《igma名词解释》word版

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1、SixSigma专有名词解释(Glossary)Terms中文名词定义与解释AAffinityDiagrams亲和图亲和图为整合脑力激荡后想法之工具,亦可作为项目选择的工具,AlternativeHypotheses对立假设统计假设检定的两种假设之一,对立于另一个假设,即虚无假设(NullHypotheses)。一般虚无假设是指无特殊事件发生,即无任何变化。当假设中只有一个样本时,虚无假设往往是”这个样本来自某一个特定的母体”或”符合某个母体特征”;对立假设则是与虚无假设对立,可能为”这个样本不是来

2、自某一个特定的母体:”或”符合不同的母体特征”。Analyzephase分析阶段DMAIC的第三阶段ANOVA变异数分析统计检定方法之一,可检验两个以上变量的平均数是否在统计上有显著差异AttributeData计数资料;定性型资料可被区分为不同种类的数据,与定量(计量)数据不同。像专案中可描述的缺点或不良品的种类等。Terms中文名词定义与解释BBalanceSheet资产负债表为财务上的叙述,可显示公司在某一特定时间的财务状况。BarChart直方图不同数量之间的比较图,可为水平或垂直的条状图,

3、可比较出不同数量数据之间的相对长度。BB(BlackBelt)黑带全职的6sigma项目领导者,他曾受过四个月的训练并成功地完成6sigma项目且得到证书。Benchmarking企业标竿法一个改善的过程,公司可与产业中最佳的公司的绩效来做比较,以决定公司是否有达到绩效水平,并使用此信息来改善自己的绩效。BestSubsets最佳子集在复回归模型中选取自变量的方法。考虑回归方程式中包含一个X的模型、二个X’s的模型、…等组合中各取两个较佳的模型,再加上包含所有X’s的模型构成最佳子集;再由选模的人依

4、各种指标或实务考虑,由此子集合中选取适当的模型。Betaβ型二误差发生的机率,消费者风险。BinomialDistribution二项式分配一种机率分配形式,可用来作为产品不良率分析的模型。11SixSigma专有名词解释(Glossary)BoxandWhiskerPlot盒须图;箱形图统计数据分析中的一种图形表示法,图形中标示出中位数、四分位数、全距及异常值。Brainstorming脑力激荡法一种过程,能促使大量的意见或想法在自由的情况下快速产生。Terms中文名词定义与解释CCpl规格下限制

5、程能力LowerSpec.LimitProcessCapability,与Cpk的观念近似,但只评估规格下限的的影响Cpu规格上限制程能力UpperSpec.LimitProcessCapability,与Cpk的观念近似,但只评估规格上限的的影响CriticalPathMapping要径绘图流程绘图中每个步骤的联结,其意义为通过每一个流程步骤的最短时间,同时,它也是所有流程中,因某个步骤延滞,导致产出时间增加的指标CriticaltoQuality(CTQ)质量关键指针针对特定的部品、规格选择少数

6、且可衡量的关键要素,藉由降低这些关键要素的变异,将可对客户产生正面的影响。CustomerExpectation顾客的期望需要(Needs)主要由客户来定义,什么才能真正满足他们的需求与标准CycleTime周期从客户下订单至产品/服务递交给客户的全部时间(TotalTime),这个时间还包括流程时间及延迟时间Terms中文名词定义与解释DD定义DefineData资料实际的信息,多被用来作为推论探讨及计算的基础,通常以量化的信息作为主要的参考目标DataCollectionPlan资料收集计划针对

7、项目所组织之数据收集策略Defect不良;缺点针对单一质量特征无法满足既定的需求,或不符合规格的事项DefectOpportunity缺点机会为一种项目,以衡量顾客需求无法被满足的发生机会Defective不良品无法满足标准要求的部品(单位)。此类部品可被简单分类为不良品或可能为不良品,因为其包含一个或以上的缺点,另外,也可能是部品的某个被衡量特性不符合规格的要求。11SixSigma专有名词解释(Glossary)Defectivesdata不良品类型的数据项目中的一种计数型资料。如某个部品因不符

8、合标准的要求而被认定为不良品,数据的纪录为Pass/Fail,Win/lose,go/nogo。DefectsData缺点类型的数据项目中的一种计数型资料,如某个部品因包含一个或一个以上的缺点(wrongthingormissing)而被认定为不良品,数据的纪录为计算每个部品(单位)所包含的缺点。DefectsperMillionOpportunity(DPMO)百万机会缺点数在标准生产过程(Standardproductionrun)中所计算得到的缺点总数,除以制程

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