品管工具教材

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1、品管工具教材品管工具教材 MINITAB 教材 李碧李碧 目录：目录： 第一章：Minitab 简介第一章：Minitab 简介 第二章：Minitab 菜单介绍第二章：Minitab 菜单介绍 第三章：Minitab 操作第三章：Minitab 操作 附录一：菜单功能速查附录一：菜单功能速查 第一章：Minitab 简介第一章：Minitab 简介 介绍介绍 于 1972 年，美国宾夕法尼亚州立大学用来作统计分析、教育用 而开发，目前已出版 Window 用版本 Vesion12.2，并且已在工学、 社会学等所有领域被广泛使用。特别是与 Six-sigma 关联，在 GE、AlliedSig

2、nal 等公司已作为基本的程序而使用。 于 1972 年，美国宾夕法尼亚州立大学用来作统计分析、教育用 而开发，目前已出版 Window 用版本 Vesion12.2，并且已在工学、 社会学等所有领域被广泛使用。特别是与 Six-sigma 关联，在 GE、AlliedSignal 等公司已作为基本的程序而使用。 优点优点 以菜单的方式构成，所以无需学习高难的命令文，只需拥有基本 的统计知识便可使用。图表支持良好，特别是与 Six-sigma 有关 联的部分陆续地在完善之中。 以菜单的方式构成，所以无需学习高难的命令文，只需拥有基本 的统计知识便可使用。图表支持良好，特别是与 Six-sigm

3、a 有关 联的部分陆续地在完善之中。 第二章：Minitab 菜单介绍第二章：Minitab 菜单介绍 一、文件（File）菜单一、文件（File）菜单 Minitab 的文件（File）菜单如下：Minitab 的文件（File）菜单如下： 1、新建（New）菜单1、新建（New）菜单 点击 File 下的 New 菜单，会出现下图所示画面：点击 File 下的 New 菜单，会出现下图所示画面： 过程能力 过程能力概述过程能力概述 一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产，那么你可能想知道这个过程 是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽 度和规范界限的宽度可

4、以确定过程能力。在评估过程能力之前，过程必须受控。 如果过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够帮助你评估数 据的分布和检验过程是否受控。你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间 比率的能力指数。能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们 都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。 选择能力命令选择能力命令 MINITAB 提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令，你可以对以下 情况进行能力分析： 正态或Weibull 概率模式（对于测量数据） 不同子组之间可能有很强变差的正态数

5、据 二项式或Poisson 概率模式（对于计数数据或属性数据） 当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求，例如，MINITAB 提供基于正态或 Weibull 分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的 统计设置，但是，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷 PPM 数。这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程， 2、 数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（ Weibull）计算零件的缺陷的 PPM 值利用的是 Weibull 分布。在这两个例子中，统计分析正确性依赖于假设分布 模型的正确

6、性。 如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差 很大的结果。在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数 据选择不同的概率模式.用MINITAB,你可以使用Box-Cox能力转化或Weibull 概率模型， 非正态数据非正态数据比较了这两种方法. 如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内） 或 SIXpack 能力分析（组间/组内）。除组内数据具有随机误差外，组间还可能 有随机变差。 明白了子组变差的来源， 可以为你提供过程更真实的潜在能力评估。 能力分析（组间/组内）或 SIXpack 能力分析（组间/组内）既计算组内标准偏

7、差 也计算组间标准偏差，然后，集中它们来计算总的标准偏差。 MINITAB 也提供基于二项式和 Poisson 概率模型属性数据（计数型） 的能力分析， 例如，产品可与标准比较分为有缺陷和没有缺陷（用能力分析（二项式）。也 可以根据缺陷个数对产品进行分类（用能力分析（Poisson）。 MINITAB 的能力分析命令MINITAB 的能力分析命令 能力分析（正态）能力分析（正态）画出单个测量值的能力柱状图，用一条基于过程平均值和标准 偏差的正态曲线覆盖在柱状图上，这个图形有助于进行正态假设的视觉评估。这 个报告包括了过程能力统计表，既包括组内也包括整体统计。 能力分析（组间/组内）能力分析（组

8、间/组内）画出了用正态曲线覆盖的单个测量值的能力柱状图。这 有助于进行正态假设的视觉评估。用这种分析方法可进行组间组内有很强变差 来源的子组数据的分析，这个报告包括组间/组内和整个过程能力的统计分析 能力分析（Weibull 分布）能力分析（Weibull 分布） 画出基于过程形状和比例的 Weibull 曲线覆盖单个测量值的能力柱状图，这有助 于进行 Weibull 分布的视觉评估。这个报告也包括了整个过程能力的统计分析 SIXPACK 能力分析（正态分布）SIXPACK 能力分析（正态分布） 连同这个能力统计的子集一起,结合下面的图表深入了解单个的显示值的含 义： 单个数据图，R 或 S(

9、离差),以及运行图,可用来检验过程是否受控. 能力柱状图和正态分布图,可用来检验数据是否服从正态分布. SIXPACK 能力分析（组间/组内）SIXPACK 能力分析（组间/组内）适用于组间有很强变差来源的子组数 据,SIXPACK 能力分析（组间/组内）SIXPACK 能力分析（组间/组内） 连同这个能力统计的子集一起,结合下面的图 表深入了解单个的显示值的含义： 单个极差,离差图和极差和离差图,可用于检验过程受控状态. 柱状图和正态分布图可用于检验数据的正态分布情况 能力图显示了与规范比较后的过程变异 SIXPACK 能力(Weibull) SIXPACK 能力(Weibull) 在一个显

