基础统计与质量工具

基础统计与质量工具第1页，课件共62页，创作于2023年2月基本统计与质量工具六西格玛DMAIC绿带方法论第2页，课件共62页，创作于2023年2月目标介绍过程变化性和稳定性概念讨论形状，中心和分布趋势的方法学习正态分布介绍了7个基本的质量工具流程表(覆盖于过程图)点阵图/直方图/正态点图运营图表/时间系列帕累托图表/Stratification(2ndLevel帕累托)箱形图/散布图检查表单/centralization图表鱼骨图表(起因与影响图表)展示这些数据分折技术的应用第3页，课件共62页，创作于2023年2月过程改进

证实关健性投入

优化关健性投入过程分析

完成FMEA

执行多变化分析

鉴别潜在的关健性投入

下一阶段的发展计划

过程控制

贯彻控制计划长期能力的证实

持续改进过程定义范围与界限缺陷定义团队章程与领导者预计与影响领导批准过程测量

地图过程和投入产出的鉴定起因与影响模子

建立测量系统的能力建立过程能力的基准DMAIC第4页，课件共62页，创作于2023年2月如图,这个“漏斗”型的路标随着X项的变化而发生着变化.”路标图Y=f(x1,x2,x3,x4,...xn)Y全过程的执行成效.VariationoftheY再现性人员/方法)我们从“Y”:开始过程图减少测量错误,命使过程能力评估更为准确.}初步过程能力估评用FMEA可以减少错误的输入项变量及影响.C&E矩阵FMEA测量变量实际变量重复性(器械复合变量复合变量研究有利于建立X和Y项之间的联系.x1,x7,x18,x22,x31,x44,x57复合变量分析可以认清变量Y=f(x7,x22,x57)用DOE来认清重要的X项及其与Y之间的关系.ControlsinplaceforCriticalx’s第5页，课件共62页，创作于2023年2月基本的统计:改进的基础稳定性:过程如何在一段时期执行?稳定性代表一种持续不变的的方法和一段时期可预测的变化变化性:过程是否切合最小变化性目标?我们用这个方法检验过程是否切合目标我们用标准偏差来测定变化性哪一个程序更好?第6页，课件共62页，创作于2023年2月变化“当所有程序都显示变化时，一些程序显示的是受控制的变化，其他则显示不受控制的变化“受控制的变化具有在一定时间内稳定和持续一致的变化模式的特征与普通的起因相关不受控制的变化具有随时间变化的特征与特殊起因相关第7页，课件共62页，创作于2023年2月变化实例特别起因过程A显示受控制的变化过程B显示不受控制的变化第8页，课件共62页，创作于2023年2月成本我们能够忍受变化性(变量的存在)吗?变化性存在于所有的过程中我们可以忍受变化性(变量的存在吗)，如果：过程切合目标全部的变化性相对于过程特性来说比较小过程长时间稳定新观点下限USL上限传统观点可接受成本下限上限目村目标第9页，课件共62页，创作于2023年2月目标成本成本下限上限目标成本下限上限目标切合目标;变化最小切合目标;勉强可接受变化第10页，课件共62页，创作于2023年2月偏离目标成本成本下限上限目标成本下限上限目标偏离目标;变化微小偏离目标;勉强可接受变化第11页，课件共62页，创作于2023年2月Cost睛限上限目标x这个值…x真的与这个不同?我们想选用一个弃用另一个目标VS检查x这两个值真的完全相同吗?哪两个将最相似地为客户服务?第12页，课件共62页，创作于2023年2月目标VS检查-有什么不同?目标哲学…我们能做得最好的是什么?检查哲学…我们可以避免最糟的是什么?第13页，课件共62页，创作于2023年2月查明过程是否稳定如果过程不稳定，查清和移除不稳定的起因(如果这种起因会令过程更糟的话)定位过程方法–是否切合目标?如果不,查明影响此方法的变量并决定达到目标价值的最佳方案估计总变化的大小–

