系统、专业的介绍六Sigma管理方法

6sigma介绍1系统、专业的介绍六Sigma管理方法第1页6sigma概念Ⅰ3sigma水平企业6sigma水平企业銷售額中10~15%是損失費用百萬中有66,807個不合格品依靠品質檢查保證高品質需要很多費用不能按體系進行承認并滿足于99%內部決定CTQ銷售額中5%是損失費用百萬中有3.4個不合格品重點是使工序中不產生不良保證高品質所需費用更低使用測定，分析，改进，管理技法不滿足于99%徹底地以顧客觀點來決定CTQ4sigma水平是30頁報紙中有1個錯字品質水平5sigma水平是百科全書中有1個錯字品質水平6sigma水平是小規模圖書館中有1個錯字品質水平2系统、专业的介绍六Sigma管理方法第2页6sigma概念Ⅱ3sigma水平企业6sigma水平企业每年有54,000次藥品調劑錯誤每年護士或醫生錯誤造成新生兒死亡40,500名每个月有2小時喝污染食用水每七天有2小時不能提供電話服務每七天飛機發生5次著陸錯誤每七天發生1350次外科手術事故每小時遺失54,000件郵件25年中只生1次藥品調劑錯誤1中護士醫生錯誤造成新生兒死亡3名中只有1秒鍾喝污染水1中6秒不能提供電話服務美國全部航空企业發生1次著陸錯誤發生一次外科手術事故每年遺失35件郵件3系统、专业的介绍六Sigma管理方法第3页6sigma概念（使用工具）階段ToolsDefine（定義）1)ProcessMapping3)ParetoAnalysis2)LogicTree4)QFD,FMEAMeasurement（測定）5)GageR&R7)ProcessCapability6)RationalSubgroupAnalysis（分析）8)HypothesisTest10)GraphAnalysis9)RegressionImprovement（改进）11)DoE(DesignofExperiment)12)ANOVAControl（管理）13)SPC6sigma不一样推進階段中，改进問題使用統計工具4系统、专业的介绍六Sigma管理方法第4页Y=f(x)Question1)：Y或X中對哪一個聚焦YX1…Xn從屬變數獨立變數OutputInput結果原因現象根源問題觀察監視對象管理對象5系统、专业的介绍六Sigma管理方法第5页Y=f(x)Question2)假如X良好話，有沒有必要繼續實驗及檢查Y？6sigma活動是對根本原因原因（CTQ）聚焦後，展開改进活動6系统、专业的介绍六Sigma管理方法第6页6sigma各階段推進內容階段展開內容FocusDefine(定義）1）确定問題點/具體改进目標Measurement(測定）2）選定制品或工序CTQ3）把握Y工序能力4）明确Y測定方法5）將Y改进對象具體化YYYYAnalysis(分析）6）明确改进Y目标7）明确影響Y原因YX1…Xn7系统、专业的介绍六Sigma管理方法第7页6sigma各階段推進內容Improvement(改进）8)通過篩選抽出關鍵少數原因9)把握關鍵少數原因相關關系10)工序最正确化&驗證(再現性實驗)X1…Xn致命少數原因數Xi致命少數原因數XiControl(管理)11)确立對X測定系統12)确立對關鍵少數原因管理方法13)确立關鍵少數原因工序管理系統及事後管理致命少數原因數Xi致命少數原因數Xi致命少數原因數Xi6SigmaProcess是以D-M-A-I-C5階段構成并經過主要13步驟6Sigma活動是通過現象分析，展開問題，查明臨時性原因，以D-M-A-I-C程序改进關鍵少數原因。先把握現象，能夠1次性改进部門采取1次性改进活動；然後下一個階段再接著進行改进活動。8系统、专业的介绍六Sigma管理方法第8页統計基本概念了解數據計算方法中心位置特征值計算：9系统、专业的介绍六Sigma管理方法第9页統計基本概念了解散布計算S(總變動：TotalSumofSquares):偏差平方和無偏方差(UnbiasedVariance):S除以自由度（n-1）無偏方差開方or標準偏差10系统、专业的介绍六Sigma管理方法第10页統計基本概念了解參數和統計量參數(Parameter)：描述變量集合特征值統計量（Statistics)：表示标本特征值11系统、专业的介绍六Sigma管理方法第11页統計基本概念了解區分參數統計量均值(Mean)均值：μ樣本均值：方差(Variance)偏差(Deviation)12系统、专业的介绍六Sigma管理方法第12页統計基本概念了解Sigma定義Sigma是希腊字母，表示工序散布。Sigma是統計學記述靠近平均值標準偏差（StandardDeviation）或變化（Variation），或定義為事件發生可能性。Sigma是表示工序能力統計單位，測定Sigma跟DPU（單位缺点，DefectPerUnit）,PPM等一起出現。13系统、专业的介绍六Sigma管理方法第13页統計基本概念了解能够說明擁有高Sigma值工序，具備不良率低工序能力Sigma值越大品質費用越少，周期越短。14系统、专业的介绍六Sigma管理方法第14页統計基本概念了解平均值和拐點之間距离用標準偏差（σ）表示。假如目標值（T）和規格上下限（USLorLSL)距离是標準偏差3倍話，說明具備了3Sigma工序能力。USL3σ1σμ（平均）T拐點15系统、专业的介绍六Sigma管理方法第15页統計基本概念了解某班學生國語平均分數是60分，按偏差是5正態分布話，隨意抽取一個學生時，70分以上分數可能性是多少？4550556065707568.3%95.4%99.7%測定值（分數）Z-值σ：-3-2-1012316系统、专业的介绍六Sigma管理方法第16页統計基本概念了解正態分布：N（60，52）標準正態分布：N（0，12）70分情況下Z-值是假如規格上限是75分話，現在工序能力是Z=2或是2σ。Z值是已測定標準偏差（σ）有幾個能进入平均值到规格上下界限（USL，LSL）之间测定值。17系统、专业的介绍六Sigma管理方法第17页統計基本概念了解Z-值計算70分以上可能性有多少？正態分布總面積是‘1’某概率變量‘X’到平均值（μ）之間距离除以標準偏差（σ）值用‘Z’來表示。假如規格上限（or下限）用‘X’來代替時超出規格上限尾部面積能够認為有缺点可能性。‘Z’值是用來測定工序能力，跟工序標準偏差不一样，在這里‘Z’值是2.0，把全體面積作為1時對應面積0.0228。18系统、专业的介绍六Sigma管理方法第18页Z值計算45505560657075Z規格上限19系统、专业的介绍六Sigma管理方法第19页工序能力測定方法Z-值Z=33σ能力1σUSL2σ3σLSL20系统、专业的介绍六Sigma管理方法第20页工序能力測定方法Z-值Z=66σ能力1σUSLLSL2σ3σ4σ5σ6σ工序變動（散布）越小工序能力越高。其結果標準偏差更小，發生不良可能性就低。通過問題現象分析把握工序能力（Z）：要提升到6σ水平，統計上采取什麼樣活動？21系统、专业的介绍六Sigma管理方法第21页需要什麼樣管理？