DMAIC-I阶段(UT)PPT课件下载推荐.ppt

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Responsibilities）；

确定和绘制流程图（SIPOC）；

将客户的声音转化为关键客户要求（VOCVoiceOfCustomer）；

制定小组项目行动计划（ProjectPlan）。

2DMAIC确定输入输出的指标（X,Y）；

收集数据，将数据分类分析（Datacollection）；

数据类型（定性：

属性型数据；

定量：

连续型数据，离散型数据）鱼骨图，头脑风暴法，因果矩阵法，进行初步数据分析；

决定是否存在特殊的原因；

测量系统分析，排除测量系统误差；

Mini-tab:

数据转换，储存；

测量系统分析（连续型数据&

离散型数据：

重复性repeatability，再现性reproducibility30%可接受，GageR&

R80%为可靠）。

测量课前回顾课前回顾:

1.0（D）定义阶段定义阶段2.0（M）测量阶段测量阶段3.0（A）分析阶段分析阶段4.0（I）改进阶段改进阶段5.0（C）控制阶段控制阶段3DMAIC分析课前回顾课前回顾:

1.0（D）定义阶段定义阶段2.0（M）测量阶段测量阶段3.0（A）分析阶段分析阶段4.0（I）改进阶段改进阶段5.0（C）控制阶段控制阶段分析根本原因并将原因进行证实:

集思广益、利用统计工具等方式来确定引起质量缺陷的核心变量过程分析：

运行时间分析，瓶颈分析，增值分析；

数据分析：

分层分析,散点图分析，多变异分析；

问题聚焦;

正态检验：

P-Value0.05为正态分布；

正态分布转换；

假设检验：

连续型t假设检验，ANOVA；

离散型x2;

H0,H1,I类错误（把好人判为坏人）：

=0.05，p0.05无显著差异Mini-tab:

直方图，Dotplot点图，Boxplot箱线图，柏拉图，运行图，控制图，过程能力计算Cp，Cpk。

4了解科学解决问题的基本思路;

掌握运用DMAIC模型中I&

C两阶段的方法;

掌握改进阶段和控制阶段常用的统计工具等;

为KFE小组提供问题解决的统一模型和成果展示的方法和思路.课程目的:

5课程时间安排改进阶段介绍改进阶段介绍90分钟分钟改进阶段课堂练习改进阶段课堂练习20分钟分钟课堂休息课堂休息10分钟分钟课堂练习点评课堂练习点评10分钟分钟控制阶段介绍控制阶段介绍70分钟分钟控制阶段课堂练习控制阶段课堂练习25分钟分钟点评和总结点评和总结15分钟分钟6Storyboards（Storyboards（情节串连图板情节串连图板情节串连图板情节串连图板）TeamCharterCustomerRequirementsAs-IsProcessDataCollectionPlanDataCollectedDefineMeasureAnalyzePlanImproveControlSolutionIdeasProblemStatementVerifiedRootCauses1.2.3.Should-BeProcessScatterHistogramRunPareto情景串连图板可以帮助团队理顺思路，列出工作重点。

通过使用一系列图表和照片将小组活动连接起来。

可以将小组特定活动用这种图表流连接起来，作为工作指导和展示之用。

7RootCauseQuantification（RootCauseQuantification（原因分析的量化分解原因分析的量化分解原因分析的量化分解原因分析的量化分解）DefinetheOpportunity定义机会CriticalCustomerRequirementandProjectGoal关键客户需求和项目目标AnalyzeOpportunity分析机会Stratification分层80%60%25%75%60%TargetQuantifyProposedSolution（s）量化原因和解决方案ProblemStatement（Target）25%r=0.950%RootCauses8SummaryofStatisticalTools1（统计工具总结掌握）ToolWhatTypeofDataWhentoUseHistogram柱状图柱状图Visualdisplayofonevariableshowingdatacenter,spread,shapeandoutliers.视觉展示单变量数据的中心，延展性等视觉展示单变量数据的中心，延展性等Continuousordiscrete连续型或离散型连续型或离散型1.Summarizelargeamountsofdata数据汇总数据汇总2.Togetafeelforthedata获取获取“数据感觉数据感觉”3.Tocompareactualdescriptiontocustomerspecs比较比较实际描述和同客户的规格实际描述和同客户的规格BoxPlots箱线图箱线图VisualdisplayofthesummaryofYdatagroupedbycategoryofX.视觉展示视觉展示Y数据依据数据依据X分类的汇总分类的汇总Y=continuousX=discreteorcategoricalY连续，连续，X离散离散Summarydisplaytovisualizedifferencesindatacenter,spreadandshapeacrosscategories.RunCharts运行图运行图Plotsobservationistimesequence按照时间序列的线图按照时间序列的线图Y=continuousordiscreteY连续型或离散型连续型或离散型Toviewprocessperformanceovertimefortrends,siftsorcycles.ControlCharts控制图控制图Plotsobservationsintimesequenceagainstameanandcontrollimits.按照时间序列的线图，基于中心值和控按照时间序列的线图，基于中心值和控制线制线Y=continuousordiscreteY连续型或离散型连续型或离散型Tomonitortheprocessinordertocontrolandimproveprocessperformanceovertimefortrends,shiftsorcycles.Toidentifyspecialcauses.ScatterDiagram（Plot）散点图散点图PlotsaresponseYversusapredictorX.线图显示线图显示Y给予给予X变化的反映（数据相变化的反映（数据相关性）关性）Y=continuousX=continuousY，X连续型连续型Tounderstandthepossiblerelationshipsbetweentwovariables.ToidentifypossiblerootcauseswhicharerelatedtoY.Donotusewithspecialt-TestT假设检验假设检验Determineifthereisadifferencebetweentwogroups.两组数据之间的差异两组数据之间的差异Y=continuousX=discreteorcategoricalY连续，连续，X离散离散1.Testifsampleaverage=specifiedvalue2.Testif2samplemeansareequal3.Pairedt:

toreducevariationwhencomparingtwosampleaverages9SummaryofStatisticalTools2（统计工具总结选修）ToolWhatTypeofDataWhentoUseBehaviorallyAnchoredScalesAresponsescaleonwhichspecificpointsarenamedordescribedtoclarifythedifferencesbetweenpoints.Discrete/Categorical:

Nominal（name）Ordinal（order）Totranslatesubjectiveorqualitativeissuesintodata（discreteorcontinuous）.Toreducevariationintheresponsemeasured.AnalysisofVarianceDetermineifthereisadifferenceamongmanygroups.Y=continuousX=discreteorcategorical（2ormoreXs）Determineofthereisastatisticallysignificantdifferenceamongthegroups.DiscreteDataChiSquareDetermineifthereisadifferenceforobservedfrequenciesof2discretevariables.Y=discreteorcategoricalX=discreteorcategoricalDetermineiftherearerelationshipsbetweentwodiscretevariables.Regression（Linear&

Multiple）Summarizes,describes,predictsandquantifiesrelationships.Y=continuousX=continuousordiscrete1.DetermineifthereisevidenceofarelationshipbetweenXsandYs.2.Modeldatatodevelopamathematicalequationtoquantifytherelationship.3.Identifyrootcauses.4.Makepredictionsusingthemodel.LogisticRegressionSummarizes,describes,predictsandquantifiesrelationships.Y=discreteX=continuousordiscrete1.DetermineifthereisevidenceofarelationshipbetweenXsandYs.2.Modeldatatodevelopamathematicalequationtoquantifytherelationship.3.Identifyrootcauses.4.Makepredictionsusingthemodel.DesignofEx