6sigma培訓(xùn)-基本統(tǒng)計(jì)概念(ppt 49頁)(文件)
【正文】 壞日子，提高一致性，提高平均值。平均值也增加了！初始表現(xiàn)根除壞日子，改進(jìn)一致性，提高平均值。 Q1 = 1/4 的日子較差。4) 計(jì)算穩(wěn)定性因子 (SF):SF = Q1 / Q3 = 12215 / 23646 = .52隨著偏差的降低，穩(wěn)定性因子越來越接近 。發(fā)現(xiàn)它，并且消除它！穩(wěn)定運(yùn)行帶來的好處客戶會(huì)看到更高的 一致性 和 可靠性 。低劣表現(xiàn) 出色表現(xiàn)客戶 ：“我每天都希望實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo) ”穩(wěn)定運(yùn)行：如何實(shí)現(xiàn)1. 在 測(cè)量 階段，計(jì)算您的過程的穩(wěn)定性因子。4. 控制 關(guān)鍵因素 X， 保持高穩(wěn)定性。? 離散 數(shù)據(jù)是以類別形式存在的，不能進(jìn)行分割。? 標(biāo)準(zhǔn)差 – 分布的分散程度。關(guān)鍵概念： 統(tǒng)計(jì)學(xué)概念? 中心極限定理 表明 ，無論單個(gè)變量是不是服從正態(tài)分布，多個(gè)變量的平均值或總和通常近似于正態(tài)分布。? 穩(wěn)定運(yùn)行 集中于降低偏差，使壞日子變成好日子。 15:53:5015:53:5015:531/31/2023 3:53:50 PM? 1以我獨(dú)沈久，愧君相見頻。 31 一月 20233:53:50 下午 15:53:50一月 21? 1比不了得就不比，得不到的就不要。 3:53:50 下午 3:53 下午 15:53:50一月 21? 沒有失敗，只有暫時(shí)停止成功！。 15:53:5015:53:5015:53Sunday, January 31, 2023? 1不知香積寺，數(shù)里入云峰。 一月 213:53 下午 一月 2115:53January 31, 2023? 1少年十五二十時(shí)，步行奪得胡馬騎。 15:53:5015:53:5015:531/31/2023 3:53:50 PM? 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 一月 21一月 2115:53:5015:53:50January 31, 2023? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 3:53:50 下午 3:53 下午 15:53:50一月 21MOMODA POWERPOINTLorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus. 感謝您的下載觀看專 家告 訴。 一月 213:53 下午 一月 2115:53January 31, 2023? 1業(yè)余生活要有意義，不要越軌。 15:53:5015:53:5015:53Sunday, January 31, 2023? 1知人者智，自知者明。 3:53:50 下午 3:53 下午 15:53:50一月 21? 楊柳散和風(fēng)，青山澹吾慮。 31 一月 20233:53:50 下午 15:53:50一月 21? 1楚塞三湘接，荊門九派通。 15:53:5015:53:5015:531/31/2023 3:53:50 PM? 1成功就是日復(fù)一日那一點(diǎn)點(diǎn)小小努力的積累。 一月 213:53 下午 一月 2115:53January 31, 2023? 1行動(dòng)出成果，工作出財(cái)富。 15:53:5015:53:5015:53Sunday, January 31, 2023? 1乍見翻疑夢(mèng)，相悲各問年。? 謝 謝！? 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 通過確定和改進(jìn)關(guān)鍵的 X變量來改進(jìn) Y。? 正態(tài)分布 – 對(duì)稱分布于平均值兩邊的數(shù)據(jù)，鐘形曲線。? 樣本 就是總體的一個(gè)子集。關(guān)鍵概念： 統(tǒng)計(jì)學(xué)概念? 誤差 存在于所有過程。2. 使用 分析 方法篩選出可能導(dǎo)致壞日子的關(guān)鍵因素 X。平均值 (能力 )更高。 2. 增加 Q1. 3. 降低偏差。 Q3 = 3/4 的日子較差。2) 將數(shù)據(jù)按從最好到最壞順序排列。偏差保持不變。統(tǒng)計(jì)學(xué)問題 :是均值偏離、偏差過大，還是兩者兼而有之改進(jìn)的焦點(diǎn)控制平均值的杠桿變量控制標(biāo)準(zhǔn)差的杠桿變量??變量 YY = f ( X1, ... , XN)較差的工序能力LSL USL LSL USL出色的工序能力 均值偏移過度分散能力這適用于所有過程 — 制造業(yè)和商業(yè)。不太重要的多數(shù)變量30% + 70% = 100%至關(guān)重要的少數(shù)變量獨(dú)立變量 (Xs) 有時(shí)被稱為 “根本原因系統(tǒng) ”。我們希望：?小 z大提高工序能力Y = f(X)n Y 是因變量。例 2一堆部件的高度可能近似服從于正態(tài)分布，盡管個(gè)別部件的高度不是正態(tài)分布。每個(gè)子群中有 “n” 個(gè)樣本。ZBench 的定義 ? PUSL 是相對(duì) USL而出現(xiàn)缺陷的概率。通過轉(zhuǎn)換將變量 (y) 轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。我們來看一些用科學(xué)記數(shù)法表示的數(shù)字。 正態(tài)曲線下部的面積就是出現(xiàn)缺陷的概率。 我們可以計(jì)算規(guī)范上下限之外的面積，也就是出現(xiàn)缺陷的概率 。
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