Minitab制作图形方法(帕累托及CPK)-文档资料
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minitab---CPK
11
MLV-DQE
Process Capability (P-value)
正态概率图
用于评估分布与数据的拟合度，估计百分位数并比较不同的样本分布。概率图具有以下几方面 的作用： 1. 绘制每个值与样本中小于等于该值的值的百分比，并绘制拟合的分布线（中间的蓝线）。 必要时变换尺度，以使拟合分布形成一条直线。 2. 可以显示百分位数的大约 95% 置信区间（弯曲的蓝线）。 3. 可以显示包含分布参数估计值、Anderson-Darling 统计量和 P 值的表，以帮助您评估分 布与数据的拟合程度。
說明過程的σ與μ都有問題，通常改進過程應首先移動μ值，使之接
近于M，然後設法降低過程的波動σ。 3.當Cp較大，而Cpk很小（比如Cp=1.43及Cpk=0.35) 說明過程的主要問題是μ偏離M太多，改進過程應首先移動μ值，使接近于M.
14
MLV-DQE
MLV-DQE
Process Capability (Xbar-R)
UCL
A B 中心線 B LCL C C +3σ +2σ +1σ -1σ -2σ -3σ
A
1.波動理論
1）過程中有許多導致波動的因素存在 2）質量特性有波動是正常現象，無波 動是虛假現象或是測量儀器分辨力太 低 3）徹底消滅波動是不可能的，但減少 波動是可以的 4）控制過程就是要把波動限制在允許 的範圍之內，超出範圍就要設法減少 波動並及時報告
3.導入參數
3.1選擇子組大小,規格上下限
6
MLV-DQE
CPK（ Minitab操作）
3.參數導入
3.2選擇檢驗(見上圖),選擇要 進行的檢驗項目,確定結束
3.3選擇選項(上圖),填入相應數據,確定結 束
Minitab常用操作简介
“作业者别反复测量值是否稳定” 注意 !!!
R Chart的界限线超出的话,调查其原因后 再测量.
“相互不同零件鉴别能力是否充分?” 与R Chart相反，脱离管理界限线越多越好.
Johnson Controls
可变数据MSA
Minitab 图表分析
“所选的样本是否能正确反映过程的散布?”.
如果此值均一的话,可认为样本没有997 3.39
再现性
0.05146 4.37
Operator
0.05146 4.37
部件间
1.08645 92.24
合计变异
1.17788 100.00
过程公差 = 2
研究变异
来源
标准差(SD) (6 * SD)
合计量具 R&R 0.30237 1.81423
重复性
0.19993 1.19960
“作业者间存在差异与否? ” 而言的. 作业者无差异为好.
“根据标本各作业者是否进行相互不同的 测量? ”而说的.
对于标本,各作业者的测量值相同为好.
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
29 Oct 2009
Johnson Controls
属性数据测量系统分析
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
29 Oct 2009
可变数据MSA
Minitab Session解释
来源 部件 操作者 Part * Operator 重复性 Total
DF
SS
MS
F
9 88.3619 9.81799 492.291
2 3.1673 1.58363 79.406
18 0.3590 0.01994 0.434
60 2.7589 0.04598
R Chart的界限线超出的话,调查其原因后 再测量.
“相互不同零件鉴别能力是否充分?” 与R Chart相反，脱离管理界限线越多越好.
Johnson Controls
可变数据MSA
Minitab 图表分析
“所选的样本是否能正确反映过程的散布?”.
如果此值均一的话,可认为样本没有997 3.39
再现性
0.05146 4.37
Operator
0.05146 4.37
部件间
1.08645 92.24
合计变异
1.17788 100.00
过程公差 = 2
研究变异
来源
标准差(SD) (6 * SD)
合计量具 R&R 0.30237 1.81423
重复性
0.19993 1.19960
“作业者间存在差异与否? ” 而言的. 作业者无差异为好.
“根据标本各作业者是否进行相互不同的 测量? ”而说的.
对于标本,各作业者的测量值相同为好.
