资源描述
Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,*,数据的力量,1,内容,为何要使用数据,统计数据的作用,可变数据,variable data,属性数据,attribute data,知识的层次,将属性数据转化为可变数据,2,6 Sigma,进程图数据,衡量,分析,在整个过程中都将使用到数据：,用来确定优先的内容及重点,用来量化当前过程运作情况,用来验证原因,用来量化解决方案的效果,用于持续控制过程,改进,控制,3,6 Sigma的根底,数据决定了决策和行动,!,4,什么是数据？,数据是,我们记录的衡量或观察结果并用以,描述、理解、优化或控制,诸如过程这类事物。,5,为什么要衡量？,如果我们不能精确地衡量某一事物,那么,我们就不能充分了解它,那么,我们就无法控制它,那么,我们就只能碰运气了!,6,为何要使用数据？,我们进行衡量是为了获得,数据,有用的信息,统计将数据转化为,7,统计数据是用于,描述我们的产品和过程,平均数,mean=3.2,标准差,std.dev=0.04,得出结论并,预测,结果,总体,population,所有发票,样本,sample,50,张发票,8,运用统计数据时,衡量适当的事物,肯定数据是“良好的,有信心结论是正确的,效率高,9,1,、衡量适当的事物,数据是否能答复我们所需知道的问题？,过程,客户,客户见到的PPM不反映“隐藏的工厂。,10,2、肯定数据是“良好的,与被衡量工程的偏差相比,衡量误差有多大？,奉献率,55%,45%,零件间,偏差,衡量系统偏差,11,3,、有信心结论是正确的,有95%的可能性,“过程发生了变化,我们结论正确的可能性有多大？,历史数据,新样本,12,4,、效率高,我们想要从,尽可能,少,的数据,中提炼出,尽可能,多,的信息,。,为难：,我们有大量数据但却信息贫乏,13,两类根本数据,例如,可变数据,variable data,（连续数据,Continuous Data,）,从连续区间内得出的衡量结果,长、宽、高等任何一种度量,重量,强度,时间,成本,属性数据,Attribute data,（,不连续数据,Discrete Data,）,计数获得的数据,例如,有污渍的上衣数,发票上的错误数,14,练习,在以下各项中,标出数据类型,V表示可变,A表示属性。,有裂缝的厨柜台面数,每块厨柜台面上的裂缝数,焊点直径（单位：英寸）,坏的焊点数目,航班晚点次数,每次发货至送达时间（单位：天数）,未通过检验的产品数,吊装设备吨位（单位：吨）,数据类型（,V,或,A）,15,练习答案,数据类型（,V,或,A）,A,A,V,A,A,V,A,V,有裂缝的厨柜台面数,每块厨柜台面上的裂缝数,焊点直径（单位：英寸）,坏的焊点数目,航班晚点次数,每次发货至送达时间（单位：天数）,未通过检验的产品数,吊装设备吨位（单位：吨）,16,两类属性数据,缺陷项数量,Defective Items,（通过/失败,二项分布,binomial distribution,）,例如：,未通过检验的产品数,有错误的发票数量,缺陷,的数量,Defects,（泊松分布,Poisson Distribution,）,例如：,每块厨柜台面上的裂缝数,每张发票上的错误数量,17,讨论,可变数据的,优点,是什么？,缺点,是什么？,属性数据的,优点,是什么？,缺点,是什么？,18,集体讨论,可变数据,优点：,能用相对较小的样本得出有关过程的详细信息。,可用于低差错率的统计分析。,能预测发展趋势和未来情况。,缺点：,通常数据较难获得。,分析比较复杂。,19,集体讨论,属性数据,优点：,数据易于获得，计算简单。,每个人都能理解数据含义。,通常是当前可获的。,缺点：,无迹象表明为何缺陷会发生，过程是如何发生变化的。,低差错率时的统计往往不精确（需要大样本）。,不能预测趋势发展或未来情况。,20,两类数据的比较,21,可变数据是以下各项的来源：,在过程特点分析中发现有影响力的因素,设计试验来改进过程（DOE）,控制过程,可变数据是通向高层次知识的途径!,22,3.,分类后的数据,表格,/,图,1.,没有数据,只有经验,0.没有数据和经验只有一个观点,4,描述性统计数据,5,推断性统计数据,2.,收集来的数据,数目太多了,知识层次,23,可变数据,属性数据,转化属性数据,由于可变数据解释力强,而属性数据解释力弱,我们可能希望有如下转化,到,24,例如：产品裂缝,二项数据,有裂缝,无裂缝,类别,等级,很短 1,短2,有,3,长 4,很长 5,产品裂缝,25,转化属性数据的本卷须知,重要提示!,必须确定这套衡量系统有可重复性和可再现性,最好使用真实的可变数据如,裂缝长度（单位：毫米）,26,总结！,1.数据通过6 Sigma影响决策和行动。,2.数据用于,确定优先的内容和重点,量化过程基线,核实偏差和缺陷的原因,核实解决方案是可行的,促进持续改进,3.正确使用统计数据,把一般数据转化为能引导我们采取正确行动的信息。,4.有两类数据类型：,可变数据（连续区间上的衡量结果,如直径）,属性数据（计算得出的数目,如缺陷数量）,5.可变数据比属性数据更能有效评估原因和解决方案的效果。,27,
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