CPK-SPC-minitab操作培训教程解读

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2024年Minitab培训教程

Minitab培训教程一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理和统计分析的软件，其简单易用、功能强大的特点使其在众多行业和领域得到了广泛应用。

为了帮助用户更好地掌握Minitab的使用方法，提高数据分析能力，本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能和实际应用案例。

二、Minitab基本操作1.安装与启动用户需要从Minitab官方网站软件安装包，按照提示完成安装。

安装完成后，双击桌面图标启动Minitab。

2.界面介绍Minitab的主界面包括菜单栏、工具栏、项目树、工作表、输出窗口和状态栏。

菜单栏包含文件、编辑、视图、帮助等选项；工具栏提供了常用功能的快捷方式；项目树用于显示当前工作簿中的所有数据表和输出结果；工作表用于输入和编辑数据；输出窗口显示分析结果；状态栏显示当前工作状态。

3.数据输入与编辑在Minitab中，数据输入与编辑主要通过工作表进行。

用户可以手动输入数据，也可以从外部文件导入数据。

数据编辑包括插入行、删除行、插入列、删除列、复制粘贴、查找替换等操作。

4.数据保存与导出Minitab支持多种数据格式，如MinitabProject（.mtw）、Excel（.xlsx）、CSV（.csv）等。

用户可以随时保存当前工作簿，以便下次继续使用。

Minitab还可以将工作表、输出结果等导出为其他格式，以便与其他软件进行数据交换。

三、Minitab常用功能1.描述性统计分析描述性统计分析是Minitab的基础功能之一，主要包括均值、标准差、方差、偏度、峰度等统计量。

通过描述性统计分析，用户可以快速了解数据的整体情况。

2.假设检验Minitab提供了丰富的假设检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验等。

用户可以根据实际需求选择合适的假设检验方法，检验样本数据的显著性。

3.相关分析与回归分析相关分析用于研究两个变量之间的线性关系，回归分析用于研究一个变量对另一个变量的影响程度。

Minitab提供了皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、线性回归、非线性回归等分析方法。