关于客户的要求是否可以接受(规格限度)?如果不,查明变化的来源并消除或减少对过程的影响现在让我们复习一遍统计对过程的帮助改进的数据分折任务第14页，课件共62页，创作于2023年2月基本统计数据类型持续的,变量不连续的,属性数据中心的测量含义中线数据分布的测量范围不同点标准偏差正态分布的特性第15页，课件共62页，创作于2023年2月数据类型属性数据(定性)种类好/坏机器1,机器2,机器3转换数字点数(#文件中的错误#缺陷,等.)变量数据(定量)持椟的数据(变量可从很多数值中取值)时间(秒)压力(帕斯卡)传送速度(英尺/分)速率(米/分)第16页，课件共62页，创作于2023年2月选择统计技术属性变量变量属性产出投入Chi-square变量分析判断式分析逻辑性弱化关系弱化有些统计技术覆盖了所有数据类型的组合第17页，课件共62页，创作于2023年2月样本数据统计vs.批量数据参数我们通常需要与大批数据相关的如下信息所有客户的平均购买金额是多少?标准偏差是什么?要测量全部批量数据常会很困难即使能,我们通常想预测将来可能会发生什么事情我们通过收集数据样扳取得批量数据信息统计具有样本的特性，被用于估计批量数据的特征第18页，课件共62页，创作于2023年2月方法:算术平均值反映所有数值的影响极值时会产生强烈影响中值:反映了50%的特级值-在一组数据进行级别排列后所取下的中间数值.并不需要包括计算中的所有数值.但对极值同样有重要影响.主要趋势的测量第19页，课件共62页，创作于2023年2月$10,20,30,40,50($用千计)作为哈佛大学“在学校”节目的头儿，你被要求计算哈佛中途退学学生的平均工资平均收入是多少

(或“重心”)?

中间收入是多少

平均收入是多少

(或“重心”)?

中间收入是多少

$10,20,30,40,~1000($inthousands)然而计算机科学系的主席会提醒你别忘了

把著名的哈佛退学者比尔盖茨（微软主席）包括进去第20页，课件共62页，创作于2023年2月Source:DonaldWheeler,UnderstandingVariation图表的使用理解变化的特性让数据的特性更接近人类的思维方式帮助显示数据的关联性是数据分折的主要表达工具如果你不能图表化表达，你可能得不到一个好的结论有助于从杂乱中寻找有用的信息第21页，课件共62页，创作于2023年2月统计分布我们可以用多个数据点作为变量来描述任何可测量特征的行为:时间产品在不同的机器上,等.这些数据的分布可看作是值的分布这些数据可用以下方式来表示点阵图直方图正常的曲线或其他“平滑”分布第22页，课件共62页，创作于2023年2月点分布设想一个油漆工程师涂上了21毫升的油漆。实际的油漆厚度被测量了150次并用点描述如上图所示，每个点代表一次测量的数值。随着点的积累，油漆者的实际涂的值可看作是厚度值的分布如此可见其平均值接近21毫升?第23页，课件共62页，创作于2023年2月点分布假如这个数据看起来象这个点阵，那么平均值依然看起来接近21毫升如何解析这个平均值?第24页，课件共62页，创作于2023年2月创建一个点阵Y:ThicknessofcoatingappliedbyasprayerUsethecolumnThicknessasthevariable第25页，课件共62页，创作于2023年2月直方分布现在设想原始的厚度数据，以次数间隔分组，按厚度数据点落在给定的间隔内的次数，来决定其高度。第26页，课件共62页，创作于2023年2月创建直方图工作表:油漆第27页，课件共62页，创作于2023年2月变化的测量范围:介于数据集的极值之间（最大值-最小值）方差(2):故名思义是指每一个数据点的平方差标准差():方差的平方根范围比方差更敏感最常用的变化测量方法是标准差第28页，课件共62页，创作于2023年2月标准差43210-1-2-3-440%30%20%10%0%样品值概率故名思议标准差的数目第29页，课件共62页，创作于2023年2月对比的变化点阵图显示了变化的不同数量第30页，课件共62页，创作于2023年2月正态分布正态分布是指数据的分布具有持续的特性这些特性对我们理解从中获取数据的过程之特征非常有用许多自然现象和人为过程都有是正态分布，或可表示为接近正态分布第31页，课件共62页，创作于2023年2月特征1:正态分布可只知道如下值时就可完全描述:

含义和标准差正态分布分布1分布2分布3这3个正态分布有何不同?第32页，课件共62页，创作于2023年2月概率与正态分布特征2:曲线下部的面积可用于估算某种发生的事件的累计概率在2个值中获得1个值的概率95%99.73%68%第33页，课件共62页，创作于2023年2月标准差的经验主义规则先前的概率规则适用于甚至不是很完美的正态分布的一集数据让我们比较一下理论（完美）的正态分布与经验主义（现实世界）的分布的数值第34页，课件共62页，创作于2023年2月平滑（正常）分布我们可看到作为平滑分布的数据（红线）假定用“正态分布”.它揭示了如果我们用无数个数据点所呈现出来的形状.第35页，课件共62页，创作于2023年2月用常规曲线创建直方图要作表:油漆第36页，课件共62页，创作于2023年2月正常概率点测试一个数据集能否描述为“正常”如果分布接近正常，正常概率点将会接近成一条直线第37页，课件共62页，创作于2023年2月正常概率点Worksheet:Coating第38页，课件共62页，创作于2023年2月示例概率点第39页，课件共62页，创作于2023年2月时间系列到目前为止我们看到这个数据“隆起来一块”另一个检查数据的方法是时间通常用于时间系列的方法:运营图表独立图表第40页，课件共62页，创作于2023年2月运营图表运营图表运用于一些对这种系列的原始统计诊断测试Worksheet:Coating第41页，课件共62页，创作于2023年2月运营图表第42页，课件共62页，创作于2023年2月单独图表单独图表看起来很象运营图表只是含有适用于这些数据的过程控制界限工作表:Coating第43页，课件共62页，创作于2023年2月单独图表第44页，课件共62页，创作于2023年2月数据分折初步到目前为止我们看到所有一起的数据用点阵图，直方图，正常概率点，营运图表和单独图表展示了全局形状和时间趋势但是这些没能解悉为何这些数据呈如此形状现在我们将讨论其他可以揭示为什么的图表技术第45页，课件共62页，创作于2023年2月箱形图标识分布的不同显示数据的中心和传播箱阵图的中心是中线而不是含义Worksheet:Coating第46页，课件共62页，创作于2023年2月箱形图Max75%50%25%Min我们也可创建箱形图来研究因特殊变量引起的变化OutlierWorksheet:Coating第47页，课件共62页，创作于2023年2月帕累托表帮助优先改进目标的必要工具允许关注引起80%糟糕现象的20%的问题第48页，课件共62页，创作于2023年2月帕累托图表第49页，课件共62页，创作于2023年2月帕累托图表缺陷 数目遗漏锣丝 274遗漏夹子 59有缺陷的房子 19泄漏的胶垫 43碎片 4线未接好 8遗漏钉子 6未完成的部件 10第50页，课件共62页，创作于2023年2月散布图研究两个不同变量之间的关系示例:一个客户和QC实验员一同测量设置为350度时的炉的温度数据在工作表,温度第51页，课件共62页，创作于2023年2月散布图第52页，课件共62页，创作于2023年2月集合图表图表数据的收集/分折方法提供一种可视化地表达事件趋势的方法画图代表通常使用的产品事件被标记于图上显眼的位置第53页，课件共62页，创作于2023年2月xX=1次装运xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx装运发生问题的地方第54页，课件共62页，创作于2023年2月鱼骨图表基本上与起因与影响模子一样的思路第55页，课件共62页，创作于2023年2月数据分折初步所有介绍的方法均可图示化表达数据数据分折应该遵从如下几个基本步骤:总是检查原始数据以识别异常（错误，非预计值）图示化的分折数据以感性认识全局形状和时间趋势使用其他方法分折为什么数据会这样的第56页，课件共62页，创作于2023年2月总结介绍了过程变化性和稳定性的概念讨论形状，中心，和分布的传播的方法介绍正态分