六西格瑪管理綠帶筆記

1、MIND MAP OF SIX SIGMABrett Chen2016.09.15第一章 概論質(zhì)量大師質(zhì)量大師休哈特1.創(chuàng)立統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制SPC2.將控制圖應(yīng)用在生產(chǎn)上3.PDCA循環(huán)4.提出偶然因素與系統(tǒng)因素戴明1.將統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制SQC導(dǎo)入日本2.提出質(zhì)量管理14要點(diǎn)朱蘭1.大質(zhì)量觀點(diǎn)2.撰寫(xiě)質(zhì)量手冊(cè)3.將帕雷托原理應(yīng)用于質(zhì)量改進(jìn)（柏拉圖28原則）4.質(zhì)量管理三部曲：質(zhì)量策劃、控制、改進(jìn)5.將人的因素加入質(zhì)量管理過(guò)程中石川馨1.發(fā)明因果圖2.質(zhì)量管理小組QCC的奠基人之一田口玄一1.田口方法：線外質(zhì)量控制、線內(nèi)質(zhì)量控制、計(jì)量管理技術(shù)、試驗(yàn)設(shè)計(jì)技術(shù)，也稱為質(zhì)量工程學(xué)2.提出質(zhì)量損失函數(shù)QLF，將

2、質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)兩個(gè)范疇的概念統(tǒng)一起來(lái)3.提出信噪比SNR概念4.三階段設(shè)計(jì)：系統(tǒng)設(shè)計(jì)、參數(shù)設(shè)計(jì)、公差設(shè)計(jì)理論：質(zhì)量達(dá)到理論：質(zhì)量達(dá)到6水平，即上、下水平，即上、下規(guī)格差為規(guī)格差為6，此時(shí)不良率為，此時(shí)不良率為2PPB實(shí)際：考慮過(guò)程有實(shí)際：考慮過(guò)程有1.5的漂移的漂移（即（即4.5水平），不良率也僅水平），不良率也僅3.4DPMO補(bǔ)充：補(bǔ)充：傳統(tǒng)傳統(tǒng)3質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的99.73%，是指沒(méi)有任何偏移的情況，而實(shí)際生產(chǎn)中波動(dòng)是難免的，因此3已經(jīng)已經(jīng)無(wú)法滿足需求無(wú)法滿足需求價(jià)值觀價(jià)值觀高層領(lǐng)導(dǎo)的作用顧客驅(qū)動(dòng)與顧客滿意組織和員工的學(xué)習(xí)基于數(shù)據(jù)和事實(shí)的管理無(wú)邊界合作/突破性改進(jìn)注重結(jié)果/價(jià)值創(chuàng)造作用作用問(wèn)題解決成本

3、降低文化變革戰(zhàn)略實(shí)施員工發(fā)展工具工具DFSS&DMAIC戰(zhàn)略戰(zhàn)略制訂&部署SWOT平衡計(jì)分卡財(cái)務(wù)指標(biāo)財(cái)務(wù)指標(biāo)顧客指標(biāo)顧客指標(biāo)內(nèi)部過(guò)程內(nèi)部過(guò)程學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)推進(jìn)步驟推進(jìn)步驟導(dǎo)入期加速期成長(zhǎng)期成熟期組織結(jié)構(gòu)組織結(jié)構(gòu)高層領(lǐng)導(dǎo)、倡導(dǎo)者、資深黑帶、黑帶、綠帶、業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人高層領(lǐng)導(dǎo)高層領(lǐng)導(dǎo)1.制訂25年的戰(zhàn)略目標(biāo)2.授權(quán)一個(gè)推進(jìn)小組3.制定推進(jìn)方案4.親身參與5.將六西格瑪?shù)膬r(jià)值觀融入組織文化變更中倡導(dǎo)者倡導(dǎo)者1.發(fā)起和支持黑帶項(xiàng)目2.進(jìn)行全面的部署3.確認(rèn)項(xiàng)目及目標(biāo)4.資源分配及過(guò)程監(jiān)控資深黑帶資深黑帶1.擔(dān)任高級(jí)參謀2.協(xié)調(diào)、推進(jìn)項(xiàng)目開(kāi)展3.負(fù)責(zé)在組織或特定領(lǐng)域開(kāi)展項(xiàng)目4.擔(dān)任培訓(xùn)

4、師5.為黑帶提供咨詢、指導(dǎo)黑帶黑帶1.專職或兼職從事項(xiàng)目推進(jìn)2.組織、管理指導(dǎo)黑帶項(xiàng)目工作綠帶綠帶1.黑帶項(xiàng)目成員或較小項(xiàng)目負(fù)責(zé)人2.組織中人數(shù)最多、最基本的力量業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人1.為項(xiàng)目提供資源支持2.關(guān)注項(xiàng)目的實(shí)施過(guò)程尋找顯示出機(jī)會(huì)與威脅的戰(zhàn)略因素 分析外部環(huán)境分析外部環(huán)境尋找決定優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)的戰(zhàn)略因素 分析內(nèi)部環(huán)境分析內(nèi)部環(huán)境力場(chǎng)分析力場(chǎng)分析S優(yōu)勢(shì)優(yōu)勢(shì) W劣勢(shì)劣勢(shì)O機(jī)會(huì)機(jī)會(huì) T威脅威脅2第二章 項(xiàng)目管理分析顧客需求水平對(duì)比確定確定改進(jìn)機(jī)會(huì)改進(jìn)機(jī)會(huì)選擇項(xiàng)目選擇項(xiàng)目過(guò)程績(jī)效過(guò)程績(jī)效指標(biāo)指標(biāo)團(tuán)隊(duì)建設(shè)團(tuán)隊(duì)建設(shè)項(xiàng)目監(jiān)控項(xiàng)目監(jiān)控顧客：按接受者：外部、內(nèi)部按方式：中間、最終按時(shí)間：過(guò)去、當(dāng)前、潛在卡

