So verwenden Durchbruch Gleichung Six Sigma: Y = f (X) + & # 949-
Alle Six Sigma kann mit zusammenfassen, was das heißt Durchbruch Gleichung - ein Allzweck-Gleichung, die nicht einschüchtern sollte auch die am wenigsten mathematisch geneigt: Y = f(X) + epsilon-, wobei
Y ist das Ergebnis (n) oder Ergebnis (se) Sie wünschen oder brauchen.
X steht für die Eingänge, Faktoren oder Stücke notwendig, das Ergebnis (n) zu erstellen. Sie können mehrere haben Xs.
f ist der Funktion, der Weg, oder Verfahren, mit dem die Eingänge in das Ergebnis umgewandelt werden.
epsilon- ist das Vorhandensein von Fehler, oder umgebenden Unsicherheit, wie genau die Xs transformiert werden, das Ergebnis zu erstellen.
In anderen Worten, ein Satz von Eingangsvariablen durch eine Funktion (oder Prozess) transformiert und in Kombination mit dem Fehler um die Ausgabe zu bilden. Das Y ergibt sich aus oder ist eine Funktion, die Xs. Um ein gewünschtes Ergebnis zu bestimmen, wenden Sie eine Transformationsprozess oder Funktion, f, an den Eingängen.
Sie machen einen Laib Brot mit Mehl, Hefe, Salz und anderen Zutaten und verwandeln sie durch Mischen und Backen in eine gewünschte Ergebnis nehmen. Die Zutaten und Ofeneinstellungen sind die Xs, das Mischen und die Backen sind die Transformationsprozess Funktion f, und das resultierende lecker Brot ist die Y.
Aber zusätzliche Fehler (epsilon) tritt in der Vielzahl von Faktoren, die Sie berücksichtigen nicht, wie die örtliche Feuchtigkeit der Tag Sie backen das Brot oder die Frische des Mehls.
In der realen Welt, egal wie sehr man es versucht, immer Ärgernis Faktoren fügen Sie zusätzliche Wirkung auf die outcome Sie immer ein gewisses Maß an Unsicherheit erfahren, wie gut Ihre gesteuerte Aktionen ihre gewünschten oder erwarteten Ergebnis.
Das Y = f(X) + epsilon Durchbruch Gleichung ist die zugrunde liegende Form aller statistischen Werkzeuge in Six Sigma, von Korrelation zu Kurvenanpassung von Experimenten zur Hypothesentests zu entwickeln, und so weiter.
Die Auslegung und Ziel sind immer die gleichen: welcher Anteil der Produkt- oder Prozesssituation Ausgang (der Y) Können Sie durch die wenigen kritischen Inputfaktoren zuzuschreiben (die Xs), und wie viel noch in der Unsicherheit oder Fehler (epsilon)? Das Ziel ist, ein angemessenes Maß an Wissen in Bezug auf die zu entdecken Xs und ihre deterministische Wirkung auf Y so dass nur ein erträgliches Maß von epsilon-Risiko bleibt.