六西格玛管理中量测阶段的Minitab实现
Minitab实际应用

Minitab还提供了强大的数据管理和过程控制功能,可以帮助用户管理和跟踪数据, 以及进行过程改进和控制。
Minitab与其他统计软件的比较
与其他统计软件相比,Minitab具有 易用性和直观性强的特点,使得用户 可以快速学习和掌握各种统计方法。
描述性统计量
计算数据的均值、中位数、众数、标准差等统计 量,以全面了解数据的基本特征。
数据筛选和整理
对数据进行筛选和整理,去除异常值和缺失值, 确保数据质量。
推论性统计分析
参数估计
使用参数估计方法,对总体参数进行估计,如总体均 值和总体比例。
假设检验
通过假设检验方法,对总体参数进行假设检验,判断 假设是否成立。
方差分析
使用方差分析方法,比较不同组数据的均值是否存在 显著差异。
图表制作与展示
01
02
03
直方图
使用直方图展示数据的分 布情况,直观地了解数据 的形状和变化趋势。
箱线图
使用箱线图展示数据的中 心趋势、异常值和离群点。
散点图
使用散点图展示两个变量 之间的关系,判断是否存 在相关性。
03
Minitab在质量控制中的应用
制定改进计划
利用Minitab的流程图和矩阵工具,制 定详细的改进计划和时间表。
测量阶段的应用
数据收集
使用Minitab的数据输入和整理功能,确保数据准确无误地录 入。
测量系统分析
通过Minitab的统计分析工具,评估测量系统的稳定性和准确 性。
分析阶段的应用
描述性统计分析
利用Minitab的图表和统计功能,对数据进行初步的描述性分析,了解数据的 分布和异常值情况。
六西格玛案例分析

2.度量阶段
改进前的过程能力 ①在电压127V下将测量的50个数据记录整
理见表3利用上述数据做出直方图如图3 所示
图3
表3
2.度量阶段
②正态性检验.如图4所示由于P值0.352>0.05因此以95%的置信度认 为数据服从正态分布
图4
2.度量阶段
➢ ③过程能力分析如图5所示从上述数据及分析情况得出当前Cpk=0.55 样本均值26.61此过程可预期的超标率为69172.27PPM基于这个现状 故改进目标设为CPk≥1.0z≥3.0且争取实现将合格率提升至98%
六西格玛案例分析
Excellent handout training template
六西格玛自诞生于摩托罗拉公司以来现在已经演变成一套行 之有效的解决问题和提高企业绩效的系统方法论而推动企业不断 持续改进的六西格玛具体模式是DMAIC它代表了六西格玛改进的 五个阶段分别为D定义阶段M度量阶段A分析阶段I改进阶段C控制 阶段Minitab软件强大的数据处理功能完全能够满足六西格玛管 理各个阶段的数据处理要求
图10 改进后的能力分析过程
5.控制阶段
4过程稳定性检验如图11所示 用Minitab软件根据8个判异准则做出的判断从图可以看出没有点处于异
常状态的即该过程处于统计过程状态 5控制措施及收益措施:①将改进后的方案方法以文件的形式固定下来编
制节能灯生产工艺要求作业指导书要求务必严格执行;②制定装配生 产过程的操作规范保证过程检验合格收益:①合格率提高到了预期目 标值;②过程能力更加稳定西格玛水平大幅度提高;③降低了因返工 返修造成的时间成本浪费提高了客户满意度减少了用户的抱怨提升了 企业的竞争力
✓1.定义阶段
2装配生产线一次性合格率现状 以四月份整灯二组为例抽样统计结果见下表1从下表统计中我们可以 看出:整灯二组在4月份生产过程中生产了40302支节能灯其中不良品 合计1046支合格率达到97.40%;
三星六西格玛管理培训教材测量阶段统计基础

Process Map & 特性要因图
FDM
学习改变命运,知 识创造未来
三星六西格玛管理培训教材测量阶段统计基础
•基础统计
学习目标
1. 为了确认DATA的特性,理解测定的基本概念和
•
利用Minitab的基础统计量计算的方法。
2. 理解导入概率分布确认概率概念,利用Minitab从概率分布求
3.
• n 为单数时 :
•1 2 2 2 3 9 30
• n 为双数时 :
•2和 3的平均 •2.5 •1 2 2 2 3 9 10 30
最频值(Mode)
DATA频度数(Frequency)大的
少受极端值(Outlier) 的影响。
•例 ) 前面问题中最频值是多少? • 在2, 2, 1, 3, 2, 9, 30中频度数 2值为 3,拥有最多 • 的频度, 因此最频值是 2 。
• •DATA的形态
计数型DATA : 按个数能数的品质特性的值
例) 缺点数,不良品数等计数型DATA。
•一,二,三… •能数啊!
•1 •2 •3
•4
计量型DATA : 能测定的品质特性的值。
例) 强度 (kg/cm2), 重量(kg) , 长度(cm), 温度(°C) 等计量型DATA
。
•有测定单位吧
学习改变命运,知 识创造未来
•正态性检定 •基础统计量
•4分位数
•平均,标准偏差,中央值 的
•信赖区间
三星六西格玛管理培训教材测量阶段统计基础
•资料的测度
• Statistics (统计量)
•Mean : 平均 •SE of Mean : 平均的标准误差 •Standard deviation : 标准偏差 •Variance : 分散
六西格玛6个sigma黑带系列四:初识Minitab

