Minitab能力分析
minitab工程能力分析
x 1.4500
P( X <= x ) 0.9265
10
x
USL
我们想知道的是不良率,但现在 求的是良品率，所以不良率为 1-0.9265=0.0735。 7.35%为不良率 7.35%
这部分是 92.65%.
11
问题) 求Z值后求不良概率 平均 20 25 18 标准偏差 1 0.2 3 USL 28 22 20 16 LSL
LSL USL
Z Bench =
z
USL
+
z
LSL
Z
LSL
Z USL
Z Bench
表示工程存在的总不良率的概率
7
问题) 求Z值 平均 20 25 18 标准偏差 1 0.2 3 USL 28 22 20 16 LSL
为什么求Z 为什么求Z 值?
8
Z是连续型数据时决定不良率(P)时使用. 超过规格的比率意味着不良 即,为求不良率(P),求Z
x
LSL USL
12
到现在学习了已知Z值时求不良率的方法 已知不良率时如何求Z值呢 例)不良概率为5%时Z值为多少? Calc> Probability Distributions> Normal >Inverse Cumulative probability
13
Z值为 1.645. 可以说这是 “ 1.645 SIGMA的PROCESS”
20
合并标准偏差和整体标准偏差
合并标准偏差( 合并标准偏差(Sp) Pooled Standard Deviation
• MINITAB的基本 OPSIONS • 平均求出部分群内的变动。 • 在合理的部分群条件下为计算 最佳短期工程能力而使用。
minitab过程能力分析图制作
2
过程能力分析分类
计量型
-------表现为正态概率和非正态概率分布型，是一组连续性数据
计数型
-------表现为Poisson（泊松）计数型和二次（元）型，依次形成缺 陷数U图为基础的报告和不良数P图为基础的报告，是各自独立的 一组数据
3
过程能力分析------计量型
例题：我们研究一个冲压件孔直径是否符合规定要求（规定值 f10+0.1/0，满足客户Ppk≥1.33要求。
13
过程能力分析------计数型
Step2. 点击“统计”--“质量工具”--“能力分析”--“二项B“。
14
过程能力分析------计数型
Step3. 出现的”能力分析（二项分布）“工具栏内，在”缺陷 数“，双击”C3“，输入“不合格数”；在”实际样本量） “中双击”C2“，输入“数量”；单击”选项“。
10
过程能力分析------计量型
Step7. 报告分析（略）
11
过程能力分析------计数型
例题：我们研究11月份焊接件生产和检查数量。从发现的不合格数 ，来探讨焊接件的过程能力。
12
过程能力分析------计数型
Step1. 我们将一个月1-30日采集的数据输入工作表
连续输入1日-30日的数据
4
过程能力分析------计量型
Step1. 按要求测量得到一组数据后，输入工作表
连续输入60个数据
5
过程能力分析------计量型
Step2. 点击“统计”--“质量工具”--“能力分析”--“”正态“。
6
过程能力分析------计量型
Step3. 出现的”能力分析（正态分布）“工具栏内，在”单列“中双 击”C2“，填入”实测值“；在”子组大小（Z）“中输入”5“ ；在”规格下限“中输入10；在”规格上限“中输入10.1，单击 ”确定“。
第二章MINITAB之制程能力分析
第二章MINITAB之制程能力分析制程能力分析是通过对生产过程进行统计分析，识别和评估生产过程偏离目标值的能力。
MINITAB是一种常用的统计分析软件，可以帮助我们进行制程能力分析。
本文将介绍MINITAB在制程能力分析中的应用，包括测量系统分析、过程稳定性分析和过程能力指数计算等。
首先，我们需要进行测量系统的分析，以确保测量系统具有良好的稳定性和准确性。
MINITAB提供了一系列测量系统分析工具，包括平均值图、范围图、方差分析等。
通过这些工具，我们可以评估测量系统的可靠性，进而确定测量系统是否适合用于制程能力分析。
接下来是过程稳定性分析，主要应用MINITAB中的控制图工具。
控制图可以帮助我们监控过程的稳定性，及时发现和纠正过程中的异常情况。
MINITAB提供了许多不同类型的控制图，例如X-控制图、R-控制图、P-控制图等。
我们可以根据数据类型和分布情况选择合适的控制图，分析过程是否稳定，并识别特殊原因的存在。
最后是过程能力指数的计算。
过程能力指数是衡量过程能力的一个重要指标。
MINITAB提供了能力分析工具，可以帮助我们计算过程的CP、CPK、Pp和Ppk等指数。
通过这些指标，我们可以评估过程是否能够满足要求，并进行相应的改进。
在使用MINITAB进行制程能力分析时，有一些注意事项需要注意。
首先，要选择合适的样本大小和采样方案，以确保分析结果具有一定的可信度。
其次，要确保数据的质量，包括数据的准确性和完整性。
如果数据存在异常值或缺失值，应进行相应的处理。
最后，要结合实际情况对分析结果进行解释和应用，提出相应的改进措施。
综上所述，MINITAB是一种功能强大的统计分析软件，在制程能力分析中有着广泛的应用。
通过MINITAB的测量系统分析、过程稳定性分析和过程能力指数计算等功能，我们可以全面评估和改进生产过程，提高产品质量和生产效率。
MINITAB处理能力的分析与评估
• 当数据输入到一列时 选择单独列
