六西格玛统计学入门初步

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6sigma统计基础(Fysip)

6sigma统计基础(Fysip)
① P(X<160) = 0.0729
等)、水文气象(年最高气温、雨量、水位、
② P(X>180) = 1-0.9854 = 0.0146
风速波高)等
③ P(160≤X≤180) = 0.9854-0.0729 = 0.9125
峰度:分布平坦性的度量

=
(−)4
4
- 3 参考样本峰度
V()
1

=
=
1
V( (1 +
2
1
2)
(n
2
2 + ⋯ + ))
2
=
参考中心极限定理
n
随机变量的标准差,正态分布曲线
① V(C) = 0
拐点到中心线的距离 = ()
② V(aX) = 2 V(X)
③ X1和X2相互独立时,V(aX1±2) =
2 V(X1) + 2 V(X2)
1
− 1 +
ν+1
1
2 ∗ 1 ∗

ν

2
2
1+

2
2
2
2+ ( − 1)
1

+1
2
2
− 1 +
2
1
− 2 1 +



期望0,方差
−2
ν1
ν1−ν2
ν1+ν2
2
2
2
∗ ν1

ν1 +2 ν2
ν2
•X3k+2 + 0.25 (X3k+2 – X3k+1) = 32.25(n = 40+2)

六西格玛入门手册

六西格玛入门手册

制度化建 立,防错, 交叉培训, 标准作业等
4
管理 类
用职能分布 流程进行流 程分析,流 程规范化
采集时间节 点,工作量等 方面的数据
未来流程 流程控制系 Pareto 分析, 图的建立, 统建立,相 时间分析, 瓶颈 责任制建 关管理政策 分析 立 制定
5
成本 改善 类
确定降本措施
统计分析改善 措施是否对质 执行降本 量, 甚至交期的 措施 影响
2.1.6
项目基线及目标设定
项目目标是项目设计目标的一部分,一般的,一个项目不但本团队正在进行 改善, 其他团队或其他企业也可能对此做出了很多改善, 并取得了很大的成果 (但 却不能共享经验) 。
7

极限目标(Entitlement) 行业标杆水平,企业战略目标,流程设计水平等等。

项目目标(Goal) 企业及其它工厂发生过的最佳状态或领导要求的可设为目标值, 即项目
1.3
No 1 项目 类型 品质 类
六西格玛解决问题的方法和步骤
推进的路径 典型的 DMAIC 法 通过对设备 的失效模式 进行分析并 对关键设备 的关键部件 进行 TPM 改 进 VSM 分析, 确定浪费, NT 工序,进 行工序平衡 的精益方法 主要是流程 的标准化和 效益提升, 流程的定性 分析和时间 分析。 直接实施快 速改善(但 对可能影响 的交期和质 量需要验证 无负面影 响) D(define) M(Measure) 各阶段 A(Analysis) 略 如果流程稳定 性分析发现特 殊原因是故障 的主要构成部 分重点执行 FMEA 分析,并 制定改善计划 I(Inm) C
建立质量/ 交期的监控 制度
3
2
Dfine 定义阶段

六西格玛基本统计

六西格玛基本统计

统计思想
统计思想是 遵守以下四种根本原则的学习,思考和实践的一种哲学。
所有作业是相互关联的工序的系统
例) 线路板作业过程
原料投入
贴插装
清洗喷胶
所有工序中都存在散布
同样原料
同样生产工艺
可避免原因
发生散布
不可避免原因
同样作业者
同样方法
调查散布和减少散布的活动
减少工序散 布的活动
减少产品质量 散布
统计思想
结论:偏差是自然存在的,被期望的并是统计的基础
统计领域中偏差的处理
统计领域用下列方法处理偏差
➢ 描述型统计--用图表或总结性的数字(中心值,方差,标准偏差) 来描述一系列数据的特征. ➢ 统计推论--当结果的差异可能因为随机偏差或不能归属为随 机偏差时所作的决定。(置信区间和假设检验) ➢ 试验设计(DOE)--收集并分析数据,以估计过程并改变效果.
第三部分
统计概述
统计学基本术语
总体
总体 想要测量对象的全部
参数 用总体的所有数据计算出的数值(如均值, 标准差), 称为总体的参数
参数 • 总体平均值 • 总体标准差
σ x
统计学基本术语
总体
样本 从总体抽出的部分数据
统计量
样本
用样本的所有数据计算出的数值(如均值,
标准差), 称为样本的统计量
统计量 • 样本平均值
六西格玛内训课件 基础统计
基础统计理论
1 统计目的 目录
2 数据分类 3 统计概述 4 基本图表 5 六西格玛度量的种类
第一部分
统计目的
你看到了什么?
你需要整个图片!
数据的重要性
数据是来自观察的,由一个过程所搜集得来的数据可让 我们描绘过程,了解过程,改善过程甚至控制过程.

