六西格瑪改善案例目錄一、六西格瑪理論知識二、案列背景三、六西格瑪實施改進具體步驟六西格瑪改善案例目錄1一、六西格瑪基本理論

六西格瑪是一種基于度量的改善活動，100萬次機會中有3.4個缺陷或99.99966％的完善。即是，當企業生產100萬個產品，只有3.4個是不合格，合格率為99.99966％。從數據上看是一個卓越質量的標準。DMAIC是六西格瑪管理中最重要、最經典的管理模型，主要側重在已有流程的改善方面。所有六西格瑪管理涉及到的專業統計工具與方法，都貫穿在每一個六西格瑪改進項目的環節中。短期SIGMAPPM合格率%6.03.499.999665.020099.984.0600099.43.8310000993.06000094一、六西格瑪基本理論六西格瑪是一種基于度量的改善活動2DMAIC模型介紹定義測評分析改進控制DefineMeasureAnalyzeImproveControlDMAIC模型介紹定義測評分析改進控制DefineMeasu3DMAIC模型介紹M——測量階段：對現有過程進行測量，對測量系統的有效性做出評價。A——分析階段：通過數據分析確定影響輸出的關鍵輸入，即確定過程的關鍵影響因素。I——改進階段：尋找優化過程輸出，制定并實施消除或減小關鍵輸入影響的方案，使過程的缺陷或變異降低。C——控制階段：確認改善后的產品性能不變、制造過程穩定可控且使改進后的過程程序化，并通過有效的監測方法保持改進的成果。D——定義階段：確定顧客的關鍵需求并識別需要改進的產品或過程，確定改善目標及組織改善團隊。DMAIC模型介紹M——測量階段：對現有過程進行測量，對測量4二、案列背景M產品是某知名電子集團通過OEM工廠向A公司采購的客戶定制化產品。M產品制造主要的工藝流程圖：二、案列背景M產品是某知名電子集團通過OEM5M產品的產能情況通過分析發現影響產能的主要困難在于模壓設備數量和產品裝配階段的質量問題。為了能分到更多的項目份額，公司特此花巨資購買20臺模壓機器來滿足最高日需求量為20000件的最大份額需求。在A公司總共有2條適合M產品的裝配線，每條線的生產速度為450個／d時,每日裝配總產量為2*450*20=18000個，合格率為90％，所以每日良品數量為90％*18000=16200個，故每日至少需要將20000—16200=3800個產品轉交給別的公司完成。而轉包價格高出自己裝配價格還得出來回運費及花費人員進行全檢，可謂費時費力費財。M產品的產能情況通過分析發現影響產能的主要6M產品裝配線情況裝配線工藝流程需要的工具／設備傳送裝置——傳送帶，密封圈定位工裝——放置和定位密封圈以方便粘貼背膠，厚度儀——檢查產品厚度，電子天平——包裝數量確認。M產品裝配線情況裝配線工藝流程需要的工具／設備傳送裝置—7六西格瑪改善步驟——定義階段一、項目選擇和制定項目目標2012年3月初M產品正式量產，量產初期M產品的質量情況統計見表日期總產量（平均）合格量（平均）合格率2-Mar9020720079.82%5-Mar9005716679.58%6-Mar9011719979.89%7-Mar8998711079.02%9-Mar9002723080.32%合計450363590579.73%目標

95%六西格瑪改善步驟——定義階段一、項目選擇和制定項目目標8定義階段先對產品制造過程的模壓成型階段進行分析通過調查、測量。在模壓成型階段，通過持續不斷的改進和工藝參數的優化，到3月中旬質量情況統計如表：日期總產量（平均）合格量（平均）合格率15-Mar9050818590.44%16-Mar9010811290.03%19-Mar9011808589.72%20-Mar8990809990.09%21-Mar9000806889.64%合計450614054989.99%目標