点击项目以显示
如需要点击 “Graphs”
3) 图表
卡方
1) 输入到数据窗口
按工作时区以组计算接受的和丢 弃的产品数量。
2) 操作
统计 表
卡方检验
拖曳并选择列
点击 [OK]
3) 阶段窗口
预期值
卡-计算值 P-值 < 0.05 : 存在显著差异
10. 方差分析 (ANOVA)
计。（例如，可假定在此期间工作标准并未被完全遵守。） • L2 工作单被用于处理控制图，有助于在做出改进后防止问题的再次发生或
防止常见问题。
L2 工作单 1) 输入到数据窗口
2) 分析操作
Six Sigma
计划报告
输入适用的列并点击 [OK]。
3) 分析结果 显示在阶段窗口的结果。
Zst
方差分析 (平衡设计)
Factor
Type Levels Values
Part
fixed
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10
Operator fixed
3
1
2
3
Analysis of Var自ia由nc度e for R平es方po和nse
方差
F-值
P-值
Source Part Operator Part*Operator Error Total
统计
基本统计
2-样品 t
根据如何输入数据选择任一项。
列由卡尺分开 (nogisu)。 选择这些项目并选择单独列。
选择 “为等” 以选择备责假设
3) 阶段窗口
MINITAB能力分析命令介绍
过程能力概述一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产，那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。
在评估过程能力之前，过程必须受控。
如果过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。
.你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。
这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。
你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。
能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。
选择能力命令MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令，你可以对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（对于测量数据）——不同子组之间可能有很强变差的正态数据——二项式或Poisson概率模式（对于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，但是，适用的数据必须近似于正态分布.例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。
这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM 值利用的是Weibull分布。
在这两个例子中，统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。
如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。
在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用M INITAB,你可以使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）。
Minitab教程-过程能力分析
目
CONTENCT
录
• 引言 • Minitab软件简介 • 过程能力分析基本概念 • Minitab软件进行过程能力分析的
步骤 • 案例分析 • 总结与展望
01
引言
目的和背景
02
01
03
过程能力分析是质量管理中的重要工具，用于评估生 产过程中的稳定性和能力。
通过过程能力分析，可以了解生产过程的性能，识别 潜在的问题和改进机会。
根据收集的数据计算规格范围和标准差。
分析结果
根据过程能力指数判断过程能力是否满足要 求。
过程能力分析的注意事项
数据来源要可靠
收集的数据应来自实际生产过程，且数据量要足够 大，以保证结果的准确性。
规格范围要合理
规格范围的设定应符合产品要求和市场需求，不能 过高或过低。
考虑特殊原因的影响
在计算过程能力指数时，应考虑特殊原因对数据的 影响，以避免误判。
本教程将介绍如何使用Minitab软件进行过程能力分 析，帮助用户更好地理解和应用这一工具。
过程能力分析的重要性
过程能力分析有助于确保产品 质量的稳定性和一致性，提高 客户满意度。
通过过程能力分析，可以确定 生产过程的最佳参数和操作条 件，降低生产成本。
过程能力分析还可以帮助企业 识别潜在的风险和问题，及时 采取措施进行改进和预防。
展望
随着科技的不断发展， 质量管理的要求也在不 断提高。
未来，过程能力分析将 更加注重智能化和自动 化，以提高分析效率和 准确性。
Minitab软件将继续发 挥重要作用，为质量管 理提供更加全面和强大 的支持。