Minitab全面培训教程

Minitab全面培训教程1.引言Minitab是一款广泛应用于数据分析、质量管理和统计分析的软件，具有强大的数据处理、图表绘制和统计分析功能。

本教程旨在帮助读者全面了解Minitab的使用方法，掌握数据分析的基本技巧，从而提高工作效率。

本教程适用于初学者和有一定基础的读者，通过学习本教程，读者将能够熟练运用Minitab进行数据分析。

2.Minitab基本操作2.1软件安装与启动请确保您的计算机满足Minitab的系统要求。

然后，从官方网站Minitab安装包，按照提示完成安装。

安装完成后，双击桌面上的Minitab图标启动软件。

2.2界面与菜单介绍启动Minitab后，您将看到主界面。

主界面包括菜单栏、工具栏、工作表区域和状态栏。

菜单栏包含文件、编辑、视图、帮助等菜单项，工具栏包含常用的操作按钮，工作表区域用于显示数据和图表，状态栏显示当前工作表的信息。

2.3工作表操作（1）创建工作表：菜单栏中的“文件”→“新建工作表”，或者工具栏上的“新建工作表”按钮。

（2）导入数据：菜单栏中的“文件”→“导入数据”，选择数据文件并设置导入选项。

（3）编辑数据：双击工作表中的单元格，输入或修改数据。

您还可以使用工具栏上的剪切、复制、粘贴等按钮进行操作。

（4）保存工作表：菜单栏中的“文件”→“保存”，或者工具栏上的“保存”按钮。

3.数据分析与图表绘制3.1描述性统计分析（1）菜单栏中的“统计”→“基本统计”→“描述统计”。

（2）在弹出的对话框中，选择需要分析的数据列，“确定”。

（3）在结果窗口中，查看描述性统计指标。

3.2假设检验（1）菜单栏中的“统计”→“基本统计”→“t检验”。

（2）在弹出的对话框中，选择需要分析的两组数据，“确定”。

（3）在结果窗口中，查看假设检验结果。

3.3图表绘制（1）菜单栏中的“图形”→“条形图”、“直方图”、“散点图”等。

（2）在弹出的对话框中，选择需要绘制的数据列，设置图表选项，“确定”。

MINITAB使用操练

统计过程控制(SPC) —管理图分析
计量型-X bar R例题
以下资料是 A部品的张力强度为管理特性用 X R 管理图管理而调查的 DATA。请作成其，并求出UCL和 LCL 。DATA按正态分布。
X R
将一行一行的数据变换到MINITAB一列数据的方法为: DATA/STACK/ROWS
• 评估过程稳定性 • 使用控制图跟踪一段时间内的过程稳定性并检测是否存在特殊原因，特殊原因 • 是指过程中出现异常情况的原因，这不同于过程的正常状况。 • Minitab 绘制过程统计量（如子组平均值、单个观测值、加权统计量或缺陷数） • 与样本序号或时间的对比图。Minitab 绘制以下内容： • ■ 在统计量的平均值处绘制中心线 • ■ 在中心线之上 3 倍标准差处绘制控制上限 (UCL) • ■ 在中心线之下 3 倍标准差处绘制控制下限 (LCL) • 对于所有控制图，可以修改 Minitab 的默认图表规格。例如，可以定义对过程 • 标准差的估计方法，指定特殊原因的检验，以及通过定义历史阶段来显示过程 • 阶段。
能力反映普通原因引起的变差，并且总是要对系统采取瑰丽措施来提高能力。过程能力只与过程的质量因素（人、机料、法、环）有关，与规范公差无关。
过程能力
2.计算过程的标准偏差（δ ） δ = R/d2= δ
n d2 2 1.13 3 1.69
时随样本容量变化的常数）
4 2.06 5 2.33 6 2.53 7 2.70 8 2.85 9 2.97 10 3.08
• • • • • •
• • • • • • • • • •
汽车工业行动组织 (AIAG) 建议使用以下原则来检验特殊原因： ■ 检验 1：1 个点，距离中心线大于 3 个标准差 ■ 检验 2：连续 9 个点在中心线同一侧 ■ 检验 3：连续 6 个点，全部递增或全部递减此外，根据 AIAG 原则，对于所有未来的控制图，都要对检验 2 和 3 使用值 7。通过设置控制图分析的选项就可以轻松地完成此操作。设置选项时，受影响的对话框将自动反映您的首选项。 1 选择工具 ➤ 选项 ➤ 控制图和质量工具 ➤ 定义检验。 2 选中前三个检验。 3 在第二个检验的 K 下，将值更改为 7。 4 在第三个检验的 K 下，将值更改为 7。 5 单击确定。

2024年Minitab培训教程详解-(带目录)

Minitab培训教程详解-(带目录)Minitab培训教程详解一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理、数据分析、过程改进等领域的统计软件。

它凭借其强大的数据处理能力、简便的操作界面和丰富的图表功能，受到了众多专业人士的青睐。

为了让用户更好地掌握Minitab的使用技巧，本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能及实际应用案例，帮助读者快速提升数据分析能力。

二、Minitab基本操作1.安装与启动（1）从官网Minitab安装包。

（2）按照提示完成安装过程。

（3）启动Minitab，输入序列号激活软件。

2.界面介绍（1）菜单栏：包含文件、编辑、视图、帮助等菜单。

（2）工具栏：提供常用功能的快捷按钮。

（3）项目管理器：用于创建、管理和保存项目。

（4）工作表：用于输入、编辑和查看数据。

（5）图表：用于展示数据分析结果。

3.数据输入与编辑（1）手动输入数据：在工作表中直接输入数据。

（2）导入外部数据：支持Excel、CSV、TXT等格式。

（3）数据编辑：包括复制、粘贴、删除、插入等操作。

（4）数据筛选：根据条件筛选数据。

三、Minitab常用功能1.描述性统计（1）基本统计量：包括均值、中位数、标准差等。

（2）频数分析：统计各数据出现的次数。

（3）图表展示：包括直方图、箱线图等。

2.假设检验（1）单样本t检验：检验样本均值是否等于总体均值。

（2）两独立样本t检验：检验两个样本均值是否存在显著差异。

（3）配对样本t检验：检验两个相关样本均值是否存在显著差异。

3.方差分析（1）单因素方差分析：检验多个样本均值是否存在显著差异。

（2）双因素方差分析：检验两个因素对样本均值的影响。

4.相关分析与回归分析（1）相关分析：研究两个变量之间的关系。

（2）线性回归：建立一个或多个自变量与因变量之间的线性关系模型。

（3）多元回归：建立一个或多个自变量与多个因变量之间的线性关系模型。

5.质量管理工具（1）控制图：监控过程稳定性，发现异常因素。

minitab培训教程完整版(2024)

