Minitab教材
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μ
0
一.控制图原理
b. 3σ 控制方式下的产品特性值区间 3σ 控制方式下产品特 性值落在[μ -3σ , μ +3σ] 范围内的概率为 99.73%,其产品特性值 落在此区间外的概率为 1-99.73%=0.27%.
控 制 图
•
0.135%
0.135%
μ -3σ
μ
μ +3σ
一.控制图原理
控 制 图
课程内容安排——第二天
• 上午 能力分析
–1） –2） –3） –4） 正态分布图能力分析 泊松分布图能力分析 组间/组内能力分析 Weibull能力分析
基本统计
1） 描述统计
课程内容安排——第二天
• 下午 基础统计
2）单样本Z测试 3） 单样本T测试 4） 双样本T测试 5） 成对T测试 6） 1比率测试 7） 2比率测试 8） 相关分析 9) 正态分布
√ p(1-p)/n
np
UCLnp=np+3√ np(1-p) UCLu=u+3 √ u / n UCLc= c + 3 √ c
泊松 分布 (计点 值)
u
c
不合格数 控制图
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
料
設備沒有保養 設備不常清掃 沒有進行首模驗收 設備沒有保養 設備不常清掃
人
不夠熟練 培訓不夠 監督不夠 不夠熟練 培訓不夠 監督不夠 loss 抽樣方式不合理 沒有設定標准化方法 沒有進行首模驗收 設備不常清掃 設備沒有保養 沒有進行首模驗收 設備不常清掃 設備沒有保養
沒有進行首模驗收
測
法
機
柏拉图
过程失控
结论:控制图上的控制界
限就是区分偶波与异波 的科学 界限,休哈特控制 图的实质是区分偶然因 素与异常 因素两类因素.
二.常规控制图及其用途
控 制 图
正态分 布(计 量值)
•
分布
控制图代 号
控制图名称
控制图界限
UCLX= X+A2R
备 注
最常用最基本的 控制图.控制对象: 长度、重量等. 当样本大小n>10, 需要应用s图来代 替R图.
原始数据 在对话框中输入2~5 列数据，注解列在前面
输入新工作表和注解 的位置
转置栏（Transpose Columns）
• Select: Manip > Transpose Columns
输入需要转置的列
输入新工作表 的位置
可以输入注解列
连接（Concatenate）
• Select: Manip > Concatenate
135
165 190 170 175 180 176
输入数据
• Select: Gragh> Time Series Plot
填入参数
时间刻度设置
结果输出
190 180 170
銷பைடு நூலகம்售量
160 150 140 130 120
Date/Time
/1 03 20
/2 03 20
/3 03 20
/4 03 20
Data Window:
• 输入数据的窗口 • 每一列的名字可以写在最前面的列 • 每一列的数据性质是一致的
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 插入单元格 管理图形 关闭图形 撤销
插入行
插入列 移动列 剪切单元格
/5 03 20
/6 03 20
/7 03 20
/8 03 20
/9 03 20
•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
•
c. 常规控制图的形成
μ -3σ
μ
μ +3σ
μ -3σ
μ+3σ
μ
μ +3σ
μ
μ -3σ
一.控制图原理
控 制 图
•
d.控制图原理的解释
UCL
第一种解释:
CL LCL 时间(h)
8
9
10
11
1.若过程正常,即分布不变,则点子超过UCL的概率只 有1‰ 左右. 2.若过程异常, μ 值发生偏移,于是分布曲线上、下 偏移,则点子超过UCL或LCL的概率大为增加. 结论:点出界就判异以后要把它当成一条规定来记住.
