《提高梗丝纯净度过程能力指数(六西格玛评审版).docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《提高梗丝纯净度过程能力指数(六西格玛评审版).docx（32页珍藏版）》请在三一办公上搜索。
1、六西格玛绿带项目报告项 目 名 称：提高梗丝纯净度过程能力指数项目负责人： 陈锐单位： 生产管理部时间:2008年3月项目背景2007年上半年我厂海外市场反馈，烟支的卷烟纸有破损现象，并将破损烟支寄回。我部收到反馈后，根据样品分析，发现烟支被梗签刺破，随后我们发现前期梗丝纯净度波动较大。以顾客为关注要点，提高并且稳定梗丝纯净度，解决这个问题就显得极为迫切。1.界定阶段1.1 项目界定1.1.1 问题/机会陈述：2007年5月我厂混合型牌号梗丝纯净度cpk为0.53 。切梗质量波动较大，尤其出现出口产品的梗签刺破卷烟纸的质量问题。1.1.2 项目目标在3个月的时间里，将混合型牌号梗丝纯净度Cpk
2、从0.53提高到1.33。1.1.3 项目范围流程范围：梗加工线产品范围： 混合型梗丝1.1.4 项目团队成员首先进行项目相关方分析，在分析的基础上形成团队成员，如下表所示：项目相关方分析（Project Stakeholder Analysis）相关方（Stakeholder）项目关系（Relationship）联络/关联是被结果影响能够影响结果有用的专家意见供应物资部门决定权力团队成员参加团队会议抄送团队会议记录其他（描述）制丝车间生产管理部设备能源保障部技术中心推进人员： 张长安 项目组长： 陈锐 项目成员：刘佳虹(生产管理部)、魏凤美（生产管理部）、董立江（制丝车间）、魏明（制丝车间）
3、、朱景溯（技术中心）1.1.5 项目计划我们制定如下项目计划表：表 1：项目计划推进表项目周期2007年6月2007年10月任务第1周第2-4周第5周第6-7周第8-9周第10周6.1-6.96.11-6.307.2-7.77.9-7.217.23-7.318月界定测量分析改进控制项目完成1.2 流程及顾客需求界定1.2.1 概要SIPOC分析表2：SIPOC概要表SIPOC工作表（SIPOC Worksheet）(概要)供应商(Supplier)输入/需求(Inputs/Reqts)过程(Process)输出/需求(Output/Reqts)顾客(Customer)原梗供应厂商烟梗原料润梗、
4、蒸梗入柜梗丝梗丝掺配压梗、切梗梗丝加料梗丝膨化及风选1.3 项目收益分析1.3.1 项目收益定性描述梗丝是成品烟丝重要的组成部分，占我厂普通混合型牌号配方比例约20。目前梗丝纯净度Cpk为0.53，合格率仅为53.88，对成品烟丝的质量造成较大的影响。如果将Cpk提高到1.33，合格率达到99.99，将会大大提高梗丝和成品烟丝的质量，并减少不合格梗所造成的浪费。1.3.2 项目收益计算公式直接收益=年度叶组个数每叶组投料重量配方中梗比例梗原料单价（改进后合格品率-改进前合格率）1.3.3 项目预算以全年2330个叶组计算，每叶组5000kg投料，以20的梗比例，每公斤梗原料以2元计算，则预计单
5、月减少消耗为：直接收益233050000.22(0.9999-0.5388) =2148726元2.测量阶段2.1 详细流程图我厂梗丝加工流程为：技术中心制定采购标准与产品制造规格，经营部按照采购标准购入原料，技术中心对来料进货检验，原料检验合格入库存放。生产管理部分解技术中心产品制造规格制定工艺卡，并根据年度生产计划及市场销售情况制定日生产计划，下发制丝车间，制丝车间按照生产计划及工艺卡组织生产，生产管理部对梗丝加工质量进行检验，合格梗丝进入三丝掺配工序，不合格梗丝按照不合格品控制程序的要求处置。如下图所示：图 1:梗丝加工流程图2.2 确定数据收集对象Y2.2.1定义Y梗丝纯净度（Y）是指
6、梗丝中不纯物质量占总样品质量的比率，一般称取样品10g作为试样，将试样中的梗块、梗签、不合格梗丝（烟丝）及杂物等拣出，称重、记录。按下式计算：式中：Y 梗丝纯净度（%）。Yn样品中梗块、梗签、不合格梗丝及杂物重（g）。被测样品重（g）。2.2.2 Y的分层 车间按照两个生产班组组织生产，我们将梗丝纯净度按照甲、乙两班分层。2.3 确定数据收集计划表2、提高梗丝纯净度cpk项目数据收集计划表测量对象类型收集人测量工具时间范围样本量抽样方式测量系统分析方式YY1（甲班）连续型刘佳虹检验数据采集系统6月31系统抽样GRR%Y2（乙班）连续型陈锐检验数据采集系统6月31系统抽样GRR%我们根据数据收集