2
认知改进机会
3
在 Sigma TRAC中定义机
会
4
初识Minitab®
5
基本数据收集 及分析
模块4: 初识 Minitab®
基本完成时间:1小时
模块4: 初识Minitab®
关于模块4
▪ 数据收集,记录及分析是6 Sigma能够减小差异及改进过程的核心。 ▪ 本模块中,您将学习两种基本类型的数据- 您将接触Minitab®, 这
一软件,对您的项目数据进行储存,管理,分析及显示。
▪ 现在,我们就从学习如何讲述 您的6 Sigma项目的故事开始
吧!
Minitab®
4
模块4: 初识Minitab®
学习目标
学完该模块后,您将能够: a) 解释数据及统计在6 Sigma中的角色。 b) 区分可变数据和属性数据。 c) 掌握Minitab的基本功能。 d) 讨论不同类型图表的价值。 e) 使用Minitab创建图表。
样本数据与总体数据
运用统计分析,把样本数据转化为有用的信息,据此能够对未来总体的表 现作出预测。
总体
(所有可用数据)
样本Sample 是从总 体的子集
用样本来预测整个总 体
总体
(预测)
数据类型和样本收集对成功预测未来总体都是至关重要的.
12
模块4: 初识Minitab®
两种类型数据: 属性数据及可变数据 数据类型影响根据此数据作出的预测(推论)的特性及程度。
第1小节 20 分钟
第2小节 15 分钟
第3小节 15 分钟
第2部分 50 分钟
模块4: 初识Minitab®
使用 Minitab© 指南
▪ 本节中, 您将使用Minitab® 完成由以下幻灯片指引的任务。
学习使用Minitab进行统计分析和质量控制

学习使用Minitab进行统计分析和质量控制第一章:引言Minitab是一款流行的统计分析软件,广泛应用于质量管理和数据分析领域。
本章将介绍Minitab的基本概念和功能,为后续章节的学习做好铺垫。
第二章:Minitab的安装与配置在本章中,我们将教您如何下载、安装和配置Minitab软件。
此外,我们还将介绍一些Minitab的基本设置,以适应不同的统计分析需求。
第三章:数据输入与整理数据的准确性和完整性对于统计分析至关重要。
本章将详细介绍如何在Minitab中输入和整理数据,包括导入外部数据文件、手动输入数据和处理缺失值等方面的操作。
第四章:统计分析基础在进行高级统计分析之前,了解统计学的基本概念和方法是至关重要的。
本章将介绍Minitab中常用的统计分析方法,如描述性统计、假设检验和可视化方法等。
第五章:统计分析进阶本章将深入介绍Minitab中更为高级的统计分析方法,如方差分析、回归分析和时间序列分析等。
我们将通过实例来演示如何使用这些方法解决实际问题。
第六章:质量控制基础质量控制是保证产品质量的关键环节。
在本章中,我们将介绍质量控制的基本概念和方法,并展示如何使用Minitab进行流程能力分析、控制图和异常值检测等操作。
第七章:质量控制进阶本章将进一步讨论质量控制的高级方法和技巧。
我们将介绍如何使用Minitab进行六西格玛和设计试验等操作,以提升产品质量和工艺效率。
第八章:质量报告和可视化在进行统计分析和质量控制后,将结果及时、准确地传达给相关人员是十分重要的。
本章将介绍如何使用Minitab生成专业的统计报告和可视化图表,以便于更好地传达和解释分析结果。
第九章:实际案例分析在本章中,我们将以真实的案例为例,展示如何使用Minitab 进行全面的统计分析和质量控制。
通过实际案例的分析,读者将深入了解Minitab的功能和应用,掌握实际操作技巧。
第十章:总结与展望最后一章将对全书进行总结,并展望Minitab在未来的发展趋势。
2024版MiniTab最经典最全面的操作教程

