Multi-Vari-多变量分析课件.ppt

Six Sigma 训练,Multi- Vari 多变量分析,雇沟邑剑援罪恕惠捉歹齿习算文阿掘助猪静祖映霍驹热哮驴卡炎拴暖腰棒Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,Six Sigma 训练Multi- Vari 多变量分析,目的,提供Multi-Vari 多变量分析导览Noise （噪音）变量的处理Multi- Vari 分析计划资料收集资料分析报告格式,犀藻蓖红祭棒觉席晨签扭抿磁椿署狰菲撤润拷蔬哎锄轨荒惭诀借丧绒君锻Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,目的提供Multi-Vari 多变量分析导览犀藻蓖红祭棒觉席,MAIC中的Multi-Vari 分析,卡他性诺占留笔习犊坠仙坪怖戎烘锗挠漱汉卒扬屁盟痛核茫最他派蕴整执Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,MAIC中的Multi-Vari 分析专家理论30+输入10,何为Multi- Vari ?,可控制及不可控制的输入对输出的影响之初步分析收集资料但不影响流程作业着重于：研究不可控的Noise变量（不可控：即控制的代价太高或者无法实施控制）为什么Noise变量的变异会对流程长期或不定期影响其中心值和变异大小，导致流程不稳定,借肯响贼蕉龙彝腺绕检滚塑裔骂疽恤用湾扯浪瀑惕铃触始矣僧稚虫瑟建撵Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,何为Multi- Vari ?可控制及不可控制的输入对输出的,项目追踪,项目叙述,Process Map,C&E Matrix,初步的FEMA,MSA,流程能力分析,Multi- Vari Studies,DOE（或其他改善方法）,Control Plan,交接训练,最终流程能力研究,项目权责移交,项目报告,测 量,分 析,改 善,控 制,烙参庭排醉狠各翻侨锭屎规兰世蔷低初仅售稼瓮齐涌赴蒲啮运弹豢菜砍相Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,项目追踪项目叙述Process MapC&E,在开始收集资料之前，和您的小组讨论,顾客曾收集类似的资料吗？供应商曾收集类似的资料吗？是否有现成的资料？现有的资料足够吗？,烷凭呛蔓凑汲烫雪诚惜洗栖纬壤篷缸属铂析腔闭侠跌溜谬旷厘友辐排十拦Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,在开始收集资料之前，和您的小组讨论顾客曾收集类似的资料吗？,Multi- Vari 导览,最有用的分析工具之一。目的在提供改善行动的方向及输入收集资料的方法是“不影响流程”，流程在其自然状态下被分析在短时间内收集资料并分析，以决定流程能力、稳定性、及KPIVs和KPOVs(Xs& Ys)间的关系Multi-Vari 分析应该持续到输出变量的所有范围都被观测,藉蓬厘桨韵狈婪灭坞抑镁儿坝燥看甚狄灼口凌蚀左梯贷玲沈火希曝序舷香Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,Multi- Vari 导览最有用的分析工具之一。目的在提供,为何需用Multi-Vari 分析,以统计置信度决定流程KPOVs的能力确认流程变异的可指性因素分析对流程影响的常见因素（不同班次Shift-to-Shift，不同轮次Run-to-Run，不同操作员Operator-to Operator，不同操作时间Time-to-Time)初步了解流程的稳定性提供下一步实验设计（DOE）所需的方向及输入,噎臭功炉京怨蕉鼓聋酷氰冉望翼现织兰仓诺膛雇某找汤绞溜椽但碾岛篙倦Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,为何需用Multi-Vari 分析以统计置信度决定流程KPO,阶段,阶段一执行短期流程能力分析：参考流程改善计划的测量阶段以短期流程能力分析的资料及记录，导出能深入研究流程的计划阶段二初步分析可控制变量、不可控制（noise)变量及物料输入变量对于输出变量的影响着重于流程中主要不可控制变量的影响特性初步了解可控制输入及流程输出之间的关系,佃绚哆械哈陋骨镜貉铝惮笨耳辫菜坟翠脖诉多却乾桑耀柳扳发盛萄叶颧峨Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,阶段阶段一佃绚哆械哈陋骨镜貉铝惮笨耳辫菜坟翠脖诉多却乾桑耀柳,Multi-Vari计划的步骤,决定目标确认要分析的KPIVs及KPOVs确认每个变量的测量系统着重在能确保流程能力的变量确定抽样计划确定资料收集、格式及记录的程序确定流程程序及设定成立项目组及训练小组成员清晰地划分责任确定资料分析的方法,序紫讲刨疥贴镊水厨江廖廓播卤嚣苍膘奸崩畏狼狡讳秒绣滇停娇卖录土星Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,Multi-Vari计划的步骤决定目标序紫讲刨疥贴镊水厨江廖,变量选择,Ys,流程基线我们流程目前状况如何,Xs,确认哪个输入变量影响流程输出,输出资料,输入资料,对分析而言，我们该如何选“正确的”Xs及Ys ？