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如何选别散布原因(Xs)呢? 设计试验 散布的潜在原因多样化分析 对通过实验的面包请鉴定团 进行鉴定 对于上述事项总结,从中找 出核心要素原因 聚焦于核心少数的原因 发酵粉 面粉 原因 结论 微弱 主要原因 微弱 主要原因 微弱 Step 7. 潜在散布原因 (Xs) 选别 I改善 如何寻找核心少数的要素(X) 和 味道(Y) 的关系呢? 比较:仔细进行实验 焦点: Oven 温度 325~375度 3个商标的面粉 RUN 温度 面粉商标 1 325 A 2 325 B 3 325 C 4 350 A 5 350 B 6 350 C 7 375 A 8 375 B 9 375 C 面 粉 面粉 面粉 Brand A Brand B Brand C 结果: 350度,商标为A的面粉是最佳的组合 注意:对于时间而言, 只有有影响的温度才是 重要的要因 Step 8. Y 与核心少数 X 之间 正常关系把握 I改善 Oven 温度控制如何保障呢? 据资料显示 350度 (± 5度)是味道散 布最佳的温度 特殊情况除外使用A 商标的面粉 BETTER BREAD 准备特殊情况时供应面粉的供应业体 面粉 A商标 但是..…我们的测定系统确实正确吗? Step 9. 对核心要素 (X)设定公差 I改善 如何解决这个问题呢? 我们公司的温度计量器的正确性确立 准备 Benchmark 比较用计量器 租用其他单位高品质的计量器 结果比较 我们的计量器正确度确认完了 Step 10. X 测量系统检正 C控制 怎样解决这个问题呢? 烤炉个数检查 时间别其他温度监视 聚焦工程能力 散布程度把握 散布很好 ... 平均值很高 30 345 OVEN 个数 温度 346 357 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 25 20 15 10 5 Step 11. 控制核心变量 X 评定工程能力 C控制 后续如何进行? 烤炉温度每日点检 新的面粉供应商利用频度 数点检(例, 对C商标频 度数点检) 周期性检正单收集及口味 评价 结果图表化 而且..…时间别其他数据作成 面粉 C 商标 354 353 352 351 350 349 348 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 Step 12. 对 X 实施 Process 管理系统 C控制 工程 Mapping 多变量 研究 DOE 控制计划 / SPC 因果矩阵和 FMEA Break through突破 ? 优化工程/产品 +30 输入 8 - 10 4-8 3-6 10 - 15 发现关键性X 控制关键性X 所有 X 第一次 “击中清单” 筛选清单 理解 Y = f(x1, x2, …., xn) ! C I A M D 工程能力 选定 Graph分析 舍弃 假设验证 回归分析 舍弃 舍弃 DOE实验 舍弃 致命因子 CTQ管理 相关关系小 P0.05 P0.05 P0.05 头脑风暴 全部因子 相关因子 假想因子 重要因子 少数因子 假致命因子 致命因子 Six Sigma 步骤 Data Driven Measure Everything That Results In Customer Satisfaction “METRICS” 数据驱动进步 指标的含义 Six-Sigma Training
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