需要什麼樣技術短期工序能力長期工序能力判斷為短期內工序沒有外部影響判斷為充分長時期內工序有外部影響Zst（σst）Zlt（σlt）CpCpk技術技術+工序管理最正确條件下工序能力日常條件下工序能力6σ：Zst=6.0，Cp=2.06σ：Zlt=4.5，Cpk=1.5Zst=3×CpZlt=3×Cpk長期內工序能力因工序中心移動及變動，跟Zlt<Zst關系有關Zshift=Zst-ZltZst=Zlt+1.522系统、专业的介绍六Sigma管理方法第22页6sigma品質水準是什麼？正態分布平偏移（±1.5σ）-6σ-5σ-4σ-3σ-2σ-1σX+1σ+2σ+3σ+4σ+5σ+6σ-1.5σ+1.5σ規格上限（USL）規格下限（LSL）23系统、专业的介绍六Sigma管理方法第23页按規格變化和平均值偏移不良率規格關系無偏移時不良率（理想工序時）±1.5σ偏移時不良率±1σ317,000697,700±2σ45,500308,700±3σ2,70066,810±4σ636,210±5σ0.57233±6σ0.0023.46Sigma品質是每百萬個中3.4PPM，即Cp=2.0，Cpk=1.524系统、专业的介绍六Sigma管理方法第24页4BlockDiagramABC2.52.01.51.00.5123456PoorGoodPoorGood技術ZstZshift工序管理25系统、专业的介绍六Sigma管理方法第25页4BlockDiagramA：工序管理狀態不足，現在技術水平也低B：需改进工序管理，但技術水平優秀C：工序管理優秀，但技術水平低D：WorldTop水平企业26系统、专业的介绍六Sigma管理方法第26页聚焦問題點階段确定問題範圍ProcessMappingProcessMapping是調查情報流程，而使Process文件化為明确改进可能性而使用工具ProcessMapping制订定義Process範圍（要改进普通領域或特殊Process）通過大腦風暴法制订Process階段順序27系统、专业的介绍六Sigma管理方法第27页聚焦問題點階段為了轻易分析，使用符號為了驗證Process，實際确認追加KeyProcess值（Yield,Cost,損失費用，加班費用，Cycletime等）按題目标性質，使用分析圖（ProcessLoss或浪費要素/改进Cycletime/改进品質/Flow改进）QFD（QualityFunctionDeployment)質量指標分解QFD是將顧客关键要求事項，轉換分解成技術要求事項（規格），或暫定CTQ工具，由相關工序專家制订。28系统、专业的介绍六Sigma管理方法第28页聚焦問題點階段QFDProcess進行市場調查，明确信賴性要求，及普通要求事項和顧客對現在品質关键問題要求。對調查內容優先排序，為滿足顧客要求事項制订技術規格确定對顧客要求事項影響大技術規格先後順序，對已确定先後順序技術要求事項，轉換成暫定Part特征（CTQ）對技術規格影響大特征要素（CTQ）進行排序QFD是為了能夠改进顧客关键要求事項，轉換成技術規格工具通過QFD把顧客要求事項系統化，最終選定暫定CTQ，開展改进活動29系统、专业的介绍六Sigma管理方法第29页聚焦問題點階段FMEA（FailureModes&EffectsAnalysis)故障模式及效果分析FMEA是明确制品設計上可能發生問題和排定其順序，并針對故障模式制订所采取恰當活動FMEAProcess對已設計制品用Brainstorming法列出可能故障模式。決定每種可能故障模式主要度和發生可能性決定消除主要故璋模式而采取方法開發消除或減少主要故障模式方法30系统、专业的介绍六Sigma管理方法第30页聚焦問題點階段部分分析法以優先順序找出問題关键事項经典是：80%問題由20%產生決定活動課題和相關非常勤人員用邏輯樹等方法展開問題後，找出最終區域，選定經驗豐富工程師來執行課題活動。31系统、专业的介绍六Sigma管理方法第31页聚焦問題點階段找出活動課題具體事項Brainstorming：在短時間內得出很多主意辦法Brainstorming種類FreeWheeling：全Team員以對話形式即興發掘IdeaRoundRobin：對事件，Team員輪流發掘IdeaCardMethod：不經討論，Team員把Idea寫在卡片上，貼到牆上。32系统、专业的介绍六Sigma管理方法第32页聚焦問題點階段Brainstorming時注意事項禁止批評全部Idea都要記錄Idea發掘時不要解釋或討論粗略Idea也要鼓勵全部些人都積極參與LogicTree(StructureTree)為達成目標伎俩，用邏輯性表示Break-down（展開）問題之間MECE（互不重復無遺漏全體）MECE（MutuallyExclusiveandCollectiveExhaustive)（不重復，各個和等于全體）33系统、专业的介绍六Sigma管理方法第33页聚焦問題點階段确定活動題目标相關Benefit[利益]（定量/定性效果）為保證達成，明确改进金額對活動課題問題記錄在現象分析時，記錄現在現象和所希望現象計劃時間管理通過分析把全部日程用具體圖表管理34系统、专业的介绍六Sigma管理方法第34页測定（Measurement）35系统、专业的介绍六Sigma管理方法第35页變化了解數據分類解決問題工程問題/BottleNeck/Issue事項36系统、专业的介绍六Sigma管理方法第36页改变了解連續型數據（計量型數據）Inchor時間一樣能使用測定刻度數據比較數值數據提供更多情報离散型數據（計數型數據）提供合格不合格之類情報數據不能再細分化數據37系统、专业的介绍六Sigma管理方法第37页改变了解群內變化（WhiteNoise）WhiteNoise是工程內存在日常原因引发變化（偶然原因）現在技術水平是不可能控制變化普通工程散布工程上受細小多數原因影響Z.st來表示38系统、专业的介绍六Sigma管理方法第38页改变了解群間變化（BlackNoise）BlackNoise是工程外部原因影響中心值移動，普通情況下，可查明原因變化（异常原因）現在工程上可控制變化普通情況下，在工程目標值下平均值偏移實際上能够知道隨時間變化，工程能力會怎樣變化39系统、专业的介绍六Sigma管理方法第39页群內、群間變化區分例群內變化：每Line1，2，3內出現（即Line內作業者間變化）工程變化群間變化：各Line間變异而出現工程變化作業者1作業者2作業者3作業者4作業者5作業者6作業者7作業者8作業者9Line1Line2Line340系统、专业的介绍六Sigma管理方法第40页改变了解RationalSubgroup（合理分組）批跟數據種類無關，在可能短時間內彼此類似條件下作業樣本群。RationalSubgroup是指Subgroup內只存在群內變化，Subgroup間只發生群間變化，將數據Grouping通過這種區分把握長期、短期工程能力經長期搜集數據是不论業務部門還是製造部門都包含在群內，群間變化。