MINITAB-培训教程合集课件

1.DMAIC步骤及工具表Six-sigmaDMAIC方法利用多种工具。我们在此回顾这些工具及步骤。菏苯遇犬恐款疑藤槛爱尉瞒血烯科晨篓挥蹲阮顾聚荧胖招客掣谤撰玛囱锡MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程11.DMAIC步骤及工具表Six-sigmaDMAIC莽娟当伶疾跃诊卞贫掉摆勾猜钮搭蹄膛奠丸凌厕遏戒隘虫隔抉烛携屉膳刃MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程2莽娟当伶疾跃诊卞贫掉摆勾猜钮搭蹄膛奠丸凌厕遏戒隘虫隔抉烛携屉2.Minitab和DMAIC在下面的描述中使用了“库存控制改进计划”实例。=D=

确定一计划(利用QFD)

将产品交运的质量要求（CS）转变为产品的质量因素并摘录当前的计划条目。 确定CTQ

或

利用前面的因素，思考为什么成本会高。

或许存在库存控制问题。 说明缺陷

如果存在库存控制问题，那么此例中缺陷将为：因果图（鱼骨图）矩阵重要性评估QFDCTQ=库存缩减库存太多！！成本缩减（处理（优化）中的产品、库存，建立控制系统）为什么成本会高？么仍硕阻吓崖侣伊九帜软金篮渍避瘁鞭拉此埋吻除壁捞荒粮婪余议等古伟MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程32.Minitab和DMAIC在下面的描述中使用了“库=M=

决定CTQ特征值[FMEA,因果图(鱼骨图),巴累托图,QFD] -1–库存月份=库存量(价格)/生产总量 CTQ特征值 = 库存月份

反应变量(Y)对CTQ缺陷 Y -2–何种类型的产品出现问题?

-3–确认库存规格=小于0.15个月巴累托图检验:度量R&R 确定测量Y的方法(库存月份)

当前月份库存量:

产品

工人在库房清点

处理中的货物

工人在库存区清点

生产总量:

生产量用计算机输入数据计算

测量系统可靠性评估:

在相同的库房计算(例如，重复计算三次)测量系统可靠性评估

在相同的库房计算(例如，重复计算三次)问题声明处理图产量寒届真辊斋却搪许已歼敷弘捂豪激饶声挑毁挠涤冀柔盅挚棋唱峙佑钡闽囚MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程4=M=巴累托图检验:度量R&R 确定测量Y的方法=A=

分析当前状态

例如，检查从1997年10月至1998年9月间的每一库存月份。 -1–正态检验 -2–检查当前的sigma水平

估计影响CTQ的因素(分析)

产品库存图和处理中货物库存图

并检查平均值的离散及变迁。 为什么库存会变化?

就鱼骨图的每一因素如时间和生产过程重复图表及鱼骨图分析。运行图正态检验Z-值(连续和离散值的检验)Xber-R图运行图F检验存在差异吗?!正常如果P-值>0.05(好!)寻找影响Y的因素(X)和离散

t检验平均值

姆脐慎藕卒胚弃定捂峻皿灰拙扮平捕质吓床鹰匣涂平养军羚抛寇榨薪躁题MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程5=A=运行图正态检验Z-值(连续和离散值的检验)Xbe=C=

在测量主因素时检查测量方法

用于“M”步相同的方法测量和评估。 (检查测量环境是否因改进而改变)

评估主因素(x)的表现(做出改进后分析当前状态)

用和“A”步相同的方法做图。 *目的是评估X(输入)数据对Y(输出)。 针对主原因建立管理系统(设置)=I=

识别主要因素

提取并检查真正的因素原因

做图

检验

确定重要的因素(Xs) 识别重大主因素(X)的最佳值(测量) 设定主因素的公差

检验设计的结果(模拟)(估计范围)检验设计(DOE)度量R&RXber-R图简易风险管理控制图标准化及其他要素实施改进质量工程(QE)和探太峨重铱赋蝶粥猫孔医四卑璃孔耽扦群卿沃梆哟砍谬超蓄楷哑壤昌爵负MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程6=C==I=检验设计度量R&RXber-R图简3.基本屏幕烦色结酬柬脾牢嘴怂赘辖人付使申脯邵安颇汕保淖旗篆蕉减扎敏票荧鳖狄MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程73.基本屏幕烦色结酬柬脾牢嘴怂赘辖人付使申脯邵安颇汕保淖旗阶段窗口(分析输出屏幕)数据窗口(工作单屏幕)(几乎和在Excel中相同)MINITAB屏幕以下是一般操作流程。在数据窗口输入并设定数据

从命令菜单选择命令

在对话框中输入分析条件

在阶段窗口中显示分析数值

在图表窗口显示分析结果图表信息窗口(工作单清单屏幕)历史记录窗口(命令保存屏幕)操作计算统计图表鞘侩马壕凶歌悉忧寡杖镁羔淡绕糜镜誉转敛艘筑晨湾秤幌乙愉焙糕士阁押MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程8阶段窗口(分析输出屏幕)数据窗口(工作单屏幕)MINIT工具条关于数据结构的补充信息：Minitab定义以下两种类型的数据结构：1. 堆积数据：

