Minitab最全面最专业的教材

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1、Minitab的使用1Minitab介绍 Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一；相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用是比较适合的；Minitab的功能齐全，一般的数据分析和图形处理都可以应付自如。2Minitab与6 Sigma的关系 在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推行6 Sigma，并开始借助Minitab使6 Sigma得以最大限度的发挥；6 Sigma的MAIC阶段中，很多分析和计算都可以都通过Minitab简单的完成；即使是对统计的知识不怎么熟悉，也同样可以运用Minitab很好的完成各项分析。3Minitab的功能 计算功能计算功能 计算器功

2、能 生成数据功能 概率分布功能 矩阵运算4Minitab的功能 数据分析功能数据分析功能 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 可靠度分析 多变量分析 时间序列 列联表 非参数估计 EDA 概率与样本容量5Minitab的功能 图形分析图形分析 直方图 散布图 时间序列图 条形图 箱图 矩阵图 轮廓图 三维图 点图 饼图 边际图 概率图 茎叶图 特征图6 第一节：Minitab基本界面和操作介绍基本界面和操作介绍 常用图形的常用图形的Minitab操作操作 特性要因图 柏拉图 散布图 直方图 时间序列图7 第二节 SPCSPC的的MinitabMinitab操作操作1）

3、Box-Cox转换数据为正态2）Xbar-R Chart3）Xbar-S Chart 4）I-MR-R/S Chart 5）P Chart6）NP Chart7）C Chart 8 第一节 能力分析能力分析1）正态分布图能力分析2）泊松分布图能力分析3）组间/组内能力分析4）Weibull能力分析 基本统计基本统计1）描述统计9第二节 基础统计基础统计 2）单样本Z测试3）单样本T测试4）双样本T测试5）成对T测试6）1比率测试7）2比率测试8）相关分析9)正态分布 MSAMSA测量系统分析测量系统分析 1）测量重复性和再现性(交叉Crossed)2）测量重复性和再现性(嵌套Nested)3）

4、测量走势图4）测量线性研究5）属性测量R&R 研究（计数）10Minitab界面和基本操作介绍11Minitab界面Data Window:输入数据的窗口 每一列的名字可以写在最前面的列 每一列的数据性质是一致的主菜单主菜单Session Window:分析结果输出窗口12Minitab界面 同一时间只能激活一个窗口.每一个窗口可以单独储存.不同的要求选择不同的保存命令13工具栏的介绍打开文件打开文件保存文件保存文件打印窗口打印窗口剪切剪切复制复制粘贴粘贴恢复恢复插入单元格插入单元格插入行插入行插入列插入列移动列移动列剪切单元格剪切单元格最后一次对话框最后一次对话框程序窗口程序窗口上一次记忆刷

5、上一次记忆刷下一次记忆刷下一次记忆刷数据窗口数据窗口管理图形管理图形撤销撤销帮助帮助关闭图形关闭图形14数据类型的转换（Change Data Type）Select:Manip Change Data Type Text to Numeric需要转换的列转换后数据存放列，可以是原来的数据列15数据的堆积（Stack&Unstack）Select:Manip Stack/Unstack Stack输入需要堆积的列，如果由前后顺序，按前后顺序进行输入输入堆积后存放列的位置注解可以用来区分数据的来源原始数据16数据块的堆积（Stack Blocks）Select:Manip Stack/Unsta

6、ck Stack Blocks原始数据在对话框中输入25列数据，注解列在前面输入新工作表和注解的位置17转置栏（Transpose Columns）输入需要转置的列输入新工作表的位置可以输入注解列 Select:Manip Transpose Columns18连接（Concatenate）Select:Manip Concatenate输入需要连接的数据列输入新数据列的位置原始数据19编码（Code）Select:Manip code原始数据编码规则被编码的变量20Minitab之常用图形21一一.控制图原理控制图原理1.现代质量管理的一个观点 产品质量的统计观点a.产品的质量具有变异性.b

7、.产品质量的变异具有统计规律性.至工业革命以后,人们一开始误认为:产品是由机器造出来的,因此,生产出来的产品是一样的.随着测量理论与测量工具的进步,人们终于认识到:产品质量具有变异性,公差制度的建立是一个标志.产品质量的变异也是有规律性的,但它不是通常的确定性现象的确定性规律,而是随机现象的统计规律.22一一.控制图原理控制图原理2.控制图的原理a.计量值产品特性的正态分布如果我们对某一计量值产品的特性值(如:EKCO、膜厚等）进行连续测试,只要样本量足够大,就可看到它们服从正态分布的规律.4 1 6 78 6 9 7 5 *0 n(x;,)23一一.控制图原理控制图原理b.3 控制方式下的产

