Minitab-培训教程大全

JMinitab介绍uMinitab是众多统计软件当中比较

简单易懂的软件之一；u相对来讲，Minitab在质量管理方

面的应用是比较适合的；uMinitab的功能齐全，一般的数据

分析和图形处理都可以应付自如。CompanyConfidentialMinitab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。CompanyConfidential

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Minitab的功能CompanyConfidential

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Minitab的功能CompanyConfidential

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Minitab的功能CompanyConfidential※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：R&D研发6σ生产ManufacturingTransaction课程内容安排CompanyConfidential支援Company区分第一天第二天上午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4）组间/组内能力分析5）Weibull能力分析基础统计和假设检验1)描述统计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)正态分布下午SPC的Minitab操作1)Xbar-RChart2)Xbar-SChart3)I-MRChart4)Z-MRChart5)I-MR-R/SChart6)PChart

7)NPChart8)CChart

9)UChart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）二项分布图能力分析方差分析1)单因数和双因数方差分析回归分析1)简单回归2)逐步回归MSA测量系统分析1)测量重复和再现性(交叉Crossed、嵌套Nested)2)测量走势图3)测量线性研究4)属性测量R&R研究（计数）Minitab界面和基本操作介绍MCompanyConfidentialData

Window:•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Minitab界面

主菜单Session

Window:•分析结果输出窗口CompanyConfidentialMinitab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CompanyConfidential工具栏的介绍之前之后命令查找数据查找下一个数据取消帮助↓关闭所有图形窗口插入单元格显示session窗口折叠

显示worksheets折叠打开相关文件显示因子设计项目窗口历史记录session窗口剪切复制显示GRAPH折叠编辑最近对话框项目管理窗口当前数据窗口报告便栈状态向导保存文件打开文件打印窗口CompanyConfidential插入行插入列移除列粘贴恢复重做例：生成一组男

生身高的数据，要求：平均身高

175cm，标准偏

差5cm，数据个

数100.•

Select:

Calc>Random

Data>Normal数据的生成(Make

Random

Data)CompanyConfidential数据的生成结果CompanyConfidential生成有规律的数据•

Select:Calc>Make

Patterned

Data>SimpleSetof

NumberCompanyConfidential结果输出CompanyConfidential数据类型的转换(Change

DataType)•Select:Data>

Change

DataType

>

Numericto

Text转换后数据存放列，

可以是原来的数据列需要转换的列CompanyConfidential数据类型的转换结果CompanyConfidential数据的堆栈（Stack&Unstack）•Select:Data

>

Stack

>

columns输入需要堆栈的列，如

果由前后顺序，按前后

顺序进行输入注解可以用来区

分数据的来源输入堆栈后存

放列的位置原始数据CompanyConfidential数据的堆栈结果CompanyConfidential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数据块的堆栈(StackBlocks)•Select:Data>Stack

>

Blocks

of

columnsCompanyConfidential数据块的堆栈结果CompanyConfidential转置栏（TransposeColumns）•Select:Data

>Transpose

Columns输入新工作表的位置可以输入注解列输入需要转置的列CompanyConfidential转置结果CompanyConfidential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CompanyConfidential连接结果CompanyConfidential•Select:

Data

>

code>Numeric

to

Text原始数据编码（Code）存储编码值的栏被编码的

变量规则编码CompanyConfidential编码结果CompanyConfidentialMinitab之常用图形CompanyConfidentialQC手法常用的图形如下:特性要因图控制图(参见SPC部分)柏拉图散布图直方图时间序列图CompanyConfidential决定特性Y头脑风暴找出可能的要因X将X依5M+1E方式列表将表输出MINITAB中输出结果图形特性要因图CompanyConfidential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