95%定義階段先對產品制造過程的模壓成型階段進行分析通過調9定義階段對改善后統計到的合格量進行Cp、Cpk測試，結果如圖由圖可得，Cp值為1.04，Cpk值為0.97，合格率接近90%，有所提高，但仍未達到目標，繼續需要改善。接下來就是優化與改善裝配這一流程，故而項目范圍應該定為M產品裝配線。定義階段對改善后統計到的合格量進行Cp、Cpk測試，結果如圖10確定項目目標項目目標主要設定兩個：第一個是整體合格率達到95%；第二個是進一步提高合格量的Cp值、Cpk值。具體如下表指標目前水平目標合格率90%95%Cp值、Cpk值1.04、0.97＞1.04,＞0.97確定項目目標項目目標主要設定兩個：第一個是整體合格率11計算預期財務收益項目數量單位年度預計訂單3600000件操作員工資8.55元/時設備折舊費9.02元/時設備小時產量56.25件原材料費4.23元/件質量基準90%質量目標95%節約材料180000件預計改善支出70000元預計節約費用691754.77元獎金比例8%預計獎金55340.38元預計項目年度節約費用=年度直接原材料節約總金額+年度設備折舊總節約金額—項目支出費用預計年度直接原材料節約總金額=(改進后的年度平均合格率—基準合格率)*每個產品的材料成本*改進后年度總生產量預計年度設備折舊總節約金額=改善年度總產量*(目標合格率—基準合格率)／機器小時產量*機器小時折舊費用計算預期財務收益項目數量單位年度預計訂單3600000件操12建立項目團隊建立項目團隊13制定項目計劃根據六西格瑪DMAIC模型，將項目分成五個階段進行計劃，分別對五個階段要完成的主要內容進行確認，并制定出大概時間計劃。如圖制定項目計劃根據六西格瑪DMAIC模型，將項14從VOC到CTQ項目小組將客戶的要求轉換成我們工廠內部能衡量的質量評價指標，也就是將不同類型的客戶轉換成一個流程或產品的具體可測量的過程。通過這一過程來建立清晰、簡要的改進方向，以評估驗證項目各階段實施的成效。如表所示：內部客戶風險等級客戶聲音問題質量評價指標Y生產部1加大培訓力度人均產能不足外包量為零外包量為零工程部2統計工具的應用，優化流程合格量Cpk的值為0.97合格量Cpk≥1.33合格量Cpk≥1.33品質部2工藝優化設備改善合格率沒達標合格率≥95%合格率≥95%從VOC到CTQ項目小組將客戶的要求轉換成15測量——確定該裝配線的流程圖測量——確定該裝配線的流程圖16根據流程圖進行工時測量工序涂粘接劑晾干粘背膠檢查包裝時間/s8706106根據上述數據，做出裝配線各工序工時帕累托圖：根據流程圖進行工時測量工序涂粘接劑晾干粘背膠檢查包裝時間/17測量系統分析（MSA）重要的是證明由于測量系統對項目的影響，測量系統是穩定的并且能夠測量數據然后項目可以繼續進行下一步。本次測量系統分析主要做量具R&R分析。日期總產量（平均）合格量（平均）合格率15-Mar9050818590.44%16-Mar9010811290.03%19-Mar9011808589.72%20-Mar8990809990.09%21-Mar9000806889.64%合計450614054989.99%目標

