6sigma图表分析(PPT 62页)

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1、（分析阶段）（分析阶段）(ZTE-GB302-V1.5)(ZTE-GB302-V1.5)图表分析图表分析主要内容主要内容1.图表图表分析的目的分析的目的2.利用图表分析数据分布利用图表分析数据分布3.利用图表利用图表比较数据分布比较数据分布4.利用图表进行因子间利用图表进行因子间 的分析的分析 5.分析分析Multi-variMulti-vari目目 的的q 本章学习目的本章学习目的 灵活掌握及运用灵活掌握及运用Minitab 图表图表的分析方法的分析方法 掌握图表掌握图表工具的用途以及使用方法工具的用途以及使用方法 -变量变量分布的形状分布的形状,平均值的位置平均值的位置,方差方差 -变量间

2、的关系变量间的关系,趋势等趋势等 -明确输入变量之间的差异明确输入变量之间的差异 -选择更适合的图表选择更适合的图表 -使用图表工具做出数据形态使用图表工具做出数据形态 图表的用途图表的用途掌握变量分布的形状掌握变量分布的形状,平均值的位置及方差平均值的位置及方差比较各变量分布的特性比较各变量分布的特性明确两个以上的变量之间的差异明确两个以上的变量之间的差异比较变量相对重要度比较变量相对重要度掌握变量数据随时间的变化掌握变量数据随时间的变化好的图表才能说明问题好的图表才能说明问题两个数据的图表两个数据的图表数据的图表分析法数据的图表分析法重点重点:可靠数据的收集和正确的图表解释可靠数据的收集和

3、正确的图表解释选定要分析的选定要分析的XsXs变量变量搜集及整理数据搜集及整理数据进行图表分析进行图表分析结果解释结果解释图表分析的主要工具图表分析的主要工具掌握分布掌握分布 Display Descriptive Statistics Histogram Dot plot Box plot Multiple Dot plot Pareto chart,Pie chart Scatter plot Marginal plot,Matrix plot Time series plot Multi-Vari Chart分布的比较分布的比较和构成和构成变量间的关系变量间的关系和时间的变化和时间的变化

4、多个变量的多个变量的相关性相关性图表菜单图表菜单Minitab Ver.13 提供分析数据的图表工具在工作表中输入数据或把在工作表中输入数据或把EXCELEXCEL中的数据粘贴过来中的数据粘贴过来图表图表 的选定及作成的选定及作成 1.1.数据的分布分析数据的分布分析 在项目进行过程中收集的各种数据在项目进行过程中收集的各种数据 -确认数据的大概分布确认数据的大概分布 -确认分布的形状确认分布的形状,平均值的位置及方差等平均值的位置及方差等 用图表做出数据的分布情况 通过对数据分布分析可以找出过程中通过对数据分布分析可以找出过程中X X变量发生变动的原因变量发生变动的原因 那好那好,现在开始通

5、过事例现在开始通过事例一起掌握图表的分布一起掌握图表的分布 确认基本统计量确认基本统计量Descriptive Statistics 可提供多种图表和数据的平均及标准偏差,倾斜,峰度,置信区间,正态分布等信息,帮助我们确认基本统计量.要养成首先做出基本统计量的习惯要养成首先做出基本统计量的习惯.Stat Basic Statistics Display Descriptive Statistics下面得到的数据康讯财务部对境内和境外关键供应商付款天数的统计下面得到的数据康讯财务部对境内和境外关键供应商付款天数的统计报表报表.数据的收集来源数据的收集来源 -供应商分为两类供应商分为两类(境内和境

6、外境内和境外)-记录关键的记录关键的8888个供应商的付款天数个供应商的付款天数,其中境外其中境外2727个个,境内境内6161个个事例事例大家用大家用MinitabMinitab分析一下这分析一下这8888个关键供应商合同付款期个关键供应商合同付款期的基本统计值的基本统计值.打开数据文件打开数据文件:A_01付款天数付款天数.mtvStat Basic Statistics Display Descriptive Statistics选择选择Graphical summaryGraphical summary不仅可以查看不仅可以查看基本统计量基本统计量,还可以看出全体分布的还可以看出全体分布

