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Rohoon Six Sigma

Provides professional Six Sigma and Lean quality management support with DMAIC/DMADV, SPC charts, capability indices, MSA, DOE, FMEA, and supplier assessment...
提供专业的六西格玛和精益质量管理支持,涵盖DMAIC/DMADV、SPC图表、能力指数、MSA、DOE、FMEA及供应商评估。
williamhyzhu williamhyzhu 来源
未分类 clawhub v1.8.2 1 版本 100000 Key: 无需
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#aiag-vda#automotive#doe#latest#lean#manufacturing#msa#quality-management#six-sigma#spc#statistical-analysis

概述

Rohoon Six Sigma Professional Support

本技能提供基于 AIAG-VDA SPC Manual (Yellow Volume) 第 1 版,2026 年 2 月AIAG MSA Manual 第 4 版ISO 13053 六西格玛标准精益方法论 的全面质量管理支持。

🎯 Quick Navigation

| Need | Reference | Core Scripts |

|------|-----------|--------------|

| 🇨🇳 GB/T 36077-2025 国标评价 | 本 SKILL.md 下方 | - |

| DMAIC/DMADV Tools | lean-six-sigma-tools.md | - |

| DOE Design of Experiments | doe-guide.md | doe_full_factorial.py, doe_factor_effects.py, doe_sn_ratio.py |

| SPC Control Charts | control-charts.md | control_chart.py, advanced_control_charts.py |

| Process Capability | capability-indices.md | calculate_capability.py, excel_report.py |

| MSA Analysis | msa-reference.md | msa_grr_analysis.py, msa_other_studies.py |

| Advanced Analysis | lean-six-sigma-tools.md | advanced_control_charts.py, pooled_std.py |

Quick Start

📊 AIAG-VDA Standard Reports (NEW! ✨)

⚠️ 重要 - 报告格式稳定性

Figure 12-1/12-2/12-3 PDF 报告遵循特定的标准格式,除非用户明确指示,否则不要修改布局、字体、表格宽度或格式

  • 当前标准格式:
  • 英文版:tmp/YOUR_ORIGINAL_EN.pdf (210,401 bytes)
  • 中文版:tmp/YOUR_ORIGINAL_v2.pdf (258,583 bytes)
  • 格式基于 AIAG-VDA SPC Manual 标准
  • 如需更改格式,请先询问用户
  • 标准格式参考 PDF:
  • 英文:references/AIAG_VDA_Standard_EN_Format.pdf
  • 中文:references/AIAG_VDA_Standard_ZH_Format.pdf

统一报告生成器 - 严格遵循黄皮书标准格式

# Figure 12-1: 正态分布报告 (中文)
python3 scripts/aiagvda_unified_report.py -o report.pdf -f 12-1 -l zh

# Figure 12-1: Normal Distribution Report (English)
python3 scripts/aiagvda_unified_report.py -o report.pdf -f 12-1 -l en

# Figure 12-2: 非正态/混合分布报告
python3 scripts/aiagvda_unified_report.py -o report.pdf -f 12-2 -l zh

# Figure 12-3: 标准统计表格报告
python3 scripts/aiagvda_unified_report.py -o report.pdf -f 12-3 -l zh

报告特点:

  • 20-22 个编号元素 (严格匹配黄皮书格式)
  • 中英文双语支持
  • 几何法能力指数 (Cp,G / Cpk,G)
  • 95% 置信区间
  • PPM 计算
  • 专业图表 (直方图、原始值图、概率图、控制图)

📊 Process Capability Analysis

# Two-sided specification
python3 scripts/calculate_capability.py \
  --data "10.1,10.2,10.15,10.18,10.12,10.05,10.22,10.08,10.14,10.19" \
  --usl 10.5 --lsl 9.5 --json

# Only upper specification
python3 scripts/calculate_capability.py \
  --data "..." --usl 10.5 --json

📈 Control Charts

# Xbar-R chart (n=5)
python3 scripts/control_chart.py \
  --data "[10.1,10.2,10.15,10.18,10.12, 10.05,10.22,10.08,10.14,10.19]" \
  --chart-type Xbar-R --subgroup-size 5 --json

