minitab经典案例及分析

Minitab的使用p1精选2021版课件Minitab介绍Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一；相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用是比较适合的；Minitab的功能齐全，一般的数据分析和图形处理都可以应付自如。2精选2021版课件Minitab与6Sigma的关系在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推行6Sigma，并开始借助Minitab使6Sigma得以最大限度的发挥；6Sigma的MAIC阶段中，很多分析和计算都可以都通过Minitab简单的完成；即使是对统计的知识不怎么熟悉，也同样可以运用Minitab很好的完成各项分析。3精选2021版课件Minitab的功能计算功能计算器功能生成数据功能概率分布功能矩阵运算4精选2021版课件Minitab的功能数据分析功能基本统计回归分析方差分析实验设计分析控制图质量工具可靠度分析多变量分析时间序列列联表非参数估计EDA概率与样本容量5精选2021版课件Minitab的功能图形分析直方图散布图时间序列图条形图箱图矩阵图轮廓图三维图点图饼图边际图概率图茎叶图特征图6精选2021版课件课程内容安排由于时间有限，很多内容只是做简单的介绍；在两天的时间里，主要的课程内容安排如下：7精选2021版课件课程内容安排——第一天上午Minitab基本界面和操作介绍

常用图形的Minitab操作特性要因图柏拉图散布图直方图时间序列图8精选2021版课件课程内容安排——第一天下午

SPC的Minitab操作

1）Box-Cox转换数据为正态

2）Xbar-RChart

3）Xbar-SChart

4）I-MR-R/SChart

5）PChart

6）NPChart

7）CChart

9精选2021版课件课程内容安排——第二天上午

能力分析1）

正态分布图能力分析2）

泊松分布图能力分析3）

组间/组内能力分析4）

Weibull能力分析

基本统计1）描述统计10精选2021版课件课程内容安排——第二天下午

基础统计 2）单样本Z测试

3）单样本T测试

4）双样本T测试

5）成对T测试

6）1比率测试

7）2比率测试

8）相关分析

9）正态分布

MSA测量系统分析1）测量重复性和再现性(交叉Crossed)

2）测量重复性和再现性(嵌套Nested)

