【正文】 因子 B是顯著的，因子 A的 P值為 ，所以因子在顯著性水平 。167。 對于因子間有交互作用的正交設計與數據分析，參見《六西格瑪核心教程－黑帶讀本》 – 實施時間。 改進方案的精心策劃4) 估計所需的人力資源。這類變革引起的文化阻力甚至可能發(fā)生在那些將從計劃的改變中獲利或一向逆來順受的人的身上。? 型式試驗也能測試改進方案，但不會涉及到顧客，所以可以消除失敗引起的各種損失風險。 一月 21一月 21Sunday, January 31, 2023? 雨中黃葉樹，燈下白頭人。 。 2023/1/31 15:40:1915:40:1931 January 2023? 1一個人即使已登上頂峰，也仍要自強不息。 一月 2115:40:1915:40Jan2131Jan21? 1世間成事，不求其絕對圓滿，留一份不足，可得無限完美。團隊必須與那些將實施改進方案的各種各樣的人緊密工作在一起，以確保改進取得成功。? 在改進方案最終被采用前，必須證明它在可操作條件下的有效性。3)詳細說明改進程序和其他所需進行地改進。 改進方案的選擇矩陣 ? 現有一矩陣可供團隊用來評估各種供選擇的改進方案。人們常會害怕新的及未嘗試過的改變所帶來的影響。； 然后對每個因子比較兩水平的試驗結果的和，即 T1 在例題中找到的最佳條件是 A2B2 ，即試驗中的第 5號試驗，其試驗結果確為 9次試驗中指標最高的。Seq2,Model: 167。為方便起見，把試驗結果寫在正交表的右邊一列上（見下表），并分別用 y1 ,y2 ,...y9表示，所有計算可以在表上進行。 （ 2） 進行表頭設計：選定了正交表后把因子放到正交表的列上去，稱為表頭設計，在不考慮交互作用的場合，可以把因子放在任意的列上，一個因子占一列。在本例中，經分析影響輸出力矩的可能因子有三個，它們是： 正交表的正交性 ： 正交試驗設計是使用正交表來安排試驗和分析數據的一種方法。167。 4）因子及其水平的選擇 。? 一家專門作西裝褲的服裝公司 ,想要比較四種不同布料 :麻紗、棉質、絲質和毛料做出來的西裝褲，哪一種布料的西裝褲最耐穿？于是，每種布料做 10條西裝褲，提供給 40位志愿試穿的人各穿 6個月，試穿期間每周穿 4天，然后再拿回來比較褲子破損的情形。 x0愈遠離 ，預測精度就愈差。167。這些要用線性回歸的方法來解決。第五章：主要內容 改進階段基本任務是什么？ 怎樣揭示 y和 x間的內在規(guī)律？ 如何確定項目改進的優(yōu)化方案 ？ 如何評估、驗證和實施改進方案 ？ 改進階段基本任務是什么167。– 當我們知道了兩個變量之間有線性相關關系時，一個變量的變化會引起另一個變量的變化，但是由于存在其他隨機因子的干擾，因此這兩個變量之間的關系不是嚴格的函數關系式。 方法之二，是用方差分析的方法，這個方法具有一般性。當 時，預測精度可能變得很差，在這種情況作預測（也稱外推），需要特別小心。但這里有一個問題是，即使同一種布料作的褲子，給不同人試穿，其破損的程度都不盡相同，何況不同種布料作的呢？換句話說，我們如何分辨哪些破損是由于人為的因素？哪些是因為布料本身的耐磨？還是一些其他因素的影響？? 試驗設計目的– 確定潛在的少數變量 x是否對響應變量 y有影響；– 試驗者必須選擇影響響應應變量的關鍵變量 x（ 因子）， x的選擇可以使用項目分析階段的技術。 9）驗證試驗 。167。167。 (1)數據的直觀分析 綜上可知，使指標達到最大的條件是 A2B2C3， 即充磁量取 1100* 在數據的直觀分析中是通過極差額大小來評估各個因子對指標影響的大小，那么極差要小到什么程度可以認為該因子對指標值已經沒有顯著的差別了呢？為回答這一問題，需要對數據進行方差分析。y3C1,SS但在實際問題中分析所得的最佳條件不一定在試驗中出現，為此通常需要進行驗證試驗，譬如選擇條件 A2B2C1 ，該條件就不在所進行的 9次試驗中，它是否真的符合要求？所以在實際中驗證試驗是不可少的，即使分析所得的最佳條件子阿試驗中出現，也需要通過驗證試驗看其是否穩(wěn)定。 