如何用MINITAB进行过程能力分析报告

怎样用MINITAB进行过程能力解析报告怎样用MINITAB进行过程能力解析报告45/45怎样用MINITAB进行过程能力解析报告过程能力概括一旦过程处于统计控制状态，而且是连续生产，那么你可能想知道这个过程能否有能力知足规范的限制，生产出好的部件（产品），经过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度能够确立过程能力。在评估过程能力以前，过程必然受控。假如过程不受控，你将获取不正确的过程能力值。.你能经过画能力柱状图和能力争来评估过程能力。这些图形能够帮助你评估数据的散布和查验过程能否受控。你也能够预计包含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，能够用能力统计表来比较不一样样样过程的能力。选择能力命令MINITAB供给了一组不一样样样的能力解析命令，你能够依据数据的性质和散布从中选择命令，你能够对以下状况进行能力解析：——正态或Weibull概率模式（关于丈量数据）——不一样样样子组之间可能有很强变差的正态数据——二项式或Poisson概率模式（关于计数数据或属性数据）当进行能力解析时，选择正确的公式是基本要求，比方，MINITAB供给鉴于正态或Weibull散布模型上的能力解析工具，使用正态概率模型的命令供给了更圆满的统计设置，可是，合用的数据必然近似于正态散布.比方，利用正态概率模型，能力解析（正态）能够预计预期部件的缺点PPM数。这些统计解析成立在两个假定的基础上，1、数据来自于一个坚固的过程，2、数据依据近似的正态散布，近似地，能力解析（Weibull）计算部件的缺点PPM值利用的是Weibull散布。在这两个例子中，统计解析正确性依靠于假定散布模型的正确性。假如数据是倾斜特别严重，那么用正态散布解析将得出与实质的缺点率相差很大的结果。在这类状况下，把这个数据转变比正态散布更适合的模型，或为数据选择不一样样样的概率模式.用MINITAB,你能够使用Box-Cox能力转变或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.假如思疑过程中子组之间有很强的变差根源，能够使用能力解析（组间/组内）SIXpack能力解析（组间/组内）。除组内数据拥有随机偏差外，组间还可能有随机变差。理解了子组变差的根源，能够为你供给过程更真切的隐蔽能力评估。能力解析（组间/组内）或SIXpack能力解析（组间/组内）既计算组内标准偏差也计算组间标准偏差，此后，集中它们来计算总的标准偏差。MINITAB也供给鉴于二项式和Poisson概率模型属性数据（计数型）的能力解析，比方，产品可与标准比较分为出缺点和没出缺点（用能力解析（二项式））。也能够依据缺点个数对产品进行分类（用能力解析（Poisson））。MINITAB的能力解析命令能力解析（正态）画出单个丈量值的能力柱状图，用一条鉴于过程均匀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定的视觉评估。这个报告包含了过程能力统计表，既包含组内也包含整体统计。能力解析（组间/组内）画出了用正态曲线覆盖的单个丈量值的能力柱状图。这有助于进行正态假定的视觉评估。用这类解析方法可进行组间组内有很强变差根源的子组数据的解析，这个报告包含组间/组内和整个过程能力的统计解析能力解析（Weibull散布）画出鉴于过程形状和比率的Weibull曲线覆盖单个丈量值的能力柱状图，这有助于进行Weibull散布的视觉评估。这个报告也包含了整个过程能力的统计解析SIXPACK能力解析（正态散布）连同这个能力统计的子集一同,联合下边的图表深入认识单个的显示值的含义：——单个数据图，R或S(离差),以及运转图,可用来查验过程能否受控.——能力柱状图和正态散布图,可用来查验数据能否依据正态散布.SIXPACK能力解析（组间/组内）合用于组间有很强变差根源的子组数据,SIXPACK能力解析（组间/组内）连同这个能力统计的子集一同,联合下边的图表深入认识单个的显示值的含义：——单个极差,离差图和极差和离差图,可用于查验过程受控状态.——柱状图和正态散布图可用于查验数据的正态散布状况——能力争显示了与规范比较后的过程变异SIXPACK能力(Weibull)在一个显示面上显示了下边的多个图形,和各项能力统计数据:——一个（或单个数据）图、R（或挪动极差）图，以及运转图，平常用于检验过程能否受控。——能力柱状图和Weibull性能图平常用于查验数据能否依据Weibull散布。——能力争显示了与规范比较过程的可变性。固然SIXPACK能力命令供给了比能力解析命令少的统计，可是图形的摆列平常用于查验过程能否受控，以及数据能否依据所选择的散布模型。能力解析(Binomial)合用于数据由总的抽样部件的缺点数构成时，它画了一个图，这有助于查验过程能否受控，这个报告还包含缺点积累率的图形，缺点百分比的柱状图和缺点率图。能力解析（泊松）合用于数据由每个项目的缺点数构成时，报告画了一个U图，它有助于查验过程能否受控，报告还包含了积累的均匀DPU（每单位缺点数）的柱状图和缺点率图。能力统计解析过程能力统计是过程能力的数值,用来权衡过程知足标准的能力程度,这些统计量是单个的和没有单位的，所以能够比较不一样样样过程的的能力，能力统计基本上是赞同的过程颠簸（标准界限的范围）与实质过程颠簸（6δ）的比值。某些统计考虑了过程均匀值或目标值。说明：能力统计使用简单，可是，拥有未圆满认识的散布特色。总的来说，依靠单个能力统计来谈论（表现）一个过程不是好的习惯，很多业内人士认为1.33是过程能力的最小可接受的值，几乎没有人相信小1的值是可接受的，小于1的值表示过程变差比规范的公差宽，这里有一些怎样使用能力统计的指导目标：过程能力命令能力统计能力解析（正态）和能力SIXPACK（正态）Cp,Cpk,CPU,CPL,andCpm（假如你指定目标值）——与组内变差有关，Pp,Ppk,PPU,PPL——与整体变差有关能力解析（组间/组内）和能力SIXPACK（组间/组内）Cp,Cpk,CPU,CPL,andCpm（假如你指定一个目标值）——与组内和组间变差有关Pp,Ppk,PPU,PPL——与整体变差有关能力统计合用途合定义Cp或Pp合用于过程在规范界限的中是公差（规范界限的宽度）与实心时际宽度（过程公差）的比值。(USLLSL)/6Cpk或Ppk合用于过程不在规范界公差（规范界限宽度）与实限的中心地点，可是落在际宽度的比值，考虑了过程界限以内时均匀值和规范中点的关系。minimum[(USL)/3,(LSL)/3]CPU或PPU合用于仅有规范上限时USL-/3CPL或PPL合用于只有规范下限时-LSL/3说明：假如过程目标值不是规范中心点，应使用Cpm代替Cpk，因为量有关于目标值的过程均匀值优于有关于规范中心值的过程均匀值。见论，Cpm可经过在选项子对话框中输入一个目标值来计算。