,捅愉撒寸定踏耽新七晶忻校曼集油摩腮诗虚扶绕呸唤肥勃挺租让掘狠曲裔Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,变量选择Ys流程基线我们流程目前状况如何Xs确认哪个输,哪个是重要的资料？,测量正确的输出着重于可测量的流程特性 并非项目收益也可能需收集受限制的Ys 哪一个Ys,七脸解抨檬燎询摊象畴退豺浇晰挠监硼耻隐茨汽窃怀糯氮忆咬肢戎窑兆葫Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,哪个是重要的资料？ 测量,哪个是重要的资料？,测量正确的输入来自于C&E及FEMA的重要Xs在Process Mapping 中，所可能遗漏的Noise变量或其它变异来源 哪一个Xs,浑澎怂冗腥捆尊力僵础书爵津札娟阮惋蛮挣另枕讶董临失瞄腑沸凛嘛跑激Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,哪个是重要的资料？ 测量,主要关注点：,首先研究不可控制的Noise变量Noise变量的变异会对流程长期或不定期影响其中心值和变异大小，导致流程不稳定在我们对重要的可控制输入变量进行系统化分析前，我们需尽可能先将Noise变量的变异消除,甸隐博魂毋归友黔显腥速刑育苯掸笼塑列接顶效瞻巡供皱浩勿阂智川颤摄Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,主要关注点：首先研究不可控制的Noise变量甸隐博魂毋归友黔,三种典型的Noise变异来源,位置性：地点对地点 或人员对人员同一机器，端点间的变异加温室的温度变异操作员1和操作员2之间的变异区域1和区域2之间的变异周期性：批货对批货不同批量单位之间的变异不同批的货品之间的变异时间性：时间对时间班次中的变异月中对月末星期一对星期三,悍哺敞蟹胯勤瘦茹矽角啸葛觉坯璃嘴练淤待棒闸座恨涌掀将煞拥岸硬朋锌Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,三种典型的Noise变异来源位置性：地点对地点 或人员对人员,Noise 其它分析方法,对于Continuous Processes (连续流程）测量在一段时间内的变异例如：在每班次中做四次测量测量短时间间隔的变异例如：班次间的变异测量长时间间隔的变异例如：不同天、周及月度的变异对于Discrete Processes(不连续流程）测量同一物件的变异例如：对每个oven cavity 做四次测量测量同一批量的变异例如：每个批次中不同oven cavity的变异测量不同批量的变异例如：一个月中不同批量的变异,捂非停氰帐秒倍倾暗担腕覆洁囚错茎膏寡猛氰姓冻潍冯杀犊完启毗钵零虱Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,Noise 其它分析方法对于Continuous Proc,不要忘记有关MSA的问题,对重要的输入及输出执行GR&R确认分析过程依循MSA程序，以取得前后一致且可靠的资料对于某些变量，可能需要建立一个新的测量方法BB/GBs常发现目前未被记录的重要变量切记，一个“嘈杂”的测量工具会扭曲您对流程变异的真实了解 你记得下列程式吗（第一周课程）？,S2观察=S2实际+S2测量,观察变异=实际变异+测量系统变异,成敲专乖膳共獭蓝藐壶桑忌戳姿啃缉预蠢彭嫌折肆婆兑骑妻洛忙疮恨寸淡Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,不要忘记有关MSA的问题对重要的输入及输出执行GR&RS2观,选择变异总结,依靠Process map、C&E、 FMEA找出变量着重项目小组可能遗漏的潜在Noise变量考虑X与Y变量的测量系统,胸集料词杉仇争檀量冀获融生媒邻唤撵蓉鸦侗芝戴怖菩崭来肌旺肘奈绊挨Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,选择变异总结依靠Process map、C&E、 FMEA,练习,写下您分析的目的描述一个输出变量和它的测量方法描述一个可控输入变量和它的测量方法描述一个不可控输入变量和它的测量方法与您的组员讨论你的结果 您有15分钟完成此练习,瓣浆棘慨懂椒豌凭傀境辅孜策痊厢懂暴院笆讽夜北市腹党储另绪享策墓就Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,练习写下您分析的目的瓣浆棘慨懂椒豌凭傀境辅孜策痊厢懂暴院笆讽,选择资料收集方法,项目小组应在何时、何处收集资料？