8、品特性值区间3 控制方式下产品特性值落在-3,+3 范围内的概率为99.73%,其产品特性值落在此区间外的概率为1-99.73%=0.27%.4 1 6 78 6 9 7 5 *0.135%0.135%-3 +3 24一一.控制图原理控制图原理c.常规控制图的形成-3+3+3-3-3+325一一.控制图原理控制图原理d.控制图原理的解释v 第一种解释:1.若过程正常,即分布不变,则点子超过UCL的概率只 有1 左右.2.若过程异常,值发生偏移,于是分布曲线上、下偏移,则点子超过UCL或LCL的概率大为增加.结论:点出界就判异以后要把它当成一条规定来记住.8 9 10 11UCLCLLCL时间(

9、h)26一一.控制图原理控制图原理v 第二种解释:1.偶然因素引起偶然波动。偶然波动不可避免,但对质量的影响微小,通常服从正态分布,且其分布不随时间的变化而改变。时间目标线可预测过程受控27一一.控制图原理控制图原理2.异因引起异波。异波产生后,其分布会随时间的变化而发生变化。异波对质量影响大,但采取措施后不难消除。v 第二种解释:结论:控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学 界限,休哈特控制图的实质是区分偶然因素与异常 因素两类因素.时间目标线不可预测过程失控28二二.常规控制图及其用途常规控制图及其用途分布控制图代号控制图名称控制图界限备 注正态分布(计量值)X-R均值-极差控制图UC

10、LX=X+A2RUCLR=D4RLCLR=D3R最常用最基本的控制图.控制对象:长度、重量等.X-s均值-标准差控制图UCLX=X+A3sUCLs=B4sLCLs=B3s当样本大小n10,需要应用s图来代替R图.X-R中位数-极差控制图UCLX=X+m3A2RUCLR=D4R LCLR=D3R现场需把测定数据直接记入控制图进行控制.X-Rs单值-移动极差控制图UCLx=X+2.66RsUCLRs=3.267Rs取样费时、昂贵的场合.29二二.常规控制图及其用途常规控制图及其用途分布控制图代号控制图名称控制图界限备注二项分布(计件值)p不合格品率控制图 UCLp=p+3 p(1-p)/n 用于不

11、合格品率或合格品率控制np不合格品数控制图 UCLnp=np+3 np(1-p)不合格品数控制泊松分布(计点值)u单位不合格数控制图UCLu=u+3 u/n一定单位中所出现缺陷数目控制c不合格数控制图UCLc=c+3 c一定单位,样品大小不变时30QC7手法常用的图形如下 特性要因图 控制图(参见minitab控制图教材)柏拉图 散布图 直方图 时间序列图31特性要因图决定Y头脑风暴找出可能的X将X依5M+1E方式列表将表输出MINITAB中输出结果图形32练习人机料法环测不够熟练设备没有保养原料没有检查没有设定标准化方法温度太高仪器偏差太大培训不够设备不常清扫原料含水太高抽样方式不合理湿度太

12、高仪器R&R太高监督不够没有进行首模验收33输入表中注意输入格式 Select:Stat Quality tools Cause and effect34填好各项需要的参数35结果输出loss沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養抽樣方式不合理沒有設定標准化方法抽樣方式不合理沒有設定標准化方法沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養監督不夠培訓不夠不夠熟練

13、監督不夠培訓不夠不夠熟練人機料法環測Cause-and-Effect Diagram36柏拉图收集各项质量特性缺陷列成表输入到MINITAB中MINITAB绘出图形找出关键的Y特性37练习项次缺陷项数量1虚焊5002漏焊3003强度不够2004外观受损1505其它16038输入数据 Select:Stat Quality tools Pareto Chart39填好各项参数可以对柏拉图进行命名输入缺陷列输入频数列其他项所占的比率40结果输出外觀受損其它強 度不夠漏 焊虛焊15016020030050011.512.215.322.938.2100.0 88.5 76.3 61.1 38.210

