M I N I T A B使用教程50653ppt课件.ppt

Minitab的使用,钱君,Minitab介绍,Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一；相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用是比较适合的；Minitab的功能齐全，一般的数据分析和图形处理都可以应付自如。,Minitab与6Sigma的关系,在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推行6Sigma，并开始借助Minitab使6Sigma得以最大限度的发挥；6Sigma的MAIC阶段中，很多分析和计算都可以都通过Minitab简单的完成；即使是对统计的知识不怎么熟悉，也同样可以运用Minitab很好的完成各项分析。,Minitab的功能,计算功能计算器功能生成数据功能概率分布功能矩阵运算,Minitab的功能,数据分析功能基本统计回归分析方差分析实验设计分析控制图质量工具可靠度分析多变量分析,时间序列列联表非参数估计EDA概率与样本容量,Minitab的功能,图形分析直方图散布图时间序列图条形图箱图矩阵图轮廓图,三维图点图饼图边际图概率图茎叶图特征图,课程内容安排,由于时间有限，很多内容只是做简单的介绍；在两天的时间里，主要的课程内容安排如下：,课程内容安排第一天,上午Minitab基本界面和操作介绍常用图形的Minitab操作特性要因图柏拉图散布图直方图时间序列图,课程内容安排第一天,下午SPC的Minitab操作1）Box-Cox转换数据为正态2）Xbar-RChart3）Xbar-SChart4）I-MR-R/SChart5）PChart6）NPChart7）CChart,课程内容安排第二天,上午能力分析1）正态分布图能力分析2）泊松分布图能力分析3）组间/组内能力分析4）Weibull能力分析基本统计1）描述统计,课程内容安排第二天,下午基础统计2）单样本Z测试3）单样本T测试4）双样本T测试5）成对T测试6）1比率测试7）2比率测试8）相关分析9）正态分布,MSA测量系统分析1）测量重复性和再现性(交叉Crossed)2）测量重复性和再现性(嵌套Nested)3）测量走势图4）测量线性研究5）属性测量R&R研究（计数）,第三天,上午多元變異圖單因子ANOVA因子ANOVA卡方獨立性檢定迴歸分析,下午田口DOE疑問解答,Minitab界面和基本操作介绍,Minitab界面,DataWindow:输入数据的窗口每一列的名字可以写在最前面的列每一列的数据性质是一致的,主菜单,SessionWindow:分析结果输出窗口,Minitab界面,同一时间只能激活一个窗口.每一个窗口可以单独储存.,不同的要求选择不同的保存命令,工具栏的介绍,打开文件,保存文件,打印窗口,剪切,复制,粘贴,恢复,插入单元格,插入行,插入列,移动列,剪切单元格,最后一次对话框,程序窗口,上一次记忆刷,下一次记忆刷,数据窗口,管理图形,撤销,帮助,关闭图形,数据类型的转换（ChangeDataType）,Select:DataChangeDataTypeTexttoNumeric,需要转换的列,转换后数据存放列，可以是原来的数据列,数据的堆积（Stack&Unstack）,Select:DataStackStackColumns,输入需要堆积的列，如果由前后顺序，按前后顺序进行输入,输入堆积后存放列的位置,注解可以用来区分数据的来源,原始数据,数据块的堆积（StackBlocks）,Select:DataStackStackBlocksofColumns,原始数据,在对话框中输入25列数据，注解列在前面,输入新工作表和注解的位置,转置栏（TransposeColumns）,输入需要转置的列,输入新工作表的位置,可以输入注解列,Select:DataTransposeColumns,连接（Concatenate）,Select:DataConcatenate,输入需要连接的数据列,输入新数据列的位置,原始数据,编码（Code）,Select:Datacode,原始数据,编码,规则,被编码的变量,Minitab之常用图形,QC7手法常用的图形如下,特性要因图控制图(参见minitab控制图教材)柏拉图散布图直方图时间序列图,特性要因图,决定Y,头脑风暴找出可能的X,将X依5M+1E方式列表,将表输出MINITAB中,输出结果图形,练习,输入表中,注意输入格式,Select:StatQualitytoolsCauseandeffect,填好各项需要的参数,结果输出,柏拉图,收集各项质量特性缺陷,列成表,输入到MINITAB中,MINITAB绘出图形,找出关键的Y特性,练习,输入数据,Select:StatQualitytoolsParetoChart,填好各项参数,可以对柏拉图进行命名,输入缺陷列,输入频数列,其他项所占的比率,结果输出,散布图,决定你所关心的Y,决定和Y有可能的X,收集Y和X的数据,输入MINITAB绘出图形,判定Y和X之间的关系,练习,输入数据,Select:GraghScatterPlots,输入参数,可以选择不同的输出表现形式,可以用直接方式判定，有正相关的倾向。更详细的说明可以参见回归分析,输出图形,直方图,决定你所关心的Y或X,收集Y或X的数据,输入MINITAB表,MINITAB绘出直方图,进行判定,练习,请打开EXCEL档案的计量型部份Select:GraghHistogram,填入参数,可以同时为几个变量作直方图,结果输出,请依照QC7的方法来进行图形分析和判定更深入的分析可以参见制程能力分析部份。