六西格玛入门基础知识

六西格玛入门基础知识

99.38%
4
6,210
99.977% 5
233
99.99966% 6
3.4
* 每百万个机会中的缺陷数
当流程能力,西格玛数值增长时,缺陷水平以指数递减
9
6s是一个目标
99% 合格率 (3.8 Sigma)
每小时遗失邮件20,000 封
每天供应15分钟不健康饮 用水 每周发生5,000 起医疗事故
多数机场每天两起超长或超 短着陆 每年开错处方 200,000次
内容概要
什么是六西格玛 六西格玛方法如何解决问题 精益六西格玛 六西格玛管理的新发展 6 SIGMA与精益生产
1
什么是六西格玛
Sigma (s) 是一个希腊字母 Sigma (s) 在数学上代表数列的标准差,用来衡量数据的
离散程度 6s是流程质量的一个衡量指标
2
均值与标准差概念的直观理解
16
理解客户需求的态势
客户需求的Kano 模式
满意的 客户
没有 未做
包含在內 做得好
不满意的 客户
质量改进必须同时以具有高度影响力的需求和盈利能力 的提升为重点
17
六西格玛是一种文化
六西格玛使得我们不断学习,六西格玛创造一个 学习的核心竞争力。
学习实际,分析和创造技巧 学习技术工具来解决流程业务问题 倾听客户来学习 学习其他公司的最佳实践 深入了解流程 学习从不同角度来想问题
最终收益?
11
你会以掷骰子的方式来运作你的公司吗?
由于流程及其输出 是变化的。不懂得 其中的变异及控制 方法就去运作一间 公司,就象是以身 家性命去澳门赌博 一样。
12
掷骰子的结果是如何变化的?

6sigma统计数据分析教程培训教材

6sigma统计数据分析教程培训教材

34
有关稳定性的问题
Run Chart for meters
26 45
Run Chart for Feet
25
meters
24
23 25
5
15
25
Feet
35
2
12
22
Observation
Observation
这两个过程大概的均值是多少? 如果该数据来源于某一周,那在下周这两个过程的均值会如何?
6Sigm
步骤 1 - 选择输出特性 - 定义过程输入/输出变量 步骤 2 - 确定绩效标准 步骤 3 - 定义测量系统 步骤 4 - 建立过程能力 步骤 5 - 定义绩效目标 步骤 6 - 定义差异来源 步骤 7 - 查找潜在因素 步骤 8 - 发掘变量之间相互关系 步骤 9 - 建立操作公差范围 步骤 10 - 重新验证测量系统 步骤 11 - 重新计算过程能力 步骤12 - 实施过程控制
108.5 X=101.0 93.42
Sample Mean
120
119.7
Sample Mean
X=100.7
100
115
X=115.0
62.93
90
1
110
20
110.4 0 10 Sample Number 20
0
10 Sample Number
36
统计 - 改进过程流程
• 依据下列步骤采用数据对过程进行改善。首先进行步骤1(稳定性 ),步骤二通常为(差异),需在步骤3(中心定置)之前完成。 • 1) 确定过程是否稳定。如果不稳定,确定并剔除导致不稳定的 因素。 • 2) 评估所有变异性的级别. 根据计数规范要求是否可接收?如果 不能接收,确定变异性的来源并消除或减少其对过程的减少。 • 3) 确定过程中值所在的位置。 若没有达到目标,确定影响中值 的相关因素并优化设置以达到目标值。

六西格玛基础教程

六西格玛基础教程

六西格玛(Six Sigma)六西格玛又称:6σ,6Sigma,6Σ西格玛(Σ,σ)[1][2]是希腊文的字母,是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。

其含义引申后是指:一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛,以4西格玛而言,相当于每一百万个机会里,有6210次误差。

如果企业不断追求品质改进,达到6西格玛的程度,绩效就几近于完美地达成顾客要求,在一百万个机会里,只找得出3.4个瑕疪。

六西格玛(6σ)概念作为品质管理概念,最早是由摩托罗拉公司的比尔·史密斯于1986年提出,其目的是设计一个目标:在生产过程中降低产品及流程的缺陷次数,防止产品变异,提升品质。