3）测量走势图

4）测量线性研究

5）属性测量R&R研究（计数）

11精选2021版课件第三天上午多元變異圖單因子ANOVA因子ANOVA卡方獨立性檢定迴歸分析下午田口DOE疑問解答12精选2021版课件Minitab界面和基本操作介绍p13精选2021版课件Minitab界面DataWindow:输入数据的窗口每一列的名字可以写在最前面的列每一列的数据性质是一致的主菜单SessionWindow:分析结果输出窗口14精选2021版课件Minitab界面同一时间只能激活一个窗口.每一个窗口可以单独储存.不同的要求选择不同的保存命令15精选2021版课件工具栏的介绍打开文件保存文件打印窗口剪切复制粘贴恢复插入单元格插入行插入列移动列剪切单元格最后一次对话框程序窗口上一次记忆刷下一次记忆刷数据窗口管理图形撤销帮助关闭图形16精选2021版课件数据类型的转换（ChangeDataType）Select:Data>ChangeDataType>TexttoNumeric需要转换的列转换后数据存放列，可以是原来的数据列17精选2021版课件数据的堆积（Stack&Unstack）Select:Data>Stack>StackColumns输入需要堆积的列，如果由前后顺序，按前后顺序进行输入输入堆积后存放列的位置注解可以用来区分数据的来源原始数据18精选2021版课件数据块的堆积（StackBlocks）Select:Data>Stack>StackBlocksofColumns原始数据在对话框中输入2~5列数据，注解列在前面输入新工作表和注解的位置19精选2021版课件转置栏（TransposeColumns）输入需要转置的列输入新工作表的位置可以输入注解列Select:Data>TransposeColumns20精选2021版课件连接（Concatenate）Select:Data>Concatenate输入需要连接的数据列输入新数据列的位置原始数据21精选2021版课件编码（Code）Select:Data>code原始数据编码规则被编码的变量22精选2021版课件Minitab之常用图形p23精选2021版课件QC7手法常用的图形如下特性要因图控制图(参见minitab控制图教材)柏拉图散布图直方图时间序列图24精选2021版课件特性要因图决定Y头脑风暴找出可能的X将X依5M+1E方式列表将表输出MINITAB中输出结果图形25精选2021版课件练习人机料法环测不够熟练设备没有保养原料没有检查没有设定标准化方法温度太高仪器偏差太大培训不够设备不常清扫原料含水太高抽样方式不合理湿度太高仪器R&R太高监督不够没有进行首模验收26精选2021版课件输入表中注意输入格式Select:Stat>Qualitytools>Causeandeffect27精选2021版课件填好各项需要的参数28精选2021版课件结果输出29精选2021版课件柏拉图收集各项质量特性缺陷列成表输入到MINITAB中MINITAB绘出图形找出关键的Y特性30精选2021版课件练习项次缺陷项数量1虚焊5002漏焊3003强度不够2004外观受损1505其它16031精选2021版课件输入数据Select:Stat>Qualitytools>ParetoChart32精选2021版课件填好各项参数可以对柏拉图进行命名输入缺陷列输入频数列其他项所占的比率33精选2021版课件结果输出34精选2021版课件散布图决定你所关心的Y决定和Y有可能的X收集Y和X的数据输入MINITAB绘出图形判定Y和X之间的关系35精选2021版课件练习YX6580066810658206683067840678506886068870678906890036精选2021版课件输入数据Select:Gragh>ScatterPlots37精选2021版课件输入参数可以选择不同的输出表现形式38精选2021版课件可以用直接方式判定，有正相关的倾向。更详细的说明可以参见回归分析输出图形39精选2021版课件直方图决定你所关心的Y或X收集Y或X的数据输入MINITAB表MINITAB绘出直方图进行判定40精选2021版课件练习请打开EXCEL档案的计量型部份Select:Gragh>Histogram41精选2021版课件填入参数可以同时为几个变量作直方图42精选2021版课件结果输出请依照QC7的方法来进行图形分析和判定更深入的分析可以参见制程能力分析部份。43精选2021版课件时间序列图决定你所关心的Y或X收集Y或X的数据输入MINITAB表MINITAB绘出时间序列图进行判定44精选2021版课件练习时间销售量2003/11502003/21262003/31352003/41652003/51902003/61702003/71752003/81802003/917645精选2021版课件输入数据Select:Gragh>TimeSeriesPlots46精选2021版课件填入参数时间刻度设置47精选2021版课件结果输出依此状况来判定未定的销售趋势。48精选2021版课件Minitab的SPC使用p49精选2021版课件Minitab可提供的图形计量型Xbar-RXbar-sI-MRI-MR-sZ-MR计数型PNpCU50精选2021版课件Xbar-R做法Xbar-R是用于计量型判稳准则：连续二十五点没有超出控制界限。判异准则：一点超出控制界限连续六点上升或下降或在同一侧不呈正态分布，大部份点子没有集中在中心线。51精选2021版课件Xbar-R做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施52精选2021版课件Xbar-R练习打开下列档案Select:Stat>ControlChart>VariablesChartsforsubgroup>Xbar-R53精选2021版课件输入参数根据不同的输入方式选择不同的分析方法若数据输入在一列中，则确定出每组的样本数54精选2021版课件决定控制用控制图的控制界限输入稳定条件下的平均值和标准差，即确定出控制用控制图的控制界限。55精选2021版课件Xbar-ROptions选项可以在这里选择判异准则56精选2021版课件Box-Cox正态转换进行正态性转换57精选2021版课件Storage项输出数据的平均值和标准差58精选2021版课件图形输出59精选2021版课件判图请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图60精选2021版课件Xbar-s做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施61精选2021版课件Xbar-s练习打开下列档案Select:Stat>ControlChart>VariablesChartsforsubgroup>Xbar-s62精选2021版课件输入参数解释与Xbar-R图相同63精选2021版课件图形输出64精选2021版课件判图请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图65精选2021版课件I-MR图做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施66精选2021版课件I-MR练习打开下列档案，用其来进行I-MR图练习Select:Stat>ControlChart>VariablesChartsforindividuals>I-MR67精选2021版课件输入参数输入变量68精选2021版课件控制用控制图的控制界限如果是控制用控制图请输入数据69精选2021版课件图形输出70精选2021版课件判图请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图71精选2021版课件I-MR-R图做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施72精选2021版课件I-MR-R练习打开下列档案，用其来进行I-MR-R图练习Select:Stat>ControlChart>VariablesChartsforindividuals>Z-MR73精选2021版课件输入参数输入变量和样本数74精选2021版课件图形输出75精选2021版课件判图请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图76精选2021版课件Z-MR图做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施77精选2021版课件Z-MR练习打开下列档案，用其来进行Z-MR图练习Select:Stat>ControlChart>VariablesChartsforindividuals>Z-MR78精选2021版课件输入参数输入变量输入自变量79精选2021版课件决定估计选择标准差的估计方法80精选2021版课件图形输出81精选2021版课件p图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施82精选2021版课件p练习P图只能适用在二项分布的质量特性性。在做p图时，要注意其样本数必须达到1/p~5/p，如此之下的图才比较具有意义。83精选2021版课件输入数据请打开数据文档Select:Stat>ControlChart>AttributesCharts>P84精选2021版课件输入参数输入样本数输入变量85精选2021版课件决定判异准则选择判异准则计数型的判异准则与计量型的不太一样86精选2021版课件保存P值保存根据数据计算所得到的总的不良率87精选2021版课件图形输出88精选2021版课件np图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施89精选2021版课件np练习np图只能适用在二项分布的质量特性性。在做np图时，要注意其样本数必须达到1/p~5/p，如此之下的图才比较具有意义。Np图要求的每组的样本数必须是一样的。90精选2021版课件输入数据请打开数据文档