41系统、专业的介绍六Sigma管理方法第41页工序能力工序能力度評價Short-termCapability(6σ)Long-termCapability(3σ)時間SLSUltstststst隨著時間變化，工序因各種外部原因（4M）變化，長期工序能力比短期工序能力散布大42系统、专业的介绍六Sigma管理方法第42页工序能力什麼是工序能力工序在管理狀態時，其工序生產產品品質變化有多少程度值：或指在管理狀態（穩定狀態）下，工序能製造出來品質水平程度。SixSigma工序能力是指工序變化（or標準偏差：σ）小，即使乘以6倍變化值也能夠滿足規格工序能力。43系统、专业的介绍六Sigma管理方法第43页工序能力短期/長期工序能力意義短期工序能力是只存在群體內變化，表示取樣數據都含有同樣品質特征，但有主要技術要素引发品質特征變化，所以，品質特征變化越大，散布也就越大，短期工序能力也就越差。ShortTermProcessCapabilityIndex：短期工序能力指數Zlt（σlt），CpkZlt=3×Cpk44系统、专业的介绍六Sigma管理方法第44页工序能力長期工序能力是包含群內變化和群體間變化，為了改进技術和工序管理，必須判斷工序是否穩定時，用長期工序能力特征來取樣，來确認包含管理原因引发變化和技術要素引发變化。LongTermProcessCapabilityIndex：長期工序能力指數Zlt（σlt），CpkZlt=3×Cpk45系统、专业的介绍六Sigma管理方法第45页GageR&RGageR&R實行時注意事項以Blind測定來評價決定幾名評價者為合理接產品主要性和統計特征決定試料數反復次數預先決定評價周期抽取樣本時運用隨機原則，但實施GageR&R時須對試料事先計劃再行抽樣46系统、专业的介绍六Sigma管理方法第46页GageR&R普通是看%Tolerance值來判斷Gage接收與否，但%StudyVar在20%以上時，有必要點檢工序ProcessGageR&R值較大時，必須制订改进計劃進行改进。假如測定系統有誤差，但不改进系統話，在執行6σProject期間要接收測定系統可能發生誤差危險。47系统、专业的介绍六Sigma管理方法第47页GageR&R適合貫能判斷時GageR&R對各Parts用貫能來判定合格與不合格，或go·nogo時1V外觀檢查時，2名評價者反復測試20個管子48系统、专业的介绍六Sigma管理方法第48页測試實驗順序評價者1評價者212121GGGG2GGGG3NGGGG4NGNGNGNG5GGGG6GGGG7NGNGNGNG8NGNGGG9GGGG10GGGG49系统、专业的介绍六Sigma管理方法第49页測試實驗順序評價者1評價者2121211GGGG12GGGG13GNGGG14GGGG15GGGG16GGGG17GGGG18GGGG19GGGG20GGGG假如各部品別4次都有出現同樣結果話，其評價是可接收%GageR&R=[3÷20]×100%=15%50系统、专业的介绍六Sigma管理方法第50页GageR&R長期方法時GageR&RMinitab運用GageR&RGraph解釋P3951系统、专业的介绍六Sigma管理方法第51页GageR&RP3852系统、专业的介绍六Sigma管理方法第52页GageR&RXbar管理圖測定值超出管理界限，表現為良好結果。假如測定值50%以上在管理界限內話，這個系統不適合。管理界限是用測定者間測定值變化來計算，所以測定值變化小說明管理界限幅小，即說明測定者間測定值變化很小測定變化（測定者，測定系統）比部品間變化相對小，能够讀出Parts間變化情況53系统、专业的介绍六Sigma管理方法第53页GageR&RR管理圖大部分測定值在管理界限內表示所測定數據值是正常54系统、专业的介绍六Sigma管理方法第54页GageR&RNumberofDistinctCategories=4表示檢測部品信賴性區間不重疊個數4個Categories對同樣部品同樣特征值量，由3名檢查者反復檢測2次。能够分為4組對特定部品測定，信賴性區間小說明測定者和測定有反復，且測定很準确。假如信賴性區間重疊意味（信賴區間不重疊意味著組數小）測定變化大。55系统、专业的介绍六Sigma管理方法第55页GageR&RNumberofDistinctCategories判斷方法NumberofDistinctCategories：0～1不適用（改进檢測系統）NumberofDistinctCategories：2～4附加條件時可接收NumberofDistinctCategories：5以上可接收56系统、专业的介绍六Sigma管理方法第56页GageR&R長期方法時GageR&RMinitab運用GageR&RStudy-ANOVAMethodP3657系统、专业的介绍六Sigma管理方法第57页GageR&RR3658系统、专业的介绍六Sigma管理方法第58页GageR&R%StudyVar：表示能區分部品與部品間差异點檢測系統能力（GageR&R）（工程管理中：要求20%以下）%Tolerance：表示部品在已定公差基準內，區分接收可否檢測系統能力（判斷總體GageR&R合格與不合格）

59系统、专业的介绍六Sigma管理方法第59页GageR&RP3560系统、专业的介绍六Sigma管理方法第60页GageR&R長期方法時GageR&RMinitab運用選定MonitorCover為SixSigmaThemeSpec=2.3±1.5為确認測定系統，3名檢查者對10個部品反復測試2次61系统、专业的介绍六Sigma管理方法第61页P3462系统、专业的介绍六Sigma管理方法第62页GageR&R短期方法時GageR&R運用CTQ部品Spec是2.000±0.015時部品測定值1測定值2測定差(1-2）12.0032.0010.00221.9982.0030.00532.0072.0060.00142.0011.9980.00351.9992.0030.004範圍界限∑R=0.01563系统、专业的介绍六Sigma管理方法第63页GageR&R測定差平均值=∑R/5=0.015/5=0.013測量誤差=(5.15/1.19)×(R)=4.33×(0.003)=0.013公差測量誤差=(0.013÷0.030）×100%=43.3%參考）測量誤差用測定差平均值乘以常數（這里是4.33）來計算。常數在5.15/d*里已经有計算，d*是下表中值，5.15是Gage引发變化能滿足5.15σ99%值。64系统、专业的介绍六Sigma管理方法第64页對測定差平均分布d*值實驗順序測定者數234511.411.912.242.4821.281.812.152.4031.231.772.122.3841.211.752.112.3751.191.742.102.3661.181.732.092.3571.171.732.092.3581.171.722.082.3591.161.722.082.34101.161.722.082.3465系统、专业的介绍六Sigma管理方法第65页GageR&RGageR&R類型短期方法只需要2名測定者和5個部品不能分离反復性和再現性能够快速确認想測定計測器接收與否長期方法经典是2-3名測定者對10個部品反復測定2-3次能够明确把握測定系統變化有多大，能分离反復性和再現性66系统、专业的介绍六Sigma管理方法第66页GageR&R對測定系統變化了解線性（Linearity）：通過期望Gage工作範圍比較准确度得到值即在已定工作範圍兩邊界線區間上，最少研討1回准确度得到值差。