[精选]6sigma5fwd.pptx
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1、回歸分析(Regression)n什麼是回歸分析(Regression)?n想要改善問題時,掌握相關變量之間的相互關聯性,這種情況有用的時候多。(有/無相互關聯性,可以提供解決問題的Point)n這種關聯性用某種數學方程工來表示及分析叫回歸分析,即可以認為將從屬變量“Y”與獨立變量“X”的關系用下列模型的數學方程式來適當表示。ny=a+bx+error 這a=截距 b=斜率1回歸分析(Regression)n回歸方程式的分類n單純回歸分析:獨立變量(說明變量),從屬變量(反應變量)各1個的情況n中回歸分析:獨立變量(說明變量)2個以上的情況n曲線回歸分析:獨立變量(說明變量)1個,從屬變量(反
2、應變量)1個構成的情況(假定是2次以上的高次函數)2回歸分析(Regression)n為什麼要使用回歸方程式(Regreesion)?n為了發現暫定的Vital Few(少數致命缺陷)n為了判定“Y”值并使其最佳化n為了決定哪些“X”因素值上“Y”成為最佳化3回歸分析(Regression)n什麼時候使用回歸方法n用手動方法發現暫定的Vital Few時n使用手動方法導出最終結論,但危險情況多,因此最好使用試驗計劃法。n為了分析試驗的結果4YbarYy=a+bx總變動SST不能說明的變動SSR不能說明的變動記入誤差行里SSE5回歸分析(Regression)n回歸方程式na和b的計算公式6回歸
3、分析(Regression)n把全体測定值用某一个适當數學方式來表示,其适當方程式不能说明的誤差變化和成为最小而決定定a和b。(最小平方法)n如果所有數據在適當方程式上,誤差變化是“0”,即最好的情況:但這種情況幾乎不會發生。n并且對比總變化不能說明的變化小(誤差引起的變化),可以說明回歸模型好。7回歸分析(Regression)n怎樣做好數據收集?n為了推定變動最小的偏移,使用因子“X”的最低界限值到最高界限值為止的大範圍的數據。n為了減少收集數據時因時間變遷所產生的潛在變量,最發好是以無序法來确定“X”因子的水平後再做試驗。8回歸分析(Regression)n運用Minitab進行回歸分析
4、n為了預測LOT大小的生產人力,利用隨機法來抽出資料來求回歸方程式。LOT大小(X)10 20 30 40 40 50 60 607080生產人力(Y)20 29 50 60 70 85 90 95 109 120GRAPHPLOT910n可以大致推測兩個變量的關系在一條直線上111213FITS:是指迴歸預測值RES1:表示殘差殘差=-y(迴歸)14回歸分析(Regression)nFITS是從因素各個測定數據計算回歸方程式時的實測值,“Y”的推測值是man-hour=4.17+1.48 lot sizenResidual(殘差)的error標示是n實際反應值上,把預想的反應值從各測定值上減
5、掉的值,上面例題值是C4=C2-C315回歸分析(Regression)n回歸方程式的殘差(Residual)是什麼?n殘差(Residual)Plot是回歸模式是否適當,進行檢查的分析工具n殘差(Residual)的平均值始終是“0”n殘差(Residual)具有正態分析(Normal Distribution)n殘差(Residual)應是隨機分布(即,不能有什麼樣的傾向)16回歸分析(Regression)n殘差分布形態n按時間序列估計為等分散的情況17回歸分析(Regression)n估計是獨立的或可能不是直線關系的曲線形態18回歸分析(Regression)n其它變量也要一起考慮的情
6、況19回歸分析(Regression)n殘差(Residual)分析(正規性)nSTATREGRESSIONREGRESSION20為了檢驗殘差的正規性,所以選了此二項21可以看出該直方圖不是正態分佈2223回歸分析(Regression)n可以對殘差是否為正態分布進行檢查n或StatBesic StactisticNormality Test Variable:Resi 1,Value=0.269上看出是正規性2425回歸分析(Regression)n殘差(Residual)分析(散點圖)2627Regression Analysis:PRODUCTIVE versus LOTThe reg