14、005000100806040200DefectCountPercentCum%PercentCount不良數量柏拉圖41散布图决定你所关心的Y决定和Y有可能的X收集Y和X的数据输入MINITAB绘出图形判定Y和X之间的关系42练习YX6580066810658206683067840678506886068870678906890043输入数据 Select:Gragh Plot44输入参数可以选择不同的输出表现形式45输出图形90085080068676665XY可以用直接方式判定，有正相关的倾向。更详细的说明可以参见回归分析46直方图决定你所关心的Y或X收集Y或X的数据输入MINITAB

15、表MINITAB绘出直方图进行判定47练习 请打开EXCEL档案的计量型部份 Select:Gragh Histogram48填入参数可以同时为几个变量作直方图49102.0101.5101.0100.5100.099.599.098.598.097.597.09876543210測量值Frequency结果输出请依照QC 7的方法来进行图形分析和判定更深入的分析可以参见制程能力分析部份。50时间序列图决定你所关心的Y或X收集Y或X的数据输入MINITAB表MINITAB绘出时间序列图进行判定51练习时间销售量2003/11502003/21262003/31352003/41652003/5

16、1902003/61702003/71752003/81802003/917652输入数据 Select:Gragh Time Series Plot53填入参数时间刻度设置54结果输出2003/92003/82003/72003/62003/52003/42003/32003/22003/1190180170160150140130120Date/Time銷售量依此状况来判定未定的销售趋势。55Minitab的SPC使用56Minitab可提供的图形 计量型 Xbar-R Xbar-s I-MR I-MR-s Z-MR 计数型 P Np C U57Xbar-R做法 Xbar-R是用于计量型

17、判稳准则：连续二十五点没有超出控制界限。判异准则：一点超出控制界限 连续六点上升或下降或在同一侧 不呈正态分布，大部份点子没有集中在中心线。58Xbar-R做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施59Xbar-R练习 打开下列档案 Select:Stat Control Chart Xbar-R60输入参数根据不同的输入方式选择不同的分析方法如果是控制用控制图则需要在这里填入数据61决定测试要求可以在这里选择判异准则62v 判判 异异 准准 则则准则准则1:一点超出控制界限一点超出控制界限区域A(+3)区域A(-3)区域B(+2)区域

18、C(+1)区域C(-1)区域B(-2)UCLCLLCLAABCCBUCLCLLCL 63准则准则2:连续连续9点在中心线的同侧点在中心线的同侧v 判判 异异 准准 则则AABCCBUCLCLLCL64准则准则3:连续连续6点呈上升或下降趋势点呈上升或下降趋势AABCCBUCLCLLCLv 判判 异异 准准 则则65准则准则4:连续连续14点上下交替点上下交替AABCCBUCLCLLCLv 判判 异异 准准 则则66准则准则5:连续连续3点中有点中有2点处于点处于A区上或区上或A区下区下v 判判 异异 准准 则则AABCCBUCLCLLCL67准则准则6:连续连续5点中有点中有4点在点在C区之外

19、区之外(同侧同侧)v 判判 异异 准准 则则AABCCBUCLCLLCL68准则准则7:连续连续15点在中心线附近的点在中心线附近的C区内区内v 判判 异异 准准 则则AABCCBUCLCLLCL69准则准则8:连续连续8点在中心线两侧而无一点在点在中心线两侧而无一点在C区区v 判判 异异 准准 则则AABCCBUCLCLLCL70决定标准差的估计方法一般选择Rbar的标准差估计方式71决定选项进行正态性转换可输入SPC控制图信息72图形输出252015105Subgroup0604603602601600599598597Sample MeanMean=600.2UCL=603.1LCL=5

20、97.41050Sample RangeR=3.872UCL=8.833LCL=0Xbar/R Chart for Supp273判图 请判定前图是否有异常 请问本图为解析用图或是控制用图74Xbar-s做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施75Xbar-s练习 打开下列档案Select:Stat Control Chart Xbar-s76输入参数解释与Xbar-R图相同77图形输出252015105Subgroup0603602601600599598597Sample MeanMean=600.2UCL=603.0LCL=59

21、7.443210Sample StDevS=1.722UCL=3.902LCL=0Xbar/S Chart for Supp278判图 请判定前图是否有异常 请问本图为解析用图或是控制用图79I-MR图做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施80I-MR练习 打开下列档案，用其来进行I-MR图练习Select:Stat Control Chart I-MR81输入参数输入变量如果是控制用控制图请输入数据82图形输出302010Subgroup01051041031021011009998979695Individual Value30