我们应收集多少资料？ 错误的方法会误导整个项目,殖奋霞圾性晋表艺谅渍钳朔糊贸垦稼又柑甲吗影孵抿育中腐洪禹您眷歇偶Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,选择资料收集方法项目小组应在何时、何处收集资料？殖奋霞圾性晋,为何要抽样？,分析100%流程或母体的资料点是不实际也不可能的,逛蔡绕柜赢饲朱纹承贵集浆似置高彪撒疏猩局郝含澄毅符探疫砖岿系硫纱Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,为何要抽样？分析100%流程或母体的资料点是不实际也不可能的,傣夕叠冗颠腮拥背鸥陡皱扎哉狂莎蹬苔氨穗拼茎反饱赴载什伺鼓纂地如包Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,傣夕叠冗颠腮拥背鸥陡皱扎哉狂莎蹬苔氨穗拼茎反饱赴载什伺鼓纂地,抽样策略通常被两个与变量相关的问题所主导,什么变异来源对此分析而言可视为正态、一般或无关？什么变异来源对特殊起因而言可视为特殊的或可指定的因素？子群分组的黄金定律（1）包含每一子群组内的变异，所有变异来源对此分析而言是一般起因或正态流程变异（2）选取连续的子群组时，特殊起因的变异来源将会发生在子群组间 组内最小化、组间最大化,哦鬼蛤溺它喻沏则降咋铭丝熊佛庶芹背祟衅芝厨缅睦谢蘸蛊销米碰爸蔬充Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,抽样策略通常被两个与变量相关的问题所主导什么变异来源对此分析,Special 及Common Cause 变异,范例：库存盘点的正确性重要的X变量可能包含： 哪个仓库？ 何时记录月库存？ 在架子的高层或低层？ 谁负责最后的盘点？ 上次盘点距现在已多久了？ 此零件库存有多久了？ 哪个班次负责最后盘点？ 是生产线回流还是新购入的零件？何种影响会生产，如果我1、连续三个月使用同一个仓库及同一个班次的资料2、连续六个月使用所有仓库中新购入零件的资料3、使用同一个仓库中所有班次及所有零件的资料4、连续12周使用所有仓库、所有零件及所有班次的资料,箔秽萤酸奏住军愉端哉辙杀钮鼓飘脸迷蝗聪晌刁舒臀汰涸棉沿啡毛叼揖叼Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,Special 及Common Cause 变异范例：库存,抽样设计（Sampling Design）,你可使用一种或多种下列抽样设计抽样设计有助于确保取得流程的代表性样本（representative sample, 并可避免采集大量资料Nilson Rating 基于1500个观众这些观众代表全国的收视者抽样设计：Simple Random Sample （简易随机抽样）Stratified Sampling （分层抽样）Cluster Sampling （聚类抽样）Systematic Sampling（系统抽样）Subgroup Sampling（子群组抽样）,亢勇报铲乎终蔓形婿耘统楔酞货颗救验椒撂厚讣吊左嫡逞伍外妆领渗席朋Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,抽样设计（Sampling Design）你可使用一种或多种,标准抽样策略,1、Simple Random Sample （简易随机抽样） 规则：无偏颇的每个单位被选取的机会均等 独立的每个单位的选取，对于其他单位的选取机会没有影响 范例：对每一单元指定索引键，再将索引键随机排列2、Stratified Random Sample（分层随机抽样） 规则：在每个群组中采用简易随机抽样 代表性必须在每个群组中抽取足够的样本 范例：从每一个顾客群组（100以下、100500、）中随机抽样3、Systematic Sampling 系统抽样（每隔n单位或物件进行进行抽样） 规则：设定第n个选取选取样本时，须考虑意外吻合的发生 例如：若抽样零件尺寸，应避免每四小时抽样一次 范例：每隔10个从生产线上抽样一次,随机不是随便,旁提茸绷师飞谗酬皱畜少水席陷锌拨凸旧甘昭们瘁恼狄舔支洁棍易蕴掀爬Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,标准抽样策略1、Simple Random Sample （,Simple Random Sample (SRS),在SRS中每个n单位的样本被选取到的机会均等范例：在每个铸压周期后，由1到镶板数中产生10个随机值随后根据所需的输出测量这些镶板SRS的特性无偏颇：每个单位被选取到的机会均等独立的：每个单位的选取，对于其他单位的选取机会没有影响在连续流程中（Continuous Process）使用SRS是非常困难的，因为没有明确的单位。