【正文】 決定系數(shù)的大小是 ‘0’和 ‘1’ 之間的數(shù)據(jù)決定系數(shù)越大回歸模型越適合 . 預(yù)測(cè)區(qū)間 (Prediction Interval): 對(duì)一個(gè)預(yù)測(cè)值在一定的概率范圍內(nèi)的上限和下限間的范圍 . 殘差 (Residual): 回歸模型中實(shí)際測(cè)量值減去通過(guò)回歸模型計(jì)算的預(yù)測(cè)值 殘差分析 (Residual Analysis): 為了確認(rèn)模型的適合性 ， 殘差是否接近正態(tài)分布 ， 是不是隨意 ， 是不是獨(dú)立等分析 . 非參數(shù)驗(yàn)證 (Nonparametrics Test): 對(duì)母集團(tuán)的假設(shè)沒(méi)有假設(shè)利用順序或符號(hào)驗(yàn)證數(shù)據(jù)中心代表值的方法 KANO 分析 : 把課題的中心放在顧客上賦予 CTQ優(yōu)先順序時(shí)使用的方法分為潛在 Xs 必要性因數(shù) , 1元因數(shù) ，感動(dòng)性因數(shù) . 信賴(lài)度 (Reliability): 系統(tǒng) ， 設(shè)備 ， 部品等在規(guī)定的條件下一定時(shí)間內(nèi)滿(mǎn)足執(zhí)行的概率 . 59 [Improve] 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法 (DOE): Design of Experiments在一定的條件下 (費(fèi)用 , 時(shí)間等多樣的輸入變數(shù) )對(duì)想要解決的問(wèn)題給 Y帶來(lái)的影響用統(tǒng)計(jì)性整理有效結(jié)果的實(shí)驗(yàn)方法和分析方法的一系列 PROCESS. 因子 (Factor): 影響輸出因子的要因中 (這里指的是 Vital Few Xs) 直接采納到實(shí)驗(yàn)的因數(shù) . 水準(zhǔn) (Level): 意味著實(shí)驗(yàn)前的因子條件實(shí)驗(yàn)時(shí)為了確認(rèn)因子的影響設(shè)定的因子值的大小水準(zhǔn) . 主效果 (Main Effect): 不考慮其他因子間的交互作用 ， 表現(xiàn)因子平均水準(zhǔn)跟全部平均間的差異程度 . 直角性 (Orthogonality): 變數(shù) A 和 B在高 (+1)水準(zhǔn)上有 2個(gè) RUN在低 (1) 水準(zhǔn)上有 2RUN. 這時(shí) AB項(xiàng)的和等于 0的叫直角性讓各因數(shù)相互獨(dú)立 . 交互效果 (Interaction Effect): 兩個(gè)以上的因子中一個(gè)因子的水準(zhǔn)效果影響其他因子水準(zhǔn) . 60 縮小模型 (Reduced Model): 在實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法中數(shù)據(jù)分析一般性項(xiàng)目是主要因子 ， 交互作用 ， 誤差項(xiàng)結(jié)果分析后對(duì)反應(yīng)值影響小的交互作用包括到誤差項(xiàng)中從新再分析這樣的模型叫縮小模型 ， 通過(guò)這樣提高檢出率 . 中心點(diǎn) (Center Point): 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃中因子水準(zhǔn)多的情況下為了減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)進(jìn)行 2水準(zhǔn)實(shí)驗(yàn) 。 無(wú)相關(guān)時(shí) r 接近 ‘0’, 強(qiáng) ‘ +“ 相關(guān)時(shí)接近 ’+1‘ 強(qiáng) ” —’ 相關(guān)時(shí)接近 39。 假設(shè)驗(yàn)證時(shí)比較的兩個(gè)母集團(tuán)的平均值或標(biāo)準(zhǔn)偏差有差異的假設(shè) . 推翻領(lǐng)域 (Critical Region): 推翻歸無(wú)假設(shè)的驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)量的領(lǐng)域 . ? Rejection Region 一側(cè)驗(yàn)證 (OneSide Test): 只有一側(cè)推翻領(lǐng)域時(shí)的驗(yàn)證方式 。 