,时间序列图,决定你所关心的Y或X,收集Y或X的数据,输入MINITAB表,MINITAB绘出时间序列图,进行判定,练习,输入数据,Select:GraghTimeSeriesPlots,填入参数,时间刻度设置,结果输出,依此状况来判定未定的销售趋势。,Minitab的SPC使用,Minitab可提供的图形,计量型Xbar-RXbar-sI-MRI-MR-sZ-MR,计数型PNpCU,Xbar-R做法,Xbar-R是用于计量型判稳准则：连续二十五点没有超出控制界限。判异准则：一点超出控制界限连续六点上升或下降或在同一侧不呈正态分布，大部份点子没有集中在中心线。,Xbar-R做法,决定要研究或控制的Y或X特性,收集数据,输入minitab中,用minitab绘图及分析,判定及采取措施,Xbar-R练习,打开下列档案,Select:StatControlChartVariablesChartsforsubgroupXbar-R,输入参数,根据不同的输入方式选择不同的分析方法,若数据输入在一列中，则确定出每组的样本数,决定控制用控制图的控制界限,输入稳定条件下的平均值和标准差，即确定出控制用控制图的控制界限。,Xbar-ROptions选项,可以在这里选择判异准则,Box-Cox正态转换,进行正态性转换,Storage项,输出数据的平均值和标准差,图形输出,判图,请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图,Xbar-s做法,决定要研究或控制的Y或X特性,收集数据,输入minitab中,用minitab绘图及分析,判定及采取措施,Xbar-s练习,打开下列档案Select:StatControlChartVariablesChartsforsubgroupXbar-s,输入参数,解释与Xbar-R图相同,图形输出,判图,请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图,I-MR图做法,决定要研究或控制的Y或X特性,收集数据,输入minitab中,用minitab绘图及分析,判定及采取措施,I-MR练习,打开下列档案，用其来进行I-MR图练习Select:StatControlChartVariablesChartsforindividualsI-MR,输入参数,输入变量,控制用控制图的控制界限,如果是控制用控制图请输入数据,图形输出,判图,请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图,I-MR-R图做法,决定要研究或控制的Y或X特性,收集数据,输入minitab中,用minitab绘图及分析,判定及采取措施,I-MR-R练习,打开下列档案，用其来进行I-MR-R图练习Select:StatControlChartVariablesChartsforindividualsZ-MR,输入参数,输入变量和样本数,图形输出,判图,请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图,Z-MR图做法,决定要研究或控制的Y或X特性,收集数据,输入minitab中,用minitab绘图及分析,判定及采取措施,Z-MR练习,打开下列档案，用其来进行Z-MR图练习Select:StatControlChartVariablesChartsforindividualsZ-MR,输入参数,输入变量,输入自变量,决定估计,选择标准差的估计方法,图形输出,p图做法,决定要研究或控制的Y特性,收集数据,输入minitab中,用minitab绘图及分析,判定及采取措施,p练习,P图只能适用在二项分布的质量特性性。在做p图时，要注意其样本数必须达到1/p5/p，如此之下的图才比较具有意义。,输入数据,请打开数据文档Select:StatControlChartAttributesChartsP,输入参数,输入样本数,输入变量,决定判异准则,选择判异准则计数型的判异准则与计量型的不太一样,保存P值,保存根据数据计算所得到的总的不良率,图形输出,np图做法,决定要研究或控制的Y特性,收集数据,输入minitab中,用minitab绘图及分析,判定及采取措施,np练习,np图只能适用在二项分布的质量特性性。在做np图时，要注意其样本数必须达到1/p5/p，如此之下的图才比较具有意义。Np图要求的每组的样本数必须是一样的。,输入数据,请打开数据文档Select:StatControlChartAttributesChartsNP,输入参数,输入样本数,输入变量,图形输出,c图做法,决定要研究或控制的Y特性,收集数据,输入minitab中,用minitab绘图及分析,判定及采取措施,C图练习,c图只能适用在卜氏分布的质量特性上。在做c图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。另外就是基本上c图的样本要一定才可以。如果样本数不一样，则应当使用u图。,输入数据,请打开数据文档Select:StatControlChartAttributesChartsC,输入参数,输入变量,决定判异准则,判异准则同P图一样,图形输出,u图做法,决定要研究或控制的Y特性,收集数据,输入minitab中,用minitab绘图及分析,判定及采取措施,u图练习,u图只能适用在卜氏分布的质量特性上。