Select:Stat>ControlChart>AttributesCharts>NP91精选2021版课件输入参数输入样本数输入变量92精选2021版课件图形输出93精选2021版课件c图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施94精选2021版课件C图练习c图只能适用在卜氏分布的质量特性上。在做c图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。另外就是基本上c图的样本要一定才可以。如果样本数不一样，则应当使用u图。95精选2021版课件输入数据请打开数据文档Select:Stat>ControlChart>AttributesCharts>C96精选2021版课件输入参数输入变量97精选2021版课件决定判异准则判异准则同P图一样98精选2021版课件图形输出99精选2021版课件u图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施100精选2021版课件u图练习u图只能适用在卜氏分布的质量特性上。在做u图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。101精选2021版课件输入数据请打开数据文档Select:Stat>ControlChart>AttributesCharts>U102精选2021版课件输入参数输入变量输入样本量103精选2021版课件图形输出104精选2021版课件MINITAB之制程能力分析p105精选2021版课件制程能力之分类计量型(基于正态分布)计数型(基于二项分布)计数型(基于卜氏项分布)106精选2021版课件MINITAB能力分析的选项(计量型)CapabilityAnalysis(Normal)CapabilityAnalysis(Between/Within)CapabilityAnalysis(Weibull)CapabilitySixpack(Normal)CapabilitySixpack(Between/Within)CapabilitySixpack(Weibull)107精选2021版课件CapabilityAnalysis(Normal)该命令会划出带理论正态曲线的直方图，这可直观评估数据的正态性。输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组内和总体能力统计。108精选2021版课件CapabilityAnalysis(Between/Within)该命令会划出带理论正态曲线的直方图，可以直观评估数据的正态性。该命令适用于子组间存在较大变差的场合。输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组间／子组内和总体能力统计。109精选2021版课件CapabilityAnalysis(Weibull)该命会会划出带韦伯曲线的直方图，这可直观评估数据是否服从韦伯分布。输出报告中还包含总体过程总能力统计110精选2021版课件制程能力分析做法决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明111精选2021版课件STEP1决定Y特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明Y特性一般是指客户所关心所重视的特性。Y要先能量化，尽量以定量数据为主。Y要事先了解其规格界限，是单边规格，还是双边规格。目标值是在中心，或则不在中心测量系统的分析要先做好。112精选2021版课件STEP2决定Y特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明在收集Y特性时要注意层别和分组。各项的数据要按时间顺序做好相应的整理113精选2021版课件STEP3决定Y特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明将数据输入MINTAB中，或则在EXCEL中都可以。114精选2021版课件STEP4决定Y特性決定Y特性收集Y特性數據輸入MINITAB數據表進行分析結果說明利用MINITAB>STAT>QUALITYTOOL>CAPABILITYANALYSIS>NORMAL115精选2021版课件STEP5决定Y特性決定Y特性收集Y特性數據輸入MINITAB數據表進行分析結果說明利用MINITAB的各项图形来进行结果说明116精选2021版课件练习样本X1X2X3X4X5199.7098.72100.24101.28101.20299.32100.97100.8799.2498.21399.8999.83101.4899.56100.90499.1599.7199.1799.3098.80599.66100.80101.06101.16100.45697.7498.8299.2498.6498.737101.18100.2499.6299.3399.918101.54100.96100.62100.67100.499101.49100.6799.36100.38102.101097.1698.2697.59100.0999.78117精选2021版课件输入数据注意输入方式Select:Stat>QualityTools>CapabiltyAnalysis>Normal118精选2021版课件输入选项输入上下规格界限根据不同的数据输入方式选择分析方法119精选2021版课件选择标准差的估计方法一般选择复合的标准差估计方式120精选2021版课件选项的输入如果需要计算Cpm则需要输入目标值过程能力表现形式的选择121精选2021版课件以Cpk,Ppk结果的输出122精选2021版课件以Zbench方式输出123精选2021版课件结果说明请学员按此图形来说明该制程状况124精选2021版课件CapabilityAnalysis(Between/Within)125精选2021版课件CapabilityAnalysis(Weibull)此项的分析是用在当制程不是呈现正态分布时所使用。因为如果制程不是正态分布硬用正态分布来分析时，容易产生误差，所以此时可以使用韦氏分布来进行分析，会更贴近真实现像。126精选2021版课件练习请使用同前之数据来进行分析。上规格：103下规格：97规格中心：100127精选2021版课件输入相关参数Select:Stat>QualityTools>CapabiltyAnalysis>Nonnormal128精选2021版课件填入选项要求韦氏分布的参数估计129精选2021版课件结果图形130精选2021版课件正态分布适用性的判定可以使用Stat>basicstatistic>normalitytest但数据要放到同一个column中，所以必须针对前面的数据进行一下处理131精选2021版课件数据调整进行数据的堆积132精选2021版课件填写选项输入变量输入作为参考的概率线133精选2021版课件结果输出134精选2021版课件结果输出(加标0.5概率)135精选2021版课件计量型制程能力分析总结一般的正态分布使用CapabilityAnalysis(Normal)如果是正态分布且其组内和组间差异较大时可用CapabilityAnalysis(Between/Within)当非正态分布时则可以使用CapabilityAnalysis(Weibull)136精选2021版课件CapabilitySixpack(Normal)复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布（plot）直方图正态分布检定CPK,PPK137精选2021版课件练习请以前面的数据来进行相应的CapabilitySixpack(Normal)练习Select:Stat>QualityTools>CapabiltySixpack>Normal138精选2021版课件输入各项参数输入规格139精选2021版课件选定判异准则选择判异准则140精选2021版课件选择标准差估计方法默认值是复合标准差计算公式141精选2021版课件考虑可选择项如果希望计算Cpm,则输入目标值142精选2021版课件结果输出143精选2021版课件CapabilitySixpack(Between/Within)复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布直方图正态分布检定CPK,PPK144精选2021版课件同前练习及结果145精选2021版课件CapabilitySixpack(Weibull)复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布直方图正态分布检定CPK,PPK146精选2021版课件结果输出147精选2021版课件二项分布制程能力分析二项分布只适合用在好，不好过，不过好，坏不可以用在0,1,2,3等二项以的选择，此种状况必须使用卜氏分布。148精选2021版课件示例数据在excel档案中Select:Stat>QualityTools>CapabiltyAnalysis>Binomial149精选2021版课件填好各项的参数输入样本数输入历史的不良率150精选2021版课件选好控制图的判异准则151精选2021版课件结果及输出152精选2021版课件卜氏分布制程能力分析卜分布只适合用在计数型，有二个以上的选择时例如可以用在外观检验，但非关键项部份0,1,2,3等二项以的选择，此种状况必须使用卜氏分布。153精选2021版课件示例数据在excel档案中Select:Stat>QualityTools>CapabiltyAnalysis>Poisson154精选2021版课件填好各项的参数155精选2021版课件结果及输出156精选2021版课件基础统计p157精选2021版课件描述性统计一些参加统计学课程的学生做了一个简单的试验。每个学生被要求记录下自己的每分钟脉搏跳动次数。下面我们对他们脉搏跳动的数据进行简单的分析。158精选2021版课件描述性统计1

