6sigma統(tǒng)計(jì)學(xué)概念(已改無(wú)錯(cuò)字)
2023-07-15 17:48:18 本頁(yè)面
【正文】 ? PUSL 是相對(duì) USL而出現(xiàn)缺陷的概率。 ? PLSL 是相對(duì) LSL而出現(xiàn)缺陷的概率。 ? 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(duì)應(yīng)的 Z值，可從正態(tài)表中查到。 % .04% ZLSL = ZUSL = % ZBENCH = .67 統(tǒng)計(jì)概念 GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1998年 12月 18日 來(lái)自 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 從正態(tài)表獲得面積 (合格品和不合格品的百分比 ) 例 1 : Z = 右邊的面積 = _________ 左邊的面積 = _________ 例 2 : Z = 右邊的面積 = _________ 左邊的面積 = _________ 例 3 : ? = ? = .03 x = 計(jì)算 Z = x ? ? 右邊的面積 = _______ 左邊的面積 = _______ ? 統(tǒng)計(jì)概念 GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1998年 12月 18日 來(lái)自 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 中心極限定理 為什么我們得到的通常是正態(tài)分布 平均值分布 – n個(gè)測(cè)量結(jié)果的平均值 單個(gè)變量的分布圖 X X (總平均數(shù) ) 中心極限定理表明，如果 n足夠大，樣本平均值 ( x )或其總和的分布，都近似于正態(tài)分布，無(wú)論單個(gè)變量是否服從正態(tài)分布。 每個(gè)子群中有 “ n” 個(gè)樣本。 － 統(tǒng)計(jì)概念 GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1998年 12月 18日 來(lái)自 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 中心極限定理 為什么我們通常得到正態(tài)分布 中心極限定理表明，如果 n足夠大，樣本平均值 ( x )或其總和的分布，都近似于正態(tài)分布，無(wú)論單個(gè)變量是否服從正態(tài)分布。 例 1 “ 總銷量”是許多經(jīng)銷商的銷售量的總和。一個(gè)經(jīng)銷商的銷售量可能不是正態(tài)分布，但總銷量很可能近似于正態(tài)分布。 例 2 一堆部件的高度可能近似服從于正態(tài)分布，盡管個(gè)別部件的高度不是正態(tài)分布。 注意： 不是所有數(shù)據(jù)都符合正態(tài)分布。 后面我們將討論如何檢驗(yàn)正態(tài)性， 以及如何處理非正態(tài)分布數(shù)據(jù)。 統(tǒng)計(jì)概念 GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1998年 12月 18日 來(lái)自 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 Z 作為一種能力的尺度 ? z USL T + 3 ? 能力 Z = 3 1 ? 2 ? 3 ? USL + 6 ? 能力 Z = 6 1 ? 2 ? 3 ? 4 ? 5 ? 6 ? T 隨著偏差減小， 出現(xiàn)缺陷 的概率降低， 所以，能力提高。 我們希望： ?小 z大 統(tǒng)計(jì)概念 GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1998年 12月 18日 來(lái)自 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 提高工序能力 Y = f(X) ? Y 是因變量。 ? X 是獨(dú)立變量。 ? Y 取決于 X。 ? 改進(jìn) X才能改進(jìn) Y。 不太重要的 多數(shù)變量 30% + 70% = 100% 至關(guān)重要的 少數(shù)變量 獨(dú)立變量 (Xs) 有時(shí)被稱為“根本原因系統(tǒng)”。 因變量 (Y) 有時(shí)被稱為響應(yīng)變量。 Y取決于獨(dú)立變量，或“ X”變量。 至關(guān)重要的少數(shù)變量也被稱為“杠桿”變量，因?yàn)樗鼈儗?duì)因變量具有重大影響。 統(tǒng)計(jì)概念 GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1998年 12月 18日 來(lái)自 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 統(tǒng)計(jì)學(xué)問(wèn)題 : 是均值偏離、偏差過(guò)大，還是兩者兼而有之 改進(jìn)的焦點(diǎn) Copyright 1995 Six Sigma Academy, Inc. 控制平均 值的杠桿 變量 控制標(biāo)準(zhǔn) 差的杠桿 變量 ? ? 變量 Y Y = f ( X1, ... , XN) 較差的工序能力 LSL USL LSL USL 出色的 工序能力 均值偏移 過(guò)度分散 能力 統(tǒng)計(jì)概念 GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1998年 12月 18日 來(lái)自 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 這適用于所有過(guò)程 — 制造業(yè)和商業(yè)。 穩(wěn)定運(yùn)行可以從過(guò)程中消除偏差，使結(jié)果更加穩(wěn)定、提高可預(yù)測(cè)度。 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(yùn)行 統(tǒng)計(jì)概念 GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1998年 12月 18日 來(lái)自 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 “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。 將壞日子變?yōu)楹萌兆? 統(tǒng)計(jì)概念 GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1998年 12月 18日 來(lái)自 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 原來(lái)的行為 增加平均值。偏差保持不變。依然存在著壞日子！ 穩(wěn)定運(yùn)行 根除過(guò)程的“不穩(wěn)定“部分 (壞日子 )。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。 平均值 平均值 平均值 穩(wěn)定的運(yùn)行會(huì)降低偏差 統(tǒng)計(jì)概念 GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1998年 12月 18日 來(lái)自 中國(guó)最大的資料庫(kù)下載 D a te O u tp u t1 J a n 2 4 ,3 2 02 J a n 1 1 ,6 1 93 J a n 2 8 ,7 0 04 J
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