T2當評估供選擇的改進方案時，改進團隊必須考慮到每項改進建議對那些受其影響的人們所造成的影響。根據評估標準，你能用它來評定每項改進方案。在實施改進前，團隊必須清楚描述提議地改進方案所需地程序。有很多種可能的途徑來證明潛在的改進方案的有效性，它們可以獨立使用或組合使用。 15:40:1915:40:1915:40Sunday, January 31, 2023? 1不知香積寺，數里入云峰。 3:40:19 下午 3:40 下午 15:40:19一月 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。 31 一月 20233:40:19 下午 15:40:19一月 21? 1楚塞三湘接，荊門九派通。? 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。模擬測試的第二個優(yōu)點是它在有限的范圍內測試改進，所以任何缺點或不足均可在企業(yè)進行全面改進前被發(fā)現，并得到更正。沒有人喜歡別人指出他 /她的方式不再是值得稱道的了，尤其是他／她已經以此方式工作了多年以后。任何一個意外都可能使改進陷入被動。注意總成本的 ‘ H’ 表示最使人滿意的效果 ―― 也就是說，成本很低。其他因素的影響若是同等的，則阻力最小的改進方案值得推薦。 譬如在例題中對條件 A2B2C1進行了三次試驗，結果分別為： 234， 240， 220，其平均值為 ，看來該條件是滿意的。3AnalysisA,定位角度取 11(?/180)rad ，定子線圈取 90匝可以使輸出力矩達到最大。， “3”對應 {y7 ,y8 ,y9}表頭設計 A B C 列號 1 2 3 4 （ 3） 列出試驗計劃：有了表頭設計便可寫出試驗計劃，只要將因子的列中的數字換成因子的相應水平即可，不放因子的列就不予考慮。在正交表 L9(34)中，水平 1， 2， 3，各出現 3次。167。通常選用兩個或三個水平，最多不宜超過五個水平是比較合適的，水平的范圍在試驗者感興趣的區(qū)域內應該盡可能的大。確定 x的值以改變響應變量分布的均值，并減少其波動；– 若x0與 相差不大時， 可以近似取為：其中 是標準正態(tài)分布的 1?/2分位數。 造成這種波動的原因有兩個方面：167。? 在線性回歸中通常假定隨機變量 y的觀察值是由兩部分組成，一部分是隨 x線性變化的部分，用 表示，另一部分是隨機誤差，用 ?表示，那么就有 y的結構式：?一般還假定 ，我們的任務是通過獨立收集的 n組數據 去估計參數 ，記為 則得 y關于 x的一元線性回歸方程： 一元線性回歸? 為估計回歸系數 ，常采用最小二乘法。 尋找解決問題的改進措施，提出改進建議、目標和方法，應用頭腦風暴法集思廣益，并充分應用統(tǒng)計技術、方法，提高解決問題的效率和效果。例如：應用正交試驗設計 DOE方法時，對選用幾個因子和幾個水平需要作出總體安排，這些因子與水平的確定十分重要，這些數據來源于對已有實踐數據的統(tǒng)計匯集和分析，以找出問題發(fā)生的原因并分析優(yōu)化方案的合理范圍，使能合理地確定影響關鍵質量特性的關鍵因子的水平范圍，使試驗能高效地開展，做到事半功倍。 在一元線性回歸中進行檢驗有兩種等價的方法：167。由 的表達式可以看出預測區(qū)間的長度 2 與樣本量 n， x的偏差平方和 Lxx， x0到 xbar 的距離 有關。? 請利用二次式的回歸? 請利用三次式的回歸? 請評估那一個回歸方式會更好。選擇合適的響應變量，還要考慮響應變量是如何度量的，這種度量的精度應得到保證。? 8）分析結果以其結論 。2) 響應變量的選擇 ：響應變量就是試驗指標，它用來判斷試驗條件的好壞，在本例中直接用輸出力矩作為考察指標，該指標越大表明試驗條件越好，即它是一個望大特性。（ 1）選正交表：首先根據在試驗中所考察的因子水平數選擇具有該水平數的一類正交表