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
29 Oct 2009
Johnson Controls
属性数据测量系统分析
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
29 Oct 2009
可变数据MSA
Minitab Session解释
来源 部件 操作者 Part * Operator 重复性 Total
DF
SS
MS
F
9 88.3619 9.81799 492.291
2 3.1673 1.58363 79.406
18 0.3590 0.01994 0.434
60 2.7589 0.04598
Minitab图表制作教程
東莞磁威電子科技有限公司
Minitab圖表製作教程
二.能力分析
7.輸入分析項目的“規格下限”和“規格上限” 值，再點擊“確認”，即可跑出這組抽樣數據的 能力指數圖表（如右圖） 8.從圖表中我們能清晰的看出所分析的這組抽樣 數據在規格範圍內的分佈狀況和代表整體的變異 範圍，抽樣數據的CPK值和不良PPM值 9.將此圖保存至電腦檔案或複製或截圖至報告中
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Minitab圖表製作教程
四.柏拉圖
5.在對話框中點選“已整理成表格的缺陷數據” 項目 6.再在“標籤位于”選擇左側資料欄中要分析 的項目分類（X軸資料）， 在“頻率位於”選擇左側資料欄中要分析的 項目分類對應數值（Y軸資料）
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Minitab圖表製作教程
四.柏拉圖
Minitab圖表製作教程
1.打開應用程式； 2.將統計好的數據從其它檔案中複製到程式工作表“C1”欄位或直接KEY入抽樣數據 3.KEY上項目名稱。
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Minitab圖表製作教程
四.柏拉圖
4.在功能列依次點選“統計”“質量工具”“Pareto圖”，就可以彈出對話框（如右下圖）
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Minitab圖表製作教程
三.運行（分佈）圖
1.打開應用程式； 2.將統計好的抽樣數據從其它檔案中複製到程式工作表“C1”欄位或直接KEY入抽樣數據 3.KEY上項目名稱。
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Minitab圖表製作教程
三.運行（分佈）圖
4.在功能列依次點選“統計”“質量工具”“運行圖”，就可以彈出對話框（如右下圖）
四.柏拉圖
7.點擊“確認”，即可跑出統計資料和數據的“柏拉圖”（如下圖） 8.從圖中我們可以看出統計資料項目依數值從大至小的排列狀況和各項目的所占百分比 9.將此圖保存至電腦檔案或複製或截圖至報告中
minitab过程能力分析图制作
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
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
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≥1.33要求。
18
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。
19
结束语
谢谢！
20
部分资料从网络收集整 理而来，供大家参考，
感谢您的关注！
7
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“。
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。
19
结束语
谢谢！
20
部分资料从网络收集整 理而来，供大家参考，
感谢您的关注！
7
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“。
Minitab中CPK PPK CPM的计算
PPM 126017 118760 111835 105232 98943 92957 87266 81859 76727 71861 67250 62886 58758 54858 51176 47704 44431 41350 38452 35729 33172 30773 28524 26419 24449
正态分布图的标准差较 小，有可能样本是经过 挑选的，或原公差制定 的不合理
整理课件
27
最后如何利用正态分布图来找数据不合理的原因？
正态分布图中有点超出 了规格要求的上限或下 限，则表示过程不稳定， 生产部门需对工艺进行 调整。
整理课件
28
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。
整理课件
16
计算PPK/CPK的公式？
PPK的计算公式？
CPK与PPM的换算
Cpk 0.76 0.77 0.78 0.79 0.8 0.81 0.82 0.83 0.84 0.85 0.86 0.87 0.88 0.89 0.9 0.91 0.92 0.93 0.94 0.95 0.96 0.97 0.98 0.99
1
PPM 22608 20888 19284 17788 16395 15099 13894 12774 11735 10772 9880 9054 8291 7585 6934 6333 5780 5271 4802 4372 3977 3614 3282 2978 2700
用minitab做Plackett-Burman_design(帕累托图)操作详解(全)
