minitab使用流程及传感器知识

1MinitabtrainingCAFSTA2培训目标结束培训后，学员将能够:运用Minitab进行GageR＆R分析；运用Minitab作SPC管控图并分析.运用Minitab计算过程能力PP/PPK、CP/CPK并分析3Minitab运用状态MINITAB统计软件是一个很好的质量管理,质量设计和持续质量改进的工具软件。MINITAB被许多世界一流的公司所采用，包括通用电器、福特汽车、通用汽车、3M、LG、东芝、诺基亚、以及SixSigma顾问公司。同时，MINITAB也被4,000多所高等院校所采用。4Minitab运用于GageR＆R※测量误差的组成部分分辨率/分辨力精确度（偏差效果）线性度稳定度（一致性）重复性（精度）再现性（准度）“如果不测量，就不能改进！”–Taguchi准度xxxxxxxxx准度

上图所示的测量平均值偏离了真值吗？精度xxxxxxxxxx精度

上图所示的测量值散布为多少？7GageR＆R-重复性在绝对相同的条件下，同一个操作者反复测量同一个零件的相同特性所得到的变差。相同处：操作者设备零件环境条件短期我们将重复性考虑为测量系统的固有变差。重复性错误来自于量具本身，以及零件与量具的交互作用。

8GageR＆R-再现性再现性错误来自于操作者与量具的交互作用。指不同的操作者在相同下列条件下测量的变差：相同条件设备测试件/测量部位环境条件测量地点测量方法短期9R&R（重复性和再现性）全图：将所有这些连接起来2总计=2R&R +2产品/过程

2总计=2重复 +2再现 +2产品/过程

2总计=2重复+2操作者+2操作者和过程输出交互+2产品/过程

10特性数据的GageR&ROperator3特性数据GageR&R需要至少：3个不同的操作者30个零件（包括1/3的合格零件、1/3的不合格零件、1/3的边缘件<其中一半为合格零件、一半为不合格零件>）每个零件测3次11特性数据的GageR&RR&R>90%才能通过！R&R=12变量数据MSA变量数据GageR&R需要至少：2个不同的操作者5~10个零件每个零件测3次13变量数据MSA—数据堆栈数据最初看起来像图中所示，应该将数据堆栈到一列中现在可以使用宏进行数据分析使用命令 >Manip >Stack >StackColumns（将过程输出、操作者和测量值在一列中进行堆栈）14注意：c10,c11,c12列中的数据在我们的例子中可以得到。现在必须将其堆栈到这些列中输入标题堆栈准备进行分析15准备分析使用命令>Stat>QualityTools>GageR&RStudy(Crossed)

每个操作者测量每一个样本过程输出 或>GageR&RStudy(Nested)

对于“破坏性试验”，每个操作者测量一个样本过程输出16ANOVA方法是首选可以得到更多的信息输入量具信息，设定选项选择分析方法17USL-LSL=0.50USL=1.0LSL=0.6USL=1.0LSL=0.5加入公差（选项）上规范限(USL)下规范限(LSL)在本例中18Two-WayANOVATableWithInteractionSourceDFSSMSFPPart92.058710.22874539.71780.00000Operator20.048000.0240004.16720.03256Operator*Part180.103670.0057594.45880.00016Repeatability300.038750.001292Total592.24912GageR&R%ContributionSourceVarComp(ofVarComp)TotalGageR&R0.00443710.67Repeatability0.0012923.10Reproducibility0.0031467.56Operator0.0009122.19Operator*Part0.0022345.37Part-To-Part0.03716489.33TotalVariation0.041602100.00StdDevStudyVar%StudyVar%ToleranceSource(SD)(5.15*SD)(%SV)(SV/Toler)TotalGageR&R0.0666150.3430632.6668.61Repeatability0.0359400.1850917.6237.02Reproducibility0.0560880.2888527.5057.77Operator0.0302000.1555314.8131.11Operator*Part0.0472630.2434023.1748.68Part-To-Part0.1927810.9928294.52198.56TotalVariation0.2039651.05042100.00210.08NumberofDistinctCategories=4MSA输出：这些是什么含义？SessionWindowGraphs19MSA好的一面图形输出–一共6张图如果只有1位操作者，就不能得到这张图20破坏性试验操作者和工件的交互不存在21变量数据MSA—图形输出图形输出Xbar图：显示样本的过程输出的变化再现性/偏差/灵敏度R图：帮助确定不正常的测量分辨力/重复性柱形图：识别从过程输出到过程输出的重复性和再现性（R&R）变差的组成部分这些引导图形的指示22各个组成部分的柱形图较好需要帮助回答：“变差在那里？”23在Xbar&R图中可以得到的结论Xbar：至少50%在控制线限外；R图：全部点在控制限内R图：显示量具的重复性、分辨力和稳定性Xbar图：灵敏度、偏差和人员差别的测试24R图显示的更多内容都显示量具的分辨力不足RandyRbar太小平台当测量单位设定使得在极差图的控制限范围内仅有5个可能的读数时，测量单位设定就到极限了;同样,如果超过25%的极差为零,测量单位设定也到极限了;25%研究变差%容限%贡献输出列表突出因素的数量26%贡献测量系统变差(R&R)在总观测过程变差中所占百分比包括所有的重复性和再现性%贡献1%10%27%研究变差考察用标准差代替方差测量系统标准差(R&R)在总观测过程标准差中所占的百分比包含重复性和再现性%研究变差10%30%28可接受的标准%公差测量误差在公差带中所占的百分比包含重复性和再现性5.15系数对应99%的置信度%Tolerance10%30%29

