six-sigma-基础教材Analyze-阶段课件

SixSigma根底(gēndǐ)教材

Analyze阶段(jiēduàn)第一页，共三十七页。6Sigma改进(gǎijìn)步骤AnalyzeA、活动步骤(bùzhòu)B、Analyze阶段常用工具C、假设检验D、方差分析第二页，共三十七页。AnalyzeStep过程（Process）InputOutputXXXXXXXXXXXXXY第三页，共三十七页。AnalyzeStep活动(huódòng)步骤1、列出所有影响工程Y的过程变量X’s，用函数关系表示(biǎoshì)为：Y=f〔X1、X2、X3，…，Xn〕2、找出对工程Y有重要影响的关键少数影响因素X’s3、对改善收益进行预测分析阶段的目的：是分析在测量阶段(jiēduàn)所收集的数据，以确定一组按重要程度排列的影响质量的变量x’s。第四页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---Input1、过程流程图〔在M阶段为把握现状，所绘制的详细的流程图，可以直接使用〕2、过程输出的量化指标即工程Y〔既工程的改善对象，在M阶段已取得工程Y的详细现况测量数据，此数据是分析和改善阶段的研究对象〕3、对工程Y及其影响因素X’s的数据有效性验证结果〔在M阶段前期，为了保证测量数据的有效性，展示过程本来面目，需要验证数据测量系统的有效性。根据被测量数据的性质，可将其分为(fēnwéi)计量值和记数值数据，两种类型数据的测量系统有不同的分析和验证方法，此结果作为一种证明输入到分析阶段〕4、对当前过程性能的准确评估(对工程Y对应的当前过程能力的准确评估，即Zlt和Zst。根据数值的比较可以对过程现存问题作根本把握。〕5、改进目标〔是工程Y的改善目标，也是过程能力的改善目标，如将Zlt和Zst由现状提升至何种水平，改进目标是上下决定了分析的水准。〕第五页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---Output1、影响工程Y的所有X’s。〔分析阶段的主要目标是发现影响工程Y的主要因素，这样就要找出所有的影响因素，特别不能漏掉可能的关键的影响因素。〕2、影响工程Y的关键少数X’s。〔将关键少数和多数次要因素别离开是分析阶段的首要目标。〕3、量化的收益(shōuyì)。〔在找出少数关键因素后即对其进行评估，并对改善效果进行预测，计算出改善所需本钱和工程收益。〕第六页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具头脑(tóunǎo)风暴法因果图数据表直方图散布图柏拉图实际问题统计问题统计学的解决方法实际的解决方法yfxxxk=(,,...,)12SixSigma是一个系统的步骤过程分析改进控制l测量第七页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具头脑风暴法：对给定的一个专题，让工程团队每位成员进行讨论，提出自己的看法和见解。在使用头脑风暴法的时候，必须要遵守下面的原那么：不允许作评价应该鼓励不寻常的想法强调的是数量〔在短时间内，产生尽可能多的新的想法〕学员可以“搭乘(dāchénɡ)〞其他团队成员的想法提出自己的看法1.头脑(tóunǎo)风暴法第八页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具

对提出的工程，没有充分的信息来确定该工程是否应该着手研究关于问题可能的原因进行(jìnxíng)推测识别可能的纠正措施识别纠正措施可能遇到的阻力使用头脑风暴法的适宜(shìyí)时机：第九页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具因果图：因果图〔C-E〕，帮助工程小组去整理关于原因已有推测并发现一些新的原因，一个因果图不能去识别根本原因，它仅仅(jǐnjǐn)用图象方法显示许多对观察结果〔Y〕有影响的原因〔X〕，这种图象帮助我们集中注意力搜寻根本原因，它对小组成员理解问题也有帮助。2.因果(yīnguǒ)图(CauseandEffect)第十页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具因果(yīnguǒ)图例第十一页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具因果(yīnguǒ)图的三个显著特征：对所观察的效应(xiàoyìng)或考察的现象产生影响的原因的直观的表示一些可能的原因的相互关系被清晰地显示出来，一个原因可能出现图的几个地方。一些相互关系一般是定性的和假定的。〔因果图通常为建立经验的因果关系所需的数据做准备〕第十二页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具因果图要考虑(kǎolǜ)的因素：人、机器、材料、方法(fāngfǎ)、测量--------5M〔制造业〕人〔雇员(gùyuán)〕、供给品〔供给〕、步骤、位置〔环境〕、顾客--------5P〔效劳业〕第十三页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具因果(yīnguǒ)图优点：1、它结合了机构(jīgòu)化和系统的方法，把团队全体成员注意力集中在特定的问题上，既鼓励创新的想法又保持了团队工作的条理性；2、用图象的方法提出了很复杂的情况，并清楚地看出各要素间的关系第十四页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具数据表：数据表被用来收集问题的信息，在简单的表格形式中记录指定(zhǐdìng)的数据，然后由工程团队进行分析。3.数据表第十五页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具数据表表例第十六页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具直方图：

直方图是使用柱状来表示(biǎoshì)单一特性变动的图形。变异的形式通常揭示过程中新的特征。4.直方图第十七页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具直方图例第十八页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具散布图：