二：试验实施及分析：1：改善小组按MINITA B生成的试验方案进行试验，取得的数据如下表：2：用MINITA B对试验数据进行分析a:在MINITA B下拉式菜单选：Stat>Factorial>AnalysisFactorialDesign如下图b:在出现的对话框选如下图信息，c:选“Graphs”按钮，选中下图所示内容d:选“Results”按钮，输入下图所示内容：e：选“Storage”按钮，输入下图所示内容：f：MINITA B分析结果输出如下：Fractional Estimated TermConstant A B C D E F G H Analysis Source MainResidual Total Least AE -1-11 1B F -1-1 1 1C G -1-1 1 1D H -1-1 11分析上表可知：因g:MINIT因素影响柏拉图残差与拟合值图分析因素影响柏拉D 、G 、F 、H 四因显著影响因素主要影响为显著影响因素各因素不同水平输出的平均值及误差的算法稍有差别，处理时将其作为显分析残差与拟合值h:MINITAB工作表误差。
I:生成各因素对输出变量的影响图，步骤如下：(a):在MINITA B下拉式菜单选：Stat>Fact orial>Fact orial Plots (b):在出现的对话框选择/输入下图所示信息：别输入以下图示信息在出现的对话框选择/输入下图所示信息：主要影响图选项设置(d):生成的影响图如下：主要影响图分析主要影响图可以得出因素D、F、G、H为Y的显著影响因素。
响图可知：各因素水平设置如下时，Y值最大。
A-、B+、C-、D+、E-、F+、G-、H+j:建立Y的回归方程(a):用极差法手工建立方程，参照第五章第二节，（略）(b):用MINITAB建立回归方程：因为本例未考虑因素交互作用影响，故可直接用“Regression”方法进行分析：第一步：在MINITAB下拉式菜单选：Stat>Regression>Regression图所示内容：第二步：点击“Options”按钮，在出现的对话框填入下图所示内容，按“OK”即可：第三步：MINITA B分析结果输出如下：Regression Analysis: Y versus A, B, C, D, E, F, G, HTheY = 69.6 -Predictor ConstantABC D E F G HS = 4.645 Analysis Source Regression Residual Total注意，上表预测值只是针对本试验所包含的因素组合作出预测，因为最优因素组合可能并未包含在已有的12次试验组合中，所以上表的预测可能只是Y的较优值和对应的X的较优组合。
Minitab制作图形方法
学海无涯苦作舟
•
•制作步骤:
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
第一步: 找出最大与最小(MIN=9.92,MAX=10.12) 第二步: 计算全距R=MAX-MIN=10.12-9.92=0.2 第三步: 决定组数:K=1+3.321㏒100
=1+3.32*2 =7.64 第四步: 计算组距 组距=全距/组数=0.2/8=0.025 第五步: 决定起始点值和终点数值 起始点值=最小值-测定值最小位数/2
Minitab制作图形方法
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
2023年5月31日星期三
查检表
定义 :
为了便于收集数据,使用简单记录表填记并予统计整 理,以作进一步分析或作为核对、检查之用而设计的一 种表格或图表.
作法:
1.明确目的. 2.决定查检项目. 3.决定检查方式(抽检、全检). 4.决定检验基准、数量、时间、对象等. 5.设计表格实施检验.
•特 性
•材
• 方法
•环
1.料4M1E法:(人、机、料、法、环境境)
2.5W1H法:(What、Where、When、Who、 Why、 How)
3.创造性思考法:希望点例举法、缺点列举法、特性列案法.
4.脑力激荡法:“Brain Storming”严禁批评、自由奔放.
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
•输入包含响 应变量的栏
•选择 回归模
型
•输入包含 预测变量的
栏
•
•选择”Options”按钮，在出现的对话框选择下图所示信息
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
•输入图型标题
•
第四步:MINITAB图形输出如下图
如何用Minitab软件绘制鱼骨图、柏拉图、散布图和直方图PPT文档27页
拉
60、生活的道路一旦选定，nitab软件绘制鱼骨图、柏拉 图、散布图和直方图
11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
60、生活的道路一旦选定，nitab软件绘制鱼骨图、柏拉 图、散布图和直方图
11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
MINITAB做Cpk图表
设置组别所包 涵的子个数
设置规格下限(如果是单边上限公 差,就不要输值,此项为空)
设置规格上限(如果是单边是下 差,就不要输值,此项为空)
输入EXCLE中的平 均值,最少要精确到 六位小数
输入EXCLE中的标准 差数据,最少要精确 到六位小数
设定测量的标准 值,图表才会显示 Cpm值.(单项公 差不计算Cpm,不 需要输入此项)
设置图表的标题
图表标题
有Target线来的Cpm值
相信大家都会用MINITAB 做Cpk 图表,这里我就 不多讲了,我要讲的是以下情况用 MINITAB 做 Cpk 图表: 在做Cpk 图表时,也许会遇到用MINITAB 做Cpk 图表的Cpk值与我们EXCLE内计算的Cpk 值不同,有的差异很大.
