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1、1 7 处理能力的分析和评估 处理能力是 短期处理能力Cp Cpk每一子群 批 长期处理能力Pp PpkCp Pp USL LSL 6sCpk Ppk USL X平均 3s或 X平均 LSL 3sUSL 上控制限LSL 低控制限s 样品标准偏差 2 能力分析 1 输入到数据窗口 子群 3 统计 质量工具 能力分析 正常 如需要输入规格并点击 Estimate 和 Option 2 分析方法 输入需要的项目 输入列和子群的大小 如果在一个Lot中只有一个数据 那么子群大小将为1 4 检查子群大小是否大于1 输入 选项屏幕上的Target 此例中为40 点击 OK 将返回到前一屏幕 再次点击 OK
2、 选项屏幕 估计屏幕 5 短期处理能力指数 Cp Cpk长期处理能力指数 Pp Ppk LowerSpecLine UpperSpecLine 长期处理能力 3 分析结果 柱状图 正态分布曲线 平均值 Sigma 值 Zlt Ppk 3Zst Zlt 1 5 短期处理能力 短期和长期DPMO 6 如果连续数据包含长期和短期数据 SixSigma 处理报告 L2电子表 2 分析方法 再假设有如此表中的50Lot数据 1 输入到数据窗口假设有50Lot数据 每个Lot含有5个数据块 L 7 选择C1至C5包含数据 输入高低限规格 选择 Reports Zlt Zst 3 分析结果 输入必要的项目
3、点击 OK 8 平均值和标准偏差控制图 处理能力和规格公差 L2工作单 连续值的sigma分值计算 目的 计算在何位置当前的CTQ特征值 连续值 位于目前的sigma 值 作用 1 了解当前状态以便能够决定是否做出改进 也就是说 切换到较早处理阶段的改进如设计 因为如果Zst和Zlt之间的差异小于1 5则不能实现改进 或便于当目标值设定 在做决定时作为数据使用 2 Zst和Zlt的含义Zst 一短期sigma 值 通过将每组的标准偏差 平均 转换为sigma 值而得到 Zlt 一长期sigma 值 通过将所有组的全部标准偏差 平均 转换为sigma 值而得到 3 Xbar和S图 同于将在以后解
4、释的Xbar和R图 如上所示Xbar图中的一个点的数据代表数据的平均值 所以 图表表示数据平均值的所有趋势 以上S图的一点显示以上Xbar图中一点的标准偏差 这样S图便显示数据间的离散趋势 以上的两图显示何时平均值变化和何时离散较大 这两张图允许对为什么CTQ特征值变化或为什么特征值产生错误进行估计 例如 可假定在此期间工作标准并未被完全遵守 L2工作单被用于处理控制图 有助于在做出改进后防止问题的再次发生或防止常见问题 9 离散值的数据集合 SixSigma 计划报告 L2工作单 1 输入到数据窗口 2 分析操作 输入适用的列并点击 OK 10 Zst L1工作单 DMPO对Zst 3 分析
5、结果 显示在阶段窗口的结果 结果图表 11 L1工作单 离散值的sigma分值的计算 目的 计算在当前的sigma值中当前的CTQ特征值 离散值 如果定位 作用 1 了解当前的状态以便于能够决定是否做出改进或在目标值设定的情况下在做出决定时作为数据使用 Zshift和Zst 12 8 相关性分析和回归分析 13 相关性 1 输入到数据窗口 获取Minitab标准数据 阅读Minitab数据文件夹中的 MTBWIN Data Exh regr mtw 统计 基本统计 相关性 2 分析操作 相关性分析有助于在众多变量中同时了解相关性 目的 在多于一种变量间计算相关系数 作用 减少主要变量及原因 相
6、关系数R 2是一个表达两变量相关强度的值 R 2至1强正相关性0 R 2 1弱正相关性 1 R 2 0弱负相关性R 2to 1强负相关性 14 相关性 Pearson HeatFluxInsolatiEastSouthNorthInsolati0 6280 000East0 102 0 2040 5970 289South0 112 0 107 0 3290 5630 5820 082North 0 849 0 634 0 1170 2870 0000 0000 5450 131Time 0 351 0 584 0 0650 6970 6850 0620 0010 7370 0000 000C
7、ellContents CorrelationP Value 3 分析结果 选择多于一个变量 点击 OK 上面的行指示相关系数R 2 下面的行为P 值 指示相关强度 如果P 0 05说明存在正相关 15 回归 统计 回归 拟合线图 1 输入到数据窗口检查硬度和磨擦间的关系 2 操作 16 选择X和Y轴 选择模型 点击 OK 将返回到前一屏幕 再次点击 OK 选择置信区间显示 17 3 阶段窗口 4 图表 回归方程 相关系数的平方 线95 置信区间 每一点95 置信区间 18 9 检验 19 检验是在统计学上决定一事件 观察数据 属于以下两个群体H0或H1中的哪一个 H0 零假设 例 A先生不是
8、罪犯 无罪 H1 备择假设 例 A先生是罪犯 有罪 在此例中 法庭将考虑是否能够证明A先生是罪犯 检验中定义了两种风险 风险 第一种错误 法庭上无根据指控的可能性 在生产过程中因判断错误将无缺陷的产品作为有缺陷的产品丢弃 生产者风险 风险 第二种错误 在法庭上宣布罪犯无罪的可能性 忽视有缺陷上市产品的风险 消费者风险 H0 无罪 无缺陷 H1 有罪 有缺陷 风险 风险 20 平均值明显差异的检验 T 检验 一个样品 一种产品的长度由12名操作员用两种类型的卡尺 nogisu 测量 统计 基本统计 1 样品t 1 输入到数据窗口 2 操作 21 选择备择假设 不等 如需要选择 Graphs 点击