Cpm衡[9]的讨非正态数据数据为非正态散布时，能够选择转变数据获取更适合的正态散布，或选择Weibull散布模式，——转变数据，使用带优化Box—Cox能力转变的能力解析（正态），SIXPACK能力解析（正态），能力解析（组间/组内）或SIXPACK（组间/组内）命令。见非正态数据的Box—Cox能力转变。——使用Weibull散布模型，使用能力解析（Weibull）和SIXPACK能力Weibull）。下边的表格概括了两种方法之间的不一样样样。带Box—Cox能力转变的正态模型用转变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

Weibull模型用实质数据可进行柱状图状和比率)和能力统计.

,过程参数(形标准偏差)以及能力统计计算.计算组内和整体过程参数和能力统计在柱状图上画正态曲线以确立转变能否使数据“更吻合正态散布”。

仅计算整体过程参数和能力统计在柱状图上画Weibull曲线以确立数据能否知足Weibull散布.哪一种方法更好？独一的答案是看哪一种模型拟合数据更好，假如两种模型拟合数据相同，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。能力解析（正态散布）当数据依据正态散布或拥有Box-Cox转变数据时，可用能力解析（正态分布）来产生一个能力解析报告。这个报告包含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圆满表格，这两条正态曲线是分别用过程均匀值和组内标准偏差和过程均匀值和整体标准偏差产生的。这个报告还包含了过程数据的统计，如过程均匀值、目标值（假如输入了的话），组内和整体标准偏差，和过程规范，察看到的性能，和预期的组内和整体性能。能力解析(正态散布)过程能力进行能力解析,从报告上可直观地判断数据是不是正态散布,过程能否在目标中心,以及能否有能力连续知足过程规范要求。假定大部分的过程数据都依据正态散布。如数据严重倾斜，见非正态数据的谈论。数据你能够使用单个的察看值或子组数据,单个的察看值应在一列中,子组数据能够在单个列中,或几列的行中,当子组数据个数不等时,在一列中输入数据,此后,成立一列寄存子组指示器.举例见数据.假如为分组数据,为了评估过程标准偏差,一个子组中必然最罕有两个察看值.在使用Box-Cox转变时，数据必然是正数。假如一个察看值抛弃了，MINITAB在计算时将予以忽视。运转能力解析（正态概率模型）1、选择“统计”菜单栏下的“质量工具”栏中的“能力解析（正态）”。、进行以下操作：——当子组或单个的察看值在同一列时，输入数据列号到“Singlecolumn”中，在“subgroupsize”中，输入子组大小或子组指示器的列号，关于单个数据，输入子组大小为1。——当子组在不一样样样的列时，选择“Subgroupsacrossrowsof”，输包含数据全部行的列号。3、在“Lowerspec”或“Upperspec,”中，输入规范的下限和/或上限。必然最少输入此中的一个数据。4、假如需要，能够使用下边列出的全部选项，此后点击“OK”选项能力解析（正态散布）对话框——定义规范的上、下界为“界限”，表示丈量值不可以够落在界限以外，所以，对于界限来说，希望的规范外的百分率为0，假如选择界限，那么规范的上、下限在解析时将被上、下界限代替。——假如知道过程参数或过去数据的预计数据，能够输入（过程均匀值）和（过程的隐蔽标准偏差）的历史值，假如不指明或的数值，MINITAB将从给出的数据进行预计。评估子对话框用不一样样样的方法来预计过程标准偏差( )。见预计过程变差选项子对话框当数据严重倾斜时，可使用Box-Cox能力转变。见非正态散布数据的Box-Cox能力转变——输入过程目标值，或正常例范值，MINITAB除了进行标准能力统计外，还计算Cpm值。——输入一个出了6δ（过程均值每边3个）以外的δ公差间隔来计算过程能力。比方，输入12，表示用12δ的间隔宽度来计算，均值每边6个δ。——仅进行组内或整体解析，默认为两个都计算。——显示用百分比或ppm表示的看到的性能，希望的“组内”性能，和预期的“整体”性能。——输入一个能力柱状图的最小和/或最大显示刻度。——显示代替能力统计的Zbench值，缺省显示能力统计。——能否显示能力解析图，缺省为显示图形。——用自定义的标题代替缺省的图形标题。说明：当定义规范的上、下限为界限时，MINITAB还计算界外的%，假如样本中的界外%不为0，将有一个不正确数据的显然数据提示。存储子对话框在工作表的列中存储选择的统计项，可利用的存储统计项取决于在能力解析（正态）对话框和子对话框中的选择项。能力统计当使用正态散布模型进行能力解析时，MINITAB计算与组内变差有关的能力统计（Cp,Cpk,CPU,andCPL）和整体变差有关的能力统计(Pp,PpkPPU,PPL)。在14-4页可见这些统计的说明。Cp,Cpk,CPU,andCPL描绘了过程的隐蔽能力——在过程的子组均值没有改变和漂移时过程的能力。在计算这些数据时，Minitab只考虑组内变差，而不考虑组间变差。Pp,Ppk,PPU,andPPL描绘了过程的整体能力，计算时，MINITAB考虑了全部变差。整体能力描绘了正在运转的过程有关于规范界限的实质状况。组内能力描绘了在变化和偏移能评估时，过程有关于规范界限运转的能够达到的能力，整体和组内变差的差别指出了过程失控或组内能力不可以够评估的变差根源。说明:当子组容量为1时,组内变差的评估是在挪动极差的基础进步行的,相临的丈量值被有效地认为是另一组数据.预计过程变差用标准差( )来评估过程变差是正态能力解析的一个重要步骤，能力解析（正态）和能力SIXPACK（正态）都计算组内和整体变差，与组内变差有关的能力统计有Cp，Cpk，CPU，CPL；与整体变差有关的是PP，PPK，PPU，PPL。计算整体能力时，MINITAB使用了数据的整体标准偏差。计算组内标准偏差时，MINITAB供给了几个选项，以下所示。这些方法的有关长处见参照文件[1]。指定评估组内标准偏差的方法。1、在能力解析（正态）或能力SIXPACK（正态）主对话框中，点击“Estimate”。、进行下边中的一个操作：关于子组容量大于1时，计算的基础为：——用均匀极差-选择Rbar.——用组标准偏差

