Сергей, добрый день. Спасибо что затронули эту тему. Также отдельный плюс за бодрую и красивую подачу материала. Хотелось бы обсудить ряд спорных, с моей точки зрения, утверждений. Далее попытался изложить кратко и без сильных отвлечений за границы заявленной темы. 2:01 - «первый график отражает менее стабильный процесс», и далее «более стабильный». Если термин стабильность используется здесь как синоним «статистически управляемого процесса», что в целом следует из темы повествования и дальнейшей фразы «…статистическую стабильность процесса», то такая формулировка некорректна. Стабильный процесс, в статистическом управлении, не может быть более или менее стабильный, он либо стабильный, либо нет. При чем на практике мы не знаем истинного его состояния, а лишь делаем вероятностное предсказание о его будущем поведении. Скорее всего в видео речь идет о том, что «один процесс демонстрирует меньшую вариабельность, чем второй». 07:40 - «значение среднеквадратического отклонения … [помогает] рассчитать вероятность попадания значения в определенный диапазон». В теории, для известных математических моделей, при ряде ограничений, которые невозможно выполнить в практической реальности - да. Об этом можно было бы оговориться. 10:03 - «в моем примере мы можем ожидать выработку в смену от … до… с вероятностью 99,73%». Нет, не можем. На практике это не работает. Такие утверждения могут ввести не специалистов в глубочайшие заблуждения. 11:42 - «понять, какой уровень дефектности… текущая организация процесса может обеспечить». Это не совсем корректное мнение уже много раз разбиралось (см. Ю.Адлер или D.Wheeler, помимо прочих). В реальных процессах подобное, к сожалению, невозможно. 12:08 и далее про вероятности - в теории, для нормального распределения, и с учетом известного стандартного отклонения генеральной совокупности, для количества наблюдений, приближающихся к объёму генеральной совокупности - да. Но на практике это не работает. А поведение хвостов распределения, с точки зрения вероятности, похоже не подлежит практически полезной оценке с таким уровнем точности (см. Э.Деминг или тот же Н.Талеб), хотя на практике этого и не требуется (см. Шухарт). Но здесь более глубокие дебри начинаются, хотя без них понять происходящее для стороннего наблюдателя очень сложно. Вы также не упомянули главное, насколько могу судить, в подходе шесть сигм - сначала процесс пытаются привести в статистически управляемое состояние и далее такое состояние процесса поддерживать. Без этого всё остальное не имеет практической пользы.
Для того, чтобы это начало работать на практике, в Шести Сигм и в статистическом контроле качества существует методика Rational Subgrouping или Грамотная выборка. В которой определяются краткосрочное и долгосрочное состояние процесса. При таком подходе статистические прогнозы уже валидны.
Сергей спасибо. Давно ждал информацию на тему 6 sigmа. Наверно многие не понимают какую ценность несет данный урок. Надеюсь в будущем будут уроки по Minitab21
Какой вывод я делаю, увеличивай допуски и будет качество вплоть до 6 сигма. Но если границы допуска жестко определены (требованием потребителя, гостом и т.д.), то нужно , чтобы сигма (отклонение от среднего) была достаточно маленькой, чтобы 6 раз от среднего уложиться в допуски. Поправьте меня, если я где-то ошибаюсь.
Вам нужен продюсер, который раскрутит вашу страницу. Столько у вас нужных видео, но никто об этом не знает, потому что ваша целевая аудитория вообще не в курсе, что вы есть.
Наткнулся на информацию что "сигма" шухарта-деминга - это не среднеквадратическое отклонение. Под "сигмой" они дают другую формулу и термин. Хотя Деминг это проф. статистики. Пошёл дальше искать информацию
Так и есть, карты Шухарта строятся на на основании среднеквадратичнакого отклонения, а на основании стандартного отклонения. Сделаю как-нибудь видео про это
Может ли сигм быть больше, чем 6? Пытаюсь в лабораторной диагностике понять это. Там сигма рассчитывается по формуле: sigma=(ТЕмакс-В)/CV, где TE макс-установленное требование к качеству, либо рассчитанное для своей лаборатории, либо значение берется из справочника, это максимально допустимая аналитическая ошибка. В-смещение, CV коэффициент вариации. Так вот при подсчетах, встречаются беспроблемные аналиты,у которых сигма и 10,5 получается..никак не укладывается это)
Для индивидуальных значений границы регулирования считаются как X+/-A2*mR... Где A2 коэффициент зависящий от n выборки. А ту формулу которую вы написали применяют для оценки пригодности процесса Pp Ppk. Или меня занесло не туда?