黎明新
2010-10-18
选择要分析的 数据
Minitab教程-PPT文档资料
▪Normality Test : 正态性检定 ▪A-Squared : 越接近零时判断为接近正态 ▪P-Value : 比留意水准大时为正态性
保存基础统计量 (Store Descriptive Statistics)
➢计算统计量并保存在当前的 Worksheet ➢在选择两个以上的 Col 时，变量名区分为 1,2。 ➢当指定 By variable时，随着相关 Variable的种类按 Row 方向保存。
Minitab
- First quartile:1/4数 - Third quartile : 3/4数 - Interquartile range : Q3-Q1 - Skewness : 歪度分布的对称性 ,越接近0
越满足对称性 - Kurtosis : 添度分布的尖的程度为
0时正态分布, 负数为完满, 正数时 比正态分布尖 - MSSD :把前后数据差的乘方除以2
▪Graph窗: 显示各种统计图表，同时可以打开15个窗口
Minitab 菜单 构成
Minitab
▪File : 有关文件管理所需的副菜单的构成 ▪Edit : 编辑 Worksheet data , 外部 data 的 link 及 command link editor 副菜单 ▪Manip : Worksheet data 的 Split、Sort、Rank、Delete、Stack/Unstack 等副菜单 ▪Calc : 利用内部函数的数据计算及利用分布函数的数据生成 ▪Stat : 是分析统计资料的副菜单，由基础统计、回归分析、分散分析、品质管理、时针序列
Minitab 菜单(File)
Minitab
➢ 打开
▪新建 : File -> New(project, worksheet) ▪打开保存的 Project : File -> Open project ▪打开保存的 Worksheet : File -> Open Worksheet ▪打开保存的 Graph : File -> Open Graph ▪用ODBC打开 : File -> Quary Database ▪打开TXT : File -> Others file -> Import special txt
教你用minitab计算CPK
•但数据要放到同一个column中，所以必须 针对前面的数据进行一下处理
教你用minitab计算CPK
数据调整
进行数据的堆积
教你用minitab计算CPK
填写选项
输入变量 输入作为参考的概率线
教你用minitab计算CPK
结果输出
教你用minitab计算CPK
结果输出(加标0.5概率)
教你用minitab计算CPK
考虑可选择项
如果希望计算Cpm, 则输入目标值
教你用minitab计算CPK
结果输出
教你用minitab计算CPK
Capability Sixpack (Between/Within)
•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
教你用minitab计算CPK
填好各项的参数
输入样本数 输入历史的不良率
教你用minitab计算CPK
选好控制图的判异准则
教你用minitab计算CPK
结果及输出
教你用minitab计算CPK
卜氏分布制程能力分析
•卜分布只适合用在
–计数型，有二个以上的选择时
•例如可以用在
–外观检验，但非关键项部份 –0,1,2,3等二项以的选择，此种状况必须使用
2020/11/20
教你用minitab计算CPK
输入相关参数
Select: Stat >Quality Tools > Capabilty Analysis >Nonnormal
教你用minitab计算CPK
填入选项要求
韦氏分布的参数估计
教你用minitab计算CPK
结果图形
教你用minitab计算CPK
数据调整
进行数据的堆积
教你用minitab计算CPK
填写选项
输入变量 输入作为参考的概率线
教你用minitab计算CPK
结果输出
教你用minitab计算CPK
结果输出(加标0.5概率)
教你用minitab计算CPK
考虑可选择项
如果希望计算Cpm, 则输入目标值
教你用minitab计算CPK
结果输出
教你用minitab计算CPK
Capability Sixpack (Between/Within)
•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
教你用minitab计算CPK
填好各项的参数
输入样本数 输入历史的不良率
教你用minitab计算CPK
选好控制图的判异准则
教你用minitab计算CPK
结果及输出
教你用minitab计算CPK
卜氏分布制程能力分析
•卜分布只适合用在
–计数型，有二个以上的选择时
•例如可以用在
–外观检验，但非关键项部份 –0,1,2,3等二项以的选择，此种状况必须使用