-选择

Sbar

，在评估时，不使用偏移常数，不选

Useunbiasingconstants

.——用共有标准差，——选择

Pooledstandarddeviation

，不使用偏移常数，不选

Useunbiasing关于单个的察看值（子组容量为1时），在以下基础上评估：均匀挪动极差（默认）—选择均匀挪动极差，可从2改变挪动极差的长度，点击“用挪动极差长度”，在对话框中输入一个数字。挪动极差的中值—选择挪动极差中值，点击“用挪动极差长度”，在对话框中输入一个数字，可从2改变挪动极差的长度，—MSSD的平方根（连续变差平方的均匀值）—选择“MSSD的平方根”，在评估中不使用无偏差的常数。3、点击“OK”。能力解析（正态散布模型）举例假定你工作在一个汽车厂的装置工程部，部件之一的凸轮轴的尺寸，知足工程规范。在那处有一个凸轮轴长度连续超出规范的问题，造成产品装置不良

必然在

600±2mm以,废品高和返工多.在检查库存记录的基础上,你看到有两个凸轮轴的供给商

,极差图显示

2号供给商的凸轮轴产品超出控制限.所以你决定对他停止供货,直到他们的产品受控

.降低了2号供给商的供货量后,装置不良品的数目显然降落了行一个能力研究看1号供给商能否有能力单独知足你的工程规范

,可是,问题没有圆满除去.