67系统、专业的介绍六Sigma管理方法第67页GageR&R偏差大偏差小參考值測定值參考值測定值68系统、专业的介绍六Sigma管理方法第68页GageR&R對測定系統變化了解穩定性（Stability）：在一定時間間隔下把標準品用同一計測器測定同一特征值時得出變化。StabilityTime2Time169系统、专业的介绍六Sigma管理方法第69页GageR&R偏移（Bias）：實際測定值跟試料平均值差异值叫準确度（Accuracy）BiasReferenceValueObservedAverageValue70系统、专业的介绍六Sigma管理方法第70页GageR&R重复性（Repeatability）：1名测定者使用一样计测器测定一样部品一样特征时得到改变Repeatability71系统、专业的介绍六Sigma管理方法第71页GageR&R再現性（Reproduceability)：同樣部品同樣特征使用同樣計測器由多名測定者測定時得到變化。Reproduceability測定者2測定者1測定者372系统、专业的介绍六Sigma管理方法第72页GageR&RGageR&R判斷基準GageR&R值越大，要制订改进計劃并進行改进。假如不顧測定系統誤差，不改进系統話，在6σProject實行中，要願意接收測定系統可能發生誤差危險。設計許可誤差對比Gage判斷20%以下Accept20%-30%考虑适用部品主要度等判断能否Accept30%以上普通情況下73系统、专业的介绍六Sigma管理方法第73页GageR&R計測器選定（測量精度）普通來說量具要求是工序變化/Spec許可誤差10%或更小精度是合理精度：在量具上能讀到測定最小單位例）部品公差=±0.020時，量具精度需滿足≤0.002GageR&RSampling實施以隨機原則實施，但為了把握Spec全部範圍變化，實施前必須制订抽樣計劃。74系统、专业的介绍六Sigma管理方法第74页GageR&RGageR&R是什麼？測定系統給工程變化值造成多少影響GageR&RStudyGageR&RStudy有下面3種反復性（Repeatability）再現性(Reproduceability）全體測定變化即對比Process或Spec決定測定系統變化有多少程度比率系統。75系统、专业的介绍六Sigma管理方法第75页GageR&R數據全體變化部品間變化測定Error變化76系统、专业的介绍六Sigma管理方法第76页GageR&RGageR&R主要性GageR&R實行結果提供下面情報選定計測器適合性（Gage分解能力恰當性）測定系統時間上穩定性（or可信賴）測定滿足誤差時，是工程變化或規格值關聯能够接收。（原因測定變化量小，以具備正确找出誘發“Y”變化“X”原因）77系统、专业的介绍六Sigma管理方法第77页變化了解為什麼要RationalSubgroupingRationalSubgroup是6Sigma一個強大工具。是區分工程短期工程能力或長期工程能力主要方法能够把握平均值移動問題還是散布問題把問題特殊化第一個階段78系统、专业的介绍六Sigma管理方法第78页變化了解RationalSubgroup要包含要素：為了明确給工序變化暫定影響‘X’原因，使用5M求解特征要因圖Man：作業者變更，晝夜班次交換，新作業者等Machine：機械設定值變更，設備維修&維護等Material：交付LOT，作業安排，原材料等Method：作業者間作業方法差异等Measurement：測定者變化，測定設備誤差等79系统、专业的介绍六Sigma管理方法第79页變化了解RationalSubgrouping事例改进供應TVBackCover協力社品質，為了分析部品變化原因制订RationalSubgrouping計劃預想暫定“X”原因及實際計劃兩台注塑機：對兩台注塑機實施以下內容交接班：對交接班別取樣分析每七天作業者變更：對每七天變更作業者別取樣分析按原材料別構成Lot，分析Lot別有無差异80系统、专业的介绍六Sigma管理方法第80页工序能力工序能力數學式兩側有規格工序能力SLSU81系统、专业的介绍六Sigma管理方法第81页工序能力有偏移時工序能力SLSUKM82系统、专业的介绍六Sigma管理方法第82页工序能力用語解釋K：偏移系數（假如K=0，Cp=Cpk）M（Mid-range）：規格中心T（Tolerancne）：公差SU（UpperSpec）：規格上限SL（LowerSpec）：規格下限83系统、专业的介绍六Sigma管理方法第83页工序能力只有規格上限時工序能力SU84系统、专业的介绍六Sigma管理方法第84页工序能力只有規格下限時工序能力SL85系统、专业的介绍六Sigma管理方法第85页工序能力工序能力Minitab運用葡萄酒農場為了參加慶祝大會，在準備過程中，有必要改进葡萄酒品質而準備Project，首先為了把握現象，按合理分組計劃規劃得出了包含以下“X”原因葡萄酒質量“Y”樣本。X原因：地域，木塞，葡萄酒味，透明性，香氣，葡萄酒瓶86系统、专业的介绍六Sigma管理方法第86页工序能力P4687系统、专业的介绍六Sigma管理方法第87页工序能力數據正規性驗證P4788系统、专业的介绍六Sigma管理方法第88页工序能力P4789系统、专业的介绍六Sigma管理方法第89页工序能力工序能力Minitab運用計算工序能力指數P4890系统、专业的介绍六Sigma管理方法第90页工序能力 點擊SubmitCommandP4991系统、专业的介绍六Sigma管理方法第91页工序能力工序能力Minitab運用P5092系统、专业的介绍六Sigma管理方法第92页工序能力短期工序能力有關統計值Cp，Cpk，Cpu，Cpl長期工序能力有關統計值有Pp，Ppk，Ppu，Ppl為了計算短期工序能力，使用只考慮組內滾動，即群內變化Zst，以用暫定工序能力或最高工序能力來表示。而且表示通過改进活動消除平均值移動引发偏移時最高能力。為了計算長期工序能力，考慮規格上、下限，表示實際工序能力，用群內、群間變化都考慮在內Zlt。93系统、专业的介绍六Sigma管理方法第93页工序能力工序能力Minitab運用P5194系统、专业的介绍六Sigma管理方法第94页工序能力工序能力Minitab運用P5295系统、专业的介绍六Sigma管理方法第95页离散型數據分析用語解釋D（Defect）：缺点or不良（事項）為了滿足顧客要求事基而浪費再作業或失敗工作。例：把顧客要求事項記錯差錯情報。DO（DefectOpportunity）：機會損失（缺点）可能引發機會損失（缺点）行動或事件。