Minitab常用操作简介

1、Johnson Controls29 Oct 2009Minitab 常用操作简介29Oct2009Johnson Controls2目录入门课程程数据分类类数据分析析的一般般思路（四步骤骤）如何选择择合适的的质量工工具？基础班简单的统统计图形形：直方方图、Paratoo图、饼图图、散点点图SPC方法及步步骤MSA(可变数据据/属性数据据)计算过程程能力Cp/Cpk/Pp/Ppk一、数据据的分类类29Oct2009Johnson Controls3数据属性数据二项分布泊松分布可变数据正态分布非正态分布29Oct2009Johnson Controls4二.数据分析析的一般般思路我们看到到一组或

2、或几组数数据，一一定要理理清大致致的分析析思路，一般来来说，分分为四个个阶段：稳定性分分析研究分布布研究偏差差研究中心心29Oct2009Johnson Controls5三.如何选择择合适的的质量工工具离散型连续型卡方检验验(Chi Square)T检验(t-test)方差分析析(ANOVA)试验设计计(DOE)相关回归归(CorrelationRegression)非参数检验验对数回归归(LogisticRegression)离散型连续型XYY=f(x)四、简单单的统计计图形直方图Paratoo图饼图散点图29Oct2009Johnson Controls6直方图29Oct2009John

3、son Controls7直方图29Oct2009Johnson Controls8Paratoo图29Oct2009Johnson Controls9Paratoo图29Oct2009Johnson Controls10饼图29Oct2009Johnson Controls11散点图29Oct2009Johnson Controls1229Oct2009Johnson Controls13 目标理解控制制图的基基本原理理，确认认过程稳稳定性主要内容容控制图统计过程程控制过程判异异原则五、SPC控制图29Oct2009Johnson Controls14什么是控控制图控制图是是通过时时间的推推

4、移来统统计跟踪踪流程和和产品参参数的方方法。控控制图具具体表现现出反应应(随机)变动的变变动的自自然界限限的控制制上限与与下限。这些界界限不应应与客户户规格界界限相比比较。控制图基基于对X或Y设立3平均界限限29Oct2009Johnson Controls15一个控制制图的组组成成分分UCL:控制上限限LCL:控制下限限UCL=m +k1sCL= mLCL=mk2sCL:中心线M x样本平均均的均值值S得自样本本的标准准差K1,k2标示不同同寻常的的观测值值的常数数(通常=3)29Oct2009Johnson Controls16计数型计量型什么类型型的数据据?按群还是是按个体收集的的数据?

5、是缺陷还是不良良项目?群(平均值)(n1)个体数值值(n=1)X-BarRX-BarS个体移动动范围（I-MR）特殊类型型的“缺缺陷”不良项目目缺陷的概概率低吗吗?如果你知知道坏的的数，你知道好好的数吗吗？泊松分布布二项分布布个体移动动范围（I-MR）否是是每个样本本数的几率面面积不变变?是否c 图u 图不变的样样本数?np图否是p 图选择正确确的管理理图注: X-Bar S适合于群群大小(n)10控制图选选择方法法29Oct2009Johnson Controls17控制图管管理一般般原则LCLCLUCL管理状态态(偶然原因因引起的的波动)异常状态态(特殊原因因引起的的波动)-3+3 +=

6、=0.27%异常状态态(特殊原因因引起的的波动)29Oct2009Johnson Controls18控制图异异常状态态检验方方法在MINITAB可以对可可能成为为异常状态态的8种特别别原因进进行检验.A,B.C显示离中中心线分分别相距距标准偏偏差3,2,1的区域域.检验1:一个个点超出出区域A检验2:以中心线线为基准准,在同同一侧面面有9个个连续点点.检验3:相相连的6个点连连续上升升或下降降.检验4:连连续的14个点点相继上上升或下下降,对对此应检检讨数据据的操作作性.检验5:连连续的3个点中中2个在在A区域(以以中心线线为基准准在同一一侧)检验6:连连续的5个点中中4个在在区域B或其外边

7、边的位置置(以中中心值为为基准在在同一侧侧)检验7:连连续的15个点点在区域域C(以中心线线为基准准看两侧侧)第一是什什么使它它变好第二是数数据是否否读错或或测定仪仪误差检验8:连连续的8个点在在区域C外边的位位置(以以中心线线基准两两侧)29Oct2009Johnson Controls19X bar-R控制图29Oct2009Johnson Controls20X bar-R控制图29Oct2009Johnson Controls21IM-R控制图29Oct2009Johnson Controls22IM-R控制图29Oct2009Johnson Controls23P图29Oct2009

