Gb117 Intro Multi Vari Ch

INTRODUCTION TO MULTI-VARI STUDIES

Process Improvement Methodology 

多变量研究简介

DMAIC 流程 定义 •识别差异 •建立范围及边界 •指派黑带及项目团队 •建立项目定义表

分析 •根源分析 •多级Pareto排列图 •5 Why 图 •识别浪费

•多变量研究 •方差分析ANOVA •相关性与回归 改善 •实施过程优化 •实验设计（DOE） •识别变异根源 •确定结果 •确定价值流图

测量 •0级及价值流图 •确定基线实施能力 •起始 流程能力研究 •流程能力 •起始控制计划

•详细流程图 •测量系统分析（MSA） •因果矩阵 C & E Matrix •失效模式分析 FMEA

控制 •错误防范及实施SPC •更新控制计划 •更新所有文件 •交还给流程拥有者 GB117-2

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课程内容 多元变量分析导览 噪音变量及其分析的介绍 多元变量分析计划 数据收集

注意: “多元变量”（Multi-Vari）这个名词来自L. A. Seder在1950年1月及 3月Industrial Quality Control 《工业质量控制》杂志上发表的文章 “Diagnosis with Diagrams”

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多元变量分析 在生产模式下描绘基线流程能力的方法 流程在正常的监控状态下，数据收集是被动的 采集短期数据并进行分析用来判定流程能力、稳定 性以及输入变量和输出变量的关系 持续进行多元变量分析直到观测到输出变量的全貌 –由低到高对短期流程能力或历史数据进行统计处理 及分析 识别固有的流程能力和规格限制

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为何进行多元变量分析 在统计置信度高的情况下，判定流程输出变量的能力 确认导致流程变异的因素 获取可变性最初的构成（不同班次Shift-to-Shift ，不同轮次Run-toRun ，不同操作员Operator-to-Operator ，不同时间Time-to-time） 初步了解流程的稳定性 提供进行试验设计(DOE)的 方向及输入量

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阶段 阶段 I: –实行短期流程能力分析 –参看流程改善方法的测量阶段 –基于短期流程能力分析的数据和记录，制定流程深入分析的计划

阶段 II: –初步分析可控制因素、不可控因素（噪音）和原料输入变量对输出变 量的影响 –着重于描述系统中主要不可控变量(噪音) 的影响 –初步了解可控输入变量及输出变量之间的关系

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主要关注点

首先研究不可控变量（噪音） 首先研究不可控变量（噪音）!

变量的变异会使引起流程不稳定性的变异产生长期和剧烈 的变化 在对重要的可控的输入变量进行系统化分析前，我们需要 尽可能先将噪音（Noise）变量的变异消除

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噪音变量（Noise) 我们可以将噪音变量分为以下三种主要类型的变异: – 位置的 - 由于生产线中相似流程的差异而产生的变异

•反应器之间的差异 •生产线之间的差异 •压力差异 •产品区域之间的差异 •操作员之间的差异

– 时间的时间的 由于时间的差异产生的流程变异 •不同班次 •不同天 •不同周 – 连续的-连续的 一系列连续流程的差异

•如果输出变量受几个不同流程的影响，我们测试流程与流程的 变异

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分析噪音变量 对于连续流程（ Continuous Processes） –测量在一段时间内的变异

