实验四---控制图的制作和应用.docx

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1、精品文档，仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除实验四 控制图的制作和应用一、实验目的和要求 掌握Minitab软件用于绘制控制图的基本方法二、实验环境 硬件：windows 操作系统的计算机 软件：Minitab16、Microsoft Word 2003三、实验内容您在汽车发动机组厂工作。部件之一的凸轮轴的长度必须为600mm+2mm以满足工程规格。凸轮轴长度不符合规格是一个长期以来的问题，它引起装配时配合不良，导致废品率和返工率都居高不下。您的主管要求绘制Xbar-R控制图以监控此特征，于是您在一个月中从工厂使用的所有凸轮轴收集共100个观测值（20个样本，每个样本中5个凸轮轴），并从每

2、个供应商处收集100个测量值。其中一家供应商A的数据见下表所示，请绘制Xbar-R控制图。 2、若该特性值质量控制限为5，15，特性均值标准为10，分析该过程的过程能力。（选作，素质较高学生可以根据自愿原则完成）四、实验步骤1、将上述按照表格形式数据输入到Minitab表格中，如下图所示。 2、选择菜单“数据堆叠列列”，对数据堆叠成一列。 3、按照上述内容进行设置，则可将所有的样本组数据堆叠成一列。 4、由于Xbar-R是计量型控制图，为保证结论的有效性，首先需要对数据的正态性进行检验。 5、选择菜单“统计基本统计量正态性检验”。 将“c22样本数据”选中“变量”后面的文本框中；正态性检验规则

3、。选中“Anderson-Darling”。 6、点击“确定”按钮后，弹出概率图，如下所示。 软件会生成正太概率图并进行假设检验，以检查观测值是否服从正态分布。对于正态性检验，假设为： HO:数据服从正太分布与H1：数据不服从正太分布 查看上图中的“P值”可知数据是否满足正太分布。若P0.05，表示数据服从正太分布的概率小于或等于5%,属于小概率事件，则拒绝HO，反之，则没有足够证据拒绝HO，即在目前的情况下，接受数据服从正太分布的原假设。 由上图可得到P=0.15，也就是说本次的测量数据满足正态分布，可以进行下一步的工作； 若本次得到的P值小于或等于0.05，则应该分析数据为什么非正太，找出

4、原因，进行改进，再进行下一步的分析工作。 7、选择菜单“统计控制图子组的变量控制图Xbar-R”。 8、在弹出的“Xbar-R”对话框的下位框中选择“图表的所有观测值均在一列中”，双击鼠标左键将左边列表框中的“c22样本数据”选中到“图表的所有观测值均在一列中”下面的文本框中；“子组大小”后面的文本框中输入“5”。 9、点击“Xbar-R”对话框中的“Xbar-R选项”按钮，弹出“Xbar-R控制图-选项”对话框，点击“检验”标签，在标签页面中，选择“对特殊原因进行所有检验。” 10、完成上述设置后，点击各级“确定”按钮，则系统自动弹出所绘制完成的控制图和分析结果。 11、根据控制图所提供的信

5、息，针对不合格情况，分析不合格原因，实施改进。 12、再次收集数据，制作控制图，对过程的稳定性进行判定。若过程稳定了，且工序能力满足要求，则延长此控制限，成为控制用控制图。五、 实验结果及分析 如下图所示：若控制图有异常，软件会在控制图上把存在异常的点用红色进行标记。从上图可看出，若Xbar图上有3处出现了异常情况，具体原因在“会话”窗口显示，如下图所示。从上面信息可看出过程处于非稳定状态，具体原因：第2、14样本的均值不符合检验规则1，即距离中心线超过了1个标准差；从第5到第9样本的均值分布不符合检验规则6，即5点中有4点，距离中心线超过了1个标准差（注意:样本9出现异常，不是因为在控制限上

6、，单点出现在控制限上，属于合格）。六、 实验思考题 1、何使用Minitab进行过程能力分析，写出其步骤。（1）将上述按照表格形式数据输入到Minitab表格中。（2）选择菜单“数据堆叠列列”，将20个样本选入“堆叠以下列”的框中，并将堆叠的数据存储在当前工作表的c22列，选中“在下标列中使用变量名”，最后点击确定，对数据堆叠成一列。（3）对数据的正态性进行检验。选择“统计基本统计量正态性检验”，在弹出的对话框中将“C22样本数据”选中“变量”后面的文本框中；百分位数线选“无”；正态性检验规则，选中“Anderson-Darling”。（4）点击确定后，弹出概率图。 （5）选择菜单“统计控制图子组的变量控制图Xbar-R”。 （6）在弹出的“Xbar-R”对话框中的“Xbar-R选项”按钮，弹出“Xbar-R控制图-选项”对话框，点击“检验”标签，在标签页面中，选择“对特殊原因进行所有检验”。（7）完成上述设置后，点击各级“确定”按钮，则系统自动弹出所绘制完成的控制图和分析结果。七、 实验心得体会知道了如何使用Minitab软件绘制控制图【精品文档】第 3 页