5、諾模型：基本型：必須有，不充足則不滿意，充足無(wú)影響期望型：非必須，不充足則不滿意，越充足越滿意，呈一元線性關(guān)系興奮型：不充足無(wú)影響，越充足越滿意標(biāo)桿管理成立水平對(duì)比團(tuán)隊(duì)收集內(nèi)、外部數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)識(shí)別差距制定和執(zhí)行行動(dòng)最佳實(shí)踐DPU單位缺陷數(shù)缺陷數(shù)/產(chǎn)品數(shù)DPO機(jī)會(huì)缺陷數(shù)缺陷數(shù)/（產(chǎn)品數(shù)缺陷機(jī)會(huì)）DPMO=DPO106PFY過(guò)程最終合格率指終檢合格率，隱藏了過(guò)程損失RTY流通合格率指各個(gè)子過(guò)程的FTY乘積（不考慮原材）離散型數(shù)據(jù)確認(rèn)大方向Y分解Y，確認(rèn)主要的y根據(jù)y明確CTQ根據(jù)CTQ確定項(xiàng)目課題發(fā)展階段形成期振蕩器規(guī)范期執(zhí)行期團(tuán)隊(duì)激勵(lì)T事實(shí)A負(fù)責(zé)R尊重G成長(zhǎng)E授權(quán)T信任項(xiàng)目目標(biāo)實(shí)際測(cè)量找出差距問(wèn)

6、題解決3DMAICDMAIC方法Define確定YMeasure測(cè)量Y、XAnalyze確定Y=f(x)Improve優(yōu)化Y=f(x)Control更新Y=f(x)4CTQ樹(shù)圖樹(shù)圖找到關(guān)鍵變量逐層分解 1.識(shí)別顧客2.識(shí)別顧客要求3.識(shí)別第一層顧客要求4.逐層細(xì)化到適當(dāng)層次5.確認(rèn)復(fù)核選擇適當(dāng)?shù)臏y(cè)量指標(biāo)，以量化數(shù)據(jù)S具體的M可測(cè)量的A可達(dá)成的R與企業(yè)目標(biāo)一致的T有時(shí)間限制的能在一張簡(jiǎn)單的圖中展示從輸入到輸出的跨職能活動(dòng)SupplierInputProcessOutputCustomer畫(huà)個(gè)圖第三章 界定將最初的顧客要求轉(zhuǎn)化為可量化的產(chǎn)品或服務(wù)的要求高端流程圖高端流程圖SIPOC項(xiàng)目范圍y搞定Y

7、不能直接吃啊指標(biāo)的選擇在高階層面做即可，詳細(xì)的測(cè)量及數(shù)據(jù)收集在M階段進(jìn)行排列圖排列圖分解出這么多CTQ，哪個(gè)才是真的呢？1.80%的結(jié)果源于20%的原因2.比較不同缺陷類(lèi)型所帶著的結(jié)果3.確定關(guān)鍵輸出變量，即KPOV，即真正的CTQ確定目標(biāo)確定目標(biāo)審批流程：審批流程：組長(zhǎng)組織項(xiàng)目成員討論、分析、制定初稿，報(bào)企業(yè)組長(zhǎng)組織項(xiàng)目成員討論、分析、制定初稿，報(bào)企業(yè)資深黑帶審核，最后報(bào)送發(fā)起該項(xiàng)目的倡導(dǎo)者批準(zhǔn)。資深黑帶審核，最后報(bào)送發(fā)起該項(xiàng)目的倡導(dǎo)者批準(zhǔn)。使用甘特圖使用甘特圖項(xiàng)目立項(xiàng)表要素項(xiàng)目立項(xiàng)表要素1.項(xiàng)目名稱2.項(xiàng)目背景及選擇理由3.問(wèn)題/機(jī)會(huì)陳述4.目標(biāo)陳述5.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)組成及職責(zé)分工6.項(xiàng)目涉及的

8、過(guò)程、職能范圍7.項(xiàng)目利益相關(guān)方及其影響8.總體里程碑進(jìn)度表9.倡導(dǎo)者的批準(zhǔn)和授權(quán)立項(xiàng)立項(xiàng)5界定階段圖表工具匯總名稱名稱說(shuō)明說(shuō)明用途用途圖示圖示親和圖親和圖（KJ法）Affinity diagram川喜田二郎針對(duì)某一問(wèn)題，充分收集各種經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)、想法和意見(jiàn)，通過(guò)圖表匯總，按其相互間的親和性歸納整理這些資料，使問(wèn)題得以明確，統(tǒng)一認(rèn)識(shí)和協(xié)調(diào)作用。1.歸納思想2.打破現(xiàn)狀和可能的束縛3.參謀籌劃4.貫徹方針關(guān)聯(lián)圖關(guān)聯(lián)圖（關(guān)系圖）Interrelationship digrahps將關(guān)系繁復(fù)的因素按原因-結(jié)果，或者目的-手段的方式，有邏輯地連接起來(lái)，厘清復(fù)雜問(wèn)題、整理語(yǔ)言文字資料的一種圖形方法。1.界

9、定項(xiàng)目的范圍和邊界2.原因分析3.確認(rèn)關(guān)鍵影響因素4.擬定制造過(guò)程中預(yù)防不良品的措施5.提出解決市場(chǎng)問(wèn)題的措施6.改進(jìn)企業(yè)的日常管理工作樹(shù)圖樹(shù)圖Tree diagram按照“主題-主要類(lèi)別-組成要素-子要素”的順序，將主題分解或分層，以增加細(xì)節(jié)內(nèi)容，旨在使籠統(tǒng)的主題分解成較小的部分，使之更易理解和解決。1.目標(biāo)-手段：將目標(biāo)與措施系統(tǒng)地展開(kāi)，以尋求最佳手段或措施2.問(wèn)題-原因：用于分析質(zhì)量問(wèn)題與其因素的因果關(guān)系3.組織結(jié)構(gòu)圖4.項(xiàng)目管理中的任務(wù)分解（自上而下）6名稱名稱說(shuō)明說(shuō)明用途用途圖示圖示矩陣圖矩陣圖Matrix diagrams從問(wèn)題的各種關(guān)系中找出成對(duì)要素，按矩陣的形式，把問(wèn)題及與其有

