我在这里选择了些东西来说明

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通过根据能源部统计数据进行些实验，绿带将能够了解并非所有输入变量都会显着影响性能。就好像能源部最初充当了个过滤器，将小麦与谷壳分开，指向帕累托来突出关键变量。图强调关键变量的漏斗表示在此示例中，这些关键变量是催化剂、温度和浓度。这些变量经过调整后，将成为下阶段控制通过统计过程控制进行例行监控的重要候选变量。此外，我们想知道如何调整流程才能最大限度地提高产量。因此，向我们揭示，最佳的工艺调整是如图所示的红色所示水平。图因素对响应的影响图我们必须在的流速、的催化剂、的搅拌、°的温度和的试剂浓度下工作。

在这点上，我想强调这个过程中两个最重要的变量：催化剂含量和温度水平。绿带可以通过等统计软件进行这样的管理分析。图关键变量的等值线图我们已经在图中对这些变量的调整进行了评论，但是图详 墨西哥电话号码列表 细说明了在图例中以深绿色突出显示的非常窄的范围内实现的最大产量。因此要认识到，实际上两者都必须调整到高水平才能获得最大性能。缺乏对这些输入变量的控制会导致响应的可变性，并且不充分的控制不会导致响应的最佳水平。可以在图中进行相同的分析，但是是在三个维度上：图关键变量的响应曲面图还考虑了输入变量之间综合影响的可能性但是如果我们有多个响应变量怎么办嗯，在公司中很常见这样的流程，它们被称为具有多重响应的流程。



在这种情况下，我们将使用款功能强大的工具，该工具能够同时满足多个优化目标：合意性“合意性”。从更实际的角度来说，我们可能同时想要最大的产量和最小的生产成本，甚至是具有标称密度或粘度值的产品。这样，将找到种独特的解决方案，以尽可能最好的方式同时为每个人提供服务。如果我们想进步减少实验数量，强调外部过程噪声并管理个明确表明过程变异性减少的指标，那么我们强调的个新维度，即田口方法。田口工程没有诗歌，没有浪漫。您是否有兴趣学习如何优化流程、减少可变性、更好地满足客户期望以及所有这些使用积极的教学方法以及理论、教学和实践方法来参加精益六西格码绿带课程吧的短期绿带精益六西格码课程是种管理方法，汇集了系列统计和质量工具，旨在分析和指导公司流程的管理，有助于搜索和采用最佳实践，并实现日益合格和有竞争力的结果。