9.4
系列1
2月
3月
4月
5月
6月 7月 月份
8月
9月 10月 11月 12月
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柏拉图介绍
帮助我们聚焦主要问题，从而确定主要的改善点或矛盾。
打开例题：质量控制示例.MTW
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柏拉图介绍
通过数据分析可知，草稿和芯片 占总不良的75%，应重点解决
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柏拉图介绍
思考： 是否可以继续往下分解
计数型数据（ Attribute Data ） (定性的)
种类 好 / 坏 机器1, 机器2, 机器3 班次
记数事件 （如文件中的错误数, 装船的部品数，等）
计量型数据（ Variable Data ） (定量的)
连续的数据 (有意义的小数)

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时间(秒) 压力 (psi) 传送带速度 (ft/min) Rate (inches) 等等.
Rate 的箱线图
30.0
27.5
25.0
Rate
22.5
50%
20.0
17.5
15.0
Outlier
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箱线图介绍
我们也可以用一个变量来作箱线图 ，以分析由此变量导致的散布
R a t e 的箱线图
30.0 27.5 25.0
Rate
22.5 20.0 17.5
什么结论呢？
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百分比
C2
柏拉图——新材案例
原材料 的 P a r e t o 图
2500 100 2000 80 60 1000 500 0 原材料 40 20 0 1500
AS 碱 无
纤 玻
PP
P
A6
PA
66 滑
粉 石 PT
FE
P
OE
S E E AB 酰胺 H D P 韧 剂 L D P 内 增 已
Data的种类 [问题] 判断下面的情况是计数型还是计量型?
1) 2) 3) 4) 不同地区顾客的平均消费,电话待机时间 硫化机在使用过程中发生的故障次数 班次 – 白班, 中班, 晚班. 铁件底盆的直径
5)
6)
供应商发货无误差发生的次数
输入预定支出完了所用时间
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Data的搭配
Y=
计数型数据 计数型数据 计量型数据 计量型数据
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点图介绍
Minitab 结果
这个图形告诉我们什么？谁能告诉我，那个班组的好些？
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箱线图介绍

是各分布差异容易把握的数据调查方法. 让我们看一下喷漆的厚度 打开文件 PUMPING.MPJ 用列厚度作为变量
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箱线图介绍

箱线图可以体现数据扩散性及中心. 注意 ! 箱线图中的中心线不是 平均 而是 中央值.
分析阶段
工具学习
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散点图介绍
用来分析输入与输出之间的关系
打开文件伸长率.MTW

