MINITAB入门手册2

MINITAB入门手册2 MINITAB入门手册17.处理能力的分析和评估处理能力是?短期处理能力Cp,Cpk每一子群(批,)长期处理能力Pp,Ppk Cp,Pp=|USL-LSL|/6s Cpk,Ppk=|USL-X平均|/3s或|X平均-LSL|/3s USL:上控制限LSL:低控制限s:样品标准偏差MINITAB入门手册2能力分析1)输入到数据窗口子群MINITAB入门手册3统计?质量工具?能力分析(正常)如需要输入规格并点击“Estimate”和“Option”。 2)分析方法?输入需要的项目。 输入列和子群的大小。 如果在一个Lot中只有一个数据?那么子群大小将为1。 MINITAB入门手册4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?估计屏幕MINITAB入门手册5短期处理能力指数?Cp,Cpk长期处理能力指数?Pp,Ppk(Lower SpecLine)(Upper SpecLine)长期处理能力3)分析结果柱状图正态分布曲线平均值Sigma-值Zlt=Ppk?3Zst=Zlt+1.5短期处理能力短期和长期DPMOMINITAB入门手册6Six Sigma?处理报告L2电子表2)分析方法再假设有如此表中的50Lot数据。 1)输入到数据窗口假设有50Lot数据?每个Lot含有5个数据块。 L/#MINITAB入门手册7选择C1至C5包含数据输入高低限规格选择“Reports”Actual(LT)Potential(ST)444342414039383736Process PerformanceUSLLSLActual(LT)Potential(ST)1,000,000100,00010,0001000100101504030xx0Potential(ST)Actual(LT)SigmaPPM(Z.Bench)Process Benchmarks60454.51.3883192.31.55Process Demographics403842Opportunity:Nominal:Lower Spec:Upper Spec:Units:Characteristic:Process:Department:Project:Reported by:Date:Report1:Executive SummaryZltZst3)分析结果?输入必要的项目。 ?点击OK。 MINITAB入门手册8012S=1.0033.0SL=2.094-3.0SL=0.00E+000102030405039404142Xbar andS ChartSubgroupX=40.313.0SL=41.74-3.0SL=38.88384236.800243.1998Potential(ST)CapabilityProcess ToleranceSpecificationsI I IIII384236.964243.6491Actual(LT)CapabilityProcess ToleranceSpecificationsII III IPpkPpCpkCpPPMYieldP.TotalP.LSLP.USLZ.ShiftZ.BenchZ.LSLZ.USLStDevMeanST LTCapabilityIndicesData Source:Time Span:Data Trace:40.00001.06531.87751.87751.55100.16710.0302270.0302270.06045593.954560454.50.630.5340.30661.11301.52142.07241.38390.16710.0640770.0191160.08319291.680883192.30.600.51Report2:Process Capabilityfor C1平均值和标准偏差控制图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9Six Sigma?计划报告L2工作单1)输入到数据窗口2)分析操作?输入适用的列并点击OK。 MINITAB入门手册10Characteristic123456TotalDefs213411xx1Units100100100100100100Opps111111TotOpps100100100100100100600DPU0.0200.1300.0400.1100.2000.010DPO0.0200000.1300000.0400000.1100000.2000000.0100000.085000PPM20000130000400001100002000001000085000ZShift1.5001.5001.5001.5001.5001.5001.500ZBench3.5542.6263.2512.7272.3423.8262.872Report7:Product Performance11010010001000010000010000000123456Z.Bench(Short-Term)PPMReport8A:Product BenchmarksZstL1工作单DMPO对Zst3)分析结果?显示在阶段窗口的结果。 ?结果图表。 MINITAB入门手册11L1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 ofAverageTechnologyZone ofTypicalControl0.00.51.01.52.02.53.00123456Z.ShiftZ.Bench(Short-Term)World-ClassPerformanceReport8B:Product BenchmarksZshift和ZstMINITAB入门手册128.相关性分析和回归分析MINITAB入门手册13相关性1)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?基本统计?相关性.2)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0 ?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P0.05。 所以?这两中卡尺间无明显差异?卡尺无差异选择“difference”?两种卡尺的测量差异?。 P-值?如果大于0.05,无明显差异如果小于0.05,存在明显差异MINITAB入门手册22T-检验?两个样品?1)输入到数据窗口2)操作统计?基本统计?2-样品tMINITAB入门手册23根据如何输入数据选择任一项。 点击OKP-值3)阶段窗口选择“为等”以选择备责假设列由卡尺分开(nogisu)。 选择这些项目并选择单独列。 MINITAB入门手册24统计?ANOVA?方差的均一性离散显著差异检验1)输入到数据窗口按右图所示在一列中输入数据。 2)操作MINITAB入门手册25填写每一列点击OK0102095%Confidence Intervalsfor SigmasBartletts TestTest Statistic:5.331P-Value:0.255Levenes TestTest Statistic:0.846P-Value:0.513Factor Levels12345Homogeneity ofVariance Testfor strength如果分布为正态如果分布为非正态如果P-值0.05则判断为无明显差异3)图表MINITAB入门手册26统计?ANOVA?单向或单向?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2)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27选择含类型数据的列(shurui)。 通过拖曳?而不是点击倒转此列?并点击Select如需要点击“Graphs”?数据输入到单独列时MINITAB入门手册28?当数据输入到一列时选择单独列如需要点击“Graphs”点击项目以显示MINITAB入门手册29shurui-1shurui-2shurui-3101520Boxplots ofshurui-1-shurui-3(means areindicated bysolid circles)3)图表MINITAB入门手册30卡方统计?表?卡方检验拖曳并选择列点击OK1)输入到数据窗口按工作时区以组计算接受的和丢弃的产品数量。 2)操作MINITAB入门手册31预期值P-值0.05:存在显著差异卡-计算值3)阶段窗口MINITAB入门手册3210.方差分析(ANOVA)MINITAB入门手册33平衡ANOVA ANOVA(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同的。 统计?ANOVA?平衡ANOVA.1)数据阅读2)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34?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35-0.05-0.04-0.03-0.02-0.010.000.010.020.030.040.0501020ResidualFrequencyHistogram of the Residuals(response isResponse)-0.050.000.05-2-1012Normal ScoreResidualNormalProbability PlotoftheResiduals(response isResponse)0.40.50.60.70.80.91.01.1-0.050.000.05Fitted ValueResidualResidualsVersus theFitted Values(response isResponse)剩余数据列柱状图剩余数据列的正态概率图(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模型做图(检查独立性和随机性)3)分析结果MINITAB入门手册36102030405060-0.050.000.05Observation OrderResidualResidualsVersus theOrder ofthe Data(response isResponse)方差分析(平衡设计)Factor TypeLevels ValuesPart fixed1012345678910Operator fixed3123Analysis ofVariance forResponse SourceDF SSMS FP Part92.0587080.228745177.090.000Operator20.0480000.02400018.580.000Part*Operator180.1036670.0057594.460.000Error300.0387500.001292Total592.249125Source VarianceError ExpectedMean Squarefor EachTerm ponentterm(using unrestrictedmodel)1Part4 (4)+Q1,32Operator4 (4)+Q2,33Part*Operator4 (4)+Q34Error0.00129 (4)剩余数据对数据顺序做图(检查独立性和随机性)阶段窗口分析结果(ANOVA表)自由度平方和方差F-值P-值MINITAB入门手册37方差的均一性统计?ANOVA?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2)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