# I-MR chart (individual values)
python3 scripts/control_chart.py \
  --data "10.1,10.2,10.15,10.18,10.12" \
  --chart-type I-MR --json

📏 MSA GR&R Study

# 10 parts × 3 operators × 3 trials = 90 measurements
python3 scripts/msa_grr_analysis.py \
  --data "[10.1,10.15,10.12, ...]" \
  --parts 10 --operators 3 --trials 3 \
  --tolerance 0.5 --json

🧪 DOE Full Factorial

# 2^2 full factorial design
python3 scripts/doe_full_factorial.py \
  --factors 2 \
  --responses "[40,50,45,55]" \
  --analyze

# 2^3 with center points
python3 scripts/doe_full_factorial.py \
  --factors 3 \
  --responses "[45,52,48,58,46,53,49,59]" \
  --center-points 3 \
  --analyze

# Effect calculation and visualization
python3 scripts/doe_factor_effects.py \
  --design "2^3" \
  --responses "[...]" \
  --plot main-effects interaction

🧪 Taguchi S/N Ratios

# S/N ratio calculation
python3 scripts/doe_sn_ratio.py \
  --responses "[45,52,48,...]" \
  --type larger-is-better \
  --json

📊 Response Surface

# Response Surface (CCD / Box-Behnken)
python3 scripts/doe_response_surface.py --help

📊 Excel Report Generation

# Excel report
python3 scripts/excel_report.py --help

🇨🇳 GB/T 36077-2025 中国国家标准评价框架

七大评价维度 (总分 1000 分)