7、计划表，按照生产计划，并且本着甲、乙两班组相对应的原则，收集6月份有关数据如下：表3、梗丝纯净度数据收集表牌号 班次纯净度牌号 班次纯净度牌号 班次纯净度牌号 班次纯净度1mg甲99.6浓味甲99.711mg乙99.4浓味乙99.71mg甲99.5浓味甲99.71mg乙99.29浓味乙99.431mg甲99.34浓味甲99.831mg乙99.56浓味乙99.4610mg甲99.8浓味甲99.5410mg乙99.52浓味乙99.7210mg甲99.9浓味甲99.610mg乙99.4浓味乙99.610mg甲99.55浓味甲99.710mg乙99.31浓味乙99.110mg甲99.64浓味甲99.3
8、10mg乙99.1浓味乙99.410mg甲99.4红中甲99.810mg乙99.44红中乙99.810mg甲99.5红中甲99.710mg乙98.7红中乙99.510mg甲99.81红中甲99.510mg乙99.21红中乙99.2210mg甲99.52金北甲99.5310mg乙99.3金北乙99.2210mg甲99.63金北甲99.5210mg乙99.12金北乙99.510mg甲99.6金北甲99.6210mg乙99.3金北乙99.77浓味甲99.52金北甲99.68浓味乙99.3金北乙99.68浓味甲99.2金北甲99.81浓味乙99.77金北乙99.78浓味甲99.4浓味乙99.22.4测
9、量系统分析由于我们加工对象是农产品原料，其个体之间的有较大的差异，实际生产当中，同一牌号一批次的原料与下一批次的原料可能就有较大的不同，根据这种特点，我们设计MSA方案：对同一牌号叶组，安排甲、乙两班检验人员各自检验五次，以此来保证原料的最小差异性。由于没有重复样品，我们使用minitab量具R&R研究（嵌套）模块，对数据进行测量系统分析，以下是有关数据和MSA分析结果：表4、测量系统分析数据统计表牌号班组纯净度牌号班组纯净度1mg甲99.391mg乙99.211mg甲99.381mg乙99.231mg甲99.41mg乙99.21mg甲99.391mg乙99.211mg甲99.3951mg乙9
10、9.310mg甲99.5710mg乙99.4610mg甲99.5310mg乙99.4810mg甲99.5810mg乙99.4610mg甲99.610mg乙99.5110mg甲99.5410mg乙99.45浓味甲99.58浓味乙99.53浓味甲99.59浓味乙99.52浓味甲99.6浓味乙99.56浓味甲99.55浓味乙99.54浓味甲99.58浓味乙99.55特高甲99.66特高乙99.71特高甲99.66特高乙99.7特高甲99.64特高乙99.7特高甲99.68特高乙99.72特高甲99.65特高乙99.71金北甲99.61金北乙99.56金北甲99.65金北乙99.55金北甲99.66金
11、北乙99.57金北甲99.58金北乙99.55金北甲99.59金北乙99.58Gage R&R Study - Nested ANOVA Gage R&R (Nested) for 纯净度 Source DF SS MS F P班组 1 0.044700 0.044700 0.435 0.528牌号 (班组) 8 0.821420 0.102678 188.919 0.000Repeatability 40 0.021740 0.000544Total 49 0.887861 Gage R&R %ContributionSource VarComp (of VarComp)Total Gage
12、 R&R 0.0005435 2.59 Repeatability 0.0005435 2.59 Reproducibility 0.0000000 0.00Part-To-Part 0.0204268 97.41Total Variation 0.0209703 100.00 Study Var %Study VarSource StdDev (SD) (6 * SD) (%SV)Total Gage R&R 0.023313 0.139879 16.10 Repeatability 0.023313 0.139879 16.10 Reproducibility 0.000000 0.000
13、000 0.00Part-To-Part 0.142922 0.857534 98.70Total Variation 0.144811 0.868868 100.00Number of Distinct Categories = 8 Gage R&R (Nested) for 纯净度 图2、梗丝纯净度量具测量系统分析图从以上结果，我们可以看出，变差主要由牌号间的差异组成，量具的%Study Var值为16.1，可区分类别量为8，均适合标准，所以梗丝纯净度的量测系统是合适的。2.5 测量结果分析我们对表三数据分析，首先对总体数据进行了描述性统计分析如下：Descriptive Statisti
