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文档简介
Minitab培训教材Minitab应用教程第1页/共291页Introduction上海泰珂玛信息技术有限公司系Minitab中国区总代理,负责Minitab软件在中国大陆地区的软件销售,软件培训和技术支持等相关工作。泰珂玛公司的培训老师为Minitab公司认证专业讲师,具有扎实的统计背景和行业知识,深受学员的一致好评。电话址:第2页/共291页培训目标学会Minitab的软件常用操作逐步体会在实际工作中应用Minitab深入掌握各功能模块第3页/共291页培训知识体系软件操作统计理论质量管理Minitab第4页/共291页课程模块统计分析:假设检验,回归分析质量工具:SPC,PCA,MSA,DOE第5页/共291页课程安排基础应用篇(结构功能、描述性统计、图表制作……)统计分析篇(假设检验、相关与回归分析……….)质量工具篇(SPC、MSA、DOE………)第6页/共291页第一部分基础应用篇Basicapplication第7页/共291页第一部分
Minitab使用结构、使用技巧描述性统计原理、方法常见统计公式回顾常见图表制作及分析本节我们将学到:第8页/共291页
Minitab特点数据处理,快速便捷图形处理,直观形象问题解决,深入全面第9页/共291页视窗结构工作表窗口图形窗口会话窗口项目管理窗口第10页/共291页文件类型对工作表对图形对项目第11页/共291页数据类型“D”表示日期/时间“T”表示文本’列名数据方向数据输入区域表示‘数值’第12页/共291页常用菜单与命令Minitab软件提供强大的Help文件,在该文件里,我们可以找到和质量相关的所有名词解释和统计相关的所有公式以及大量的案例,让我们更深入的掌握统计知识,了解质量内容第13页/共291页操作便捷高效可以根据需要把常用的工具放在菜单栏中第14页/共291页菜单指令在会话窗口显示结果输出结果保存在表中输入分类变量第15页/共291页计算结果思考:输出的属性信息(N、N*、均值标准误、四分位数等表示什么意思?有什么作用?是怎么计算而来的?)第16页/共291页图形显示注:Minitab输出的图形,可以直接复制+粘贴到word、pownpoint等软件。方便做报告时使用第17页/共291页数据与图形的对应绿色=图形与数据同步(图形化汇总)黄色=数据发生改变,图形有待更新(图形)白色=不能更新(布局图,或者包括统计结果)(图形化汇总)第18页/共291页图形编辑步骤:1、单击选中所有条形2、再单击选中想要编辑的条形3、双击该条形,出现编辑对话框(如中图)第19页/共291页常用图表制作箱线图直方图散点图时间序列图这些图形的作用分别是什么呢?第20页/共291页箱线图图形→箱线图MaxQ2Min异常值Q3Q1第21页/共291页点图图形→点图点图常用于质量分析中的分层!第22页/共291页直方图图形→直方图直方图作用:常用于定性判断样本分布情况(正态分布)怎么样来编辑图形呢?能在图形上添加参考线吗第23页/共291页直方图第24页/共291页直方图第25页/共291页散点图图形→散点图第26页/共291页散点图(分组)第27页/共291页散点图(分割面板)散点图用来判断两个变量之间的相关关系(一次关系、二次关系等,此图常常用于回归分析)第28页/共291页时间序列图时间序列图用于考察样本数据随时间变化而呈现的趋势第29页/共291页练习I
您想要评估四个供应商提供原材料产品的耐用性。根据四个供应商提供的原材料生产的产品中测量60天后的耐用性。请用相关的图形进行判断和分析。Data/供应商.MTW第30页/共291页练习II
公司关心相机电池的新配方是否能够很好地满足顾客的需要。市场调查显示,如果两次放电之间等待的时间超过5.25秒,顾客就会变得很不耐烦。您收集了使用过不同时间的(新旧配方)电池的样本。然后,您在每个电池放电后立即测量了其剩余电压(放电后电压),而且还测量了电池能够再次放电所需的时间(放电恢复时间)。请创建一个按配方分组的合适图形来检查结果。在5.25秒的临界放电恢复时间处包括一条参考线。第31页/共291页练习III
您的公司采用两种不同的过程来生产塑料小球。能源是一项主要成本,您想尝试一种新的能源来源。您在前半个月使用A来源(原有来源),而在后半个月使用B来源(新来源)。请创建一个合适的图标,用以说明两个来源下两种过程的能源成本。
Data/能源成本.MTW
第32页/共291页第二部分统计分析篇StatisticsAnalysis第33页/共291页假设检验
Hypothesis统计分析篇之第34页/共291页假设检验本节我们将学到:1、假设检验概念、原理2、假设检验原则、步骤3、两类错误(弃真、纳伪)4、P值、置信区间5、单样本Z检验6、单样本T检验7、双样本T检验8、功效和样本数量的确定第35页/共291页统计方法结构统计方法描述统计推断统计参数估计假设检验我们在什么时候会用到参数估计?第36页/共291页为何用假设我认为该企业员工的平均年龄为50岁!业务问题:•某炼钢炉改变原操作方法以提高钢的收得率,现用二种方法各炼10炉,如何从10组数据来比较钢的收得率有显著提高?•客户要求交货期为30天,现从运作中收集实际交货期数据,问:实际交货期是否符合客户要求?第37页/共291页假设检验业务问题统计问题统计解决方案业务解决方案第38页/共291页假设检验上述问题都可以看成对总体或总体参数的某个假设,然后利用从总体中抽取的样本来判断假设的真伪。这就是假设检验问题。请将上述业务问题转化成统计问题第一个业务问题实际上是检验二个总体的均值是否相等,即μ1=μ2;第二个问题实际上是检验交货期的均值是否小于等于30,即μ
