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六西格玛确定质量关键点的规范的上下限
描述统计学帮助我们总结数据，数据有两种类型，我们称之为:---离散数据---连续数据/连续
变量根据不同的数据形态，采用相对应的统计学工具基于个数不能够再被分割成更小的单元例子:缺陷的个数,天数,通
过/失败的个数离散数据的一种,使用描述性的语言来区分种类或则是个数数据描述的是多大，多长，几何……数据能够
被再分，分的越小，精度越高描述数据有两个重要概念：准确度精确度对于连续变量，你应该知道以下概念：平均值方差和标
准方差准确度平均值与目标值的关系一个很稳定的流程能够有效的使结果均值和目标均值相吻合居中的精确度流程中变化量
的大小均值一组数的平均值被最大最小值强烈影响着在正态数据中使用中值按照从大到小的顺序一组数据的位置在中间的数值
不被改组数据的极值所影响在非正态数据中使用众数一组数据中出现的次数最多的在离散数据中使用极差最大值–最小值方差
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描述每一点与均值的差值的平均量用统计语言来讲就是，每一点与均值的差值的平方之平均值标准方差方差的开平方每一点离均值的距离
的平均值n 测量值的个数x 值x1,xn 第一个值，第n个
yohan值xorxbar 均值R 极差s 标准方差s2
方差总体：指的是一个给定的组的全部。样本：指的是从一个给定的组中所选取的子集合。例子：总体：一台车床一天所加
工的全部的轴； 样本：每隔两小时取出10根轴； 我们研究样本数据有几个理由：采用总体数据会费时，
耗财基于样本数据的预测基本上跟基于整体数据的预测是一样精确的定量顾客的要求(CTQ)和内部的要求就是定义了运行标准
(规范).运行成绩是根据标准的度量.不能满足运行标准就是一个缺陷.有缺陷就造成了次品.物件的任何特征造成其不
能满足顾客的规范(CTQ)就是次品.次品会导致返修，报废或者退货.一次通过率(FTP)和百万分之次品数是对次品的传统测量指
标。在导线焊接机处检查了100个马达.每个马达有16根导线。那些导线必须要被焊到换向器终端上。检查结果是8个马达有一
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个或多个焊点没有焊好.总共有24个没有焊好的焊点。一次通过率(FTP)=(92/100)x100=92
%PPM=(8/100)x1,000,000=80,000.缺陷是止任何失效机会的发生，这个失效可以是没满足
world是什么意思性能标准，也可以是没有生产出制程所期望的结果。一个次品或许包含有不止一个的缺陷。要准确统计缺陷就要求我们不能在找到第一个缺陷
后就不再继续寻找。单位缺陷数(DPU)和每百万分之缺陷数(DPMO)是被用来量化缺陷。
缺陷(造成报废或返工) DPU=--------------------------------------
-----------单位(投入到制程的原始数量)DPMO比PPM更全面地
展现了零件/制程所产生的缺陷数。我们必须先定义机会:一个机会就是产生缺陷的一次机会。在导线焊接机处检查了100个马达.
每个马达有16根导线。那些导线必须要被焊到换向器终端上。检查结果是8个马达有一个或多个焊点没有焊好.总共有24个没
有焊好的焊点。缺陷数=24机会数=100x16=1600DPU=24/100=0.24DPMO
=24/1600x1,000,000=15,000一个黑带着手处理一个项目，他要根据产品日期码在一个主要分销商那里跟踪
缺陷产品的退货量。在2001年里,前10种退货产品的数量达到43,344.根据日期码发现超过一年才退货的数量达到5,9
2020年12月四级答案
14.缺陷数量=5,914机会=43,344DPMO=5,914/43,3441,000,000=
136443PPM=5,914/43,3441,000,000=136443在机会数等于1的情况下，DPMO
会相等于PPM.次品发生了，我们就要想办法改善顾客满意度。缺陷产生了，我们就要想办法改善我们的制程。DPMO提供了一个固定的
指标来衡量我们的制程能力。PPM会受到缺陷分布情况的影响，对缺陷总数不敏感。但是DPMO是完完全全地通过缺陷数量而计
算的。用马达的例子，这24个缺陷可能会造成1～24个次品。但DPMO始终是15,000.计算你项目的DPMO!如果需要帮
助，问你的培训师.一次通过率(FTP)是对次品的度量，通常在制程的最后一步进行统计。FTP不会告诉我们在制程过程中的次品
情况。滚动产出率(RTY)是对制程中全部工步的次品情况的度量。RTY的计算是把每一工步的FTP相乘。我们需要8
个志愿者进行一个装配过程。3个生产线操作员2个物料员3个质量检查员按如下过程操作:运行标准(规范)必须要量化，
通常从定性的CTQ中来。次品和缺陷的度量是用来评估我们的实际运行成绩与运行标准的差别。用DPMO来度量缺陷，RTY是用来驱
动对制程的改善。对次品的度量在评定顾客的运行成绩时很有用。在确立目标时，标竿是一个很好用的工具。Notes:计划完成
