已读AMiniab常用操作

29Oct2009Minitab常用操作简介29Oct20092目录入门课程数据分类数据分析的一般思路（四步骤）如何选择合适的质量工具？基础班简单的统计图形：直方图、Paratoo图、饼图、散点图SPC方法及步骤MSA(可变数据/属性数据)计算过程能力Cp/Cpk/Pp/Ppk一、数据的分类29Oct20093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29Oct20094二.数据分析的一般思路我们看到一组或几组数据，一定要理清大致的分析思路，一般来说，分为四个阶段：稳定性分析研究分布研究偏差研究中心29Oct20095三.如何选择合适的质量工具离散型连续型卡方检验(ChiSquare)T检验(t-test)方差分析(ANOVA)试验设计(DOE)相关回归(CorrelationRegression)非参数检验对数回归(LogisticRegression)离散型连续型XYY=f(x)四、简单的统计图形直方图Paratoo图饼图散点图29Oct20096直方图

29Oct20097直方图29Oct20098Paratoo图29Oct20099Paratoo图29Oct200910饼图29Oct200911散点图29Oct20091229Oct200913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29Oct200914什么是控控制图控制图是是通过时时间的推推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±3σ平均界限限29Oct200915一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=m–k2sCL:中心线Mx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)29Oct200916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?是缺陷还是不良良项目?群(平均值)(n>1)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-BarS适合于群群大小(n)>10控制图选选择方法法29Oct200917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)-3σ+3σ①②①+②②=α=0.27%异常状态态(特殊原因因引起的的波动)29Oct200918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)29Oct200919Xbar-R控制图29Oct200920Xbar-R控制图29Oct200921IM-R控制图29Oct200922IM-R控制图29Oct200923P图29Oct200924P图29Oct200925U图29Oct200926六.测量系统统分析MSA29Oct200927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“TheVisionofSixSigma”(MikelJ.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。。29Oct200928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.29Oct200929测量系统统分析方方法测量内容容有两种种形式计量值/定量值-数据可以用用连续的标标尺来描述述计数值/定性值-数据不能用用连续的标标尺来描述述-通过/不通过，好好/坏等计量值和计计数值必须用不同同的方法处理29Oct200930计量型测量量系统分析析29Oct200931可变数据MSA让我们用Minitab来分析一些些数据打开文件计量型MSA试题-1使用Minitab的测量测量量系统分析析功能29Oct200932可变数据MSA29Oct200933MinitabSession解释零件与操作作者没有交互互影响可变数据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602.75890.04598Total8994.647129Oct200934MinitabSession解释量具R&R方差分量来源方方差差分量贡贡献率合计量具R&R0.091437.76重复性0.039973.39再现性0.051464.37Operator0.051464.37部件间1.0864592.24合计变异1.17788100.00过程公差=2研究变异%研究变异%公差来源标标准差差(SD)(6*SD)(%SV)(SV/Toler)合计量具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1.085306.51180100.00130.24可区分的类类别数=4可变数据MSA29Oct200935MinitabSession解释因测量系统统的变动(贡献度)是7.76%,零件间的差差异变动是是92.24%.