残差分析
残差是实际观测值与模型预测值之间的差异。通过绘制残差图可以检查模型是否满足线性回归的假设，如误差项的独立性、同方差性等。
多重共线性诊断
当自变量之间存在高度相关时，会导致回归系数的估计不准确。可以使用Minitab中的VIF（方差膨胀因子）或条件指数等方法来诊断多重共线性问题。
模型优化
Minitab是一款功能强大的统计分析和数据可视化软件，广泛应用于质量管理、学术研究、市场调研等领域。
易于使用且功能丰富
Minitab提供直观的操作界面和丰富的统计功能，使得用户可以轻松地进行数据处理、分析和可视化。
广泛的应用领域
3
Minitab在制造业、医疗、金融、教育等多个行业都有广泛的应用，帮助用户做出基于数据的决策。
2024/1/24
4
Minitab界面与功能
主界面介绍
Minitab的主界面包括菜单栏、工具栏、项目管理器、数据窗口和图形窗口等部分，方便用户进行各种操作。
基本功能概述
高级功能介绍
除了基本功能外，Minitab还提供多变量分析、时间序列分析、非参数检验等高级功能，帮助用户进行更深入的数据分析。
2024/1/24
数据清洗
提供数据去重、缺失值处理、异常值检测与处理等功能，确保数据质量。
数据整理
支持数据排序、筛选、分组等操作，方便用户对数据进行初步整理。
8
数据可视化技巧
图表类型选择
根据数据类型和分析目的，选择合适的图表类型进行可视化展示。
2024/1/24
图表美化
提供丰富的图表样式和配色方案，支持自定义图表元素，如标题、坐标轴、图例等。
如果发现模型存在问题，如拟合不足或过拟合，可以通过添加或删除自变量、使用交互项或非线性变换等方法来优化模型。