未来，我们期望看到更 多关于过程能力分析的 研究和应用，以推动质 量管理领域的进步和发 展。
MINITAB能力分析命令说明
过程能力概述一旦过程处于统计操纵状态，同时是连续生产，那么你可能想明白那个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度能够确定过程能力。
在评估过程能力之前，过程必须受控。
假如过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。
.你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。
这些图形能够关心你评估数据的分布和检验过程是否受控。
你也能够可能包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。
能力指数或统计指数差不多上评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，因此，能够用能力统计表来比较不同过程的能力。
选择能力命令MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你能够依照数据的性质和分布从中选择命令，你能够对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（关于测量数据）——不同子组之间可能有专门强变差的正态数据——二项式或Poisson概率模式（关于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是差不多要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，然而，适用的数据必须近似于正态分布.例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）能够可能预期零件的缺陷PPM数。
这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。
在这两个例子中，统计分析正确性依靠于假设分布模型的正确性。
假如数据是歪斜特不严峻，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差专门大的结果。
在这种情况下，把那个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用MINITAB,你能够使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.假如怀疑过程中子组之间有专门强的变差来源，能够使用能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）。
MINITAB之制程能力分析
進行分析
結果說明
STEP5决定Y特性
決定Y特性
收集Y特性數據
輸入MINITAB數據表
•利用MINITAB的各项图形来进行结果说明
進行分析
結果說明
练习
输入数据
• Select: Stat >Quality Tools > Capabilty Analysis>Normal
注意输入方式
输入选项
根据不同的数据输入 方式选择分析方法
进行分析
结果说明
STEP3决定Y特性
决定Y特性
收集Y特性数据
输入MINITAB数据表
•将数据输入MINTAB中，或则在EXCEL中都可以。
进行分析
结果说明
STEP4决定Y特性
決定Y特性
收集Y特性數據
輸入MINITAB數據表
•利用MINITAB>STAT>QUALITY TOOL >CAPABILITY ANALYSIS >NORMAL
Capability Analysis (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。
Capability 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。
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
•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。
干货：如何用Minitab软件进行过程能力分析(CPCPK)
干货：如何用Minitab软件进行过程能力分析（CPCPK）引入过程能力分析的目的1、在我们现有的管理过程中，我们经常会遇到有些具体指标总是不尽人意，存在许多需要改进的地方。
那么在改进之前，我们就有必要知道我们的问题到底有多严重？目前的过程能力到底是多少？也就是说，在试图解决一个问题(改进)之前，首先需要深入了解问题现状及其过程能力。
因此进行过程能力分析很有必要。
过程能力分析可以根据实际情况选择使用，如果暂时还不能计算，可以放在以后去解决。
2、哪一个过程最佳?上面三个图中，哪一个过程最佳？你是否想知道，为什么？过程表现如何？什么是最佳的过程？什么是最差的过程？连续数据过程能力指数Cp1、Cp－表示过程容差与自然容差的比值大小，用来衡量过程的能力。
2、计算过程能力的要求：A、稳定过程；B、数据分布类型——正态分布。
连续数据过程能力指数CpK1、Cpk－表示当过程中心值偏移时，中心值与规格上下限之间的最短距离与1/2自然容差的比值大小。