10、對(duì)應(yīng)關(guān)系的各個(gè)因素按行、列排成圖，并在交點(diǎn)處標(biāo)出兩者的關(guān)系，從中確定關(guān)鍵點(diǎn)。1.分析質(zhì)量問(wèn)題的原因2.整理用戶需求3.分解質(zhì)量目標(biāo)優(yōu)先矩陣圖優(yōu)先矩陣圖Prioritization matrix是樹(shù)圖與矩陣圖的結(jié)合，幫助決策者確定所考慮的活動(dòng)、目標(biāo)的重要程度。過(guò)程決策程序圖過(guò)程決策程序圖Process decision program charts（PDPC）為完成某個(gè)目標(biāo)，在制定行動(dòng)計(jì)劃或進(jìn)行方案設(shè)計(jì)時(shí)，預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的障礙和結(jié)果，并相應(yīng)的提出多種應(yīng)變計(jì)劃。1.計(jì)劃龐大、復(fù)雜時(shí)2.計(jì)劃必須如期完成時(shí)3.失敗成本很高時(shí)4.執(zhí)行計(jì)劃之前界定階段圖表工具匯總7名稱名稱說(shuō)明說(shuō)明用途用途圖示圖示網(wǎng)絡(luò)圖（箭

11、條圖、矢線圖、統(tǒng)籌法）把各項(xiàng)作業(yè)之間的依賴、制約關(guān)系表示出來(lái)，找出影響工程進(jìn)度的關(guān)鍵、非關(guān)鍵因素，進(jìn)行統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，合理利用資源，提高效率與效益。1.工程可分解為許多作業(yè)2.這些作業(yè)在生產(chǎn)工藝、生產(chǎn)組織上相互依賴、制約路徑最長(zhǎng)（權(quán)重?cái)?shù)值最大）為關(guān)鍵路徑，它代表完成整個(gè)工程的最短工期，又稱為主要矛盾線。界定圖表工具匯總8分析數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)Cause & Effect DiagramProcess flow chartPFMEAFailure mode & effect analysis因果圖石川馨圖魚(yú)刺圖，頭腦風(fēng)暴是關(guān)鍵嚴(yán)重度S頻度O可探測(cè)D風(fēng)險(xiǎn)度RPN數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)收集收集MSA先判定測(cè)量

12、系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，收集的數(shù)據(jù)才有意義制造業(yè)5M1E服務(wù)管理業(yè)4P：people/place/process/policy這些是工具哦第四章 測(cè)量基礎(chǔ)1:概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)2:數(shù)據(jù)的收集與整理數(shù)據(jù)的收集與整理讓我們看得懂、會(huì)用公式指導(dǎo)我們?nèi)绾潍@得正確的數(shù)據(jù)將實(shí)際問(wèn)題轉(zhuǎn)化為可測(cè)量和定量表述的問(wèn)題過(guò)程能力過(guò)程能力分析分析Output of measure9第四章 測(cè)量基礎(chǔ)1 1：統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)量描述數(shù)據(jù)集中程度描述數(shù)據(jù)離散程度描述數(shù)據(jù)分布形狀總體總體個(gè)體，是構(gòu)成總體的元素里面共有n個(gè)元素，稱為總體容量從里面抽取若干個(gè)，構(gòu)成樣本，其個(gè)體數(shù)量稱為樣本容量，記為n統(tǒng)計(jì)量是反映數(shù)據(jù)分布特征的代表

13、值均值中位數(shù)m0.5眾數(shù)M0偏度3峰度4極差R方差2標(biāo)準(zhǔn)差樣本標(biāo)準(zhǔn)差s總體標(biāo)準(zhǔn)差/n右偏則偏度為正，左偏則偏度為負(fù)度量分布的平坦程度，為零則是正態(tài)分布出現(xiàn)頻數(shù)最高的數(shù)值度量分布的樣本的重心或質(zhì)心有序數(shù)列中，排在中間位置的數(shù)樣本極值之間的距離圍繞均值的波動(dòng)10第四章 測(cè)量基礎(chǔ)2 2：分布隨機(jī)變量隨機(jī)變量離散型離散型連續(xù)型連續(xù)型按照一定的概率取值的變量，用X/Y/Z表示，其取值用x/y/z表示變量X所有可取值的集合只包括有限個(gè)元素集合變量X能在一個(gè)數(shù)值區(qū)間內(nèi)取任何值0-1分布泊松分布二項(xiàng)分布均勻分布正態(tài)分布超幾何分布對(duì)數(shù)正態(tài)分布指數(shù)分布1.每次試驗(yàn)只有兩種結(jié)果，記為成功/失?。环Q為伯努利試驗(yàn)2.記

14、為XB(1,p)，E(X)=p，Var(X)=p(1-p)，(X)=p(1-p)3.案例：檢驗(yàn)通過(guò)/不通過(guò)，目標(biāo)命中/不命中，話費(fèi)是否高于1001.在相同條件下將伯努利試驗(yàn)獨(dú)立重復(fù)n次，稱為n重伯努利2.記為XB(n,p)，E(X)=p，Var(X)=np(1-p)，(X)=np(1-p)3.基本性質(zhì)：n為固定值；每次只有成功/失?。幻看纬晒Ω怕识际莗；每次試驗(yàn)相互獨(dú)立4.案例：n次檢驗(yàn)，并且每次都將樣品放回再進(jìn)行下一次1.單位時(shí)間/單位面積/單個(gè)產(chǎn)品隨機(jī)事件的平均發(fā)生概率2.記為XP()，E(X)=Var(X)=，(X)=3.案例：假設(shè)產(chǎn)品平均不良項(xiàng)為2個(gè)，則沒(méi)有不良項(xiàng)的概率是多少；平均壽命

15、類(lèi)的題目1.與二項(xiàng)分布相對(duì)，超幾何分布適用于不重復(fù)抽樣（產(chǎn)品不放回）2.記為XB(n,p)，E(X)=p，Var(X)=np(1-p)，(X)=np(1-p)1.也稱為高斯分布2.記為XN(,2)1.X落在區(qū)間（a,b）中任意長(zhǎng)度相同的子區(qū)間內(nèi)的可能性相同2.記為XU(a,b)，E(X)=(a+b)/2，Var(X)=(b-a)2/12，(X)=(b-a)2/121.兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)發(fā)生某事件的概率2.記為XE()，E(X)=(X)=1/，Var(X)=1/23.很多產(chǎn)品的首次發(fā)生故障的時(shí)間都服從該分布威布爾分布實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)樣本容量小于批量的10%，超幾何分布近似為二項(xiàng)分布；當(dāng)n很大p很小時(shí)，二

