|
|
发表于 2008-9-3 10:37:55
|
显示全部楼层
来自： 美国
我来给你答复吧：) h" v; S1 o$ V" G
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.! l+ _: N% _" l: J" W
0 N- e$ n {9 U( U2 a* D3 m你的问题在于UCL/LCL和USL/LSL你有点混淆了：9 V E4 J' w1 F+ V7 ^" ^# Y) X w
+ d3 ~7 B5 o& E6 O8 K
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。 L( e9 ? i1 T5 R/ J* a, I( k
# ~* F0 j2 ], k) ?7 V. W) I* D0 A
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。
0 k9 t+ j, `5 W4 F2 B/ U
9 _( h' ~ t3 h9 w; x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
+ M+ J5 l8 K* x8 I( S& T9 ?/ X$ D" [8 Z- g7 t* m
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。
% z% R5 O1 ^% Y) E. m( O/ m) _
) L. P' {5 }0 R$ w- s- \# f' r7 p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。
( z. p# Y6 n, n4 s* ` T8 v" c t9 m0 U: j2 x) |& C1 S. }
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....
3 I- s' P3 |0 a1 e: L# }: I2 o8 |: p1 P& ^) x
我觉得可以申请精华了。。。。。。
. x. T, S' q! s2 q% \6 b2 F* X
" h3 C) l- j3 l[ 本帖最后由 ppp7872 于 2008-9-3 10:42 编辑 ] |
|
楼主