04
实验设计与优化策略
实验设计基本原理概述
实验设计的目的和原则
明确实验目标,遵循随机化、重 复和区组化原则,确保实验结果 的可靠性和准确性。
实验设计的基本类型
包括完全随机设计、随机区组设 计、析因设计、正交设计等,根 据实验需求和条件选择合适的设 计类型。
实验误差的来源和控制
了解实验误差的来源,如随机误 差、系统误差等,并采取相应的 措施进行控制和减小误差。
因子设计实验方法演示
因子设计概述
介绍因子设计的概念、目的和原理, 以及因子水平与实验次数的关系。
因子设计实验结果分析
根据实验因子和水平选择合适的正 交表,并了解正交表的构造和特点。
正交表的选择和使用
详细演示因子设计的实验步骤,包 括确定实验因子和水平、选择正交 表、安排实验计划、进行实验并记 录数据等。
实施持续改进计划
制定持续改进计划,定期评估生产过程稳定性和质量水平, 针对存在的问题和不足制定改进措施并跟踪实施效果。
06
宏编程与自动化操作
MiniTab宏编程基础知识
宏的定义和作用 宏是一系列命令的集合,用于实现特定功能或操作。在 MiniTab中,宏可以用于自动化重复任务,提高分析效率。
宏编程语法和规则 MiniTab宏编程使用类似于BASIC的编程语言,包括变量、 函数、控制结构等。需要掌握基本的语法规则和编程规范。
过程是执行一系列操作的集合,可以包含条件判断、循环等控制结 构。示例包括数据清洗、图形绘制等。
函数和过程的调用方法
在MiniTab中,可以通过命令窗口或脚本文件调用自定义函数和过 程,实现自动化分析。
批处理操作实现自动化分析
批处理文件的创建和执行
六西格玛Minitab统计分析全教程

minitab经典培训教程
Y
65 66 65 66 67 67 68 68 67 68
练习
X
800 810 820 830 840 850 860 870 890 900
Company Confidential
minitab经典培训教程
输入数据
•Select: Gragh> Scatterplot
minitab经典培训教程companyconfidentialminitab的功能?计算功能计算器功能生成数据功能概率分布功能矩阵运算minitab经典培训教程companyconfidentialminitab的功能?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minitab经典培训教程companyconfidentialminitab的功能?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minitab经典培训教程companyconfidential课程内容安排由于时间有限很多内容只是做简单的介绍
minitab经典培训教程
Minitab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。
输入新数据 列的位置
Company Confidential
MINITAB六西格玛专用软件操作应用实战训练

3、非正态
4、多变量正态
5、多变量非正态
6、二项能力分析
7、泊松分布能力分析
8、六西格玛项目案例中能力分析应用
六、假设检验与回归
1、显示描述统计在Minitab中应用
2、单样本Z测试在Minitab中应用
3、单样本T测试在Minitab中应用
3、双样本T测试在Minitab中应用
4、成对T测试在Minitab中应用
5、1比率测试在Minitab中应用
6、2比率测试在Minitab中应用
7、相关分析在Minitab中应用
8、一元回归
9、逐步回归
10、拟合线图
11、偏最小二乘法
12、残差分析图
13、回归分析案例
七、多变量分析1、变异类别
2、变异来源
3、多变量图(过程能力分析)
4、多变量图(量具重复性和再现性研究)
5、多变量图(方差分析)
6、多变量分析案例讲解与练习
八、讨论及回答。
六西格玛统计过程控制及Minitab操作实例应用

失控模式
以下4种模式同时适用于平均值图和极差图:
计算初始控制限
先计算平均值图的总体平均值,也就是中心线CL:
X X1 + X 2 + ... + X k k
计算控制上限UCL:
k 子组的数目
UCLX X + 3 / n
计算控制下限LCL:
LCLX X - 3 / n
对于较大的样本量,给定流程的控制限将会变窄,且 图表的灵敏度较大
计算控制限
UCL
CL
LCL 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
有1点落在控制界限之外
UCL
CL
LCL 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
连续9点位于中心线的同一侧
UCL
CL LCL
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
合理子组
1000
最大化控制图的作用
好的数据收集计划能够最大程度探测到流程的变化。数据收集考虑以下 因素:
样本大小 除非经济原则上不可行,每组样本内应含有多个部件(一般5个)。 某些流程只能抽取一个样本。
取样频率 流程表现越好,需要的取样频率越低。 基于对流程表现的经验,取样频率是可以变化的。 考虑以每小时,每天,每班,每批等。
S
时使用
中心提高过程能力
Ppk Ppk min(Ppu, Ppl)
六西格玛管理具体内容