相對(duì)度數(shù)指的是對(duì)全部個(gè)數(shù)的比率 . (Histogram): 把數(shù)據(jù)按照區(qū)間別區(qū)分按各區(qū)間別掌握頻度數(shù) （ 個(gè)數(shù) ） 后橫軸是區(qū)間縱軸是把頻度數(shù)用柱狀GRAPH表示的圖表 . (Box Plot): 把測(cè)量值表現(xiàn)為 Box 形態(tài)可以看出分布的模樣也可以看出數(shù)據(jù)的中央值 ， 最小值 ， 最大值 ， 四分位數(shù) ， 最大值 ， 異常點(diǎn)等 . 52 異常點(diǎn) (Outlier): 通過(guò)實(shí)驗(yàn)或觀察收集數(shù)據(jù)時(shí) ， 數(shù)據(jù)脫離觀測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)記錄時(shí)出現(xiàn)誤差時(shí)應(yīng)除去這點(diǎn)進(jìn)行分析不然應(yīng)找出原因 . 帕累圖法則 (Pareto‘s Law): 活動(dòng)的多數(shù)部分 （ 全體系統(tǒng)的 80%） 是取決于少數(shù)部分 （ 全體變數(shù)的 20%） 的因數(shù)法則 ， 判斷影響結(jié)果的要因重要度 ， 樹(shù)立根據(jù)重要度的對(duì)策方案時(shí)為區(qū)分 Vital Few的分析 . 帕累圖表 (Pareto Chart): 產(chǎn)品的不良或缺點(diǎn) ， 設(shè)備的故障 ， 事故等分類(lèi)成其現(xiàn)象或原因項(xiàng)目別按大小順序別排列的圖片 。正態(tài)性檢驗(yàn)時(shí) p 值 . 指數(shù)分布 (Exponential Distribution): 服務(wù)窗口里顧客來(lái)查詢(xún)的時(shí)間間隔 ， 故障率一定的產(chǎn)品壽命等模型化的分布 . WEIBULL 分布 (Weibull Distribution): 分析產(chǎn)品的壽命的信賴(lài)度時(shí)使用的分布 . 樣本檢查 (Sampling Inspection): 調(diào)查從 LOT中抽出的樣本把結(jié)果跟判定基準(zhǔn)比較后決定 LOT的格與否的檢查方式 . (Random Sampling): 從母集團(tuán)中抽出樣本時(shí)避免因?qū)嶒?yàn)順序發(fā)生的誤差 ， 隨意抽出樣本的方法 * 誤差 : 真值和 測(cè)量值的差異 層別 (Stratification): 把母集團(tuán)分為幾個(gè)同一特性的幾個(gè)集團(tuán)或分層然后從中抽出樣本的方法 . * 母集團(tuán) : 獲取某種情報(bào)為對(duì)象的集團(tuán)全體 . 品質(zhì)技能展開(kāi) (QFD): Quality Function Deployment 的簡(jiǎn)寫(xiě)顧客對(duì)產(chǎn)品技能的要求 → 產(chǎn)品設(shè)計(jì)規(guī)格 → 連接工程規(guī)格的 MATIRIX形式也叫 (House Of Quality). 焦點(diǎn)放在顧客上增加組員 . 50 概率變數(shù) (Random Variable): 對(duì)標(biāo)本空間的各值否定失誤的函數(shù) . *標(biāo)本空間 : 實(shí)驗(yàn)或觀察中可能發(fā)生的所有實(shí)驗(yàn)結(jié)果的集合 概率分布 (Probability Distribution): 概率變數(shù) X 所取的值對(duì) x發(fā)生的概率 P(X = x) 的算出叫概率變數(shù) X 的概率分布 . 概率密度函數(shù) (Probability Density Function): 概率變數(shù)所取的某值的概率 。 把這些情報(bào)為基礎(chǔ)從系統(tǒng)觀點(diǎn)上能謀求顧客的志向性問(wèn)題 . CE Matrix: 輸入變數(shù)和輸出變數(shù)之間的關(guān)系 ， 指定優(yōu)先順序 。 變動(dòng)范圍在177。必要的優(yōu)秀專(zhuān)門(mén)人才和經(jīng)營(yíng)層的參與 推進(jìn) 6SIGMA時(shí) ,要善于包容和聯(lián)系現(xiàn)有的變革創(chuàng)新活動(dòng) 如 ISO,IE,TQM,精益生產(chǎn)等 ?