如何用MINITAB进行过程能力分析
MINITAB下数据的过程能力分析
MINITAB下数据的过程能力分析：1.正态数据：a.检验数据的正态性：统计》基本统计量》正态性检验》确定（MINITAB示例）P>0.05，则数据服从正态分布，因此可进行连续数据中正态数据的过程能力分析及其指数的计算，但在进行分析和计算之前还需判定过程是否受控，可使用控制图；b.控制图监控：统计》控制图》子组的变量控制图》X-R图》确定；可见无异常发生，过程受控；c.过程能力分析与计算：统计》质量工具》能力分析》正态》确定2.非正态数据：a.数据的正态性检验：同上P<0.05，所以数据为非正态数据，需进行转换后方可进行过程能力分析，但这并不妨碍用原始数据进行控制图的绘制。
b.数据的转换：统计》控制图》BOX-COX变换》填入数据“扭曲”，子组大小填“10》选项》将变换后的数据存入“C2”中》确定；得到如下图，可知转换的λ=0.5，即对原始数据求平方根；c.控制图的绘制：步骤同上d. 过程能力分析：统计》质量工具》能力分析》正态》单列为“C2”，子组大小为“10”，规格上限为“2.82”，2.82=81/2，确定3. 离散数据： a ． 计算DPMO ，公式参见SRINNI 培训：b ．将DPMO 暂时理解为不合格品率，如果DPMO=66807.2，则不合格品率P=0.00668072；c ． 计算》概率分布》正态分布》逆累计概率》输入常量“0.0668072”，，确定：d ．根据正态分布的对称性：Z =︳-1.5︳+1.5=3，即相应的SIGMA 水平为3， 公式为： Z=︳x︳+1.5如果DPMO=1350,则P=0.00135,按照如上步骤，则有：逆累积分布函数正态分布，平均值 = 0 和标准差 = 1P( X <= x ) x0.00135 -2.99998，所以Z=2.99+1.5=4.5。
Minitab教程-过程能力分析
解释结果 所有测量值都位于规格限内。过程Cpm 均大于 1.33（这是 遍接受的对应于有能力过程的最小值）。 因此，工程师得出结论，锻造过程满足对 活塞环直径的要求。
正态能力分析 的数据注意事项
• 数据应当是连续的 • 收集足够的数据以获取过程能力的可靠估计值 • 如果可能，应当采用合理子组的形式收集数据 • 过程必须稳定且受控制 • 数据应该服从正态分布
在此直方图中，过程展开宽于规格展开， 这表明能力较差。虽然大部分数据都在 规格限内，但是也一些低于规格下限 (LSL) 或者高于规格上限 (USL) 的不合格 项。
• 步骤 3：评估过程的能力
评估潜在能力
可使用 Cpk 基于过程的位置和展开来评估该过程的潜在能力。潜在能力估计值表示在消除过程偏移 和漂移的情况下可实现的能力。 总体上讲，Cpk 值越高，过程的能力越高。Cpk 值低表明可能需要改进过程。 将 Cpk 与基准值（代表可接受的过程最小值）进行比较。许多行业使用基准值 1.33。如果 Cpk 低于 基准值，则考虑如何改进您的过程，例如减少其变异或改变其位置。 比较 Cp 和 Cpk。如果 Cp 和 Cpk 大致相等，则过程位于两个规格限制之间的中心位置。如果 Cp 和 Cpk 不同，则过程未处于中心位置。
对于这些过程数据，Cpk 为 1.09。因为 Cpk 小于 1.33，所以过程的潜在能力无 法满足要求。过程过于接近规格下限。 过程未处于中心位置，因此 Cpk 值不等 于 Cp (2.76)。
评估整体能力
可使用 Ppk 基于过程位置和过程展开来评估该过程的整体能力。整体能力表示您客户在一段时 间内体验到的实际过程性能。 总体上讲，Ppk 值越高，过程的能力越高。Ppk 值低表明可能需要改进过程。 将 Ppk 与基准值（代表可接受的过程最小值）进行比较。许多行业使用基准值 1.33。如果 Ppk 比基准值低，则考虑如何改进您的过程。 比较 Pp 和 Ppk。如果 Pp 和 Ppk 大致相等，则该过程位于两个规格限之间的中心位置。如果 Pp 和 Ppk 不同，则过程未处于中心位置。 比较 Ppk 和 Cpk。当过程在统计意义上受控制时，Ppk 和 Cpk 大致相等。Ppk 和 Cpk 之间的差异 代表在消除过程偏移和漂移的情况下预期可实现的过程能力提高。
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。
运用Minitab进行过程能力(Process+Capability)_1
过程能力概述（Process CapabilityOverview）在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。
你可以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，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。
你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。
你还可以计算过程指数，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。
因为它们无单位，你可以用能力统计量来比较不同的过程。
一、选择能力命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。
你可以为以下几个方面进行能力分析：⏹正态或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⏹二项分布或泊松概率分布模型(适合于属性数据或计数数据)注：如果你的数据倾斜严重，你可以利用Box-Cox转换或使用Weibull 概率模型。
在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。
例如：Minitab提供基于正态和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，但是你的数据必须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赖于两个假设：数据来自于稳定的过程，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，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。
如果数据倾斜严重，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，或为数据选择不同的概率模型。
