【正文】 . 回歸分析 (Regression Analysis): 為了闡明輸出變數(shù)和輸入變數(shù)的關(guān)系用過去的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)求出數(shù)學(xué)模型的統(tǒng)計(jì)性分析方法 。 不但能看出兩個(gè)變數(shù)的關(guān)系還能看出各變數(shù)的分布模樣和區(qū)間別頻度 . Matrix Plot(行列散點(diǎn)圖 ): 把多個(gè)散點(diǎn)圖同時(shí)表現(xiàn)的圖表 ， 想掌握多個(gè)變數(shù)間的關(guān)系時(shí)使用 . MultiVari Analysis: 輸入變數(shù)對(duì)輸出變數(shù)影響時(shí)使用的方法 ， 找出對(duì)輸出變數(shù)影響最大的核心輸入變數(shù)(Vital Few Xs)的 PROCESS. 53 推測 (Estimation): 想了解母集團(tuán)的特性利用從母集團(tuán)中抽出的樣本推理數(shù)值或區(qū)間 。 潛在輸入變數(shù)出現(xiàn)錯(cuò)誤的情況掌握 . * 種類 : Design FMEA, Process FMEA, System FMEA 深刻度 (SEV): FMEA 制作時(shí)故障類型給顧客帶來的影響分?jǐn)?shù)越高越危險(xiǎn) . * 顧客 : 包括后工程的內(nèi) ， 外部顧客 . 發(fā)生度 (OCC): FMEA制作時(shí)根據(jù)潛在故障原因的發(fā)生頻度給予分?jǐn)?shù) ， 數(shù)值越高故障頻度越高 ， 反之相反 . 檢出度 (DET): FMEA 制作時(shí)根據(jù)問題的檢出度給予分?jǐn)?shù)數(shù)值越高發(fā)現(xiàn)越困難 ， 反之相反 . 危險(xiǎn)優(yōu)先順序 (RPN): Risk Priority NumberFMEA里把危險(xiǎn)度數(shù)值化為了制定優(yōu)先順序把各故障類型 (深刻度 )x(發(fā)生度 )x(檢出度 )計(jì)算這數(shù)值越高越是重要 . 47 計(jì)量型 Data(Variable Data): 連續(xù)型測量的品質(zhì)特性值 . 例 ) 長度 ， 重量 ， 強(qiáng)度 ， 濃度 ， 速度 ， 壓力 ， 時(shí)間 ，溫度等 ? 連續(xù)型 DATA( Continuous Data ) 計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù) (Attribute Data): 不良品數(shù) ， 缺陷數(shù)等能數(shù)出的帶有品質(zhì)特性的值分為缺陷數(shù) DATA和不良綠率DATA. * 缺陷數(shù) DATA : 教材修正時(shí)錯(cuò)別字 * 不良率 DATA : 再作業(yè)件數(shù) ? 離散型 DATA ( Discrete Data ) 母集團(tuán) (Population): 關(guān)心對(duì)象的總集合叫母集團(tuán)元素的個(gè)數(shù)叫母集團(tuán)的大小母集團(tuán)的大小是無限就叫無限母集團(tuán)反之叫有限母集團(tuán) . 樣本 (Sampling): 從母集團(tuán)中篩選的一部分叫 SAMPLE. 中心傾向性 (Central Tendency): 計(jì)量型 DATA中傾向于中央 . 例 ) 平均 ， 中央值 ， 最頻值等 歪度 (Skewness): 分布形狀傾向于一側(cè) . ?? (Kurtosis):判斷是否比正態(tài)分布形狀更接近與中央的尺度 . 平均 (Mean): 母平均 : μ=Σxi /N=總 DATA和 /總 DATA數(shù) (個(gè)數(shù) ) 樣本平均 : =Σxi /n=樣本 DATA和 /樣本 DATA數(shù) (個(gè)數(shù) ) X48 中央值 (Median): 把數(shù)據(jù)按順序排序后中間的值 ， 很少受異常點(diǎn)帶來的影響 (Outlier). 最頻值 (Mode): 在全部數(shù)據(jù)中發(fā)生次數(shù)最多的值 . 