六西格玛知识-Analyze导论PPT课件教材讲义

1、六西格玛知识六西格玛知识2DefineAnalyzeAnalyzeMeasureImproveControl主要活动主要活动DATADATA收集收集 树立DATA收集及分析计划 DATA 收集分析及分析及 Vital Few Xs Vital Few Xs 决定决定 分析及 Vital Few Xs 决定输出物输出物 DATA 收集计划表 被收集的 DATA Xs别分析结果 对Graph & CHART, 假设检定, 相关回归分析等分析适合的技法适用结果。 Vital Few Xs Vital Few Xs 项目项目技法技法 DATA 收集计划表, Graph & Chart分

2、析(Histogram, Box Plot等), 假设检定 , 相关回归分析3MeasureMeasureDefineDefineAnalyzeAnalyzeImproveImproveControControl lq Analyze Analyze 概要概要q DATADATA收集计划收集计划 q GraphGraph分析分析q 假设检定概要假设检定概要q相关及回归分析相关及回归分析4Analyze Analyze 概要概要1.1. 理解理解AnalyzeAnalyze阶段的进行目的阶段的进行目的2.2. 确认确认AnalyzeAnalyze阶段的主要活动阶段的主要活动q 阶段的输出物阶段的

3、输出物- Vital Few Xs - Vital Few Xs 目录目录5Time 1Time 1Time 2Time 2Time 3Time 3P1P1P2P2P3P3P4P4P5P5P6P6P7P7P8P8P9P9M Me ea as su ur re em me en nt tUpperSpecLowerSpec210.060.050.040.030.020.010.00PieceImpurity潜在潜在 XsXsV Vital fewital few XsXsq 分析分析(Analyze) 阶段的目的阶段的目的 评价影响输出变量 Y的潜在 Xs影响度 删除不太重要的多数 X，找出影响

4、大的 “Vital Few Xs”Analyze Analyze 概要概要6q 分析分析( (Analyze) Analyze) 阶段的主要内容阶段的主要内容 树立DATA收集计划及收集DATA 利用Minitab的图表作成及分析 统计性假设检定步骤及利用Minitab的假设检定方法 把统计性分析结果解释为实际问题Analyze Analyze 概要概要7DataDataTypeType比较比较对象对象ParameterParameter1 1 个母體个母體2 2 个母體个母體2 2 个以上个以上计量型平均1-Sample Z1-Sample t2-Sample tPaired tOne-Wa

5、y ANOVA分散Chi-Square(计算)2 VariancesTest for Equal Variances计数型 比率1 Proportion2 ProportionsChi-SquareChi-Square检定检定 Chi-SquareChi-Square检定检定 输出输出( (Y)Y)输入输入( (X)X)输出输出 Y Y计量型计量型计数型计数型输入(X)计量型相关回归分析相关回归分析 散点图散点图( (Dot plot)Dot plot)Logistic 回归分析计数型T-Test, ANOVAT-Test, ANOVAHistogramHistogramChi-SquareC

6、hi-SquarePareto DiagramPareto DiagramTest For Equal Variances, 2 VariancesTest For Equal Variances, 2 VariancesBox-PlotBox-Plot选定分析工具选定分析工具8MeasureMeasureDefineDefineAnalyzeAnalyzeImproveImproveControControl l方法论方法论q Analyze Analyze 概要概要q DATADATA收集计划收集计划 q GraphGraph分析分析q 假设检定概要假设检定概要q 相关及回归分析相关及回归

7、分析9DATADATA收集计划收集计划1.1.理解理解DATADATA收集计划的概念收集计划的概念 2.2.理解理解DATADATA收集方法及步骤收集方法及步骤3.3.理解抽样理解抽样( (Sample)Sample)方法方法10DATADATA收集计划收集计划qq 目的目的 为了确认CTQ，从VOC收集计划开始、 MSA 、一次作成制程能力分析,在A阶段里为了确认输出变量Y和输入变量X的关系而作成.qq 适用可能的工具适用可能的工具 DATA收集计划 抽样方法1112DATADATA收集计划收集计划对情报的需求对情报的需求分析分析DATADATA提问提问结果导出结果导出DATADATA收集计

