六西格玛工具概述(II)数据统计分析工具
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内容六西格玛DMAIC方法基本统计和数据展示测量计划和抽样方案测量系统分析: Measurement System Analysis过程能力分析：Process Capability Analysis置信区间和假设检验: Hypothesis Test相关和回归分析: Correlation and Regression实验设计: Design of Experiment统计过程控制: Statistical Process Control
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六西格码DMAIC方法The DMAIC cycle: Structured application of the Six Sigma methodology in the The DMAIC cycle: Structured application of the Six Sigma methodology in the improvement projects. DMAIC循环：结构化的应用程序 improvement projects. DMAIC循环：结构化的应用程序基于财务分析的基础，识别问题及影响，选择项目，组成团队，确定CTQ、目标与计划。
评估和确认措施的有效性，对过程进行控制；成果标准化与推广。
Control
Define对问题进行测量，制定数据收集计划并收集；测量系统分析及过程能力评估；寻找聚焦的问题。
Improve选择改进方案，实施改进
Measure Analyze
寻找问题廉症结和根本原因；确定输入与输出量化的关系。翻录必究
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六西格码DMAIC方法识别需要改善的问题组成团队、确定目标，财务收益分析分析测量问题，了解现状WHAT WHEN WHERE WHO WHY HOW Charter\VOC SIPOC Process Mapping Brainstorming Fishbone Diagram Pareto Analysis C& E Matrix FMEA Data Collection Gage R&RProcess Capability
根本原因针对根本原因寻找改善对策评估并选定最好的改善措施实施并检查措施的实施利用控制图实施控制固化措施、实施防呆技术等标准化
Multi Variation Correlation ANOVA Hypothesis Test Regression DOE Robust Design Control Charts SPC Procedures
Proved
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Six Sigma Toolbox4
寻找所有可能原因通过数据和流程分析过滤到
内容六西格玛DMAIC方法基本统计和数据展示测量计划和抽样方案测量系统分析: Measurement System Analysis过程能力分析：Process Capability Analysis置信区间和假设检验: Hypothesis Test相关和回归分析: Correlation and Regression实验设计: Design of Experiment统计过程控制: Statistical Process Control
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数据的重要性 In God we trust. All others bring data
要么相信上帝，要么动手收集数据。
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为什么要使用统计
D A TA
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Levels of Knowledge
知识水平
6. Inferential Statistics: Hypothesis test, Regression,... 6. Inferential Statistics: Hypothesis test, Regression,...推理性统计：假设检验，回归等推理性统计：
假设检验，回归等 5. Descriptive Statistics– Mean, Stdev etc.. 5. Descriptive Statistics– Mean, Stdev etc..描述性统计数据描述性统计数据 4. Summarized data– Charts, diagrams 4. Summarized data– Charts, diagrams图表图表 3. Just raw data collected 3. Just raw data collected只有原始数据只有原始数据 2. No data -- Experience only 2. No data Experience only没数据，只有经验没数据，只有经验 1. No data no experience– only an opinion 1. No data no experience– only an opinion没数据、没经验，只有观点没数据、没经验，只有观点RMA版权所有翻录必究
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数据类型Variable Data计量值数据 Continuous Data连续数据 Often normal distribution通常为正态分布 Actual Value实际数值 Smaller sample required需少量样本 Excellent data definition数据定义严谨 Attribute Data计数值数据 Discrete Data离散数据 Usually Binomial or Poisson Distr.通常为二项分布或泊松分布 Pass/Fail合格/不合格 Large sample required需大量样本 Poor data definition数据定义差
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计量型数据的描述 Set of variable data may show the following 3 characteristics一组计量型数据能显示以下3种特性： 1. Central Tendency中心趋势 2. Dispersion/Variation分散度/变异 3. Shape (of Distribution)分布形状
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描述数据中心趋势的参数 Measures of Location Mean均值 Median中值(中位数) Mode众数 Quartiles四分值
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描述数据中心趋势的参数Normal DistributionExponential Distri.
3.5
4.0
4.5
5.0
5.5
6.0
6.5
5
10
15
20
25
30
9 5% C onfidence Inter valsMean Median 4.92 4.94 4.96 4.98 5.00 5.02Mean Median4.0
9 5% C onfidence Inter vals
4.5
5.0
5.5
6.0
6.5
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描述数据分散度/变异的参数 Range极差 Standard Deviation (Stdev)标准差 Variance方差 Coefficient of Variation (COV)变异系数
R= xmax xminσRMA2
∑ ( x x)=i
2
n 1
Cov=版权所有翻录必究
s tan dard deviation Mean亿腾科技13
母体和样本
Parameter参数 (Population) Mean均值 Variance方差 STDEV标准差μσ2σ
Statistics统计量 (Sample) X S2 S
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正态分布 A normal distribution can be described completely by knowing只需知道下面两项参数就可完整描述一个正态分布: Meanσ Stdev
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标准正态分布Standard Normal Distribution
μ=0σ=1Frequency
400
300
200
100
0
Z转换： Z转换： Z= (y-μ)/σ Z= (y-μ)/σ
-3
-2
-1
0
1
2
3
68% 95% 99.73%
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计数型数据 V
isual defects外观缺陷 Defective不良品 Go/No Go test Yield合格率
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数据分析方法 When studying attribute processes, the data analysis method is different from the variable one...计数型数据的分析方法也不同于计量型数据... DPMO– Defects Per Million Opportunities DPU - Defect Per Unit PPM– Parts Per MillionRMA版权所有翻录必究
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Defective vs Defect废品和缺陷 5 defective HSA with 10 defects 5个坏品头堆中共有10个缺陷
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二项分布 Defective不良品/废品 Only two outcomes are possible只有两种可能结果––––– Go/No Go Good/No Good Paid/Not Paid Satisfied/Not Satisfied Pass/Fail
No
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泊松分布 Defect缺陷 y is the number of occurrences (defects) over some interval (volume, time, location, unit of product) y是在一定区间内(时间，地点，单位产品)缺陷发生的次数 DPU, DPMO, PPM
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