s,p太高抽样方式不

合理湿度太

低仪器R&R

太高监督不够没有进行

点检练习CompanyConfidential输入表中•Select:Stat>Quality

tools>

Cause

-

and

-

effect注意输入格式CompanyConfidential填好各项需要的参数CompanyConfidential:C

au

se-and-E

ffect

D

iagramMeasure

men

Material

Personnel不够熟练原料没有检查培训不够原料含s,p太高监督不够O没有进行点检

设备不常清扫设备没有保养En

vironmen

Methods

Machines结果输出仪器偏差太大仪器R&R太高为什么

有缺陷

产生没有设定标准化

方法抽样方式不合理CompanyConfidential湿度太低温度太高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特性柏拉图CompanyConfidential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160练习CompanyConfidential输入数据•Select:Stat>Quality

tools>

Pareto

ChartCompanyConfidential在此指定

“95%‖将使

余下的图示为

“Others‖可以对柏拉图进行命名设置X轴,Y轴标签填好各项参数输入频数列输入缺陷列CompanyConfidential。结果输出CompanyConfidential不良项目不良数不良率累计不良率摩擦痕7.780.370.37辊印2.440.120.48污染2.270.110.59划伤2.220.110.70线形裂纹1.970.090.79异物压入1.330.060.85斑痕1.110.050.91微细裂纹0.770.040.94垫纸压入0.680.030.98轧机垫纸印痕0.510.021.00合计21.08练习: 下表为STS冷轧工厂ZRM不良现状,试做分析CompanyConfidential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之间的关系散布图CompanyConfidentialYX65800668106582066830678406785068860688706789068900练习CompanyConfidential输入数据•Select:Gragh>ScatterplotCompanyConfidential输入参数可以选择不同的

输出表现形式CompanyConfidential•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CompanyConfidential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直方图CompanyConfidential序号零件重量161.161.361.460.660.662.061.060.6260.660.860.961.361.060.860.760.2361.360.660.360.761.260.661.162.1461.060.861.860.960.961.761.460.4560.960.260.661.561.759.862.162.3661.060.860.960.661.161.061.160.9760.360.761.061.760.561.661.660.7860.561.361.561.161.060.761.260.8961.061.461.060.361.161.161.061.11061.260.960.461.660.660.460.360.61160.460.561.361.261.960.961.060.71260.860.859.760.861.061.260.660.71362.361.261.260.061.060.161.461.11462.260.960.561.662.561.161.061.41560.160.861.061.160.861.561.760.5练习CompanyConfidential输入数据

Select:Gragh>

Histogram例:右表为某零件重量的数据.试作(1)直方图(2)计算均值x和标准差s(3)该特性值的下限是60.2

克,上限是62.6克,在直方图

中加入规格线并加以讨论.CompanyConfidential可以选择不同的输出表现形式输入上下规格界限可以同时为几个

变量作直方图点击此选项填入参数CompanyConfidential•请依照直方图分析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。结果输出CompanyConfidential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时间序列图CompanyConfidential时间销售量2006/11502006/21262006/31352006/41652006/51902006/61702006/71752006/81802006/9176练习CompanyConfidential输入数据•Select:Gragh>Time

Series

PlotCompanyConfidential可以选择不同的

输出表现形式时间刻度设置填入参数CompanyConfidential销售量•依此状况来判定未定的销售趋势。2006/1

2006/2

2006/3

2006/42006/5

2006/6

2006/7

2006/8

2006/9时间结果输出Time

Series

Plot

of

销售量CompanyConfidential190180170160140130120150Minitab的SPC使用CompanyConfidential一.控制图原理1.现代质量管理的一个观点--产品质量的统计观点a.产品的质量具有变异性.至工业革命以后,人们一开始误认为:产品是由机

器造出来的,因此,生产出来的产品是一样的.随

着测量理论与测量工具的进步,人们终于认识到:

产品质量具有变异性,公差制度的建立是一个标

b志产.品质量的变异具有统计规律性.产品质量的变异也是有规律性的,但它不是通

常的确定性现象的确定性规律,而是随机现象

的统计规律.CompanyConfidential控制图•一.控制图原理2.控制图的原理a.计量值产品特性的正态分布如果我们对某一计量

值产品的特性值(如:

钢卷厚度等）进行连

续测试,只要样本量足

够大,就可看到它们服

从正态分布的规律.▲▲▲▲▲▲▲控制图0

μn

(x;

μ

,

σ

)CompanyConfidential•3σ控制方式下产

品特性值落在[μ-

3σ

,

μ

+3σ]

范

围内的概率为99.73%,其产品特性

值落在此区间外的

概率为1-99.73%=0.27%.一.控制图原理b.3σ控制方式下的产品特性值区间▲▲▲▲▲μ

-3σ

μ

μ+3σ控制图CompanyConfidential0.135%0.135%•▲c.常规控制图的形成μ

-3σμ

μ+3σμ+3σμ μ

-3σ μ

-3σμμ

+3σ一.控制图原理控制图CompanyConfidential•1.若过程正常,即分布不变,则点子超过UCL

的概率只有1%

左右.2.若过程异常,

μ值发生偏移,于是分布曲线上、下偏移,则点子超过UCL或LCL的概率大为

结论:增点加出.界就判异以后要把它当成一条规定来记

住.CompanyConfidentialUCLCLLCL

时间(h)89

1011d.控制图原理的解释第一种解释:一.控制图原理控制图•一.控制图原理第二种解释:1.偶然因素引起偶然波动。偶然波动不可

避免,但对质量的影响微小,通常服从正态

分布,且其分布不随时间的变化而改变。过程受控控制图可预测CompanyConfidential•不可预测结论:控制图上的控

制界限就是区分偶波

与异波的科学

界限,

休哈特控制图的实质

是区分偶然因素与异2.异因引起异波。异

波产生后,其分布会随

时间的变化而发生变

化。异波对质量影响大,但采取措施后不难消除。一.控制图原理第二种解释:过程失控常

因素两类因素.控制图CompanyConfidential•

分布

制号图控制图名称控制图界限备

注正态

分布

(计

量值)

X

-

R均值-极差控制图UCLX=X+A2

R

UCL

R=

D4

R

LCLR

=D3

R最常用最基本

的控制图.控制

对象:长度、重

量等.

X

-

s均值-标准差控制图UCLX=X+A3sUCLs=

B4sLCLs

=

B3s当样本大小n>10,需要应用

s图来代替R图.~X

-

R中位数-极差控制图~UCLX=X+m3A2

R

UCL

R=D4

RLCLR=D3R现场需把测定

数据直接记入

控制图进行控

制.X-Rs单值-移动极差控制图取样费时、昂贵的场合.二.常规控制图及其用控制图CompanyConfidential•分布

制图代号控制图名称控制图界限备注二项分布(计件值)p不合格品率

控制图

用于不合格

品率或合格

品率控制np不合格品数

控制图UCLnp=np+3√np(1-p)不合格品数控制泊松

分布

(计点

值)u单位不合格数

控制图UCLu=u+3√

u/

n一定单位中所出现缺陷数目控制c不合格数控制图一定单位

样

变时二.常规控制图及其用

控制图CompanyConfidential••

计量型–

Xbar-R–

Xbar-s–

I-MR–

I-MR-s–

Z-MR•

计数型–

P–

Np–

C–

UMinitab可提供的图形CompanyConfidentialXbar-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。CompanyConfidential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Xbar-R做法CompanyConfidentialXbar-R练习

打开Data目录下的Camshaft.mtw•Select:Stat>Control

Charts>Variables

Charts

forSubgroups>Xbar-RCompanyConfidential输入参数根据不同的输入方式

选择不同的分析方法CompanyConfidential决定测试要求可以在这里选

择判异准则CompanyConfidentialABCCBA区域A

(+3σ

)区域B

(+2σ

)区域C

(+1σ

)区域C

(

-1σ

)区域B

(

-2σ

)区域A

(

-3σ

)※判

异

准

则准则1:

一点超出控制界限UCLCLLCLUCLCLLCLCompanyConfidential××ABCCBA※判

异

准

则准则2:

连续9点在中心线的同侧UCLCLLCLCompanyConfidentialABCC

一BA

※判

异

准准则3:连续则6点呈上升或下降趋势UCLCLLCLCompanyConfidentialABCCBA※判

异

准

则准则4:连续14点上下交替UCLCLLCLCompanyConfidentialABCCBA※判

异

准

则准则5:连续3点中有2点落在中心线

同一侧的B区以外UCLCLLCLCompanyConfidentialABCCBA※判

异

准

则准则6:连续5点中有4点在C区之外(同侧)UCLCLLCLCompanyConfidentialABCC

、、BA※判

异

准准则7:

连

15点在中心线附近的C区内UCLCLLCLCompanyConfidentialABCCBA※判

异

准准则8:

连续则8点在中心线两侧而无一点在CUCLCLLCLCompanyConfidential区决定标准差的估计方法一般选择Rbar的

标准差估计方式CompanyConfidentialλ值转换值λ

=2Y´=Y2λ

=0.5Y´=√Yλ

=0Y´=logeYλ

=-0.5Y´=1/√Yλ

=-1Y´=1/Y λ值将标准转换变量的

标准偏差最小化,当λ≠0，

转换结果为Yλ

,如λ

=0,

转换结果为LOGeY进行正态性转换决定选项CompanyConfidential决定选项(续)输入1,2,3StDEV控制限CompanyConfidentialXbar-R

Chart

of

Supp2S

a

m

p

l

e

M

e

a

n602600598+3SL=602.376+2SL=601.660+1SL=600.945

=600.23-1SL=599.515-2SL=598.800

-3SL=598.0841

3

5

7

9

11

13

15

17

19Samp

le86420+3SL=7.866+2SL=6.484+1SL=5.102=3.72-1SL=2.338-2SL=0.956-3SL=01

3

5

7

9

11

13

15

17

19Samp

leR_X_11

6

图形输出:CompanyConfidentialS

a

m

p

l

e

R

a

n

g

e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CompanyConfidential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Xbar-s做法CompanyConfidentialXbar-s练习

打开Data目录下的Camshaft.mtwn

Select:Stat>Control

Charts

>

VariablesChartsforSubgroups>Xbar-sCompanyConfidential其他参数设置与Xbar-R图相同输入参数CompanyConfidential+3SL=602.424+2SL=601.693+1SL=600.961_=600.23-1SL=599.499-2SL=598.767-3SL=598.03619X_+3SL=3.211+2SL=2.653+1SL=2.095=1.537-1SL=0.979-2SL=0.421-3SL=019S_图形输出6026005981Xbar-S

Chart

of

Supp232101S

amp

l

e

S

t

D

evCompanyConfidentialS

amp

l

e

M

e

anSampleSample:691315171715131111933557711判

图•

请判定前图是否有异常•

请问本图为分析用图或是控制用图CompanyConfidential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I-MR图做法CompanyConfidentialI-MR练习•

打开下列档案:Data目录下的Coating.MTW•Select:

Stat

>Control

Charts

>VariablesChartsforIndividuals>

I-MRCompanyConfidential输入参数输入变量CompanyConfidential图形输出I-MR

Chart

of

CoatingIn

d

iv

i

du

a

l

V

a

lu

e320300280260240+3SL=329.92+2SL=316.36+1SL=302.80=289.24-1SL=275.68

-2SL=262.12

-3SL=248.571

5

913

1721

25

29

33

37

41

45Observation4836241201

5

913

1721

25

29

33

37

41

45ObservationX_66+3SL=49.97+2SL=38.41

+1SL=26.86=15.30MR__CompanyConfidentialM

ov

in

g

R

an

g

e-1SL=3.74-SL=0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CompanyConfidential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I-MR-R图做法CompanyConfidential•打开Data目录下的Camshaft.mtw•Select:

Stat

>Control

Charts

>

VariablesChartsforSubgroups>

I-MR-RI-MR-R练习CompanyConfidential输入参数输入变量和样本数CompanyConfidentialI-MR-R/S

(Between/Within)

Chart

of

Supp2S

u

b

g

r

o

u

p

M

e

a

n602600598+3SL=602.