例：須在一張要求式樣上記錄項目數96系统、专业的介绍六Sigma管理方法第96页离散型數據分析U（Unit）：元件元件測定可能機會細節例：要求樣式DPU（DefectPerUnit）：每個元件內存在缺点數DPO（DefectPerOpportunity）：每個機會損失數每個Unit中存在機會數和關聯元件內存在缺点數97系统、专业的介绍六Sigma管理方法第97页离散型數據分析DPMO（DefectPerMillionopportunity）（每百萬機會損失數）1,000,000單元存在損失數DPO×1,000,000轉換SixSigma比率P（ND）=NoneDefect：無損失機會不能成為損失可能性P（ND）=1-DPO98系统、专业的介绍六Sigma管理方法第98页离散型數據分析DPU/DPO/DPMO/P(ND)改进發出了100張送貨單，其中檢出100個不符合項，假如各單元有10個項目，DPU/DPO/DPMO/P(ND)各是多少？DPU=D/UDPU=100/100=1.0（100%）該值表示平均值，所以每張送貨單包含1個符合項99系统、专业的介绍六Sigma管理方法第99页离散型數據分析DPO=D/(U×Opp)DPO=100/(100×10)=0.1(10%)該值表示所發出送貨單每个最小有1个不良可能性是10%。DPMO=DPO×1,000,000例：上例DPMO是0.1×1,000,000DPMOP(ND)=1-DPO=1-0.1=0.9(90%)100系统、专业的介绍六Sigma管理方法第100页离散型數據分析利用泊松公式計算收率利用泊松公式這里Y：收率DPU：元件缺点數r：e：指數函數2.71828……101系统、专业的介绍六Sigma管理方法第101页离散型數據分析r=0時∴Y=e-dpu∴對缺点機會數越大，“Y”越靠近“0”102系统、专业的介绍六Sigma管理方法第102页离散型數據分析ProcessYield（例題）假如750元件有34個缺点時，計算DPU/DPO/DPMO/Yield/Sigma各是多少？（各元件有10個機會數）DPU=缺点數÷元件數=34÷750=0.0453DPO=缺点數÷(元件數×機會數)=34÷(750×10)=0.00453Yield值是Y=e-dpu=2.7138-0.045=0.9559=95.6%103系统、专业的介绍六Sigma管理方法第103页离散型數據分析DPMO=DPO×1,000,000=0.0045×1,000,000=4,500PPM一個元件有45,000PPM缺点Sigma=Zinv(0.9556)+1.5(偏移）=1.71+1.5=3.21Zinv是把Z值按面積來換算值，以標準正態分布來計算。104系统、专业的介绍六Sigma管理方法第104页离散型數據分析收率種類YFT(FirstTimeYield)：(單工序單次收率)表示再作業後沒有修理收率值應用：決定個別工序個別品質水平時使用。YRT(RolledThroughputYield)：全工程一次性直通收率表示一個產品通過全工各沒有經過一次修理和再作業，到最終合格為止收率值。應用：在全部工序上按順序階段來進行累計後，評價品質水平時使用。105系统、专业的介绍六Sigma管理方法第105页离散型數據分析YNA(NormalizedYield)：標準收率表示計算連續工序評價收率值應用：完成產品品質水平評價時使用。106系统、专业的介绍六Sigma管理方法第106页收率概念比較累計收率（YRT）現在為止收率（YF）考慮工序各階段只考慮最終工序考慮再作業和部品廢棄不考慮再作業和部品廢棄提醒無缺点可能性不能提醒無缺点可能性調查各工序品質只調查最終工序品質考慮工序是由多少個來構成不考慮工序是由多少來構成YRT=eYF=S/UY=Y1×Y2×……×YnS：合格台數U：檢查台數107系统、专业的介绍六Sigma管理方法第107页离散型數據分析VFT（FirstTimeYield）A再作業完成產品廢棄15unitHiddenFactory70Units100Units85Units108系统、专业的介绍六Sigma管理方法第108页离散型數據分析工序A有輸入100個Unit（元件）輸入70%元件沒有缺点已經銷售輸入30%元件有缺点并再作業15個元件修理完畢，15元件報廢現在為止FinalYield（YF）[最終收率]是85%因FirstTimeYield（YFT）表示歸初作業是正确，所以現在情況下YFT是70%。109系统、专业的介绍六Sigma管理方法第109页离散型數據分析YRT(RolledThroughputYield)產品A由3個連續階段來形成話，YRT/YND值值是什麼？階段1階段2階段3YFT=80%YF=100%YFT=70%YF=90%YFT=90%YF=95%110系统、专业的介绍六Sigma管理方法第110页离散型數據分析YRF是連續各階段YFT之乘YRT=0.8×0.7×0.9=0.504(50.4%)沒有考慮作業計算各階段平均收率不是算術平均，而使用各階段幾何平均值YND(NormalizedYield)這里n表示工序數111系统、专业的介绍六Sigma管理方法第111页离散型數據分析上例YND(NormalizedYield)各階段平均YFT=79.6%正常收率是全工程平均收率，以YND(NormalizedYield)值來計算Sigma值通過YRF能够知道工程真正收率（累計直通率）部品數或工序（作業）階段越少，收率值越大。112系统、专业的介绍六Sigma管理方法第112页离散型數據分析并列構成工序累計收率計算ProcessMapping中并列構成工序變換為直列來計算收率99%?97%98%工序1工序2工序3工序491%99%99%2a2b2c113系统、专业的介绍六Sigma管理方法第113页离散型數據分析YRF=Y1×Y2×Y3×Y4=0.99×[0.91×0.99×0.99]1/3×0.97×0.98=0.9035YNA=(YRT)1/3=(0.9035)1/4=0.9749損失(缺点)概率=1-0.9749=0.0251利用正態分布查找0.0251值Z值，可知Z=1.96114系统、专业的介绍六Sigma管理方法第114页离散型數據分析累計收率(YRT)Minitab運用P62115系统、专业的介绍六Sigma管理方法第115页离散型數據分析累計收率(YRT)Minitab運用P62116系统、专业的介绍六Sigma管理方法第116页离散型數據分析累計收率(YRT)Minitab運用P63117系统、专业的介绍六Sigma管理方法第117页离散型數據分析累計收率(YRT)Minitab運用P64118系统、专业的介绍六Sigma管理方法第118页离散型數據分析累計收率(YRT)Minitab運用P64119系统、专业的介绍六Sigma管理方法第119页分析（Analysis）120系统、专业的介绍六Sigma管理方法第120页Graph分析想知道什麼？跟實際問題相結合，明确產生結果將預想產生結果與試驗計劃結合Focusing按預想產生結果制订數據搜集計劃怎麼做呢？利用搜集數據，運用（實際）Graph來分析121系统、专业的介绍六Sigma管理方法第121页Graph分析對Graph分析結果相應采取办法Graph分析結果，确認是否得到所需要結果後，決定有無追加研討事項實際對Graph分析結果，改进可能部門，采取一次性改进办法。