2、计算过程能力的要求：A、稳定过程；B、数据分布类型——正态分布。
3、中心值无偏离时，Cpk= CpCP/CPK计算事例[一]中心值无偏离时，Cpk= CpCP/CPK计算事例[二]中心值偏离时，Cpk CpCP/CPK计算事例[Minitab]1、例如:按照设计图纸的要求,某一机柜门板的长度要求是1.5±0.1图纸下发给供应商后,供应商试加工了32个样品,具体的数据如下,请衡量该供应商加工该门板的过程能力。
2、首先要判断是否为正态分布，若否，则须经转换为正态分布后方可使用Minitab求取Cpk。
A、数据是否正态根据P值来判断,如果P值大于0.05，数据符合正态分布；P值小于0.05，则数据是非正态的。
B、实际操作过程中，如果数据为非正态，只要数据的容量大于30个，我们也可以近视认为数据是符合正态分布的。
3、用Minitab软件计算CPKSigma计算事例[Minitab]使用Excel计算Sigma水平说明：在上图Probability一栏中输入合格率，则Excel会自动计算出的长期的σ水平即: Zlt=1.9110；最后加上1.5 σ的补偿，得出短期的σ水平即: Zst=3.411。
Minitab介绍
Minitab介绍简介Minitab是一款流行的统计分析软件，被广泛用于数据分析、质量管理和实验设计等领域。
它提供了强大的数据处理和图形展示功能，能够帮助用户深入分析数据，做出准确的决策。
本文将介绍Minitab的主要特点和功能，以及如何使用Minitab进行数据分析和质量管理。
主要特点1.强大的统计分析能力：Minitab提供了丰富的统计分析方法，包括描述统计、假设检验、方差分析、回归分析等，可以满足用户对数据分析的各种需求。
2.灵活的数据处理：Minitab能够对大量数据进行快速处理和清洗，支持导入和导出各种常见的数据格式，如CSV、Excel等。
同时，Minitab还提供了数据转换、筛选、排序等功能，方便用户对数据进行预处理。
3.直观的图形展示：Minitab提供了多种图形展示方式，如散点图、柱状图、折线图等，可以直观地展示数据的分布、趋势和关系。
用户可以通过简单的操作，调整图形的样式和布局，以便更好地理解数据。
4.实验设计和优化：Minitab提供了完整的实验设计和优化工具，可以帮助用户设计合理的实验方案，优化工艺参数，最大限度地提高生产效率和质量水平。
5.质量管理工具：Minitab拥有丰富的质量管理功能，支持过程能力分析、控制图、稳健设计、品质功能展开等工具，可以帮助用户实现质量管理的全过程控制。
使用方法安装和启动要使用Minitab，首先需要将软件安装到计算机上。
用户可以从Minitab官方网站下载安装程序，并按照提示进行安装。
安装完成后，可以从应用程序菜单中找到Minitab的图标，双击图标即可启动软件。
数据导入和处理在Minitab中导入数据非常简单。
用户可以通过。
MINITAB之制程能力分析(PPT 52张)
–Xbar –R –原始数据分布 –直方图 –正态分布检定 –CPK, PPK
同前练习及结果
Capability 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, PPK
结果输出
二项分布制程能力分析
Capability Analysis (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。
Capability 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。
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)
•Capability •Capability •Capability •Capability •Capability •Capability Analysis (Normal) Analysis (Between/Within) Analysis (Weibull) Sixpack (Normal) Sixpack (Between/Within) Sixpack (Weibull)
输入相关参数
Select: Stat >Quality Tools > Capabilty Analysis >Nonnormal
MINITAB过程能力分析概述
MINITAB过程能力分析概述MINITAB是一种专业的数据分析软件，广泛用于各个领域的数据分析和统计学研究。
MINITAB能够对数据进行快速、准确的分析，并生成相应的统计图表，帮助用户更好地理解数据特征和趋势。
过程能力分析是MINITAB中的一个重要功能，它可以帮助用户评估和改进不同过程的稳定性和能力。
过程能力分析主要用于评估和监控一个过程是否稳定，并确定其能力是否足够满足特定要求。
它通常涉及两个主要方面：过程稳定性和过程能力。
过程稳定性是指一个过程在统计控制范围内的变异程度，在过程稳定的前提下，过程能力则是指过程在特定控制限内能够提供的产品或服务的变异程度。
在MINITAB中进行过程能力分析需要先导入数据，通常是一个过程中的一系列样本数据。
然后，用户需要选择一个合适的过程能力分析方法。
MINITAB提供了多种方法，如正态分布能力分析、非正态分布能力分析、双容限分析等。
用户可以根据具体情况选择最适合的方法。
