六西格玛专业用语词汇表

六西格玛专业用语词汇表

QANOVA(ANalysisOfVariance)：变异数分析。一比较两个或以上的群体之间平均

值的差异程度，作为相关性辨别的方法。

QBalancedDesign：设计在每组试验中有相同的实验单位。

QBB(BlackBelt)：黑带。

OBlackBeltCertification：黑带认证。完成两个符合条件的项目后取得的认证。

QBlock：一群具有同构型的实验单位。

OBlocking：一个试验在既定的顺序或条件下完成。任何有妨碍的因子并不会影响真正

的结果或重要性。

QCapability：能力，达成目标的过程中能维持下去的能力。

“Cause&EffectDiagrams：囚果关系图。能表达出一"结果及可能的原囚两者关系

的图表。

oCenterPoints：以所有因子的最高及最低点的中点值来执行的实验。只能用在计量

的数据。

QCI(ConfidenceInterval)：信赖区间。响应的数值能真实代表母体，使人信赖的

百分比程度。

eConfoundedEffects:不能被独立预测出的令人困惑的结果。

OConfounding：一个或多个结果，无法明确的归因于某个因素或相互间的影响。

oControlChart：控制图。用来辨识一个控制下的操作过程的方法(在既定的统计范

畴内)。

1=>Cp(ProcessCapability)：衡量过程能力的指数Cp=公差(Tolerance)/6s。

•=>Cpk：PerformanceCapabilityIndex-Cpk二(USL-mean)或(mean-LSL)的最

小值除以3so

oCRD(CompletelyRandomizedDesign)：完全随机设计。在各种程度下，研究某个

重要的因子，而实验以完全随机的顺序来执行，使不可控制的变因最小化。

OCTQFlowdown：以非常严谨的方法分配需求，并评估比关键性的产品及其部门的能

力。

oCTQ(CriticalToQuality)：关键品质参数。

ODefect：一个用来衡量既定标准的参数，却尢法符合其标准。

oDefective(Part)：某个被用来衡量既定标准的部分，无法符合该标准的任何条件。

单一的缺陷部分可能包含数个缺陷(defects)。

QDegreesofFreedom：自由度，分析变异数的一个数值。相当一个独立于用来预测变

量的信息个数。

ODegreesofFreedomforError：一个数值，用来分析变异数以预测过程中的干扰度。

未对过程的干扰度加以预测，而决定何者是重要的变量及其影响程度，都是无效的。

一个大约的衡量准则是，5的误差的自由度为极小值，相当于至少六次的重复。

1=>DOA(DeadonArrival)：客户接收时无法运作的产品。

1=>DOE(DesignofExperiments)：实验设计；--群母体中的任何〜项用来了解高度分

配的因子。通常和因子设计有关。

ODPMO(DefectsPerMillionOpportunities)：发现的缺陷个数除以(单位数乘每单

位的机率)，乘以一百万。

oDPPM(DefectivePartsPerMillion)•外部的阐述，一缺陷单位个数除以总单位数，

乘以一百万。在Cpk的基础下。

QDPU(DefectsPerUnit)：发现的缺陷个数除以实际衡量的单位数。

oDuncan'sMethod：邓肯法。一种统计方法，用以决定改变结果的因素其程度。

OEffect：当一个因素的水准由低变为高时，对结果产生的平均变化。

oError：误差。过程中的固有变量。当其它变量保持不变时，结果产生的差异。(见

noise)©

OEstimate：在既定的水准及考量过程中所有因素的影响下，对某结果的预测。(见

prediction)o

•=>EVOP(EVolutionayOPeration)：渐进式操作。持续进行所设计的试验而不影响其

效率的一种方式。

oEWMA(ExponentiallyWeightedMovingAverage)：指数加权移动平均。一个控制

曲线法，利用历史数据的指数加权值最小值。

OExperimentalRegion：实验范围。所有可能的因素组合产生可能的实验。亦称做“要

素空间”(FactorSpace)o

1=>ExperimentalUnit：实验中被发现及用来衡量的单位。亦称做“分析单位”(unitof