用点来表示(biǎoshì)两个因子间的关系。5.散布(sànbù)图第十九页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具散布(sànbù)图例表示在制造和安装(ānzhuāng)期间改变程序的次数表示在安装后需要维修(wéixiū)的次数一个点表示一个顾客第二十页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具柏拉图：按原因别和发生的频数大小，由大到小排列，然后利用80/20原那么，将“少数(shǎoshù)的关键〞因子和“多数的有用〞因子给区分开的图形。６.柏拉图〔Pareto〕第二十一页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具Pareto图例(túlì)I点第二十二页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具Pareto分析(fēnxī)是注意的事项：1〕分界点累计(lèijì)百分比曲线斜率明显趋于“平坦〞的点称为分界点〔如上图中的I点〕，该斜率的突减代表累积曲线的一个“突变〞，突变的分界点区分出了“关键的少数〞和“有用的多数〞2〕模糊区如果曲线斜率变化不明显，分界不清晰时，成为“模糊区〞，如果遇到模糊区，我们可以采取下面两种对策：a]暂定累积影响达60%的少数因素，为“关键〞因素，对其诊断、分析；b]进一步采取第2轮排列图分析，识别新的“关键〞因素。第二十三页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具用MINITAB做PAREATO点击(diǎnjī)OK第二十四页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具用MINITAB做PAREATO第二十五页，共三十七页。AnalyzeStepAnalyze---常用工具

异常值平均值

最大值

最小值

把数据按顺序排列后位于3/4的值

把数据按顺序排列后位于1/4的值

中位值第二十六页，共三十七页。AnalyzeStep假设检验正确的决定Ⅱ类错误Ⅰ类错误正确的确定接受(jiēshòu)H0拒绝(jùjué)H0H0为真H0为假决定(juédìng)实际α风险：当H0为真时，拒绝H0，有称为厂家风险β风险：当H0为假时，接受H0，有成消费者风险拒真取伪第二十七页，共三十七页。AnalyzeStep假设检验假设检验连续数据离散数据分散(fēnsàn)平均(píngjūn)两种平均(píngjūn)的比较几种平均的比较F-testT-testANOVAVariance...TestforEqualVariance1Samplet-test2Samplet-testpairedt-testOne-wayANOVATwo-wayANOVA1Proportion2Proportions比较离散程度是否一样。〔比较组装1、2线后足跟高度偏差时〕2、在分析，上月和下月生产线的NC量是要用。〔5月份，产量1000，NC100；6月份产量2000，NC800，看6月份与5月份的NC量是否有改善？〕------2Proportions1、在分析验证，单个时候使用〔假定以前的硬币正面出现概率为50/100次，而这次出现了60/100次，看否是正常现象？〕------1Proportion前后平均是相同，但是并未改善总体偏差时，用1—SampleZTest第二十八页，共三十七页。AnalyzeStep假设检验计数值(shùzí)计量(jìliàng)值计数值(shùzí)计量值数据数据相关或回归分析方差分析〔卡方〕Proportion〔单个时使用〕Proportions〔两个及以上时使用〕看性质的差异〔如，韩国宇研生男生女和中国宇研生男生女的差异是什么？〔逻辑回归分析〕在经济学中，分析社会现象时用T-Test〔比较组装1、2线粘合强度：Y是粘合强度，为计量型数据；X是1、2线，为记数型数据〕比较两个因子之间相互关系时用第二十九页，共三十七页。AnalyzeStep假设检验

p-value>α:采取(cǎiqǔ)原假设

p-value<α:采取备择假设总体(zǒngtǐ)偏差时用！一组样品时，看是否(shìfǒu)到达某一目标时用！比较两个样品之间的差异！比较两个样品的差值！〔如，服药前后药效比较、洗澡前后身上灰的重量比较〕第三十页，共三十七页。AnalyzeStep假设检验〔ANOVA〕TestforVariance:F-Test检验分散的同质性检验某两个(liǎnɡɡè)总体的分散是否相同第三十一页，共三十七页。AnalyzeStep假设检验〔ANOVA〕符合(fúhé)正态分布的时候用此为标准来判断不符合正态分布的时候(shíhou)用此为标准来判断这种方法(fāngfǎ)是用来判断两组数据的离散程度的当P-value＞α时，两组数据分散程度相同；P-value＜α时，两组数据分散程度不相同第三十二页，共三十七页。AnalyzeStep假设检验〔ANOVA〕三个因子(yīnzǐ)水平以上ANOVA〔方差分析〕的假设1.在各样本内的检测要独立。2.抽出样本的某总体是服从(fúcóng)正态分布。3.抽出样本偏差相等。(TestforEqualVariance)进行对一个因子的方差分析独立变量(biànliàng)有一个〔对一个因子，在不同条件下〕样本的数量不同分析主效果分析交互作用进行对二个因子的方差分析独立变量有二个〔对2个因子，在不同条件下〕第三十三页，共三十七页。AnalyzeStep假设检验假设检验类别用途Z检验T检验比较总体均值F检验同时比较两个总体方差Barlett检验同时比较多个方差，假定总体数据为正态分布Levene检验同时比较多个方差，假