以正态分布能力分析为例，用户需要输入数据列和规格限制。
数据列包含了过程中得到的一系列样本数据，规格限制是用户根据产品或服务的要求设定的控制限。
通过分析这些数据，MINITAB可以计算出过程的过程能力指标，如Cp、Cpk、Pp、Ppk等。
这些指标可以帮助用户评估过程的稳定性和能力，并作出相应的决策。
过程能力指标主要包括以下几个方面：Cp指标是一个比率，表示过程的容差能力，值越大表示过程的能力越高；Cpk指标是一个比率，表示过程中心到最近规格限的距离与过程控制限的一半之比，值越大表示过程的中心越接近规格限；Pp指标是一个比率，表示整个过程的容差能力，值越大表示过程的能力越高；Ppk指标是一个比率，表示过程中心到最近规格限的距离与整个过程控制限的一半之比，值越大表示过程的中心越接近规格限。
通过分析这些指标，用户可以对过程的稳定性和能力有一个全面的了解，并做出相应的改进措施。
MINITAB还提供了丰富的统计图表功能，可以直观地展示数据的分布情况和过程能力指标的计算结果。
如何用MINITAB进行过程能力分析
过程能力概述一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产，那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。
在评估过程能力之前，过程必须受控。
如果过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。
.你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。
这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。
你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。
能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。
选择能力命令MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令，你可以对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（对于测量数据）——不同子组之间可能有很强变差的正态数据——二项式或Poisson概率模式（对于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，但是，适用的数据必须近似于正态分布.例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。
这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM 值利用的是Weibull分布。
在这两个例子中，统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。
如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。
在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用M INITAB,你可以使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）。
过程能力分析minitab版
过程能力分析minitab版在过程处于统计操纵状态之后，即生产比较稳固时，你很可能希望明白过程能力，也即满足规格界限与生产良品的能力。
你能够将过程变差的宽度与规格界限的差距进行对比来片段过程能力。
在评价其能力之前，过程应该处于操纵状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。
你能够画能力条形图与能力点图来评价过程能力，这些图形能够帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。
你还能够计算过程指数，即规范公差与自然过程变差的比值。
过程指数是评价过程能力的一个简单方法。
由于它们无单位，你能够用能力统计量来比较不一致的过程。
一、选择能力命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不一致的能力分析命令，你能够根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。
你能够为下列几个方面进行能力分析：⏹正态或者Weibull概率模型(适合于测量数据)⏹很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据⏹二项分布或者泊松概率分布模型(适合于属性数据或者计数数据)注：假如你的数据倾斜严重，你能够利用Box-Cox转换或者使用Weibull 概率模型。
在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。
比如：Minitab提供基于正态与Weibull概率模型的能力分析。
使用正态概率模型的命令提供更完整的一系列的统计量，但是你的数据务必近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。
