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前面通过3篇关于DOE操作与分析文章简介了常用术语、特征量以及图形分析，希望能通过Minitab的视角探究其轮廓，关于因子筛选、析因设计、相应曲面等将在后期逐步讨论。 数据分析自然离不开数据的准确性，这一篇开始进入“准不准”阶段。本篇分享一个去年做一致性评估的时候非常有意思的案例。 起因是产品发到日本后，客户反馈塑料盖太松，容易脱落，希望我们能作一些改善。调查后发现塑盖尺寸公差都符合要求，接管尺寸也符合要求，松紧判断因人而异。难点来了： 1.产品符合尺寸要求 2.客户的描述带有主观判断，调查时判定依据难以客观 3.买方市场，必须作出回应。 于是乎进行关于“松，合适，紧”的一致性研究。 通过Minitab创建记录表单。 统计-质量工具-创建属性一致性分析工作表： 在选项栏，将随机勾选。在统计里，随机是非常重要的属性，能尽可能的保持变量间没有共线性的关系。也可以了解一下空间几何解释变量与响应，随机性是误差项空间与投影空间垂直的保证条件之一。  生成调查表格后就进行试验，结果以相对主观判断为基准L=松，P=合适，T=紧，分析其个人对标准的把握以及不同人员对基准判断的一致性。  通过Minitab进行数据分析： 统计-质量工具-属性一致性分析：按如下填入，因为没有客观存在的标准，所以也就没有填写，点击确认后输出。  有趣的地方在于数据与分析的交互分析！ 先来看看这个图，wu其实是在做测试临时加入的，但是他是该区域的负责人，相对而言分辨能力较其他人好。而插曲在于测试进行时接到电话要去开会，所以他快速完成了实验任务。而这一插曲与数据刚好匹配上。 从图形中看虽然不能从显著统计的角度说wu与其他人差异，考虑到其特殊性，在不知道插曲的情况下，需要调查wu的测试过程是否有异常或数据是否异常。  不仅如此，wu在“合适”的标准判定上是有明显差异的。  通过这一个插曲，当时就数据真实客观的反应过程，不会主动骗人，数据分析过程中追溯性是给予决策判断的基石。 另外，从多维度的角度来，大家虽然对“合适”与“紧”的判定不稳定，但是“松”的判断一致性还是非常高的。也就是说，如果我们仅仅是要解决“松”的问题，通过人工探测出来是没有问题的。在实践中，这样的分析结论对决策导向是非常重要的。 最终案例解决是通过营销手段以及与供应商协调沟通的软技能方式解决，似乎与分析无关。不过笔者认为作为工程人员，类似的实验、分析以及思考是必要的，很多综合性问题都可以通过软技能走捷径提高效率，但是毕竟没有提升对问题的认知层次。 今天通过案例分享了属性一致性分析的Minitab操作过程。下期，将开始连续性数据的测量系统分析。 整理不易，欢迎点亮再看！ ---Minitab系列--- ---------------------------------------------- 整理不易，欢迎点亮再看！ |
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