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.
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
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?
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)
@@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.
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.
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.
Огромная благодарность за разъяснения! Коротко и ясно.
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.
Это потрясающе!
Так все понятно изложено - уважаю!
Спасибо за ролик. Хотелось бы побольше роликов про 6 Сигм
Спасибо. Кратко и ясно. Странно, что нам давали это в институте, но не использовали это название 6-сигма.
Спасибо
Подскажите, а как устанавливается нормативный допуск или как он рассчитывается?
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.
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.
Смотрю ,подписан , поставил лайк , ем финики !!!
Пожалуй лучший контент про 6 сигм в русском сегменте ютуб. Очень жду видео с дополнительными кейсами на эту тему.
Очень качественное видео как по форме так и по содержанию
Спасибо
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.
Что означает - выработках смены в тоннах ?
Благодарю, все по полочкам о сложном!!! 🌼🌼🌼🍀✊
Спасибо
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
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..
"Всем лина" - жёстко))))
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.
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)
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.
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.
👍👍👍👍👍👍👍
Вот как раз учусь по программе LSS. Статистика даётся сложнее всего.
Потихоньку во всем разберетесь.
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.
я так и не понял при чем тут 6 сигма
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 коммент, рассмешили 😀
😂