14、cs:纯净度 TotalVariable Count Mean StDev Minimum Maximum梗丝纯净度 62 99.504 0.230 98.700 99.9002.5.1测量当前水平1) 我们使用minitab软件，将上述纯净度数值带入统计质量工具系统当中，计算过程能力，得到Process Capability sixpack 过程能力分析图如下所示：图3、梗丝纯净度Process Capability sixpack 过程能力分析图图中可见，控制过程有异常点出现，显示过程不太稳定；正态概率图显示P0.172，大于0.05，所有数据符合正态性校验；能力图可见，梗丝纯净度cpk为
15、0.86，而PPK仅为0.73，过程能力较低。2) 根据以上cpk值数据显示，我们对应查表，得到所取样品梗丝纯净度的SIGMA水平组内为2.74，整体为2.19。2.5.2 按Y分层测量我们对表三数据按班组分层，计算甲、乙两班描述性统计量如下：Descriptive Statistics:甲班纯净度、乙班纯净度 TotalVariable Count Mean StDev Minimum Maximum甲班纯净度 31 99.595 0.165 99.200 99.900乙班纯净度 31 99.413 0.251 98.700 99.8001）我们使用minitab软件，将上述甲班纯净度数值带
16、入统计质量工具系统当中，计算过程能力，得到Process Capability sixpack 过程能力分析图如下所示： 图4、甲班梗丝纯净度Process Capability sixpack 过程能力分析图上图可见，单值控制图和移动极差控制图没有出现判异点，显示整体过程稳定受控；正态概率图P0.556，大于0.05，说明数据符合正态性校验；能力图可见，甲班Cpk为1.25。2）我们使用minitab软件，将上述乙班纯净度数值带入，计算过程能力，得到Process Capability sixpack 过程能力分析图如下所示： 图5、乙班梗丝纯净度Process Capability six
17、pack 过程能力分析图上图可见，单值控制图和移动极差控制图有1个判异点，整体过程基本稳定受控；正态概率图P0.467，大于0.05，说明数据符合正态性校验；从能力图可见，乙班Cpk为0.61。测量阶段结论:1) 改进前整体制丝车间梗丝纯净度Cpk为0.73, SIGMA水平是2.18。分班组情况时，甲班梗丝纯净度Cpk为1.25，SIGMA水平为3.75，乙班Cpk为0.65, SIGMA水平为1.83。2) 关注的主要改进对象为乙班。3.分析阶段3.1 提出原因1) 梗块与梗签主要是在切梗丝时形成的，而在梗丝膨化后经梗丝风选器筛出。我们详细看一下压梗、切梗丝的详细流程。图6、梗丝加工工艺流
18、程图32压梗机的重要用途就是通过对烟梗的挤压，使烟梗的木质纤维疏松，但并不会造成纤维断裂，为后续梗切丝提供良好的工艺条件。与之相关的工艺参数是压梗厚度，我厂技术规格要求，长线牌号的压梗厚度按照一般牌号和红中系列牌号分别设定：一般牌号为1mm，红中系列为0.5mm；实际生产当中，压梗厚度越小，经压梗机挤压过的烟梗就越薄。压梗机如果出现故障，造成压梗宽度达不到标准，造成梗块及膨胀后大片梗丝增多；切梗机完成对挤压后的烟梗的切割，根据技术规格要求，我厂切梗丝要求的切梗宽度，一般牌号为0.18mm，红中系列为0.12mm。其它设备均为辅连传送作用。切梗丝机出现故障，将会直接造成梗块增加，而压梗机的挤压效
19、果对切梗丝效果有直接影响。梗丝风选器的作用是利用风能将较重的梗块和梗签拆除出来，而将较轻的梗丝吹起，被风吸走。如果风选器出现故障，风力过大，将导致梗签和梗块风选不彻底，被风吸走，混入梗丝；风力过小，导致梗丝被排出，造成风选器的堵料。2) 经过对以上流程的细化和初步分析，小组成员从各方面查找影响造成梗丝纯净度的原因，做FEMA如下：表5、梗丝纯净度失效模式及影响分析表失效模式及影响分析（FEMA）零件/过程失效模式失效影响SEV原因OCC控制DETRPN措施洗梗、润梗梗未润透梗心干硬7洗梗水温不够2水温量测228适当加大蒸汽洗梗、润梗梗未润透梗心干硬7润梗机温湿度控制差2测温仪与水份仪116严格