重复性散布布是3.39%再现性散布布是4.37%.测量系统的的精确度/过程波动比比是27.86%,可以接受.测量系统的的精确度/容差比是36.28,测量系统判判别良/不良的能力力不足.测量系统的的识别力是4，可以接受.可变数据MSA29Oct200936Minitab图表分析“整个散布中中,GAUGER&R占据的比重重是否充分的小?”GageR&R,Repeat,Reprod.的高度越接近0越好.“作业者别反反复测量值值是否稳定定”注意!!!RChart的界限线超超出的话,调查其原因因后再测量.“相互不同零零件鉴别能能力是否充充分?”与RChart相反反，，脱脱离离管管理理界界限限线线越越多多越越好好.可变变数数据据MSA29Oct200937Minitab图表表分分析析“所选选的的样样本本是是否否能能正正确确反反映映过过程程的的散散布布?””.如果果此此值值均均一一的的话话,可认认为为样样本本没没有有正正确确反反映映过过程程的的实实际际散散布布情情况况“作业业者者间间存存在在差差异异与与否否?””而言言的的.作业业者者无无差差异异为为好好.“根据据标标本本各各作作业业者者是是否否进进行行相相互互不不同同的的测测量量?””而说说的的.对于于标标本本,各作作业业者者的的测测量量值值相相同同为为好好.可变变数数据据MSA29Oct200938属性性数数据据测测量系系统统分分析析29Oct200939数据据收收集集的的范范围围是是?-合格格品品50%,不合合格格品品50%40%为确确时时的的合合格格品品,40%为确确实实的的不不合合格格品品20%为不不容容易易区区别别的的数据据需需要要收收集集多多少少?-一般般需需要要收收集集100个左左右右.检验验者者数数样本本数数各样样本本的的反反复复评评价价2~325~1002以上上测量系统的评评价基准是多多少?-一般计数型测测量系统的目目标是90%,或具有90%以上的再现性性和反复性测量方法属性数据MSA29Oct200940例题收集样本(12个零件,3名操作者,测量反复2次)属性数据MSA29Oct200941Stat>QualityTools>GageStudy>>AttributeGageR&RStudy在Minitab的工作栏中输输入数据Minitab分析属性数据MSA29Oct200942输入测量值输入零件输入操作者输入已知零件件真值属性数据MSA29Oct200943MinitabSession解释AssessmentAgreementAppraiser#Inspected#MatchedPercent95%CI1121083.33(51.59,97.91)212650.00(21.09,78.91)312866.67(34.89,90.08)#Matched:Appraiseragreeswithhim/herselfacrosstrials.EachAppraiservsStandardAssessmentAgreementAppraiser#Inspected#MatchedPercent95%CI112975.00(42.81,94.51)212541.67(15.17,72.33)312866.67(34.89,90.08)#Matched:Appraiser'sassessmentacrosstrialsagreeswiththeknownstandard.AssessmentDisagreementAppraiser#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:Assessmentsacrosstrialsarenotidentical.总观测次数对对比一致率，，作业者1在总共12次观测中10次一致,83%的一致总观测次数对对比真值的一一致率，作业业者2人总共12次观测中有5次与真值一致致,42%一致总观测次数对对比真值的不不一致率，作业者2人总共１２次次观测中将良良品判定为不不良，将不良良判定为良品品等不一致率率为50%属性数据MSA29Oct200944MinitabSession解释BetweenAppraisersAssessmentAgreement#Inspected#MatchedPercent95%CI12433.33(9.92,65.11)#Matched:Allappraisers'assessmentsagreewitheachother.AllAppraisersvsStandardAssessmentAgreement#Inspected#MatchedPercent95%CI12433.33(9.92,65.11)#Matched:Allappraisers'assessmentsagreewiththeknownstandard.作业者间一致致率３名作业者总总计１２次观观测中,４次一致,３３%的一致率所有作业者和和真值的一致致率３名作业者总总计１２次观观测中４次和和观测测值一一致,３３%的一致致率.这里#Matched是?