过程能力分析minitab版
过程能力概述（Process CapabilityOverview）在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。
你可以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，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。
你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。
你还可以计算过程指数，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。
因为它们无单位，你可以用能力统计量来比较不同的过程。
一、选择能力命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。
你可以为以下几个方面进行能力分析：⏹正态或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⏹二项分布或泊松概率分布模型(适合于属性数据或计数数据)注：如果你的数据倾斜严重，你可以利用Box-Cox转换或使用Weibull 概率模型。
在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。
例如：Minitab提供基于正态和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，但是你的数据必须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赖于两个假设：数据来自于稳定的过程，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，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。
如果数据倾斜严重，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，或为数据选择不同的概率模型。
05Minitab过程能力分析
Minitab 使用方法介绍
Z值的计算
• 你可以计算任何给定x值对应的Z值. Z 是x值与平均值间 距离对标准偏差的倍数.
Z xm
z
x m +1 +2 +3 +4
Minitab 使用方法介绍
• 例子: 已知:过程平均值为42.76 标准偏差为1.56 USL为45 LSL为40
Z值的计算
• 计算: Zlower , Zupper Zupper=(45-42.76)/1.56=1.44 Zlower=(40-42.76)/1.56=-1.77
• Cpk参数1.0和1.33之间时→使用SPC(涉及安全性能的用 1.67).
• Cpk参数超过1.33时(也可以要求是1.67)→考虑对参数转向 实行首件确认控制,通过首件检测值和抽检数据作统计过 程控制图.
Minitab 使用方法介绍
行动计划
(a) 弱的的过程潜在能力
(b) 弱的过程能力
LSL
过程潜在能力指数-Cp
• 一般Cp的目标值要大于1.33(对涉及安全的特性能力的要求是1.67)
• 如果Cp<1,则过程的变动性比规格范围要大 • Cp≧1.67 能力充分,考虑管理的简单化或者降低成本 • 1.33≦Cp≦1.67 能力满足,产品采用抽样检查即可 • 1.0≦Cp≦1.33 勉强满足能力,产品有发生不良的危险,需注意 • 0.67≦Cp≦1.0 能力不足,不良品发生中,产品需全检,过程必须改善 • Cp≦0.67 能力严重不足,须停产调查找出原因
(b) S-bar Method
ˆ Within
S c4
where c4 is a Shewhart constant = (k)
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。
过程能力分析minitab版
过程能力概述（Process CapabilityOverview）在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。
你可以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，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。
你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。
你还可以计算过程指数，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。
因为它们无单位，你可以用能力统计量来比较不同的过程。
一、选择能力命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。
你可以为以下几个方面进行能力分析：⏹正态或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⏹二项分布或泊松概率分布模型(适合于属性数据或计数数据)注：如果你的数据倾斜严重，你可以利用Box-Cox转换或使用Weibull 概率模型。
在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。
例如：Minitab提供基于正态和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，但是你的数据必须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赖于两个假设：数据来自于稳定的过程，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，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。
如果数据倾斜严重，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，或为数据选择不同的概率模型。
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）。