分散 (Variance): 表示數(shù)據(jù)的分散程度 ， 表現(xiàn)為與平均值的差距 . 標(biāo)準(zhǔn)偏差 (Standard Deviation, StDev): 標(biāo)準(zhǔn)偏差是表示 Data平均散布的統(tǒng)計(jì)量 。 它不是單純?nèi)プ非笫澜缟献罡咚疁?zhǔn)的競爭公司 ， 公司內(nèi)或其他業(yè)種應(yīng)用范圍也同樣廣泛 . Best Practice: 包括競爭社學(xué)習(xí)所有行業(yè)的好的方法引進(jìn)到本公司的活動(dòng) ， 選定基準(zhǔn)及順序是按照各公司的基準(zhǔn) /運(yùn)營自主運(yùn)營 . (Kano Analysis): 把顧客要求事項(xiàng) 分為 Must be needs, One Dimensional needs, Delighter等 3類分析顧客滿足度決定優(yōu)先次序?qū)ふ医鉀Q方案是使用 . 42 (Brainstorming): 根據(jù)自主討論選拔有創(chuàng)意的想法對(duì)某個(gè)主題制定解決對(duì)策時(shí)不須按照分析次序幾個(gè)人自由討論然后制定方案的方式 . [Measure] 機(jī)會(huì) (Opportunity): 指的是有可能發(fā)生缺陷的檢查或管理的對(duì)象有必要改善或排除 . 測量系統(tǒng)分析 (Measurement System Analysis, MSA): 為了確保數(shù)據(jù)的信賴性分析測量系統(tǒng)帶來的變動(dòng)在工程變動(dòng)里占的比率判斷測量系統(tǒng)適合與否分析測量系統(tǒng)的精密度 (Gage RR), 精確度等 . 測量誤差 (Measurement Error): 測量值和真值之間的差距測量誤差是測量儀器的精密度和精確度決定所以誤差的原因有溫度 ， 濕度 ， 灰塵等環(huán)境因數(shù) ， 測量儀器的變形 ， 操作不熟練 ， 操作者的失誤等原因 . 安全性 (Stability): 對(duì) SAMPLE的一個(gè)特性長期間測量時(shí)根據(jù)時(shí)間變化帶來的總變動(dòng) . 線形 (Linearity): 測量系統(tǒng)分析中脫離 DATA測量范圍的變動(dòng) . 精密度 (Precision): 測量系統(tǒng)反復(fù)性和再現(xiàn)性帶來的總變動(dòng) . 43 反復(fù)性 (Repeatability): 用同一測量儀器 ， 同一操作者對(duì)同一部品的同一特性測量數(shù)次得到的測量散布 . 再現(xiàn)性 (Reproducibility): 不同的操作者使用同一測量儀器 ， 對(duì)同一部品測量同一特性的測量平均的散布 . Gage R R Study: 在測量系統(tǒng)中因反復(fù)性 ， 再現(xiàn)性帶來的變動(dòng)給工程帶來的影響有多大用統(tǒng)計(jì)方法分析后評(píng)價(jià)測量系統(tǒng)適合性的方法 . % Contribution: Gage RR 分析的總變動(dòng)中因儀器 ， 測量者 ， 測量者 *Part, 部品間 (PartToPart)占的比率通過分散分析 . % Study Variation:Gage RR 分析的總變動(dòng)中因儀器 ， 測量者 ， 測量者 *Part, 部品間 (PartToPart)占的比率通過標(biāo)準(zhǔn)偏差分析 . Number of Distinct Categories: 評(píng)價(jià)測量系統(tǒng)的尺度區(qū)分測量系統(tǒng)區(qū)域數(shù) . DPU(Defects Per Unit): 一個(gè)單位中存在的缺陷的比率 ， 發(fā)生的缺陷數(shù)除于總單位數(shù) . DPO(Defects Per Opportunity): 缺陷發(fā)生的機(jī)會(huì)當(dāng)出現(xiàn)的缺陷數(shù) ， 發(fā)生的缺陷數(shù)除于總的機(jī)會(huì)數(shù) . 