真正流行并发展起来,是在通用电气公司的实践,即20世纪90年代发展起来的6σ(西格玛)管理是在总结了全面质量管理的成功经验,提炼了其中流程管理技巧的精华和最行之有效的方法,成为一种提高企业业绩与竞争力的管理模式。

该管理法在摩托罗拉、通用电气、戴尔、惠普、西门子、索尼、东芝等众多跨国企业的实践证明是卓有成效的。

为此,国内一些部门和机构在国内企业大力推6σ管理工作,引导企业开展6σ管理。

随着实践的经验积累,它已经从单纯的一个流程优化概念,衍生成为一种管理哲学思想。

它不仅仅是一个衡量业务流程能力的标准,不仅仅是一套业务流程不断优化的方法。

6σ管理法是一种统计评估法,核心是追求零缺陷生产,防范产品责任风险,降低成本,提高生产率和市场占有率,提高顾客满意度和忠诚度。

6σ管理既着眼于产品、服务质量,又关注过程的改进。

“σ”是希腊文的一个字母,在统计学上用来表示标准偏差值,用以描述总体中的个体离均值的偏离程度,测量出的σ表征着诸如单位缺陷、百万缺陷或错误的概率性,σ值越大,缺陷或错误就越少。

6σ是一个目标,这个质量水平意味的是所有的过程和结果中,99.99966% 是无缺陷的,也就是说,做100万件事情,其中只有3.4件是有缺陷的,这几乎趋近到人类能够达到的最为完美的境界。

六西格玛统计学入门初步(ppt 75页)

六西格玛统计学入门初步(ppt 75页)

58
70.8
总均值y 63.8 63.8 63.8 63.8

-0.92 0.98 -5.82 6.98
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

上限
1.6
1.6 12.5 8.22 8.15 8.085 M5X0.8

下限
8.20 8.13 8.055 M5X0.8
检测工具 粗糙度仪 粗糙度仪 粗糙度仪 千分尺 千分尺 千分尺 硬度计
MAX
MIN
R
平均値 X
標準値 S(n-1)
LS L
B3
100
1.0
LS L
U SL
0.5
B3
0.0
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
X va l
3
4

5
B1、B2、B3的工程能力比A的小
20
实际工作中的例子
新产品开发时过程能力的计算
品質保証部門行き
【初物品質確認記録】
部品名称
作成日 会社名
部品番号
2011.4.14 宁波精益创诚轴业有限公司
承認 調査 担当
3
0.653 0.857 4.521 8.210 8.130 8.065 OK
4
0.769 0.829 3.842 8.200 8.140 8.070 OK
5
0.683 0.921 6.254 8.210 8.135 8.070 OK

六西格玛基础必学知识点

六西格玛基础必学知识点

六西格玛基础必学知识点
以下是六西格玛基础必学知识点:
1. 什么是六西格玛:六西格玛是一种管理方法和质量改进方法,旨在
减少组织中的变异性和缺陷,并提高业务流程的质量和效率。

2. DMAIC方法:DMAIC是六西格玛项目的五个阶段的缩写,包括定义(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)
和控制(Control)。

3. 六西格玛指标:六西格玛项目中使用的关键绩效指标包括缺陷机会
数(Defects per Opportunity,DPO)、缺陷率(Defects per
Million Opportunities,DPMO)和过程能力指数(Process
Capability Index,Cpk)等。

4. 顾客需求:六西格玛关注的核心是顾客需求,通过对顾客需求的全
面理解和分析,确保业务流程能够满足顾客的期望。

5. 根本原因分析:在六西格玛项目中,通过使用工具和技术如因果图、五力分析、鱼骨图等,找到问题的根本原因,并提出相应的改进方案。

6. 流程改进:六西格玛的目标是实现业务流程的稳定性和一致性,通
过消除变异性和缺陷,优化流程,并提高整体绩效和效率。

7. 团队合作:六西格玛项目需要跨部门和跨职能的团队合作,共同进
行问题解决、分析和改进。

8. 管理者的角色:管理者在六西格玛项目中发挥重要的角色,他们需
要提供资源和支持,建立有效的沟通和反馈机制,并监控项目的进展和结果。

以上是六西格玛基础必学知识点,希望对您有帮助!。

6西格玛基础知识

6西格玛基础知识

六西格玛管理对企业文化的影响



企业文化:简单地说,企业文化就是“我们这儿的 做事方式”。 当战略与文化发生冲突时,文化恒胜; 当企业文化与变革的精神不相容时,变革的努力将 遭到失败。 致力于产品与服务质量改进时,花大力气去改造与 六西格玛质量不相适应的企业文化。创造出良好的 企业文化,保证六西格玛质量战略的成功。
六西格玛的主要工具