管理工具
简介 SPC是统计过程控制,是一种通过控制图找出过程中异常原因加以改善的方法,是一种 工具,通常在6 Sigma项目的最后控制C阶段用到,另外定义D测量M阶段也常用到,旨 在减少产品变异,提升产品品质。
含义解释
6西格玛管理包含两个方面的含义:其一、是对不合格的一种测量评价指标;其二: 是驱动经营绩效改进的一种方法论和管理模式。 管理专家Ronald Snee先生将6西格 玛管理定义为:“寻求同时增加顾客满意和企业经济增长的经营战略途径。” 管理 专家Tom Pyzdek:“6西格玛管理是一种全新的管理企业的方式。6西格玛主要不是技术 项目,而是管理项目。” 西格玛即希腊字σ的译音,是统计学家用语衡量工艺流程 中的变化性而使用的代码。企业也可以用西格玛的级别来衡量在商业流程管理方面的表 现。传统的公司一般品质要求已提升至3sigma.这就是说产品的合格率已达至99.73%的 水平,只有0.27%为次货。又或者解释为每一千货产品只有2.7件为次品。很多人认为产 品达至此水平已非常满意。可是,根据专家研究结果证明,如果产品达到99.73%合格率 的话,以下事件便会继续在现实中发生:每年有20,000次配错药事件;每年不超过15, 000婴儿出生时会被抛落地上;每年平均有9小时没有水、电、暖气供应;每星期有500 宗做错手术事件;每小时有2000封信邮寄错误。由此可以看出,随着人们对产品质量要 求的不断提高和现代生产管理流程的日益复杂化,企业越来越需要象六西格玛这样的高 端流程质量管理标准,以保持在激烈的市场竞争中的优势地位。事实上,日本已把”6 Sigma”作为他们品质要求的指标。
(1)将顾客反馈系统视为一个持续进行的活动,看作是长期应优先处理的事情或中心工作。
(2)听取不同顾客的不同反映,不能以偏概全,由于几个印象特别深刻的特殊案例而形成片面的看 法。
六西格玛玛专用软件MINITAB应用

• 3、响应曲面(RSM)应用和MINITAB操作 3.1、 响应表面DOE(试验设计)介绍 3.1.1 中心复合设计 3.1.2 Box-Behnken设计 3.2 MINITAB响应曲面(RSM)试验(DOE)操作 3.2.1 如何创建响应曲面(RSM)试验设计 3.2.2 如何自定响应曲面(RSM)试验设计 3.2.3 如何选择最优化设计 3.2.4 如何分析响应曲面(RSM)试验设计 3.2.5 如何应用优化器进行优化设计 3.3、响应曲面(RSM)试验案例分析和现场练习
•
测量系统分析和MINITAB操作 1 MSA基本概念 1.1为什么进行测量系统分析 1.1.1 测量系统对产品的影响 1.1.2 测量系统对过程的影响 1.1.3 过程控制常见的错误 1.2 测量数据变异的来源 2、测量系统指标 2.1 测量系统准确度和偏差 2.2 测量仪器的分辨率 2.3 测量系统的线性 2.4 测量系统稳定性 2.5 测量系统重复性和再性
• 回归分析分析应用和MINITAB操作 1、 相关性和回归分析复习。 2、 如何从R-SQ和残差图判定拟合模型好与坏。 3、一元回归分析应用和MINITAB操作。 4、多元回归、逐步回归应用和MINITAB操作。 5、拟合线图应用和MINITAB操作。 6、回归分析常见错误应用和消除 7、回归分析案例分析
• OE试验设计应用和MINITAB操作 1、DOE基本原则和要求 2、因子实验设计应用和MINITAB操作 2.1 因子DOE(试验设计)概述 2.1.1 全因子DOE(试验设计)应用 2.1.2 分部因子DOE(试验设计)应用 2.1.3 筛选DOE(试验设计)应用 2.2 MINITAB因子试验(DOE)操作 2.2.1 如何创建因子试验设计 2.2.2 如何自定义因子试验设计 2.2.3 如何选择最优化设计 2.2.4 如何分析因子试验设计 2.2.5 如何分析变异性 2.2.6 如何看因子图 2.2.7 如何看等值线和等值图 • 2.2.8 扣扣贰叁壹贰贰贰陆伍伍叁 2.2.9 如何应用优化器进行优化设计 2.3、 析因试验案例分析和现场练习
MINITAB使用教程