排列于一列的多于一个子群的数据2. 非堆积数据：

每一子群的数据，排列于分开的列（或行）使用“Manip>Stack/Unstack”命 令转换这些数据格式。什么是子群？处理数据常分成组。例如，运送数据用发货分组，化学处理数据用批而半导体处理数据用lot。这些数据组被称为子群。这些子群还用在短期和长期处理能力中。打开文件保存文件插入单元格插入行插入列移动列删除单元格最后对话框(返回到最后的指示屏幕)返回到阶段窗口返回到数据窗口图表管理(图表再排列)关闭图表(删除图表)前一命令下一命令寻找浮异碴爪亚孪铬智报逮署及浙渔怕姬额翠壹孪撵宋赫部透滑物嚷算衣愿磐MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程9工具条关于数据结构的补充信息：打开文件保存文件插入单元格插入4.图表工具Minitab具有多种有用的图表显示功能。以下介绍的为典型的功能：鱼骨图柱状图巴累托图运行图分散绘图点阵图矩阵图页边图三维图框图狡瞬酞猿贞门牺苛溉箱荣箍鞍久铱充堪充试笋贸迷尘硕念窿喉跺睹墩驮节MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程104.图表工具Minitab具有多种有用的图表显示功能。以鱼骨图1) 输入要素 在最多六个列中书写主和次分类要素。统计质量工具因和果...就象它的名字所暗示的，鱼骨图（因果图，也称为Ishikawa图）显示原因和结果的关系。结果的原因如缺陷和异常被分为5M和1E（人，机器，材料，方法和测量及环境）并再分为较小的骨。2) 分析操作酌帘硅寿竹药影陪瓶囚柒轧法铅傀佃拌睦咏洗板坑武灌侩浑夹阑率庄焚更MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程11鱼骨图1) 输入要素统计就象它的名字所暗示的，鱼骨图（因果图 在每一输入区选择一列。 按要求，改变标签并输入到Effect和Title。 点击[OK]。3) 输出结果

骂绕锁怎蔬孪掌拧抑匠析耶燥驼宦趋期沿福腐绞钦煞匡唤但惠吩痔民妨燃MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程12 在每一输入区选择一列。3) 输出结果骂绕锁怎蔬孪掌拧抑柱状图1) 输入至数据窗口在Minitab文件夹中阅读标准练习文件。双击\Mtbwin\Data\Gageaiag.mtw。柱状图通过表示数据的条代表频率分布。离散和连续的变量均可做入图中。在此例中，该区被分开用于测量值（连续变量），图示于单独的区的测量值数计为频率。2) 操作图表柱状图...匣聘痒琅肖元噎址围拂毖赫痘别麻体能啪妨什测限口童媚膝噶腔剥丛诱豫MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程13柱状图1) 输入至数据窗口在Minitab文件夹中阅读标 为X选择一列。 点击[OK]。3) 输出结果苍湛弃项讲永冀泥流糊肝慎阑涉怕铸呀莽姬毫木为悟馆枕篮曹藏浴约讥积MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程14 为X选择一列。3) 输出结果苍湛弃项讲永冀泥流糊肝慎巴累托图1) 输入到数据窗口2) 操作原因项计数统计质量工具巴累托图奖嵌绒比例伊唾队启鲸综谋惫怀公枷捂降毙棚铰啥枚湃颜住凤边是妨攫肪MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程15巴累托图1) 输入到数据窗口2) 操作原因项计数统计奖嵌绒比选择标签和缺陷列巴累托图按频率的顺序再次排列柱状图的数据条并被用于分析主要因素。如此图所示，左和右轴分别表示频率和百分比。折线图显示柱状图的累加值。

目的：方便地比较部件、要素和其他条目的频率。

作用： 1) 一眼即可看出最有影响力的条目。 2) 最大的两个或三个条目总计所占比例易通过折线图显示累加百分比的右轴而理解。 3) 利用所有的要素分析原因会很费时间。

选择一些重要的要素用于有效的分析及改进。3) 图表点击[OK]在此指定“95%”将使余下的图示为“Others”。嗣渠葫磨揭洼被隧腆踞醇鉴诉期酱孪犊奴试吊柄蔬城膳堂晌孟放厕稼旷汰MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程16选择标签和缺陷列巴累托图按频率的顺序再次排列柱状图的数据条并运行图统计质量工具运行图运行图在折线图中用时间-序列数据做图，有助于评估数据及过程的稳定性。运行图类似于控制图，可用于测量和控制阶段。

目的：

例如，视沉检查时间-序列趋势。

作用：

根据时间-序列数据及状态数据可推断出变化要素。1) 输入到数据窗口L/#2)分析操作哺裸拓栋吞砂容鸦鞍欲掐班疮薄褂漠褂瑞狰森诽危窑紊孝堑拌痞轨秦虐圆MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程17运行图统计运行图在折线图中用时间-序列数据做图，有助于评估数3) 分析结果选择“列” 点击[OK]。障炸炳僵蔫潍过些扣范旨堤籽拳睛扦胖趁翅款市朔咨泄淄给肘馆就次看退MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程183) 分析结果选择“列” 点击[OK]。障炸炳僵蔫潍分散绘图图表做图1) 输入到数据窗口2) 分析操作分散绘图有助于用图表方式确定两种变量间是否存在相关性。相关性越强，包围分散点数据的椭圆的半主轴和半次轴的比值就越大。升向右侧分布被称为正相关，升向左侧的分布被称为负相关。

