6sigma常用工具及圖表ppt31頁)(編輯修改稿)
2025-01-18 18:55 本頁面
【文章內容簡介】 過濾器類型 1 1 1 9 9 3 197過濾 過濾器孔徑 1 1 1 9 9 3 197過濾 過濾器堵塞 1 1 1 9 9 9 251過濾 道式溫度 1 1 1 3 1 3 79過濾 千斤頂栓力矩 1 1 1 1 1 1 43擠壓成型 模具加熱器溫度 1 1 1 3 9 1 125擠壓成型 模具型號 3 1 9 1 9 3 211Cause Effect Matrix [ Measure ] 16 / 11 6Sigma是我們的工作方式 16 工序 / 輸入 潛在失敗模式 潛在失敗影響SEV潛在要因OCC當前控制方法DETRPN推薦的措施研究的工序/ 輸入是什么關鍵輸入如何出錯？對關鍵輸出變量的影響（顧客要求）或內部顧客是什么？對顧客影響的嚴重度？什么導致關鍵輸入出錯？要因或失敗模式的頻度？現(xiàn)存的預防要因或失敗模式的控制方法和程序（檢查和檢驗）是什么？應該包括 SOP 號探測不良或失敗模式難易度？減小要因的發(fā)生率或改善探測的措施是什么？只對高RPN或容易的問題對策 000RPN = 嚴重度 X 發(fā)生率 X 探測力 影響影響 要因要因 控制控制影響影響 要因要因 控制控制影響影響 要因要因 控制控制Failure Modes,Effects and Criricality Analysis [ Measure ] 17 / 11 6Sigma是我們的工作方式 17 風險優(yōu)先數(shù) (RPN) FMEA的輸出是 風險優(yōu)先數(shù) RPN 是在你提供的信息基礎上計算出來的數(shù)，要考慮 潛在的失敗模式 , 相關影響 , 和當前在達到顧客之前工程探測失敗能力 它是三個定量的數(shù)率的乘積，分別相對于影響，要因和控制： RPN = 嚴重度 X 發(fā)生率 X 探測力 ? （影響的）嚴重度（ Severity ） 影響對顧客要求的重要程度 如果失敗發(fā)生，也可以和安全及其他風險相關（ 1=不嚴重， 10=非常嚴重） ? （ 要因的）發(fā)生率（ Occurrence ） 給定要因發(fā)生并導致 失敗模式 的頻率。有時也可以指 失敗模式 的頻率（ 1=不像， 10=很像） ? 探測力（ Detection ） (當前的控制能力 ) 當前控制計劃的探測或預防的能力： ? 在導致失敗模式之前的要因 ? 在導致影響之前探測或預防的失敗模式 ? 1=可能探測 , 10=根本不可能探測 [ Measure ] 18 / 11 6Sigma是我們的工作方式 18 Case 4： 為了提高家庭暖氣系統(tǒng)的效率，進行了一項旨在評估兩種設備功效的研究。安裝其中一種設備后，對房舍的能耗進行了測量。這兩種設備分別是電動氣閘 和熱活化氣閘 ?，F(xiàn)在，您要確定是否有證據(jù)證明這兩種設備之間的差值不為零，以比較出這兩種設備的功效。 19 / 11 6Sigma是我們的工作方式 19 原始數(shù)據(jù)如下： 1 3 2 4 ?選擇 ：統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量 雙樣本 選擇對話框： 點擊圖形，選擇數(shù)據(jù)箱線圖 2個對象比較差異 [ Analyze ] 20 / 11 6Sigma是我們的工作方式 20 點擊 Options，選擇如下圖： 5 6 圖形輸出如下： 7 Session輸出如下： P， Ho成立 P， Ha成立 2個對象比較差異 [ Analyze ] 212 01 51 05氣 閘氣閘內置能量消耗氣 閘 內 置 能 量 消 耗 的 箱 線 圖雙樣本 T 檢驗和置信區(qū)間 : 氣閘內置能量消耗 , 氣閘 氣閘內置能量消耗 雙樣本 T 平均值 氣閘 N 平均值 標準差 標準誤 1 40 2 50 差值 = mu (1) mu (2) 差值估計 : 差值的 95% 置信區(qū)間 : (, ) 差值 = 0 (與 ≠) 的 T 檢驗 : T 值 = P 值 = 自由度 = 80 因此，沒有證據(jù)證明，使用電動氣閘與使用熱活化氣閘在能耗上有差異。 21 / 11 6Sigma是我們的工作方式 21 Case 5： 一家制鞋公司要對用于男童鞋鞋底的兩種材料 A 和 B 進行比較。在此示例中，研究中的十個男孩都穿了一雙特殊的鞋，一支鞋的鞋底由材料 A 制成，另一支鞋的鞋底由材料 B 制成。鞋底類型是隨機分配的，以考慮到左右腳在磨損方面的系統(tǒng)差異。三個月后，對鞋的磨損情況進行測量。 22 / 11 6Sigma是我們的工作方式 22 原始數(shù)據(jù)如下： 1 3 選擇對話框： ?選擇 ：統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量 配對 T 2 4 圖形輸出如下： 成對對象比較差異 [ Analyze ] 配對 T 檢驗和置信區(qū)間 : 材料 A, 材料 B 材料 A 材料 B 的配對 T 平均值 N 平均值 標準差 標準誤 材料 A 10 材料 B 10 差分 10 平均差的 95% 置信區(qū)間 : (, ) 平均差 = 0 (與 ≠ 0) 的 T 檢驗 : T 值 = P 值 = P， Ho成立 P， Ha成立 材料 B的性能要比材料 A好 23 / 11 6Sigma是我們的工作方式 23 1 原始數(shù)據(jù)如下： 3 選擇對話框： 2 4 ?選擇 ： StatANOVAOneway(unstacked) Oneway ANOVA: Data, Data2, Data3 Source DF SS MS F P Factor 2 Error 27 Total 29
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