808六西格瑪-6sigma培訓(xùn)-基本統(tǒng)計概念-wenkub.com
2025-05-16 17:37 本頁面
【正文】 穩(wěn)定運行 集中于降低偏差 ， 使壞日子變成好日子 。 基本統(tǒng)計概念 48 關(guān)鍵概念： 統(tǒng)計學(xué)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 。 標(biāo)準(zhǔn)差 – 分布的分散程度 。 離散 數(shù)據(jù)是以類別形式存在的 ， 不能進(jìn)行分割 。 4. 控制 關(guān)鍵因素 X， 保持高穩(wěn)定性。 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(biāo)” 基本統(tǒng)計概念 46 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。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 。 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 。 Q1 = 1/4 的日子較差。平均值也增加了！ 初始表現(xiàn) 根除壞日子，改進(jìn)一致性，提高平均值。 偏差是惡魔，發(fā)現(xiàn)它并且清除它！ 低劣表現(xiàn) 出色表現(xiàn) 客戶 ： “ 我希望每天都 這樣” 穩(wěn)定的運行 基本統(tǒng)計概念 41 “壞日子 ” “一般的日子 ” “好日子 ” Q1 平均值 Q3 產(chǎn)品產(chǎn)量的直方圖 根除壞日子，提高一致性，提高平均值。 Y取決于獨立變量，或“ X”變量。 ? Y 取決于 X。 后面我們將討論如何檢驗正態(tài)性，以及如何處理非正態(tài)分布數(shù)據(jù)。 例 1 “ 總銷量”是許多經(jīng)銷商的銷售量的總和。 ? PTOT 是出現(xiàn)缺陷的總概率 PTOT = PUSL + PLSL ? ZBench 是與出現(xiàn)缺陷的總概率相對應(yīng)的Z值，可從正態(tài)表中查到。 出現(xiàn)一個缺陷部件 的概率 USL ? ? Z = 對于規(guī)范的上限： 基本統(tǒng)計概念 31 正態(tài)分布舉例 規(guī)范是 ” + .030 = ( , ) 假設(shè)我們測量了 30個部件， X = , s = .015 計算一下不符合規(guī)范的部件的比例 LSL USL 目標(biāo)值 從正態(tài)表可以看出， .2514 或者 ( 25% ) 不符合規(guī)范。 = x 102 = .0642 實際數(shù)字 科學(xué)記數(shù)法 代表基數(shù) 將基數(shù)乘以 10的冪： 102 127 +02 22416 +04 +00 如果“ E”后面的數(shù)字是負(fù)的，那么就將數(shù)字的小數(shù)點的位置挪到左邊。 Z 曲線下的整個面積是 1 ? = 0 ( 在這里 ? = 1 ， ? = 0 ) 使用正態(tài)表 下頁上的表列出了 Z值右邊的面積。 正態(tài)分布可以用來將 ? 和 ? 轉(zhuǎn)換為 出現(xiàn)缺陷的百分比。 基本統(tǒng)計概念 25 正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差 (?) 拐點 1? ? USL p(d) 上限 (USL) 下限 (LSL) 均值 (?) 標(biāo)準(zhǔn)差 (?) 3? 拐點與平均值之間的距離是一個 標(biāo)準(zhǔn)差。 （ 引起顧客不滿意 ） 單位缺陷數(shù) （ DPU） ： PPM（ Parts per Million） 不合格品 PPM= 用 PPM來表示缺陷率： PPM=DPU 1000000 不合格品數(shù)量 檢驗的產(chǎn)品數(shù)量 1000000 處理的）單位數(shù)（經(jīng)過該檢查點現(xiàn)的）缺陷數(shù)（在某檢查點發(fā)?D P Ux x基本統(tǒng)計概念 19 統(tǒng)計術(shù)語和定義 缺陷機(jī)會：做一項工作 （ 或生產(chǎn)一件產(chǎn)品等 ） 所有產(chǎn)生缺陷的可能性 。 ? = ( X i ? ) 2 ? i = 1 N N 總體 的公式 方差 與平均值之差的平方的平均值。 舉例：給定一個樣本： {1,3,5,4,7 }， 平均值就是： 統(tǒng)計學(xué)術(shù)語和定義 x = x n 在這里 X1是樣本的第一個點， Xn是樣本的最后一個點。 舉例 1998年 5月在 深圳 生產(chǎn)的一百二十臺 21英寸彩電 舉例： X X X X XX X X X XX X X X XX X X X XX X X X X這個矩陣代表 25個 X的總體。 一個總體中的元素數(shù)量用 N來表示 樣本 － 總體的一個子集 樣本的元素數(shù)量用 n 來表示 平均值 － 總體或樣本的平均值 總體的平均值用 ?來表示 樣本的平均值用 X 或 ?來表示 方差 － 數(shù)據(jù) 與其平均值之間差值的平方的平均值 。如：銷售地區(qū)、生產(chǎn)線、班次和工廠。 你能舉出我們用來獲得連續(xù)數(shù)據(jù)的三個器具例子嗎？ 相對于僅僅知道部件是否合格而言， 連續(xù)數(shù)據(jù)可以提供更多的信息。 試驗設(shè)計 基本統(tǒng)計概念 7 數(shù)據(jù)的兩種類型 ? 連續(xù) (可 變 ) 數(shù)據(jù) 使用一種度量單位，比如英寸或小時。 波動的產(chǎn)生是很自然的，意料之中的，是統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ) 基本統(tǒng)計概念 6 統(tǒng)計學(xué)的作用 統(tǒng)計學(xué)用以下方法處理誤差： (置信區(qū)間和假設(shè)檢驗 )。 如果所有地區(qū)的手機(jī)銷售量是一樣的，那么我們就會懷疑是數(shù)據(jù)庫出了問題。 隨機(jī)波動 不可預(yù)測的測量結(jié)果之間的差異?；窘y(tǒng)計概念 1 6σ 普及 培
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