)的 隨機波動 4 普遍原因 : ? 過程波動隨時間推移是穩(wěn)定的 ,可預測的。 ? 處于控制狀態(tài)。 ? 原因 : 固有的或是自然的。 例如 : 垂直向上空（先把硬幣夾垂直 ) 拋擲一枚硬幣， 統(tǒng)計硬幣落地后每一面向上的次數(shù)。當拋擲次數(shù)很多時，每面向上的次數(shù)大約各占一半，只有微小差異。 普遍原因： 差異的原因：有風，每次拋擲動作有微小差異，地面不平整，等等。 隨 機 波 動 5 特殊原因 : ? 過程波動無法預測。 ? 處于失控狀態(tài)。 ? 原因 : 機器調(diào)整不當 ,原材料不合格 ,操作者本身。 ? 目標 : 檢測和消除特殊原因。 特殊原因： 例如 : 同樣是拋硬幣，拋 1000次， AB兩面 各自向上的次數(shù)卻相差 400多次。 原因 : 操作者每次拋擲時，總時將硬幣 平放，且總是將正面朝上，然后拋出。 非 隨 機 波 動 6 波動 所有的茄子產(chǎn)于一塊地并同一天采摘 問題 : 你期望存在波動嗎 ?什么類型的波動 ? 7 ? 連續(xù) (可變 ) 數(shù)據(jù) 使用一種度量單位，比如英寸、時間、重量和尺寸等。 ? 離散 (屬性 ) 數(shù)據(jù) 是類別信息，比如““ 合格” 或““ 不合格”。 連續(xù)數(shù)據(jù) 離散數(shù)據(jù) 問題 解決辦法 舉例 : 部件號 離散 連續(xù) 1 通過 2 通過 3 未通過 4 通過 5 未通過 數(shù)據(jù)類型 8 連續(xù)數(shù)據(jù)以參數(shù)的形式說明一個產(chǎn)品或過程的特性。 比如尺寸、重量或時間，測量標準可以有意義地不斷分割，使精確度提高。 連續(xù)型的數(shù)據(jù) 你能舉出我們用來獲得連續(xù)數(shù)據(jù)的三個器具例子嗎？ 9 離散數(shù)據(jù) 離散數(shù)據(jù)不能更進一步精確地細分。 離散數(shù)據(jù)是某件事發(fā)生或未發(fā)生的次數(shù)，以發(fā)生的 頻數(shù) 來表示。 離散數(shù)據(jù)也可以是分類數(shù)據(jù)。如：銷售地區(qū)、生產(chǎn)線、班次和工廠。 煙火探測器 10 離散數(shù)據(jù) 離散數(shù)據(jù)舉例 ： 有凹痕的部件通過 /未通過數(shù)量 申訴決議 生產(chǎn)線不合格品數(shù)量 及時交貨的次數(shù) ? 一般來說，連續(xù)數(shù)據(jù)比離散數(shù)據(jù)更可取，因為你可以利用更少的數(shù)據(jù)獲得更多的信息。 ? 如果不能得到連續(xù)數(shù)據(jù)，就可以對離散數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)結果，作出判斷。 . 連續(xù)數(shù)據(jù)與離散數(shù)據(jù)進行比較的解釋： 離散數(shù)據(jù)需要更多的數(shù)據(jù)點才能進行有效的分析 11 請在下面的例子旁，寫出它是“連續(xù)”還是“離散” 1 銷售
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