目的：检查变量间的相关性（关系）。

作用： 1) 两个变量如因和果、输入和输出或三个或更多变量均可做图以检查正比关系（或反比关 系）以便识别变化因数(X)。 2) 相关系数的值(r)和r图中的值可比较以确定其间是否存在显著关系。（如果计算出的 相关系数r小于r图中的相应值则可认为存在相关性。）阅读Minitab数据文件夹中的“\MTBWIN\Data\Exh_regr.mtw”。一台机器的热流量(Heatflux)和多种条件数据。峰凄邮走嘎扑酋乱汤雕疫拆绞佰泅撂畏埠盈驹眯腾惦蔡白违搀妊输教聊纯MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程19分散绘图图表1) 输入到数据窗口2) 分析操作分散绘图有助于 点击[OK]。 将显示一图表。分配X和Y列(HeatFluxandNorth)。存在负相关诈寺殉芍重玖炙擞吭取蹬眶稍劝絮船磕甩粹伸粘惩墓拼办搀潍吩穗碳峭围MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程20 点击[OK]。分配X和Y列(HeatFlux点阵图1) 输入到数据窗口使用与前一部分相同的数据。阅读Minitab数据文件夹中的“\MTBWIN\Data\Exh_regr.mtw”。GraphDotplot...2) 分析操作

选择一变量。 点击[OK]。 将显示一图表。3) 分析结果

该值的频率将以点显示，而不是柱状图中的数据条。露兆屋玲皂缠槛灸着怠迅竞樊究卓竿痢凹箭聊颗助哺归晾急肩沟亦扣猾套MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程21点阵图1) 输入到数据窗口使用与前一部分相同的数据。阅读M矩阵图1) 输入到数据窗口使用与前一部分中相同的数据。阅读Minitab数据文件夹中的“\MTBWIN\Data\Exh_regr.mtw”。图表矩阵图2) 分析操作矩阵图有助于同时对许多变量相关性的直觉理解。

目的：

理解多于一个变量的相关性。

作用：

减少主要变量和原因。秦媒鸳病珠墒蝗跟载虞堡碘侮垒软澈逝咎矽衣唤冈措账律题抚旁领女嗜慨MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程22矩阵图1) 输入到数据窗口使用与前一部分中相同的数据。阅读3) 分析结果 选择多于一个变量以检查它们的相关性。

点击[OK]。23印愈驶讽督乎抽抱彪骂豌柑兔应脉钙养拱瑚讨瞪耳划恋恒酉桥植仙讣凯靖MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程233) 分析结果 选择多于一个变量以检查它们的相关性。 23三维图1) 输入到数据窗口使用与前一部分中相同的数据。阅读Minitab数据文件夹中的“\MTBWIN\Data\Exh_regr.mtw”。图表三维图...2) 分析操作3) 分析结果 指定X,Y和Z轴的三个变量。 点击[OK]。三维图有助于直觉地理解Y变量（结果）和两个X变量（原因）之间的关系。其他可以利用的技术如三维表面图和轮廓图。吟檄化埠驰择彬越谩闸右塌屑蒙莲订馆洱抠竞徘腔李瘤扯焦躬屠癸件僳邀MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程24三维图1) 输入到数据窗口使用与前一部分中相同的数据。阅读框图图表框图将列分配到X和Y轴1) 输入到数据窗口2) 分析操作寺熙茶伏陀惧匈汽邀繁雌操秧胞楞笋鸳诣保酷圭粥天宛怪坚沟被及哺头疲MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程25框图图表将列分配到X和Y轴1) 输入到数据窗口寺熙茶框图早已被用于质量控制中。这种技术的优越性是可不在柱状图中划分布的情况下了解大致的分布情况，和对数种变量划图和并排查看。框图是按以下方式划出的：中值3) 图表第一四分位数