22、2010sample2Mean=99.78UCL=104.2LCL=95.376543210Moving Range1R=1.656UCL=5.411LCL=0I and MR Chart for reading83判图 请判定前图是否有异常 请问本图为解析用图或是控制用图84I-MR-R图做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施85I-MR-R练习 打开下列档案，用其来进行I-MR-R图练习Select:Stat Control Chart I-MR-R86输入参数输入变量和样本数如果是控制用控制图只需要输入历史平均值87图形输出6

23、03602601600599598Individuals Chart of Subgroup MeansIndividual Value11Mean=600.2UCL=602.2LCL=598.3210Moving Range Chart of Subgroup MeansMoving RangeR=0.7292UCL=2.382LCL=0252015105Subgroup01050Range Chart of All DataSample RangeR=3.872UCL=8.833LCL=0I-MR-R/S(Between/Within)Chart:Supp288判图 请判定前图是否有异常

24、请问本图为解析用图或是控制用图89Z-MR图做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施90Z-MR练习 打开下列档案，用其来进行Z-MR图练习Select:Stat Control Chart Z-MR91输入参数输入变量输入自变量92决定估计选择是否是计算的均值还是历史均值选择标准差的估计方法93图形输出0CABAB15105SubgroupStandardized DataMean=0UCL=3LCL=-343210Moving RangeR=1.128UCL=3.686LCL=0Z/MR Chart for Thicknes94p

25、图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施95p练习 P图只能适用在二项分布的质量特性性。在做p图时，要注意其样本数必须达到1/p5/p，如此之下的图才比较具有意义。96输入数据 请打开数据文档Select:Stat Control Chart P97输入参数输入变量输入样本数如果是控制用控制图则在这里输入数据98决定判异准则选择判异准则计数型的判异准则与计量型的不太一样99决定估计方式样本量不同的时候可以有不同的主力方式100图形输出25201510500.040.030.020.010.00Sample NumberProportio

26、nP Chart for 不合格數P=0.01165UCL=0.03029LCL=0101np图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施102np练习 np图只能适用在二项分布的质量特性性。在做np图时，要注意其样本数必须达到1/p5/p，如此之下的图才比较具有意义。103输入数据 请打开数据文档Select:Stat Control Chart NP104图形输出25201510501050Sample NumberSample CountNP Chart for 不合格數NP=3.471UCL=9.027LCL=0105c图做法决定要

27、研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施106C图练习 c图只能适用在卜氏分布的质量特性上。在做c图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。另外就是基本上c图的样本要一定才可以。如果样本数不一样，则应当使用u图。107输入数据 请打开数据文档Select:Stat Control Chart C108输入参数输入变量109决定判异准则判异准则同P图一样110图形输出25201510509876543210Sample NumberSample CountC Chart for 缺陷數C=2.88UCL=7.

28、971LCL=0111u图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施112u图练习 u图只能适用在卜氏分布的质量特性上。在做u图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。113输入数据 请打开数据文档Select:Stat Control Chart C114输入参数输入变量输入样本量115图形输出25201510500.030.020.010.00Sample NumberSample CountU Chart for 缺陷數U=0.009855UCL=0.02971LCL=0116MINITAB之

29、制程能力分析117制程能力之分类计量型(基于正态分布)计数型(基于二项分布)计数型(基于卜氏项分布)118MINITAB 能力分析的选项(计量型)Capability Analysis(Normal)Capability Analysis(Between/Within)Capability Analysis(Weibull)Capability Sixpack(Normal)Capability Sixpack(Between/Within)Capability Sixpack(Weibull)119Capability Analysis(Normal)该命令会划出带理论正态曲线的直方图，这可

30、直观评估数据的正态性。输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组内和总体能力统计。120Capability Analysis(Between/Within)该命令会划出带理论正态曲线的直方图，可以直观评估数据的正态性。该命令适用于子组间存在较大变差的场合。输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组间子组内和总体能力统计。121Capability Analysis(Weibull)该命会会划出带韦伯曲线的直方图，这可直观评估数据是否服从韦伯分布。输出报告中还包含总体过程总能力统计122制程能力分析做法决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明123STEP1决定Y特性决定Y