,你决定运1、翻动工作表2、选择Stat?QualityTools?能力解析(正态).3、在“单列”中，输入“Supp1”，在“子组容量”中，输入“5”4、在“下限”中，输入“598”，在“上限”中，输入“602”5、点击‘选项’，在‘目标值’（在表格中增添CPm），输入‘600’，在每个对话框中点击‘ok’结果说明假如你想解说过程能力统计，数据应大体依据正态散布。经过柱状图覆盖的正态曲线来看，这个要求看来已经知足了。可是，你能够过程均匀值略小于目标值600。散布的左侧尾部落在规范下限以外,这意味着你有时可已看到不吻合规范下限598mm的凸轮轴.Cpk指数表示过程生产的部件能否在公差范围内.1号供给商的Cpk值仅为0.9，这表示他们需要经过减少变差和环绕目标值定位过程来改良过程。相同地，PPM<LSL-每百万部件重要性能低于规范下限的数目—是，这表示每100万凸轮轴中大体有3621个不可以够知足规范的下限598mm的要求。因为1#供给商是当前你最好的供给商，你应和它们一同提升它们的过程，以及你们自己的过程。使用Box-Cox转变的能力解析举例假定你在一家生产地板瓷砖的工厂中从事与瓷砖曲折度有关的工作，为保证产质量量，你每个工作日丈量了10块瓷砖的曲折度，连续丈量了10天。柱状图显示你的饿数据不依据正态散布，所以你决定使用Box-Cox能力转变尽量使数据“更吻合正态散布”。第一，你需要找到转变的最优lambda(值，此后，你能够用那个lambda(值履行Box-Cox转变，进行能力解析。1、翻动工作表TILES.MTW.2、选择Stat?Control图s?Box-CoxTransf或mation.3、在Singlecolumn，输入“Warping”，在Subgroupsize中，输入10，点击OK。最好的评估lambda值是，可是，说真话，你可能想要一个与直觉转变吻合的lambda值，如平方根（lambda为0.5），在我们的例子中，0.5是一个合理的选择，应为它落在lambda值区间的置信度为95%。，如图上垂直线所标出的。所以你能够用=0.5的Box-Cox转变来进行能力解析。1、选择Stat?QualityTools?能力解析(正态).2、在Singlecolumn中，输入Warping，在Subgroupsize中,输入10.3、在Upperspec中，输入84、点击选项s.5、点击Box-Coxpowertransf或mation(W=YLambda)，选择（平方根），在每个对话框中点击Ok结果解析忧如你从覆盖在柱状图上的正态曲线所看到的，Box-Cox转变“正态化”了数据，此刻过程能力统计合用于数据。因为你仅输入一个规范上限，能力统计打印的是CPU和Cpk，两个都是0.76，低于的指标线，所以你的过程显示能力不够，你也能在柱状图上看出一些过程数据落在规范上限以外。你决定履行用这个数据履行一个Weibull模型的能力解析，见怎么比较拟合数据见能力解析的例子（Weibull散布模型）。能力解析（组间/组内）用能力解析（组间/组内）依据组间和组内变差来产生一个过程能力报告。当你按组采集数据时，组内的随机偏差可能不是考虑的独一变差根源。可能也存在组间偏差。在这些条件下，整个过程变差既包含组间变差也包含组内变差。能力解析（组间/组内）计算组内标准偏差和组间标准偏差。或许指明历史的标准偏差。这些将联合（集中）起来计算总的标准偏差。总的标准偏差将用于计算能力统计。如Cp和Cpk。这个报告包含覆盖两条正态曲线的能力柱状图，和一个圆满的整体和总的（组间/组内）能力统计表。正态曲线分别用过程均匀值和整体标准偏差以及过程均匀值和总的标准偏差来产生。这个报告还包含过程数据的统计，如过程均匀值，目标值，假如你输入一个的话，总的（组间/组内）和整体标准偏差和察看到的和预期的性能。数据你能够使用按组（每组两个或更多的察看值）取的数据，数据能够在一列，或几列。为使用Box-Cox转变，数据必然是正的。理想状况下，全部组的数据个数相等。假如因为抛弃数据或子组容量不相等使得你的子组数据个数不圆满相同，在计算组间变差时，只使用大部分子组容量相等的子组计算。履行一个能力解析（组间/组内）1、选择Stat?QualityTools?能力解析(组间/组内)2、进行以下之一的操作：——当数据在一列时，在Singlecolumn中输入数据列号。在Subgroupsize中，输入子组容量或子组指示器的列号。——当数据在几列时，选择Subgroupsacrossrowsof,在对话框中输入包含行的列号.3、在Lowerspec或Upperspec,分别输入规范的下限或上限，最少输入一个。4、若需要，可使用下边的选项，此后，点击OK。选项能力解析（组间/组内）对话框——定义规范的上限和下限为“界限”，表示丈量值不可以够落在这些界限以外。因此，关于界限来说，希望的落在界外的%为0。假如你选择一个界限，MINITAB不计算另一界限的能力统计。——假如你从过去数据已知道过程参数或预计值，输入过去的值（过程均匀值）和组内标准偏差和或组间标准偏差。假如你不指明或值，MINITAB将从现有数据来评估。说明：当定义规范上下限为界限时，MINITAB还计算察看到的界外%，假如察看到的界外%不为零，这明确指出了不正确数据的数目。评估子对话框评估组内和组间标准偏差的不一样样样方法见评估过程变差。选项子对话框——当有倾斜严重的数据时，使用Box-Cox能力转变——见非正态数据的Box-Cox能力转变。——输入一个过程目标值，或名义规格，MINITAB在标准能力统计外计算Cpm。——经过输入δ公差来代替六倍的标准偏差间隔（过程均值每边3倍δ）来计算能力统计。比方，输入12表示用12倍的标准偏差宽度，过程均值每边6倍δ来计算。——仅履行组间/组内解析，或仅履行整体解析，默认值为两个都履行。——显示察看到的性能，用%或PPm表示的预期的“组间/组内”性能，和预期的“整体”性能。默认值为ppm表示。——能否显示能力解析图，默认为显示。——输入能力柱状图显示的最小和/或最大刻度。——用自己的标题代替默认的图形标题。存储子对话框——在工作表中存储选择的统计，存储的统计依靠于你在能力统计（组间/组内）对话框和子对话框的选择。能力统计当使用能力解析（组间/组内）时，MINITAB计算整体能力统计（Pp,Ppk,PPU,andPPL）和组间/组内能力统计（Cp,Cpk,CPU,andCPL）。这些统计的说明，见能力统计。Cp,Cpk,CPU,andCPL描绘的是过程的隐蔽能力——即在假如过程子组均匀值没有发生偏移时的过程能力。计算这些能力时，Minitab评估withinandbetween并集中它们来评估total。此后，total平常用于计算能力解析。Pp,Ppk,PPU,andPPL描绘的是过程的整体能力，在计算这些能力时，MINITAB评估的是考虑整个研究中变差的的整体。评估过程变差正态数据能力解析的一个重要步骤是用标准偏差评估过程变差，sigma( )。能力解析（组间/组内）和能力Sixpack(组间/组内)都计算组内，组间，总的和整体变差。与总的变差有关的能力统计是Cp,Cpk,CPU,andCPL。与整体变差有关的能力统计是Pp,Ppk,PPU,andPPL.计算整体时，MINITAB使用全部数据的标准差。计算withinandbetween，MINITAB供给几个选项，以下所列。这些方法的长处的谈论见[1]。计算total时，MINITAB集中withinandbetween.评估过程偏差( ),的公式，见帮助。指明评估withinandbetween的方法1、在能力解析(组间/组内)或能力Sixpack(组间/组内)主对话框中,点击Estimate.1、改变评估within的方法，选择以下之一：——均匀极差—选择Rbar.——均匀标准偏差——选择Sbar，在评估不使用偏移常数时，不点击Useunbiasingconstants.——集中的标准偏差（默认）——选择Pooledstandarddeviation。在评估不使用偏移常数时，不点击Useunbiasingconstants.3、改变评估between的方法。选择以下之一：——均匀挪动极差（默认）——选择Averagemovingrange.点击checkUsemovingrangeoflength并输入一个数字，能够改变挪动极差的长度。——MSSD(连续差别平方的均匀值)的平方根—选择SquarerootofMSSD。在评估不使用偏移常数时，不点击Useunbiasingconstants.4点击OK.能力解析(组间/组内)举例假定你对这样的过程能力感兴趣，这个过程是用涂层辊在纸上涂一薄涂层。你关怀的是纸涂上正确的厚度，而且经过辊子均匀地进行。你从25个连续的辊子中取了3个样品，并丈量涂层厚度。这个厚度必然是50±3，以知足工程规范的要求。Supposeyouareinterestedinthe能力ofaprocessthatcoatsrollsofpaperwithathinfilm.Youareconcernedthatthepaperisbeingcoatedwiththec或rectthicknessoffilmandthatthecoatingisappliedevenlythroughouttheroll.Youtakethreesamplesfrom25consecutiverollsandmeasurecoatingthickness.Thethicknessmustbe50±3tomeetengineeringspecifications.1、翻动工作表BWCAPA.MTW.2、选择Stat?QualityTools?能力解析(组间/组内)3、在Singlecolumn中，输入Coating。在Subgroupsize中，输入Roll。4、在Lowerspec，输入47，在Upperspec中，输入53，点击OK。Interpretingresults结果解析你能够看到过程均匀值(49.8829)凑近于目标值50。Cpk指数表示生成的部件能否在公差范围内。CPK指数仅为1.21，表示过程有相当的能力，但还可以够改良。总的预期的“组间/组内”性能PPM是193.94。这表示每100万个涂层中大体有194个不知足规范限制。这个解析告诉你你的过程能力比较高。能力解析(Weibull散布)当数据依据Weibull散布时，使用能力解析(Weibull)命令来产生一个过程能力报告。这个报告包含一个覆盖Weibull曲线的能力柱状图和一个整体能力统计的表格。Weibull曲线从过程形状和刻度产生。这个报告也包含过程数据统计，如均匀值，形状，刻度，目标值（假如输入的话）和过程规范；实质的整体能力和察看到的和预期的整体性能。这个报告平常用于直观的评估有关于目标值的过程散布状况。数据能否依据Weibull散布，过程能否有能力连续知足规范的要求。当使用Weibull模型时，MINITAB计算整体能力统计，Pp,Ppk,PPU,andPPL。这个计算是在Weibull的形状和刻度参数的最大可能评估基础进步行的。优于看作在正态状况下的均匀值和变差的评估。假如你有不依据正态散布的数据，你想计算组内能力统计，CpandCpk。使用带优化Box-Cox能力转变的能力解析(正态散布)。对非正态数据使用评估方法的比较，见非正态数据。数据你能够在一列中输入数据，或许在多列中输入数据，假如你安排每列中输一个子组数据的话。因为Weibull能力解析不计算组内能力统计，MINITAB在计算时不使用组数，比方，见数据数据必然是正数。假如察看值抛弃，MINITAB在计算时将忽视它。履行能力解析(Weibull散布模型)1选择Stat?QualityTools?能力解析(Weibull).2进行以下之一操作:——当数据在一列中时，选择