在做u图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。,输入数据,请打开数据文档Select:StatControlChartAttributesChartsU,输入参数,输入变量,输入样本量,图形输出,MINITAB之制程能力分析,制程能力之分类,计量型(基于正态分布),计数型(基于二项分布),计数型(基于卜氏项分布),MINITAB能力分析的选项(计量型),CapabilityAnalysis(Normal)CapabilityAnalysis(Between/Within)CapabilityAnalysis(Weibull)CapabilitySixpack(Normal)CapabilitySixpack(Between/Within)CapabilitySixpack(Weibull),CapabilityAnalysis(Normal),该命令会划出带理论正态曲线的直方图，这可直观评估数据的正态性。输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组内和总体能力统计。,CapabilityAnalysis(Between/Within),该命令会划出带理论正态曲线的直方图，可以直观评估数据的正态性。该命令适用于子组间存在较大变差的场合。输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组间子组内和总体能力统计。,CapabilityAnalysis(Weibull),该命会会划出带韦伯曲线的直方图，这可直观评估数据是否服从韦伯分布。输出报告中还包含总体过程总能力统计,制程能力分析做法,决定Y特性,收集Y特性数据,输入MINITAB数据表,进行分析,结果说明,STEP1决定Y特性,决定Y特性,收集Y特性数据,输入MINITAB数据表,进行分析,结果说明,Y特性一般是指客户所关心所重视的特性。Y要先能量化，尽量以定量数据为主。Y要事先了解其规格界限，是单边规格，还是双边规格。目标值是在中心，或则不在中心测量系统的分析要先做好。,STEP2决定Y特性,决定Y特性,收集Y特性数据,输入MINITAB数据表,进行分析,结果说明,在收集Y特性时要注意层别和分组。各项的数据要按时间顺序做好相应的整理,STEP3决定Y特性,决定Y特性,收集Y特性数据,输入MINITAB数据表,进行分析,结果说明,将数据输入MINTAB中，或则在EXCEL中都可以。,STEP4决定Y特性,決定Y特性,收集Y特性數據,輸入MINITAB數據表,進行分析,結果說明,利用MINITABSTATQUALITYTOOLCAPABILITYANALYSISNORMAL,STEP5决定Y特性,決定Y特性,收集Y特性數據,輸入MINITAB數據表,進行分析,結果說明,利用MINITAB的各项图形来进行结果说明,练习,输入数据,注意输入方式,Select:StatQualityToolsCapabiltyAnalysisNormal,输入选项,输入上下规格界限,根据不同的数据输入方式选择分析方法,选择标准差的估计方法,一般选择复合的标准差估计方式,选项的输入,如果需要计算Cpm则需要输入目标值,过程能力表现形式的选择,以Cpk,Ppk结果的输出,以Zbench方式输出,结果说明,请学员按此图形来说明该制程状况,CapabilityAnalysis(Between/Within),CapabilityAnalysis(Weibull),此项的分析是用在当制程不是呈现正态分布时所使用。因为如果制程不是正态分布硬用正态分布来分析时，容易产生误差，所以此时可以使用韦氏分布来进行分析，会更贴近真实现像。,练习,请使用同前之数据来进行分析。上规格：103下规格：97规格中心：100,输入相关参数,Select:StatQualityToolsCapabiltyAnalysisNonnormal,填入选项要求,韦氏分布的参数估计,结果图形,正态分布适用性的判定,可以使用Statbasicstatisticnormalitytest但数据要放到同一个column中，所以必须针对前面的数据进行一下处理,数据调整,进行数据的堆积,填写选项,输入变量,输入作为参考的概率线,结果输出,结果输出(加标0.5概率),计量型制程能力分析总结,一般的正态分布使用CapabilityAnalysis(Normal)如果是正态分布且其组内和组间差异较大时可用CapabilityAnalysis(Between/Within)当非正态分布时则可以使用CapabilityAnalysis(Weibull),CapabilitySixpack(Normal),复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布（plot）直方图正态分布检定CPK,PPK,练习,请以前面的数据来进行相应的CapabilitySixpack(Normal)练习Select:StatQualityToolsCapabiltySixpackNormal,输入各项参数,输入规格,选定判异准则,选择判异准则,选择标准差估计方法,默认值是复合标准差计算公式,考虑可选择项,如果希望计算Cpm,则输入目标值,结果输出,CapabilitySixpack(Between/Within),复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布直方图正态分布检定CPK,PPK,同前练习及结果,CapabilitySixpack(Weibull),复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布直方图正态分布检定CPK,PPK,结果输出,二项分布制程能力分析,二项分布只适合用在好，不好过，不过好，坏不可以用在0,1,2,3等二项以的选择，此种状况必须使用卜氏分布。