一.控制图原理
控 制 图
•
第二种解释:
1.偶然因素引起偶然波动。偶然波动不可避免,但对 质量的影响微小,通常服从正态分布,且其分布不随 时间的变化而改变。
可预测
过程受控
一.控制图原理
控 制 图
•
第二种解释:
2.异因引起异波。异波产 生后,其分布会随时间的变 化而发生变化。异波对质 量影响大,但采取措施后不 难消除。 不可预测
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
人
不够熟练
机
设备没有保 养
设备不常清 扫 没有进行首 模验收
料
原料没有检 查
原料含水太 高
法
没有设定标 准化方法
抽样方式不 合理
环
温度太高
测
仪器偏差太 大
仪器R&R太 高
培训不够
湿度太高
监督不够
填好各项参数
输入缺陷列 输入频数列 其他项所占的比率
可以对柏拉图进行命名
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
Y 65 66 65 66 67 67 68 68 67 X 800 810 820 830 840 850 860 870 890
剪切
复制 粘贴 恢复
上一次记忆刷
下一次记忆刷 最后一次对话框 程序窗口 数据窗口 帮助
数据类型的转换（Change Data Type）
• Select: Manip > Change Data Type > Text to Numeric
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）
Minitab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
课程内容安排
• 由于时间有限，很多内容只是做简单的介 绍； • 在两天的时间里，主要的课程内容安排如 下：
68
900
输入数据
• Select: Gragh> Plot
输入参数
可以选择不同的 输出表现形式
输出图形
68 67
Y
66 65 800 850 900
X
•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
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
Minitab的使用
施相波
Minitab介绍
• Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂 的软件之一； • 相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用 是比较适合的； • Minitab的功能齐全，一般的数据分析和图 形处理都可以应付自如。
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。
输入表中
• Select: Stat > Quality tools> Cause and effect
注意输入格式
填好各项需要的参数
结果输出
Cause-and-Effect Diagram
環
設備沒有保養 設備不常清掃 沒有進行首模驗收 設備沒有保養 設備不常清掃 沒有進行首模驗收 沒有進行首模驗收 設備不常清掃 設備沒有保養 沒有進行首模驗收 設備不常清掃 設備沒有保養 抽樣方式不合理 沒有設定標准化方法
• Select: Manip > Stack/Unstack > Stack
原始数据
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
数据块的堆积（Stack Blocks）
• Select: Manip > Stack/Unstack > Stack Blocks
课程内容安排——第一天
• 上午 Minitab基本界面和操作介绍 常用图形的Minitab操作
– 特性要因图 – 柏拉图 – 散布图 – 直方图 – 时间序列图
课程内容安排——第一天
• 下午
SPC的Minitab操作
1） 2） 3） 4） 5） 6） 7） Box-Cox转换数据为正态 Xbar-R Chart Xbar-S Chart I-MR-R/S Chart P Chart NP Chart C Chart
原始数据
输入需要连接的数据列
输入新数据列的位置
编码（Code）
• Select: Manip > code
原始数据 被编码的变量
规则
编码
Minitab之常用图形
一.控制图原理
1.现代质量管理的一个观点—— 产品质量的统计观点 a.产品的质量具有变异性. 至工业革命以后,人们一开始误认为:产品是 由机器造出来的,因此,生产出来的产品是一样的. 随着测量理论与测量工具的进步,人们终于认识 到:产品质量具有变异性,公差制度的建立是一个 标志. b.产品质量的变异具有统计规律性.
取样费时、昂贵 的场合.
单值-移动极差控制图
UCLx=X+2.66Rs UCLRs=3.267Rs
二.常规控制图及其用途
控 制 图
•
分布 二项 分布 (计件 值) 控制图 代号 p 控制图名称 不合格品率 控制图 不合格品数 控制图 单位不合格数 控制图 控制图界限 备注 用于不合格 品率或合格 品率控制 不合格品 数控制 一定单位中 所出现缺陷 数目控制 一定单位,样 品大小不变 时 UCLp= p+ 3
Minitab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
MSA测量系统分析
1） 测量重复性和再现性(交 叉Crossed) 2） 测量重复性和再现性(嵌 套Nested) 3） 测量走势图 4） 测量线性研究 5） 属性测量R&R 研究（计 数）
Minitab界面和基本操作介绍
Minitab界面
主菜单
Session Window:
• 分析结果输出窗口
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
项次 1 2 3 4 缺陷项 虚焊 漏焊 强度不够 外观受损 数量 500 300 200 150
5
其它
160
输入数据
• Select: Stat > Quality tools> Pareto Chart
进行判定
练习
• 请打开EXCEL档案的计量型部份
• Select: Gragh> Histogram
填入参数
可以同时为几个 变量作直方图
结果输出
9 8 7
Frequency
6 5 4 3 2 1 0 97.0 97.5 98.0 98.5 99.0 99.5 100.0100.5101.0101.5102.0
測量值
•请依照QC 7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
时间 2003/1 2003/2 销售量 150 126
2003/3
2003/4 2003/5 2003/6 2003/7 2003/8 2003/9
控 制 图
•
产品质量的变异也是有规律性的,但它不是 通常的确定性现象的确定性规律,而是随机现象 的统计规律.
一.控制图原理
控 制 图
•
2.控制图的原理 a.计量值产品特性的正态分布
n (x; μ , σ )
如果我们对某一计量值产 品的特性值(如:EKCO、膜 厚等）进行连续测试,只要 样本量足够大,就可看到它 们服从正态分布的规律.
X-R
均值-极差控制图
UCLR= D4R
LCLR =D3R UCLX= X+A3s X-s 均值-标准差控制图 UCLs= B4s
LCLs = B3s UCLX=X+m3A2R ~ UCLR=D4R LCLR=D3R
~- R X
X-Rs
~
中位数-极差控制图
现场需把测定数 据直接记入控制 图进行控制.