44 DPMO: Defects Per Million Opportunities的簡寫一百萬個(gè)機(jī)會(huì)當(dāng)出現(xiàn)的缺陷數(shù)等于 DPO乘于一百萬 (106) . 初期數(shù)率 (FTY): First Time Yield的簡寫在單位工程里沒有再作業(yè)或修理時(shí)的初期良品率 . 累計(jì)數(shù)率 (RTY): Rolled Throughput Yield的簡寫產(chǎn)品經(jīng)過各階段的工程完成的理論性數(shù)率 ， 各初期的數(shù)率的乘積 . 工程能力 (Process Capability): 工程在管理狀態(tài)時(shí)產(chǎn)品或服務(wù)的品質(zhì)變動(dòng)的程度 . 工程能力分析 (Process Capability Analysis): 開發(fā) ， 制造 ， 服務(wù)階段為了測量工程散步減少變動(dòng)幅度利用統(tǒng)計(jì)性方法與規(guī)格比較 ， 分析 . 子群 (Subgroup): 為了整理數(shù)據(jù)把測量值分成幾個(gè)子群在管理圖上顯示為一點(diǎn) ， 為了求出統(tǒng)計(jì)量值篩選的SAMPLE子群 . 工程能力指數(shù) (Process Capability Index): 使用在工程間散布的比較 , 工程能力和規(guī)格幅度的比率能否生產(chǎn)符合規(guī)格的產(chǎn)品的工程能力指數(shù) 。海爾精神 創(chuàng)造資源 美譽(yù)全球 海爾作風(fēng) 人單合一 速?zèng)Q速勝 2 Overview 概 述 3 ?Six Sigma焦點(diǎn) ?通過無缺點(diǎn)運(yùn)行， 達(dá)到顧客滿足 ?迅速的 變革與創(chuàng)造性的 改善 ?有效果的高級(jí)革新工具 ?肯定的實(shí)質(zhì)性 文化變化 ?真正的 財(cái)務(wù)成果 熱情 + 實(shí)踐 = 迅速并連續(xù)性結(jié)果 六西格瑪?shù)慕榻B 4 ? Six Sigma發(fā)展 1990 Six Sigma (SSRI) 設(shè)立 哈利 1988 Motorola 瑪 考姆 堡得理奇 授予品 質(zhì)經(jīng)營獎(jiǎng) 1987 對(duì) Six Sigma 本質(zhì)的書籍 哈利 1984 Six Sigma concept 比爾 .史密斯 1994 DMAIC 戰(zhàn)略 哈利 1995 韋 爾奇 , GE里 Six Sigma 導(dǎo)入 哈利和 思特 勞 2023 都彭 價(jià)值創(chuàng)出 為中心的 Six Sigma 哈利和 林塞曼 1994 愛 立信 導(dǎo) 入 Six Sigma 哈利和 思特 勞 2023 ICRA 戰(zhàn)略 哈利 2023 Six Sigma 傳播于全世界 1987 Six Sigma 采用 Motorola 90 80 00 全員品質(zhì)管理時(shí)代(TQM) 1996 三星 SDI Six Sigma 導(dǎo)入 2023 海爾集 團(tuán)導(dǎo) 入 Six Sigma 六西格瑪?shù)慕榻B 5 ?Sigma概念理解 6Sigma是 1987年 摩托羅拉開始的統(tǒng)計(jì)用語，把 6Sigma(?)設(shè)定為企業(yè)經(jīng)營目標(biāo)是這次運(yùn)動(dòng)的出發(fā)點(diǎn) 。 有兩側(cè)規(guī)格的工程能力為 Cp如下 . * USL : Upper Specification Limit * LSL : Lower Specification Limit 45 短期工程能力 (Short Term Capability): 沒有工程上外部影響 ， 短期工程能力 ， 現(xiàn)在的工程所能達(dá)到的最大的工程能力叫短期工程能力 . 長期工程能力 (Long Term Capability): 包括工程的所有變動(dòng)因數(shù) ， 長期工程能力 ， 一般性工程的情況下工程的目標(biāo)值不固定在目標(biāo)值上經(jīng)過時(shí)間的推移隨之變動(dòng)所以短期工程能力和長期工程能力不同 。 