169

+2SL=601.523

+1SL=600.876_X=600.23-1SL=599.584-2SL=598.937-3SL=598.2911

3

579

1

1

13151719

2123

25210+3SL=2.382

+2SL=1.831

+1SL=1.280=0.729-1SL=0.

178-SL=01

3

579

1

1

13151719

2123

25+3SL=8.83+2SL=7.

17+1SL=5.52_R=3.87-1SL=2.22-2SL=0.56-3SL=01

3

579

1

1

13151719

2123

25Samp

leMR__15

1

10

5

0

图形输出CompanyConfidentialM

R

o

f

S

u

b

g

r

o

u

p

M

e

a

nS

am

p

l

e

R

a

n

g

e56•

请判定前图是否有异常•

请问本图为分析用图或

是控制用图CompanyConfidential判

图I

▲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Z-MR(标准化的单值移动极差)图做法CompanyConfidentialZ-MR练习

打开Data目录下的Exh_qc.MTW•Select:

Stat

>Control

Charts

>

VariablesChartsforIndividuals>Z-MR

当过程数据少而无法很好

评估过程参数时使用CompanyConfidential输入自变量输入参数输入变量CompanyConfidential决定估计选择标准差的估计方法CompanyConfidential图形输出CompanyConfidential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P图做法CompanyConfidentialP图练习•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。CompanyConfidential

将数据输入到Minitab表中•Select

:Stat>ControlCharts>AttributesCharts>P样本数不合格数1054109210001205146310421174192320051632107112251461188010421063129111461251133316231802124010371723输入数据

打开数据文档CompanyConfidential输入样本数输入参数输入变量CompanyConfidential选择判异准则计数型的判异准则与计量型的不太一样决定判异准则CompanyConfidentialP

Chart

of

不合格数0.070.060.050.040.030.020.010.00UCL=0.05233=0.02017LCL=01

3

5

7

9

11

13

15

17

19

2123

25Samp

leTestsperformedwith

unequal

sample

sizesP_1图形输出P

r

o

p

o

r

t

i

o

nCompanyConfidential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NP图做法CompanyConfidentialNP图练习•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。CompanyConfidential

将数据输入到Minitab表中•Select

:Stat>ControlCharts>AttributesCharts>NP样本数不合格数1054109210001205146310421174192320051632107112251461188010421063129111461251133316231802124010371723输入数据

打开数据文档CompanyConfidentialNP

Chart

of

不合格数1086420UCL=9.00=3.47LCL=01

35

7

9

11

13

15

17

19

21

23

25Samp

leTestsperformedwith

unequal

sample

sizesNP__1图形输出S

am

p

l

e

C

ou

n

tCompanyConfidential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C图做法CompanyConfidentialC图练习•

c图只能适用在泊松分布的质量特性上。•

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。CompanyConfidential输入数据

将数据输入到

Minitab表中•Select:Stat>Control

Charts>AttributesCharts>CCompanyConfidential次数样本数缺陷数13723433124335356347328389381031311351233133414341537163101735183619342037213162237233824382534263102739283929363035

打开数据文档输入参数输入变量CompanyConfidential决定判异准则判异准则同P图一样CompanyConfidentialC

Chart

of

缺陷数1816141210UCL=14.57_C=6.77LCL=0S

am

p

l

e86420147

101316

19222528Samp

le1图形输出CompanyConfidentialC

ou

n

t决定要研究或控制的Y特性收集数据用minitab绘图及分析判定及采取措施输入minitab中U图做法CompanyConfidentialU图练习•u图只能适用在泊松分布的质量特性上。•

