质量控制中常见误区(2):真的改进了吗?

现在大家已经逐渐认识到, 作报告,写总结,最好要有数据来做支撑。 比如, 通过改进设备, 生产工时由原来的410秒降到了4分钟, 或者产品合格率由95%提高到97%, 等等, 不一而足。

大家有没有遇到这样的情况, 那就是过几天, 生产工时就又回到原先的水平410, 合格率也再次下降到改进前的95%。 在这里, 我们假设员工是诚实的, 没有数据造假, 哪会是什么原因造成的呢? 又如何避免类似的问题? 并且在以后可以对自己得出的结论非常自信。

可以用一个案例来说明。 A公司原来的生产周期是60分钟, 为了缩短工时, 他们购买了一台新的的设备用以替换老旧的设备。 为了验证措施是否有效, 他们计算了26个新样本, 计算出新平均周期为57分钟。 他们可以说他们提高了5%的效率吗?

不能, 他们还需要知道这26个新样品的标准差, 然后通过计算才能知道这个变化到底是由于新设备还是由于随机因素造成的。

我们假设标准差是10

我们采用的显著性水平为0.01 (显著性水平的定义:原假设为真时, 拒绝原假设的概率)

       a.提出原假设
          Ho:  生产周期均值>=60分钟
         
H1:  生产周期均值<60分钟
       b.
因为样本数小于30, 使用t分布计算。
         
t=-1.53
       c.查表t分布表, 自由度为25(26-1=25), 显著性水平为0.01, 得到交点值为-2.485
       d.
因-2.485小于-1.530, 不能拒绝原假设。 改进前和改进后的3分钟差异是随机因素造成的。
       e.
到此, 你可以自信地说, 新设备没有缩短工时。(这个结论错误的概率为1%)
期望每个质量人员都会使用统计工具是不现实的, 但是每个质量人员一定要有怀疑, 求真的观念, 这个很重要。

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