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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：+ q7 q% e% x. U: w
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.
4 Z+ P8 X8 P: i; Q: E5 h$ M: I7 O& l: O2 h
你的问题在于UCL/LCL和USL/LSL你有点混淆了：, e$ M. \4 C, o2 _
# {* Q# t+ f2 v; c [* a2 h7 J
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。& d( x) s3 `" U$ E9 h) \
m/ U- Y% ~9 ?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。 , y9 k8 m# p* c" A) l
: C4 Z7 m" y# ~: A$ h. 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, H, K- Z) F, Q: l, D
/ S. Z. h" r1 K9 B; Q$ h
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; e r3 l5 C% h6 |, h% l
7 P! W, h8 l4 }) H5 M* x3 G: h
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。
& R. e' P& j+ c8 } X! m# j# D; p: q& x! v a
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....
1 z1 @: N" I- O8 Z; x4 p. j: X# S }
) @% X+ Y# r2 M* N2 C我觉得可以申请精华了。。。。。。2 y. i O7 [# _) ^6 R' l( P
" c u3 N8 N& Z' I/ ]0 H! `3 n1 b[ 本帖最后由 ppp7872 于 2008-9-3 10:42 编辑 ] |
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