16、項(xiàng)分布近似于泊松分布1.案例：巖石的化學(xué)成分、針刺麻醉的陣痛效果、英語(yǔ)單詞的長(zhǎng)度、流行病的蔓延時(shí)間、化學(xué)反映時(shí)間、絕緣材料的被擊穿時(shí)間等1.有三個(gè)主要參數(shù)：形狀參數(shù)、位置參數(shù)、尺度參數(shù)2.記為XW(,)，當(dāng)=0,=1時(shí)，則威布爾分布即為指數(shù)分布3.案例：機(jī)電類(lèi)產(chǎn)品的磨損累計(jì)實(shí)效的分布形式（一般分為早期失效期、偶然失效期、損耗失效期）11第四章 測(cè)量基礎(chǔ)3 3：中心極限定理中心極限中心極限定理定理假設(shè)隨機(jī)變量X1Xn相互獨(dú)立，且同分布，即他們具有相同的分布形狀和分布參數(shù)稱X1Xn為獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量如果X1Xn是非正態(tài)分布，只要獨(dú)立同分布，且n夠大X1Xn的均值也是正態(tài)分布，服從XN(,2/n

17、)X1Xn的和分布、均值分布都可以近似正態(tài)分布和分布：X1+X2+.+Xn近似服從均值n，方差n2的正態(tài)分布N(n, n2)均值分布：(X1+X2+.+Xn)/n近似服從均值，方差2/n的正態(tài)分布N(, 2/n）注意：當(dāng)分布對(duì)稱時(shí)，注意：當(dāng)分布對(duì)稱時(shí)，n大于等于大于等于5近似效果理想；當(dāng)分布非近似效果理想；當(dāng)分布非對(duì)稱時(shí)，對(duì)稱時(shí)，n大于等于大于等于30近似效果才理想近似效果才理想前提條件對(duì)于離散型隨機(jī)變量：具有相同的概率對(duì)于連續(xù)型隨機(jī)變量：具有相同的概率密度函數(shù)、分布函數(shù)、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差例如如果X1Xn是獨(dú)立同正態(tài)分布，均服從XN(,2)這個(gè)定理表明，無(wú)論原隨機(jī)變量是什么分布，只要個(gè)數(shù)n較

18、大，那么隨機(jī)變量均值X的分布都近似為正態(tài)分布。該分布的均值等于該分布的方差等于2/n該分布的標(biāo)準(zhǔn)差等于/n12第四章 測(cè)量基礎(chǔ)4 4：抽樣分布抽樣分布抽樣分布樣本均值的分布Z分布（單樣本Z）方差2已知方差2未知，n30即服從自由度為n-1的t分布(X-)/(/n)N(0,1)方差2未知，n30T分布（單、雙樣本t）(X-)/(S/n)t(n-1)樣本方差的分布2分布（卡方）。公式不會(huì)寫(xiě)兩個(gè)獨(dú)立正態(tài)樣本方差之比的分布F分布。也不會(huì)寫(xiě)抽樣分布是指樣本統(tǒng)計(jì)量的分布。13用于樣本方差與總體方差的檢驗(yàn)，方差相等統(tǒng)一假定H0：獨(dú)立，H1：不獨(dú)立用于兩個(gè)獨(dú)立的正態(tài)總體的方差的檢驗(yàn)，方差相等用于樣本均值與總體

19、均值的檢驗(yàn)第四章 測(cè)量：MSAMSA合格的合格的測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量系統(tǒng)準(zhǔn)確度精確度偏倚總波動(dòng)2T1.偏倚可通過(guò)校準(zhǔn)加以修正2.測(cè)量系統(tǒng)的偏倚應(yīng)具有線性量具本身2e操作者2o+2opSo 2T 2e+(2o+2op)+2p 然后兩邊都然后兩邊都*62622T 622e+62(2o+2op)+622p轉(zhuǎn)換為定義名稱轉(zhuǎn)換為定義名稱TV2 EV2 + AV2 + PV2R&R=(EV2 + AV2 )=6ms=P測(cè)量系統(tǒng)的波動(dòng)（方差）2ms測(cè)量對(duì)象的波動(dòng)（方差）2p結(jié)果判斷標(biāo)準(zhǔn)：結(jié)果判斷標(biāo)準(zhǔn)：0% 10% 30%很爛臨界合格如果測(cè)量結(jié)果不是連續(xù)型，而是離散型的，怎么辦？如果測(cè)量結(jié)果不是連續(xù)型，而是離

20、散型的，怎么辦？采用屬性值數(shù)據(jù)一致性分析。采用屬性值數(shù)據(jù)一致性分析。即對(duì)屬性值數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性和一致性的分析。即對(duì)屬性值數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性和一致性的分析。操作要求：操作要求：1.每次選取每次選取20個(gè)或個(gè)或20個(gè)以上的零件；個(gè)以上的零件；2.OK/NG各占一半；各占一半；3.從日常從事檢驗(yàn)工作的人員中挑選至少?gòu)娜粘氖聶z驗(yàn)工作的人員中挑選至少2人；人；4.每個(gè)操作者對(duì)每個(gè)零件至少測(cè)量每個(gè)操作者對(duì)每個(gè)零件至少測(cè)量2次；次；判定原則：判定原則：重復(fù)性：同一人對(duì)同一零件在不同測(cè)量輪數(shù)的一致程度；重復(fù)性：同一人對(duì)同一零件在不同測(cè)量輪數(shù)的一致程度；再現(xiàn)性：不同人對(duì)同一零件測(cè)量的一致性。再現(xiàn)性：不同人對(duì)同一零件

21、測(cè)量的一致性。(R&R)%計(jì)算公式計(jì)算公式1.P/TV （量具波動(dòng)操作者波動(dòng)）與總波動(dòng)之比2.P/T （量具波動(dòng)操作者波動(dòng)）與產(chǎn)品規(guī)格上下限之比3.單側(cè)上規(guī)格單側(cè)上規(guī)格P/T （量具波動(dòng)+操作者波動(dòng)）與（USL-）之比4.單側(cè)下規(guī)單側(cè)下規(guī)格格P/T （量具波動(dòng)+操作者波動(dòng)）與（-LSL）之比重復(fù)性重復(fù)性1.同一測(cè)量者2.同一產(chǎn)品的同一部位3.同一量具4.短時(shí)間多次測(cè)量再現(xiàn)性再現(xiàn)性1.不同測(cè)量者2.同一產(chǎn)品的同一部位3.同一量具4.短時(shí)間多次測(cè)量14過(guò)程過(guò)程波動(dòng)是波動(dòng)是難免難免的的隨機(jī)因素系統(tǒng)因素第四章 測(cè)量：過(guò)程能力分析 1.又稱偶然因素2.是過(guò)程固有的3.是難以消除的4.波動(dòng)幅度較小