≤30。第39页/共291页什么是假设检验1.概念事先对总体参数或分布形式作出某种假设
然后利用样本信息来判断原假设是否成立2.类型参数假设检验非参数假设检验3.特点采用逻辑上的反证法依据统计上的小概率原理第40页/共291页假设检验的总体过程总体假设抽取样本统计运算检验决策第41页/共291页假设检验的基本思想...因此我们拒绝假设
=20...如果这是总体的真实均值样本均值m=50抽样分布这个值不像我们应该得到的样本均值...20m第42页/共291页假设检验原则等号放在原假设原假设(Ho)和备择假设(H1)完备且互斥备择假设称为研究假设,把变化后的问题放在备择假设中第43页/共291页双侧检验从统计角度陈述问题(U=4)从统计角度提出相反的问题(U
≠4)必需互斥和穷尽提出原假设(U=4)提出备择假设(U
≠4)有≠符号检验企业生产的零件平均长度是否为4厘米第44页/共291页单侧检验
建立的原假设与备择假设应为
H0:U=1500H1:U
≠1500采用新技术生产后,将会使产品的使用寿命明显延长到1500小时以上第45页/共291页双侧检验与单侧检验假设研究的问题双侧检验左侧检验右侧检验H0m=m0mm0mm0H1m≠m0m<m0m>m0第46页/共291页假设检验中的两类错误1. 第一类错误(弃真错误)原假设为真时拒绝原假设第一类错误的概率为(Alpha)被称为显著性水平2. 第二类错误(取伪错误)原假设为假时接受原假设第二类错误的概率为β(Beta)1-β被称为检验功效第47页/共291页两种错误的关系你不能同时减少两类错误!和的关系就像翘翘板,小就大,大就小第48页/共291页假设检验的步骤提出原假设和备择假设确定适当的检验统计量规定显著性水平计算检验统计量的值作出统计决策第49页/共291页显著性水平与拒绝域
抽样分布H0值临界值临界值a/2a/2样本统计量拒绝域拒绝域接受域1-置信水平第50页/共291页显著性水平与拒绝域H0值临界值a样本统计量拒绝域接受域抽样分布1-置信水平第51页/共291页什么是P值是一个概率值是观测到的原假设为真时的概率左侧检验时,P值为曲线上方小于等于检验统计量部分的面积右侧检验时,P值为曲线上方大于等于检验统计量部分的面积被称为观察到的(或实测的)显著性水平H0能被拒绝的最小值第52页/共291页利用P值进行决策单、双侧检验若p值>α,不能拒绝H0若p值<α,拒绝H0第53页/共291页双侧检验1/2H0值实际值实际值样本统计量1/2p值1/2p值1/2拒绝拒绝第54页/共291页单侧检验H0值实际值样本统计量p值
拒绝第55页/共291页案例解析
STATEWIDE公司主要从事机床部件生产,从流程中抽样36件,得到这些部件的长度资料,已知部件长度标准差为8.2mm。试在置信水平为95%的要求下,请确定这一批部件的平均长度是否为42mm。Data/单样本Z检验.mtw第56页/共291页单样本Z检验之一统计→基本统计量→单样本Z第57页/共291页单样本Z检验之二第58页/共291页单样本Z检验之三如果标准差未知,改怎么选择检验方法?第59页/共291页单样本T检验
我们知道某种类型硬盘的平均传送时间是0.545微秒,这是一个关键的质量参数(越小越好)。一个新的替代品被提出来(便宜一些)。替代的设计比原有设计更好吗?
data/单样本T.mtw第60页/共291页单样本T单样本T检验用来判断样本均值是否和假设均值相等。(用于标准差未知的情况)。单样本T检验用样本标准差来估计总体标准差,通常需要样本服从正态分布。当样本是从连续型总体数据中随机抽取的数据时使用单样本T要求数据要服从正态分布,但通常对此要求不是很严格,只要数据是非单峰的连续型数据数据即可什么是单样本T何时使用单样本T第61页/共291页
为试验某种促销手段对产品销售的效果,选出20个环境大致相同的城市。其中10个实施该促销手段。另10个不实施该促销手段,得到销售额(单位:万元)资料,假设销售额都服从正态分布,且方差相等。试确定促销手段是否有效。Data/双样本t检验.mtw双样本T检验第62页/共291页双样本t检验之一统计→基本统计量→双样本t第63页/共291页双样本t检验之二第64页/共291页双样本t检验之三如果我们把原假设和备择假设互换,会出现什么样的情况?第65页/共291页功效和样本量
某钢铁公司项目团队在参数调整后,希望评估冷拉钢筋生产线上的钢筋平均抗拉强度是否能从2000Kg有所提高,假定生产线的制成的标准差为300Kg,经检验,钢筋平均抗拉强度已变为2150Kg。问:若在95%的置信水平下,检验功效为90%,项目团队对于“钢筋生产线上的平均抗拉强度是否从2000Kg有所提高的检验,需要抽取多少根钢筋才能同时达到这两类风险的要求?”第66页/共291页检验力与样本大小之一统计→功效和样本数量第67页/共291页检验力与样本大小之二第68页/共291页检验力与样本大小之三第69页/共291页练习
某轧钢厂为提高某管坯的屈服强度,改变轧制工艺的某些参数作试验,从取得的部分数据分析知:均值为Xbar=39.32,标准差为S=0.75,屈服强度服从正态分布,且目标值为40,希望探测到的差异d=0.68,若要作T检验分析其改变工艺是否有效,试确定样本容量。(取α=0.05,β=0.2)第70页/共291页练习第71页/共291页练习I