| 类目 | 条款 | 分值 | 核心要求 |

|------|------|------|----------|

| 4.1 领导力 | 4.1.1 使命/愿景/价值观/战略 | 100 | 高层领导确立愿景价值观,制定 LSS 战略支撑组织战略 |

| | 4.1.2 高层领导推进作用 | | 承诺参与、资源支持 (设施/资金/人力/时间/激励) |

| 4.2 顾客驱动 | 4.2.1 顾客需求分析 | 80 | 建立动态顾客需求收集分析体系,预测未来需求 |

| | 4.2.2 顾客响应 | | 建立响应机制,将 VOC 转化为 CTQ |

| | 4.2.3 顾客满意测评 | | 建立测评体系,识别改进机会 |

| | 4.2.4 顾客导向指标体系 | | 建立可量化指标体系,分解到职能部门 |

| 4.3 推进规划 | 4.3.1 推进规划制定 | 80 | 目标/计划/措施/资源配置,与组织战略契合 |

| | 4.3.2 推进规划部署 | | 自上而下展开,设定绩效指标 |

| 4.4 项目管理 | 4.4.1 项目选择 | 180 | 从战略层面识别改进机会,符合 SMART 原则 |

| | 4.4.2 项目团队 | | 跨职能团队,分工明确,融洽合作 |

| | 4.4.3 技术路线和工具方法 | | DMAIC/DLSS 结构化路线,选用适当工具 |

| | 4.4.4 项目计划与实施 | | 详细工作计划,节点评审 |

| | 4.4.5 项目成果测评 | | 硬收益 (财务) + 软收益 (创新/推广/社会价值) |

| | 4.4.6 项目团队合作评估 | | 团队绩效评估,成员贡献评价 |

| 4.5 评价与激励 | 4.5.1 推进绩效评价 | 100 | 对部门/人员绩效评价,及时改进 |

| | 4.5.2 激励机制 | | 奖励认可制度 + 职业发展规划 (资深黑带/黑带/绿带/黄带) |

| 4.6 基础架构 | 4.6.1 推进机构 | 220 | 推进委员会/倡导者/责任部门 |

| | 4.6.2 管理制度与流程 | | 系统化文件化制度,与现有体系融合 |

| | 4.6.3 培训体系 | | 分层培训体系 (高层/倡导者/黑带/绿带/黄带/员工) |

| | 4.6.4 沟通交流与员工参与 | | 内部沟通 + 外部交流 + 一线员工参与 |

| | 4.6.5 基础数据管理 | | 数据收集系统,测量系统能力,数据治理 |

| | 4.6.6 管理信息系统 | | 项目管理平台 + 知识管理智能化系统 (AI) |

| | 4.6.7 产业链供应链推广 | | 在供应链上开展 LSS 项目,提供培训辅导 |

| 4.7 实施成果 | 4.7.2 顾客满意 | 240 | 满意度/忠诚度/抱怨/推荐 |

| | 4.7.3 财务收益 | | 成本降低/利润率/回报率/资金周转率 |

| | 4.7.4 人力资源 | | 带级人员数量/占比/流失率,员工满意度 |

| | 4.7.5 业务过程 | | 质量/效率/合格率/周期/成本/环境/安全 |

| | 4.7.6 相关方 | | 供货合格率/及时交货率/成本 |

| | 4.7.7 组织文化与管理变革 | | 理念认同度/活动普及率 |

DMAIC 各阶段输入、主要工作和输出

| 阶段 | 输入 | 主要工作 | 输出 |

|------|------|----------|------|

| D 界定 | 组织战略、VOC、顾客投诉、KPI、竞争对手比较 | 确定改进机会、团队、问题描述、边界、流程图、CTQ | 改进机会、项目目标、团队任务书、SIPOC 图、项目计划 |

| M 测量 | VOC、KPI 分解、流程、CTQ、SIPOC | 确定测量对象/方法/指标、数据清洗、MSA、过程业绩测量 | 测量指标方法、数据收集方案、MSA 报告、过程质量水平 |

| A 分析 | 过程测量数据、MSA 报告、过程能力报告 | 测量数据分析、流程分析、根因分析、变异源分析、价值流分析 | 根因分析报告、变异源报告、价值流报告、数据分析报告 |

| I 改进 | 原因分析报告、关键影响因素 | 改进策略、流程优化、方案评价与实施验证 | 改进备选方案、评价指标、实施评价报告 |

| C 控制 | 改进方案、实施评价报告 | 确定控制对象、控制方法、更新文件、OCAP、知识库 | 控制方案、程序文件、OCAP、效果评价、推广计划 |

DMADV (DLSS) 各阶段输入、主要工作和输出

| 阶段 | 输入 | 主要工作 | 输出 |

|------|------|----------|------|

| D 界定 | 组织战略、产品/技术规划、新产品需求、VOC | 确定项目机会、跨职能团队、范围、CTQ、失效模式分析、风险评估 | 设计目标、团队任务书、CTQ 计分卡、可行性报告、项目计划 |

| M 测量 | 团队任务书、CTQ、CTQ 计分卡 | VOC 展开为设计特征、MSA、过程能力分析、流程映射 | MSA 报告、过程能力报告、CTQ 与 CTP 测量数据、工艺流程图 |

| A 分析 | 问题分析报告、CTQ 与 CTP 数据、工艺流程图 | 原因分析、FTA、概念设计、方案生成与筛选、可靠性分析 | 根因报告、概念设计方案、方案评估表、风险分析报告、CTQ 展开图 |

| D 设计 | 概念设计方案、方案评估表、风险分析报告 | 系统/子系统设计、DFMEA、参数设计、公差设计、原型机制作 | 详细设计文档、参数/公差报告、实验计划、原型机、实验报告 |

| V 验证 | 详细设计文档、原型机、实验报告 | 验证计划、试生产、供应链确认、目标验证、过程能力验证 | 完整设计报告、试生产报告、控制计划、标准化文档、项目移交书 |

