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发表于 2008-9-3 10:37:55
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来自： 美国
我来给你答复吧：
1 ?* K; t( h$ u8 z首先正态不正态，不是最关键，但你的连续数据是正常的（没有异常情况），足够多的情况下，总是屈从于某种分布。如果是属性数据，那就可以用数缺陷的方式来定Z-value.% Z S2 T2 |. h# w% h z: l# i' @6 c2 [
& K/ A5 K' O9 z/ D. g# o
你的问题在于UCL/LCL和USL/LSL你有点混淆了： J5 V4 N- }- F! }; @
) G! s0 ~4 k; E$ @# v! a( G, o
根据你的数据，得出的结论是UCL/LCL, 也就是你的mean+/- 3 sigma,这是你的数据表现/也就是你的流程本身能力决定的。也就是说根据的你流程能力，你能保证3 sigma的范围是500+/- 10.8，你短期内有99.7%的产品尺寸落在这个范围内。
7 W' i' I" q/ T; f, |, {! F+ s
" S' n3 z# D# ]5 S说回USL/LSL,这和你本身的数据/流程能力无关，只和你的标准-客户需求有关。在这个例子中就是你的500+/-2。 9 b7 C" C9 E* F2 r6 }, z, d+ N
9 Q) e6 W, u' _! B0 u( ^5 S) y
我们所说的6 sigma是指你的过程能力/数据和你的USL/LSL做比较，两边可以有6 sigma，达到缺陷率百万分之3.4" K( }2 \1 J7 z4 |) W* z c$ P
' x8 L/ V. Q$ G0 F2 l x: z也就是说你的500+/- 2的+/- 2的公差代里要能容下12 sigma,也就是你的标准差基本在0.3,所以说你们现有的制程能力距离6 sigma即使3 sigma还很远。当然这和你的数据较少也有关，不过你5个数据有2个超出你的标准，总是有问题的。3 W5 j+ n/ [+ F/ ~3 ?9 H
6 c* f8 I1 f, s/ C3 [" J5 F
不过话说回来，其实这并非six sigma的精髓，精髓在于DMAIC/DMADV的方法和流程。当然数据方面最后的Z value主要是用来衡量原有水平和改进后水平的主要标志。" q7 Z s1 ]9 @- v. A& m
: o c. |8 u2 K9 `7 F# x
大部分项目会致力于关键表现的提高，但并非最终都能做到6 sigma的结果，有可能从1 sigma到3 sigma....( q& X6 Y" c* I2 p( }& [6 o
4 p6 g% e; O+ {3 o我觉得可以申请精华了。。。。。。& u* b0 D& }$ E# q
& E5 p, H, @. S1 w9 r$ [$ ]
[ 本帖最后由 ppp7872 于 2008-9-3 10:42 编辑 ] |
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