6西格玛之分析及改进技巧—假设检验和DOE
【课程背景】
在我们的日常工作中常常遇到这样的问题:要判断新配药方的疗效是否比原配方药物疗效好些?采取措施后合格率是否提高?4M1E发生变化后品质如何呢?公司生产出的产品是否服从正态分布?是否表现一种稳态?开发新产品时如何快速找到合理的加工和实验条件?如何付出尽可能小的成本准确找到实验条件的具体参数?
也许你是运用改善前后抽样检验,然后和规格比对的方法,但你有没有考虑到抽样是有风险的,明明在工厂检验是合格的批,但交到客户手中却出现了不良,引来了客户的投诉,严重时甚至失去客户的信赖。那么你怎样平衡生产者风险和消费者风险呢?
也许你是反复的做实验?也许你把所有的条件进行了组合,但是你没有考虑到实验条件的增加,实验次数会成几何级的递增,让你花了大量的时间和金钱却得不到合理的结果。
如果我们先把某个结论当成一种假设,然后科学的收集样本,根据样本的观测值情况,运用统计手法对假设进行检验,并做出科学的判断,这类以“判断”为输出结果的质量分析手法就是6s团队中运用最多的统计工具“假设检验”。能够准确帮助你确认采取的措施是否有效。
计划安排一批实验,并严格按照计划在设定的条件下进行实验,获得新数据,然后对之进行分析,获得改进的途径,这门科学就是DOE。
6s活动的五大阶段:界定、测量、分析、改进、控制,其中分析阶段的假设检验;改进阶段的DOE,通常认为比较高深而运用者寡,本课为你深入浅出的讲解这些重要的知识,提供实用的质量管理技巧,帮助企业实现经营绩效的突破。
【培训收益】
通过学习本课程,您将能够:
1)掌握平衡生产者风险和消费者风险的方法
2)掌握提高检出力的方法
3)学会运用均值、方差的假设检验手法,确认改善前后品质的变化情况,得出科学准确的结论,安定生产。
4)确认改善措施的有效性,寻求品质改进的方向,提升品质。
5)确定工程品质分布情况,创造一个稳定的工程。
6)确认供应商的来料检验结果和自工厂的检测结果是否相符,建立互惠互利的供应关系
7)帮助你进行新产品的开发、设定最适宜加工条件、降低不良、削减实验成本
【课程结构及特色】
最前沿的理论讲解加500强企业大量管理案例分析,实战性强。真正做到学以致用。
【培训对象】
企业质量及生产管理人员
【培训时间】
2天
【课程大纲】
1.序言
1)6s管理概论
①6s的起源与发展
②6s的概念与作用
③6s管理的组织与推进
④6s管理方法及改进模式DMAIC
l界定
l测量
l分析
l改进
l控制
⑤各阶段活动要点极其使用工具
2)直方图
3)从直方图到正态分布
2.统计手法基础
1)平均值、极差、中值、标准偏差的求解方法及在质量控制中的作用
2)正态分布标准化
3)正态分布中工程不良率的确定与分析
4)3s与休哈特控制图分析
3.控制图的原理(休哈特控制图)
1)控制图的种类及各种控制图的优缺点
2)控制图的用途
3)控制图
①控制图的做图方法
②控制图的判断准则:过程异常的8种模式
③各判断模式的分析及对策
4.假设检验的基本观点
1)假设检验的定义及观点(案例导入)
2)假设检验的基本原理
①小概率事件原理
②带有概率性质的反证法原理
3)假设检验的基本步骤
①建立假设:原假设和备择假设
②选择检验统计量和确定拒绝域:
l均值和方差
l单侧检验和双侧检验的判定规则
③给出检验中的显著性水平a:检验的两类错误
④检出力
⑤给出临界值(各种分布表的使用)
⑥根据样本观测值,计算统计量的值。
⑦检验假设是否成立
⑧从技术上探讨检验的结果
5.假设检验方法及案例分析
1)均值假设检验的种类及选择规则
①U检验:母平均和基准值的检验(母标准偏差已知)
l U检验的运用范围
l案例:冲压加工中,修改模具后品质是否发生改变
〈U表的使用
〈统计量u0的计算
②t检验:母平均和基准值的检验(母标准偏差未知)
l t检验的使用范围
l案例:电池容量采用漏液对策的试生产品,要检验容量是否发生变化
〈t表的使用方法及t分布
〈统计量t0的计算
③F检验、t检验:无数据对应,两个母平均的差异检验
l检验的前提条件:等方差、样本独立
l确定等方差:F检验
l确认改善前后的品质状况:t检验
l案例:焊接好的批和不良批均值是否有差异
〈F表的使用及F分布
〈F0的计算
④配对数据的检验
l什么是配对数据
l案例:来料检验时,检验厂商和供应商对同一批来料是否有测量上的差异
2)方差检验的种类及选择规则
①检验(拟合优度检验):母方差和基准值的差异检验
l使用范围
l案例:变换人员后,检验两个人员的工作结果是否有差异
6.方差分析,案例讲解田口方法,确认合理的实验条件
1)DOE实验计划法简介
2)DOE实验常犯的错误
3)一元配制实验条件设定与方差分析的运用
l案例:提高薄板阻力加工相关工序能力实验条件的设定
4)正交配置实验
l正交表介绍
l完全型实验和不完全型实验的比较
l因子的排列方法
l案例:塑料成形实验(田口方法的运用)
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