20、执行参数工艺要求压梗压梗机间隙不准压梗效果差9间隙调整机构控制差2间隙指针472执行工艺要求压梗压梗机间隙不准压梗效果差9刮板未将压辊清理干净2过程观察236调整刮板位置切梗丝切梗丝机刀门不合适梗签多8刀门间隙大2测间隙232调整间隙切梗丝切梗丝机刀门不合适梗签多8刀门高度不合适2过程观察116调整高度切梗丝切梗机出刀差梗签梗块多8砂轮机构运行不好4过程观察396调整砂轮机构切梗丝切梗机出刀差梗签梗块多8刀片质量不好3过程观察124换刀片切梗丝切梗机出刀差梗签梗块多8金刚石质量不好3过程观察124换金刚石切梗丝切梗机出刀差梗签梗块多8砂轮质量不好3过程观察124调整换砂轮切梗丝切梗机出刀差梗签
21、梗块多8进刀机构需要调整1过程观察216维修进刀机构梗丝风选抛料角度不合适风选效果差9抛料电机频率不合要求2过程观察118定期点检梗丝风选风量不合适排签量受影响9风选仓风门故障1过程观察218维修风门梗丝风选风量不合适排签量受影响9风选仓输送筛网故障3过程观察127更换网带32 筛选原因我们从上面FEMA表中看到，RPN值高的是“切梗机砂轮机构运行不好”，分值96；“压梗机间隙调整机构控制差”，分值72；以上二项RPN值最高。以下分别进行进一步筛选： 1）从详细流程图中，我们看到，梗处理线有两台切梗丝机，甲、乙两班各用一台。在测量系统分析当中，我们计算结果可见，甲班Cpk要明显大于乙班Cpk，
22、我们准备做两班数据的对比检验。甲、乙两班的数据基本情况如下：Descriptive Statistics: 甲班纯净度, 乙班纯净度 TotalVariable Count Mean StDev CoefVar Minimum Maximum甲班纯净度 31 99.595 0.165 0.17 99.200 99.900乙班纯净度 31 99.413 0.251 0.25 98.700 99.800数据直观显示，两班均值与标准差相差不大，我们准备对甲乙两组数据进行2sample t test：首先对两班数据进行正态性检验：P0.05图7、甲班梗丝纯净度正态性校验分析图P0.05图8、乙班梗丝纯
23、净度正态性校验分析图从上图右侧可见，甲、乙两班正态性校验p值均大于0.05，甲、乙两班数据为正态分布。随后，我们对甲乙两组数据进行方差齐次性检验，取95置信水平，结果如下：Test for Equal Variances: 甲班纯净度, 乙班纯净度 95% Bonferroni confidence intervals for standard deviations N Lower StDev Upper甲班纯净度 31 0.128071 0.165285 0.230947乙班纯净度 31 0.194457 0.250961 0.350658F-Test (normal distributio
24、n)Test statistic = 0.43, p-value = 0.025Levenes Test (any continuous distribution)Test statistic = 4.02, p-value = 0.049图9、甲、乙班梗丝纯净度方差齐次性校验分析图根据正态性校验，两班数据符合正态分布，所以方差齐次性校验我们看F检验结果，P0.025 0.05，所以两班数据方差存在显著性差异。经过以上正态性校验和方差齐次性校验，我们对甲、乙两班进行2sample t 检验，选择异方差选项，做箱线图，结果如下：Two-Sample T-Test and CI: 甲班纯净度, 乙
25、班纯净度 Two-sample T for 甲班纯净度 vs 乙班纯净度 N Mean StDev SE Mean甲班纯净度 31 99.595 0.165 0.030乙班纯净度 31 99.413 0.251 0.045Difference = mu (甲班纯净度) - mu (乙班纯净度)Estimate for difference: 0.18225895% CI for difference: (0.073906, 0.290610)T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 3.38 P-Value = 0.001 DF = 51图1
26、0、甲、乙班梗丝纯净度箱线图以上2sample t test 结果为P=0.0010.01，说明甲、乙两班梗丝纯净度数据有极显著差异，从箱线图可见，乙班均值比甲班小，且明显比甲班数据分散。从流程图我们看出，甲、乙两班除了分别使用1、2号切梗丝机外，其他设备均相同，并且乙班的操作工在本岗位工作的时间更长，而且是高级工，经验和能力相对更强些。所以，通过以上数据分析和流程比较结果，我们判断，乙班使用的2号切梗丝机运行状况不稳定，是造成甲、乙两班数据存在显著差异的主要原因；并且FEMA分析显示重点关注砂轮机构。2）我们随后对数据展开进一步分析。应技术中心配方设计要求，红中系列制造规格中的压梗厚度及切梗
