15、六西格玛部署预测模型及其可持续效益分析

六西格玛部署预测模型及其可持续效益分析

1. 研究背景与目的

在当今企业发展中,六西格玛(SS)方法的实施对于提升企业竞争力至关重要。同时,可持续效益(SB)也日益受到关注,如环境保护、资源高效利用等。本研究旨在探讨SS实施与SB之间的关系,确定影响SS成功实施的关键因素,并构建相应的预测模型。

2. 样本描述
  • 地域分布 :通过对273份有效问卷的分析,发现大部分问卷来自墨西卡利(139份)和蒂华纳(113份),其余分布在恩塞纳达、特卡特和罗萨里托。
  • 公司规模 :202份问卷来自员工超过500人的公司,其余问卷来自员工规模在100 - 300人、300 - 500人以及少于100人的公司。
  • 受访者概况 :41%的问卷由持续改进工程师回答,15%由制造工程师回答,其余来自不同领域的人员。且所有受访者都具备开展SS项目的知识和经验。
  • 项目开展情况 :96%的受访者所在公司开展了SS项目,4%未开展,这部分受访者被排除在后续分析之外,最终261个案例用于模型设定和结构建模。
3. 文献中报道的关键成功因素(CSF)

文献中报道了多种影响SS实施的关键成功因素,主要包括:
- 人员参与 :涉及全体公司员工,考虑“黑带”的技能和培训,明确其在项目中的角色和活动。
- 利益相关者支持 :利益集团为项目部署提供支持。 <

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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