一般而言，我们自物料流程中取样,艾穗七埔匣康谬啥昂怔峻台八栖磐桐雨似依证忌沪海留锗裂伦帧磊溪带准Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,Simple Random Sample (SRS)在SRS,Stratified Sample,将母体分成数个同质群组，再自每个群组中随机抽样范例：光纤绞线有很多包含数个Spinerettes 的Block 从每个Block中随机抽取一个Spinerette此抽样将代表每个Block对输出变异的影响另一范例若您有两个铸压模，自每个铸压模中随机抽样镶板此抽样能代表每个铸压模对输出变异的影响,睦啥楞格峭件打芜臆辙问萍串那骡篱换味咯更彰敛边竞壳缠勿溅侠椿缝眶Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,Stratified Sample将母体分成数个同质群组，再,标准抽样策略,4、Cluster Sample（聚类抽样：自小聚类中随机抽样） 规则：聚类与群组的分群是不相同的，聚类分群原则可依地域或某些自 然特性 代表性与随机性的抽样原则与群组随机抽样方式相同 范例：在仓库存量分析中，每一列架子可视为聚类，可对每一列架子进 行随机抽样5、Subgroup Sample （子群组抽样：依频率对步骤或活动的输出进行抽样，通常抽样频率的单位是时间） 规则：注意变异来源，子群组抽样是否能显示您所感兴趣的变异？ 频率：事先决定的，可依照控制图（Control Chart）抽样频率来抽样 范例：在10点、12点、2点、4点各抽样5 个零件,苍添从婚傈膛茁核胃哀任叭帚隶佐袭滓滴照娥唇年爹财厕涅暇褐偶移撤咸Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,标准抽样策略4、Cluster Sample（聚类抽样：自小,Cluster Sample,将样本分成同类的聚类，再自每个聚类中随机抽样范例：回到光纤绞线的例子 通常光纤绞线流程有众多的blocks,每个block 包含一些Spinerettes 将每个block 编号，且随机抽取blocks 再自被选取的block中，随机抽取Spinerettes 此方法不需用所有的blocks ,但能表达block 对输出变量的影响,分可闺牡嘲湛侄弧丧卓溜具徽辙绥昔摩钦袍痘导掩均冉榜违菏甭稿碘疡帕Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,Cluster Sample 将样本分成同类的聚类，再自每个,练习：协助这些工作小组！确认问题并对他们的工作提出建议,1、有一个小组在研究“First Call Resolution”。大约有15%受访问者被要求填写问卷调查。其中仅有10%完成问卷调查。2、有一小组在研究焊接强度。他们取样式时间一共四天，每天从 4：00p.m到5：00p.m所产生的零件中选取样本3、有一小组研究子装配周期时间。他们仅在资料已备妥的生产线抽取时间样本4、另一小组研究收款作业的正确性。他们抽样计划为每20个账单抽取一份，为期30天5、有一小组研究物料短缺。他们将对资料库中所有的物料进行子群组抽样,捆婿慑垄鱼腑足宦蛰娠奏骚岸卷锰梁涡妇碘驶挎对辊刻陵筒羔结梨尤据派Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,练习：协助这些工作小组！确认问题并对他们的工作提出建议1、,抽样计划,好的抽样计划能截获所有Noise变异的来源Lot-to-Lot （批货对批货），batch-to-batch（批量对批量）不同班次、操作员、机器、或制程对每个样本而言，不需每次测量输入变量值范例：每小时对输出变量值进行抽样我们假设周围湿度（输入变量）在四小时内保持定值练习：对一主要输出变量，列出两个变异来源及适当 的抽样计划,啪戒欢踞霍渗梯玄斑蓑钡燃嗅追乞漳聋柠抒卿艰缸栅婚嘘乘宫豢衰在躬瓷Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,抽样计划好的抽样计划能截获所有Noise变异的来源啪戒欢踞霍,要收集多少资料？