Singlecolumn

，并输入包含数据的列号。——当数据在几行时，选择

Subgroupsacrossrowsof

，并在对话框中输入包含行的列号。3、在Lowerspec或Upperspec中,，分别输入规范界限的上限或下限。你必然最少输入其中一个，这些界限必然是正数，固然，规范下限可能为0。4、如需要，可使用下边所列的任何选项，此后点击

OK。选项能力解析(Weibull)对话框——定义规范的上下限为“界限”，表示丈量值不可以够落在界限以外。所以，当计算预期的界外

%时，MINITAB

将一个界限设置为

0。说明：当定义规范的上下限为界限时，MINITAB还计算察看到的界外%，假如察看到的界外%趋于非0的话，这是对不正确数据的显然指示。选项子对话框输入Weibull形状和刻度参数的历史数据——见Weibull的散布家族——输入过程目标或正常的规范，MINITAB在标准能力统计外还计算Cpm。——经过输入δ公差来代替六倍的标准偏差间隔（过程均值每边

3倍δ）来计算能力统计。比方，输入

12表示用

12

倍的标准偏差宽度，过程均值每边

6倍δ来计算。——用自己的标题代替默认的图形标题。能力统计当使用Weibull模型进行能力解析时，MINITAB仅计算整体能力解析，Pp,Ppk,PPU,andPPL。这个计算是在Weibull的形状和刻度参数的最大可能评估基础进步行的。优于看作在正态状况下的均匀值和变差的评估。这些能力统计的解说，见能力统计。Pp,Ppk,PPU,andPPL描绘的是过程的整体能力，MINITAB评估整体时，考虑的时整个研究的变差。these统计s,MINITABestimates整体consideringthevariationf或thewholestudy.Weibull散布家族Weibull散布其实是一族散布，包含指数散布和Rayleigh散布。它的定义参数是形状( )和刻度( )。散布的形状变化很广，依靠于的大小，如时，为指数散布，时，则为Rayleigh散布。如必需，你能够输入形状和刻度的历史数据，假如不输历史数据，MINITAB从数据中获取最大可能性的评估。警示：因为形状和刻度参数定义了Weibull散布的性质，它们也平常用于计算能力统计的概率。假如你特别输入形状，可能对有关概率产生巨大影响。输入形状和刻度参数的历史值1在能力解析(Weibull)或能力Sixpack(Weibull)主对话框中，点击选项。2在Shapeparameter下边,选择以下之一：1(Exponential)2(Rayleigh)nHist或icalvalue,在对话框中输入一个正数。3在Scaleparameter中,选择Hist或icalvalue,输入一个正的刻度值。点击OK.能力解析(Weibull散布模型)举例假定你在一家生产地板砖的工厂工作，关怀的是地板砖的曲折度，为保证产质量量，你每日丈量10块地板砖的曲折度，连续丈量了10天。数据的柱状图显示不依据正态散布——见就Box-Cox转变的能力解析举例。所以你决定履行一个鉴于Weibull概率模型上的能力解析。1、翻动工作表TILES.MTW.2、选择Stat?QualityTools?能力解析(Weibull).3、在Singlecolumn中,输入Warping.4、在Upperspec中,输入8.点击OK.结果说明能力柱状图没有显示假定模型和数据之间的显然差别。可是你能够看到散布的右侧尾部落在了规范上限8mm以外。PpkandPPU指数告诉你过程能否将生产出在公差以内的产品。两个指数都是0.77，低于指标线1.33，所以，你的过程能力不足。相同地，块地板砖中有