@@ИванИванов-у6р3у, строго говоря по 6,15 сигм в обе стороны. Тогда с каждой стороны будет по 1.7 дефектов на миллион. Формулу, которую при этом используют - это формула нормального закона распределения. И соответствующий интеграл =) Но формула довольно сложная, включающая е в степени (Xср-X)^2/сигма^2. поэтому математики придумали стандартное нормальное распределение со средним 0 и сигмой 1. Для него формула сильно упрощается и интегралы искать легче.
Нет даже упоминания о дисперсии, а вот первое упоминание на 5-ой минуте но все благодарят и ничего не понимают.. Математическая статистика в комиксах. Беда. Некоторые репетиторы предлагают обучить логарифмам за 20 минут. Вам туда - к репетиторам по математике.
Зачем нам в России, где объем большинства производств не превышает 1,5 млн. ед продукции в месяц и рынок мал для реализации большего объема методы мировых корпораций? Ставим значение гамма-ресурса в 5% и пипл хавает.
Какой-то очередной аферист. Эти шесть сигм с разноцветными поясами призваны сбить с толку производственников в странах третьего мира, чтобы они не развивались. В нашей стране эти аферисты не приживаются, хотя и очень стараются.
Спасибо за ролик. Хотелось бы побольше роликов про 6 Сигм
Огромная благодарность за разъяснения! Коротко и ясно.
Это потрясающе!
Так все понятно изложено - уважаю!
Сергей, добрый день.
Спасибо что затронули эту тему. Также отдельный плюс за бодрую и красивую подачу материала. Хотелось бы обсудить ряд спорных, с моей точки зрения, утверждений. Далее попытался изложить кратко и без сильных отвлечений за границы заявленной темы.
2:01 - «первый график отражает менее стабильный процесс», и далее «более стабильный». Если термин стабильность используется здесь как синоним «статистически управляемого процесса», что в целом следует из темы повествования и дальнейшей фразы «…статистическую стабильность процесса», то такая формулировка некорректна. Стабильный процесс, в статистическом управлении, не может быть более или менее стабильный, он либо стабильный, либо нет. При чем на практике мы не знаем истинного его состояния, а лишь делаем вероятностное предсказание о его будущем поведении. Скорее всего в видео речь идет о том, что «один процесс демонстрирует меньшую вариабельность, чем второй».
07:40 - «значение среднеквадратического отклонения … [помогает] рассчитать вероятность попадания значения в определенный диапазон». В теории, для известных математических моделей, при ряде ограничений, которые невозможно выполнить в практической реальности - да. Об этом можно было бы оговориться.
10:03 - «в моем примере мы можем ожидать выработку в смену от … до… с вероятностью 99,73%». Нет, не можем. На практике это не работает. Такие утверждения могут ввести не специалистов в глубочайшие заблуждения.
11:42 - «понять, какой уровень дефектности… текущая организация процесса может обеспечить». Это не совсем корректное мнение уже много раз разбиралось (см. Ю.Адлер или D.Wheeler, помимо прочих). В реальных процессах подобное, к сожалению, невозможно.
12:08 и далее про вероятности - в теории, для нормального распределения, и с учетом известного стандартного отклонения генеральной совокупности, для количества наблюдений, приближающихся к объёму генеральной совокупности - да. Но на практике это не работает. А поведение хвостов распределения, с точки зрения вероятности, похоже не подлежит практически полезной оценке с таким уровнем точности (см. Э.Деминг или тот же Н.Талеб), хотя на практике этого и не требуется (см. Шухарт). Но здесь более глубокие дебри начинаются, хотя без них понять происходящее для стороннего наблюдателя очень сложно.
Вы также не упомянули главное, насколько могу судить, в подходе шесть сигм - сначала процесс пытаются привести в статистически управляемое состояние и далее такое состояние процесса поддерживать. Без этого всё остальное не имеет практической пользы.
Спасибо за развёрнутый анализ. Обязательно учту, буду использовать.
Для того, чтобы это начало работать на практике, в Шести Сигм и в статистическом контроле качества существует методика Rational Subgrouping или Грамотная выборка. В которой определяются краткосрочное и долгосрочное состояние процесса. При таком подходе статистические прогнозы уже валидны.
Спасибо. Кратко и ясно. Странно, что нам давали это в институте, но не использовали это название 6-сигма.
Спасибо
Спасибо. Некоторые замечания по терминологии есть конечно, но в целом очень все хорошо.
Да, термины не всегда точно используются, надеюсь в целом смысл не был потерян.
Очень качественное видео как по форме так и по содержанию
Спасибо
Смотрю ,подписан , поставил лайк , ем финики !!!