95%實驗收集的數據如表測量系統分析（MSA）重要的是證明由于測量系統對18測量系統分析（MSA）進行量具R&R分析，運用Minitab軟件實驗結果如下圖：實驗結論：量具R&R方差分量貢獻率為0.8%、研究變異為8.95%，均小于10%,根據MSA系統標準判定該測量系統是可靠的，故在接下來可以在項目中運用該測量系統來進行量測分析。測量系統分析（MSA）進行量具R&R分析，運用Minit19測量系統分析（MSA）進一步將品質數據的生產情況細分到各工序可得出表從表中可以得出，不良主要發生在粘背膠工序和檢查工序，經過對檢查工序的確認，發現在本工序發現的不良沒有一個是因為檢查本身造成的不良，而是上工序流轉過來的，故不良主要發生的粘背膠工序。測量系統分析（MSA）進一步將品質數據的生產情況細分到各工序20項目分析階段項目分析階段就是根據測量階段收集的數據信息，按照一定的邏輯思維進行分析，找到關鍵因子從而方便制定出可靠有效的改善方案。而從測量階段可知，晾干工序的時間最長，不良品主要發生在粘背膠工序，并且這兩個工序是相鄰的，所以問題出在這兩個工序的可能性比較大。項目分析階段項目分析階段就是根據測量階段收集21定義潛在因素Xs使用頭腦風暴法，根據人、機、料、法、環對目前情況進行分析，找出影響目標的潛在因素，制作魚骨圖通過分析得出，目前大多數因素是在可控的范圍，只有五個不可控制因素：溫度、時間、皮帶速度、背膠質量、帶粘接劑產品的質量。定義潛在因素Xs使用頭腦風暴法，根據人、22潛在失效模式分析在定義出可能的原因之后，項目小組進一步運用FMEA（失效模式及影響分析）系統的方法進行深入分析，通過對其嚴重度、發生頻率及可探測度進行打分評估，最終得到風險系數RPN的數值，通過數值的大小來衡量失效發生的可能性。（嚴重度*發生頻率*探測度=風險系數RPN）潛在失效模式分析在定義出可能的原因之后23項目關鍵影響因素識別RPN(riskprioritynumber)風險系數是事件發生的頻率、嚴重程度和檢測等級三者乘積，用來衡量可能的工藝缺陷。RPN數值在1—10為最好的情況，10—50對產品有較小的危害；51—100對產品有中等危害，需進行改善；101—1000對產品有嚴重危害，需深入調查分析。根據上表的RPN值，我們可以得出管理制度不合理、組織力度不夠強、晾干時的溫度、時間及傳送帶的速度不適宜、供貨質量不好這些因素RPN值較高，但由于供貨質量不好、管理制度不合理、組織力度不夠強已經是可以確定的因素，并且晾干所需時間由傳送的速度及晾干溫度決定。晾干溫度越適宜，產品就能更快的晾干，傳到下一工序，則該工序所需時間也就會相應的減少。所以影響目標的潛在因素Xs：X1：晾干溫度X2：傳送帶的速度項目關鍵影響因素識別RPN(riskpr24項目關鍵影響因素識別收集數據進行分析驗證來確定哪些是根本原因，即確定潛在關鍵因素X。假設驗證如表因素要驗證的推測驗證推測時需回答的問題確定原假設H0及備擇假設H1用到的方法H0H1X1晾干溫度是不是要提高晾干溫度將晾干溫度提高至45℃，合格率會提高溫度維持在25℃，提高溫度對合格率無影響雙樣本T檢驗X2傳送帶的速度傳送帶速度是不是越快越好提高傳送帶速度，對合格率有影響提高傳送帶速度，對合格率沒影響雙樣本T檢驗項目關鍵影響因素識別收集數據進行分析驗證來確25驗證可能項目影響因素X項目小組接下來運用實驗方法對以上所有可能因素X1、X2做進一步分析驗證，確定根本原因。驗證X1：實驗方法選取采用雙樣本T檢驗H0:將晾干溫度提高至45℃，合格率會提高H1:晾干溫度維持在室溫25℃，提高溫度對合格率無影響設定顯著性水平σ=0.05，首先對樣本數據進行正態檢驗，運用Minitab軟件檢驗結果如圖從圖中可以得：P-值為0.585及0.248，均大于顯著性水平σ（0.05），數據被認定為呈正態分布，所有的點接近參考線，說明數據遵循著正態分布。驗證可能項目影響因素X項目小組接下來運用實驗方法26雙樣本T檢驗從圖中可以得：P-值為0.585及0.248，均大于顯著性水平σ（0.05），運用雙樣本T檢驗是有效的。