PPM>USL——每百万产品中超出规范上限的数目是20000块的曲折度将超出规范上限8mm。

。这表示每百万在能力解析

(正态)中可见相同的数据。能力Sixpack(正态散布)当数据依据正态散布或你有Box-Cox转变数据时，使用能力Sixpack(正态)命令大体估算过程能力能力Sixpack同时显示以下信息：——一个图形(或单个察看值的单个图形)——一个R图或S图t(或单个察看值的MR图)——最少25组数据的运转图(或最少25个察看值)—过程数据柱状图——正态散布图——过程能力争——组内和整体能力统计：

Cp,Cpk,Cpm(

假如输入的话

),

以及

within

;Pp,Ppk,and

整体R图或运转图平常用于查验过程能否受控。柱状图和正态散布图平常用于查验数据能否依据正态散布。最后，过程能力争给出了与规范比较较的过程可变性图示见解。与能力统计比较的结果，有助于你评估过程能否受控和知足规范。Amodelthatassumesthe

数据依据正态

散布的假定适合大部分过程数据。假如你的数据歪斜很严重或组内变差不是常数（比方，变差与均匀值成比率），

见非正态数据的谈论。数据你能够输入单个的察看值或分组的数据。单个察看值必然在一列中，分组数据能够在一列或几列中。当有子组容量不等的数据时，在一列中输入数据，在另一列中输入组号。举例见数据。使用Box-Cox转变,数据必然是正数。假如你有分组的数据，为了评估过程标准偏差，每组最罕有两个及以上察看值。组数不用然要相同多。假如某个子组的一个数据就是了，MINITAB计算时将予以忽视。这样的忽视可能使控制图中心线和控制限变化。假如整个子组抛弃，在控制图上会产生一个缺口。运转能力sixpack(正态概率模式)1、选择Stat?QualityTools?能力Sixpack(正态).2、进行以下之一操作:——当数据在一列时，在Singlecolumn中输入数据列号，在Subgroupsize中输入子组容量或子组号所在的列号。假如是单个察看值，输入子组容量为1.——当数据在几列时，选择Subgroupsacrossrowsof,输入包含数据的列号。3、在Lowerspec或Upperspec中,分别输入规范的上限或下限,，必然最少输入一个。4、如需要，使用以下的任何选项s，此后点击OK.选项能力Sixpack(正态)对话框——假如从过去数据评估中已知过程参数，输入(t过程均匀值)和(过程隐蔽标准偏差)。假如不指明或值，MINITAB将从现有数据中评估。Testssub对话框——在8个指明原由的测试中选择—见做指明原由的测试。调整试验的敏感度，用定义指明原因的试验。评估子对话框——评估过程标准偏差( )的不一样样样方法—见评估过程变差。默认的是在集中标准偏差基础进步行的。选项子对话框——但数据很倾斜时，使用Box-Cox能力转变—见为非正态数据使用Box-Cox能力转变——改正在运转图上显示的察看值的组数，默认为25组。——输入过程目标值或标称规范，MINITAB在计算标准能力统计外还计算Cpm经过输入δ公差来代替六倍的标准偏差间隔（过程均值每边3倍δ）来计算能力统计。比方，输入12表示用12倍的标准偏差宽度，过程均值每边6倍δ来计算。——用自己的标题代替默认的图形标题。能力统计能力Sixpack(正态)显示组内和整体能力统计，Cp,Cpk,Cpm(假如指明目标值),和within,以及Pp,Ppk,and整体.这些能力统计的说明,见能力统计。Cp,Cpk,CPU,andCPL描绘的是过程的隐蔽能力—在过程没有偏移时的能力。计算这些能力时,Minitab评估within时，考虑的是组内变差。但组间不存在偏移。Pp,Ppk,PPU,andPPL反应的饿是过程的整体能力。当计算这些统计时,MINITAB评估整体时考虑的是整个研究中的变差。说明：1、当使用子组均匀极差(Rbar)来预计时，MINITAB显示一个R图。2、当使用子组均匀标准偏差(Sbar)来预计时，MINITAB显示一个S图.3、当使用集中标准标准偏差来预计，而且子组容量小于时，MINITAB显示一个R图。4、当使用集中标准标准偏差来预计，而且子组容量大于或等于时，MINITAB显示一个S图。能力sixpack(正态概率模型)举例假定你在汽车厂的装置发动机的部门工作。部件之一的凸轮轴必然是600mm±2mm长以知足规范要求。那处有一个长久性的凸轮轴长度超出规范值的问题—这个问题产生了下线产品装置不适合，和比较高的废品和返修率。在检查存货记录的基础上，你发现凸轮轴有两个供给商，R图显示2号供给商的凸轮轴产品超出界限，所以你决定停止它的供货直到它的产品在控制限内。停止2号供给商的供货后，低质装置产品的数目有效降低了，可是，问题并无圆满解决。你决定运转一个能力sixpack来看号供给商能否单独有能力知足你的工程规范。1、翻动工作表CAMSHAFT.MTW.2、选择Stat?QualityTools?能力Sixpack(正态).3在Singlecolumn中,输入Supp1.在Subgroupsize中,输入5.4在Lowerspec中,输入598.在Upperspec中,输入602.点击OK.结果说明在均匀值图和R图上，点随机地散布在控制限之间。这表示是一个坚固的过程。比较R图和均匀值图上点能否相互跟从也是特别重要的。你的数据也没有这类趋向，表示是坚固的过程。运转图上的点随机水平散布，没有偏移趋向，也表示过程坚固。假如想去说明过程能力统计，你的数据应大体依据正态散布。在能力柱状图上，数据大致依据正态曲线。在正态概率图上,这些点大体为直线。这些模型表示数据是正态散布。可是从能力争上,你能够看见过程公差落在规范下限下边。有时你能够看到凸轮轴的均匀值不知足规范下限598mm的要求。Cp(1.16)值andCpk(0.90)值都低于的指标线。