Maximum of C1 = 10.000
第2节 计算功能(Calc)-3/5
3.如何制造数据 Calc>Make Patterned Data>Simple Set of Numbers
MINITAB-Data-Files>Calc-2.MPJ
1.数据排列的调整 2.如何将数据从‘代码化数据’转变成‘自然码数据’呢? 3.改变数据的排列,将数据由‘行’转变成‘列’呢? 4.利用Calc菜单,制作C9的Months‘列’的‘排列’
第1节 数据操作(Manip)-1/6
1.数据排列的调整:Manip可以将MINITAB工作表中的数据列进行再排 列整理。从而达到对数据构成以及格式的重整。(经常采用Excel的数 据时,更有用)
有关Calc
的其它功能 在后面详细
介绍
任务栏(Task Bar)
文件管理
计算功能
数据修改
统计分析
数据操作
图表制作
数据管理
表示窗口
六西格玛 帮助
任务栏(Task Bar)
文件管理
计算功能
数据修改
统计分析
数据操作
图表制作
数据管理
表示窗口
六西格玛 帮助
任务栏(Task Bar)
文件管理
计算功能
数据修改
应答变量
自由度 平均值
中央值
去掉最大和 最小的5%之 后的平均值
标准偏差 标准偏差 的平均值
Descriptive Statistics: Response
Variable
N
Mean
Response
精品Minitab统计教程

宏命令编写与执行
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。
宏命令执行
阐述如何在Minitab中执行宏命令,以及如 何通过调试优化宏命令性能。
Python接口调用技巧
Python接口介绍
概述Minitab与Python的接口功能,以及使 用Python扩展Minitab能力的意义。
精品Minitab统计教程
目录
CONTENTS
• Minitab软件简介与安装 • 数据输入、编辑与整理 • 描述性统计分析及应用 • 假设检验与方差分析 • 回归分析及应用 • 非参数检验与生存分析 • 质量控制与可靠性分析 • 高级功能拓展与编程实现
01
CHAPTER
Minitab软件简介与安装
数据中出现次数最多的数, 反映数据的集中趋势。
衡量数据离散程度的指标, 计算各数据与均值之差的平 方的平均值。
方差的平方根,反映数据的 波动情况。
图形化展示方法
直方图(Histogram)
用于展示数据分布情况,横轴为数据范围,纵轴为频数或频率。
箱线图(Box Plot)
显示数据的四分位数、异常值等信息,便于识别数据的离散程度和偏 态情况。
函数开发与调试
详细介绍如何开发自定义函数,包括函数结构、参 数传递、返回值处理等,并提供调试技巧。
函数应用与案例
通过实例展示如何在Minitab中使用自定义函数处理 数据、进行统计分析并绘制专业图表。
THANKS
谢谢
多组均值的比较
交互作用的比较
案例分析与实战演练
案例一
Minitab统计分析软件使用教程

Minitab统计分析软件使用教程第一章:介绍Minitab软件Minitab是一款统计分析软件,可用于数据分析、品质管理和实验设计等领域。
它提供了丰富的统计工具和图表功能,帮助用户进行数据探索、假设检验和建模分析等任务。
本章将介绍Minitab的主要特点和界面布局,以帮助读者快速上手。
第二章:数据导入与准备在使用Minitab进行数据分析之前,首先需要将数据导入软件中,并对其进行准备。
本章将介绍如何从Excel、CSV文件等格式导入数据,并对数据进行清洗、筛选和变换等操作。
还将介绍Minitab中常用的数据管理功能,如缺失值处理和变量类型转换等。
第三章:描述性统计分析描述性统计分析是对数据集的基本特征进行概括和总结的方法。
Minitab提供了多种功能和图表以进行描述性统计分析,包括均值、中位数、标准差、箱线图等。
本章将详细介绍这些功能和图表的使用方法,并给出实际案例进行演示。
第四章:假设检验与置信区间分析假设检验是统计推断的基本方法之一,用于判断样本数据与总体参数之间的差异是否显著。
Minitab提供了多种假设检验方法,并可生成置信区间以提供更全面的信息。
本章将介绍如何使用Minitab进行假设检验和置信区间分析,并给出实例进行实践操作和结果解读。
第五章:方差分析与多因素设计在实验研究中,方差分析和多因素设计是常用的统计方法。
Minitab提供了多种方差分析方法以及多因素设计的功能,可用于分析实验结果和比较不同因素对结果的影响。
本章将介绍这些方法和功能的使用步骤,并给出实际案例进行演示分析。
第六章:回归分析与预测建模回归分析是研究因变量与一个或多个自变量之间关系的方法,常用于预测和建模。
Minitab提供了多种回归分析方法,包括简单线性回归、多元回归和逐步回归等。
本章将详细介绍这些方法的使用步骤和模型评估方法,并给出实例进行实践操作和结果解读。
第七章:质量控制与六西格玛Minitab是一款广泛应用于质量控制和六西格玛项目的软件。
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。
THANKS
感谢观看
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。
六西格玛中图形分析的Minitab实现解读