8、划收集计划 回答回答現在現在的提问是什么的提问是什么? ? 怎么找出对提问的答案以及怎么表现怎么找出对提问的答案以及怎么表现? ? 使用什么样的使用什么样的DATADATA分析工具分析工具? ? 使用这些工具来回答使用这些工具来回答, ,需要什么种类的需要什么种类的DATADATA? ? 这个这个DATADATA在什么样的在什么样的ProcessProcess中可以得到中可以得到? ? 能给这个能给这个DATADATA的人是谁的人是谁? ? 以最以最少少的努力减少好几个的努力减少好几个錯誤錯誤可能性可能性, ,如何收集资料如何收集资料? ?13DATADATA收集方法收集方法 1. 构成好的提

9、问 2. 选定确切的DATA分析技法 3. 决定量測方法 4. 定义DATA收集Point 5. 选定没有偏向的DATA收集员,确认他们的兴趣 后教育 6. 利用DATA收集抽样计划和检定 7. 检讨DATA收集过程,并确认其结果14qq 第一阶段第一阶段 : : 构成好的提问构成好的提问 构成正确的提问是核心构成正确的提问是核心, ,成功数据收集的第一阶段。成功数据收集的第一阶段。 - 为得到好情报的提问应该是焦点明确而具体. - 明确显示我们找的情报,给予用那情报和结果执行什么 的信赖,让别人帮助我们就很容易.DATADATA收集收集ProcessProcess qq 第二阶段第二阶段:

10、: 选定确切的DATA分析记法 - 很不幸在很多情况因DATA不适合,只能重新收集DATA. - 更糟的时候,面对根据不充分的DATA决定意见的困难. - 收集DATA前,一但深思熟虑几分种就可以避免这种困难.15样品抽出是如下的Process. 收集可用DATA的一部分. 使用样品DATA导出结论. 对母集团信用对母集团信用卡帐户的卡帐户的 书书面调查件数面调查件数(N=5,000)平均解决时间平均解决时间 ( (m m)?)?样品样品n=100 任意选择任意选择的调查件的调查件数数平均解决时间平均解决时间 (X) = 1.2 日日统计性推论统计性推论 qq 第三阶段第三阶段: : 决定测定

11、方法决定测定方法 - - 母集团或样品母集团或样品DATADATA收集收集ProcessProcess 要收集所有的DATA因时间太长而会发生DATA收集上的失误. 抽出母集团中一部分样品,以少的费用得出更好的结果.16抽样抽样q 好的好的样品应具备的条件样品应具备的条件没有偏向没有偏向代表性代表性RandomRandom性性 - 抽样是使用少量的DATA也能得到好的答案. - 样品对得出母集团及 Process的情报有帮助. - 能代表研究对象的母集团或Process选择样品. - 现实性问题重要. (费用, 资源等)q 抽样简要17有偏向有偏向(Bias)(Bias)的抽样的抽样 qq 偏

12、向偏向的种类的种类: : 排除: 调查中的Process范围的一部分被排除. 认知: DATA收集要员的态度和信念会影响他们所看的看法和记录. 交互作用: DATA收集过程本身会影响研究对象Process. 运用上: 不按标准步骤的情况就是最常见的运用上的偏向. 无应答: 缺测DATA会产生偏向的结果，DATA漏掉的事实是暗示 与其它DATA以任何方式都不同的线索. 推定: 统计处理收集的DATA时使用的公式及方法, 可能与特定种类的偏向有关联.18抽样信赖区间抽样信赖区间通过测定对全部5,000件不满事项的解决时间,算出“真正的”平均解决时间.母集团母集团信用卡关联信用卡关联 顾客的顾客的不