CPK_培训教材详细讲解

CPK_培训教材详细讲解CPK 培訓教材⼀.Cpk 的定義某⼀制程在⼀定因素與正常管制狀態下的品質作業能⼒. ⼆.Cpk 的影響因素製程要因---原料,机器設備,⼈員能⼒,測量儀器. 製程條件---常態分配,統計管制狀態. 三.Cpk 的計算 USL:上限尺⼨ LSL:下限尺⼨Average:測量數据的平均值σ:標準差,其公式為: σ=1/)(22--∑∑n n x xCpu=(USL-Average)/3σ Cpl=(Average-LSL)/3σ Cpk=Min(Cpu,Cpl)σ:其⼤⼩表⽰測量數据的離散程度, σ越⼩表⽰數据的離散程度越⼩,反之則數据的離散程度越⼤.Cpu:其值表⽰測量數据偏離上限的程度, Cpu 越⼤表⽰測量數据偏離上限較遠; 反之則數据靠近上限.Cpl: 其值表⽰測量數据偏離下限的程度, Cpl 越⼤表⽰測量數据偏離下限較遠; 反之則數据靠近下限. 四.Cpk 的等級 A:1.33≦CpkA 級,製程能⼒滿⾜圖紙要求,⽣產中⼏乎沒有不良品產⽣.B: 1.00≦Cpk<1.33B級, 製程能⼒基本滿⾜圖紙要求,⽣產中約有0.27%不良品產⽣,必須加以注意,並設法維持不使其變坏.C: Cpk<1.00C級, 製程能⼒不能滿⾜圖紙要求, ⽣產中可能有較多不良品產⽣, 應採取緊急措施,全⾯檢討所有可能影響的因素,必要時得停⽌⽣產.五.Cpk 管制抽樣的基本原則管制⽅法取樣頻率管制圖查檢表⾼ 1--2⼩時 15--30分鐘中 4--8⼩時每⼩時低每班次 2⼩時六.CPK數据分析.1.數据均分布于中值兩旁, Cpk值⼀般⼤于1.33,⾒附圖１.2.數据离散地分布中值兩旁,Cpk值⼀般⼩于1.33,⾒附圖２.3.數据分布离散度⼩,但偏中值不遠,Cpk值⼤于1.33,⾒附圖３.4.數据分布离散度⼩,但偏中值較遠,Cpk值⼩于1.33. ⾒附圖４.5.數据絕⼤多數雖均分布于中值兩旁,但個別超差,將⼤⼤降低Cpk值,甚⾄Cpk值⼩于1.33,⾒附圖５.七,Cpk的提⾼.1.減⼩σ,即增強設備的穩定性,增加夾具夾緊定位的可靠性,提⾼⼑具切削的穩定性2.精⼼調整,使數据均布于中值兩旁.3.加強監控,當數据偏离中值較遠時,要及時調机,不必等到超差時再調机.⼋.CP制程精确度.CP=Ｔ/6σ.T:尺⼨公差值CP:其值表⽰制程的精确程度, CP越⼤制程精确程度越⾼,反之則制程精确程度越低. CP的分級:A : 1.33≦CPB : 1.00≦CP<1.33C : 0.83≦CP<1.00D : CP<0.83CP等級的處置Ａ級:此⼀⼯程甚為穩定,可以將規格容許差縮⼩或胜任更精密的⼯作.Ｂ級:有發⽣不良品之危險,必須加以注意,並設法維持不要使其變坏及迅速追查.Ｃ級:檢討規格及作業標準,可能本⼯程不能胜任這么精密的⼯作.Ｄ級:應採取緊急措施,全⾯檢討所有可能影響的因素,必要時得停⽌⽣產.九 . 制程精密(ＣＰ值)与不良率的關系當數据對稱分布于中值兩邊時,良品率的分布如下:制程精密度(CP 值)与不良率的關系如下:-４δ -３δ -２δ-１δ０ +１δ +２+３ +４ +５ +６ -５δ -６δ０68.26% 95.46% 99.73% 99.9937% 99.999943 99.9999998%⼗. C P与制程能⼒的判斷X平均數Cp与Cpk的计算公式1、⾸先我们先说明Pp、Cp两者的定义及公式Cp（Capability Indies of Process）：稳定过程的能⼒指数，定义为容差宽度除以过程能⼒，不考虑过程有⽆偏移，⼀般表达式为：Cpk，Ca，Cp三者的关系：Cpk = Cp ＊（ 1 －┃Ca┃），Cpk是Ca及Cp两者的中和反应，Ca 反应的是位置关系（集中趋势），Cp反应的是散布关系（离散趋势）4。

SPC培训资料_2

• 技巧的欠缺 • 注意力不集中 • 不合格的某一批次物料
9
SPC的理论基础
过程分布规律随时间的变化情况
10
SPC的理论基础
过程中存在特殊原因，应采取局部措施识别、消除特殊原因，使过程受控
11
SPC的理论基础
过程受控，即过程中仅存在普通原因，但不合格品率太高，往往需要对系统采取措施来改进过程
连线样本
SPC的理论基础
控制限
UCL 上控制限 CL 中心线 LCL 下控制限
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控制图的种类
▪ 连续型变量控制图
连续型变量分布有两类参数，一类描述分布位置的如平均值 X，另一类描述分布离散程度的，如标准差 s 和极差 R; 所以相对应的有两类控制图，一类监控分布位置的变化，另一类监控分布离散程度的变化。
控制 -- 监察过程的表现。
这个分析是基于和“t test”假设测试一样的概念。它能提供关于过程的决策, 在问题影响输出前加以更正。
SPC能发出信号提示一个在稳定状态过程的差异正受到外来肇因的影响。
3
▪ SPC的功效
SPC的功效
SPC作为一个持续改善的工具，它可以：
▪ 将流程变异减至最少 ▪ 消除流程的错败 ▪ 将产品能力尽量提升 ▪ 加强客户满意程度 ▪ 对流程进行预测 ▪ 给出信息何时需要对流程采取改善措施，何时不用
人
机
资
输入料
源
X法环
组合
过程
PCB制作中, 板面电镀是一个过程:
输出(Y)
输入： • 药水 • 铜球 • 电流 • 操作方法 • 环境
…
输出： • 镀铜的PCB
7
SPC的理论基础
▪ 波动
即使从同一个过程出来的产品也是不一样，它们的差异通过其特征值的波动表现出来。