31、特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明Y特性一般是指客户所关心所重视的特性。Y要先能量化，尽量以定量数据为主。Y要事先了解其规格界限，是单边规格，还是双边规格。目标值是在中心，或则不在中心测量系统的分析要先做好。124STEP2决定Y特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明在收集Y特性时要注意层别和分组。各项的数据要按时间顺序做好相应的整理125STEP3决定Y特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明将数据输入MINTAB中，或则在EXCEL中都可以。126STEP4决定Y特性決定Y特性收集Y特性數據輸入MINITAB

32、數據表進行分析結果說明利用MINITABSTATQUALITY TOOLCAPABILITY ANALYSIS(NORMAL)127STEP5决定Y特性決定Y特性收集Y特性數據輸入MINITAB數據表進行分析結果說明利用MINITAB的各项图形来进行结果说明128练习样本X1X2X3X4X5199.7098.72100.24101.28101.20299.32100.97100.8799.2498.21399.8999.83101.4899.56100.90499.1599.7199.1799.3098.80599.66100.80101.06101.16100.45697.7498.8299

33、.2498.6498.737101.18100.2499.6299.3399.918101.54100.96100.62100.67100.499101.49100.6799.36100.38102.101097.1698.2697.59100.0999.78129输入数据注意输入方式Select:Stat Quality Tools Capabilty Analysis(Normal)130输入选项输入上下规格界限根据不同的数据输入方式选择分析方法131选择标准差的估计方法一般选择复合的标准差估计方式132选项的输入选择是否作正态型转换如果需要计算Cpm则需要输入目标值过程能力表现形式的选择

34、133以Cpk,Ppk结果的输出103.5102.5101.5100.599.598.597.596.5TargetUSLLSLProcess Capability Analysis for X1-X5PPM TotalPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM Quality Tools Capabilty Analysis(Weibull)139填入选项要求韦氏分布的参数估计140结果图形949698100102104LSLUSLProcess Capability Analysis for X1-X

35、5Calculations Based on Weibull Distribution ModelUSLTargetLSLMeanSample NShapeScalePpPPUPPLPpkPPM USLPPM TotalPPM USLPPM Total103.000100.000 97.000 99.88450102.700100.4390.741.550.640.64 0.00 0.00 0.0027543.74 1.7227545.46Process DataOverall(LT)CapabilityObserved LT PerformanceExpected LT Performanc

36、e141正态分布适用性的判定 可以使用 Statbasic statisticnormality test 但数据要放到同一个column中，所以必须针对前面的数据进行一下处理142数据调整进行数据的堆积143填写选项输入变量输入作为参考的概率记号144结果输出P-Value:0.515A-Squared:0.324Anderson-Darling Normality TestN:50StDev:1.12483Average:99.9056102101100999897.999.99.95.80.50.20.05.01.001Probabilityx1Normal Probability Pl

37、otP-value0.05，接收为正态分布145结果输出(加标0.5概率)P-Value:0.515A-Squared:0.324Anderson-Darling Normality TestN:50StDev:1.12483Average:99.905610210110099989799.90560.50000.999.99.95.80.50.20.05.01.001Probabilityx1Normal Probability Plot146计量型制程能力分析总结 一般的正态分布使用 Capability Analysis(Normal)如果是正态分布且其组内和组间差异较大时可用 Capa

38、bility Analysis(Between/Within)当非正态分布时则可以使用 Capability Analysis(Weibull)147Capability Sixpack(Normal)复合了以下的六个图形 Xbar R 原始数据分布（plot）直方图 正态分布检定 CPK,PPK148练习 请以前面的数据来进行相应的Capability Sixpack(Normal)练习 Select:Stat Quality Tools Capabilty Sixpack(Normal)149输入各项参数输入规格150选定判异准则选择判异准则151选择标准差估计方法默认值是复合标准差计算公

39、式152考虑可选择项如果希望计算Cpm,则输入目标值153结果输出109876543210101.5100.599.598.5Xbar and R ChartSubgrMean11Mean=99.91UCL=101.1LCL=98.744.53.01.50.0RangeR=2.025UCL=4.282LCL=0109876543210Last 10 Subgroups102.5101.099.598.0Subgroup NumberValues103T 97Capability PlotProcess ToleranceIIIIIIIIISpecificationsWithinOverall1

40、0210098Normal Prob Plot10210098Capability HistogramWithinStDev:Cp:Cpk:0.8706231.151.11OverallStDev:Pp:Ppk:Cpm:1.130590.880.860.89Process Capability Sixpack for X1-X5154Capability Sixpack(Between/Within)复合了以下的六个图形 Xbar R 原始数据分布 直方图 正态分布检定 CPK,PPK155同前练习及结果103.5101.098.596.0I-MR-R ChartMeanMean=99.91U