analysis)。

OFTest：一项统计检定，用来决定两变量间是否有差异存在。

eFactor：在实验中能改变的投入要素，因子。可能以质(例如：附加的种类)或量

（例如：温度、气压）表示。

OFactor,Fixed：如果要素的水准明确的被指定，则此要素称做固定的。结论只能以

此要素来推论。结果具重要性。

1=>Factor,Monitored：一项因素（通常是不可控制的，因此不能视为固定的<：）在实验

过程中发现，且与部分无法解释的变异相关联。

oFactor,Nuisance：妨害的因子。一项已知会在过程中制造差异的因素；并无要求调

查这项因子，但亦不可使此因子影响其它重要变因产生的结果。（见blocking）。

OFactor,Random：如果要素的水准是随机自母体值中选取时，则此因子称做‘随机的”。

变异的组成要素具重要性。

oFixedEffectsFactor：有选择地挑选出某水准下的因子。例如，以400度、450度、

500度来做为研究气温的结果。（与做RandomEffectsFactor比较。）

oFractional2kDesigns：所有的要素都在低水准及高水平下做测试。

cFractional3kDesigns：所有的要素都在三种水甚下测试：低、中、高。

OFractionalFactorialExperiment：部分因子试验。DOE的集合，只部分探究数个变

量中的两种水准。用来遮蔽住许多琐碎的变量，而集中焦点于主要控制过程的少而重

要的变量。

OFullFactorialExperiment：全部因子试验。DOE的集体，探究数个变量中的两种水

准，并可取得对主要及相互影响的结果之了解。

=>GageR&R（GageRepeatabilityandReproducibility）：某分配的所有变异百分比

的分析，此分配可归因于衡量系统中的变异。

1=>GageRepeatability：当操纵者利用相同的gage衡量此明显的特性时，可得到相同

的变异。

OGageReproducibility：当衡量相同部分的特性时，由不同的操作者以相同的gage

衡量其平均变异。

oGenerator：一个用来创造部分因子设计的相互影响作用。

OGLM（GeneralLinearModel）：一个AN0VA的形式，可允许实验设计中些许程度的

不平衡。

1=>HALT—HighlyAcceleratedLifeTesting：为达可靠的设计所用的数种方法中的一

种。其概念为测试某产品致其极端（失败）条件，找出失败的根本原因，改善设计，

并重复程序。

oHistogramv:长条图。表示所搜集资料分布情形的条状图。

oHypothesis:前提，假说。一项利用统计方法来测试的声明。此假设可能被拒绝，或

因无够充分的证据而被拒绝。

QInteraction：在某情况下，一项因子对某结果影响的水准不同于第二项因子的不同

水准。有双向相互影响，三向相互影响等。

OIX-MR：IndividualXandMovingRange----个有连续数据点的控制曲线，并有点之

间的等级图表。

QKutosis：峰度。是描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量。峰度为0表示

其数据分布与正态分布的陡缓程度相同；大于。表示比正态分布高峰更加陡峭，为尖

顶峰。

QLevel：某因子的数值或设定。可以是质（如：附加A和附加B）或量（如：1000磅

平方英寸，2000平方英寸）。

1=>LSD（LatinSquareDesign）：一种实验设计，研究其中的一项重要变因，并排除两

项干扰因素。

弓MainEffect：当一项因子由低水准改变至高水准时，其对结果的改变。

QMBB（MasterBlackBelt）：6。的训练师和顾问师。

1=>Mean：衡量一项变数的中间趋势。原点的第一项要素。

OMeanSquare：在AN0VA表中的某栏，代表由不同来源的变因导致结果的差异。

QMeanSquareError：在AN0VA表中的某项，代表所有因子在给定的水准下，结果所

产生的差异。预测由于「扰（误差）对结果产生的差异。

OMinitab：目前许多人所选择的统计分析应用软件。

QMultipleComparisonProcedure：一种用来决定因子在何种水准下导致结果改变的