Подскажите, а как устанавливается нормативный допуск или как он рассчитывается?
Сергей спасибо. Давно ждал информацию на тему 6 sigmа. Наверно многие не понимают какую ценность несет данный урок. Надеюсь в будущем будут уроки по Minitab21
Спасибо за ваш комментарий.
Какой вывод я делаю, увеличивай допуски и будет качество вплоть до 6 сигма. Но если границы допуска жестко определены (требованием потребителя, гостом и т.д.), то нужно , чтобы сигма (отклонение от среднего) была достаточно маленькой, чтобы 6 раз от среднего уложиться в допуски. Поправьте меня, если я где-то ошибаюсь.
"Всем лина" - жёстко))))
Благодарю, все по полочкам о сложном!!! 🌼🌼🌼🍀✊
Спасибо
Вам нужен продюсер, который раскрутит вашу страницу. Столько у вас нужных видео, но никто об этом не знает, потому что ваша целевая аудитория вообще не в курсе, что вы есть.
Пожалуй лучший контент про 6 сигм в русском сегменте ютуб. Очень жду видео с дополнительными кейсами на эту тему.
Наткнулся на информацию что "сигма" шухарта-деминга - это не среднеквадратическое отклонение. Под "сигмой" они дают другую формулу и термин. Хотя Деминг это проф. статистики. Пошёл дальше искать информацию
Так и есть, карты Шухарта строятся на на основании среднеквадратичнакого отклонения, а на основании стандартного отклонения. Сделаю как-нибудь видео про это
Может ли сигм быть больше, чем 6? Пытаюсь в лабораторной диагностике понять это. Там сигма рассчитывается по формуле: sigma=(ТЕмакс-В)/CV, где TE макс-установленное требование к качеству, либо рассчитанное для своей лаборатории, либо значение берется из справочника, это максимально допустимая аналитическая ошибка. В-смещение, CV коэффициент вариации. Так вот при подсчетах, встречаются беспроблемные аналиты,у которых сигма и 10,5 получается..никак не укладывается это)
Что означает - выработках смены в тоннах ?
Для индивидуальных значений границы регулирования считаются как X+/-A2*mR... Где A2 коэффициент зависящий от n выборки. А ту формулу которую вы написали применяют для оценки пригодности процесса Pp Ppk. Или меня занесло не туда?
Валерий, вы используете порядок расчета для карт Шухарта.
👍👍👍👍👍👍👍
получается, по сути, что ср.квадр.отклонение - это просто среднее отклонение?
Это размах среднего отклонение от средней 😀
@@LittiPro а чем он отличается от среднего отклонения? По модулю..
Про пример с Мотороллой: вы уверены что 6 сигма влево и 6 сигма вправо? Разве не 6 сигма в общем?
Если брать всего шесть сигма, по три с каждой стороны, то доверительный интервал будет 99,73%, что очень далеко от 3,4 дефекта на 1 млн. возможностей.
А сколько % попадёт в интервал плюс минус шесть сигм?
@@ИванИванов-у6р3у 99,99966%
@@LittiPro спасибо. А по какой формуле нужно считать?
@@ИванИванов-у6р3у, строго говоря по 6,15 сигм в обе стороны. Тогда с каждой стороны будет по 1.7 дефектов на миллион. Формулу, которую при этом используют - это формула нормального закона распределения. И соответствующий интеграл =) Но формула довольно сложная, включающая е в степени (Xср-X)^2/сигма^2. поэтому математики придумали стандартное нормальное распределение со средним 0 и сигмой 1. Для него формула сильно упрощается и интегралы искать легче.
Нет даже упоминания о дисперсии, а вот первое упоминание на 5-ой минуте но все благодарят и ничего не понимают.. Математическая статистика в комиксах. Беда. Некоторые репетиторы предлагают обучить логарифмам за 20 минут. Вам туда - к репетиторам по математике.
Вот как раз учусь по программе LSS. Статистика даётся сложнее всего.
Потихоньку во всем разберетесь.
Зачем нам в России, где объем большинства производств не превышает 1,5 млн. ед продукции в месяц и рынок мал для реализации большего объема методы мировых корпораций? Ставим значение гамма-ресурса в 5% и пипл хавает.
я так и не понял при чем тут 6 сигма
Какой-то очередной аферист. Эти шесть сигм с разноцветными поясами призваны сбить с толку производственников в странах третьего мира, чтобы они не развивались. В нашей стране эти аферисты не приживаются, хотя и очень стараются.
Спасибо за коммент, рассмешили 😀