Minitab操作培训 (经典培训课件)

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38
1，生成有规律的数据，
2，数据的堆叠，
怎样区分三个Stack下面的三个命令的功能？
3，数据的编码，
4，改变数据类型，
三、Minitab图形的制作：
Minitab常用图形的制作常用图形的制作: 常用图形的制作
散点图: 散点图提供分布图– 用于了解‘Y’ 和潜在‘X’之间是否存在关系直方图: 直方图提供频数图– 用于提供分布状态形状的图形(是否为正态?) 条形图表: 条形图表提供条形图– 用于绘制‘Y’和几个‘X’的对比图。允许数据成组时间序列图: 时间序列图提供运行图–用于了解‘Y’随时间的变化情况箱图: 箱图提供‘Y’在‘X’的不同水平或不同类别上的取值的图形 (例如，设备1与2、炉膛1 与2 和3对比等等) 基本统计/正态检验基本统计正态检验：
现在，图表和统计数据告诉我们现有机器和新机器之间存在差异。我们仍然需要找出原因. . .
6，直方图：，直方图：
这个图表告诉我们可能的事实！这个图表告诉我们可能的事实！
• 新型设备总是能够生产较厚的塑料片 • 无论什么设备，塑料片总是在12:00p 和6:00pm时较厚. 如何解释这种工艺表现？
四、 Minitab中的其它功能：
期待我们接下来的课程里面学习…. 期待我们接下来的课程里面学习
36
思路总结：思路总结：
在测量阶段，在测量阶段，Minitab为六个西格玛分析提供两个不为六个西格玛分析提供两个不同层次的方法：同层次的方法： 1. 图表 2. 基本统计数据
首先看看图表，让它们告诉您事实。生成统计数据，让它来支持您在图表中看到的结果。
在边际图中直方图显示界限内数据的个数(频数图)!

Minitab全面培训教程精讲

启动Minitab
双击桌面上的Minitab图标，或者在开始菜单中找到Minitab并单击启动。
界面介绍及功能概述
菜单栏
包含文件、编辑、视图、数据、统计、图形、窗口和帮助等菜单，用于执行各种命令和操作。
01
02
工具栏
提供常用命令的快捷方式，如打开、保存、打印、剪切、复制、粘贴等。
03
数据窗口
过程ห้องสมุดไป่ตู้进措施
探讨针对过程能力不足的有效改进措施，如工艺优化、设备升级、
人员培训等。
可靠性建模和预测技术
可靠性基本概念
介绍可靠性的定义、指标、分类等基础知识。
可靠性建模方法
详细讲解可靠性建模的流程和方法，包括数据收集、模型选择、参数估计等步骤。
可靠性预测技术
深入剖析可靠性预测的方法和技术，如寿命分布拟合、加速寿命试验设计等，帮助学员准确预测产品可靠性水平。
07
高级功能拓展与应用实例
宏命令编写和自动化处理流程
宏命令基本概念
介绍Minitab中宏命令的定义、作用及优势。
编写宏命令
详细讲解如何编写Minitab宏命令，包括语法规则、参数设置等。
自动化处理流程
通过实例演示如何使用宏命令实现数据处理的自动化，提高工作效率。
自定义函数实现特定功能需求
自定义函数概述
双样本t检验
用于比较两个独立样本或配对样本的均值是否有显著差异。
方差分析（ANOVA）
用于比较多组数据的均值是否有显著差异，并可进一步进行多重比较。
卡方检验
用于比较实际观测频数与理论期望频数是否有显著差异，常用于分类数据的独立性或拟合优度检验。
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方差分析与回归分析