•例如: 在每班次中作四次测验

–测量短时间间隔的变异

•例如: 班次间的变异

–测试长时间间隔的变异

•例如: 不同天、周及月的变异 对于非连续流程（Discrete Processes) –测量同一物件的变异

•例如: 对每个 oven cavity作四次测量

–测量同一批次的变量

•例如: 一个批次中不同cavities的变异

–测量不同批次的变异

•例如: 一个月中不同批次的变异

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位置噪音树形图

… 其他车间也生产相同产品

车间 1

制模工1

制模工2

制模工3

… 其他线路

模子/位置 1

模子/位置 2

模子/位置 3 … 其他模子

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原料噪音树形图 … 其他供应商

供应商A 批次 1 零件/卷轴1 位置 1

零件/卷轴2

批次 2

批次 3

零件/卷轴3

位置 2

位置 3

… 一个零件中的其他位置

测量 2

测量1

… 一个位置上的其他测量

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时间噪音 树形图 第1年 第1月

第2月

第3月

第1周

第2周

第3周

第4周

第1天

第2天

第3天

班次1

班次 2

第1小时

第4小时 GB117-12

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… 各周内的其他天

… 班次内的其他小时 Rev. A Printed 5/7/2008 © 2003 by Sigma Breakthrough Technologies, Inc.

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研究噪音变量 抽样说明 –我们应该从几天或几周内抽出几个班次的样本，从一个班次中抽出几个点的 样本

让我们观察下一页的一个样本数据收集表格，有以下流程: –两个可控制输入量（温度，压力） –一个输出量 (杂质百分比) –三个噪音变量 (天, 班次和班次内的时间) –我们将取出两天的样本Sampling

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数据表 Da y 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2

S h ift 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2

T im e 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

In p u t: T e m p e ra tu re In p u t: P re ssu re

O u tp u t: % Im p u ritie s

注意这个数据表格形式与Minitab数据文档具有相同的形式 通过这个表格，我们能轻易的发现不同时间、不同班次和不 同天数变异之间的杂质百分比的差别 我们也能将温度、压力和杂质联系起来 GB117-14

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流程能力研究的步骤 –阶段 I 按照你的“ “最佳推测” 最佳推测”设定流程，并纪录关键流程输入 变量值 确定合理方式，产生合理子群组 在短时间内实施流程，尽可能的排除外部变异 

数据收集的目标为大约30 30个时间点 个时间点

要求小组成员仔细的观察流程并做大量的笔记 测量并记录主要流程输出变量值

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流程能力研究步骤 –阶段 I (续) 执行 Capability SixSix-pack 并察看: 

Normal Plot, Histogram



SPC Charts (检查稳定性和准确性)

执行数据上的 Test for Normality 执行Capability Capability Study 并确认短期及长期的流程能力指数 诊断平均数（Mean)的变化和变异的增长 根据诊断结果制定改善计划

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多元变量分析的步骤- 阶段 II 计划 决定目标 确认要分析的输入和输出变量 确认每个变量的测量系统  什么能确保流程能力?

确认抽样计划 确认数据收集、格式及纪录的流程 流程运行的程序和设置描述 成立及培训团队 明确职责划分 实施数据分析的概要 GB117-17

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（多元变量）Multi-Vari 的步骤- 阶段 II 实施和分析 实施过程和采集数据 分析数据: 

流程是否稳定，受控吗?



哪些关键的噪音变量影响输出变量?



哪些关键的可控变量影响输出变量?

通过接下来的实验设计（ DOE）来确认成效 结论 作出成效和建议报告

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计划 关键步骤 提供: 

目标陈述



列出需要被分析的输入变量和输出变量的清单



确保测量系统能胜任



抽样计划的描述



数据收集、格式化和存储的方法



用来运行流程的程序和设置的描述



建立并培训团队



明确职责与分工



进行数据分析的大纲

团队至关重要 团队至关重要 !! 预先对目标进行交流非常重要 预先对目标进行交流非常重要!! GB117-19

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目标 目标通常以输入量对输出量的影响的形式表达出来 目标应该与团队的章程相结合 例如: –分析温度和压力对于杂质百分比的影响 –分析 lead wire drawing 流程的稳定性和能力 –分析的目标是:

分析熔炉这一变量对于破裂的影响 练习: 每个团队在挂图中写出各自的目标

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识别输入量和输出量 范例 •不同的操作者 •不同的机器 •不同的班次

