six sigma level ii training-4

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1、2003SixSigmaLevelIITraining(Improve-DOE)2试验设计 介绍及综述改善阶段的焦点问题六-西格码进行到当前这一步,我们应该已经具备如下信息:认识到问题的数量和所涉及的范围,包括DPU(平均每单位产品的坏点数)和COPQ(坏品质成本)确定了目标,包括要减少的DPU和节约的成本确定了Y变量,以及用来测量Y的可靠的测量系统对Y进行能力分析,了解到Y的问题所在,是平均值、方差、分布的形状还是三者的结合存在问题?通过对工序的总体解剖、多变量分析,及使用其它图形和统计技术找到一系列潜在的X变量,列出清单Y=(X)现在我们开始把关键的X变量最终定下来,并

2、且开始对上面提到的等式的特性进行调查研究。试验“试验”就是…根据一项计划,对输入变量进行调控或直接操作的任何测试工作。“试验设计”就是…把一定的框架条理溶入计划中,用特殊的方法来分析试验的结果试验种类结构每次只调节一个变量筛选试验(变量部分搭配)特性试验(变量全部搭配)优化试验(结果面分析方案)我们随着上述清单越往下走,越能得到更加有用的数据。通常,这也就需要更多试验的费用、更多的物料及样品,复杂程度也在增加。因此,作为计划活动的一部分,我们必须确定用于改善我们的工序或产品所需的信息的质量。试验策略定义问题确立试验目标选择输出变量(结果)选择(独立的)输入变量选择输入变量的

3、水平选择试验设计方案实施试验并收集数据分析数据描绘统计结论重复试验或验证试验结果描绘实用结论实施解决方案工序设计问题如何将球投射到确定的距离?执行试验策略定义问题-设置一台准确的投射机确立试验目标-将球投到120英寸处,并且变差最小选择输出变量(结果)-距离(以米为单位)选择输入变量投射角度球型皮筋数量终止角度弹力皮筋类型其它选择输入变量的水平只允许选择水平二变量高低水平跨度必须足够大以便看出结果的差距选择试验设计方案试验设计方案是由-1和+1值排列组合成的矩阵,因此包含了一定的数学特性执行试验并收集数据执行试验策略分析数据主导因素图解交互作用图解立方图描绘统计结论该试验提

4、供了有用的结论吗?是否存在重要的主导因素和交互作用?重复试验或验证试验结果描绘实用结论实施解决方案问题:“可预测的”意味着什么?我们是怎样测量距离的呢?我们的测量系统有多好呢?测量系统评估对于距离存在很多测量方法分小组进行一项快速的测量系统评估为接下来要做的试验确立一个标准的测量方案这里建议一项方案:安排多个“观察员”观察球着点距离,以他们达成共识为准建立一套程序化的工作方法为了达到试验的目的,你应该尽量消除外界干扰。比如说在试验中只让一个人来投射球。确保你能符合每一个步骤。作为课堂练习,你可以用MINITAB来记录结果,但如果是真的做试验,你就应该准备好一份数据收集表格。

5、可接受的重复性和重现性分析结果Stat>QualityTools>GageR&RStudy(Crossed)选择输入变量使用多变量分析和其它基础技术减少一些影响微不足道的因子-让工序自己来告诉你利用以前做过的试验结果用到你的工序知识向最了解该工序的专业人士-团队咨询诀窍:多年的经验表明,真正关键的因子可能只有两到六个。我们面临的挑战是找到有影响的变量和测试范围,这样才能验证它们的重要性。先测试最具可能的那些因子…使试验简化。当然还需要靠你的判断-有时你不得不选多点。在DOE术语中通常称为“因子”练习-用头脑风暴法确定变量X分组用头脑风暴法列出潜在的X变量。投射几次球感觉一下

6、这个系统是怎样工作的。可能你们列出了十个以上的X变量。尽量想办法降到不超过六个。选择变量水平高、低两个水平的代码分别为+1和-1。对于投射机的问题,我们将选择两个投射角度:低水平(-1)-140度高水平(+1)-180度如果可能的话,高低水平之间的跨度要宽到足以看到结果的差距。不能超出可以调节的范围之外(如当前的工序范围)必须意识到测试过程中参数的有些搭配,将会生产出不可接受的产品。这种现象是预估得到的并且可以接受的。对于连续形的X变量,要从当前操作条件的极限开始调节两个变量的全因子设计A低,B高-1A,+1B0(A),0(B)BAA低,B低-1A,-1BA高,B低+1A,

7、-1BA高,B高+1A,+1B优点缺点设计简单控制四次测试一个交互作用只有有关这两个因子及其交互作用的信息从其它角度来看 两个变量的全因子设计设计AB低高低高ABA*B-1-1+1+1-1-1-1+1-1+1+1+1AB低高高低因子设计的特性-平衡平衡:在试验中,每个变量不论是在高还是低水平运行的次数都是相同的。看如下设计,变量A有两轮是在高水平运行,有两轮是在低水平运行。如果我们把A的那一列加起来,我们就得到(-1)+(+1)+(-1)+(+1)=0。这一特点使我们能用简单的数学方法来分析设计,让我们明白变量的每

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