在某部件加工生产中,其厚度在正常生产下服从N(0.13,0.015*0.015),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.但发现其平均厚度已增大至0.136,若标准差不变,试问生产是否正常?(置信水平95%)第72页/共291页练习II
一种机床加工的零件尺寸绝对平均误差允许值为1.35mm。生产厂家现采用一种新的机床进行加工以期进一步降低误差。为检验新机床加工的零件平均误差与旧机床相比是否有显著降低,从某天生产的零件中随机抽取50个进行检验。利用这些样本数据,检验新机床加工的零件尺寸的平均误差与旧机床相比是否有显著降低?Data/onesampleT.MTW第73页/共291页相关与回归
Regression统计分析篇之第74页/共291页回归分析本节我们将学到:1、相关与回归、回归基本形式2、相关系数3、最小二乘法4、模型判断、回归方程显著性判断5、残差分析、残差判断6、逐步回归7、最佳子集回第75页/共291页回归的基本概念
根据变量间客观存在的相关关系,建立起合适的数学模型,分析和讨论其性质和应用的统计方法,称为回归(Regression)。客观事物的联系确定性关系(函数关系)非确定性关系(相关关系)第76页/共291页
回归场景行政
某软件公司想知道电话排队与服务时间之间的关系。制造
客户与供应商就客户收到的数量与给定提前期的几个月订货数量不一致。设计
某化学工程师,设计了一个新的流程,想要调查关键输入因子与氨的堆叠损失之间的关系。第77页/共291页有效的数理统计工具确认X和Y之间的关系;找到少数关键的X;通过设置X,控制和优化Y;对Y进行预测。社会经济金融财务工艺质量市场营销第78页/共291页常见的回归形式离散X因子xxxxxxxxxxxxxxxXiYXaXbXc多元线性)YX2X1多元非线性YX1X2简单线性回归XY一元非线性XY离散响应变量的逻辑回归10%yesX第79页/共291页回归分析的一般过程观察散点图作描述性统计线性或曲面?一元或多元?数据转换?离散型X,离散型Y?计算参数Residual?R-Sq?B0、bi、b2?通过收集并了解数据选择回归模型(假设)模型求解模型检验实际应用控制输出值通过输入值预测未通过变量的基础分析明确研究的对象和范围第80页/共291页散点图X(input)Y(output)散点图显示输入(x)跟输出(Y)的变化关系。当这些点随机的分布的时候,表示输入与输出之间没有什么关系。散点图能显示出自变量X跟响应变量Y的关系。第81页/共291页相关系数,r:变化范围是:-1到1r=–1绝对负相关r= 0 无线性关系r=+1绝对正相关相关系数(r)第82页/共291页XYXYXYXYXYXY强的正相关性r=.95适度正相关r=.70
无相关性r=.006其它模式无线性关系r=-.29适度负相关r=-.73强的负相关r=-.90散点图与相关系数第83页/共291页回归模型e2YXe1e3e4YabXeiiiYabXii残差怎么样是情况才表明我们拟合的好?第84页/共291页最小二乘法Min()
eeeeeii2112223242e=观测
Y–估计
Ya&b第85页/共291页理论公式Yi=a+bxi回归方程回归斜率回归截距第86页/共291页范例讲解假如你是玩具熊公司的市场分析员,现已得到下列数据:
Ad$
Sales(Units)
1 1
2 1
3 2
4 2
5 4请问广告费用与销售额之间有关联吗?第87页/共291页01234012345散点图
SalesAdvertising第88页/共291页计算表XiYiX--Xi__Y--Yi__11-2-121-1-1320042105422(X—X)i(Y—Y)i21004__第89页/共291页计算Y=-0.1+0.7x第90页/共291页模型的评估1. 变差测量 可决系数(R2)
标准误差(Se)2. 残差分析3. 显著性检验XiYabi第91页/共291页变差图示YXYXi总离差平方和(Yi-Y)未被解释的离差平方和(Yi-Yi)解释的离差平方和(Yi-Y)Yi
YabXii+__Yi^^__第92页/共291页 可决系数表示:由回归方程解释的总变异的比例可决系数ˆ0
R2
1R2回归方程解释的变异总变异SSRSST第93页/共291页标准误差第94页/共291页回归系数的显著性检验检验是否X&Y
之间存在相关性1.假设H0:b
=0(无线性关系)H1:b≠0(有线性关系)2. 检验统计量å=-=-=-n1i2)XiX(eS^bS^bSb^b2nt这里第95页/共291页残差分析(误差项随机)
假定工具解决思路1.残差与X线性无关残差vs.
X如果X和Y的关系不是直线,而是曲线。对X或者Y或者两者做个转换,或者加入2次项。2.查看相邻误差项之间是否存在任何相关性残差
vs.观测顺序任何可视的模式意味着另一个跟时间相关的因子影响着Y。发现这个因子,并包括进回归模型。3.恒方差尝试做开放,log,或者Y的逆转换.残差vs预测Y拟合值)4.残差项服从正态分布,期望为零,方差为常量残差非正态分布.尝试对X或者Y,或者两者做转换。正态概率图&残差直方图第96页/共291页回归方程的显著性检验1.假设H0:无线性关系H1:线性关系存在2.检验统计量
结论:如果FF,拒绝H0.