22、1.是不常發(fā)生的2.呈現(xiàn)一定規(guī)律3.導(dǎo)致過(guò)程失控統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)此時(shí)對(duì)過(guò)程能力的分析此時(shí)對(duì)過(guò)程能力的分析才有意義才有意義不應(yīng)該有，通過(guò)過(guò)程管控，將其消滅若過(guò)程只受隨機(jī)因素影響，且均值、波動(dòng)都基本穩(wěn)定當(dāng)過(guò)程輸出均值當(dāng)過(guò)程輸出均值與與公差中心重公差中心重合合CP潛在過(guò)程能力潛在過(guò)程能力CPK實(shí)際過(guò)程能力實(shí)際過(guò)程能力當(dāng)過(guò)程輸出均值當(dāng)過(guò)程輸出均值與公差、目標(biāo)與公差、目標(biāo)值不中心值不中心重合重合CPM偏離目標(biāo)值的損失偏離目標(biāo)值的損失(USL-LSL)/6T/6(USL-)/3(-LSL)/3兩者取最小值的很爛 臨界合格0 1 1.33 1.67合格(USL-LSL)/6其中2=2+(-m)21.3范圍的概率

23、范圍的概率為為99.73%，輸出值，輸出值落在區(qū)間外為小概落在區(qū)間外為小概率事件，一般將率事件，一般將6視為自然波動(dòng)范圍視為自然波動(dòng)范圍令令K=2(M-)/T，則，則CPK=CP(1-K)主要反饋過(guò)程的期主要反饋過(guò)程的期望損失，特別是當(dāng)望損失，特別是當(dāng)實(shí)際目標(biāo)值與設(shè)計(jì)實(shí)際目標(biāo)值與設(shè)計(jì)公差中心不一致時(shí)，公差中心不一致時(shí)，更能反映過(guò)程輸出更能反映過(guò)程輸出與目標(biāo)值的偏差與目標(biāo)值的偏差條件條件分析分析CP：a=bCPK：ab說(shuō)明a、b的潛在能力相同；a的輸出均值偏離嚴(yán)重，較差CPK：a=bCP：a0 BH0:=0或0，H1:0雙邊CH0:=0，H1:0檢驗(yàn)總體均值，用樣本均值X引出檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；檢驗(yàn)總體

24、方差，用樣本方差S2引出檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。當(dāng)樣本統(tǒng)計(jì)量落在拒絕域W就拒絕H0；落在接受域就接受H0。在判斷H0是否成立時(shí)，有兩種風(fēng)險(xiǎn)：錯(cuò)判，即將真當(dāng)錯(cuò)拒絕了 ：漏判，即將錯(cuò)當(dāng)真給漏了。我們希望兩類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)都很小甚至為0，但是不可能，基本原則是力是力求控制求控制的前提下使的前提下使盡量小盡量小，即在盡量不錯(cuò)判前提下減少漏判。稱為顯著性水平，可取值0.01、0.05、0.1，結(jié)合顯著性水平，根據(jù)給定的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的分布，查表得到臨界值，從而確定具體的拒絕域。收集樣本數(shù)據(jù)，計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值。將檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值與拒絕的臨界值相比，落在拒絕域W就接受H1，否則就接受H0。計(jì)算計(jì)算P值（即接受值（即接受H0時(shí)，出現(xiàn)目

25、前狀況的概率），判斷接受時(shí)，出現(xiàn)目前狀況的概率），判斷接受H0是是否為正確的選擇否為正確的選擇若若P，不能拒絕H0，即認(rèn)為平均厚度沒(méi)有變化；2.由于=0.136，落在置信區(qū)間(0.1265, 0.1451)中間，因此有95%的把握=0.13也在此區(qū)間，不能拒絕H0。18第五章 分析：統(tǒng)計(jì)學(xué)分析工具假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)由于我們觀測(cè)到的樣本總會(huì)有誤差，不能根據(jù)簡(jiǎn)單的樣本統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果下定論，必須使用嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)方法才能得出準(zhǔn)確的判斷結(jié)論。19單樣本假設(shè)檢驗(yàn)，基本為從某一總體抽取一個(gè)樣本，判斷該樣本與總體的差異。雙樣本假設(shè)檢驗(yàn)，從兩個(gè)總體各抽取一個(gè)樣本，比較兩個(gè)樣品的均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量是否相

26、等或者有差異。第五章 分析：統(tǒng)計(jì)學(xué)分析工具假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)由于我們觀測(cè)到的樣本總會(huì)有誤差，不能根據(jù)簡(jiǎn)單的樣本統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果下定論，必須使用嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)方法才能得出準(zhǔn)確的判斷結(jié)論。20單比率p假設(shè)檢驗(yàn)，分析某產(chǎn)品的抽樣不良品率與總體，或者改善前、后是否有差異、有提升。雙比率p假設(shè)檢驗(yàn)，比較兩個(gè)不良品率是否有差異、有提升，這兩個(gè)不良品率抽樣于兩個(gè)總體。第五章 分析：統(tǒng)計(jì)學(xué)分析工具假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)由于我們觀測(cè)到的樣本總會(huì)有誤差，不能根據(jù)簡(jiǎn)單的樣本統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果下定論，必須使用嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)方法才能得出準(zhǔn)確的判斷結(jié)論。21配對(duì)數(shù)據(jù)配對(duì)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)檢驗(yàn)擬合優(yōu)度擬合優(yōu)度檢驗(yàn)檢驗(yàn)例如使用兩種分析方法測(cè)量礦