例:电阻阻值的下限为 95欧姆,上限为105欧 姆,现场测得一批电阻 阻值,服从正态分布N (101,22),计算其 CP,CPK。
六西格玛的主要工具

基本技术 新、旧QC七大手法 高级技术 ◆SPC 度量、分析、改进和监控过程的波动 ◆DOE/田口方法 优化设计技术,通过DOE,改进过程设 计,使过程能力达到最优。 ◆FMEA 风险分析技术,辅助确定改进项目,制定改进目标。 ◆QFD 顾客需求分析技术,辅助将顾客需求正确地转化为 内部的工作要求。 ◆防错法 从根本上防止错误发生的方法。
六西格玛的主要工具

软技术 ◆领导力 ◆提高团队的工作效率 ◆员工能力与授权 ◆沟通与反馈
6西格玛管理

六西格玛管理的基本含义: 1、以顾客为关注中心; 2、基于数据和事实驱动的管理方法; 3、聚焦于流程改进; 4、有预见的积极管理; 5、无边界的合作; 6、追求完美,容忍失误。6西格玛 Nhomakorabea理
六西格玛的主要工具

例:生产100块电路板, 每块电路板有10个缺陷 机会,检验后发现21个 缺陷。计算其DPU、 DPO、DPMO。
六西格玛的主要工具
☆过程能力 ◆CP=规定的总偏差/6倍标准差 ◆CPK=(上偏差-平均值)/3倍标准差与 (下偏差-平均值)/3倍标准差二者的较小值。 ◆当平均值与中心值重合时,CPK=CP; 当平均值与中心值有偏移时,CPK<CP。

(整理)六西格玛基础入门.

(整理)六西格玛基础入门.

六西格玛(6Sigma)入门什么是6西格玛管理关于6西格玛管理,目前没有统一的定义。

下面是一些管理专家关于6西格玛的定义:管理专家Ronald Snee先生将6西格玛管理定义为:“寻求同时增加顾客满意和企业经济增长的经营战略途径。

”6西格玛管理专家Tom Pyzdek:“6西格玛管理是一种全新的管理企业的方式。

6西格玛主要不是技术项目,而是管理项目。

”下面是韦尔奇先生在接受美国著名作家珍妮特·洛尔采访时谈到的6西格玛管理:“品质的含意从字面上来看,乃是要提供一个超越顶级的事物,而不仅是比大多数的事物更好而已。

”80年代初,当通用电器面临竞争者的威胁时,韦尔奇曾说道:摩托罗拉、惠普科技、德州仪器和施乐公司并没有足够的资本与我们抗衡,而他们的竞争力来自于他们的产品品质。

90年代中后期韦尔奇成为6西格玛品质热衷的追求者。

1996年,在佛吉尼亚夏洛特城举行的通用电器公司的年会上,韦尔奇说:“在通用电器的进展过程中,我们有一项重大科技含量的品管任务,这项品管任务会在4年内将我们的生产方式引至一个卓越的层次,使我们无论是在产品制造还是在服务方面的缺陷或疵暇都低于百万分之四。