OpentheworksheetPULSE.MTW.2

ChooseStat>BasicStatistics>GraphicalSummary.3

InVariables,enterPulse1.ClickOK.159精选2021版课件结果输出160精选2021版课件Z检验例某零件，其厚度在正常生产下服从N(0.13，0.0152)。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。发现平均厚度已稍增大至0.136，如果标准差不变，试问生产是否正常？（取α＝0.05）161精选2021版课件Z检验

H0：μ＝0.13，H1：μ≠0.13

由于σ已知，故用z检验由MINITAB计算，Stat－BasicStatistics－1SampleZTestofmu=0.13vsnot=0.13Theassumedstandarddeviation=0.015VariableNMeanStDevSEMean95%CIZPC1100.1358000.0151060.004743(0.126503,0.145097)1.220.221162精选2021版课件t检验例某宾馆六西格玛团队评定某项服务的等级，最大可能的级别为10。团队规定服务等级的总体均值“达到7”的服务项目可以接受，总体均值“超过7”的认为有提高。随机调查12位顾客，要求他们对此项服务评定等级，得到12个级别数据为：7，8，10，8，6，9，6，7，7，8，9和8。假设总体级别近似服从正态分布，在显著性水平α＝0.05的情况下，问服务项目确实比规定可接受标准有提高吗？163精选2021版课件t检验建立假设H0：μ＝7，H1：μ>7σ未知，且n≤7是小样本，故选用t检验。下面是MINITAB软件计算的结果：Testofmu=7vs>7

VariableNMeanStDevSEMean95%LowerBoundTPC1127.750001.215430.350867.119892.140.028164精选2021版课件1P检验例某厂规定产品必须经过检验合格后才能出厂，某不合格品率p0不得超过5％。现从一批产品中随机抽取50个进行检验，发现有4个不合格品，问该批产品能否出厂？（取α＝0.05）165精选2021版课件1P检验用MINITAB软件计算，Stat－BasicStatistics－1ProportionTestandCIforOneProportionTestofp=0.05vsp>0.05

SampleXNSamplep95%LowerBoundExactP-Value14500.0800000.0277880.240166精选2021版课件2P检验例用A与B两种不同的方法制造某种零件，从各自制造的零件中分别随机抽取100个，其中A有10个废品，B有3个废品。在α＝0.05水平上，能否认为废品率与方法有关？167精选2021版课件2P检验用MINITAB软件计算，Stat－BasicStatistics－2ProportionTestandCIforTwoProportionsSampleXNSamplep1101000.100000231000.030000Difference=p(1)-p(2)Estimatefordifference:0.0795%CIfordifference:(0.00235994,0.137640)Testfordifference=0(vsnot=0):Z=2.03P-Value=0.043168精选2021版课件标准差的检验例

