西格瑪0103統計學概念-資料下載頁
2025-05-10 13:08本頁面
【正文】 7 J a n 1 5 ,0 0 08 J a n 8 ,5 0 09 J a n 2 3 ,9 0 11 0 J a n 1 0 ,5 0 01 1 J a n 1 9 ,3 4 21 2 J a n 2 3 ,6 9 31 3 J a n 2 3 ,8 6 81 4 J a n 1 5 ,4 5 81 5 J a n 1 3 ,6 3 31 6 J a n 1 5 ,6 7 51 7 J a n 2 6 ,6 0 01 8 J a n 7 ,9 3 31 9 J a n 1 8 ,7 8 82 0 J a n 1 6 ,4 0 82 1 J a n 7 ,0 6 02 2 J a n 1 7 ,7 3 32 3 J a n 2 2 ,7 1 52 4 J a n 2 2 ,5 0 02 5 J a n 6 ,6 6 72 6 J a n 1 2 ,2 1 52 7 J a n 9 ,5 0 02 8 J a n 2 3 ,6 4 62 9 J a n 1 3 ,5 6 63 0 J a n 2 6 ,4 1 23 1 J a n 2 2 ,2 2 7A v e 1 7 ,5 0 0Raw Data D a te O u tp u t3Jan 28,70017Jan 26,60030Jan 26,4121Jan 24,3209Jan 23,90113Jan 23,86812Jan 23,69328Jan 23,6466Jan 23,54223Jan 22,71524Jan 22,50031Jan 22,22711Jan 19,34219Jan 18,78822Jan 17,73320Jan 16,4084Jan 15,75016Jan 15,67514Jan 15,4585Jan 15,0337Jan 15,00015Jan 13,63329Jan 13,56626Jan 12,2152Jan 11,61910Jan 10,50027Jan 9,5008Jan 8,50018Jan 7,93321Jan 7,06025Jan 6,667A v e 17,500Sorted Q3 Q31 Q3= 23646 Q1= 12215 原始數據 分類后 頂部 25% 底部 25% 1) 測量您的工序每天的產量。 2) 將數據按從最好到最壞順序排列。 3) 將數據四等分。 Q1 = 1/4 的日子較差。 3/4 的日子較好。 Q3 = 3/4 的日子較差。 1/4 的日子較好。 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 。 “穩(wěn)定性因子”： Q1 / Q3 統計概念 GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1998年 12月 18日 根除壞日子，提高一致性，提高平均值 平均值 初始表現 Q1 Q3 穩(wěn)定操作 1. 根除過程的“不穩(wěn)定“部分 (壞日子 )。 2. 增加 Q1. 3. 降低偏差。 4. 平均值也增加了！ Q1 穩(wěn)定操作降低偏差 統計概念 GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1998年 12月 18日 偏差是惡魔。發(fā)現它，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 。 過程的 可預測性 增加，更易于管理。 平均值 (能力 )更高。利用“隱蔽的工廠”。 低劣表現 出色表現 客戶 ： “ 我每天都希望 實現這個目標” 統計概念 GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1998年 12月 18日 穩(wěn)定運行：如何實現 1. 在 測量 階段，計算您的過程的穩(wěn)定性因子。發(fā)現那些具有低穩(wěn)定性因子的過程，那些具有最大改進機會的過程。 2. 使用 分析 方法篩選出可能導致壞日子的關鍵因素X。 3. 使用 改進 方法來確認將壞日子變成好日子的關鍵因素 X。 4. 控制 關鍵因素 X， 保持高穩(wěn)定性。 使用六個西格瑪方法來實施穩(wěn)定操作。 統計概念 GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1998年 12月 18日 關鍵概念： 第 3部分 統計學概念 誤差 存在于所有過程。 連續(xù) (可變 ) 數據可以有意義地進一步分割，例如，長度，重量。 離散 數據是以類別形式存在的，不能進行分割。 總體 就是全部對象。 樣本 就是總體的一個子集。 平均值 – 分布的平均數。 標準差 – 分布的分散程度。 方差 – 標準差的平方。 正態(tài)分布 – 對稱分布于平均值兩邊的數據，鐘形曲線。 標準正態(tài)分布 – 具有平均值 (?) = 0 和標準差 (?) = 1 的正態(tài)分布。 統計概念 GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1998年 12月 18日 關鍵概念： 第 3部分 統計學概念 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。 Z 值是平均值與規(guī)范的上下限之間所包含的標準差個數 Y (‘響應變量 ’ ) 因變量 X (‘因素 ’ ) 獨立變量 Y = f(X): Y 取決于 X。 通過確定和改進關鍵的 X變量來改進 Y。 工序能力 – 過程的偏差與其要求 (規(guī)范 )之間的比較。 穩(wěn)定運行 集中于降低偏差，使壞日子變成好日子。 穩(wěn)定性因子 Q1/Q3. 第一個四等分 / 第三個四等分。
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