minitab经典案例及分析PPT资料.ppt
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分析结果输出窗口,Minitab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,工具栏的介绍,打开文件,保存文件,打印窗口,剪切,复制,粘贴,恢复,插入单元格,插入行,插入列,移动列,剪切单元格,最后一次对话框,程序窗口,上一次记忆刷,下一次记忆刷,数据窗口,管理图形,撤销,帮助,关闭图形,数据类型的转换(ChangeDataType),Select:
DataChangeDataTypeTexttoNumeric,需要转换的列,转换后数据存放列,可以是原来的数据列,数据的堆积(Stack&
Unstack),Select:
DataStackStackColumns,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,数据块的堆积(StackBlocks),Select:
DataStackStackBlocksofColumns,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,转置栏(TransposeColumns),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:
DataTransposeColumns,连接(Concatenate),Select:
DataConcatenate,输入需要连接的数据列,输入新数据列的位置,原始数据,编码(Code),Select:
Datacode,原始数据,编码,规则,被编码的变量,Minitab之常用图形,QC7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,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,练习,输入表中,注意输入格式,Select:
StatQualitytoolsCauseandeffect,填好各项需要的参数,结果输出,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,练习,输入数据,Select:
StatQualitytoolsParetoChart,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,结果输出,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,练习,输入数据,Select:
GraghScatterPlots,输入参数,可以选择不同的输出表现形式,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,输出图形,直方图,决定你所关心的Y或X,收集Y或X的数据,输入MINITAB表,MINITAB绘出直方图,进行判定,练习,请打开EXCEL档案的计量型部份Select:
GraghHistogram,填入参数,可以同时为几个变量作直方图,结果输出,请依照QC7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。
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,练习,输入数据,Select:
GraghTimeSeriesPlots,填入参数,时间刻度设置,结果输出,依此状况来判定未定的销售趋势。
Minitab的SPC使用,Minitab可提供的图形,计量型Xbar-RXbar-sI-MRI-MR-sZ-MR,计数型PNpCU,Xbar-R做法,Xbar-R是用于计量型判稳准则:
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。
Xbar-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,Xbar-R练习,打开下列档案,Select:
StatControlChartVariablesChartsforsubgroupXbar-R,输入参数,根据不同的输入方式选择不同的分析方法,若数据输入在一列中,则确定出每组的样本数,决定控制用控制图的控制界限,输入稳定条件下的平均值和标准差,即确定出控制用控制图的控制界限。
Xbar-ROptions选项,可以在这里选择判异准则,Box-Cox正态转换,进行正态性转换,Storage项,输出数据的平均值和标准差,图形输出,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,Xbar-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,Xbar-s练习,打开下列档案Select:
StatControlChartVariablesChartsforsubgroupXbar-s,输入参数,解释与Xbar-R图相同,图形输出,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,I-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,I-MR练习,打开下列档案,用其来进行I-MR图练习Select:
StatControlChartVariablesChartsforindividualsI-MR,输入参数,输入变量,控制用控制图的控制界限,如果是控制用控制图请输入数据,图形输出,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,I-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,I-MR-R练习,打开下列档案,用其来进行I-MR-R图练习Select:
StatControlChartVariablesChartsforindividualsZ-MR,输入参数,输入变量和样本数,图形输出,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,Z-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,Z-MR练习,打开下列档案,用其来进行Z-MR图练习Select:
StatControlChartVariablesChartsforindividualsZ-MR,输入参数,输入变量,输入自变量,决定估计,选择标准差的估计方法,图形输出,p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,p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。
输入数据,请打开数据文档Select:
StatControlChartAttributesChartsP,输入参数,输入样本数,输入变量,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,保存P值,保存根据数据计算所得到的总的不良率,图形输出,np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,np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。
Np图要求的每组的样本数必须是一样的。
输入数据,请打开数据文档Select:
StatControlChartAttributesChartsNP,输入参数,输入样本数,输入变量,图形输出,c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,C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。
StatControlChartAttributesChartsC,输入参数,输入变量,决定判异准则,判异准则同P图一样,图形输出,u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,u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。
StatControlChartAttributesChartsU,输入参数,输入变量,输入样本量,图形输出,MINITAB之制程能力分析,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),MINITAB能力分析的选项(计量型),CapabilityAnalysis(Normal)CapabilityAnalysis(Between/Within)CapabilityAnalysis(Weibull)CapabilitySixpack(Normal)CapabilitySixpack(Between/Within)CapabilitySixpack(Weibull),CapabilityAnalysis(Normal),该命令会划出带理论正态曲线的直方图,这可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。
CapabilityAnalysis(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。
CapabilityAnalysis(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,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,STEP1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,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。
STEP2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,STEP3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。