这是我们通用电器前所未有的大挑战,同时也是最具潜力和最有益处的一次出击。

”“我们推翻了老旧的品管组织,因为他们已经过时了。

现代的品管属于领导者,属于经理人员,也属于员工—每一位公司成员的工作。

”“我们要改变我们的竞争能力,所依恃的是将自己的品质提升至一个全新的境界。

我们要使自己的品质使消费者觉得极为特殊而有价值,并且对他们来说是相当重要的成功因素。

如此一来,我们自然就会成为他们最有价值的惟一选择。

”我们可以把6西格玛管理定义为:“获得和保持企业在经营上的成功并将其经营业绩最大化的综合管理体系和发展战略。

是使企业获得快速增长的经营方式。

”6西格玛管理是“寻求同时增加顾客满意和企业经济增长的经营战略途径。

”是使企业获得快速增长和竞争力的经营方式。

六西格玛入门

六西格玛入门
8
何谓6西格玛质量
一个公司的产品质量是这家公司整个营运的结果,影响的因素 很多,错综复杂。Motorola公司用6西格玛质量标出其目标,使 复杂的问题变的容易了解。在Motorola,6西格玛质量水准的意 义如下: 1. 3.4PPM(不良率或缺点数为百万分之三点四) 2. 99.99966%产品为无缺点。 3. 提供一个与竞争者比较的基准,为TQM提供一个衡量的基准。 4. 可以了解距离无缺点有多远。
以流程为重。 无论是设计产品,或提升顾客满意,6 西格玛都把流程当作是通往成功的交通 工具,是一种提供顾客价值与竞争优势 的方法。
5
6西格玛的主要原则(五)
主动管理。
企业必须时常主动去做那些一般公司常 忽略的事情,例如设定远大的目标,并 不断检讨;设定明确的优先事项;强调 防范而不是救火;常质疑「为什么要这 么做」,而不是常说「我们都是这么做 的。」
方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化技术, 并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发 工具。继而与全球化、产品服务、电子商务等战略齐头并进, 成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。6西 格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开 发设计的标尺,追求持续进步的一种质量管理哲学。
18
成功事例(一)
GE公司Jack Welch 6西格玛"是GE从来没有经历过的最重要的发展战略。 1995年末开始推行6西格玛; 推行西格玛节约的成本收益3亿美圆/1997、7.5亿美圆/1998、15亿美圆/1999; 利润率从13.6%/1995提高到16.7%/1998 市值突破30000亿美圆 Jack Welch 先生为GE制定的三大发展战略:6西格玛、产品服务、全球化,使GE

六西格玛统计学入门初步

六西格玛统计学入门初步

六西格玛统计学入门初步简介六西格玛统计学(Six Sigma Statistics)是一种数据分析方法和问题解决方法,它以统计学为基础,通过对数据进行收集、整理、分析和解释,帮助组织识别并消除过程中的变异性,并持续优化业务过程,从而提高质量标准和业务绩效。

六西格玛统计学最早由摩托罗拉公司于20世纪80年代提出,并在日本的丰田汽车公司得到广泛应用。

如今,许多组织在生产、服务、交易等领域都采用了六西格玛统计学,以实现质量改进、成本降低和客户满意度提高的目标。

六西格玛统计学的核心原则六西格玛统计学的核心是关注错误和浪费,通过减少变异性,提高业务过程的稳定性和一致性。

以下是六西格玛统计学的核心原则:1.数据驱动决策:六西格玛统计学强调使用客观、准确和可靠的数据来支持决策。

数据被用来衡量当前业务过程的绩效,并识别潜在的问题。

2.过程的稳定性:通过六西格玛统计学,组织可以了解业务过程的变异性,并针对根本原因进行改进,从而提高过程的稳定性和可预测性。

3.变异性的减少:六西格玛统计学的目标是减少业务过程中的变异性,以达到更高的一致性和品质水平。

4.持续改进:六西格玛统计学强调持续改进,通过不断监测和分析数据,找出潜在的问题和改进机会,并采取适当的措施进行改进。

六西格玛统计学的基本方法六西格玛统计学包含一系列工具和技术,用于数据收集、分析和问题解决。

以下是六西格玛统计学的基本方法:1.DMC方法:DMC方法是六西格玛统计学中最常用的方法,它包括以下五个阶段:–Define(定义):明确业务过程的目标和关键特性,确定改进的范围和目标。

–Measure(测量):收集相关数据,衡量当前业务过程的绩效,并建立基线性能。

–Analyze(分析):通过统计分析方法和工具,识别业务过程中的问题和潜在原因。

–Improve(改进):基于分析结果,制定改进方案,并实施相关措施。

–Control(控制):建立控制措施和监测机制,确保改进的可持续性。

6西格玛基础知识

6西格玛基础知识

- 1 - 11253702.doc6西格玛基础知识目录一、6西格玛质量---------------------------------------------------------------2二、六西格玛的主要工具-----------------------------------------------------3三、六西格玛管理--------------------------------------------------------------3四、六西格玛管理对企业文化的影响--------------------------------------4五、六西格玛管理战略--------------------------------------------------------5六、六西格玛与传统质量活动的不同--------------------------------------6七、为什么要用六西格玛管理-----------------------------------------------7八、为什么要用六西格玛质量-----------------------------------------------7九、用六个西格玛降低成本----------------------------------------------8十、从顾客角度看六西格玛质量--------------------------------------------9 十一、六西格玛常见问题解答-------------------------------------------10附:6si gm a成功案例一、金宝电子:步伐稳健行走于6σ之路--------------------------------------------15二、GE:用电子商务赚了大钱------------------------------------------18三、“六个西格玛”-GE成功的之道------------------------------------22四、六个西格玛之谜----------------------------------------------------24第 1 页共34 页6西格玛质量6σ:新世纪的质量理念6σ首先是由摩托罗拉公司于80年代将其作为组织开展全面质量管理过程这实现最佳绩效的一种质量理念和方法,就此也是摩托罗拉公司成为美国波多里奇国家质量奖的首位获得者。