122系统、专业的介绍六Sigma管理方法第122页Graph分析Graph分析Minitab運用在空調生產線上Compressor（壓縮機）組裝時間對暴露在濕氣時間很主要，所以對3個生產線3名作業者，調查了3組組裝作業時間數據。123系统、专业的介绍六Sigma管理方法第123页Graph分析運用Histogram（直方圖）Graph>HistogramP67124系统、专业的介绍六Sigma管理方法第124页Graph分析P67125系统、专业的介绍六Sigma管理方法第125页Graph分析運用PlotGraph>PlotP68126系统、专业的介绍六Sigma管理方法第126页Graph分析P68127系统、专业的介绍六Sigma管理方法第127页Graph分析運用BoxPlotGraph>BoxPlotP69128系统、专业的介绍六Sigma管理方法第128页Graph分析P69129系统、专业的介绍六Sigma管理方法第129页Graph分析運用MatrixPlotGraph>MatrixPlotP70130系统、专业的介绍六Sigma管理方法第130页Graph分析P70131系统、专业的介绍六Sigma管理方法第131页假設檢驗（HypothesisTest）計量值什麼是假設檢驗？指想知道內容用假設來設定，對假設成立與否用樣本數據得到情報為基礎進行統計分析後做出決定。運用假設檢驗（事例）新產品FlatronMonitor產品顯著降低了眼睛疲勞LGDigitalTV比競爭社DigitalTV畫質更優秀6σ品質改进Tool比原有品質改进活動使用改进Tool效果更卓越019PCS比它社手機通話音質更清楚132系统、专业的介绍六Sigma管理方法第132页假設檢驗（HypothesisTest）計量值假設檢驗用語了解原假設(NullHypothesis:Ho)：作為檢驗對象假設假如接收原假設話，表示“什麼也不能确信（or證明）”。假定為“始終一樣”對立假設(AlternativeHypothesis:Hi)：按确實根據來證明假設日常我們更關心對立假設，也希望對立假設能得到證明Ho拒絕後接收假設（即否定原假設假設）133系统、专业的介绍六Sigma管理方法第133页假設檢驗（HypothesisTest）計量值第一種錯誤(TypeⅠError:α)：指一些現象是“真”，但錯誤判斷為“假”，犯這種錯誤概率第二種錯誤(TypeⅡError:β)：指一些現象是“假”，但錯誤判斷為“真”，犯這種錯誤概率檢驗統計量(TestStatistic)：為了決定接收或是拒絕Ho，而通過樣本計算得到值。顯著性水平(SignificanceLevel)：象普通使用α=0.05(or0.01,0.10)Ho是真拒絕概率134系统、专业的介绍六Sigma管理方法第134页假設檢驗（HypothesisTest）計量值第二種錯誤（β）第一種錯誤（α）真實H0=真H1=假采納H0=真H1=假135系统、专业的介绍六Sigma管理方法第135页假設檢驗（HypothesisTest）計量值假設設定方法以原假設[母體和Sample(樣本)是一樣]來假定Ho：μ1=μ2Ho：μ1=μ2=μ3=……μnHo：σ1=σ2Ho：σ1=σ2=σ3……σn136系统、专业的介绍六Sigma管理方法第136页假設檢驗（HypothesisTest）計量值對立假設[母體和樣本不一样]則為 兩側檢驗時H1：μ1≠μ2偏側檢驗時H1：μ1＜μ2μ1＞μ2兩側檢驗時H1：σ1≠σ2偏側檢驗時H1：σ1＜σ2σ1＞σ2137系统、专业的介绍六Sigma管理方法第137页假設檢驗（HypothesisTest）計量值假設檢驗形態計量型數據：使用Z，T-test統計量實行平均值檢驗必須檢驗分散同質性（F-test)F-test是比較2個以上母體散布計數型數據：使用x2(chi-Square)統計量次數、頻度等138系统、专业的介绍六Sigma管理方法第138页假設檢驗（HypothesisTest）計量值假設檢驗時樣本大小和特征樣本大小取多少好呢？假如樣本數小，很難表示母體特征，可能導致檢驗結果錯誤相麼，樣本數大時候，實際操作中時間/費用方面難以適用所以，樣本數大小最好從各方面都考慮後作出恰當決定139系统、专业的介绍六Sigma管理方法第139页假設檢驗（HypothesisTest）計量值假設檢驗實行順序設定原假設、對立假設(Ho，Hi)确定顯著性水平（α=0.10，0.05，0.01）選擇檢驗統計量（Z，T，Chi-square統計量）求接收或拒絕域從數據上判定顯著性，解釋結果P(Probability)概率值＜α則接收對立假定(H1)P(Probability)概率值＞α則接收對立假定(Ho)把統計解釋結果用于實際問題140系统、专业的介绍六Sigma管理方法第140页假設檢驗（HypothesisTest）計量型假設檢驗結果判定方法拒絕值接收域原假設(Ho)：接收對立假立(H1)：拒絕接收域原假設(Ho)：接收對立假立(H1)：拒絕(α)141系统、专业的介绍六Sigma管理方法第141页假設檢驗（HypothesisTest）計量型統計學判定方法數據計算值結果小于拒絕值時：接收原假設(Ho)數據計算值結果大于拒絕值時：拒絕原假設(Ho)“0”值在信賴區間內時：接收原假設(Ho)“0”值在信賴區間外時：拒絕原假設(Ho)Minitab判定方法P-Value值大于α時：接收原假設(Ho)P-Value值小于α時：拒絕原假設(Ho)142系统、专业的介绍六Sigma管理方法第142页假設檢驗（HypothesisTest）計量值假設檢驗Minitab運用洗衣機下部TransmissionHousing有10CTQ，10個CTQ是8個FixtureBrake高度&离合器，在這里先查看8個不一样Fixture間有無高度尺寸公差，假如Fixure間有高度公差話，用“X”原因來判斷後調查原因并改进。143系统、专业的介绍六Sigma管理方法第143页假設檢驗（HypothesisTest）計量值假設檢驗Minitab運用P76144系统、专业的介绍六Sigma管理方法第144页假設檢驗（HypothesisTest）計量值P76145系统、专业的介绍六Sigma管理方法第145页假設檢驗（HypothesisTest）計量型假設檢驗Minitab運用（1個母體情況下）P77146系统、专业的介绍六Sigma管理方法第146页假設檢驗（HypothesisTest）計量型P77147系统、专业的介绍六Sigma管理方法第147页假設檢驗（HypothesisTest）計量型假設檢驗Minitab運用（1個母體情況下）P78148系统、专业的介绍六Sigma管理方法第148页假設檢驗（HypothesisTest）計量型P78149系统、专业的介绍六Sigma管理方法第149页假設檢驗（HypothesisTest）計量型假設檢驗Minitab運用（1個母體情況下）P79150系统、专业的介绍六Sigma管理方法第150页假設檢驗（HypothesisTest）計量型從Sample得到结果和Target值检验结果之间有差异即，可判断为Sample和Target值有公差(Ho:拒绝，H1：接收）所以，可判斷為統計Fixture1高度尺寸和TargetMean間彼此有差异151系统、专业的介绍六Sigma管理方法第151页假設檢驗（HypothesisTest）計量型假設檢驗Minitab運用（2個母體情況下）P80152系统、专业的介绍六Sigma管理方法第152页假設檢驗（HypothesisTest）計量型P80153系统、专业的介绍六Sigma管理方法第153页假設檢驗（HypothesisTest）計量型P81154系统、专业的介绍六Sigma管理方法第154页假設檢驗（HypothesisTest）計数型X2（Chi-square）適合度檢驗（Goodnessoffittest）什麼是適合度？