STEP4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MINITABSTATQUALITYTOOLCAPABILITYANALYSISNORMAL,STEP5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,练习,输入数据,注意输入方式,Select:
StatQualityToolsCapabiltyAnalysisNormal,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,选择标准差的估计方法,一般选择复合的标准差估计方式,选项的输入,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,以Cpk,Ppk结果的输出,以Zbench方式输出,结果说明,请学员按此图形来说明该制程状况,CapabilityAnalysis(Between/Within),CapabilityAnalysis(Weibull),此项的分析是用在当制程不是呈现正态分布时所使用。
因为如果制程不是正态分布硬用正态分布来分析时,容易产生误差,所以此时可以使用韦氏分布来进行分析,会更贴近真实现像。
练习,请使用同前之数据来进行分析。
上规格:
103下规格:
97规格中心:
100,输入相关参数,Select:
StatQualityToolsCapabiltyAnalysisNonnormal,填入选项要求,韦氏分布的参数估计,结果图形,正态分布适用性的判定,可以使用Statbasicstatisticnormalitytest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,数据调整,进行数据的堆积,填写选项,输入变量,输入作为参考的概率线,结果输出,结果输出(加标0.5概率),计量型制程能力分析总结,一般的正态分布使用CapabilityAnalysis(Normal)如果是正态分布且其组内和组间差异较大时可用CapabilityAnalysis(Between/Within)当非正态分布时则可以使用CapabilityAnalysis(Weibull),CapabilitySixpack(Normal),复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布(plot)直方图正态分布检定CPK,PPK,练习,请以前面的数据来进行相应的CapabilitySixpack(Normal)练习Select:
StatQualityToolsCapabiltySixpackNormal,输入各项参数,输入规格,选定判异准则,选择判异准则,选择标准差估计方法,默认值是复合标准差计算公式,考虑可选择项,如果希望计算Cpm,则输入目标值,结果输出,CapabilitySixpack(Between/Within),复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布直方图正态分布检定CPK,PPK,同前练习及结果,CapabilitySixpack(Weibull),复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布直方图正态分布检定CPK,PPK,结果输出,二项分布制程能力分析,二项分布只适合用在好,不好过,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。
示例,数据在excel档案中Select:
StatQualityToolsCapabiltyAnalysisBinomial,填好各项的参数,输入样本数,输入历史的不良率,选好控制图的判异准则,结果及输出,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。
示例,数据在excel档案中,Select:
StatQualityToolsCapabiltyAnalysisPoisson,填好各项的参数,结果及输出,基础统计,描述性统计,一些参加统计学课程的学生做了一个简单的试验。
每个学生被要求记录下自己的每分钟脉搏跳动次数。
下面我们对他们脉搏跳动的数据进行简单的分析。
描述性统计,1OpentheworksheetPULSE.MTW.2ChooseStatBasicStatisticsGraphicalSummary.3InVariables,enterPulse1.ClickOK.,结果输出,Z检验,例某零件,其厚度在正常生产下服从N(0.13,0.0152)。
某日在生产的产品中抽查了10次,其观测值为:
0.112,0.130,0.129,0.152,0.138,0.118,0.151,0.128,0.158,0.142。
发现平均厚度已稍增大至0.136,如果标准差不变,试问生产是否正常?
(取0.05),Z检验,H0:
0.13,H1:
0.13由于已知,故用z检验由MINITAB计算,StatBasicStatistics1SampleZ,Testofmu=0.13vsnot=0.13Theassumedstandarddeviation=0.015VariableNMeanStDevSEMean95%CIZPC1100.1358000.0151060.004743(0.126503,0.145097)1.220.221,t检验,例某宾馆六西格玛团队评定某项服务的等级,最大可能的级别为10。
团队规定服务等级的总体均值“达到7”的服务项目可以接受,总体均值“超过7”的认为有提高。
随机调查12位顾客,要求他们对此项服务评定等级,得到12个级别数据为:
7,8,10,8,6,9,6,7,7,8,9和8。
假设总体级别近似服从正态分布,在显著性水平0.05的情况下,问服务项目确实比规定可接受标准有提高吗?
t检验,建立假设H0:
7,H1:
7未知,且n7是小样本,故选用t检验。
下面是MINITAB软件计算的结果:
Testofmu=7vs7VariableNMeanStDevSEMean95%LowerBoundTPC1127.750001.215430.350867.119892.140.028,1P检验,例某厂规定产品必须经过检验合格后才能出厂,某不合格品率p0不得超过5。
现从一批产品中随机抽取50个进行检验,发现有4个不合格品,问该批产品能否出厂?
(取0.05),1P检验,用MINITAB软件计算,StatBasicStatistics1Proportion,TestandCIforOneProportionTestofp=0.05vsp0.05SampleXNSamplep95%LowerBoundExactP-Value14500.0800000.0277880.240,2P检验,例用A与B两种不同的方法制造某种零件,从各自制造的零件中分别随机抽取100个,其中A有10个废品,B有3个废品。
在0.05水平上,能否认为废品率与方法有关?
2P检验,用MINITAB软件计算,StatBasicStatistics2Proportion,TestandCIforTwoProportionsSampleXNSamplep1101000.100000231000.030000Difference=p
(1)-p
(2)Estimatefordifference:
0.0795%CIfordifference:
(0.00235994,0.137640)Testfordifference=0(vsnot=0):
Z=2.03P-Value=0.043,标准差的检验,例在改革工艺前后,各测量了若干钢条的抗剪强度,数据如下:
改革后:
525,531,518,533,546,524,521,533,545,540改革前:
521,525,533,525,517,514,526,519设改革后钢条的抗剪强度,改革前为问:
可以认为改革工艺后钢条的抗剪强度标准差有改变吗?
标准差的检验,设用MINITAB软件,StatBasicStatistics2Variances,MSA测量系统分析,MSA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。
MSA分析的对像,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,MSA分析方法的分类,MSA,计量型,计数型,破坏型,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,计数型MSA,计量型,风险分析法,信号分析法,数据解析法,破坏性MSA,计量型,偏倚分析,变异分析,稳定性分析法,偏移(Bias),真值,观测平均值,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。
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性时获得的测量值变差。
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,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。
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,线性(Linearity),观测平均值,基准值,无偏倚,有偏倚,Casestudy(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,稳定性分析的做法,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:
控制计划中所提及的产品特性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,稳定性分析的做法,选取一标准样品控制计划中所提及的产品特性控制计划中所提及的过程特性取出对产品特性或过程特性有代表性的样本。
针对本样本使用更高精密度等级的仪器进行精密测
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- minitab 经典 案例 分析