Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 시리즈이거 너무 낯익습니다. Eastman Kodak Company에서의 마지막 댄스는 공급업체 품질 관리자였습니다. 여기에 몇 가지 생각이 있습니다 ...
문제가 수율인 경우 하위 어셈블리와 수율 사이의 실제 기능적 관계는 무엇입니까? 한 공급업체의 자재가 수율에 더 문제가 있습니까? 공급업체에 전달된 사양은 무엇입니까? 그들은 동일합니까? 하위 어셈블리가 다를 수 있다는 사실이 하나 또는 둘 모두를 생산하는 데 문제가 되는 문제가 되는 것입니까? 지금은 '...작업 가설...'입니다. 이 작업 가설은 어떤 근거로 설정되었습니까? 나는 이것들을 모두 보았다:
NS. 도시 제조의 전설.
NS. 요한이 그렇게 말했기 때문입니다.
씨. 우리는 작년에 이 수율 문제를 보았습니다... 그것이 공급업체의 잘못으로 밝혀졌습니다.
NS. 후속 연구를 통해 확인된 설계된 실험을 진행했습니다.
믿을 수 없는 통계 진술: 시리즈의 #2함께해주신 모든 분들께 다시한번 감사드립니다 내 첫 번째 "Cringeworth" 토론 주제 .매우 흥미로운 토론
포인트가 적립되었습니다!나는 가지고있다 블로그 게시물을 게시했습니다 내가 첫 번째 진술을 들었을 때 움츠렸던 이유.
나를 움츠리게 만드는 두 번째 시나리오와 진술은 다음과 같습니다.
한 회사에서 생산 라인의 수율 문제가 발생했습니다.작업 가설은 두 개의 다른 공급업체로부터 받은 하위 조립품의 차이와 관련이 있다는 것입니다.엔지니어에게 p-값이 0.001로 반환되는 t-검정을 수행하라는 요청을 받았습니다.매니저는 즉시 말한다. "95% 이상 중요합니다!왜 그들이 다른지 알아내십시오.우리는 이 두 공급업체가 동일한 부품을 제공하도록 해야 합니다!"
경영자의 생각으로 옳지 않은 것은?
JMP #놀라움
해석학Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 시리즈나는 나머지 그룹이 관리자의 진술과 관련된 통계적 문제를 논하도록 할 것입니다.
피트의 생각과 유사하게 내 생각은 다음과 같습니다.
1. 수율은 어떻게 측정합니까? 측정 시스템이 적절합니까? 실제로 실패하는 것은 무엇입니까? 수익률은 얼마입니까? 수율의 "문제"가 일관성이 있습니까, 드물거나 패턴이 있습니까?
2. 실패 메커니즘이나 인과 구조를 이해하려는 경우 수율은 끔찍한 척도입니다. 근본적인 문제에 도달하기에는 너무 집합적일 수 있습니다.
3. 가설이 보이지 않습니까? 공급된 하위 어셈블리에 차이가 있는 이유와 이러한 차이가 수율에 영향을 미치는 이유에 대한 설명은 없습니다.
4. 무엇의 t-검정? 어떤 비교, 어떤 기간, 어떤 샘플...등?
Deming 박사의 내가 가장 좋아하는 인용문 중 하나:
“책에서 가르치는 분산 분석, t-검정, 신뢰 구간 및 기타 통계 기법은 아무리 흥미롭더라도 예측에 대한 근거를 제공하지 않고 생산 순서에 포함된 정보를 묻기 때문에 부적절합니다. 데이터 분석을 위한 모든 컴퓨터 패키지는 아니지만 대부분은 비효율의 명백한 예를 제공합니다.”
Deming, W. Edwards(1975), 행동 근거로서의 확률. 미국 통계학자 , 29(4), 1975, p. 146-152
하지만 문제가 있을 때(Brian Joiner의 말을 바꾸어 마지막 글머리 기호를 추가하겠습니다) 다음과 같이 할 수 있습니다.
1. 시스템을 개선하고,
2. 시스템을 왜곡하고,
3. 데이터를 왜곡하거나
4. 누군가를 비난하십시오.
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 시리즈저는 이 토론을 즐기고 무언가를 배우고 있습니다. 모든 기여자에게 감사드립니다!
(블로그 게시물이 마음에 들었습니다... 바이알 부분... 저를 위해 함께 가져왔습니다.)
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 시리즈감사 해요 @Craige_Hales !토론을 즐기게 되어 기쁩니다.(나는 확실히 그렇다!)
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 시리즈우수한 점 @statman !나는 당신의 대답을 읽는 것을 즐깁니다!
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 시리즈언제나 좋은 말씀 잘 듣고 있습니다, @P_바텔 !계속 오세요!
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 시리즈여기에 좋은 소식이 있다고 생각합니다. 분명히 관리자와 팀은 데이터가 결정을 내리는 데 도움이 되도록 하는 데 관심이 있습니다.일부 코칭을 통해 몇 가지 질문을 더 하고 프로세스에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.그들은 부분이 다르다는 것을 확인했습니다. 관리자에게 '어떤 것을 표준화해야 하는지'를 묻는 것만으로도 더 많은 평가를 받을 수 있습니다.
- 한 공급업체의 수율이 다른 공급업체보다 낫습니까?그렇다면 더 나은 부분에서 표준화 할 수 있도록 무엇이 다릅니다.
- 단일 공급업체의 캠페인에서 수율이 향상됩니까? 공급업체에 따라 조정해야 하는 프로세스 또는 시스템이 있습니까?
- 제조 라인의 사람들이 부품의 차이점을 구별할 수 있습니까?그들은 그들에 대해 어떻게 생각하며 그것이 왜 중요합니까?
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 시리즈사려깊은 대답, @ih !감사합니다!
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 시리즈그들은 혼란스러운 요소를 시도하고 배제해야 합니다. 부분조립품 A에서 처리되는 제품이 일반적으로 기계 X를 통해 처리되고 부분조립품 B에서 처리되는 제품이 일반적으로 기계 Y를 통해 처리되는 경우 실제 동인은 기계 X와 기계 Y가 일치하지 않을 수 있습니다.
적절하게 제어된 샘플링이 없으면 다른 모든 요소가 동일한 부분조립품 A와 부분조립품 B를 테스트합니다(또는 최소한 제대로 설명되고 제외된 차이가 있는 경우). 부분조립품이 추진 요인이라는 결론을 내리는 것은 시기상조입니다.
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 시리즈우수한 점, @markschwab !답장을 보내 주셔서 감사합니다!
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 시리즈이 토론 스레드에 답변을 주신 모든 분들께 감사드립니다.(그리고 지금 막 보고 있다면 자유롭게 토론을 계속하세요!)
내가 왜 이런 말을 들을 때 움찔하는지에 대한 나의 견해에 관심이 있다면, 다음을 참조하십시오. 내 최근 블로그 게시물 .
그리고 이 작품이 마음에 드셨다면 꼭 보세요. 나의 3번째 "놀라운" 진술 토론 !
Re: A Cringeworthy Statistic Statement: #2 시리즈
아마도 내가 뭔가를 놓치고 있는 것 같습니다. 관리자가 하위 어셈블리가 다른 것과 상당히 다른 수율을 동일시하는 것 같습니다. 지적한 바와 같이 조립품의 형태, 적합성 또는 기능적 차이와 무관한 수율에 영향을 미치는 많은 요인이 있습니다.