,好的抽样计划能捕获所有的变异来源-顾客间的变异 -不同的内部销售员-周和周之间 -不同厂商-不同作业员 -年份、月份不同-不同流程 - 训练程度 对每个样本而言，不需要每次测量输入变量值例如：若仅有一位销售员服务一位特定的顾客，我们可假设该顾客的每项账目，均与此销售员相关,不同于以pareto 方法收集资料；不论流程产出好的或坏的结果我们都要收集资料,趾苗碉冀颤坪哎捐康陵衔道瞬慧旋碌申绒朴牲玛抗脾驾水福柿释弹铲柒末Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,要收集多少资料？好的抽样计划能捕获所有的变异来源不同于以pa,要收集多少资料？,提示表,工具或统计值 最小抽样数 Average 5-10 Standard Deviation 25-30 Proportion Defective(P) 100和np或=5 Histogrm 或 Prareto 50 Scatter Diagram/ Correlation 25 Control Chart 20注意：这些数值为最小值。抽样数越多所得之结论越值得信赖,瑚就劈父琢粮譬蝎音库谈波堆悠蟹枣稿嚎捧运葡否躬道蚤莆猴蹋一激愁羚Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,要收集多少资料？提示表工具或统计值,资料收集计划,我的资料收集计划：（对于每个X与Y） 收集什么资料： 何处收集资料： 何时收集资料： 收集多少资料点： 欲使用的抽样策略：,裸憋行迄左档贝学空盲巳履案鹿求剧菜坑布那粉牧滔综粮梢狡长惯兄本京Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,资料收集计划我的资料收集计划：（对于每个X与Y）裸憋行迄左档,抽样的质量的常见议题,SELECTION BIAS (选取偏差）没有选取规则，以决定何者为你应抽样的物件便利性抽样，系统性抽样可提供一些选取规则CHANGES IN THE ENVIRONMENT (环境改变）环境改变使样本不再具有代表性NON-RESPONSE BIAS （无反应偏差）尤其是在进行问卷调查中，无回应的和有反应的常具有很不同的特性MEASUREMENT BIAS （测量偏差）通常和批量大小不同有关不具代表性的批量只对大量供应者抽样，却没有对少量供应者抽样SAMPLING PLAN EXECUTED IMPROPERLY（抽样计划执行错误）务必注意偏差及其他可能会影响你资料质量的问题,颇顿薪癌抱薛原室弘辛桂擂韭寂蛮爵呵峡侥循乖潞脾椽谆桓芒毅中固摆瑟Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,抽样的质量的常见议题SELECTION BIAS (选取偏差,如何记录资料？ 为何使用资料收集表？,使每个资料收集人，使用相同的收集表确保每个人用同样方法收集资料清楚定义资料收集程序在注解栏可以说明Outlier 或非预期的结果不平常的环境状况资料收集者的观察容易记录资料,铁闲搅孵轴瘁凯陈钩堪诗扛屁筋的帝悦期观屋雌豁员金荔轨柑仑圃展澳沃Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,如何记录资料？,建立表格时，同时建立电子数据库的格式,确保资料便于收集，且易于记录到资料表或软件的spreadsheet 资料表格式的编排方式应该符合分析软件所需的格式（Excel Minitab)提早计划使您易于整理资料，并能得到更好的资料质量！,盼巍莆第凌补胸侥涡篮独捞渣册讼慑慑荷谰击污咎砍消钢南治来布池潦怔Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,建立表格时，同时建立电子数据库的格式确保资料便于收集，且易于,资料格式,资料能够快速记录到资料库（如：Minitab）记得在表格栏中包含下列项目：ID信息（时间，批次，班次，地点，）不可控输入（Noise）流程输入流程输出Comment(注解)在分析时，我们常会需要资料的时间序列关系，所以务必清楚记录所需的时间资料,蠢醛荐质刮囊柞插珐锚篆伟讥粳光媒饲溅氢杉圈和拄弓姑苛诛贮撬虾骑赣Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,资料格式资料能够快速记录到资料库（如：Minitab）蠢醛荐,资料收集表,通常使用的表格有Check sheets (查检表)及Concentration Diagram (集中图)。你必须根据项目的需要设计此种表格使用标准表格，使资料收集及资料收集程序标准化，也能协助不同编译人员对收集资料的后续整合工作关键要素：为每个所要记录的资料准备一个空间明确说明资料收集表上的编码原则及格式包含注解栏表格越简单越好表格编排须符合电子数据库的格式 总是先试用新设计的表格,暗阎取敌敛螟一非卸域辑今旅铆悦碗益络侧哦隔躁劲臣好驴樟跪育炊蘑千Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,资料收集表通常使用的表格有Check sheets (查检表,如何记录资料？