9、 OK 备责假设 零假设 3 阶段窗口 在此例中 P 1 00 0 05 所以 这两中卡尺间无明显差异 卡尺无差异 选择 difference 两种卡尺的测量差异 P 值 如果大于0 05 无明显差异如果小于0 05 存在明显差异 22 T 检验 两个样品 1 输入到数据窗口2 操作 统计 基本统计 2 样品t 23 根据如何输入数据选择任一项 点击 OK P 值 3 阶段窗口 选择 为等 以选择备责假设 列由卡尺分开 nogisu 选择这些项目并选择单独列 24 统计 ANOVA 方差的均一性 离散显著差异检验1 输入到数据窗口按右图所示在一列中输入数据 2 操作 25 填写每一列 点击 O
10、K 如果分布为正态 如果分布为非正态 如果P 值 0 05则判断为无明显差异 3 图表 26 统计 ANOVA 单向或单向 非堆积 多于三个平均数据的显著差异检验 以下两种方法用于检查三种粘合剂 shurui 的强度 在单独的列中输入1 2和3类数据 C1至C3 在C5中输入类型数据并在C6中输入数据 C5和C6 1 输入到数据窗口 2 操作 单向 当数据输入一列时使用 C5和C6 单向 非堆积 当数据输入不同列时使用 C1至C3 27 选择含类型数据的列 shurui 通过拖曳 而不是点击倒转此列 并点击 Select 如需要点击 Graphs 数据输入到单独列时 28 当数据输入到一列时
11、选择单独列 如需要点击 Graphs 点击项目以显示 29 3 图表 30 离散值数据检验 卡方 统计 表 卡方检验 拖曳并选择列 点击 OK 1 输入到数据窗口按工作时区以组计算接受的和丢弃的产品数量 2 操作 31 预期值 P 值 0 05 存在显著差异 卡 计算值 3 阶段窗口 32 10 方差分析 ANOVA 33 平衡ANOVA ANOVA 方差分析 是一种非常有用的技术 是检验设计 DOE 和度量R R 测量系统评估 的基础 简言之 它利用在F 检验中的离散比值帮助确定子群间和子群内的离散是否相同 目的 确定因素和结果之间的因素关系 作用 因素影响的决定 减少主要因素和数学表达式的
12、模型化 平衡数据意味着因素的数据个数是相同的 统计 ANOVA 平衡ANOVA 1 数据阅读2 分析方法 阅读Minitab文件夹中的标准练习文件 双击 Mtbwin Data Gageaiag mtw 34 指定结果 Y变量 选择多于一种因素 X变量 在检查相互作用的影响时用此种形式指定 二者择一地 所有的主要效应和相互作用将通过指定部件 操作员进行分析 点击按钮 Graphs 并点击以下对话框中的剩余曲线图显示 35 剩余数据列柱状图 剩余数据列的正态概率图 如为直线则为正态分布 剩余数据对预期值通过数学表达式模型做图 检查独立性和随机性 3 分析结果 36 方差分析 平衡设计 Facto
13、rTypeLevelsValuesPartfixed1012345678910Operatorfixed3123AnalysisofVarianceforResponseSourceDFSSMSFPPart92 0587080 228745177 090 000Operator20 0480000 02400018 580 000Part Operator180 1036670 0057594 460 000Error300 0387500 001292Total592 249125SourceVarianceErrorExpectedMeanSquareforEachTermcomponen
14、tterm usingunrestrictedmodel 1Part4 4 Q 1 3 2Operator4 4 Q 2 3 3Part Operator4 4 Q 3 4Error0 00129 4 剩余数据对数据顺序做图 检查独立性和随机性 阶段窗口分析结果 ANOVA表 自由度 平方和 方差 F 值 P 值 37 方差的均一性 统计 ANOVA 方差的均一性 方差的均一性是一种检验多于一个子群数据的离散 方差 是否完全均一 零假设 或是否有一群具有不同的离散 方差 备责假设 如果分析结果P 值大于0 05 风险5 可以得到结论认为所有了群的方差都是相同的 目的 比较子群的方差作用 在使用
15、ANOVA时每一子群的方差相同是前提条件 所以 在进行ANOVA以前必须研究方差的均一性 1 数据阅读2 分析方法 阅读Minitab文件夹中的标准练习文件 双击 Mtbwin Data Gageaiag mtw 38 3 分析结果 图表窗口 每一子群估计方差值的置信区间 Bartlett s检验 假设正态分布的检验Levene s检验 不假设正态分布的检验 指定测量数据 Y变量 指定一数据列以区分子群 点击 OK 置信区间 39 方差的均一性ResponseResponseFactorsOperatorConfLvl95 0000Bonferroniconfidenceintervalsfo
16、rstandarddeviationsLowerSigmaUpperNFactorLevels0 1273580 1773160 2838792010 1542570 2147670 3438392020 1405340 1956600 313249203Bartlett sTest normaldistribution TestStatistic 0 679P Value 0 712Levene sTest anycontinuousdistribution TestStatistic 0 540P Value 0 586 3 分析结果 阶段窗口 40 Beginner sManualMINITAB forSix SigmaDMAICMethodEditedby MINITAB StatisticalTrainingSWGIssuedby ManagementInnovationDivisionJanuary1 2000Version1 0