如果
F<F,
接受
H0.第97页/共291页实例演练
下表为某工程师提供的数据.表明某特种钢的韧性与冶炼时间的记录:
序号时间(Min)韧性(HRB)
序号时间(Min)韧性(HRB)
116.5120.8124.4125.5131.7136.2138.7140.2255.7263.3275.4278.3296.7309.3315.8318.891011121314151612345678146.8149.6153158.2163.2170.5178.2185.9330.2340.2350.7367.3381.3406.5430.8451.5Data/一元线性回归.mtw第98页/共291页一元线性回归之一回归→回归第99页/共291页一元线性回归之二P表示什么含义?第100页/共291页残差分析第101页/共291页拟合线图之一拟合线图可以通过图形体现一元函数关系第102页/共291页拟合线图之二这个图形和什么图形相似?第103页/共291页实例演练
研究者想预测上班族的年收入,他收集了15位上班族的年收入(万元)、IQ、EQ和创造力,试用这些变量联合预测年收入。Data/多元线性回归.mtw第104页/共291页多元线性回归之一第105页/共291页多元线性回归之二第106页/共291页逐步回归之一第107页/共291页逐步回归之二第108页/共291页逐步回归之三第109页/共291页最佳子集回归对于以实际问题,通常并不能得到一个公认的“最好的”回归方程,采用逐步回归的方法也会有不同的结论。为了不漏掉任何一种可能的好结果,我们使用最佳自己的回归方法,把所有可能的自变量的子集进行回归之后全部列举出来,以便研究者能综合考虑,从中选一个最满意的结果第110页/共291页最佳子集回归之一第111页/共291页最佳子集回归之二第112页/共291页案例分析IData/回归练习.mtw经分析可知,提高机器转速可降低某种油漆中杂质的含量,这些杂质将严重影响油漆的质量,一工程师欲探测机器转速与杂质水平之间的关系。第113页/共291页实例演练
已知某感应器的感应距离和4中元器件X1、X2、X3、X4可能有关,记录13组数据,试分析这些元器件与该感应器之间的关系
Data/多元线性回归II.mtw第114页/共291页第三部分
质量工具篇Qualitytools第115页/共291页常见质量工具图柏拉图因果图多变量图本节我将学到:第116页/共291页柏拉图之一Data/pareto图.mtw第117页/共291页柏拉图之二Pareto:找出少数重要、和多数琐碎的缺陷,常用的原则是80/20原则第118页/共291页因果图之二点击子菜单,在子菜单中的对应原因处,选择第二层原因.确定后,在各个对话框中点击确定.Data/因果图.mtw第119页/共291页因果图之三
使用因果(鱼骨)图组织有关问题的潜在原因的集体讨论信息。图表帮助您了解潜在原因之间的关系。人、机、料、法、环、测第120页/共291页多变量图之一Data/多变异图.MTW第121页/共291页多变量图之二
多变异图是一种以图形形式表示方差数据分析的方法,可以作为方差分析的一种“直观”的替代。这些图还可以用在数据分析的初级阶段以查看数据。第122页/共291页StaticProcessControl
质量工具篇之统计过程控制第123页/共291页统计过程控制本节我们将学到:1、统计过程控制原理2、中心极限定理3、常用控制图的选择、阶段4、八项判异原则5、连续型数据控制图(Xbar-R、Xbar-S、I-MR)6、离散型数据控制图(P、NP、C、U)7、两类错误第124页/共291页什么是控制图?什么是控制图?控制图是一特殊的时间序列图,用来帮助我们鉴别流程中是否存在异常因素。控制图能够察觉流程随时间的变化而呈现的变化,控制图的结构如下:UCL
CL
LCL
Samplenumberortime何时使用控制图控制图用来监控时序型数据的质量特性,例如产品的颜色、重量、长度等,和合格或缺陷情况为什么要使用控制图?是否存在许多因素将导致流程输出发生变化?流程的变化是否由外部因素导致?比如:环境因素?生产中产品的变异比预期要高?第125页/共291页控制图的起源与发展1924年,休哈特博士在美国贝尔实验室首次提出质量控制图的概念。1939年,休哈特与戴明合著《质量观点的统计方法》。1956年,戴明博士赴日本演讲,介绍SPC的技术与观念。美国三大汽车制造商通用、福特、克莱斯勒重视SPC,SPC得以广泛应用。ISO9000体系亦注重过程控制和统计技术的应用,由专门的要素要求。第126页/共291页控制图的益处合理使用控制图能够:供正在进行过程控制的操作者使用有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预测地保持下去使过程达到:更高的质量更低的单位成本更高的有效能力为讨论过程的性能提供共同的语言区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施和系统措施的指南第127页/共291页SPC控制图的基本原理对于服从或近似服从正态分布的统计量,大约有99.73%的数据点会落在上下控制界限之内。数据点落在上下控制界限之外的概率约为0.27%,根据小概率原则,可判为异常点。特殊变异+3s系统变异特殊变异UCLLCL-3sAverage查出异因,采取措施,加以消除,不再出现,纳于标准。第128页/共291页3σ原理μ-σ-2σ-3σσ2σ3σ99.73%95.45%68.26%根据正态分布的特点,1924年,休哈特博士在美国贝尔实验室提出了控制图。即在3标准差地方加两条线就可以把流程中的正常波动和异常波动给区分开来。把正态分布的图形旋转90度就是我们常用的控制图。问题:为什么用3标准差地方加控制限而不是其它?第129页/共291页中心极限定理设X1,X2,X3…Xn为从某总体抽取得样本,其总体分布未知,但其均值μ和方差σ2都存在,则有以下结论:当总体为正态分布时,样本均值X精确服从正态分布N(μ,σ2/n).当总体为非正态分布时,样本均值X近似服从正态分布N(μ,σ2/n).且样本量n越大,近似越好。—问题:中心极限定理有什么作用?