8六西格玛管理中DMAIC模型的第三个阶段是分析(A),在量测阶段识别了发生什么(Y)之后,接下来的工作就是通过分析寻找发生问题的原因。
即最终确定出一组按重要程度排列的影响Y的因素x1、x2、…、xn。
分析阶段所用的方法在很大程度上取决于所解决的问题和面对的业务流程,通常采取数据分析和流程分析相结合的方法。
数据分析主要是利用已经收集的数据或为分析而需要收集的数据来分辨问题模式、问题发展趋势或其他一些有关因素;流程分析主要是从整个流程运行的角度,辨别不一致的、不相关的或可能引起问题发生或导致问题发生的某些领域.将各种方法发现的结论放在一起,获得对影响因素的全面认识.从六西格玛管理的角度看,分析阶段实现的目标具体说有三个:找出影响项目Y的所有因素;辨别出关键少数的因素;评估预测改进效益。
分析阶段的工具根据工具的类型分为三大类,由头脑风暴法等组成的定性分析方法、由统计技术支撑的定量分析方法以及由统计技术和管理技术支撑的图形工具。
图形分析工具主要包括:比较两组数据差异的箱线图、描述因素变量间相关关系的散点图、显示影响因素的直方图、描述影响因素之间关系的多变量图、从客户要求、技术、产品要求的角度进行综合分析的质量功能展开、通过二维图表分析三个变量间关系的等高线图、通过流程寻找原因的流程图等。
下面结合Minitab软件重点介绍箱线图、散点图、边际图、矩阵图、等高线图、多变量图等。
一、箱线图(BoxPlots)箱形图是通过一个或几个箱形来描述数据分布特征的绘图工具。
在六西格玛质量管理中,它的主要作用表现在以下两个方面:比较不同样本间数据的分散程度与集中程度,找出差异为下一步的判断和决策提供依据.对于每个独立的箱形图,判断数据是否有异常点(outlier)的存在,对异常点应重点分析,总结原因。
要建立与分析箱形图,必须先了解Q值。
Q是quartile的缩写,代表数据的1/4,每一个样本共有4个Q值,当将样本数据按由小到大排序后,把这些数据均分为4部分,则每一部分的最大值即为六西格玛中图形分析的Minitab实现文/王作成方何样本相应的4个Q值,这4个Q值依次为:Q1、Q2、Q3、Q4,位于中间位置的数据或两个数据的算术平均数称为中位数。
Minitab的使用