在改革工艺前后，各测量了若干钢条的抗剪强度，数据如下：改革后：525，531，518，533，546，524，521，533，545，540改革前：521，525，533，525，517，514，526，519设改革后钢条的抗剪强度，改革前为问：可以认为改革工艺后钢条的抗剪强度标准差有改变吗？

169精选2021版课件标准差的检验设用MINITAB软件，Stat－BasicStatistics－2Variances170精选2021版课件MSA

测量系统分析p171精选2021版课件MSA的目的了解测量系统是否有足够的能力来侦测出产品或制程参数的变更。172精选2021版课件MSA分析的对像只要控制计划当中所提出的测量系统就必须进行分析。包含产品特性包含过程特性173精选2021版课件MSA分析方法的分类MSA计量型计数型破坏型174精选2021版课件计量型MSA计量型位置分析离散分析稳定性分析偏倚分析线性分析重复性分析再现性分析稳定性分析175精选2021版课件计数型MSA计量型风险分析法信号分析法数据解析法176精选2021版课件破坏性MSA计量型偏倚分析变异分析稳定性分析法177精选2021版课件偏移(Bias)真值观测平均值偏倚偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值。真值的取得可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值而定之。178精选2021版课件重复性(Repeatability)重复性重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。179精选2021版课件再现性(Reproducibility)再现性是由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。再现性180精选2021版课件稳定性(Stability)稳定性时间1时间2稳定性(或飘移)，是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。181精选2021版课件线性(Linearity)量程基准值观测平均值基准值线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值182精选2021版课件线性(Linearity)观测平均值基准值无偏倚有偏倚183精选2021版课件Casestudy

