02.多变量分析

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1、六西格玛绿带培训教材多变量分析03-1模块目标在本模块中,你将学习:了解不同种类和来源的变异组成嵌入式和交互式研究多变量分析应用介绍多变量分析应用步骤完全嵌入式方差分析6SIGMA改进过程中的漏斗效应03-2流程图/鱼骨图因果关系矩阵与FMEA多变量分析/假设检验筛选DOE优化DOE通过优化并控制关键X达到流程优化和控制的目的.30-50个X10-15个X8-10个X4-8个X关键X3-6个X关键X多变量分析的概念03-3什么是多变量分析?流程绩效指标随流程输入和流程指标变化的图表展示.在生产中对流程的当前水平进行过程能力分析的手段.流程

2、稳定性的直观观察.多变量分析的作用是什么从多个角度通过图表观察造成流程绩效指标变异的原因.进一步观察流程短期与长期能力间的差距及造成差距的主要原因.与方差组分分析一起使用,可以明确流程变异的根本原因.变异的来源变异来自流程的变异单件产品内部批次内单件产品之间不同生产设备之间量程范围内的线性来自测量系统的变异测量系统的重复性测量系统的再现性校准前后的稳定性不同测量人员之间…….设备生产转换前后不同时间段…….不同批次之间不同操作员之间多变量图通常在一个图表上展示两到四个X对连续变量Y的影响.(A阶段multivariate-crossed.

3、maw)多变量图-单元内的变异单元间变异最大的情况多变量图-单元间的变异单元间变异最大的情况多变量图-时间造成的变异时间变化带来的变异多变量图-改变分层方式，得出不同的信息工作经验的影响：第一年到第二/三年平均降低约40分钟，第二/三年的差别不大。有一年经验的员工通过培训可最大程度提高生产率：平均降低约175分钟。同等经历与培训的员工似乎仍有一定程度的差别：50~80分钟常见的变异来源分类方法03-6按空间位置分类来自单件内部的变异，来自同一批次不同单件间的变异化工厂的不同反应容器之间不同设备操作员工之间按顺序分类连续生产的单件之间或不同

4、生产安排之间不同原料批次之间按时间进行分类固定间隔的不同时间段，如每小时，班组，日，星期等短时间间隔（小时，班组）与长时间间隔（日，星期）的比较等常见的变异来源的图示多变量图与控制图的比较03-7控制图可以揭示流程稳定性与可控性，但在很多时候不能直接用控制发现造成失控的根本原因。在流程有很多变异的情况下，多变量图有助于发现造成变异甚至失控的来源。结合两个工具将有助于发现将流程稳定在最佳条件的一些有用线索。图上显示的差别是否真的有显著性？输入因子的顺序有什么规定？是否会影响结论的得出？这些问题背后提示的问题是什么？为了得出更科学的结论，应当

5、注意那些问题？多变量图-MINITAB练习-疑问因子的数据结构交叉与嵌入在进行多变量分析前应特别注意数据是如何收集的及因子之间的相互关系。根据具体的生产运营情况，有完全交叉的因子关系及因子间存在从属关系（嵌入）和交叉一从属结构混合的情形。03-11在一次MSA分析中，由三个检验员对十个部件进行了MSA分析；该分析要求三个检验员对所有10个部件都重复测量。对于测量结果来说，部件和检验员都是造成偏差的来源。重复测量的结果可以理解为单件内部偏差。由于所有检验员和所有部件都组合过，这就属于典型的交叉结构。其他交叉结构的典型情况是实验设计中的全因子

6、实验模型。具体将在后面的培训中详细讨论。交叉结构-举例交叉结构-图示（检验员与部件可互换）检验员12部件123123测量次数121212121212部件12检验员123123测量次数121212121212交叉结构-图示在超市购买洗发水，香皂，罐装饮料等，都可以发现一个产品序列号；产品的序列号可以追踪到生产日期和批次。在生产商内部，任何一件产品只能来自某个批次，某个生产线，某班组，某批原料。同一批次的产品只能来自某个生产线，可能属某班组，某批原料。几个班组可能只在某个生产线工作（如不同地域）所有生产线可能在同时只处理同一批原料。。。。这就

7、可能构成完全嵌入的从属关系。嵌入结构-举例嵌入结构-图示原料批次1生产线12班组12批次123123单件产品121212121212编号可能一样但实际上是不同的嵌入结构-图示图上显示的差别是否真的有显著性？应通过数据分析得出统计结论输入因子的顺序有什么规定？是否会影响结论的得出？应根据因子间的实际关系确定。嵌入式结构不能改变次序，从最低层数据开始交叉式结构需要视问题的角度决定次序，可以互换次序。这些问题背后揭示的问题是什么？了解数据背后的具体运营情况是决定数据分析的基础。为了得出更科学的结论，应当注意那些问题？采集数据的计划应周到，进行相

8、关分析时要考虑数据的完整性。多变量图-MINITAB练习-疑问的澄清交叉与嵌入结构的不同也直接影响了进行定量分析的方法的采用。对交叉结构的分析一般会采用方差分析（包括固定模型和随机模型）的方法