在 Y 变量下，输入伸长率。 在 X 变量下，输入停放时间
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散点图介绍
Minitab 结果
正如所料，停放时间越长，伸长率越低
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回归分析介绍
用来分析输入与输出之间的关系，并获取输入与输出之间的关系式
通过分析可知 （1）、伸长率与时间的关系方程 · （2）、相关系数： R-Sq = 22.9% （3）、回归因子的显著性：P小于0.05
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散点图介绍 新材案例 回归分析——
Ho : 停放时间与伸长率无关系 Ha : 停放时间与伸长率有关系 方差分析 来源 自由度 SS MS F P 回归 3 61.7804 20.5935 6.30 0.054 误差 4 13.0823 3.2706 合计 7 74.8627
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柱状图介绍-新材案例
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点图介绍
观察扭矩 罩.MTW 使用扭矩作为变量.
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点图介绍
Minitab 结果
作图如上。每一个点代表一个具有给定值输出的“事件”。随着点的积累 ，泵运转的实际表现的特性可被看作一个抽速数值的“分布”。
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点图介绍
让我们用 点图来显示班组对扭矩的影响
技术指标： 伸长率 ≥450%
8 10 停放时间，h 12 14 16
（技术要求：伸长率≥450%） P值处于0.05的边缘，由于相关性强，暂且认为该回归方程有效。结合 GB6038要求停放时间为2~24h，可以将混炼胶停放时间由现在的≥16h，调 整为≥ 2h。
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卡方分析介绍
用来分析输入与输出之间的关系，并获取输入与输出之间的关系式
2、计量型数据要求的样本量要比计数型数据的样本量少。
举例：有的公司要求注塑件规格要求20-30cm，但是检测第一个28、第二个29，最 后检测完毕，全部合格，他就说100%的合格率。其实他可以使用cpk进行。这是不
好的。我们还是尽量使用计量型的数据
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统计分析工具
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统计分析工具介绍
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百分比
数量
测量阶段
工具学习
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柱状图介绍
用于检查样本数据的形状和分布情况。如生产产品螺栓扭矩的分布情况是什么样
罩.MTW
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柱状图介绍
Minitab 结果
大多数螺栓紧固时的扭矩在 13 到 25 之间。只有 1 个螺栓过松，扭矩小于 11。但是，该分布呈正向 偏斜 ；有多个螺栓拧得过紧。许多螺栓需要大于 24 的扭矩才能打开，5 个螺栓的扭矩大于 33，这 几乎是目标值的两倍
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流程能力分析
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流程能力分析
X- LSL USL- X Cpk Min( , ) 3σ 3σ
X- LSL CpL 3σ
USL- X CpU 3σ
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流程能力分析
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流程能力分析
思考：
C p 值大小代表 什么
USL- LSL 6σ
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统计分析与项目阶段的关联
定义阶段
控制图 柏拉图
测量阶段
直方图 点图 箱线图 主效果图
分析阶段
2-T检验 散点图 回检验
控制阶段
计量型控制图 计数型控制图
所涉及到的工具
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Data的建议
在工作中和项目中，我们尽量使用计量型的数据
1、计量型的数据给你的信息量多。对反应自己的能力、提供的信 息要多。
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柏拉图——新材案例
C1 的 Pareto 图
4000 100 3000 80 60 40 1000 20 0 C1 C2 百分比 累积 % 0
2000
产成品 1496 41.6 41.6
主辅原材料 1456 40.5 82.0
在制品 281 7.8 89.8
其他 365 10.2 100.0
T
PU
他 其
数量 519.3 89.3 26.335.0 26.5 4 3 2 2 46.338.735.6 22.516.415.815.512.811.3 215.5 百分比 23 22 15 11 10 2 2 2 1 1 1 1 1 1 10 累积 % 23 45 60 71 81 83 84 86 87 88 89 89 90 90 100
Minitab是数据统计分析的图形工具
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统计分析工具介绍
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统计分析工具介绍
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统计分析工具介绍
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统计分析工具介绍
返回上一次 执行
显示图形文 件夹 显示工作表 文件夹 数据分析报 告
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数据统计分析的前提
1、确定需要解决的问题 2、确定数据收集点 3、需要设定相应的数据收集的规则、数据收集表格、
前提：输入与输出之间确实存在相关性，且输入输出均为计数型数据
年龄: 年老 & 年轻 雇佣实际: 雇佣 &不雇佣 然后我们收集数据来进行分析.
被雇佣 年老 年轻
Cpk
值大小代表 什么
X- LSL USL- X , ) Min( 3σ 3σ
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流程能力分析
现在让我们做4个流程能力研究，以实践我们所学的知识
使用在CAPABILITY.MPJ 中的工作表 Diag 1, Diag 2, Diag 3, Diag 4 流程目标: 70
流程USL:
数据收集工具、数据收集频率并确定数据收集人
4、保证数据的可靠性 5、确保数据的真实性和完整性
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定义阶段
工具学习
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时序图介绍
现状介绍、现状陈述时，通过时序图将我们的现状以动 态数据的形式展示出来。如：公司2010年的销售额、项 目的现状介绍等
新市场数据.MTW
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如果不是, 确定散布源，而后消除或减少他们对工程的影响。
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Data收集的目的
Y=
-Y
f(X)
-X1„Xn -自变量（独立的）
为了取得成果，应把焦点对准X还是Y
-因变量（附属的）
-输出（结果） -效果 -症状 -观察（记录）
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-输入（流程）
-原因 -问题
-管理
Data的种类
576 568 560
混炼胶停放时间-伸长率拟合线图
C2 = 532.6 + 7.572 C1 - 0.9635 C1**2 + 0.03394 C1**3