,示例,数据在excel档案中Select:StatQualityToolsCapabiltyAnalysisBinomial,填好各项的参数,输入样本数,输入历史的不良率,选好控制图的判异准则,结果及输出,卜氏分布制程能力分析,卜分布只适合用在计数型，有二个以上的选择时例如可以用在外观检验，但非关键项部份0,1,2,3等二项以的选择，此种状况必须使用卜氏分布。,示例,数据在excel档案中,Select:StatQualityToolsCapabiltyAnalysisPoisson,填好各项的参数,结果及输出,基础统计,描述性统计,一些参加统计学课程的学生做了一个简单的试验。每个学生被要求记录下自己的每分钟脉搏跳动次数。下面我们对他们脉搏跳动的数据进行简单的分析。,描述性统计,1OpentheworksheetPULSE.MTW.2ChooseStatBasicStatisticsGraphicalSummary.3InVariables,enterPulse1.ClickOK.,结果输出,Z检验,例某零件，其厚度在正常生产下服从N(0.13，0.0152)。某日在生产的产品中抽查了10次，其观测值为：0.112，0.130，0.129，0.152，0.138，0.118，0.151，0.128，0.158，0.142。发现平均厚度已稍增大至0.136，如果标准差不变，试问生产是否正常？（取0.05）,Z检验,H0：0.13，H1：0.13由于已知，故用z检验由MINITAB计算，StatBasicStatistics1SampleZ,Testofmu=0.13vsnot=0.13Theassumedstandarddeviation=0.015VariableNMeanStDevSEMean95%CIZPC1100.1358000.0151060.004743(0.126503,0.145097)1.220.221,t检验,例某宾馆六西格玛团队评定某项服务的等级，最大可能的级别为10。团队规定服务等级的总体均值“达到7”的服务项目可以接受，总体均值“超过7”的认为有提高。随机调查12位顾客，要求他们对此项服务评定等级，得到12个级别数据为：7，8，10，8，6，9，6，7，7，8，9和8。假设总体级别近似服从正态分布，在显著性水平0.05的情况下，问服务项目确实比规定可接受标准有提高吗？,t检验,建立假设H0：7，H1：7未知，且n7是小样本，故选用t检验。下面是MINITAB软件计算的结果：,Testofmu=7vs7VariableNMeanStDevSEMean95%LowerBoundTPC1127.750001.215430.350867.119892.140.028,1P检验,例某厂规定产品必须经过检验合格后才能出厂，某不合格品率p0不得超过5。现从一批产品中随机抽取50个进行检验，发现有4个不合格品，问该批产品能否出厂？（取0.05）,1P检验,用MINITAB软件计算，StatBasicStatistics1Proportion,TestandCIforOneProportionTestofp=0.05vsp0.05SampleXNSamplep95%LowerBoundExactP-Value14500.0800000.0277880.240,2P检验,例用A与B两种不同的方法制造某种零件，从各自制造的零件中分别随机抽取100个，其中A有10个废品，B有3个废品。在0.05水平上，能否认为废品率与方法有关？,2P检验,用MINITAB软件计算，StatBasicStatistics2Proportion,TestandCIforTwoProportionsSampleXNSamplep1101000.100000231000.030000Difference=p(1)-p(2)Estimatefordifference:0.0795%CIfordifference:(0.00235994,0.137640)Testfordifference=0(vsnot=0):Z=2.03P-Value=0.043,标准差的检验,例在改革工艺前后，各测量了若干钢条的抗剪强度，数据如下：改革后：525，531，518，533，546，524，521，533，545，540改革前：521，525，533，525，517，514，526，519设改革后钢条的抗剪强度，改革前为问：可以认为改革工艺后钢条的抗剪强度标准差有改变吗？,标准差的检验,设用MINITAB软件，StatBasicStatistics2Variances,MSA测量系统分析,MSA的目的,了解测量系统是否有足够的能力来侦测出产品或制程参数的变更。,MSA分析的对像,只要控制计划当中所提出的测量系统就必须进行分析。包含产品特性包含过程特性,MSA分析方法的分类,MSA,计量型,计数型,破坏型,计量型MSA,计量型,位置分析,离散分析,稳定性分析,偏倚分析,线性分析,重复性分析,再现性分析,稳定性分析,计数型MSA,计量型,风险分析法,信号分析法,数据解析法,破坏性MSA,计量型,偏倚分析,变异分析,稳定性分析法,偏移(Bias),真值,观测平均值,偏倚,偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值。