7、的 条状图条状图输出结果分析输出结果分析:)1/()(122nXXSSnii StDev(标准偏差标准偏差):四分之一分位数:把数据从小到大排列时,分位数为25%四分之三分位数:把数据从小到大排列时,分位数为75%Trimmed Mean:把数据的上下分位各去掉5%后求平均 SE Mean(标准误差标准误差):nSSxxariable N Mean Median TrMean StDev SE Mean合同付款 88 57.48 52.61 57.13 24.26 2.59Variable Minimum Maximum Q1 Q3合同付款 5.56 116.43 37.67 79.64103

8、050709011095%Confidence Interval for Mu4853586395%Confidence Interval for MedianVariable:合同付款期A-Squared:P-Value:MeanStDevVarianceSkewnessKurtosisNMinimum1st QuartileMedian3rd QuartileMaximum 52.341 21.128 49.3151.4810.00157.480524.2588588.4900.252767-5.1E-0188 5.560 37.670 52.610 79.638116.430 62.62

9、0 28.487 60.494Anderson-Darling Normality Test95%Confidence Interval for Mu95%Confidence Interval for Sigma95%Confidence Interval for MedianDescriptive Statistics输出图表分析输出图表分析:平均区间测定值平均区间测定值(信赖区间信赖区间95%)95%)P-Value 小于0.05,判定数据的分布为非正态分布.(=0.05)Skewness:正态分布为0,右倾斜为(+)值,左倾斜为(-)值Kurtosis:正态分布为0,急尖分布为(+)值

10、,平尖分布为(-)值.Dot plotGraph Dot plot(Multiple Dot plot)通过对通过对A_01付款天数付款天数.mtv例子例子的分析的分析,做出做出对供应商付款天数过程的分布图对供应商付款天数过程的分布图,利用利用Dot Dot PlotPlot对付款天数的变动进行分析对付款天数的变动进行分析.对数据的平均对数据的平均,倾向倾向,变动变动,分布都很容易看出来分布都很容易看出来.利用变量功能的话利用变量功能的话,集团之间的变动也容易区分出来集团之间的变动也容易区分出来Graph Dot plot(Multiple Dot plot)通过通过 Dot plotDot

11、plot可以看出供应商合同付款周期的散布比较大可以看出供应商合同付款周期的散布比较大,同时平均同时平均值出现严重的偏移值出现严重的偏移.输出图表输出图表:通过打点图通过打点图,可以看出过程规格的异常状态的数据可以看出过程规格的异常状态的数据.90 120HistogramHistogram直方图直方图主要应用在了解数据的形状及形态.便于掌握数据的集中倾向,位置,平均,分布等.Graph Histogram通过对A_01付款天数付款天数.mtv例子的分析,作出合同付款周期的平均值倾向,位置,平均,分布,利用直方图进行分析.条状图的制作必须要有条状图的制作必须要有5050个以上的数据个以上的数据

12、Graph Histogram如果有必要如果有必要,可以对直方图进行调节可以对直方图进行调节输出图表分析输出图表分析:下面四个条状图是同样数据里形成的,它的形态受柱子个数数和柱子之间的距的影响.HistogramHistogram的属性的属性12202530随着区间的随着区间的调整调整,数据的数据的形状分布不形状分布不同同.直方图可掌直方图可掌握数据的分握数据的分布布,居中趋势居中趋势等等.如何掌握图表分析如何掌握图表分析?目前为止通过对图表的掌握能了解什麽?目前通过图表分析掌握分布目前通过图表分析掌握分布 通过Descriptive Statistics确认了数据的平均,标准偏 差,倾斜度,

13、峰度,置信区间,数据的正态分布,还有四分位数.通过Dot plot 的图表分析,可确认全体数据平均值的倾向、异常点及分布.通过直方图可掌握全体数据的形状.现在我们作一个例题：现在我们作一个例题：技术二部为了改善与品牌供应商的合作关系，统计了供技术二部为了改善与品牌供应商的合作关系，统计了供应商到达公司，但由于公司业务人员工作或其它方面的应商到达公司，但由于公司业务人员工作或其它方面的原因，导致品牌供应商的人员要进行等待。下列数据是原因，导致品牌供应商的人员要进行等待。下列数据是在一个月期间收集的等待时间（以分钟来计算）。在一个月期间收集的等待时间（以分钟来计算）。295810121221464