2020/11/20
教你用minitab计算CPK
输入相关参数
Select: Stat >Quality Tools > Capabilty Analysis >Nonnormal
教你用minitab计算CPK
填入选项要求
韦氏分布的参数估计
教你用minitab计算CPK
结果图形
教你用minitab计算CPK
教你用minitab计算CPK
Capability Sixpack (Normal)
•复合了以下的六个图形
–Xbar –R –原始数据分布（plot） –直方图 –正态分布检定 –CPK, PPK
教你用minitab计算CPK
练习
•请以前面的数据来进行相应的Capability Sixpack (Normal)练习
计量型制程能力分析总结
•一般的正态分布使用
–Capability Analysis (Normal)
•如果是正态分布且其组内和组间差异较大 时可用
–Capability Analysis (Between/Within)
•当非正态分布时则可以使用
–Capability Analysis (Weibull)
–好，不好 –过，不过 –好，坏
•不可以用在
–0,1,2,3等二项以的选择，此种状况必须使用 卜氏分布。
教你用minitab计算CPK
示例
•数据在excel档案中
• Select: Stat >Quality Tools > Capabilty Analysis > Binomial
教你用minitab计算CPK
• Select: Stat >Quality Tools > Capabilty Sixpack >Normal
教你用minitab计算CPK
输入各项参数
输入规格
教你用minitab计算CPK
选定判异准则
选择判异准则
教你用minitab计算CPK
选择标准差估计方法
默认值是复合标准差计算公式
教你用minitab计算CPK
结果说明
Capability Sixpack (Normal)
•复合了以下的六个图形
–Xbar –R –原始数据分布（plot） –直方图 –正态分布检定 –CPK, PPK
教你用minitab计算CPK
练习
•请以前面的数据来进行相应的Capability Sixpack (Normal)练习
计量型制程能力分析总结
•一般的正态分布使用
–Capability Analysis (Normal)
•如果是正态分布且其组内和组间差异较大 时可用
–Capability Analysis (Between/Within)
•当非正态分布时则可以使用
–Capability Analysis (Weibull)
–好，不好 –过，不过 –好，坏
•不可以用在
–0,1,2,3等二项以的选择，此种状况必须使用 卜氏分布。
教你用minitab计算CPK
示例
•数据在excel档案中
• Select: Stat >Quality Tools > Capabilty Analysis > Binomial
教你用minitab计算CPK
• Select: Stat >Quality Tools > Capabilty Sixpack >Normal
教你用minitab计算CPK
输入各项参数
输入规格
教你用minitab计算CPK
选定判异准则
选择判异准则
教你用minitab计算CPK
选择标准差估计方法
默认值是复合标准差计算公式
教你用minitab计算CPK
结果说明
MiNitab作控制图的方法
1 控制图的选择1.1 计量值特性凡产品的品质特性以实际量测方式取得的特性称为计量特性，例如重量、厚度等。
此类数据选用“均植和极差值X－R”控制图。
1.2 计数值特性凡产品的品质特性不连续，不易或不能以实际量测方式取得，只能间断取值的特性，例如不合格数、不良品率等。
此类数据选用“P”控制图。
2 X-R控制图绘制步骤2.1 决定须控制的特性。
2.2 收集25组数据。
2.3 使用MiniTab软件绘制控制图1) 数据录入MiniTab工作表，如图1所示；图1 MiniTab工作表2) 选择Xbar-R菜单，如图2所示图2 Xbar-R菜单 3) 根据会话窗口输入相应数据，如图3所示图3 Xbar-R会话窗口4) 绘制X-R控制图，如图4所示图4 X-R控制图2.4 检查是否有超出控制界限的点，如图4中第5组数据。
2.5 将超出控制界限的数据剔除并重复“2.4”。
3 生产现场X-R控制图的使用3.1 生产现场依据规定的抽样频率及抽样数，记录数据，所得数据录入MiniTab工作表。
3.2 根据历史计算出的“均值”、“标准差”，绘制生产现场实时X-R控制图。
历史统计值输入窗口如图5所示。
图5 控制参数输入窗口4 控制图判读原则及异常控制图的纠正/预防措施4.1 正常之控制图其各点的动态1) 多数的点集中在中心线附近。
2) 少数的点落在控制界限附近（但未超出控制界限）。
3) 各点的分布呈随机状态。