導(dǎo)入和推進(jìn) 6Sigma應(yīng)該考慮的事項(xiàng) 六西格瑪?shù)慕榻B 19 ?Six Sigma成功要素 ● 經(jīng)營(yíng)層的參與和支援 (The “right” support= Leadership mitment) + ● 選定正確的課題 (The “right” project) + ● 選拔核心的推進(jìn)的人力 (The “right” people) + ● 正確的方法和工具 (The “right” roadmap tool) = 正確的結(jié)果 六西格瑪?shù)慕榻B 20 ?Six Sigma愿景及目標(biāo) ?推進(jìn) Six Sigma愿景 【 培養(yǎng)具有國(guó)際化管理語(yǔ)言的未來(lái)領(lǐng)導(dǎo)人才 【 提高企業(yè)的營(yíng)運(yùn)績(jī)效 ,提高企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)了力 【 建設(shè)高執(zhí)行力 ,追求一流與卓越的先進(jìn)的企業(yè)文化 ?推進(jìn) Six Sigma的目標(biāo) 【 提高產(chǎn)品品質(zhì) ,降低制造成本 【 改善流程績(jī)效 ,提高生產(chǎn)效率 【 提高產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力 ,擴(kuò)大市場(chǎng)份額 【 縮短交貨時(shí)間 ,提高顧客滿(mǎn)意度 【 提高服務(wù)質(zhì)量 ,改善顧客忠誠(chéng)度 【 提高管理能力 ,提高企業(yè)執(zhí)行力 【 形成以數(shù)據(jù)為依據(jù)的管理文化 【 培養(yǎng)大批的管理人才 ,培養(yǎng)未來(lái)的領(lǐng)導(dǎo)者 六西格瑪?shù)慕榻B 21 ?Six Sigma技術(shù)與方法 ? 只能達(dá)到有限目標(biāo) ?方法論和工具 (方法論 : DMAIC, DMADV) DMAIC DMADV 制造 開(kāi)發(fā) 把焦點(diǎn)放到?jīng)Q定成果的根本原因上 將 CTQ 整個(gè)設(shè)計(jì)和下面工程的最佳化 ?DMAIC和 DMADV的的選擇運(yùn)用通常由項(xiàng)目的性質(zhì)決定的 ,而不是由項(xiàng)目所涉及部門(mén)的性質(zhì) (例開(kāi)發(fā) ,制造 ,非制造 )決定的 ? 流程能力即將或者已經(jīng)達(dá)到極限時(shí) 六西格瑪?shù)慕榻B 22 ?Six Sigma技術(shù)與方法 ? 成為構(gòu)造化，反復(fù)的 Process改善方法論 ? 重點(diǎn)放在缺陷減少方面 ? 現(xiàn)存產(chǎn)品或 Process的改善 ? DMAIC Define Measure Analyze Improve Control ? 超越顧客期待 Process的接近方法 ? 重點(diǎn)放在防止錯(cuò)誤和缺陷 ? 新產(chǎn)品或 Process的開(kāi)發(fā)或者現(xiàn)產(chǎn)品或 Process的再設(shè)計(jì) ? DMADV Define Measure Analyze Design Verify ?方法論和工具 (DMAIC, DMADV的特征 ) 定義 測(cè)量 分析 改善 控制 定義 測(cè)量 分析 設(shè)計(jì) 驗(yàn)證 六西格瑪?shù)慕榻B 23 ?Six Sigma技術(shù)與方法 ?DMAIC推進(jìn)步驟 Step 1 – Project選定 (背景陳述 ) Step 2 – Project定義 Step 3 – Project承認(rèn) 改善 Step 4 – Y’s的確認(rèn) Step 5 – 現(xiàn)水準(zhǔn)確認(rèn) (把握 ) Step 6 – 潛在原因變數(shù) (X’s)的挖掘 Step 7 Data 收集 Step 8 Data 分析 Step 9 Vital Few X’s的選定 Step 10 – 樹(shù)立改善方案 Step 11 Vital Few X’s 最佳化 Step 12 – 改善結(jié)果驗(yàn)證 Step 13 – 樹(shù)立管理計(jì)劃 Step 14 – 管理計(jì)劃實(shí)施 Step 15 – 