表明1号供给商需要提升过程。带Box-Cox转变的能力sixpack举例假定你在生产地板砖的工厂工作，关怀的是地板砖的曲折度。为保证产质量量，你每日丈量10块地板砖的曲折度，连续抽样10天。以前面的解析中，你发现地板砖数据不依据正态散布,使用lambda值为的Box-Cox转变能够使数据“改正态.”详尽状况,见带Box-Cox转变的能力解析举例。全部你将对数据运转带Box-Cox转变的能力sixpack。1、翻动工作表TILES.MTW.2、选择Stat?QualityTools?能力Sixpack(正态).3在Singlecolumn中,输入Warping.在Subgroupsize中,输入10.4在Upperspec中,输入8.5点击选项s.6点击Box-Coxpowertransf或mation(W=YLambda).选择(squareroot).此后在每个对话框中点击OK。结果说明在均匀值图和R图上，点随机地散布在控制限之间。这表示是一个坚固的过程。比较R图和均匀值图上的点能否相互跟从也是特别重要的。你的数据也没有这类趋向，表示是坚固的过程。运转图上的点随机水平散布，没有偏移趋向，也表示过程坚固。从能力柱状图上你能够看出,数据依据正态曲线.在正态概率图上,数据点大体为一条直线.这些模式表示Box-Cox转变“正态化”了数据.此刻这个能力统计适合数据了.可是，能力争显示过程不知足规范。Cpk(0.76)值和Ppk(0.75)值低于的指标线,所以，你的过程能力不足。能力Sixpack(组间/组内)当你思疑有组内和组间变差时，使用能力Sixpack（组间/组内）命令。能力Sixpack(组间/组内)赞同你大体评估过程能力和同时显示以下信息：——单个察看值图——挪动极差图——一个R图或S图——过程数据的柱状图——正态概率图——过程能力争——组间/组内和整体能力统计Cp,Cpk,Cpm(假如指明目标值),within,between,和total;Pp,Ppk,and整体.均匀值图,挪动极差,和R或S图能查验过程能否受控。柱状图和正态概率图能查验数据能否依据正态散布。最后,能力争给出了过程有关于规范可变性的图示见解。联合能力统计,这个信息有助于你评估过程能否受控和产品能否知足规范。Amodelthatassumesthatthe数据依据正态散布的假定模型适合于大部分过程数据.假如你的数据倾斜很严重或组内变差不为常数（比方，变差与均匀值成比率）时，见Non-非正态数据下的谈论数据你能够按组输入数据，每组两个或以上察看值。子组数据能够在一列或几列中。使用Box-Cox转变时,数据必然是正数。理想状况下，全部的子组容量相等，假如你的子组容量因为数据抛弃或样品数目不等而不一样样样时，在评估组间变差时，只使用大部分子组容量相等的子组数据。单个察看值图和挪动极差图的控制限是在主要的子组容量评估得出的。做能力sixpack(组间/组内)1选择Stat>QualityTools?能力Sixpack(组间/组内).进行以下之一的操作：——当数据在一列时，在Singlecolumn中输入数据列号，在Subgroupsize中输入子组容量或子组号所在的列号。——当数据在几列时，选择Subgroupsacrossrowsof,输入包含数据的列号。3、在Lowerspec或Upperspec中,分别输入规范的上限或下限,，必然最少输入一个。4、如需要，使用以下的任何选项s，此后点击OK.选项能力Sixpack(组间/组内)对话框——假如从过去数据评估中已知过程参数，输入(t过程均匀值)和(过程隐蔽标准偏差)。假如不指明或值，MINITAB将从现有数据中评估。试验子对话框——在8个指明原由的试验中选择—见做指明原由的试验。调整试验的敏捷度时，使用指明原由试验的定义。评估子对话框——用不一样样样的方法评估过程标准偏差( )。—见评估过程变差选项子对话框——当你有很倾斜的数据时，使用Box-Cox能力转变。—见非正态数据。——输入过程目标值或标称规范，MINITAB在计算标准能力统计外还计算Cpm——经过输入δ公差来代替六倍的标准偏差间隔（过程均值每边3倍δ）来计算能力统计。比方，输入12表示用12倍的标准偏差宽度，过程均值每边6倍δ来计算。——用自己的标题代替默认的图形标题。能力统计当你使用能力解析(组间/组内)时,MINITAB计算整体能力统计(Pp,Ppk,PPU,andPPL)和组间/组内能力统计s(Cp,Cpk,CPU,andCPL).这些统计的说明,见能力统计能力sixpack(组间/组内)举例假定你对带一层薄膜的纸涂层辊的过程能力感兴趣，你关怀的是纸被涂上正确的薄膜厚度。这个薄膜经过辊子均匀的施加。你从25个连续的辊子中取了3个样，并丈量薄膜厚度，这个厚度必然是50±3以知足工程规范。因为你想确立整个辊子的薄膜能否均匀，所以你用MINITAB来履行能力Sixpack(组间/组内).1翻动工作表BWCAPA.MTW.2选择Stat?QualityTools?能力Sixpack(组间/组内).说明：——当你用子组均匀极差评估评估时，MINITAB显示一个R图.——当用子组均匀标准偏差(Sbar)评估时，MINITAB显示一个S图.——当使用集中标准偏差评估，而且子组容量小于时，MINITAB显示一个R图.——当使用集中标准偏差评估，而且子组容量大于等于时，MINITAB显示一个S图3在Singlecolumn,输入Coating.InSubgroupsize,输入Roll.4在Lowerspec,输入47.InUpperspec,输入53.5点击Tests.选择Perf或malleighttests.在每个对话框中点击OK。结果说明假如你想解说过程能力在能力柱状图中,

统计，

你的数据必然依据正态

散布.