7、ression equation isPRODUCTIVE=4.71+1.48 LOTPredictor Coef SE Coef T PConstant 4.712 3.242 1.45 0.184LOT 1.48018 0.06408 23.10 0.000S=4.270 R-Sq=98.5%R-Sq(adj)=98.3%PRESS=211.708 R-Sq(pred)=97.86%Analysis of VarianceSource DF SS MS F PRegression 1 9727.7 9727.7 533.55 0.000Residual Error 8 145.9 18.2
8、Total 9 9873.6abcdefhgi28回歸分析(Regression)n附加說明n(a)回歸方程式y=a+bx,即a(偏移)=4.71,b=1.48(截距)的值n(b)Constant P-ValuenH0:回歸原點通過(0,0)nH1:回歸線未通過原點(0,0)n上面情況是采用H0,因此4.71可以看作029回歸分析(Regression)n(c)對因子的P-ValuenH0:Lot size=沒有意義(or不影響)nH1:Lot size沒有意義(or有影響)n上面情況是P-Value=0.00,因此可以判斷有意義n(d)S值:表示誤差的散布,即表示推定的標準偏差值。越小越有好
9、的值。n(e)R-Sq:觀察值到適當線的變動比率。30回歸分析(Regression)n(f)R-Sq(adj):表示推定的回歸方程式的好的程度n(g)Fitting的回歸方程式可用因子來說明的變動n(h)不能用適當的方程式說明的變動n(I)考慮實測值到平均值為止的變動31回歸分析(Regression)n迴歸線的製作nSTATREGRESSIONFITTED LINE PLOT32333435回歸分析(Regression)n得出結論nLOT的大小(X)是影響生產人力(Y)的因子n因R-Sq=98.5%,可以判定為做了相當的貢獻(一般推荐為R-Sq的值為65%)n從該例題可以看出殘差是正態分
10、布的(P-Value=0.269,Normality Test)36管理(Control)37管理計劃n什麼是管理階段?nProject(項目)的終了階段,并對業務的事後管理再分工。n為了工序最適當化的持續維持管理,必須能夠檢查出體系管理系統的變化。n為了監控process及采取糾正措施等行動而制定計劃。n給process的實行主管部門說明新的步驟和系統。n對于新的process,必須文書化38管理計劃n管理階段的活動內容是什麼?n确認實際上已改善的內容,持續地對改善/維持進行确認n驗證活動成果n制定/實行管理計劃n按改善內容變更程序步驟及系統nProcess Foolproof化(工序簡單化
11、)n制定審查計劃定期監控n設定下一步進行的project 活動範圍39管理計劃n對改善的檢驗試驗n管理階段上證明程序确實得到了改善,這表示在合理分組下以長期的觀點再确認程序n不能只用試驗計劃的結唱歌或連續采取樣本,從短期的觀點上來驗證改善內容。在日常條件的偶然因素引起的變動狀態下必須确認改善事項。40管理計劃nSix Sigma管理計劃n明确定義問題Y和CTQ(致命的少數因子)n測定System技術文件化n定義sampling(取樣)計劃n提供第一個和最後工序的工序能力n說明及明确改善內容n為了确認隨時時間變化的改善內容,進行技術性的Know-how文件化n明确管理部門41管理計劃nSix S
12、igma管理階段的基礎提問事項是什麼?n測定的對象是什麼?n需要多久測定一次?n需要怎樣進行管理?n誰進行管理?n用什麼樣的Mechanism檢出?n測定值超出管理界限時,可能發生的事項是什麼?42管理計劃n怎樣制成Six Sigma管理計劃書n确定致命的少數因子n制定管理計劃n驗證管理計劃n管理計劃的實施及文件化n對管理計劃的實施進行審查n實施對工序能力的監控43管理圖(Control Chart)n什麼是統計的工序管理(SPC=Statistical Process)?nStatistical:統計的方法是利用樣本數據對process變動進和行監控和分析。nProcess:表示哪些反復的事