第130页/共291页SL与CL的区别7080901001101201357911131517192123252729313335UCLLCLUSLLSLSpecificationLimits由顾客或管理层确定表述过程的理想状态ControlLimits由抽样数据计算确定表述过程的实际状态第131页/共291页控制限与规格线控制限规格线用作决定工序是否在统计控制的范围内用作决定元件是否乎合规格好的工序控制,控制界限一定在规格界限之内为了达到最低的生产成本,规格界限一定要在控制界限之外如果有点子在控制界限之外,即表示工序不在管制范围和有非机遇性的因素存在如果点在控制范围之内,而不在规格界限之内,即表示工序已在统计控制范围内,但仍没有能力生产乎合规格产品第132页/共291页控制图应用流程1. 选择合适的控制图数据是什么类型?数据是如何收集到的,单个的还是分组的?2. 计算数据,绘制控制图3. 评估控制线控制线是否合理?如果不合理:计算控制线时忽略特殊点4. 分析解释控制图寻找特殊原因决定采取合适的改进措施5. 维护监督控制图及时更新数据点发现异常情况及时处理必要时重新计算控制线第133页/共291页常见控制图的类型开始数据类型计数数据类型相同样本量pchartnpchartIMRchart计件uchartcchart按子组取样是否计点X,schartNo计量计数相同样本量
X,Rchart子组容量9?是否是否是否第134页/共291页运用阶段
使用控制用控制图阶段收集数据否否否否是是是是绘制分析用控制图过程是否受控过程能力是否符合要求转为控制用控制图定期抽样打点过程是否受控查找异因调整过程过程改进减小变异查找异因调整过程是否需要调整控制图使用分析用控制图阶段第135页/共291页过程控制的四种状态统计状态技术状态四种组合技术满足技术不满足过程受控过程不受控ⅠⅣⅢⅡ第136页/共291页过程受控的判别准则#1:1点落在A区之外。ZoneA=+3UCLLCLZoneB=+2ZoneC=+1ZoneA=-3ZoneB=-2ZoneC=-1第137页/共291页准则#2:连续9点落在中心线同一侧。ZoneA=+3UCLLCLZoneB=+2ZoneC=+1ZoneA=-3ZoneB=-2ZoneC=-1过程受控的判别概率怎么算?第138页/共291页准则#3:连续6点递增或递减。ZoneA=+3UCLLCLZoneB=+2ZoneC=+1ZoneA=-3ZoneB=-2ZoneC=-1过程受控的判别第139页/共291页准则#4:连续14点相邻点上下交替。ZoneA=+3UCLLCLZoneB=+2ZoneC=+1ZoneA=-3ZoneC=-1ZoneB=-2过程受控的判别第140页/共291页过程受控的判别准则#5:连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区之外。ZoneA=+3UCLLCLZoneB=+2ZoneC=+1ZoneA=-3ZoneB=-2ZoneC=-1第141页/共291页准则#6:连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区之外。ZoneA=+3UCLLCLZoneB=+2ZoneC=+1ZoneA=-3ZoneB=-2ZoneC=-1过程受控的判别第142页/共291页准则#7:连续15点落在C区之内。ZoneA=+3UCLLCLZoneB=+2ZoneC=+1ZoneA=-3ZoneC=-1ZoneB=-2过程受控的判别第143页/共291页准则#8:连续8点落在中心线两侧,但无1点在C区之内。ZoneA=+3UCLLCLZoneB=+2ZoneC=+1ZoneA=-3ZoneB=-2ZoneC=-1过程受控的判别第144页/共291页合理子组原则在抽取样本时,要使组内波动仅由正常原因引起的,而组间波动由异常波动引起的第145页/共291页合理取样(时间)以子组为单元收集数据:子组大小:4—5个为宜子组个数:20—25个最佳抽样间隔:若每小时生产10个以下产品,间隔可为8小时若每小时生产10—20个产品,间隔可为4小时若每小时生产20—49个产品,间隔可为2小时若每小时生产50以上产品,间隔可为1小时第146页/共291页设某事物包装重量是一重要特性,为对其进行控制,在生产现场每隔一小时连续抽样5个样本产品重量,请用相关控制图分析过程是否受控。问题:数据收集:该项目小组每小时随机收集5个样本,称其重量(数据有效)工具:Xbar-Rchart连续型数据子组大小是5数据Xbar-R.mtw验证中心极限定理练习数据的堆叠、拆分实例演练第147页/共291页第一个子组原始数据第148页/共291页均值-极差图之一⑴.计算过程均值与平均值极差⑵.计算Xbar-R中心线与控制限UCLXbar=+A2R=50.34+0.58×9.16=55.65LCLR=D3R=*×9.16=0Xbar图:CL=50.34—LCLxbar=-A2R=50.34--0.58×9.16=45.03—R图:CLR=9.16UCLR=D4R=2.11×9.16=19.33——第149页/共291页均值-极差图之二统计→控制图→子组变量控制图→Xbar-R1、打开Xbar-R.mtw2、选择统计→控制图→子组变量控制图→Xbar-R3、完成左侧的对话框4、点击“Xbar-R选项”第150页/共291页均值-极差图之二对于这张输出图形,我们该怎么分析?图形中每个点表示什么意思?先分析哪张图形再分析哪张图?为什么?红色数据点表示什么?该怎么处理?第151页/共291页Rchart什么是R图?R图绘出时间序列上子组间的极差来流程是否发生变化。R图表示组内波动,也是所考察过程波动大小的指示器。何时使用R图?使用R图来比较流程中子组内波动情况数据是按子组收集,且不能判断子组内是有波动AIAG建议子组大小小于8为什么使用R图?子组内波动是否显著?数据在意较短时间内波动情况?例如,Rchart可以考察:胶器由于间歇性堵塞导致提供的胶水不一致,这时胶板的变异会增加由于一松散的夹具,钻孔的位置产生较大的变异第152页/共291页A2、D3、D4常数表n2345678910A21.881.020.730.580.480.420.370.340.31D3*****0.080.140.180.22D43.272.552.282.112.001.921.861.821.78注:在控制图中,通常用Rbar/d2来估计子组间标准差的计算,如果你希望在软件中变换过来,可以通过“X-bar选项”中的估计来设置,也可以通过工具—选项—控制图和质量工具—估计标准差来更改默认设置第153页/共291页均值—标准差控制图