：試驗or觀測得到結果跟理論一致程度什麼是適合度檢驗？：檢驗觀測值有什麼樣理論分布假設設定Ho：P1=P2=……=PnH1：P1×P2×……×Pn例：硬幣正面出現概率50%和實際觀測概率比較155系统、专业的介绍六Sigma管理方法第155页假設檢驗（HypothesisTest）計数型分割表（ContingencyTable）什麼是分割表？：因兩個變數分割後得到表什麼是獨立性檢驗？：使用于檢驗分類變量之間關系是獨立，即變量之間有相關性（從屬關系），或者有（獨立關系）稱獨立性檢驗。設定假設Ho：獨立（分類變數之間地相關性）H1：從屬（分類變數之間有相關性)156系统、专业的介绍六Sigma管理方法第156页假設檢驗（HypothesisTest）計数型期望值（E），觀測值（O），X2統計量期望值（ExpectedFrequency）：對一些現象結果期望值觀測值（ObservedFrequency）：對一些現象結果實際觀測X2統計量是157系统、专业的介绍六Sigma管理方法第157页假設檢驗（HypothesisTest）計数型X2(Chi-square)統計量用3個月把Monitor產品不良類型按不一样交接班整理後，調查各交接班有（從屬）無（獨立）產品不良類型特征後，進行改进活動，檢出了N=309個Monitor不良。按4種不良類型來整理。利用X2(Chi-square)驗證原假設(Ho)：不良類型和交接之間彼此是否無關聯（獨立原因）對立假設（H1）：不良類型和交接班之間彼此是否有關聯（從屬原因）158系统、专业的介绍六Sigma管理方法第158页假設檢驗（HypothesisTest）計数型不良類型：A：碰傷B：洩漏C：開關不良D：粘貼不良159系统、专业的介绍六Sigma管理方法第159页假設檢驗（HypothesisTest）計数型交接班ABCD11521451322631345333174920設定假設原假設（Ho）：不良類型和交接班之間彼此無關聯（獨立）對立假設（H1）：不良類型和交接型號之間彼此有關聯（從屬）160系统、专业的介绍六Sigma管理方法第160页假設檢驗（HypothesisTest）計数型假設檢驗Minitab運用P84161系统、专业的介绍六Sigma管理方法第161页假設檢驗（HypothesisTest）計数型P84162系统、专业的介绍六Sigma管理方法第162页改进（Improvement）163系统、专业的介绍六Sigma管理方法第163页分散分析（ANOVA）了解什麼是分散分析（ANOVA）？試驗實施後，對試驗結果進行分析所使用分析方法特征值散布用總平方和來表示。直接影響特征值因子或用水平變動來分析後找出對比誤差，造成‘Y’特征值（反應值）特別大影響因子。什麼是水平分析方法。區分‘X’水平，分析各水平上連續‘Y’數據。164系统、专业的介绍六Sigma管理方法第164页分散分析（ANOVA）了解能够說是決定各水平上‘Y’特征值（反應值）平均值是否含有同樣值，步驟暫定找出致命少數因子方法分散分析用語了解因子(Factor)：試驗上影響特征值原因水平(Level)：為實施試驗因子條件平方和(Sumofsquare)：在因子特定水平上，計算測定值變化程度試驗Balance/Unbalance：測定值相同或不相同時全部因子水平調合數165系统、专业的介绍六Sigma管理方法第165页分散分析（ANOVA）了解分散分析使用OneWayANOVA：含有2個以上水平1個因子情況BalanceANOAV：含有2個以上因子情況試驗計劃法（DoE=DesignofExperiment）：分析多因子時，針對那個調合上給‘Ｙ’特征值造成影响大因子。166系统、专业的介绍六Sigma管理方法第166页試驗計劃法樹立試驗計劃法樹立明確試驗目标選定反應值（從屬變量）‘Y’選定因子（獨立變量）‘X’選定因子水平選定試驗計劃實施試驗&數據搜集數據分析導出結論驗證試驗167系统、专业的介绍六Sigma管理方法第167页試驗計劃法樹立明确試驗目标明确試驗記錄樣式目标製作‘Y’(從屬變量)明确定義‘X’(獨立變量）效果預測值表在做試驗計劃時，必須注意以下內容用數據決定什麼？數據搜集後怎麼分析？得到數據做必要決定時有用嗎？假如不是重新樹立計劃168系统、专业的介绍六Sigma管理方法第168页試驗計劃法樹立選定反應值（從屬變量）‘Ｙ’選定題目可能有多個‘Ｙ’題目展開後(LogicTree等)，選定‘Yn’各個獨立因子‘X’進行改进計數值數據效率性是計量值63%左右時，有必要更多數據當測定‘Y’困難時，采取給予分類或跟標準進行比較方法169系统、专业的介绍六Sigma管理方法第169页試驗計劃法樹立測定後樣本數據最好是保留，必要時再進行對比調查當數據測定有主觀性時，可能有時間偏移，所以必須隨機化或盲化實施試驗前不论數據種類，必須對‘Y’實施GageR&R，其值要少于20%170系统、专业的介绍六Sigma管理方法第170页試驗計劃樹立選定因子（獨立變量）‘X’獨立變量有多種 在試驗上接意圖變化試驗變量不是有意變化可觀察變量Blocking變量（人為制造變量）潛在變量171系统、专业的介绍六Sigma管理方法第171页試驗計劃樹立選定獨立變量利用測定、分析階段得到統計分析結果專家意見大腦風暴法FlowChart現象分析數據特征要因圖競爭社分析顧客分析&協力社調查ProcessMappingRolledThroughYield172系统、专业的介绍六Sigma管理方法第172页試驗計劃樹立潛在變量潛在變量是給結果帶來影響，但難以發覺，而且不可能控制和測定。為了減少潛在變量影響，普通采取隨機法和Blocking。主效果及交互作用主效果比普通交互作用更主要。假如判定為交互利作用更主要話，使用試驗計劃一個原因；可是交互作用有可能跟其它交互作用交叉。173系统、专业的介绍六Sigma管理方法第173页試驗計劃樹立選定因子水平水平數能够按試驗目标和反應值圖表形狀來決定能用篩選試驗來找出得要因子話，使用经典2水平‘Y’值按水平產生充分差异範圍來選定水平假如選定溫度範圍小，幾乎不影響應答話，可能錯判為溫度不主要因子确定水平不能超出現實可能水平（最正确選定水平上，不能適用實際話郵局不能改进）試驗幾個調和可能是不能接收反應值，不过那種條件下，可能出現最正确值？