统计方法。例如：Fisher法、Duncan法、Scheffe法。

QMulti-VariAnalysis：一种图解法，将过程中的变化来源拆解为他们基本的组成成

分。这种技巧用于初步移除多而琐碎的因子，并准备替代的因子作为设计的实验。

oMultivariateStatisticalMethods：统计工具，用来分析一组变量以决定他们对数

种结果的影响。包括一组多样的统计工具，例如回归、成分法则、因子分析、群组、

分别分析。

1=>NestedDesign：一项实验设计，其中一种因子因其它变量而设定多种水准。例如：

不同厂商提供不同批次°附加物的不同水准等。

ONoise：一过程中固有的变因。代表当不改变任何因素时，结果的改变。

=>NormalDistribution：常态分配，一种钟状的机率曲线，描述许多自然的近程。当

情况一再重复且平均发生时。

ONormalProbabilityPlot：一种图标法，用来研究样本是否来自一个常态分配的母

体。通常用来检验利用AN0VA的正确性。

oOne-WayAN0VA：分析单项因素在不同水准下所生的变异。（见ANOVA）。

OOptimization：从过程中找出最希望的结果下，其因子和水准的组合。

oParetoChart：以一般公制单位（次数、元额、时间等）表示事件的条状图。

<=>Plackett-BurmanDesign：一种设计的实验，用来筛选样本需要的最小量。通常只调

查主要的影响，而不预测相互间的影响。

oPointEstimate:点估计值。判断某种预言或预定的响应的最好单一值，应该与信心

和/或预言同时使用。

oPre-control：预先控制。当流程开始时，建立统计上合理可能性的优势的一种方法。

1=>PredictionInterval：预言距离。反应值的信赖百分比范围就是未来观察，直会落在

的范围内。

oPrediction：预言。用于所有已知因素的一套标准的最佳评估响应。

1=>ProcessDemographics：人口统计数据流。产生响应的时候期间各种因素条件/状态

的清单。这些帮助我们理解过程的范围也许可排除问题。

QRandomEffectsFactor：随机影响因素。随意地从可定义母体选择层次的一个因素。

举例来说，从五批生产量中任意选择一批调查其影响（固定影响因素的比较）.

•=>Randomization：随机选择。实验这行中将次序混合完全实用。

ORandomizedBlockDesign：集区随机实验。调查兴趣的因素及一个令人讨厌的事物

因素其相对阻塞的实验。

QRepetition:再现性。在一个处理结合上执行几个实验单元。与复制形成对比。

oReplication：重复性。反复的执行一些相同的实验情况；提供了制程中噪音的评估。

OResiduals：残余。在既定的因素情况下，观察的反应和预定的反应之间的差异□用

于模型证实和过程的调查。

oResolution：解答。部分因子设计的描述，提供因素间相互影响的程度。

1=>Response：反应。实验期间量测过的制程输出。

QRSM（ResponseSurfaceMethodology）：反应曲面法。实验设计中一门检查和理解

这些极少的曲率。子集包括中央合成设计在星星或者面上的点。

CR-Squarc；判定系数。在反应中变异百分比由控制的因素来解释。

oRun：一套过程条件由规定实验方面所有因素的层次定义。同样，叫作处理结合。

ORunchart：经营图表。提供一些统计分析能力和机率资料的连续时间序列图。

QScatterPlot：散布图表。显示两个变异数间关系的图表（dotplot）o

OSCN（SupplierChangeNotice）：供货商变革通知。要求改变一个购买部分的讯息

装置，由供货商对企业开始，或是企业对供货商开始。

oScreeningExperiment：筛选实验。用来描述一过程的技术（通常为因素标准的变化

呈现反应中的线性变化）（与RSM作比较）.

OSigma：标准差。使用具有一套变异数数据的统计计算。其值为变异数的平方根。

oSignaltoNoiseRatio:讯号噪声比。当因素标准中没有变化时，由于改变与可变

性相关的因素标准取决于反应中的可变性的一个比例。

oSkewness：偏度。描述某变量取值分布对称性的统计量，能够影响使用AN0VA的有

效性。偏度为0表示其数据分布形态与正态分布偏度相同；大于0表示为正偏或右偏,

即有一条长尾巴拖在右边。