某注塑产品的关键尺寸CTQ进行控制,每隔一小时测量10个尺寸,如表xbar-s.mtw,试做Xbar-s控制图进行分析Xbar-S图的制作与分析方法与Xbar-R图一致,请参与Xbar-R图分析比较分析:Xbar-R图和Xbar-S图哪个对流程的控制判断更为精确?为什么?第154页/共291页均值—标准差控制图1、计算过程均值和标准差2、计算Xbar-S图上的上下控制线Xbar图:UCLx=X+A3S=81.5542+0.98×0.873315=82.41LCLx=X-A3S=81.5542-0.98×0.873315=80.698S图:
UCLs=B4S=1.72×0.873315=1.502LCLs=B3S=0.28×0.873315=0.245第155页/共291页控制图→统计→控制图→子组变量控制图→Xbar-S第156页/共291页附录:A3,B3,B4表N2345678910B43.272.572.272.091.971.881.821.761.72B3****0.100.120.190.240.28A32.661.951.631.431.291.181.101.030.98第157页/共291页计数型数据控制图控制图控制线计算分布
P
控制图n)p-(1p3
p±二项分布
NP控制图)p-(1pn3
pn±二项分布
C控制图c3
c±波松分布U
控制图nu3
u±波松分布第158页/共291页实例演练在二极管生产线上,与每个班次结束前抽取数量不等的二极管进行检验,下面是12月份共计30个工作日每天不合格二极管数量的记录,绘制一控制图分析产品的不合格率是否受控第159页/共291页P图之一统计→控制图→属性控制图→P第160页/共291页P图之二第161页/共291页CChart在芯片生产过程中,如果芯片有一个瑕疵点,则被认为是一个缺陷,每个班次结束前抽取10片芯片进行检验,请做相关控制图来分析缺陷数是否稳定第162页/共291页CChart统计→控制图→属性控制图→C第163页/共291页两个问题第一类错误:过程受控,但是输出不受控.第二类错误:过程不受控,但是输出受控.α1α2α=α1+α2β第164页/共291页思考1)为什么会产生两类错误?2)怎么样减小两类错误?3)第一类错误和第二类错误有什么关系?4)在哪些行业第二类错误概率不能过大?第165页/共291页练习I您在汽车发动机组装厂工作。部件之一的凸轮轴的长度必须为600毫米+2毫米以满足工程规格。凸轮轴长度不符合规格是一个长期以来的问题,它引起装配时配合不良,导致废品率和返工率都居高不下。您的主管要绘制X和R控制图以监控此特征,于是您在一个月中从工厂使用的所有凸轮轴收集共100个观测值(20个样本,每个样本中5个凸轮轴),并从每个供应商处收集100个观测值。首先您将看到供应商2生产的凸轮轴。Data/凸轮轴.MTW第166页/共291页过程能力分析
CapabilityAnalysis质量工具篇之第167页/共291页过程能力分析本节我们将学到:1、Cp、CPk计算及关系2、PP、PPk计算及关系3、西格玛水平计算4、正态检验与判别5、非正态数据能力分析步骤与方法6、离散型数据能力分析第168页/共291页什么是过程能力分析什么是能力分析?能力分析是用来评估流程满足规格要求的情况。流程能力分析包括:1、用控制图来判断流程是否处于受控状态2、判断流程输出的分布情况3、用Cp、Cpk、Pp、PPk或西格玛水平来评估长期流程能力和短期流程能力4、在做能力分析后应明白影响流程的因素有哪些?该怎么改进流程5、在当前流程下,PPM是多少?第169页/共291页过程能力CP与CPK在我们做能力分析之前,请确信:1、流程处于受控状态2、可以找到相关的分布来拟合数据第170页/共291页Cp与CPK对流程生产数符合要求的产品、服务的能力的测量CP—短期流程能力
在一段有限的时间内中心和均值重合看作是流程的最佳值
CPK—短期流程能力指标在一段有限时间内考虑中心与均值是否重合流程实际能力第171页/共291页计算公式注:上式中Cpu为单侧上线过程能力指数,在只有上规范线场合使用,Cpl为单侧下线过程能力指数,在只有下规范线的场合使用第172页/共291页Cp与Cpk关系从Cpk的表达式可以看出:当μ=M时,Cpk=Cp,当μ≠M时,Cpk<Cp,所以Cpk也称为实际过程能力指数.第173页/共291页Pp与PpkPp:也称过程绩效指数,是从过程总波动的角度考察过程输出满足客户要求的能力(也成长期过程能力指数)PP、Ppk的算法与Cp、Cpk的算法类似,只是标准差不一样,过程总波动标准差长用S来估计第174页/共291页计算公式第175页/共291页使用Z值计算流程能力第176页/共291页实例演示一家汽车轴承生产公司为调查某种轴承的控制水平,每隔30分钟测试10个数据值,结果如下页所示。已知轴承值的规范要求在12±1(mm)之间,试分析其过程能力如何。Data/过程能力分析2.MTW第177页/共291页实例演练统计→质量工具→能力分析→正态第178页/共291页实例演练第179页/共291页过程能力等级划分(参考)等级Cp值对策特级1.67≤Cp过程能力过高,放宽检查一级1.33≤Cp<1.67过程能力充足,保证过程控制二级1.00≤Cp<1.33过程能力尚可,加强过程控制与检验三级0.67≤Cp<1.00过程能力不足,采取过程改进措施四级Cp<0.67过程能力过低,立即停产对过程全面改进警告:这不是可以适用于任何流程的标准第180页/共291页六西格玛水平的过程能力Cp≥2.0Cpk≥1.5ProcessZ≥4.5(长期)第181页/共291页实例演练一家调查公司为调查某种汽车尾气PH值的控制水平,每隔5分钟测试一次其PH值(10个),结果如下页所示。已知PH值的规范要求在3.98与4.02之间,试分析其过程能力如何。