其檢驗結果如圖由圖中數據可知，P值=0.000＜0.05，證明此因子為重要顯著因子。雙樣本T檢驗從圖中可以得：P-值為0.5827雙樣本T檢驗驗證X2運用雙樣本T檢驗，結果如圖P值=0.000＜0.05，證明此因子為重要顯著因子。為此可以證明以上兩個因子被證實了確實是此項目的重要因子，在下一階段將會針對這兩個因子進行改善提高。雙樣本T檢驗驗證X2P值=0.000＜0.0528進行DOE試驗設計通過T檢驗可以得出溫度與速度是影響目標的關鍵因素，接下來進行試驗設計，判定到底哪個是真正的關鍵因素。標準序運行序中心點區組溫度速度合格量711225208420821245208556631245108450541225108187351125208412461145208554271145108452181125108183統計數據并模擬，結果如表進行DOE試驗設計通過T檢驗可以得出溫度與29DOE試驗設計運用Minitab軟件對數據進行主效應分析、交互作用分析、立方圖分析，結果如圖DOE試驗設計運用Minitab軟件對數據進行30改善階段——改善方案在傳送帶上方加一套帶自動控制的加熱系統。自動指的是設定具體問題以后系統會將溫度保持的設定的范圍之內，如本案中的45±5℃，意思是當問題低于40℃時，加熱系統自動啟動加熱裝置，使溫度達到設定的范圍；當溫度高于50℃時，加熱系統自動關閉加熱裝置，停止加熱使溫度回到設定范圍。同時為了減少因加熱造成的粘接劑揮發過快而影響環境問題，我們增加了一套排風系統，及時將揮發的粘接劑排到廠外。針對關鍵因子之傳送帶速度，我們的方案是將原有的不帶刻度傳送帶調速器更換成帶刻度的傳送帶調速器，按照產品在傳送帶上晾干的最短時間標識出一個最高速度；再按照在加熱系統下的正常晾干時間標識出一個正常速度。然后對操作人員進行培訓，使他們明白調速的范圍、原理以及在什么情況下能調到最快速度即可。改善階段——改善方案在傳送帶上方加一套帶31改進前后裝配線對比改進前后裝配線對比32裝配線合格率日期總產量（平均）合格量（平均）合格率15-May9000855595.06%16-May9010866096.12%19-May9020859095.23%20-May9030860095.24%21-May9000862095.78%合計450604302595.48%目標

95%裝配線合格率日期總產量（平均）合格量（平均）合格率15-M33改善后實際收益改善后實際收益34項目控制階段——控制方案對關鍵因子的控制方案如表關鍵因子詳情控制方案頻率實施者確認者1晾干溫度需要提高晾干溫度來縮短晾干時間檢查和控制加熱系統2次/班組長生產經理2傳送帶速度需要提高傳送帶速度來縮短產品在傳送帶上的時間檢查和控制傳送帶調速器的位置2次/班組長生產經理項目控制階段——控制方案對關鍵因子的控制方案如表關鍵因35改善后產品裝配線過程能力控制從圖可以看出，產品過程能力Cp值為1.34、Cpk值為1.29，對比之前的1.04、0.97，具有大幅度提升，證明改善符合要求。改善后產品裝配線過程能力控制從圖可以看出，產品36望大家齊心協力把項目組辦得越來越好謝謝望大家齊心協力把項目組辦得越來越好謝謝37六西格瑪改善案例目錄一、六西格瑪理論知識二、案列背景三、六西格瑪實施改進具體步驟六西格瑪改善案例目錄38一、六西格瑪基本理論

