6 sigma4（ppt 156)

s689单元4:改善(Improvement)4-1分散分析的理解4-2试验计划的树立4-3一元配置法4-4二元配置法4-5要因试验4-6交叉法和部分配置法4-7回归分析s691•试验实施后，对试验结果进行分析所使用的分析方法•特性值的散布用总平方和来表示。直接影响特性值的因子或用水平变动值来分析后找出对比误差，造成‘Y’特性值（反应值）特别大的影响因子。什么是水平的分析方法•区分‘X’的水平，分析各水平上连续的‘Y’的数据•可以说是决定各水平上‘Y’的特性值(反应值)的平均值是否具有同样值，的步骤。*暂定的找出致命的少数因子的方法什么是分散分析(ANOVA)？•因子(Factor):试验上影响特性值的原因•水平(Level):为实施试验的因子条件•平方和(Sumofsquare):在因子的特定水平上，计算测定值变化程度的值•试验Balance/Unbalance:测定值相同或不相同时所有因子水平的调合样本数分散分析的用语理解分散分析(ANOVA)的理解•OneWayANOVA:具有2个以上的水平的1个因子的情况•BalanceANOVA:具有2个以上因子的情况•试验计划法(DoE=DesignofExperiment):分析多因子时，针对那个在水平调合上给‘Y’特性值造成影响大的因子。分散分析的使用s692试验计划法的树立•明确试验的目的•选定反应值(从属变量)‘Y’•选定因子(独立变量)‘X’•选定因子的水平•选定试验计划•实施试验&数据收集•数据分析•导出结论•验证试验试验计划法的树立s693•明确试验记录样式的目的·制作‘Y’(从属变量)明确定义‘X’(独立变量)效果的预测值表•在做试验计划时，必须注意以下内容·用数据决定什么？·数据收集后怎样分析？·得到的数据做必要的决定时有用吗？•如果不是重新树立计划明确试验目的•选定的题目可能有多个‘Y’·题目展开后(LogicTree等),选定‘Yn’的各个独立因子‘X’进行改善•计数值数据的效率性是计量值的63%左右时,有必要更多数据•当测定‘Y’困难时,采用给予分类或跟标准进行比较的方法•测定后的样本数据最好是保存,必要时再进行对比调查•当数据测定有主观性时,可能有时间偏移,因此必须随机化或盲化实施•试验前不管数据的种类,必须对‘Y’实施GageR&R,其值要少于20%选定反应值(从属变量)‘Y’试验计划的树立6sigma3•独立变量有多种·在试验上按意图变化的试验变量·不是有意变化的可观察的变量·Blocking变量(人为制造的变量)·潜在变量•选定独立变量·利用测定、分析阶段得到的统计分析结果·专家意见·大脑风暴法·FlowChart·现象分析数据·特性要因图·竞争社分析·顾客分析&协力社调查·ProcessMapping·RolledThroughputYield•潜在变量·潜在变量是给结果带来影响的，但难以发觉，并且不可能控制和测定。为了减少潜在变量的影响，一般采用随机法和Blocking。•主效果及交互作用·主效果比普通交互作用更重要。如果判定为交互作用更重要的话，使用试验计划的一个因素；可是交互作用有可能跟其它交互作用交叉。选定因子(独立变量)‘X’试验计划的树立s695•水平数可以按试验的目的和反应值的图表形状来决定·能用筛选试验来找出重要的因子的话，使用典型的2水平·‘Y’值按水平产生充分差异的范围来选定水平如果选定的温度范围小，几乎不影响应答的话，可能错判为温度不是重要的因子·确定的水平不能超出现实可能的水平(最佳的选定水平上，不能适用实际的话，也不能改善)·试验的几个调和可能是不能接受的反应值，但是那种条件下，可能出现最佳值？选定因子水平•做试验计划时要想10个重要概念·直交性·随机化·再现性·反复性·管理能力·潜在变量·Noise变量·Blocking·Sample的大小·交叉选定试验计划试验计划的树立s696•直交性:试验配置或部分配置法上把因子的效果做成彼此独立而使用•随机化:为了防止非试验的因子的外部要因引起的效果时使用·试验顺序随机化·试验Unit随机化·测定顺序随机化•再现性:完全再设置试验装置，在同样水平上追加得到值的时候·在做测定时可减少散布·对试验的结果增加信赖感•反复性:反复各试验Run得到Sample不如再现性，但能测定变动•管理:选定的条件，必须能得到管理•潜在变量:不太明确,控制也困难,测定也不可能，但影响反应值的值·为了减少潜在变量的影响，常常随机化•Noise变量:已知道影响反应值,但控制困难的变量，为了减少这个变量选定预想的Noise变量，在所有水平上实施试验•Blocking:Block是同质性的集团.如果判断为一些要因成为问题时，把那个要因选定为Blocking因子·Blocking因子来选定的话，不增加试验次数，可要因分析·Blocking不选定为Blocking因子的话，试验结果出现问题，不能分析原因试验计划的选定试验计划的树立s697•样本的大小:考虑测定值的变化程度等，决定样本数，质。•交叉法:交叉是因子的效果不能彼此分离，部分配置法多少都有交叉一般是主效果大于可交互作用的情况,3次以上的交互作用类似的情况几乎没有。试验计划的选定•试验之前准备数据表格,可能的话，把相关的所有内容全部记录。•试验时必须参加观察·通过观察可以知道是因果关系还是相关关系·实验期间可以知道条件的范围是否恰当•测定后的样本，因有的时候需要再调整测定样本，最好要保管。•连续的试验:进行大规模试验不如实施几次小的试验※初期试验阶段上·能知道那些因子是重要的，也能理解Mechanism，因此下一步能够更有效地实施试验·能够知道怎样实施试验，对提高试验技术有用。