14、8571713111883试问：试问：1.等待时间的均值和标准偏差为多少？等待时间的均值和标准偏差为多少？2.作出频数分布，做出打点图。作出频数分布，做出打点图。3.等待时间超过等待时间超过9分钟的占的比例。分钟的占的比例。3.3.通过图表分析比较分布通过图表分析比较分布我们在做项目的过程中,经常会碰到这种情况:要对两类或更多种类的数据进行比较分析.例如:通过图表很容易理解不同的设备,不同的客户,不同的供应商,不同的原材料，使用不同的方法，不同的测量方法等.对多个数据进行较时经常使用哪些图表.通过这次学习看一看.现在通过事例现在通过事例,对图表进行比较分析对图表进行比较分析.Box plot是

15、比较数据间的分布差异,中位数和散布大小的比较.Box plotGraph Box plot利用A_01付款天数付款天数.mtv例子对境内和境外供应商的合同付款期进行比较,用Box plot图表分析.Graph Boxplot 输入相应的输入相应的X X和和Y Y 编辑图表的颜色编辑图表的颜色,形状等形状等Box plot的理解的理解异常点异常点*75分位分位+1.5 box范围范围实际点的位置实际点的位置75 分位分位50分位分位(中央值中央值)25 分位分位25分位分位-1.5 boxbox范围范围实际点的位置实际点的位置异常点异常点数据的中心数据的中心50%50%(boxbox范围范围)B

16、ox plotBox plot的数据数在的数据数在1010以下时很容易失去有效性以下时很容易失去有效性,境内供应商的合同境内供应商的合同付款期比境外的分付款期比境外的分散大散大,为什么会出为什么会出现这类偏差现这类偏差?Multiple Dot PlotGraph Multiple Dot Plot利用A_01付款天数付款天数.mtv例子对不同供应商的付款时间平均值的倾向,变动及分布进行Multiple Dot plot分析.显示多个过程的平均值倾向,变动,分布.可比较两个或两个以上数据间的差别.使用使用By variableBy variable很容易很容易区分数据间的变动区分数据间的变动.

17、输入要分析的数据的名称输入要分析的数据的名称请点击请点击Graph Dot plot(Multiple Dot plot)为什么境内供应商为什么境内供应商的合同付款期与境的合同付款期与境外相差这么大外相差这么大?另外另外境内供应商的合同境内供应商的合同付款期分布为什么付款期分布为什么这么宽这么宽?通过通过Dot plotDot plot可以看出区域不同的供应商的合同付款期有很大的区别可以看出区域不同的供应商的合同付款期有很大的区别,特别特别是境内的散布特别宽是境内的散布特别宽.Multiple Dot plotMultiple Dot plot的分布在数据很多的时候也很容易的分布在数据很多的时

18、候也很容易看出看出.Pareto chartStat Quality Tool Pareto chart 确定不良品,缺陷数,争议点,事故的现象或原因等集中在那些方面掌握主要的问题点.Pareto chart是把影响因素按照重要度顺序列出,找出核心因子,显示我们要集中管理的因子.大家利用Minitab做出DATA的pareto chart及pie chart打开文件打开文件:A_02A_02上锡不良上锡不良.mtw.mtw进行分析进行分析下面是工艺部统计3月份SMT上锡不良的种类及缺陷数,请用柏拉图分析各种不良的情况.事例分析事例分析Stat Quality Pareto chart 3216

19、3216排阻占上锡不良的排阻占上锡不良的54%.321654%.3216排阻排阻,BGABGA和和0.50.5mmmm间距间距QFPQFP总总共占所有不良的共占所有不良的81.6%,81.6%,也就是说解决这三种不良也就是说解决这三种不良,问题就解决问题就解决了了80%.80%.重点分析这三个方面重点分析这三个方面.Pie chartGraph Pie chart主要用于对原因或现象的构成比例进行分析,掌握某种现象在过程中的构成比例.利用打开文件打开文件:A_02A_02上锡不良上锡不良.mtw.mtw进行分析进行分析的例子,对Pie chart Graph进行分析.Graph Pie cha

