六西格玛绿带培训笔记(第二周).doc

第二周笔记 FMEA： 失效模式：流程输入失效的方式，没被检查出造成的影响 影响：对客户的影响 原因：导致失效的原因 现行控制：预防失效模式或原因 风险优先系数：RPN=严重度*发生频率*侦测度 Y的影响 原因 控制 1=容易侦测到 10=很不容易侦测到 多变量分析（Multi-Vari study） 收集数据的方法是“不影响流程的”，在自然状态下分析流程 Analyze 被动观察------多变量分析 Improve 主动调整------DOE 确定目标 确定要研究的Y和X（KPOV,KPIV） KPIV可控，Noise不可控 测量正确输出输入 不可控噪音变量：三种典型噪音变异来源 位置性：地点对地点，人对人 周期性：批量对批量 时间性：时间对时间 确定每个变量的测量系统 选择数据抽样的方法 总体抽样：简单随机抽样，分层抽样，集群抽样 流程抽样（与时间有关）：系统抽样，子群抽样 确定数据收集、格式及记录的程序：数据收集计划 流程运行的程序和设定描述 组成培训小组 清楚划分责任 确定数据分析的方法 运行流程和记录数据 数据分析：根据数据类型确定图形及统计分析工具（书2-24） 主效应图：统计-----方差分析-----主效应图（多个X对Y的影响）看均值差异 多变异图 交互作用图：两条线平行，表明无交互作用 12．结论 13. 报告结果提出建议 应用统计学分类： 描述性统计学：样本分析 推论性统计学：样本对总体进行推测 参数估计：点估计 区间估计（置信区间） 假设检验 中心极限定理： 均值标准差小于单值标准差 (笔记) 置信区间：（笔记，书4-5） CI=统计量±K*（标准偏差） 统计-----基本统计量----------1t单样本 Z值，t值 假设检验（5-18） 5%以下为小概率事件 Ho=原假设/零假设/非显著性假设/归无假设（没变化，相同，无相关，没效果） Ha=备择假设/对立假设/显著假设（有变化，不一样，有关系，显著，有影响） P值=Ho为真，概率值 拒绝Ho犯错的概率 α值：显著性水平 P.大于α：不能拒绝Ho P小于α：拒绝Ho，Ha成立 步骤： 陈述“原假设”Ho /Ha 定义α（根据（6）之后引发的风险成本来决定） 收集数据 选择和应用统计工具分析，计算P值 决定证据表明？ 拒绝Ho------P小于α 不拒绝Ho，P大于α 若拒绝Ho，所采取的行动（统计-----实际） I类错误降低，则II类错误提高 I类错误：制造者风险，误判 II类错误：客户风险，漏判 Z值或T值大，P值小，Ho被拒绝 Z值或T值小，P值大，不能Tt（水平间不独立） 2以上 两两比较 一元 ANOVA 单一样本的检验路径1T：（书6-12） SPC图（I-MR））））Delta=C1-C2 统计----基本统计量----配对T 配对T检验路径： 稳定性分析：对差值 正态检验 中心趋势检验： 对差值：用1T与0比较 用原始数据：T-T（正态） 例子： P值0.05，拒绝Ho 作业：（golf—score）））R-Sq = 50.72% 非参数检验：（非正态，或不等方差） P=0，三人的均值不等 作业：(DM ONEWAY ANOVA) 等方差检验： 置信区间基本重叠，方差没有显著差异 P值=0.920.05，数据正态 单因子方差分析： Fisher 95% 两水平差值置信区间 x 水平间的所有配对比较 同时置信水平 = 73.57% x = 15 减自: x 下限 中心 上限 --------+---------+---------+---------+- 16 1.855 5.600 9.345 (----*----) 17 4.055 7.800 11.545 (----*---) 18 8.055 11.800 15.545 (----*---) 19 -2.745 1.000 4.745 (---*----) --------+---------+---------+---------+- -8.0 0.0 8.0 16.0 15和19没有显