试验实施和数据收集试验计划的选定s698•GRAPH分析·CapabilityAnalysis·Histogram·BoxPlot·Pareto·ScatterPlot·CubePlot·Maineffectplot:平均值&标准偏差·Interactionplot:平均值&标准偏差•信赖区间·P-value,检验统计量·T-test,F-test,Chi-square•分散分析表(ANOVATables)•回归方程式(Regression)数据分析试验计划树立s699•结果值在统计上有效吗？·测定/分析/改善阶段使用的工具间有矛盾吗？·结合实际问题统计的处理结果合理吗？•得到改善的证据（长期的）充分吗？•结果值得到实际改善了吗？·工序能力值向上了吗？·所选定题目的‘Y’值得到了长期改善了吗？·会不会发生逆性能的问题？•试验结果怎样指示改善问题的方向？•是否要做追加的试验？导出结论•验证试验是证明已找出的最佳条件是真的改善的步骤验证试验必须象现象分析类似对长期的数据合理分组来实施•找出最佳条件来做试验期间在选定的条件内应使其自然(实际作业条件)变化•参照事项·做验证试验期间必须参加观察·要确认因子的水平变化是否正确·应留意试验条件变更是否损坏装备或诱发安全性问题·+/-只能在条件内实际控制可能的话，不能检出2水平变化引起的效果验证试验试验计划的树立s6100•错误认识发生问题的因子·相关关系错误认识为因果关系•最佳选定的条件和实际使用的条件不符·试验结果最佳选定的值在实际上协力社不能作业或生产工序不能赋予其条件·跟Cost(成本费用)等相关，不能实行其政策·全体的制度等有可能变更•不能决定是因为没有得到管理而变化·潜在变量的影响给‘Y’值造成大的影响•试验在很小范围的因子水平上实施•没有包含重要的独立变量·没有包含影响品质的CTQ•因测定的变动大，不能检出变化的值试验时注意事项试验计划的树立s6101一元配置法因子水平A1A2A3A48.448.368.288.598.918.609.349.419.698.928.928.74试验的反复•只选择1个预计对一些特性值有影响的因子，实施试验的最单纯的试验计划法。•认为纺纱生产工序上反应温度影响纺纱产品的强度，因此为了了解按反应温度的变化，强度怎样变化,并且在怎样的温度水平下给最高的强度而做试验反应温度为因子来取水平(A1:60℃,A2:65℃,A3:70℃,A4:75℃),在各温度下3回,把全体12回试验按随机顺序来实施。其结果得到了下列数据，求最佳条件。•按反应温度(A)变化的强度(单位:kg/m㎡)的试验数据一元配置法s6102因p-value小于α=0.05有公差One-wayAnalysisofVarianceAnalysisofVarianceforC2SourceDFSSMSFPC131.97880.659631.190.000Error80.16920.0211Total112.1480Individual95%CIsForMeanBasedonPooledStDevLevelNMeanStDev-------+---------+---------+---------138.36000.0800(---*---)238.70000.1819(---*---)339.48000.1852(---*--)438.86000.1039(---*---)-------+---------+---------+---------PooledStDev=0.14548.509.009.50•Stat＞ANOVA＞One-way一元配置法的Minitab运用•点击OK＞Session一元配置法s6103•Graph＞Plot12348.28.79.29.7a1b•点击OK一元配置法的Minitab运用s6104•Stat＞ANOVA＞Maineffectsplot12348.59.09.5C1C2MainEffectsPlot-DataMeansforC2•点击OK•结论是在A3(70℃)水平给纺纱产品最高强度一元配置法一元配置法的Minitab运用s6105•选定2个因子后做试验的试验计划•某化工厂认为影响产品的收率(Yield,%)是反应温度和原料。作为因子进行了没有反复的二元配置实验，因子的收率如下，求最佳条件。·因子的水平数反应温度(A):A1(180℃),A2(190℃),A3(200℃),A4(210℃)原料(B):B1(美国M社原料),B2(日本Q社原料),B3(国内P原料)·试验数据如下97.697.396.798.698.296.999.098.097.998.097.796.5A1A2A3A4B1B2B3因子A因子B二元配置法二元配置法s6106二元配置法•数据输入后的表格二元配置法的Minitab运用s6107•Stat＞ANOV＞Two-way二元配置法的Minitab运用二元配置法Two-wayAnalysisofVarianceAnalysisofVarianceforRESPSourceDFSSMSFPA32.22000.74007.930.016B23.44001.720018.430.003Error60.56000.0933Total116.2200p-value小于α=0.05，有公差•点击OKs6108•Stat＞ANOVA＞Maineffectsplot二元配置法•点击OKAB123412397.097.397.697.998.2RESPMainEffectsPlot-DataMeansforRESP•对收率温度是A3=200℃,原料是在B1上最佳水平•虽然现在选定的水平是最佳的，但考虑过程条件,费用方面也可选择不同水平的最佳条件。二元配置法的Minitab运用s6109要因配置法(FactorialDesign)•n个因子，各因子的水平数是k的试验计划，所有因子间的水平调和下实施试验。•2n:因子是n个，因子的水平数是2试验•3n:因子是n个，因子的水平数是3试验要因试验的形态•所有因子间的水平调合下实施试验•可推定所有因子的效果和交互作用要因试验的优点什么是要因配置法s611031454643A0A1合计B051773524