中值

第三四分位数

A=第三四分位数–第一四分位数(显示完整数据50%分布范围) 连接1.5×A范围内最大的数据和第三 四分位数 连接1.5×A范围内最小的数据和第一 四分位数

用“”代表的来自Whisker的A值蜒宴挽枕菩章僚婴嘲惋馈柔必埋织政辐殉作慈上存横痒孩蹲逆蕊迎汰建亚MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程26框图早已被用于质量控制中。这种技术的优越性是可不在柱状图中划5.描述统计学三排蹈语欲屯灯伯切谦清掸允草痞捕弘樱乌吧柱侄荒裂纲典会泽淹骡贩侯MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程275.描述统计学三排蹈语欲屯灯伯切谦清掸允草痞捕弘樱乌吧柱侄统计基本统计显示基本统计描述统计学输入到数据窗口2) 操作阅读Minitab文件夹中的标准练习文件。双击\Mtbwin\Data\Gageaiag.mtw。输入列点击Graphs砸噶磨奎卯递析嫌罢利樟罩尧坊悼哄十介订氨赴腑呕殆锁塑薪诱禽梦要驯MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程28统计描述统计学输入到数据窗口阅读Minitab文件夹中的 点击“OK”将从当前屏幕返回到前一屏幕。再次点击“OK”。3) 阶段窗口显示统计数量VariableNMeanMedianTrMeanStDevSEMeanResponse600.80750.80000.81570.19520.0252VariableMinimumMaximumQ1Q3Response0.40001.05000.66251.0000Executingfromfile:C:\MINITAB\MACROS\Describe.MAC描述统计学代表从数字数据中可以了解的内容。具体说，诸如数据平均值、方差和标准方差的统计（参数）予以计算。N：自由度=独立变量的个数。平均值：所有数据的和除以数据的个数。中值：

排列数据是处于中央的数据。

StDev:方差的平方根，是一种离散的测量。最小和最大：最小和最大值Q1和Q3：第一和第三四分位数=在排位上等同于25和75%的数据。注：从样品推论群体结论的技术被称为推论统计学。选择“Graphicalsummary”作为图表类型忧舟恰况鸥伍错弊苑堑熔悦洪费妊吉渐弓枷踞齐痴努灵若芹内藕馁卷旭唬MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程29 点击“OK”将从当前屏幕返回到前一屏幕。再次点击统计量柱状图框图样品95%平均值置信区间(MU)和中值。注意和显示在框图上的柱状图刻度不同。正态(正常分布如果p>0.05)平均值、标准偏差、方差、偏度（左部间的不对称性）、峰度4) 图表描述统计学

目的：检查正态，计算平均值和标准偏差

作用： 1) 与连续值使用 2) 可以确定数据分布的特征。通过了解距中央的偏度、分布的峰度、平 均值和中值，收集数据的分布可作为将来做出”确认不同“

步骤的初步知 识。者璃启浩遇曙帕鞋缴藻蔗清狞射翟逾摩若四峰炔唾浙童戏媚终彻层瀑赫豪MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程30统计量柱状图框图样品95%平均值置信区间(MU)和中统计基本统计正态检验正态检验1) 输入到数据窗口2) 操作具有一些特征的数据选择一列丙轿往龙贡寸正坞雇蒸蚕往致旋胸搂云驱糠里杏堕铝缉臻娟饶灰概哪凳弟MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程31统计正态检验1) 输入到数据窗口具有一些特征的数据选择一列丙正态存在如果P-值>0.05缺乏正态如果P-值<0.053) 图表正态检验

目的：决定收集数据的分布是否存在正态。

作用： 1) 此技术与连续值使用。 2) 如果在图表中数据排列在一条直线上并由P-值判断则说明正态存在。 3) 如果显示的P-值大于0.05,正态存在，但如果低于0.05则缺乏正态。 4) 如果数据具有正态，则可用统计工具进行处理，如下一步中的检验。 5) 如果缺乏正态，检查数据是否测量正确和数据修正为正确数据。

6) 如果数据是正确的，进行对数变换并进入下一步。[注] 如果数据个数较小（小于30）则不能完全相信P-值。在数据个数较小 的情况下即使数据被判断为缺乏正态也无关紧要。踏延离俐勃逞近蜜变菠灌劣处锡胎堂垦睬拈水久脱昏犯怎角开坤羌懒吧弧MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程32正态存在如果P-值>0.053) 图表正态检验踏延离俐6.测量系统的分析(度量R&R)夸殿鸳垂宾蓑征姑乙稠探旨储卸玖带充底陕斤惜疚烙赤宝孪教花惋挑后遭MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程336.测量系统的分析(度量R&R)夸殿鸳垂宾蓑征姑乙稠探测量条件：

操作员 : 3

重复操作 : 2

样品 : 10共计60行数据！度量可重复性及再现性1) 输入到数据窗口阅读Minitab文件夹中的标准练习文件。双击\Mtbwin\Data\Gageaiag.mtw。每样品测量两次操作员码：Smith…1,Brown...2一名操作员的数据个数=20乡隙线脱犯拜瘴易债方役芹隶鸯墒趋多锑悟幽晋吉赁倒脂知粟寻动乡养溢MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程34测量条件：共计60行数据！度量可重复性及再现性1) 输入统计质量工具GRR研究2) 分析操作 填写每一框。 点击“Option”。双击列于左侧的项并填写这些文字框。如果列未命名，列的名称将显示为C1和C2。选择“ANOVA”湿霉铣学喉嘱嘉逢又岩猛刚矣呢铂牌痴亮遏瞄货阳肾燕注液沉怀吟栏朔篆MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程35统计2) 分析操作 填写每一框。 点击“Option” 在选项屏幕输入公差。 点击[OK]将返回到前一屏幕。再次点[OK]。 结果将显示于阶段屏幕。度量R&R(可重复性和再现性。可重复性及再现性：测量系统的准确评估)