27、石中某成分含量，對(duì)比兩種分析方法的差異每次測(cè)定的結(jié)果不僅與分析方法有關(guān)，還與產(chǎn)品中成分含量有關(guān)，使用雙樣本T檢驗(yàn)容易犯第II類(lèi)錯(cuò)誤而得不到正確的結(jié)論說(shuō)明計(jì)算方法適用于多項(xiàng)總體的問(wèn)題，即總體中每個(gè)個(gè)體被分配到幾個(gè)類(lèi)別中的一個(gè)，這種情況可視為二項(xiàng)分布在三個(gè)及三個(gè)以上類(lèi)別的情形的推廣說(shuō)明A型號(hào)市場(chǎng)份額50%，B為20%，C為30%，其中C發(fā)生了變異，試問(wèn)對(duì)原有市場(chǎng)是否有影響案例H0: PA=0.5, PB=0.2, PC=0.3H1: PA=0.5, PB=0.2, PC=0.3至少1項(xiàng)不成立建立假設(shè)計(jì)算方法原假設(shè)的比例實(shí)際測(cè)得數(shù)據(jù)原假設(shè)比例總體數(shù)顯著性水平=0.05，自由度=k-1=2（3個(gè)類(lèi)別）

28、，查卡方分布表相應(yīng)的拒絕域臨界值為5.99，7.345.99，拒絕原假設(shè)第五章 分析：統(tǒng)計(jì)學(xué)分析工具方差分析方差分析ANOVA用于比較多個(gè)總體均值有無(wú)差異。總變異SST基本原理基本原理（變異的可累加性）（變異的可累加性）組間變異SSm（處理因素）組內(nèi)變異SSe（隨機(jī)誤差）變異的來(lái)源通過(guò)分析研究上述兩個(gè)來(lái)源的變異對(duì)總變異的貢獻(xiàn)大小，確認(rèn)可控的“處理因素”的影響。上述的各種偏差平方和計(jì)算，受樣本數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)影響較大導(dǎo)入自由度的概念，消除個(gè)數(shù)的影響，變?yōu)榫胶停篗Sm與MSe那么就比較MSm與MSe的差異，記為F來(lái)源來(lái)源偏差平方和偏差平方和自由度自由度均方和均方和F比比如果每一水平重復(fù)如果每一水平重復(fù)次

29、數(shù)不同次數(shù)不同因子ASSmdfm=r-1MSm=SSm/dfmF=MSm/MSe有兩點(diǎn)不同：1.n為所有m之和；2. SSm計(jì)算公式不同，較為復(fù)雜，題目一般會(huì)直接給出數(shù)值誤差eSSedfe=n-rMSe=Sse/dfe總計(jì)TSSTdfT=n-1m表示每一水平下試驗(yàn)的次數(shù)；r表示水平的數(shù)量；n=r*m1.計(jì)算得出F值；2.假定顯著性水平=0.05，查表確認(rèn)F0.95(dfm，dfe)的數(shù)值；3. FF0.95(dfm，dfe)，則認(rèn)為因子A是顯著的（即對(duì)結(jié)果有影響）；22第五章 分析：統(tǒng)計(jì)學(xué)分析工具列聯(lián)表列聯(lián)表針對(duì)屬性型數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析方法，一般都使用卡方檢驗(yàn)。B1B2A1n11n12A2n21n

30、22B1B2合計(jì)A1A245428748.3338.670.230.2910578183101.6781.371P值P0.05，不能拒絕原假設(shè)，不能拒絕原假設(shè)，A與與B無(wú)關(guān)；無(wú)關(guān)；P0.05，拒絕原假設(shè)，拒絕原假設(shè)，A與與B有關(guān)。有關(guān)。23H0：性別與態(tài)度無(wú)關(guān)，H1：性別與態(tài)度有關(guān)Df（2-1）（2-1）1男學(xué)生男學(xué)生女學(xué)生女學(xué)生合計(jì)合計(jì)贊成454287反對(duì)10578183合計(jì)150120270以分析第13章為例建立假設(shè)、計(jì)算自由度男學(xué)生男學(xué)生女學(xué)生女學(xué)生合計(jì)合計(jì)贊成150*87/27048.33120*87/27038.6787反對(duì)150*183/270101.671

31、20*183/27081.33183合計(jì)150120270計(jì)算期望頻數(shù)男學(xué)生男學(xué)生女學(xué)生女學(xué)生合計(jì)合計(jì)贊成(4548.33)2/48.330.23(42-38.67)2/38.670.290.52反對(duì)(105-101.67)2/101.670.11(78-81.33)2/81.330.140.25合計(jì)0.340.430.77計(jì)算統(tǒng)計(jì)量第五章 分析：統(tǒng)計(jì)學(xué)分析工具多變異多變異分析分析影響過(guò)程波動(dòng)的因素（變異源）很多，多變異分析可分析變異的組成（可控因子還是不可控因子），且定量（使用方差分析）地給出每部分所產(chǎn)生的變異占比。是在正式解決問(wèn)題之前的準(zhǔn)備工作，即先搞清楚變異是如何產(chǎn)生的。多變異圖工具工具

32、方差分析分類(lèi)分類(lèi)產(chǎn)品內(nèi)變異產(chǎn)品間變異時(shí)間變異單位產(chǎn)品的質(zhì)量特征在不同位置上所存在的變異。常見(jiàn)如人員之間的差異、原料批次之間的差異、供應(yīng)商之間的差異。常見(jiàn)如每周之間的差異、早中晚班之間的差異。數(shù)據(jù)收集方法數(shù)據(jù)收集方法樹(shù)狀圖數(shù)據(jù)收集的最低條件：1.因子個(gè)數(shù)22.每個(gè)因子的水平數(shù)23.測(cè)量次數(shù)224第五章 分析：統(tǒng)計(jì)學(xué)分析工具相關(guān)分析相關(guān)分析分析問(wèn)題出現(xiàn)的原因。相關(guān)分析：分析單一自變量x與因變量y是否存在相關(guān)性，其輸出是線性相關(guān)或非線性相關(guān)?；貧w分析：若相關(guān)分析的結(jié)論是線性相關(guān)，用方程的形式表達(dá)出來(lái)（根據(jù)自變量的數(shù)量分為一元或多元）。樣本相關(guān)系數(shù)樣本相關(guān)系數(shù)r（pearson相關(guān)系數(shù)）相關(guān)系數(shù)）當(dāng)r