4.2 异常控制图的判读1) 任何超出控制限的点2) 连续7个点在中心线之上或之下3) 连续7个点上升或下降4) 任何其它明显的非随机图形，如2/3的描点应落在控制限1/3的中间区域，描点成规则形状。
4.3 异常之控制图的纠正/预防措施1) 出现任何超出控制界限的点，都应提请相关单位进行原因分析，并采取纠正措施。
2) 对于连续7个点在中心线之上或之下，或连续7个点上升或下降，或其它明显非随机图形，都应提请相关部门分析原因，留意趋势采取相应预防措施。
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。
19
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。
20
结束语
谢谢！
21
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
16
过程能力分析------计数型
Step4. 出现的”能力分析（二项分布）选项“工具栏内，在” 标题“中，输入“2014年11月份焊接过程能力分析报告”； 单击”确定“。
17
过程能力分析------计数型
Step5. 图表报告生成。
18
过程能力分析------计数型
Step6. 报告分析（略）
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“。
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。
19
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。
20
结束语
谢谢！
21
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
16
过程能力分析------计数型
Step4. 出现的”能力分析（二项分布）选项“工具栏内，在” 标题“中，输入“2014年11月份焊接过程能力分析报告”； 单击”确定“。
17
过程能力分析------计数型
Step5. 图表报告生成。
18
过程能力分析------计数型
Step6. 报告分析（略）
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“。
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输入图形标题
9
第四步:MINITAB图形输出如下图
10
能力分析---CPK
定义：
CP是生产过程中的工序能力指数,其值的大小要以 反映工序能力的高低,CPK是CP的一个修正值,其关系 CPK=CP(1-K),式中K为修正系数,CPK比CP更能说 明工序能力的高低.CPK即每个工序达到某种质量水 平的能力
2
不良率
100%
累 计 影 响 度
A B C D E 项目
注意事项:
• 1.横轴按项目类别,依大小顺序由高而低排列下来,“其它”项排 末位.
• 2.次数少的项目太多时,可归纳成“其它”项.（如在柏拉图做出之后， 发现有标识成“其它”的类别高度不能超过第4项如有，则表示类别 划分不明确。）
• 3.前2～3项累计影响度应在80%以上. • 4.纵轴除不良率外,也可表示其它项目.
1
作 法:
• A、将数据进行分类 • B、分类好的数据进行汇总，以多到少进行排序，并计算出各
类别所占百分比 • C、计算出各类之和 • D、以总数各为左纵轴，以总数的十分之一为一单格，各个类
别为横轴，以每一类别为一单位格，以100%的比例来做右边 的纵轴，之间幅度为10%为一单位格，在80%之处画一条横 虚线。 • 在横轴上，按多到少的顺序进行每一单位格进行填写，再根据 每一类别的数量在画出相应高度的方格，最后从左边第一方格 右上角描第一点，第二方格右边上面的第一点高度加本方格高 度处描第二点，第三方格右边上面的第二高点高度加本方格高 度处描第三点，以此类推，描到最后一点的100%处。
表示工序能力不足. 表示工序能力适当 表示工序能力可靠 表示工序能力充裕
表示工序能力富裕
15
使用Minitab制作步骤如下:
第一步:将数据输入Minitab工作表
将搜集的 数据输入
16
第二步:选择“Stat>Quality Tools>Capability analysis(Normal)”
17
5
第二步:选择“Stat>Quality Tools>Pareto Chart”
6
第三步:在出现的对话框输入下图所示信息 -1
选择包含原 始数据的栏
7
第三步:在出现的对话框输入下图所示信息 -2
如数据输入格式为缺陷名 和缺陷频率时选择该项
8
第三步:在出现的对话框输入下图所示信息 -3
选择”Options”按钮，在出现的对话框选择下图所示信息
帕累托图
定义:
根据所搜集之数据,按不良原因、不良状况、不良发 生位置等不同区分标准,以寻求占最大比率之原因、状 况或位置的一种图形.