41、CL=102.9LCL=96.923210Mov.RangeR=1.124UCL=3.672LCL=01098765432104.53.01.50.0SubgroupRangeR=2.025UCL=4.282LCL=0103T 97Capability PlotProcess ToleranceIIIIIIIIISpecificationsBetween/WithinOverall103.0100.598.0Normal Prob Plot10210098Capability Histogram0.91720.87061.26461.13060.790.770.880.860.89StDevs

42、Betw:Within:Total:Overall:CapabilityCp:Cpk:Pp:Ppk:Cpm:Process Capability Sixpack for X1-X5156Capability Sixpack(Weibull)复合了以下的六个图形 Xbar R 原始数据分布 直方图 正态分布检定 CPK,PPK157结果输出109876543210101.5100.599.598.5Xbar and R ChartSubgrMeansMean=99.91UCL=101.1LCL=98.744.53.01.50.0RangesR=2.025UCL=4.282LCL=01098765

43、43210Last 10 Subgroups102.5101.099.598.0Subgroup NumberValues103 97Overall(LT)Shape:102.700Scale:100.439Pp:0.74Ppk:0.64Capability PlotProcess ToleranceSpecificationsIIIIII10210110099989796Weibull Prob Plot10210098Capability HistogramProcess Capability Sixpack for X1-X5形状参数158二项分布制程能力分析 二项分布只适合用在 好，不

44、好 过，不过 好，坏 不可以用在 0,1,2,3等二项以的选择，此种状况必须使用卜氏分布。159示例 数据在excel档案中Select:Stat Quality Tools Capabilty Analysis(Binomial)160填好各项的参数输入样本数输入历史的不良率161选好控制图的判异准则162填入选择项可以选择输入图形的表现形式163结果及输出25201510500.060.050.040.030.020.010.00Sample NumberProportionP=0.01658UCL=0.04367LCL=02520151052.12.01.91.81.71.61.51.4

45、1.3Sample Number%Defective4.53.01.50.0Target25020015010076543210%DefectiveSample SizeBinomial Process Capability Report for 不良數Summary StatsCumulative%DefectiveDist of%DefectiveP ChartRate of Defectives(denotes 95%C.I.)Average P:%Defective:Target:PPM Def.:Process Z:0.01658031.6580165802.130(0.0132,0

46、.0206)(1.32,2.06)(13168,20594)(2.042,2.221)累计不良率不良的比例（希望它是随机分布）该线与P Chart中的P bar 是相同的164卜氏分布制程能力分析 卜分布只适合用在 计数型，有二个以上的选择时 例如可以用在 外观检验，但非关键项部份 0,1,2,3等二项以的选择，此种状况必须使用卜氏分布。165示例 数据在excel档案中Select:Stat Quality Tools Capabilty Analysis(Poisson)166填好各项的参数167结果及输出168基础统计169描述性统计Select:Stat Basic Statistic

47、s Display descriptive statistics170描述性统计 输出 结果中位数四分之三位数四分之一位数样本数真实的平均值95置信区间171平均值检定（Z/t）Select:Stat Basic Statistics 2 Sample tT=（Xbar-）/(S/N1/2)Z=（Xbar-）/(/N1/2)，要求已知1T为单母体的均值检定2T为双母体的均值检定172EXP173差异不显著DF为自由度99174比率检定（1P/2P）1P为单母体的比率检定2P为双母体的比率检定175比率检定（1P/2P）输出结果176标准差的检定（F）F检定为双母体的方差检定2为单母体的方差检定

48、177标准差的检定（F）40302010095%Confidence Intervals for SigmasHouseAge1009080706050403020100Boxplots of Raw DataP-Value :0.000Test Statistic:165.617Levenes TestP-Value :0.000Test Statistic:0.001F-TestFactor LevelsAgeHouseTest for Equal Variances178MSA测量系统分析179MSA的目的 了解测量系统是否有足够的能力来侦测出产品或制程参数的变更。180MSA分析的对像