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。
minitab19计算公差范围
minitab19计算公差范围计算公差范围是指在制造过程中所允许的偏差范围。
在品质控制和统计过程中，公差范围对于确保产品质量以及满足设计要求非常重要。
Minitab 19是一款功能强大的统计分析软件，可以帮助用户进行数据分析和制程控制。
在Minitab 19中，可以使用不同的方法来计算公差范围，包括正态分布的公差计算、过程能力的分析以及公差分析的六西格玛方法等。
下面将详细介绍这些方法。
1.正态分布的公差计算方法：正态分布的公差计算是一种常用的方法，适用于具有正态分布的数据。
使用Minitab 19可以进行如下步骤：- 选择"Stat" -> "Quality Tools" -> "Capability Analysis" -> "Normal"。
- 在"Variable"输入框中输入要分析的数据列。
- 在"Specification Limits"输入框中输入规格上界和规格下界。
- 点击"OK"，Minitab 19会计算出公差范围。
2.过程能力的分析方法：过程能力是指判断制程是否稳定并且是否能够满足指定的规格要求。
使用Minitab 19可以进行如下步骤：- 选择"Stat" -> "Quality Tools" -> "Capability Analysis" -> "Normal"。
- 在"Variable"输入框中输入要分析的数据列。
- 在"Specification Limits"输入框中输入规格上界和规格下界。
- 点击"Options"，可以选择不同的公差计算方法，如Cp、Cpk等。
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）。
Minitab教程过程能力分析 ppt课件
Minitab教程过程能力分析
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• 步骤 3：评估过程的能力
评估潜在能力
可使用 Cpk 基于过程的位置和展开来评估该过程的潜在能力。潜在能力估计值表示在消除过程偏移 和漂移的情况下可实现的能力。 总体上讲，Cpk 值越高，过程的能力越高。Cpk 值低表明可能需要改进过程。 将 Cpk 与基准值（代表可接受的过程最小值）进行比较。许多行业使用基准值 1.33。如果 Cpk 低于 基准值，则考虑如何改进您的过程，例如减少其变异或改变其位置。 比较 Cp 和 Cpk。如果 Cp 和 Cpk 大致相等，则过程位于两个规格限制之间的中心位置。如果 Cp 和 Cpk 不同，则过程未处于中心位置。
Minitab教程过程能力分析
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正态能力分析 的数据注意事项
• 数据应当是连续的 • 收集足够的数据以获取过程能力的可靠估计值 • 如果可能，应当采用合理子组的形式收集数据 • 过程必须稳定且受控制 • 数据应该服从正态分布
Minitab教程过程能力分析
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指定用于 正态能力分析 的变换
• 统计 > 质量工具 > 能力分析 > 正态 > 变换
正态能力分析 的观测性能/预测整体性能
性能所对应的 PPM < LSL
性能所对应的 PPM > USL
PPM 66807 6210 233 3.4
不合格部件 % 6.807% 0.621% 0.0233% 0.00034%
Minitab教程过程能力分析
合格部件 % 93.193% 99.379% 99.9767% 99.99966%
性能所对应的合计 PPM
西格玛水平 3西格玛 4西格玛 5西格玛 6西格玛
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过程能力minitab教程
过程能力m i n i t a b教程集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#过程能力概述（Process Capability Overview）在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。
你可以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，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。
你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。
你还可以计算过程指数，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。
因为它们无单位，你可以用能力统计量来比较不同的过程。
一、选择能力命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。
你可以为以下几个方面进行能力分析：⏹正态或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⏹二项分布或泊松概率分布模型 (适合于属性数据或计数数据)注：如果你的数据倾斜严重，你可以利用Box-Cox转换或使用Weibull 概率模型。
在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。
例如：Minitab提供基于正态和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，但是你的数据必须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赖于两个假设：数据来自于稳定的过程，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，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。
过程能力（minitab教程）
过程能⼒（minitab教程）过程能⼒概述（Process CapabilityOverview）在过程处于统计控制状态之后，即⽣产⽐较稳定时，你很可能希望知道过程能⼒，也即满⾜规格界限和⽣产良品的能⼒。