文件化 /共享 Project選定過(guò)程及必要技術(shù) Project的目標(biāo)和范圍的設(shè)定 Project實(shí)施計(jì)劃的承認(rèn) Project 滿(mǎn)足 CTQ的具體指標(biāo) 測(cè)量把握現(xiàn)水準(zhǔn)，確定改善目標(biāo) 潛在原因變數(shù) (X’s)的挖掘及優(yōu)先化 Data 分析計(jì)劃的樹(shù)立及收集活動(dòng) 為了確認(rèn) Vital Few X’s的統(tǒng)計(jì)分析 分析結(jié)果 Review , 改善優(yōu)先順序 Vital Few X’s的特性區(qū)分 明確 Y與 X’s的關(guān)系 決定最佳條件 決定方案的驗(yàn)證及改善效果的確認(rèn) 改善結(jié)果危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)及管理計(jì)劃中的反應(yīng) 現(xiàn)業(yè)適用及維持管理 分析預(yù)想效果進(jìn)行文件化共享 定 義 測(cè) 量 分析 控制 六西格瑪?shù)慕榻B 24 ?Six Sigma技術(shù)與方法 定 義 Step 6 –Concept設(shè)計(jì) Step 7 – 挖掘設(shè)計(jì)要素 Step 8 – 分析設(shè)計(jì)要素 Step 9 – 設(shè)計(jì)要素選定 Step 10 –詳細(xì)設(shè)計(jì) Step 11 –文件驗(yàn)證 Step 12 – 樹(shù)立 /實(shí)施管理計(jì)劃 Step 13 – 文件化 / 交接 Project選定過(guò)程及必要技術(shù) Project的目標(biāo)和范圍的設(shè)定 Project實(shí)施計(jì)劃的承認(rèn) Project 滿(mǎn)足 CTQ的具體指標(biāo) 測(cè)量把握現(xiàn)水準(zhǔn)確定改善目標(biāo) 確定為達(dá)成 Y的 Concept設(shè)計(jì) 對(duì) Concept的 HighLevel Design 定性 / 定量分析 評(píng)價(jià) Risk, HighLevel 設(shè)計(jì) 實(shí)施 Detail Design 實(shí)施文件化評(píng)價(jià)結(jié)果 管理計(jì)劃的計(jì)劃實(shí)施 把握預(yù)想效果文件化 /共享 Step 1 – Project選定 (背景技術(shù) ) Step 2 – Project定義 Step 3 – Project承認(rèn) Step 4 – CTQ展開(kāi)及 Y’s確認(rèn) Step 5 – 新水準(zhǔn)把握及目標(biāo)設(shè)定 測(cè) 量 分析 設(shè)計(jì) 驗(yàn)證 ?DMADV推進(jìn)步驟 六西格瑪?shù)慕榻B 25 ?Six Sigma推進(jìn)組織 Master Black Belt 黑帶大師 全日的專(zhuān)家。 不管是產(chǎn)品的品質(zhì)和經(jīng)營(yíng)品質(zhì)，對(duì)缺陷及問(wèn)題點(diǎn) 品質(zhì)散布是企業(yè)經(jīng)營(yíng)當(dāng)中的敵人。 Mikel , . 尺度 (Metric) : 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)上 (100萬(wàn)個(gè)當(dāng)中 ) 技法 (TOOL) : 為 減少流程散布 ,減少或者消除不良的科學(xué)管理技法，統(tǒng)計(jì)技法等工具 戰(zhàn)略 (Stratagem): 是追求卓越的產(chǎn)品和服務(wù)的公司經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略 哲學(xué) (Philosophy) : 一種新的工作思維方式 ,重視品質(zhì)的組織文化 六西格瑪?shù)慕榻B 6 ?經(jīng)營(yíng)活動(dòng) ■ 經(jīng)營(yíng)活動(dòng) : INPUT (人 ,錢(qián) ) OUTPUT 生 產(chǎn) (制造 ) 物流 (販賣(mài) ) 業(yè)務(wù) (事物 ) 設(shè)計(jì) (開(kāi)發(fā) ) Marketing PROCESS ■經(jīng)營(yíng)活動(dòng)