精益六西格玛项目评分表 (满分 110 分)

| 评价维度 | 分值 | 评价标准要点 |

|----------|------|--------------|

| 项目选择 | 20 分 | 项目来源清晰 (10 分)、目标符合 SMART(5 分)、范围与团队合作 (5 分) |

| 项目的逻辑方法 | 30 分 | 逻辑思路 (15 分)、工具方法 (15 分) |

| 项目收益 | 15 分 | 目标达成、收益计算科学合理、高层认可 |

| 项目的标准化和推广应用 | 15 分 | 标准化 (5 分)、示范推广 (10 分) |

| 项目的创新性 | 10 分 | 选题新颖 (5 分)、工具方法创新 (5 分) |

| 申报资料 | 10 分 | 完整性和质量 |

| 发表效果 | 10 分 | 现场表现和发表效果 (仅项目发布时) |

常用工具与方法 (GB/T 36077-2025 附录 B)

DMAIC 各阶段工具

  • D 界定: 头脑风暴、亲和图、树图、流程图、SIPOC、平衡计分卡、水平对比、QFD、甘特图
  • M 测量: 因果图、散点图、MSA、过程能力分析、因果矩阵、FTA、箱线图、直方图、抽样
  • A 分析: 假设检验、方差分析、统计分布识别、时间序列分析、价值流图、FMEA、回归分析、大数据分析、机器学习
  • I 改进: 试验设计、数学优化、EVOP、目视管理、5S、ECRS 原则、看板、快速换型、TOC、TRIZ
  • C 控制: SPC、防错、定置管理、SOP、控制计划、OCAP

DMADV 各阶段工具

  • D 界定: 顾客需求分析、市场调查、KANO 分析、QFD、多属性决策、设计计分卡
  • M 测量: 关系矩阵、因果图、MSA、FMEA、过程能力分析、IPO 分析、工艺计分卡
  • A 分析: 头脑风暴、FMEA、方差分析、试验设计、TRIZ、大数据分析、机器学习、FTA
  • D 设计: TRIZ、DFx、公理化设计、试验设计、稳健性设计、田口方法、DFMEA、数字化仿真
  • V 验证: 模拟技术、过程能力分析、假设检验、试验验证、可靠性分析、PFMEA、SPC

核心术语定义 (GB/T 36077-2025)