是分散的平方根 . * 母集團(tuán)的標(biāo)準(zhǔn)偏差 σ, SAMPLE的標(biāo)準(zhǔn)偏差用 s (Quartile): 按順序排列分為 4等份 . * Q1: (First quartile) = 25%值 * Q2: (Second Quartile :中央值 ) = 50%值 ? Q3: (Third Quartile) = 75%值 范圍 (Range): 最大值 最小值 xix 2)( xxi ?49 中心極限定理 (Central Limit Theorem): 概率變數(shù)不遵守正態(tài)分布但隨著 N的增加接近于正態(tài)分布 . 正態(tài)性驗(yàn)證 : 所有統(tǒng)計(jì)性假設(shè)檢驗(yàn) Sample Data是假設(shè)正態(tài)分布使用統(tǒng)計(jì) tools之前必須確認(rèn) data的正態(tài)性 。 前者叫點(diǎn)推測 ， 后者叫區(qū)間推測 . 區(qū)間推測 (Interval Estimation): 指的是未知參數(shù)包括的概率區(qū)間的界限 ， 點(diǎn)推測是從樣本中求出的推測值跟參數(shù)真值的差距 ， 意味著包括點(diǎn)推測誤差概念的信賴區(qū)間推測 . 信賴區(qū)間 (Confidence Interval): 通過樣本數(shù)據(jù)母集團(tuán)的參數(shù) (母平均 ， 母分散 ， 母比率等 ） 推測時(shí)期待的區(qū)間 . 樣本大小 (Sample Size): 從母集團(tuán)中抽出的樣本的個(gè)數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)誤差 (SE Mean): Standard Error of Mean表示推定量的程度 ， 指的是推定量 （ 平均 ） 的標(biāo)準(zhǔn)偏差 . 假設(shè)驗(yàn)證 (Hypothesis Testing): 母集團(tuán)的參數(shù) (母平均 ， 母比率 ， 母分散 ) 或分布進(jìn)行假設(shè)通過樣本的情報(bào)采取哪種假設(shè)的分析順序或方法 . Z 值 : 在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布中平均值即 0點(diǎn)到 x軸的值 . 歸無假設(shè) (Ho): Null Hypothesis,一般知道的事實(shí)設(shè)定為歸無假設(shè) . 假設(shè)驗(yàn)證時(shí)比較的兩個(gè)母集團(tuán)的平均值或標(biāo)準(zhǔn)偏差無差異的假設(shè) . 54 對(duì)立假設(shè) (H1): Alternative Hypothesis樣本中根據(jù)確實(shí)的事實(shí)認(rèn)證的假設(shè) 。 從一個(gè)變數(shù)的變化預(yù)測其他變數(shù)的變化 . 回歸方程式 (Regression Equation): 根據(jù)回歸分析結(jié)果導(dǎo)出的數(shù)學(xué)模型叫回歸方程式 . 數(shù)學(xué)性模型 (Mathematical Model): 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法 ， 回歸分析等從函數(shù)中表現(xiàn)輸出變數(shù)和輸入變數(shù)關(guān)系的公式 單純回歸分析 (Simple Regression Model): 回歸分析的基礎(chǔ)模型一個(gè)輸入變數(shù) x, 輸出變數(shù) y, 然后誤差 ε 時(shí)y = β0 + β1x1 + ε 表現(xiàn)出的模型 . 多重回歸分析 (Multiple Regression Model): 回歸分析的模型兩個(gè)以上的輸入變數(shù) x 輸出變數(shù) y, 誤差 ε 時(shí) y = β0 + β1x1 + β2x2 + ε 表現(xiàn)出的模型 58 線形模型 (Linear Model): 各輸出變數(shù)是輸入變數(shù)的線性函數(shù) . 決定系數(shù) (Coefficient of Determination): 回歸模型能不能說明實(shí)際