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。CompanyConfidential输入数据

将数据输入到Minitab表中•Select

:Stat

>ControlChart>AttributesCharts>U组号面积缺陷数11421231341351161.5671.5781.5791.55101.85111.83121.820131.20141.21151.33161.32171.34181.31191.33201.76211.74221.73231.63241.62251.64

打开数据文档CompanyConfidential输入样本量输入参数输入变量CompanyConfidentialU

Chart

of

缺陷数12108UCL=6.94=2.90LCL=0S

am

p

l

e

C

ou

n

t64201

35

7

9

11

13

15

17

19

21

23

25Samp

leTestsperformedwith

unequal

sample

sizesU_1图形输出P

e

r

U

n

i

tCompanyConfidential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EWMA做法CompanyConfidentialEWMA的全称为Exponentially

Weighted

MovingAverage,即指数加权移动平均控制图.EWMA图的特点:1

、对过程位置的稍小变动十分敏感;2

、图上每一点都综合考虑了前面子组的信息;

3

、对过程位置的大幅度移动没有Xbar图敏感;4

、可应用于单值,也可应用于子组容量大于1的场合.EWMA图的适用场合:可用于检测任意大小的过程位置变化,

因此常用于监

控已受控过程,

以发现过程均值相对于目标值的漂移CompanyConfidentialEWMA练习•

Select:Stat>Control

Chart

>TimeWeightedCharts>

EWMACompanyConfidential确定权重系数λ

的值,λ由

所需的EWMA图对位置

偏移检测灵敏度所决定,

要求检测灵敏度越高,λ

值越小.如需检测1σ的过

程偏移,λ=0.2,如需检测

2σ的过程偏移,λ=0.4.常

取λ=0.2,

1<λ<2.输入参数CompanyConfidential图形输出CompanyConfidential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CUSUM做法CompanyConfidentialCUSUM的全称为Cumulative

Sum,即累积和控制图.CUSUM图的特点:1

、可以检测每个样本值偏离目标值的偏差的累积和;2

、可应用于单值,也可应用于子组容量大于1的场合;3

、要求每个子组的样本容量相等.CUSUM图的适用场合:CUSUM图适用于在过程受控时,检测过程实际值

偏离目标的异常点,作用与EWMA图类似.CompanyConfidentialCUSUM练习•

Select:Stat>Control

Chart

>TimeWeightedCharts>

CUSUM例:某机场每天离港、进港航班多

达千架次,航班延误情况很是严重.

航空公司在6σ管理中把航班延误

作为重点解决的质量项目,规定航

班起飞时间比时刻表晚5分钟为延

误,其中不包括因恶劣天气等无法

抗拒因数造成的延误.通过一段时

间的治理,航班延误率从过去的10%降到现在的2%左右,公司决定

采取过程控制,把航班延误率控制

在2%的较好水平.组号nNP110022100331002410075100161003710008100291002101004111001121001131002141001151003161000171000181002191003201002211002221002231001241001251006261002271001281001291002301001CompanyConfidential过程允许偏移量输入参数决策区间CompanyConfidential图形输出CompanyConfidentialMINITAB之制程能力分析vCompanyConfidential◆计量型(基于正态分布)计数型(基于泊松分布)计数型(基于二项分布)制程能力之分类CompanyConfidentialMINITAB

能力分析的选项(计量型)令Capability

Analysis(Normal)令Capability

Analysis(Between/Within)令Capability

Analysis(Nonnormal)令Capability

Analysis(Multiple

Variable

normal)令Capability

Analysis(Multiple

Variable

Nonnormal)令Capability

Analysis(Binomial)令Capability

Analysis(Poission)令Capability

Sixpack

(Normal)令Capability

Sixpack(Between/Within)令Capability

Sixpack(Nonnormal)CompanyConfidentialCapabilityAnalysis(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。CompanyConfidentialCapabilityAnalysis