41
实例:客户投诉原因分析
根据投诉的情况,找出可能的原因,依照人机料法环测等环节列 出可能的原因,输入Minitab的工作表中,如下图所示:
42
结果输出
此处原因分析较为简单,仅为举例,一般情况下,至少要使用5why 方法继续问几个 ,因果图应有分支。这一点在minitab上较为不便,
43
排列图
9
Minitab界面
菜单栏,工具栏
会话窗口:
显示分析结果输出
工作表区域:
对数据进行操作的区域
10
菜单与工具栏
打开文件
显示会话 历史记录
会话窗口
关闭所有图形
工作表文件夹
当前数据窗口
图表文件夹
工程管理窗口
11
Project Manager
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Minitab工作表(数据窗口)
Minitab每个项目可以有一个或者多个工作表。 每个工作表的结构如右图所示。 有三种数据类型,数字列、文本列、日期列。 Minitab的操作以列为基本单位。每一列的数据性质一致。
要转置的列 选择存储方式
选择注释列
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编码(Code)
数据
编码
数据到文本
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计算功能
常用功能: I. 计算器功能 II. 行、列统计量 III. 产生模板化数据 IV. 生成随机数据 V. 概率分布计算
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计算器
执行算术运算、比较运算、逻辑运算、函数和列运算。 例1:函数示例,对行求和,采用算术及行统计量函数:
Minitab被许多世界一流的公司所采用,包括通用电器、 福特汽车、通用汽车、3M、霍尼韦尔、LG、东芝、诺基 亚、以及 Six Sigma 顾问公司。
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的分布特征,如数据的分散、集中程度
等。在六西格玛质量管理中,通过对产品
质量特性数据的描述统计分析,可以反映
产品质量特征、产品生产能力等。
正态性检验。对观测数据进行正态性
检验,就是验证数据是否服从正常生产条
件下的正态分布,如不服从,说明有异常
情况发生,应及时采取措施;如果数据服
4 4 中国统 计 CHINA STATISTICS
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的分类个数决定,这些点图由上到下垂直 排列,以相同的坐标轴绘图;Each column constitutes a group将所有指定变量的点图显 示在同一个绘图视窗中,由上到下垂直排 列,以相同的坐标轴绘图。
点图中点的分布情况反映了研究变量的 分布特征,点图的分析也是从这一角度进 行的。
1 . 数 理 统 计 技 术 为 群 众 性 的 Q C 活 动 提 供 理 论 依 据 。 群众性 的QC 活动是提高产品、工作和服务质量的有效方法。利用数理统计的直 方图、排列图、因果图法、分层法、系统图法、关联图法、控制图 法、工序能力指数法、相关分析法等基本方法,推动 QC 小组活动的广 泛开展,充分发挥设备潜力,提高工作效率和产量质量。数理统计丰富 了 QC 小组活动的方法和内容。
4 . 数 理 统 计 的 应 用 反 映 了 Q C 小 组 活 动 的 水 平 。 我国在近几年 的QC 小组活动中,小组成员运用统计工具的能力有了明显的提高,并在 实践中有了不少新思路,除了运用大家已经熟悉的新、老七种工具外, 还能正确、恰当地运用正交试验设计、回归分析等数理统计技术,这些 方法的成功应用,表明QC 小组活动的理论水平有了一定的提高,在掌握 运用工具方法上有了新的突破。新方法的使用进一步推动了QC小组活动 向科学、系统、有效的方向发展,从而给 QC 小组活动水平带来了质的 飞跃。
2.数理统计促进了 QC 小组活动的深入开展和活动水平的提 高 。 Q C 小组活动中,广泛运用数理统计,对于提高设计、施工、安 装质量和科研设计水平,改进和优化生产工艺、提高产品质量、促进节 能降耗、提高经济效益,都具有十分重要的现实意义。
3 . 各 种 数 理 统 计 工 具 、 方 法 是 小 组 活 动 的 灵 魂 。 Q C 小组活 动以实事求是的科学态度为基础,用数据说话,因此,通过加强教育, 使员工充分了解 PDCA 循环 4 个阶段、8 个步骤以及相互关系,新老 7 种 工具的使用方法要领,排列图、因果图、系统图、关联图的具体应用 等品质工具的运用方法,是使 QC 小组活动具有科学性的重要基础。同 时,科学的发展需要不断地创新,QC 小组活动也需要在不断地科学探索 中,寻求不断地创新。
量测工具的Minitab实现
◆流程图 利用流程图进行分析,在测量阶段, 一般分为两个步骤:一是绘制过程流程 图;二是对流程图进行分析,发现需要改 进的流程步骤。下面给出了流程图中采用 的符号,这些符号用于表示过程步骤的实 际顺序。
Test,进入 Normality Test 主对话框,选 择输入要检验的数据名称。其他选项功能 为:在输出图表中标记出参考概率值与相 对的数据;选择检验的方法:Anderson- Darling、Ryan-Joiner(Shapiro-Wilk)、 Kolmogorov-Smirnov 三者择一;指定输出 内容的标题来取代默认值。
点图。点图是描述数据分布特征的一 维图表。点图中的一条坐标轴代表绘图变 量的各个可能取值,样本关于变量的观测 值以点的方式描绘在坐标轴相应值的上方, 这样的点称为数值点,如果某一个数值点 重复多次出现或数值点之间靠得太近,这 些点就垂直堆叠起来,如果图中有许多无 法调适成垂直,则每一个点可能代表多个 个别的数据点。
从正态分布,不能拒绝说明生产正常的假
设。
对称图。对称图可以用来检验样本数
据是否服从一个对称的分布。许多时候都 是假设数据来自一个正态分布,然而,很 多情况下,数据服从正态分布这一假设要 求太高,往往只要符合对称性分布就足够 了。例如在没有对均值有明确要求时,就 可假设数据服从对称分布,而不要求为正 态分布。因此,对称图在六西格玛质量管 理中同样非常实用。