49、 只要控制计划当中所提出的测量系统就必须进行分析。包含产品特性 包含过程特性181MSA分析方法的分类MSA计量型计数型破坏型182计量型MSA计量型位置分析离散分析稳定性分析偏倚分析线性分析重复性分析再现性分析稳定性分析183计数型MSA计量型风险分析法信号分析法数据解析法184破坏性MSA计量型偏倚分析变异分析稳定性分析法185偏移(Bias)真值观测平均值偏倚偏倚偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值。真值的取得可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值而定之。186重复性(Repeatability)重复性重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特

50、性时获得的测量值变差。187再现性(Reproducibility)再现性是由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。再现性 GRR=5.15 188稳定性(Stability)稳定性时间1时间2稳定性(或飘移)，是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。189线性(Linearity)量程基准值观测平均值基准值线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值190线性(Linearity)观测平均值基准值无偏倚有偏倚a191Case study(你喜欢什么类型仪器)基准值观测平均值基准值观测平均值基准值观测平均值192稳定性分析的

51、做法n自控制计划中去寻找需要分析的测量系统，主要的考虑来自：n控制计划中所提及的产品特性n控制计划中所提及的过程特性決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄193稳定性分析的做法n选取一标准样品n控制计划中所提及的产品特性n控制计划中所提及的过程特性n取出对产品特性或过程特性有代表性的样本。n针对本样本使用更高精密度等级的仪器进行精密测量十次，加以平均，做为参考值。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次

52、測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄194稳定性分析的做法n请现场测量人员连续测量25组数据，每次测量25次。n记录下这些数据。n一般而言初期的25组数据最好在短的时间内收集，利用这些数据来了解仪器的稳定状况決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄195稳定性分析的做法n将数据输入到minitab中。n计算每一组的平均值n计算每一组的R值。n计算出平均值的平均值n计算出R的平

53、均值。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄196稳定性分析的做法n计算控制界限n平均值图：Xbarbar+-A2Rbar,XbarbarnR值图：D4Rbar,Rbar,D3Rbarn划出控制界限n将点子绘上n先检查R图，是否连续25点都在控制界限内，以判定重复性是否稳定。n再看Xbar图，是否连绩25点都在控制界限内，以判定偏移是否稳定。n可以利用Xbarbar-标准值，进行偏差检定，看是否有偏差。n可以利用Rbar/d2来了解仪器的重复性

54、。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄197稳定性分析的做法n后续持续点图、判图n如果前面的控制图是稳定的，那么就可以将此控制界限做为控制用控制界限。n我们后续就固定时间，使用同样的样本、同样的测量仪器，同样的测量人员。n此时由于样本、仪品、人都是固定的，所以如果绘出来的图形有异常，一般就代表仪器有问题，要进行相应的处理。n异常的判定n点：一点超出控制界限n线：连续七点上升，连续七点下降，连绩七点在同一侧。n面：非随机性分析，在+-1sigm

55、a的范围内应覆盖68%的概率。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄198稳定性分析的做法n保留记录n各项的线性分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄199范例10/1610/2210/2811/12

56、11/1811/191/156/1910/1211/2012/948.648.448.948.948.948.548.448.747.847.948.148.748.848.647.950.149.048.248.048.648.348.648.348.048.948.049.249.048.347.748.748.448.71/122/133/204/115/206/196/287/607/218/98/2248.248.148.348.048.148.148.348.148.048.247.948.548.748.948.748.448.448.648.648.648.448.348.94

57、8.548.648.648.748.748.548.748.748.948.79/79/1110/948.048.147.948.448.648.348.848.948.4200252015105049.549.048.548.0SubgroupMeans1X=48.483.0SL=49.16-3.0SL=47.801.00.50.0StDevsS=0.34833.0SL=0.8944-3.0SL=0.000Stability Analysis for viscosity201结果判定 可以利用Xbar-MASTER来评估其偏差程度。可以利用Rbar/d2来评估其EV，例用EV/TV可以了解其

58、相应的EV%。202示例 Master的值为48 产品的公差为48+-2 所以偏差为影响百分比为(48.48-48)/4，当然也可以进行相应的统计t检定看是否有显著差异 利用Rbar/d2来估计其标准差，也可以评估其相应的EV%。203Minitab的做法收集数据将数据输入minitab中制作控制图判图数据解析判定仪器的适用性204偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到minitab表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄205偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到minitab中

59、計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n自控制计划中去寻找需要分析的测量系统，主要的考虑来自：n控制计划中所提及的产品特性n控制计划中所提及的过程特性206偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到minitab中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n自生产现场抽取样本：n一般是取在制程中间的产品。n拿取此产品到更高精密的测量设备，测量十次，加以平均，取得参考值。207偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到minitab表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n现