案例背景:第182页/共291页原始数据PHPHPHPHPH4.0084.0114.0003.9964.0074.0004.0024.0073.9974.0053.9864.0093.9994.0033.9994.0074.0103.9954.0014.0004.0053.9954.0074.0093.9963.9944.0073.9973.9923.9884.0003.9973.9883.9954.0013.9953.9994.0013.9994.0054.0064.0054.0023.9984.0034.0034.0084.0114.0014.0063.9943.9954.0043.9973.9973.9994.0073.9974.0033.9984.0054.0044.0114.0034.0184.0044.0084.0014.0104.0043.9994.0014.0014.0053.9984.0093.9873.9974.0044.0013.9974.0064.0004.0073.9984.0134.0064.0073.9994.0074.0003.9984.0034.0053.9994.0033.9974.0073.9954.005第183页/共291页过程能力分析
之一统计→质量工具→能力分析→正态第184页/共291页过程能力分析
之三第185页/共291页非正态数据的能力分析第186页/共291页实例演练某公司生产半导体陶制品,经理欲通过能力分析来考察流程满足客户要求的情况,改陶制品的中心处有一空心圆,通过公差设计要求圆心距边的距离不能超过30微米案例背景:使用工具:NormalTest正态检验CapabilitySixpack---Normal六合一能力分析IndividualDistributionIdentification个体分布标识JohnsonTransformationJohnson转换第187页/共291页实例演练P值小于0.05,此数据非正态统计→基本统计量→图形化汇总第188页/共291页实例演练统计→质量工具→个体分布标识第189页/共291页实例演练选择P值最大且尺度最小的分布,且连规格线一起转换第190页/共291页实例演练统计→质量工具→Johnson变换第191页/共291页计算流程能力第192页/共291页非正态流程能力分析Cpk=0.62Ppk=0.62第193页/共291页非正态流程能力分析统计→质量工具→能力分析→非正态规格线无需变换第194页/共291页流程能力分析Cpk=0.61Ppk=0.61第195页/共291页离散型数据能力分析前面讲的均为连续性数据能力分析,那么,对立离散型数据,我们应怎么样才对其进行能力分析呢?第196页/共291页案例某公司在生产一零件过程中,一个月共生产2500个该零件,已知每个零件有10处能产生缺陷,在对产品检验过程中,共发现8个缺陷,试计算DPMO和西格玛水平第197页/共291页DPMO到西格玛水平D:缺陷数O:单位缺陷机会U:单位数DPMO=【D/(U×O)】×106根据DPMO的值,查找标准正态分布表,找到Z,即为西水平格玛百万机会之缺陷数
第198页/共291页计算1、计算DPMODPMO=【D/(U×O)】×106
经查表得此时西格玛水平为3.4__8____2500×10×106=320第199页/共291页练习I一家线缆制造商希望评估线缆的直径是否符合规格。线缆直径必须为0.55+0.05cm才符合工程规格。分析员评估过程的能力以确保其满足客户的要求,即Cpk为1.33。分析员每小时从生产线中取5根连续的线缆作为一个子组,并记录直径。
Data/线缆.MTW第200页/共291页综合案例第201页/共291页综合案例某沐浴液生产工厂最近遇到一个难题,他们沐浴液灌装器有一台出现了问题:这台机器有两个漏嘴(filler)和六个灌装头(head),应该给每个瓶子装220±10毫升的沐浴液。有些客户抱怨瓶子里的沐浴液没有装满工厂经理说出货前检查有的瓶子装的太多现场主管也抱怨机器在往瓶子里装罐时溢出还过度灌注,导致地面脏乱现象做为黑带,你被指派来分析查找原因,你该如何着手?Data/shampoo.mtw第202页/共291页能力分析首先绘制你所被告知的流程。在Minitab中执行能力分析。我们第一步是判定分布的特性。正态检验当数据不是正态时我们第一步该做什么?第203页/共291页正态检验处理非正态数据的第一步就是看它是否可以被分层。询问操作者显示数据根据漏斗Filler,班次Shift,小时Hour和灌注头Head保留。让我们看看这些里面有没有什么区别。第204页/共291页缩窄范围让我们从主效果图开始第205页/共291页主效应图第206页/共291页拆分工作表数据》拆分工作表第207页/共291页结果漏斗Filler1看来受灌注头Head3的影响。漏斗Filler2看来受班次Shift,研究时间StudyHour(也与班次有关系)和灌注头Head6的影响。让我们从Filler1中排除Head3,然后检查剩余的Heads的合适性。第208页/共291页数据表子设定第209页/共291页正态检验第210页/共291页能力分析第211页/共291页Filler2排除Head6后的正态检验第212页/共291页Filler2排除Head6后的能力分析第213页/共291页总结几种图表方法已经被可以使用班次shift对漏斗Filler1没有什么影响班次shift对漏斗Filler2影响很大漏斗Filler1,灌注头Head3看来导致瓶子灌不满漏斗Filler2,灌注头Head6看来导致瓶子灌太多第214页/共291页我们已经学到了…软件的常见操作假设检验+回归分析数据正态检验统计过程控制流程能力分析常用的质量工具及分析策略第215页/共291页测量系统分析
MeasurementSystemAnalysis质量工具篇之第216页/共291页基本概念测量系统对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估,其所使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合;也就是说,包含获得测量结果的整个过程。测量系统分析对测量系统进行评估,验证其是否在合适的特性位置测量了正确的参数,确定其需要具备哪些可被接受的统计特征,以便了解测量结果的变异来源及其分布。第217页/共291页变异总览T2=
