6sigma培訓-基本統(tǒng)計概念(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，改進一致性，提高平均值。 Q1 = 1/4 的日子較差。4) 計算穩(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)定運行帶來的好處客戶會看到更高的 一致性 和 可靠性 。低劣表現(xiàn) 出色表現(xiàn)客戶 ：“我每天都希望實現(xiàn)這個目標 ”穩(wěn)定運行：如何實現(xiàn)1. 在 測量 階段，計算您的過程的穩(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，不能進行分割。? 標準差 – 分布的分散程度。關(guān)鍵概念： 統(tǒng)計學概念? 中心極限定理 表明 ，無論單個變量是不是服從正態(tài)分布，多個變量的平均值或總和通常近似于正態(tài)分布。? 穩(wěn)定運行 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，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意志堅強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，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成功就是日復一日那一點點小小努力的積累。 一月 213:53 下午 一月 2115:53January 31, 2023? 1行動出成果，工作出財富。 15:53:5015:53:5015:53Sunday, January 31, 2023? 1乍見翻疑夢，相悲各問年。? 謝 謝！? 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 通過確定和改進關(guān)鍵的 X變量來改進 Y。? 正態(tài)分布 – 對稱分布于平均值兩邊的數(shù)據(jù)，鐘形曲線。? 樣本 就是總體的一個子集。關(guān)鍵概念： 統(tǒng)計學概念? 誤差 存在于所有過程。2. 使用 分析 方法篩選出可能導致壞日子的關(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)計學問題 :是均值偏離、偏差過大，還是兩者兼而有之改進的焦點控制平均值的杠桿變量控制標準差的杠桿變量??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)變量獨立變量 (Xs) 有時被稱為 “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，盡管個別部件的高度不是正態(tài)分布。每個子群中有 “n” 個樣本。ZBench 的定義 ? PUSL 是相對 USL而出現(xiàn)缺陷的概率。通過轉(zhuǎn)換將變量 (y) 轉(zhuǎn)換為標準正態(tài)分布。我們來看一些用科學記數(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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