20、rt 利用利用Pie chartPie chart很容易知道各个类别在全体中所很容易知道各个类别在全体中所占的比率占的比率.利用图表分析对分布进行比较利用图表分析对分布进行比较到目前为止我们已经学了通过图表对分布进行比较及构成的分析,确认影响因素子关系是什麽?是否可以进行比较?目前为止通过分布比较及构成比教分析得出目前为止通过分布比较及构成比教分析得出 通过Box plot 可以对不同数据的偏差,中心位置和散布程 度进行确认 通过Multiple Dot plot可以确认各数据间分布展开的 程度及异常点 通过Pareto chart把少数核心问题用图表更容易地表现 通过Pie chart可以确

21、认该项目在全体里占的构成比 现在我们作一个例题：现在我们作一个例题：公司市场客户部为了调查电信局对公司产品公司市场客户部为了调查电信局对公司产品ZXJ10的性能的性能反应，对西北、华南、东北三个区域的电信局进行了走访反应，对西北、华南、东北三个区域的电信局进行了走访，他们的评价如下表：，他们的评价如下表：(分数越高越好）分数越高越好）西北华南东北811007387878791103100118654593119124129107119110828768901286812886828276817691876998606887941137667817652648387916898875475821

22、081294268试问：试问：1.运用盒子图比较三个运用盒子图比较三个不同销售区域对公司的不同销售区域对公司的产品的认同感有什么区产品的认同感有什么区别？别？2.运用打点图运用打点图4.4.因子间关系及因子间关系及 Time seriesTime series的图表的图表分析分析利用一些时间看一下MINITAB提供的图表有哪些技能?在许多情况下当两个因素有密切关系时在许多情况下当两个因素有密切关系时,把它们作成一个图表把它们作成一个图表,更容易更容易 知道问题点的所在知道问题点的所在.另外另外,随着时间有什么变化随着时间有什么变化(周期或倾向周期或倾向),),可以推测其产生问题的原因可以推测其

23、产生问题的原因.Scatter plotGraph Plot利用文件A_01付款天数付款天数.mtv比较合同付款期与洽谈后的关系进行Graph分析 主要用于评价两因素间的相互关系，在视觉上判断因素之间的关系 两因素的数据分布的密集度及相关性Graph Plot(scatter plot)从视觉上可以确认洽谈后和实际付款期之间有非从视觉上可以确认洽谈后和实际付款期之间有非常密切的因子关系常密切的因子关系,合同付款期与洽谈后的关系不合同付款期与洽谈后的关系不明显明显.Marginal plotMarginal plotGraph Marginal Plot 从视觉可以知道两个因素之间关系.条状图和

24、点数同时出现在视觉上,更容易知道分布的倾向.利用A_01付款天数付款天数.mtv对合同付款期和实际付款期之间的关系进行Graph分析.Graph Marginal plot 确认洽谈后与实际付款期的关系确认洽谈后与实际付款期的关系,两因子间的关系和分布在视两因子间的关系和分布在视觉上容易确认觉上容易确认.运用运用Marginal Marginal PlotPlot在在Scatter Scatter plotplot里画出条里画出条状图状图Matrix plotMatrix plotGraph Matrix Plot 应用于比较多个因素间的相互关系与Scatter Plot相比较更适用于多个因素

25、一起比较.利用A_01付款天数付款天数.mtv例子对入库金额/合同付款期/合同目标/洽谈后/实际付款期进行Matrix plot分析.Graph Matrix plot利用利用Matrix Matrix PlotPlot可以在图可以在图表里看出全部表里看出全部因子间的关系因子间的关系合同目标与合同付款期有非常强的关系合同目标与合同付款期有非常强的关系,洽谈后洽谈后与实际付款期与实际付款期,合同付款期和实际付款期有强的合同付款期和实际付款期有强的关系关系.Time Series plotGraph Time Series Plot 随时间的变化对观测值进行推测及排列,主要使用 Time seri