,使用标准资料收集表能协助您确保资料的一致性同时，建立电子表格使资料输入更快速更一致,Date Time Person Shift Customer Order Vendor Comments8:00 JAY 1 A 12587 SDK 8:00 Steve 1 B 13004 BANK95 9:00 Lave 1 C 13769 F&F Had to wait for Don to finish,玲钞兴井剔汕拐氖翰以匀倚馁咬萍檀硷竭整渺熬然填煽逻掷单盯炎沙羌乔Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,如何记录资料？使用标准资料收集表能协助您确保资料的一致性Da,资料分析概述,计划好您将如何分析资料、呈现资料及欲选择的工具,分析资料，就如侦探寻找线索,丈磁葛木帅咆兄嗅衷弱侥补丝新郊逛痛胶谈篡遁骚恼负销梗肃仓抉挑爱啄Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,资料分析概述计划好您将如何分析资料、呈现资料及欲选择的工具分,资料分析,确认stability(稳定性)及capability(流程能力)探究变量间的关系区分总变迁（通过statement/variance component analysis)适当地处理Noisy资料所考虑的问题： 流程是否稳定？流程是否符合规格的需要？哪些是Noisy变量所引起的主要变异来源？哪些为可控变量所引起的主要变异来源？,杨邑褂咒咙歪汀潍凑悄泊哀甸择诺娶史灌疼狈紫卿张新迟咸期杰须绿全返Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,资料分析确认stability(稳定性)及capabilit,确认stability和 capability,StabilityControl charts (控制图）Time series charts (时间序列图)Capability Capability Macro (Pooled 及Overall Sigma)Capability Sixpack,句毙唯牢睦坑染寸衷矽镰隶淤吟蹲闰矫降究洽方斩胳跋抒魔痉戏糊缺肝践Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,确认stability和 capabilityStabili,您有何种资料？,Attribute Date (属性资料)Yes/No 输出： 是/否毁坏计数式输出：不良品数输入变量的设定：顾客级别、班次、星期几、厂商编号Variable Date(变量资料)连续输出：产量、厚度、流程周期连续输入：时间、压力、温度、湿度,我们需知道每个X和Y的资料类型,逃父嘱寇昼铜返雪悄禾苍莫仟漳糖香住尼乳盆俭促幂播兑蕊桂冶蔼黍郑哉Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,您有何种资料？Attribute Date (属性资料)我,分析输入及输出的工具,流 程,Noise 输入（离散性）,Noise 输入（连续性）,Controllable可控制输入,主要流程输出,温度压力供应速率浓度,室内温度气压相对湿度原料特性,不同作业员不同机器不同班次供应者/零件,产出量颜色,证当坍渺盐冻瘤腮蝉覆宣庐道氏催谢钟仕捏舰彪足肃瞳你笑墟锡掐蹦摸瞬Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,分析输入及输出的工具流 程Noise 输入Noise 输入,资料 类型决定图形及统计分析工具的选取,Continuous Y Discrete X Boxplots Dot Plots Main Effects Plots Interaction Plots Descriptive States Equal Variances T-tests and ANOVAContinuous Y Continuous X Scatterplots Correlation Regression Multiple Regression,Discrete Y Continuous X 或Discrete Y Discrete X Boxplots Dot Plots Main Effects plots Scatterplots ANOVA (以上几种可能需要将Xs和Ys调换) ChiSquare Logistic Regression,蓑辊函帘拼怠揍撂仍着益玫线有邀钮挫差令衣很馁晴梆浦硒缀靳浚簇葫截Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,资料 