0
一.控制图原理
b. 3σ 控制方式下的产品特性值区间 3σ 控制方式下产品特 性值落在[μ -3σ , μ +3σ] 范围内的概率为 99.73%,其产品特性值 落在此区间外的概率为 1-99.73%=0.27%.
控 制 图
•
0.135%
0.135%
μ -3σ
μ
μ +3σ
一.控制图原理
控 制 图
课程内容安排——第二天
• 上午 能力分析
–1） –2） –3） –4） 正态分布图能力分析 泊松分布图能力分析 组间/组内能力分析 Weibull能力分析
基本统计
1） 描述统计
课程内容安排——第二天
• 下午 基础统计
2）单样本Z测试 3） 单样本T测试 4） 双样本T测试 5） 成对T测试 6） 1比率测试 7） 2比率测试 8） 相关分析 9) 正态分布
√ p(1-p)/n
np
UCLnp=np+3√ np(1-p) UCLu=u+3 √ u / n UCLc= c + 3 √ c
泊松 分布 (计点 值)
u
c
不合格数 控制图
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
料
設備沒有保養 設備不常清掃 沒有進行首模驗收 設備沒有保養 設備不常清掃
人
不夠熟練 培訓不夠 監督不夠 不夠熟練 培訓不夠 監督不夠 loss 抽樣方式不合理 沒有設定標准化方法 沒有進行首模驗收 設備不常清掃 設備沒有保養 沒有進行首模驗收 設備不常清掃 設備沒有保養
沒有進行首模驗收
測
法
機
柏拉图
过程失控
结论:控制图上的控制界
限就是区分偶波与异波 的科学 界限,休哈特控制 图的实质是区分偶然因 素与异常 因素两类因素.
二.常规控制图及其用途
控 制 图
正态分 布(计 量值)
•
分布
控制图代 号
控制图名称
控制图界限
UCLX= X+A2R
备 注
最常用最基本的 控制图.控制对象: 长度、重量等. 当样本大小n>10, 需要应用s图来代 替R图.
原始数据 在对话框中输入2~5 列数据，注解列在前面
输入新工作表和注解 的位置
转置栏（Transpose Columns）
• Select: Manip > Transpose Columns
输入需要转置的列
输入新工作表 的位置
可以输入注解列
连接（Concatenate）
• Select: Manip > Concatenate
135
165 190 170 175 180 176
输入数据
• Select: Gragh> Time Series Plot
填入参数
时间刻度设置
结果输出
190 180 170
銷பைடு நூலகம்售量
160 150 140 130 120
Date/Time
/1 03 20
/2 03 20
/3 03 20
/4 03 20
Data Window:
• 输入数据的窗口 • 每一列的名字可以写在最前面的列 • 每一列的数据性质是一致的
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 插入单元格 管理图形 关闭图形 撤销
插入行
插入列 移动列 剪切单元格
/5 03 20
/6 03 20
/7 03 20
/8 03 20
/9 03 20
•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
•
c. 常规控制图的形成
μ -3σ
μ
μ +3σ
μ -3σ
μ+3σ
μ
μ +3σ
μ
μ -3σ
一.控制图原理
控 制 图
•
d.控制图原理的解释
UCL
第一种解释:
CL LCL 时间(h)
8
9
10
11
1.若过程正常,即分布不变,则点子超过UCL的概率只 有1‰ 左右. 2.若过程异常, μ 值发生偏移,于是分布曲线上、下 偏移,则点子超过UCL或LCL的概率大为增加. 结论:点出界就判异以后要把它当成一条规定来记住.