六西格瑪是一種基于度量的改善活動，100萬次機會中有3.4個缺陷或99.99966％的完善。即是，當企業生產100萬個產品，只有3.4個是不合格，合格率為99.99966％。從數據上看是一個卓越質量的標準。DMAIC是六西格瑪管理中最重要、最經典的管理模型，主要側重在已有流程的改善方面。所有六西格瑪管理涉及到的專業統計工具與方法，都貫穿在每一個六西格瑪改進項目的環節中。短期SIGMAPPM合格率%6.03.499.999665.020099.984.0600099.43.8310000993.06000094一、六西格瑪基本理論六西格瑪是一種基于度量的改善活動39DMAIC模型介紹定義測評分析改進控制DefineMeasureAnalyzeImproveControlDMAIC模型介紹定義測評分析改進控制DefineMeasu40DMAIC模型介紹M——測量階段：對現有過程進行測量，對測量系統的有效性做出評價。A——分析階段：通過數據分析確定影響輸出的關鍵輸入，即確定過程的關鍵影響因素。I——改進階段：尋找優化過程輸出，制定并實施消除或減小關鍵輸入影響的方案，使過程的缺陷或變異降低。C——控制階段：確認改善后的產品性能不變、制造過程穩定可控且使改進后的過程程序化，并通過有效的監測方法保持改進的成果。D——定義階段：確定顧客的關鍵需求并識別需要改進的產品或過程，確定改善目標及組織改善團隊。DMAIC模型介紹M——測量階段：對現有過程進行測量，對測量41二、案列背景M產品是某知名電子集團通過OEM工廠向A公司采購的客戶定制化產品。M產品制造主要的工藝流程圖：二、案列背景M產品是某知名電子集團通過OEM42M產品的產能情況通過分析發現影響產能的主要困難在于模壓設備數量和產品裝配階段的質量問題。為了能分到更多的項目份額，公司特此花巨資購買20臺模壓機器來滿足最高日需求量為20000件的最大份額需求。在A公司總共有2條適合M產品的裝配線，每條線的生產速度為450個／d時,每日裝配總產量為2*450*20=18000個，合格率為90％，所以每日良品數量為90％*18000=16200個，故每日至少需要將20000—16200=3800個產品轉交給別的公司完成。而轉包價格高出自己裝配價格還得出來回運費及花費人員進行全檢，可謂費時費力費財。M產品的產能情況通過分析發現影響產能的主要43M產品裝配線情況裝配線工藝流程需要的工具／設備傳送裝置——傳送帶，密封圈定位工裝——放置和定位密封圈以方便粘貼背膠，厚度儀——檢查產品厚度，電子天平——包裝數量確認。M產品裝配線情況裝配線工藝流程需要的工具／設備傳送裝置—44六西格瑪改善步驟——定義階段一、項目選擇和制定項目目標2012年3月初M產品正式量產，量產初期M產品的質量情況統計見表日期總產量（平均）合格量（平均）合格率2-Mar9020720079.82%5-Mar9005716679.58%6-Mar9011719979.89%7-Mar8998711079.02%9-Mar9002723080.32%合計450363590579.73%目標

95%六西格瑪改善步驟——定義階段一、項目選擇和制定項目目標45定義階段先對產品制造過程的模壓成型階段進行分析通過調查、測量。在模壓成型階段，通過持續不斷的改進和工藝參數的優化，到3月中旬質量情況統計如表：日期總產量（平均）合格量（平均）合格率15-Mar9050818590.44%16-Mar9010811290.03%19-Mar9011808589.72%20-Mar8990809990.09%21-Mar9000806889.64%合計450614054989.99%目標