(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。CompanyConfidentialCapabilityAnalysis(Nonnormal)•

该命会会划出带非正态曲线的直方图，这可直观评估数据是否服从其他分布。输出报告中还包含总体过程总能力统计CompanyConfidential

Capability

Analysis(Multiple

Variable

normal)

Capability

Analysis(Multiple

Variable

Nonnormal)---上述两个命令用于对多个变量进行分析CompanyConfidential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制程能力分析做法CompanyConfidential•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。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STEP1决定Y特性CompanyConfidential•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STEP2决定Y特性CompanyConfidential•将数据输入MINTAB中，或则在EXCEL中都可以。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STEP3决定Y特性CompanyConfidential•利用MINITAB>STAT>QUALITYTOOLS>CAPABILITYANALYSIS

(NORMAL)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STEP4决定Y特性CompanyConfidential•利用MINITAB的各项图形来进行结果说明STEP5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决定Y特性CompanyConfidential!!样本X1X2X3X4X5199.7098.72100.24101.28101.20299.32100.97100.8799.2498.21399.8999.83101.4899.56100.90499.1599.7199.1799.3098.80599.66100.80101.06101.16100.45697.7498.8299.2498.6498.737101.18100.2499.6299.3399.918101.54100.96100.62100.67100.499101.49100.6799.36100.38102.101097.1698.2697.59100.0999.78练习CompanyConfidential输入数据•Select:Stat>QualityTools>CapabiltyAnalysis(Normal)注意输入方式CompanyConfidential输入上下规格界限根据不同的数据输入

方式选择分析方法输入选项CompanyConfidential选择标准差的估计方法一般选择复合的标准差估计方式CompanyConfidential过程能力表现形式的选择选择是否作正态型转换选项的输入如果需要计算Cpm则需要输入目标值CompanyConfidentialCpm是指样本数值相对

于对于目标值的一个能

力值，也就是样本是否

靠近目标值的概率以Cpk,

Ppk结果的输出样本数值超过分

析规格界限的分布率模拟曲线落在

控制线以外的

分布率CompanyConfidentialCp:过程能力指数,又称为潜在过程能力指数,为容差的宽度与过程波动范围之比.

Cp=(USL-LSL)/6σ

其中:σ=R/d2Cpk:过程能力指数,又称为实际过程能力指数,为过程中心µ与两个规范限最近的距离min{USL-

µ,

µ-LSL}与3σ之比.

Cpk=min{USL-

µ,

µ-LSL}/3σ其中:σ=R/d2

Cpm:过程能力指数，有时也称第二代过程力指数，质量特性偏离目标值造成的质量损失.

Cpm=(USL-LSL)/6σ,其中:σ2=σ2+(µ-m)2Cpmk=Cpk/√

1+[(µ-m)/σ]2

Cpmk称为混合能力指数CompanyConfidential Pp与Ppk:过程绩效指数，计算方法与计算Cp和Cpk类似，所不同的是，它们是规范限与过程总波动的比值．过程总波动通常由标准差s来估计.

K=(2

M-

µ

)/T 过程能力与缺陷率的关系：1、假如过程中心µ位于规范中心M与上

规范限USL之间，即M≤

µ

≤

USL时，p(d)=Φ[-3(2Cp-Cpk)]+Φ(-3Cpk)2

、假如过程中心µ位于规范中心M与下规范限LSL之间，即LSL≤µ

≤

M时，p(d)=Φ[-3(1+K)Cp]+Φ[-3(1-K)Cp]CompanyConfidential以Zbench方式输出CompanyConfidential结果说明 ZUSL=(USL-