(你喜欢什么类型仪器)基准值观测平均值基准值观测平均值基准值观测平均值184精选2021版课件稳定性分析的做法自控制计划中去寻找需要分析的测量系统，主要的考虑来自：控制计划中所提及的产品特性控制计划中所提及的过程特性決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量2~5次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄185精选2021版课件稳定性分析的做法选取一标准样品控制计划中所提及的产品特性控制计划中所提及的过程特性取出对产品特性或过程特性有代表性的样本。针对本样本使用更高精密度等级的仪器进行精密测量十次，加以平均，做为参考值。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量2~5次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄186精选2021版课件稳定性分析的做法请现场测量人员连续测量25组数据，每次测量2~5次。记录下这些数据。一般而言初期的25组数据最好在短的时间内收集，利用这些数据来了解仪器的稳定状况決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量2~5次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄187精选2021版课件稳定性分析的做法将数据输入到minitab中。计算每一组的平均值计算每一组的R值。计算出平均值的平均值计算出R的平均值。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量2~5次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄188精选2021版课件稳定性分析的做法计算控制界限平均值图：Xbarbar+-A2Rbar,XbarbarR值图：D4Rbar,Rbar,D3Rbar划出控制界限将点子绘上先检查R图，是否连续25点都在控制界限内，以判定重复性是否稳定。再看Xbar图，是否连绩25点都在控制界限内，以判定偏移是否稳定。可以利用Xbarbar-标准值，进行偏差检定，看是否有偏差。可以利用Rbar/d2来了解仪器的重复性。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量2~5次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄189精选2021版课件稳定性分析的做法后续持续点图、判图如果前面的控制图是稳定的，那么就可以将此控制界限做为控制用控制界限。我们后续就固定时间，使用同样的样本、同样的测量仪器，同样的测量人员。此时由于样本、仪品、人都是固定的，所以如果绘出来的图形有异常，一般就代表仪器有问题，要进行相应的处理。异常的判定点：一点超出控制界限线：连续七点上升，连续七点下降，连绩七点在同一侧。面：非随机性分析，在+-1sigma的范围内应覆盖68%的概率。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量2~5次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄190精选2021版课件稳定性分析的做法保留记录各项的线性分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量2~5次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄191精选2021版课件范例10/1610/2210/2811/1211/1811/191/156/1910/1211/2012/948.648.448.948.948.948.548.448.747.847.948.148.748.848.647.950.149.048.248.048.648.348.648.348.048.948.049.249.048.347.748.748.448.71/122/133/204/115/206/196/287/607/218/98/2248.248.148.348.048.148.148.348.148.048.247.948.548.748.948.748.448.448.648.648.648.448.348.948.548.648.648.748.748.548.748.748.948.79/79/1110/948.048.147.948.448.648.348.848.948.4192精选2021版课件193精选2021版课件结果判定可以利用Xbar-MASTER来评估其偏差程度。可以利用Rbar/d2来评估其EV，例用EV/TV可以了解其相应的EV%。194精选2021版课件示例Master的值为48产品的公差为48+-2所以偏差为影响百分比为(48.48-48)/4，当然也可以进行相应的统计t检定看是否有显著差异利用Rbar/d2来估计其标准差，也可以评估其相应的EV%。195精选2021版课件Minitab的做法收集数据将数据输入minitab中制作控制图判图数据解析判定仪器的适用性196精选2021版课件偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到minitab表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄197精选2021版课件偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到minitab中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄自控制计划中去寻找需要分析的测量系统，主要的考虑来自：控制计划中所提及的产品特性控制计划中所提及的过程特性198精选2021版课件偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到minitab中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄自生产现场抽取样本：一般是取在制程中间的产品。拿取此产品到更高精密的测量设备，测量十次，加以平均，取得参考值。199精选2021版课件偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到minitab表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄现场人员测量：现场人员：指的是实际在现场工作的人员，由于他们来进行测量，才能真正了解公司测量的偏差是多少。重复测量十五次，取记录其值。200精选2021版课件偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到minitab表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄将数据输入到minitab中：excel：我们利用来计划平均值，标准差，以及平均值的标准差。平均值使用的语法：average标准差的语法为：stdev201精选2021版课件偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到EXCEL表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄计算t值，并加以判定t值的计算法：利用(平均值-标准值)／平均值的标准差。tα=是指用来判定是否有明显偏差的基准，其和自由度有关，一般典型的α=0.05如果t>tα就代表有明显的偏移。如果t<tα就代表没有明显的偏移。在minitab中可直接看p值202精选2021版课件偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到EXCEL表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄结果判定如果t<tα就代表没有明显的偏移。此是可以接受的。如果t>tα就代表有明显的偏移。此时就要再看其所受的影响。我们利用偏差／公差，或偏差／过程变化范围来了解其受影响的比例，如果比例比较高时那么就可能仪器要停用或者修理。203精选2021版课件偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到EXCEL表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄保留记录各项的线性分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。204精选2021版课件偏差练习基准值=6.0偏倚15.8-0.225.7-0.335.9-0.145.9-0.156.00.066.10.176.00.086.10.196.40.4106.30.3116.00.0126.10.1136.20.2145.6-0.4156.00.0205精选2021版课件数据解析结果n(m)均值标准偏差σr均值的标准偏差σb测量值156.00670.225140.05814206精选2021版课件将数据输入minitabSelect:Stat>BasicStatistics>1Samplet207精选2021版课件设定检定对像及检定值输入基准值208精选2021版课件绘图选检定直方图可以选择不同的图型来形象表示209精选2021版课件置信区间选0.95选择置信区间选择假设和被择假设210精选2021版课件结果输出One-SampleT:偏差Testofmu=0vsmunot=0VariableNMeanStDevSEMean偏差150.00670.21200.0547Variable95.0%CITP偏差(-0.1107,0.1241)0.120.905tHistogramof偏差211精选2021版课件图形输出212精选2021版课件线性的研究指南－1选取至少5个样本测量样本10次以上计算偏倚和偏倚均值绘制线性图画出“偏倚＝0”并判定记录保存

取至少5个样本，样本测量值要覆盖测量仪器一定的量程范围。确定每个样本的基准值测量样本大于等于10次，取均值作为“基准值”213精选2021版课件线性的研究指南－2选取至少5个样本测量样本10次以上计算偏倚和偏倚均值绘制线性图画出“偏倚＝0”并判定记录保存

随机化选择样本让评价人测量由现场实际操作该仪器的人员测量样本对每个样本测量10次以上214精选2021版课件线性的研究指南－3选取至少5个样本测量样本10次以上计算偏倚和偏倚均值绘制线性图画出“偏倚＝0”并判定记录保存

计算每次测量的样本的偏倚计算每种样本测量的偏倚均值215精选2021版课件线性的研究指南－4选取至少5个样本测量样本10次以上计算偏倚和偏倚均值绘制线性图画出“偏倚＝0”并判定记录保存

对计算出的偏倚均值和基准值建立线性关系：，是基准值，是偏倚平均值利用最小二乘法计算出斜率a和截距b，以及在置信水平为α下的置信带由于计算很复杂（见MSA第三版79页），推荐使用软件进行拟合，EXCEL或MINITAB216精选2021版课件线性的研究指南－5选取至少5个样本测量样本10次以上计算偏倚和偏倚均值绘制线性图画出“偏倚＝0”并判定记录保存

画出“bias＝0”的直线若“bias＝0”的直线完全在拟合线置信带以内，则线性可接受；否则，线性不可接受217精选2021版课件线性的研究指南－6选取至少5个样本测量样本10次以上计算偏倚和偏倚均值绘制线性图画出“偏倚＝0”并判定记录保存