95%定義階段先對產品制造過程的模壓成型階段進行分析通過調46定義階段對改善后統計到的合格量進行Cp、Cpk測試，結果如圖由圖可得，Cp值為1.04，Cpk值為0.97，合格率接近90%，有所提高，但仍未達到目標，繼續需要改善。接下來就是優化與改善裝配這一流程，故而項目范圍應該定為M產品裝配線。定義階段對改善后統計到的合格量進行Cp、Cpk測試，結果如圖47確定項目目標項目目標主要設定兩個：第一個是整體合格率達到95%；第二個是進一步提高合格量的Cp值、Cpk值。具體如下表指標目前水平目標合格率90%95%Cp值、Cpk值1.04、0.97＞1.04,＞0.97確定項目目標項目目標主要設定兩個：第一個是整體合格率48計算預期財務收益項目數量單位年度預計訂單3600000件操作員工資8.55元/時設備折舊費9.02元/時設備小時產量56.25件原材料費4.23元/件質量基準90%質量目標95%節約材料180000件預計改善支出70000元預計節約費用691754.77元獎金比例8%預計獎金55340.38元預計項目年度節約費用=年度直接原材料節約總金額+年度設備折舊總節約金額—項目支出費用預計年度直接原材料節約總金額=(改進后的年度平均合格率—基準合格率)*每個產品的材料成本*改進后年度總生產量預計年度設備折舊總節約金額=改善年度總產量*(目標合格率—基準合格率)／機器小時產量*機器小時折舊費用計算預期財務收益項目數量單位年度預計訂單3600000件操49建立項目團隊建立項目團隊50制定項目計劃根據六西格瑪DMAIC模型，將項目分成五個階段進行計劃，分別對五個階段要完成的主要內容進行確認，并制定出大概時間計劃。如圖制定項目計劃根據六西格瑪DMAIC模型，將項51從VOC到CTQ項目小組將客戶的要求轉換成我們工廠內部能衡量的質量評價指標，也就是將不同類型的客戶轉換成一個流程或產品的具體可測量的過程。通過這一過程來建立清晰、簡要的改進方向，以評估驗證項目各階段實施的成效。如表所示：內部客戶風險等級客戶聲音問題質量評價指標Y生產部1加大培訓力度人均產能不足外包量為零外包量為零工程部2統計工具的應用，優化流程合格量Cpk的值為0.97合格量Cpk≥1.33合格量Cpk≥1.33品質部2工藝優化設備改善合格率沒達標合格率≥95%合格率≥95%從VOC到CTQ項目小組將客戶的要求轉換成52測量——確定該裝配線的流程圖測量——確定該裝配線的流程圖53根據流程圖進行工時測量工序涂粘接劑晾干粘背膠檢查包裝時間/s8706106根據上述數據，做出裝配線各工序工時帕累托圖：根據流程圖進行工時測量工序涂粘接劑晾干粘背膠檢查包裝時間/54測量系統分析（MSA）重要的是證明由于測量系統對項目的影響，測量系統是穩定的并且能夠測量數據然后項目可以繼續進行下一步。本次測量系統分析主要做量具R&R分析。日期總產量（平均）合格量（平均）合格率15-Mar9050818590.44%16-Mar9010811290.03%19-Mar9011808589.72%20-Mar8990809990.09%21-Mar9000806889.64%合計450614054989.99%目標

95%實驗收集的數據如表測量系統分析（MSA）重要的是證明由于測量系統對55測量系統分析（MSA）進行量具R&R分析，運用Minitab軟件實驗結果如下圖：實驗結論：量具R&R方差分量貢獻率為0.8%、研究變異為8.95%，均小于10%,根據MSA系統標準判定該測量系統是可靠的，故在接下來可以在項目中運用該測量系統來進行量測分析。測量系統分析（MSA）進行量具R&R分析，運用Minit56測量系統分析（MSA）進一步將品質數據的生產情況細分到各工序可得出表從表中可以得出，不良主要發生在粘背膠工序和檢查工序，經過對檢查工序的確認，發現在本工序發現的不良沒有一個是因為檢查本身造成的不良，而是上工序流轉過來的，故不良主要發生的粘背膠工序。