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结果的立方图如下：

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ANOVA（方差分析）如下

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效果分析表明 ， 因子B（穿孔条件）和因子C（弯曲时间）是重要和显着的因素 。
从数据模型中 ， 可以得出 ， 因子B和因子C都应该设置在高水平以获得较为接近中心的结果 。
这过程提供了非常好的预测模型 ， 将因子B设定在高水平 ， 即在刺穿前弯曲 ， 而因子C也设定在高水平 ， 即弯曲3次 。
因子A不是显著因素 ， 团队把此因子也设定为高水平（SECC） ， 因为SECC是最便宜的材料 。
通过这样做 ， 所有四个铰链的高度分布将更好地居中 ， 并且两种类型地板的过程性能显着提高 。
以下 ， 改变因子水平前和后的所得结果 。

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五．控制
为了验证改进的成果 ， 六西格玛团队使用过使用控制图来观察Y在改进后的变化 。
最后 ， 公司高层管理人员认可了这个效果巨大的成本节约 。

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