| 术语 | 定义 |

|------|------|

| 精益六西格玛 (LSS) | 精益和六西格玛的融合,系统化结构化业务改进与创新模式,减少波动、消除浪费、提高质量效率 |

| 精益 (Lean) | 通过持续改进,识别和消除产品/服务/流程中的浪费/非增值作业的理念和方法 |

| 六西格玛 (Six Sigma) | 采用统计技术及其他科学方法减少波动、降低缺陷、提升顾客满意的战略性业务改进系统方法 |

| 精益六西格玛设计 (DLSS) | 针对顾客需求/痛点,在产品/服务/流程开发源头进行消除缺陷和减少浪费的创新设计 |

| DMAIC | 界定 (Define)、测量 (Measure)、分析 (Analyze)、改进 (Improve)、控制 (Control) |

| DMADV | 界定 (Define)、测量 (Measure)、分析 (Analyze)、设计 (Design)、验证 (Verify) |

| 倡导者 (Champion) | 高层领导担任的推进负责人,负责规划制定、项目选择、资源分配、组织协调 |

| 资深黑带 (MBB) | 方法和工具应用专家,协助倡导者制定规划、选择和评审项目、培训指导黑带/绿带/黄带 |

| 黑带 (BB) | 系统掌握 LSS 方法,负责/参与项目,培训指导绿带/黄带,至少完成 2 个黑带项目 |

| 绿带 (GB) | 掌握基本方法,负责/参与项目,培训指导黄带,至少完成 1 个绿带项目 |

| 黄带 (YB) | 掌握基本理念和工具,负责小规模项目或参与项目 |


Core Features

1. SPC Statistical Process Control ✅

  • 7 Control Charts: Xbar-R, Xbar-S, I-MR, CUSUM, EWMA, p/np, c/u
  • 8 AIAG-VDA Out-of-Control Rules: Automatic detection
  • 🆕 Western Electric 7 Rules: Comprehensive rule set for anomaly detection
  • Process Capability: Cp, Cpk, Pp, Ppk, Pm, Pmk (Geometric Method)
  • 🆕 Sigma Estimation: Range (R/d₂), Std Dev (s/c₄), Pooled Std Dev (s_p)
  • Normality Tests: Shapiro-Wilk, Anderson-Darling
  • 🆕 Distribution Selection: Normal, Binomial, Poisson, Weibull guidance
  • 🆕 Nonparametric Control Charts: Distribution-free MEC/MCE charts (Ansari-Bradley)
  • 🆕 Change-Point Detection: Single and multiple change-point monitoring
  • 🆕 Multivariate SPC: MCUSUM, MEWMA, LASSO-based charts
  • 🆕 Profile Monitoring: Linear and nonlinear profile analysis
  • 🆕 Short Production Runs: Standardized Z-MR charts for high-mix low-volume
  • 🆕 Montgomery Coefficients: A₂, D₃, D₄, d₂, c₄ tables (n=2 to 25)

2. MSA Measurement System Analysis ✅

  • GR&R Studies: ANOVA method, Xbar-R method
  • Bias Study: Accuracy assessment
  • Linearity Study: Range consistency
  • Stability Study: Time drift monitoring

3. DOE Design of Experiments ✅

  • Full Factorial: 2^k designs (2-8 factors)
  • Fractional Factorial: Resolution III, IV, V
  • Response Surface: CCD, Box-Behnken
  • Taguchi Methods: L4, L8, L9, L16, L18, L27 orthogonal arrays
  • ANOVA: One-way, Two-way with interaction
  • 🆕 Main & Interaction Effects: Effect calculation and visualization
  • 🆕 S/N Ratios: Taguchi signal-to-noise ratio (smaller/larger/nominal-is-better)
  • 🆕 Mixture Designs: Scheffé polynomial models
  • 🆕 Robust Parameter Design: Control vs noise factors

4. Reports & Export ✅

  • Excel Reports: Professional format with 3 worksheets
  • PDF Reports: AIAG-VDA standard format
  • JSON Output: For system integration

5. Advanced Analysis ✅

  • EWMA Control Charts: Detect small shifts
  • CUSUM Control Charts: Cumulative sum monitoring
  • Multivariate Control: Hotelling T² charts
  • Outlier Detection: Modified Z-score, IQR, ARIMA
  • 🆕 Nonparametric MEC/MCE: Mixed EWMA-CUSUM charts (distribution-free)
  • 🆕 Change-Point Detection: Mean and variance monitoring
  • 🆕 Performance Metrics: RMI, AEQL, PCI, ARARL
  • 🆕 Short Run SPC: Standardized charts for high-mix low-volume production
  • 🆕 Capability Confidence Intervals: 95% CI for Cp/Cpk/Pp/Ppk
  • 🆕 Western Electric Rules: 7 rules for out-of-control detection
  • 🆕 Sigma Estimation Methods: Range, Std Dev, Pooled Std Dev
  • 🆕 Distribution Selection Guide: Normal, Binomial, Poisson, Weibull

6. System Integration ✅

  • HTTP API: Real-time monitoring
  • ERP/MES Integration: CSV, Excel, JSON import/export
  • Database Support: SQLite, PostgreSQL
  • 🆕 ISA-95 B2MML: Enterprise-control system integration

Usage Examples

Define Phase

- Project Charter Template
- SIPOC Diagram
- CTQ Tree
- VOC/VOB Collection

Measure Phase

# MSA GR&R Study
python3 scripts/msa_grr_analysis.py \
  --data "[...]" --parts 10 --operators 3 --trials 3 \
  --tolerance 0.5 --json

# Baseline Capability
python3 scripts/calculate_capability.py \
  --data "..." --usl 10.5 --lsl 9.5 --json

Analyze Phase

# Control Chart with out-of-control detection
python3 scripts/control_chart.py \
  --data "[...]" --chart-type Xbar-R --subgroup-size 5

# Advanced Charts (CUSUM, EWMA, I-MR, MAMR, Hotelling T2)
python3 scripts/advanced_control_charts.py

Improve Phase

# DOE Full Factorial
python3 scripts/doe_full_factorial.py \
  --factors 3 --responses "[45,52,48,58,46,53,49,59]" \
  --analyze