13、情和階段。nControl:對工序所產生的變化做到事前知曉。44管理圖(Control Chart)n統計式工序管理(SPC=Statistical Process)工具的長處n由于工序受到偶然原因(White Noise)和异常原因(Black Noise)的影響,所以一直這樣做可以一目了解地了解工序現況。n可以用合理分組區分偶然原因和异常原因,收集樣品後可以容易地确定變動現況。n偶然原因引起變動的工程,要持續地保持安定的狀態45管理圖(Control Chart)n异常原因引起變動的是Process(工程)的外部原因引起發生由組間(Subgroup間)的變動而引起發生。n隨著時間的變化那些
14、變更的細節可以對工序有、無正常進行判斷。n管理界限線是為了管理Process變動,使用的可能性(确定對Process采取什麼樣的措施)n管理圖一般是兩個圖組成,一個是subgroup的平均值變動特性,另一個是subgroup散布特性曲線。n是為了表示基本的的Process的平均值,另外也為了檢出產生散布影響的异常原因而進行使用的。46管理圖(Control Chart)nSPC(Statistical Process Control)的Logic正确的Output工序能力ControllerProcessINPUTOUTPUTSAMPLE可以控制的因子异常原因改善對象調整可能特別的情況不可以控
15、制的因子偶然原因共同的事項Noise持續的事項ABCDELMNOP47管理圖(Control Chart)n對于規格,組成的成品及部品的致命性相關因素的采集樣品和測定處于源流階段,進行“Y”的特性管理。nSix Sigma源流階段的Input特性值的致命因子管理來管理“Y”是焦點48管理圖(Control Chart)n為什麼Process安定性是重要的?n工序能力是指對今後生產產品Output做預計的意思。但是如果工序過去的數據是不安定的狀態話,那麼這種推測不可能n由此要能預測工序能力的話,則Process一定要處于安定狀態。4950管理圖(Control Chart)nProcess安全性
16、的概念n當Process的output由偶然原因構成時,定義為工序處理安定狀態n所謂的安定還指:所有的分組的平均值及其範圍都處于各自的管理上,下限以內,這意味著:發生變動的异常原因并沒有增加。n若是在管理圖上有脫离管理界限的點,數據值的分布不是隨機分布而有一定傾向性的話,這種情況可以視為嚴重的异常情況。51管理圖(Control Chart)n結論:Process若在安全的狀態下,測定值位于output,超過3的安全變動範圍的情況極少安定的Process變動區域(只是存在偶然原因)异常原因變動範圍UCLXLCL异常原因變動範圍52管理圖(Control Chart)n什麼是管理圖(Contro
17、l Chart)?n為了判定工序的狀態還是不安定狀態,用統計工具來描述工序的連續的變化。n管理圖的種類n按統計量的分類n計量型管理圖:能連續測定的值(長度,溫度,濕度)n計數型管理圖:离散型測定的值(不良品數,缺陷數)53管理圖(Control Chart)n按使用目的分類n工序解釋用管理圖:為确知工序處于什麼樣的狀態?調查由什麼原因而產生何種散布?n工序管理用管理圖:隨著作業,通過管理圖檢查該結果,為找出异常及構成的原因,以利于及時采取對策。54管理圖(Control Chart)n管理圖的管理界限決定n管理界限使用3,相應占有面積為正規分布的99.73%的相應面積,即异常原因引起平均值和平
18、均偏差的變化不大,偶然原因引起的變動,大部分在管理界限以內。n若是測定品數量增加,則可以更明确地評價母體的特性。n管理界限隨著取樣的大小而變動;取樣量的加大,管理界限的幅會隨之減小。(依照規格的上,下限)即減少的危險性。由此取樣大小為2n6典型地使用n=5。55管理圖的种类(Control Chart)管理圖的種類連續地測定數值的情況离散地測定數值的情況平均值&範圍 管理圖(n3)典型的35個平均值&標準偏差 n:10不良率管理P管理圖(n:50)DPU/DPU追蹤不良管理nP 管理圖(n:50)不良數追蹤56變量&範圍X&R(n10)典型性地取35個開發&Moving RangeX&mRn=
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