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常用统计工具 统计工具有哪些

前言 6σ作为经典的质量管理方法，深受质量人的追捧 。六适马可以给任何企业带来巨大的收益，但获得这些收益需要收集和分析数据，这样你才能了解改进的机会，并做出重大和可持续的改变 。本文整理了18种常用的管理工具，供大家学习 。
六适马是一种质量改进方法，被企业使用了几十年——因为它取得了成效 。六个适马项目遵循一系列明确定义的步骤，全世界每个行业的公司都使用这种方法来解决问题 。
然而，六适马严重依赖于统计和数据分析，许多不熟悉质量改进的人感到统计的威胁 。你不必害怕 。虽然数据分析对于提高质量确实至关重要，但六适马的大多数分析并不难理解，即使你对统计学了解不多 。但是用Minitab熟悉这些工具是一个很好的起点 。
本文简要介绍了六适马中常用的18个工具，了解了它们的作用以及它们为什么如此重要 。
1.排列图(排列图)
帕累托图来源于一个叫帕累托原理的观点，认为80%左右的结果来自于20%的原因 。
排列图可以帮助你直观地理解这个原理是如何应用到你收集的数据中的 。这是一种特殊类型的条形图，旨在区分“少数”原因和“琐碎”原因，使您能够专注于最重要的问题 。
2.柱状图
直方图是连续数据的图形快照 。直方图使您能够快速识别数据的中心和范围 。它显示了大部分数据的位置，以及最小值和最大值 。直方图还显示您的数据是否为钟形，这可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点 。3、盖奇·R&R
精确测量至关重要 。如果你不能准确地度量过程，你就不能改进它，然后盖奇·R&R就开始发挥作用了 。
当同一个人重复测量同一零件以及不同操作者测量同一零件时，此工具可以帮助您确定连续的数字测量(如重量、直径和压力)是否准确和精确 。
4.属性一致性分析
确保您可以信任您的数据的另一个工具是属性一致性分析 。盖奇R&R评估连续数据的重复性和再现性，而属性一致性分析评估属性数据，如通过或失败 。此工具显示对这些类别进行评级的人是否符合已知标准、其他评估者和他们自己 。
5.过程能力分析
几乎每个过程都有一个可接受的下限和/或上限 。例如，供应商的零件不能太大或太小，等待时间不能超过可接受的阈值，灌装重量不能超过规定的最小值 。能力分析向您展示了您的流程和规范的完美性，并提供了如何改进不良流程的洞察力 。经常引用的能力指标包括Cpk、Ppk、Cp、Pp、百万机会缺陷(DPMO)和适马水平(Z值) 。
6.检查
我们使用t检验来比较一个样本的平均值与目标值或另一个样本的平均值 。比如工艺参数调整后，需要确定钢筋的平均抗拉强度是否高于原来的2000 。如果您从两个供应商处购买调味糖浆，并希望确定他们各自发货的平均数量是否存在差异，您可以使用双样本T检验来比较这两个供应商 。7.方差分析
t检验将平均值与目标值进行比较，或者将两个平均值相互比较，而ANOVA(方差分析的缩写)可以比较两个或多个总体的平均值 。例如，ANOVA可以显示3个班次的平均输出是否相等 。您也可以使用ANOVA来分析多个变量的平均值 。例如，您可以同时比较3个班次的平均值和2个制造地点的平均值 。
8.回归分析
回归可以帮助您确定输出与一个或多个输入因素之间是否存在相关性 。例如，您可以使用回归来检查公司的营销支出和销售收入之间是否存在相关性 。当变量之间存在关系时，可以用回归方程来描述这种关系，预测给定输入值的未来输出值 。
9.实验设计
回归和方差分析最常用于已收集的数据 。相反，实验设计为你提供了一个有效的数据收集策略 。它允许您同时更改或调整多个因素，以确定输入和输出之间是否存在关系 。收集数据并确定重要输入后，您可以使用DOE来确定每个因素的最佳设置 。10.检查图
每个过程都有一些自然的和内在的变化，但是一个稳定的(因此是可预测的)过程是高质量产品和服务的标志 。知道过程何时超出正常的自然变化是很重要的，因为它可以表明需要解决的问题 。控制图将“特殊原因”变化与可接受的自然变化区分开来 。这些图表绘制了一段时间内的数据，并标记了失控的数据点，因此您可以检测到异常变化，并在必要时采取措施 。控制图还可以帮助您确保未来持续的过程改进 。
11、FMEA与FTA分析
失效模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)作为汽车行业质量管理领域的核心质量工具，被广泛应用 。通过FMEA和FTA分析，各种潜在的质量问题、失效模式及其原因(包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等 。)找出了影响产品质量和可靠性的因素 。通过在设计和工艺上采取改进措施，提高了产品质量和抗干扰能力 。


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