Minitab软件使用手册.pptx

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1、 MINITAB 入门手册 7. 处理能力的分析和评估处理能力的分析和评估处理能力是：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 MINITAB 入门手册 能力分析能力分析1)输入到数据窗口输入到数据窗口子群子群 MINITAB 入门手册 统计统计 质量工具质量工具 能力分析能力分析(正常正常)如需要输入规格并点击如需要输入规格并点击 “Estimat

2、e” 和和 “Option”。2)分析方法分析方法 输入需要的项目。输入列和子群的大小。输入列和子群的大小。如果在一个如果在一个 Lot 中只有一个数据，那么子群大小将为中只有一个数据，那么子群大小将为 1。 MINITAB 入门手册 检查子群大小是否大于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。 选项屏幕选项屏幕 估计屏幕估计屏幕 MINITAB 入门手册 短期处理能力指数：短期处理能力指数：Cp, Cpk长期处理能力指数：长期处理能力指数：Pp, Ppk( L o w e r Spec Line)(Up

3、per Spec Line)长期处理能力长期处理能力3)分析结果分析结果柱状图柱状图正态分布曲线正态分布曲线平均值平均值Sigma-值值Zlt= Ppk 3Zst = Zlt + 1.5短期处理能力短期处理能力短期和长期短期和长期 DPMO MINITAB 入门手册 Six Sigma 处理报告处理报告L2 电子表电子表2)分析方法分析方法再假设有如此表中的 50 Lot 数据。1)输入到数据窗口输入到数据窗口假设有 50 Lot 数据，每个 Lot 含有 5 个数据块。L / # MINITAB 入门手册 选择选择 C1 至至 C5 包含数据包含数据输入高低限规格输入高低限规格选择选择 “R

4、eports”Actual (LT) Potential (ST)444342414039383736Process PerformanceUSLLSLActual (LT) Potential (ST)1,000,000100,00010,000100010010150403020100Potential (ST)Actual (LT)SigmaPPM(Z.Bench)Process Benchmarks60454.51.3883192.31.55Process Demographics403842Opportunity:Nominal:Lower Spec:Upper Spec:Units

5、:Characteristic:Process:Department:Project:Reported by:Date:Report 1: Executive SummaryZltZst3)分析结果分析结果 输入必要的项目。 点击 OK。 MINITAB 入门手册 012S=1.0033.0SL=2.094-3.0SL=0.00E+000102030405039404142Xbar and S ChartSubgroupX=40.313.0SL=41.74-3.0SL=38.88384236.800243.1998Potential (ST) CapabilityProcess Toleran

6、ceSpecificationsIIIIII384236.964243.6491Actual (LT) CapabilityProcess ToleranceSpecificationsIIIIIIPpkPpCpkCpPPMYieldP.TotalP.LSLP.USLZ.ShiftZ.BenchZ.LSLZ.USLStDevMeanSTLTCapability IndicesData Source:Time Span:Data Trace:40.0000 1.0653 1.8775 1.8775 1.5510 0.16710.0302270.0302270.06045593.954560454

7、.50.630.5340.3066 1.1130 1.5214 2.0724 1.3839 0.16710.0640770.0191160.08319291.680883192.30.600.51Report 2: Process Capability for C1平均值和标准偏差控制图平均值和标准偏差控制图处理能力和规格公差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

8、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

9、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。 MINITAB 入门手册 Six Sigma 计划报告计划报告L2 工作单工作单1)输入到数据窗口输入到数据窗口2)分析操作分析操作 输入适用的列并点击 OK。 MINITAB 入门手册 Characteristic123456TotalDefs 213 41120 151Units100100100100100100Opps111111TotOpps1001001001001

10、00100600DPU0.0200.1300.0400.1100.2000.010DPO0.0200000.1300000.0400000.1100000.2000000.0100000.085000PPM 20000130000 40000110000200000 10000 85000ZShift1.5001.5001.5001.5001.5001.5001.500ZBench3.5542.6263.2512.7272.3423.8262.872Report 7: Product Performance 1 10 100 1000 10000 10000010000000123456Z.B

11、ench (Short-Term)PPMReport 8A: Product BenchmarksZstL1 工作单工作单DMPO 对对 Zst3)分析结果分析结果显示在阶段窗口的结果。结果图表。 MINITAB 入门手册 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。Zone of AverageTechnologyZone ofTypicalControl0.00.51.01.52.02.53.00123456

