【正文】 2023/1/31 15:40:3115:40:3131 January 2023? 1一個(gè)人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。勝人者有力，自勝者強(qiáng)。 一月 21一月 21Sunday, January 31, 2023? 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 。 一月 2115:40:3115:40Jan2131Jan21? 1世間成事，不求其絕對(duì)圓滿，留一份不足，可得無限完美。 2023/1/31 15:40:3115:40:3131 January 2023? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時(shí)，你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線向前。 一月 21一月 2115:40:3115:40:31January 31, 2023? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國見青山。 一月 21一月 21Sunday, January 31, 2023? 雨中黃葉樹，燈下白頭人。團(tuán)隊(duì)必須與那些將實(shí)施改進(jìn)方案的各種各樣的人緊密工作在一起，以確保改進(jìn)取得成功。另一些人則需要更多的信息和時(shí)間來了解和掌握，這是關(guān)系到改進(jìn)方案順利推進(jìn)的重要條件。仿真測試不在實(shí)際環(huán)境種操作，盡量努力使它盡可能地模擬真實(shí)環(huán)境。? 型式試驗(yàn)也能測試改進(jìn)方案，但不會(huì)涉及到顧客，所以可以消除失敗引起的各種損失風(fēng)險(xiǎn)。? 在改進(jìn)方案最終被采用前，必須證明它在可操作條件下的有效性。人們甚至可能會(huì)抵制改進(jìn)方案中的技術(shù)優(yōu)點(diǎn)，因?yàn)槲幕母淖兡軒硇碌姆椒āＦ髽I(yè)重組程序需花時(shí)間，因?yàn)榻邮苄孪到y(tǒng)和系統(tǒng)中的雇員再培訓(xùn)使之扮演新角色都要花費(fèi)時(shí)間。這類變革引起的文化阻力甚至可能發(fā)生在那些將從計(jì)劃的改變中獲利或一向逆來順受的人的身上。任何變革均會(huì)被那些受到影響的人視為威脅，在消除威脅前，變革將很難實(shí)現(xiàn)。5) 防止和克服改進(jìn)過程中變革所遇到的阻力。 65 改進(jìn)方案的精心策劃4) 估計(jì)所需的人力資源。3)詳細(xì)說明改進(jìn)程序和其他所需進(jìn)行地改進(jìn)。這是設(shè)計(jì)改進(jìn)方案實(shí)施前的最后檢查。? 總評(píng)分可通過對(duì)每項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)給出數(shù)量上的權(quán)數(shù)，再計(jì)算出平均分來得到，或者根據(jù)判斷來評(píng)估每項(xiàng)改進(jìn)方法所產(chǎn)生的效果得到。 62 改進(jìn)方案的選擇矩陣 ? 現(xiàn)有一矩陣可供團(tuán)隊(duì)用來評(píng)估各種供選擇的改進(jìn)方案。改進(jìn)方案的環(huán)境因素如不是積極的，也至少該是中性的。即使改進(jìn)方案有令人滿意的收益成本比，它也可能并非好的解決方案。– 實(shí)施時(shí)間。人們常會(huì)害怕新的及未嘗試過的改變所帶來的影響。當(dāng)總成本與總收益是重要的考慮因素時(shí)，每項(xiàng)供選擇的改進(jìn)方案的成本與它對(duì)團(tuán)隊(duì)使命的影響進(jìn)行的比較甚至更重要。– 對(duì)解決問題的影響。 對(duì)于因子間有交互作用的正交設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析，參見《六西格瑪核心教程－黑帶讀本》 ； 然后對(duì)每個(gè)因子比較兩水平的試驗(yàn)結(jié)果的和，即 T1167。 在例題中找到的最佳條件是 A2B2 ，即試驗(yàn)中的第 5號(hào)試驗(yàn)，其試驗(yàn)結(jié)果確為 9次試驗(yàn)中指標(biāo)最高的。 在例題中因子 A與 B是顯著的，所以要選擇其最好的水平，按前所述，應(yīng)取 A2B2,對(duì)因子 C可以選任意水平，譬如為了節(jié)約材料可選 C1。53 由于因子 B對(duì)應(yīng)的 P值為 ，所以在顯著性水平，因子 B是顯著的，因子 A的 P值為 ，所以因子在顯著性水平 。ErrorCBPAMSSeqTestsSourceusingoffixed2,fixedTypeB,Model:Linear方差分析中的平方和分解、 F統(tǒng)計(jì)量的構(gòu)建和顯著性檢驗(yàn)可參看第 4章的方差分析。 在本例中因子 A的極差為： 167。以上計(jì)算的結(jié)果列在前表下方。T3之間的差異也一樣）只反映了因子 A的三個(gè)水平間的差異，因?yàn)檫@三組試驗(yàn)條件除了因子 A的水平有差異外，因子 B與 C的條件是一致的，所以可以通過比較這三個(gè)平均值的大小看出因子 A的水平的好壞。之間的差異（ y4 + y5 + y6 = 168+236+190=594,T3=“1”對(duì)應(yīng)的三個(gè)試驗(yàn)都采用因子 A的一水平進(jìn)行試驗(yàn)，但因子 B的三個(gè)水平各參加了一次試驗(yàn)，因子 C的三個(gè)水平也參加了一次試驗(yàn)。