60、场人员测量：n现场人员：指的是实际在现场工作的人员，由于他们来进行测量，才能真正了解公司测量的偏差是多少。n重复测量十五次，取记录其值。208偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到minitab表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n将数据输入到minitab中：nexcel：我们利用来计划平均值，标准差，以及平均值的标准差。n平均值使用的语法：averagen标准差的语法为：stdev209偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到EXCEL表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加

61、補正值保留記錄n计算t值，并加以判定nt值的计算法：利用(平均值-标准值)平均值的标准差。nt=是指用来判定是否有明显偏差的基准，其和自由度有关，一般典型的=0.05n如果t t就代表有明显的偏移。n如果t t就代表没有明显的偏移。n在minitab中可直接看p值210偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到EXCEL表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n结果判定n如果t t就代表有明显的偏移。n此时就要再看其所受的影响。n我们利用偏差公差，或偏差过程变化范围来了解其受影响的比例，如果比例比较高时那么就可能仪器要停用或者修理。2

62、11偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到EXCEL表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n保留记录n各项的线性分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。212偏差练习基准值=6.0偏倚15.8-0.225.7-0.335.9-0.145.9-0.156.00.066.10.176.00.086.10.196.40.4106.30.3116.00.0126.10.1136.20.2145.6-0.4156.00.0213数据解析结果n(m)均值标准偏差r均值的标准偏差b测量值

63、156.00670.225140.05814214将数据输入minitabSelect:Stat Basic Statistics 1 Sample t215设定检定对像及检定值输入基准值216绘图选检定直方图可以选择不同的图型来形象表示217置信区间选0.95选择置信区间选择假设和被择假设218结果输出 One-Sample T:偏差 Test of mu=0 vs mu not=0 Variable N Mean StDev SE Mean 偏差 15 0.0067 0.2120 0.0547 Variable 95.0%CI T P 偏差 (-0.1107,0.1241)0.12 0.9

64、05 t Histogram of 偏差219图形输出0.40.30.20.1-0.0-0.1-0.2-0.3-0.443210偏差FrequencyHistogram of 偏差(with Ho and 95%t-confidence interval for the mean)X_Ho220线性分析的做法決定要分析的測量系統抽取代表制程的45樣本每個樣品精測，取值參考值請現場測量人員測量12次輸入數據到minitab表格中計算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補正值或調整保留記錄221线性分析n决定要分析的测量系统n由控制计划当中挑选，需要进行分析的仪器。n一般典型包含了产品特性测量仪器

65、以及过程特性测量仪器。n测量风险愈高的仪器要愈优先分析。n线性一般是在制程变异范围比较宽，只做单点的偏差分析，可能担心不足时使用。決定要分析的測量系統抽取代表制程的45樣本每個樣品精測，取值參考值請現場測量人員測量每一樣本12次輸入數據到minitab表格中計算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補正值或調整保留記錄222线性分析n抽取代表制程变异范围的样品，45个n此时一般由现场当中取出。n最好能覆盖最大值和最小值。n针对取出的样品进行精测n利用更高等级的测量设备进行测量十次，将十次的值进行平均，将此平均值做为参考值。決定要分析的測量系統抽取代表制程的45樣本每個樣品精測，取值參考值請現場測

66、量人員測量每一樣本12次輸入數據到minitab表格中計算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補正值或調整保留記錄223线性分析n请现场测量人员测量每一样本12次n测量人员应当是能够代表实际测量的人员。n同一样品请测量人员重复测量12次。n记录下测量数据。決定要分析的測量系統抽取代表制程的45樣本每個樣品精測，取值參考值請現場測量人員測量每一樣本12次輸入數據到minitab表格中計算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補正值或調整保留記錄224线性分析n输入数据到minitab表格中n输入已经得到的测量数据。n利用minitab的资料分析工具中的回归工具进行相应的计算。決定要分析的測量系統抽取代表制程的45樣本每個樣品精測，取值參考值請現場測量人員測量每一樣本12次輸入數據到minitab表格中計算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補正值或調整保留記錄225线性分析n计算截距t值，斜率t值n利用minitab的回归分析进行分析。n我们直接看各项的t检定结果，以及看p值。決定要分析的測量系統抽取代表制程的45樣本每個樣品精測，取值參考值請現場測量人員測量每一樣本12次輸入數據到min