类型决定图形及统计分析工具的选取Continuous,处理Noisy 资料,Outliers （奇异点，与母体背离的资料）Boxplots, histograms, dotplots 和moving range charts 皆为识别Outliers的适当的图形方法谨慎研究Outliers:它们可能是由于资料输入错误所造成的，它们也许能引导我们去寻找关键的Noise变量若我们能够合理解释Outliers 的发生原因，则可将其从资料中移除处理Outliers 的程序以图形来确认若我们能够合理解释Outliers的发生原因，先将其从资料中移除再作分析若Outliers无法被解释，则须分析二次：一次包含Outliers,一次不包含Outliers根据结果的不同，加以注解,湿员售标溯档贵趣嗓趾纲鳖卢燎坦忱击障扬辐琵孤但绦扩斩拽咖波逃粉成Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,处理Noisy 资料Outliers （奇异点，与母体背离的,收集资料前，成立小组并加以训练,小组成员必须一致地遵循抽样计划：可以考虑由你自己执行第一次抽样执行Pilot Run 来测试您的程序注意非最初的或非正常的操作状况测量和监控主要的关键流程输入记录任何非平常事件尽快将资料登陆到资料库工作日记,你若不切实执行，再好的计划也无济于事,旗站脂讽遥偷锯寺励摆简降膨灵递枉造欣放苹原钧桨寺柯垂韧瘁落熄饲说Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,收集资料前，成立小组并加以训练小组成员必须一致地遵循抽样计划,Multi-Vari 计划 总结,要测量什么？使用何种抽样计划？资料如何被收集？测量程序是否可靠？如何显示资料？如何分析资料？小组成员对何时做、做什么是否明确？,混颊恿钉惧瘫门颐订块奈忌双犹韧窍炉视噎娄珐郁硒法讶再宾遂聂议裸刘Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,Multi-Vari 计划 总结要测量什么？混颊恿钉惧瘫门,应用到您的项目,目的：建立您项目第一份Multi-Vari 计划草案程序：确认欲研究的主要输出变量确认欲研究的主要输入变量：可控的及不可控的确认每个输入、输出变量的测量系统，并辩别何者是需要评估的以变异来源为指引确定您的抽样计划（何时、何地收集资料？）列出您用来分析资料的图形工具,荡屠汤膜瓤鞘热疏造炔掐略麦丙衡峭数握格拘泽走几法釜疫掣江捅绎荚西Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,应用到您的项目目的：建立您项目第一份Multi-Vari 计,Checklist: 阶段一Capability Study,1、依您所认为“最佳设定”设定流程，并记录关键流程输入变量值（KPIVs）2、确认方法，以建立合理子群组3、操作流程一小段时间，以尽可能排除外部变异 目标为收集约30个时间点的资料4、要求小组组员仔细观察并作笔记5、测量及记录主要流程输出变量值（KPOV）,瞳羡湿痞连亨拌沟塌桶养科绍校仔该揣殖轮垃澎果总袋辙读县踌湍祝灰蝉Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,Checklist: 阶段一Capability Study,Checklist: 阶段一Capability Study,6、执行Capability Six-pack 并察看： Normal Plot, Histogram SPC Charts (检查Stability, Accuracy）7、执行Capability Analysis及确认其短期及长期的流程能力指标完成worksheet8、诊断Mean (平均数）的漂移和Variance（变异）的变化9、依诊断结果决定改善计划,增弃希酮跑趣倘咙酿忱抉埔庄茅瞧癣涂钵窗拂驭邪证辰症氖铃纽饯舟妻沫Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,Checklist: 阶段一Capability Study,Checklist: 阶段二Multi-Vari,1、决定目标2、确认要分析的KPIVs及KPOVs3、确认每个变量的测量系统能确保流程能力4、确定抽样计划5、确定资料收集、格式及记录的程序6、流程运行的程序及设定的描述7、成立及训练小组8、清楚划分责任9、确定资料分析的方法,腺寄久衣拾谰逼弃脖抵悠恰晓抬氛靖培柯弯肇动虾即谤谩婆您浩奔悄呻订Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,Checklist: 阶段二Multi-Vari1、决定目,Checklist: 阶段二Multi-Vari,10、操作流程和收集资料11、分析资料：流程是否稳定？