27、宽度，均比一般牌号品种要求严格。a、我们收集06年同期甲班红中系列和一般牌号的梗丝纯净度数据如下：前期一般牌号前期红中系列99.799.399.699.5799.3599.799.5599.6599.399.399.7299.8298.999.499.499.799.8599.6599.9199.999.5599.4599.999.4399.0599.799.5399.929999.0599.899.6399.4599.199.799.6798.8599.7599.899.4499.5599.6599.6299.599.2599.399.7599.6首先对两组数据进行正态性校验，结果如下：图1
28、1、前期一般牌号梗丝纯净度正态性校验分析图图12、前期红中系列梗丝纯净度正态性校验分析图以上可以看出，P值均大于0.05，两组数据均符合正态性校验。以下是方差齐次性校验：Test for Equal Variances: 前期一般牌号, 前期红中系列 95% Bonferroni confidence intervals for standard deviations N Lower StDev Upper前期一般牌号 24 0.214335 0.285449 0.421889前期红中系列 24 0.117526 0.156520 0.231334F-Test (normal distribu
29、tion)Test statistic = 3.33, p-value = 0.006Levenes Test (any continuous distribution)Test statistic = 8.88, p-value = 0.005图13、前期一般牌号与前期红中系列梗丝纯净度方差齐次性校验分析图从图中可见，F检验P值为0.006，亦即前期一般牌号与前期红中系列梗丝纯净度的方差有极显著差异。如下我们选择异方差，进行2sample t test：Two-Sample T-Test and CI: 前期一般牌号, 前期红中系列 Two-sample T for 前期一般牌号 vs 前期
30、红中系列 N Mean StDev SE Mean前期一般牌号 24 99.381 0.285 0.058前期红中系列 24 99.671 0.157 0.032Difference = mu (前期一般牌号) - mu (前期红中系列)Estimate for difference: -0.29000095% CI for difference: (-0.424904, -0.155096)T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -4.36 P-Value = 0.000 DF = 35结果可见，P值远远小于0.01，也就是说前期一般牌号
31、与红中系列的梗丝纯净度的均值存在有极显著的差异。红中系列梗丝纯净度明显好于一般牌号。这个结论与二者之间工艺标准的要求不同是相符合的。b、我们选择近2月的一般牌号与红中系列梗丝纯净度数据，进行比较。近期红中系列近期一般牌号99.899.799.399.799.3599.799.599.399.399.898.999.499.599.8599.6599.2299.5599.4599.599.0599.799.669999.0599.4999.4599.199.2298.8599.7599.4999.5599.6599.8199.2599.3首先进行正态性校验：图13、近期一般牌号梗丝纯净度正态性校
32、验分析图图14、近期红中系列牌号梗丝纯净度正态性校验分析图以上数据正态性校验结果P值均大于0.05，通过正态性校验。以下是方差齐次性校验：Test for Equal Variances: 近期红中系列, 近期一般牌号 95% Bonferroni confidence intervals for standard deviations N Lower StDev Upper近期红中系列 12 0.138136 0.204278 0.377610近期一般牌号 24 0.214335 0.285449 0.421889F-Test (normal distribution)Test statis
33、tic = 0.51, p-value = 0.249Levenes Test (any continuous distribution)Test statistic = 2.37, p-value = 0.133图15、近期红中系列与近期一般牌号梗丝纯净度方差齐次性校验分析图结果可见P值大于0.05，即“近期红中系列”与“近期一般牌号”两组数据方差相同。以下进行2sample t test ，结果如下：Two-Sample T-Test and CI: 近期红中系列, 近期一般牌号 Two-sample T for 近期红中系列 vs 近期一般牌号 N Mean StDev SE Mean近