率每周完成数量与计划的比较目标:>98%质量产品库抽查-(次品数量/抽查数量)1,000,000
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目标:<5,000FirstTimePassGoal:BadonSKU库存周转率-一年用的材
料/在手的库存目标:>30次效率(标称时间总产量)/总人工目标:>100%百得主要指标–
生产制造计划完成率满足关键事件和PDR日期目标:100%质量对每一个开发小组打分成本对事件表的
每一步动作进行衡量目标:CAR中申报的数字质保%(退货+返修+调换)/MovingAnnualT
otal百得主要指标–工程部服务水平(顾客满意度)满足率:交货数量/定单数量目标:=
95%/98%准时性:满足CTQ的交货定单数/总的交货定单数目标:=90%库存(资
产管理)成品周转率:标准销售收入/在手上的成品库存价值(4ptorPIT)目标:>5.0次费用
(效率和生产率)总支出/总的开票销售额目标:<5.0%百得主要指标–供应链
确立目标制程是否已经在或接近值得炫耀的程度?换一种说法…目前水平和你的目标之间的差异是不是很小?是--重新
评估项目的制定不--确立目标目标设在哪里?你项目的目标通常由以下因素决定:你的计划??顾客的期望商业目标
/经理的期望尽力达到值得炫耀的程度尽力达到行业中的最好–标竿（Benchmark）标竿的说明…确定要标竿的制
程选择要标竿的组织准备一次拜访进行拜访责成行动计划沟通和回顾孤立地看单个组件用不相干的比较简单化的
观察其它?标竿的隐患降低零售商库存RetailerInventoryReductionTampa孔锯Hole设计英文
Saw实例研究从顾客的记分卡上:确定CTQ的规范BLACK&DECKERSCORECARD0.720.7
2
1GMROI3.383.316Turns13.5717.78Wks.InventoryWEEK
犯罪心理第一季
31WEEK30GOALMEASUREMENTSKEY文件名:ScorecardCaStudy.
xls圆度圆跳作为百得的一个新产品，规范已经确立了，但是在2002年顾客责问圆度和圆跳的规范。.040分布在360度的范
围内…肉眼不会注意到.040分布在焊接处的20度范围内…肉眼可以发现确定CTQ的规范本模块总结Notes:What
statisticalconstantsareud?Forsymmetricaldata:Mean=
Median=ModeForsymmetricaldata:Mean=Median=ModeNot
es:Notes:Notes:Notes:Notes:Notes:Askclassformoreexampl
esofopportunitiesanddefectsrelatedtotheirbusiness.Notes:
Notes:Notes:Notes:Notes:Notes:Thiscalculationassumestha
tallunitsarere-workedcorrectly.Notes:Notes:Clicktoedit
MastertitlestyleClicktoeditMastertextstylesSecondlevel
ThirdlevelFourthlevelFifthlevel6sSIXSIGMABlack&Decker
Black&Decker(US)Inc.,2003-第五节确定质量关键点的规范的上下限
高一英语必修2第六节分析测量系统并评定目前的制程能力第七节探寻产生差异的根源，即找出自变量第八节确定自变量和应变
量之间的关系第九节优化参数设置并实施最优改善方案第十节确认改善成果并对它进行有效控制测量
分析改善控制第三节问题描述技巧第四节确立质量关键点（CTQ）
定义第一节基本统计概念和简单Minitab介绍第二节六西格玛和精益生产概述第五模块确定CTQ的规范
和估计改善目标学习目标概述这一模块是DMAIC中的测量阶段。本模块介绍一些技巧来确定目前制程的水平和确立改善的目
标。本模块将帮助你:确定目前的制程水平审视描述性统计和图形应用技巧定义有广泛共识的指标并把它应用到你的项目设立目
标规范描述性统计离散型数据规定期限不良151********909192888687
付款周期天数运输工具空运vs.陆地运输10高质量60中等质量20低质量运输托盘的质量晚班白班5
3通过测试结果9失效属性数据每次测量我们不知道它有多好或多坏，所以我们要进行很多次的测量。连续数据：完
成一台汽车的组装时间2.18,2.30,.2.15,2.27,2.43
上限是2hrs40mins(2.7hrs)通常使用柱状图和正态曲线分布图来展现数据,我们能够从不多次的测量中预
知整体数据的分布情况Defects数据分析缺陷的产生是跟准确度和精确度都是有关系的准确度和精确度准确度指标精确度
指标符号说明众数出现次数最多的值均值(x1+x2+…+xn)nX=方差(x1-x)2+(x
2-x)2+…(xn-x)2N-1S2=标准方差S=S2中值Median=(TwoCente