举例来说，Analysis (Normal) 利用正态概率模型来估计期望的PPM。
这些统计量的结实依靠于两个假设：数据来自于稳固的过程，且近似服从的正态分布。
类似地，Capability Analysis (Weibull) 利用Weibull 分布模型计算PPM。
在两种情况下，统计的有效性依靠于假设的分布的有效性。
假如数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做比较差的统计。
这种情况下，转化数据使其更近似于正态分布，或者为数据选择不一致的概率模型。
MINITAB处理能力的分析和评估
0
Zshift 和 Zst
Report 8B: Product Benchmarks
Zone of Average Technology
Zone of Typical Control
World-Class Performance
1
2
3
4
5
6
Z.Bench (Short-Term)
Nominal:
40
Opportunity:
10,000 1000 100 10 1 0
10
20
30
40
50
Process Benchmarks
Actual (LT) Potential (ST)
Sigma
(Z.Bench)
1.38
1.55
PPM 83192.3 60454.5
Zlt
Zst
Report 2: Process Capability for C1
L1 任务单 (团圆值的 sigma 分值的计算) 目的： 计算在以后的 sigma 值中以后的 CTQ 特征值〔团圆值〕假设定位。 作用：
1) 了解以后的形状以便于可以决议能否做出改良或在目的值设定的状况下 在做出决议时作为数据运用。
8. 相关性剖析和回归剖析
相关性
1) 输入到数据窗口 获取 Minitab 规范数据。 阅读 Minitab 数据文件夹中的 〝 \MTBWIN\Data\Exh_regr.mtw〞。
North
-0.849 -0.634 -0.117 0.000 0.000 0.545
Time
-0.351 -0.584 -0.065 0.062 0.001 0.737
Minitab统计分析（中）
Minitab统计分析（中）制程能力之分类MINITAB 能力分析的选项(计量型)1.能力分析 (正态)2.能力分析 (组间/组内)3.能力分析 (非正态)4.能力分析 (多变量正态)5.能力分析 (多变量非正态)6.能力分析 (二项)7.能力分析 (Poission)8.Capability Sixpack (正态)9.Capability Sixpack (组间/组内)10.Capability Sixpack (非正态)一.能力分析 (正态)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。
二.能力分析 (组间/组内)1.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。
2.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。
三.能力分析 (非正态)该命会会划出带非正态曲线的直方图，这可直观评估数据是否服从其他分布。
输出报告中还包含总体过程总能力统计。
四.能力分析 (多变量正态)五.能力分析 (多变量非正态)--上述两个命令用于对多个变量进行分析制程能力分析做法STEP1决定Y特性STEP2决定Y特性STEP3决定Y特性STEP4决定Y特性STEP5决定Y特性练习输入数据Select：统计 >质量工具 > 能力分析(正态)输入选项选择标准差的估计方法选项的输入以Cpk, Ppk结果的输出Cp：过程能力指数，又称为潜在过程能力指数，为容差的宽度与过程波动范围之比。
Cp=(USL-LSL)/6σ 其中:σ=R/d2Cpk：过程能力指数，又称为实际过程能力指数，为过程中心µ与两个规范限最近的距离。
min{USL- µ, µ-LSL}与3σ之比.Cpk= min{USL- µ, µ-LSL}/ 3σ 其中:σ=R/d2Cpm：过程能力指数，有时也称第二代过程力指数，质量特性偏离目标值造成的质量损失。
minitab过程能力分析图制作
过程能力分析------计量型
Step7. 报告分析（略）
11
过程能力分析------计数型
例题：我们研究11月份焊接件生产和检查数量。从发现的不合格数 ，来探讨焊接件的过程能力。
12
过程能力分析------计数型
Step1. 我们将一个月1-30日采集的数据输入工作表
连续输入1日-30日的数据
MINITAB过程能力分析图制作
过程能力概述
什么是过程能力
----------过程处于统计受控状态下（稳定生产），过程特性满足规 定要求的能力。
----------过程特性，往往表现为具体的计量型或计数型指标。 ---------规定要求，往往表现为实际尺寸在标准偏差范围的波动，是
否符合要求或通过、不通过，符合不符合，合格与不合格
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过程能力分析分类
计量型
-------表现为正态概率和非正态概率分布型，是一组连续性数据
计数型
