MINITAB主要操作.ppt

,常用的 minitab,mfg six sigma 使用 ,2001年 07月 16日,作成:桂明敏,工程能力 - 02,random data入力 2,graph 使用 3,自動 輸入 5,算數/計算 6,平均値 比較 7,回歸方程式 8,主效果 交互作用 9,分散 同質性 - 04,回歸分析 11,完全配置 實驗法 12,反應表面 實驗配置法 13,回歸分析:殘差,方程式 分析 14,適合 水準値 15,contour圖 16,x-r 管理圖 17,gage r&r -01,散形 data 各 因子 有效狀況 分析 19,正泰分布 -03,部品,人,測定値,spec範圍,minitab使用,1/33,gage r&r,10個 試料 2-3名 對同一特性値 2次以上 反復測定,測定器選定:要考慮 1)分解力 1/10 2)校正完 3)安定性 4)線形性,stddev study var %study var %tolerance source (sd) (5.15*sd)(%sv) (sv/toler) total gage r&r 0.030858 0.158919 20.47 19.86 repeatability 0.025166 0.129605 16.69 16.20 reproducibility 0.017857 0.091966 11.85 11.50 o 0.014109 0.072659 9.36 9.08 o*p 0.010947 0.056377 7.26 7.05 part-to-part 0.147562 0.759942 97.88 94.99 total variation 0.150754 0.776381 100.00 97.05 number of distinct categories = 7,minitab使用,gage r&r,部品間差義,測定者間(再現性)測定誤差,反復測定誤差及全體測定誤差 (gage r&r)用graph比較 表示的.,部品選擇時 是否考慮了變動的全體範圍,用 graph 表示的 均一的 選擇爲好. y軸座標的數値 要確認:是否 spec的全體範圍.,測定者間 反復測定誤差:是否脫離管理線和一致與否表示的 graph. 測定者間 graph 趨勢同時 測定節次細部化必要性和 測定方法 再敎育 必要.,全體變動和測定者間 測定誤差比及測定者間 再現性用 graph 形式 表現的.,測定者間 測定物的平均現況和散布現況 用散点圖 形式表達,能得到測定 方法的差異情報.,測定者和 測定物間 表示交互作用的 graph, 点/線的 重複性好處 測定者和 測定物間 交互作用大(現物 確認 必要),spec對比 測定誤差的比:合格/合格 判定可能與否的 判斷統計値(20% 要求),全體變動對比 測定誤差的比:測定 系統使用可能與否判斷的統計値 (20% 要求),表示測定區間形成個數: 要求 5.,統計分析 解析:,minitab使用,工程能力,data位置,群的 數量,下限値,上限値,z,2/33,方法1: 工程能力 計算(作subgroup後 工程能力 計算),minitab使用,3/33, (c1=data c2=spec 8= u,9=l, 10=),8: 9: 10:,方法2: 工程能力 計算(作subgroup後 工程能力 計算),工程能力,判定基準: p 0.05時 正 p0.05時 非正,minitab使用,正泰分布,4/33,分散 同質性,5/33,正泰分布時判定,非正泰分布時判定,f-test(p0.05時 同質,p0.05時非同質),minitab使用,2-spl平均値 比較,比較 對象,minitab使用,6/33,平均値 比較,2-spl,minitab使用,7/33,1因子 2個以上 水準 平均値 檢定,analysis of variance for c3 source df ss ms f p c4 1 0.00 0.00 0.00 0.99 error 38 43.05 1.13 total 39 43.05 individual 95% cis for mean based on pooled stdev level n mean stdev -+-+-+-+- c1 20 -0.138 1.076 (-*-) c2 20 -0.142 1.053 (-*-) -+-+-+-+- pooled stdev = 1.064 -0.60 -0.30 0.00 0.30,判定基準,平均値 比較,minitab使用,2因子 以上 平均値 檢定 因子 有效性 檢正,8/33,source df seq ss adj ss adj ms f p a 1 186.05 186.05 186.05 15.16 0.001 b 1 68.45 56.03 56.03 4.56 0.048 c 1 9.63 9.63 9.63 0.78 0.389 error 16 196.42 196.42 12.28 total 19 460.55 unusual observations for y,有效因子,全體對比 20%以內,和改善空間比較必要,data 均衡時,平均値 比較,expected counts are printed below observed counts a b c d total 1 15 21 45 13 94 22.51 20.99 38.94 11.56 2 26 31 34 5 96 22.99 21.44 39.77 11.81 3 33 17 49 20 119 28.50 26.57 49.29 14.63 total 74 69 128 38 309 chi-sq = 2.506 + 0.000 + 0.944 + 0.179 + 0.394 + 4.266 + 0.836 + 3.923 + 0.711 + 3.449 + 0.002 + 1.967 = 19.178 df = 6, p-value = 0.004,minitab使用,9/33,散形 data 各 因子 有效狀況 分析, ,rows: c5 columns: c6 1 2 all 1 1 1 2 1.00 1.00 2.00 2 1 1 2 1.00 1.00 2.00 3 1 1 2 1.00 1.00 2.00 all 3 3 6 3.00 3.00 6.00 chi-square = 0.000, df = 2, p-value = 1.000 6 cells with expected counts less than 5.0, ,10/33,minitab使用,散形 data 各 因子 有效狀況 分析,41133,minitab使用,graph 使用,plot ,x,y,graph,minitab使用,graph 使用,12/33,box ,x,y,50%,25%,25%,minitab使用,contour piot ,13/33,graph 使用,等高線,minitab使用,14/33,matrixa piot ,graph 使用,因子數,中間 水準 增加,反復數,(條件變化),( ),各 因子 水準値 入力,minitab使用,完全配置 實驗法,15/33,16/33,主效果 交互作用,minitab使用,17/33,contour圖 ,minitab使用,18/33,contour ,minitab使用,標準 標準偏差,重要度 順序,19/33,適合 水準値 ,minitab使用, y1,y2 , (%),20/33,適合 水準値 ,minitab使用,minitab使用,反應表面 實驗配置法,21/33,因子數,(),( ),各 因子 水準値 入力,實驗數,the regression equation is c3 = 5.28 - 0.065 c1 predictor coef se coef t p constant 5.2831 0.7363 7.18 0.000 c1 -0.0646 0.1423 -0.45 0.652 s = 1.078 r-sq = 0.4% r-sq(adj) = 0.0%,y,x,相間程度判定 (72% 以上 要求),回歸方程式 精確度 判定 (85% 以上 要求),minitab使用,22/33,回歸方程式 ,回歸 方程式,23/33,回歸分析:殘差,方程式 分析,minitab使用,24/33,term coef se coef t p constant 25.600 4.735 5.407 0.001 a 9.601 3.743 2.565 0.037 b -8.121 3.743 -2.170 0.067 a*a 5.012 4.014 1.249 0.252 b*b -2.737 4.014 -0.682 0.517 a*b -4.000 5.294 -0.756 0.475 s = 10.59 r-sq = 66.9% r-sq(adj) = 43.2%,無效的 交互 轉換爲殘差,無效的 交互,提高 r-sq(adj) (90%以上),回歸分析:殘差,方程式 分析,minitab使用,source df seq ss adj ss adj ms f p regression 5 1585.32 1585.32 317.06 2.83 0.104 linear 2 1265.14 1265.14 632.57 5.64 0.035 square 2 256.17 256.17 128.09 1.14 0.372 interaction 1 64.00 64.00 64.00 0.57 0.475 residual error 7 784.68 784.68 112.10 lack-of-fit 3 647.48 647.48 215.83 6.29 0.054 pure error 4 137.20 137.20 34.30,1.回歸方程式 “0” 相同否 答:相同 2.回歸方程式 直線否 答:非直線,25/33,回歸分析:殘差,方程式 分析,minitab使用,一般使用在簡單 査 主要 因子時,y,各 因子,26/33,a b vars r-sq r-sq(adj)c-p s % % 1 48.7 45.0 68.2 10.152 x 1 43.0 38.9 77.1 10.702 x 2 91.7 90.4 3.0 4.2418 x x,(72% 以上 直線 94% 以上 2次 99% 以上 逆函數 100% 3次),回歸分析,minitab使用,. . . .,. . . .,. . . .,. . . .,. . . .,. . . .,. . . .,. . . .,. . . .,. . . .,. . . .,. . . .,. . . .,. . . .,. . . .,. . . .,x,y,a,b,a(c.i): data的平均値 落在a區域有95%可能性(spl來推測),b(p.i): 各別data値 落在b區域有95%可能性(spl來推測),minitab使用,回歸分析,27/33, , data ,28/33,x-r 管理圖,( 3 sigma 1 ),( 9 ),(6 ),(14 ),(2 sigma 3 2),( 1sigma 5 4 ),(1sigma 14 ),( 1sigma 8),minitab使用,tests 各 項目(no) 違反,29/33,x-r 管理圖,minitab使用,data, ,minitab使用,random data入力,30/33,