白沙啤酒改进续集 – 变量分析
项目回顾：在六西格玛绿带的带领下，项目团队识别出5个最重要的流程变量和2个比较重要的流程变量。分别是：lX2啤酒流速lX6电磁阀响应时间lX7工艺参数组合lX5灌装头lX15 啤酒瓶盖子压力lX3 啤酒温度lX9 设备维护ME人员技能项目团队将历史数据整理出来，将原始数据贴上了流程变量的标签，因此每一个单瓶啤酒量的数字就携带了很多流程信息。数据上贴的标签越多，携带的信息就越丰富，数据就越“大”，这就是大数据BIGDATA 让我们赶快来看看一号灌装机的灌装头时间之间是否存在差异？使用假设检验：原假设 H0：六个灌装头的灌装的单瓶啤酒量没有差异备择假设Ha：六个灌装头中至少有一个灌装的啤酒量存在显著差异应用统计分析工具方法分析 -ANOVA，得到如下结论：看来3号灌装头有点“堵”啊。看看P值如何？单因子方差分析: 白沙啤酒 与 灌装机灌装头 P值为零。绿带记起来了黑带大师的教导，“P值小，H0倒！”数据统计显示P值为零，非常的小，推翻原假设H0的描述，而接受备择假设描述的风险很低，意味着“六个灌装头中至少有一个灌装的啤酒量存在显著差异”。从箱线图可知，就是3号灌装头显著地比其它灌装头装的少。是不是就是这个地方装少了，引起了市场的负面反馈呢？小伙伴们，你们怎么看？
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