Multi Vari 多变量分析.ppt
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1、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,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,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
2、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,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
3、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,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,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
4、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,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
5、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,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 V
6、ari 多变量分析Multi Vari 多变量分析,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,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
7、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,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
8、 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 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,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
9、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,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
10、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,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
11、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,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,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
12、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,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,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,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
13、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,Special 及Common Cause 变异,范例:库存盘点的正确性 重要的X变量可能
14、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,抽样设计(Sampling Design),你可使用一种或多种下列抽
15、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,标准
16、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
17、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,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
18、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,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 Var
19、i 多变量分析,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
20、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,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 Va
21、ri 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、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
22、筒羔结梨尤据派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 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,要收集多少资料?,好的抽样计划能捕获所
23、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?,提示表,工具或统计值 最小抽样数 Average 5-10 Standard Deviation 25-3
24、0 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,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
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