六西格玛培训资料统计学基础探讨

六西格玛培训资料统计学基础探讨

六西格玛与统计 学关系
统计学在六西格玛中的作用
数据收集:六西格玛依赖于大量数 据来分析和解决问题,统计学提供 了收集、整理和描述数据的方法。
质量改进:六西格玛通过降低变异 和缺陷来实现质量改进,统计学提 供了工具来测量和降低变异。
添加标题
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添加标题
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数据分析:六西格玛使用统计学方 法来识别问题的根本原因,如回归 分析、方差分析等。
统计过程控制: 运用控制图、过 程能力指数等工 具,监控生产过 程,识别异常原 因。
实验设计:通过 合理安排实验, 降低实验误差, 提高实验效率和 可靠性。
六西格玛中数据分析和可视化工具
描述性统计:用于描述数据的集中 趋势和离散程度
方差分析:用于比较不同数据集之 间的差异
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添加标题
添加标题
添加标题
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案例简介:该项目通过应用六西格玛 方法论,针对生产过程中的缺陷进行 改进,最终实现了提高产品质量和降 低成本的目标。
实施效果:改进后,产品合格率显 著提高,客户满意度提升,企业获 得了可观的利润增长。
六西格玛在服务业中的应用案例
案例名称:某餐饮连锁企业
案例简介:通过六西格玛管理方法,优化服务流程,提高客户满意度,降低成本,增加销售额。
数字化转型:随着 数字化技术的不断 发展,六西格玛方 法将与数字化技术 相结合,形成数字 化六西格玛,以提 高数据分析和处理 能力。
人工智能应用:人 工智能技术的不断 发展将为六西格玛 提供更强大的工具, 例如自动化数据收 集和处理、自动化 流程控制等,以提 高效率和准确性。
跨领域应用:六西 格玛方法不仅局限 于制造业,还将被 广泛应用于其他领 域,例如服务业、 金融业等,以提高 业务运营效率和客 户满意度。

6sigma统计学基础

6sigma统计学基础

如: - 公司产品的质量情况预测 - 工厂中生产的灯泡的平均寿命
- 鱼罐头公司的未来事业发展计划
6Sigma推进办公室`11-Jul_00
6
6Sigma知识系列
统计学基础
▣ 什么是统计?
探 索 收 集 加工(分析和推论)
面临不确 定的问题


有用的知识
工具: 统计软件
决定 正确的想法
整理∙归纳∙表现
在全部信息中 最关心的内容是?
6Sigma推进办公室`11-Jul_00
15
6Sigma知识系列
统计学基础
- 总体的分类

有限总体 (finite population):
具有有限个可抽出“样本”的情况.
例) 某月生产的装载机的数量

无限总体 (infinite population):
具有无限个可抽出“样本”的情况.
6Sigma知识系列
统计学基础
统计学基础
6Sigma推进办公室 2011年7月
6Sigma推进办公室`11-Jul_00
1
6Sigma知识系列
统计学基础
主要内容
Ⅰ. 统计学的基本概念 Ⅱ. 统计学用语 Ⅲ. 数据的描述 Ⅳ. 常用概率分布
Ⅴ. 抽样方法
Ⅵ. 推测与假设验证
6Sigma推进办公室`11-Jul_00
例) 长江中的江水
6Sigma推进办公室`11-Jul_00
16
6Sigma知识系列
统计学基础
2. 样本 (Sample)
- 从总体中随机抽取的部分观察单位
总体
样本
6Sigma推进办公室`11-Jul_00
17
6Sigma知识系列

六西格玛6sigma基础统计学

六西格玛6sigma基础统计学

2
数据对六西格玛很重要
使用统计学来解决真实的问题
统计学 解决方案 真实的 解决方案
真实的问题
统计学问题
把问题转换为数字 理解(xi) 与流程输出 找到因子(xi)的水 控制输入 (xi) 避免 平和操作窗口, 保 输出/缺陷 (Y) (Y)的关系 Y = f(x1, x2, x3...) 证输出 (Y) 是在可 接受范围内 定义 Y 的规格(可接 受范围) 影响流程表现的关键 因子是什么?
正态分布是最自然的分布, 可以取任何一定范围内的所有实数值的概率分布,是连续概率分布中最具代表性的分 布.
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21
内容
数据的重要性 数据的种类 用图形描述数据
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内容
数据的重要性 数据的种类与获得 概率基础 用图形描述数据 回归分析
假设检验
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整群抽样
4. 整群抽样(Cluster Sampling)
将群作为抽样单位,任意抽出若干个群,对被抽出的群内 所有对象都进行调查
初级群抽样 (One-stage Cluster Sampling) 中级群抽样 (Two-stage Sampling)

最适合小白的六西格玛全方位备考策略!