13、满事项接收不满事项接收 (N=5,000)(N=5,000)样品样品n=100 n=100 任意任意选择的不满选择的不满事项事项例例: : 对顾客不满事项的平均解决时间对顾客不满事项的平均解决时间? ?取代表样品，可以推定平均解决时间.或者或者实际母集团的平均和从样品推定的平均值之间有差吗实际母集团的平均和从样品推定的平均值之间有差吗? ?19信赖区间意味着信赖区间意味着, , 知母数真值的区间推定区间知母数真值的区间推定区间. .母集团母集团“真” 平均N=5,000从母集团抽出的样品从母集团抽出的样品 ( (样品的大小样品的大小 n=100)n=100)样品 1的平均样品 2的平均 样品

14、K的平均qq 母集团的母集团的“真真”平均值和从样品推定的平均值之间有差异平均值和从样品推定的平均值之间有差异. .抽样信赖区间抽样信赖区间201.1.单纯任意抽样单纯任意抽样: 构成母集团的各个因子被选样品的概率是一样. 2.2. 层别任意抽样层别任意抽样: 把母集团区分几个同质的层后,在各层按单纯 任意抽样抽出样品.3.3. 群别任意抽样群别任意抽样: 把母集团分为多数集团后, 对按抽样单位选择的群体进行全数调查. 4.4. 系统任意抽样系统任意抽样: 时间上或空间上隔一定间隔抽出样品. 抽样方法抽样方法21XXXXXO OXXXXXXO OXXXXO OXXXXO OXXXXXXXXXX

15、XXXO OXXXOOOOOOOOOO各单位(“O”)被包括样品的概率相同.单纯任意抽样单纯任意抽样层别任意抽样层别任意抽样L LMMMMMMMMSSSS层层单位单位大中小LLL LLLMM MMMMM MMM MMM MMMSS SSSSSSSSS S层别的范畴或Group 内的任意样品. 各Group的样品大小 一般和其Group的相对 大小成比例.22其它抽样方法其它抽样方法 q 不符合统计学的原则,但经常使用的惯例 固定百分率抽样固定百分率抽样 : 与“经常取10%样品”同样的 “大概判断法” 。 结果为小的母集团总是选择太小的样品，大的母集团 总是选择太大的样品。 判断抽样判断抽样

16、: 让DATA收集要员凭自己的判断选定X 个 “代表性” 样品，就能拿到不偏向的样品。 块抽样块抽样 仅凭项目便利集合的理由来选定样品，其结果会产生样品的 偏向和非代表性。 举个例子如下： “从v文件抽出D姓人们的订购记录。” 23DATADATA收集收集ProcessProcess q 第第4 4阶段阶段 : : 定义定义DATADATA收集收集PointPoint 理想的想法，我们要在尽可能不防碍Process作业工序的范围内 收集所有的DATA。可这比预想不容易。q 第第5 5阶段阶段: : 选定没有偏向的选定没有偏向的DATADATA收集员收集员, , 确认他们的兴趣确认他们的兴趣,

17、,并教育并教育. . 谁来收集DATA,这个问题很重要. DATA收集员应该是最容易,最快地接近相关事实的人. 例) 1920年代和1930年代: “Hawthorne 实验” - 劳动生产性和工厂内照明的关系分析24qq 第第6 6阶段阶段 : : 设计设计DATADATA的收集查檢表和指南后进行的收集查檢表和指南后进行Test.Test. DATA的记录应容易做. KISS 原则 (Keep It Simple, Stupid) 查檢表是从DATA的记录或解释中不会有失误的可能性而设计. 查檢表应包括未来的分析、参照及为了再确认的追加情报. 查檢表应最大限度明确. Check Sheet或