2024年Minitab培训教程大全

Minitab培训教程大全1.引言Minitab是一款广泛应用于数据分析、质量管理和统计分析的软件。

它以其强大的功能和简便的操作受到众多用户的一致好评。

为了帮助用户更好地掌握Minitab的使用方法，本文将为您详细介绍Minitab的各项功能，并提供详细的操作步骤和实际案例。

2.Minitab基础知识2.1Minitab界面介绍Minitab界面主要包括菜单栏、工具栏、工作表视图、项目管理器、输出窗口和状态栏等部分。

用户可以通过菜单栏选择不同的功能，使用工具栏中的图标进行快速操作，工作表视图用于显示数据，项目管理器用于管理项目文件，输出窗口用于显示分析结果，状态栏用于显示当前状态信息。

2.2Minitab数据类型Minitab支持多种数据类型，包括数值型、字符型和日期型等。

数值型数据可以进行计算和统计分析，字符型数据用于表示文字信息，日期型数据用于表示日期和时间。

用户可以根据实际需求选择合适的数据类型。

3.Minitab统计分析功能3.1描述性统计分析描述性统计分析用于描述数据的集中趋势和离散程度。

Minitab 提供了均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等统计量。

用户可以通过选择“统计”→“基本统计量”→“描述性统计”进行操作。

3.2假设检验假设检验用于判断样本数据是否具有显著性差异。

Minitab提供了t检验、方差分析、卡方检验等假设检验方法。

用户可以通过选择“统计”→“假设检验”进行操作。

3.3相关分析与回归分析相关分析用于研究两个变量之间的关系，回归分析用于预测一个变量与一个或多个自变量的关系。

Minitab提供了皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、线性回归、多元回归等分析方法。

用户可以通过选择“统计”→“相关与回归”进行操作。

3.4方差分析方差分析（ANOVA）用于研究多个样本均值是否存在显著性差异。

Minitab提供了单因素方差分析、多因素方差分析、重复测量方差分析等方法。

Minitab培训SPC统计过程分析

种类：平均数、中位数、众数
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Minitab培训SPC统计过程分析
3.众数(Mode):－Mo
一群数据中，出现次数最多次的数值。若二相邻两数值均为出现次数最多的数值，则取平均值。
频数最大的数量,用以消除极大及极小值的影响。
二、差异量数：以一个数字来代表一群统计数据内差异或离散程度。离散趋势
常,表示过程不稳定,应及时消除异常原因. 3.使用时只需把采集到的样本数据或统计量在图
上打点就行;不必再计算控制限
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Minitab培训SPC统计过程分析
管制图的选择
管制图的选择的选择
计量值（连续型）数据性质？
计数值（离散型）
n≧2
样本大小
n=1
n=？
不良数
数据系不良数或缺点数
缺点数
计数值不合格品率控制图（Ｐ图）不合格品数控制图（Pn图）缺陷数控制图（c图）单位缺陷数控制图（ µ图）
Minitab培训SPC统计过程分析
什么是SPC?
■ Statistical:（统计）
以概率统计学为基础，用科学的方法分析数据，得出结论；
■ Process：（过程）有输入-输出的一系列的活动； ■ Control：（控制）事物的发展和变化是可预测的；
Minitab培训-SPC统计过程分析
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2020/11/2
Minitab培训SPC统计过程分析
课程目标
➢ 了解统计基本概念 ➢ 了解控制图原理 ➢ 计量型与计数型控制图的作法与适用范围 ➢ 控制图的选用原则 ➢ 过程的特性及过程能力 ➢ Ppk 和 Cpk 之间的区别以及了解如何计算这些指
简便省事，并能及时判断工序是否处于稳定状态，缺点是不易发现工序分布中心的变化