栏目主持人 何晓群
六西格玛管理中 量测阶段的 Minitab 实现
文 / 王作成 孟蓼筠
六西格玛管理中 D M A I C 模型的第二个阶段是量测 (M ),通过数据的收集与分析来确定过程目前的情况。
量测实现的基本工具
为了在量测阶段识别出发生了什么,六西格玛提供了 很多的实施工具,这些工具分别解决量测所面对的某一方 面的问题。除了在其他阶段已经和将要介绍的排列图、失 效模式与后果分析(F M E A )、过程能力指数、顾客满 意度指数外,其他主要实现工具包括:
◆ 3D 图 在 Minitab 中,有三种 3D 图来表现三 维数据特征。分别是:散点图(3D Scatter Plot),曲面图(3D Surface Plot)和框 架图(3D Wireframe Plot)。 3D 图在 3D plot 主对话框中实现,在 该对话框中选择输入作为 Z 轴、Y 轴和 X 轴 的变量名称,通过其他功能选项,还能指 定三维效果、标题、脚注说明等。三维图 中的X轴与Y轴必须是相等的区间距离与相 同的区间数所交织网状的平面,如果 X 与 Y 的数据在轮廓上是全等的,则Minitab会以 此数据建立出全等的网状图,否则, Minitab会自动以原来的X 与Y点数据的范 围建立新的 X 与 Y 点网状图,再根据新X 与 Y点以内差法计算出网格平面上每个Z值的 位置。 三维散点图以点的方式把数据显示在图 中,而三维曲面图和框架图是由面与边界 组成的网状多边形显示数据。三维曲面图 与框架图对数据点的绘图方法是一样的, 而且大部分的选项内容也都一样,两者主 要差异在于三维曲面图强调Z变量之间阴暗 面的颜色,而三维框架图则是强调同连接Z 变量的线条。所以,两者基本上是同一个 图,只是不同的预设格式,三维曲面图的 预设格式强调多角形的面,而三维框架图 则是强调多角形每一面的边界。 (作者单位:中国人民大学六西格玛质
◆描述统计 在Minitab中进行描述统计分析,若要 将分析结果输出显示在程序输出窗口和绘图 输出窗口,依次单击选择Stat→Basic Sta- tistics→Display Descriptive Statistics,若 要将描述统计量的值存放在当前工作表中, 依次单击选择Stat→Basic Statistics→Store Descriptive Statistics。 Display Descriptive Statistics主对话框 中,Variables下输入要分析的一个或多个变 量,By variable中输入分类变量。Graphs 子对话框实现描述统计量的图形表示,可 选择的图表有直方图、加入正态曲线的直 方图、点图、箱形图以及加入文字说明的 各种图表汇总。 Store Descriptive Statistics主对话框中 的Statistics子对话框列出了可供选择保存的 统计量,Options子对话框可选择结果保存 方式。 各个描述统计量,根据不同的计算方 式所反映的意义也各不相同,对输出结果 的分析要从这些统计量的描述意义出发, 常用统计量有两类。一类反映样本位置, 包括样本均值、样本中位数等。另一类反 映数据波动,包括极差、样本方差与标准 差等。 ◆正态性检验 Minitab软件中,要实现正态性检验依 次单击Stat→Basic Statistics→Normality
正态性检验输出的正态概率图是正态分
Graph→Dotplot进入Dotplot主对话框,在 Variables:下输入要分析的变量名称,通过 No grouping 、By variable:、Each column constitutes a group三个选项可选择要建立的 点图:No grouping 对每个变量单独绘图, 且每个点图显示于各自的绘图视窗中;By variable:对绘图变量分类,且每一类单独给 出点图,点图个数由分类变量对绘图变量
流程图。流程图是用图形表示的某一过程的步骤次 序。或者说使用图形表示我们进行的某些输出的步骤的次 序,输出可以是物质产品、服务、信息,也可以是三 者的组合。
描述统计。描述统计就是通过统计量的计算描述数据
4 3 CHINA STATISTICS 中国统计
2006 .1ຫໍສະໝຸດ 统计工具量管理研究中心)
统计工具
STATISTICAL TOOLS
数理统计
在 Q C 小组活动中的作用
文 / 杨 辉
20 世纪30 年代,美国科学家休哈特以及道奇和罗米格通过研究,首 先把数理统计引入到质量管理领域,他们相继提出了统计过程控制理论 (SPC)、统计抽样检验原理和抽样表。人们运用数理统计的分析方法,掌 握规律,从而预防不合格品的产生,标志着质量管理观念由事后检验转 变为预防质量事故的发生,质量管理真正步入了系统科学的统计质量控制 管理阶段。目前在我国持续升温的 6 西格玛质量管理方法,是基于数理 统计和分析的控制理论,即通过测量、分析、改进和控制(MAIC)步骤 实现质量管理和可持续改进。数理统计本身虽无所发明,无所创造,但 它已成为质量管理各领域中不可缺少的重要工具。
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统计工具
STATISTICS TOOLS
读者朋友们:很高兴作为本栏 目的主持人向大家问声“新年好”!
过去的一年多时间,《中国统 计》与“中国人民大学六西格玛质 量管理研究中心”合作在“统计工 具”栏目发表了 17 篇关于六西格玛 管理的文章,对六西格玛管理的基本 理念及六西格玛的统计学原理和六西 格玛的实施工具 MINITAB 软件作了 较为系统的介绍。我们很高兴收到了 不少读者的来信鼓励和支持,同时给 了我们一些很好建议和意见。使我们 有必要把六西格玛管理这一世界管理 界最时髦最前沿的模式继续介绍下 去。我们专门设立“六西格玛管理” 专栏。我们将接着去年的顺序继续介 绍六西格玛的管理思想及其统计工 具,本年度在介绍完 MINITAB 软件 之后,主要介绍六西格玛的控制技术 ——“统计过程控制”。同时,我 们更欢迎企业界的朋友把你们运用六 西格玛的体会、感受和案例在此发表 出来与大家一起分享。