1897年,意大利学者帕累托撬分析社会经济结构,发 现绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉法 则”.
美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上,创出了 “Vital Few, Trivial Many”(重要的少数,琐细的多 数)的名词,称为“帕累托原理”.
每个方面都存在一些偶然性因素,这些因素都可能使质量特性发 生差异或波动,形成自已的频率分布,这些频率分布通常都具有正 态分布或近似分布的性质,若我们用σ表示各方面的标准差,6σ则 表示工序能力,而这个工序能力只能表示我们目前的工序能力能够 达到某种水平,但不能衡量该工序能力是否满足该工序的质量要求. 这个要求一般表现为图纸公差(T),为了体现工序能力是否满足工 序的质量要求,引进CP工序能力指数,并规定CP=T/6σ,当公差中 心M与分布中心U重合时,CP、T与6σ存在以下关系：
3
帕累托的用途:
• 1.作为降低不良的依据. • 2.决定改善的目标. • 3.确认改善效果. • 4.用于发掘现场的重要问题点. • 5.用于整理报告或记录. • 6.可作不同条件的评价.
4
使用Minitab制作步骤如下:
第一步:将数据输入Minitab工作表
输入不良 项目
相对应的输 入不良数
12
由此可见：
• 当T>6σ时，CP>1，落在公差内的数较多 • 当T=6σ时，CP=1 • 当T<6σ时，CP<1，落在公差内的数较少
• 工序潜力：指产品可以达到的能力,用“CP”表示 • 工序绩效：指产品实际达到的能力，用“CPK”表
示
13
14
CPK对工序能力的制定:
• 1.CPK<1 • 2.1<CPK≤1.33 • 3.1.33≤CPK≤1.67 • 4. 1.67≤CPK≤2.0 • 5.CPK>2.0
概述:
一旦一个过程处于统计控制状态,既可以连续生产, 这时可能要确定其否有能力生产出满足规格的产品, 能力计算是将规格宽度和过程变异宽度进行比较。
11
影响工序能力的因素
• 人: 操作者的技术水平及责任心 • 机: 生产设备功能和精度 • 料: 材料的性能(包括直接材料如拉料,附助料如切削油) • 法: 工艺方法的特点(机床程序,夹具,刀具及加工参数) • 环: 环境变化(温度,湿度,振动,噪音,光线等) • 测量: 测量仪器的误差和工装误差
第三步:在出现的对话框输入下图所示信息
如数据存储于一 栏中，选择该项
输入子组 容量值
输入过程规格 下限值数据
输入过程规格 上限值数据
18
第三步:在出现的对话框输入下图所示信息
指定用于计算过程能力的 Sigma间隔．一般为６
输入标题栏19来自第四步:MINITAB图形输出如下图
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9
第四步:MINITAB图形输出如下图
10
能力分析---CPK
定义：
CP是生产过程中的工序能力指数,其值的大小要以 反映工序能力的高低,CPK是CP的一个修正值,其关系 CPK=CP(1-K),式中K为修正系数,CPK比CP更能说 明工序能力的高低.CPK即每个工序达到某种质量水 平的能力
2
不良率
100%
累 计 影 响 度
A B C D E 项目
注意事项:
• 1.横轴按项目类别,依大小顺序由高而低排列下来,“其它”项排 末位.
• 2.次数少的项目太多时,可归纳成“其它”项.（如在柏拉图做出之后， 发现有标识成“其它”的类别高度不能超过第4项如有，则表示类别 划分不明确。）
• 3.前2～3项累计影响度应在80%以上. • 4.纵轴除不良率外,也可表示其它项目.
