Minitab全面培训教程PPT课件

-1，minitab统计分析，-，2，Minitab简介，Minitab是多个统计软件中比较简单易懂的软件之一；相对而言，将Minitab应用于质量管理更为合适。Minitab具有所有功能，非常适合于常规数据分析和图形处理。-，3，Minitab和6 sigma之间的关系在上世纪80年代开始在公司内部引入6 sigma，并开始用Minitab最大化6 sigma。在6 sigma的MAIC阶段，Minitab简化了许多分析和计算；即使您对统计知识不多，也可以使用Minitab很好地完成分析。，-，4，Minitab的函数，计算函数计算器函数生成数据函数概率分布函数矩阵运算，-，5，Minitab的函数，数据分析函数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性分析多变量分析，时间序列列链表非参数估计EDA概率和样本容量，-，6这两天的主要课程内容包括、-、8、-、9、Minitab界面和基本任务简介、-、10、Minitab界面、SessionWindow:分析结果输出窗口、DataWindow:输入数据窗口每个窗口都可以单独保存。必须选择其他保存命令，-，12，打开文件，保存文件，打印窗口，上一个命令，查找数据，查找下一个数据，取消，帮助，设计显示系数，当前数据窗口，会话窗口， 示例：平均键175厘米，标准差5厘米，数据数100，选择： calcmrandomdatanormal，-，14，数据生成结果，-，15，规则数据生成，选择： calect 3、Xbar图对工艺位置的大迁移不敏感；4、单个值或子组容量大于1。如果适用于EWMA图，则可以使用：检测任意大小的进程位置更改，因此经常用于监视控制进程以确定目标值的进程平均移动。-，129，ewma练习，select : statcontrolcharttimegatesewma，-130，输入参数，权重系数值确定，由所需EWMA图的位置偏移检测灵敏度确定，检测灵敏度越高1检测过程偏移，=0.2，2检测过程偏移，=0.4。杭州=0.2，1controlcharttimweightcharscusum，例如：某机场每天出港，入港航班数千架，航班延误严重。航空公司在6管理中重点处理飞行延迟的质量项目，除了恶劣天气等逆因素造成的延迟外，规定比时间表晚5分钟出发。通过一定时期的管理，航班延迟率从过去的10%下降到现在的2%，决定调整流程。将飞行延迟率控制在2%以上-，-，135，输入参数，单击此选项，决定间隔，进程允许的偏移，-，136，图形输出，-，137，MINITAB的进程能力分析，-，138输出报表中还包括流程能力统计信息，包括子组内和整体能力统计信息。-，141，capability analysis(between/within)，此命令将绘制理论上的规则曲线直方图，以便直观地评估数据的正则性。如果子组之间存在重大变化，则此命令有效。输出报表中还包括流程能力统计信息，包括子组间/子组内和总体能力统计信息。生成具有非规则曲线的直方图的功能分析，可以直观地评估数据是否遵循不同的分布。整体流程总能力统计数据，-，143，capability analysis(multiplevariablenonormal)，-，144，流程能力分析实例，-，145，STEP1确定y特性y首先要能源化，并尽可能基于数量数据。必须事先知道y规格是单方面的，还是量子规格的。应该先进行目标值居中或不从中心测量系统的分析。-，146，STEP2确定y属性，收集y属性时要注意图层划分和分组。项目的资料必须按时间顺序整理，-、147、STEP3决定y特性，可以将资料输入MINTAB，也可以从EXCEL输入资料。-，148，STEP4确定y特性，使用MINITABstatqualitytoolscapability analysis(normal)，-，149，step 5确定y特性，MINITABstatqualitytoolscapability analysis，Cp=(USL-LSL)/6，Cpk:进程能力指数，与进程中心(也称为实际进程能力指数)的最近距离为minUSL-，-LSL和3的比率，Cpk=min总过程波动一般由标准差s估计。工艺能力和缺陷率之间的关系：1，工艺中心位于规范中心M和父规范限制USL之间，即MUSL中，则p (d)= -3 (2cp-cpk) (-3cpk)，2 zusl=(usl-)/zsl=(-lsl)/Z=(usl-lsl)/2或Z=3Cp在双面规格中，一致SigmaLevelZbench会评估处理能力，以透过瑕疵总计比率进行转换，结果说明，-，162，打开Data目录中的Camshaft.mtw，输出到Zbench，然后通过练习，-，163，填充参数，-，164，结果输出，-，165，DPMO SIG MMO stddev (overall) :长期标准偏差的估计值stddev (b/w) :短期标准偏差的估计值，流程相对稳定性系数评估请参阅-，169，capability analysis(nonnornornoror 如果工艺路线不是正态分布，则使用正态分布进行分析时容易出错，因此可以使用不同的分布进行分析，从而更接近实际实现。使用、-、170、练习、相同的旧数据进行分析。上述规格：103以下规格：97规格中心：100，-，171，输入相关参数，select : statqualitytoolscapabilityanalysis(nonnormal)，-，175，调整数据，-，176，填充选项，-，177，结果输出，-，178，结果输出(0.5概率标记)，-，179，基于度量的流程能力分析汇总，基于度量的流程能力分析汇总如果是正态分布，并且组内和组之间的差异很大，则可用的capability analysis(between/within)非正态分布为capability analysis (nonnormal)，-，180，6个图形xbar arysis(nonnormal) 输入capability six pack(between/within)，然后输入以下6个图形IndividualMovingRangeRange直方图规则分布验证CPK，PPK，-，188，上一练习和结果，-， 在这种情况下，必须使用泊松分布。-，192，示例，数据位于数据目录下的Bpcapa.mtw中，select : statqualitytoolscapable iltrayaysisbinomial，-，193，编写参数，-，193不良率(希望随机分布)、累积不良率、-、196、泊松分布过程能力分析、泊松分布仅适用于系数类型，可用于形状测试，但对于不重要的部分，应使用0、1、2、3等2个以上、泊松分布。-，197，示例，数据在Data目录中的Bpcapa.mtw下创建Select : statqualitytoolscapitaly(poisson)，-，198，各种参数，-，19