-------表现为Poisson（泊松）计数型和二次（元）型，依次形成缺 陷数U图为基础的报告和不良数P图为基础的报告，是各自独立的 一组数据
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过程能力分析------计量型
例题：我们研究一个冲压件孔直径是否符合规定要求（规定值 f10+0.1/0，满足客户≥1.33要求。
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结语
请大家阅读此培训教材同时，查看MINITAB中“帮助”，将 获得有益的帮助。
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结束语
谢谢！
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部分资料从网络收集整 理而来，供大家参考，
感谢您的关注！
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过程能力分析------计量型
Step4. 出现的”能力分析（正态分布）选项“工具栏内，在”目标（ 添加Cpm到表格）栏内输入”9.9“单击”确定“。
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PPM < LSL 预期的组内性能
• PPM < LSL 预期的组内性能
Minitab
• PPM（百万分数）< LSL 是测量值低于规 格下限的预期百万分数。该值定义为 1,000,000 乘以从子组内分布随机选择的部 件的测量值低于规格下限的概率。
PPM > USL 预期的组内性能
• PPM > USL 预期的组内性能
返回
Cpk
Minitab
• Cpk 是等于 CPU 和 CPL 最小值的能力指 数。
• Cpk 考虑过程平均值相对于规格区间的位 置，因此，它是反映过程实际执行情况的 一个度量。
返回
Pp
Minitab
• Pp 是一个能力指数，定义为规格展开 (USL - LSL) 与实际过程展开（为整体标准 差的 6 倍）的比率。
返回
Cpm
• Cpm
Minitab
• Cpm 是一个能力指数，定义为规格展开 (USL - LSL) 与目标的均方差的平方根的比 率。只有指定了目标时 Cpm 才可用。偏离 目标观测值的任何观测值将增加标准差。
返回
PPM < LSL
• PPM < LSL 实测性能
Minitab
• PPM（百万分数）< LSL 是测量值低于规 格下限的百万分数。该值等于 1,000,000 乘以低于 LSL 的测量值的数量再除以测量 值总数。返回来自规格区间（也称作规格展开）
Minitab
• 规格区间（也称作规格展开）
• 规格上限和规格下限之间的距离 (USL LSL)。
返回
过程展开
Minitab
• 特征（假定为正态性）的最小值和最大值 之间的预期距离。
返回
Cp
Minitab
• Cp
• Cp 是一个能力指数，定义为规格展开 (USL - LSL) 与潜在过程展开（为子组内标 准差的 6 倍）的比率。 • Cp 不考虑过程平均值相对于规格区间的位 置。
能力分析
Minitab
• 如果数据来源于正态分布或者数据经过 Box-Cox 变换，可以使用“能力分析（正态分布）”评估 受控制过程的能力。 • 在评估能力之前，必须采用控制图判断是否受控。 • 正态能力分析包括一个能力直方图和一个过程能 力统计量表。
能力分析
Minitab
能力分析——测量直方图 • 使用能力直方图评估数据的正态性，并比较假定 子组内方差和整体方差的分布。测量直方图包括 下列各项：
• Pp 不考虑过程平均值相对于规格区间的位 置，因此，如果过程平均值位于两个规格 限制之间，则它是过程可以获得的能力的 一个度量。
返回
ppu
• PPU
Minitab
• PPU 是一个能力指数，定义为由过程平均 值和 USL 形成的区间与过程的单侧展开 （由整体标准差的 3 倍表示）的比率。
返回
ppL
能力
Minitab
• 什么是能力？ • 有能力的过程（生产过程）可以生产符合规格的 产品或服务。 • 可以评估生产单位生产“在规格之内”的能力， 并预测超出规格的部件数量。
Minitab
• 能力是通过将过程展开与规格展开进行比较来确 定的。也就是说，将过程变异的宽度与规格区间 的宽度进行比较。 • 希望的结果是：过程展开小于规格展开，并包括 在规格展开内。 • 能力指数是规格展开和过程展开的比率。它们是 无单位的值，可用于比较不同过程的能力。 • 一般认为 1.33 是能力指数的可接受的最小值， 而大多数实践者认为小于 1 的值是不可接受的。
• 平均值——所有测量值的平均值，过程所在的中 心位置。 • 样本 N ——数据中观测值的总数。
Minitab
过程能力指数： • Cp - 将过程展开（6-sigma 变异）与规格展开相 关联。换句话说，Cp 将过程的执行情况与过程应 当的执行情况关联起来。 • CPU 和 CPL - 将过程展开（3-sigma 变异）与单 侧规格展开（m-LSL 或 USL-m）相关联。 • 例如，如果要考察电缆是否符合最低强度标准， 可将此过程与规格下限相比较。
• PPU 和 PPL - 将过程展开（3-sigma 变异）与单 侧规格展开（m-LSL 或 USL-m）相关联。 • PPU 和 PPL 都考虑过程均值和过程展开。