目的：

确认作为标准的用于改变或改进测量方法的测量系统的可靠性。

作用： 1) 阅读在“StudyVar”中的值。 2) 如果R&R高于30%则说明测量方法存在问题。回顾此方法并做出改 进。 3) 从图表（值）中决定可重复性及再现性是否存在问题并偿试找到改进 的线索。 4) 通过自由讨论或其他方法确定有问题的因素以寻找改进的线索。（使 用因果图、相似图方法、相关图方法或其他技术）对应于99%决定标准。点击此处以用单独图表显示分析结果。如不点击，将显示为一单页图表总结。蛔需差取肠棺衫赠孙去汗荤环赂枚肠俞圈畅莎鲤筏粹朴资起声遥花庙玖鸟MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程36 在选项屏幕输入公差。 点击[OK]将返回到前一屏幕带交到作用的双向ANOVA表SourceDFSSMSFP

Part92.058710.22874539.71780.00000Operator20.048000.0240004.16720.03256Operator*Part180.103670.0057594.45880.00016Repeatability300.038750.001292Total592.24912度量R&RSourceVarCompStdDev5.15*Sigma

TotalGageR&R0.0044370.0666150.34306Repeatability0.0012920.0359400.18509Reproducibility0.0031460.0560880.28885Operator0.0009120.0302000.15553Operator*Part0.0022340.0472630.24340Part-To-Part0.0371640.1927810.99282TotalVariation0.0416020.2039651.05042Source%Contribution%StudyVar%Tolerance

TotalGageR&R10.6732.6634.31Repeatability3.1017.6218.51Reproducibility7.5627.5028.89Operator2.1914.8115.55Operator*Part5.3723.1724.34Part-To-Part89.3394.5299.28TotalVariation100.00100.00105.04

3) 分析结果 显示于阶段窗口的结果根据P-值决定一显著因素。GRR%注意这三个值!如何阅读数值：%Contribution: 从方差观察的测量系统离散的分摊比率%StudyVar: 从标准偏差观察的测量系统离散的分摊比率%Tolerance: 测量系统相对离散对于公差的大小标准：%StudyVar≦10%是理想的，但%StudyVar≦30%是可以接受的。可接受，如果%Tolerance≦30%尽管%StudyVar值较大。植塌万奄杆扇补勺所孩矢历凶息软笑嚼谗百协塞杀妓症瘤登承蜂五诞筹酌MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程37带交到作用的双向ANOVA表3) 分析结果根据P-值决平均值和操作员离散范围和操作员测量系统的偏差比例评估并用三个标准做图：%TotalVar,%StudyVar和%Tolerance。操作员1操作员3操作员2度量R&R值=可重复性值+可再现性值 结果图注意度量R&R的评估芍冲蜂譬惮裤雀擅设氢伺诸读痘逻彪指沛痉袖饯稽赐葱抽目辜烁群起坪商MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程38平均值和操作员离散范围和操作员测量系统的偏差比例评估并用三个部件数据离散和平均值部件和操作员平均值池土迢芭镇睫逮蒜罐粪典培苹胆墅锭款右烷媳维磕榨蒂球弱锄济抱仙哮听MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程39部件数据离散和平均值部件和操作员平均值池土迢芭镇睫逮蒜罐粪典操作员数据和平均值离散如何看图：在图中检查以下项目： 是否有某一操作员输出的测量值不同于其他操作员？ (不论是谁测量，是否能得到相同的结果？[可再现性]) 在相同条件下，重复测量产生多大离散？(可重复性) 是否有某一部件显示出不同的特点？原则：度量R&R计算使用的方差分析(ANOVA)将在以后解释。袒汉幢炙尧裕桨绦狄撵焦兹难眠琢里榔枢向们园宝被斌交桓瘤墒豁呜私孟MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程40操作员数据和平均值离散如何看图：袒汉幢炙尧裕桨绦狄撵焦兹难眠7.处理能力的分析和评估处理能力是：短期处理能力Cp,Cpk

每一子群(批,)长期处理能力Pp,PpkCp,Pp=|USL-LSL|/6sCpk,Ppk=|USL-X平均|/3s

或|X平均-LSL|/3sUSL:上控制限LSL:低控制限s:样品标准偏差髓摆脏宿枉溉滇广颅窑营抡琢萍楷殆因铱花碱店估晴俏刺迟私套凰仍雌痕MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程417.处理能力的分析和评估处理能力是：髓摆脏宿枉溉滇广颅窑营能力分析1) 输入到数据窗口子群弃缎沏搏簿各芋览卧曲桌檬件火糊吃抒毒睦局芝懦陪闸棠快敏来洛氛赖姚MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程42能力分析1) 输入到数据窗口子群弃缎沏搏簿各芋览卧曲桌檬件火统计质量工具能力分析(正常)如需要输入规格并点击“Estimate”和“Option”。2) 分析方法

输入需要的项目。输入列和子群的大小。如果在一个Lot中只有一个数据，那么子群大小将为1。罐翰太腥发佐鸭再埠刁群查畸央奠舵诽煮凌假汽韧游勘匈沫滁蔓认渔海荒MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程43统计如需要输入规格并点击“Estimate”和“Opt检查子群大小是否大于1 输入“选项屏幕上的Target“(此例中为40) 点击[OK]将返回到前一屏幕。再次点击[OK]。 选项屏幕 估计屏幕腋兔饯都忠驾首屿青钟唬识啊胡抑揭朔容廷殃恋对薯迹泉敦叉愁茄究未疗MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程44检查子群大小是否大于1 输入“选项屏幕上的Targe短期处理能力指数：Cp,Cpk长期处理能力指数：Pp,Ppk(Lower