174系统、专业的介绍六Sigma管理方法第174页試驗計劃樹立選定試驗計劃做試驗計劃時要想10個主要概念直交性隨機性再現性反復性管理能力潛在變量Noise變量BlockingSample大小交叉175系统、专业的介绍六Sigma管理方法第175页試驗計劃樹立试验计划选定直交性试验配置或部分配置法上把因子效果做成彼此獨立而使用隨機化為了预防非試驗因子外部要因引发效果時使用試驗順序隨機化試驗Unit隨機化測定順序隨機化176系统、专业的介绍六Sigma管理方法第176页試驗計劃樹立再現性 完全再設置度驗裝置，在同樣水平上追加得到值時候在做測定時可減少散布對對試結果增加信賴感反復性反復各試驗Run得到Sample不如再現性，但能測定變動管理：選定條件，必須能得到管理177系统、专业的介绍六Sigma管理方法第177页試驗計劃樹立潛在變量不太明确，控制也困難，測定也不可能，但影響反應值值。為了減少潛在變量影響，经常隨機化。Noise變量已知道影響反應值，但控制困難變量，為了減少這個變量選定預想Noise變量，在全部水平上實施試驗178系统、专业的介绍六Sigma管理方法第178页試驗計劃樹立BlockingBlock是同質性集團，假如判斷為一些要因成為問題時，把那個要因選定為Blocking因子Blocking因子來選定話，不增加試驗烽，可要因分析Blocking不選定為Blocking因子話，試驗結果出現問題，不能分析原因樣本大小考慮測定值變化程度等，決定樣本數，質。179系统、专业的介绍六Sigma管理方法第179页試驗計劃樹立交叉法交叉是因子效果不能彼此分离，部分配置法多少都有交叉，普通是主效果大于可交互作用情況，3次以上交互作用類似情況幾乎沒有。試驗和實施數據搜集試驗之前準備數據表格，可能話，把相關全部內容全部記錄。試驗時必須參加觀察通過觀察能够知道是因果關系還是相關關系。實驗期間能够知道條件範圍是否恰當180系统、专业的介绍六Sigma管理方法第180页試驗計劃樹立測定後樣本，因有時候需要再調整測定樣本，最好要保管。連續試驗：進行大規模試驗不如實施幾次小試驗早期試驗階段上能知道哪些因子是主要，也能理Mechanism，所以下一步能夠更有效地實施試驗。能夠知道怎樣實施試驗，對提升試驗技術有用。181系统、专业的介绍六Sigma管理方法第181页試驗計劃樹立數據分析GRAPH分析CapabilityAnalysisHistogramBoxPlotParetoScatterPlotCubePlotMaineffectplot：平均值&標準偏差Interactionplot：平均值&標準偏差182系统、专业的介绍六Sigma管理方法第182页試驗計劃樹立信賴區間P-value，檢驗統計量T-test，F-test，Chi-square分散分析表(ANOVATables）回歸方程式(Regression)183系统、专业的介绍六Sigma管理方法第183页試驗計劃樹立導出結論結果值在統計上有效嗎？測定/分析/改进階段使用工具間有矛盾嗎？結合實際問題統計處理結果合理嗎？得到改进證據（長期）充分嗎？結果值得到實際改进了嗎？工序能力值向上了嗎？所選定題目标‘Y’值得到了長期改进了嗎？會不會發生逆性能問題？184系统、专业的介绍六Sigma管理方法第184页試驗計劃樹立試驗結果怎樣指示改进問題方向？是否要做追加試驗？驗證試驗驗證試驗是證明已找出最正确條件是真改进步驟驗收試驗必須象現象分析類似對長期數據合理分組來實施找出最正确條件來做試驗期間在遷定條件內應使其自然（實際作業條件）185系统、专业的介绍六Sigma管理方法第185页試驗計劃樹立參照事項做驗證試驗期間必須參加觀察要确認因子水平變化是否正确應留心試驗條件變更是否損壞裝備或誘發安全性問題+/-只能在條件內實際控制可能話，不能檢出2水平變化引发效應186系统、专业的介绍六Sigma管理方法第186页試驗計劃樹立試驗時注意事項錯誤認識發生問題因子相關關系錯誤認識為因果關系最正确選定條件和實際使用條件不符試驗結果最正确選定值在實際上協力社不能作業或生產工序不能賦予其條件跟Cost（成本費用）等相關，不能實行其政策全體制度等有可能變更187系统、专业的介绍六Sigma管理方法第187页試驗計劃樹立不能決定是因為沒有得到管理而變化潛在變量影響給‘Y’值造成大影響試驗在很小範圍因子水平上實施沒有包含主要獨立變量沒有包含影響品質CTQ因測定變動大，不能檢出變化值188系统、专业的介绍六Sigma管理方法第188页一元配置法一元配置法只選擇1個預計對一些特征值有影響因子，實施試驗最單純試驗計劃法。認為紡紗生產工序上反應溫度影響紡紗產品強度，所以為了了解按反應度變化，強度怎樣變化，而且在怎樣溫度水平下給最高強度而做反應溫度為因子來取水平(A1:60℃，A2:65℃，A3:70℃，A4:75℃），在各度下3回，把全體12回試驗按隨機順序來實施。其結果得到了以下數據，最正确條件。189系统、专业的介绍六Sigma管理方法第189页一元配置法按反應溫度(A)變化強度(單位：Kg/mm2)試驗數據因子水平A1A2A3A4試驗反復8.448.599.348.928.368.919.418.928.288.609.698.74190系统、专业的介绍六Sigma管理方法第190页一元配置法一元配置法Minitab運用P97191系统、专业的介绍六Sigma管理方法第191页一元配置法P97192系统、专业的介绍六Sigma管理方法第192页一元配置法P98193系统、专业的介绍六Sigma管理方法第193页一元配置法P98194系统、专业的介绍六Sigma管理方法第194页一元配置法P99195系统、专业的介绍六Sigma管理方法第195页一元配置法P99196系统、专业的介绍六Sigma管理方法第196页二元配置法選定配置法選定2個因子後做試驗試驗計劃某化工廠認為影響產品收率(Yield，%)是反應溫度和原料。作為因行了沒有反復二元配置實驗，因子收率以下，求最正确條件。因子水平數反應溫度(A)：A1(180℃)，A2(190℃)，A3(200℃)，A3(200℃)原料(B)：B1（美國M社原料），B2（日本Q社原料），B3（國內P）197系统、专业的介绍六Sigma管理方法第197页二元配置法試驗數據以下因子A因子BA1A2A3A4B197.698.699.098.0B297.398.298.097.7B396.796.997.996.5198系统、专业的介绍六Sigma管理方法第198页二元配置法二元配置法Minitab運用數據輸入後表格P101199系统、专业的介绍六Sigma管理方法第199页二元配置法P102200系统、专业的介绍六Sigma管理方法第200页二元配置法P102201系统、专业的介绍六Sigma管理方法第201页二元配置法P103202系统、专业的介绍六Sigma管理方法第202页二元配置法P103203系统、专业的介绍六Sigma管理方法第203页二元配置法對收率溫