33、=1，表明所有點(diǎn)全在一條直線上，兩個(gè)變量為完全線性相關(guān)。正相關(guān)，0r1負(fù)相關(guān)，-1rF1-(dfR, dfE)時(shí)，則回歸方程有意義P0.05，則回歸方程有意義，自變量與因變量具有線性相關(guān)性26回歸方程的顯著性檢驗(yàn)建立回歸方程的目的是表達(dá)兩個(gè)具有線性相關(guān)的變量間的定量關(guān)系，因此只有當(dāng)兩個(gè)變量確實(shí)具有線性相關(guān)關(guān)系時(shí)，所建立的回歸方程才是有意義的?；貧w分析：產(chǎn)量Y與溫度X回歸方程為產(chǎn)量Y=60+5（溫度X）自變量 系數(shù) 系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤 T P常量 60 9.226 6.5 0溫度 5 0.58 8.6 0S=13.829 R-Sq=90.3% R-Sq=89.1%（調(diào)整）方差分析來(lái)源 自由度df SS

34、MS F P回歸R 1 14200 14200 74.25 0殘差誤差E 8 1530 191合計(jì)T 9 1573數(shù)據(jù)分析參數(shù)解讀及判定方法第五章 分析：統(tǒng)計(jì)學(xué)分析工具一元線性一元線性回歸模型回歸模型27一元線性回歸預(yù)測(cè)回歸方程是顯著的，即相關(guān)的前提可對(duì)Y的平均取值做出估計(jì)Predicted Values for New ObservationNew ObsFitSE Fit95%CI95%PI11104.95(98.58, 121.42)(76.13, 143.87)Values of Predictors for New ObservationNew ObsX110CI：表示在給定預(yù)測(cè)變量

35、的指定設(shè)置時(shí)，平均響應(yīng)可能落入的范圍。PI：表示在給定預(yù)測(cè)變量的指定設(shè)置時(shí)，單個(gè)觀測(cè)值可能落入的范圍。用于預(yù)測(cè)殘差分析回歸模型與數(shù)據(jù)是否擬合良好用ri表示，定義為因變量的觀測(cè)值與估計(jì)值之差按觀測(cè)順序的殘插圖橫坐標(biāo)是因變量觀測(cè)值殘差點(diǎn)應(yīng)在橫軸上下隨機(jī)波動(dòng)，不應(yīng)有任何上升、下降、擺動(dòng)、跳躍等趨勢(shì)。關(guān)于因變量估計(jì)值的殘差圖橫坐標(biāo)是因變量預(yù)測(cè)值殘差的分布應(yīng)呈水平的帶狀，如果有明顯的喇叭口形狀，表明殘差的標(biāo)準(zhǔn)差不是常數(shù)，而是隨預(yù)測(cè)值變化，模型可能有問(wèn)題。殘差的正態(tài)性檢驗(yàn)殘差應(yīng)服從正態(tài)分布，可用直方圖或者正態(tài)概率圖確認(rèn)。關(guān)于自變量x的殘差圖橫軸為自變量的值重點(diǎn)分析殘差的標(biāo)準(zhǔn)差是否保持常數(shù)，即是否有喇叭口形

36、狀。如果殘差圖均正常，則沒(méi)有理由懷回歸模型的合理性第六章 改進(jìn)28產(chǎn)生解決產(chǎn)生解決方案方案評(píng)價(jià)解決評(píng)價(jià)解決方案方案完成風(fēng)險(xiǎn)完成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估評(píng)估創(chuàng)造性思維驗(yàn)證方案驗(yàn)證方案有效性有效性改進(jìn)方案改進(jìn)方案的實(shí)施的實(shí)施從改進(jìn)方案的效果、可行性、成本投入、周期等方案，評(píng)價(jià)改進(jìn)方案的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)FMEA是最主要的方法，改進(jìn)方案的FMEA結(jié)果，是控制階段產(chǎn)生控制計(jì)劃的必要基礎(chǔ)工具工具橫向比較借鑒其他項(xiàng)目FMEA試驗(yàn)設(shè)計(jì)防錯(cuò)技術(shù)步驟第六章 改進(jìn)：試驗(yàn)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)29試驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)DOE研究如何以最有效的方式安排試驗(yàn)，以獲得含有最大信息量的數(shù)據(jù)的一門(mén)科學(xué)。名詞名詞英文英文解釋說(shuō)明解釋說(shuō)明響應(yīng)變量/指標(biāo)response即因

37、變量Y可控因子Controllable factor即自變量X非可控因子Uncontrollable factor會(huì)影響過(guò)程及結(jié)果的可記錄但不可控制的因素，也稱為噪聲因子水平/設(shè)置Level or Setting自變量因子X(jué)的不同取值處理Treatment各因子選定各自水平后，其組合稱為處理試驗(yàn)單元Experiment unit試驗(yàn)對(duì)象的最小單位試驗(yàn)環(huán)境Experiment environment以已知或未知的方式影響試驗(yàn)結(jié)果的周?chē)鷹l件模型Y=f(X1, X2, X3, ., Xk) + 誤差Experimental error即上式的，包括非可控因子及試驗(yàn)誤差主效應(yīng)如有AB兩個(gè)因子：A主效應(yīng)

38、A處于高水平時(shí)Y的平均值A(chǔ)處于低水平時(shí)Y的平均值B主效應(yīng)B處于高水平時(shí)Y的平均值B處于低水平時(shí)Y的平均值交互效應(yīng)同上AB交互效應(yīng)（B處于高水平時(shí)A的效應(yīng)B處于低水平時(shí)A的效應(yīng)）2AB交互效應(yīng)BA交互效應(yīng)如果兩個(gè)因子存在顯著的交互效應(yīng)，不能只用主效應(yīng)的大小來(lái)判定該因子的重要性，只要含某個(gè)因子的交互效應(yīng)顯著，這個(gè)因子就是重要的。術(shù)語(yǔ)術(shù)語(yǔ)第六章 改進(jìn)：試驗(yàn)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)30基本原則基本原則類(lèi)型類(lèi)型重復(fù)試驗(yàn)replication隨機(jī)化randomization區(qū)組化blocking1.一個(gè)處理應(yīng)施于多個(gè)單元，即一組參數(shù)應(yīng)在多個(gè)試驗(yàn)對(duì)象上重復(fù)試驗(yàn)，以估計(jì)試驗(yàn)誤差；2.最好在中心點(diǎn)處重復(fù)3、4詞，這樣即安排了重

