Снимка William Harris
<р> Хистограмата осигурява визуална представа за вашата вариация. Забележете, че промяната се разстила равномерно по диапазон от стойности. Това се нарича нормално разпределение, а резултатът е крива с форма на камбана. Диаграмата по-долу показва същото разпределение с кривата на камбаната наслагва върху него.
Снимка William Harris
<р> Сега нека да разгледаме кривата камбана без свързаните с тях данни. Такава крива е показано по-долу, така че можете да видите ясно два важни измервания - средната и ограничението на спецификация. Средната стойност е пикът на кривата. Границата на спецификацията е стойността, посочваща приемлива от неприемлива производителност. Там обикновено е горна и долна граница спецификация за един процес -. И областите от външната страна на границите се наричат опашките
Снимка William Harris
<р> На следващата страница ще говорим за стандартно отклонение, което ни казва колко вариация съществува за даден процес.
Стандартно отклонение
<р> Стандартно отклонение, представлявана от малки букви под формата на гръцката буква сигма, е статистика, който ви казва колко здраво данни точки са скупчени около средната стойност за даден процес, което от своя страна ви казва как съществува голямо вариране. Когато точките с данни са плътно скупчени около средната и кривата на форма на камбана е стръмни, стандартното отклонение - а оттам и вариацията - е малък. Когато точките с данни са раздалечете и кривата на форма на камбана е плосък, стандартното отклонение - и промяната -. Е страхотни
<р> статистиците обикновено говорим за броя на стандартни отклонения от средната стойност. Едно стандартно отклонение и в двете посоки на средните сметки за 68 процента от данните в групата. Две стандартни отклонения представляват 95 на сто от него. И трите стандартни отклонения се падат 99% от данните. В Six Sigma, големият въпрос е: Колко стандартни отклонения могат да се поберат между средните и границата на спецификация? Ние можем да се изчисли, че номер с помощта на формулата в дясно.
В тази формула, Z е резултатът на Z, или Sigma оценка. A Z полувремето ниска означава, че значителна част от опашката на разпределението се простира покрай границата на спецификация. Полувремето Високото Z означава, че не е много на разпределението се простира покрай границата на специ