一.控制图原理
控 制 图
•
第二种解释:
1.偶然因素引起偶然波动。偶然波动不可避免,但对 质量的影响微小,通常服从正态分布,且其分布不随 时间的变化而改变。
可预测
过程受控
一.控制图原理
控 制 图
•
第二种解释:
2.异因引起异波。异波产 生后,其分布会随时间的变 化而发生变化。异波对质 量影响大,但采取措施后不 难消除。 不可预测
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
人
不够熟练
机
设备没有保 养
设备不常清 扫 没有进行首 模验收
料
原料没有检 查
原料含水太 高
法
没有设定标 准化方法
抽样方式不 合理
环
温度太高
测
仪器偏差太 大
仪器R&R太 高
培训不够
湿度太高
监督不够
填好各项参数
输入缺陷列 输入频数列 其他项所占的比率
可以对柏拉图进行命名
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
Y 65 66 65 66 67 67 68 68 67 X 800 810 820 830 840 850 860 870 890
剪切
复制 粘贴 恢复
上一次记忆刷
下一次记忆刷 最后一次对话框 程序窗口 数据窗口 帮助
数据类型的转换（Change Data Type）
• Select: Manip > Change Data Type > Text to Numeric
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）
Minitab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
课程内容安排
• 由于时间有限，很多内容只是做简单的介 绍； • 在两天的时间里，主要的课程内容安排如 下：
68
900
输入数据
• Select: Gragh> Plot
输入参数
可以选择不同的 输出表现形式
输出图形
68 67
Y
66 65 800 850 900
X
•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
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
Minitab的使用
施相波
Minitab介绍
• Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂 的软件之一； • 相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用 是比较适合的； • Minitab的功能齐全，一般的数据分析和图 形处理都可以应付自如。
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。
输入表中
• Select: Stat > Quality tools> Cause and effect
注意输入格式
填好各项需要的参数
结果输出
Cause-and-Effect Diagram
環
設備沒有保養 設備不常清掃 沒有進行首模驗收 設備沒有保養 設備不常清掃 沒有進行首模驗收 沒有進行首模驗收 設備不常清掃 設備沒有保養 沒有進行首模驗收 設備不常清掃 設備沒有保養 抽樣方式不合理 沒有設定標准化方法
• Select: Manip > Stack/Unstack > Stack
原始数据
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
数据块的堆积（Stack Blocks）
• Select: Manip > Stack/Unstack > Stack Blocks
课程内容安排——第一天
• 上午 Minitab基本界面和操作介绍 常用图形的Minitab操作
– 特性要因图 – 柏拉图 – 散布图 – 直方图 – 时间序列图
课程内容安排——第一天
• 下午
SPC的Minitab操作
1） 2） 3） 4） 5） 6） 7） Box-Cox转换数据为正态 Xbar-R Chart Xbar-S Chart I-MR-R/S Chart P Chart NP Chart C Chart
原始数据
输入需要连接的数据列
输入新数据列的位置
编码（Code）
• Select: Manip > code
原始数据 被编码的变量
规则
编码
Minitab之常用图形
一.控制图原理
1.现代质量管理的一个观点—— 产品质量的统计观点 a.产品的质量具有变异性. 至工业革命以后,人们一开始误认为:产品是 由机器造出来的,因此,生产出来的产品是一样的. 随着测量理论与测量工具的进步,人们终于认识 到:产品质量具有变异性,公差制度的建立是一个 标志. b.产品质量的变异具有统计规律性.
取样费时、昂贵 的场合.
单值-移动极差控制图
UCLx=X+2.66Rs UCLRs=3.267Rs
二.常规控制图及其用途
控 制 图
•
分布 二项 分布 (计件 值) 控制图 代号 p 控制图名称 不合格品率 控制图 不合格品数 控制图 单位不合格数 控制图 控制图界限 备注 用于不合格 品率或合格 品率控制 不合格品 数控制 一定单位中 所出现缺陷 数目控制 一定单位,样 品大小不变 时 UCLp= p+ 3
Minitab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
MSA测量系统分析
1） 测量重复性和再现性(交 叉Crossed) 2） 测量重复性和再现性(嵌 套Nested) 3） 测量走势图 4） 测量线性研究 5） 属性测量R&R 研究（计 数）
Minitab界面和基本操作介绍
Minitab界面
主菜单
Session Window:
• 分析结果输出窗口
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
项次 1 2 3 4 缺陷项 虚焊 漏焊 强度不够 外观受损 数量 500 300 200 150
5
其它
160
输入数据
• Select: Stat > Quality tools> Pareto Chart
进行判定
练习
• 请打开EXCEL档案的计量型部份
• Select: Gragh> Histogram
填入参数
可以同时为几个 变量作直方图
结果输出
9 8 7
Frequency
6 5 4 3 2 1 0 97.0 97.5 98.0 98.5 99.0 99.5 100.0100.5101.0101.5102.0
測量值
•请依照QC 7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
时间 2003/1 2003/2 销售量 150 126
2003/3
2003/4 2003/5 2003/6 2003/7 2003/8 2003/9
控 制 图
•
产品质量的变异也是有规律性的,但它不是 通常的确定性现象的确定性规律,而是随机现象 的统计规律.
一.控制图原理
控 制 图
•
2.控制图的原理 a.计量值产品特性的正态分布
n (x; μ , σ )
如果我们对某一计量值产 品的特性值(如:EKCO、膜 厚等）进行连续测试,只要 样本量足够大,就可看到它 们服从正态分布的规律.
X-R
均值-极差控制图
UCLR= D4R
LCLR =D3R UCLX= X+A3s X-s 均值-标准差控制图 UCLs= B4s
LCLs = B3s UCLX=X+m3A2R ~ UCLR=D4R LCLR=D3R
~- R X
X-Rs
~
中位数-极差控制图
现场需把测定数 据直接记入控制 图进行控制.