8、Johnson Controls24P图29Oct2009Johnson Controls25U图29Oct2009Johnson Controls26六.测量系统统分析MSA29Oct2009Johnson Controls27我们无法法评价我我们不知知道的，如果我们们不能用用数据表表示，实实际上就就等于不不知道只有正确确地认识识，才能能进行管管理我们无法法管理时时，只能能依靠运运气-摘自“TheVision of SixSigma”(Mikel J. Harry)测量系统统的意义义没有两个个东西是是完全相相同的，但是即即使是，我们测量量时仍然然会得到到不同的的值。在六西格格玛管理理中，数数

9、据的应应用是极极其频繁繁和相当当广泛的的。六西西格玛方方法的成败与效效益，在在很大程程度上取取决于所所使用的的数据的的质量。无论是是过程控控制、抽样检验验、回归归分析、试验设设计等都都需要使使用数据据。为了了获得高高质量的的数据，需要对产产生数据据的测量量系统有有充分的的了解和和深入的的分析。29Oct2009Johnson Controls28测量值的的构成 真值(实际产品品散布)测量误差差(测量散布布)测量值(观测的散散布)=尽管有数数据但它它不是时时常是事事实,有必要确确认数据据的可靠靠性.29Oct2009Johnson Controls29测量系统统分析方方法测量内容容有两种种形式计

10、量值/定量值-数据可以以用连续续的标尺尺来描述述计数值/定性值-数据不能能用连续续的标尺尺来描述述-通过/不通过，好/坏 等计量值和和计数值值必须用不不同的方法处理理29Oct2009Johnson Controls30计量型测测量系统统分析29Oct2009Johnson Controls31可变数据据MSA让我们用用Minitab来分析一一些数据据打开文件件计量型MSA试题-1使用Minitab的测量测测量系统统分析功功能29Oct2009Johnson Controls32可变数据据MSA29Oct2009Johnson Controls33Minitab Session解释零件与操操作

11、者没有交交互影响响可变数据据MSA来源DFSSMSFP部件988.36199.81799492.2910.000操作者23.16731.5836379.4060.000Part *Operator180.35900.019940.4340.974重复性602.75890.04598Total8994.647129Oct2009Johnson Controls34Minitab Session解释量具R&R方差分量量来源方方差分分量贡贡献献率合计量具具R&R0.091437.76重复性0.039973.39再现性0.051464.37Operator0.051464.37部件间1.0864592

12、.24合计变异异1.17788100.00过程公差差= 2研究变异异%研究变异异%公差来源标标准差(SD)(6*SD)(%SV)(SV/Toler)合计量具具R&R0.302371.8142327.8636.28重复性0.199931.1996018.4223.99再现性0.226841.3610320.9027.22Operator0.226841.3610320.9027.22部件间1.042336.2539696.04125.08合计变异异1.085306.51180100.00130.24可区分的的类别数数= 4可变数据据MSA29Oct2009Johnson Controls35Mi

13、nitab Session解释因测量系系统的变变动(贡献度)是7.76%,零件间的的差异变变动是92.24%.重复性散散布是3.39%再现性散散布是4.37%.测量系统统的精确度/过程波动动比是27.86%,可以接受受.测量系统统的精确度/容差比是36.28,测量系统统判别良良/不良的能能力不足足.测量系统统的识别力是4，可以接受受.可变数据据MSA29Oct2009Johnson Controls36Minitab图表分析析“整个散布布中,GAUGER&R占据的比比重是否否充分的小小? ”Gage R&R,Repeat,Reprod.的高度越接近0越好.“作业者别别反复测测量值是是否稳定定”

14、注意!R Chart的界限线线超出的的话,调查其原原因后再测量.“相互不同同零件鉴鉴别能力力是否充充分?”与R Chart相反，脱脱离管理理界限线线越多越越好.可变数据据MSA29Oct2009Johnson Controls37Minitab图表分析析“所选的样样本是否否能正确确反映过过程的散散布?”.如果此值值均一的的话,可认为样样本没有有正确反反映映过程的的实际散散布情况况“作业者间间存在差差异与否否? ”而言的.作业者无无差异为为好.“根据标本本各作业业者是否否进行相相互不同同的测量量? ”而说的.对于标本本,各作业者者的测量量值相同同为好.可变数据据MSA29Oct2009Johns

15、on Controls38属性数据据测量系统分分析29Oct2009Johnson Controls39数据收集集的范围围是?-合格品50%,不合格品品50%40%为确时的的合格品品,40%为确实的的不合格格品20%为不容易易区别的的数据需要要收集多多少?-一般需要要收集100个左右.检验者数数样本数各样本的的反复评评价2325 1002以上测量系统统的评价价基准是是多少?-一般计数数型测量量系统的的目标是是90%,或具有90%以上的再再现性和和反复性性测量方法法属性数据据MSA29Oct2009Johnson Controls40例题收集样本本(12个零件,3名操作者者,测量反复复2次)属性