12、Z.ShiftZ.Bench (Short-Term)World-ClassPerformanceReport 8B: Product BenchmarksZshift 和和 Zst MINITAB 入门手册 8. 相关性分析和回归分析相关性分析和回归分析 MINITAB 入门手册 相关性相关性1)输入到数据窗口输入到数据窗口获取 Minitab 标准数据。 阅读 Minitab 数据文件夹中的 “MTBWINDataExh_regr.mtw”。统计统计 基本统计基本统计 相关性相关性.2)分析操作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

13、少主要变量及原因。相关系数 R2 是一个表达两变量相关强度的值。R2 至 1强正相关性 0R21弱正相关性-1R20 弱负相关性R2 to -1强负相关性 MINITAB 入门手册 相关性相关性 (Pearson) HeatFlux Insolati East South NorthInsolati 0.628 0.000East 0.102 -0.204 0.597 0.289South 0.112 -0.107 -0.329 0.563 0.582 0.082North -0.849 -0.634 -0.117 0.287 0.000 0.000 0.545 0.131Time -0.35

14、1 -0.584 -0.065 0.697 0.685 0.062 0.001 0.737 0.000 0.000Cell Contents: Correlation P-Value3)分析结果分析结果 选择多于一个变量。 点击 OK。* 上面的行指示相关系数 R2，下面的行为 P-值，指示相关强度。(如果 P 0.05。所以，这两中卡尺间无明显差异 卡尺无差异选择选择 “difference” （两种卡尺的测量差异两种卡尺的测量差异）。）。P-值：值： 如果大于如果大于 0.05, 无明显差异无明显差异如果小于如果小于 0.05, 存在明显差异存在明显差异 MINITAB 入门手册 T-检验

15、（两个样品）检验（两个样品）1)输入到数据窗口输入到数据窗口2)操作操作统计统计 基本统计基本统计 2-样品样品 t MINITAB 入门手册 根据如何输入数据选择任一项。根据如何输入数据选择任一项。点击点击 OKP-值值3)阶段窗口阶段窗口选择选择 “为等为等” 以选择备责假设以选择备责假设列由卡尺分开列由卡尺分开 (nogisu)。选择这些项目并选择单独列。选择这些项目并选择单独列。 MINITAB 入门手册 统计统计 ANOVA 方差的均一性方差的均一性离散显著差异检验1)输入到数据窗口输入到数据窗口按右图所示在一列中输入数据。按右图所示在一列中输入数据。2) 操作操作 MINITAB

16、入门手册 填写每一列填写每一列点击点击 OK0102095% Confidence Intervals for SigmasBartletts TestTest Statistic: 5.331P-Value : 0.255Levenes TestTest Statistic: 0.846P-Value : 0.513Factor Levels12345Homogeneity of Variance Test for strength如果分布为正态如果分布为正态如果分布为非正态如果分布为非正态如果如果 P-值值 0.05 则判断为无明显差异则判断为无明显差异3)图表图表 MINITAB 入门手

17、册 统计统计 ANOVA 单向或单向单向或单向（非堆积非堆积）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)输入到数据窗口输入到数据窗口2) 操作操作单向：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)。 MINITAB 入门手册 选择含类型数据的列选择含类型数据的列 (shurui)。通过拖通过拖曳，曳，而不是而不是点击倒转此列，并点击点击倒转此列，并点击 Select如需要点击如需要点击 “

18、Graphs”数据输入到单独列时 MINITAB 入门手册 当数据输入到一列时选择单独列选择单独列如需要点击如需要点击 “Graphs”点击项目以显示点击项目以显示 MINITAB 入门手册 shurui-1shurui-2shurui-3101520Boxplots of shurui-1 - shurui-3(means are indicated by solid circles)3)图表图表 MINITAB 入门手册 卡方卡方统计统计 表表 卡方检验卡方检验拖拖曳曳并选择列并选择列点击点击 OK1)输入到数据窗口输入到数据窗口按工作时区以组计算接受的和丢按工作时区以组计算接受的和丢 弃