最适合小白的六西格玛全方位备考策略!

一、概述六西格玛是一种以提高组织运作效率和质量水平为目标的管理方法,它通过数据分析和质量管理技术的应用,帮助企业优化流程、降低成本、提高客户满意度。

然而,对于初学者来说,要全面理解和掌握六西格玛并不容易,需要系统的学习和准备。

本文将介绍适合小白的六西格玛全方位备考策略,帮助初学者高效备考。

二、了解六西格玛基本知识1. 了解六西格玛的概念和原理- 六西格玛指的是将管理目标的关注点放在减少过程变异,从而提高业绩和客户满意度上。

它还包括了将深厚的组织文化转化为管理方式和生产方式的重大变革。

- 六西格玛方法包括五大步骤:DM本人C(定义、测量、分析、改进、控制),以及DM本人C之外的两个步骤:识别和控制。

这些步骤是六西格玛项目的核心。

2. 学习六西格玛的工具和技术- 六西格玛使用了大量的统计学技术,如直方图、散点图、流程能力分析、假设检验等。

也包括了一些软件工具,如Minitab、JMP等。

三、选择合适的学习材料和方法1. 寻找权威的学习资料- 选择权威的学习资料才能够建立正确的学习基础。

可以选择一些由知名专家或机构编写的书籍、教材或上线课程等。

2. 参加培训班或线上课程- 参加六西格玛的相关培训班或线上课程能够帮助初学者系统地学习六西格玛方法和技术,了解实际案例,并通过互动的方式进行学习。

3. 建立学习计划- 制定学习计划,明确学习目标和时间安排,以保证学习的系统性和持续性。

比如每天花一定时间学习相关知识,每周完成一定的作业或实践,不断巩固所学内容。

四、深入实践和项目1. 参与六西格玛项目- 参与真实的六西格玛项目,将学到的知识应用到实际工作中,通过实践来加深对六西格玛方法和工具的理解,提高解决问题的能力。

2. 寻找导师指导- 寻找有经验的导师或师傅来指导实践工作,帮助解决在项目中遇到的问题,提升实践能力和项目管理技巧。

五、参加认证考试并备考1. 准备认证考试- 在通过学习和实践后,可以选择参加一些相关的六西格玛认证考试,如四级绿带、六级黑带等,这不仅能够检验学习成果,也是对自己能力的一个认可。

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6个西格码运用之所需统计手法的
统计学之十大概念
1
统计学概要
通过对数据的统计分析,掌握数据 分布及变化规律,运用各类模型分 析和把握各类过程中各种因变量特 点,可以大大提高过程改进、新产 品新工艺开发的效率
经验、勇气、直觉
2
统计学契合业
专业
3
MINITAB介绍
好/坏、正面/反面、等不 可分割的数据,要求数据 准确度不高,但要求数据 量大
离散数据
8
概念导入
基本概念:母集团(总体)、样本、样本容量、样本函数、统计量
母集团
统计量: 样本均值、样本中位数、众数
样本极差、样本方差、样本标准差
等等
随机抽样
样本
9
抽样
随机抽样产生简单随机样本,并产生抽样分布,它是假设检验理论的 基础。
统计软件包 1972年诞生于美国 不断升级 (最新16版)
MINITAB: 运用广泛,数据分析能力强,且具有 相当好的处理固定因子和随机因子 的实验分析能力
Design-Expert: 侧重实验设计的软件包
4
MINTAB介绍
5
统计学基本概念
自由度
分布
散度效应
概率
试验误差 重复性&再现性
位置效应
置信区间
散度效应
1.样本方差
S2 =
n
(Xi - X )2
i= 1
n -1
2.样本标准偏差
n
(Xi - X )2
S=
i =1
n -1
(2)描述波动情况 的统计量-----
16
散度效应
随统机 计样学本对事:等件可的能描抽述样--出--来--散的度样效本应,可以用来说明总体(代表)
密度
密度
标准差=7.691
分布图 正态, 均值=154.3, 标准差=7.691
位置和散度效应工程指导意义2
B2过程散度的幅度与A相同,但均值不同。 Action:将过程的均值移近目标值(为实现正确性)。
Black
5 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5
0
50
tim e
B2
U SL LS L