这个标准看来已经知足了。数据大体依据正态曲线.在正态概率涂上，数据点也大体依据一条直线。没有点不知足指明原因的测试，所以，意味着你的过程受控。在单个察看值图和挪动极差图上没有点相互跟从，明过程坚固。能力争显示Cpk值(1.21)和Ppk值(1.14)方才在指标线以下,的过程可能要进行一些改良。

又表所以你能力Sixpack(Weibull散布)当Weibull散布与你的过程数很凑近时,你能够用能力Sixpack(Weibull散布)命令来大体预计过程能力,能力Sixpack(Weibull散布)在一个显示面上联合了以下信息：——一个图形（或关于单个察看值的图形）——一个R图（或单值的MR图）——近来25组数据（或最后25组）的运转图——过程数据的能力争——一个Weibull散布图——过程柱状图图——整体能力统计Pp,Ppk,，形状( ),和刻度( )图或运转图可用于查验过程能否受控。柱状图和Weibull散布图平常用于查验数据近似Weibull模型，最后，能力争给出了有关于规范过程可变性的视觉图形。这个信息有助于你判断过程能否受控和连续生产出知足规范要求的产品。当使用Weibull模型时，MINITAB仅计算整体能力统计，Pp和Ppk。这个计算是鉴于Weibull散布的形状和比率参数的最大可能性评估进步行的，它优于在正态散布下的均匀值和变差评估。假如你有不依据正态散布的数据，想计算组内统计(Cp,Cpk,within)，见使用Box-Cox能力转变的能力解析（正态散布）。对非正态数据两种方法的比较，见非正态数据。数据你能够输入单个的察看值或按组取的数据，单个的察看值应在一列中，分组的数据能够在一列中或几列中。当子组的容量不等时，在一列中输入子组数据，在另一列中放子组代号。举例见数据。Tip为了做一个你能圆满解说的控制图，你的数据必然依据正态散布.假如eWeibull散布更适合你的数据,一个log正态散布大体也比较适合。转变数据,使用控制图命令下的选项Box-Cox转变,输入Lambda=0(naturallog).更多细节,见非-正态数据的Box-Cox能力转变。数据必然是正数。假如某个子组的一个察看值抛弃了，MINITAB在为那个子组计算这些统计时忽视它。这可能使那组数据的控制界限不一样样样。假如整组数据抛弃，在均匀值图会出现一个缺口。履行能力sixpack(Weibull概率模型)1选择Stat?QualityTools?能力Sixpack(Weibull).2进行以下之一操作:——当数据在一列时，在Singlecolumn中输入数据列号，在Subgroupsize中输入子组容量或子组号所在的列号。——当数据在几列时，选择Subgroupsacrossrowsof,输入包含数据的列号。3、在Lowerspec或Upperspec中,分别输入规范的上限或下限,，必然最少输入一个。这些界限必然是正数，固然规范下限可能为04、如需要，使用以下的任何选项s，此后点击OK.选项选项子对话框——输入你自己的Weibull形状和刻度参数—见Weibull散布家族。假如你不输入数值,MINITAB将从现有数据获取最大可能性的评估。警示：当你输入“已知”的这些参数数值时，要当心这些参数的微小变化，特别是形状参数，可能对有关概率有很大影响。——改变组数或察看值的数目来显示运转图。默认值是25。——经过输入δ公差来代替六倍的标准偏差间隔（过程均值每边3倍δ）来计算能力统计。比方，输入12表示用12倍的标准偏差宽度，过程均值每边6倍δ来计算。——用自己的标题代替默认的图形标题。能力统计能力Sixpack(Weibull)显示整体能力统计,PpandPpk.这些计算是在Weibull散布的形状和刻度的最大可能性基础进步行的。优于看作正态状况下均匀值和变差的评估。这些统计的说明信息,见能力统计能力sixpack(Weibullprobabilitymodel)举例假定你在生产地板砖的工厂工作，关怀的是地板砖的曲折度，为保证产质量量，你每日丈量10块地板砖，连续进行了10天。数据的柱状图显示不依据正态散布—见带Box-Cox转变的能力解析举例。所以你决定履行一个Weibull概率模型基础上的能力sixpack。1翻动工作表TILES.MTW.2选择Stat?QualityTools?能力Sixpack(Weibull).3InSinglecolumn,输入Warping.InSubgroupsize,type10.4InUpperspec,type8.点击OK.结果说明能力柱状图没有显示假定模型和数据间的显然差别，在Weibull概率图上，数据点也大体是一条直线。可是，能力争显示过程不知足规范。Ppk(0.77)小于指标线1.33,所以你的过程能力不足。相同数据的能力Sixpack(正态)解析,见带Box-Cox转变的能力sixpack举例。能力解析(二项散布)当数据依据二项式散布时，用能力解析(二项式)产生一个过程能力报告。二项式散布通常用来记录由抽样总数产生的缺点项目数。比方，你可能有一个经过/失败的标准来确立一个项目是不是缺点。此后你可能记录检查的部件总数和按标正确立的失败数目。或许，你可以记录每日预约工作的人数和每日的患病的人数。假如数据知足以下条件，使用能力解析（二项式）：——每个项目在相同条件下——每个项目可能致使一个或两个可能的结果（成功/失败，可行/不可以够行）——对每个项目，成功（或失败）的概率相等——每个项目的结果都是相互独立的。能力解析（二项式）产生一个包含下边内容的过程能力报告：图——查验过程能否受控。图ofcumulative%defective——查验你能否已从足够的样本采集数据以对缺点%有一个坚固的评估。柱状图

of%defective

——显示从采集的样本中缺点

%的整体散布。Defectiverateplot

——查验缺点

%能否受取样项目数目的影响。数据使用依据二项式散布的数据工作表中每列的项目应包含每组的缺点数。时，你必然要输入子组容量的列。

当子组容量不等假定你已采集了查验部件的数目和不合格部件的数目，全部数据都是变化的，在一列中输入不合格部件的数目，假如总的查验数目变化，那么在另一列中输入子组容量。不合格品数目查验量1110031296898971312939989151423抛弃的数据假如一个察看值抛弃了，在P图大将有一个缺口，而那处组容量线已画出来了。