39、復(fù)試驗(yàn)又不破壞試驗(yàn)的正交性、平衡性1.完全隨機(jī)地安排試驗(yàn)或試驗(yàn)單元的順序；2.隨機(jī)化并沒(méi)有減少試驗(yàn)誤差本身，但可避免與未知的系統(tǒng)變量混雜，無(wú)法識(shí)別1.各試驗(yàn)單元之間難免存在某些差異，如果將其分組，每組內(nèi)差異較??；2.如某試驗(yàn)上、下午差異較大，就將上、下午當(dāng)作兩個(gè)區(qū)組；因子篩選設(shè)計(jì)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計(jì)1.通過(guò)試驗(yàn)設(shè)計(jì)從眾多的影響因素中篩選出對(duì)Y影響顯著的X；2.常用：全因子設(shè)計(jì)、部分因子設(shè)計(jì)、Plackett-Burman等1.找出最佳的影響因素X的設(shè)置水平從而使Y達(dá)到最優(yōu)；2.響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)穩(wěn)健性是指系統(tǒng)的抗干擾能力，即當(dāng)系統(tǒng)受到難以控制的因子的嚴(yán)重影響時(shí)，系統(tǒng)輸出的變異性足夠小策劃與安策劃

40、與安排排用部分因子設(shè)計(jì)進(jìn)行因子的篩選用全因子設(shè)計(jì)法進(jìn)行全面分析用響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)確定回歸關(guān)系并求出最優(yōu)在較大的試驗(yàn)范圍內(nèi)，進(jìn)行因子的篩選，可使試驗(yàn)次數(shù)大大減少當(dāng)因子數(shù)減少到5個(gè)以內(nèi)，可進(jìn)行全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)以獲得全部因子效應(yīng)及交互作用準(zhǔn)確信息當(dāng)因子個(gè)數(shù)較少且響應(yīng)輸出與影響因素之間的關(guān)系可能存在曲性時(shí)，就可采用響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)分析方法試驗(yàn)設(shè)計(jì)相關(guān)概念混料設(shè)計(jì)研究配方問(wèn)題，即在整個(gè)產(chǎn)品中各個(gè)份量所占的比例問(wèn)題（其總和為100%）第六章 改進(jìn)：全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析全因子全因子試驗(yàn)試驗(yàn)全因子試驗(yàn)指所有因子的所有水平的所有組合都至少進(jìn)行一次試驗(yàn)。優(yōu)點(diǎn)是可估計(jì)出所有的主效應(yīng)和交互效應(yīng)；缺點(diǎn)是試驗(yàn)次數(shù)會(huì)比較多。通常只作

41、二水平試驗(yàn)，記為2k試驗(yàn)。31擬合選定模型擬合選定模型進(jìn)行殘差診斷進(jìn)行殘差診斷模型需模型需要改進(jìn)要改進(jìn)嗎？嗎？對(duì)選定的模型進(jìn)對(duì)選定的模型進(jìn)行分析解釋行分析解釋目標(biāo)是目標(biāo)是否達(dá)到？否達(dá)到？進(jìn)行驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn)證試驗(yàn)進(jìn)行下進(jìn)行下批試驗(yàn)批試驗(yàn)NYNYStd OrderRun OrderCenter PtBlocksPressDisAngleStrength10101350652260.28211400702461.31311300602061.82411400602055.312501350652259.14611400702063.57711300702494.86811400602449.6990

42、1350652273.351011300602455.231111300702089.1111201350652269.5Std Order：原先設(shè)定試驗(yàn)方案的排列順序。Run Order：實(shí)際試驗(yàn)運(yùn)行的順序，是將Std Order隨機(jī)化，并調(diào)整中心點(diǎn)在試驗(yàn)前、中、后得到的順序，體現(xiàn)了隨機(jī)化這個(gè)要求。Center Pt：中心點(diǎn)試驗(yàn)取值為0，頭尾點(diǎn)取值為1。Blocks：區(qū)組化設(shè)定，不同區(qū)組用不同數(shù)字區(qū)分。分析步驟表格設(shè)計(jì)第六章 改進(jìn)：全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析全因子全因子試驗(yàn)試驗(yàn)全因子試驗(yàn)指所有因子的所有水平的所有組合都至少進(jìn)行一次試驗(yàn)。優(yōu)點(diǎn)是可估計(jì)出所有的主效應(yīng)和交互效應(yīng)；缺點(diǎn)是試驗(yàn)次數(shù)會(huì)比較多。

43、通常只作二水平試驗(yàn)，記為2k試驗(yàn)。32擬合選定模型擬合選定模型Factorial Fit: strength versus Press, Dis, AngleEstimated Effects and Coefficients for strength (coded units)TermEffectCoefSE CoefTPConstantPressDisAnglePress*DisPress*AngleDis*AngleSR-Sq R-Sq(adj)Analysis of Variance for strength (coded units)SourceDFSeq SSAdj SSAdj M

44、SFPMain Effects2-way interactionsResidual ErrorCurvatureLack of FitPure ErrorTotal查看查看Main effects中的中的P值值H0：模型無(wú)效，H1：模型有效；若P0.05，則可能有以下原因：試驗(yàn)誤差過(guò)大；試驗(yàn)漏掉了重要因子；模型失擬或數(shù)據(jù)有彎曲性。查看查看ANOVA表中失擬項(xiàng)（表中失擬項(xiàng)（lack of fit）的）的P值值；H0：無(wú)失擬，H1：有失擬；若P0.05則無(wú)法拒絕原假設(shè)，模型沒(méi)有失擬。查看查看ANOVA表中的彎曲項(xiàng)（表中的彎曲項(xiàng)（curvature）的）的P值值；H0：無(wú)彎曲，H1：有彎曲；若P0.05，則表明無(wú)法拒絕原假設(shè)，可以判定模型沒(méi)有彎曲現(xiàn)象。查看擬合的總效果查看擬合的總效果對(duì)比R-Sq與R-Sq(adj）之間的差異，兩者之差越小說(shuō)明模型越好。對(duì)對(duì)S值或者值或者S2的分析的分析 各項(xiàng)效應(yīng)的顯著性各項(xiàng)效應(yīng)的顯著性查看各項(xiàng)因子效應(yīng)的P值；若P0.05則各項(xiàng)因子效應(yīng)的效果是不顯著的，將來(lái)修改模型時(shí)應(yīng)將其剔除。第