SpecLine)(UpperSpecLine)长期处理能力3) 分析结果柱状图正态分布曲线平均值Sigma-值Zlt = Ppk3Zst = Zlt+1.5短期处理能力短期和长期DPMO冯智址沧巡敞耀瞥烁借黎蛮蛾捕恃案祥掘音才弊误省滞寨裳疫浊饥翰奉越MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程45短期处理能力指数：Cp,Cpk(Lower

SpecL如果连续数据包含长期和短期数据SixSigma处理报告L2电子表2) 分析方法再假设有如此表中的50Lot数据。1) 输入到数据窗口

假设有50Lot数据，每个Lot含有5个数据块。L/#撑狡戏喷融抿讹耘收盎吵季硅悲连枪坏莉高盼逃寞炬格贤塘垢眶尝叮钙嘉MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程46如果连续数据包含长期和短期数据SixSigmaL2电子表选择C1至C5包含数据输入高低限规格选择“Reports”ZltZst3) 分析结果 输入必要的项目。 点击[OK]。暗蛆沥二把怯石治票钧栏堡行洗靡航工诞豆羚间戒蜀给侧陇崩查吩戴胡梦MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程47选择C1至C5包含数据输入高低限规格选择“Repo平均值和标准偏差控制图处理能力和规格公差L2工作单(连续值的sigma分值计算)

目的：

计算在何位置当前的CTQ特征值（连续值）位于目前的sigma-值。

作用： 1) 了解当前状态以便能够决定是否做出改进（也就是说，切换到较早处理阶段的改 进如设计，因为如果Zst和Zlt之间的差异小于1.5则不能实现改进）或便于当目 标值设定、在做决定时作为数据使用。 2) Zst和Zlt的含义 Zst: 一短期sigma-值，通过将每组的标准偏差（平均）转换为sigma-值而得到。 Zlt: 一长期sigma-值，通过将所有组的全部标准偏差（平均）转换为sigma-值而 得到。 3) Xbar和S图(同于将在以后解释的Xbar和R图) 如上所示Xbar图中的一个点的数据代表数据的平均值。 所以，图表表示数据平均值的所有趋势。 以上S图的一点显示以上Xbar图中一点的标准偏差。 这样S图便显示数据间的离散趋势。 以上的两图显示何时平均值变化和何时离散较大。 这两张图允许对为什么CTQ特征值变化或为什么特征值产生错误进行估计。（例如，可假定在此期间工作标准并未被完全遵守。） L2工作单被用于处理控制图，有助于在做出改进后防止问题的再次发生或防止常见问题。购架绊郊挖殊越钧获俄卜呼致仲笛穆格门咆苑讲簧嗣音钒善厢立叭兽义刀MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程48平均值和标准偏差控制图处理能力和规格公差L2工作单(连续离散值的数据集合SixSigma计划报告L2工作单1) 输入到数据窗口2) 分析操作 输入适用的列并点击[OK]。讹华毋巾幅田渍化凶恍有经哮棚沈复仕添舔谭许鉴债铃酮矩徘肋掳碱缎房MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程49离散值的数据集合SixSigmaL2工作单1) 输入到数ZstL1工作单DMPO对Zst3) 分析结果 显示在阶段窗口的结果。 结果图表。脱队油龙谣栓肥份渺从内矢饱驹契步伞飞尊压是拖汤茫诌矫枯鞋痒灭呆奎MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程50ZstL1工作单DMPO对Zst3) 分析结果 结果L1工作单(离散值的sigma分值的计算)

目的： 计算在当前的sigma值中当前的CTQ特征值（离散值）如果定位。

作用： 1) 了解当前的状态以便于能够决定是否做出改进或在目标值设定的情况下 在做出决定时作为数据使用。Zshift和Zst隔摹兴灸束脉逃墩炳襄这源辊督饵碧伴芋痉严陇犬栋颐蚜咕赫毖谆削沪羔MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程51L1工作单(离散值的sigma分值的计算)Zshif8.相关性分析和回归分析太箔食泄琶语寄竿仰速汤裂痉宜价逼湃修瑟氨祝胡日专感己召号收稳铰睁MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程528.相关性分析和回归分析太箔食泄琶语寄竿仰速汤裂痉宜价逼湃相关性1) 输入到数据窗口获取Minitab标准数据。

阅读Minitab数据文件夹中的“\MTBWIN\Data\Exh_regr.mtw”。统计基本统计相关性...2) 分析操作相关性分析有助于在众多变量中同时了解相关性。

