多變量分析研究

多變量分析研究ProcessImprovementMethodology分析根源分析多級Pareto排列圖5Why圖辨認(rèn)浪費(fèi)多變量研究ANOVA相關(guān)性與回歸

DMAIC流程 分析根源分析多級Pareto排列圖5Why圖辨認(rèn)浪費(fèi)多變量研究ANOVA相關(guān)性與回歸控制錯誤防范及實(shí)施SPC更新控制計(jì)劃更新所有文件交還給流程擁有者定義識別差異建立范圍及邊界指派黑帶及項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)建立項(xiàng)目定義表測量0級及價值流圖確定基線實(shí)施能力起始流程能力研究流程能力起始控制計(jì)劃詳細(xì)流程圖測量系統(tǒng)分析（MSA）因果矩陣C&EMatrix失效模式分析FMEA目錄數(shù)據(jù)分析最終報(bào)告的模版多變量分析在生產(chǎn)狀態(tài)下描述一個流程的基線能力的方法．收集數(shù)據(jù)的方法是“不影響流程”的，即在自然狀態(tài)下分析流程在短時間內(nèi)收集數(shù)據(jù)并分析，以測定流程能力、穩(wěn)定性、及關(guān)鍵輸入變量（KPIV’s）和關(guān)鍵輸出變量（KPOV’s），即X’s和

Y’s之間的關(guān)系“多變量分析”應(yīng)該持續(xù)到輸出變量的所有范圍都被觀測完為止明確固有的流程能力和限制為什么要進(jìn)行多變量分析？以統(tǒng)計(jì)置信度決定流程的能力確認(rèn)流程變異的可確定因素分析影響流程的一般原因不同班次Shift-to-Shift,不同運(yùn)行Run-to-Run,不同操作員Operator-to-Operator,不同操作時間Time-to-Time初步了解流程的穩(wěn)定性提供下一步實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)(DOE)所需的方向及輸入主要聚焦點(diǎn)首先研究不可控的噪音變量!噪音變量的變異會長期或不定期地影響流程中心值和變異的大小，導(dǎo)致流程不穩(wěn)定在我們對關(guān)鍵的可控輸入變量進(jìn)行系統(tǒng)化分析前，我們需盡可能地先將噪音變量的變異消除噪音變量我們可以將噪音變量分為以下三種主要類型的變異:位置的-由于生產(chǎn)線中相似流程的差異而產(chǎn)生的變異反應(yīng)器之間的差異生產(chǎn)線之間的差異壓力差異產(chǎn)品區(qū)域之間的差異操作員之間的差異時間的-由于時間的差異產(chǎn)生的流程變異不同班次不同天不同周連續(xù)的--一系列連續(xù)流程的差異如果輸出變量受幾個不同流程的影響，我們測試流程與流程的變異階段階段I:實(shí)行短期流程能力分析–參看流程改善方法的測量階段基于短期流程能力分析的數(shù)據(jù)和記錄，制定流程深入分析的計(jì)劃階段II:初步分析可控制因素、不可控因素（噪音）和原料輸入變量對輸出變量的影響著重于描述系統(tǒng)中主要不可控變量(噪音)

的影響初步了解可控輸入變量及輸出變量之間的關(guān)系練習(xí)目標(biāo):確定噪音和可控輸入變量對%雜質(zhì)（Impurities）的影響輸出變量:%雜質(zhì) 規(guī)格上限:8%輸入變量:可控的:溫度,壓力不可控的:天,班次,輪班內(nèi)的時間合理分組:班次分析:能力,能力Sixpack盒型圖散點(diǎn)圖問題:聲么使解釋%雜質(zhì)重要的基本變量DMMulti-variStudies.mpj,

工作表

Multi-vari.mtw數(shù)據(jù)采集結(jié)果正態(tài)檢驗(yàn)正態(tài)概率圖能力Sixpack流程能力Sixpack流程能力Sixpack流程能力分析流程能力分析流程能力時間序列圖時間序列圖盒型圖盒型圖目的：___________________________重復(fù)每一個變量盒型圖按天,班次,時間分組主要影響圖主要影響圖的目的：____________________主要影響圖不同班次的影響很顯著主要影響圖-雜質(zhì)數(shù)據(jù)均值主要影響圖-雜質(zhì)數(shù)據(jù)均值什么是可變性顯而易見的來源?

天Day ________________

班次Shift ________________

時間Time ________________

溫度Temp ________________

壓力Pressure ________________

下一步是什么?結(jié)論讓我么再次檢查主要影響*主要影響圖比較每個水平輸入的均值.注意-圖表比較的是均值而不是方差.這些是否易于解釋?將連續(xù)輸入轉(zhuǎn)化為屬性輸入變量這種技術(shù)允許你使用檢驗(yàn)輸出變量對輸入變量的影響這樣允許你使用二項(xiàng)式檢驗(yàn)避免線性相關(guān)的影響步驟:運(yùn)行描述統(tǒng)計(jì)程序使用編碼程序,創(chuàng)建4個類別分別定義為：最小值到Q1Q1到中位數(shù)中位數(shù)到Q3Q3到最大值對于小樣本量,做MedianSplit

創(chuàng)建高和低類別分析使用單向ANOVA的常規(guī)方法解釋F檢驗(yàn)結(jié)果從另一個角度看溫度和壓力溫度和壓力能夠進(jìn)行編碼，讓我們看起來他們有些不同讓我們通過把他們的值分為四分為數(shù)使用描述統(tǒng)計(jì)量功能確定4組溫度和壓力

Stat>BasicStatistics>DisplayDescriptiveStatistics

使用編碼功能建立兩列數(shù)據(jù)代表溫度和壓力

Data>Code>NumerictoNumeric描述統(tǒng)計(jì)/四分為數(shù)連續(xù)輸入變量編碼主要影響圖-雜質(zhì)數(shù)據(jù)均值主要影響圖-編碼的vs.不編碼的主要影響圖-雜質(zhì)數(shù)據(jù)均值主要影響圖-雜質(zhì)數(shù)據(jù)均值1)在不影響流程自然運(yùn)作的狀態(tài)下所收集的“X”，其變異范圍可能太狹窄2)交互作用存在,但我們只能一次研究一個“X”3)有多元線性相關(guān)（Multi-colinearity）和混淆

（Confounding）存在.9.9511.051.1

X=CarWeight(tons)Y=GasMileage(mpg)3025200.511.52

X=CarWeight(tons)Y=GasMileage(mpg)302010YouSee

1313.51414.515

X=AgeofCar(Yrs)Y=SellingPrice(Thousands)64216142230

X=AgeofCar(Yrs)Y=SellingPrice(Thousands)35255YouSee我們發(fā)現(xiàn)...X(Heat)看起來步重要事實(shí)上...X(Heat)是重要的并受班次的影響765432137322722HeatYield765432137322722HeatYieldSHIFT12多變量易犯的錯誤報(bào)告結(jié)果描述目標(biāo)測量的輸入和輸出變量抽樣計(jì)劃流程設(shè)置穩(wěn)定性和流程能力趨勢/控制圖表能力和能力Sixpack分析直方圖Cp,