100
DistRigh
1 .0
LSL
USL
0 .5

0 .0
-5
-4
-3
μ
0.01
0.00
130
140
150
160
170
180
X
矮个
均值=154.3
分布图 正态, 均值=154.3, 标准差=7.691
0.05
0.04
0.03
0.02
μ
0.01
0.00
130
140
150
160
170
180
X
高个
15
统计量(散度效应)
随统统机 计计样学量本处:反理:等映的可总对能体象抽不:样同数出特据来征的样、本不,含可有以未用知来参说数明的总样体本(代函表数)
过程B1与A的均值相同但离散程度大。 Action:缩小过程的波动。
Black
5 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5
0
50
tim e
A(白体)
U SL
LS L 100
B1
iDts iWde
1. 0
LSL
0. 5
USL
A(白体)
0. 0
B1
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
X v al
18
-2
-1
0
1
2
3
4
5
X va l
B2
19
位置和散度效应工程指导意义3
B3过程比A过程的幅度宽,均值也不同。 Action:将均值移近目标值,同时也要缩小波动。
Black
5 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5
0
50
tim e

U SL
LS L
B3
100
1 .0
LS L
U SL
Black
随机样本: 1.等可能性 2.独立性
自相关样本由于不 具备独立性而不具有代表性
如天气温度,CPI数据等
随机样本: 1.样本均值分布---标准正态或
t分布 2.方差分布-------卡方分布 3.两个方差之比的分布---F分布
10
抽样
简单随机样本抽样方式分两种,都要求抽样的随机化
简单型
(1)抽签法 (2)滚球法 (3)计算机模拟法 (4)随机数表法
频率
直方图
正态
9
8
7
6
5
直方图
4
3
正态
2
1
0
140
145
150
155
160
165
170
身高
均值 154.3
标准差 7.691
N
20
均值 154.3
标准差 7.691
N
20
13
位置位效置应效应
位置效应
随统机 计样量本:反:等映可总能体抽不样同出特来征的的样、本不,含可有以未用知来参说数明的总样体本(代函表数)
数据类型
十大统计学基本概念
中心极限定理
6
概念导入
基本概念:试验 、 随机事件 、 随机变量 、 概率 •P(x)=50%
•X={0,1}
•朝上还是朝下?
7
数据
随表机 达样随本机变:等量可所能用抽数样据出的来两的种样形本式,可以用来说明总体(代表)
数据
连续数据
时间、温度、距离、重 量、等可连续分割的数 据,要求数据准确,但对 数据量要求不大
位置效应
1.样本均值
n
X= Si=1 Xi
n
(1)描述中心位置 的统计量-----
14
位置效应
随统机 计样学本对事:等件可的能描抽述样--出--来--位的置样效本应,可以用来说明总体(代表)
密度 密度
均值=120.2
分布图 正态, 均值=154.3, 标准差=7.691
0.05
0.04
0.03
0.02
0.05
0.04
σ
0.03
0.02
0.01
0.00
130
140
150
160
170
180
X
个头差别大
标准差=0.821
分布图 正态, 均值=154.3, 标准差=7.691
0.05
0.04
σ
0.03
0.02
0.01
0.00 130 140 150 160 170 180 X
个头匀称
17
位置和散度效应的工程指导意义1
0 .5
B3
0 .0
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
X va l
3
4

5
B1、B2、B3的工程能力比A的小
20
实际工作中的例子
新产品开发时过程能力的计算
1
142.8
2
155.1
3
161.3
4
144.8
5
148.2
6
162.4
7
158.3
8
149.6
9
151.3
10 158.2
11 149.6
12 160.3
13 162.1
14 146.6
15 171.3
16 158.7
17 153.9
18 159.3
19 142.1
20 149.2
12
直方图
随全机 国样所本有:1等2岁可女能性抽身样高出直来方的图样表本达,可以用来说明总体(代表)
分层型
(1)比例分配法
ni Ni
=
n N
(2)适度分配法
ni Niσi
=
(3)经济分配法
n ΣNiσi
ni
n
=
Niσi
Ci
ΣNiσi
Ci
11
实例导入
随统机 计样一本下全:等国可所能有抽1样2岁出女来性的身样高本,可以用来说明总体(代表)
母集团
•浙江 •XXX •新疆 •沈阳
随机 抽样
样本
NO
身高 (CM)
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