如何用MINIAB进行过程能力

1过程能力概述一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产，那么你可能想知道这个过程是否有能力满足标准的限制，生产出好的零件〔产品〕，通过比拟过程变差的宽度和标准界限的宽度可以确定过程能力。在评估过程能力之前，过程必须受控。如果过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。.你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也可以估计包括标准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，可以用能力统计表来比拟不同过程的能力。

选择能力命令MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令，你可以对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式〔对于测量数据〕——不同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〔对于计数数据或属性数据〕当进行能力分析时，选择正确的公式是根本要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，但是，适用的数据必须近似于正态分布.例如，利用正态概率模型，能力分析〔正态〕可以估计预期零件的缺陷PPM数。这些统计分析建立在两个假设的根底上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析〔Weibull〕计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中，统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用MINITAB,你可以使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比拟了这两种方法.如果疑心过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析〔组间/组内〕或SIXpack能力分析〔组间/组内〕。除组内数据具有随机误差外，组间还可能有随机变差。明白了子组变差的来源，可以为你提供过程更真实的潜在能力评估。能力分析〔组间/组内〕或SIXpack能力分析〔组间/组内〕既计算组内标准偏差也计算组间标准偏差，然后，集中它们来计算总的标准偏差。MINITAB也提供基于二项式和Poisson概率模型属性数据〔计数型〕的能力分析，例如，产品可与标准比拟分为有缺陷和没有缺陷〔用能力分析〔二项式〕〕。也可以根据缺陷个数对产品进行分类〔用能力分析〔Poisson〕〕。

MINITAB的能力分析命令

能力分析〔正态〕画出单个测量值的能力柱状图，用一条基于过程平均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设的视觉评估。这个报告包括了过程能力统计表，既包括组内也包括整体统计。

能力分析〔组间/组内〕画出了用正态曲线覆盖的单个测量值的能力柱状图。这有助于进行正态假设的视觉评估。用这种分析方法可进行组间\组内有很强变差来源的子组数据的分析，这个报告包括组间/组内和整个过程能力的统计分析

能力分析〔Weibull分布〕画出基于过程形状和比例的Weibull曲线覆盖单个测量值的能力柱状图，这有助于进行Weibull分布的视觉评估。这个报告也包括了整个过程能力的统计分析献

脉

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