26、es plot进行分析Time series GraphTime series Graph分析是掌握对未来分析是掌握对未来DATADATA的倾向或周期的一种的倾向或周期的一种分析方法分析方法.受时间影响的数据叫Time Series,先画出图表,掌握大概的Time Series数据形态后,对时间变化受影响的DATA进行分析.收集收集Time SeriesTime Series资料资料设定统计模型设定统计模型未来成果未来成果时间列数据的形态时间列数据的形态掌握掌握Time SeriesTime Series的各种类型的各种类型tyt偶然变动偶然变动(Random Variation)Random

27、 Variation)平均在一定水准时,只显示偶然变动的变化tyt随时间变化的DATA,反复于一定的周期季节变动季节变动(Seasonal Variation)Seasonal Variation)tyt显示出Time Series随时间变化的形态倾向是线形还是二次型?tyt倾向变动倾向变动(Trend Variation)Trend Variation)政策的变化,市场变化给Time Series的影响,反映出的变动.其它变动其它变动利用Minitab Graph分析方法(time series数据分析)对以上数据进行趋势分析.打开打开FILEFILE:A03_:A03_合格率合格率.mtw

28、.mtw.事例分析事例分析康讯质量部了解机加件每月的合格率,为了预测预想值而收集到下面的数据 -2000年1月开始搜集每月的合格率 -2001年12月为止搜集24个月的合格率 Graph Time Series plot输入输入Y Y轴的变数轴的变数在在X X轴选定需要的区间轴选定需要的区间输入开始的周期输入开始的周期利用利用Time SeriesTime Series进行分析进行分析,很容易很容易确认长期间的趋势确认长期间的趋势什么原因导致合格率下降？什么原因导致合格率下降？因子间关系及时间序列图分析因子间关系及时间序列图分析我们通过分析我们通过分析 通过Scatter plot发现因素间的

29、相关关系 通过Marginal plot可同时因素之间的关系及分布 通过Matrix plot可同时确认多个因素间关系 通过Time series plot可确认随时间变化的倾向通过对数据进行图表分析很容易确认因素间的差别和关系.到目前为止通过图表分析可以从视觉上判断因素间的关系是怎样的?另外通过时间列图表可以预测它的趋势?5.5.Multi-vari(多个因素间关系多个因素间关系)分析分析 多变量多变量(Multi-vari)分析是对多个输入因素的进行分析分析是对多个输入因素的进行分析,一种有计划一种有计划,有管理的调查表数据有管理的调查表数据,进行多个因素的相关性分析进行多个因素的相关性分

30、析 -事前计划数据的搜集间隔,搜集点,搜集格式.-按照现在的过程状态来收集影响Y的X的数据.多变量调查的目的多变量调查的目的 -为了发现因异常原因而产生的变动.-为知道变动初期随时间变化所构成的要因.-为掌握过程的状态,分析变动原因时,确定是群内变动(within)还是群间变动(between),还是随时间的变动.看一看下面数据收集方法的例子.特性值:转线时间,变动要因:变动的三个因素是单板种类,白夜班,生产线可作成下面的DATA收集格式.单板班线转线时间委试小DayA30委试小DayA80委试小DayA60委试小DayA55委试小DayA105委试小DayA330好好!现在通过例子对现在通过

31、例子对Multi-variMulti-vari分析进行研究分析进行研究,学习学习.Stat Quality Tools Multi-vari Chart利用A_04Multi-vari.mtwA_04Multi-vari.mtw例子对因素间关系进行 Multi-vari分析 通过多变量的调查三个变量间的变动是什么?或通过图表容易发现异常原因的是哪个因素?Multi-variMulti-vari分析分析利用图表分析方法对以上数据进行因素间变动的分析打开打开FILEFILE:A04_Multi-vari.mtw进行分析进行分析试生产车间想通过减少转线时间来提高生产,针对影响转线时间的因素搜集数据.