# Factor Effects
python3 scripts/doe_factor_effects.py \
  --responses "[45,52,48,58,46,53,49,59]" --json

# Response Surface
python3 scripts/doe_response_surface.py --help

Control Phase

# Excel Report
python3 scripts/excel_report.py --help

# Generate test data + batch reports
python3 scripts/generate_test_data.py
python3 scripts/batch_generate_reports_v2.py

Evaluation Criteria

Process Capability

| Index | Rating | Action |

|-------|--------|--------|

| ≥ 2.0 | 🟢 Six Sigma | Maintain, can relax control |

| 1.67-2.0 | 🟢 Excellent | Maintain current state |

| 1.33-1.67 | 🟡 Good | Maintain, continuous improvement |

| 1.0-1.33 | 🟡 Marginal | Need improvement plan |

| < 1.0 | 🔴 Insufficient | Must improve, 100% inspection |

MSA GR&R

| %GR&R | Rating | Action |

|-------|--------|--------|

| < 10% | 🟢 Acceptable | Measurement system OK |

| 10-30% | 🟡 Conditionally Acceptable | Evaluate risk |

| ≥ 30% | 🔴 Unacceptable | Must improve system |

ndc (Number of Distinct Categories)

  • ndc ≥ 5: ✅ Adequate resolution
  • ndc < 5: ⚠️ Insufficient resolution

Standards & References

SPC Standards

  • AIAG-VDA SPC Manual (Yellow Volume), 1st edition, February 2026
  • ISO 22514: Statistical methods in process management
  • ISO 3534: Statistics - Vocabulary and symbols
  • ISO 7870: Control charts
  • GB/T 36077-2025: 精益六西格玛管理评价准则 (Criteria for lean six sigma management assessment)

MSA Standards

  • AIAG MSA Manual, 4th edition
  • ISO 22514-7: Measurement system analysis
  • VDA 5: Measurement process capability

Six Sigma Standards

  • ASQ Six Sigma Body of Knowledge
  • ISO 13053: Six Sigma methodology (DMAIC/DMADV)
  • GB/T 36077-2025: 精益六西格玛管理评价准则 (代替 GB/T 36077-2018)

Quality System Standards

  • IATF 16949: Automotive quality management
  • ISO 9001: Quality management systems
  • GB/T 19001: 质量管理体系 要求
  • GB/T 19580: 卓越绩效评价准则

Script Tools

SPC Core

  • calculate_capability.py - Process capability indices (Cp, Cpk, Pp, Ppk, Pm, Pmk)
  • control_chart.py - Control charts (Xbar-R, Xbar-S, I-MR)
  • attribute_control_charts.py - Attribute control charts (p/np/c/u/Z)
  • advanced_control_charts.py - CUSUM, EWMA, MAMR, Hotelling T²
  • pooled_std.py - Sigma estimation (Range, Std Dev, Pooled)
  • western_electric_rules.py - Western Electric out-of-control rules
  • spc_calculator.py - SPC calculations
  • spc_report.py - SPC report generation
  • excel_report.py - Excel report generation

MSA

  • msa_calculator.py - MSA calculations
  • msa_grr_analysis.py - GR&R study (Xbar-R method)
  • msa_other_studies.py - Bias, Linearity, Stability
  • msa_report.py - MSA report generation

DOE

  • doe_full_factorial.py - 2^k full factorial designs
  • doe_response_surface.py - CCD, Box-Behnken
  • doe_factor_effects.py - Main and interaction effects
  • doe_sn_ratio.py - Taguchi S/N ratio calculation
  • generate_doe_report.py - DOE report generation

Utilities

  • generate_test_data.py - Generate test datasets
  • batch_generate_reports_v2.py - Batch PDF report generation
  • data_import.py - Data import utilities
  • demo_report_generation.py - Demo report generation

Version

Current: v1.8.0 (2026-04-13)

Changes in v1.8.0:

  • NEW: GB/T 36077-2025 中国国家标准整合 - 完整融入《精益六西格玛管理评价准则》
  • ✅ 七大评价维度框架 (领导力/顾客驱动/推进规划/项目管理/评价与激励/基础架构/实施成果)
  • ✅ DMAIC/DMADV 各阶段输入 - 主要工作 - 输出完整对照表
  • ✅ 精益六西格玛项目评分表 (110 分制)
  • ✅ 常用工具与方法 (按 DMAIC/DMADV 各阶段分类)
  • ✅ 核心术语定义 (LSS/Lean/Six Sigma/DLSS/DMAIC/DMADV/倡导者/黑带/绿带/黄带)
  • ✅ 评价准则条款赋值表 (总分 1000 分)
  • ✅ 基于 GB/T 36077-2025 (代替 GB/T 36077-2018),2025-12-31 发布,2026-07-01 实施
  • ✅ 支持中国组织精益六西格玛管理自我评价、相关方评价、第三方评价

Changes in v1.7.0:

  • ✅ NEW: Real-time data stream processing for Quality 4.0
  • ✅ Predictive quality analytics framework
  • ✅ AI/ML anomaly detection integration
  • ✅ Supply chain quality management support
  • ✅ Digital twin integration guidelines
  • ✅ FMEA 7-step method (AIAG-VDA FMEA Handbook)
  • ✅ Quality big data visualization
  • ✅ Industry best practices from automotive conferences
  • ✅ Based on: Quality 4.0 conferences, automotive industry best practices

Changes in v1.6.0:

  • ✅ NEW: Western Electric 7 rules for out-of-control detection
  • ✅ Sigma estimation methods (Range R/d₂, Std Dev s/c₄, Pooled s_p)
  • ✅ Extended coefficient tables (d₂, c₄ for n=2 to 25)
  • ✅ Distribution selection guide (Normal, Binomial, Poisson, Weibull)
  • ✅ Nonparametric multivariate control charts
  • ✅ Goodness-of-fit based nonparametric EWMA
  • ✅ MIL-HDBK-1916 guidance
  • ✅ Based on: ASQ SPC guidelines, Western Electric rules

Changes in v1.1.1:

  • ✅ Fixed DOE parameter parsing
  • ✅ Added JSON output for EWMA
  • ✅ Improved error messages
  • ✅ Updated help documentation

Support

For issues or questions:

  1. Check reference documentation in references/
  2. Run scripts with --help for usage
  3. Review example reports in aiagvda_standard_reports/
  4. Check test cases in tests/ (python3 -m pytest tests/ -v)
  5. Install dependencies: pip install -r requirements.txt

Rohoon Six Sigma - Professional Quality Management Support

Based on AIAG-VDA, ISO, and Lean Six Sigma Standards


📊 Figure 12-3 标准格式报告生成

功能说明

生成符合 AIAG/VDA SPC 协调标准 Figure 12-3 格式的综合分析报告,支持中英文双语。

使用方式

# 1. 生成测试数据
cd ~/.openclaw/workspace/skills/rohoon-6sigma
python3 scripts/generate_test_data.py

# 2. 批量生成报告(中英文)
python3 scripts/batch_generate_reports_v2.py

输出文件

  • 英文版tmp/SPC_Reports_EN/*.pdf
  • 中文版tmp/SPC_Reports_CN/*.pdf

报告特性

  • 6 列等宽表头布局
  • 字段名加粗,字段值蓝色
  • 单元格自动合并
  • 能力指数进度条可视化
  • 字体 6 号紧凑排版

应用场景

  1. 客户审核 - 提供符合 AIAG/VDA 标准的正式报告
  2. 内部培训 - 展示标准报告格式要求
  3. 数据分析 - 识别过程能力问题
  4. 持续改进 - 跟踪改进效果

版本历史

共 1 个版本

  • v1.8.2 当前
    2026-05-07 06:37 安全 安全

安全检测

腾讯云安全 (Keen)

安全,无风险
查看报告

腾讯云安全 (Sanbu)

安全,无风险
查看报告

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