[精选]6SIGMA改进阶段(1).pptx

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1、改进阶段第五章：主要内容5.1改进阶段基本任务是什么？5.2怎样揭示y和x间的内在规律？5.3如何确定项目改进的优化方案？5.4如何评估、验证和实施改进方案？5.1改进阶段基本任务是什么5.1.1改进阶段的步骤寻找解决问题的改进措施，提出改进建议、目标和方法，应用头脑风暴法集思广益，并充分应用统计技术、方法，提高解决问题的效率和效果。(x的方案)对改进方案进行综合比较分析，从中挑选优化的方案。(x方案的投入、可行性、技術性等進行考慮)对改进方案进行验证，确认有效性后努力实施取得成效精心设计策划，估计

2、可能出现的困难和阻力并加以克服。5.1改进阶段基本任务是什么5.1.2收集、分析相关数据6SIGMA是基于数据的决策方法，强调用数据说话，而不是凭直觉、凭经验办事。6SIGMA其实是一项以数据为基础，追求几乎完美无暇的管理方法。6SIGMA是工程技术人员应用统计技术精确调整产品生产过程的有效方法。5.1改进阶段基本任务是什么6SIGMA带来know-know的开发。在改进阶段要优化改进方案，寻找关键质量特性y与原因变量x间的内在规律，就需要研究不同因子x在不同水平下与y的关系，并开展试验分析活动。例

3、如：应用正交试验设计DOE方法时，对选用几个因子和几个水平需要作出总体安排，这些因子与水平的确定十分重要，这些数据来源于对已有实践数据的统计汇集和分析，以找出问题发生的原因并分析优化方案的合理范围，使能合理地确定影响关键质量特性的关键因子的水平范围，使试验能高效地开展，做到事半功倍。5.1改进阶段基本任务是什么yx1x2x3x5x45.1.4改进阶段注意要点要为解决存在的潜在问题提供一系列的可行方案、措施，并进行提炼、优化；要寻找真正的具有创新性的改进方案，并使之具有可操作性；要事先做好细致的规划，

4、力争做到事半功倍；要对改进方案进行评估和验证，实施评估和验证可以证实改进方案的效果，并使大家对改进团队充满信心；(可以先做小量驗證)要对改进过程中可能会遇到的困难和阻力提出防范措施；要做好信息交流沟通，当成果有效并获得成功时，别忘了让团队成员分享快乐！5.1改进阶段基本任务是什么5.2揭示y与x间的内在规律5.2.1一元线性回归第4章分析階段的例题讨论了碳含量与钢的强度之间有正相关关系，那么，如果我们知道了碳含量，能预测钢的强度吗？或钢的强度可能在什么范围内呢？还有，随着碳含量的增加，钢的强度也在增

5、大，那么，碳含量每增加1个单位，钢强度增加多少呢？上面的相关关系分析不能提供给我们需要的答案。这些要用线性回归的方法来解决。当我们知道了两个变量之间有线性相关关系时，一个变量的变化会引起另一个变量的变化，但是由于存在其他随机因子的干扰，因此这两个变量之间的关系不是严格的函数关系式。线性回归就是用来描述随机变量y如何依赖于变量x而变化的。在线性回归中通常假定随机变量y的观察值是由两部分组成，一部分是随x线性变化的部分，用表示，另一部分是随机误差，用表示，那么就有y的结构式：一般还假定，我们的任务是通

6、过独立收集的n组数据去估计参数，记为则得y关于x的一元线性回归方程：5.2.1一元线性回归为估计回归系数，常采用最小二乘法。其思路是：若y与x之间有线性相关关系，就可以用一条之间来描述它们之间的相关关系。由y与x的散点图，可以画出直线的方法很多。那么我们希望找出一条能够最好地描述y与x（代表所有点）之间的直线。这里“最好”是找一条直线使得这些点到该直线的纵向距离的平方和最小。可以通过求导函数的方法求得与的最小二乘估计，其表达式为：5.2.1一元线性回归5.2.1一元线性回归对第4章例题的数据，求碳含

7、量与钢的强度之间的回归方程可以通过MINITAB中的Stat-Regression-Regression得到如下结果：RegressionAnalysis:yversusxTheregressionequationisy=28.5+131xPredictorCoefSECoefTPConstant28.4931.58018.040.000x130.8359.68313.510.000S=1.319R-Sq=94.8%R-Sq(adj)=94.3%AnalysisofVarianceSourceDFS

8、SMSFPRegression1317.82317.82182.550.000ResidualError1017.411.74Total11335.23以上得到的回归方程是：若要系数更精确些，可以利用下面的结果写出：这就是我们求得的二者关系的回归方程。该方程对应的回归直线，一定经过与两点。5.2.1一元线性回归5.2.2回归方程显著性检验由最小二乘法所得的回归直线是不是真正反映了y与x之间的关系？要回答这个问题必须经过某种检验或者找出一个指标，在一定可靠程度下，对回归