Minitab
• Ppk - PPU 和 PPL 的最小值。Ppk 同时包含有关 过程展开和过程平均值的信息，因此它是过程实 际执行情况的一个度量。 • Ppk 考虑过程平均值的位置，Pp 则不考虑。 • 如果 Pp 和 Ppk 大致相等，则该过程位于两个规 格限制之间的中心位置。 • 如果 Pp 大于 Ppk，则过程不在中心。 • Cpm - 仅在指定目标时提供。Cpm 检查过程展开 和过程平均值相对目标的偏移。
• PPL
Minitab
• PPL 是一个能力指数，定义为由过程平均 值和 LSL 形成的区间与过程的单侧展开 （由整体标准差的 3 倍表示）的比率。
返回
Ppk
• Ppk
Minitab
• Ppk 是等于 PPU 和 PPL 最小值的能力指 数。 • Ppk 考虑过程平均值相对于规格区间的位 置，因此，它是反映过程实际执行情况的 一个度量。
过程平均值
Minitab
• 过程平均值
• 过程测量值的平均值。
• 可从数据估计过程平均值，也可以由用户 根据历史记录和工程知识来指定过程平均 值。
返回
规格上限和规格下限
• 规格上限和规格下限
Minitab
• 规格上限和规格下限是用户根据客户要求 指定的。为过程建立的限制 － 它们不反映 实际上过程是如何执行的。USL 和 LSL 可 确定部件、产品或服务是否符合要求。
返回
CPU
Minitab
• CPU 是一个能力指数，定义为由过程平均 值和 USL 形成的区间与潜在过程的单侧展 开（由子组内标准差的 3 倍表示）的比率。
返回
CPL
Minitab
• CPL 是一个能力指数，定义为由过程平均 值和 LSL 形成的区间与潜在过程的单侧展 开（由子组内标准差的 3 倍表示）的比率。
Minitab
预期的“整体”性能指数
• 预期的“整体”性能值以数量方式表示实际过程性能。 • PPM < LSL - 测量值低于规格下限的预期百万分数。
• PPM > USL - 测量值高于规格上限的预期百万分数。
• 合计 PPM - 测量值超出规格区间的预期百万分数。它是 PPM < LSL 和 PPM > USL 的总和。 • 对于活塞数据，每百万 0.26 个部件的预期测量值低于 LSL，每百万 0.85 个部件的预期测量值高于 USL。
• 直方图上叠加的组内（红色）曲线和整体（黑色） 曲线。 • 组内曲线和整体曲线是使用过程平均值和不同方 差的正态密度函数。
• 组内曲线使用子组内方差，整体曲线使用整体样 本方差。
能力直方图
Minitab
• 可通过将曲线与条形相比较来评估数据的正态性。
• 检查曲线，看看它们之间的距离有多近。组内曲 线和整体曲线之间的差别很大表明过程不受控制。
598.50
599.25
600.00
600.75
601.50
预期组内性能 PPM < LSL 3531.00 PPM > USL 9.90 PPM 合计 3540.91
• 合计 PPM - 测量值超出规格限制的百万分数 (PPM)。合计 PPM 是 PPM < LSL 和 PPM > USL 的和。
Minitab
预期的“组内”性能指数 • 如果过程的子组之间没有偏移和漂移，则预期的 “组内”性能值以数量方式表示潜在的过程性能。 • PPM < LSL - 测量值低于规格下限的预期百万分 数。PPM < LSL 等于 1,000,000 乘以从子组内分 布随机选择的部件的测量值低于规格下限的几率。 • PPM > USL - 测量值高于规格上限的预期百万分 数。 • 合计 PPM - 测量值超出规格区间的预期百万分数。 它是 PPM < LSL 和 PPM > USL 的总和。
PPM > USL 预期的整体性能
• PPM > USL 预期的整体性能
Minitab
• PPM（百万分数）> USL 是测量值高于规 格上限的预期百万分数。它定义为 1,000,000 乘以从整体过程分布随机选择的 部件的测量值高于规格上限的概率。
能力直方图
Su pp 1 的过程能力
LSL
过程数据 LSL 目标 USL 样本均值 样本 N 标准差（组内） 标准差（整体） 598 * 602 599.548 100 0.57463 0.619299
Minitab
• PPM（百万分数）> USL 是测量值高于规 格上限的预期百万分数。它定义为 1,000,000 乘以从子组内分布随机选择的部 件的测量值高于规格上限的概率。
PPM < LSL 预期的整体性能
• PPM < LSL 预期的整体性能
Minitab
• PPM（百万分数）< LSL 是测量值低于规 格下限的预期百万分数。它定义为 1,000,000 乘以从整体过程分布随机选择的 部件的测量值低于规格下限的概率。
Minitab
能力分析
Minitab
正态数据能力分析 非正态数据能力分析 多变量正态能力分析 多变量非正态能力分析 二项分布能力分析 Poisson分布能力分析
能力分析（正态）
Minitab
• 如果数据来源于正态分布或者数据经过 Box-Cox 变换（通过个体分布识别辨别数据总体分布）， 请使用“能力分析（正态分布）”评估受控制过 程的能力。能力过程可以生产符合规格的产品或 服务。 • 在评估能力之前，过程必须处于受控制状态（通 过控制图评估过程是否受控稳定）。如果过程不 受控制，则能力估计值将不正确。 • 正态能力分析包括一个能力直方图和一个过程能 力统计量表。