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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：
7 r$ P6 V% K# z d8 n" Q# c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.
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/ P" G, Z; Y( E/ \) G6 G# Y" w你的问题在于UCL/LCL和USL/LSL你有点混淆了：: N- o9 j7 |% c* b, ^
* U) ]1 ]$ O+ I8 ^# G& D
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。4 n0 [9 x* v6 _- g! s
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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。 8 p9 N4 R- \8 t! i* W0 \
' ^* q( P) l0 n' r. \/ p
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
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2 B/ ^& d/ \7 A0 V! m0 _- X6 J0 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。9 [: f, }( P8 n, Q' R
& X8 p/ |) B# x6 a& F& c
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。' C) o' p" {5 j
: S1 W3 T. o. |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...." R0 N/ u$ T: u8 g* o' M
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我觉得可以申请精华了。。。。。。
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[ 本帖最后由 ppp7872 于 2008-9-3 10:42 编辑 ] |
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