真值的取得可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值而定之。,重复性(Repeatability),重复性,重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。,再现性(Reproducibility),再现性是由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。,再现性,稳定性(Stability),稳定性,时间1,时间2,稳定性(或飘移)，是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。,线性(Linearity),量程,基准值,观测平均值,基准值,线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值,线性(Linearity),观测平均值,基准值,无偏倚,有偏倚,Casestudy(你喜欢什么类型仪器),基准值,观测平均值,基准值,观测平均值,基准值,观测平均值,稳定性分析的做法,自控制计划中去寻找需要分析的测量系统，主要的考虑来自：控制计划中所提及的产品特性控制计划中所提及的过程特性,決定要分析的測量系統,選取一標准樣本，取值參考值,請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次,輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中,計算控制界限，並用圖判定是否穩定,後續持續點圖，判圖,保留記錄,稳定性分析的做法,选取一标准样品控制计划中所提及的产品特性控制计划中所提及的过程特性取出对产品特性或过程特性有代表性的样本。针对本样本使用更高精密度等级的仪器进行精密测量十次，加以平均，做为参考值。,決定要分析的測量系統,選取一標准樣本，取值參考值,請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次,輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中,計算控制界限，並用圖判定是否穩定,後續持續點圖，判圖,保留記錄,稳定性分析的做法,请现场测量人员连续测量25组数据，每次测量25次。记录下这些数据。一般而言初期的25组数据最好在短的时间内收集，利用这些数据来了解仪器的稳定状况,決定要分析的測量系統,選取一標准樣本，取值參考值,請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次,輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中,計算控制界限，並用圖判定是否穩定,後續持續點圖，判圖,保留記錄,稳定性分析的做法,将数据输入到minitab中。计算每一组的平均值计算每一组的R值。计算出平均值的平均值计算出R的平均值。,決定要分析的測量系統,選取一標准樣本，取值參考值,請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次,輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中,計算控制界限，並用圖判定是否穩定,後續持續點圖，判圖,保留記錄,稳定性分析的做法,计算控制界限平均值图：Xbarbar+-A2Rbar,XbarbarR值图：D4Rbar,Rbar,D3Rbar划出控制界限将点子绘上先检查R图，是否连续25点都在控制界限内，以判定重复性是否稳定。再看Xbar图，是否连绩25点都在控制界限内，以判定偏移是否稳定。可以利用Xbarbar-标准值，进行偏差检定，看是否有偏差。可以利用Rbar/d2来了解仪器的重复性。,決定要分析的測量系統,選取一標准樣本，取值參考值,請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次,輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中,計算控制界限，並用圖判定是否穩定,後續持續點圖，判圖,保留記錄,稳定性分析的做法,后续持续点图、判图如果前面的控制图是稳定的，那么就可以将此控制界限做为控制用控制界限。我们后续就固定时间，使用同样的样本、同样的测量仪器，同样的测量人员。此时由于样本、仪品、人都是固定的，所以如果绘出来的图形有异常，一般就代表仪器有问题，要进行相应的处理。异常的判定点：一点超出控制界限线：连续七点上升，连续七点下降，连绩七点在同一侧。面：非随机性分析，在+-1sigma的范围内应覆盖68%的概率。,決定要分析的測量系統,選取一標准樣本，取值參考值,請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次,輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中,計算控制界限，並用圖判定是否穩定,後續持續點圖，判圖,保留記錄,稳定性分析的做法,保留记录各项的线性分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,決定要分析的測量系統,選取一標准樣本，取值參考值,請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次,輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中,計算控制界限，並用圖判定是否穩定,後續持續點圖，判圖,保留記錄,范例,结果判定,可以利用Xbar-MASTER来评估其偏差程度。