µ)/σ ZLSL=(µ-LSL)/σ

Z=(USL-

LSL)/2σ或

Z=3Cp 双侧规范下综合SigmaLevelZ

bench

需通过总缺陷率进行折算

使用Sigma

LevelZ来评价过程能力的优点是:Z与过程的不合格率p(d)或DPMO

是一一对应的.CompanyConfidential

请打开Data目录下的

Camshaft.mtw

，以

Zbench方式输出练

习CompanyConfidentialG填入参数CompanyConfidential结果输出CompanyConfidential通过DPMO求Sigma

Level•Select

:Calc–Calculator•Select

:Calc–Probability

Distribution-NormalCompanyConfidentialZ值,Sigma

Level合格率结果输出CompanyConfidential(Between/Within)总的

σ=√组间的σ2

+组内的σ2CapabilityAnalysis√∑(Xi－X)2/(n－1)

此处的Ppk>Cpk

组间的

σ组内的

σCompanyConfidential过程相对稳定系数drσ

的范围评价drσ<10%接近稳定10%<=drσ<20%不太稳定20%<=drσ<50%不稳定drσ>=50%很不稳定※过程稳定系数dσ

=StDev(overall)-StDev(B/W)※过程相对稳定系数drσ=[StDev(overall)-StDev(B/W)]/StDev(overall)※StDev(overall):长期标准差的估计值

StDev(B/W):短期标准差的估计值过程相对稳定系数的评价参考CompanyConfidentialCapabilityAnalysis(Nonnormal)令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，所以此时可以使用其他

分布来进行分析，会更贴近真实现像。CompanyConfidential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：100CompanyConfidential输入相关参数Select:Stat>QualityTools>CapabiltyAnalysis(Nonnormal)CompanyConfidential填入选项要求威布尔分布的参数估计CompanyConfidential结果图形形状参数CompanyConfidential正态分布适用性的判定•

可以使用–Stat>basic

statistic>normality

test•

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CompanyConfidential数据调整进行数据的堆积CompanyConfidential输入作为参考

的概率记号填写选项输入变量CompanyConfidentialP-value＞0.05，接

收为正态

分布结果输出CompanyConfidential结果输出(加标0.5概率)CompanyConfidential计量型制程能力分析总结•

一般的正态分布使用–Capability

Analysis(Normal)•

如果是正态分布且其组内和组间差异较大

时可用–Capability

Analysis(Between/Within)•当非正态分布时则可以使用–Capability

Analysis(Nonnormal)CompanyConfidentialCapabilitySixpack(Normal)•复合了以下的六个图形–Xbar–

R–原始数据分布（plot）

–直方图–正态分布检定–CPK,

PPKCompanyConfidential练习•

请以前面的数据来进行相应的Capability

Sixpack(Normal)练习•Select:Stat

>Quality

Tools

>

CapabiltySixpack(Normal)CompanyConfidential输入各项参数输入规格CompanyConfidential选定判异准则选择判异准则CompanyConfidential选择标准差估计方法默认值是复合标准

差计算公式CompanyConfidential考虑可选择项如果希望计算Cpm,

则输入目标值CompanyConfidential结果输出CompanyConfidentialCapabilitySixpack

(Between/Within)•复合了以下的六个图形–

Individual–Moving

Range–

Range–直方图–正态分布检定–CPK,

PPKCompanyConfidential同前练习及结果CompanyConfidentialCapabilitySixpack(Nonnormal)•复合了以下的六个图形–Xbar–

R–原始数据分布

–直方图–正态分布检定–CPK,

PPKCompanyConfidential结果输出形状参数CompanyConfidential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等二项以上的选择，此种状况必须使用

泊松分布。CompanyConfidential•

数据在Data目录下

的Bpcapa.mtw中•

Select

:Stat

>QualityTools>Capabilty

>Analysis

>

Binomial示例CompanyConfidential输入历史的不良率填好各项的参数输入样本数CompanyConfidential选好控制图的判异准则CompanyConfidential不良的比例（希

望它是随机分布）结果及输出该线与PChart中的

P

bar

是

相同的累计不良率CompanyConfidential泊松分布制程能力分析•泊松分布只适合用在–计数型，有二个以上的选择时•

例如可以用在–外