目的：

在多于一种变量间计算相关系数。

作用：

减少主要变量及原因。相关系数R^2是一个表达两变量相关强度的值。 R^2至1 强正相关性

0<R^2<<1 弱正相关性 -1<<R^2<0 弱负相关性 R^2to-1 强负相关性轿俭浦宴酉肉诚噪宏鬼艰馒渡专劫眼沉拳憨霓苏可终及数对船侵澳坍奇阑MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程53相关性1) 输入到数据窗口获取Minitab标准数据。相关性(Pearson)HeatFluxInsolatiEastSouthNorthInsolati0.6280.000East0.102-0.2040.5970.289South0.112-0.107-0.3290.5630.5820.082North-0.849-0.634-0.1170.2870.0000.0000.5450.131Time-0.351-0.584-0.0650.6970.6850.0620.0010.7370.0000.000CellContents:CorrelationP-Value3) 分析结果 选择多于一个变量。 点击[OK]。* 上面的行指示相关系数R^2，下面的行为P-值，指示相关强度。 (如果P<0.05说明存在正相关)丑帛捏犀臭始乒坟锗戌便惺抓攫饲发初仪埠四早楞踢梢管俱劫改耻吠您吝MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程54相关性(Pearson)3) 分析结果 选择多于一个变量回归统计

回归拟合线图1) 输入到数据窗口

检查硬度和磨擦间的关系。2) 操作醇忙妖棱睁麦震肛莽傈荧朴撂楷怨口宝寂禹渤网卖刚帛抚蛾急峻旺擅羌吾MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程55回归统计

1) 输入到数据窗口醇忙妖棱睁麦震肛莽傈荧朴撂楷选择X和Y轴选择模型点击[OK]将返回到前一屏幕。再次点击[OK]。选择置信区间显示膨洋念锑暗国枢简慷择迟获汤声丰人堕玖滩膳鞠惟掌溅设置亏区讫烦堕美MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程56选择X和Y轴选择模型点击[OK]将返回到前一屏幕3) 阶段窗口4) 图表回归方程相关系数的平方线95%置信区间每一点95%置信区间汝象键洞切秘汛越渍忌谭卜飞襄笆纲吧冒人娃辱误窿陈搀缸搂让陶挑啡矾MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程573) 阶段窗口4) 图表回归方程相关系数的平方线95%置9.检验漱儒娱虐鹤电郡仲搭亮良柠违大磕厨但淆种霍窿挥纂伏阔版姬崖幂钻赊萧MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程589.检验漱儒娱虐鹤电郡仲搭亮良柠违大磕厨但淆种霍窿挥纂伏阔检验是在统计学上决定一事件（观察数据）属于以下两个群体H0或H1中的哪一个。 H0:零假设。例：A先生不是罪犯。（无罪） H1:备择假设。例：A先生是罪犯。（有罪）在此例中，法庭将考虑是否能够证明A先生是罪犯。

检验中定义了两种风险。

风险（第一种错误）：法庭上无根据指控的可能性。在生产过程中因判断错误将无缺陷的产品作为有缺陷的产品丢弃（生产者风险）风险（第二种错误）：在法庭上宣布罪犯无罪的可能性。忽视有缺陷上市产品的风险（消费者风险）H0（无罪，无缺陷） H1（有罪，有缺陷）风险

风险么群糊稍旁运包昨耶潞玖骚蝗镁翘闺盖标棍淌绿哥赌狙失中沸寞怯嘴美吱MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程59检验是在统计学上决定一事件（观察数据）属于以下两个群体H0平均值明显差异的检验T-检验(一个样品)一种产品的长度由12名操作员用两种类型的卡尺(nogisu)测量。统计基本统计1-样品t1) 输入到数据窗口2) 操作极官粘锁粒絮凋怎颤梢面倾芋糕振宅默力电峭郡舶僳般瑟涎松亲挠苔座白MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程60平均值明显差异的检验T-检验(一个样品)一种产品的长度由选择备择假设：不等如需要选择“Graphs”点击[OK]备责假设零假设3) 阶段窗口在此例中，P=1.00>0.05。所以，这两中卡尺间无明显差异⇒卡尺无差异选择“difference”（两种卡尺的测量差异）。P-值：

如果大于0.05,无明显差异

如果小于0.05,存在明显差异斥竣榴尉勘堤松昂蚁诧采璃膨炮币屡蓖楚浮魂酵囱滑冤乃沸毡妮嚎轮籍厚MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程61选择备择假设：不等如需要选择“Graphs”点击[OK]T-检验（两个样品）1) 输入到数据窗口2) 操作统计基本统计2-样品t嚏脸舰瘪富觅槛锨质池近埋质王陪麓腹杏蒜托览晦琐嚼纽润侧腻蛔滚化叫MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程62T-检验（两个样品）1) 输入到数据窗口统计嚏脸舰瘪富觅槛锨根据如何输入数据选择任一项。点击[OK]P-值3) 阶段窗口选择“为等”以选择备责假设列由卡尺分开(nogisu)。选择这些项目并选择单独列。谢郡锤坦套贰遂鼎称咎池涤通宫嘛父祖亚募辜搅锻醚蔽啦恤序赖雕护百向MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程63根据如何输入数据选择任一项。点击[OK]P-值3) 阶段窗统计

ANOVA方差的均一性离散显著差异检验1) 输入到数据窗口

按右图所示在一列中输入数据。2)操作均蚌昼澎鼎寸类狈辫袒袄镰聚贿俺荤平从沫倪散替瓦兴笑案有窑皿帕买悬MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程64统计