10、示面上显示了下面的多个图形,和各项能力统 计数据: 一个（或单个数据）图、R（或移动极差）图，以及运行图，通常用于检验 过程是否受控。 能力柱状图和 Weibull 性能图通常用于检验数据是否服从 Weibull 分布。 能力图显示了与规范比较过程的可变性。 虽然 SIXPACK 能力命令提供了比能力分析命令少的统计，但是图形的排列通 常用于检验过程是否受控，以及数据是否服从所选择的分布模型。 能力分析(Binomial)能力分析(Binomial) 适用于数据由总的抽样零件的缺陷数组成时，它画了一个 P 图，这有助于检验过程是否受控，这个报告还包括缺陷累积率的图形，缺陷百 分比的柱状图和缺陷

11、率图。 能力分析（泊松）能力分析（泊松）适用于数据由每个项目的缺陷数构成时，报告画了一个 U 图， 它有助于检验过程是否受控，报告还包括了累积的平均 DPU（每单位缺陷数）的 柱状图和缺陷率图。 能力统计分析能力统计分析 过程能力统计是过程能力的数值,用来衡量过程满足标准的能力程度,这些 统计量是单个的和没有单位的，所以可以比较不同过程的的能力，能力统计基本 上是允许的过程波动（标准界限的范围）与实际过程波动（6）的比值。某些 统计考虑了过程平均值或目标值。 说明：说明：能力统计使用简单，但是，具有未完全了解的分布特性。总的来说，依靠 单个能力统计来评价（表现）一个过程不是好的习惯， 许多业内

12、人士认为 1.33 是过程能力的最小可接受的值，几乎没有人相信小 于 1 的值是可接受的，小于 1 的值表明过程变差比规范的公差宽，这里有一些如 何使用能力统计的指导方针： 过程能力命令能力统计 能力分析（正态）能力分析（正态）和能力 SIXPACK能力 SIXPACK（正态）（正态） Cp,Cpk,CPU,CPL,andCpm（如果你指定目标值）与组内变差有关， Pp,Ppk,PPU,PPL与整体变差有关 能力分析（组间/组内）能力分析（组间/组内）和能力 SIXPACK能力 SIXPACK（组间/组内）（组间/组内） Cp,Cpk,CPU,CPL,andCpm（如果你指定一个目标值）与组内

13、和组间变差有关 Pp,Ppk,PPU,PPL与整体变差有关 能力统计能力统计适用场合适用场合定义定义 Cp 或 Pp适用于过程在规范 界限的中心时 是公差（规范界限的宽度） 与实际宽度（过程公差） 的比值。(USLLSL)/6 Cpk 或 Ppk适用于过程不在 规范界限的中心 位置，但是落在 界限之内时 公差（规范界限宽度）与实际宽度的比值， 考虑了过程平均值和规范中点的关系。 minimum(USL)/3,(LSL)/3 CPU 或 PPU适用于仅有规范上限 时 USL-/3 CPL 或 PPL适用于只有规范下限 时 -LSL/3 说明：说明：如果过程目标值不是规范中心点，应使用 Cpm 代

14、替 Cpk，因为 Cpm 衡量相 对于目标值的过程平均值优于相对于规范中心值的过程平均值。见9的讨论， Cpm 可通过在选项子对话框中输入一个目标值来计算。 非正态数据非正态数据 数据为非正态分布时，可以选择转化数据得到更合适的正态分布，或选择 Weibull 分布模式， 转化数据，使用带优化 BoxCox 能力转化的能力分析（正态） ，SIXPACK 能 力分析（正态），能力分析（组间/组内）或 SIXPACK（组间/组内） 能力分析（正态） ，SIXPACK 能 力分析（正态），能力分析（组间/组内）或 SIXPACK（组间/组内）命令。见非 正态数据的 BoxCox 能力转化。 非 正态

15、数据的 BoxCox 能力转化。 使用 Weibull 分布模型，使用能力分析（Weibull）和 SIXPACK 能力 （Weibull） 能力分析（Weibull）和 SIXPACK 能力 （Weibull）。 下面的表格概述了两种方法之间的不同。 带 BoxCox 能力转化的正态模型Weibull 模型Weibull 模型 用转化后的数据可进行柱状图,规格界 限,目标值,过程参数(均值,组内和整体 标准偏差)以及能力统计计算. 用实际数据可进行柱状图,过程参数 (形状和比例)和能力统计. 计算组内和整体过程参数和能力统计仅计算整体过程参数和能力统计 在柱状图上画正态曲线以确定转化是否 使

16、数据“更符合正态分布”。 在柱状图上画 Weibull 曲线以确定数 据是否满足 Weibull 分布. 哪一种方法更好？唯一的答案是看哪种模型拟合数据更好，如果两种模型拟合数 据一样，则选择正态模式可能更好，因为它能评估整体和组内过程能力。 能力分析（正态分布）能力分析（正态分布） 当数据服从正态分布或具有 Box-Cox 转化数据时， 可用能力分析 （正态分布） 来产生一个能力分析报告。这个报告包括覆盖着两条正态曲线的能力柱状图和整 体和组内能力统计的完整表格，这两条正态曲线是分别用过程平均值和组内标准 偏差和过程平均值和整体标准偏差产生的。 这个报告还包括了过程数据的统计，如过程平均值、目标值（如果输入了的 话），组内和整体标准偏差，和过程规范，观察到的性能，和预期的组内和整体 性能。 能力分析(正态分布)过程能力能力分析(正态分布)过程能力 进行能力分析,从报告上可直观地判定数据是否是正态分布,过程是否在目 标中心,以及是否有能力连续满足过程规范要求。 假设大多数的过程数据都服从正态分布。 如数据严重歪斜， 见非正态数据非正态数据的讨论。 数据数据 你可以