16、数据据MSA29Oct2009Johnson Controls41StatQualityToolsGageStudyAttribute GageR&R Study在Minitab的工作栏栏中输入入数据Minitab分析属性数据据MSA29Oct2009Johnson Controls42输入测量量值输入零件件输入操作作者输入已知知零件真真值属性数据据MSA29Oct2009Johnson Controls43Minitab Session解释Assessment AgreementAppraiser#Inspected# MatchedPercent95% CI1121083.33(51.59

17、,97.91)212650.00(21.09,78.91)312866.67(34.89,90.08)# Matched: Appraiseragreeswithhim/herselfacrosstrials.Each AppraiservsStandardAssessment AgreementAppraiser#Inspected# MatchedPercent95% CI112975.00(42.81,94.51)212541.67(15.17,72.33)312866.67(34.89,90.08)# Matched: Appraisers assessmentacross trial

18、sagreeswiththeknownstandard.Assessment DisagreementAppraiser#良品/不良Percent#不良/良品Percent# MixedPercent1116.6700.00216.672116.6700.00650.00300.0000.00433.33#良品/不良:Assessmentsacrosstrials =良品/ standard =不良.#不良/良品:Assessmentsacrosstrials =不良/ standard =良品.# Mixed:Assessmentsacrosstrials arenotidentical.总

19、观测次次数对比比一致率率，作业者1在总共12次观测中中10次一致,83%的一致总观测次次数对比比真值的的一致率率，作业业者2人总共12次观测中中有5次与真值值一致,42%一致总观测次次数对比比真值的的不一致致率，作业者2人总共次观观测中将将良品判判定为不不良，将将不良判判定为良良品等不不一致率率为50%属性数据据MSA29Oct2009Johnson Controls44Minitab Session解释Between AppraisersAssessment Agreement# Inspected#MatchedPercent95% CI12433.33(9.92,65.11)# Matc

20、hed: Allappraisersassessmentsagreewith eachother.AllAppraisersvsStandardAssessment Agreement# Inspected#MatchedPercent95% CI12433.33(9.92,65.11)# Matched: Allappraisersassessmentsagreewith theknownstandard.作业者间间一致率率名作业业者总计计次次观测中中,次一致致,%的一致率率所有作业业者和真真值的一一致率名作业业者总计计次次观测中中次和观观测值一一致,%的一致率率.这里#Matched是?所

21、有测定定者测定定各零件件或与真真值比较较时的一一致性一致性不不超过90%时，需要要改善属性数据据MSA29Oct2009Johnson Controls45Minitab图表分析析作业者的的观测值值的一致致程度可可通过信信赖区间间确认出出来.作业者与与真值的的一直程程度可通通过信赖赖区间确确认出来来.属性数据据MSA29Oct2009Johnson Controls46 目标理解过程程能力分分析原理理，并能能根据数数据类型型计算过过程能力力主要内容容计量型过过程能力力分析计数性过过程能力力分析六.过程能力力分析29Oct2009Johnson Controls47过程能力力是什么么？过程在受受

22、控状态态下时，客户要要求与过过程表现现(产品质量量或服务务质量的的变动程程度)的比值，如如果过程程表现越越能满足足顾客要要求，则则过程能能力越充充分，反反之则不不足USLLSL29Oct2009Johnson Controls48你的数据据是什么类型型的计量型记数型收集数据据收集数据据用Minitab分析数据据用Minitab分析数据据过程能力力表述PPMCp,Cpk,Pp,Ppk过程能力力表述DPU,DPMO,PPM过程能力力分析路路径29Oct2009Johnson Controls49“缺陷”(x4)1234567错误数“缺陷”(x 130 Min)“无缺陷”(x QualityTool

23、s CapabilitySixpack Normal29Oct2009Johnson Controls58Minitab图表分析析它是正态态分布吗吗？和规格限限比起来来工程的的散布怎怎么样？它是正态态分布吗吗？子集间有有差异吗吗？它受控吗吗?它受控吗吗?Minitab图表分析析29Oct2009Johnson Controls5929Oct2009Johnson Controls60CapabilityAnalysis正态性检验验Stat BasicStatistics NormalityTest29Oct2009Johnson Controls61正态检验验P值0.05正态正态检验验29Oc

24、t2009Johnson Controls63过程能力力分析Stat QualityTools CapabilityAnalysisNormal29Oct2009Johnson Controls64组内过程能力力总体过程能力力观测的不不良率组内(短期，潜潜在)估计不良率全体(长期，实实际)估计不良率过程能力力分析29Oct2009Johnson Controls65过程能力力解释Cp是经验极限限水平.Ppk与Cpk越近似越好好.散布可能的最最好实际(总体)过程平均均值的位位置规格范围围的中点点实际位置置CpPpkCpkPp29Oct2009Johnson Controls66寻找可变型数据太难