1
作 法:
• A、将数据进行分类 • B、分类好的数据进行汇总，以多到少进行排序，并计算出各
类别所占百分比 • C、计算出各类之和 • D、以总数各为左纵轴，以总数的十分之一为一单格，各个类
别为横轴，以每一类别为一单位格，以100%的比例来做右边 的纵轴，之间幅度为10%为一单位格，在80%之处画一条横 虚线。 • 在横轴上，按多到少的顺序进行每一单位格进行填写，再根据 每一类别的数量在画出相应高度的方格，最后从左边第一方格 右上角描第一点，第二方格右边上面的第一点高度加本方格高 度处描第二点，第三方格右边上面的第二高点高度加本方格高 度处描第三点，以此类推，描到最后一点的100%处。
表示工序能力不足. 表示工序能力适当 表示工序能力可靠 表示工序能力充裕
表示工序能力富裕
15
使用Minitab制作步骤如下:
第一步:将数据输入Minitab工作表
将搜集的 数据输入
16
第二步:选择“Stat>Quality Tools>Capability analysis(Normal)”
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第二步:选择“Stat>Quality Tools>Pareto Chart”
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第三步:在出现的对话框输入下图所示信息 -1
选择包含原 始数据的栏
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第三步:在出现的对话框输入下图所示信息 -2
如数据输入格式为缺陷名 和缺陷频率时选择该项
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第三步:在出现的对话框输入下图所示信息 -3
选择”Options”按钮，在出现的对话框选择下图所示信息
帕累托图
定义:
根据所搜集之数据,按不良原因、不良状况、不良发 生位置等不同区分标准,以寻求占最大比率之原因、状 况或位置的一种图形.
1897年,意大利学者帕累托撬分析社会经济结构,发 现绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉法 则”.
美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上,创出了 “Vital Few, Trivial Many”(重要的少数,琐细的多 数)的名词,称为“帕累托原理”.
每个方面都存在一些偶然性因素,这些因素都可能使质量特性发 生差异或波动,形成自已的频率分布,这些频率分布通常都具有正 态分布或近似分布的性质,若我们用σ表示各方面的标准差,6σ则 表示工序能力,而这个工序能力只能表示我们目前的工序能力能够 达到某种水平,但不能衡量该工序能力是否满足该工序的质量要求. 这个要求一般表现为图纸公差(T),为了体现工序能力是否满足工 序的质量要求,引进CP工序能力指数,并规定CP=T/6σ,当公差中 心M与分布中心U重合时,CP、T与6σ存在以下关系：
3
帕累托的用途:
• 1.作为降低不良的依据. • 2.决定改善的目标. • 3.确认改善效果. • 4.用于发掘现场的重要问题点. • 5.用于整理报告或记录. • 6.可作不同条件的评价.
4
使用Minitab制作步骤如下:
第一步:将数据输入Minitab工作表
输入不良 项目
相对应的输 入不良数
12
由此可见：
• 当T>6σ时，CP>1，落在公差内的数较多 • 当T=6σ时，CP=1 • 当T<6σ时，CP<1，落在公差内的数较少
• 工序潜力：指产品可以达到的能力,用“CP”表示 • 工序绩效：指产品实际达到的能力，用“CPK”表
示
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CPK对工序能力的制定:
• 1.CPK<1 • 2.1<CPK≤1.33 • 3.1.33≤CPK≤1.67 • 4. 1.67≤CPK≤2.0 • 5.CPK>2.0
概述:
一旦一个过程处于统计控制状态,既可以连续生产, 这时可能要确定其否有能力生产出满足规格的产品, 能力计算是将规格宽度和过程变异宽度进行比较。
11
影响工序能力的因素
• 人: 操作者的技术水平及责任心 • 机: 生产设备功能和精度 • 料: 材料的性能(包括直接材料如拉料,附助料如切削油) • 法: 工艺方法的特点(机床程序,夹具,刀具及加工参数) • 环: 环境变化(温度,湿度,振动,噪音,光线等) • 测量: 测量仪器的误差和工装误差
第三步:在出现的对话框输入下图所示信息
如数据存储于一 栏中，选择该项
输入子组 容量值
输入过程规格 下限值数据
输入过程规格 上限值数据
18
第三步:在出现的对话框输入下图所示信息
指定用于计算过程能力的 Sigma间隔．一般为６
输入标题栏19来自第四步:MINITAB图形输出如下图
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