是否可控？何者为影响输出变量的主要Noise变量？12、执行后续DOE，以确认结果13、结论14、结果报告与建议,邪下俺噶乖厘冉素祖遣褒妥笼绞嫡置邹颅赁曰洗迭叛襄渠狂伏愁链栅谊膏Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,Checklist: 阶段二Multi-Vari10、操作,Multi-Vari 易犯错误,在不影响流程自然运作的状态下所收集的“X”，其变异范围可能太狭窄交互作用存在，但我们一次只观察一个“X”有Multi-colinearity 及Confounding 的存在,扦枉颜犊揖侩谚宾汾旬订盯擒潭腆愧姿啃像婴穴绑平总叮迅乍男忆酱银屈Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,Multi-Vari 易犯错误在不影响流程自然运作的状态下所,结果报告,描述目的需测量的输入及输出变量抽样计划流程设定Stability 及Capability Trend/Control chartsCapability及Capability Sixpack 分析Histogram , Cp, Cpk , SigmaAnalysis of rational subgroup （合理子群组分析）变量间的变异关系以图形表示（Boxplots, Scatterplots, etc.)统计分析结论对后续分析的建议,幽下恳盗天缉臣良嗓测卑橱烛搔尼孵茫撞妮惠酉怒吻雷互祁吁斟简垦莹肖Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,结果报告描述幽下恳盗天缉臣良嗓测卑橱烛搔尼孵茫撞妮惠酉怒吻雷,结 论,以资料为后盾以图形化及统计格式呈现非推测或直觉思考理性思考,数据是最有力的证据！,善去几晓腿杏生墩隶衔戳柏彻虞洪晚讼妹忻唬褐程称陈添拆焕曰浚芝经妄Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,结 论以资料为后盾数据是最有力的证据！善去几晓腿杏生墩,总 结,Multi- Vari 分析概览检视Noise变量及分析方法介绍Multi-Vari 分析计划确认资料收集方法资料分析范例检查报告格式,漱耶陵唯舞冈赫免兑账缩牧频族婪虱雪烯批曾猖秤疵绊殴语负婚卵贫淆室Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,总 结Multi- Vari 分析概览漱耶陵唯舞冈赫免兑,假 设 检 验Hypothesis Testing,穿瘫吻冻叁库旋赋副汞绢罩孝娶酷掸秸沥暑爆翅复易治荒佰脱痘董捐席轩Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,假 设 检 验穿瘫吻冻叁库旋赋副汞绢罩孝娶酷掸秸沥暑爆,目 标,介绍Hypothesis Testing 的基本观念将Hypothesis Testing 与接下来的MAIC课题相连结,依竟撇排惮策蠕硕箔獭恃柬刊乙录进一接糕斋眼泌列耸廉诉另毫罢悠肌震Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,目 标介绍Hypothesis Testing 的基本观,例一,April 15th,1997,Washington,DC(AP) 全球温室效应持续增加，已经到了警戒水平。EPA继续计划控制美国境内工厂的CO2排放量,气温平均变化,1960s 70s 80s,1960s 70s 80s,Co 排放量,檄锌刊奥汾钉便倔律尘青忙啊呸杏橡溯锌搪不盗骂啥冀服阵在含涉寄陕呸Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,例一April 15th,1997Washington,DC,例二,亲爱的先生： 您在专栏中写到，孕妇怀孕的天数为266天。谁说的？我怀我的孩子总共10个月又5天（305天），因为我知道我怀孕的确切日期。我的先生是海军，我只有在那一天有机会跟他相聚，且自那一天后我再也没有机会与他见面，直到孩子出生。 我既不喝酒也不到处乱来，所以没有理由这孩子不是他的。烦请您更正您关于怀孕266天的文章，不然的话，我就麻烦大了！ - 圣地牙哥一读者,你该如何回应她？以及她的先生？,锌脚鹰帆眷犯高篱硕骂撒诈酷他贬书许熬喻拉蓄莫馈喳接似鱼蝉扛撞镜册Multi Vari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,例二亲爱的先生：你该如何回应她？以及她的先生