25、了！属性数据据过程能力分分析29Oct2009Johnson Controls67DPU/DPO/DPMODPU=2DPO=0.5DPMO =500,000DPU=3DPO=0.75DPMO =750,000DPU=1DPO=0.25DPMO =250,000= 1机会= 1单位1单位= 4机会=缺陷泊松分布布过程能能力分析析29Oct2009Johnson Controls68计算单位位产品缺缺陷数(DPU):翻到Sigma表,然后估计计Sigma水平计算每百百万机会会的缺陷陷数(DPMO):DPU/DPMO与Sigma水平泊松分布布过程能能力分析析29Oct2009Johnson Cont

26、rols69翻到Sigma表,然后估计Sigma水平 4.67 Sigma计算单位位产品缺缺陷数(DPU):计算每百百万机会会的缺陷陷数(DPMO):DPU/DPMO与Sigma水平泊松分布布过程能能力分析析29Oct2009Johnson Controls70999,996.6999,995999,991999,987999,979999,968999,952999,928999,892999,841999,767999,663999,517999,313999,032998,650998,134997,445996,533995,339993,790991,802989,276良品数3.4

27、5913213248721081592333374836879681,3501,8662,5553,4674,6616,2108,19810,7246.05.95.85.75.65.55.45.35.25.15.04.94.84.74.64.54.44.34.24.14.03.93.8st4.54.44.34.24.14.03.93.83.73.63.53.43.33.23.13.02.92.82.72.62.52.42.3lt986,097977,250971,284964,070955,435945,201933,193919,243903,199884,930864,334841,345

28、815,940788,145758,036725,747691,462655,422617,911579,260539,828500,000460,172良品数13,90322,75028,71635,93044,56554,79966,80780,75796,801115,070135,666158,655184,060211,855241,964274,253308,538344,578382,089420,740460,172500,000539,8283.73.53.43.33.23.13.02.92.82.72.62.52.42.32.22.12.01.91.81.71.61.51.

29、4st2.22.01.91.81.71.61.51.41.31.21.11.00.90.80.70.60.50.40.30.20.10.0-0.1lt420,740382,089344,578308,538274,253241,964211,855184,060158,655135,666115,07096,80180,75766,80754,79944,56535,93028,71622,75017,86413,90310,7248,198良品数579,260617,911655,422691,462725,747758,036788,145815,940841,345864,334884,

30、930903,199919,243933,193945,201955,435964,070971,284977,250982,136986,097989,276991,8021.31.21.11.00.90.80.70.60.50.40.30.20.10.0-0.1-0.2-0.3-0.4-0.5-0.6-0.7-0.8-0.9st-0.2-0.3-0.4-0.5-0.6-0.7-0.8-0.9-1.0-1.1-1.2-1.3-1.4-1.5-1.6-1.7-1.8-1.9-2.0-2.1-2.2-2.3-2.4lt6,2104,6613,4672,5551,8661,350968687483

31、3372331591087248322113953良品数993,790995,339996,533997,445998,134998,650999,032999,313999,517999,663999,767999,841999,892999,928999,952999,968999,979999,987999,991999,995999,997-1.0-1.1-1.2-1.3-1.4-1.5-1.6-1.7-1.8-1.9-2.0-2.1-2.2-2.3-2.4-2.5-2.6-2.7-2.8-2.9-3.0st-2.5-2.6-2.7-2.8-2.9-3.0-3.1-3.2-3.3-3.

32、4-3.5-3.6-3.7-3.8-3.9-4.0-4.1-4.2-4.3-4.4-4.5ltDPMO与Sigma水平表泊松分布布过程能能力分析析29Oct2009Johnson Controls71例题：DPU, DPMO是多少?泊松分布布过程能能力分析析29Oct2009Johnson Controls7294.4% 合格RTY与Sigma水平浪费 56,000 ppm97% 合格浪费 30,000 ppm95.5% 合格RTY=0.955*0.97*0.944 =87.4%浪费 45,000 ppmRTY不仅为最最终阶段段,各阶段的的能力同同样重要要HiddenFactory :再作业/废弃泊松分布布过程能能力分析析29Oct2009Johnson Controls73IQC100%合格PQC95.5%合格OQC97.0%合格 包装94.4%合格RTY= 1.00 0.955 0.9700.944= 0.874 =87.4%RTY例:泊松分布布过程能能力分析析29Oct2009Johnson Controls74RTY与DPU测值DATA为缺陷DATA时,即指在泊泊松分布布下PX=0(无一个缺缺陷的概概率)注释：e =2.7183注意，DPU是单位过过程缺陷陷率