測量系統分析（MSA）進一步將品質數據的生產情況細分到各工序57項目分析階段項目分析階段就是根據測量階段收集的數據信息，按照一定的邏輯思維進行分析，找到關鍵因子從而方便制定出可靠有效的改善方案。而從測量階段可知，晾干工序的時間最長，不良品主要發生在粘背膠工序，并且這兩個工序是相鄰的，所以問題出在這兩個工序的可能性比較大。項目分析階段項目分析階段就是根據測量階段收集58定義潛在因素Xs使用頭腦風暴法，根據人、機、料、法、環對目前情況進行分析，找出影響目標的潛在因素，制作魚骨圖通過分析得出，目前大多數因素是在可控的范圍，只有五個不可控制因素：溫度、時間、皮帶速度、背膠質量、帶粘接劑產品的質量。定義潛在因素Xs使用頭腦風暴法，根據人、59潛在失效模式分析在定義出可能的原因之后，項目小組進一步運用FMEA（失效模式及影響分析）系統的方法進行深入分析，通過對其嚴重度、發生頻率及可探測度進行打分評估，最終得到風險系數RPN的數值，通過數值的大小來衡量失效發生的可能性。（嚴重度*發生頻率*探測度=風險系數RPN）潛在失效模式分析在定義出可能的原因之后60項目關鍵影響因素識別RPN(riskprioritynumber)風險系數是事件發生的頻率、嚴重程度和檢測等級三者乘積，用來衡量可能的工藝缺陷。RPN數值在1—10為最好的情況，10—50對產品有較小的危害；51—100對產品有中等危害，需進行改善；101—1000對產品有嚴重危害，需深入調查分析。根據上表的RPN值，我們可以得出管理制度不合理、組織力度不夠強、晾干時的溫度、時間及傳送帶的速度不適宜、供貨質量不好這些因素RPN值較高，但由于供貨質量不好、管理制度不合理、組織力度不夠強已經是可以確定的因素，并且晾干所需時間由傳送的速度及晾干溫度決定。晾干溫度越適宜，產品就能更快的晾干，傳到下一工序，則該工序所需時間也就會相應的減少。所以影響目標的潛在因素Xs：X1：晾干溫度X2：傳送帶的速度項目關鍵影響因素識別RPN(riskpr61項目關鍵影響因素識別收集數據進行分析驗證來確定哪些是根本原因，即確定潛在關鍵因素X。假設驗證如表因素要驗證的推測驗證推測時需回答的問題確定原假設H0及備擇假設H1用到的方法H0H1X1晾干溫度是不是要提高晾干溫度將晾干溫度提高至45℃，合格率會提高溫度維持在25℃，提高溫度對合格率無影響雙樣本T檢驗X2傳送帶的速度傳送帶速度是不是越快越好提高傳送帶速度，對合格率有影響提高傳送帶速度，對合格率沒影響雙樣本T檢驗項目關鍵影響因素識別收集數據進行分析驗證來確62驗證可能項目影響因素X項目小組接下來運用實驗方法對以上所有可能因素X1、X2做進一步分析驗證，確定根本原因。驗證X1：實驗方法選取采用雙樣本T檢驗H0:將晾干溫度提高至45℃，合格率會提高H1:晾干溫度維持在室溫25℃，提高溫度對合格率無影響設定顯著性水平σ=0.05，首先對樣本數據進行正態檢驗，運用Minitab軟件檢驗結果如圖從圖中可以得：P-值為0.585及0.248，均大于顯著性水平σ（0.05），數據被認定為呈正態分布，所有的點接近參考線，說明數據遵循著正態分布。驗證可能項目影響因素X項目小組接下來運用實驗方法63雙樣本T檢驗從圖中可以得：P-值為0.585及0.248，均大于顯著性水平σ（0.05），運用雙樣本T檢驗是有效的。其檢驗結果如圖由圖中數據可知，P值=0.000＜0.05，證明此因子為重要顯著因子。雙樣本T檢驗從圖中可以得：P-值為0.5864雙樣本T檢驗驗證X2運用雙樣本T檢驗，結果如圖P值=0.000＜0.05，證明此因子為重要顯著因子。為此可以證明以上兩個因子被證實了確實是此項目的重要因子，在下一階段將會針對這兩個因子進行改善提高。雙樣本T