突出因素指测量系统能准确的测量全过程的变差的分度数反应测量过程能在何种程度上，检测出由班次变化和改进带来的过程输出的变差至少要能反应出5个突出因素突出因素的数量10530接受条件总结按方法列表：%贡献1%10%过程控制

%研究变量10%30%产品控制

%公差10%30%突出因素数量105理想状态下应该所有4个指标都“通过”31练习1MarginGageR&R03.54.55.51200.00.10.212ComponentsofVariationRChartbyOperatorXbarChartbyOperatorGageR&RRepeatReprod%TotalVar%StudyVarPart-to-Part050100Percent%TolerSampleRangeSampleMean3.0SL=0.421R=0.04350-3.0SL=0.00E+003.0SL=4.361X=4.279-3.0SL=4.197GageR&RStudy-ANOVAMethodGagename:SupergageDateofstudy:6/2/2000Reportedby:CJSource%Contrib%StudyVar%ToleranceTotalGageR&R 0.55 7.39 6.48Repeatability 0.39 6.25 5.48Reproducibility 0.16 3.94 3.45Operator 0.07 2.56 2.24Operator*PartID 0.09 3.00 2.63Part-To-Part 99.45 99.73 87.40TotalVariation 100.00 100.00 87.64NumberofDistinctCategories=1932主要的变差源材料方法设备人员环境测量测量系统是最容易被忽视的部分33在一个过程中的测量系统清洁度温度尺寸重量赖腐蚀度硬度电导率密度顺序时间布置方式位置配置准备洁净度温度设计精度校准分辨率稳定性磨损清洁度振动气压亮度温度湿度一致的程序疲劳程度注意力计算误差解释速度协同视力知识手段灵巧程度人员环境测量误差方法材料设备34特性数据控制图特性数据U图P图缺陷或缺陷率？缺陷缺陷区域不变n=常数缺陷率Np图C图是否是否35Np图与一致的子组样本量选点部门每天测量125张采购定单，并记录输入错误量。定单输入过程受控吗？因数据具有恒定子组样本量（定单过程错误/正确），我们选用Np图。36MINITAB中的Np图

第1

步将子组数据复制或输入工作表打开文件SPCAttributenp-chart.MTWStat>ControlCharts>np125或列37MINITAB中的Np图

第2

步38P图与不同子组样本量选点部门每天对输入错误进行计量。定单输入过程受控吗？因数据的子组样本量不同（定单过程，错误/正确），我们选用P图。39MINITAB中的P图

第1步将数据复制或输入工作表打开文件SPCAttributep-chart.MTW

Stat>ControlCharts>p40MINITAB中的P图

第2步41U图子组胶条计量缺陷，其长度是不定的。此过程受控吗？不同缺陷区域的长度不是恒定的,我们选用U图。42MINITAB中的U图

第1步将子组数据复制或输入工作表打开文件SPCAttributeu-chart.MTWStat>ControlCharts>c43MINITAB中的U图

第2步44变量数据控制图变量数据Xbar-R图I-MR图Xbar-S图N<10否是N=1否是45制作Xbar-R图46MINITAB中的Xbar-R图

第1

步将子组数据复制或输入工作表打开文件SPCVARIABLEXBAR.MTW47MINITAB中的Xbar-R图

第2

步堆栈数据48MINITAB中的Xbar-R图

第3

步Stat>ControlCharts>Xbar-R49MINITAB中的Xbar-R图

第4