线性分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。218精选2021版课件例题一名工厂主管希望对过程采用新测量系统。作为PPAP的一部份，需要评价测量系统的线性。基于已证明的过程变差，在测量系统操作量程内选择了五个零件。每个零件经过全尺寸检测测量以确定其基准值。然后由领班分别测量每个零件12次。研究中零件是被随机选择的。219精选2021版课件例题pmrpmrpmrpmrpmr122.7245.1365.8487.65109.1122.5243.9365.7487.75109.3122.4244.2365.9487.85109.5122.5245.0365.9487.75109.3122.7243.8366.0487.85109.4122.3243.9366.1487.85109.5122.5243.9366.0487.85109.5122.5243.9366.1487.75109.5122.4243.9366.4487.85109.6122.4244.0366.3487.55109.2122.6244.1366.0487.65109.3122.4243.8366.1487.75109.4220精选2021版课件例题解答零件基准值123452.004.006.008.0010.0010.71.1-0.2-0.4-0.920.5-0.1-0.3-0.3-0.730.40.2-0.1-0.2-0.540.51-0.1-0.3-0.750.7-0.20.0-0.2-0.660.3-0.10.1-0.2-0.570.5-0.10.0-0.2-0.580.5-0.10.1-0.3-0.590.4-0.10.4-0.2-0.4100.40.00.3-0.5-0.8110.60.10.0-0.4-0.7120.4-0.20.1-0.3-0.6偏倚均值0.4916670.1250.025-0.29167-0.61667221精选2021版课件MINITAB软件操作从Stat－QualityTools－GageStudy－GageLinearityandBiasStudy进入222精选2021版课件结果输出223精选2021版课件结论从图形可以明显看出：测量系统存在线性问题。“偏倚＝0”的线与置信带交叉，但不包含在内。主管需要对线性问题查找原因如果偏倚在测量范围内不能调整为0，只要测量系统稳定性OK，进行软件调零后仍可用于产品和过程的控制，但不能用于对产品和过程进行分析。224精选2021版课件R&R分析的做法決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對十個產品連續重複測量2~3次，記得盲測的要求輸入數據到minitab中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄225精选2021版课件R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對十個產品連續重複測量2~3次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄决定要分析的测量系统由控制计划当中挑选，需要进行分析的仪器。一般典型包含了产品特性测量仪器以及过程特性测量仪器。测量风险愈高的仪器要愈优先分析。226精选2021版课件R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對十個產品連續重複測量2~3次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄选择十个可以代表制程变化的产品，一般此项产品的变化，最好能够覆盖产品的变化范围比较好。选择可以代表实际现测量人员的操作测量人员。。每一个测量人员针对每一个产品重复测量2~3次。测量风险愈高的仪器要愈优先分析。227精选2021版课件R&R分析请现场人员对十个产品重复测量2~3次。在测量时，要使用盲测的原则，侦测出人员平常测量时的无意识错误，才能真正估计出在正式测量时的误差。決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對十個產品連續重複測量2~3次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄228精选2021版课件R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對十個產品連續重複測量2~3次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄将各项的测量数据输入到excel的档案当中。输入数据时要注意有效读数，只取到最小读数，如果要估读，只能估读一半。229精选2021版课件R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對十個產品連續重複測量2~3次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄计算出R&R的结果一般利用此项的excel表格可以得可以下的结果：AV:人员的变异EV:仪器的变异PV：产品的变异TV：总变异R&R%：重复性和再现性所占的比例。230精选2021版课件R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對十個產品連續重複測量2~3次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄判定：R&R%<10%，良好，可以接受。10%<R&R%<30%，可能可能接受，可能不可以接受，依据测量特性的重要性，以及目前制程的cpk能力来决定。R&R>30%，不可以接受。231精选2021版课件R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對十個產品連續重複測量2~3次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄保留记录各项的R&R的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。232精选2021版课件R&R练习Select:Stat>QualityTools>GageStudy>GageR&RStudy(Crossed)233精选2021版课件输入各项参数234精选2021版课件得到结果GageR&R%ContributionSourceVarComp(ofVarComp)TotalGageR&R0.00443710.67Repeatability0.0012923.10Reproducibility0.0031467.56Operator0.0009122.19Operator*Part0.0022345.37Part-To-Part0.03716489.33TotalVariation0.041602100.00StdDevStudyVar%StudyVarSource(SD)(5.15*SD)(%SV)TotalGageR&R0.0666150.3430632.66Repeatability0.0359400.1850917.62Reproducibility0.0560880.2888527.50Operator0.0302000.1555314.81Operator*Part0.0472630.2434023.17Part-To-Part0.1927810.9928294.52TotalVariation0.2039651.05042100.00NumberofDistinctCategories=4GageR&RforResponse235精选2021版课件图形结果236精选2021版课件Phase3