Minitab最全面培训教程

1 2
统计分析与数据可视化工具
Minitab是一款强大的统计分析软件，提供丰富的数据分析工具和可视化图表，帮助用户更好地理解数据。
广泛的应用领域
Minitab被广泛应用于质量管理、六西格玛、学术研究、市场调研等领域，支持多种数据类型和分析方法。
易于学习和使用
3
Minitab具有直观的用户界面和丰富的在线资源，使得用户可以快速上手并高效地进行数据分析。
假设检验基本概念
介绍假设检验的定义、原理和步骤，包括原假设和备择假设的设
立、检验统计量的选择等。
2024/1/30
常见假设检验方法
讲解单样本t检验、双样本t检验、配对样本t检验、卡方检验等常见假设检验方法的原理和应用场景。
实例演示与操作
通过实例演示，讲解如何在Minitab 中进行假设检验操作，包括数据导入、检验方法选择、结果解读等。
宏命令执行错误
分析宏命令执行错误的原因，并提供相应的修正建议。
2024/1/30
数据丢失或损坏
介绍如何预防数据丢失或损坏，并给出相应的恢复方法。
自定义函数或过程调用失败
针对自定义函数或过程调用失败的情况，给出排查和解决方案。
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THANKS
感谢观看
2024/1/30
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Minitab最全面培训教程
2024/1/30
1
目录
2024/1/30
• 入门与基础操作 • 统计分析与数据处理 • 实验设计与优化方法 • 质量控制工具应用实践 • 可靠性分析与生存模型构建 • 高级功能拓展与自定义设置
2
2024/1/30
01
CATALOGUE
入门与基础操作

Minitab中CPKPPKCPM的计算学习

➢

平均值（）：指所有数据的和（）除以所测数据的数量（n），X 可以用精确度Ca来衡量，显示了这组数据的偏移性，它越接近

1 n
n
Σ
i 1
X
i
目标值（m）越好，T指公差(或规格)，
目标值（m）：当未指定时，一般是（最大值USL+最小值LSL）/2
➢ 标准差（σ）：每个数据与平均值的差平方的和( ）除以数量减壹(n-1)后
开根号，
n
1
1
n
Σ(X
i1
i

2
X)
可以用精密度Cp或Pp来衡量，显示了这组数据的离散性，它越小越好。
16
计算PPK/CPK的公式？
PPK的计算公式？
CPK等同PPK算法
PPK min(CPU, CPL) Pp (1- Ca)
美式算法
USP - x
CPU
3
Ca x m T2
二、CPK用于生产过程中的管控(对过程的监控及验证); 还可以称为长期过程能力，是在大批量的状态下，
它是间隔性的取样本数据，所取的数据不是同一批次的。
3
PPK,CPK,CPM的共同点三、PPK，CPK，CPM的主要含意:目前的品质水准 ( σ 正态）是否满足顾客规定的要求 (UCL，LCL）的能力的指数。
质量部（2016年11月）
1
培训提纲培训目的：学会使用Minitab 15
计算CPK,PPK及CPM 培训时间：1小时
培训方式：讲解评估方式：当场软件运用
2
PPK及CPK区别
一、PPK用于进料、完工及设计验证(小批量生产)的数据，即专检的时候;

CPK基础知识及Minitab上机操作

CPK基础知识及Minitab上机操作一、CPK——Complex Process Capability index 计算：1、概述：过程能力指加工质量满足技术标准的能力，是衡量过程加工内在一致性的，是稳态（计量质量特性值有99.73%落在μ±3σ，其中μ质量特性值的总体均值）下最小波动，取决于人机料法环，与公差无关。

通常由6σ（6倍标准差）表示过程能力，它的数值越小越好。

表1.主要计算公式Z值是有Zlt 和Zst 之分，但是首先你要分清楚所谓“Long term”和“Short term”到底是一个什么概念？我们先说Short term，所谓的短期是指在相对很短的时间内从过程中抽取子组来估算过程中的一般原因变异，所以过程中的子组之间都是相似的，只有自然的随机的一般原因变异。