你可以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，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能⼒的估计是不正确的。
你可以画能⼒条形图和能⼒点图来评价过程能⼒，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。
你还可以计算过程指数，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。
因为它们⽆单位，你可以⽤能⼒统计量来⽐较不同的过程。
⼀、选择能⼒命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不同的能⼒分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。
你可以为以下⼏个⽅⾯进⾏能⼒分析：正态或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泊松概率分布模型(适合于属性数据或计数数据)注：如果你的数据倾斜严重，你可以利⽤Box-Cox转换或使⽤Weibull 概率模型。
在进⾏能⼒分析时，选择正确的分布是必要的。
例如：Minitab提供基于正态和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，但是你的数据必须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赖于两个假设：数据来⾃于稳定的过程，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，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。
如果数据倾斜严重，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。
如何使用Minitab计算CPK
案例背景介绍
某生产线生产一种规格为 10±0.5mm的产品，需要对产
品的尺寸进行严格的控制。
为了评估生产线的稳定性和 产品质量，需要对产品的
CPK值进行计算。
CPK是过程能力指数的一种， 用于衡量生产线满足产品规格
要求的能力。
数据收集与整理
从生产线上随机抽取一定数量的产品作为样本。 使用测量工具对样本的尺寸进行测量，并记录数据。
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1.0则表示过程能力不足。
注意事项
收集足够多的样本数据以准确估 计均值和标准差。通常建议样本 量至少为25个。
在计算CPK之前，应确保生产过 程处于稳定状态。如果过程不稳 定，应先进行原因分析并采取措 施使过程稳定。
数据正态性 样本量
规格限的合理性 过程稳定性
CPK的计算假设数据服从正态分 布。在使用Minitab计算CPK前， 应先对数据进行正态性检验。
03
CPK计算原理及步骤
Chapter
CPK定义及意义
定义
CPK（过程能力指数）是评估制造过 程满足产品规格要求程度的一个指标 。它考虑了过程的变异以及规格限与 过程均值的相对位置。
意义
通过计算CPK，可以了解生产过程是 否稳定，产品是否能够满足设计要求 ，以及生产过程中的改进空间。
计算过程与步骤
CPK的应用
通过计算CPK，企业可以评估生产过程的稳定性和 一致性，以及产品是否能够在规定的容差范围内生 产。这对于持续改进生产过程和降低不良品率具有 重要意义。
Minitab简介
Minitab的功能
Minitab是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于质量管理、六西格玛、 统计教育等领域。它提供了丰富的统计工具和图形化界面，方便用户进行数据 分析和可视化。
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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ＭINITAB,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)。
除组内数据具有随机误差外，组间还可能有随机变差。
明白了子组变差的来源,可以为你提供过程更真实的潜在能力评估。
能力分析(组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）既计算组内标准偏差也计算组间标准偏差，然后，集中它们来计算总的标准偏差。
MINITAB也提供基于二项式和Pｏiｓsｏn概率模型属性数据（计数型）的能力分析,例如，产品可与标准比较分为有缺陷和没有缺陷(用能力分析(二项式）)。
也可以根据缺陷个数对产品进行分类(用能力分析（Pｏｉssｏn）)。
MＩNＩTＡB的能力分析命令
能力分析（正态)画出单个测量值的能力柱状图,用一条基于过程平均值和标准偏差的正态曲线覆盖在柱状图上,这个图形有助于进行正态假设的视觉评估。
这个报告包括了过程能力统计表，既包括组内也包括整体统计。
能力分析（组间／组内)画出了用正态曲线覆盖的单个测量值的能力柱状图。
这有助于进行正态假设的视觉评估。
用这种分析方法可进行组间\组内有很强变差来源的子组数据的分析，这个报告包括组间/组内和整个过程能力的统计分析
能力分析(Weｉｂuｌｌ分布)
画出基于过程形状和比例的Wｅｉｂull曲线覆盖单个测量值的能力柱状图,这有助于进行Weibull分布的视觉评估。
这个报告也包括了整个过程能力的统计分析
ＳIXPACＫ能力分析（正态分布)
连同这个能力统计的子集一起,结合下面的图表深入了解单个的显示值的含义:
——单个数据图，R 或Ｓ(离差）,以及运行图,可用来检验过程是否受控. ——能力柱状图和正态分布图,可用来检验数据是否服从正态分布.
SＩＸＰACＫ能力分析(组间/组内)适用于组间有很强变差来源的子组数据, SIXPＡＣK能力分析(组间/组内）连同这个能力统计的子集一起,结合下面的图表深入了解单个的显示值的含义:
——单个极差,离差图和极差和离差图,可用于检验过程受控状态．
——柱状图和正态分布图可用于检验数据的正态分布情况
——能力图显示了与规范比较后的过程变异
SＩXPAＣK能力(Ｗeiｂuｌl) 在一个显示面上显示了下面的多个图形,和各项能力统计数据:
——一个(或单个数据)图、R(或移动极差）图，以及运行图,通常用于检验过程是否受控。