所有测测定者者测定定各零零件或或与真真值比比较时时的一一致性性一致性性不超超过90%时，需需要改改善属性数数据MSA29Oct200945Minitab图表分分析作业者者的观观测值值的一一致程程度可可通过过信赖赖区间间确认认出来来.作业者者与真真值的的一直直程度度可通通过信信赖区区间确确认出出来.属性数数据MSA29Oct200946目标理解过过程能能力分分析原原理，，并能能根据据数据据类型型计算算过程程能力力主要内内容计量型型过程程能力力分析析计数性性过程程能力力分析析六.过程能能力分分析29Oct200947过程能能力是是什么么？过程在在受控控状态态下时时，客客户要要求与与过程程表现现(产品质质量或或服务务质量量的变变动程程度)的比值，，如果果过程程表现现越能能满足足顾客客要求求，则则过程程能力力越充充分，，反之之则不不足USLLSL29Oct200948你的数数据是是什么类类型的的计量型型记数型型收集数数据收集数数据用Minitab分析数数据用Minitab分析数数据过程能能力表表述PPMCp,Cpk,Pp,Ppk过程能能力表表述DPU,DPMO,PPM过程能能力分分析路路径29Oct200949“缺陷”(x≥≥4)1234567错误误数数“缺陷陷”(x>130Min)“无缺缺陷陷”(x<130Min)15110115120125130135140装配配时时间间(Min)“无缺缺陷陷”(x≤≤3)顾客客的的要要求求顾客客的的要要求求计数数型型计量量型型数据据的分分类类29Oct200950过程程能能力力系系数数USLLSL顾客客之之声声工程程之之声声29Oct200951过程程能能力力指指数数过程程能能力力指指数数(ProcessCapabilityIndex)定义义-过程程能能力力指指数数表表现现过过程程制制造造的的产产品品有有多多均均一一的的能能力力,即把把过过程程能能力力定定量量化化评评价价的的尺尺度度.-过程程能能力力指指数数是是在在假假设设质质量量特特性性分分布布是是正正态态分分布布的的条条件件下下规规格格容容差差和和过程程的的自自然然散散布布(标准准偏偏差差的的6倍)的相相对对大大小小比比较较计计算算的的指指标标过程程能能力力指指数数(ProcessCapabilityIndex)指标标-短期期过过程程能能力力指指数数用用Cp,Cpk表示示；；长长期期过过程程能能力力指指数数用用Pp,Ppk表示示.-这里里Pp,Cp是过过程程平平均均和和规规格格中中心心一一致致时时的的过过程程能能力力指指数数,Ppk,Cpk是与与规规格格中中心心不不一一致致时时的的过过程程能能力力指指数数.29Oct200952过程程能能力力改改善善战战略略LSLUSL不良不良中心心移移动动:工程程目目标标值值或或中中心心值值(Target)散布布程程度度:缩小小散散布布29Oct200953USLC-LSL6pσCMin(X-LSL3USL-X3pkσσ,)统计计学学为为测测量量过过程程能能力力开开发发了了2个关关键键的的方方法法29Oct200954USLC-LSL6pσ总容容差差C过程程的的散散布布程程度度(散布布)p顾客客的的声声音音C过程程的的声声音音p过程程能能力力比比(Cp)29Oct200955过程程能能力力比比(Cpk)CMin(X-LSL3USL-X3pkσσ,)C

X-LSL3pL

σUSL-X3

σCpU-为了了反反映映过过程程的的漂漂移移29Oct200956Minitab过程程能能力力分分析析六西西格格玛玛方方法法论论要要求求在在测量阶段进行行短期工程能能力研究以建立工工程基线在这个领域Minitab具有很多工具具能帮助你例：CapabilitySixpack,CapabilityAnalysis29Oct200957CapabilitySixpack例题1打开例题过程能力试题题-1(LSL：598,USL:600,子集：5)Stat>QualityTools>CapabilitySixpack>Normal29Oct200958Minitab图表分析它是正态分布布吗？和规格限比起起来工程的散散布怎么样？？它是正态分布布吗？子集间有差异异吗？它受控吗?它受控吗?Minitab图表分析29Oct20095929Oct200960CapabilityAnalysis正态性检验Stat>BasicStatistics>NormalityTest29Oct200961正态检验P值<0.05非正态29Oct200962P值>0.05正态正态检验29Oct200963过程能力分析析Stat>QualityTools>CapabilityAnalysis>Normal29Oct200964组内过程能力总体过程能力观测的不良率率组内(短期，潜在)估计不良率全体(长期，实际)估计不良率过程能力分析析29Oct200965过程能力解释释Cp是经验极限水平平.Ppk与Cpk越近似越好.散布可能的最好实际(总体)过程平均值的的位置规格范围的中中点实际位置CpPpkCpkPp29Oct200966寻找可变型数据太难了！！！！属性数据过程能力分析29Oct200967DPU/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=缺陷泊松分布过程程能力分析29Oct200968计算单位产品品缺陷数(DPU):翻到Sigma表,然后估计Sigma水平计算每百万机机会的缺陷数数(DPMO):DPU/DPMO与Sigma水平泊松分布过程程能力分析29Oct200969翻到Sigma表,然后估计Sigma水平