计数型MSAp237精选2021版课件假设检验法－1选取样本和测量人员重复判断样本2～3次将数据记录在表格计算一致性和有效性判定记录保存

选取20～50个样本，样本数可根据实际情况而定此样本要包括合格、不合格的产品，临界附近的产品研究人员对每一样本取得基准值，并正确判断是否合格

2～3名现场的测量人员238精选2021版课件假设检验法－2选取样本和测量人员重复判断样本2～3次将数据记录在表格计算一致性和有效性判定记录保存

每个人重复测量2～3次，根据规格作出是否合格的判定239精选2021版课件假设检验法－3选取样本和测量人员重复判断样本2～3次将数据记录在表格计算一致性和有效性判定记录保存

将测量人员的判定结果记录在表格中记“1”为合格；记“0”为不合格240精选2021版课件假设检验法－4选取样本和测量人员重复判断样本2～3次将数据记录在表格计算一致性和有效性判定记录保存

利用交叉表方法来确定评价人之间和评价人与基准值之间的一致性计算每个评价人作出判定的有效性241精选2021版课件假设检验法－5选取样本和测量人员重复判断样本2～3次将数据记录在表格计算一致性和有效性判定记录保存

一致性kappa值大于0.75，一致性好Kappa值小于0.4，则一致性差有效性个人的重复性正确百分比>90%。个人和标准值相比较的正确百分比>90%。全部测量人员一致的百分比>90%。全部测量人员和标准一致的百分比>90%。万一小于此百分比，则代表此测量系统尚不可以被接受，应做调整。242精选2021版课件假设检验法－6选取样本和测量人员重复判断样本2～3次将数据记录在表格计算一致性和有效性判定记录保存风险分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。243精选2021版课件案例某生产过程受控，但性能指数Pp=Ppk=0.5，该过程会产生较多不合格产品。

因此，需要一个可接受的计数型测量系统将不合格产品从生产流中挑选出来。与计量型量具不同的是，该量具不能指出产品的好坏，只能指出产品可接受或拒绝。LSLUSL0.500.600.40LSLUSL0.500.600.40244精选2021版课件案例这个测量系统与公差相比的%GRR＝25%，公差为0.01。但尚未小组证明，需要进行测量系统研究。样本的选择：随机地从过程中抽取50个零件样本，要覆盖过程变差。（注：样本要包括合格、不合格的产品，临界附近的产品）245精选2021版课件案例选择三名评价人，每个人对每个产品评价了三次，记录在计数型研究数据表中246精选2021版课件一致性分析－列联表（评价人之间）B总计01A0.0计算期望的计算4415.7634.35050.01.0计算期望的计算331.39768.7100100.0总计计算期望的计算4747.0103103.0150150.0A与B的列联表247精选2021版课件列联表（评价人之间）C总计01B0.0计算期望的计算4216.0531.04747.01.0计算期望的计算935.09468.0103103.0总计计算期望的计算5151.09999.0150150.0B与C的列联表248精选2021版课件列联表（评价人之间）C总计01A0.0计算期望的计算4317.07335050.01.0计算期望的计算834.09266.0100100.0总计计算期望的计算5151.09999.0150150.0A与C的列联表249精选2021版课件一致性分析－KappaKappa是一个评价人之间一致性的测量值Kappa的计算： 设p0＝列联表正对角线单元中观测值的总和

pe＝列联表正对角线单元中期望值的总和

Kappa＝（p0－pe）/（1－pe）Kappa的判定（通常的建议法则）Kappa大于0.75表示好的一致性Kappa小于0.4则表示一致性差，需要改进250精选2021版课件Kappa－评价人之间计算评价人之间的Kappa值kappaABCA0.860.78B0.860.79C0.780.79251精选2021版课件列联表（评价人与基准值）基准总计01A0.0计算期望的计算4515.0534.05050.01.0计算期望的计算333.09768.0100100.0总计计算期望的计算4848.0102102.0150150.0A与基准判断列联表252精选2021版课件列联表（评价人与基准值）基准总计01B0.0计算期望的计算4515.0232.04747.01.0计算期望的计算333.010070.0103103.0总计计算期望的计算4848.0102102.0150150.0B与基准判断列联表253精选2021版课件列联表（评价人与基准值）基准总计01A0.0计算期望的计算4216.3934.75151.01.0计算期望的计算631.79367.39999.0总计计算期望的计算4848.0102102.0150150.0C与基准判断列联表254精选2021版课件Kappa－评价人与基准值评价人与基准值之间的一致性ABCkappa0.880.920.77255精选2021版课件有效性有效性的计算

有效性＝正确判断的数量/判断机会的总数案例的计算结果如下来源%评价人%SCOREVSATTRIBUTE评价人A评价人B评价人C评价人A评价人B评价人C总受检数505050505050符合的424540424540不符合的8510851095%UCI93%97%90%93%97%90%计算得分84%90%80%84%90%80%95%LCI71%78%66%71%78%66%256精选2021版课件有效性测量系统的有效性计算结果SYSTEM%EFFECTIVESCORESYSTEM%EFFECTIVESCOREvsREFERENCETOTALINSPECTED5050#INAGREEMENT393995%UCI64%64%计算得分78%78%95%L