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小唐老师最近一周多的时间在休假，考虑到专业的东西比较费脑子，今天不打算和大家分享专业方面的东西，今天开始分享更加费脑子的制造业中的“统计学”。
没问题，反正休假中的小唐老师有大把的时光~~~
遇到过很多汽车行业的朋友，在学习质量工具的时候，一遇到“统计学”就彻底懵了。而很多统计学的概念在汽车行来又是经常遇到的。
以如雷灌耳的《五大手册》来说，其中的SPC和MSA就涉及到大量的统计学运算。请大家来感受一下
不知道各位感受如何，反正小唐老师看了也是觉得晕。细究起来，尽管这些其实还都是统计学里非常基础的概念与运算。
考虑到汽车行业经常会用“统计学”，今天我们就先挖个坑，聊聊统计学的基本内容。
首先我们来了解一下基本概念。
世界上没有完全相同的两片树叶，哪怕是在同一棵树上长出来的。
世界上没有完全相同的两个产品，哪怕是在同一个过程生产出的。
变差在就是用来衡量这种差异的术语。其官方定义为 过程的单个输出之间所不可避免的差异。
因为变差是有害的，很多统计学的研究目的是在如何减小它——降低偏差！
旧的变差理论——足球门柱原理
技术规格就好比球门柱
只要产品指标在技术规格范围内，顾客就是满意的
只要足球射进球门，不管是中间进的还是边上进的，只要进了，就算得分
新的变差理论——成本理论
不管技术规格大小，任何偏离目标值的产品都会带来损失，这种理念其实是非常进步的。
a. 普通原因 / Common Causes
—源自各种微小因素，对过程产生持续影响，结果稳定可预测 —只能通过改变系统来减少普通原因，常需要管理层动作，如更新设备
小唐老师再举些例子帮助大家理解。
—大量微小原因（如环境等） —原材料在一定范围内的微小变异 —机械的微小振动 —仪器测量不十分精确
认识一个疯狂的质量经理（女士），将SPC用到生活里了。她将老公下班回家的时间点做了统计，并且进行了画图描点分析。
如果发现老公回家的时间超过了控制限，便会质问其原因（好可怕）。
我们这里帮她归归类： 如果回家晚是因为路上正常的红绿灯等的太久，这就是普通原因。
如果回家晚是因为晚上和其他人Happy去了，或者车轮胎爆了，这就是特殊原因。
b. 特殊原因 / Special Causes
—不是始终作用于过程的变差的原因，不符合统计学的分布 —当它们出现时将造成（整个）过程的分布改变 —不需要改变系统就可以找出并解决特殊原因
实际的例子
—使用规格外的原材料
—设备坏了 —人员误操作
以上这张图蛮容易给人以误导，觉得在在的偏差都是特殊原因造成的。其实不然。
比如那位女士的丈夫，如果回家的路上轮胎爆了，这是特殊原因，但是他很快的换好轮胎并按时回家了，并不会带来很大的变差（回家太晚）
稳定的过程
稳定的过程（统计学控制意义上）只受随机因素（普通原因）的影响，过程的输出相对可预测。
产品特性的位置及变差不随时间变化。
稳定的过程非常重要，那如何去判断一个过程是否稳定呢？从控制图(就是女经理画的那个图哦)上有如下的判别方法。
a. 一个点远离中心线超过3个标准差
b. 连续7点位于中心线一侧
c. 连续6点上升或下降
d.连续14点交替上下变化
e.连续3点中有2点距中心线的距离超过2个标准差(同一侧)
f.连续5点中有4点距中心线的距离超过1个标准差(同一侧)
g.连续15个点排列在中心线1个标准差范围内(任一侧)
h.连续8个点距中心线的距离大于1个标准差(任一侧)
懵吗？
这此图有啥用呀？
对于上面那位女经理来说，她就可以知道她老公有没有“特殊原因”不回家！
今天小唐老师挖了一个巨大的坑，看看明天能不填上，明天我们来讲Cmk，Cpk和PpK。先给张图大家预习一下~~~
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