可以利用Rbar/d2来评估其EV，例用EV/TV可以了解其相应的EV%。,示例,Master的值为48产品的公差为48+-2所以偏差为影响百分比为(48.48-48)/4，当然也可以进行相应的统计t检定看是否有显著差异利用Rbar/d2来估计其标准差，也可以评估其相应的EV%。,Minitab的做法,收集数据,将数据输入minitab中,制作控制图,判图,数据解析,判定仪器的适用性,偏倚分析的做法,偏倚分析的做法,決定要分析的測量系統,抽取樣本，取值參考值,請現場測量人員測量15次,輸入數據到minitab中,計算t值，並判定,是否合格，是否要加補正值,保留記錄,自控制计划中去寻找需要分析的测量系统，主要的考虑来自：控制计划中所提及的产品特性控制计划中所提及的过程特性,偏倚分析的做法,決定要分析的測量系統,抽取樣本，取值參考值,請現場測量人員測量15次,輸入數據到minitab中,計算t值，並判定,是否合格，是否要加補正值,保留記錄,自生产现场抽取样本：一般是取在制程中间的产品。拿取此产品到更高精密的测量设备，测量十次，加以平均，取得参考值。,偏倚分析的做法,決定要分析的測量系統,抽取樣本，取值參考值,請現場測量人員測量15次,輸入數據到minitab表格中,計算t值，並判定,是否合格，是否要加補正值,保留記錄,现场人员测量：现场人员：指的是实际在现场工作的人员，由于他们来进行测量，才能真正了解公司测量的偏差是多少。重复测量十五次，取记录其值。,偏倚分析的做法,決定要分析的測量系統,抽取樣本，取值參考值,請現場測量人員測量15次,輸入數據到minitab表格中,計算t值，並判定,是否合格，是否要加補正值,保留記錄,将数据输入到minitab中：excel：我们利用来计划平均值，标准差，以及平均值的标准差。平均值使用的语法：average标准差的语法为：stdev,偏倚分析的做法,決定要分析的測量系統,抽取樣本，取值參考值,請現場測量人員測量15次,輸入數據到EXCEL表格中,計算t值，並判定,是否合格，是否要加補正值,保留記錄,计算t值，并加以判定t值的计算法：利用(平均值-标准值)平均值的标准差。t=是指用来判定是否有明显偏差的基准，其和自由度有关，一般典型的=0.05如果tt就代表有明显的偏移。如果tBasicStatistics1Samplet,设定检定对像及检定值,输入基准值,绘图选检定直方图,可以选择不同的图型来形象表示,置信区间选0.95,选择置信区间,选择假设和被择假设,结果输出,One-SampleT:偏差Testofmu=0vsmunot=0VariableNMeanStDevSEMean偏差150.00670.21200.0547Variable95.0%CITP偏差(-0.1107,0.1241)0.120.905tHistogramof偏差,图形输出,2019/12/15,213,可编辑,线性的研究指南1,取至少5个样本，样本测量值要覆盖测量仪器一定的量程范围。确定每个样本的基准值测量样本大于等于10次，取均值作为“基准值”,线性的研究指南2,随机化选择样本让评价人测量由现场实际操作该仪器的人员测量样本对每个样本测量10次以上,线性的研究指南3,计算每次测量的样本的偏倚计算每种样本测量的偏倚均值,线性的研究指南4,对计算出的偏倚均值和基准值建立线性关系：，是基准值，是偏倚平均值利用最小二乘法计算出斜率a和截距b，以及在置信水平为下的置信带由于计算很复杂（见MSA第三版79页），推荐使用软件进行拟合，EXCEL或MINITAB,线性的研究指南5,画出“bias0”的直线若“bias0”的直线完全在拟合线置信带以内，则线性可接受；否则，线性不可接受,线性的研究指南6,线性分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,例题,一名工厂主管希望对过程采用新测量系统。作为PPAP的一部份，需要评价测量系统的线性。基于已证明的过程变差，在测量系统操作量程内选择了五个零件。每个零件经过全尺寸检测测量以确定其基准值。然后由领班分别测量每个零件12次。研究中零件是被随机选择的。,例题,例题解答,MINITAB软件操作,从StatQualityToolsGageStudyGageLinearityandBiasStudy进入,结果输出,结论,从图形可以明显看出：测量系统存在线性问题。“偏倚0”的线与置信带交叉，但不包含在内。主管需要对线性问题查找原因如果偏倚在测量范围内不能调整为0，只要测量系统稳定性OK，进行软件调零后仍可用于产品和过程的控制，但不能用于对产品和过程进行分析。,R&R分析的做法,R&R分析,決定要分析的測量系統,選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員23人,請現場人員對十個產品連續重複測量23次，記得盲測的要求,輸入數據到EXCEL的R&R表格中,計算出R&R的結果,進行判定，和採取相應措施,保留記錄,决定要分析的测量系统由控制计划当中挑选，需要进行分析的仪器。一般典型包含了产品特性测量仪器以及过程特性测量仪器。