為方便起見，把試驗(yàn)結(jié)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(jì)算可以在表上進(jìn)行。試驗(yàn)的目的是想找出哪些因子對(duì)指標(biāo)是有明顯影響的，各個(gè)因子的什么樣的水平組合可以使指標(biāo)達(dá)到最大。數(shù)據(jù)分析 rad， 定子線圈取 70匝。本例的試驗(yàn)計(jì)劃可以這樣得到：將第一列的 1， 2， 3分別換成充磁量的三個(gè)水平 900， 1100， 1300，將第二列的 1， 2，3分別換成定位角度的三個(gè)水平 10， 11， 12，將第三列的 1， 2， 3分別換成定子線圈匝數(shù)的三個(gè)水平 70， 80， 90，則得試驗(yàn)計(jì)劃（見下表）。 （ 2） 進(jìn)行表頭設(shè)計(jì)：選定了正交表后把因子放到正交表的列上去，稱為表頭設(shè)計(jì)，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(gè)因子占一列。 在本例中，經(jīng)分析影響輸出力矩的可能因子有三個(gè)，它們是：38在安排試驗(yàn)時(shí)，一般應(yīng)考慮如下幾步： 37 舉例： 磁鼓電機(jī)是彩色錄像機(jī)磁鼓組件的關(guān)鍵部分之一， 按質(zhì)量要求其輸出力矩應(yīng)大于 210g167。 正交表的正交性 ： 這里 “L”是正交表的代號(hào)， “9”表示表的行數(shù)，在試驗(yàn)中表示要做 9個(gè)不同條件的試驗(yàn) ,“4”表示表的列數(shù)，在試驗(yàn)中表示最多可以安排 4個(gè)因子， “ 3” 表示表的主體，在試驗(yàn)中它代表因子水平的編號(hào)，即用這張表安排試驗(yàn)時(shí)每個(gè)因子應(yīng)取 3個(gè)不同水平（1， 2， 3）。正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)是使用正交表來安排試驗(yàn)和分析數(shù)據(jù)的一種方法。34167。 11）后續(xù)試驗(yàn)計(jì)劃 。 10）后續(xù)管理 。33167。應(yīng)采用諸如方差分析和參數(shù)估計(jì)等統(tǒng)計(jì)方法。這是一個(gè)實(shí)際收集數(shù)據(jù)的過程。32? 5）試驗(yàn)設(shè)計(jì)的選擇 。 4）因子及其水平的選擇 。167。167。確定具有影響的 x值使其不可控變量的影響最小，即使響應(yīng)變量對(duì)外部環(huán)境的變化是穩(wěn)健的 ? 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(zhì)、絲質(zhì)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(gè)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。? 請(qǐng)練習(xí)溫度和良率之間的關(guān)係。合金的強(qiáng)度 y與合金中的碳含量 x（ %） 有關(guān)。yx下圖給出在不同 x值上預(yù)測區(qū)間的示意圖：在 處預(yù)測區(qū)間最短，遠(yuǎn)離 的預(yù)測區(qū)間愈來愈長，呈喇叭狀。 x0愈遠(yuǎn)離 ，預(yù)測精度就愈差。 其中 已求得，它的表達(dá)式為：其中 。來源 偏差平方和 自由度 均方和 F比回歸 SR fR SR/ fR殘差 SE fE SE/ fET ST fT 回歸方程顯著性檢驗(yàn)17 利用回歸方程做預(yù)測 當(dāng)求得了回歸方程 ，并經(jīng)檢驗(yàn)確認(rèn)回歸方程是顯著的，則可以將回歸方程用來做預(yù)測。 一是當(dāng)變量 y與 x線性相關(guān)時(shí)， x的變化會(huì)引起 y的變化；167。167。反之，若 ，那么方程是有意義的。? 可以通過求導(dǎo)函數(shù)的方法求得 與 的最小二乘估計(jì)，其表達(dá)式為： 一元線性回歸10 一元線性回歸 對(duì)第 4章例題的數(shù)據(jù)，求碳含量與鋼的強(qiáng)度之間的回歸方程可以通過 MINITAB中的 StatRegressionRegression得到如下結(jié)果：Regression Analysis: y versus xThe regression equation isy = + 131 xPredictor Coef SE Coef T PConstant x S = RSq = % RSq(adj) = %Analysis of VarianceSource DF SS MS F PRegression 1 Residual Error 10 Total 11 11以上得到的回歸方程是：若要系數(shù)更精確些，可以利用下面的結(jié)果寫出：這就是我們求得的二者關(guān)系的回歸方程。其思路是：若 y與 x之間有線性相關(guān)關(guān)系，就可以用一條之間來描述它們之間的相關(guān)關(guān)系。這些要用線性回歸的方法來解決。4 改進(jìn)階段基本任務(wù)是什么– 6 SIGMA帶來 knowknow 的開發(fā)。 精心設(shè)計(jì)策劃，估計(jì)可能出現(xiàn)的困難和阻力并加以克服。 (x的方案 )167。1第五章：主要