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* 另外一个例子,通过的香肠图，可进行一步。 部件搜索 部件搜索规则 1 在香肠图的两端选取BOB和WOW（它 们的位置越远越好），它们分得越远，你 越容易找到Red X 第一阶段： 2 拆卸和重装每一部车3次，使用通过法则 检查，法则1：BOB和WOW间完全的分离 法则2： 别忘记标识你的BOB和WOW中的零件 确保你的交换包含的所有你在第一阶段预 备交换的零件 3 如果第一阶段通过了，继续进行第二阶段 如果第一阶段失败了，表明问题在于零件的 装配，使用拆卸步骤来找出Red X 部件搜索 部件搜索规则 第二阶段： 为每一组计算分布界限： 按期望的重要性顺序交换零件，通常做镜 像图。考虑需交换的部件，别忘记字典游 戏 任何交换都可能导致从原来的区间跳到 另一个区间，这表示这个部件为BOB和 WOW的不同作出了贡献 无论是找到了两个或更多的有意义的组 分，进行a capping run，这通过一起交换 所有的有嫌疑的元件。通常使用镜像图， 当我们得到两组间完全的转变，a capping Run 通过了。 部件搜索 部件搜索规则 第三阶段:（将在Journeyman 课程中讨论） 用第二阶段中的重要元素作为变量作全 因子矩阵图，包括前面所有的数据，第一阶 段和第二阶段，用每一单元的中值分析矩阵 比用平均值更好。 做曲线图包括所有在第二阶段确定的重 要元素的影响，查看曲线图，找寻最有利的 机会 技术问题解决大纲 聆听顾客的声音　　　问题定义 观察失效　　　　　　项目定义 测量变差　　　　　　解决树 　　　　　　　　　　（溯源） 确认主要影响 解决树 （Red X) 　 （确认） 对主要影响执行控制　解决树 （Red X) 　 （执行） 对比较 对比较 对比较是什么？ ……一个有力的提供线索的工具用于当“字典” 再也不能分离更小的元素或子系统 成对比较的作用有多大取决于问题解决者从部 件搜索中选取捕获Red X合理组对的能力 然后这个合理组对能用于通过消除其它候选者， 它们的图形不是始终都通过BOB和WOW，集合 那些最象Red X的候选者 成对比较工作表 查看通过每一对时一致的图形：高↗ 低↘ 相等 ― 当出现相同的图形通过所有的组对就有Red X的嫌疑， 技术问题解决大纲 聆听顾客的声音　　　问题定义 观察失效　　　　　　项目定义 测量变差　　　　　　解决树 　　　　　　　　　　（溯源） 确认主要影响 解决树 （Red X) 　 （确认） 对主要影响执行控制　解决树 （Red X) 　 （执行） 统计确认 B VS. C Test 统计确认 Red X 关键原因或变量，它导致了在Green Y中最大数量的变差。 Red X导致了数据上非随机的图形。它是在过程或产品中超 差的红色警报。 Green Y 顾客关注的反馈，它可以是一种失效模式或一个特性分布 并且是典型的技术特性。它是绿色的因为那是钱的颜色，顾 客越满意，公司就能挣更多的钱 BOB 最最好的表现了Green Y确定的外观或特性。BOB表示了分 布的一个尽头，与其相反的另下个尽头是WOW，通常这不 是名义上的数值 WOW 最最坏的表现了Green Y确定的外观或特性。WOW表示 了分布的一个尽头，与其相反的另下个尽头是BOB B BOB水平或更好的零件设计/过程 C WOW水平或现在的零件设计/过程 定义 统计确认 在通过有效的线索提供工具确定了Red X候选后， 下个步骤是使用一个预定的确信值统计验证这个 Red X候选是真正的Red X 这个统计验证方法叫B Vs. C测试。有一个全系列的 B Vs. C测试。我们将使用一个是普遍的。 B Vs. C six pack test 统计确认 更好的方法 VS 现在的方法 B分布比C分布在一个更好的位置？ C=现在的方法 B=更好的方法 B Vs. C six pack test 统计确认 单一试验： B分布比C分布在一个更好的位置？ C=现在的方法 B=更好的方法 统计确认 这个测试将确定是否方法B是更好的(消除Red X)较方法C而 言。一个完全的分离必须被建立，这个方法仅于确定一个可 能的Red X，这个 Red X是通过有效的线索提供工具确定的