测量风险愈高的仪器要愈优先分析。,R&R分析,決定要分析的測量系統,選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員23人,請現場人員對十個產品連續重複測量23次，記得盲測的要求,輸入數據到EXCEL的R&R表格中,計算出R&R的結果,進行判定，和採取相應措施,保留記錄,选择十个可以代表制程变化的产品，一般此项产品的变化，最好能够覆盖产品的变化范围比较好。选择可以代表实际现测量人员的操作测量人员。每一个测量人员针对每一个产品重复测量23次。测量风险愈高的仪器要愈优先分析。,R&R分析,请现场人员对十个产品重复测量23次。在测量时，要使用盲测的原则，侦测出人员平常测量时的无意识错误，才能真正估计出在正式测量时的误差。,決定要分析的測量系統,選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員23人,請現場人員對十個產品連續重複測量23次，記得盲測的要求,輸入數據到EXCEL的R&R表格中,計算出R&R的結果,進行判定，和採取相應措施,保留記錄,R&R分析,決定要分析的測量系統,選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員23人,請現場人員對十個產品連續重複測量23次，記得盲測的要求,輸入數據到EXCEL的R&R表格中,計算出R&R的結果,進行判定，和採取相應措施,保留記錄,将各项的测量数据输入到excel的档案当中。输入数据时要注意有效读数，只取到最小读数，如果要估读，只能估读一半。,R&R分析,決定要分析的測量系統,選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員23人,請現場人員對十個產品連續重複測量23次，記得盲測的要求,輸入數據到EXCEL的R&R表格中,計算出R&R的結果,進行判定，和採取相應措施,保留記錄,计算出R&R的结果一般利用此项的excel表格可以得可以下的结果：AV:人员的变异EV:仪器的变异PV：产品的变异TV：总变异R&R%：重复性和再现性所占的比例。,R&R分析,決定要分析的測量系統,選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員23人,請現場人員對十個產品連續重複測量23次，記得盲測的要求,輸入數據到EXCEL的R&R表格中,計算出R&R的結果,進行判定，和採取相應措施,保留記錄,判定：R&R%30%，不可以接受。,R&R分析,決定要分析的測量系統,選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員23人,請現場人員對十個產品連續重複測量23次，記得盲測的要求,輸入數據到EXCEL的R&R表格中,計算出R&R的結果,進行判定，和採取相應措施,保留記錄,保留记录各项的R&R的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,R&R练习,Select:StatQualityToolsGageStudyGageR&RStudy(Crossed),输入各项参数,得到结果,GageR&R%ContributionSourceVarComp(ofVarComp)TotalGageR&R0.00443710.67Repeatability0.0012923.10Reproducibility0.0031467.56Operator0.0009122.19Operator*Part0.0022345.37Part-To-Part0.03716489.33TotalVariation0.041602100.00StdDevStudyVar%StudyVarSource(SD)(5.15*SD)(%SV)TotalGageR&R0.0666150.3430632.66Repeatability0.0359400.1850917.62Reproducibility0.0560880.2888527.50Operator0.0302000.1555314.81Operator*Part0.0472630.2434023.17Part-To-Part0.1927810.9928294.52TotalVariation0.2039651.05042100.00NumberofDistinctCategories=4GageR&RforResponse,图形结果,Phase3计数型MSA,假设检验法1,选取2050个样本，样本数可根据实际情况而定此样本要包括合格、不合格的产品，临界附近的产品研究人员对每一样本取得基准值，并正确判断是否合格23名现场的测量人员,假设检验法2,每个人重复测量23次，根据规格作出是否合格的判定,假设检验法3,将测量人员的判定结果记录在表格中记“1”为合格；记“0”为不合格,假设检验法4,利用交叉表方法来确定评价人之间和评价人与基准值之间的一致性计算每个评价人作出判定的有效性,假设检验法5,一致性kappa值大于0.75，一致性好Kappa值小于0.4，则一致性差有效性个人的重复性正确百分比90%。个人和标准值相比较的正确百分比90%。全部测量人员一致的百分比90%。全部测量人员和标准一致的百分比90%。万一小于此百分比，则代表此测量系统尚不可以被接受，应做调整。,假设检验法6,风险分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,案例,某生产过程受控，但性能指数Pp=Ppk=0.5，该过程会产生较多不合格产品。