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正文內(nèi)容

sixsigma培訓知識-閱讀頁

2025-02-28 02:57本頁面
  

【正文】 TQ) Customer1. 物 美 價 廉2. SVC 優(yōu) 質(zhì)3. 口 味 多 樣4. 環(huán) 境 優(yōu) 美 Company 歷史悠久 品牌好 經(jīng)驗豐富 體系完善 價格高 口味少 經(jīng)營體制不活 Compatitor 口味新,價格低 服務更好,規(guī)模大 環(huán)境好 無品牌 經(jīng)驗少 體系不完善;;;;;。; ;; 這個 Output誰使用 ?Internal Customer External Customer;;;。通過成本縮減 從而提高本酒店的競爭力Logic Tree不良內(nèi)容不良內(nèi)容 1次因子次因子 2次因子次因子 潛在因子潛在因子劃傷 脫漆外觀不良外觀不良 作業(yè)方法不當LINE作業(yè)不良來料不良LINE 判定基準不明確來料不良作業(yè)者責任感不強修理后未重新投入252。X1252。X2252。X3252。X4252。X5252。X1252。X2 從 4M(人、資材、機器、方法)分析,結(jié)合問題的影響要素,運用 Logic tree ,初步找出問題的潛在因子 .ControlImprovement Analysis MeasurementDefineLG Electronics (HuiZhou) Inc異色 臟4/25 Pareto圖拍拉圖是基于帕累托原理,該原理是 Vilfredo 1897年他提出, 80%的財富集中在 20%的人手中。排列圖分析能幫助人們確定這些相對少數(shù)但重要的問題,以使人們把精力集中于這些問題的改進上。sigma方法的測量和控制階段,排列圖分析尤其有效?! ARETO PIETwosampleforvsNMeanSE=amuforCIdifference:)TTestdifference0notTValuePValueDF10BothPooled=StDev如何 計 算?pooled公式 為 :S=SQRT(((n11)*S1^2+(n21)*S2^2)/(n1+n22)))S S2分 別為 兩個 樣 本的 標 準偏差pooled= SQRT(((5)*^2+(5)*^2)/(10)))=TwosampleforvsNMeanSEx320Differencemux3Estimatedifference:95%for(,of=(vs=):===useStDev Pareto圖拍拉圖是基于帕累托原理,該原理是 Vilfredo 1897年他提出, 80%的財富集中在 20%的人手中。排列圖分析能幫助人們確定這些相對少數(shù)但重要的問題,以使人們把精力集中于這些問題的改進上。sigma方法的測量和控制階段,排列圖分析尤其有效?! ARETO PIE Pareto圖有人在估計總體均值時要求在置信度為 99%的條件下保證樣本平均數(shù)與總體均值之間的誤差不超過標準差的 25%。首先你要先搞清楚,總體是不是符合正態(tài)分布的。如果這個區(qū)間是很重要的話,你就必須要考慮樣本的誤差。我們知道 6sigma主要采用的是小樣本,小概率理論的。從抽樣看來樣本校正系數(shù) =1( n/N) 所以小樣本的校正系數(shù)就是 1。如我們非常熟悉的 =σ/n^1/2這個公式,使用條件應該是簡單隨機重復抽樣。=σ/n^1/2[( Nn)/(N1)]^1/2使用條件是簡單隨機不重復抽樣。所以說這個公式被簡化了。而在教材中我們往往看到 (uXbar)/σ,這是為什么哪?因為樣本小,開方后可以忽略不記了。后來就明白了,原來是我熟記的很多東西,并不是確切的,是某些公式的簡化形式。比如你的題目是 “有人在估計總體均值時要求在置信度為 99%的條件下保證樣本平均數(shù)與總體均值之間的誤差不超過標準差的 25%。)。2倍 Pareto圖什麼時候用常態(tài)分配、什麼時候用 t分配常態(tài)分配與 t分配是很類似的機率分配模式,一個是有比較集中的峰態(tài)與單薄的尾部,一個是有比較偏平的峰態(tài)與厚重的的尾部,但兩者都是屬於對稱型的分配模式。就學理上來說,其中的差別在那裏:什麼時候該用常態(tài)分配、什麼時候該用 t分配?請大家一起來發(fā)表意見。所以說,不管原來的母體真正的分配是那一種,應該通通都可以用常能分配就可以啦!那為什麼還要多考慮一個 t分配呢?問題就出在於我們對原來母體離散程度的瞭解。Deviation(標準差 )。但是變異數(shù)與原來資料的單位不一樣 ─因為變異數(shù)的單位是原來單位的平方,所以就把變異數(shù)取二分之一次,得到的量就跟原來的單位是一致的,這個值就是標準差。所以答案的關鍵就在於母體標準差是否為已知。戶之,當母體標準差未知時,就必須用 t分配的方法??赡軙玫揭恍?shù)理統(tǒng)計的術語,或是比較數(shù)學化的一些定義,大家看看就好。Variable),其分配模式分別為 X為標準常態(tài)分配,Y是具自由度= df的卡方 (ChiSquare)分配。t分配,簡稱為 t分配。在理解 Logic Tree的基本原理時, MECE的概念非常重要。而且,因為沒有覆蓋整體,問題有可能被遺漏。因為,如果過分拘泥于 MECE,致使 Logic Tree無法展開,反而不如在 MECE不甚充分的情況下展開 Logic Tree更加有益,因為在這樣做的過程中,展開 Logic Tree的Skill得
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