举个例子说，假设一个过程的某一种原材料有不同的来源，如果我们在只使用一种原材料来源的时候，所做的过程能力研究的就是短期的过程能力。

再说Long term,所谓的长期就是指包含了两种变异，一般原因和特殊原因变异。

一般来说，我们要通过一个能包含长期变异的抽样才能计算出来。

所以如果你的过程中有班别，设备，人员，原料等等变异的话，做长期的过程能力研究就必须要包含这些变异。

所以长期短期指的是你所评估的变异的范围的不同数据来源。

Within和Overall指的是两种计算变异的模式。

Within是通过评估子组的组内变异来估计过程的总变异。

所这种方法常常忽略了组间的变化，所以称之为Within。

Overall是通过评估每样本之间的离散程度来估算过程的总变异。

因为这在统计学的角度认为，计算包含了样本间全部的变异，所以被称为Overall。

这是完全不同的概念。

参阅下面的矩阵加强理解。

（仅供参考）短期长期Within Cpk st Cpk ltOverall Ppk st Ppk lt所谓的长期/短期，往往是相对而言的，没有一个明确的界限，比如，生产线有ABC三个班，我们在收集了一个月的数据，每天对A班抽5个样本，从数据收集时间的角度，无疑是“长期”的，但是对过程而言，它是被约束在A班这个时间段内的，所以属于“Short term"的。

SPC与CPK在minitab中的基础应用

高估制程能力而造成误判 •常常和控制图一起来分析制程的表现；
CPK基础知识
Cpk等级评价
等级
Cpk
σ水准
A Cpk ≥ 1.67 5σ↑
B
1.67 ＞ Cpk ≥ 1.33
4~5σ
C
1.33 ＞ Cpk ≥ 1.00
3~4σ
D
1.00 ＞ Cpk ≥ 0.67
2~3σ
E
0.67＞ Cpk ≥ 0.33
1≥Cp＞0.67
工序能力不足，不合格品率较高。 ●措施：
(1)要通过提高设备精度、改进工艺方法、提高操作技术水平、改善原材料质量等措施提高工序能力。
(2)要加强检验，必要时实行全检。
Cp≤0.67
工序能力严重不足，产品质量水平很低，不合格品率高。
●措施:
(1)必须立即分析原因，采取措施，提高工序能力；
s=0.027;
Ca=(X-C)/(T/2)=(10.036-10)/0.1=0.36;
Cp=(10+0.1-(10-0.1))/(6*0.027)=1.239;
Cpk=Cpx(1- Ca )=1.239x(1-0.36)=0.793;
CPK基础知识
CPK/CP含义简介
LSL Target USL
计算得： s=0.120, σ=s/0.973=0.123 µ=3.01
CP=(USL-LSL)/6δ=(3.5-2.5)/6*0.123=1.36 CPU=(3.5-3.01)/3*0.123=1.33 CPL=(3.01-2.5)/3*0.120=1.38 CPK=Min {CPL，CPU} =1.33
Ca等级评价
等级 A B C D
Ca值 | Ca | ≤ 12.5% 12.5% ＜ | Ca | ≤ 25.0% 25% ＜ | Ca | ≤ 50% 50% ＜ | Ca |

CPKSPCminib操作培训教程

零件间的差异性已经变化变大或变小测量系统变化如不同的检验员或量具测量系统没有适当的分辨力
链：连续八点在平均值的一侧或七点连续上升/下降
过程均值已改变也许还在变化测量系统已改变
明显非随机图形：如明显的趋势、周期性、数据点的分布在整个控
制限内、或子组内的数据间有规律性等数据经过编辑过程或抽样方法造成连续的分组中包含从两个或多个具有明显不
确性能控制界限：应用于一群单位产品集体的量度这种量度是从一群中各个单位产品所得观测值中计算出来的
• 控制图示例:
Upper Control Limit
Generic Control Chart
Process Average
80.00 70.00 60.00 50.00 40.00 30.00 20.00 10.00
10
15
20
25
样本
40
组内标准差 3.045
Cp
*
Cpk 1.40
PPM 13.52
50
能力图组内
整体
规格
60
整体标准差 3.452
Pp
*
Ppk 1.23
Cpm *
PPM 107.05
值
四、现实行SPC案例
41
初始能力分析：确定控制上下限
自3月份开始就进行SPC改善专案的导入
管控过程问题1：数据整体往上偏
现异常处理方式：调试设备以达到统计受控状态47
管控过程关键问题：调试机台过程耗时耗人力
单靠调试设备达到稳态这样的管控方式使得耗费增加
调试设备过程的问题品质成本提高
影响生产效率
占用人力资源
49
耗费材料