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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：, s! `# ] Q6 J3 J% i
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 l! B; E% e& w& x
+ {+ n0 o, t J4 ~8 l你的问题在于UCL/LCL和USL/LSL你有点混淆了：
. ]+ U% J; i ^4 C0 t& g' S$ L/ S: Z: g+ ~! }
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。
6 ]. ]. b7 q' m$ }- N# Z
" D: y2 p# ?+ W. [# [6 m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。 6 Q: ]- F/ Q% ~/ V' A: _
! q ~+ \6 {- K; @8 e0 N+ k
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3.45 e& I0 J2 h& G9 P6 Q
+ ^9 b) L# N' L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。
: {; d& ?9 u* i- A, }) S( f3 _4 G2 B7 n; ^2 R) E* O. 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。
, J3 y: o: [- x$ T1 Z7 @$ V, b! @) k4 |8 h1 I8 t8 e/ _
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....
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1 R! R( a* G1 G* U5 `3 ~我觉得可以申请精华了。。。。。。* `7 e& H6 i4 n; s4 v* c2 s/ R, j
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[ 本帖最后由 ppp7872 于 2008-9-3 10:42 编辑 ] |
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