工具 工具 ••因果矩阵 因果矩阵 ••失效模式分析 失效模式分析 ••鱼骨图 鱼骨图 ••短期流程能力 短期流程能力

工具 工具 ••箱型图 箱型图 ••主要影响及交互图 主要影响及交互图 ••方差分析, 方差分析,T-检验 T-检验

噪音（Noise Noise） ） 噪音（ 噪音（Noise） 输入 输入 (非连续) ) 非连续 (非连续)

流程 流程

可控制 可控制 输入量 输入量

关键流程 关键流程 输出量 输出量

例子 •温度 •压力 •时间

噪音输入量 噪音输入量 (连续) ) 连续 (连续) 例子

工具 工具

•房间温度 •大气压 •相对湿度 •原料特性

••散点图 散点图 ••相关 相关 ••回归 回归

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可控和不可控 (左侧完整的闭环)

(右侧完整的闭环)

对响应有影 响的因素

实验中可控的 因素 噪音因素我们 仅可以通过采 用实验进行处 理 对响应没 有影响的 因素

有影响的噪 音是不能控 制的 控制这些因 素并使这些 因素 “保持 稳定不变”

实际运作中可控的

记住，噪音被旁观者看在眼里 GB117-22

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测量系统的能力 对于重要的输入量，尤其是关键输出量执行GR&R 运用标准 GR&R 程序 真实流程变异的看法 记住，一个噪音会扭曲你对真实

2 2  observed   actual   2measurement

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抽样计划 好的抽样计划会找到噪音变异的所有相关来源 

每一批次



不同的班次、操作者、机器或者流程

抽样大小的拇指原则: 30 并不经常为每一个样本的输入变量进行测量 

样本: 

对每小时的输出变量的测量进行抽样



周围的湿度（输入变量）被假设在四小时期间保持稳定

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抽样设计 你能运用下面一个或更多的取样计划 取样计划帮助保证流程能抽出典型样本，而不需要收 集大数量的数据 – –

Nielson Rating 以大约 1500 viewers为基础 被选择的viewer能最好的代表全国所有的viewer

抽样设计: –简单的随机抽样 –分层抽样 –分组抽样 –系统抽样 –子群组抽样

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抽样计划工作表 主要输出:

变量

如何测量

何时测量

变量

如何测量

何时测量

变量

如何测量

何时测量

1 2 3 噪音变量: 1 2 3 4 5 可控制输入 1 2 3 4 5 完整的抽样计划:

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不连续范例 主要输出:

变量

如何测量

1.

凹伤 毛边

可视的 可视的

噪音变量:

变量

如何测量

部件和部件之间 板和板之间 包和包之间

部件识别号 板号 包号

计数 计数 计数

可控的输出

变量

如何测量

铜曝光 横向切磨 设备清洗

曝光时间 横切率 清洁度

定时器 计量器 可视的

表面质量

完整的抽样计划: 将测量第1，7，13号包的A, B, C板的每个部件的凹伤（小坑）和 毛边

将记录每1，7，13包的可控输入变量

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Fibers 范例 关键的输出:

变量

如何测量

何时测量

1. 正常运行时间/ 质量 中断 中断强度 断丝

操作者 实验室 实验室/可视的

发生时 中断样本 中断样本

噪音变量:

变量

如何测量

何时测量

光纤批次 聚合物批次 控制板 天 轮班

批次号 批次号 控制板号 天 轮班数量

已记录的 已记录的 已记录的 已记录的 已记录的

可控的输入

变量

如何测量

何时测量

1 2 3 4 5 完整的抽样计划: 对于每次中断发生，中断强度和段丝将被测量 光纤和聚合物批次将和控制板号、天、轮班和时间一起被记录

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数据格式

数据应该输入数据库 (例如: Minitab) 数据应该包含以下各项: 

ID 信息(时间, 批次,班次,地点等等.)