4.67Sigma计算单位产品品缺陷数(DPU):计算每百万机机会的缺陷数数(DPMO):DPU/DPMO与Sigma水平泊松分布过程程能力分析29Oct200970999,996.6999,995999,991999,987999,979999,968999,952999,928999,892999,841999,767999,663999,517999,313999,032998,650998,134997,445996,533995,339993,790991,802989,276良品数3.45913213248721081592333374836879681,3501,8662,5553,4674,6616,2108,19810,724ＤＰＭＯ6.05.95.85.75.65.55.45.35.25.15.04.94.84.74.64.54.44.34.24.14.03.93.8Ｚst4.54.44.34.24.14.03.93.83.73.63.53.43.33.23.13.02.92.82.72.62.52.42.3Ｚlt986,097977,250971,284964,070955,435945,201933,193919,243903,199884,930864,334841,345815,940788,145758,036725,747691,462655,422617,911579,260539,828500,000460,172良品数13,90322,75028,71635,93044,56554,79966,80780,75796,801115,070135,666158,655184,060211,855241,964274,253308,538344,578382,089420,740460,172500,000539,828ＤＰＭＯ3.73.53.43.33.23.13.02.92.82.72.62.52.42.32.22.12.01.91.81.71.61.51.4Ｚst2.22.01.91.81.71.61.51.41.31.21.11.00.90.80.70.60.50.40.30.20.10.0-0.1Ｚlt420,740382,089344,578308,538274,253241,964211,855184,060158,655135,666115,07096,80180,75766,80754,79944,56535,93028,71622,75017,86413,90310,7248,198良品数579,260617,911655,422691,462725,747758,036788,145815,940841,345864,334884,930903,199919,243933,193945,201955,435964,070971,284977,250982,136986,097989,276991,802ＤＰＭＯ1.31.21.11.00.90.80.70.60.50.40.30.20.10.0-0.1-0.2-0.3-0.4-0.5-0.6-0.7-0.8-0.9Ｚst-0.2-0.3-0.4-0.5-0.6-0.7-0.8-0.9-1.0-1.1-1.2-1.3-1.4-1.5-1.6-1.7-1.8-1.9-2.0-2.1-2.2-2.3-2.4Ｚlt6,2104,6613,4672,5551,8661,3509686874833372331591087248322113953良品数993,790995,339996,533997,445998,134998,650999,032999,313999,517999,663999,767999,841999,892999,928999,952999,968999,979999,987999,991999,995999,997ＤＰＭＯ-1.0-1.1-1.2-1.3-1.4-1.5-1.6-1.7-1.8-1.9-2.0-2.1-2.2-2.3-2.4-2.5-2.6-2.7-2.8-2.9-3.0Ｚst-2.5-2.6-2.7-2.8-2.9-3.0-3.1-3.2-3.3-3.4-3.5-3.6-3.7-3.8-3.9-4.0-4.1-4.2-4.3-4.4-4.5ＺltDPMO与Sigma水平表泊松分布过程程能力分析29Oct200971例题：DPU,DPMO是多少?泊松分布过程程能力分析29Oct20097294.4%合格RTY与Sigma水平浪费56,000ppm97%合格浪费30,000ppm95.5%合格RTY=0.955*0.97*0.944=87.4%浪费45,000ppmRTY不仅为最终阶阶段,各阶段的能力力同样重要HiddenFactory:再作业/废弃泊松分布过程程能力分析29Oct200973IQC100%合格PQC95.5%合格OQC97.0%合格包装94.4%合格RTY=1.00×0.955××0.970××0.944=0.874=87.4%RTY例:泊松