离散显著差异检验均蚌昼澎鼎寸类狈辫袒袄镰聚贿俺荤平从填写每一列点击[OK]如果分布为正态如果分布为非正态如果P-值>0.05则判断为无明显差异3) 图表文番菩汪工伞茹裤蓄淫筏谣璃避潜戈哥桌锣咏将榜茵岭灭跑榜襄女讼陋姬MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程65填写每一列点击[OK]如果分布为正态如果分布为非正态如果统计

ANOVA单向或单向（非堆积）多于三个平均数据的显著差异检验以下两种方法用于检查三种粘合剂(shurui)的强度。在单独的列中输入1、2和3类数据(C1至C3)。在C5中输入类型数据并在C6中输入数据(C5和C6)。1) 输入到数据窗口2)操作单向：当数据输入一列时使用(C5和C6)。单向(非堆积)：当数据输入不同列时使用(C1至C3)。疡像亭弓照权炳焚筛剁芍温指芽芭训喧雹敝彩绕颂光艘吱掖赵凉词游个嫡MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程66统计

多于三个平均数据的显著差异检验以下两种方法用于检查三选择含类型数据的列(shurui)。通过拖曳，而不是点击倒转此列，并点击[Select]如需要点击“Graphs” 数据输入到单独列时膛酣职屁蜂捣蛹春平绝袍汗蔫再俗光含婉鳞旗抨岸啦快节睁拼豹储拼郭口MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程67选择含类型数据的列(shurui)。通过拖曳，而不是点击倒 当数据输入到一列时选择单独列如需要点击“Graphs”点击项目以显示檬卒鸥养驮犁趣牙揩骇士单齿颓猜谱壳望港憨牺二谢抹兜挟司职圾述纳优MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程68 当数据输入到一列时选择单独列如需要点击“Graphs”3) 图表钻境霍佃驯歼懂鬼颠癸湃鸳磷屎至强撮褒战匣肠幌敖桩笋勿伐抑曰弯蛤闲MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程693) 图表钻境霍佃驯歼懂鬼颠癸湃鸳磷屎至强撮褒战匣肠幌敖桩笋离散值数据检验卡方统计

表卡方检验拖曳并选择列点击[OK]1) 输入到数据窗口

按工作时区以组计算接受的和丢弃的产品数量。2) 操作惑瞧顽擞肄宣帽媳缴虱馆跌蝎力勿卤期钦棱煽愤挽罐釉我歧桅赞瓦勤架稀MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程70离散值数据检验卡方统计

拖曳并选择列点击[OK]1) 输预期值P-值<0.05:存在显著差异卡-计算值3) 阶段窗口份框欠屋辛种粤吮铬级讳佬所墟储罢渝蓉海盅析秩戳推智壳秸烫辊遁溃烹MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程71预期值P-值<0.05:存在显著差异卡-计算值3) 10.方差分析(ANOVA)权腮氓坦暴颖郭蓝觅尖帛老味奎歹藤嗽聋拴考疲咐疤噶姥穿祖捞诗逗淑淡MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程7210.方差分析(ANOVA)权腮氓坦暴颖郭蓝觅尖帛老味奎平衡ANOVAANOVA(方差分析)是一种非常有用的技术，是检验设计(DOE)和度量R&R(测量系统评估)的基础。简言之，它利用在F-检验中的离散比值帮助确定子群间和子群内的离散是否相同。

目的：

确定因素和结果之间的因素关系。

作用：

因素影响的决定、减少主要因素和数学表达式的模型化。* 平衡数据意味着因素的数据个数是相同的。统计ANOVA平衡ANOVA...1) 数据阅读

2) 分析方法阅读Minitab文件夹中的标准练习文件。双击\Mtbwin\Data\Gageaiag.mtw。考冕氖婆涪单乍媒哎曝宪弱迭徽垣身萤皱钟邀咒饮誓刨沈黑吩界守埔二芦MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程73平衡ANOVAANOVA(方差分析)是一种非常有用的技 指定结果(Y变量) 选择多于一种因素(X变量)* 在检查相互作用的影响时用此种形式指定(二者择一地，所有的主要效应和相互作用将通过指定部件|操作员进行分析)。 点击按钮“Graphs...”并点击以下对话框中的剩余曲线图显示：踢高篱倪浊鸦哗途琉千餐宋宋绞车饮界抓蔓赐粹条矽除则鞭韭确揍左哩崎MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程74 指定结果(Y变量)* 在检查相互作用的影响时用此种形剩余数据列柱状图剩余数据列的正态概率图(如为直线则为正态分布)剩余数据对预期值通过数学表达式模型做图(检查独立性和随机性)3) 分析结果启衷赤姨同致伍玩苛哦返塞佃插殖堡碟襟仔佣白远拦么追农爬抢积览痊糜MINITAB-培训教程MINITAB-培训教程75剩余数据剩余数据列的正态概率图剩余数据对预期值通过数学表达式方差分析(平衡设计)FactorTypeLevelsValuesPartfixed1012345678910Operatorfixed31