不可控制噪音 (Noise)输入变量



流程输入变量



流程输出变量



注释

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制造流程质量数据表 光纤中断 目标

识别影响光纤中断的关键变量

计量

每次发生中断 1) 抽取试验时间测试中断强度和段丝的原料样本 2) 按照下面署名记录所有其它（已知的）信息

Format Measure

发生 的 具 体 数据

试验 检 验 结 果

数据点

光 纤 批次

聚合体批 次

控制板

天

轮班

时间

控制号

批次号

批次号

标识号

月月 / 天 天

#

时时 : 分 分

失效之间 的时间 中 断 强度

( 计算 .)

lbs.

段丝

整流罩脏

慢 /快 打孔

% 断裂





1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

X’s

Y’s

注释

寻找引起机器停工的变量X’s GB117-30

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交易流程质量数据表 日期: 部门: 观察员:

执行检查

检查区域

单位 #

出租 #

检查 中断

D)垃圾 单位 到达. P)街道 P)水坑 G)铄石路N)没有水坑 检察员姓名 温度. 时间

R)下雨 D)干燥

持续时间 (分钟.)

天气

# 跟踪者 被检查 进.和 出 #

P)电话 C)客户 V)售卖 M)ech

其他 行动

C)收集 D)evon C)顾客 V)出售 B)故障 C)计算机

者这利用检查 . (是/否)

流程输入变量

X’s 寻找引起不安全拖车的变量X’s 这里存在属性数据还是 变量数据? GB117-31

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练习 目标: 目标: 为你第一个多元变量分析制定抽样计划 程序: 程序: –识别将要分析的关键输出变量 –识别将要分析的关键输入变量 •可控 •不可控（噪音Noise） –Continuous / Variable 连续 –Discrete / Attribute 离散 –识别各个输出和输入变量的测量系统；识别需要进行评估的系统 –运用下页提供的工作表详细说明最初的抽样计划（看下一张幻灯片）

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抽样样计划工作表 试验的目的: ___________________________________________________ 输出量 : _________________________

你怎样进行测量 ? ___________________

输入量: 可控制的 1) ______________________ 2) ______________________ 3) ______________________ 4) ______________________

你准备怎样/何时进行测量 ? _______________________ _______________________ _______________________ _______________________

不可控制的 1) ______________________ 2) ______________________ 3) ______________________ 4) ______________________

你准备怎样/何时进行测量? _______________________ _______________________ _______________________ _______________________

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有效数据收集规则 团队必须始终如一的遵循抽样计划 进行短期运行测试你的程序 注意与正常或最初运行条件不同的部分运行条件的变 化 持续监控对关键流程输入变量的测量 对异常件进行记录 迅速将数据记录进数据库 保存值班纪录

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多元变量（Multi-Vari）分析的缺陷 1) 被动的观察提供的“X”范围过于狭窄 Y=Gas Mileage (mpg)

Y=Selli ng Price

30 20 10

0 .5 1 1.5 2 X=Car Weight (tons)

You See You See

Y=Gas Mileag e (mpg)

25 20

.95

1

1.05

25 5

1 6 14 22 30 X=Age of Car (Yrs)

You See You See

Y=Selli ng Price

30

.9

35

(Thousa nds)

1.1

6 4 2

(Thousa nds)

13

X=Car Weight (tons)

13.5

14 14.5 15

X=Age of Car (Yrs)

2) 尽管存在交互作用，但是我们在一个时间内仅仅检查一个“X” SHIFT 37

32

32

1 2

Yield

37

Yield

我们可以看到... X (Heat) 看起来不重要

27

27

22

实际上... X (Heat) 士重要的 并受班次的影响

22 1

2

3

4

5

6

7

1

2

3

Heat

4

5

6

7

Heat

3) 多元-共线性呈现 (混杂因素） GB117-35

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总结 多元变量分析导览 噪音变量及其分析方法介绍 多元变量分析计划 确认数据收集方法

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