34、期红中系列 12 99.558 0.204 0.059近期一般牌号 24 99.381 0.285 0.058Difference = mu (近期红中系列) - mu (近期一般牌号)Estimate for difference: 0.17625095% CI for difference: (-0.011966, 0.364466)T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 1.90 P-Value = 0.066 DF = 34Both use Pooled StDev = 0.2620以上检验P值大于0.05，即近期红中系列与一般牌号
35、具有相同的均值。上面结果与我们近期两组数据比较的结果大相径庭。前期、后期两组数据的对比结果不同，并且后期数据结果与正常工艺要求相背离。这就要求我们关注压梗和切梗的效果实现情况，结合FEMA分析，我们确定需要检查压梗机间隙调整机构。结论：综合FEMA分析和以上甲、乙两组梗丝纯净度之间及红中系列与一般牌号之间的2sample t test 分析的结果，我们得出：1、乙班使用的2号切梗丝机切丝质量较差，重点在砂轮机构和刀门间隙；2、压梗机的压梗效果不理想，重点在间隙调整机构。33 原因验证1）压梗机间隙调整机构控制差技术人员在压梗机间隙调整机构显示正常状态下，使用厂家配套塞尺测量压梗辊之间的间隙，我
36、们发现，当两辊间距的中心部分为1.0mm时，南侧辊间间隙为0.5mm，北侧辊间间隙为0.4mm，也就是说，压辊出现较大程度的磨损。压辊为高强度合金制造，表层坚硬，自始至今，定期点检，并未发现有如此大的磨损。技术人员分析，我厂产量近年逐年递增，设备在长期高负荷使用后，可能于近期出现了加速磨损的情况，间隙调整机构同时也发生了偏移。2）2号切梗机砂轮机构运行不好在原因分析当中，我们得出2号切梗丝机切梗丝质量较差的结论。从FEMA表中发现切梗丝机砂轮机构的RPN值最大，生产实际当中2号切梗丝机在前期整体将原套刀辊换过，而砂轮机构仍然为原刀辊所配，可能存在新老部件之间的匹配问题。维修人员将2号车的砂轮磨
37、刀机构整体拆卸下来，进行全面检查，发现丝杠、销子出现较大程度的磨损，导致磨刀质量差，从而影响了切梗丝质量。4.改进阶段41提出并选择改进措施根据以上原因验证结果，我们分别提出改进措施如下：1）针对2号切梗机砂轮机构部件的磨损问题，库房人员及时落实备件，使维修人员正常安装，保证设备的正常。我们取维修后中南海（8、10mg）梗丝纯净度，两班数据统计如下：甲班梗丝纯净度乙班梗丝纯净度99.45 99.78 99.44 99.75 99.77 99.25 99.60 99.37 99.72 99.27 99.18 99.49 99.46 99.47 99.45 99.60 99.55 99.57 99
38、.62 99.37 图16、切梗机维修后甲班梗丝纯净度正态性校验分析图图17、切梗机维修后乙班梗丝纯净度正态性校验分析图以上甲、乙两班正态性校验，p值均大于0.05，所以拒绝h1假设，接受h0假设，即甲、乙两班数据均符合正态性校验。以下对两班数据进行方差齐次性校验：Test for Equal Variances: 甲班梗丝纯净度, 乙班梗丝纯净度 95% Bonferroni confidence intervals for standard deviations N Lower StDev Upper甲班梗丝纯净度 10 0.110114 0.168338 0.338975乙班梗丝纯净度
39、10 0.120488 0.184198 0.370911F-Test (normal distribution)Test statistic = 0.84, p-value = 0.793Levenes Test (any continuous distribution)Test statistic = 0.15, p-value = 0.699图18、切梗机维修后甲、乙班梗丝纯净度方差齐次性校验分析图以上方差齐次性校验结果显示F检验中P值为0.795，大于0.05，拒绝h1假设，接受h0假设，即两班数据等方差。下面进行2sample t test，选择等方差选项，结果如下：Two-Sample T-Test and CI: 甲班梗丝纯净度, 乙班梗丝纯净度 Two-sample T f