19、的产品数量。弃的产品数量。2)操作操作 MINITAB 入门手册 预期值预期值P-值值 0.05 : 存在显著差异存在显著差异卡卡-计算值计算值3)阶段窗口阶段窗口 MINITAB 入门手册 10. 方差分析方差分析 (ANOVA) MINITAB 入门手册 平衡平衡 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

20、同的。统计统计 ANOVA 平衡平衡 ANOVA.1)数据阅读数据阅读2)分析方法分析方法阅读 Minitab 文件夹中的标准练习文件。双击 MtbwinDataGageaiag.mtw。 MINITAB 入门手册 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： MINITAB 入门手册 -0.05-0.04-0.03-0.02-0.010.000.010.020.030.040.0501020Re

21、sidualFrequencyHistogram of the Residuals(response is Response)-0.050.000.05-2-1012Normal ScoreResidualNormal Probability Plot of the Residuals(response is Response)0.40.50.60.70.80.91.01.1-0.050.000.05Fitted ValueResidualResiduals Versus the Fitted Values(response is Response)剩余数据剩余数据列柱状图列柱状图剩余数据列的

22、正态概率图剩余数据列的正态概率图 (如为直线则为正态分布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剩余数据对预期值通过数学表达式模型做图模型做图(检查独立性和随机性检查独立性和随机性)3)分析结果分析结果 MINITAB 入门手册 102030405060-0.050.000.05Observation OrderResidualResiduals Versus the Order of the Data(response is Response)方差分析方差分析 (平衡设计平衡设计)Factor Type Levels ValuesPart fixed 10 1 2 3 4 5 6

23、 7 8 9 10Operator fixed 3 1 2 3Analysis of Variance for ResponseSource DF SS MS F PPart 9 2.058708 0.228745 177.09 0.000Operator 2 0.048000 0.024000 18.58 0.000Part*Operator 18 0.103667 0.005759 4.46 0.000Error 30 0.038750 0.001292Total 59 2.249125 Source Variance Error Expected Mean Square for Each

24、 Term component term (using unrestricted model) 1 Part 4 (4) + Q1,3 2 Operator 4 (4) + Q2,3 3 Part*Operator 4 (4) + Q3 4 Error 0.00129 (4)剩余数据对数据顺序做图剩余数据对数据顺序做图(检查独立性和随机性检查独立性和随机性)阶段窗口阶段窗口分析结果分析结果(ANOVA 表表)自由度自由度平方和平方和方差方差F-值值P-值值 MINITAB 入门手册 方差的均一性方差的均一性统计统计 ANOVA 方差的均一性方差的均一性方差的均一性是一种检验多于一个子群数据的离

25、散（方差）是否完全均一（零假设）或是否有一群具有不同的离散（方差）（备责假设）。如果分析结果 P-值大于 0.05 (风险 5%), 可以得到结论认为所有了群的方差都是相同的。目的：比较子群的方差作用：在使用 ANOVA 时每一子群的方差相同是前提条件。所以，在进行 ANOVA 以前必须研究方差的均一性。1)数据阅读数据阅读2)分析方法分析方法阅读 Minitab 文件夹中的标准练习文件。双击 MtbwinDataGageaiag.mtw。 MINITAB 入门手册 3)分析结果分析结果 (图表窗口图表窗口)每一子群估计方差值每一子群估计方差值的置信区间的置信区间Bartletts 检验：假设

26、正态分布的检验Levenes 检验：不假设正态分布的检验 指定测量数据 (Y 变量)。 指定一数据列以区分子群。 点击 OK。置信区间置信区间 MINITAB 入门手册 方差的均一性方差的均一性Response ResponseFactors OperatorConfLvl 95.0000 Bonferroni confidence intervals for standard deviations Lower Sigma Upper N Factor Levels0.127358 0.177316 0.283879 20 10.154257 0.214767 0.343839 20 20.1

27、40534 0.195660 0.313249 20 3Bartletts Test (normal distribution) Test Statistic: 0.679P-Value : 0.712Levenes Test (any continuous distribution) Test Statistic: 0.540P-Value : 0.5863)分析结果分析结果 (阶段窗口阶段窗口) MINITAB 入门手册 Beginners Manual MINITABfor Six-Sigma DMAIC MethodEdited by: MINITAB/Statistical Training SWGIssued by: Management Innovation DivisionJanuary 1, 2000Version 1.0