P2+M2T
=
总体变异
P=流程变异M=测量变异第218页/共291页变异分类偏置重复性线性稳定性总体变异抽样的随机性短期流程变异与测量人员相关的变异与测量方法相关的变异长期流程变异流程实际变异测量观察变异再现性分辨力第219页/共291页准确度和精确度第220页/共291页稳定性(Stability,drift):随时间变化的偏倚值一个稳定的测量过程在位置方面处于统计上受控状态稳定性第221页/共291页偏置偏倚(bias,offset):观测到测量值的平均值与参考值之间的差值是测量系统的系统误差构成第222页/共291页线性线性(linearity):测量系统在整个预期的工作范围内的偏倚变化。测量系统在整个操作范围的多个独立的偏倚误差的相互关系。第223页/共291页分辨力(discrimination,resolution):能产生一个可探测到的输出信号的最小输入分辨力
第224页/共291页分辨力第225页/共291页重复性重复性(repeatability):一个评价人使用一件测量仪器,对同一零件的某一特性进行多次测量下的变差是在固定的和已定义的测量条件下,连续(短期内)多次测量中的变差通常被称为设备变差(EquipmentVariation)设备(量具)本身的能力或潜能系统内部变差第226页/共291页再现性再现性(reproducibility):由不同的评价人使用同一种测量仪器及同一种测量方法,多次测量同一零件的同一特性时获得的测量平均值的变差。通常是指不同评价人变差第227页/共291页测量系统评估第228页/共291页测量系统评估收集N(5-10)样品以代表长期流程变异。选择能平常进行测量的3个操作员。准备Minitab数据表栏标题分别为:部品,操作员让每个操作员单独随机地测量所有的样品一次。重复上一步两遍或以上。输入数据。第229页/共291页测量系统分类第230页/共291页测量能力指数精度跟公差之比良好:<10%,
可接受:<30%P/T=5,15
MS
ToleranzGageR&R良好:<10%,
可接受:<30%%R&R=sMS
stotal
第231页/共291页实例演练某食品厂生产袋装糖果。现随机抽取10包糖果请3位检验员用秤测量其重量,每人每包测3次,结果如下表。试做测量系统分析。第232页/共291页量具重复性与再现性之一第233页/共291页量具重复性与再现性之二第234页/共291页属性一致性分析第235页/共291页Kappa(K)被定义为检查员剔除偶然一致后的比例。InspectorAInspectorBKappa
P观测–
P偶然Kappa= 1–P偶然第236页/共291页Kappa评判参考
<0.7测量系统应引起关注0.7–0.9测量系统可接受>0.9测量系统优良第237页/共291页Kappa应用示例设有两人共同检验发票,结果如下。如何评价这两人组成的测量系统?
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Judge1
Judge2
Agreement? 1 Good Good Y2 Good Bad N 3 Good Good Y4 Bad Bad
Y5 Good Good Y6 Good Good Y 7 Good Bad
N 8 Good Bad N 9 Bad Bad Y 10 Good Good Y 20%Bad50%Bad第238页/共291页Kappa应用示例结果一致的比例: P观测=0.7随机产生的一致比例:P偶然=(PInsp1Good)(PInsp2Good)+(PInsp1Bad)(PInsp2Bad)P偶然=(.8)(.5)+(.2)(.5)=.5Kappa计算 P观测–P偶然 Kappa= 1–P偶然 1.如果两个人对每一张发票对保持同样的评价,Kappa=? 2.Kappa等于零说明什么? 3.如果两个人对每一张发票对保持不一样的评价,Kappa=?第239页/共291页实例演练某酿酒公司为检验新员工感官评估的培训效果,特取15瓶不同等级的葡萄酒请5位受训员工品尝并评分,
结果如下表。试用Kappa分析评判结果。第240页/共291页数据列表AppraiserSampleRatingAttributeAppraiserSampleRatingAttributeAppraiserSampleRatingAttributeZhao122Zhao611Zhao11-2-2Qian122Qian611Qian11-2-2Sun122Sun611Sun11-2-2Li112Li611Li11-2-2Zhou122Zhou611Zhou11-1-2Zhao2-1-1Zhao722Zhao1200Qian2-1-1Qian722Qian1200Sun2-1-1Sun722Sun1200Li2-2-1Li712Li12-10Zhou2-1-1Zhou722Zhou1200Zhao310Zhao800Zhao1322Qian300Qian800Qian1322Sun300Sun800Sun1322Li300Li800Li1322Zhou300Zhou800Zhou1322Zhao4-2-2Zhao9-1-1Zhao14-1-1Qian4-2-2Qian9-1-1Qian14-1-1Sun4-2-2Sun9-1-1Sun14-1-1Li4-2-2Li9-2-1Li14-1-1Zhou4-2-2Zhou9-1-1Zhou14-1-1Zhao500Zhao1011Zhao1511Qian500Qian1011Qian1511Sun500Sun1011Sun1511Li5-10Li1001Li1511Zhou500Zhou1021Zhou1511第241页/共291页属性一致性分析之一第242页/共291页属性一致性分析之二第243页/共291页属性一致性分析之三第244页/共291页试验设计
DesignOfExperiment质量工具篇之第245页/共291页DOE的基本概念
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