18、Data Sheet应显示有专业性. 用手制作,线不规则,字写的乱, 还有如果给人不认真作成的感觉, 那么容易让收集Data的人不注意. DATADATA收集收集ProcessProcess 25q 第第6 6阶段阶段 : : 设计设计DATADATA的收集的收集查檢表查檢表和指南和指南, , 必须进行必须进行TestTest 计划很认真,但是在DATA收集过程中仍有可能发生预想不到的问题. 最常出现的问题如下.对如何作成 DATA收集查檢表的错误理解而引起的失误.设计查檢表的人没理解与Process相关的所有变量, 发现收集 追加情报的必要性.问题发生的状况下,很难输入DATA,所以收集不完

19、全的DATA.把DATA记录在查檢表的人,怕收录情报对他们有坏的影响而犹豫, 因此产生的不完全或有偏向的DATA.DATADATA收集收集ProcessProcess26qq 第第7 7阶段阶段: 检讨检讨DATADATA收集过程收集过程, 确认其结果确认其结果. . 检讨完成的查檢表,观察收集过程等，有必要对于DATA收集Process全面的显示.DATA收集员中有一部分理解错误时,应立即进行再教育. * 有必要使用已收集的Raw Data,或利用新收集的Data时, 必须明确地表示Data收集位置、作成者、期间、 Data数 等Source * DATADATA收集收集ProcessPro

20、cess27MeasureMeasureDefineDefineAnalyzeAnalyzeImproveImproveControControl lq Analyze Analyze 概要概要q DATADATA收集计划收集计划 q GraphGraph分析分析q 假设检定概要假设检定概要q相关及回归分析相关及回归分析28q Y DATAY DATA的分布形态的分布形态- Histogram- Dot Plot q 根据根据X X的的 Y Y分布比较分布比较- Multiple Dot Plot- Box Plotq 项目别比较项目别比较- Pareto 图(Pareto Chart)- 原

21、Graph(Pie Chart)q X X与与 Y Y的关系的关系- 散点图(Scatter Plot)q Y Y的时间性变化的时间性变化- 时序列 Plot (Time Series Plot)Graph分析分析29稳定型稳定型 :没有异常要因的变化制程稳定双峰型双峰型 :互相不同的制程条件下进行作业时缺牙型缺牙型 : 主要是量測系统问题，不能准确地读出 特定范围的数值或避开时发生. 孤岛型孤岛型 : 因制程发生异常而引起,制程条件变化时. Histogram(直方圖直方圖)Histogram Histogram 判断方法判断方法q30峭壁型峭壁型 : 删除不满足规格的数据时. 051015

22、0102030405060708090100C1Frequency右偏斜型右偏斜型 : 在特性值小的一面有自然界限时 78910110102030405060708090C2Frequency0.00.51.0010203040C3Frequency整图型整图型 : 多种制程条件混合存在的时候左偏斜型左偏斜型 : 在特性值大的一面有自然界限时 Histogram31q 与规格的比较与规格的比较LSLUSLLSLLSLUSLUSL 满足规格时 散布大时制程稳定, 特性值都满足规格. .数据中心与目标值一致数据中心与目标值一致, ,但特性值的散布大而但特性值的散布大而存在超过规格的数据存在超过规格

23、的数据. . Histogram32LSLUSLLSLUSL 偏离中心时偏离中心时 既偏离中心且散布大时既偏离中心且散布大时数据中心偏离目标值较大数据中心偏离目标值较大,产生不能满足产生不能满足规格的数据规格的数据.数据的中心偏离目标值很大数据的中心偏离目标值很大,特性值的散特性值的散布度也很大布度也很大,制程很不稳定制程很不稳定,很多数据偏很多数据偏离规格离规格.Histogram33Dot Plot能确认对连续性资料的分布模样,还有指定Group变量比较Group别分布的优点. 17.816.217.517.415.011.211.412.310.010.411.811.010.09.29.214.913.412.814.013.8纤维1 纤维2 纤维3 纤维4例题例题 2 2为了量測纤维质燃烧性,量測 4种纤维做成的衣服燃尽时间如下表. 利用 Dot Plot 确认全部燃烧时间的分布和各纤维别燃烧时间的分布.( (Dotplot.mtwDotplot.mtw) )Dot Plotq34结果确认