因此，需要一个可接受的计数型测量系统将不合格产品从生产流中挑选出来。与计量型量具不同的是，该量具不能指出产品的好坏，只能指出产品可接受或拒绝。,LSL,USL,0.50,0.60,0.40,案例,这个测量系统与公差相比的%GRR25%，公差为0.01。但尚未小组证明，需要进行测量系统研究。样本的选择：随机地从过程中抽取50个零件样本，要覆盖过程变差。（注：样本要包括合格、不合格的产品，临界附近的产品）,案例,选择三名评价人，每个人对每个产品评价了三次，记录在计数型研究数据表中,一致性分析列联表（评价人之间）,A与B的列联表,列联表（评价人之间）,B与C的列联表,列联表（评价人之间）,A与C的列联表,一致性分析Kappa,Kappa是一个评价人之间一致性的测量值Kappa的计算：设p0列联表正对角线单元中观测值的总和pe列联表正对角线单元中期望值的总和Kappa（p0pe）/（1pe）Kappa的判定（通常的建议法则）Kappa大于0.75表示好的一致性Kappa小于0.4则表示一致性差，需要改进,Kappa评价人之间,计算评价人之间的Kappa值,列联表（评价人与基准值）,A与基准判断列联表,列联表（评价人与基准值）,B与基准判断列联表,列联表（评价人与基准值）,C与基准判断列联表,Kappa评价人与基准值,评价人与基准值之间的一致性,有效性,有效性的计算有效性正确判断的数量/判断机会的总数案例的计算结果如下,有效性,测量系统的有效性计算结果,MINITAB软件的操作,利用MINITAB软件，我们同样可以进行测量系统的有效性和一致性的分析，从StatQualitytoolsAttributeAgreementAnalysis入口。,MINITAB软件操作,软件分析的结果如下,AttributeAgreementAnalysisfor评价结果WithinAppraisersAssessmentAgreementAppraiser#Inspected#MatchedPercent95%CIA504284.00(70.89,92.83)B504590.00(78.19,96.67)C504080.00(66.28,89.97)#Matched:Appraiseragreeswithhim/herselfacrosstrials.FleissKappaStatisticsAppraiserResponseKappaSEKappaZP(vs0)A00.7600000.08164979.30810.000010.7600000.08164979.30810.0000B00.8450730.081649710.35000.000010.8450730.081649710.35000.0000C00.7029110.08164978.60890.000010.7029110.08164978.60890.0000,MINITAB软件操作,EachAppraiservsStandardAssessmentAgreementAppraiser#Inspected#MatchedPercent95%CIA504284.00(70.89,92.83)B504590.00(78.19,96.67)C504080.00(66.28,89.97)#Matched:Appraisersassessmentacrosstrialsagreeswiththeknownstandard.AssessmentDisagreementAppraiser#1/0Percent#0/1Percent#MixedPercentA00.0000.00816.00B00.0000.00510.00C00.0000.001020.00#1/0:Assessmentsacrosstrials=1/standard=0.#0/1:Assessmentsacrosstrials=0/standard=1.#Mixed:Assessmentsacrosstrialsarenotidentical.FleissKappaStatisticsAppraiserResponseKappaSEKappaZP(vs0)A00.8802360.081649710.78060.000010.8802360.081649710.78060.0000B00.9226120.081649711.29960.000010.9226120.081649711.29960.0000C00.7747030.08164979.48810.000010.7747030.08164979.48810.0000,MINITAB软件操作,BetweenAppraisersAssessmentAgreement#Inspected#MatchedPercent95%CI503978.00(64.04,88.47)#Matched:Allappraisersassessmentsagreewitheachother.FleissKappaStatisticsResponseKappaSEKappaZP(vs0)00.7936060.023570233.66980.000010.7936060.023570233.66980.0000AllAppraisersvsStandardAssessmentAgreement#Inspected#MatchedPercent95%CI503978.00(64.04,88.47)#Matched:Allappraisersassessmentsagreewit