32、单板种类:委试小/用户板 班:Day/Night 线:A,B,C,D,E(5条线)事例分析事例分析在单板种类变更时进行数据收集-记录单板种类发生变更时的状况 单板,班,线的转线时间 Stat Quality tools Multi-vari chart多变量调查在有计划进行时才有效果多变量调查在有计划进行时才有效果以上数据是以上数据是1 1至至3 3月收集的转线时间变化的主要因子月收集的转线时间变化的主要因子(单板，班，线单板，班，线)因子间的变化呈多种形态时因子间的变化呈多种形态时,选择选择FactorFactor进行区分进行区分E E 线线,夜班时夜班时,委试小转线时委试小转线时间的平均值

33、间的平均值E E 线，夜班，用户板转线时线，夜班，用户板转线时间的平均值间的平均值E E 线转线的平均值线转线的平均值从上图可知：夜班比白班的转线时间长；委试小比用户板的转线时间从上图可知：夜班比白班的转线时间长；委试小比用户板的转线时间长，因此班和单板种类是影响转线时间的因素长，因此班和单板种类是影响转线时间的因素图表分析图表分析ToolsTools时注意的要点时注意的要点 收集数据画图表 应用哪个图表分析TOOLS可能的话使用全部TOOLS然后选择最能说明问题的图表.通过对图表的分析能看出问题发生的主要原因.进行图表批注.题目资料来源记录特别的原因事件.9、静夜四无邻，荒居旧业贫。22.7

34、.1522.7.15Friday,July 15,202210、雨中黄叶树，灯下白头人。2:01:222:01:222:017/15/2022 2:01:22 AM11、以我独沈久，愧君相见频。22.7.152:01:222:01Jul-2215-Jul-2212、故人江海别，几度隔山川。2:01:222:01:222:01Friday,July 15,202213、乍见翻疑梦，相悲各问年。22.7.1522.7.152:01:222:01:22July 15,202214、他乡生白发，旧国见青山。2022年7月15日星期五上午2时1分22秒2:01:2222.7.1515、比不了得就不比，得

35、不到的就不要。2022年7月上午2时1分22.7.152:01July 15,202216、行动出成果，工作出财富。2022年7月15日星期五2时01分22秒2:01:2215 July 202217、做前，能够环视四周；做时，你只能或者最好沿着以脚为起点的射线向前。上午2时1分22秒上午2时1分2:01:2222.7.159、没有失败，只有暂时停止成功！。22.7.1522.7.15Friday,July 15,202210、很多事情努力了未必有结果，但是不努力却什么改变也没有。2:01:222:01:222:017/15/2022 2:01:22 AM11、成功就是日复一日那一点点小小努力

36、的积累。22.7.152:01:222:01Jul-2215-Jul-2212、世间成事，不求其绝对圆满，留一份不足，可得无限完美。2:01:222:01:222:01Friday,July 15,202213、不知香积寺，数里入云峰。22.7.1522.7.152:01:222:01:22July 15,202214、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。2022年7月15日星期五上午2时1分22秒2:01:2222.7.1515、楚塞三湘接，荆门九派通。2022年7月上午2时1分22.7.152:01July 15,202216、少年十五二十时，步行夺得胡马骑。2022年7月15

37、日星期五2时01分22秒2:01:2215 July 202217、空山新雨后，天气晚来秋。上午2时1分22秒上午2时1分2:01:2222.7.159、杨柳散和风，青山澹吾虑。22.7.1522.7.15Friday,July 15,202210、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。2:01:222:01:222:017/15/2022 2:01:22 AM11、越是没有本领的就越加自命不凡。22.7.152:01:222:01Jul-2215-Jul-2212、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。2:01:222:01:222:01Friday,July 15,202213、知人者智，自

38、知者明。胜人者有力，自胜者强。22.7.1522.7.152:01:222:01:22July 15,202214、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。2022年7月15日星期五上午2时1分22秒2:01:2222.7.1515、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。2022年7月上午2时1分22.7.152:01July 15,202216、业余生活要有意义，不要越轨。2022年7月15日星期五2时01分22秒2:01:2215 July 202217、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。上午2时1分22秒上午2时1分2:01:2222.7.15MOMODA POWERPOINTLorem ipsum dolor sit amet,consectetur adipiscing elit.Fusce id urna blandit,eleifend nulla ac,fringilla purus.Nulla iaculis tempor felis ut cursus.感 谢 您 的 下 载 观 看感 谢 您 的 下 载 观 看专家告诉